李亞坤，顏 俊，陳新武

(1.信陽(yáng)師范學(xué)院地理科學(xué)學(xué)院，河南信陽(yáng)，464000；2.信陽(yáng)師范學(xué)院物理電子工程學(xué)院，河南信陽(yáng)，464000)

高中教育作為國(guó)民教育的重要環(huán)節(jié)，其發(fā)展規(guī)模與水平關(guān)系著高等教育生源的數(shù)量與質(zhì)量以及普通勞動(dòng)力的素質(zhì)，從而影響著一國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?，F(xiàn)階段，如何實(shí)現(xiàn)在教育公平的前提下有效地進(jìn)行教育資源配置，是社會(huì)各界非常關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。高中教育處于我國(guó)中等教育階段的較高層次，是認(rèn)真貫徹落實(shí)科教興國(guó)戰(zhàn)略的重要舉措。我國(guó)高中教育投入了大量的人力、物力、財(cái)力。截至2020年，全國(guó)共有高中階段學(xué)校2.45萬(wàn)所，比2019年增加82所，增長(zhǎng)0.34%；招生1521.10萬(wàn)人，比2019年增加81.24萬(wàn)人，增長(zhǎng)5.64%；在校生4163.02萬(wàn)人，比2019年增加168.12萬(wàn)人，增長(zhǎng)4.21%；高中階段毛入學(xué)率91.2%，比上年增長(zhǎng)1.70%。[1]在2020年一般公共預(yù)算教育經(jīng)費(fèi)中，全國(guó)普通高中生均為18671.83元，比2019年的17821.21元增長(zhǎng)4.77%，其中，增長(zhǎng)最快的是云南省(27.11%)。[2]

針對(duì)高中教育發(fā)展問(wèn)題，伍銀多等人分析了寧夏回族自治區(qū)2001—2008年學(xué)生高考數(shù)據(jù)和區(qū)縣教育經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)高考表現(xiàn)與高中教育經(jīng)費(fèi)投入之間存在重要的關(guān)系。[3]黃麗選取銅仁市作為研究個(gè)案，發(fā)現(xiàn)其存在教育資源配置低效率、縣域差距大的問(wèn)題。[4]李璞以泰安市第一中學(xué)為對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)匦畔⒓夹g(shù)與學(xué)科課堂教學(xué)之間的融合存在弊端，信息化教學(xué)資源使用率偏低。[5]陳育庭利用江門(mén)市47所高中調(diào)查的多層數(shù)據(jù)，進(jìn)行普通高中教育投資績(jī)效評(píng)估的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)高中教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)高考成績(jī)有顯著正影響。[6]陳緒婷對(duì)目前我國(guó)高中教育經(jīng)費(fèi)存在的問(wèn)題進(jìn)行剖析，認(rèn)為應(yīng)努力提高對(duì)高中教育經(jīng)費(fèi)的監(jiān)管，以進(jìn)一步提高高中教育經(jīng)費(fèi)產(chǎn)出效益。[7]總體來(lái)看，在已有研究中，對(duì)高中教育資源投入產(chǎn)出效率的研究并不豐富，且研究方法相對(duì)較單一，特別是對(duì)我國(guó)高中教育資源投入產(chǎn)出效率的時(shí)空研究更為匱乏。對(duì)此，本研究對(duì)2005—2020年我國(guó)31個(gè)省份(不含港澳臺(tái))高中教育資源投入產(chǎn)出效率進(jìn)行時(shí)空分異研究，以期為我國(guó)高中教育資源投入的省際均衡配置和統(tǒng)籌規(guī)劃提供輔助信息。

一、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選擇

本研究的研究對(duì)象為我國(guó)31個(gè)省份2005—2020年的高中教育資源投入產(chǎn)出效率，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒2020》[8]。

