胡 芳，劉鴻鋒

(廣西大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣西 南寧 530004)

一、引言

黨的十九屆五中全會(huì)審議通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》明確提出要“優(yōu)化區(qū)域高等教育資源布局，推進(jìn)中西部地區(qū)高等教育振興”。這充分表明為實(shí)現(xiàn)民族地區(qū)的長遠(yuǎn)性發(fā)展，提升教育質(zhì)量是推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)全面發(fā)展的重要舉措。高等教育能夠促進(jìn)中西部民族地區(qū)所短缺的人力資本積累，從而提高社會(huì)生產(chǎn)力。高等教育產(chǎn)出具有準(zhǔn)公共產(chǎn)品的性質(zhì)，因此政府投資高等教育依然是高等教育經(jīng)費(fèi)來源的主要渠道。財(cái)政資金的投入產(chǎn)出效率很大程度上決定了高等教育質(zhì)量，不同的財(cái)政教育支出效率也綜合反映了各地教育質(zhì)量的差異。

我國民族省區(qū)均位于中西部地區(qū)，受地理位置的限制，經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)相對(duì)薄弱。中央財(cái)政通過轉(zhuǎn)移支付不斷地加大對(duì)民族地區(qū)高校的財(cái)政支持力度，并建立了少數(shù)民族地區(qū)地方高校發(fā)展專項(xiàng)資金，引導(dǎo)資源分配向少數(shù)民族地區(qū)傾斜。但由于民族省區(qū)地方政府對(duì)高等教育的投入總量不足且投入結(jié)構(gòu)不合理，使得民族地區(qū)的高等教育發(fā)展質(zhì)量整體不高。

民族省區(qū)的高等教育體系是多投入和多產(chǎn)出的非營利復(fù)雜系統(tǒng)，投入與產(chǎn)出之間很難建立明確的邏輯關(guān)系，某項(xiàng)投入可能對(duì)多項(xiàng)產(chǎn)出有影響，某項(xiàng)產(chǎn)出也可能是多項(xiàng)投入共同作用的結(jié)果。[1]170-175因此衡量教育財(cái)政支出效率，不僅需考慮投入產(chǎn)出，還要涉及資源配置、教育成果質(zhì)量、產(chǎn)出過程和效果等內(nèi)容。而傳統(tǒng)的教育經(jīng)費(fèi)支出DEA評(píng)價(jià)模型不僅在指標(biāo)選擇方面存在一定的主觀性，而且僅考慮了靜態(tài)效率，缺少對(duì)決策單元相對(duì)有效性的動(dòng)態(tài)分析。大部分研究僅聚焦于高等教育效率本身，忽視了民族地區(qū)高等教育財(cái)政支出效率差異的影響因素，因此，本文的邊際貢獻(xiàn)在于基于DEA-Malmquist和Tobit模型完成對(duì)民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出的效率評(píng)價(jià)，這既拓寬了財(cái)政教育支出績效評(píng)價(jià)理論，又有助于調(diào)整和優(yōu)化民族省區(qū)教育財(cái)政資金投入規(guī)模和支出結(jié)構(gòu)，從而從根本上實(shí)現(xiàn)民族地區(qū)高等教育的全面發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

學(xué)者普遍使用DEA模型對(duì)高等教育資源配置效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。如鄧云濤(2016)利用DEA方法分析了高校教育資源利用效率，認(rèn)為高校規(guī)模收益是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程；[1]170-175Sav(2017)運(yùn)用兩階段DEA模型對(duì)美國公立高等學(xué)校的運(yùn)營效率進(jìn)行了全面的評(píng)估。[2]357-385財(cái)政經(jīng)費(fèi)作為高等教育發(fā)展中最重要的資源投入，很大程度上影響了高等教育的發(fā)展水平。在財(cái)政高等教育支出規(guī)模逐年增長的基礎(chǔ)上，學(xué)者著重關(guān)注高等教育產(chǎn)出效率能否提升。羅紅云等(2020)運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)三分法對(duì)西北五省職業(yè)教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)投入效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，認(rèn)為西北五省職業(yè)教育仍處于粗放發(fā)展階段。[3]85-90

