幼兒園教研投入產出效率分析

萬丹

[摘 要] 園本教研對促進幼兒園教師專業成長和提升幼兒園保教質量意義重大。客觀評價幼兒園教研投入產出效率，是提高園本教研效益的前提。本研究運用三階段DEA方法，對江蘇省168所幼兒園2019年的教研投入產出進行效率分析，結果表明當前幼兒園教研投入產出的純技術效率雖然較為理想，但由于規模效率不高，導致綜合效率偏低。幼兒園教研投入產出效率在園所性質和常見教研組規模方面不存在顯著差異，在幼兒園所處地區和教研引領類型方面存在顯著差異。19所DEA有效幼兒園的教研投入產出大致可以分為“低投入—中低產出”“中低投入—中高產出”“中高投入—高產出”三種類型。149所非DEA有效幼兒園都存在一定比例的教研投入冗余和產出不足的情況。為提高幼兒園教研投入產出效率，教育管理部門與幼兒園應著力優化教研投入產出規模，不同幼兒園需要根據其教研資源的實際情況追求與其匹配的教研產出規模;應適當縮小幼兒園常見教研組規模，盡量采用小組教研的方式;應促使專家基于幼兒園實際進行專業引領，提升專家引領的實效性和教師對園本教研的獲得感。

[關鍵詞] 園本教研;綜合效率;純技術效率;規模效率

一、問題提出

“教研”是教學研究（teaching research）的簡稱，[1][2]作為一項具有中國特色的教學促進和教師培養制度，教研一直是我國基礎教育界一道亮麗的風景線。從研究主體來看，教研包括專職教研員的教研和教師的教研兩大類。[3]本研究中的教研指幼兒園教師的教研。從研究范圍來看，狹義的教研是指教師對教學工作的研究，廣義的教研是教師對包括教學活動在內的所有教育教學實踐的研究。[4]本研究采取廣義的教研視角，幼兒園教研是指以幼兒園所有保教實踐為研究對象，以幼兒園教師為研究主體，以助學者（包括教研員、高校教師、優秀幼兒園教師等）為合作伙伴，以解決幼兒園教育教學實際問題和提升教師專業化水平為目的的研究活動。1996年版的《幼兒園工作規程》首次明確規定“參加業務學習和幼兒教育研究活動”是幼兒園教師的主要職責之一，此后關于幼兒園教研的理論研究漸次涌現。[5][6][7]從2006年全國范圍內開展“以園為本教研制度建設”項目至今，園本教研的實踐探索和理論研究取得了豐碩的成果。當前，我國幼教界已經建立起省、市、區（縣）、園四級教研網絡體系，幼兒園教研是我國學前教育改革的重要途徑，對于解決幼兒園教育教學實際問題、[8]提高幼兒園保教質量、[9]提升教師專業化水平、[10]促進幼兒全面發展[11]意義重大。

在我國，幼兒園教研一般按兩條主線展開，包括園本教研和區域教研兩種形式。在園本教研層面，研究內容主要聚焦于園本教研的現狀、[12][13]園本教研中存在的問題、[14][15]園本教研的實施策略。[16][17]在區域教研層面，研究內容主要包括區域教研的現狀、[18][19]區域教研的模式探索、[20][21]區域教研的對策。[22][23]綜上，關于幼兒園教研現狀和對策的研究頗多，但是幼兒園教研成效研究則十分少見。理論上幼兒園教研的重要性已經得到廣泛認可，實踐中各部門的教研投入力度也在不斷加大。但是，我們到底已經投入了多少人力、財力、物力到幼兒園教研中？這些教研資源是否得到了充分利用？基于這些教研投入我們到底收獲了哪些教研產出？當前幼兒園教研投入與教研產出之間的關系是否合理？幼兒園教研未來的發展方向到底是繼續擴大投入還是縮減規模？針對以上關于教研效益的問題，目前并沒有實證研究予以解答。教研效益研究的缺位，可能導致幼教界一味在理論上重視教研的重要性、在實踐中盲目推進教研活動，而實際的教研效益卻未可知，更無從得知哪些因素制約著教研效益以及需要從哪些方面進一步完善現有的幼兒園教研制度。基于此，本研究旨在揭示幼兒園教研效益現狀，從而為改善教研實效、完善教研制度提供實證依據。

