易 明，彭甲超，張 堯

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430074)

1 引言

伴隨國(guó)家高等教育改革的不斷深入推進(jìn)以及高等教育投入力度的不斷加大，中國(guó)高等教育逐漸由規(guī)模擴(kuò)張階段轉(zhuǎn)向內(nèi)涵式發(fā)展階段，高等院校的綜合實(shí)力有所增強(qiáng)，在人才培養(yǎng)、科技創(chuàng)新和社會(huì)服務(wù)方面取得一定成效，部分高校的世界排名快速提升。教育部、科學(xué)技術(shù)部聯(lián)合發(fā)布的《中國(guó)普通高校創(chuàng)新能力監(jiān)測(cè)報(bào)告2016》顯示，當(dāng)前中國(guó)高等教育呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：一是科研育人取得新進(jìn)展，普通高等院校(機(jī)構(gòu))累計(jì)培養(yǎng)了164萬(wàn)碩士研究生和34萬(wàn)博士研究生；二是創(chuàng)新能力邁上新臺(tái)階，高等院校R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出快速提升，相對(duì)于2006年分別實(shí)現(xiàn)46.7%和3.6倍的增長(zhǎng)；三是社會(huì)服務(wù)實(shí)現(xiàn)新突破，高等院校通過(guò)產(chǎn)學(xué)研合作與科研創(chuàng)新為政府和社會(huì)提供“智庫(kù)”服務(wù)，并實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利申請(qǐng)和授權(quán)數(shù)量的快速增長(zhǎng)。但同時(shí)也應(yīng)該看到，“211”和“985”工程模式下傳統(tǒng)的計(jì)劃配置資源方式導(dǎo)致高等教育投入產(chǎn)出的不對(duì)稱(chēng)、不均衡，中國(guó)高等教育總體水平依然偏低，自主創(chuàng)新能力和服務(wù)社會(huì)能力仍然偏弱。而新時(shí)期“世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)”是基于競(jìng)爭(zhēng)合作的資源配置模式，人才培養(yǎng)、科技創(chuàng)新和社會(huì)服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量決定了高等院校在獲取資源過(guò)程中所處的位置，因此，這種模式要求高等院校和高等教育總體上都必須優(yōu)化資源配置、提高投入產(chǎn)出效率。

國(guó)外關(guān)于高等教育投入產(chǎn)出效率的研究主要從高等院校微觀(guān)主體入手，如有學(xué)者提出了成本效率的概念用以界定高校的運(yùn)作效率[1]，Bradley等[2]測(cè)算分析了1999-2003年期間英國(guó)近200個(gè)繼續(xù)教育提供者的效率水平和生產(chǎn)力變化，結(jié)果顯示英國(guó)大學(xué)的技術(shù)效率上升主要?dú)w功于純技術(shù)效率和擁堵效率的提高，規(guī)模效率起著較小的作用[3-4]。此外，Leitner等[5]通過(guò)兩個(gè)投入變量和12個(gè)產(chǎn)出變量評(píng)估了奧地利大學(xué)的運(yùn)行效率，研究結(jié)果表明規(guī)模效應(yīng)和純技術(shù)效應(yīng)有助于大學(xué)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益；Avkiran[6]、Abbott和Doucouliagos[7]分別測(cè)算了澳大利亞各大學(xué)的相對(duì)效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率，結(jié)果顯示澳大利亞各大學(xué)的綜合效率相對(duì)較高；Johnes和Yu[8]評(píng)估了中國(guó)2003年和2004年109所大學(xué)科學(xué)研究的相對(duì)效率，指出中國(guó)綜合性大學(xué)的平均研究效率較高，且中國(guó)西部地區(qū)的平均研究效率高于沿海地區(qū)；國(guó)內(nèi)學(xué)者張漢江和李聰穎[9]、張紅霞和陳錫康[10]等基于人力資本視角，通過(guò)建立教育-經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出模型，探討了政府或高等院校人力資源投入對(duì)人才培養(yǎng)產(chǎn)出以及教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響；夏焰和崔玉平[11]、王巍等[12]則運(yùn)用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)“DEA”)方法構(gòu)建了高等教育投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)算了中國(guó)省域以及黑龍江省9所高校的投入產(chǎn)出效率。

