【内容提要】对各省域高等教育产出效率进行相对评价和对比分析，有助于丰富区域高等教育评价内容和方法，走出“重投入、轻效益”的区域高教管理误区，为高教资源区域及区域之间统筹规划和优化配置提供信息和决策依据。本文依据高等教育产出与投入之比，即高等教育产出效率对我国31个省域作出排序和比较。研究结果表明，某些高等教育实力强的省(市)如上海、天津、辽宁，产出效率排名靠后；而实力并不很强的广西、湖北、江西、湖南的产出效率依次排名前四位。我国高等教育产出效率区域分布呈中部高、东部和西部低的态势。

　　【关 键 词】省域高等教育/产出效率/评价指标/主成分分析

　　【作者简介】崔玉平(1964-)，男，管理学博士，苏州大学中国特色城镇化研究中心研究员、苏州大学教育学院教授，博士生导师，江苏　苏州　215123

　　中图分类号：G640　文献标识码：A　文章编号：1001-4403(2010)03-0116-05

　　在“科教兴国”、“人力资源强国”的战略号召下，各省级政府和人民都通过多元化投资渠道，加大了对教育，尤其是高等教育的投入力度，希冀通过并依靠高等教育实现强省(市、区)富民的目的。但是，各省域高等教育投入与产出不一定同步，可能存在高投入、高产出，高投入、低产出或低投入、高产出的情况，有必要对此作出评价和对比分析。目前对省域高等教育的评价与排名，大多依据高等教育既有存量或实力展开相对评价，重视高等教育投入与产出联合总量或总体竞争力的省域比较，而忽视高教产出效率的比较与分析。依据产出与投入之比对各省域高等教育产出效率进行相对评价和对比分析，有助于丰富区域高等教育评价内容和方法，走出“重投入、轻效益”的区域高教管理误区，为高教资源区域及区域之间统筹规划和优化配置提供信息和决策依据。

　　一、省域高教产出效率研究综述

　　国外关于中国区域高等教育产出效率方面研究成果几乎没有，仅有关于高校科研产出效率的研究[1]679-696。国内研究主要集中于区域高教投入与产出水平的差异分析，近几年才开始重视各区域及各大学产出效率的评价与分析。从研究方法上看，目前对区域高等教育效率作实证研究的学者大多数采用数据包络分析方法，例如，傅毓维、邵争艳基于DEA对我国区域高等教育资源配置效率作出评价[2]；徐健、汪旭晖运用DEA模型对我国31个省级区域的高教效率进行综合评价，发现我国高教效率整体不高，共有24个地区处于DEA无效率状态[3]。另一种研究思路是运用统计分析工具对众多有关产出效率的指标进行合成计算，获得综合指标得分或综合指数，以此作为量化评价的标准。例如，李健宁采用因素分析方法对我国区域高等教育发展水平作出排序和评价[4]；中央教育科学研究所高等教育研究中心基于主成分分析方法对72所教育部直属高校3年整体产出综合得分与3年整体投入综合得分进行对比，以产出得分与投入得分的比值作为度量高校产出绩效高低和量化评价的尺度[5]。采用后一种研究思路对我国高教产出效率进行省域比较的研究成果还很少见，本文力求沿着这一思路开展研究。

　　二、省域高等教育投入、产出及其效率的测评指标

　　为了研究需要，省域高等教育系统内部效率可以细分为成本效率、产出效率和制度效率三个方面。成本效率高是指制度框架和制度安排不变的条件下，达到既定质量或既定目标的单位产出所耗费的经济资源相对最少；产出效率高是指给定资源投入的情况下实现了相对最大产出数量和质量；制度效率高是指资源投入既定条件下，采取最合理的制度安排和组织方式保持系统运行的内部交易成本最小的组织状态。本文仅从内部效率的一个方面即产出效率的角度，对我国省域及东、中、西部区域的高等教育产出效率作出度量、评价和比较分析。

　　对区域高等教育产出效率做年度评价时，一般用某年份区域内高等教育直接总产出水平(Y)与总投入水平(X)的比值作为测评指标。在假定制度效率不变的前提下，产出效率与直接总产出的数量和质量成正比，在总投入数量一定的条件下，总产出越高，效率水平就越高；与总投入数量成反比，在总产出一定的情况下，总投入数量越小，效率水平越高。总投入包括人力、财力、物力三方面；直接总产出包括人才培养、科学研究、社会服务和教育服务对外贸易四方面的产出数量和质量及其集成。因此，研究产出效率，必须先从总投入与总产出水平的度量指标开始。

