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中国学生贷款补贴的效率评估
2015年05月21日 08:53 来源:《复旦教育论坛》2015年第01期 作者:黄维 易世超 陈静 字号

内容摘要:补贴在学生贷款政策中发挥着关键作用。本文利用DEA模型对2005-2011年中国学生贷款的补贴效率进行了定量评估。在考察期间,中国学生贷款补贴的综合效率体现出良好的水平。但是,各省之间的规模效率和纯技术效率存在着较大差距,制约了学生贷款补贴效率的整体提高,需要进行相应的政策优化。政府必须对财政贴息的发放标准和方式进行调整,使有限的财政资金真正用到实处。与此同时,应加强学生贷款风险补偿金的过程监控,提高财政补贴的管理效率,协调好中央政府与地方政府之间的补贴权责。

关键词:学生贷款;补贴;效率评估

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  摘  要:补贴在学生贷款政策中发挥着关键作用。本文利用DEA模型对2005-2011年中国学生贷款的补贴效率进行了定量评估。在考察期间,中国学生贷款补贴的综合效率体现出良好的水平。但是,各省之间的规模效率和纯技术效率存在着较大差距,制约了学生贷款补贴效率的整体提高,需要进行相应的政策优化。政府必须对财政贴息的发放标准和方式进行调整,使有限的财政资金真正用到实处。与此同时,应加强学生贷款风险补偿金的过程监控,提高财政补贴的管理效率,协调好中央政府与地方政府之间的补贴权责。

  关键词:学生贷款 补贴 效率评估

  基金项目:2011年湖南省教育厅优秀青年项目“基于前景理论的学生贷款补贴政策研究”(11B003);湖南省教育经济与财政研究基地2013年度招标课题(13JCJA1);长沙理工大学研究生科研创新项目“学生贷款对我国大学生学业表现的影响”。

  一、问题的提出

  学生贷款的市场失灵是世界性的普遍现象,其主要表现就是“获贷难”与“回收难”这两大问题。“即便是学生贷款发展较为完善的国家,也不同程度地受到这两个问题的困扰。”[1]财政补贴是政府干预学生贷款市场失灵的最主要政策工具。世界学生贷款50多年的发展实践表明:财政补贴是在促进银行发放学生贷款、保障高等教育入学机会和规模扩张方面发挥着不可替代作用的关键角色。为应对高等教育规模急剧扩张所带来的贫困生资助问题,中国政府1999年开始推行学生贷款,并投入巨额补贴进行积极推动。2004年,随着国家开发银行的介入,学生贷款与财政补贴迅速增长。据统计,2007-2011年中国政府对学生贷款进行的各种补贴高达96.14亿元①。这些补贴资金由中央财政和地方财政按学校隶属关系进行分担,但地方财政分担的比例在各区域存在明显差异。在财政补贴的支持下,银行经营学生贷款的意愿显著增强。2012年,中国银行对高校263.45万大学生发放贷款,金额达149.03亿元[2],为中国高等教育大众化做出巨大贡献。

  然而,这些补贴措施往往是着眼于刺激银行发放贷款的“应急”措施,缺少相应的效率评估。事实上,社会各界对学生贷款补贴政策的实施效果存在很大争议。一些研究认为,学生贷款补贴的利用效率低下。Ziderman等人(2006)计算过20世纪90年代初20多个学生贷款项目中的利息补贴,指出不同贷款项目“补贴”的数额存在巨大差异。例如,巴巴多斯是13%,巴西的一个学生贷款项目的补贴则超过90%[3]。同时发现,如果向学生以远低于市场利率的廉价信贷提供大量补贴,在泰国、埃塞俄比亚等国并不成功,大量补贴使得银行产生机会主义和道德风险。Chapman(2013)对越南学生贷款的研究也再度证明这一点[4]。前述研究侧重于政府对学生贷款补贴程度的国际比较,将所有的学生贷款运行成本都视为“补贴”,以考察学生贷款的成本回收率与财务可持续性,缺乏财政经济学上的科学性和严谨性。而另一些研究则肯定了学生贷款补贴的积极作用。黄维、沈红(2010)对中国学生贷款补贴政策的演化进行分析,全面梳理了中国不同学生贷款补贴方式的政策效应[5]。季俊杰(2012)分析了中国学生贷款补贴体系的演变和教育资助效应。他认为,中国学生贷款补贴扩大了资助面,减轻了学生还贷负担,有效缓解“获贷难”和“回收难”问题,要扩大学生贷款补贴的规模[1]。Hua Shen & Adrian Ziderman(2009)、沈华和张广斌(2013)则通过对中国学生贷款政策的梳理,探寻影响毕业生债务负担的主要政策因素。他们在计量了不同时期学生贷款债务负担后,间接论证了财政补贴在降低学生贷款债务负担方面的重要性[6-7]。但这些研究以定性分析为主,并未对中国学生贷款补贴效率进行精确评估。中国目前学生贷款补贴的效率到底如何?应当怎样进行补贴政策的优化?分析和回答上述问题不仅有利于提高财政资金使用效率,而且对政府部门制定和出台其他补贴政策也具有重要参考价值。

