張海龍　張佳寧

[摘 要]習總書記在十九大中提出“建設教育強國是中華民族偉大復興的基礎工程，必須把教育事業(yè)放在優(yōu)先位置”，作為教育管理者應思考如何實現(xiàn)教育強國，尤其是思考如何做強高等教育，隨著高等教育經(jīng)費投入力度的加大，如何找到中國高等教育投入與產出的平衡點，讓教育投入實現(xiàn)效率最大化，評價與衡量中國的高等教育投入與產出的效率是必須思考與研究的問題。通過以點帶面進行剖析中國高等教育的投入產出效率，來揭示高等教育投入與產業(yè)的現(xiàn)狀，進而引發(fā)思考，提出相應建議。因研究數(shù)據(jù)的一致性原因，以吉林省為例來研究中國高等教育的投入產出問題，利用Malmquist指數(shù)模型來動態(tài)分析吉林省的高等教育投入產出效率問題。

[關鍵詞]高等教育;投入產出;效率分析

[作者簡介]張海龍（1971-），男，管理學博士，長春工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院教授（長春 130012）;張佳寧（1994-），女，交通銀行股份有限公司遼寧省分行職員（沈陽 110000）。

士，長春工業(yè)大學發(fā)展規(guī)劃處研究員

教育是面向未來的根本事業(yè)，是實現(xiàn)中華民族偉大復興中國夢的基石。高等教育作為人才強國戰(zhàn)略實現(xiàn)的保障，必定注重人才培養(yǎng)質量的提升和效益的優(yōu)化，爭取以少量投入實現(xiàn)產出數(shù)量質量與效益的最佳效果，高等教育投入產出效率測算是其中重要的評價環(huán)節(jié)。2016年，我國的新增勞動力平均受教育年限超過了13.3年，已經(jīng)等同于高校大一水平《我國新增勞動力平均受教育年限超過13.3年》，http：//society.people.com.cn/n1/2017/0929/c1008-29566077.html，2017年9月29日。。在這個科技創(chuàng)新時代，我國政府及社會對高等教育的投入呈現(xiàn)持續(xù)性增長的趨勢，但同比西方發(fā)達國家還有一定的距離。在整個教育體系中，高等教育是目前最高的層次，高校具有學科綜合、知識種類多樣的特點。中國高等教育是推動國家和區(qū)域創(chuàng)新、經(jīng)濟發(fā)展的重要力量之一，社會各界一直呼吁增加投入，實際上卻忽略了已經(jīng)使用的師資和撥款是否得到充分利用的問題。中國高等教育投入產出的數(shù)據(jù)放在一起研究，吉林省是教育大省，故從數(shù)據(jù)的選取上選擇吉林省為切入點進行本文的實證分析與研究。

一、吉林省目標高校的選取及數(shù)據(jù)來源

民辦高校利用非國家財政性經(jīng)費來實施學歷教育，截至目前，其師資力量和社會影響力等方面仍與公辦院校有明顯差異。本文選擇利用吉林省公辦本科高校2014-2016年的數(shù)據(jù)進行實證分析。根據(jù)教育部發(fā)布的全國高等學校名單，吉林省共有25所公辦本科院校，但考慮到?jīng)Q策單元必須具有同質性，其中7所高校因學科門類設置差異過大或數(shù)據(jù)大量缺失而被剔除。最終，本文選取吉林大學、東北師范大學、延邊大學、長春理工大學、長春工業(yè)大學、東北電力大學、吉林建筑大學、吉林化工學院、吉林農業(yè)大學、長春中醫(yī)藥大學、北華大學、長春工程學院、通化師范學院、吉林師范大學、吉林工程技術師范學院、長春師范大學、白城師范學院、吉林農業(yè)科技學院，共計18所高校作為決策單元。

本文中列舉的數(shù)據(jù)均來自《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》、各類年鑒、教育部和省教育廳相關公示文件、吉林省內各大高校官網(wǎng)和信息公開網(wǎng)頁、本科教學質量報告、畢業(yè)生就業(yè)質量年度報告、青塔平臺等公開網(wǎng)站。

二、數(shù)據(jù)分析所選取的模型

經(jīng)過對多種模型的對比研究，發(fā)現(xiàn)CCR模型、BCC模型、Malmquist指數(shù)模型是最適合做教育投入產出效率分析的模型，前兩種適合做靜態(tài)分析，而后一種側重于動態(tài)分析，因靜態(tài)分析已在其他文章中進行了描述，本文主要進行動態(tài)研究，下面簡要介紹一下Malmquist指數(shù)模型。

瑞典著名經(jīng)濟學家、統(tǒng)計學家斯頓·馬姆奎斯特（1953）首先提出并使用了Malmquist指數(shù)，他的初衷是要分析各個階段的社會消費變動。經(jīng)過一段時間的發(fā)展，卡弗思等（1982）延伸了Malmquist生產率指數(shù)，對這種距離函數(shù)進行了定義。法勒、葛羅斯克普弗等（1994）采用線性規(guī)劃非參數(shù)的辦法，構建了能將全要素生產率增長開展評價的Malmquist生產率指數(shù)，在距離函數(shù)條件上把全要素生產率增長率重新分解為技術進步與效率變化。

