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財(cái)政分權(quán)對(duì)教育配置效率的影響
——以安徽省為例

2018-04-19 06:32:05張煥明
城市學(xué)刊 2018年1期
關(guān)鍵詞:分權(quán)財(cái)政效率

王 艷,張煥明

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233000)

一直以來,教育被擺在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要位置,習(xí)近平主席更是將教育放在優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略水平上。李克強(qiáng)總理強(qiáng)調(diào),辦公平優(yōu)質(zhì)教育,有效提高教育配置效率,是實(shí)現(xiàn)公平優(yōu)質(zhì)教育的關(guān)鍵。隨著財(cái)政分權(quán)的提出,其與公共服務(wù)的供給(尤其是教育的供給)關(guān)系一直是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問題。從《2015年安徽省教育經(jīng)費(fèi)執(zhí)行情況公告》可以看到,2015年全省的教育經(jīng)費(fèi)總投入為1 157.85億元,同比增長(zhǎng)10.72%,公共財(cái)政教育支出為856.73億元,同比增長(zhǎng)9.56%??v觀安徽省歷年來的教育支出數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),教育支出的費(fèi)用呈逐年增加的態(tài)勢(shì),這種現(xiàn)象是否是財(cái)政分權(quán)帶來的?這正是本文研究的關(guān)注點(diǎn)。

一、文獻(xiàn)回顧

隨著1994年分稅制改革的深入,龔鋒等(2013)認(rèn)為,我國(guó)的財(cái)政分權(quán)只是一種非規(guī)范的事實(shí)分權(quán),下級(jí)政府的事權(quán)和財(cái)權(quán)存在著不平衡的關(guān)系,盡管地方政府擁有財(cái)政自主權(quán),但是地方官員在決策時(shí)往往是作為“理性的經(jīng)濟(jì)人”,考慮自身利益的最大化。[1]李成宇等(2014)指出,由于政府官員的績(jī)效考核是以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作為標(biāo)準(zhǔn),為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),官員的“標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)”會(huì)促使地方政府更多地將財(cái)政收入投入到收效快的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域,而忽視了對(duì)教育的投入。[2]最早的財(cái)政分權(quán)理論可追溯到Tiebout(1956)提出的“用腳投票”理論,他在《地方支出的純粹理論》中構(gòu)建了一個(gè)地方政府模型,認(rèn)為人們會(huì)在社區(qū)之間自由流動(dòng),選擇公共產(chǎn)品供給和稅收組合效用最大化的社區(qū)政府,社區(qū)政府只有提供滿足條件的公共物品,否則,社區(qū)居民將流動(dòng)到其他滿足自己效用最大化的地方政府。[3]然而“用腳投票”理論只適用于西方發(fā)達(dá)國(guó)家,對(duì)于發(fā)展中的國(guó)家如中國(guó),其實(shí)并不適用。喬寶云等(2005)以及劉長(zhǎng)生等(2008)認(rèn)為受到戶籍的限制,在中國(guó)人口并不具有完全的充分流動(dòng)性,對(duì)于進(jìn)城打工的勞動(dòng)力來說,他們并不作為流入城市的合法居民同等享受當(dāng)?shù)氐慕逃?、醫(yī)療衛(wèi)生等公共服務(wù)的供給。[4-5]因此,“用腳投票”理論反而限制了政府對(duì)當(dāng)?shù)鼐用衿玫闹匾暢潭龋绊懥斯卜?wù)的配置效率。

