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摘要：由于高等教育不同区域的教育发展水平差异较大，教育资源合理配置就成为研究热点。根据2014年31个省市的高等教育投入产出数据，运用DEA超效率非径向SBM模型，对高等教育各层面投入产出效率的测度结果表明，高等教育投入效率值呈空间集聚状态，整体呈现沿海地区效率最高，中部次之，东部、西部存在规模递减现象。据此，对区域性高等教育投入效率改进提出建议。
关键词：高等教育；DEA模型；超效率；投入效率；非径向SBM
教育是国家持续发展的支撑，提升教育投入产出效率，是提高国家持续保持创新能力的动力。因此，对教育系统特别是高等教育系统的投入产出效率进行评价，成为一个重要的研究课题。基于投入产出角度的优化，通过识别投入冗余和产出不足，对优化资源配置具有重要的支撑作用，是实现教育资源投入产出结构优化的前提。
高等教育投入产出的评价方法很多，常见的方法有计量经济学、SFA、综合评价、多元统计、数据包络分析方法。本研究选择能够体现投入产出结构，同时能够体现多元产出的DEA评价方法。
一、评价方法的选择
DEA常用的模型是CCR模型，后来又很多改进，如超效率方法、交叉效率方法。本研究选择超效率模型，同时，因投入产出的非等比性，选择非径向模型。该模型具体表述为：
二、评价指标设计与样本选择
（一）指标选择
DEA需要同时考虑投入产出指标，投入指标主要集中在人力资源、物力资源、财务资源3个方面，而产出指标则依据高校教育功能，划分为人才培养、科学研究和社会服务。依据这一约束和既有研究成果，同时考虑数据的可获得性，确定指标体系，具体如下表所示：
（二）样本选择与数据来源
以各省高等院校汇总值为研究对象，对各省教育资源配置的相对效率进行研究与分析。具体采用31个省份2014年的截面数据，总计1146所专科以上院校的分省汇总数据。资料来源于《中国统计年鉴(2015)》《2015年高等学校科技统计资料汇编》。
三、结果分析
（一）总体分析
采用SBM模型，对31个省级区域高等教育投入效率进行了测度，具体如下图所示。
从上图可看出，17个省的教育投入相对有效，黑龙江、北京、河南、广西高等教育投入产出效率较高。非DEA有效的省份有四川、天津、青海、西藏等，存在投入产出效率相对不足。通过计算可知，高等教育的投入效率均值为0.808，决策单元效率值高于均值的份额占54．8%，规模效率保持平衡。中位数为1.0174，高于平均值，效率值总体偏左分布，说明大多数地区高等教育产出良好。区域效率极差为1.2448，说明两级分化严重，地区教育投入产出效率水平呈现不平等状态。 综上所述，我国大多数省份高等教育投入产出效率方面有一定的改进空间，可通过优化投入产出结构提升相应的效率。
（二）区域差异分析
根据我国最新的东中西部和东北区域划分方法，将31个省份进行地域区分，东部与西部地区产出结果较为接近，中部地区差异明显。
东部地区有7个省份的效率值大于1，分别为北京、河北、江苏、上海、浙江、海南、黑龙江。其中，北京、江苏、上海、浙江为高等教育强省，效率值均为中上等。处于政治中心北京的效率排名居第二位，经济中心上海的科研水平发达，但产出效果与期望相比略低。东部地区大多数为沿海经济发达地区，但也有6个省份的教育效率值小于1。其中，天津、山东、广东位于教育强省，具有较强的师资力量和教育基础等先天优势，但产出相对偏低。
西部地区的有效决策单元为7个，分别是广西、贵州、云南、甘肃、内蒙古、宁夏、新疆，非有效决策单元为5个，较弱的教育投入省份几乎都集中在西部地区。在高等教育投入比例和产出结果方面与东部经济发达省份差异化程度较大，教育素质水平和生活贡献低于全国平均水平。其中，陕西省效率值小于1，但其作为教育强省，高等院校的数量和规模较大，具有较为充足的资金，投入产出比例偏弱。
中部地区的效率值大于1的有，山西、河南、湖北；小于1的有，湖南、江西、安徽。
总之，东中西部地区虽在在经济发展水平和地理环境差异较大，但总体上各区域中的有效决策单元与非有效单元比例持平，在既定的投入水平下，产出效果相对较好。有效决策单元比例相差不大，但各个区域仍有几乎一半的省份效率值小于1，具有很大的改进空间。