　　首先，高等教育投入是高等教育赖以存在和发展的物质基础，是高教系统发挥功能的基本保证，是高等教育对经济社会作出贡献的动力支撑。为此，从财力(X1、X2、X3、X4)、人力(X5、X6、X7、X8、X9)、物力(X10、X11、X12)三个方面选取12个投入类指标，分别是：X1为2007年全国各省级预算内高等教育经费支出占省级财政支出的比例；X2为2007年全国各省(市)高校生均教育经费支出额；X3为2007年高校研究与试验发展经费支出额；X4为2007年高校科技服务经费支出额；X5为2007年全国各省(市)高等教育专任教师数；X6为2007年全国各省(市)高等教育专任教师中博士学位拥有率；X7为2007年全国各省(市)每十万人口拥有的大学教授数；X8为2007年高校研究与试验发展全时当量人员数；X9为2007年高校科技服务人员投入量(人年)；X10为2007年全国各省(市)普通高校生均学校产权校舍建筑面积；X11为2007年全国各省(市)普通高校生均固定资产价值；X12为2007年全国各省(市)普通高校生均教科研仪器设备价值。

　　其次，一个省域内高等教育系统某年份人才培养、科研生产、社会服务和对外教育服务出口四方面的产出数量和质量，最能直接反映出该年该省(市)高等教育系统功能发挥程度、产出绩效状况和产出质量水平。

　　在人才培养方面，既要考虑数量，又要重视质量，原来预期共选取8项指标，但是考虑到这些指标必须能够反映出考察年份高教直接产出水平，经过分析研究发现，“省市城镇劳动力人口中接受高教人数比例”这一指标反映的是历年高教人才产出积累的存量结果，不能反映某一年份高教人才产出的流量水平，因此被从产出指标体系中剔出。“省域内各类高校学生毕业率”这一指标应该能反映当年人才培养质量，但是，我国高校普遍实行学生严进宽出的不成文政策，导致学生毕业率不能真实反映高校人才产出质量。进一步从数据上看，2007年毕业率与其它指标呈负相关关系，越是不发达地区，学生毕业率越高，甚至大于100％，比如青海、贵州、云南的高校学生毕业率分别是110.53％、109.44％和102.63％，因此，学生毕业率作为我国高教人才培养质量指标之一，有其不适合之处，于是也被从产出指标体系中剔出。最终，人才培养(包括教育服务出口)数量指标有5项，分别是：Y1为2007年全国各省(市)高等教育毛入学率；Y2为2007年全国各省(市)高校在读外国留学生数；Y3为2007年全国各省(市)每十万人口拥有的在校本、专科生数；Y4为2007年全国各省(市)每十万人口拥有的在校研究生数；Y5为2007年全国各省(市)平均每所高校在校学生数。人才培养质量指标只有1项：Y6为2007年各省(市)本科毕业生毕业半年后就业率①。

　　在科研产出方面，选取了4个产出类指标，分别是：Y7为2007年全国各省(市)高校研究与试验发展课题数量；Y8为根据教育部科技发展中心网上公布的截至2006年12月31日215所普通高校科技成果登记完成项目数整理得来的省域普通高校科技成果登记完成数②；Y9为2007年全国各省(市)国家重点实验室和国家重点学科合计数量；Y10为2009年全国各省(市)“211”工程高等学校的数量。

　　在社会服务方面，选取2个指标，Y11为2007年全国各省(市)成人高等教育在校本、专科学生数；Y12为2007年各省(市)高校科技服务数量。

　　此外，考虑指标的简洁性，仅用“各类高校招收的在读外国留学生数”这一指标来衡量对外教育服务出口量和国际教育服务市场竞争力，并且将其归入人才培养的指标集合中。

　　上述共24个指标(投入和产出各有12个指标)的数据主要来源于《中国教育经费统计年鉴(2008)》、《中国教育统计年鉴(2008)》、《中国科技统计年鉴(2008)》、《中国劳动统计年鉴(2008)》、省级教育厅、科技厅相关网站及各省统计信息网站公布的数据和作者挖掘处理的数据。