對(duì)基于財(cái)政分權(quán)對(duì)公共教育投入的影響進(jìn)行研究的文獻(xiàn)有很多,但是得到的研究結(jié)論并不一致,研究結(jié)論主要可以分為兩派:一派認(rèn)為,財(cái)政分權(quán)程度會(huì)對(duì)公共物品——教育的供給產(chǎn)生負(fù)作用。如程侃(2013)年以福建省為背景研究財(cái)政分權(quán)與教育配置效率的關(guān)系發(fā)現(xiàn),分權(quán)程度的提高反而會(huì)降低福建省基礎(chǔ)教育配置的效率,應(yīng)此提出適當(dāng)?shù)募瘷?quán)反而有利于提高教育的配置效率;[6]李成宇等(2014)運(yùn)用空間模型分析全國(guó)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)認(rèn)為,財(cái)政分權(quán)形成的政府激勵(lì)會(huì)不利于各級(jí)政府對(duì)教育的投入,并且分權(quán)程度越高越不利于各地的教育支出;[2]宋玨遐(2016)分析財(cái)政分權(quán)對(duì)教育配置帶來的地區(qū)差異性問題時(shí),認(rèn)為財(cái)政分權(quán)對(duì)公共教育供給水平具有負(fù)面影響,且對(duì)中部地區(qū)影響最大;[7]其他學(xué)者(喬寶云等,2005;刑祖禮等,2012;周亞虹等,2013;潘健,2016)也得出了同樣的結(jié)論。[4][8-10]另一派認(rèn)為,財(cái)政分權(quán)會(huì)對(duì)公共教育的供給帶來有利的影響。劉長(zhǎng)生等(2008)以我國(guó)不同區(qū)域的義務(wù)教育供給效率為切入點(diǎn)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),財(cái)政分權(quán)有利于提高義務(wù)教育的提供效率;[5]楊良松(2013)對(duì)1995-2008中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究認(rèn)為財(cái)政支出分權(quán)有助于增加教育投入;[11]李鼎和趙文哲(2013)區(qū)分了預(yù)算內(nèi)教育支出和預(yù)算外教育支出,研究認(rèn)為財(cái)政支出分權(quán)有利于提高預(yù)算內(nèi)和預(yù)算外的教育支出,形成這種原因的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋是財(cái)政支出分權(quán)更多的是體現(xiàn)地方政府的利他性;[12]王志平(2016)以江西省為背景研究地區(qū)財(cái)政分權(quán),發(fā)現(xiàn)地方財(cái)政分權(quán)提高了教育的支出水平。[13]

從以上的文獻(xiàn)研究可以發(fā)現(xiàn),目前我國(guó)研究財(cái)政分權(quán)對(duì)公共教育支出的影響主要以省級(jí)層面為主,很少涉及到省級(jí)以下地方政府分權(quán)問題的研究。并且,眾多學(xué)者在公共教育的衡量指標(biāo)的選取中,往往選擇了單一的度量指標(biāo)如喬寶云等(2005)選擇“小學(xué)入學(xué)率”,[4]傅勇和張宴(2007)以“基礎(chǔ)科教文衛(wèi)支出占預(yù)算內(nèi)總支出比重”作為衡量指標(biāo),[14]林江等(2011)選擇“義務(wù)教育完成率”作為教育指標(biāo),[15]羅偉卿(2009)選擇“小學(xué)生師比”,[16]等等。因此,本文的研究主要突出以下三點(diǎn):一是研究背景不同,以安徽省16地級(jí)市作為研究切入點(diǎn)。中國(guó)的地方政府可以分為省、地、縣、鄉(xiāng)四級(jí)地方政府,如果僅關(guān)注省級(jí)財(cái)政分權(quán)對(duì)公共教育提供的影響,顯然是不夠精確。根據(jù)1985年先后頒布的《中國(guó)教育改革和發(fā)展綱要》和《義務(wù)教育法》,各級(jí)地方政府由基礎(chǔ)教育公共服務(wù)的代理者轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┱?,在教育的供給方面承擔(dān)了更大的責(zé)任。故應(yīng)考慮到省內(nèi)各地級(jí)市的財(cái)政分權(quán)對(duì)公共教育配置的影響問題。二是指標(biāo)選取不同。如前所說在研究公共教育配置效率時(shí),多數(shù)學(xué)者往往選擇單一指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行衡量,根本無法系統(tǒng)、全面地反映公共教育的配置效率。本文將基于DEA-Malmquist指數(shù)分析法,選取安徽省2000-2015年16個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建投入產(chǎn)出指標(biāo)來測(cè)量公共教育的配置效率。三是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。在本文分析的時(shí)間區(qū)間內(nèi)發(fā)生了巢湖撤市的行政區(qū)劃變動(dòng),多數(shù)文章往往很少對(duì)因行政區(qū)劃變動(dòng)而受影響的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。本文認(rèn)為,巢湖撤市后,相關(guān)聯(lián)的合肥、蕪湖以及馬鞍山三市的人口變動(dòng)最為顯著,而其中的勞動(dòng)力人口顯著增加是三市各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)發(fā)生變化的主要原因,因此基于勞動(dòng)力增長(zhǎng)的情況對(duì)三市的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)整。

