黃維，易世超，陳靜

中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼的效率評估

黃維，易世超，陳靜

（長沙理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖南長沙410004）

補(bǔ)貼在學(xué)生貸款政策中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文利用DEA模型對2005-2011年中國學(xué)生貸款的補(bǔ)貼效率進(jìn)行了定量評估。在考察期間，中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼的綜合效率體現(xiàn)出良好的水平。但是，各省之間的規(guī)模效率和純技術(shù)效率存在著較大差距，制約了學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率的整體提高，需要進(jìn)行相應(yīng)的政策優(yōu)化。政府必須對財(cái)政貼息的發(fā)放標(biāo)準(zhǔn)和方式進(jìn)行調(diào)整，使有限的財(cái)政資金真正用到實(shí)處。與此同時，應(yīng)加強(qiáng)學(xué)生貸款風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金的過程監(jiān)控，提高財(cái)政補(bǔ)貼的管理效率，協(xié)調(diào)好中央政府與地方政府之間的補(bǔ)貼權(quán)責(zé)。

學(xué)生貸款；補(bǔ)貼；效率評估

一、問題的提出

學(xué)生貸款的市場失靈是世界性的普遍現(xiàn)象，其主要表現(xiàn)就是“獲貸難”與“回收難”這兩大問題?！凹幢闶菍W(xué)生貸款發(fā)展較為完善的國家，也不同程度地受到這兩個問題的困擾?！盵1]財(cái)政補(bǔ)貼是政府干預(yù)學(xué)生貸款市場失靈的最主要政策工具。世界學(xué)生貸款50多年的發(fā)展實(shí)踐表明：財(cái)政補(bǔ)貼是在促進(jìn)銀行發(fā)放學(xué)生貸款、保障高等教育入學(xué)機(jī)會和規(guī)模擴(kuò)張方面發(fā)揮著不可替代作用的關(guān)鍵角色。為應(yīng)對高等教育規(guī)模急劇擴(kuò)張所帶來的貧困生資助問題，中國政府1999年開始推行學(xué)生貸款，并投入巨額補(bǔ)貼進(jìn)行積極推動。2004年，隨著國家開發(fā)銀行的介入，學(xué)生貸款與財(cái)政補(bǔ)貼迅速增長。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2007-2011年中國政府對學(xué)生貸款進(jìn)行的各種補(bǔ)貼高達(dá)96.14億元①。這些補(bǔ)貼資金由中央財(cái)政和地方財(cái)政按學(xué)校隸屬關(guān)系進(jìn)行分擔(dān)，但地方財(cái)政分擔(dān)的比例在各區(qū)域存在明顯差異。在財(cái)政補(bǔ)貼的支持下，銀行經(jīng)營學(xué)生貸款的意愿顯著增強(qiáng)。2012年，中國銀行對高校263.45萬大學(xué)生發(fā)放貸款，金額達(dá)149.03億元[2]，為中國高等教育大眾化做出巨大貢獻(xiàn)。