　　三、产出效率的测度方法

　　(一)方法论基础

　　本文依据效益-成本分析理论，采取基于主成分分析的综合指标评价方法，通过产出综合指标得分与投入综合指标得分之间的比较，评价区域高教产出效率，重点揭示在教育资源开发利用的相对产出绩效上的省域差异，重视相对“效益”或“效率”的省域排序与对比，以便于促进区域高等教育资源有效配置，为建设高等教育强省和强国提供政策建议。

　　(二)基本步骤

　　第一步，运用主成分分析方法(PCA)分别对高教投入类指标和产出类指标进行合成。

　　主成分分析方法是一种通过降维技术把多个具有相关性的指标压缩，并提取出少数几个能尽可能多地保留原始指标信息、又彼此互不相关的综合指标即主成分的多元统计分析方法。在进行多指标综合评价时，需要测量多个指标的观测值，在指标合成时存在观测值量纲、量级不同以及如何确定权重等问题，采用主成分分析方法可以根据观测数据本身信息浓缩出来主成分，并解决权重确定问题，它实质上是一种数学变换方法，被广泛用于指标合成。

　　第二步，利用主成分得分的加权平均值，分别计算某年各省域高教投入类指标与产出类指标的综合得分。

　　基于主成分得分表达式，求出各个主成分的得分，再以方差贡献率作为权重系数对各主成分得分进行加权平均，分别得到产出类指标和投入类指标的综合分，对综合分进行分数转换以使分值为正。

　　第三步，用换算后的产出综合得分(Y)除以换算后的投入综合得分(X)，所得比值即为高教产出效率得分，依据该效率分值大小及其分布，对省级区域高等教育内部产出效率水平作出排名。

　　第四步，依据产出效率分值和东、中、西部地理分布，对全国31个省市区进行比较和评价。

　　四、测度过程与结果

　　(一)投入类指标合成及其综合得分

　　基于相关系数矩阵求得特征值最大的前三个主成分为F1、F2、F3，它们的特征值、方差贡献比率、方差累计贡献比率、特征向量如表1所示。提取的前三个主成分累积贡献比率为85.669％，表明这三个主成分所提供的信息占12个原始指标的总信息的85.67％。三个主成分在每个原始指标上的共同度(communalities)最低值为0.753，表明各单一原始指标中所含信息能被前三个主成分所表示的程度至少达到75％以上。

表1　投入指标主成分分析结果

　　主成分　　　　　Fl　　　　 　F2　　　　　　　F3
　　特征值　　　　 7.944　　　1.479　　　　　 0.858
方差贡献率(％)　　 66.196　　 12.326　　　　　7.147
累积贡献率(％)　　 66.196　　 78.522　　　　 85.669
　　权重值　　　　 0.773　　　 0.144　　　　　0.083
　 原始指标　　　 特征向量1　特征向量2　特征向量3　得分系数
　　　X1　　　　　 0.3010　　 -0.2159　　0.2801　　 0.2249
　　　X2　　　　　 0.2945　　 -0.2079　 -0.0083　　 0.1970
　　　X3　　　　　 0.3305　　 -0.0021　　0.0840　　 0.2621
　　　X4　　　　　 0.3177　　　0.1307　 -0.1174　　 0.2545
　　　X5　　　　　 0.1871　　　0.6388　　0.2024　　 0.2534
　　　X6　　　　　 0.3411　　 -0.1389　 -0.1225　　 0.2334
　　　X7　　　　　 0.3007　　 -0.3305　　0.1224　　 0.1950
　　　X8　　　　　 0.2890　　　0.3310　　0.1937　　 0.2871
　　　X9　　　　　 0.2628　　　0.3515　 -0.1916　　 0.2376
　　 X10　　　　　-0.1811　　 -0.0511　　0.8541　　-0.0760
　　 X11　　　　　 0.3057　　　0.0623　　0.1590　　 0.2584
　　 X12　　　　　 0.3031　　 -0.3421　 -0.0156　　 0.1837

　　对三个主成分对应的三个特征向量进行加权平均，权重值为单一特征值占三个特征值之和的比例，得到投入类主成分综合得分系数，将得分系数与对应标准化指标值分别相乘并求和即为综合得分X。求投入水平综合得分的另一种方法是先根据特征向量值分别计算三个主成分的得分，然后对三个主成分得分进行加权平均。根据上述方法的计算结果如表2所示。

