2013—2020 年我国小学教育资源配置效率及影响因素

孔庆鹏 庄甲鹏

一、引言

2020 年10 月中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》，指出要改进中小学校评价，制定义务教育学校办学质量评价标准，完善义务教育质量监测制度，加强监测结果运用，促进义务教育优质均衡发展。教育资源配置效率主要关注教育资源的投入与产出问题，旨在通过对既有教育资源进行合理配置以取得更高效益。对教育资源配置效率进行研究，对于改进中小学校评价、完善义务教育质量监测制度、促进教育公平和优质均衡发展具有十分重要的意义。小学教育是我国教育事业的基础，鉴于小学教育的重要性及其在教学方式、教学管理、师资配置和办学条件等方面的独特性，本研究重点对小学教育的资源配置效率进行评价与分析。

在教育资源配置效率研究领域，国内多数研究采用数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）模型，将义务教育阶段作为整体进行静态研究。[1][2][3][4]DEA 模型是一种线性规划的非参数化方法，适用于解决多投入多产出的综合评价问题，易于操作，可以静态地描述资源配置效率，但无法做到对资源配置效率的动态连续测算。Malmquist 指数则能通过计算不同年度的投入和产出来评价动态的变化率，Caves 等[5]通过将DEA 模型与Malmquist 指数相结合，建立了DEA-Malmquist 指数模型，推进了资源利用相对效率的动态特性研究。为了更好地测算教育资源配置效率的动态变化特性，从根本上查找影响小学教育资源配置效率的因素，研究采用DEA-Malmquist[6][7]指数分析方法对我国31 个省份（未统计台湾省及香港、澳门特别行政区的情况）的2013—2020 年小学教育资源配置效率进行连续动态测评。

在研究过程中，笔者主要聚焦以下几个问题：

1.我国小学教育资源配置效率的整体状况如何？有什么特点？

2.我国东中西部地区教育资源配置效率状况如何？有什么变化趋势？是否存在显著差异？

3.影响我国小学教育资源配置效率的因素有哪些？作用机理是什么？如何有效提升教育资源配置效率？

二、指标构建与数据来源

在投入指标与产出指标的选择方面，多数学者在投入指标的选择上有较大共识，即按照人力、财力、物力3 个维度进行考虑[1][2][3][4][8][9][10]，但在产出指标的选取上，仅对所研究阶段的在校生人数这一指标有较大共识，而在其他产出指标的取舍上存在较大分歧，如是否选取文盲率、巩固率、升学率、考试成绩等作为产出指标。鉴于小学学段的特殊性，其文盲率、巩固率、升学率并不具有代表性，且这一阶段学生的考试成绩存在不可直接测量性，因此，在本研究中未将以上指标作为小学教育阶段的产出指标。而教师综合素质对学生质量的培养起关键作用，因此本研究选取具有中级及以上专业技术职称的专任教师数、具有本科及以上学历的专任教师数作为产出指标，这也与李玲等[11]的观点有一定的相似性。

基于以上考虑，本研究在投入指标的选择上，同样从人力、财力、物力这3 个维度展开，其中，人力维度以生师比为主要指标，财力维度以生均教育事业费为主要指标，物力维度以生均占地面积和生均固定资产值为主要指标。在产出指标的选择上，本研究认为应从数量和质量2 个维度来展开：一是选取小学阶段的在校学生数作为教育产出数量维度指标，二是选取具有中级及以上专业技术职称的专任教师数、具有本科及以上学历的专任教师数作为学生培养质量的教育产出质量维度指标。具体指标体系构成如表1 所示。

表1 小学教育资源配置效率投入—产出指标体系

另外，大量的输入、输出指标会导致有效DMU（决策单元）数目的增加，从而降低DEA 方法的评价功能。根据经验法则，DMU 个数必须是输入输出变量数目之和的3 倍以上，否则DEA 效率的区别能力会变弱。[12]经统计，本研究DMU共31 个，输入指标4 个，输出指标3 个，符合DEA方法对评价指标的要求。

本研究投入产出指标的数据主要来源于2013—2020 年的《中国教育经费统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国统计年鉴》，以及教育部公布的2013—2020 年教育统计数据。