學(xué)術(shù)界的關(guān)注點(diǎn)從追求高等教育規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)為高等教育的質(zhì)量、公平與結(jié)構(gòu)，相應(yīng)的，學(xué)者們也使用不同的模型對(duì)高等教育體系的政策、功能等方面進(jìn)行了評(píng)價(jià)。Lin(2021)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色模型分析高等教育制度的可持續(xù)性[4]1-9；Liang et al.(2021)基于AHP-NBM模型對(duì)高等教育發(fā)展健康水平進(jìn)行了測(cè)度。[5]89-92高耀和喬文琦(2021)研究發(fā)現(xiàn)影響高等教育資源利用效率的因素眾多[6]45-50，而源于中央和地方政府事權(quán)與財(cái)權(quán)不對(duì)稱，當(dāng)前財(cái)政分權(quán)體制下財(cái)政分權(quán)水平對(duì)地方高等教育投入的產(chǎn)出效率提升具有一定的抑制作用。[7]56-62高等教育地區(qū)財(cái)政支出效率取決于區(qū)域的特定因素，包括高等教育集群環(huán)境、經(jīng)濟(jì)收入的關(guān)聯(lián)關(guān)系、對(duì)區(qū)外高等教育財(cái)政支出溢出的吸納力度等(劉曉鳳，2017)[8]32-40。此外，高等院校微觀主體也對(duì)高等教育機(jī)構(gòu)產(chǎn)出效率有著不同程度的影響(Akbash et al.，2021)[9]1-7。特別的，基于民族地區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的特殊性，謝治菊和朱紹豪(2017)利用客觀效果、主觀福祉、倫理價(jià)值三大指標(biāo)對(duì)民族教育政策進(jìn)行了評(píng)估，認(rèn)為監(jiān)管不力會(huì)影響教育政策的公平性。[10]5-11

上述研究涵蓋了高等教育資源利用和運(yùn)行效率、高等教育體系和效率影響因素等內(nèi)容，為本文的研究奠定了良好的基礎(chǔ)。然而目前的研究較少從民族政策和財(cái)政政策出發(fā)對(duì)民族省區(qū)高等教育財(cái)政支出效率進(jìn)行整體評(píng)價(jià)。本文通過構(gòu)建DEA-Malmquist和Tobit模型，對(duì)民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，為提升民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率提供政策建議。

三、民族省區(qū)高等教育政策支持與財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)概況

我國已形成了比較完備的民族政策體系。民族政策和發(fā)展民族地區(qū)高等教育屬于整體與部分、宏觀與微觀的關(guān)系。[11]11-26各級(jí)政府相繼出臺(tái)了多項(xiàng)政策以促進(jìn)民族地區(qū)高等教育的發(fā)展，如表1所示。

表1 各級(jí)政府部門對(duì)民族地區(qū)高等教育的政策支持

2006年起，中央政府逐步將內(nèi)蒙古、廣西、西藏、寧夏、新疆等五個(gè)民族自治區(qū)和青海、云南、貴州等三個(gè)財(cái)政體制上視同少數(shù)民族地區(qū)對(duì)待的省份納入了民族地區(qū)轉(zhuǎn)移支付范圍。2010年，中央財(cái)政完善了民族地區(qū)轉(zhuǎn)移支付辦法，提出保持轉(zhuǎn)移支付規(guī)模適度穩(wěn)定增長，建立民族地區(qū)轉(zhuǎn)移支付資金穩(wěn)定增長機(jī)制，且財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)專項(xiàng)轉(zhuǎn)移支付重點(diǎn)向中西部地區(qū)、邊遠(yuǎn)地區(qū)和民族地區(qū)傾斜?？傮w上，在發(fā)展教育事業(yè)方面，財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)在民族省區(qū)明顯高于全國平均水平；對(duì)于高等教育而言，民族省區(qū)轉(zhuǎn)移支付占比依然高于全國平均水平，如圖1所示。

圖1 全國與民族省區(qū)高等教育經(jīng)費(fèi)概況(1) 數(shù)據(jù)根據(jù)《中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。

