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摘 要 通过建立投入产出指标，运用DEA-Malmquist指数方法对2000-2014年全国31省（市、自治区）的面板数据进行分析，研究发现：我国中等职业教育经费投入效率呈技术进步主导的趋势，广东为高增长型区域且经费投入效率最高，北京中等职业教育经费投入效率最低，辽宁等14省为徘徊型区域，江苏等12省为低增长型区域。中等职业教育经费投入效率存在空间依赖性，其中生均事业性教育经费和生均基本建设经费对教育经费投入具有明显的正向促进作用，但区域经济发展水平对经费投入存在极弱促进作用值得引起重视。
关键词 中等职业教育；經费投入效率；DEA-Malmquist指数；空间计量；影响因素
中图分类号 G718.3 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2018）01-0055-05
一、引言
“十三五”规划纲要明确提出“推进教育现代化与人才强国、人力资源强国”的建设目标。在《职业教育法》中，确立了职业教育在经济社会发展中的重要地位和作用，规定了政府、行业企业和社会各方面兴办职业教育的职责和义务，建立职业教育体系，完善职业教育体制和保障条件等重要内容。中等职业教育是培养技术型人才的关键，中等职业学校自身发展与资源投入不足的矛盾是中等职业教育受到关注的另一原因。因此，社会对中等职业教育重要性的认识还有待提高。
相关学者从经费投入现状、经费支出影响因素、经费投入绩效等不同层面对中等职业教育经费进行了研究，例如，张万朋对我国中等职业教育预算内教育经费投入与支出现状进行分析发现，中等职业教育经费在各级各类教育中投入比例过低，职业教育经费投入不足限制了中等职业教育的发展[1]。张伟红、黄国清对江西省中等职业教育研究发现，中等职业教育经费来源单一，致使中等职业教育发展规模受限[2]。黄丽丽基于中国31个省市的面板数据，从人力、物力、财力三个方面对中等职业教育投入现状进行描述性分析发现，近年来生均经费尽管有所增加，但经费投入仍然不足，地区间投入不均衡，在增加投入规模的基础上要注重资源管理能力的提高[3]。也有学者以职业教育经费的空间特征为基点进行研究，濮筠、崔玉平认为地区的生产总值是导致高职教育事业性经费聚集的重要原因，建议政府应当重视省际间高职教育资源均衡配置的问题，更多地为高职教育欠发达地区提供财力保障[4]。
通过对以往文献的梳理发现，有关中等职业教育经费投入使用效率的研究较多，但这些研究主要集中在中等职业教育经费投入的影响因素分析以及对策研究方面。相比之下，专门针对中等职业教育经费投入效率评价以及探索省际之间中等职业教育经费是否有空间聚集特征的研究较少。因此，本文以2000—2014年全国31省（市、自治区）的面板数据为基点，利用DEA-Malmquist指数模型与空间面板计量模型，对我国中等职业教育的经费投入效率以及空间可能存在的关联进行探讨。
二、我国中等职业教育经费投入效率分析
（一）模型建立
数据包络分析是美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人基于“相对效率评价”概念发展起来的一种新的系统分析方法，也被称作非参数方法或Farral型有效性分析法。相对于传统的回归分析法，DEA分析法的优势在于对有效生产前沿面的估计是利用数学规划手段，从大量样本数据中分析样本集合中处于相对有效的样本个体，克服了错用生产函数的风险及平均性的缺陷，达到最优性。因此，本文基于1992年Fare等对Caves等1982年定义的DEA-Malmquist生产率变动指数，对我国中等职业教育经费投入效率进行评价，考察从t期到t+1期生产率指数的几何平均数值。
Malmquist生产率变动指数模型为：
M0t+1=[×]
式中，Dt（X0t ，Y0t ）代表第t期的产出距离函数，Dt+1（X0t+1，Y0t+1）代表第t+1期的产出距离函数，Dt+1（X0t ，Y0t ）代表以第t+1期的n个决策单元的投入产出作为衡量第t期某一投入产出（X0t ，Y0t ）参考集合时的产出距离函数，Dt（X0t+1，Y0t+1）代表以t期n个决策单元的投入产出作为衡量第t+1期某一投入产出（X0t+1，Y0t+1）参考集合时的产出距离函数。当数值大于或小于1表示教育经费投入效率进步或者衰退，数值为1时，则代表教育经费投入效率未发生变化。