總體而言，現(xiàn)有相關(guān)研究有待深化的地方主要包括：一是評(píng)價(jià)對(duì)象單一，主要集中在研發(fā)效率、高校運(yùn)行效率等方面，涉及高等教育投入產(chǎn)出綜合效率的研究并不豐富，且關(guān)于地理分布特征和空間差異研究有待進(jìn)一步拓展；二是評(píng)價(jià)指標(biāo)體系有待進(jìn)一步完善，特別是需要結(jié)合高等教育的功能定位優(yōu)化產(chǎn)出指標(biāo)體系；三是現(xiàn)有研究方法主要是基于傳統(tǒng)DEA的靜態(tài)分析，缺少對(duì)動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律的深入探究；四是相關(guān)模型設(shè)計(jì)忽視了投入產(chǎn)出的滯后期，所得出的結(jié)論與現(xiàn)實(shí)情況存在較大的差距。鑒于此，本文選用Window-Malmquist分析模型和空間聚類(lèi)分析方法，同時(shí)考慮滯后期數(shù)的設(shè)置，研究中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律及其空間差異特征，具有一定的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

2 研究方法、樣本變量及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法

DEA方法在全世界公共部門(mén)及其資源使用的比較效率研究中占有重要地位[13-14]。同時(shí)，DEA方法也適用于高等教育投入產(chǎn)出效率的研究——DEA分析結(jié)果能夠提供改善高等教育管理的有價(jià)值信息。此外，DEA方法還可以測(cè)算高等院校的優(yōu)劣勢(shì)、資金配置方式或者量化分析有關(guān)部門(mén)的最優(yōu)規(guī)模。但是，傳統(tǒng)DEA得到的效率結(jié)果無(wú)法按時(shí)間序列進(jìn)行縱向?qū)Ρ萚15]，而Malmquist或Luenberger方法也被證明存在此方面的問(wèn)題[16]，所以本文改進(jìn)DEA方法，采用Window-DEA分析模型。該方法將Window變體引入DEA，其分析工作原理是移動(dòng)平均線(xiàn)，這有助于檢測(cè)決策單元隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。不同時(shí)期的每個(gè)決策單元被視為不同單位，在此情況下除了其他決策單元的表現(xiàn)之外，一個(gè)決策單元在特定時(shí)期的表現(xiàn)與其他時(shí)期的表現(xiàn)形成對(duì)比，從而增加了分析中的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，這在處理小數(shù)據(jù)小樣本時(shí)是有效的[17]。

(1)

對(duì)于Window-DEA模型(1)，通過(guò)利用乘數(shù)約束，使用關(guān)于投入和產(chǎn)出相對(duì)值的先驗(yàn)信息，以獲得更清晰和更逼真的效率估計(jì)，這些是Thompson等[18]通過(guò)投入約束和產(chǎn)出約束矩陣提出，Ci,Co分別有r×L和s×L維度矩陣。當(dāng)將這些約束添加到Window-DEA分析時(shí)，高等教育投入產(chǎn)出效率計(jì)算的線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題(1)變?yōu)槭?2)，部分參數(shù)含義設(shè)定同式(1)：

(2)

(3)

衡量高等教育投入產(chǎn)出效率變化的Malmquist指數(shù)繼續(xù)分解。由于傳統(tǒng)的Malmquist指數(shù)分解對(duì)于Window-DEA并不完整，本文借鑒Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)構(gòu)造思路，通過(guò)選擇Adjacent Malmquist而非基期Malmquist作為其他或后續(xù)不同時(shí)期31省(市)的共同參考技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，分解基于DEA窗口的高等教育投入產(chǎn)出效率Malmquist指數(shù)。Window-DEA窗口下的局部跨期A(yíng)djacent Malmquist指數(shù)測(cè)量高等教育投入產(chǎn)出總生產(chǎn)率變化通過(guò)式(4)給出了，其中時(shí)期數(shù)分別為a和b，公共窗口寬度為w：

(4)

Window-Malmquist指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)分解給出了綜合技術(shù)效率變化或追趕效應(yīng)[19-20](Technical Efficiency Change，簡(jiǎn)稱(chēng)EC)，通過(guò)式(5)表示時(shí)期a和b下的中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出綜合技術(shù)效率(追趕效應(yīng)EC)。式(5)衡量?jī)蓚€(gè)時(shí)期之間省(市)高等教育投入產(chǎn)出相對(duì)效率的變化，即單位距離自己時(shí)間段的變化邊界。其中追趕效應(yīng)在技術(shù)變化方面的解釋是：其他條件相同的情況下，如果某一區(qū)域高等教育發(fā)展開(kāi)始處于落后狀態(tài)，則該區(qū)域高等教育實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)是較容易的，EC變化主要反映的是高等教育管理水平的變化。