高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出可分為經(jīng)常性支出和資本性支出，前者用于保障人員日常開支和維持高等教育機(jī)構(gòu)日常運(yùn)轉(zhuǎn)，后者用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、固定資產(chǎn)購置等方面。通過對(duì)民族省區(qū)高等教育經(jīng)費(fèi)支出結(jié)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，在我國高校經(jīng)常性經(jīng)費(fèi)支出為主的支出機(jī)制下，民族省區(qū)高等教育經(jīng)費(fèi)支出結(jié)構(gòu)與全國平均水準(zhǔn)具有明顯正相關(guān)性，支出結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定。同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)民族省區(qū)經(jīng)常性支出占比低于全國平均水平，而資本性支出占比高于平均水平(見圖2)。在民族地區(qū)教育政策的指引下，財(cái)政手段有效地緩解了民族地區(qū)財(cái)政資金緊張的局面。因此，本文擬從民族政策體系著手，結(jié)合高等教育經(jīng)費(fèi)支出機(jī)制來評(píng)價(jià)我國民族省區(qū)的高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率并分析其影響因素。

圖2 全國與民族省區(qū)財(cái)政性高等教育經(jīng)費(fèi)支出結(jié)構(gòu)(2) 數(shù)據(jù)根據(jù)《中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。

四、DEA-Malmquist模型構(gòu)建

(一)模型設(shè)計(jì)與變量選擇

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是在相對(duì)效率評(píng)價(jià)概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，能夠根據(jù)多項(xiàng)投入指標(biāo)和多項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)具有可比性的同類型單位進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)。根據(jù)規(guī)模報(bào)酬假設(shè)的不同，DEA模型又可分為兩種類型：(1)CCR模型，假定規(guī)模報(bào)酬不變，主要用來測(cè)算技術(shù)效率；(2)BCC模型，假定規(guī)模報(bào)酬可變，主要測(cè)算純技術(shù)效率，即技術(shù)效率與規(guī)模效率的比值。本文假定民族省區(qū)高等教育規(guī)模報(bào)酬可變，在此基礎(chǔ)上探討在既定產(chǎn)出情況下投入最小化問題。具體而言，BCC模型的表達(dá)式為：

(1)

在式(1)中，θ為決策單元的綜合效率值，當(dāng)θ<1時(shí)，決策單元處于非DEA有效狀態(tài)；當(dāng)θ=1時(shí)，決策單元達(dá)到DEA有效。xi和yi分別代表第i種投入和產(chǎn)出變量，λ代表決策單元的組合比例，k為決策單元個(gè)數(shù)。

BCC模型是從靜態(tài)的角度來分析相對(duì)效率，而Malmquist指數(shù)則反映決策單元?jiǎng)討B(tài)效率變化趨勢(shì)。Malmquist指數(shù)可以將全要素生產(chǎn)率的變化分解為技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)變動(dòng)，兩者分別代表了生產(chǎn)前沿面的變化和技術(shù)因素對(duì)生產(chǎn)效率的影響。第t期到第t+1期的指數(shù)表達(dá)式為：

M(xt+1,yt+1,xt,yt)=

(2)

式(2)中，若M<1，則表明決策單元的全要素生產(chǎn)率比上一期有所下降，若M>1，則表明決策單元的效率水平有所提高。其中，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(techch)代表t期至t+1期技術(shù)因素對(duì)生產(chǎn)前沿面的影響，若techch<1，則表明技術(shù)水平出現(xiàn)衰退，對(duì)生產(chǎn)前沿面有負(fù)向影響，反之則說明技術(shù)水平對(duì)生產(chǎn)前沿面有正向促進(jìn)作用。技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)測(cè)度了t期到t+1期決策單元到生產(chǎn)前沿面的距離變化，若effch<1，則表明決策單元比上一期到生產(chǎn)前沿面的距離更遠(yuǎn)，相對(duì)技術(shù)效率下降，反之則表明相對(duì)技術(shù)效率有所提升。技術(shù)效率變化指數(shù)又可分為純技術(shù)效率變化指數(shù)(pech)和規(guī)模效率變化指數(shù)(sech)，二者分別衡量了管理制度和規(guī)模經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)前沿面的影響，大于1則表明其促進(jìn)生產(chǎn)前沿面擴(kuò)張，反之則阻礙生產(chǎn)前沿面擴(kuò)張。