　　(二)产出类指标合成及其综合得分

　　计算方法与上述投入类指标合成及综合得分计算方法相同。对产出类12项指标进行主成分分析，结果如表3所示。前两个主成分P1、P2的累积贡献率达到82.661％，对Y6的共同度较小为0.486，但也大于0.4，对其他指标的共同度都大于0.66。

表2　31个省域高教投入指标主成分得分、投入水平得分

省域名　　　 F1　　　　F2　　　　 F3　　　　　 投入水平得分
 北京　　　 9.76　　 -2.77　　　 1.48　　　　　　 7.27
 天津　　　 1.57　　 -1.96　　　-0.08　　　　　　 0.92
 河北　　　-1.12　　　1.07　　　-0.65　　　　　　-0.77
 山西　　　-2.11　　　0.16　　　-0.22　　　　　　-1.63
内蒙古　　 -2.28　　 -0.28　　　-1.11　　　　　　-1.89
 辽宁　　　 1.01　　　0.55　　　-1.5　　　　　　　0.73
 吉林　　　 0.07　　 -0.46　　　-0.27　　　　　　-0.03
黑龙江　　　0.91　　 -0.21　　　-0.08　　　　　　 0.67
 上海　　　 6.46　　 -0.33　　　-2.68　　　　　　 4.72
 江苏　　　 3.89　　　2.98　　　 0.11　　　　　　 3.44
 浙江　　　 2.31　　　0.49　　　 0.06　　　　　　 1.86
 安徽　　　-1.41　　　0.37　　　 -0.57　　　　　 -1.08
 福建　　　-0.52　　 -0.41　　　 -0.3　　　　　　-0.49
 江西　　　-1.81　　　0.56　　　 0.79　　　　　　-1.25
 山东　　　 0.42　　　2.12　　　 1.15　　　　　　 0.73
 河南　　　-1.35　　　1.26　　　 0.7　　　　　　 -0.80
 湖北　　　 1.31　　　1.09　　　 0.53　　　　　　 1.21
 湖南　　　-0.68　　　0.72　　　 0.38　　　　　　-0.39
 广东　　　 2.55　　　1.52　　　 0.63　　　　　　 2.24
 广西　　　-2.02　　 -0.1　　　 -0.69　　　　　　-1.63
 海南　　　-1.34　　 -1.83　　　-0.28　　　　　　-1.32
 重庆　　　-0.59　　 -0.25　　　-0.16　　　　　　-0.51
 四川　　　 0.01　　　1.00　　　-0.43　　　　　　 0.12
 贵州　　　-3.05　　 -0.36　　　-0.01　　　　　　-2.41
 云南　　　-1.78　　 -0.25　　　-0.96　　　　　　-1.49
 西藏　　　-2.32　　 -1.45　　　-0.3　　　　　　 -2.03
 陕西　　　 1.51　　　0.54　　　 1.64　　　　　　 1.38
 甘肃　　　-1.67　　 -0.66　　　-0.48　　　　　　-1.43
 青海　　　-2.93　　 -1.08　　　 1.29　　　　　　-2.31
 宁夏　　　-2.15　　 -1.49　　　 1.32　　　　　　-1.77
 新疆　　　-2.65　　 -0.55　　　 0.69　　　　　　-2.07

　　(三)产出效率得分

　　为了尽量拉开排名档次，产出得分、投入得分及效率得分的数值保留小数点后三位，于是，换算分计算公式为产出得分或投入得分乘以1000，再加上5000。利用换算后的产出水平得分除以换算后的投入水平得分，即Y/X，便得到省域高教产出效率得分及其排名，如表4最后两列所示。

　　五、结果分析与政策建议

　　首先，分析省域高教产出水平主成分得分与投入水平主成分得分的相关性，计算二者的Pearson相关系数，发现高达0.978(P=0.0001)，说明投入类指标与产出类指标的选取适当，主成分分析结果可靠，可开展投入与产出的水平比较。

　　其次，对中国各个省域高等教育产出效率水平进行分类分析。产出效率水平排序与比较分析，有助于改变我国在建设高等教育强省、强国的进程中，单纯地强调追加教育投入的倾向，将有助于各个地区的高教发展方式向注重效率和贡献的方向转变。