(5)

高等教育投入產(chǎn)出技術(shù)進(jìn)步效率或邊界轉(zhuǎn)移(Technological Change，簡(jiǎn)稱(chēng)TC)通過(guò)式(6)給出。其中有效邊界是指從a期到b期所涵蓋的距離指標(biāo)，即高等教育在a和b兩期之間的技術(shù)改進(jìn)措施所帶來(lái)的效率變化，主要反映高等教育技術(shù)進(jìn)步創(chuàng)新程度。其中OBTC表示高等教育投入產(chǎn)出技術(shù)進(jìn)步效率從a期到b期的技術(shù)變化產(chǎn)生的偏差，IBTC表示高等教育投入產(chǎn)出技術(shù)進(jìn)步效率從a期到b期投入偏倚的技術(shù)變化，MATC表示高等教育投入產(chǎn)出技術(shù)進(jìn)步效率從a期到b期的技術(shù)變化的幅度。根據(jù)一般文獻(xiàn)的研究結(jié)論及經(jīng)驗(yàn)設(shè)定[21-22]，本文設(shè)定滯后期數(shù)，設(shè)置w=3。限于研究目的，采用規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)，同時(shí)對(duì)高等教育投入產(chǎn)出技術(shù)進(jìn)步效率做進(jìn)一步分解，如式(6)所示：

(6)

2.2 指標(biāo)選取

按照效率測(cè)算的一般理論框架，從投入和產(chǎn)出兩個(gè)維度構(gòu)建高等教育投入產(chǎn)出效率的測(cè)算指標(biāo)體系，其中，投入指標(biāo)主要包括人、財(cái)、物三個(gè)方面，產(chǎn)出指標(biāo)則主要從高等教育的三個(gè)主要功能構(gòu)建：人才培養(yǎng)、科技創(chuàng)新和社會(huì)服務(wù)。

(1)投入變量

第一，人力資源。高等教育的人力資源主要包括：教學(xué)主體也即專(zhuān)任教師及其對(duì)人才培養(yǎng)的實(shí)際勞動(dòng)力投入和高等院校在科技創(chuàng)新方面的人力資本投入。首先，專(zhuān)任教師是培育人才的基礎(chǔ)，在培養(yǎng)學(xué)生、促進(jìn)人力資本發(fā)展過(guò)程中起著關(guān)鍵作用，專(zhuān)任教師的素質(zhì)會(huì)直接影響人才培養(yǎng)質(zhì)量。其中，碩、博生專(zhuān)任教師比例是反映教師總體素質(zhì)和人力資源投入質(zhì)量的一個(gè)重要衡量指標(biāo)。其次，高等院校肩負(fù)著開(kāi)展技術(shù)研發(fā)和科技攻關(guān)的重任，R&D人員全時(shí)當(dāng)量則可以有效反映高等院校在科技創(chuàng)新方面的人力資源投入數(shù)量。因此，本文選擇碩博生專(zhuān)任教師比例和R&D人員全時(shí)當(dāng)量作為衡量人力資源投入的指標(biāo)。

第二，財(cái)力資源。財(cái)力資源是高等教育資金投入的直接體現(xiàn)，也是高等教育得以持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，既包括行政撥款建設(shè)經(jīng)費(fèi)，也包括學(xué)費(fèi)收入、自籌經(jīng)費(fèi)收入以及其他收人。其中由于自籌經(jīng)費(fèi)和學(xué)費(fèi)收入等未做完整統(tǒng)計(jì)，因而根據(jù)現(xiàn)有研究成果，本文沿用部分學(xué)者的財(cái)力資源指標(biāo)，將普通高等院校R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出合計(jì)(Funds)和高等教育學(xué)校(機(jī)構(gòu))國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金(Budget)作為財(cái)力資源的重要體現(xiàn)。

第三，物力資源。物力資源是具有長(zhǎng)期使用價(jià)值的存量資產(chǎn)以及其他資產(chǎn)，本文選用普通本科院校數(shù)(Institutions)、普通高等學(xué)校(機(jī)構(gòu))占地面積(Area)和高等教育學(xué)校(機(jī)構(gòu))固定資產(chǎn)值(Asset)等指標(biāo)用于衡量高等教育的物力資源投入。