二、安徽省公共教育配置效率與財(cái)政分權(quán)指標(biāo)測(cè)算

(一)指標(biāo)選取

1. 教育配置效率指標(biāo)

理論上,只有將所有衡量公共教育配置效率的直接指標(biāo)與間接指標(biāo)都納入到DEA模型中進(jìn)行分析,才能得出最為全面和精確的公共教育配置效率值??紤]到一些數(shù)據(jù)的缺失或難以獲取,且全部考慮在內(nèi)會(huì)使得運(yùn)算量過大。本文選取的單一投入指標(biāo)為各地市財(cái)政教育支出,產(chǎn)出指標(biāo)包括各地市的幼兒園數(shù)、小學(xué)和中學(xué)學(xué)校數(shù)、小學(xué)和中學(xué)生師比(在校生數(shù)與任教老師的比值)、小學(xué)和初中升學(xué)率。

2. 財(cái)政分權(quán)指標(biāo)

財(cái)政分權(quán)主要分為兩個(gè)方面,一個(gè)是財(cái)政收入,另一個(gè)是財(cái)政支出。多數(shù)學(xué)者在選擇財(cái)政分權(quán)指標(biāo)時(shí),往往僅考慮其中一個(gè)方面,對(duì)另一方面則在模型分析結(jié)束后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中涉及到,得到的研究結(jié)論也是從兩方面來說。本文認(rèn)為,既然財(cái)政分權(quán)指標(biāo)包含兩方面的內(nèi)容,在實(shí)證研究中就應(yīng)當(dāng)綜合考慮?;诖?,文章將從地方財(cái)政收入與地方財(cái)政支出兩方面進(jìn)行研究,使用Shannon-Spearman的SSM信息損失最小準(zhǔn)則進(jìn)行指標(biāo)綜合。

本文數(shù)據(jù)選取的時(shí)間段為2000-2015年,數(shù)據(jù)來自CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒2001-2016》。

2011年之前,安徽省下設(shè)17個(gè)地級(jí)市。2011年國(guó)家和安徽省政府新的行政區(qū)域規(guī)劃出臺(tái),撤銷巢湖市,將其下轄的縣區(qū)劃分到合肥、蕪湖和馬鞍山市。其中,原巢湖市市轄區(qū)由合肥代管,廬江縣劃歸合肥,無為縣、和縣的沈巷鎮(zhèn)劃歸蕪湖,含山縣、和縣(不含沈巷鎮(zhèn))劃歸馬鞍山。地級(jí)市的撤除、縣區(qū)的并入無疑會(huì)影響相關(guān)各市的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。為了剔除巢湖撤市對(duì)合肥、蕪湖和馬鞍山三市的各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響,使得文章數(shù)據(jù)具有可對(duì)比性,本文對(duì)選取的地方財(cái)政收入指標(biāo)、地方財(cái)政支出指標(biāo)以及地方財(cái)政教育支出進(jìn)行了調(diào)整。由于其他相關(guān)指標(biāo)根據(jù)其變動(dòng)趨勢(shì)發(fā)現(xiàn),在2011年前后并無顯著變化,這里不做調(diào)整。新的行政區(qū)劃,首先帶來的就是人口的顯著變動(dòng)。根據(jù)圖1,在2011年之前,合肥、蕪湖和馬鞍山三市的勞動(dòng)人口均無顯著變動(dòng),但是2011年實(shí)行巢湖撤市,下轄縣區(qū)并入以上三市后,三市的勞動(dòng)人口有了顯著上升,其后基本無太大的波動(dòng)。由相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得出,2010-2015年合肥、蕪湖和馬鞍山三市的就業(yè)人口平均增長(zhǎng)率為8.74%、8.87%和15.97%。在無其他外部政策因素的影響下,本文認(rèn)為合肥、蕪湖和馬鞍山市的經(jīng)濟(jì)在2011年發(fā)生顯著變化主要來自于勞動(dòng)力的顯著增加。因此,本文對(duì)地方財(cái)政收入與地方財(cái)政支出以及財(cái)政教育支出按照勞動(dòng)力的平均增長(zhǎng)率進(jìn)行調(diào)整。相關(guān)數(shù)據(jù)分別見表1和表2。這里只列出了地方財(cái)政收入與支出的數(shù)據(jù)調(diào)整,對(duì)地方教育支出的數(shù)據(jù)調(diào)整未列出。