然而，這些補(bǔ)貼措施往往是著眼于刺激銀行發(fā)放貸款的“應(yīng)急”措施，缺少相應(yīng)的效率評估。事實(shí)上，社會各界對學(xué)生貸款補(bǔ)貼政策的實(shí)施效果存在很大爭議。一些研究認(rèn)為，學(xué)生貸款補(bǔ)貼的利用效率低下。Ziderman等人（2006）計(jì)算過20世紀(jì)90年代初20多個學(xué)生貸款項(xiàng)目中的利息補(bǔ)貼，指出不同貸款項(xiàng)目“補(bǔ)貼”的數(shù)額存在巨大差異。例如，巴巴多斯是13%，巴西的一個學(xué)生貸款項(xiàng)目的補(bǔ)貼則超過90%[3]。同時發(fā)現(xiàn)，如果向?qū)W生以遠(yuǎn)低于市場利率的廉價信貸提供大量補(bǔ)貼，在泰國、埃塞俄比亞等國并不成功，大量補(bǔ)貼使得銀行產(chǎn)生機(jī)會主義和道德風(fēng)險(xiǎn)。Chapman（2013）對越南學(xué)生貸款的研究也再度證明這一點(diǎn)[4]。前述研究側(cè)重于政府對學(xué)生貸款補(bǔ)貼程度的國際比較，將所有的學(xué)生貸款運(yùn)行成本都視為“補(bǔ)貼”，以考察學(xué)生貸款的成本回收率與財(cái)務(wù)可持續(xù)性，缺乏財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)上的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。而另一些研究則肯定了學(xué)生貸款補(bǔ)貼的積極作用。黃維、沈紅（2010）對中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼政策的演化進(jìn)行分析，全面梳理了中國不同學(xué)生貸款補(bǔ)貼方式的政策效應(yīng)[5]。季俊杰（2012）分析了中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼體系的演變和教育資助效應(yīng)。他認(rèn)為，中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼擴(kuò)大了資助面，減輕了學(xué)生還貸負(fù)擔(dān)，有效緩解“獲貸難”和“回收難”問題，要擴(kuò)大學(xué)生貸款補(bǔ)貼的規(guī)模[1]。Hva Shen＆Adrian Ziderman （2009）、沈華和張廣斌（2013）則通過對中國學(xué)生貸款政策的梳理，探尋影響畢業(yè)生債務(wù)負(fù)擔(dān)的主要政策因素。他們在計(jì)量了不同時期學(xué)生貸款債務(wù)負(fù)擔(dān)后，間接論證了財(cái)政補(bǔ)貼在降低學(xué)生貸款債務(wù)負(fù)擔(dān)方面的重要性[6-7]。但這些研究以定性分析為主，并未對中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率進(jìn)行精確評估。中國目前學(xué)生貸款補(bǔ)貼的效率到底如何？應(yīng)當(dāng)怎樣進(jìn)行補(bǔ)貼政策的優(yōu)化？分析和回答上述問題不僅有利于提高財(cái)政資金使用效率，而且對政府部門制定和出臺其他補(bǔ)貼政策也具有重要參考價值。

二、研究方法與分析框架

（一）DEA方法說明

根據(jù)系統(tǒng)原理，學(xué)生貸款補(bǔ)貼可被視為一個具有多投入和多產(chǎn)出的系統(tǒng)，這種多投入、多產(chǎn)出系統(tǒng)的效率評估具有復(fù)雜性。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型求解，進(jìn)行同類型決策單元相對效率評價的系統(tǒng)分析方法[8]。該方法不需要評估指標(biāo)量綱的歸一化，在多輸入、多輸出部門的效率評估中具有顯著優(yōu)勢。因此，本文利用DEA模型進(jìn)行學(xué)生貸款補(bǔ)貼的相對效率評估是較為合適的。

Charmes和Cooper兩人在1978年提出DEA模型的CCR模型，該模型在假定規(guī)模報(bào)酬不變的基礎(chǔ)上，利用線性規(guī)劃方法計(jì)算出相同類型決策單元的綜合效率，據(jù)此評價每一決策單元的相對效率。Banker等人則將CCR模型發(fā)展為BCC模型，也就是將綜合效率分解為規(guī)模效率與純技術(shù)效率的乘積，評價的準(zhǔn)確性進(jìn)一步得到提高，見公式（1）。

（二）界定學(xué)生貸款補(bǔ)貼的綜合效率、規(guī)模效率與純技術(shù)效率

根據(jù)DEA模型的原理，為了確保效率評估的精確性，本文采用BCC模型，并將學(xué)生貸款補(bǔ)貼的綜合效率界定為：在補(bǔ)貼規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)不變的條件下，各省開辦學(xué)生貸款的高校數(shù)占全日制普通高校數(shù)的比例、全日制在校本專科生獲得學(xué)生貸款的人數(shù)以及每年度學(xué)生貸款審批金額這三項(xiàng)指標(biāo)與理論最優(yōu)值的比值。當(dāng)綜合效率值等于1時，財(cái)政補(bǔ)貼對刺激銀行發(fā)放學(xué)生貸款的功能處于最優(yōu)的效率水平，補(bǔ)貼效果也是最優(yōu)的。

規(guī)模效率指學(xué)生貸款補(bǔ)貼的規(guī)模與資助面增加的匹配程度。當(dāng)規(guī)模效率值等于1時，補(bǔ)貼資金規(guī)模處于規(guī)模收益不變的最適宜狀態(tài)，規(guī)模上是有效的；當(dāng)規(guī)模效率值小于1時，表明在既定技術(shù)水平上補(bǔ)貼規(guī)模不合理，存在著規(guī)模遞增或遞減的可能，不能達(dá)到最優(yōu)規(guī)模。純技術(shù)效率是受學(xué)生貸款管理、政策等方面因素影響的生產(chǎn)效率。當(dāng)純技術(shù)效率值等于1時，學(xué)生貸款補(bǔ)貼的資金使用是有效率的，能達(dá)到技術(shù)上的最優(yōu)水平。

