景琴玲,賈金榮
(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,陜西 楊凌 712100)
人力資本對于促進一個國家經(jīng)濟發(fā)展的作用已經(jīng)被國內(nèi)外研究者廣泛證明。在世界現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展歷程中,農(nóng)業(yè)人力資本的培育和促進是最終實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基礎(chǔ)和保障。作為人力資本投資主要的形式,教育尤其是農(nóng)業(yè)職業(yè)教育與培訓(xùn)能有效地提高農(nóng)業(yè)勞動者的文化素質(zhì)與生產(chǎn)技能,從而加快農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的實現(xiàn)。為了促進農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的可持續(xù)發(fā)展,近年來國家在政策、資金等方面給予了更多的關(guān)注與支持,農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的發(fā)展狀況有了明顯的好轉(zhuǎn)。然而,有限的農(nóng)業(yè)職業(yè)教育資源與廣大農(nóng)民需求之間的矛盾依然突出,解決的關(guān)鍵在于提高農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的生產(chǎn)效率。
“教育效率”一詞最早見諸于James Coleman(1966)等人撰寫的《教育機會平等的報告》一文。它的基本涵義為教育資源的投入量和教育直接成果的比較。探討農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的效率及其變化,不僅有助于了解農(nóng)業(yè)職業(yè)教育要素資源的利用效率,而且對于國家制定和調(diào)整農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的扶持政策具有重要意義。
利用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(DEA)對教育效率的研究可以追溯到Levin(1974)關(guān)于教育生產(chǎn)的技術(shù)效率測量。近年來很多國外學(xué)者開始運用DEA方法對高等學(xué)校的投入產(chǎn)出效率進行探討。如Robst(2001)對美國大學(xué),Abbott、Coucouliagos(2003)對澳大利亞大學(xué),Johnes(2006)對英國大學(xué),Abramo、Andrea等(2008)對意大利大學(xué)的效率問題進行了研究。國內(nèi)學(xué)者沿著國外學(xué)者的思路,也進行了很多開拓性的研究。白建英(2003)利用DEA對西部高等教育投入產(chǎn)出的相對有效性進行了分析與評價。結(jié)果顯示大部分西部高校處于非DEA有效、規(guī)模收益遞增階段;王亞雄、王紅悅等(2007)認為教育資源配置效率比一般的教育產(chǎn)出更為重要,以經(jīng)費、固定資產(chǎn)、人員、設(shè)備和圖書作投入,以學(xué)生和科研為產(chǎn)出,用DEA方法以教育部部屬高校2001年和2004年的數(shù)據(jù)為樣本得到對應(yīng)的效率值,這與我們常見的高校排名大不相同,值得深思;畢雪陽(2008)也運用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(DEA),研究了2000~2005年間我國九省市14所高等學(xué)校的教育成本投入比例結(jié)構(gòu)與產(chǎn)出效率,通過對綜合技術(shù)效率、技術(shù)效率及其它要素的動態(tài)變化分析,認為效率主要受規(guī)模效率的影響,但當(dāng)規(guī)模達到一定程度時,不僅會造成產(chǎn)出效率的不變,也還可能降低產(chǎn)出的效率,所以高校要提高投入結(jié)構(gòu)的效率,必須注意控制和維持規(guī)模效率。
通過回顧現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),目前國內(nèi)外學(xué)者利用DEA模型對教育效率的研究大多集中在高等教育領(lǐng)域,而對職業(yè)教育,尤其是農(nóng)業(yè)職業(yè)教育效率的研究還比較少見;此外,研究多采用橫截面數(shù)據(jù),僅僅對部分地區(qū)或某個較短時間跨度的數(shù)據(jù)進行研究。本文試圖從以下幾個方面對現(xiàn)有文獻進行拓展:(1)利用面板數(shù)據(jù),借助DEA模型和Malmquist指數(shù)法對中國大陸30個省份的農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率狀況進行實證分析。(2)從時間和區(qū)域兩個維度全方位考察農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)率的動態(tài)變化情況。(3)在揭示農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)率變化狀況的基礎(chǔ)上,為我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的政策制定和調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是對具有相同類型的部門或單位(稱為決策單元)進行評價,其評價的依據(jù)是決策單元的“輸入”數(shù)據(jù)和“輸出”數(shù)據(jù),輸入數(shù)據(jù)是指決策單元在某種活動中需要消耗的某些量,輸出數(shù)據(jù)是決策單元經(jīng)過一定的輸入之后,產(chǎn)生的表明該活動成效的某些信息量。根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)來評價決策單元的優(yōu)劣,即所謂評價部門(或單位)間的相對有效性。其本質(zhì)是一種典型的非參數(shù)法,用于判斷決策單元是否位于生產(chǎn)和實踐的前沿面上。