三、我国小学教育资源配置效率结果与分析

1.教育资源配置效率动态变化分析

本文基于DEA-Malmquist 指数分析方法测算了2013—2020 年各省（区、市）小学教育资源配置综合效率（TFP），并将其分解为技术进步（TC）和技术效率变动（TEC）两部分。技术进步可理解为非投入要素（如社会整体技术进步等）对综合效率的贡献，技术效率变动可理解为投入要素（如教育创新、规模化办学、管理方式变革等）对综合效率的贡献。技术效率变动可进一步分解为规模效率变动（SEC）和纯技术效率变动（PTEC），分别表示小学教育资源投入规模集聚因素和非规模集聚因素对技术效率变动的贡献。5 个效率指标的相互关系为：TFP=TC×TEC，TEC=SEC×PTEC。2013—2020 年教育资源配置效率的测算结果如表2 所示：综合效率均值为1.00596，即年均增长率为0.596%，这主要得益于技术效率变动（年均增长率3.279%）的提高；纯技术效率变动均值为1.03438，即年均增长率为3.438%；规模效率变动均值为0.99918，即年均增长率为-0.082%。整体而言，我国小学教育资源配置效率有如下特点。

表2 教育资源配置效率测算结果

（1）教育资源配置效率总体提升明显

2013—2020 年我国小学教育资源配置效率的综合效率总体提升明显（TFP=1.00596），年均增长率为0.596%。但进一步分析发现，综合效率增长率存在减小趋势，如年增长率2013—2014 年为3.617%，2019—2020 年为-2.688%，说明小学教育资源配置效率的增长趋势有所放缓。

（2）教育资源配置效率主要受技术效率变动的影响

技术进步均值（TC=0.97644）小于技术效率变动均值（TEC=1.03279），表明小学教育资源配置效率的提高主要得益于技术效率变动，即学校管理水平的逐步完善和提高，带动了小学教育资源配置效率的提高。

（3）技术效率变动主要受纯技术效率变动的影响

对技术效率变动进一步分析得知，2013—2020 年的纯技术效率变动（PTEC=1.03438）大于规模效率变动（SEC=0.99918），表明技术效率的提高得益于纯技术效率的提高。这是因为小学教育规模（规模效率变动）已基本趋于稳定，良好的运行机制（纯技术效率变动）在学校管理中发挥着重要作用。

2.东中西部教育资源配置效率差异分析

根据国家统计局的划分标准，可以将我国划分为东、中、西部3 个地区，其中东部地区包括11 个省（区、市），中部地区包括8 个省（区、市），西部地区包括12 个省（区、市）。为了解我国东中西部地区小学教育资源配置效率现状，本研究分析了3 个地区2013—2020 年间综合效率、技术进步和技术效率变动的均值，结果如表3 所示：在综合效率和技术效率变动方面，东部地区＞西部地区＞中部地区，且中部地区呈负增长趋势；在技术进步方面，3 个地区差别不大。

表3 东中西部地区教育资源配置效率综合信息

为进一步分析东中西部地区在2013—2020年间小学教育资源配置综合效率年度变化趋势，本研究计算了东中西部各跨期的综合效率，结果如图1 所示。整体而言，中部地区资源配置综合效率处于负增长水平，且持续降低；东部和西部地区资源配置综合效率处于正增长水平，稳中略有提升。

图1 东中西部综合效率比较

对2013—2020 年间各地区教育资源配置效率均值做差异性分析得知，东中西部在综合效率与技术效率变动上存在显著差异（p＜0.05），技术进步差异性不显著，具体如表4 所示。采用雪费法（Scheffe’s method）进行事后比较，东部与西部组间差异不显著，但在综合效率及技术效率变动方面均与中部地区差异显著，综合效率总体情况为东部地区略优于西部地区，优于中部地区；技术效率变动东部地区优于西部地区和中部地区。基于以上数据分析可以发现，我国小学教育资源配置综合效率和技术效率发展水平在区域层面存在一定差异，尚未实现整体均衡发展。

表4 ANOVA分析结果

四、影响小学教育资源配置效率的因素分析

1. Tobit模型简介

Tobit 模型[13]也称为样本选择模型，属于因变量受到限制的一种回归模型，其概念最早由诺贝尔经济学奖获得者James Tobin 提出，而后大量经济学家不断对其进行发展和完善。Tobit 模型被广泛应用于各领域，在基础教育领域，梁文艳等[14]利用DEA 方法对我国农村小学的教育资源配置效率进行了评价，并建立Tobit 回归模型分析了影响农村教育资源配置效率的因素；李玲等[15]基于DEA-Tobit 模型对我国义务教育资源配置效率进行了研究，对技术效率变动的影响因素进行了分析。上述研究存在一个共同点，即被解释变量满足某种约束条件下取值，通过最小二乘法（OLS）回归容易因无法完整地呈现数据而产生偏差。因此，受限数据的研究一般需要采用基于最大似然估计原理的Tobit 模型。