在經濟學中，“效益”（efficiency）意為任一系統產出與投入的比率，[24]與效率、生產率等詞同義，幼兒園教研效益即是指幼兒園教研產出與教研投入的相對關系。為了測算幼兒園教研效益，需要解決兩大關鍵任務，一是構建幼兒園教研效益評價指標體系，二是選取適宜的效率分析方法。當前，從經濟學視角探索教研效益的實證研究僅有一例——肖繼軍（2011）以總經費、資料費用、教研人員、教研場所面積、設備作為投入變量，將教研成果按設定標準進行量化打分作為產出變量，運用數據包絡分析（Data Envelopment Analysis， 簡稱DEA）和隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis， 簡稱SFA）測算了湖南省12所高校的德育教研效益。[25]鑒于教研效益實證研究嚴重缺位，可從相關領域借鑒效率評價指標和效率評價方法。以高校效率研究為例，阿博特和杜庫里格（Abbott & Doucouliagos，2003）、[26]瓦寧（Warning，2004）、[27]馬丁（Martin，2006）、[28]阿布拉莫（Abramo et al.，2008）、[29]沃茲施德拉茲（Wolszczak-Derlacz，2014）[30]等學者分別研究了澳大利亞、德國、西班牙、意大利、波蘭等國的高校教育效率或科研效率，我國學者劉亞榮（2001）、[31]成剛（2008）、[32]李祥云（2011）、[33]陳靜漪（2016）、[34]汪彥（2018）、[35]蘇薈和劉奧運（2020）[36]等考察了我國不同層次高校的教育效率或科研效率。在學前教育領域，王水娟和柏檀（2012）、[37]甘永濤和孟立軍（2014）、[38]包海芹和徐丹（2015）、[39]郭燕芬和柏維春（2017）、[40]陳岳堂和陳慧玲（2018）[41]分別研究了我國不同地域的學前教育資源配置效率或幼兒園辦園效率。

以上文獻表明，在教育領域效率評價指標和評價方法上，國內外學者已經基本達成共識。在效率評價指標上，投入指標常用人力投入、財力投入和物力投入，產出指標則常用教學產出、科研產出和社會服務，這也符合效率研究專家科埃利等人（Coelli et al.，2008）的教育效率評價指標框架。[42]在效率評價方法上，數據包絡分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）是最常用的方法，二者分別是非參數方法和參數方法的代表，各有優劣。隨著DEA方法不斷進化，三階段DEA模型兼具DEA和SFA的優勢，既增強了效率分析的客觀性，又規避了環境因素和隨機誤差的影響，可以實現對決策單元（Decision Making Unit， 簡稱DMU）效率更準確的評價。[43]綜上，本研究基于文獻法、訪談法、專家咨詢法和層次分析法構建幼兒園教研效益評價指標體系，通過發放調查問卷收集2019年江蘇省幼兒園教研投入和產出數據，采用三階段DEA模型測算江蘇省幼兒園教研效益現狀。

二、研究方法

（一）模型構建

DEA方法最初由查恩斯、庫伯、羅茲（Charnes，Cooper & Rhodes）于1978年提出，是對同質的決策單元確定其相對有效性的一種數據規劃方法。DEA本質上是一種前沿分析（frontier analysis），運用線性規劃（linear programming）方法建構觀測數據的非參數分段曲面（前沿），然后相對于這個前沿面來計算決策單元的相對效率。[44]

本研究運用三階段DEA模型的思路如下。

第一階段，基于產出導向的DEA-BCC模型，測算幼兒園教研效益（包括綜合效率、純技術效率和規模效率）以及松弛變量。其中，松弛變量是指教研產出目標值與原始值之間的差額，教研產出原始值是指基于問卷統計分析得到的教研產出的觀測值，教研產出目標值是指基于DEA-BCC模型測算的教研產出的理想值，松弛變量表示的是從非DEA有效單元變為DEA有效單元需要增加的教研產出數值。教研產出松弛變量是第二階段SFA模型的因變量，用以分析環境變量和隨機誤差對教研效益的影響，因此需要專門計算。假設共有n個決策單元DMUj（1≤j≤n），每個DMU都有m項投入和s項產出。對于第j個決策單元，Xj=（x1j，x2j，…，xmj）為投入向量，Yj=（Y1j，Y2j，…，Ysj）為產出向量。vi和ur分別為Xj和Yj的加權系數。設ε為非阿基米德無窮小量，則DEA-BCC模型的基本線性規劃為[45]：

Minwj=viXij+v0s.t.=urYij=1-urYij+viXij≥0，j=1，2，…，nur，vi≥ε70;i=1，2，…，m;r=1，2，…，s

第二階段，構造相似隨機前沿分析模型，分解第一階段得到的教研產出松弛變量，將其分解為環境因素（本研究以幼兒園所處城市人均GDP代表幼兒園外部經濟環境，以專任教師中本科及以上學歷教師所占比例代表幼兒園師資隊伍狀況）、管理無效率項和隨機誤差，并對教研產出原始值進行修正，從而使所有的幼兒園面臨相同的環境和運氣，此時得到的效率值已經剔除了環境因素和隨機誤差的影響，是相對真實準確的。這一階段涉及的數學公式包括[46]：

