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江西省教育支出效率空间分布特征分析

无忧文档网    时间: 2019-11-11 07:24:02     阅读:


  [提要] 近年来,江西省的财政教育支出总量有了较大的增长,为教育事业的发展提供了有力保障。本文基于2013年江西省11个设区市教育投入和产出的相关统计数据,建立投入导向型的BCC模型,对教育支出效率进行评价,并利用Geoda软件对技术效率、纯技术效率、规模效率等进行空间分布特征分析。研究结果显示:江西省教育支出效率整体较好,其中南昌、鹰潭、新余以及赣州是DEA有效,处于规模报酬不变阶段;而其余地区非DEA有效,且处于规模报酬递增阶段;技术效率、纯技术效率、规模效率在空间分布上存在一定的相似性,且技术效率存在一定的空间负自相关性。
  关键词:BCC模型;教育支出效率;空间分布特征
  中图分类号:F222 文献标识码:A
  原标题:江西省教育支出效率的空间分布特征分析
  收录日期:2016年3月22日
  一、引言
  近年来,江西省的经济得到了迅速发展,地区生产总值(GDP)从2005年的4,056.76亿元,增加到了2013年的14,338.5亿元,年均增长速度为17.3%。随着经济的不断发展,江西省对教育的投入总量也在逐渐增加。江西省财政教育支出由2005年的879,253万元增加到了2013年的6,645,302万元,占公共财政支出的比重由15.59%增加到了19.15%,占GDP的比重由2.17%增加到了4.63%。尽管财政教育支出总量逐年增加,但是需要在初等教育、中等教育及高等教育之间进行分配,必然会出现经费短缺的问题。由于资源具有稀缺性,有限的教育资源不能得到有效的利用,便会造成资源的浪费。如何解决教育经费不足与资源短缺的问题?一方面可以通过增加投入来解决教育经费不足的问题;另一方面可以提高教育资源的配置效率。然而,江西省处于经济欠发达的中部地区,增加教育经费投入的空间非常有限,因而提高教育支出效率显得尤为重要。
  本文拟利用2013年江西省11个设区市教育的相关数据,建立DEA的BCC模型,分析教育支出效率,并尝试利用Geoda软件对其教育支出效率进行空间分布特征分析,这对优化江西省教育财政资源配置,提高财政教育支出效率具有重大意义。
  二、实证分析
  (一)研究方法。数据包络分析(简称DEA)是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法。DEA将效率测度的对象称为决策单元(DMU),其包含两个基本模型。第一个模型为CCR模型,假设规模报酬不变,其得出来的技术效率包含了规模效率成分。但是在现实生活中,并不是每一个DMU的生产过程都是处在规模报酬不变的状态下,鉴于此,Banker(1984)在CCR模型的基础上,提出了规模报酬可变的假设条件下的BCC模型,该模型将技术效率进一步分解为纯技术效率与规模效率,可衡量DMU在既定的生产技术情况下,是否处于最优生产规模状态。
  (二)变量选取及数据来源。教育作为准公共产品,其投入包括人力投入、物力投入和财力投入,其产出包括直接产出和间接产出,而教育的直接产出主要是向社会培养学生,间接产出主要是教育对社会各个方面产生的作用。为此,结合数据的可获得性,本文选取小学、初中、高中和高等学校的专任教师数总和作为人力投入,小学、初中、高中和高等学校的学校数总和作为物力投入,财政教育支出作为财力投入;小学、初中、高中和高等学校所培养的在校学生数总和作为直接产出,人均GDP作为间接产出。本文所使用的数据均来源于《江西统计年鉴2014》,以及统计加工所得。
  (三)分析结果解释。本文建立投入导向型的BCC模型,借助deap2.1软件,测算了2013年江西省11个设区市的教育支出的技术效率、纯技术效率、规模效率及规模报酬。整体上,江西省的技术效率、纯技术效率、规模效率分别为0.934,0.946,0.987,均小于1,非DEA有效。但是,3个效率值均在0.9以上,且规模效率接近于1,说明江西省教育支出效率较好。进一步,我们从江西省内部来评价纯技术效率、规模效率与技术效率。从纯技术效率来看,南昌、新余、鹰潭、赣州4个地区是纯技术有效的,其效率值为1,其他7个地区的纯技术效率均低于1,处于非有效状态。在处于非有效状态的地区中,其教育经费投入、学校投入、专任教师投入配置不合理,存在冗余较多的情况;从规模效率来看,除了南昌、鹰潭、新余、赣州4个地区是规模有效外,其余7个地区均处于非规模有效状态。在规模报酬分析中,除了南昌、鹰潭、新余、赣州4个地区是规模报酬不变外,其余7个地区均处于规模报酬递增阶段,说明这些地区教育需求还很大,教育事业任重道远。政府应该扩大这些地区的支出规模,加大投入,拉动产出的增加,促进教育事业快速发展;从技术效率来看,由于技术效率是纯技术效率与规模效率的乘积,因此各地区的技术效率与以上分析是相一致的。南昌、鹰潭、新余、赣州的技术效率为1,达到了DEA有效,即投入产出达到了最优状态,纯技术效率与规模效率都有效,而其他地区均处于非DEA有效状态。
  三、空间分布特征分析
  (一)三种效率的空间分布特征。根据江西省统计局的划分标准,江西省11个设区市可划分为赣北、赣中、赣南等三大地域,其中赣北地区包括南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、宜春、上饶;赣中地区包括吉安和抚州;赣南地区包括赣州。为分析三种效率在空间上的分布特征,我们根据上文中三种效率的评价结果,利用Geoda软件绘制了三分位图,其结果如图1、图2、图3所示,其中颜色越深,代表效率值越高。(图1、图2、图3)
  从图1、图2、图3中可以看出,南昌、鹰潭、新余、赣州颜色均最深,说明技术效率、纯技术效率、规模效率处于最优的水平;在图1、图2中,萍乡、九江、抚州的颜色最浅,说明这三个地区的技术效率与纯技术效率相对比较低;而景德镇、吉安、宜春、上饶的颜色处于两者之间,说明这些地区的技术效率与纯技术效率处于中等水平。在图3中,颜色最浅的地区与图2有所不同,减少了九江,增加了景德镇,说明九江的规模效率要好于其技术效率,而景德镇的规模效率却比其他地区低一些。

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