2.影响因素变量选择

在我国，运用Tobit 模型分析小学教育资源配置效率问题尚处于起步阶段。一般而言，影响因素的选择可以从外部环境和内部环境两个方面着手，且不应包含DEA 模型的投入、产出变量。基于文献调研及影响因素分析，本研究提出了包含外部环境和内部环境的教育资源配置效率影响因素，具体如表5 所示。

3. Tobit回归结果分析

为检验外部环境因素和内部环境因素对教育资源配置效率的影响，依次建立如下Tobit 回归模型。[16]首先，建立外部环境因素对技术进步的Tobit 回归模型（M1），剔除无法通过显著性检验的解释变量。然后，建立内部环境因素对技术效率变动的Tobit 回归模型（M2），剔除无法通过显著性检验的解释变量，测算结果如表6 所示。最后，建立处理后的内外部环境因素对小学教育资源配置效率及其分解的Tobit 回归模型（M3，M4，M5），测算结果如表7 所示。

表 5 教育资源配置效率影响因素

表6 模型M1 和模型M2 的Tobit回归

表7 模型M3，M4，M5 的Tobit回归

从模型M1 和M2 的回归结果可知，有4 个环境因素变量对技术进步和技术效率变动有显著影响。其中：人均GDP 对技术进步起阻碍作用，即所在地域经济发展水平越高，小学教育资源配置效率的技术进步越小；校均学生数对技术效率变动起正向作用，即实施规模化教学有利于提高技术效率；生均计算机数对技术效率变动起正向作用，即适当提高计算机配备数量、实施信息化教学与管理有利于提高技术效率；新建校舍面积占比对技术效率变动起正向作用，即适度规模的新建场所有利于提高技术效率。从模型M3，M4，M5 的回归结果可知：生均计算机数对综合效率、技术效率变动起正向作用，即适当提高计算机配备数量、实施信息化教学与管理有利于提高综合效率和技术效率；新建校舍面积占比对综合效率、技术效率变动起正向作用，即适度规模的新建场所有利于提高技术效率和综合效率。

五、结论

本研究采用DEA-Malmquist 指数分析方法，对我国31 个省（区、市）小学教育资源配置综合效率的动态变化、东中西部地区资源配置效率的动态变化及差异进行了测评，同时采用Tobit 模型分析了影响教育资源配置效率的因素，得出以下结论。

第一，2013—2020 年我国小学教育资源配置综合效率总体提升明显，主要推动力为学校管理水平的提升。2013—2020 年我国小学教育资源配置综合效率呈增长趋势，说明目前小学阶段教育资源配置、管理制度等方面达到较高水平，对教育资源的利用率较高。其中，技术效率的影响更为显著，说明教育资源的配置与小学制度建设和管理水平比较匹配，学校管理水平和制度建设的提升共同推动了教育资源配置综合效率的提升。数据分析还发现，教育资源配置综合效率的降低受技术进步（TC＜1）的影响，说明存在生产边界向原点移动的趋势，可能的原因是高投入的民办小学快速发展，加剧了教育资源配置效率的不均衡性，外在表现为持续性的“技术退步”。

第二，我国东中西部地区小学教育资源配置效率地域差异明显。东、西部地区综合效率较高，且有较高的技术效率变动，但技术进步均值小于1，说明存在技术衰退趋势。中部地区综合效率最低，这受到技术进步和技术效率变动的双重影响，两者均成负增长趋势。整体而言，东、西部地区资源配置综合效率处于正增长水平，稳中略有提升，而中部地区则处于负增长水平，且持续降低。

第三，人均GDP、生均计算机数、新建校舍面积占比等因素布局影响教育资源配置效率的提高。人均GDP 对技术进步起阻碍作用，而生均计算机数、新建校舍面积占比对我国小学教学资源配置效率有正向的显著影响，应关注和重视这些影响因素，从而促进教育资源配置效率的提升。具体而言，首先，实施信息化教学管理有利于提高资源配置效率。与传统的教学管理方式相比，信息化教学管理在信息获取、处理、反馈和互动方面具有显著优势，加强小学学校信息化建设，推进教学管理现代化，有利于实现优质高效的教学与管理，促进小学教育资源配置效率的提升。其次，适度规模的场地建设有利于提高教育资源配置效率。通常而言，新建场地会优先满足急需功能而非改善型需求，按照“轻重缓急”原则逐步推进，不仅有利于改善办学条件、提升规模化办学水平，而且有助于引进优秀教师，进一步促进小学教育资源配置效率的提升。

