政府與市場：高等教育財政投入的資源配置效率評價
—— 基于隨機前沿生產函數的實證研究*

方 超,黃 斌,羅英姿

政府與市場：高等教育財政投入的資源配置效率評價
—— 基于隨機前沿生產函數的實證研究*

方 超,黃 斌,羅英姿

本文基于我國2002-2014年的省級面板數據，利用BC模型，采用隨機前沿生產函數的方法，探討了我國高等教育財政投入的效率性。實證結果表明：財政性教育經費投入與事業性投入呈正相關性；公共教育投入與私人教育投入在直接路徑與間接路徑下均可提高教育產出的技術效率，而私人教育投入的彈性產出(49.5%)則高于公共教育投入的彈性產出(31.8%)，結構變量Structure的參數估計值負向顯著，表明公共教育投入的結構效應有利于優化教育財政的資源配置效率；高等教育財政投入的技術效率在各區域間存在顯著差異，西、東、中部地區的技術效率呈現出遞減的趨勢。文章的政策建議主要有兩點：一是強化公共財政對中西部地區教育發展的支持力度，增強中央對地方教育財政的轉移支付力度；二是弱化政府在教育發展中“守夜人”的身份定位，鼓勵、引導、規范高等教育領域內的民營資本發展，全面刺激高等教育的發展活力。

高等教育；教育財政；人力資本投入；資源配置

一、引言

一國教育經費投入水平應與該國的經濟增長速度保持趨同這已成為學界的共識。一般而言，國際學界在測度教育經費投入的充足性時，通常采用公共教育投入占比國內生產總值或國民生產總值作為代理指標，并以此評價政府在發展公共教育時的努力程度。我國以王善邁為代表的教育經濟學家，選取財政性教育經費投入的統計口徑，經科學計量方法所測算出財政性教育經費投入在GDP中4%的占比后，“4%”便成為衡量我國政府教育發展努力程度的重要標尺。自1993年《中國教育改革和發展規劃綱要》的出臺至2012年，財政性教育經費投入在GDP中的比重首次突破了4%并達到了4.28%，一方面體現了公共財政在保障教育公平與區域均衡發展上取得了巨大進步；但教育投入由“4%”步入“后4%”時代，也在客觀上引致了“新時期”的教育財政政策的制定陷入了困境。如何清晰界定教育經費投入與經濟增長間的匹配關系，重新設定量化指標，進而規劃教育財政政策的未來走向，現已成為困擾學界的一大難題。

高等教育作為社會分工的橫斷面，在各層級公共教育體系中與經濟發展的關系最為緊密，但中央政府主導的后發外生型大眾化路徑選擇，實則是建立在高等教育投入與人均GDP雙重低水準的基礎之上。雖然財政性教育經費投入在GDP中的占比實現了對4%的突破，但高等教育規模的迅速擴張卻也放大了教育經費在“有限財政”背景下的投入不足。因此，如何最大限度地挖掘高等教育資源、合理配置經費投入、提高投入-產出的配置效率，不僅有利于推進高等教育均衡發展、保障教育公平，更是對制定“后4%”時期的教育財政政策不無裨益。那么，從大眾化到后大眾化發展階段，高等教育財政投入的資源配置效率如何、公共投入與私人投入的比例結構是否合理、以及是否呈現出有效的配置狀態，這些問題成為我們關心的核心議題。本文擬通過隨機前沿生產函數(SFA)的構建，對高等教育財政投入資源配置效率的評價，為“后4%”時期的教育財政政策制定提供可借鑒的參考。