　表3　31个省域高教产出水平、投入水平、效率水平的得分及其排名

省域名称　 产出得分　产出换算分(Y) 产出水平排名　投入得分　　投入换算分(X) 投入水平排名　     效率得分    效率水平排名
　广西　　 -1.037　　　3963　　　　　21　　　　　-1.634　　　　　3366　　　　　25　　　　　 1.177　　　 1
　湖北　　　2.166　　　7166　　　　　6　　　　　　1.209　　　　　6209　　　　　7　　　　　　1.154　　　 2
　江西　　　-.769　　　4231　　　　　19　　　　　-1.254　　　　　3746　　　　　20　　　　　 1.129　　　 3
　湖南　　　 .114　　　5114　　　　　12　　　　　 -.387　　　　　4614　　　　　14　　　　　 1.108　　　 4
　安徽　　　-.697　　　4303　　　　　18　　　　　-1.086　　　　　3914　　　　　19　　　　　 1.099　　　 5
　浙江　　　2.441　　　7441　　　　　4　　　　　　1.863　　　　　6863　　　　　5　　　　　　1.084　　　 6
　四川　　　 .533　　　5533　　　　　10　　　　　　.113　　　　　5113　　　　　12　　　　　 1.082　　　 7
　山西　　 -1.427　　　3573　　　　　22　　　　　-1.630　　　　　3370　　　　　24　　　　　 1.060　　　 8
　北京　　　7.817　　　12817　　　　 1　　　　　　7.270　　　　 12270　　　　　1　　　　　　1.045　　　 9
　江苏　　　3.805　　　8805　　　　　2　　　　　　3.443　　　　　8443　　　　　3　　　　　　1.043　　　 10
　河南　　　-.662　　　4338　　　　　16　　　　　　-803　　　　　4198　　　　　18　　　　　 1.034　　　 11
　新疆　　 -2.003　　　2997　　　　　26　　　　　-2.071　　　　　2929　　　　　29　　　　　 1.023　　　 12
　重庆　　　-.422　　　4578　　　　　15　　　　　 -.504　　　　　4496　　　　　16　　　　　 1.018　　　 13
　贵州　　 -2.366　　　2634　　　　　29　　　　　-2.408　　　　　2592　　　　　31　　　　　 1.016　　　 14
　云南　　 -1.446　　　3554　　　　　23　　　　　-1.490　　　　　3511　　　　　23　　　　　 1.012　　　 15
　吉林　　　-.042　　　4958　　　　　13　　　　　 -.033　　　　　4967　　　　　13　　　　　　.998　　　 16
　山东　　　 -696　　　5696　　　　　9　　　　　　 .724　　　　　5724　　　　　10　　　　　　.995　　　 17
　青海　　 -2.321　　　2679　　　　　28　　　　　-2.308　　　　　2692　　　　　30　　　　　　.995　　　 17
　河北　　　-.790　　　4210　　　　　20　　　　　 -.763　　　　　4237　　　　　17　　　　　　.994　　　 18
 内蒙古　　-1.912　　　3088　　　　　25　　　　　-1.893　　　　　3107　　　　　27　　　　　　.994　　　 18
　广东　　　2.169　　　7169　　　　　5　　　　　　2.240　　　　　7240　　　　　4　　　　　　 .990　　　 19
　天津　　　 .846　　　5846　　　　　8　　　　　　 .923　　　　　5923　　　　　8　　　　　　 .987　　　 20
　陕西　　　1.133　　　6133　　　　　7　　　　　　1.381　　　　　6381　　　　　6　　　　　　 .961　　　 21
　福建　　　-.693　　　4307　　　　　17　　　　　 -.487　　　　　4513　　　　　15　　　　　　.954　　　 22
　甘肃　　 -1.601　　　3399　　　　　24　　　　　-1.424　　　　　3576　　　　　22　　　　　　.950　　　 23
　辽宁　　　 .300　　　5300　　　　　11　　　　　　.732　　　　　5732　　　　　9　　　　　　 .925　　　 24
　上海　　　3.778　　　8778　　　　　3　　　　　　4.723　　　　　9723　　　　　2　　　　　　 .903　　　 25
 黑龙江　　 -.301　　　4699　　　　　14　　　　　　.665　　　　　5665　　　　　11　　　　　　.830　　　 26
　西藏　　 -2.614　　　2386　　　　　30　　　　　-2.027　　　　　2973　　　　　28　　　　　　.803　　　 27
　海南　　 -2.078　　　2923　　　　　27　　　　　-1.323　　　　　3677　　　　　21　　　　　　.795　　　 28
　宁夏　　 -2.618　　　2382　　　　　31　　　　　-1.762　　　　　3238　　　　　26　　　　　　.736　　　 29

