張華,盧建華
(1.華僑大學(xué) 黨委組織部,福建 泉州 362021;2.華僑大學(xué) 社會(huì)科學(xué)研究處,福建 泉州 362021)
高等教育是在完成中等教育基礎(chǔ)上進(jìn)行的專業(yè)教育,是培養(yǎng)高級(jí)專門人才的社會(huì)活動(dòng)。高等教育處于整個(gè)國(guó)民教育體系的頂端,主要承擔(dān)培養(yǎng)專門人才、從事科學(xué)研究和服務(wù)社會(huì)發(fā)展的重任。黨的十八大提出推動(dòng)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展[1],就是要不斷提升高等教育的質(zhì)量,形成高等教育良性競(jìng)爭(zhēng)軟實(shí)力,從而為穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)的宏偉目標(biāo)服務(wù)。
福建地處我國(guó)東南沿海,作為海上絲綢之路的起點(diǎn)省份和對(duì)接臺(tái)灣完成祖國(guó)統(tǒng)一大業(yè)的前沿省份,在國(guó)家戰(zhàn)略中處于重要位置。長(zhǎng)期以來,由于特定的歷史、地理和政策原因,福建在我國(guó)沿海省份中的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度一直靠后,高等教育投入嚴(yán)重不足,高等教育的水平無法滿足企業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的要求。因此,科學(xué)測(cè)度福建高等教育水平,深入系統(tǒng)地研究福建高等教育的影響因素,對(duì)福建建設(shè)21世紀(jì)海上絲綢之路核心區(qū)具有戰(zhàn)略意義。
由于高等教育系統(tǒng)的開放性和復(fù)雜性,影響高等教育水平的因素相當(dāng)多元,研究者無法確定應(yīng)該將哪些因素作為解釋變量,這已經(jīng)被“模型不確定性及影響因素多樣性”的相關(guān)研究所證實(shí)[2]。因此,在傳統(tǒng)的分析框架內(nèi)很難對(duì)各個(gè)解釋變量的作用達(dá)成一致見解。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要原因就是沒有考慮模型的不確定性。因此,這種人為事先設(shè)定模型及變量的研究方法可能存在系統(tǒng)性偏差。
BMA方法對(duì)包含不同解釋變量的所有可能模型根據(jù)一切先驗(yàn)信息賦予其相應(yīng)的先驗(yàn)概率,在貝葉斯分析的框架內(nèi)計(jì)算出所有潛在解釋變量的后驗(yàn)包含概率(PIP),并以此作為解釋變量相對(duì)重要性的排序依據(jù),而且還可以計(jì)算出與各個(gè)解釋變量相對(duì)應(yīng)的系數(shù)的后驗(yàn)均值(PM)、后驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差(PSD)和符號(hào)確定率(Robustness)等反映變量確定性和穩(wěn)健性的指標(biāo)。
如果列出的解釋變量共有K個(gè),由于解釋變量的任何一種組合均可以構(gòu)成一個(gè)模型,因此可能組合而成的模型共有2K個(gè)。下面給出線性BMA方法中后驗(yàn)包含概率、后驗(yàn)均值及后驗(yàn)方差的計(jì)算公式[3]。
如果列出的解釋變量共有K個(gè),由于解釋變量的任何一種組合均可以構(gòu)成一個(gè)模型,因此可能組合而成的模型共有2K個(gè)。下面給出線性BMA方法中后驗(yàn)包含概率、后驗(yàn)均值及后驗(yàn)方差的計(jì)算公式[3]。
令Mj表示第j個(gè)模型,P(Mj)表示模型Mj的先驗(yàn)概率,則模型Mj的后驗(yàn)概率如下:
上式中y為被解釋變量,X為由所有潛在解釋變量組成的矩陣,Xi為模型Mi中包含的解釋變量矩陣。根據(jù)P(Mj|y,X)計(jì)算各個(gè)解釋變量對(duì)應(yīng)回歸系數(shù)的后驗(yàn)包含概率、后驗(yàn)均值和后驗(yàn)方差如下:
教育經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為,高等教育也是一種投入產(chǎn)出行為,投入主體包括政府、高校和學(xué)生個(gè)人。高等教育投入包括高等教育人力投入、高等教育設(shè)施投入和高等教育經(jīng)費(fèi)投入。高等教育的產(chǎn)出則通常包括人才培養(yǎng)、科學(xué)研究和社會(huì)服務(wù)三方面的產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量及其集成。由于高等教育水平測(cè)量與現(xiàn)有國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系無法完全兼容,研究者經(jīng)常選取不同的指標(biāo)來衡量高等教育水平。