本文選取人力投入和財(cái)力投入作為投入指標(biāo)[1]170-175，培養(yǎng)人才和發(fā)展科學(xué)作為產(chǎn)出指標(biāo)[12]75-81，來構(gòu)建民族地區(qū)高等教育財(cái)政支出效率評(píng)價(jià)體系，如表2所示。

表2 民族省區(qū)高校教育效率評(píng)價(jià)指標(biāo)(3) 數(shù)據(jù)根據(jù)《中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。

1.投入指標(biāo)

在財(cái)力投入方面，一定數(shù)量和質(zhì)量的物質(zhì)基礎(chǔ)是高等教育開展教學(xué)、科研的基本條件。由于物質(zhì)資產(chǎn)具有異質(zhì)性，且其折舊難以衡量，而經(jīng)費(fèi)支出是當(dāng)年物力資源投入的貨幣體現(xiàn)，故本文選取高等教育經(jīng)費(fèi)支出作為衡量物力和財(cái)力投入的指標(biāo)。

對(duì)于高等教育而言，人力投入應(yīng)包括專職教師、教輔人員和行政管理人員?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多采用“教職工人數(shù)”[3]85-90或“專職教師數(shù)”[1]170-175兩個(gè)指標(biāo)。鑒于“教職工人數(shù)”包含了“專職教師數(shù)”，為全面考慮高等教育人力投入綜合狀況，本文采用“教職工人數(shù)”作為人力投入指標(biāo)。

2.產(chǎn)出指標(biāo)

在培養(yǎng)人才方面，高等教育最重要的功能是為社會(huì)輸送各類人才?，F(xiàn)有文獻(xiàn)培養(yǎng)人才的指標(biāo)有“在校學(xué)生數(shù)”和“畢業(yè)學(xué)生數(shù)”。本文根據(jù)教育部2004年2號(hào)文件中高等學(xué)?；巨k學(xué)條件指標(biāo)中的換算標(biāo)準(zhǔn)，選擇“折合在校生數(shù)”指標(biāo)來衡量高等教育人才產(chǎn)出。

在發(fā)展科學(xué)方面，高等教育對(duì)民族省區(qū)發(fā)展的促進(jìn)作用體現(xiàn)在對(duì)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用上，間接地促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。因此，本文選用“高等院校課題數(shù)”來衡量高等教育在技術(shù)進(jìn)步方面的產(chǎn)出情況。另外，R&D經(jīng)費(fèi)資產(chǎn)性支出衡量了高校當(dāng)年新增的科研資產(chǎn)，因此本文將R&D經(jīng)費(fèi)資產(chǎn)性支出納入產(chǎn)出指標(biāo)體系。

(二)靜態(tài)效率分析

基于民族省區(qū)2005—2018年的面板數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用DEAP軟件對(duì)民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果見表3?？傮w而言，2005—2018年民族省區(qū)高等教育的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率指數(shù)的平均值處于0.901～1之間，大體上呈震蕩的趨勢(shì)，效率水平中等偏上，但未達(dá)到效率前沿面。

1.綜合技術(shù)效率分析

2005—2018年八個(gè)民族省區(qū)的綜合技術(shù)效率值差異較大。具體來看，西藏和內(nèi)蒙古綜合技術(shù)效率值出現(xiàn)了下降，屬于非DEA有效。其余六個(gè)民族省區(qū)的綜合技術(shù)效率值均有不同程度向1收斂的趨勢(shì)，未達(dá)到完全DEA有效。

2.純技術(shù)效率分析

廣西、寧夏、青海和西藏的純技術(shù)效率一直保持在有效狀態(tài)。貴州僅在2006年出現(xiàn)純技術(shù)效率小于1的現(xiàn)象，其余年份均為1。新疆的純技術(shù)效率連續(xù)多年靠后且與其他省份的差距較大。內(nèi)蒙古的純技術(shù)效率總體上呈下降趨勢(shì)。云南的純技術(shù)效率震蕩幅度較大，效率提升速度慢，可見資源配置效率存在改進(jìn)空間。