　　1.高水平组：广西、湖北、江西、湖南

　　在所有省市区中，广西的效率值最高。广西产出水平居全国第21位，而投入水平却排在全国第25位，投入水平很低，而产出水平相对于投入水平来说却较高。所以综合起来看，虽然广西高等教育的投入与产出总量不高，但其产出效率水平排名却最高。比较而言，2007年广西高教发展态势是最为资源节约和富有效率的。

　　2.中高水平组：安徽、浙江、四川、山西、北京、江苏、河南、新疆、重庆、贵州、云南

　　这些省市在排序中属于第二梯队，它们属于东、中、西部省份，经济发展程度参差不齐，但同时相应的产出与投入水平也排在全国的不同位置。这些省域相对落后于高水平组，但却高于全国平均水平。北京高教实力和竞争力排名公认为全国第一，但其产出效率水平却排名第九位，说明其高教资源配置还有改进的空间。

　　3.中低水平组：吉林、青海、山东、河北、内蒙古、广东、天津、陕西、福建、甘肃、辽宁、上海

　　这些省份所处的梯队虽然属于中下游，但已经落后于全国平均水平了。其中山东与青海、河北与内蒙古排名相同，分别并列位于第十七、十八名；值得关注的是上海，产出排名第三位，投入排名第二位，总体实力位于全国第二位，但是其产出效率排名却落后到第二十五位。如果说其产出供给已经超过了上海市民的需要，那么其追加投入的高教资源只有在更大区域范围内配置，如长三角区域内高教一体化，或转向支援西部投入不足地区，才可能提高其资源利用效率。

　　4.低水平组：黑龙江、西藏、海南、宁夏

　　这一梯队已经绝对落后于全国平均效率水平，属于全国的低效率省域。这里既有西部经济落后的省份，又有东部的海南和中部的黑龙江两省。单纯从产出效率数值看，这四个省区是最落后的。但落后的原因却很不一样。黑龙江和海南落后最主要原因是其产出水平相对于其较高的投入水平来说过低，其发展战略应该是保持投入稳步增长的同时，下大力气，促进产出的提高。而西藏和宁夏排名靠最后主要是因为相对于很低的投入水平来说，其高教产出相对量更小，因而其发展战略应该是追加投入的同时，狠抓产出的数量与质量。总之，这些省区在资源节约的效益型高教发展的道路上远远落后于其他省市区，还有较长的效益提升之路要走。

　　从地理结构上看，高效率水平组中的四个省市都不属于我国东部省域，而处于中高水平的11个省份中也只有3个属于东部省份，其余有3个中部省份和5个西部省份③。处于中低水平组的12个省市有7个东部省市，1个中部省份，4个西部省份，上海、天津、广东、辽宁、山东等东部高教强省市也处在此列。而低水平组的4个省份中有1个东部省份、1个中部省份、2个西部省份。这表明，虽然现行“东、中、西三大地带”区划不能很好地反映出来我国高等教育产出效率水平的空间分布状况，但是，仍然反映出这样的区域轮廓：东部地区总体上高教产出效率，并没有像投入水平和产出水平那样处于全国领先地位，而是处于中等偏下的位置；中部地区的8个省市，除了吉林、黑龙江处于中低水平及以下之外，都处于中高水平及以上，表明中部省域的高教产出效率水平居于全国领先地位。我国高等教育产出效率区域分布呈中部高、东部和西部低的态势。统计结果也印证了这一判断，东部、中部、西部效率得分均值分别为0.974、1.052、0.981，东、中、西部效率均值总体上无显著差异(F=1.611，P=0.218)，但是，中部与东部(F=3.436，P=0.081)和西部(F=1.961，P=0.178)，有一定程度的差异，而东部效率均值几乎与西部处于相同水平(F=0.024，P=0.878)。

　　最后，探讨决定各地区间高教产出效率水平高低差异的因素。考察影响产出效率因素的重点是分析影响产出的因素，而不是影响投入多少的因素，因为产出效率度量的是投入既定，比如都是一单位情况下的产出多少。

