福建省高等教育水平的影響因素——基于BMA方法的實(shí)證研究

張華，盧建華

（1.華僑大學(xué) 黨委組織部，福建 泉州 362021；2.華僑大學(xué) 社會(huì)科學(xué)研究處，福建 泉州 362021）

一、引言

高等教育是在完成中等教育基礎(chǔ)上進(jìn)行的專業(yè)教育，是培養(yǎng)高級(jí)專門人才的社會(huì)活動(dòng)。高等教育處于整個(gè)國民教育體系的頂端，主要承擔(dān)培養(yǎng)專門人才、從事科學(xué)研究和服務(wù)社會(huì)發(fā)展的重任。黨的十八大提出推動(dòng)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展[1]，就是要不斷提升高等教育的質(zhì)量，形成高等教育良性競爭軟實(shí)力，從而為穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)的宏偉目標(biāo)服務(wù)。

福建地處我國東南沿海，作為海上絲綢之路的起點(diǎn)省份和對接臺(tái)灣完成祖國統(tǒng)一大業(yè)的前沿省份，在國家戰(zhàn)略中處于重要位置。長期以來，由于特定的歷史、地理和政策原因，福建在我國沿海省份中的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)增長速度一直靠后，高等教育投入嚴(yán)重不足，高等教育的水平無法滿足企業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的要求。因此，科學(xué)測度福建高等教育水平，深入系統(tǒng)地研究福建高等教育的影響因素，對福建建設(shè)21世紀(jì)海上絲綢之路核心區(qū)具有戰(zhàn)略意義。

二、模型的不確定性與BMA方法

由于高等教育系統(tǒng)的開放性和復(fù)雜性，影響高等教育水平的因素相當(dāng)多元，研究者無法確定應(yīng)該將哪些因素作為解釋變量，這已經(jīng)被“模型不確定性及影響因素多樣性”的相關(guān)研究所證實(shí)[2]。因此，在傳統(tǒng)的分析框架內(nèi)很難對各個(gè)解釋變量的作用達(dá)成一致見解。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要原因就是沒有考慮模型的不確定性。因此，這種人為事先設(shè)定模型及變量的研究方法可能存在系統(tǒng)性偏差。

BMA方法對包含不同解釋變量的所有可能模型根據(jù)一切先驗(yàn)信息賦予其相應(yīng)的先驗(yàn)概率，在貝葉斯分析的框架內(nèi)計(jì)算出所有潛在解釋變量的后驗(yàn)包含概率（PIP），并以此作為解釋變量相對重要性的排序依據(jù)，而且還可以計(jì)算出與各個(gè)解釋變量相對應(yīng)的系數(shù)的后驗(yàn)均值（PM）、后驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差（PSD）和符號(hào)確定率（Robustness）等反映變量確定性和穩(wěn)健性的指標(biāo)。

如果列出的解釋變量共有K個(gè)，由于解釋變量的任何一種組合均可以構(gòu)成一個(gè)模型，因此可能組合而成的模型共有2K個(gè)。下面給出線性BMA方法中后驗(yàn)包含概率、后驗(yàn)均值及后驗(yàn)方差的計(jì)算公式[3]。

如果列出的解釋變量共有K個(gè)，由于解釋變量的任何一種組合均可以構(gòu)成一個(gè)模型，因此可能組合而成的模型共有2K個(gè)。下面給出線性BMA方法中后驗(yàn)包含概率、后驗(yàn)均值及后驗(yàn)方差的計(jì)算公式[3]。

令Mj表示第j個(gè)模型，P(Mj)表示模型Mj的先驗(yàn)概率，則模型Mj的后驗(yàn)概率如下：

上式中y為被解釋變量，X為由所有潛在解釋變量組成的矩陣，Xi為模型Mi中包含的解釋變量矩陣。根據(jù)P(Mj|y,X)計(jì)算各個(gè)解釋變量對應(yīng)回歸系數(shù)的后驗(yàn)包含概率、后驗(yàn)均值和后驗(yàn)方差如下：