Sni=f（Zi;βn）+vni+uni （公式1）

[vni|（vni+uni）]=Sni-Zi βn-[uni|（vni+uni）] （公式2）

yniA=yni+[max（Zi βn）-Zi βn]+[max（vni）-vni] （公式3）

在公式1中，Sni為第i個決策段單元在第n項產出上的松弛變量;Zi表示環境變量;βn為環境變量對應的待估計參數向量;vni+uni表示混合誤差項，其中vni表示隨機干擾，uni表示管理無效率項。基于SFA模型，根據極大似然估計，可以得出βn、un、σu2、σv2的值，代入公式2可以求出管理無效率的條件估計[uni|（vni+uni）]。在公式3中，yni表示教研產出的原始值，以環境較佳和運氣較好的決策單元為基準，利用公式3得出修正后的教研產出yniA。

第三階段，用修正后的教研產出數據和原始的教研投入數據重復第一階段的產出導向DEA-BCC模型操作，此時可以得到更為準確的綜合效率值、純技術效率值、規模效率值以及教研投入產出的松弛值。

在本研究中，第一階段和第三階段產出導向DEA-BCC模型運用DEAP VERSION 2.1程序求解，第二階段相似SFA模型運用FRONTIER VERSION 4.1程序求解。

（二）指標設計

基于已有文獻，本研究選取人力投入、財力投入、物力投入作為教研投入指標框架，選取教學產出、科研產出、社會服務作為教研產出指標框架，據此編制《幼兒園教研效益評價指標訪談提綱》。訪談提綱設置的問題主要包括兩個方面。在教研投入方面，訪談問題包括：在您所參與的幼兒園教研活動中，教研投入有哪些表現形式？為了開展教研活動，有哪些人力投入？財力投入包括哪些？物力投入包括哪些？在教研產出方面，訪談問題包括：在您所參與的幼兒園教研活動中，教研成果有哪些表現形式？教學產出有哪些？科研產出有哪些？相關的社會服務有哪些？基于以上問題，筆者對有著豐富幼兒園教研經驗的17位教研人員（1位教研員、6位高校教師、4位幼兒園園長、1位教科室主任、1位教研組長、4位幼兒園教師）進行了靈活深入的半結構式訪談，從中提煉出幼兒園教研效益的具體評價指標（見表1）。

在教研投入方面，人力投入是指參與幼兒園教研的人力資源，主要包括教研員、高校教師和幼兒園教師，按照總工作小時數計算。科埃利等人（2008）認為，勞動力素質特性的差異會造成其技術水平的差異，[47]考慮到不同類別教研人員的研究水平有所區別，故需要確定適宜的權重。財力投入是指幼兒園教研涉及的各項經費，主要包括教研材料費用、專家咨詢費用、教師外出交流學習費用、教師教研獎金和科研成果轉化費用，教研費用可直接加和。物力投入主要指向幼兒園教研場地面積，主要包括教師教研室和多功能廳，教研場地面積可直接加和。

在教研產出方面，教學產出是指幼兒園教研對于教師專業成長、幼兒全面發展和對幼兒園保教質量提升的促進作用，這方面的數據難以客觀精確衡量，因此采取園長自評的方式進行。值得一提的是，定性數據用于效率研究的可行性和有效性已經得到國內外諸多研究的驗證，莫拉迪和艾米瑞潑（Moradi & Amiripour，2017）、[48]吳等人（Wu et al.，2019）[49]先后將李克特量表得分用于效率研究中，我國學者丁德臣（2010）、[50]張衛和李潔（2017）[51]的研究亦表明，當有些效率評價指標的數據難以量化時，采用主觀評量的方式來獲取定性數據是可行和有效的。在系統梳理教師專業發展評價、幼兒全面發展評價和幼兒園保教質量評價相關文獻的基礎上，研究者編制了《幼兒園教研教學產出量表》，該量表在初試和正式測試中均達到心理測量學標準。①其中，教師專業成長涉及專業理念與態度、專業知識和專業能力三個層面，幼兒全面發展包括情感態度發展、知識經驗發展和能力發展三個層面，幼兒園保教質量提升包括學習環境的創設與利用、師幼互動、課程建設、家園合作、幼兒園領導與管理五個層面，量表總得分計為教學產出。科研產出是指幼兒園通過教研取得的外顯的教科研成果，包括出版物、課題和其他獲獎，其中，出版物包括教材或教參、專著或譯著、期刊文章、會議論文，課題包括課題立項和課題獲獎，其他獲獎包括論文或教案獲獎、教學成果獎，不同類別的科研產出其學術價值和應用價值差別較大，因此需要確定適當的權重。社會服務是指幼兒園教研經驗的輻射與擴散，包括幼兒園教師面向幼教同行、幼兒家長和其他關心教育事業人士開展的公開活動、專題講座、志愿者服務等，社會服務活動面向的對象不同，其社會影響也有所差異，因此需要賦予權數。

