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我国高等职业教育财政投入效率评价

匡小平李辉

匡小平（1962-），男，江西财经大学财税与公共管理学院二级教授，博士生导师，研究方向：财税理论与政策，公共经济与管理（南昌，330013）；李辉（1978-），男，江西财经大学财税与公共管理学院副教授，博士研究生，研究方向：财税理论与政策，职业教育

教育部人文社会科学规划基金项目“‘伊斯特林悖论的统计本质及其破解的理论与实证研究”（21YJAZH127），主持人：周伟

关键词高职教育；财政投入效率；DEA-BCC；Malmquist指数

中图分类号G718.5文献标识码A文章编号1008-3219（2024）07-0050-08

一、问题的提出

教育财政投入或公共投资对经济增长具有促进作用。财政是国家治理的基础与重要支柱，习近平总书记指出，“科学的财税体制是优化资源配置、维护市场统一、促进社会公平、实现国家长治久安的制度保障”。国外相关研究均表明财政教育投入或公共投资对经济增长具有重大促进作用[3][4][5][6]。国内研究方面，从整体上看，银琴（2021）发现高等教育财政投入对我国经济增长具有正向拉动影响[7]；张波等（2021）实证研究表明，财政教育投入对经济增长具有促进作用，对经济增长的冲击存在滞后性[8]。国内地区财政教育投入对经济增长作用的研究也取得了丰富成果，其研究成果均表明，地区财政教育投入能有效促进地方经济发展[7][8][9][10][11][12][13]。但研究也表明，虽然总体上來看，教育财政投入对经济增长质量的影响显著为正，但对经济增长质量效应存在着明显的地区差异[14]。具体到职业教育投入对经济的促进作用，有研究表明，在职业教育中通过针对专业技术的学习，能提高就业能力，并进一步提高经济发展水平[15]。

国外学者在研究教育财政投入效率方面，采用了丰富多样的绩效评估方法，例如，Rassouli-Currier（2007）在确定公共教育生产效率时选用了随机前沿回归（SFR）与数据包络分析（DEA）两种不同的绩效评价方法[16]；Simmons（2006）运用回归分析法对亚洲不同国家高等学校教育财政投入效率进行对比[17]。但具体涉及到职业教育投入效率的文献较少，代表性文献如Abbot等（2003）运用数据包络法，以澳大利亚各职业学校作为决策单元，分析各职业学校的资金使用效率[18]；Poulos（1993）运用收入方程法分析欧洲职业教育公共投入的绩效，研究表明教育具有的外部性对投入绩效影响较大[19]。

二、研究方法与指标构建

（一）研究方法

1.DEA简介

数据包络分析（DEA）是目前使用较广、较为成熟的一种效率评价方法，可以用于综合评价具有单个或多个投入、多个产出的一组决策单元之间的相对效率，其目标是从技术经济角度寻求在既定产出下投入最小化或在既定投入下产出最大化。DEA的基本模型包括CCR和BCC模型。CCR模型是基于規模收益不变的假设提出的，常用来评价决策单元的整体效率。BCC效率评估模型是基于规模收益可变的假设提出的，通过BCC模型，不仅可以判断决策单元（DMU）的规模报酬情况，还可以判断其综合效率的高低[24]。

本文采用Banker等（1984）提出的规模报酬可变，产出导向型的DEA-BCC模型来评估高职教育财政投入效率。首先，相较于对高职教育产出成果和质量的控制，该模型对高职教育财政投入的控制更加灵活；其次，该模型对评估对象规模没有硬性限制，比较符合研究实际。假设作为决策单元（DMUj）的中国省级行政单位m个，对于任意DMUj（j=1，2，…，n）使用m个投入值xij（i=1，2，…，m）得到s个产出值yrj（r=1，2，…，s），ε为非阿基米德无穷小量，θ为各地市的相对效率，而T0为DMUj投入指标中最易减少的比例，λj为权重系数，s+和s-分别为产出不足和投入冗余。DEA-BCC模型非线性规划的最优化目标和约束条件为：

minθ=[θ0-ε（S+r+S-i）]

s.t.λixij+S-i=θ0x0

λjyrj-S+i=yr0

λj0，S+i≥0，S-i≥0，i=1，2，…，m

j=1，2，…，n；r=1，2，…，s

利用求解得到的最优解，即可将综合效率CRS_TE分解为纯技术效率VRS_TE和规模效率SCALE，CRS_TE=VRS_TE*SCALE。

2.Malmquist指数

Malmquist指数也被称为全要素生产率指数（tfpch），是基于DEA模型的一种动态效率分析方法。根据Malmquist指数评价效率的基本原理，当指数值1时说明tfpch呈增长趋势，当指数值1时呈下降趋势，当指数值=1时表示效率没有变化。该指数可以进一步分解为技术进步效率指数（techch）、纯技术效率变化指数（pech）和