具體來說,當(dāng)下的實(shí)證研究大都使用高等教育人才培養(yǎng)情況(畢業(yè)學(xué)生數(shù))、科學(xué)研究成果(論文發(fā)表數(shù)、專利數(shù)量)或者社會(huì)服務(wù)(畢業(yè)學(xué)生就業(yè)率)等指標(biāo)來衡量高等教育水平。雖然諸如畢業(yè)學(xué)生數(shù)、論文發(fā)表數(shù)和專利數(shù)量具有一定的可靠性、通用性和數(shù)據(jù)的易得性等特點(diǎn),但它們都只能測(cè)量高等教育的產(chǎn)出規(guī)模。然而高等教育投入產(chǎn)出效率更能科學(xué)和全面地反映高等教育水平[4]。DEA作為一種評(píng)價(jià)同類部門或單位間相對(duì)有效性的決策分析方法,不需要明確的生產(chǎn)函數(shù),無需統(tǒng)一指標(biāo)量綱,可以進(jìn)行多投入、多產(chǎn)出的分析,也可以進(jìn)行效率比較[5]。因此,本文采用基于投入導(dǎo)向的 DEA非參數(shù)方法,以普通高校教職工總數(shù)、普通高校固定資產(chǎn)值和普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出作為投入,以普通高校畢業(yè)生數(shù)、高校研究與發(fā)展課題數(shù)和高校專利授權(quán)數(shù)為產(chǎn)出分解得到高等教育水平[6]。
從高等教育系統(tǒng)角度出發(fā),影響高等教育水平的因素包括高等教育主體、高等教育投入和高等教育環(huán)境三類。參考大量國(guó)內(nèi)外同類文獻(xiàn)[7][8][9][10],考慮數(shù)據(jù)的可得性,本文最終確定了15個(gè)可能影響福建省高等教育水平的因素作為解釋變量,詳見表1。下面對(duì)選取的各個(gè)變量分類說明如下:
表1 福建省高等教育水平影響因素一覽表
10X10 普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù) 師生比11X11 每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù) 人口受教育程度12X12 ??埔陨蠈W(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例 就業(yè)環(huán)境13X13公共財(cái)政支出中普通高等教育的比例 政府重視程度14X14 普通高校專任教師占普通高校教職工的比例 高校重視程度 高等教育主體15X15學(xué)雜費(fèi)支出占教育經(jīng)費(fèi)比重 個(gè)人重視程度
1.高等教育投入類變量
高等教育投入包括高等教育人力投入、高等教育設(shè)施投入和高等教育經(jīng)費(fèi)投入。其中投入高等教育的人力主要包括高等教育系統(tǒng)內(nèi)所有的教職工,如專任教師、科研人員、行政人員、教輔人員以及工勤人員等。一般而言,高等教育投入的人員越多尤其是專任教師和科研人員投入的數(shù)量越多,教學(xué)科研水平越高,高等教育水平會(huì)越高。設(shè)施投入指高等教育系統(tǒng)所投入的資產(chǎn)情況,如占地面積、圖書音像資料、教學(xué)科研儀器設(shè)備等,這些往往是高等教育系統(tǒng)內(nèi)專任教師和科研人員教學(xué)科研的作用對(duì)象。試驗(yàn)設(shè)備越先進(jìn),圖書等資料數(shù)量越多,利用率越高,會(huì)助力提升高等教育水平。經(jīng)費(fèi)投入從根本上決定了人力投入和設(shè)施投入的數(shù)量和質(zhì)量。綜上所述,本文在高等教育人員投入上,選用普通高校教職工總數(shù)(X1)作為變量。在高等教育設(shè)施投入上,選用普通高校固定資產(chǎn)值(X2)作為變量。在高等教育經(jīng)費(fèi)投入上,選用普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出(X3)作為變量。
2.高等教育環(huán)境類變量
高等教育環(huán)境是高等教育所處的經(jīng)濟(jì)、政治、文化和社會(huì)環(huán)境。一般而言,一國(guó)或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大,能夠?yàn)楦叩冉逃到y(tǒng)提供的資源就越豐富,高等教育的規(guī)模擴(kuò)大和質(zhì)量提升的可能性也越大;一國(guó)或地區(qū)的可持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能力越強(qiáng),就越能保證高等教育活動(dòng)的延續(xù)性,能夠保證高等教育成果有充足的時(shí)間轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力;高校、專任教師和在校學(xué)生數(shù)量越大,高等教育成果的產(chǎn)生范圍就越廣;高校規(guī)模和師生比重決定了每位學(xué)生能夠獲取到的高等教育資源,對(duì)高等教育的人才培養(yǎng)質(zhì)量至關(guān)重要。