高等教育投入产出效率测度综述研究
——基于CNKI中文文献视角
高艳平，康佳明
(山西财经大学 统计学院，山西 太原)
摘 要： DEA理论的提出与推广，极大地方便与扩展了对高等教育效率问题的研究。最初使用传统DEA模型测度高等教育效率，随后结合高等教育的特点，应用适应性更强的拓展DEA模型进行高等教育效率测度，以及结合其他方法进一步丰富对高等教育效率的研究。
关键词： 高等教育；投入产出；CNKI
一 引言
教育效率在不同场合和文献中，也被称为教育投资效率、教育资源利用效率、教育投资内部效益等。“效率”是经济学的核心概念之一,往往用来评价经济系统投入和产出的关系,即最小的资源投入是否达到了既定的目标,或者给定的资源投入是否获得了最大的效益。公众对高等教育资源的需求不断增加，而高等教育资源虽总量也在增加，但却存在着教育资源浪费、教育资源利用效率低下等现象。因此，诸多对如何测度高等教育效率高低、如何在有限的教育资源中提高其利用效率进行研究是高等教育事业发展的关键性因素。
像青青这样的孩子很多，被父母挑剔、打击。在孩子还小的时候，父母是孩子最信赖的人，他们通过父母去认识世界，于是，当父母说孩子不可爱时，孩子会自动加工为：全世界都认为我不可爱，我不好。这是多么可怕的逻辑，但又真切地发生在很多的家庭里。
二 教育效率内涵
教育效率在不同场合和文献中，也被称为教育投资效率、教育资源利用效率、教育投资内部效益等。“效率”是经济学的核心概念之一,往往用来评价经济系统投入和产出的关系,即最小的资源投入是否达到了既定的目标,或者给定的资源投入是否获得了最大的效益。教育效率是指教育对于个人发展和国家发展的贡献率。“教育效率”一词最早出自教育机会均等的报告(James Colmman etal.,1966)。此后，有关教育效率的研究引起了国内外众多的关注。在对教育效率的研究中，们早期研究的焦点是“什么是教育效率”、“哪些因素影响教育效率”，随着研究的深入发展，诸多对如何测度教育效率、如何改善教育产生了极大的兴趣。
目前为止，有关教育效率测度的文献数量众多，人们使用不同方法对教育效率进行了测度，并提出改善教育效率的途径。在对高等教育资源利用效率测度的研究发展进程中，国内外深入探讨了多种评价方法，参数与非参数方法应用广泛，但由于高等教育系统十分复杂，输入与输出的关系很难量化测度，参数方法具有很强的局限性，非参数方法由于具有不必事先预定函数形式、无需统一指标量纲等特点，在测度高等教育效率方面具有一定的优势。非参数方法中，数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis, DEA）是目前被诸多广泛应用的一种评价方法，其是直接使用输入、输出数据建立非参数的经济数学模型，用以评价部门间的相对有效性（因此被称为DEA有效）。该方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU）的输入或者输入不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。 DEA理论的提出与推广，极大地方便与扩展了对高等教育效率问题的研究。
为了培养高素质的档案管理专业人才，就需要加强政府档案管理信息化人员队伍建设。首先，我们应该引进一批复合型的档案管理人才，同时还需要加强对现有人员的培训，如档案管理人员的技能和专业基础理论的培训，信息技术的培训，现代化管理培训，技术培训，以及规范化的职业道德培训。使档案管理工作者的知识与技能能够得到不断更新，锻炼管理人员对信息技术运用的熟练程度，把他们所欠缺的信息化专业程度提升上去，从而使每个档案管理人员都能够适应不断发展的档案管理信息化建设。
三 高等教育投入产出过程及其指标体系
运用DEA方法及模型评价高等教育效率时，首先要确立各项投入与产出指标。对我国高等教育效率进行测度指标体系的构建，重点要考虑高等教育资源投入和产出两个方面。通常认为我国的高等教育投入资源， 主要包括高等教育的人力、财力和物力资源。产出指标主要包括人才培养、科研成果和社会服务等。高等教育投入产出过程如图1所示。
图1 高等教育投入产出过程
表1 高等教育投入产出指标体系
由于数据包络分析方法对多输入多输出系统的效率评价问题具有十分独特的优势，而且它尊重大学运行模式的多样性，对高等教育效率评价也具有很强的适用性，许多均在D E A的基础之上建立相应的高等教育效率评价指标体系(见表1)。
四 多投入产出的教育效率测度模型的发展