DEA方法的一大優勢就是適用于多投入、多產出系統的效率評價，且允許這些投入和產出之間彼此量綱不同，因此，該方法允許幼兒園教研效益的六個二級指標彼此量綱不同。如前所述，財力投入和物力投入可以直接加和計算，教學產出直接以《幼兒園教研教學產出量表》總分計算，人力投入、科研產出、社會服務則需要加權計算。依據幼兒園教研效益評價指標，研究者基于層次分析法構造了待評價的成對比較矩陣，邀請了具有豐富教研經驗的六位專家（包括教研員代表、高校教師代表、業務園長代表、教科室主任代表、教研組長代表、幼兒園教師代表）參加焦點小組訪談，專家就相關指標兩兩因素之間的相對重要性程度進行討論并給出1～9標度評分。[52]在此基礎上，研究者運用yaahp10.1軟件構造成對比較矩陣并進行一致性檢驗，最終得到相關指標的權重系數（見表1）。至此，完整的幼兒園教研效益評價指標體系得以構建。基于該指標體系，研究者編制了《江蘇省幼兒園教研效益調查問卷》，問卷包括幼兒園基本信息（包括所屬城市、辦園性質、教研引領類型、常見教研組規模等）和正式問卷（對應表1中的幼兒園教研效益評價指標）兩個部分。

（三）樣本選擇

本研究將幼兒園視為決策單元，根據分層隨機抽樣方式，在江蘇省蘇南、蘇中、蘇北3個地區，每個地區各選取3所城市（蘇南選取南京、無錫、鎮江，蘇中選取揚州、南通、泰州，蘇北選取鹽城、淮安、宿遷），每個城市各抽取約20所幼兒園，通過問卷星平臺發放和回收《江蘇省幼兒園教研效益調查問卷》，以獲取2019年江蘇省幼兒園教研投入產出數據。具體操作流程如下：研究者分別聯系了以上9個城市的市教研員，請市教研員在本市抽取20所幼兒園推送問卷并提醒問卷填寫注意事項，由分管教研工作的園長填寫問卷。教研員和研究者通力合作，給每一所幼兒園確定了編號，并收集了問卷填寫者的聯系方式，以便后續核查數據和訪談。考慮到DEA方法不能對缺失值進行分析，因此對回收的問卷進行了篩選，剔除數據不完整的問卷，最后得到的有效樣本為168所幼兒園。這168所幼兒園的分布情況如表2所示。

三、研究結果與分析

（一）幼兒園教研效益的整體分析

基于三階段DEA模型，可以得出江蘇省168所幼兒園的教研綜合效率值、純技術效率值和規模效率值，對其進行統計分析，得到幼兒園教研效益的區間分布（見圖1）。整體看來，幼兒園教研純技術效率優于綜合效率和規模效率，九成以上的幼兒園純技術效率高于0.7，而半數以上的幼兒園綜合效率和規模效率低于0.7。

1. 綜合效率分析。

綜合效率衡量的是幼兒園教研的總體效率情況，指幼兒園在既定教研投入下的最大教研產出能力，[53]既受教研純技術效率影響，又受教研規模效率影響。三階段DEA結果表明，幼兒園教研綜合效率最大值為1，最小值為0.141，平均值為0.565，標準差為0.256。在168所幼兒園中，僅有19所幼兒園為DEA有效單元（綜合效率值為1），綜合有效的幼兒園占比11.31%，剩余的149所幼兒園則存在純技術效率損失或規模效率損失，屬于非DEA有效單元。由圖1可知，接近半數幼兒園（76所）教研綜合效率低于0.5。綜上，2019年江蘇省幼兒園教研綜合效率總體得分不高。

2. 純技術效率分析。

純技術效率衡量的是幼兒園教研無效率在多大程度上是由于純技術無效率造成的，也即在不考慮規模效益的情況下，純技術效率反映了各幼兒園在既定的教研投入下，其教研資源利用能力、教研組織管理能力的高低。[54]三階段DEA結果表明，幼兒園教研純技術效率最大值為1，最小值為0.594，平均值為0.888，標準差為0.108。在168所幼兒園中，有43所幼兒園為純技術效率有效單元（純技術效率值為1），純技術有效的幼兒園占比25.60%，剩余的125所幼兒園則或多或少存在純技術效率損失。由圖1可知，163所幼兒園的純技術效率高于0.7，占比高達97.02%，僅有5所幼兒園純技術效率低于0.7。綜上，2019年江蘇省幼兒園教研純技術效率較為理想。

3. 規模效率分析。

規模效率衡量的是由于規模因素影響的生產效率，[55]表示投入條件既定時，技術效率的生產邊界產出量與最優規模下的產出量的比值。規模效率越大，表明該幼兒園的教研規模越接近最佳生產規模。三階段DEA結果表明，幼兒園教研規模效率最大值為1，最小值為0.146，平均值為0.629，標準差為0.255。在168所幼兒園中，僅有19所幼兒園達到規模效率有效（規模效率值為1），規模效率有效的幼兒園占比11.31%，剩余的149所幼兒園則或多或少存在規模效率損失。由圖1可知，超過半數的幼兒園（99所）規模效率小于0.7，超過三分之一的幼兒園（63所）規模效率小于0.5。綜上，2019年江蘇省幼兒園教研規模效率整體偏低。