(2)產(chǎn)出變量

第一，人才培養(yǎng)。高素質(zhì)的畢業(yè)生是高等院校人才培養(yǎng)的最終產(chǎn)出，從培養(yǎng)層次上看，主要包括博士、碩士和本科生，限于數(shù)據(jù)可獲得性，本文選用博士研究生畢(結(jié))業(yè)生數(shù)(Phd)、碩士研究生畢(結(jié))業(yè)生數(shù)(Master)以及本科生畢(結(jié))業(yè)生數(shù)(Undergraduate)來(lái)衡量人才培養(yǎng)維度的產(chǎn)出水平。

第二，科技創(chuàng)新。高等教育的科技創(chuàng)新主要包括三個(gè)維度：基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展。其中，基礎(chǔ)研究是高等教育最重要的支撐點(diǎn)，應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展最終的目的是服務(wù)社會(huì)，因此，本文選擇衡量基礎(chǔ)研究產(chǎn)出最重要的學(xué)術(shù)論文和科技著作作為測(cè)算指標(biāo)。而關(guān)于應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展的產(chǎn)出主要在社會(huì)服務(wù)維度予以體現(xiàn)。

第三，社會(huì)服務(wù)。專(zhuān)利及基于專(zhuān)利的成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化是高校服務(wù)社會(huì)的直接表現(xiàn)。本文選擇高等教育學(xué)校(機(jī)構(gòu))專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)(Latent)和高校技術(shù)轉(zhuǎn)讓數(shù)(Technology)作為衡量高等教育社會(huì)服務(wù)產(chǎn)出的指標(biāo)。

表1 高等教育投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

研究樣本區(qū)間為2004-2015年，區(qū)域?qū)ο鬄橹袊?guó)大陸31省市、自治區(qū)(由于香港、澳門(mén)和臺(tái)灣數(shù)據(jù)缺失，因而忽略不計(jì))。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005-2016)《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005-2016)和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005-2016)，對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)個(gè)別缺失的部分采用插值法補(bǔ)齊，其中普通高等院校R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出合計(jì)(Funds)和高等教育學(xué)校(機(jī)構(gòu))國(guó)家預(yù)算內(nèi)資金(Budget)數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)各省市以2004年為基期的定期CPI(Consumer Price Index)指數(shù)平減所得的實(shí)際價(jià)值。經(jīng)過(guò)整理，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 指標(biāo)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果匯總

3 實(shí)證結(jié)果分析

在運(yùn)用DEA窗口分析法時(shí)，首先要選擇研究的窗口寬度w，Charnes等[23]認(rèn)為，選擇窗口寬度w=3或w=4可以在可信度和效率測(cè)度的穩(wěn)定性?xún)蓚€(gè)方面取得最好的平衡。高等教育投入產(chǎn)出是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，產(chǎn)出具有滯后性。結(jié)合研究需要，本文在Window-Malmquist分析時(shí)的窗口設(shè)置w=3，進(jìn)而利用軟件MaxDEA軟件估計(jì)測(cè)算中國(guó)31省(市)高等教育投入產(chǎn)出效率，具體結(jié)果如表3所示。

表3 中國(guó)31省(市)高等教育投入產(chǎn)出均值效率變化

續(xù)表3 中國(guó)31省(市)高等教育投入產(chǎn)出均值效率變化

3.1 高等教育投入產(chǎn)出效率的總體情況及動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律

(1)高等教育投入產(chǎn)出效率的總體情況

首先，從總體上看，中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率均值為1.1047，為DEA有效，也即在樣本期，在既定的投入下中國(guó)高等教育產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)的產(chǎn)出規(guī)模；其次，從指數(shù)分解的角度看，一方面，追趕效應(yīng)拖累了總體效率的提升，其對(duì)總體效率的貢獻(xiàn)為負(fù)，約為-0.1%，說(shuō)明中國(guó)部分地區(qū)高等教育投入產(chǎn)出依然處于落后狀態(tài)。另一方面，技術(shù)進(jìn)步對(duì)總體效率的貢獻(xiàn)為正(10.55%)，如果對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率進(jìn)一步分解，可以看到，技術(shù)偏差(OBTC)帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)大于技術(shù)幅度變化(MATC)，優(yōu)于偏倚的技術(shù)變化(IBTC)，即技術(shù)性偏差較小有利于推進(jìn)高等教育技術(shù)進(jìn)步。說(shuō)明中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率在樣本期內(nèi)是基本穩(wěn)定的，并且這種相對(duì)穩(wěn)定性對(duì)效率值產(chǎn)生了正向的影響。