2.是在利用主成分分析、因子分析方法对高等教育效率诸多投入产出指标进行降维处理后，进一步利用DEA模型更精准有效的测度高等教育效率。张海英等人（2013）[11]首先利用因子分析、DEA方法分别测度了我国31个省市的高等教育实力、高等教育效率，然后通过构建二维综合评价矩阵总体评价了我国的区域高等教育水平。
3.是将DEA模型与其他的一些统计方法相结合研究高等教育效率及其相关问题。李元静等（2014）[4]在运用DEA方法及曼奎斯特（TFP）指数测算我国31省市高等教育资源配置效率的基础上，认为区域间的配置效率存在不平衡情况，进一步分析高等教育资源配置的空间效应，采用探索性空间数据分析（ESDA）技术对效率的空间相关性进行了分析并利用空间滞后模型（SLM）进行了实证研究；任毅等人（2017）[3]首先应用DEA方法对重庆市2015年15所高等院校的投入产出效率及配置效率进行了评价分析，并进一步结合灰色综合关联度方法，深入分析影响重庆市高等教育效率的影响因素。
高等教育系统是一个多输入-多输出的复杂系统，近年来诸多基于传统DEA模型在高等教育效率测度方面取得了较多研究成果。较典型的是许长青（2012）[10]应用DEA方法对我国1996-2008年高等教育的投入-产出效率进行了有效性评价，认为提高技术效益是提高我国高等教育规模效益的关键；王巍等人（2013）[11]运用DEA模型测算了黑龙江省2009年9所高等院校的高等教育的投入产出规模效率，认为规模效率越接近于1时为较合适的办学规模。传统DEA模型在研究与高等教育资源利用效率有关的问题时还存在一些缺陷和不足，随着DEA方法理论的推广与改进，诸多结合高等教育的特点，运用拓展的DEA方法测度高等教育资源效率。主要有以下几个方面：
1.将DEA模型与曼奎斯特（Malmquist）指数分解方法相结合来测度高等教育全要素生产率的动态性变化。张宏（2015）[8]、叶前林等人（2018）[2]在研究高等教育效率时，均首先应用DEA模型评价了我国高等教育的投入产出效率，然后进一步结合Tobit 回归模型分析模型探究对高等教育效率产生影响的因素。
试验采用同田随机区组排列设计，设6个处理，即可降解地膜全膜栽培（处理A）、旱地垄作秸秆覆盖栽培（处理B）、黑色全膜大垄面穴播（处理C）、膜上覆土栽培（处理D）、黑色全膜双垄垄侧种植（处理E）、露地种植（对照）。3次重复，小区面积40 m2（5 m×8 m），共 720 m2，周围设 2 m 以上保护行。采用人工铺膜方式及挖穴点播。
5.是拓展与改进DEA模型，将动态DEA模型、双属性DEA模型、粗糙DEA、多阶段DEA模型、超效率DEA模型、网络DEA模型、粗糙DEA等应用于高等教育效率测度领域。王兴芬等人（2004）[12]利用DEA时间窗口分析的思想，改进了传统DEA测评方法，运用动态DEA模型对黑龙江省1999-2002年10所高校的科研管理效果进行了评价，实证表明此方法能较好的测度科研实力的动态性变化；薛浩（2015）[13]首先利用三阶段DEA方法，在考虑环境变量因素的情况下，测度了江苏省2009-2013年具有博士点的16所高校的办学效益，并进一步结合Malmquist指数动态分析了全要素生产量的变化趋势；李倩（2015）[14]运用超效率DEA模型评价了我国1997-2012年16个年份扩招前后高等教育的投入产出效率，实证结果表明我国高等教育在扩招后投入产出效率仍基本保持优秀水平；刘静玉等人（2017）[7]运用超效率DEA模型，基于我国31个省市1995年和2013年高等教育的投入产出数据，定量评价了各省市的高等教育效率，同时使用Arcgis来分析各省高等教育运行效率的空间差异，对各省市的时空差异进行了比较分析；李静等人（2015）[15]在使用网络DEA方法的基础上，结合Malmquist指数的分解方法，测算了新疆1991-2012年的高等教育系统和区域经济系统的全要素生产率变动，并对二者进行了耦合分析。
五 结论
目前为止，有关教育效率测度的文献数量众多，人们使用不同方法对教育效率进行了测度，并提出改善教育效率的途径。在对高等教育资源利用效率测度的研究发展进程中，国内外深入探讨了多种评价方法，参数与非参数方法应用广泛，但由于高等教育系统十分复杂，输入与输出的关系很难量化测度，参数方法具有很强的局限性，非参数方法由于具有不必事先预定函数形式、无需统一指标量纲等特点，在测度高等教育效率方面具有一定的优势。非参数方法中，数据包络分析方法（DEA）是目前被诸多广泛应用的一种评价方法。
参考文献
[1] 王巍, 王志浩, 刘宇新. 高等教育投入产出的DEA规模效率研究[J]. 中国管理科学, 2013(S2):726-730.