六、建议

当前，我国小学教育正处于发展的重要战略机遇期，“第四次工业革命”、中国新型城镇化建设等外部大环境，以及教育信息化全面推动教育现代化、加快教育新型基础设施建设等内部新举措，都将对小学教育产生重大影响。小学教育面临的新环境、新形势和新任务，要求教育资源的科学高效配置。因此，本研究从管理、技术和制度维度，提出如下建议。

1.加强统筹管理，推动小学教育资源配置效率稳步提升

当前，我国不同地区的小学教育资源配置效率呈现出不同特点且差异性较大，在教育城镇化和国民对高质量小学教育需求的大背景下，民办小学教育得到了迅猛发展，进一步加剧了教育资源配置的不均衡性。因此，应加强统筹管理，推动小学教育资源配置效率稳步提升。第一，持续推进教育资源整合重组，分阶段、有步骤地调整学校布局，推进公办学校与民办学校协同发展，采取“设禁区”等方式纠治民办教育违规办学、无序竞争，以及过度资本化、商业化等问题，引导民办学校为小学阶段提供差异化、多元化、特色化的教育供给，进一步提升整体办学效益。第二，持续推进教育资源均衡配置，加大教育资源向农村及偏远地区学校的投入力度，优化投入方向，采取培养小学全科教师、补充特岗教师、推进城乡教师有序流动等举措，加强乡村教师队伍建设，提高人才培养水平。第三，持续推进小学办学管理制度和运行机制建设，探索构建覆盖省市县镇校五级联动的信息化综合管控体系，统筹推进“智慧学校”建设，为小学教育发展、质量监测、教学管理等提供平台支持和技术支撑，不断提升小学办学组织管理的精细化水平。

2.发挥技术优势，利用信息技术手段促进优质教育资源共享

教育质量公平正在逐步取代教育机会均衡成为关注的热点，而教育信息化是促进教育公平、提高教育质量、创新教育发展的有效手段，对着力解决不同空间分布和格局的教育均衡发展具有重要的现实意义。因此，要发挥技术优势，利用信息技术手段促进优质教育资源共享。第一，加强优质数字教育资源的共享与应用，如充分利用“一师一优课，一课一名师”活动评出的万门部级优课，鼓励各地区和学校加强对优课的教研和应用[17][18]，确保乡村偏远地区开齐、开足、开好国家规定课程。第二，加强“三个课堂”实践应用，充分利用信息技术手段，创新教学方法和模式，通过同步课堂、专递课堂等不同形式，推动教育资源下沉“一线”、优质教学资源共建共享、学校对口帮扶帮建等，扩大优质教育资源覆盖面，有效缩减区域、城乡、校际间教育水平差距。第三，加快人工智能在教育领域的创新应用，推进实施“人工智能+教育”工程，用人工智能技术赋能小学教育，打破传统教育的时空限制，助力教师队伍能力提升，满足学生个性化学习需求，推动教学范式变革，实现优质教育资源共享。

3.推进制度建设，深化我国教育资源配置效率评价制度改革

2019 年《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》提出要健全质量评价监测体系，这为推进小学教育资源配置效率监测制度建设提供了基础性保证。2021 年《义务教育质量评价指南》进一步明确了质量评价的指标体系，阐明了评什么、怎么评、谁来评等问题。为此，推进制度建设、深化我国小学教育资源配置效率评价制度改革有迹可循。一是要积极完善小学教育资源配置效率评估机制，分层次分类别实施过程性和发展性评价，着力破解一些地区教育投入“重硬件轻软件、重支出轻绩效”的问题，引导教育资源科学合理投入，提升小学教育资源配置效率评估、监测专业化水平。二是要开展教育资源配置效率测评方法研究，探索运用综合评价与特色评价、定量评价与定性评价相结合的评价方式，引入价值导向、组织领导、均衡发展、学校办学质量及学生发展质量等测评指标，构建合理完备的权重指标体系，提升教育资源配置效率评价的科学性、针对性、有效性。三是加强教育资源配置效率的影响因素分析，建构教育资源配置效率与内外部因素关系的理论框架，探究作用机理，为促进我国小学教育资源配置效率稳步提升提供重要理论支撑和实践依据。