三、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

根據(jù)DEA模型的基本要求，本文選擇每年學(xué)生貸款的補(bǔ)貼金額與全日制本?？圃谛W(xué)生人數(shù)作為兩個投入指標(biāo)，選擇各省已開辦學(xué)生貸款的學(xué)校數(shù)占普通全日制高校數(shù)比例、全日制在校生申請到貸款的人數(shù)以及每年學(xué)生貸款的審批金額作為三個產(chǎn)出指標(biāo)，進(jìn)行學(xué)生貸款補(bǔ)貼的效率評估，如圖1所示。

圖1　評價學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率的指標(biāo)體系

本文以全國31個省（市、自治區(qū)）的學(xué)生貸款補(bǔ)貼為研究對象，收集、匯總這些省（市、自治區(qū)）2005-2011年上述各指標(biāo)數(shù)據(jù)，以每一個省作為一個決策單元。所有投入、產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)分別來源于《中國教育統(tǒng)計(jì)年鑒》以及教育部、全國和各省高校學(xué)生資助中心的網(wǎng)站。其中，每年學(xué)生貸款的補(bǔ)貼資金包括財(cái)政貼息、風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金以及代償?shù)热N方式。

四、研究結(jié)果

（一）綜合效率分析

將決策單元的投入、產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DEAP 2.1軟件，并運(yùn)用CCR模型進(jìn)行運(yùn)算，即可得到中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼的綜合效率，見表1。在綜合效率為1的決策單元（省、市、自治區(qū)），學(xué)生貸款補(bǔ)貼的各項(xiàng)支出都得到充分利用，不存在效率損失的情形，可以視為其他省區(qū)的“標(biāo)桿”；在綜合效率小于1的決策單元，學(xué)生貸款補(bǔ)貼的各項(xiàng)支出在整體上存在運(yùn)用無效的情形。

從總體上看，全國31個省（市、自治區(qū)）2005-2011年綜合效率的平均值是0.759，最低值是0.366（2005年寧夏回族自治區(qū)）。這表明，在投入一定的情況下，學(xué)生貸款補(bǔ)貼的實(shí)際產(chǎn)出與最優(yōu)產(chǎn)出的差距較大，具體表現(xiàn)為：

第一類：綜合效率值為1。從表1中可以看出，青海、吉林、浙江、西藏在考察期間每一年的DEA都為有效。天津、山東、重慶、甘肅在部分年份的DEA有效。2005-2011年，共計(jì)33個決策單元的綜合效率值等于1，這反映出這些被評價的決策單元在投入產(chǎn)出上的相對最優(yōu)性。因此，這些決策單元的學(xué)生貸款補(bǔ)貼投入與產(chǎn)出在技術(shù)上有效，在規(guī)模收益上也處于最優(yōu)。

第二類：綜合效率在0.6-1之間。2005-2011年，中國大部分省份的綜合效率值都在此區(qū)間。共有140個決策單元的綜合效率值大于0.6且非DEA有效。然而，到底是技術(shù)上的資源配置不當(dāng)還是補(bǔ)貼規(guī)模過大或過小導(dǎo)致了非DEA有效，還無法根據(jù)綜合效率進(jìn)行判別。

第三類：綜合效率值在0.6以下。天津、福建、遼寧、四川、陜西、黑龍江、湖南、江西、新疆、寧夏都有部分年份的綜合效率值遠(yuǎn)低于全國平均水平，共有37個決策單元的綜合效率低于0.6。這說明，在投入一定的情況下，這些地方學(xué)生貸款補(bǔ)貼的效果相對不理想。

表1　2005-2011年中國各省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼的綜合效率

（二）規(guī)模效率和純技術(shù)效率分析

學(xué)生貸款補(bǔ)貼的綜合效率沒有考慮不同決策單元學(xué)生貸款補(bǔ)貼支出的規(guī)模和規(guī)模報(bào)酬都存在差異的情形。而事實(shí)上，2005-2011年每個省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼的規(guī)模和規(guī)模收益有顯著的差異。也就是說，綜合效率較高，原因可能是補(bǔ)貼資金配置的結(jié)構(gòu)合理、運(yùn)用效率高，也可能是補(bǔ)貼的規(guī)模適當(dāng)；反之，綜合效率較低，原因可能是補(bǔ)貼資金配置的結(jié)構(gòu)不合理，也可能是補(bǔ)貼規(guī)模不足，還有可能是補(bǔ)貼規(guī)模過度、財(cái)政支出的邊際收益已經(jīng)降到零。為了克服綜合效率的局限，本文還對規(guī)模效率和純技術(shù)效率進(jìn)行了評估，見表2。

