中国省域教育支出效率的分布动态研究

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1、中国省域教育支出效率的分布动态研究中国人民大学统计学院摘要：木文利用两阶段DEA方法，测算了中国31个省(自治区、直辖市)20002015年的教育支出效率，并对中国省域的教育支出效率的区域差距及其分布动态进行丫分析研究。结果表明：屮国的教育支出效率存在一定的空间差异性，总体呈现中部地区较低、东西部地区较高的分布;评价期内中国省域的教育支出效率有提升，东部、中部和西部地区表现出不同水平的波动，但省域间差距总体呈现下降趋势。关键词：教育支出效率;两阶段DEA;核密度;作者简介：刘茜，中国人民大学统计学院，博士研宂生，新疆财经大学，讲师，主要研宄方向：资源环境统计

2、与经济核算研宄。基金：国家重点研发计划子课题(2016YFC0503402)引言进入21世纪以来，中国的经济取得了快速的发展，GDP由2000年的100280.1亿元增加到2015年的685505.8亿元，年平均增长13.67%。随着我国经济的发展，作为人才培养和科技创新的基础，教育越来越受到广泛重视，大力发展教育对经济社会的可持续发展具有重要的作用。2015年，我国的公共财政教育支出达到25861.87亿元，较2000年的2191.77亿元，増加了10.8倍，年平均増长17.88%。虽然财政教育支出在总量上逐年增加，但是由于不同区域经济发展的差异和教育资源

3、的不同，在有限的教育资源下，就需耍考虑其是否得到有效利用，也即要对不同区域教育支出的效率进行科学评价，从而有助于优化教育资源的配置，推动我国教育事业更好更快地发展。关于教育支出效率评价方面的研宄已有一些成果。亓寿伟(2016)等利用order-m和order-u效率方法分析了我国的基础教育支出效率，结果表明，东部地区增长最快，且东、中、西部地区间差异不明显;黄瑶(2014)运用BCC模型和Malmqiust指数分别测算了我国31个省份公共教育支出的静态效率和动态效率，呈现出东部、中部、西部地区依次递减的趋势，并通过冋归模型分析出地区效率差异的主要因素是技术进

4、步;李郁芳（2013）等运用SBM方向性距离函数和Bootstrap评价和分析了我国31个省市的公共教育支出效率，结果表明东部地区效率最优，中、西部次之;李颖（2016）利用BCC模型评价了2013年江西省11个区市的教育支出效率，并对其空间分布特征进行了分析。以上研宄有助于正确理解中国教育支出的效率，但是大多基于静态效率的分析，且动态分析大多采用DEA-Malmqiust指数，较少采用分布动态分析方法。基于此,木文首先借助两阶段DEA方法测算了2000^2015年间我国31个省（区、直辖市）的教育支出效率;其次通过地理分布图来呈现考察期内不同区域效率的变化

5、;最后通过非参数核密度估计得到不同时间点上教育支出效率的截面分布，由分布外部形态的演变来评价我国教育支出效率的动态变化。二、:据来源与指标（一）数据来源基于数据的可得性，本研宄各项指标数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《屮国教育经费统计年鉴》等，选取2000^2015年全国31个省、自治区和直辖市的而板数据。为外，在分析东部、中部、西部地区教育支出效率时，按传统划分标准，东部含11个省份，中部含8个省份，西部含12个省份。（二）指标体系的构建依据指标体系建立的科学性、针对性、可操作性、可比性，借鉴冇关教育支出效率评价的文献，在投入指标方面，选

6、取公共财政教育支出、专任教师数（高校、普通高中、普通初中和小学之和）和学校数（高校、普通高中、普通初中和小学之和）来分别代表教育在财力、人力和物力上的投入;在产出指标方面，选取在校学生人数（高校、普通高中、普通初中和小学之和）来代表直接产出，公共财政教育支出对GDP的弹性系数来衡量间接产出。三、中国省域教育支出效率的动态分析数据包洛分析（DataEnvelopmentAnalysis,節称DEA）是运用数学工具评价经济系统生产前沿面有效性的一种非参数方法，被广泛应用于效率评价中。木文采用两阶段DEA方法，利用Deap软件工具，测算了2000^2015年中国3

7、1个省（区、直辖市）的教育支出效率。（一）地理分布变化基于各省域的教育支出效率值，绘制了2000~2015年中国东、中、西部平均教育支出效率的变动（见图1）从图中可以清楚地看出，200CT2015年间我国东、中、西部地区的平均教育支出效率在波动中基本保持平稳，均在0.8以上，保持着较高的水平;我国教育支出效率存在一定的空间差异性，总体上呈现屮部地区较低，东、西部地区和对较高，且东部地区总体高效率的特征，同时200CT2015年间我国教育支出效率平均来看略有所提升，但整体变化不大。图12000^2015年屮国教育支出效率的变动下载原图（二）核密度估计核密度估计

8、是用来估计随机变量概率密度的一种重耍的非参数方法，可