3.規(guī)模技術(shù)效率分析

截至2018年，除西藏外，大部分民族省區(qū)的規(guī)模技術(shù)效率達(dá)到或接近1，且規(guī)模技術(shù)效率波動(dòng)幅度逐年縮小。廣西、貴州、寧夏和青海偶爾出現(xiàn)規(guī)模技術(shù)效率小于1的情況，但總體上保持有效狀態(tài)。而西藏的規(guī)模技術(shù)效率值呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，很大程度上影響了其綜合技術(shù)效率值。從規(guī)模報(bào)酬看，除了廣西和云南，其余六個(gè)民族省區(qū)都屬于規(guī)模收益遞增階段。

表3 2005—2018年民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率測(cè)度結(jié)果

(三)動(dòng)態(tài)效率分析

基于前文的DEA靜態(tài)效率分析，本文運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型對(duì)各年份民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出的動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行了估計(jì)，得到年度全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解指數(shù)，見表4。

表4 民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率年度Malmquist指數(shù)分解結(jié)果

由表4可知，民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出的年度平均全要素生產(chǎn)率大于1(TFP=1.005)，表明民族省區(qū)的高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出績效在2005—2018年整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。其中，2005—2010年間全要素生產(chǎn)率波動(dòng)較大，2008—2009年全要素生產(chǎn)率最低，2015—2016年全要素生產(chǎn)率最高，這與當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境有很大的關(guān)系。由于我國民族省區(qū)高等教育經(jīng)費(fèi)對(duì)于財(cái)政撥款依賴度較高，受2007年世界金融危機(jī)的影響，教育經(jīng)費(fèi)緊缺，使民族省區(qū)高等教育質(zhì)量下降。同時(shí)，危機(jī)期間失業(yè)率增長，居民家庭經(jīng)濟(jì)狀況惡化造成教育支出下降。之后為應(yīng)對(duì)金融危機(jī)的沖擊，我國政府雖然在教育領(lǐng)域?qū)嵤┝朔e極的財(cái)政政策，并投資44億人民幣用于教育事業(yè)的發(fā)展，但由于危機(jī)影響和政策效應(yīng)的時(shí)滯性，導(dǎo)致2008—2009年的全要素生產(chǎn)率最低。在此之后，中央政府對(duì)民族省區(qū)教育轉(zhuǎn)移支付規(guī)模穩(wěn)步增長，為民族省區(qū)高等教育提供了必要的財(cái)力支持。尤其是2012年黨的十八大召開，黨中央將少數(shù)民族教育上升到國家戰(zhàn)略層面加以高度重視，這使得民族高等教育事業(yè)得到進(jìn)一步深化發(fā)展，表現(xiàn)為2015—2016年的全要素生產(chǎn)率達(dá)到最高。

同理，我們使用Malmquist指數(shù)對(duì)民族省區(qū)的高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)度(見表5)。由表5可知，民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出全要素生產(chǎn)率分化趨勢(shì)較明顯，有半數(shù)以上小于1。從具體數(shù)值來看，寧夏全要素生產(chǎn)率最高(TFP=1.077)，這主要由技術(shù)進(jìn)步引起。西藏的全要素生產(chǎn)率指數(shù)最低(TFP=0.958)，這主要由技術(shù)衰退所導(dǎo)致。就技術(shù)效率變化指數(shù)而言，僅在內(nèi)蒙古和西藏小于1，這表明大部分民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出的相對(duì)技術(shù)效率有所提升。進(jìn)一步分解技術(shù)效率變化指數(shù)，我們發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古的技術(shù)效率變化指數(shù)小于1(effch=0.992)，這歸咎于高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)的管理制度不完善(pech=0.995)和經(jīng)費(fèi)支出規(guī)模不經(jīng)濟(jì)(sech=0.997)的同時(shí)存在；而西藏的技術(shù)效率變化指數(shù)小于1(effch=0.984)則主要是由經(jīng)費(fèi)支出規(guī)模不經(jīng)濟(jì)引起的(sech=0.984)。就純技術(shù)效率指數(shù)而言，除了內(nèi)蒙古外，其余七省的純技術(shù)效率指數(shù)均大于或等于1，處于有效率狀態(tài)，說明大部分民族省區(qū)的高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)管理制度比較完善。而內(nèi)蒙古、西藏和新疆的規(guī)模效率變化指數(shù)均小于1，說明這三省區(qū)應(yīng)擴(kuò)大高等教育財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)支出規(guī)模。

表5 各民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率Malmquist指數(shù)分解結(jié)果