表22011　年中國31個省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率值

如表2所示，2011年，全部省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼的規(guī)模效率平均值達(dá)到0.916。浙江、西藏、吉林和青海的規(guī)模效率是DEA有效，說明這些省份的學(xué)生貸款補(bǔ)貼投入規(guī)模合理，處于規(guī)模收益不變的最優(yōu)狀態(tài)。上海、江蘇、貴州、云南、廣東、河南、湖北、廣西、甘肅和新疆10個省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼規(guī)模效率值低于0.9。除新疆外，其他9個省份都處于規(guī)模報(bào)酬遞減的狀態(tài)。這些省份需要減少學(xué)生貸款的補(bǔ)貼，以消除投入冗余。其余17個省份的規(guī)模效率都達(dá)到或超過了0.916的平均值。以上數(shù)據(jù)說明，現(xiàn)階段中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼的規(guī)模效率已經(jīng)較為接近DEA有效狀態(tài)，但省際存在一定差距，需要加以改進(jìn)和完善。

2011年，全部省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼的純技術(shù)效率值為0.811。上海、浙江、湖北、貴州、山東、吉林、河南、西藏和青海共9個省份的純技術(shù)效率處于DEA有效狀態(tài)，說明這些省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼的結(jié)構(gòu)配置和管理過程較為合理，處于相對最優(yōu)的狀態(tài)。其余22個省份中，遼寧、四川、福建、湖南以及陜西的純技術(shù)效率值均低于0.6，相對其他省區(qū)而言較低。因此，總體而言，現(xiàn)階段中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼的純技術(shù)效率在各省份之間呈現(xiàn)出參差不齊的狀況，部分省份進(jìn)一步優(yōu)化的任務(wù)相對艱巨。

（三）學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率的分組

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，依據(jù)純技術(shù)效率和規(guī)模效率是否分別達(dá)到全國平均值的兩個維度，可以將31個決策單元劃分為四組，如圖2所示。第I組表示純技術(shù)效率與規(guī)模效率都達(dá)標(biāo)；第II組表示純技術(shù)效率達(dá)標(biāo)，但規(guī)模效率未達(dá)標(biāo)；第III組表示純技術(shù)效率未達(dá)標(biāo)，規(guī)模效率達(dá)標(biāo)；第IV組表示純技術(shù)效率和規(guī)模效率都未達(dá)標(biāo)。

圖2　中國31個?。ㄊ?、自治區(qū)）學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率評價分組結(jié)果

通過分組，可以更直觀地觀察到中國31個省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率的相對水平。第一組的8個省份在兩個維度上都達(dá)到或超過了全國平均水平，DEA總體有效。第二組的9個省份和第三組的13個省份都有一個維度未達(dá)到全國平均水平，表明它們需要從不同的方面有側(cè)重地采取措施以提高學(xué)生貸款補(bǔ)貼的效率。第四組只有新疆維吾爾自治區(qū)，其DEA處于非有效狀態(tài)，且規(guī)模報(bào)酬處于遞增的區(qū)間，因而亟須在加大貸款補(bǔ)貼投入規(guī)模的前提下優(yōu)化管理過程，以提高效率水平。

五、結(jié)論與建議

中國31個省份學(xué)生貸款的補(bǔ)貼效率受到多方面因素的影響。通過上述運(yùn)用DEA模型的分析，可以得出如下結(jié)論：

第一，2005-2011年間，從總體來看，中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼的效率達(dá)到了良好的水平。這一點(diǎn)可以從這七年間中國學(xué)生貸款的綜合效率平均值0.759中反映出來。這表明，中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼在擴(kuò)大貸款資助面、刺激金融機(jī)構(gòu)放貸方面發(fā)揮了較好的作用，促進(jìn)了學(xué)生貸款市場的平穩(wěn)、健康發(fā)展。

第二，平均來看，中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼的規(guī)模效率水平（平均值0.916）高于純技術(shù)效率水平（平均值0.811）。這一點(diǎn)反映出在既定投入規(guī)模的基礎(chǔ)上，中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼獲得了相對較優(yōu)的產(chǎn)出效應(yīng)，但在資金配置、過程管理等純技術(shù)效率方面還不夠成熟與高效。