三、福建省高等教育水平的測度及其潛在影響因素的選取

（一）福建省高等教育水平的測度

教育經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，高等教育也是一種投入產(chǎn)出行為，投入主體包括政府、高校和學(xué)生個(gè)人。高等教育投入包括高等教育人力投入、高等教育設(shè)施投入和高等教育經(jīng)費(fèi)投入。高等教育的產(chǎn)出則通常包括人才培養(yǎng)、科學(xué)研究和社會(huì)服務(wù)三方面的產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量及其集成。由于高等教育水平測量與現(xiàn)有國民經(jīng)濟(jì)核算體系無法完全兼容，研究者經(jīng)常選取不同的指標(biāo)來衡量高等教育水平。具體來說，當(dāng)下的實(shí)證研究大都使用高等教育人才培養(yǎng)情況（畢業(yè)學(xué)生數(shù)）、科學(xué)研究成果（論文發(fā)表數(shù)、專利數(shù)量）或者社會(huì)服務(wù)（畢業(yè)學(xué)生就業(yè)率）等指標(biāo)來衡量高等教育水平。雖然諸如畢業(yè)學(xué)生數(shù)、論文發(fā)表數(shù)和專利數(shù)量具有一定的可靠性、通用性和數(shù)據(jù)的易得性等特點(diǎn)，但它們都只能測量高等教育的產(chǎn)出規(guī)模。然而高等教育投入產(chǎn)出效率更能科學(xué)和全面地反映高等教育水平[4]。DEA作為一種評(píng)價(jià)同類部門或單位間相對有效性的決策分析方法，不需要明確的生產(chǎn)函數(shù)，無需統(tǒng)一指標(biāo)量綱，可以進(jìn)行多投入、多產(chǎn)出的分析，也可以進(jìn)行效率比較[5]。因此，本文采用基于投入導(dǎo)向的 DEA非參數(shù)方法，以普通高校教職工總數(shù)、普通高校固定資產(chǎn)值和普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出作為投入，以普通高校畢業(yè)生數(shù)、高校研究與發(fā)展課題數(shù)和高校專利授權(quán)數(shù)為產(chǎn)出分解得到高等教育水平[6]。

（二）福建省高等教育水平的潛在影響因素

從高等教育系統(tǒng)角度出發(fā)，影響高等教育水平的因素包括高等教育主體、高等教育投入和高等教育環(huán)境三類。參考大量國內(nèi)外同類文獻(xiàn)[7][8][9][10]，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文最終確定了15個(gè)可能影響福建省高等教育水平的因素作為解釋變量，詳見表1。下面對選取的各個(gè)變量分類說明如下：

表1 福建省高等教育水平影響因素一覽表

10X10 普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù) 師生比11X11 每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù) 人口受教育程度12X12 專科以上學(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例 就業(yè)環(huán)境13X13公共財(cái)政支出中普通高等教育的比例 政府重視程度14X14 普通高校專任教師占普通高校教職工的比例 高校重視程度 高等教育主體15X15學(xué)雜費(fèi)支出占教育經(jīng)費(fèi)比重 個(gè)人重視程度

1.高等教育投入類變量

高等教育投入包括高等教育人力投入、高等教育設(shè)施投入和高等教育經(jīng)費(fèi)投入。其中投入高等教育的人力主要包括高等教育系統(tǒng)內(nèi)所有的教職工，如專任教師、科研人員、行政人員、教輔人員以及工勤人員等。一般而言，高等教育投入的人員越多尤其是專任教師和科研人員投入的數(shù)量越多，教學(xué)科研水平越高，高等教育水平會(huì)越高。設(shè)施投入指高等教育系統(tǒng)所投入的資產(chǎn)情況，如占地面積、圖書音像資料、教學(xué)科研儀器設(shè)備等，這些往往是高等教育系統(tǒng)內(nèi)專任教師和科研人員教學(xué)科研的作用對象。試驗(yàn)設(shè)備越先進(jìn)，圖書等資料數(shù)量越多，利用率越高，會(huì)助力提升高等教育水平。經(jīng)費(fèi)投入從根本上決定了人力投入和設(shè)施投入的數(shù)量和質(zhì)量。綜上所述，本文在高等教育人員投入上，選用普通高校教職工總數(shù)（X1）作為變量。在高等教育設(shè)施投入上，選用普通高校固定資產(chǎn)值（X2）作為變量。在高等教育經(jīng)費(fèi)投入上，選用普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出（X3）作為變量。

2.高等教育環(huán)境類變量

高等教育環(huán)境是高等教育所處的經(jīng)濟(jì)、政治、文化和社會(huì)環(huán)境。一般而言，一國或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，能夠?yàn)楦叩冉逃到y(tǒng)提供的資源就越豐富，高等教育的規(guī)模擴(kuò)大和質(zhì)量提升的可能性也越大；一國或地區(qū)的可持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長能力越強(qiáng)，就越能保證高等教育活動(dòng)的延續(xù)性，能夠保證高等教育成果有充足的時(shí)間轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力；高校、專任教師和在校學(xué)生數(shù)量越大，高等教育成果的產(chǎn)生范圍就越廣；高校規(guī)模和師生比重決定了每位學(xué)生能夠獲取到的高等教育資源，對高等教育的人才培養(yǎng)質(zhì)量至關(guān)重要。接受高等教育的人員范圍以及高等教育畢業(yè)學(xué)生的社會(huì)就業(yè)率則能檢驗(yàn)和進(jìn)一步推動(dòng)高等教育水平提升。因此，本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值（X4）衡量福建省的經(jīng)濟(jì)規(guī)模；選取人均GDP（X5）衡量福建省經(jīng)濟(jì)增長能力；選取普通高校數(shù)、普通高校專任教師數(shù)、普通高校在校學(xué)生數(shù)（X6，X7，X8）衡量福建省總體高等教育情況；選取每所高校平均在校學(xué)生數(shù)和普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)（X9，X10）分別衡量福建高校規(guī)模和受教育環(huán)境；選取每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)和?？埔陨蠈W(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例（X11，X12）分別衡量福建高等教育環(huán)境和高等教育就業(yè)環(huán)境。