（二）幼兒園教研效益的比較分析

1. 公辦園、民辦園教研效益的比較分析。

如圖2所示，99所公辦園的綜合效率均值、純技術效率均值、規模效率均值分別為0.555、0.894、0.613，69所民辦園的綜合效率均值、純技術效率均值、規模效率均值分別為0.580、0.878、0.653，也即公辦園的教研純技術效率略高于民辦園，但是民辦園的教研規模效率比公辦園更理想，最終民辦園的教研綜合效率略高于公辦園。獨立樣本T檢驗表明，公辦園和民辦園在綜合效率、純技術效率、規模效率得分上差異均不顯著（P>0.05）。綜上，2019年江蘇省公辦園和民辦園的教研效益大致相當，公辦園在純技術效率方面略有優勢，民辦園在規模效率方面更有優勢。

2. 不同地域幼兒園教研效益的比較分析。

如圖3所示，蘇南、蘇中、蘇北三地幼兒園教研綜合效率均值分別為0.515、0.588、0.598，蘇北最高，蘇中其次，蘇南最低。蘇南、蘇中、蘇北三地幼兒園教研純技術效率均值分別為0.890、0.904、0.867，蘇中最高，蘇南其次，蘇北最低。蘇南、蘇中、蘇北三地幼兒園教研規模效率均值分別為0.567、0.648、0.681，蘇北最高，蘇中其次，蘇南最低。也即蘇南和蘇中幼兒園的教研純技術效率略優于蘇北，但是蘇北幼兒園的教研規模效率比蘇南和蘇中更理想，總的來看，蘇北幼兒園的教研綜合效率優于蘇南和蘇中。方差分析表明，蘇南、蘇中、蘇北三地幼兒園在綜合效率和純技術效率得分上差異不顯著（P>0.05），但是在規模效率得分上差異顯著（P<0.05），HSD多重比較發現，蘇北幼兒園的教研規模效率顯著高于蘇南幼兒園。可見，規模效率偏低是導致蘇南幼兒園綜合效率最低的重要因素。

3. 不同教研引領類型幼兒園教研效益的比較分析。

如圖4所示，本研究將幼兒園教研引領類型分為四類：教研員引領、高校教師引領、教研員和高校教師共同引領、園內教師引領。四類教研引領類型幼兒園的教研綜合效率均值依次為0.569、0.475、0.505、0.618，園內教師引領最高，高校教師引領最低。四類教研引領類型幼兒園的教研純技術效率均值依次為0.908、0.849、0.899、0.855，教研員引領最高，高校教師引領最低。四類教研引領類型幼兒園的教研規模效率均值依次為0.617、0.565、0.560、0.709，園內教師引領最高，共同引領最低。方差分析表明，四類教研引領類型幼兒園在綜合效率得分上差異不顯著（P>0.05），在純技術效率和規模效率得分上差異顯著（P<0.05）。HSD多重比較發現，教研員引領的幼兒園純技術效率顯著高于園內教師引領的幼兒園（P<0.05），園內教師引領的幼兒園規模效率顯著高于共同引領的幼兒園（P<0.05）。可見，教研員引領和共同引領的幼兒園在純技術效率上略有優勢，但是園內教師引領的幼兒園規模效率更為理想，最終園內教師引領的幼兒園教研綜合效率高于另外三類教研引領類型的幼兒園。

4. 不同常見教研組規模幼兒園教研效益的比較分析。

如圖5所示，本研究將幼兒園常見教研組規模分為四類：1～10人、11～20人、21～30人、31人及以上。四類常見教研組規模幼兒園的綜合效率均值依次為0.597、0.573、0.522、0.451，1～10人規模最高，31人及以上規模最低。四類常見教研組規模幼兒園的純技術效率均值依次為0.887、0.881、0.885、0.928，1～10人規模、11～20人規模、21～30人規模相近，31人及以上規模最高。四類常見教研組規模幼兒園的規模效率均值依次為0.663、0.644、0.578、0.486，1～10人規模最高，31人及以上規模最低。方差分析表明，四類常見教研組規模幼兒園在綜合效率、純技術效率和規模效率得分上差異均不顯著（P>0.05）。即使如此，圖5仍然反映出一種趨勢：隨著常見教研組規模不斷增大，幼兒園教研純技術效率會有所提高，但是教研規模效率會逐漸降低，且相對來說規模效率降低幅度更為明顯，最終造成教研綜合效率逐漸下降。