五、影響因素分析

(一)影響因素識(shí)別

由上文分析可見，民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率尚未完全達(dá)到有效狀態(tài)，存在較大改進(jìn)空間，這需要我們深入研究是哪些因素影響了民族省區(qū)高等教育財(cái)政支出效率的提高。

在經(jīng)濟(jì)方面，2010年教育部出臺(tái)的《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020年)》中明確提出，“提高國家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例，2012年達(dá)到4%”，民族省區(qū)政府也出臺(tái)了一系列文件要求提高地方教育支出規(guī)模。地方政府是地方教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)的主要承擔(dān)者和地方教育發(fā)展的執(zhí)行者，政府提高教育支出規(guī)模，使得教育覆蓋范圍擴(kuò)大，教育種類更豐富，這將導(dǎo)致政府的行政成本上升，教育財(cái)政支出效率下降。[13]12-26同時(shí)，在目前的財(cái)政分權(quán)體制下，提高教育支出比重加大了地方政府的財(cái)政壓力，導(dǎo)致了更大的財(cái)政收支缺口，這勢(shì)必會(huì)影響其他領(lǐng)域的發(fā)展，從而使得政府更為關(guān)注其他領(lǐng)域，[7]56-62這在一定程度上也會(huì)影響高等教育財(cái)政支出效率。除此之外，民族省區(qū)教育支出中一部分來自轉(zhuǎn)移支付資金，高等教育專項(xiàng)轉(zhuǎn)移支付對(duì)高等教育事業(yè)發(fā)展具有一定的影響，[14]36-46同時(shí)，隨著居民生活水平的提高，人均GDP增加，居民有更多的資金用于教育支出，這是對(duì)高等教育財(cái)政支出的市場(chǎng)化補(bǔ)充，影響了高等教育財(cái)政資金的使用方向，進(jìn)而對(duì)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率產(chǎn)生影響。

在社會(huì)方面，目前我國民族省區(qū)高等教育規(guī)模較小，且與發(fā)達(dá)地區(qū)相比存在一定差距，[15]35-44高等教育規(guī)模的擴(kuò)大有助于實(shí)現(xiàn)教育規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益和優(yōu)化教育資源配置，從而在一定程度上影響高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率。[12]75-81

在人口方面，據(jù)2020年中國人口普查數(shù)據(jù)顯示，除內(nèi)蒙古以外的民族省區(qū)人口均實(shí)現(xiàn)正增長。[16]47-58人口密度越大，高等教育適齡人口越多，民族省區(qū)在中央財(cái)政的支持和民族政策的傾斜下，也會(huì)相應(yīng)地?cái)U(kuò)大高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出的覆蓋范圍，進(jìn)而影響其支出效率。

基于以上分析，本文選取教育財(cái)政支出比重、人均GDP水平、轉(zhuǎn)移支付力度、高等教育規(guī)模以及地域人口密度作為影響民族省區(qū)高等教育財(cái)政支出效率的解釋變量。

(二)Tobit模型構(gòu)建

由于被解釋變量為DEA模型計(jì)算出來的效率值，且介于[0，1]之間，屬于截?cái)鄶?shù)據(jù)，如果使用普通最小二乘法進(jìn)行回歸分析，得到的估計(jì)結(jié)果不具有無偏性和一致性。為解決被解釋變量受限問題，本文使用面板Tobit模型進(jìn)行分析，其表達(dá)式如下：

(3)

表6 民族省區(qū)高等教育財(cái)政支出效率影響因素(4) 數(shù)據(jù)根據(jù)《中國財(cái)政年鑒》及各民族省區(qū)《統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。

本文運(yùn)用stata軟件對(duì)民族省區(qū)高等教育效率影響因素進(jìn)行Tobit回歸，運(yùn)行結(jié)果如表7所示。模型1、2、3分別使用根據(jù)BCC模型得出的綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模技術(shù)效率值進(jìn)行回歸。