(2)高等教育投入產(chǎn)出效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律

首先，從樣本期內(nèi)時(shí)間序列上看，中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率在2004-2015年間平均提高了7.89%。31省(市)高等教育投入產(chǎn)出總體均值效率則在1.0088-1.3036之間存在微小波動(dòng)(相對(duì)穩(wěn)定)，但上升趨勢(shì)并不明顯。

其次，為了更好的分析樣本期各省市高等教育投入產(chǎn)出效率是否出現(xiàn)兩極分化現(xiàn)象，本文對(duì)效率的概率密度函數(shù)進(jìn)行解析。一般而言，密度函數(shù)圖若呈現(xiàn)“單峰”形態(tài)，則說(shuō)明當(dāng)前的效率變化存在唯一的收斂均衡點(diǎn)，反之則說(shuō)明效率存在多個(gè)不同水平的收斂點(diǎn)，由此認(rèn)為高等教育投入產(chǎn)出效率的地區(qū)差異出現(xiàn)了兩極分化或者多極分化現(xiàn)象。為進(jìn)一步揭示區(qū)域高等教育投入產(chǎn)出效率分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)，選擇Epanechnikov核函數(shù)，利用核密度估計(jì)給出樣本期內(nèi)高等教育投入產(chǎn)出效率的密度分布。通過(guò)stata軟件估計(jì)了2004-2015年中國(guó)31省(市)高等教育投入產(chǎn)出效率的概率密度函數(shù)圖形，其結(jié)果如圖1所示。圖1橫軸表示高等教育投入產(chǎn)出效率(tfp)值，縱軸則表示估計(jì)出的相對(duì)應(yīng)密度值。從圖1中可以看出，樣本期內(nèi)，部分年份各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的分布都呈現(xiàn)“雙峰”或者“多峰”狀，主要包括2014年、2010年、2009年、2008年，這就說(shuō)明最近幾年中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率值在時(shí)間上兩極分化并未消除，尤其在當(dāng)前“雙一流”建設(shè)的大背景下，未來(lái)中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率還存在擴(kuò)大差距的可能。大范圍內(nèi)，從2005年和2015年的變化形式可以看出，樣本期內(nèi)，高等教育投入產(chǎn)出效率密度值逐漸增高，波峰高度不斷上升，右拖尾不斷左移，表明各地區(qū)高等教育投入產(chǎn)出效率不斷集中，逐漸趨于穩(wěn)定，分散化程度逐步降低，這主要是國(guó)家逐步穩(wěn)定高等教育工作形成的局面，逐步縮小區(qū)域差距。從2006年-2012年的變化來(lái)看，其核密度曲線(xiàn)變化與整體變化“背道而馳”，波峰高度不斷降低，右拖尾不斷延長(zhǎng)并且向右移動(dòng)，表明這一時(shí)期中國(guó)各地區(qū)高等教育投入產(chǎn)出效率得到提高，但同時(shí)集中度在降低，兩極分化現(xiàn)象逐漸增強(qiáng)，地區(qū)差異卻不斷擴(kuò)大。中國(guó)地區(qū)間的高等教育投入產(chǎn)出效率分布的Kernel密度估計(jì)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了各地區(qū)高等教育投入產(chǎn)出效率差異變化得出的結(jié)論。

圖1 2004-2015年中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)演化

(3)Window-Malmquist和Malmquist指數(shù)方法對(duì)比分析

表3及圖2給出了Window-Malmquist和Malmquist指數(shù)方法下的中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率對(duì)比。結(jié)果顯示，樣本期內(nèi)，不論是分省的還是總體的效率值，Window-Malmquist指數(shù)方法下測(cè)算的效率值為DEA有效，而Malmquist指數(shù)方法下測(cè)算的效率均值相對(duì)偏低，顯示為無(wú)效狀態(tài)。這一結(jié)果也進(jìn)一步驗(yàn)證了王巍等的相關(guān)結(jié)論[12]，即Window-Malmquist指數(shù)法估算結(jié)果優(yōu)于Malmquist指數(shù)方法。同時(shí)，也說(shuō)明在考慮高等教育產(chǎn)出滯后性的情況下，對(duì)高等教育改革效果的評(píng)估可能會(huì)帶來(lái)不同的結(jié)論，間接說(shuō)明了高等教育的投入是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，相關(guān)的改革舉措應(yīng)保持穩(wěn)定性。