接受高等教育的人員范圍以及高等教育畢業(yè)學(xué)生的社會(huì)就業(yè)率則能檢驗(yàn)和進(jìn)一步推動(dòng)高等教育水平提升。因此,本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值(X4)衡量福建省的經(jīng)濟(jì)規(guī)模;選取人均GDP(X5)衡量福建省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能力;選取普通高校數(shù)、普通高校專任教師數(shù)、普通高校在校學(xué)生數(shù)(X6,X7,X8)衡量福建省總體高等教育情況;選取每所高校平均在校學(xué)生數(shù)和普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)(X9,X10)分別衡量福建高校規(guī)模和受教育環(huán)境;選取每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)和??埔陨蠈W(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例(X11,X12)分別衡量福建高等教育環(huán)境和高等教育就業(yè)環(huán)境。
3. 高等教育主體類變量
高等教育主體主要指參與高等教育活動(dòng)的各類個(gè)體和組織機(jī)構(gòu),主要包括政府、高校及個(gè)人三類。政府主要是從“國(guó)家戰(zhàn)略”高度出發(fā),參與高等教育主要是為蓄積人力資本為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供充足動(dòng)力;高校是高等教育主體中的中介,扮演承上啟下角色。對(duì)上吸引政府的各類投入從而改善教學(xué)科研環(huán)境,對(duì)下通過招收學(xué)生實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)。增強(qiáng)勞動(dòng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值追求是個(gè)人參與高等教育活動(dòng)的根本目的所在。關(guān)于高等教育主體的分析大都停留在定性層面,本文從各個(gè)主體投入高等教育的資源來定量分析。結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,本文選取公共財(cái)政支出中普通高等教育的比例(X13)來反映政府對(duì)高等教育活動(dòng)的重視程度;選取普通高等學(xué)校專任教師占普通高校教職工的比例(X14)來反映高校對(duì)人才培養(yǎng)的重視程度;選取學(xué)雜費(fèi)支出占教育經(jīng)費(fèi)比重(X15)來衡量個(gè)人對(duì)高等教育的重視程度。
表1中所選15個(gè)解釋變量數(shù)據(jù)來源于《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)利技統(tǒng)計(jì)年鑒》,個(gè)別變量的數(shù)據(jù)根據(jù)年鑒資料計(jì)算獲得,選取時(shí)間范圍從1996年到2013年共計(jì)18年。
以福建省高等教育水平為被解釋變量,以表 1中15個(gè)變量為解釋變量,使用R軟件中的BMA程序包,按照后驗(yàn)包含概率的大小排序得到表 2的實(shí)證結(jié)果。根據(jù)后驗(yàn)包含概率的大小,表2中的15個(gè)解釋變量大致可以分為三組。第一組包括??埔陨蠈W(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例(X12)、每所高校平均在校學(xué)生數(shù)(X9)和每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)(X11)3個(gè)解釋變量。這3個(gè)解釋變量的后驗(yàn)包含概率均超過0.6,解釋能力最強(qiáng),符號(hào)確定率也都大于98%,穩(wěn)健性也最好。第二組包括普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)(X10)、普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出(X3)、普通高校教職工總數(shù)(X1)、普通高校數(shù)(X6)、普通高校在校學(xué)生數(shù)(X8)和普通高校專任教師數(shù)(X7)6個(gè)解釋變量。這些解釋變量的后驗(yàn)包含概率小于0.6,但都大于0.4,同時(shí)符號(hào)確定率均大于65%,說明這些解釋變量也具有較強(qiáng)的解釋能力和穩(wěn)健性。第三組包括剩余 6個(gè)變量,它們的符號(hào)確定率較高,但后驗(yàn)包含概率均小于0.4,說明解釋能力相對(duì)較弱。下面分組對(duì)各個(gè)解釋變量的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析解釋。