Malmquist指數(shù)法最早是用來分析不同時期的消費變化,1982年Caves&Diewert首次將其引入生產(chǎn)率分析領(lǐng)域,并提出了曼奎斯特生產(chǎn)率指數(shù)的概念。1992年Rolf Fare等人將其進一步發(fā)展,提出了建立在R.W.Shephard所提出的距離函數(shù)基礎(chǔ)上的生產(chǎn)率指數(shù)。該指數(shù)是以DEA為基礎(chǔ),利用距離函數(shù)的比率來計算投入產(chǎn)出效率,反映生產(chǎn)決策單元與最佳實踐面的距離。
在本文的分析中,采用Fare等提出的基于DEA的Malmquist指數(shù)法,把中國大陸地區(qū)的每個省份作為一個決策單元,對中國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率的變動狀況進行測度。Malmquist生產(chǎn)率變化指數(shù)可以用數(shù)學(xué)公式表示為:
式(1)中,(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別表示t和t+1時期的投入、產(chǎn)出向量分別表示以第t和t+1時期的技術(shù)為參照,t+1和t時期生產(chǎn)單位的距離函數(shù)。
以第t時期的技術(shù)為參照,從t時期到t+1的全要素生產(chǎn)率指數(shù)可定義為:
以第t+1時期的技術(shù)為參照,從t時期到t+1的全要素生產(chǎn)率指數(shù)可定義為:
為了避免時期選擇的隨意性,按照Fare等人的思想,以兩個時期Malmquist指數(shù)的幾何平均值,即(2)式和(3)式的幾何平均值式(1),來計算從t時期到t+1時期生產(chǎn)率的變化。若該指數(shù)小于1,則表明受評估決策單元全要素生產(chǎn)率是下降的;若大于1,則表明生產(chǎn)率從t時期到t+1時期是增長的。
在假定規(guī)模報酬不變狀態(tài)下,由(1)式得到的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以分解為兩部分,即技術(shù)效率變化指數(shù)(Technical Efficiency Change)和技術(shù)進步指數(shù)(Technical progress),其變換過程如下:
其中,技術(shù)效率變化指數(shù)
另外,在規(guī)模報酬可變狀態(tài)下,還可以把技術(shù)效率變化指數(shù)進一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。因此,Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)最終可用公式表示為:
當(dāng)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)等于1時,表示受評估決策單元TFP沒有發(fā)生變化;當(dāng)該指數(shù)大于(或小于)1時,表示受評估決策單元生產(chǎn)率狀況有所改進(或者惡化);當(dāng)技術(shù)效率變化(或技術(shù)進步)Malmquist指數(shù)大于1時,表明其對全要素生產(chǎn)率增長起推動作用,反之,則對全要生產(chǎn)率增其起限制作用;而規(guī)模效率指數(shù)和純技術(shù)效率指數(shù),則反映了它們對技術(shù)效率變化指數(shù)的影響作用。
本文選取中國大陸地區(qū)的30個省份(西藏除外)作為評價單元樣本。
各評價單元的投入產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)均選取2003~2007年度的數(shù)據(jù),主要來源于《2003~2007年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國教育年鑒》、《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》。
在選擇農(nóng)業(yè)職業(yè)教育投入指標時,主要基于人力、物力和財力三方面的考慮。人力指農(nóng)業(yè)職業(yè)教育系統(tǒng)范圍內(nèi)所有工作人員,包括教師與行政教輔工作人員兩類。物力指校舍、圖書藏量、實驗設(shè)備、教學(xué)設(shè)備等,其價值形式是學(xué)校固定資產(chǎn)總值。財力指農(nóng)業(yè)職業(yè)教育系統(tǒng)所獲得各種經(jīng)費,從來源上看主要包括財政性撥款、學(xué)費收入和自籌經(jīng)費。而農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的產(chǎn)出主要是指農(nóng)職院校在運作、教育、教學(xué)過程中在人才培養(yǎng)方面取得的成績。
綜合考慮之下,在對我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)效率進行分析的過程中,選擇專任教師人數(shù)、行政教輔工作人員數(shù)、師生比、生均教育經(jīng)費、固定資產(chǎn)和在校學(xué)生數(shù)6個輸入量作為農(nóng)業(yè)職業(yè)教育數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的投入指標;選擇畢業(yè)生人數(shù)輸出量作為測算模型的產(chǎn)出指標。
依據(jù)以上闡述的產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA-Malmquist指數(shù)法,計算機數(shù)據(jù)處理和模擬采用Coelli開發(fā)的DEAP2.1軟件,對我國及各地區(qū)的農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率進行演算。