3.2 高等教育投入產(chǎn)出效率空間地理分布及聚類(lèi)分析

(1)31個(gè)省(市)效率及變動(dòng)情況

從橫截面上看，樣本期內(nèi)，31個(gè)省(市)中，江蘇省高等教育投入產(chǎn)出效率值最高，為1.3036；寧夏的高等教育投入產(chǎn)出平均效率值最低，僅為1.0088。

圖2 Window-Malmquist和Malmquist方法計(jì)算的中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率對(duì)比

其中樣本期內(nèi)實(shí)現(xiàn)10%增長(zhǎng)的包括江蘇(30.36%)、北京(27.60%)、福建(25.13%)、上海(20.37%)、浙江(20.28%)、河南(18.40%)、安徽(17.62%)、海南(13.22%)、天津(12.20%)、陜西(10.82%)、山東(10.22%)，這一結(jié)果與現(xiàn)實(shí)也比較吻合。

(2)分地區(qū)的效率值變動(dòng)情況及指數(shù)分解分析

一方面，將全國(guó)劃分為8大地區(qū)，按通常的劃分方法，東北地區(qū)包括黑龍江、吉林和遼寧，北部沿海地區(qū)包括北京、天津、山東、河北，東部沿海地區(qū)包括上海、江蘇、浙江，南部沿海地區(qū)包括廣東、福建、海南，長(zhǎng)江中游包括安徽、湖北、湖南、江西，西南地區(qū)包括重慶、四川、廣西、貴州、云南，黃河中游包括內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、甘肅，西北地區(qū)包括新疆、西藏、青海、寧夏。測(cè)算結(jié)果顯示，高等教育投入產(chǎn)出效率最高的區(qū)域是東部沿海地區(qū)(23.67%)，最低的區(qū)域?yàn)槲髂系貐^(qū)(4.34%)。從綜合變化結(jié)果來(lái)看，效率提升從高到低依次為東部沿海(23.67%)、南部沿海(15.73%)、北部沿海(14.25%)、長(zhǎng)江中游(8.58%)、黃河中游(8.22%)、東北地區(qū)(6.40%)、西北地區(qū)(5.71%)、西南地區(qū)(4.34%)。

另一方面，基于估算的八大區(qū)域高等教育投入產(chǎn)出效率及其分解指數(shù)，依據(jù)計(jì)算的EC和TC波動(dòng)范圍均值將八大經(jīng)濟(jì)區(qū)劃分為四種類(lèi)型，分別為“高高”型區(qū)域、“高低”型區(qū)域、“低高”型區(qū)域和“低低”型區(qū)域，結(jié)果如圖3所示。其中，EC波動(dòng)范圍在[0.9，1.03]之間，本文選擇波動(dòng)范圍均值1作為EC的分界點(diǎn)；TC波動(dòng)范圍在[1，1.4]之間，因此本文選擇1.2作為T(mén)C的分界點(diǎn)。由于八大地區(qū)在“低高”型沒(méi)有分布，因此本文主要分析其余三種類(lèi)型。

第一類(lèi)“高高”型區(qū)域，即追趕效應(yīng)(EC)實(shí)現(xiàn)DEA有效且技術(shù)進(jìn)步水平較高(>1.2)。這類(lèi)區(qū)域僅包含東部沿海地區(qū)，需要說(shuō)明的是，東部沿海地區(qū)追趕效應(yīng)實(shí)現(xiàn)DEA有效，但與其技術(shù)進(jìn)步水平相比，追趕效應(yīng)“拖累”了總體效率的0.08%，這也符合現(xiàn)實(shí)——東部沿海地區(qū)是被追趕的區(qū)域。

