貧困地區教育扶貧效率分析

吳雄周 金惠雙 楊嬋 陳帆

摘要 以湘西州為例，運用三階段DEA模型，對湘西州2014—2019年教育扶貧的效率進行評價。結果顯示，在不考慮環境及隨機誤差等情況下，湘西州教育扶貧的綜合技術效率水平整體偏低。SFA回歸分析表明，外部環境因素對教育扶貧的效率有顯著影響，其中人均生產總值有利于提高教育扶貧的效率水平，而城鎮化率和財政預算一般收入會降低教育扶貧的效率水平。應該正視地方政府在教育扶貧中的主導作用，提升教育扶貧資源投入的可持續性；合理配置資源，提高教育資源的利用效率；將教育扶貧與鄉村振興戰略有效銜接，實施后脫貧時代教育脫貧新舉措。

關鍵詞 教育扶貧；效率；三階段DEA；湘西土家族苗族自治州

中圖分類號 G 527? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2023）23-0234-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.23.052

Analysis on the Efficiency of Education Poverty Alleviation in Poor Areas—Taking the Tujia and Miao Autonomous Prefecture of Xiangxi as an Example

WU Xiong-zhou1， JIN Hui-shuang2， YANG Chan1 et al

（1. Business School of Jishou University， Jishou， Hunan 416000 ;2.Economics College， Hunan Agricultural University， Changsha， Hunan 410000）

Abstract Taking Xiangxi Prefecture as an example， a three-stage DEA model is used to evaluate the efficiency of education poverty alleviation in Xiangxi Prefecture from 2014 to 2019.The results show that， without considering environmental factors and random errors， the overall level of comprehensive technical efficiency in education poverty alleviation in Xiangxi Prefecture is relatively low.SFA regression analysis shows that external environmental factors have a significant impact on the efficiency of education poverty alleviation， with per capita gross domestic product beneficial for improving the efficiency level of education poverty alleviation， while urbanization rate and general fiscal budget income can reduce the efficiency level of education poverty alleviation.We should face up to the leading role of local governments in poverty alleviation through education， and enhance the sustainability of resource investment in poverty alleviation through education;reasonably allocate resources to improve the efficiency of educational resource utilization;effectively linking education poverty alleviation with rural revitalization strategies， and implementing new measures for education poverty alleviation in the post poverty alleviation era.

Key words Education poverty alleviation;Efficiency;Three-stage DEA;Xiangxi Tujia and Miao Autonomous Prefecture

基金項目 湖南省社科基金項目（18YBX018）；教育部人文社科基金一般項目（20XJC）；湖南省教育科學規劃項目（22YBJ13）。

作者簡介 吳雄周（1975—），男，湖南漣源人，教授，博士，碩士生導師，從事鄉村振興和精準扶貧研究。

收稿日期 2022-12-08；修回日期 2023-01-10

教育扶貧是精準扶貧的重要內容，教育扶貧是指通過教育投入使貧困人口增加收入、脫離貧困的過程［1］。2015年習近平總書記在減貧與發展高層論壇上提出，要通過教育扶貧脫貧一批，由此確立了教育在脫貧攻堅中的重要地位。教育扶貧在脫貧攻堅中的作用成為有目共睹的事實，如何防范因教育貧困導致的農村農民規模性返貧，持續促進共同富裕，成為亟待需要解決的問題。家庭經濟之貧和教育之貧有明顯的相關性，貧困的父母缺乏足夠的資金和精力提升孩子的人力資本水平，他們的子女容易陷入發展性劣勢中［2］。而教育從投入到產出，是一種潛在的、長效的扶貧機制，投入教育資源加重了貧困家庭的經濟負擔，卻不能帶來立竿見影的收益，貧困家庭難以重視并致力于教育水平的提升。因此，需要政府發揮主導作用，通過投入教育扶貧資源，提升人力資本質量，促進區域的經濟發展，助推農村農民可持續脫貧。為探究政府教育資源投入的產出效率以及影響教育的扶貧效率的因素，筆者以具有典型意義的少數民族貧困地區——湘西土家族苗族自治州（該研究稱湘西州）為例，選擇湘西州縣級層面教育扶貧的數據，運用三階段DEA模型對2014—2019年湘西州各縣（市）教育扶貧的效率進行測度，以期為后續教育脫貧政策規劃與可持續發展提供依據。