（三）幼兒園教研效益的投影分析

DEA方法不僅可以測算幼兒園教研效率值，還可以得到非DEA有效幼兒園的教研投入產出松弛值，也即非DEA有效幼兒園觀測值到DEA有效幼兒園觀測值（前沿面）之間的距離（投影）。基于DEA有效幼兒園的教研投入產出數據特征，以及非DEA有效幼兒園的教研投入冗余和產出不足情況，投影分析可為非DEA有效幼兒園的教研決策指明方向。

1. DEA有效幼兒園的教研投入產出特征分析。

在168所幼兒園中，19所幼兒園為DEA有效單元，將這19所幼兒園的教研投入產出數據在總樣本中進行排序。按照排序1～56為低投入/低產出、排序57～112為中投入/中產出、排序113～168為高投入/高產出的標準，排序結果顯示，19所DEA有效幼兒園的教研投入產出規模大致可以分為三類：低投入—中低產出（7所）、中低投入—中高產出（7所）、中高投入—高產出（5所）。以上結果說明，不同教研投入規模的DEA有效幼兒園，有其對應的教研產出規模。不可否認，由于幼兒園辦園性質、所處地域、幼兒園自身因素（如幼兒園對教研的重視程度和師資隊伍狀況）的影響，現實中有些幼兒園教研資源確實較為充足，能夠達到中高水平的教研投入，有些幼兒園的教研資源僅能得到基本保障，教研投入處于中低水平，有些幼兒園教研資源則較為匱乏，其教研投入處于低水平。對此，不同幼兒園需要追求與其教研投入規模相匹配的教研產出規模，才能保證其教研有效。

2. 非DEA有效幼兒園的教研投入產出松弛分析。

在168所幼兒園中，有19所是規模有效單元（規模效率等于1），剩余149所幼兒園則均存在規模效率損失。對這149所幼兒園的教研投入冗余和產出不足情況進行統計（見表3），可以發現以下特點。

第一，非DEA有效幼兒園均存在一定比例的教研投入冗余和產出不足情況。通過對比非DEA有效幼兒園的教研投入松弛值均值與教研投入觀測值均值，可以得出這些幼兒園的教研投入松弛幅度，同理可得教研產出松弛幅度。對比結果顯示，非DEA有效幼兒園在人力投入、財力投入和物力投入上需要在現有水平上平均降低20.07%、29.23%、31.13%，在教學產出、科研產出和社會服務上則需要在現有水平上平均提高15.83%、25.94%、33.81%。從上述松弛幅度來看，非DEA有效幼兒園的物力投入和財力投入冗余嚴重，社會服務和科研產出不足突出。

第二，非DEA有效公辦園的教研投入冗余更為嚴重，非DEA有效民辦園的教研產出不足更為嚴重。如上表所示，非DEA有效公辦園教研人力投入和物力投入冗余相對明顯、社會服務不足相對明顯，而非DEA有效民辦園教研財力投入冗余相對明顯、教學產出和科研產出不足相對明顯。可見，公辦園教研規模效率不佳主要受投入冗余制約，民辦園教研規模效率不佳主要受產出不足影響。

第三，相對蘇中和蘇北來說，蘇南幼兒園的教研投入冗余和產出不足情況更為嚴重。如上表所示，蘇南地區非DEA有效幼兒園的財力投入和物力投入冗余明顯、科研產出和社會服務不足明顯，蘇中地區非DEA有效幼兒園的人力投入冗余明顯，蘇北地區非DEA有效幼兒園的教學產出不足明顯。這呼應了比較分析中蘇南地區幼兒園教研規模效率最低的結論。

四、討論

基于三階段DEA模型，本研究對江蘇省168所幼兒園2019年的教研效益進行了分析。DEA分析表明：2019年江蘇省幼兒園教研綜合效率和規模效率偏低，教研純技術效率則較為理想。比較分析表明：從辦園性質來看，公辦園和民辦園在教研效益上差異不顯著;從所處地域來看，蘇北幼兒園的教研規模效率顯著高于蘇南幼兒園;從教研引領類型來看，教研員引領的幼兒園純技術效率顯著高于園內教師引領的幼兒園，園內教師引領的幼兒園規模效率顯著高于教研員和高校教師共同引領的幼兒園;從常見教研組規模來看，不同常見教研組規模幼兒園的教研效益差異不顯著，但是表現出一定的趨勢，即隨著常見教研組規模增大，幼兒園教研規模效率逐漸降低。投影分析表明：DEA有效幼兒園的教研投入產出規模大致可以分為低投入—中低產出、中低投入—中高產出、中高投入—高產出三類，非DEA有效幼兒園則均存在一定比例的教研投入冗余和產出不足情況。

（一）規模效率不佳是導致教研綜合效率偏低的主要原因

從教研效益均值來看，2019年江蘇省幼兒園教研綜合效率均值為0.565，純技術效率均值為0.888，規模效率均值為0.629，考慮到DEA-BCC模型中“綜合效率=純技術效率×規模效率”，可知江蘇省教研綜合效率偏低的原因主要在于規模效率不佳。比較分析表明，幼兒園教研規模效率主要與幼兒園所處地域、教研引領類型和常見教研組規模有關。