表7 面板Tobit模型回歸結(jié)果

(三)結(jié)果分析

1.教育財(cái)政支出比重與綜合技術(shù)效率不存在顯著相關(guān)，但對(duì)純技術(shù)效率有負(fù)向影響，對(duì)規(guī)模技術(shù)效率有正向影響。民族省區(qū)教育支出比重總體上呈上升趨勢(shì)，且從BCC模型出發(fā)，規(guī)模技術(shù)效率未達(dá)到有效狀態(tài)，在規(guī)模報(bào)酬處于遞增階段時(shí)，財(cái)政支出結(jié)構(gòu)向教育支出傾斜能提高規(guī)模技術(shù)效率值。

2.人均GDP水平與純技術(shù)效率存在顯著正相關(guān)。人均GDP水平提高，使得居民教育支出增加，更多的社會(huì)資金流入高等教育領(lǐng)域，是對(duì)高等教育財(cái)政支出的補(bǔ)充和完善。但人均GDP水平的提高對(duì)規(guī)模技術(shù)效率沒有顯著影響，從而與綜合技術(shù)效率值不存在顯著正相關(guān)，說明人均GDP對(duì)民族省區(qū)高等教育經(jīng)費(fèi)使用效率的促進(jìn)作用有限。

3.高等教育規(guī)模對(duì)綜合技術(shù)效率值和純技術(shù)效率值存在顯著負(fù)向影響，與規(guī)模技術(shù)效率值不顯著相關(guān)。這是由于民族地區(qū)高校管理水平相對(duì)較低，增加高校會(huì)導(dǎo)致管理效率更低。此外，民族省區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力有限，不足以支撐過多高校建設(shè)發(fā)展。

4.地域人口密度對(duì)綜合技術(shù)效率值存在顯著的正向影響。隨著高等教育適齡人口的增加，高等教育支出和教師數(shù)會(huì)相應(yīng)的擴(kuò)大，這有助于提高規(guī)模技術(shù)效率。同時(shí)，地域人口的增長伴隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的開展，由此產(chǎn)生對(duì)不同專業(yè)人才和科研項(xiàng)目的社會(huì)需求，從而倒逼高等教育系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)改革和調(diào)整，對(duì)純技術(shù)效率產(chǎn)生正向影響。

5.轉(zhuǎn)移支付力度與純技術(shù)效率顯著正相關(guān)。一般轉(zhuǎn)移支付資金規(guī)模的擴(kuò)大有利于完善社會(huì)設(shè)施，間接地促進(jìn)民族省區(qū)高等教育投入資源的利用效率，同時(shí)高等教育專項(xiàng)轉(zhuǎn)移支付的監(jiān)督管理制度可以有效地提高民族省區(qū)高等教育經(jīng)費(fèi)的使用效率。

六、結(jié)論與建議

本文利用DEA-Malmquist模型對(duì)2005—2018年我國民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，結(jié)果表明我國民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率差異和波動(dòng)較大，大部分省份未達(dá)到DEA有效。而使用面板Tobit模型對(duì)影響因素進(jìn)行實(shí)證分析后得出，高等學(xué)校數(shù)量對(duì)民族省區(qū)高等教育財(cái)政支出效率產(chǎn)生負(fù)面影響，人均GDP、地域人口密度和轉(zhuǎn)移支付力度對(duì)其產(chǎn)生正向影響。由此可見，民族省區(qū)高等教育經(jīng)費(fèi)投入不足和對(duì)民族省區(qū)的轉(zhuǎn)移支付力度不足是造成DEA效率低下的主要原因。為了提高民族省區(qū)高等教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)支出效率，本文提出以下兩點(diǎn)建議：

第一，民族省區(qū)政府應(yīng)科學(xué)合理地加大高等教育經(jīng)費(fèi)投入，拓寬教育經(jīng)費(fèi)來源渠道，根據(jù)實(shí)際情況合理安排教育經(jīng)費(fèi)支出，通過實(shí)行高等教育財(cái)政資金績效管理機(jī)制，全面提高資金配置和運(yùn)行效率。

第二，中央政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)民族省區(qū)的轉(zhuǎn)移支付力度并優(yōu)化支付結(jié)構(gòu)，減輕民族省區(qū)政府的教育財(cái)政支出壓力。同時(shí)民族省區(qū)政府應(yīng)加強(qiáng)本地區(qū)高等教育支出管理制度建設(shè)，強(qiáng)化轉(zhuǎn)移支付資金監(jiān)管，提高教育資金的使用效率。