表1列出了2003~2007年我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解結(jié)果。從時間序列來分析,2003~2007年間,我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率整體上呈現(xiàn)負增長趨勢,年均增長率為-6.7%。但其間也出現(xiàn)了短暫的增長現(xiàn)象,例如2005~2006年間的0.5%,這表明這5年期間我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率變化不穩(wěn)定,農(nóng)業(yè)職業(yè)教育處在變革中,處在與經(jīng)濟發(fā)展和市場需求的接軌。
從農(nóng)業(yè)職業(yè)全要素生產(chǎn)率TFP構(gòu)成來看,生產(chǎn)率增長主要來自于技術(shù)效率變化。在這5年期間,農(nóng)業(yè)職業(yè)教育年均TFP增長率為-6.7%,其中技術(shù)效率變化年均增長27%,有力地推動了農(nóng)業(yè)職業(yè)生產(chǎn)率的增長。就農(nóng)業(yè)職業(yè)教育技術(shù)效率增長的因素來看,純技術(shù)效率為期貢獻了4.9%,而規(guī)模效率貢獻了21.1%。由此可見,農(nóng)業(yè)職業(yè)教育技術(shù)效率增長主要是規(guī)模效率的作用。技術(shù)進步水平的下降是農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP整體上無效增長的根源,它使得農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP年均減少27.5%。
表1 我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP指數(shù)及其分解
表2列出了中國大陸30個省份農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解情況。就各省的平均值而言,2003~2007年間,全國只有河北、遼寧、湖北、廣東和重慶5個省份農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率獲得提升,其中增長幅度最大的是廣東,年均增幅為15.7%。這五個省份的農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP增長主要來源于技術(shù)效率變化,而技術(shù)效率增長主要得益于規(guī)模效率和純技術(shù)效率的共同推動作用,說明這5個地區(qū)的農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)更靠近當(dāng)期的生產(chǎn)前沿面生產(chǎn)。其他25個省份的農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率均為負增長,其中下降幅度最大的是青海,年均下降幅度接近28%。這些省份農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)率指數(shù)下滑的主要因素依然是生產(chǎn)與管理的技術(shù)進步水平普遍下降所引起的。
表2 2003~2007年各省農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP指數(shù)及其分解
為了對不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率變化狀況進行比較分析,本文將中國大陸地區(qū)進一步劃分為中、東、西部三大區(qū)域,表3列出了2003~2007年區(qū)域農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)效率指數(shù)及其分解情況。由表3可知,中、東、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP均小于1,說明三大區(qū)域農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)率均處于下降態(tài)勢。其中,西部地區(qū)農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)率下降幅度最大,以年均11.5%的速度遞減,中部和東部地區(qū)好于西部,年均下降速度分別為3.5%和4.3%。從生產(chǎn)率變化的分解來看,各區(qū)域農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP增長都得益于技術(shù)效率變化,而技術(shù)進步的下降抵消了其對農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP的增長的影響作用,使得農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)效率一直處于負增長狀態(tài)。
根據(jù)以上分析可以看出,無論是農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率整體發(fā)展趨勢,還是各省、各區(qū)域發(fā)展狀況,技術(shù)進步都是制約農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP增長的決定性因素。技術(shù)進步指數(shù)反映了兩個時期內(nèi)生產(chǎn)的“增長效應(yīng)”,是技術(shù)進步與創(chuàng)新的體現(xiàn)。當(dāng)TP<1,意味著生產(chǎn)前沿面的“向下”移動。技術(shù)進步水平下降主要源于投入要素質(zhì)量的下降,其具體體現(xiàn)在:學(xué)校管理體制不健全,資源配置能力不高,師資隊伍素質(zhì)低,辦學(xué)設(shè)施和教學(xué)技術(shù)水平不高,經(jīng)費缺乏和專業(yè)設(shè)置不合理等方面。同技術(shù)進步變化相比,農(nóng)業(yè)職業(yè)教育技術(shù)效率變化對我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP增長整體上起到推動作用。技術(shù)效率變化反映了兩個時期相對技術(shù)效率的變化,用于衡量生產(chǎn)單位與當(dāng)期生產(chǎn)前沿面的距離,當(dāng)TEC>1時,表示決策單元的生產(chǎn)更接近于生產(chǎn)前沿面。
表3 2003~2007年我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育效率的區(qū)域差異