1 理論分析

教育對貧困的影響是一個復雜的過程，學者們對這個問題的研究側重于教育與經濟變動間的關系［3］。農村相對貧困地區的教育扶貧投入取得了良好的效果［4-5］，教育扶貧政策的實施能夠顯著促進縣域經濟發展［6］，影響我國居民的財產性收入［7］，且使經濟基礎落后地區受到的沖擊更大［8］。適當地增加貧困地區的教育投入能夠降低貧困率。但是，該舉措也導致貧困戶對政府教育幫扶的依賴度較高［9］，部分地區職業教育與扶貧產業脫節［10］。

教育扶貧具有“扶教育之貧”和“扶收入之貧”的雙重效應［11］。從“扶教育之貧”方面看，增加教育資源的投入，能起到“扶志”的作用，能提升農民的主觀能動性，能增強農民靠自己雙手脫貧的信念。投入經費資源，提高貧困地區教師的待遇，增加中小學貧困學生的補助力度，能夠有力提高義務教育保障率，能夠提升當地居民的受教育水平，推進教育領域基本公共服務均等化。從“扶收入之貧”方面看，增加教育資源的投入，擴建學校，增加教學辦公設備等基礎設施，需要大量人力和物質資源的投入，這創造了就業崗位，拓寬了當地農民的增收渠道，直接增加了農民的工資性收入。組織農民參加各類職業技能培訓，頒發職業技能證書，能夠提升他們在就業市場的競爭力，增加農民的技能津貼，進而形成“教育投入—農民收入增長—區域經濟增長”的良性循環［12］，有效地阻斷貧困的代際傳遞。

2 研究設計

2.1 研究方法

數據包絡分析方法（data envelopment analysis，DEA）是根據投入指標和產出指標對相同類型的單位（部門或企業）進行相對有效性評價或者效益評價的方法。DEA模型可以客觀地確定權重，避免人為主觀因素的影響。

第一階段，傳統DEA模型分析初始效率。

傳統DEA模型有CCR和BCC模型。CCR模型假定規模報酬不變，這顯然與教育扶貧的現實不符，BCC模型假定規模報酬可變，并且就教育扶貧績效來說，投入變量是決策的基本變量，這更加符合教育扶貧的現實。因此，在教育扶貧效率評價的第一階段，選擇投入導向的BCC模型。對于任一決策單元，投入導向下對偶形式的BCC模型可表示為

minθb-e（Sj--Sj+）

s.t.θbx0-Xλ-Sj-=0

Yλ-Sj+=y0

eλ=1，λ>0（1）

其中，S-和S+為松弛變量，θ是技術效率值，當θ=1，S-=S+=0時，決策單元DEA有效，否則無效。該效率為綜合技術效率（TE），由規模效率（SE）和純技術效率（PTE）構成，且TE= SE×PTE［13］。其中，綜合技術效率是指決策單元在一定投入要素下的生產效率。效率值為1時，為DEA有效；效率值為0～<1時，該單元為非DEA有效。

第二階段，隨機前沿模型（SFA）分析影響因素。

決策單元的績效受到管理無效率、環境因素和統計噪聲的影響，松弛變量可以反映初始效率。借助SFA回歸模型，建立N個回歸方程。第n個回歸方程如下：

Sni=fn（zi，βn）+υni+μni（i=1，2，…，I；n=1，2，…，N）（2）

其中：S為投入的松弛量；假設有K個環境變量，zi=［z1i，z2i，…，zki］；βn為待估系數，υni+μni為混合誤差項，υni表示隨機干擾，μni表示管理無效率。隨機干擾項和管理無效率項是相互獨立的，參照已有研究成果［14］，對管理無效率項進行分離，分離及調整公式如下：

E（μ|ε）=σ·

（λεσ）Φ（λεσ）＝λεσ（3）

XniA=Xni+［maxf（zi;n）-f（zi;n）］+［max（vni）-vni］，i=1，2，…，I；n=1，2，…，N（4）

其中，σ*=σμσυ/σ，σ2=σμ2+συ2，λ=σμ/συ。

第三階段，調整后的DEA模型分析真實效率。

將第二階段得出的結果和原始產出數據等代入第一段DEA模型，估計真實技術效率值。

2.2 變量選擇與數據說明

2.2.1 投入變量。“后扶貧時代”維護好脫貧攻堅的勝利成果是今后我國經濟發展的重點任務之一，而財政資金的投入具有顯著的扶貧效應。教育資金投入的充足性與及時性能夠有效提升當地人才的數量與水平，人力資本的增加能夠加強教師隊伍建設，提升教育教學質量。故該研究從資金投入與人力資本投入兩方面，選擇財政教育支出和專任教師人數代理教育扶貧的投入指標。