[2] 叶前林, 岳中心, 何育林. “双一流”建设下我国高等教育资源配置效率研究[J]. 黑龙江高教研究, 2018.
[3] 任毅, 高聪聪. 基于DEA模型的重庆市高等教育投入与产出效率分析[J]. 经济研究参考, 2017(61).
[4] 李元静,王成璋.资源配置效率的比较分析——以我国区域高等教育资源为例[J].软科学,2014,28(10):22-26.
[5] 傅毓维,邵争艳.基于DEA的区域高等教育资源配置效率评价[J].科技进步与对策,2006(07):191-193.
[6] 侯强. 基于超效率DEA模型的区域高等教育投入产出效率研究[J]. 经营与管理, 2017(1):145-147.
[7] 刘静玉,谢志祥,李强,等.基于超效率DEA模型的我国高等教育效率省际时空差异研究[J].河南大学学报(自然科学版),2017,47(01):40-47.
[8] 张宏.提升区域高等教育投入产出效率的对策研究——基于DEA方法和TOBIT模型分析[J].教育评论,2015(10):80-83.
[9] 胡咏梅, 梁文艳. 高校合并前后科研生产率动态变化的Malmquist指数分析[J]. 清华大学教育研究, 2007(1).
[10] 许长青. 高等教育办学效益与成本控制:基于1996～2008年的DEA实证分析[J]. 黑龙江高教研究, 2012, 30(8).
[11] 张海英,周志刚,刘星.我国区域高等教育水平的综合评价[J].统计与决策,2013(01):66-69.
[12] 王兴芬, 吴涛, 吕绘 . 利用统计数据评价高校科研管理的定量方法研究[J]. 研究与发展管理, 2004, 16(5):107-112.
[13] 薛浩. 高校教育投入与办学效益——基于三阶段DEA和Malmquist指数分析[J]. 南通大学学报(社会科学版),2015(1):115-121.
[14] 李倩. 基于超效率DEA模型的高等教育效率评价[J]. 黑龙江高教研究, 2015, 36(9):153-156.
[15] 李静, 谢树青. 基于网络DEA模型的新疆高等教育系统与区域经济发展的耦合分析[J]. 新疆社会科学, 2015(3):132-138.
本文引用格式： 高艳平，等.高等教育投入产出效率测度综述研究——基于CNKI中文文献视角[J]. 教育现代化,2019,6(71):196-198.
DOI： 10.16541/j.cnki.2095-8420.2019.71.065
基金项目： 本论文系山西省教育科学“十三五规划”2017年度规划项目“构建服务山西区域经济社会发展要求的高等教育人才培养体系研究”（项目编号GH-17034）和山西财经大学教育教改项目“大数据下基于CTT理论的试题库建设研究”（项目编号2018209）的阶段性研究成果。
作者简介： 高艳平，女，山西吕梁人，山西财经大学统计学院讲师、博士，研究方向：经济统计分析；康佳明，女，山西财经大学统计学院硕士生，研究方向：经济统计分析。
标签：高等教育论文; 投入产出论文; CNKI论文; 山西财经大学统计学院论文;