（三）非有效DEA省份高等教育投入产出效率低的原因
非有效的决策单元通过改进投入冗余和产出不足的指标数值，能达到最优的效率结果。分析投入产出优化比例，可减小要素间的差异性。辽宁、吉林、湖南、四川、西藏、青海、天津、安徽有多个指标出现投入冗余的情况，吉林、福建、山东、四川、湖南、四川等地产出不足现象明显。分析非有效DEA省份高等教育投入产出效率值小于1的原因为：
1从投入冗余角度分析
教职工水平投入效率较低时，由于高等教育学校的数量和师资力量的分配不合理，辽宁、吉林、山东、湖南、四川、陕西等地教育组织的规模相对较大，层次结构复杂，易出现结构性浪费，而西藏、青海地区位置较为偏远，师资队伍建设滞后，教学工作水平影响着地区的投入效率。因此，为了有效提高教育人员的投入效率，应将强省的师资水平和资金投入部分参与到教育偏弱的省份，建立跨省的区域教育联盟，注重省级教育资源整合，特别是在教育理念、科研人才、教学内容等方面的相互合作交流，缩短区域高等教育的区域差别。
在资金方面，教育经费、科研经费、固定资产出现冗余，是由于多数高校的具体运行缺乏完善严格的制度体系，特别是在高等教育各方面的投入没有特定标准的约束。在落实高等教育财务管理制度方面，教育资金的使用情况透明度差，收支比例偏低。因此，为了提升资金利用率，应科学管理运行机制，建立严格的高等教育制度体系，减少不必要的资金耗用。
2．从产出不足角度分析
在高等教育的科研专著数量、论文数、学生总数、专利授权数等方面，部分省份均存在相对产出较少的情况。这是因为这些地区的高等教育系统，在专业设置和课程内容安排上，未考虑经济产业结构和地理特征方面的影响，维持长期的教育系统安排，而且应对社会需求变化的能力存在滞后性，不能根据社会发展变化进行多元化发展。
因此，为了提升高校的产出能力，应对社会市场化发展变化，对高等教育的资源结构进行有效及时性的调整，使毕业生就业和科研项目与社会经济发展相一致，培养适应社会需求的全方位人才，提高科研成果的实用性，从而达到高等教育与科技信息化社会协调统一。
（四）案例分析——以辽宁省为例
辽宁省虽然注重教育资源的投入和科技人才的引进，但是高等教育投入效果并不理想，效率值排名位居27位。分析其投入冗余指标发现，辽宁省在教职工水平、教育经费、固定资产方面均出现冗余。
教职工人员的冗余，说明辽宁省人力资源分配不合理，在一定程度上加大了劳动成本。可能是由于教职工数目过多，未充分发挥各自能力的空间，反而降低了整体的教育效率。因此，应重新调整辽宁省区域教职工结构体系。
对教育经费和固定资产方面的冗余，应制定合理的财政计划，充分利用财力、物力资源。例如，针对辽宁省由于工业产业发达的特性，一些高校纷纷开设机械类专业课程，高价购置大型装备，但使用频率较低，闲置情况颇多的现状，可考虑多与当地企业合作，充分发挥其作用力。
在产出方面，辽宁省在科研专著和学术论文等方面符合规模收益，但在专利授权方面存在产出不足。说明高等教育在科研成果方面注重理论创新，在技术创新方面不足。可能由于辽宁省缺乏完备的科技发明激励机制，不具有高端的配套设备，科技技术市场的潜力未充分挖掘，造成创新产品的产出不足。因此，辽宁省应根据自身区域特点，鼓励创新发明，提倡高含量的技术能力创新，将理论与实践有机结合。
此外，辽宁省在在校生及毕业生总数上也存在不足，与当地学生总数和教育资源分配不合理息息相关，需要结合地区差异相应地进行调整。
四、结论
运用超效率SBM-DEA模型，以我国31个省份2014年高等院校汇总值为基础，对各省市的高等教育投入产出效率进行评价。结果表明，我国整体高等教育系统的投入产出效率水平较好，多数地区效率值偏中上等，但由于地域差别较大，呈极端分布状态。总体上产出效率区域分布呈沿海地区高、中部次之、东部和西部低的态势。从投入冗余和产出不足看，教育经费和固定资产远离前沿面较多，科研经费未被充分利用，教职工和学生数目需要通过结构调整改进空间较大，部分地区需要将理论产出与科技发明相结合，以达到最优状态。
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