要想考察高中教育資源投入產(chǎn)出效率，根據(jù)單個(gè)指標(biāo)來(lái)比較判斷不夠全面，也不科學(xué)。因此，要選取能夠多角度、全方位反映高中教育資源投入與產(chǎn)出的指標(biāo)體系，這樣才可以獲得可靠的結(jié)果。根據(jù)度量指標(biāo)的可比性及數(shù)據(jù)的可獲得性，基于經(jīng)驗(yàn)觀察和數(shù)據(jù)分析，本研究分別建立高中教育投入類(lèi)與產(chǎn)出類(lèi)指標(biāo)體系。投入指標(biāo)X和產(chǎn)出指標(biāo)Y必須滿(mǎn)足以下關(guān)系：一是X能生產(chǎn)Y；二是Y是由X生產(chǎn)出來(lái)的，且樣本數(shù)量不應(yīng)少于投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的乘積。[9]

目前，各相關(guān)研究選取高中教育資源投入產(chǎn)出指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)和原則不同，主要有綜合性原則、可操作性原則、可靠性原則、切適性原則、同向性原則。本研究借鑒了杜詩(shī)韻的指標(biāo)選擇原則，即將不同種類(lèi)、不同性質(zhì)的指標(biāo)組合在一起，使各項(xiàng)數(shù)據(jù)能夠測(cè)量，可以觀察。[10]這種指標(biāo)選擇原則能夠充分保證指標(biāo)選取的合理性和有效性。同時(shí)，結(jié)合當(dāng)前教育部門(mén)對(duì)教育質(zhì)量的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和現(xiàn)有的高中教育辦學(xué)條件，并且充分考慮到教育資源配置績(jī)效問(wèn)題[4]，本研究初步選定8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。在投入指標(biāo)方面，選取了教育經(jīng)費(fèi)(X1)、學(xué)校數(shù)(X2)、教職工數(shù)(X3)、占地面積(X4)和圖書(shū)數(shù)(X5)；在產(chǎn)出指標(biāo)方面，選取了畢業(yè)生數(shù)(Y1)、招生數(shù)(Y2)和在校生數(shù)(Y3)。

為了驗(yàn)證投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)之間具有充分的相關(guān)性，本研究以2020年31個(gè)省份的高中教育資源投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，用SPSS軟件對(duì)相關(guān)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行pearson相關(guān)性檢驗(yàn)。如表1所示，31個(gè)省份的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)均為正，且在0.01的顯著水平下經(jīng)過(guò)雙側(cè)檢驗(yàn)，說(shuō)明本研究所選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)符合數(shù)據(jù)模型所遵循的同向性原則，具有一定的合理性。

表1 2020年高中教育資源投入產(chǎn)出指標(biāo)的pearson相關(guān)系數(shù)

(二)研究方法

DEA(Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)是 Charnes等人提出的一種效率評(píng)價(jià)方法，適用于評(píng)價(jià)多投入多產(chǎn)出且具有相同目標(biāo)、任務(wù)和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的同類(lèi)決策單元的相對(duì)有效性。[11]DEA使用最為廣泛的是CCR模型和BCC模型。CCR 模型適用于規(guī)模報(bào)酬固定的決策單元，可以得到綜合技術(shù)效率；BCC模型用于計(jì)算規(guī)模報(bào)酬可變的決策單元的純技術(shù)效率。[12]本研究主要采用BCC模型來(lái)分析我國(guó)高中教育資源投入產(chǎn)出效率的時(shí)空分異，31個(gè)省份就是DEA中的決策單元。

本研究主要涉及規(guī)模報(bào)酬、規(guī)模效率、純技術(shù)生產(chǎn)率和綜合技術(shù)效率。規(guī)模報(bào)酬是指在其他條件不變的情況下，決策單元各投入要素按相同比例變化時(shí)帶來(lái)的產(chǎn)出變化。規(guī)模報(bào)酬存在遞增、遞減和不變?nèi)N狀態(tài)：規(guī)模報(bào)酬遞增是指產(chǎn)出提高率高于投入提高率，規(guī)模報(bào)酬遞減是指產(chǎn)出提高率低于投入提高率，規(guī)模報(bào)酬不變是指產(chǎn)出提高率等于投入提高率。規(guī)模效率是指由決策單元的規(guī)模影響的生產(chǎn)效率。純技術(shù)效率是由決策單元的管理、技術(shù)等影響的生產(chǎn)效率。綜合技術(shù)效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積，這意味著只有純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)有效，綜合技術(shù)效率才有效。[12]