1. 蘇北地區幼兒園教研規模效率顯著高于蘇南地區幼兒園。這主要與蘇南地區幼兒園教研投入冗余和產出不足嚴重有關。已有研究表明，地區經濟發展水平會影響幼兒園開展教研的條件。[56][57]投影分析也顯示，相對蘇北地區來說，蘇南地區非DEA有效幼兒園的人力投入、財力投入和物力投入冗余更甚。這可能與蘇南地區經濟發展水平較高有關，幼兒園教研資源相對更為充足，因此教研投入規模過大，導致教研投入冗余嚴重。而蘇北地區經濟發展水平相對較低，幼兒園教研資源相對更為有限，這在一定程度上避免了過多的資源浪費，因此教研規模效率相對更高。

2. 園內教師引領的幼兒園教研規模效率顯著高于教研員和高校教師共同引領的幼兒園。這主要與共同引領的幼兒園教研投入過大有關。一方面，教研員和高校教師相對于幼兒園教師來說人力投入權重系數更大，因此教研員和高校教師共同參與教研會顯著增加幼兒園的教研人力投入。另一方面，教研員和高校教師進入幼兒園指導教研工作時，幼兒園往往需要承擔專家咨詢費用，這進一步增加了幼兒園的教研財力投入，因此有研究者稱專業引領需要量“費”而行。[58]綜上，教研員和高校教師共同引領教研會造成幼兒園教研投入規模過大，對教研規模效率產生負面影響，導致其規模效率顯著低于園內教師引領的幼兒園。

3. 幼兒園常見教研組規模越大，幼兒園教研規模效率越低。這主要與幼兒園教研投入過大和教師教研積極性不足有關。一方面，幼兒園常見教研組規模越大，每次教研活動涉及的人力投入相對越大，需要的活動場地也越大，可能造成人力投入和物力投入冗余。另一方面，幼兒園每次教研活動時間是有限的，教研組規模過大會導致教師展示自己的時間和機會有限，可能對大多數教師參與教研的積極性產生負面影響。[59]少數“積極發言者”可能會享受發言的過程并受到鼓勵愿意繼續展示自己，但是“沉默的大多數”可能會陷入更加沉默的境地，當大多數教師教研積極性不佳時必然會削弱教研產出。而小規模教研時，教師個人的參與率、發言率、展示率會明顯提高，教師之間更容易形成思維的碰撞，且能夠有效避免或減少教研投入冗余。

（二）純技術效率損失是導致教研綜合效率偏低的重要原因

如前所述，在DEA-BCC模型中，“綜合效率=純技術效率×規模效率”，因此，幼兒園教研純技術效率損失也是造成教研綜合效率偏低的重要原因。比較分析表明，幼兒園教研純技術效率主要與幼兒園教研引領類型有關。

教研員引領教研的幼兒園純技術效率顯著高于園內教師引領教研的幼兒園，這主要與教研員在幼兒園教研中的獨特貢獻有關。首先，教研員能夠洞察幼兒園教研中存在的問題，幫助幼兒園厘清教研方向。一般來說，教研員往往是優秀園長或者骨干教師出身，有著豐富的實踐經驗和一定的理論基礎，[60]同時站位更高、視野更廣，能夠從市區層面把握幼兒園存在的共性問題，幫助幼兒園發現自身發現不了的問題，從而引領幼兒園教研方向，強化教師開展教研的信心。其次，教研員能夠為教師架起理論與實踐的橋梁，推動幼兒園教研可持續發展。很多園長反映，幼兒園教師的理論提煉和歸納能力不足是影響教研成效的重要因素，由此導致教研經驗散漫、雜亂，對于教研的可持續發展不利。教研員深入到幼兒園教研中去歸納、概括、提煉、升華出理論，會讓理論更有生命力、親和力和指導力，能為教師架構起理論與實踐之間的橋梁，[61]有效避免幼兒園教研的低水平重復。綜上，相對于園內教師引領教研來說，教研員引領教研能夠幫助幼兒園厘清教研方向、推動幼兒園教研縱深可持續發展，大大提升了幼兒園的教研組織管理水平，能夠顯著改善教研純技術效率。