二、文獻綜述

自Friedman(1962)對公共財政制度在配置教育資源時，存在效率低下與資源浪費等弊端提出質疑后，教育經費投入的資源配置狀態及其效率性便成為教育經濟學界所關注的焦點議題。Benson(1978)的研究討論了一項“好的”教育資源配置應具備的條件：其一，政府部門承擔的公共教育投入是否有效；其二，對教育服務的供給是否充足；其三，公共教育投入是否保障了教育公平。Levin(1991)則基于Benson的研究基礎，將教育資源配置的評判標準進一步細化為教育經費投入的充足性、使用的效率性及公平性。Csatro Leal(1991)的實證研究則聚焦于公共教育改革的分配公平，證實了政府承擔教育經費投入的配置方式，有利于改善貧困人口的教育福祉。Hughes(1999)的研究指出，互利、競爭以及成本分擔是實現教育資源共享的有效路徑，從而為推進教育資源的均衡分配提供了有益的借鑒。Ergin(2002)的研究則表明，公共部門作為非市場化的機構，在配置教育經費時因采用了非循環性的優先結構安排而符合帕累托最優原則。

國內學者在評價教育經費投入的資源配置效率時，多數研究集中于義務教育與中等職業教育。王善邁(2003)的研究指出，由于我國公共教育資源在區域與城鄉分布的非均衡性，致使義務教育財政投入存在一定的非均衡配置，而這也進一步導致了教育質量的校際差距。陳潭(2008)利用了湘南H區2005年的相關教育數據，發現公共教育投入的配置不均以及教育服務的供給不充分，擴大了教育分配的不公，而糾正既定的“城市偏向”與“重點校”政策偏誤，加速資源配置的城鄉一體化進程，縮小教育投入在城鄉間的“馬太效應”，則有助于實現教育資源與教育服務的均衡發展。王歡(2012)基于農村職業教育的發展現狀，指出教育經費投入中的城鄉分割、教育行政體制的僵化以及市場運行機制失靈等原因，致使農村地區職業教育投入面臨著總量不足、配置失衡以及資源分配的窘境。新近的研究亦有轉向對學前教育經費投入的關注，馮婉楨(2016)基于時間序列的經驗研究指出，城鎮化進程擴大了農村幼兒園在園人數的規模差距，而增強縣-鎮層級的學前教育投入則有利于提高學前教育的資源配置效率。

在研究方法上，當前資源配置的實證研究主要有參數與非參數兩種方法，而作為非參數的數據包絡法(DEA)，則以線性規劃的方式評價了教育投入的相對效率。徐健(2009)基于DEA模型的研究，測評了我國高等教育發展的綜合效率，發現半數以上地區的發展與經費投入呈低效甚至無效的資源配置狀態。夏焰(2012)的研究進一步指出，專任教師數與在校生規模的不足，則成為掣肘高等教育效率低下的動因。嚴格意義上講，非參數的數據包絡法雖無需設定教育生產函數的具體形式，也放松了對無效率的分布項的嚴苛假設，但多元投入-產出指標體系設計理念下的相對效率測評方法，卻始終面臨著靜態效率評價的詰責，即無法動態評價教育產出過程中教育經費投入的利用效率。同時，在效率優先的理念下，DEA亦無法評價公共教育投入與私人教育投入的效率性，即政府與市場兩種類型的教育財政投入對高等教育發展的重要性。然而，相對于非參數法的效率測度法，隨機前沿生產函數(SFA)不僅能夠測度要素投入的水平效率，亦能提供效率差異產生的原因，從教育投入的技術與非技術路徑上反映要素投入結構對產出效率的影響。本研究擬通過教育生產函數的推導，基于Jayasuriya(2003)提供的隨機前沿生產函數(SFA)，利用2002-2014年我國高等教育經費投入的省級面板數據，測算公共與私人教育投入的產出彈性，探討教育結構的投入效率并比較高等教育經費投入效率在東、中、西部地區間的區域差異。

三、模型設計、數據說明與變量處理

(一)模型設計

1.教育生產函數

首先，基于Hanushek(1986)構建的經典理論模型，教育生產函數的一般形式可表述為：

Y=f(publicβ1,Privateβ2)

(1)