二、研究結(jié)果

(一)數(shù)據(jù)計(jì)算

本研究利用DEAP 2.1 軟件對(duì)5個(gè)投入指標(biāo)和3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行分析，經(jīng)過(guò)運(yùn)算得出2005—2020年31個(gè)省份的純技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合技術(shù)效率的具體數(shù)值。

基于純技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合技術(shù)效率，本研究可能產(chǎn)生三種情況：第一，綜合技術(shù)效率等于1，稱(chēng)為DEA有效，說(shuō)明高中教育資源投入產(chǎn)出效率達(dá)到最優(yōu)值，既沒(méi)有投入冗余，也沒(méi)有產(chǎn)出不足；第二，純技術(shù)效率等于1，但綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1，稱(chēng)為弱DEA有效，說(shuō)明高中教育資源投入產(chǎn)出效率未能達(dá)到最優(yōu)值是由于規(guī)模效率不足；第三，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率都小于1，稱(chēng)為非DEA有效，說(shuō)明高中教育資源投入產(chǎn)出效率不佳。[13]

(二)數(shù)據(jù)分析

1.時(shí)間分異特征

為分析2005—2020年31個(gè)省份高中教育資源投入產(chǎn)出效率的時(shí)間分異特征，本研究生成其綜合技術(shù)效率均值變化趨勢(shì)圖，如圖1所示。

圖1 2005—2020年綜合技術(shù)效率均值變化趨勢(shì)

由圖1可知，2005—2017年，31個(gè)省份的綜合技術(shù)效率均值波動(dòng)下降，在2006年達(dá)最大值，在2017年處最低值。2017年，教育部等四部門(mén)出臺(tái)了《高中階段教育普及攻堅(jiān)計(jì)劃(2017—2020年)》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《攻堅(jiān)計(jì)劃》)，提出要切實(shí)解決高中教育發(fā)展面臨的問(wèn)題和困難，在確保義務(wù)教育優(yōu)先發(fā)展的基礎(chǔ)上推進(jìn)普及高中教育，滿(mǎn)足適齡青少年接受高中教育的需求。[14]提高高中教育資源投入產(chǎn)出效率是保證教育質(zhì)量的關(guān)鍵，也將進(jìn)一步促進(jìn)高中教育的發(fā)展。隨著《攻堅(jiān)計(jì)劃》的開(kāi)展，2017—2020年的綜合技術(shù)效率均值呈上升趨勢(shì)，在2020年達(dá)到高值。

2.空間分異特征

2005—2020年，31個(gè)省份的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的總體均值分別為0.906、0.920、0.984，說(shuō)明我國(guó)高中教育資源投入產(chǎn)出效率整體較好。為進(jìn)一步分析31個(gè)省份高中教育資源投入產(chǎn)出效率的空間分異特征，本研究計(jì)算并分析了2005—2020年31個(gè)省份的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值，如表2所示。

表2 2005—2020年綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值

綜合技術(shù)效率可以綜合衡量各省份高中教育資源的配置能力、使用效率等多個(gè)方面。由表2可知，綜合技術(shù)效率等于1的省份有8個(gè)，分別是安徽、山東、河南、湖北、西藏、陜西、甘肅和寧夏，說(shuō)明這些省份的高中教育資源投入產(chǎn)出效率達(dá)到最大值，對(duì)教育資源的投入和利用更合理。另外，北京市的綜合技術(shù)效率為0.687，為31個(gè)省份的最低值，說(shuō)明其投入冗余導(dǎo)致產(chǎn)出效率低下。