第三，各省份之間效率水平參差不齊。從上述分析可以看出，中國31個省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率的水平并不均衡，并且表現(xiàn)出一個很明顯的特征，即效率水平并未呈現(xiàn)出明顯的東、中、西部差異。原因可能有兩方面。一方面，中國高校大多集中在東部沿海和中部經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、管理相對完善；而中西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)雖然經(jīng)濟(jì)實(shí)力較弱、管理相對落后，但高校數(shù)量也較少。所以從整體上看，并未出現(xiàn)東、中、西部地區(qū)之間的顯著差異。

結(jié)合以上對各省份學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率的分析，我們認(rèn)為，完善中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼政策，可采取如下措施：

首先，推動學(xué)生貸款財(cái)政貼息由“刺激放貸＋全面普惠型”向“激勵償還＋有限覆蓋型”轉(zhuǎn)變。在現(xiàn)行三種補(bǔ)貼方式中，財(cái)政貼息占學(xué)生貸款補(bǔ)貼的比例最高。僅2012年一年，全國財(cái)政核定安排貼息就達(dá)19.59億元[2]。然而，目前中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼并沒有合理的確定標(biāo)準(zhǔn)，主要根據(jù)學(xué)生貸款發(fā)放量和財(cái)政支付能力而不是根據(jù)補(bǔ)貼效率和償還情況來確定預(yù)算，實(shí)際上已經(jīng)變成一種不與效率、償還掛鉤的全面普惠型純固定補(bǔ)貼。對學(xué)生而言，只要獲得學(xué)生貸款，就能獲得相應(yīng)的貼息，補(bǔ)貼的激勵效果不斷下降。因此，中國必須對財(cái)政貼息的發(fā)放標(biāo)準(zhǔn)和方式進(jìn)行調(diào)整，使得有限的財(cái)政貼息資金能真正用到對此特別需要的群體身上。學(xué)生在讀期間，財(cái)政貼息應(yīng)該跟學(xué)生的學(xué)業(yè)表現(xiàn)掛鉤，根據(jù)學(xué)業(yè)表現(xiàn)的不同提供不同比例的貼息，以激勵學(xué)生努力學(xué)習(xí)。特別是對于申請了學(xué)生貸款而學(xué)業(yè)表現(xiàn)較差的學(xué)生，可以停止對其貼息。

其次，加強(qiáng)學(xué)生貸款風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金的過程監(jiān)控，提高財(cái)政補(bǔ)貼的管理效率。分析發(fā)現(xiàn)，中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼在管理方面的效率較低，風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金制度設(shè)計(jì)不合理是一個重要原因。中國應(yīng)該以風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償制度為核心，將政府、銀行和高校這三個學(xué)生貸款補(bǔ)貼的利益相關(guān)方緊密聯(lián)系起來，促使其加強(qiáng)貸款過程的管理，從科學(xué)、嚴(yán)密的管理中提高補(bǔ)貼的純技術(shù)效率。補(bǔ)貼政策的關(guān)鍵是將風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金與實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)水平聯(lián)系起來。為了提高銀行和高校管理貸款的積極性，政府除了補(bǔ)貼一部分風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金給銀行外，對于違約率控制得較好的銀行和高校，可以給予適度的風(fēng)險(xiǎn)管理獎勵。

最后，因地制宜，協(xié)調(diào)好中央政府與地方政府的補(bǔ)貼權(quán)責(zé)。分析表明，全國各省份的學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率水平差異很大。除了上述的東、中、西部地區(qū)間差異不明顯外，還有一個特點(diǎn)是經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省的補(bǔ)貼效率水平不一定就高于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份的效率水平。這說明，不論是從投入的規(guī)模還是從管理方面來說，各個省份都應(yīng)該根據(jù)各自不同的實(shí)際情況采取不同的措施。這就要求改變目前全國補(bǔ)貼政策統(tǒng)一規(guī)定的現(xiàn)狀，給予地方政府更多靈活制定補(bǔ)貼政策的權(quán)利。當(dāng)然，這種靈活性一定還是要在全國大政策的框架體系內(nèi)去實(shí)現(xiàn)。同時，隨著近年來學(xué)生貸款發(fā)放量的逐年增加，地方政府尤其是中西部地區(qū)的省級和市級財(cái)政所面臨的財(cái)政補(bǔ)貼壓力日漸加大，部分省份已表示難以承受[9]。因此，中央政府還是應(yīng)該肩負(fù)起自身的責(zé)任，通過政策傾斜、轉(zhuǎn)移支付等方式照顧經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)或補(bǔ)貼效率很低的地區(qū)，從而在整體上實(shí)現(xiàn)全國學(xué)生貸款較均衡發(fā)展的局面。只有協(xié)調(diào)好中央與地方政府的關(guān)系，才能促進(jìn)學(xué)生貸款補(bǔ)貼有效、公平地持續(xù)發(fā)展下去。