式中，Y、Public、Private分別為開放經濟條件下的高等教育產出、公共教育投入與私人教育投入，而相應的β1與β2則為公私教育投入的產出彈性。在式(1)的基礎上，納入公共與私人高等教育投入的結構變量，進一步考察省域高等教育投入結構對技術效率的影響，套用C-D生產函數后可將其寫作更一般的線性方程：

LogYit=α+β1logPublicit+β2logPrivateit+β3logStructureit

(2)

2.隨機前沿生產函數

其次，Battese和Coelli(1995)基于隨機前沿的分析方法，將廠商的生產效率拆分為實際效率與最優效率，通過兩者的差值刻畫了前沿技術與技術效率的隨機前沿生產函數：

LogYit=logf(xit)+(vit-uit)

(3)

Ait=Aiexp[-η(t-T)]

(4)

式中，Ait與Ai相互獨立，η表示可隨時間變化的因素對技術非效率項Ait的影響，同時，參數η可能存在三種情形，即η>0、η=0、η<0，分別代表伴隨時間推移，技術效率的增長、恒定不變或下降三種情形。

最后，將省級面板數據構建的隨機前沿生產函數代入式(2)，得到式(5)所示的高等教育投入-產出效率評價的線性方程，基于技術效率是否隨時間變化依次估計方程：

LogYit=α+β1logPublicit+β2logPrivateit+β3logStructureit+vit-uit

(5)

(二)數據說明與變量處理

本研究選用數據均源自《中國教育統計年鑒》、《中國教育經費統計年鑒》，并以《中國統計年鑒》作為必要的補充，構建除港澳臺地區外我國31個省市區的省級面板數據。為直觀反映財政性教育經費占比GDP的時間變動趨勢，同時兼顧高等教育的發展由大眾化階段向后大眾化階段的過渡以及教育經費投入由“4%”走向“后4%”，我們將樣本期界定為2002-2014年。被解釋變量為高等教育產出(Output)、表征政府的公共部門高等教育投入(Government)、表征市場的私人高等教育投入(Private)以及結構變量(Structure)。

一般而言，學界在測度高等教育產出(Output)時，通常選用其毛入學率、失學率、完成率、學生學業水平或教師論文發表數等作為代理指標，但本研究旨在探討教育經費投入及其結構效應的產出效率，而教育產出效率的內涵則是在要素投入服務框架下，最大程度的挖掘學生產出的最大化，推動學齡人群的教育擴展與教育分配，進而擴大教育供給與改善教育分配，而這也正是實現教育供給側結構改革的延展。因此，我們沿用學界的主流指標選取，以高校在學人數作為高等教育產出的代理指標，并將其取對數做平滑處理后代入隨機前言生產函數。

圖1 2002-2014年公共-私人部門高教投入的回歸散點圖

無論是對教育經費投入的累積效應或增長效應，還是義務教育、中等職業教育亦或是高等教育要素投入效率的研究，在衡量政府部門的公共教育投入時，多數研究選取了財政性教育經費投入的統計口徑。相對于政府部門所承擔的公共教育投入而言，表征市場的私人教育投入則強調了作為高等教育受益者的個人教育支出，而該部分支出則對應于《中國教育經費統計年鑒中》的事業性收入。因此，我們選取財政性教育經費與事業性經費的統計口徑，分別作為公共部門(Government)與私人(Private)高等教育投入的代理指標，將私人高等教育投入占公、私人高等教育投入的比值(Structure)作為結構變量，代入教育生產函數，考察高等教育投入的結構效應。需要做出說明的是，由于歷年統計年鑒均未覆蓋2011年的高等教育產出。以及2011、2013年的公共與私人高等教育投入的相關數據，故對該年份采取依據自然增長率計算后所得。表1給出了所涉變量的基本統計信息。僅就公共與私人高等教育投入的關系而言，二者在95%的置信區間內呈顯著正相關性，伴隨著教育經費投入由4%走向后4%時期，財政性教育經費與事業性收入呈同步增長的互動關系(如圖1所示)。