純技術(shù)效率可以衡量各省份對(duì)現(xiàn)有高中教育資源投入的利用是否有效。由表2可知，純技術(shù)效率為1的省份有10個(gè)，分別是安徽、山東、河南、湖北、貴州、西藏、陜西、甘肅、青海和寧夏，說(shuō)明在目前的技術(shù)水平上，這些省份對(duì)高中教育資源投入的利用是最有效的，且產(chǎn)出已實(shí)現(xiàn)最大化。需要特別指出的是，雖然貴州和青海的純技術(shù)效率為1，但兩者的規(guī)模效率較低，導(dǎo)致綜合技術(shù)效率不高。云南的純技術(shù)效率較低，為0.711，應(yīng)加強(qiáng)教育資源使用管理，避免資源浪費(fèi)，以達(dá)到理想的純技術(shù)效率。

規(guī)模效率可以分析各省份高中教育資源投入產(chǎn)出實(shí)際規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模的差距。由表2可知，規(guī)模效率為1的省份有11個(gè)，分別是北京、黑龍江、安徽、江西、山東、河南、湖北、西藏、陜西、甘肅和寧夏，說(shuō)明這些省份的高中教育資源投入產(chǎn)出規(guī)模已是最優(yōu)規(guī)模。但是，有20個(gè)省份的規(guī)模效率小于1，表明這些省份高中教育資源投入產(chǎn)出的規(guī)模效率是無(wú)效的。其中，有15個(gè)省份(天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、上海、福建、廣西、海南、重慶、貴州、云南、青海、新疆)處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，有5個(gè)省份(江蘇、浙江、湖南、廣東、四川)處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)。處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)表明其高中教育資源產(chǎn)出比例的增幅大于投入比例的增幅，在這種狀態(tài)下，可以通過(guò)繼續(xù)追加投入來(lái)獲得更高的產(chǎn)出效率。因此，15個(gè)處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)的省份除尋求政府的投入支持外，還應(yīng)加強(qiáng)自籌能力，構(gòu)建多渠道高中教育資源投入機(jī)制。5個(gè)處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)的省份應(yīng)該適當(dāng)減少投入，優(yōu)化現(xiàn)有資源利用，提高產(chǎn)出效率。

三、研究結(jié)論與建議

本研究運(yùn)用DEA的BCC模型對(duì)我國(guó) 31個(gè)省份高中教育資源投入產(chǎn)出效率進(jìn)行實(shí)證分析，得到如下結(jié)論與建議。

結(jié)論：(1)31個(gè)省份中，實(shí)現(xiàn)DEA有效的省份有8個(gè)，實(shí)現(xiàn)弱DEA有效的省份有13個(gè)，DEA無(wú)效的省份有10個(gè)，弱DEA和DEA無(wú)效的省份可能受到規(guī)模效率或純技術(shù)效率某一方面的影響；(2)31個(gè)省份教育資源投入產(chǎn)出效率明顯不均衡，差別顯著，其中，天津、山西、廣西、海南和云南在綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模技術(shù)效率方面都處于低值，安徽、山東、河南、湖北、西藏、陜西、甘肅和寧夏處于高值；(3)2017年以來(lái)，31個(gè)省份的綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，半數(shù)以上省份對(duì)投入的高中教育資源的利用是有效的，且產(chǎn)出已實(shí)現(xiàn)最大化，可以繼續(xù)追加教育資源投入；(4)不少省份高中教育資源投入產(chǎn)出效率存在下降現(xiàn)象。

基于以上結(jié)論，提出以下建議：(1)通過(guò)分析可以看到省際高中教育資源投入產(chǎn)出效率高低不一，因此政府要積極發(fā)揮作用，堅(jiān)持教育優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)省際合作，加強(qiáng)教育資源共享，實(shí)現(xiàn)教育資源的合理分配；(2)各省份應(yīng)認(rèn)真分析當(dāng)?shù)馗咧薪逃Y源投入產(chǎn)出的規(guī)模效率，結(jié)合自身實(shí)際情況，科學(xué)預(yù)測(cè)并適當(dāng)調(diào)整教育資源的投入，提升教育資源利用率，充分發(fā)揮有限教育資源的作用。