圖1 合肥、蕪湖和馬鞍山三市就業(yè)人數(shù)

表1 2011-2015年合肥、蕪湖和馬鞍山的財(cái)政收入調(diào)整對(duì)比/萬元

表2 2011-2015年合肥、蕪湖和馬鞍山的財(cái)政支出調(diào)整對(duì)比/萬元

(二)研究方法與結(jié)果

1. 教育配置效率測(cè)算

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[17](Data Envelopment Analysis,DEA)是一種基于被評(píng)價(jià)對(duì)象間相對(duì)比較的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法。Fare R.等人在1992年采用DEA方法計(jì)算Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),并將該指數(shù)分解為兩個(gè)方面的變化:一是被評(píng)價(jià)DMU(決策單元)在兩個(gè)時(shí)期內(nèi)的技術(shù)效率的變化(Technical Efficiency Change,EC);二是生產(chǎn)技術(shù)的變化(Technological Change,TC)。本文基于產(chǎn)出型的距離函數(shù)來進(jìn)行生產(chǎn)效率指數(shù)測(cè)算:

其中,D(eduout,Y|C)表示以產(chǎn)出為導(dǎo)向的距離函數(shù),F(xiàn)(eduout,Y|C)為效率指數(shù),C表示規(guī)模報(bào)酬不變。eduout表示財(cái)政教育支出,是投入項(xiàng)。Y是產(chǎn)出向量,其中,chsch是幼兒園學(xué)校數(shù),prisch是小學(xué)學(xué)校數(shù),midsch是中學(xué)學(xué)校數(shù),pritsrate是小學(xué)生師比,midtsrate為中學(xué)生師比,prigra和midgra分別代表小學(xué)和初中升學(xué)率。由于時(shí)期選擇導(dǎo)致的差異性,從時(shí)期t到t+1的Malmquist指數(shù)可以表示為兩個(gè)Malmquist指數(shù)的幾何平均值,即:

因此,Malmquist指數(shù)、效率變化和技術(shù)變化三者之間的數(shù)量關(guān)系為M=EC*TC。當(dāng)M>1,表示生產(chǎn)率過高;當(dāng)M<1,表示生產(chǎn)處于低效率的狀態(tài);當(dāng)M=1,表示兩個(gè)時(shí)期的生產(chǎn)率相同。本文是基于規(guī)模報(bào)酬不變的產(chǎn)出導(dǎo)向模型分析,得出的結(jié)果見表3。

表3 安徽省16地市2001-2015年全要素教育配置效率指數(shù)

續(xù)表3 安徽省16地市2001-2015年全要素教育配置效率指數(shù)

Malmquist指數(shù)的計(jì)算是基于兩個(gè)時(shí)期(t期與t-1期)的指數(shù)進(jìn)行幾何平均求得的,故本文分析的時(shí)間區(qū)間范圍是2001至2015年。根據(jù)上表的結(jié)果顯示,安徽省16地市的全要素教育配置效率指數(shù)在(0.803, 0.857)的區(qū)間范圍內(nèi),其中最高的是宣城市,為0.857,最低的是蕪湖市,為0.803。整體來看,16地市的教育配置效率均處于低效率的狀態(tài),且各效率值相差不大。