表1 所涉變量的基本統計信息

四、實證結果分析

(一)高等教育投入的資源配置效率評價

表2 全樣本的隨機前沿生產函數估計結果

注：(1)括號內為t統計量；(2)***、**、*分別代表伴隨概率在1%、5%及10%水平上顯著。

就全國樣本而言，在技術效率可變模型下，公私高教投入的估計值均在1%水平上正向顯著，說明政府的財政性高教投入與個體的私人高教選擇，均對高教產出效率提升產生了積極的影響，決定著高等教育在學人數的擴大與否。從直接路徑上看，公共部門高教投入的彈性產出為0.318，即高等教育的財政性教育經費提高1個百分點，可推動高教產出效率提升31.8個百分點；而私人高教投入的彈性產出為0.495，即由個體教育選擇推動的私人高教投入提高1個百分點，可促進高教產出效率提高49.5個百分點；政府與市場所示的公共部門與私人高教投入的彈性水平基本一致，而這一結果也與錢亞雪(2014)對人力資本積累效率的估計大體相同。此外，表征市場的私人高教投入對技術效率的推進，要優于政府部門的公共教育投入，而造成這一現象的原因在于高等教育的準公共物品屬性。基于薩謬爾森對公共物品的界定，教育效率的正外部性致使教育產出具備了準公共物品的鮮明特征，但不同教育層級的屬性有所差異，義務教育因其非競爭性與非排他性而隸屬于公共物品，而后義務教育階段則隸屬于準公共物品。因此，在資源配置上與市場更為貼近的高等教育，因受個人高教選擇的是支配性更強，從而表現出對高教產出效率更強的推動性。

盡管公共部門高教投入的彈性產出弱于個體的私人高教投入，但從間接路徑上看，結構變量(Structure)的估計值在1%水平上負向顯著，而結構效應則由當期值的-0.750，擴大到了一階滯后項的-0.878，表明了政府部門擴大對財政性教育經費的公共投入，有助于改善高教投資的配置效率，提高高教產出。基于公共服務的職能與理念，政府部門承擔的高教經費投入具備兩方面的重要作用：其一是保障高校基礎建設的順利進行；其二則肩負著創造與改善整體投資環境，引導市場、個體的有序投資，規范私人投資行為，全面提升公共與私人高教投入的資源配置效率。正是由于公-私高教投入在服務理念與承擔職能等方面的差異，造成了二者彈性產出在當期值與滯后項的效率模式上產生了分野，政府部門的公共投入的彈性產出由當期的0.318，上升到了一階滯后項的0.322，體現了基礎設施在產出效率上的時滯性；而私人高教投入的彈性產出則由當期值的0.495，下降到了一階滯后項的0.437，反映出由高考制度、個人偏好、受教育期望等因素共同決定的私人高教投入，更傾向于在個人做出高等教育行為選擇前影響技術效率，致使技術效率在教育選擇后呈遞減的趨勢。

(二)區域高等教育投入的資源配置效率評價

由于我國服員遼闊，區域經濟的發展基礎、自然資源的要素稟賦以及高等教育的人口比重等外部特征，在東、中、西部地區間的分布呈現出一定的非均衡性，致使隨機前沿生產函數對全國樣本的估算結果，無法客觀、真實、全面的評價省域高教經費投入的資源配置效率。為進一步探討公共部門與私人高教投入的區域差異，探討政府與市場效率在資源配置中的表現，我們根據經濟發展的狀況，將全國(除港澳臺外)31個省市自治區劃分為東、中、西部地區三大板塊*全國31個省市區分為東、中、西三大板塊。其中，東部地區包括了北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省市。中部地區包括了山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個省市。西部地區則包括了廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆11個省市自治區。采取分樣本回歸的方法深入討論。