第二類(lèi)“高低”型區(qū)域，即追趕效應(yīng)(EC)實(shí)現(xiàn)DEA有效但技術(shù)進(jìn)步水平較低(<1.2)。主要包括的區(qū)域有東北地區(qū)、南部沿海、西南地區(qū)和黃河中游，上述區(qū)域主要是由于技術(shù)進(jìn)步并未帶來(lái)實(shí)質(zhì)性進(jìn)步。對(duì)于這類(lèi)區(qū)域而言，提升效率值的關(guān)鍵在于加大創(chuàng)新投入，提高創(chuàng)新能力，促進(jìn)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。

第三類(lèi)“低低”型區(qū)域，即追趕效應(yīng)(EC)未實(shí)現(xiàn)DEA有效且技術(shù)進(jìn)步水平較低(<1.2)。這類(lèi)區(qū)域包括了西北地區(qū)、長(zhǎng)江中游和北部沿海。上述三個(gè)地區(qū)高等教育投入產(chǎn)出在樣本期內(nèi)均分別實(shí)現(xiàn)了5.71%、8.58%和14.25%的增長(zhǎng)，但追趕效應(yīng)的估算結(jié)果顯示其并未對(duì)總體效率產(chǎn)生積極影響，分別“拖累”了0.76%、0.03%和0.07%。對(duì)于這類(lèi)區(qū)域而言，提升效率值需要雙管齊下，在擴(kuò)大高等教育投入規(guī)模的同時(shí)提高產(chǎn)出水平，尤其是要增強(qiáng)科技創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化能力。

圖3 中國(guó)八大經(jīng)濟(jì)區(qū)高等教育投入產(chǎn)出效率分類(lèi)

(3)空間地理分布特征

利用GEODA軟件繪制中國(guó)31省(市)高等教育投入產(chǎn)出效率分位點(diǎn)地圖，設(shè)定參數(shù)Hinge=1.5，其結(jié)果如圖4所示。圖4將高等教育投入產(chǎn)出效率按照分位點(diǎn)劃分為5個(gè)等級(jí)。第一類(lèi)以25百分位為界，小于25%的省市有甘肅、新疆、四川、貴州、湖南、江西以及遼寧；第二類(lèi)居于25百分位和50百分位之間，包括內(nèi)蒙古、吉林、山西、重慶、云南、廣西；第三類(lèi)位于50百分位和75百分位之間，包括黑龍江、河北、湖北、寧夏、青海、廣東；第四類(lèi)介于75百分位和99百分位之間，包括安徽、海南、山東、天津、陜西、西藏；第五類(lèi)效率值最高，主要包括東部的浙江、上海、福建、江蘇、河南以及教育文化中心北京。從地理分布上看，東部地區(qū)的高等教育投入產(chǎn)出效率明顯高于其他地區(qū)，中部地區(qū)的高等教育投入產(chǎn)出效率則參差不齊，這也進(jìn)一步驗(yàn)證前文中區(qū)域高等教育投入產(chǎn)出效率的分布。

圖4 中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率百分位圖等級(jí)差異注：香港、澳門(mén)以及臺(tái)灣省數(shù)據(jù)缺失，未列入本文分析。資料來(lái)源：圖4基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載審圖號(hào)為GS(2016)2893號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作修改。

(4)空間聚類(lèi)分析

為了檢驗(yàn)地理集聚和空間聯(lián)系對(duì)高等教育投入產(chǎn)出效率的影響，本文進(jìn)一步構(gòu)建基于經(jīng)緯度計(jì)算出來(lái)的空間二進(jìn)制地理距離權(quán)重矩陣，采用Moran’s I指數(shù)對(duì)中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率變化的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，通過(guò)拆分效率，分別對(duì)中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出追趕效應(yīng)EC均值空間集聚變化和技術(shù)進(jìn)步TC均值空間集聚變化進(jìn)行分析，其結(jié)果如圖5和圖6所示。由圖5可知，Moran’s I值為-0.101493小于0，在5%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明樣本期內(nèi)31個(gè)省市高等教育投入產(chǎn)出效率之間不存在相關(guān)的空間關(guān)系，也即高等教育投入產(chǎn)出的追趕效應(yīng)在省級(jí)層面上并不明顯，空間地理關(guān)系并未對(duì)高等教育投入產(chǎn)出效率產(chǎn)生較大的“榜樣作用”。圖6顯示Moran’s I值為0.389883在1%的顯著性水平上中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率之間存在正向的空間關(guān)系，這就說(shuō)明高等教育帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步可以在空間地理推動(dòng)投入產(chǎn)出效率的提高。技術(shù)進(jìn)步的正向關(guān)系說(shuō)明31個(gè)省市高等教育發(fā)展在空間集聚有所增強(qiáng)，表現(xiàn)優(yōu)于追趕效應(yīng)，高等教育投入產(chǎn)出技術(shù)轉(zhuǎn)化的發(fā)展程度在空間地理上有所集中。現(xiàn)階段全國(guó)高等教育事業(yè)發(fā)展迅速，但追趕效應(yīng)帶來(lái)的效率提升并未顯現(xiàn)，說(shuō)明需要加強(qiáng)不同省市、不同地區(qū)的在高等教育領(lǐng)域的交流合作。