2.2.2

產出變量。學歷能夠反映一個人已有的知識和技能，體現其未來獲取知識和技能的潛能與可持續脫貧能力，對一個人的發展至關重要。基礎教育普及程度與貧困地區人口的素質緊密相關，為區域人口發展創造契機。扶貧最主要的目的是提升收入水平，助推貧困地區脫貧。作為特定的扶貧模式，教育扶貧和搬遷扶貧、產業扶貧等都具有統一的扶貧目標。故該研究從教育水平和農村居民收入兩方面，選擇義務教育鞏固率和農村居民可支配收入代理教育扶貧的產出指標。

2.2.3 環境變量。環境變量是指除投入和產出變量之外，能夠對教育扶貧效率產生影響且不能被主觀控制的變量。城鎮化率、財政預算一般收入和人均生產總值等變量對當地教育扶貧的效率有影響，且不能被主觀控制，故被選定為環境變量。

該研究所用的數據為湘西州的面板數據，所有數據來自2014—2019年《湘西統計年鑒》以及各縣（市）國民經濟和社會發展統計公報等。鑒于“精準扶貧”重要思想于2014年提出，故以2014年為研究的起始年份。

3 實證結果與分析

3.1 第一階段DEA結果分析

運用DEAP2.1軟件對湘西州7縣1市教育扶貧的初始效率進行測度，使用投入導向的BCC模型，測算結果見表1。

由表1可知，在不考慮環境因素和隨機干擾對效率值影響的情況下，2014—2019年湘西州教育扶貧效率均值為0.642，與生產前沿面相差35.8%，純技術效率水平低于規模效率水平。因此，湘西州教育扶貧的技術水平是綜合技術效率水平的主要制約因素。7縣1市中，古丈縣的綜合技術效率在前沿面，吉首市和保靖縣的純技術效率在前沿面上。從規模報酬的角度來看，除了古丈縣外，其他縣（市）都為規模報酬遞減狀態。因此，增加教育扶貧資源的投入對提高教育扶貧的效率可能會有負向作用。

3.2 第二階段SFA結果分析

考慮到有可能受到外生環境變量的影響，需要剔除環境因素導致的效率差異。因此，該研究選用Frontier4.1軟件，以第一階段的松弛變量為因變量，以城鎮化率、財政預算一般收入和人均生產總值為自變量，建立隨機前沿分析模型。

由表2可知，模型通過了0.01水平的顯著性檢驗，用 SFA模型符合要求。2014—2019年SFA回歸分析的Gamma值在0～1，且都通過了0.01水平的顯著性檢驗，這說明管理無效率與隨機誤差均對組合誤差產生了影響，調整前后湘西州教育扶貧的綜合技術效率水平存在差異。

3.2.1 財政教育支出的松弛變量的結果分析。

城鎮化率對財政教育支出的松弛變量有正向影響，并達到0.10的顯著性水平，這表明城鎮化率對貧困地區教育扶貧的效率有顯著影響。城鎮化率越高的地區，財政教育支出的松弛變量越高，該地區教育扶貧的效率就越低。城鎮化率高的地區往往人口較為集中，經濟發展通常比較迅速，經濟水平相對更好，這類地區的辦學條件好，師資力量雄厚，農民的生活水平相對較高，居民普遍更為重視教育，愿意在教育上投入較高的資金。這種情況會在一定程度上導致政府的財政教育投入相對過剩，進而使得教育扶貧系統的投入冗余增加，降低教育扶貧的產出效率。

財政預算一般收入對財政教育支出的松弛變量有正向影響，并達到0.01的顯著性水平。政府的財政預算一般收入越高，財政教育支出的松弛變量就越高，也即該地區的教育扶貧效率就越低。政府的財政預算一般收入在一定程度上能夠反映當地的經濟發展狀態。當地的經濟發展越景氣，政府的財政預算收入就越高，當地居民的生活水平就越好，就越有能力支持子女提升教育水平，從而能間接增加整個地區教育資源的投入，最終降低政府財政教育支出的投入效率。