表3 分樣本的隨機前沿生產函數估計結果

續表3

注：(1)括號內為t統計量；(2)***、**、*分別代表伴隨概率在1%、5%及10%水平上顯著。

表3根據隨機前沿生產函數的技術效率是否隨時間變化，分別報告了當期分樣本數據的估計結果。在技術效率可變模型下， 取值在地區間存在著顯著差異。其中，東西部地區分別在1%與5%水平上顯著為負，表明教育技術非效率并未隨時間的推移而衰減，即伴隨著高校擴招以及教育投入逐步走向“后4%”時期，并未推動東、西部地區高等教育投入技術效率的正向增長；而中部地區的教育技術非效率項雖然為正，但該估計值并不具備統計學上的顯著推斷。因而并不能佐證中部地區的技術效率呈鮮明的遞增趨勢。

公共教育投入的資源配置效率方面，西部地區財政性教育經費投入表現出最高的配置效率；中部地區次之，而東部地區則相對落后。具體看來，西部地區高等教育投入的產出彈性在效率不變與效率可變模型下，分別通過了10%與1%水平上的顯著性檢驗，參數估計值則落入了[0.182，0.325]的區間內。不斷上升的彈性產出表明：因中央政府加強了對經濟欠發達地區的財政轉移支付力度、“省直管縣”與財政分權后的權力下放等舉措，切實保障了西部地區高等教育的發展，有力提升了政府在公共教育資源上的配置效率。但相較于西部地區，東、中部地區公共教育投入的彈性產出則分別落入了[-0.835，0.409]與[-0.127，-0.141]的區間內，顯示出兩地區技術效率的遞減趨勢，但構成二者遞減趨勢的原因卻有所不同。

如前所述，由于東部地區區域經濟發展的成熟度較高，在地理位置、自然資源、要素稟賦等方面均擁有比較優勢，相應地，高等教育資源豐裕且集中度較高。因而市場化進程也相對較快，但在現行的中央-省級政府主導的兩級公共教育資源配置模式下，卻存在反映市場變化靈敏性滯后的弊端。例如，中央政府基于外延式的指導思想，雖將我國高等教育由精英化推進至普及化階段，但在某種程度上卻忽視了勞動力市場的供需變化。因此，相較于供需求機制主導下的市場自發調節，中央-省級政府基于剛性權力的資源配置模式，其時滯性是滯阻公共教育投入效率低下的動因。此外，私人投入的彈性產出為正，且落入[1.398，0.408]的區間內，則從側面佐證了市場在配置資源時更富效率。

與東部地區不同，中部地區受中央政府教育財政的支持力度不足，且自身區域經濟發展相對滯后，成為掣肘中部地區公共教育投入非效率的可能原因。正是由于政府投入不足，而非投入過度或結構失衡，造成公共教育投入未能有效優化投資環境，進而不能構成引導、鼓勵以及規范私人高等教育投入的良性循環，致使私人高等教育投入在[0.750，0.7540]的區間內小幅下降。最后，“以貧促建”、財政投入充足以及政策傾斜與扶植，是西部地區私人高等教育投入的產出彈性([0.466，0.517])在1%水平上呈遞增趨勢的原因，而公共與私人高等教育資源的合理匹配，則不斷增強高等教育產出的技術效率。