Malmquist生產率指數(shù)衡量的是樣本全要素生產率的變化，并且以DEA方法計算得到的效率值為構建基礎。通過獲得距離函數(shù)的結果，再把距離函數(shù)的組合構建可以取得Malmquist生產率指數(shù)。

規(guī)模報酬不變假設下，基于t時期的Malmquist可以表達為：

Malmquist指數(shù)大于1，意味著t到t+1期的全要素生產率得到改善，處于增長階段;Malmquist小于1，意味著全要素生產效率正在退步;Malmquist=1意味著此階段生產率并未變動。

Malmquist指數(shù)進一步分解可得到代表了DMU相對于生產前沿的跳躍性的技術進步（TC），和代表DMU相對于生產前沿的追趕性的技術效率變化（TEC）。技術效率變化（TEC）又可以進一步分解為純技術效率變化（PTEC）和規(guī)模效率變化（SEC）。分解表達式如下：

Malmquist生產率指數(shù)的分解，證明全要素生產率正向變化是技術進步與技術效率綜合提升的功勞，而技術效率的變動則是純技術效率與規(guī)模效率共同變化的整體表現(xiàn)。我們可以把這看作是技術進步效率、規(guī)模效率、純技術效率三種指數(shù)變動的綜合結果。Malmquist現(xiàn)已成為各領域衡量生產率的主流工具。

三、投入產出效率的動態(tài)分析

動態(tài)分析應選取DMU某個時間序列上的數(shù)據(jù)，因此本文選取了可獲得的近期數(shù)據(jù)，即2014-2016年期間的具體數(shù)據(jù)，仍然利用DEAP進行相關數(shù)據(jù)計算。

（一）全要素生產率總體情況分析

Malmquist用來體現(xiàn)吉林省全要素生產效率的變動情況，Malmquist可以分解為技術效率變化指數(shù)（effch）和技術進步效率變化指數(shù)（techch）。而技術效率變化指數(shù)又可以分解為純技術效率變化（pech）和規(guī)模效率變化（sech）。Malmquist指數(shù)模型主要是從技術效率和技術進步效率兩個方面，來察看生產力的持續(xù)發(fā)展狀況。

技術效率變化指數(shù)指的是在本來的技術水平程度下，效率水平發(fā)生的變動，即兩個時期相對效率的變化，也被叫作“追趕效應”，用來考察DMU的生產力水平，即靠近生產前沿面的程度。如果技術效率變化高于l，意味著相對技術效率正在提升。在大學里，技術效率的變化主要來自于行政管理和內部制度兩者的提升，有可能會引發(fā)資源的結構變更，進而使投入資源的配置率進步。

技術進步效率指數(shù)是用來評價DMU有沒有實現(xiàn)技術的進步，即代表了兩個時期生產前沿面的變化。技術進步效率的變動主要是由于相關人員的能力增強和設備的補充。若技術進步的效率超過1，是由于技術進步帶動了生產前沿面向上方轉移。

由表1可知，吉林省高等教育投入產出全要素生產效率已經(jīng)形成了上升之勢。

2014-2015年期間，技術效率、規(guī)模效率變化、純技術效率變化均大于1，技術進步效率指數(shù)和Malmquist指數(shù)均小于1。這意味著，這一階段內，技術效率指數(shù)上升了11.4%，技術進步效率指數(shù)則呈10.8%的降低，純技術效率提高了1.7%，規(guī)模效率上升了9.5%，Malmquist指數(shù)呈0.7%的降低。由此可見2014-2015年間吉林省高等教育投入產出效率較差的主因是技術進步效率降低。

2015-2016年，技術效率指數(shù)上升1.9%，技術進步效率指數(shù)上升3.4%，純技術效率上升了3.5%，規(guī)模效率呈1.5%的負增長，Malmquist指數(shù)增長5.3%。技術效率上升是此階段高等教育投入產出效率提高的主因，即各大學在水平不變條件下提高了資源利用率，但規(guī)模效率仍需要提高。

綜上所述，各階段引發(fā)吉林省高等教育投入產出全要素生產率變動的主因也有差異。2014-2015年間，吉林省高等教育投入產出全要素生產率的降低是由于技術進步效率的降低;2015-2016年間，吉林省高等教育投入產出全要素生產率提高的主因是技術效率的增長。