人均生產總值對財政教育支出的松弛變量有負向影響，并達到0.01的顯著性水平。人均生產總值越高，財政教育支出的松弛變量就越低，該地區教育扶貧的效率就越高。在經濟較發達的縣域，教育資金的投入比較高，教育體系較為完善。此類縣域可以吸引周邊區域農民跨縣務工，也能吸引學生跨縣域學習，進而會在一定程度上促進該地區教育經費的有效利用，增強教育扶貧系統的產出效率。

3.2.2 專任教師人數的松弛變量的結果分析。

城鎮化率和人均生產總值對專任教師人數的松弛變量有負向影響，財政預算一般收入對它有正向影響，但是3個指標均未通過顯著性水平檢驗，這說明各縣（市）的城鎮化率、財政預算一般收入和人均生產總值的情況對專任教師人數數量的變化影響非常小。專任教師人數能夠反映一個地區對教育師資力量的投入情況，合理的師生比能夠提升當地的教學質量。但是國家對中小學師生比有一定的要求，教師缺口量根據學生的數量進行調整，以適應基礎教育發展的需求，因此該結果符合現實情況。

3.3 第三階段結果分析

運用 Deap2.1軟件進行分析，得出第三階段的結果。為了便于與第一階段進行比較，將第三階段的測算結果列于表1。從表1可以看出，剔除環境因素和隨機干擾因素后，大部分縣（市）的3項效率值都有一定的提升，調整后得出的結果也更加準確。

對比第一階段結果，2014—2019年湘西州教育扶貧的3項效率的年平均值都有所提升，這說明剔除環境和隨機因素之后，3項效率都得到了修正。綜合技術效率均值距離效率前沿面相差16.6%，調整后湘西州的綜合技術效率水平提升了19.2%，但還有較大的提升空間。純技術效率均值距離效率前沿面還有13.7%，規模效率均值距離效率前沿面還有3.2%，這說明湘西州還存在教育扶貧技術效率較低、投入規模與技術不匹配等問題。

4 政策建議

為促進貧困地區教育扶貧能力的持續提升，充分發揮教育對阻斷貧困的智力支撐作用，提出以下對策建議。

4.1 正視地方政府在教育扶貧中的主導作用，提升教育扶貧資源投入的可持續性

教育扶貧的產出與投入的教育資源和外部環境因素的影響程度有關，地方政府應該抓住鞏固脫貧攻堅勝利成果的機遇，制定合理的政策，大力發展經濟，吸引更多的優質企業入駐當地，提升區域的經濟水平，保障政府對教育資源的持續投入。同時應該適當地加大對脫貧家庭適齡兒童的教育補助力度，保障義務教育階段農村孩子的受教育權利，提升人力資本質量。支持和鼓勵校企合作，努力搭建穩定有序的教育經費供應渠道，引導學校吸引企業捐贈資金的流入，尤其是確保偏遠農村地區教育經費、師資力量和教學設備等的投入力度，改善辦學環境。

4.2 合理配置資源，提高教育資源的利用效率

不同縣（市）的經濟發展水平有一定的差距，各地原有的教學資源與教學質量也不盡相同。因此，各地區教育扶貧資源投入的需求與利用效率也就不同。政府應該在充分考慮各縣（市）現實的基礎上，合理配置資源，促進教育資源的投入向更偏遠、更落后的貧困區域轉移，提升廣大農村地區的辦學條件和教學質量，提高教育資源的利用效率。各級政府還應該密切關注教育專用資金的使用方向，改善教育扶貧的投入規模，增強資金的使用效益，提高貧困人口的可持續脫貧能力，阻斷貧困的代際傳遞。

4.3 將教育扶貧與鄉村振興戰略有效銜接，實施后脫貧時代教育脫貧新舉措

教育在農村發展中具有極其重要的作用，要挖掘教育促進鄉村振興的著力點，提升農村農民教育的競爭力。要加強農村農民職業技術培訓，充分利用廣播、電視、互聯網等開設系統性的培訓課程，組織專家、農業技術人員與農民對接，培養新型職業農民，擴大新型農業經營主體的生產規模，發展有民族特色的新型農業產業，助推鄉村振興。

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