五、結論與政策建議

(一)研究結論

本文基于對教育生產函數的改造，借鑒了BC(1992，1995)模型，采用隨機前沿生產函數的方法，利用我國2002-2014年31個省市區的省級面板數據，探討了公共與私人高等教育投入的技術效率，評價了政府與市場兩種公共教育財政資源的配置模式。結果顯示：第一，伴隨著高等教育大眾化以及教育投入步入后“4%”時期，公共部門與私人高等教育投入的同步增長在95%置信區間內表現出正相關的趨勢；第二，利用隨機前沿生產函數對全樣本數據的估計發現，公共與私人教育投入均在1%水平上正向促進直接路徑的技術效率，但表征市場的私人投入部分，對技術效率的促進達到了49.5%，該估計值高于政府部門的公共教育經費投入對技術效率的促進作用(31.8%)。間接路徑方面，結構變量Structure的估計值顯著為負，且一階滯后項在效率可變模型下的擴大，表明政府部門增加的財政性教育經費投入，有利于提高教育投資的資源配置效率；第三，基于分樣本回歸后發現，東、中、西部地區公私高等教育投入的技術效率存在顯著差異。公共投入分別落入[-0.835，0.409]、[-0.127，-0.141]、[0.182，0.325]的彈性區間內，而私人投入則落入了[1.398,0.408]、[0.750，0.740]、[0.466,0.517]的彈性區間內，西部、東部、東部高等教育投入的技術效率呈遞減趨勢。

(二)政策建議

本文的實證研究結果在后“4%”時期對于平衡政府與市場關系、提高高等教育財政投入的配置效率具有較強的現實意義。首先，利用公共教育投入在提升教育資源配置效率上的強大動力，在“十三五”發展時期，積極穩妥地推進財政性教育經費投入的增長，充分發揮政府部門在配置公共教育資源的協調統籌作用，優化高等教育的投資環境，鼓勵、引導與規范私人高等教育投入的意愿；其次，根據區域經濟增長與省域高等教育資源豐裕程度，在保障西部地區財政性教育經費投入充足的同時，可適當減少對東部地區投入，緩解公共教育投入技術的非效率性，并以轉移支付的形式加強中部地區的公共教育投入，刺激私人高等教育投入，改善中部地區兩類高等教育資源投入不足的現狀；最后，在高等教育后大眾化發展時期，我們發現政府在與市場的互動關系中，中央-省級兩級政府主導公共教育資源的配置模式，其效率性遜于市場機制的自發調節。因此，我們認為政府可適當弱化自身“守夜人”的角色，從政策層面上引導、鼓勵并放寬經濟發達地區，如東部地區的民營資本進駐高教領域，刺激民營資本的投資意愿，釋放市場配置高等教育資源的活力，從而全面提高公共-私人高等教育投入的產出效率。

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GovernmentandMarket：AnEvaluationoftheEfficiencyofResourceAllocationinHigherEducationInvestment——AnEmpiricalAnalysisBasedonStochasticFrontierProductionFunction

FangChao1，HuangBin1andLuoYingzi2

(1.School of Public Administration， Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing Jiangsu 210000；2.School of Public Administration， Nanjing Agricultural University, Nanjing Jiangsu 210000)

Based on provincial panel data from 2002 to 2014 in China, this paper constructs a BC model and uses stochastic frontier production function to discuss the efficiency of resource allocation in the higher education of the country. This empirical analysis supports a number of arguments. The financial input in education exhibits a positive correlation with the corresponding operational input; both the public and private investment in education can improve the technical efficiency output in both the direct and indirect paths, while the elastic output of the private educational investment is higher than that of the public educational investment; the estimated value of the structural variables is negative, which indicates that the structural effect of public education investment is conductive to the optimization of the allocation efficiency of educational financing; the technical efficiency of financial investment in higher education shows significant differences in regions, where a decreasing trend in technical efficiency is observed from the west to the east and then to the central regions. A number of suggestions are therefore put forward in this paper to the policy makers in order to improve the efficiency of the current resource allocation and to balance the relationship between government and market.

Higher Education; Educational Financing; Human Capital Investment; Resource Allocation

10.13948/j.cnki.hgzlyj.2017.12.007

* 方超，南京財經大學公共管理學院講師，電子郵箱：99288137@qq.com;黃斌，南京財經大學公共管理學院院長、教授。本文得到國家自然科學基金項目(71573128)、國家社會科學基金(BFA140039)的資助。感謝匿名評審人對本文提出的修改意見，文責自負。

■責任編輯葉 青