3. 高等教育主體類變量

高等教育主體主要指參與高等教育活動(dòng)的各類個(gè)體和組織機(jī)構(gòu)，主要包括政府、高校及個(gè)人三類。政府主要是從“國家戰(zhàn)略”高度出發(fā)，參與高等教育主要是為蓄積人力資本為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供充足動(dòng)力；高校是高等教育主體中的中介，扮演承上啟下角色。對上吸引政府的各類投入從而改善教學(xué)科研環(huán)境，對下通過招收學(xué)生實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)。增強(qiáng)勞動(dòng)市場競爭力和實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值追求是個(gè)人參與高等教育活動(dòng)的根本目的所在。關(guān)于高等教育主體的分析大都停留在定性層面，本文從各個(gè)主體投入高等教育的資源來定量分析。結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，本文選取公共財(cái)政支出中普通高等教育的比例（X13）來反映政府對高等教育活動(dòng)的重視程度；選取普通高等學(xué)校專任教師占普通高校教職工的比例（X14）來反映高校對人才培養(yǎng)的重視程度；選取學(xué)雜費(fèi)支出占教育經(jīng)費(fèi)比重（X15）來衡量個(gè)人對高等教育的重視程度。

表1中所選15個(gè)解釋變量數(shù)據(jù)來源于《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國教育統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國利技統(tǒng)計(jì)年鑒》，個(gè)別變量的數(shù)據(jù)根據(jù)年鑒資料計(jì)算獲得，選取時(shí)間范圍從1996年到2013年共計(jì)18年。

四、福建省高等教育水平影響因素的實(shí)證分析

以福建省高等教育水平為被解釋變量，以表 1中15個(gè)變量為解釋變量，使用R軟件中的BMA程序包，按照后驗(yàn)包含概率的大小排序得到表 2的實(shí)證結(jié)果。根據(jù)后驗(yàn)包含概率的大小，表2中的15個(gè)解釋變量大致可以分為三組。第一組包括專科以上學(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例（X12）、每所高校平均在校學(xué)生數(shù)（X9）和每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)（X11）3個(gè)解釋變量。這3個(gè)解釋變量的后驗(yàn)包含概率均超過0.6，解釋能力最強(qiáng)，符號(hào)確定率也都大于98%，穩(wěn)健性也最好。第二組包括普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)（X10）、普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出（X3）、普通高校教職工總數(shù)（X1）、普通高校數(shù)（X6）、普通高校在校學(xué)生數(shù)（X8）和普通高校專任教師數(shù)（X7）6個(gè)解釋變量。這些解釋變量的后驗(yàn)包含概率小于0.6，但都大于0.4，同時(shí)符號(hào)確定率均大于65%，說明這些解釋變量也具有較強(qiáng)的解釋能力和穩(wěn)健性。第三組包括剩余 6個(gè)變量，它們的符號(hào)確定率較高，但后驗(yàn)包含概率均小于0.4，說明解釋能力相對較弱。下面分組對各個(gè)解釋變量的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析解釋。

表2 福建省高等教育水平影響因素的BMA實(shí)證結(jié)果

（一）高等教育投入

高等教育 3個(gè)投入變量均未進(jìn)入解釋能力最強(qiáng)的第一組變量。普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出（X3）和普通高校教職工總數(shù)（X1）解釋能力較強(qiáng)，位于第二組。普通高校固定資產(chǎn)值（X2）解釋能力較弱，位于第三組。這一結(jié)果表明，高等教育投入在現(xiàn)階段福建高等教育水平的提升中并未占據(jù)絕對重要地位，但仍然不可或缺。其中，普通高校教育經(jīng)費(fèi)支出（X3）對福建省高等教育水平的影響為正，但促進(jìn)作用有限。這說明，隨著福建省經(jīng)濟(jì)發(fā)展，投入高等教育的經(jīng)費(fèi)快速增長，高等教育的投入已經(jīng)趨于飽和。單純經(jīng)費(fèi)的投入對福建省高等教育水平的提升作用十分有限。同時(shí)，普通高校教職工總數(shù)（X1）甚至出現(xiàn)了阻礙福建省高等教育水平提升的現(xiàn)象。說明高校教職工總數(shù)的增加在高校擴(kuò)招的進(jìn)程中已經(jīng)完全飽和，除去繼續(xù)吸引高層次技術(shù)人才外，福建省應(yīng)該理性控制高校教職工總數(shù)。普通高校固定資產(chǎn)值（X2）解釋能力不強(qiáng)，可能是由于高校面積和場館等的擴(kuò)張已經(jīng)無法顯著影響福建高等教育水平，教學(xué)和科研的軟實(shí)力更具影響力。在今后的資源投入和使用過程中，應(yīng)該在維持投入合理增長的同時(shí)更加注重投入產(chǎn)出的效率。