2. 財(cái)政分權(quán)指標(biāo)SSM分析

組合指標(biāo)的方法有很多,龔鋒等(2010)認(rèn)為,如果僅僅是為了基于組合指標(biāo)的數(shù)值對(duì)經(jīng)濟(jì)主體的行為進(jìn)行評(píng)價(jià),采用簡(jiǎn)單的組合指標(biāo)分析即可。[18]基于此,本文以4種組合指標(biāo):加權(quán)算術(shù)平均(SAW)、加權(quán)幾何平均(WP)、加權(quán)重置理想法(WDI2)和逼近理想解排序法(TOPSIS)為考察對(duì)象(具體形式見表4),基于Zhou.etal(2009)提出的信息損失最小準(zhǔn)則(SSM)進(jìn)行指標(biāo)組合。[19]

表4 4種組合指標(biāo)法

為了方便指標(biāo)含義的解釋,本文將各指標(biāo)采用線性的標(biāo)準(zhǔn)化(LN)處理為0~1區(qū)間的數(shù)據(jù),該指標(biāo)的數(shù)值越大,表明財(cái)政分權(quán)程度越高,這也符合我們對(duì)財(cái)政分權(quán)指標(biāo)的理解。線性化標(biāo)準(zhǔn)化處理公式為:

其中,xij表示不同指標(biāo)下的個(gè)體值。由于對(duì)財(cái)政分權(quán)的各指標(biāo)缺少經(jīng)驗(yàn)信息,因此采用等權(quán)重進(jìn)行處理。按照SSM信息準(zhǔn)則,選擇信息損失最小的組合指標(biāo)作為財(cái)政分權(quán)指標(biāo)的度量。4種組合指標(biāo)的信息缺失值經(jīng)計(jì)算分別為:SSM(SAW)=0.004077、SSM(WDI2)=0.005763、SSM(WP)=0.001676、SSM(TOPSIS)=0.004483。當(dāng)SSM越小,表明組合指標(biāo)代替原始指標(biāo)所造成的信息缺失越少,替代效果也就越好。因此,比較4個(gè)SSM值,最終選定WP形式的組合指標(biāo),作為財(cái)政分權(quán)指標(biāo)的有效衡量。

三、財(cái)政分權(quán)與教育配置效率實(shí)證分析

結(jié)合本文的研究背景以及對(duì)其他文獻(xiàn)的參考,在接下來的實(shí)證模型中引入了以下變量:教育配置效率指數(shù)(edu)作為被解釋變量,財(cái)政分權(quán)的組合指標(biāo)CIw(pfd)作為解釋變量。人均GDP(pgdp)是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo),該指標(biāo)越高,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好,對(duì)該地的教育資源的投入也會(huì)產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響教育的配置效率。人口密度(pd)是一地區(qū)的單位面積人口數(shù),一般認(rèn)為人口越密集的地方,地方公共產(chǎn)品的供給也越高。實(shí)際利用外商直接投資(fdi)顯示了各地市的政府競(jìng)爭(zhēng)情況,政府之間的競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)對(duì)各政府間的教育配置產(chǎn)生影響。以上三項(xiàng)指標(biāo)均取對(duì)數(shù)后作為控制變量納入模型分析。

一些非平穩(wěn)的時(shí)間序列往往表現(xiàn)出共同的變化趨勢(shì),而本身這些序列之間并沒有關(guān)聯(lián)。如果直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,則會(huì)造成“偽回歸”,即各項(xiàng)指標(biāo)檢驗(yàn)均顯著,結(jié)果卻并無意義。為了避免“偽回歸”的發(fā)生,在對(duì)面板數(shù)據(jù)建模前,有必要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。通過LLC、ADF以及PP單位根檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)面板數(shù)據(jù)存在共同單位根,且是一階單整的。

在處理面板數(shù)據(jù)時(shí),是采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型這是一個(gè)根本的問題。如果個(gè)體差異與解釋變量不相關(guān),則表明建立隨機(jī)效應(yīng)模型比固定效應(yīng)模型更有效。反之,表明應(yīng)建立固定效應(yīng)模型。但是無論假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果如何,固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果都是一致的。并且,相關(guān)文獻(xiàn)的實(shí)證分析也是基于固定效應(yīng)模型展開。基于此,本文建立如下的固定效應(yīng)計(jì)量模型:

表5 安徽省教育配置效率的影響因素

表5中模型1-4均采用了模型(3)的形式。為了較全面反映各變量的影響,做了以上四個(gè)回歸模型。以上4個(gè)模型中的財(cái)政分權(quán)系數(shù)均為正,在10%的顯著性水平上顯著。實(shí)際利用外商直接投資的系數(shù)為正,在10%水平下顯著。但是人口密度與人均GDP系數(shù)均未通過t檢驗(yàn),表明二者對(duì)教育配置效率并無顯著性的影響。因此從中我們可以發(fā)現(xiàn):1)安徽省各地市的財(cái)政分權(quán)明顯提高了基礎(chǔ)教育配置效率。本文得出的結(jié)論與經(jīng)典結(jié)論相一致。正如前文所說,中國(guó)的地方政府分為省、地、縣、鄉(xiāng)四級(jí)政府,而縣、鄉(xiāng)級(jí)政府承擔(dān)著教育投入。像教育等基礎(chǔ)公共服務(wù)的投入,如果直接由省級(jí)政府進(jìn)行控制,對(duì)于基層人民的需求缺少了解很容易導(dǎo)致各類服務(wù)的配置無法滿足人民的需求,降低公共服務(wù)的配置效率。因此,在財(cái)政分權(quán)的背景下,各下級(jí)政府擁有更多的財(cái)權(quán)與事權(quán),能更好地提高基礎(chǔ)公共服務(wù)如教育的配置效率。2)實(shí)際利用外商直接投資顯著降低了基礎(chǔ)教育的配置效率。實(shí)際利用外商直接投資是政府間競(jìng)爭(zhēng)的直觀反映。政府官員的“標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)”,使其為了吸引更多的外商投資以提高政績(jī),往往會(huì)將財(cái)政資金用于基礎(chǔ)建設(shè)領(lǐng)域,為招商引資創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。因而勢(shì)必會(huì)減少教育的財(cái)政投入。3)人口密度與人均GDP對(duì)教育配置效率無顯著的影響。一般認(rèn)為,人口越密集的地區(qū)、人均GDP高的地區(qū)其相應(yīng)的教育投入也會(huì)提高。但是,本文這里研究的是教育配置的效率問題,各級(jí)政府對(duì)教育的投入高,并不代表著教育的配置效率也高。影響教育配置效率的因素可能還有工作人員對(duì)政策的執(zhí)行是否到位等。

四、結(jié)論

本文運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)分析和SSM信息損失最小準(zhǔn)則,對(duì)2000-2015年安徽省16地市的教育配置效率指標(biāo)與財(cái)政分權(quán)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算,并采用面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證研究。文章發(fā)現(xiàn),財(cái)政分權(quán)對(duì)安徽省16地市的教育配置效率有顯著的正效應(yīng),適度的財(cái)政分權(quán)有利于提高基礎(chǔ)教育配置效率,這與經(jīng)驗(yàn)研究的結(jié)論一致。同時(shí)實(shí)際利用外商直接投資對(duì)教育配置效率有顯著的負(fù)影響,但是作為選入的另外兩個(gè)控制變量:人口密度和人均GDP,二者對(duì)基礎(chǔ)教育配置效率并無顯著影響。

本文基于安徽省16地市財(cái)政分權(quán)對(duì)教育配置效率的研究對(duì)后續(xù)相關(guān)分析有一定的參考意義。但是本文的研究還是有很多不足之處。第一,受數(shù)據(jù)可獲得性的限制,在用DEA-Malmquist指數(shù)的投入產(chǎn)出分析時(shí),選取的投入指標(biāo)太少,產(chǎn)出指標(biāo)中未考慮受教育年限、各類學(xué)校的入學(xué)率等。在基于信息損失最小下的財(cái)政分權(quán)指標(biāo)測(cè)量考慮指標(biāo)太少,也沒有考慮到轉(zhuǎn)移支付對(duì)其的影響。第二,未考慮財(cái)政分權(quán)對(duì)教育配置效率的空間溢出效應(yīng)。傳統(tǒng)的面板回歸模型都是基于空間觀測(cè)值具有相互獨(dú)立性,在這種假設(shè)的影響下,根本不能深入分析區(qū)域間的財(cái)政分權(quán)對(duì)基礎(chǔ)教育配置效率的影響。[2]后續(xù)的研究應(yīng)在這兩方面有所改進(jìn)。

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