  二、研究方法与分析框架

  (一)DEA方法说明

  根据系统原理,学生贷款补贴可被视为一个具有多投入和多产出的系统,这种多投入、多产出系统的效率评估具有复杂性。数据包络分析法(DEA)是运用数学规划模型求解,进行同类型决策单元相对效率评价的系统分析方法[8]。该方法不需要评估指标量纲的归一化,在多输入、多输出部门的效率评估中具有显著优势。因此,本文利用DEA模型进行学生贷款补贴的相对效率评估是较为合适的。

  Charmes和Cooper两人在1978年提出DEA模型的CCR模型,该模型在假定规模报酬不变的基础上,利用线性规划方法计算出相同类型决策单元的综合效率,据此评价每一决策单元的相对效率。Banker等人则将CCR模型发展为BCC模型,也就是将综合效率分解为规模效率与纯技术效率的乘积,评价的准确性进一步得到提高,见公式(1)。

   

  其中,X和Y表示全部决策单元投入矩阵和产出矩阵的集合,S+与S-为松弛变量。在λ没有约束条件时,它是规模不变的CCR模型;当增加凸集约束条件,使单位矩阵Inλ=1,则变成规模收益可变的BCC模型。θ表示决策单元i的相对效率,0<θ≤1,反映出该决策单元的综合效率。如果θ=1,且S+=S-=0,该单元DEA是相对有效的,即投入产出效率相对其他决策单元处于最优的状态;如果θ=1,但S+≠0或S-≠0,则DEA是弱有效的,表明存在着投入冗余或产出不足;如果θ<1,表明该决策单元存在着1-θ的效率损失,其DEA是无效的,需要在提升技术效率的同时调整规模结构。

  (二)界定学生贷款补贴的综合效率、规模效率与纯技术效率

  根据DEA模型的原理,为了确保效率评估的精确性,本文采用BCC模型,并将学生贷款补贴的综合效率界定为:在补贴规模、标准结构不变的条件下,各省开办学生贷款的高校数占全日制普通高校数的比例、全日制在校本专科生获得学生贷款的人数以及每年度学生贷款审批金额这三项指标与理论最优值的比值。当综合效率值等于1时,财政补贴对刺激银行发放学生贷款的功能处于最优的效率水平,补贴效果也是最优的。

  规模效率指学生贷款补贴的规模与资助面增加的匹配程度。当规模效率值等于1时,补贴资金规模处于规模收益不变的最适宜状态,规模上是有效的;当规模效率值小于1时,表明在既定技术水平上补贴规模不合理,存在着规模递增或递减的可能,不能达到最优规模。纯技术效率是受学生贷款管理、政策等方面因素影响的生产效率。当纯技术效率值等于1时,学生贷款补贴的资金使用是有效率的,能达到技术上的最优水平。

  三、指标选取及数据来源

  根据DEA模型的基本要求,本文选择每年学生贷款的补贴金额与全日制本专科在校学生人数作为两个投入指标,选择各省已开办学生贷款的学校数占普通全日制高校数比例、全日制在校生申请到贷款的人数以及每年学生贷款的审批金额作为三个产出指标,进行学生贷款补贴的效率评估,如图1所示。

  图1  评价学生贷款补贴效率的指标体系

  表1  2005-2011年中国各省份学生贷款补贴的综合效率

  本文以全国31个省(市、自治区)的学生贷款补贴为研究对象,收集、汇总这些省(市、自治区)2005-2011年上述各指标数据,以每一个省作为一个决策单元。所有投入、产出指标的数据分别来源于《中国教育统计年鉴》以及教育部、全国和各省高校学生资助中心的网站。其中,每年学生贷款的补贴资金包括财政贴息、风险补偿金以及代偿等三种方式。

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