注釋

①我國財(cái)政補(bǔ)貼的主要方式包括代償、財(cái)政貼息和風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金。該數(shù)據(jù)根據(jù)教育部發(fā)布的《中國學(xué)生資助發(fā)展報(bào)告（2007-2011 年）》測算出。根據(jù)這份報(bào)告，2007-2011年全國共發(fā)放學(xué)生貸款488.62億元，發(fā)生代償26.26億元。同期5年以上金融機(jī)構(gòu)貸款利率是6.8%。按照學(xué)生貸款的政策規(guī)定，財(cái)政需要為學(xué)生貸款貼息33.23億元。風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金由招投標(biāo)確定，不超過15%，財(cái)政需要承擔(dān)一半。因此，財(cái)政需要提供最大風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金為36.65（488.62×15%×50%）。將三項(xiàng)相加，即可得出我國學(xué)生貸款的補(bǔ)貼規(guī)模為96.14億元。

[1]季俊杰. 中國學(xué)生貸款補(bǔ)貼體系的演變與發(fā)展趨勢[J]. 云南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版）， 2012 （1）：105-110.

[2]全國學(xué)生資助管理中心. 2012年中國學(xué)生資助發(fā)展報(bào)告[EB/OL]. （2013-11-20）[2014-01-05]. http：//www.xszz.ce-e.edu.cn/gongzuodongtai/ zhongyang/2013-11-20/1873.html.

[3]沈華， 沈紅. 學(xué)生貸款的償還[M]. 北京： 高等教育出版社， 2008.

[4]CHAPMAN B， LIU A Y C. Repayment burdens of student loans for Vietnamese higher education[J]. Economics of Education Review， 2013 （37）： 298-308.

[5]黃維， 沈紅. 我國學(xué)生貸款補(bǔ)貼政策的演變與改革路徑[J]. 國家教育行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2010（3）： 58-63.

[6]SHEN H， ZIDERMAN A. Student loans repayment and recovery：International comparisons[J]. Higher Education， 2009（3）： 315-333.

[7]沈華， 張廣斌. 中國學(xué)生貸款債務(wù)負(fù)擔(dān)演變及差異分析[J].湖北大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版）， 2013（1）： 123-128.

[8]馬占新. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型與方法[M]. 北京： 科學(xué)出版社， 2010.

[9]孫濤. 國家助學(xué)貸款的政府財(cái)政干預(yù)[J]. 江蘇高教， 2011（3）：45-48.

Efficiency Assessment of Student Loan Subsidies in China

HUANG Wei，YI Shi-chao，CHEN Jin
（School of Economics and Management，Changsha University of Science and Technology，Changsha 410004，Hunan，China）

The paper employs DEA model to evalvate the efficiency of stvdent loan svbsidies between 2005 and 2011 in China.In general，the comprehensive efficiency of stvdent loan svbsidies reached a good level dvring the investigation.However，there was a relatively wide disparity in pvre technical efficiency and scale efficiency of stvdent loan svbsidies between provinces.To enhance the efficiency of stvdent loan svbsidies，it is imperative to fvrther improve the finance discovnt policy，strengthen the svpervision on loaning procedvre，and share responsibilities between central and local governments.

Stvdent Loan；Svbsidy；Efficiency Assessment

2014-09-12

2011年湖南省教育廳優(yōu)秀青年項(xiàng)目“基于前景理論的學(xué)生貸款補(bǔ)貼政策研究”（11B003）；湖南省教育經(jīng)濟(jì)與財(cái)政研究基地2013年度招標(biāo)課題（13JCJA1）；長沙理工大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“學(xué)生貸款對我國大學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)的影響”。

黃維，1974年生，男，回族，湖南漢壽人，博士，長沙理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，主要從事學(xué)生貸款與教育經(jīng)濟(jì)學(xué)研究；易世超，1987年生，男，漢族，湖南長沙人，長沙理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，從事學(xué)生貸款與高等教育財(cái)政研究；陳靜，1987年生，女，漢族，湖南邵陽人，長沙理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，從事學(xué)生貸款補(bǔ)貼效率評估研究。