表2 福建省高等教育水平影響因素的BMA實(shí)證結(jié)果
高等教育 3個(gè)投入變量均未進(jìn)入解釋能力最強(qiáng)的第一組變量。普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出(X3)和普通高校教職工總數(shù)(X1)解釋能力較強(qiáng),位于第二組。普通高校固定資產(chǎn)值(X2)解釋能力較弱,位于第三組。這一結(jié)果表明,高等教育投入在現(xiàn)階段福建高等教育水平的提升中并未占據(jù)絕對(duì)重要地位,但仍然不可或缺。其中,普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出(X3)對(duì)福建省高等教育水平的影響為正,但促進(jìn)作用有限。這說明,隨著福建省經(jīng)濟(jì)發(fā)展,投入高等教育的經(jīng)費(fèi)快速增長(zhǎng),高等教育的投入已經(jīng)趨于飽和。單純經(jīng)費(fèi)的投入對(duì)福建省高等教育水平的提升作用十分有限。同時(shí),普通高校教職工總數(shù)(X1)甚至出現(xiàn)了阻礙福建省高等教育水平提升的現(xiàn)象。說明高校教職工總數(shù)的增加在高校擴(kuò)招的進(jìn)程中已經(jīng)完全飽和,除去繼續(xù)吸引高層次技術(shù)人才外,福建省應(yīng)該理性控制高校教職工總數(shù)。普通高校固定資產(chǎn)值(X2)解釋能力不強(qiáng),可能是由于高校面積和場(chǎng)館等的擴(kuò)張已經(jīng)無法顯著影響福建高等教育水平,教學(xué)和科研的軟實(shí)力更具影響力。在今后的資源投入和使用過程中,應(yīng)該在維持投入合理增長(zhǎng)的同時(shí)更加注重投入產(chǎn)出的效率。
高等教育環(huán)境類變量中??埔陨蠈W(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例(X12)、每所高校平均在校學(xué)生數(shù)(X9)和每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)(X11)3個(gè)解釋變量位于第一組;普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)(X10)、普通高校數(shù)(X6)、普通高校在校學(xué)生數(shù)(X8)和普通高校專任教師數(shù)(X7)4個(gè)解釋變量位于第二組;人均GDP(X5)和地區(qū)生產(chǎn)總值(X4)2個(gè)解釋變量位于第三組。專科以上學(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例(X12)、每所高校平均在校學(xué)生數(shù)(X9)對(duì)福建省高等教育水平的影響效應(yīng)為負(fù),說明就業(yè)市場(chǎng)中高學(xué)歷與就業(yè)能力沒有直接關(guān)系,而福建省高校規(guī)模擴(kuò)張的負(fù)面效應(yīng)開始顯現(xiàn)。每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)(X11)越多,對(duì)福建省高等教育水平的促進(jìn)作用越明顯。這主要是因?yàn)榇髮W(xué)生數(shù)占總?cè)丝诒壤礁?,潛在的培養(yǎng)人才的面越廣,成才的概率越大。普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)(X10)、普通高校數(shù)(X6)、普通高校專任教師數(shù)(X7)也對(duì)福建省高等教育水平呈現(xiàn)負(fù)面作用,說明高校數(shù)量、專任教師數(shù)量和專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)量已達(dá)到上限,不能繼續(xù)盲目擴(kuò)張。普通高校在校學(xué)生數(shù)(X8)雖影響方向?yàn)檎绊懩芰σ彩钟邢?。地區(qū)生產(chǎn)總值(X4)和人均GDP(X5)是環(huán)境類變量中解釋能力最弱的兩個(gè)變量,說明福建省高等教育水平與其經(jīng)濟(jì)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無必然關(guān)聯(lián)。
公共財(cái)政支出中普通高等教育的比例(X13)、普通高校專任教師占普通高校教職工的比例(X14)和學(xué)雜費(fèi)支出占教育經(jīng)費(fèi)比重(X15)三個(gè)解釋變量均位于解釋能力最弱的第三組。這不能完全說明福建高等教育主體的作用不重要,只是由于變量的選取和數(shù)據(jù)來源的限制導(dǎo)致無法完全體現(xiàn)。事實(shí)上,高等教育主體的資源分配方案和發(fā)展思路在很大程度上決定了高等教育水平的提升路徑。
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