圖5 高等教育投入產(chǎn)出追趕效應(yīng)EC空間集聚變化

圖6 高等教育投入產(chǎn)出技術(shù)進(jìn)步TC空間集聚變化

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)應(yīng)用改進(jìn)的Window-Malmquist指數(shù)法測(cè)算分析中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率水平，研究其動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律、空間地理分布及聚類(lèi)效應(yīng)，主要結(jié)論包括：第一，樣本期內(nèi)，中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出總體是有效的，也即在既定投入下實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)的產(chǎn)出規(guī)模。第二，部分省市或地區(qū)高等教育發(fā)展依然處于落后狀態(tài)，或者說(shuō)樣本期內(nèi)部分省市與其它省市之間高等教育發(fā)展的差距并沒(méi)有得到有效縮小，高等教育的“區(qū)域鴻溝”制約了高等教育投入產(chǎn)出效率的提升。第三，從時(shí)間變化規(guī)律上看，中國(guó)高等教育投入產(chǎn)出效率總體相對(duì)穩(wěn)定，但上升趨勢(shì)并不明顯，且存在兩極分化或多極分化的可能性，當(dāng)前高等教育改革發(fā)展處于攻堅(jiān)期，既要深入推動(dòng)教育教學(xué)綜合改革，又要保持政策的相對(duì)穩(wěn)定性。第四，從空間差異情況看，31個(gè)省市中，江蘇高等教育投入產(chǎn)出效率最高，寧夏最低；東部沿海地區(qū)的高等教育投入產(chǎn)出效率具有“高高”特征，且效率值明顯高于其他地區(qū)。第五，從空間集聚特征看，在技術(shù)進(jìn)步的作用下不同區(qū)域的高等教育投入產(chǎn)出效率存在正向的空間關(guān)系，但追趕效應(yīng)卻降低了這種空間聯(lián)系。

本文蘊(yùn)含的政策啟示在于：一是從進(jìn)一步提高高等教育投入產(chǎn)出有效性的角度出發(fā)，需要縮小高等教育的“區(qū)域鴻溝”。這就要求避免出現(xiàn)高等教育落后地區(qū)的“習(xí)得性困境”——越向發(fā)達(dá)地區(qū)學(xué)習(xí)越落后。在資源配置方面，需要繼續(xù)向中西部高校實(shí)行資源傾斜政策，大力推進(jìn)各部委與中西部省份的部省高校共建，加快改善并提升中西部高校的基礎(chǔ)辦學(xué)條件、教學(xué)科研能力和綜合實(shí)力。二是從保持高等教育投入產(chǎn)出效率相對(duì)穩(wěn)定性的角度出發(fā)，需要確保高等教育投入的持續(xù)增長(zhǎng)性和相關(guān)改革政策的相對(duì)穩(wěn)定性。事實(shí)上，《國(guó)家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中明確了要優(yōu)先保障教育投入，特別是在“雙一流”建設(shè)背景下，基于競(jìng)爭(zhēng)合作的資源配置模式要求高等院校面向新時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展和民生現(xiàn)實(shí)需求，積極通過(guò)夯實(shí)一流本科教育，提升人才培養(yǎng)質(zhì)量、科技創(chuàng)新能力和服務(wù)社會(huì)能力來(lái)獲取市場(chǎng)資源，這給高等院校穩(wěn)定投入提出了更高的要求。三是從強(qiáng)化空間集聚的角度出發(fā)，應(yīng)加強(qiáng)不同省份、不同區(qū)域之間在高等教育領(lǐng)域的交流與合作，當(dāng)前的工作重點(diǎn)是推進(jìn)京津冀和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高等教育協(xié)同發(fā)展，擴(kuò)大面向“一帶一路”的高等教育開(kāi)放合作。