（二）高校全要素生產效率情況具體分析

1.2014-2015年吉林省各院校全要素生產效率情況和具體解析。

由表2可知，2014-2015年間，Malmquist指數(shù)大于1的高校有12所，分別是：吉林大學、東北師范大學、延邊大學、長春理工大學、長春工業(yè)大學、吉林化工學院、北華大學、通化師范學院、吉林師范大學、吉林工程技術師范學院、白城師范學院、吉林農業(yè)科技學院，占統(tǒng)計高?？倲?shù)的66.67%;Malmquist指數(shù)小于1的大學有6所，分別是：東北電力大學、吉林建筑大學、吉林農業(yè)大學、長春中醫(yī)藥大學、長春師范大學、長春工程學院，占總數(shù)的33.33%。說明2014-2015年內，省內超過六成的高等院校正處在全要素生產率指數(shù)上升的狀態(tài)。

由表3可知高等教育投入產出Malmquist指數(shù)超過1的大學，生產效率上升有如下3類原因：（1）技術效率指數(shù)的提高。主要有東北師范大學、吉林化工學院、通化師范學院、吉林農業(yè)科技學院。（2）技術進步效率指數(shù)提高。主要有長春理工大學。（3）本期間技術效率指數(shù)和技術進步效率指數(shù)的共同提高。主要有吉林大學、延邊大學、長春工業(yè)大學、北華大學、吉林師范大學、吉林工程技術師范學院、白城師范學院。

上述高等教育投入產出Malmquist指數(shù)增長小于1的大學，效率降低的情況有如下3類：（1）技術效率指數(shù)的降低。主要有東北電力大學、吉林建筑大學。（2）技術進步效率指數(shù)降低。主要有長春中醫(yī)藥大學、長春師范大學、長春工程學院。（3）技術效率和技術進步效率指數(shù)的負增長。有吉林農業(yè)大學，其中技術進步效率指數(shù)造成的影響最深。

2.2015-2016年吉林省各高校全要素生產效率和具體解析。

由表5可知，2015-2016年間，Malmquist指數(shù)大于1的高校有11所，分別是吉林大學、東北師范大學、長春理工大學、長春工業(yè)大學、吉林建筑大學、吉林化工學院、吉林農業(yè)大學、北華大學、長春師范大學、白城師范學院、長春工程學院、吉林農業(yè)科技學院，占統(tǒng)計高?？倲?shù)的61.11%;Malmquist指數(shù)增長小于1的高校有7所，分別是延邊大學、東北電力大學、長春中醫(yī)藥大學、通化師范學院、吉林師范大學、吉林工程技術師范學院，占總數(shù)的28.89%。說明2015-2016年，吉林超過六成的高等院校處于全要素生產率指數(shù)增長狀態(tài)。

這些高等教育投入產出Malmquist指數(shù)超過1的大學，效率的提高可劃分成2類情況：（1）技術進步效率指數(shù)提高。主要有吉林大學、東北師范大學、吉林建筑大學、吉林農業(yè)大學、北華大學、長春工程學院、吉林農業(yè)科技學院共7所。（2）技術效率指數(shù)和技術進步效率指數(shù)的共同提高。主要有長春理工大學、長春工業(yè)大學、吉林化工學院、長春師范大學共4所。

高等教育投入產出Malmquist指數(shù)小于1的大學，生產效率的降低分為3類情況：（1）技術效率指數(shù)的降低。主要有東北電力大學。（2）技術進步效率指數(shù)降低。主要有延邊大學、長春中醫(yī)藥大學、通化師范學院、吉林工程技術師范學院、白城師范學院。（3）技術效率指數(shù)和技術進步效率指數(shù)的負增長。主要有吉林師范大學，其中技術效率指數(shù)降低造成的影響最大。

四、結論

通過研究可以得出，大學投入產出全要素生產效率增長的主因是技術進步效率變化和純技術效率變化指數(shù)的提高，其中可知技術進步效率變化指數(shù)發(fā)揮的作用較大。技術效率變化指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)的降低，對本階段的全要素生產率造成了不良影響。吉林省高等教育全要素生產效率上升的過程中，技術進步效率指數(shù)占有主導地位，全要素生產效率和技術進步效率指數(shù)的變化存在同步性，因此想維持增長勢頭，必須從技術進步的上升性入手。結合筆者在其他研究中所做的靜態(tài)分析得出的結論可知：吉林省18所高校2014-2016年間超過半數(shù)大學正在DEA有效與規(guī)模報酬不變時期，即大學的資源配置較為合理，2014年有50%的高校達到了DEA有效和規(guī)模報酬不變，非DEA有效的9所高校里只有1所存在規(guī)模報酬遞減，其他8所則居于規(guī)模報酬遞增時期;2015年有72.2%的大學處于了規(guī)模有效和DEA有效狀態(tài)，DEA無效的5所大學中有1所屬于規(guī)模報酬遞減的時期，4所處于規(guī)模報酬遞增時期;2016年72.2%的大學處在DEA有效和規(guī)模報酬不變的最優(yōu)情況，其余5所大學里有3所處于規(guī)模報酬遞減，2所處于規(guī)模報酬遞增。