五、教育建議

第一，優化幼兒園教研投入產出規模。如前所述，教研投入冗余和產出不足是非DEA有效幼兒園存在的共性問題，基于產出導向DEA-BCC模型，幼兒園需要重點優化其教研產出規模，且不同幼兒園有其不同的優化方向。首先，從辦園性質來看，公辦園需要著力擴大社會服務，民辦園則需要著力擴大教學產出和科研產出;從所處地域來看，蘇南幼兒園需要著力擴大科研產出和社會服務，蘇北地區幼兒園需要著力擴大教學產出。其次，不同幼兒園需要根據其教研投入規模優化其產出規模。由于幼兒園辦園性質、所處地域、師資狀況的差異，不同幼兒園的教研資源豐富程度確實有所差別，現實情況不允許所有幼兒園教研都能實現高投入—高產出，對此，不同幼兒園需要根據其教研資源實際情況追求與其匹配的教研產出規模。對于低投入規模的幼兒園來說，中低水平的教研產出規模較為適宜;對于中低投入規模的幼兒園來說，中高水平的教研產出規模較為適宜;對于中高投入規模的幼兒園來說，高水平的教研產出規模才是其應該追求的方向。

第二，適當縮小幼兒園常見教研組規模。比較分析表明，幼兒園常見教研組規模越小，教研規模效率越高，對此，有必要適當控制幼兒園教研組規模。尤其是有些幼兒園的教師人數較多，應盡量減少采用全園教研或大組教研的模式（如31人及以上規模），更多采用小組教研的方式（如1～10人規模或11～20人規模）。采用小規模教研形式具有以下優勢：一是能夠關注到教師個體日常教育實踐中的問題與心得，真正讓教師成為教研的中心;二是能夠促進教師之間分享保教經驗，實現思維碰撞，建立深度對話;三是可以有效避免或減少重復培訓以及由此帶來的人力、財力、物力浪費。譬如，有的幼兒園近年以小型的“名師工作室”代替了大型的傳統“教研組”，有的幼兒園以“分層教研”代替了“一刀切”，這種小規模教研允許教研活動充分考慮各個層面教師的知識結構、理論水平、教學實際和內在需要，[62]有助于每位教師在自身“最近發展區”上實現最大限度的發展。

第三，提高專家引領教研的實效性。高校教師和教研員的專業引領是幼兒園教研中必不可少的，對于幼兒園教研的縱深可持續發展至關重要。[63]方差分析表明，教研員的參與確實有助于提升幼兒園教研純技術效率，但是高校教師的參與反而造成純技術效率有所降低，部分園長反映這可能與某些高校教師的專業引領脫離幼兒園教育實踐有關。此外，園外專家資源的引入在一定程度上造成了教研規模效率損失，最終導致幼兒園教研綜合效率不升反降。這說明當前園外專家資源的引入并未有效改善幼兒園教研效益，因此急需提高專家引領教研的實效性。首先，專家需要定期連續參與到幼兒園教研中，在熟悉幼兒園一日生活和保教理念的基礎上，進行把脈式的診斷和引領，切實幫助教師在發現問題和解決問題的過程中推動教研不斷前進。其次，有必要建立專家人才庫，將專家特長和幼兒園特色進行匹配，如此一來專家可以為幼兒園教研提供更具針對性的前瞻指導，切實幫助幼兒園厘清教研大方向和發力點。

注釋：

①研究者通過問卷星平臺發放和回收《幼兒園教研教學產出調查問卷》，借助SPSS 22.0軟件進行項目分析、因素分析和信度分析。初試回收有效問卷197份，極端組比較法顯示11個題項均具有較好的區分度，題總相關法顯示11個題項與總分的相關系數均達到顯著水平（P<0.01），相關系數均高于0.4，故11個題項均保留。因素分析顯示，KMO系數為0.956，采用主成分分析法順利萃取出三個因子，與研究者預設相符。信度分析顯示，三個分量表和總量表的內部一致性系數α依次為0.948、0.953、0.952和0.975（α≥0.9），說明該量表信度非常理想。正式測試回收有效問卷168份，順利通過項目分析和因素分析，量表的內部一致性系數α為0.962（α≥0.9），具有較好的信度。

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Abstract： Teaching research is an important approach to preschool education reform in China， which is of great significance for promoting the professional development of teachers and improving the quality of preschool education. The fair and objective evaluation of the efficiency of teaching research is the necessary prerequisite for improving the effectiveness of teaching research. By constructing the evaluation index system and using the three-stage DEA method， this research analyzed the efficiency of teaching research in 168 kindergartens in Jiangsu Province in 2019. The results showed that the overall efficiency of teaching research in kindergartens in Jiangsu was quite low， the low scale efficiency was the main cause for that， and the pure technical efficiency was quite high. Significant differences were not found among public kindergartens and private kindergartens， as well as among kindergartens with different sizes of teaching research groups. But significant differences were found among kindergartens from different regions， as well as among kindergartens with different types of professional guidance. The DEA efficient kindergartens showed the characteristics of low input/low and middle output， low and middle input/middle and high output， and middle and high input/high output. For DEA inefficient kindergartens， there was excess input or output shortage problem. To promote the efficiency of teaching research， the scale of teaching research should be optimized， the small-sized teaching research group should be adopted， and the effectiveness of professional guidance should be improved.

Key words： kindergarten-based teaching research， overall efficiency， pure technical efficiency， scale efficiency