（二）高等教育環(huán)境

高等教育環(huán)境類變量中?？埔陨蠈W(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例（X12）、每所高校平均在校學(xué)生數(shù)（X9）和每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)（X11）3個(gè)解釋變量位于第一組；普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)（X10）、普通高校數(shù)（X6）、普通高校在校學(xué)生數(shù)（X8）和普通高校專任教師數(shù)（X7）4個(gè)解釋變量位于第二組；人均GDP（X5）和地區(qū)生產(chǎn)總值（X4）2個(gè)解釋變量位于第三組。?？埔陨蠈W(xué)歷人數(shù)占就業(yè)人數(shù)比例（X12）、每所高校平均在校學(xué)生數(shù)（X9）對福建省高等教育水平的影響效應(yīng)為負(fù)，說明就業(yè)市場中高學(xué)歷與就業(yè)能力沒有直接關(guān)系，而福建省高校規(guī)模擴(kuò)張的負(fù)面效應(yīng)開始顯現(xiàn)。每萬人口擁有大學(xué)在校學(xué)生數(shù)（X11）越多，對福建省高等教育水平的促進(jìn)作用越明顯。這主要是因?yàn)榇髮W(xué)生數(shù)占總?cè)丝诒壤礁?，潛在的培養(yǎng)人才的面越廣，成才的概率越大。普通高校平均每一專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)（X10）、普通高校數(shù)（X6）、普通高校專任教師數(shù)（X7）也對福建省高等教育水平呈現(xiàn)負(fù)面作用，說明高校數(shù)量、專任教師數(shù)量和專任教師負(fù)擔(dān)學(xué)生數(shù)量已達(dá)到上限，不能繼續(xù)盲目擴(kuò)張。普通高校在校學(xué)生數(shù)（X8）雖影響方向?yàn)檎?，但影響能力也十分有限。地區(qū)生產(chǎn)總值（X4）和人均GDP（X5）是環(huán)境類變量中解釋能力最弱的兩個(gè)變量，說明福建省高等教育水平與其經(jīng)濟(jì)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長無必然關(guān)聯(lián)。

（三）高等教育主體

公共財(cái)政支出中普通高等教育的比例（X13）、普通高校專任教師占普通高校教職工的比例（X14）和學(xué)雜費(fèi)支出占教育經(jīng)費(fèi)比重（X15）三個(gè)解釋變量均位于解釋能力最弱的第三組。這不能完全說明福建高等教育主體的作用不重要，只是由于變量的選取和數(shù)據(jù)來源的限制導(dǎo)致無法完全體現(xiàn)。事實(shí)上，高等教育主體的資源分配方案和發(fā)展思路在很大程度上決定了高等教育水平的提升路徑。

[1]中國共產(chǎn)黨第十八次全國代表大會(huì)報(bào)告，2012-11-8.

[2]Fernandez C, Ley E, Steel M.F.J. Model Uncertainty in Cross-country Growth Regressions. Journal of Applied Econometrics, 2001,16(5):563-576.

[3]許培源，張華.福建省技術(shù)創(chuàng)新能力的影響因素：基于貝葉斯模型平均方法的研究[J].東南學(xué)術(shù)，2014(10):124-133.

[4]趙彥志.我國高等教育生產(chǎn)率增長、技術(shù)進(jìn)步與效率變化[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2011(6):20-26.

[5]毛盛勇，喻曉琛.中國高等教育效率的省際比較：基于DEA的分析[J].調(diào)研世界，2011(5):31-35.

[6]王巍，王志浩，劉宇新.高等教育投入產(chǎn)出的DEA規(guī)模效率研究[J].中國管理科學(xué)，2013(11):726-730.

[7]李元靜，王成璋.高等教育資源配置效率測度及影響因素分析：基于Malmquist指數(shù)的研究[J].西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015(3):77-81.

[8]黃海濤.高等教育質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：影響因素、基本特征與制定原則[J].江蘇高教，2015(4):26-29.

[9]魏梅.我國高等教育效率增長率區(qū)域差異及其影響因素分析：基于空間計(jì)量模型的實(shí)證研究[J].清華大學(xué)教育研究，2012(1):97-102.

[10]夏焰，崔玉平.我國省域高等教育管理效率及其影響因素的量化研究[J].中國高教研究，2012(7):7-11.