　　第一位的决定性因素是影响人才培养和科研产出提升的那些管理类因素，包括政府对高教系统的管理和高教系统内部的管理。例如，高教系统内部官僚化治学与办学模式、预算软约束、机会主义行为、内耗与腐败等问题，都会阻碍产出效率提升。理论上说，在其他条件(比如投入数量)一定的情况下，一个地区高教管理体制、办学模式、权利结构、治理结构、激励与约束机制越有效，人才培养和科研产出的数量就越多，质量就越高，产出效率水平随之就会提升。

　　第二位的决定性因素是影响既定投入转化为更高产出的那些结构性因素，例如，区域内人力、财力、物力等教育投入要素分配的地区结构、层级结构和学科门类结构等。在评价省域高教实力和竞争力时，投入数量越多越好。但是，在评价教育产出效率时，不是强调投入的资源越少，产出效率就越高，而是投入的数量既定的情况下，投入要素的结构越优化、越充分发挥作用，产出效率就越高。

　　此外，省域经济综合竞争力排名[6]2-20与省域高等教育投入水平和产出水平排名的斯皮尔曼秩(Spearman's rho)相关系数分别为0.790(P=0.0001)、0.807(P=0.0001)，而与省域高教产出效率水平排名的斯皮尔曼秩相关系数为0.097(P=0.604)，说明省域经济实力的提升会有利于省域高教投入水平和产出水平的提升，但并不会影响省域高教产出效率水平。

　　由于教育事业的特殊性，绝大多数高校都以追求质量卓越和名誉最大化为目标，必然要求不断追加教育投入，决定了不能苛求教育资源的节省，不能以牺牲质量为代价来提高产出效率。所以，在政策选择上，对那些产出效率低而投入充足的省域，只能在不降低高教资源投入数量的前提下，采取提高资源开发利用效率的措施，千方百计地提高各级各类高等教育的产出数量和质量；或者，在空间结构层面上，选择高教省际整合，跨省建立高等教育大学区，将发达省市富足的高教资源在跨省高教大学区即更大范围内配置和共享，这将有助于拓展发达省域高教产出辐射面和产出量。而对产出效率高的省域，则应该继续追加教育投入，直至边际社会产出收益等于边际社会投入成本为止。

　　上述研究结论仅基于2007年的统计数据，主要反映这一年我国高教产出效率的区域差异与分布情况，由于没有连续若干年的研究结果的对比分析，此项研究结论不足以被用来判断未来高教产出效率的区域变化，但仍然有一定参考价值。

　　注释：

　　①就业率数据是根据2009年麦可思公司向凤凰网财经发布的中国2007届高校毕业生毕业半年后就业情况调查数据计算出来的结果，其中海南和宁夏的数据为“211”院校和非“211”本科院2008届本科毕业生就业率的几何平均数；网址：http://finance.ifeng.com/topic/dxsjy/iob/zcyw/20090720/963050.shtml。西藏就业率为2009年2月网上公布的西藏2008届高校毕业生的就业率数据，网址：http://www.shjcw.gov.cn/node2/node4/2007hzjl/gdxx/xb/ula86569.html。

　　②网址：http://www.cutech.edu.cn/cn/kjcg/cgdj/webinfo/2007/03/1180054675808449.htm。

　　③这里采用的分类为：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四 川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。

　　【参考文献】

　　[1]Jill Johnes & Li Yu. Measuring the research performance of Chinese higher education institution using data envelopment analysis。 China Economic Reviews, 2008, Vol. 19. Issue 4.

　　[2]傅毓维，邵争艳.基于DEA的区域高等教育资源配置效率评价[J].科技进步与对策，2006(7).

　　[3]徐健，汪旭晖.我国区域高等教育的效率分析——基于DEA模型的实证分析[J].高等工程教育，2009(4).

　　[4]李健宁.我国区域高等教育发展水平的统计分析[J].山西财经大学学报(高等教育版)，2007(12).

　　[5]中央教育科学研究所高等教育研究中心.中国高等学校绩效评价报告[N].中国教育报，2009-12-9.

　　[6]李建平，等.中国省域经济综合竞争力发展报告(2007-2008)[M].北京：社会科学文献出版社，2009.