農(nóng)業(yè)職業(yè)教育技術(shù)效率變化增長來源于純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同作用。純技術(shù)效率指數(shù)用來衡量生產(chǎn)單位與當(dāng)期生產(chǎn)前沿面的生產(chǎn)技術(shù)與管理水平的距離。當(dāng)PTEC>1時,表示決策單元的生產(chǎn)技術(shù)與經(jīng)營管理水平效率有所改進。規(guī)模效率指數(shù)反映了生產(chǎn)經(jīng)營是否處于合適投資規(guī)模之下。當(dāng)SEC>1,就意味著適合規(guī)模經(jīng)營。從2003~2007年期間的純技術(shù)效率與規(guī)模效率看,除了2005~2006年,純技術(shù)效率始終大于1,說明我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育達到了生產(chǎn)前沿面的技術(shù)與管理水平。在此期間,除了2004~2005年,規(guī)模效率均小于1,說明我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育未能產(chǎn)生規(guī)模效益。在這兩個因素的共同作用下,使得農(nóng)業(yè)職業(yè)教育技術(shù)效率變化對農(nóng)業(yè)職業(yè)教育TFP增長的推動作用不明顯。
本文采用基于DEA模型基礎(chǔ)上的Malmquist指數(shù)法,從時間與區(qū)域兩個維度全面考察了我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率在2003~2007年期間的變化趨勢、特點與規(guī)律,并深入分析了引起這些變化的內(nèi)在因素。主要結(jié)論如下:
(1)2003~2007年間我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)率總體上處于無效生產(chǎn)狀態(tài),且呈現(xiàn)不穩(wěn)定變化趨勢,主要是這一期間經(jīng)濟發(fā)展和市場需求促使農(nóng)業(yè)職業(yè)教育變革所致。
(2)我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育技術(shù)效率變化全要素生產(chǎn)率增長主要來源于技術(shù)效率變化,其中主要是規(guī)模效率的貢獻,而技術(shù)進步對于農(nóng)業(yè)職業(yè)教育起明顯的制約作用,導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)職業(yè)教育整體上的無效生產(chǎn)狀態(tài)。
(3)東、中、西三大區(qū)域農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率均處于下降趨勢,其中西部地區(qū)下降幅度最大,且區(qū)域之間差異有擴大的趨勢,這主要是教育資源的不均衡所導(dǎo)致的。
根據(jù)以上分析,要改變我國農(nóng)業(yè)職業(yè)教育全要素生產(chǎn)率的負增長狀況,政府可以重點從以下幾個方面進行努力:在政策制定與資金投入方面,進一步加大對農(nóng)業(yè)職業(yè)教育的傾斜力度;在深化體制改革和調(diào)整發(fā)展思路的基礎(chǔ)上,加快農(nóng)業(yè)職業(yè)教育由外延式發(fā)展向內(nèi)涵式發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變;在維持恰當(dāng)經(jīng)營規(guī)模的同時,加大技術(shù)進步在農(nóng)業(yè)職業(yè)教育生產(chǎn)效率中的作用,使農(nóng)業(yè)職業(yè)教育在管理水平、資源配置效率、師資隊伍素質(zhì)、辦學(xué)設(shè)施和專業(yè)設(shè)置等投入要素方面有所提升;同時,要盡快打破教育雙軌制的桎,實現(xiàn)教育資源的區(qū)域平衡與城鄉(xiāng)平衡。
[1]張小紅.教育公平與教育效率關(guān)系芻議[J].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(教育科學(xué)版),2005,(9).
[2]Caves D W,Christensen L R,Diewert W E.The Economic Theory of Index Numbers of the Measurement of Input,Output and Productivity[J].Econometric,1982,50(6).
[3]Fare Rolf,Grosskoff Shawna,Lindgren Bjorn,etc.Productiviity Changes in Swedish Pharmacies 1980~1989:A Nonparametric Malmquist Approach[J].Journal of Productivity Analysis,1992,3(3).
[4]李錄堂,薛繼亮.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長變化趨勢研究:1980~2006[J].上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2008,(4).
[5]劉曉紅,王春珊.基于超效率DEA方法的安徽省高職院校效率分析及其發(fā)展對策[J].科技管理研究,2010,(10).
[6]Coelli T J,Rao Dsp.Total Factor Productivity Growth in Agriculture:a Malmquist Index Analysis of 93 Countries,1980-2000[J].Agricultural Economics,2005,(32).
[7]王兵,顧鵬飛.技術(shù)效率、技術(shù)進步與生產(chǎn)率增長:基于DEA的實證分析[J].經(jīng)濟研究,2004,(12).
[8]張少輝.基于DEA的山東省高等職業(yè)教育發(fā)展效率評價研究[J].中國職業(yè)技術(shù)教育,2010,(34).