Malmquist生产率变动指数可以分解为：
M0t+1=[×]
为相对于效率前言从第t期到t+1期的变化，即技术效率变动（PE）；[×]为该决策单元的效率前言从第t期到t+1期的移动，即技术进步（TECH）。
（二）指标选取
1.投入指标
生均人员教育经费（PSS）、生均事业性经费（APE）和生均基本建设经费（CBE）作为投入指标。其中，生均事业性经费支出具有连续性，短期内波动较小，能够比较真实地反映中职学校的日常运作情况。生均基本建设经费支出是学校对固定资产的投资，在经费支出中占有一定比例。
2.产出指标
采用在校生人数（TE）作为经费支出的产出指标。本研究所选指标数据的样本期源于2000—2014年中国31个省（市、自治区）的数据，均由《中国教育经费统计年鉴》和《中国统计年鉴》中数据整理得出。
（三）我国中等职业教育经费投入效率进程分析
基于2000—2014年中国31个省（市、自治区）的面板数据，分别测算了全国和各省的中等职业教育经费投入效率。
1.全国中等职业教育经费投入效率分析
表1结果展示为全国中等职业教育经费投入效率变化的情况，可以发现教育经费投入效率对生均基本建设经费支出较为敏感。2000—2014年全国中等职业教育经费投入效率（TFP）为0.983，年均增幅仅为1.06%，远远低于我国职业教育整体资源配置的涨幅2.7%[5]。这说明中等职业教育在我国职业教育体系中处于弱势，进一步提升中等职业教育地位十分必要，也是我国经济结构及生产发展的需求。从效率分解来看，技术进步（TECH）年均增长1.13%，技术效率（PE）年均增长1.09%，技术进步对中等职业教育经费投入的拉动力明显高于技术效率。就中等职业教育而言，技术进步主要体现在专业设置及结构的调整、加强职业技能的训练、办好生产实习基地等多方面的改革。技术效率的涨幅虽不及技术进步，但对经费投入仍具有较明显的贡献率，通过教育管理经验的吸收，在中等职业教育综合改革中发挥重要作用。 从各年的效率值变化来看，只有2000-2001年、2003-2004年、2005-2006年、2007-2008年、2009-2010年和2010-2011年投入效率大于1，其余各年均小于1，在2007-2008年投入效率达到最高值1.288。2005年，教育部印发的《关于加快发展中等职业教育的意见》和《关于统筹管理高中阶段教育学校招生工作的通知》都提出，要进一步优化高中阶段教育结构，加快发展中等职业教育，扩大招生规模。2007年，在教育部连续强调加快发展中等职业教育的政策大背景下，中等职业教育经过三年的连续扩大招生，达到了810万人的招生规模，占当年高中阶段教育招生总数的49.1%。中等教育结构单一化的局面已得到根本改变，突破了原有的单一教育结构。纵观各年的教育经费投入效率值，整体波动幅度不大。究其原因，受到近年来普通高中迅速发展的影响，大众更多地关注普通高中教育。
2.各地区中等职业教育经费投入效率分析
表2结果展示为我国各区域的中等职业教育经费投入效率变化情况，从各地区的效率值变化来看，广东效率值最高（1.110），北京效率值最低（0.801）。全国共有13个地区经费投入效率值处于增长阶段，包括江苏、浙江、福建、山东、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、云南、青海和宁夏。河南地区经费投入效率值处于不变阶段，余下17个地区经费投入效率值处于衰减阶段。整体而言，全国中等职业教育经费投入效率未发生变化。
借鉴陶蕾、杨欣对中职教育全要素生产率指数值的划分标准，分为TFP值小于0.900则为低效型、TFP值介于0.900～1.000之间则为徘徊型、TFP值介于1.000～1.100之间则为低增长型、TFP值大于1.100则为高增长型[6]。具体结果划分：北京、内蒙古和吉林3个地区低效型，其技术效率值都相对较低，低技术效率值阻碍了经费投入效率的增长，对于低效型地区而言，在提升技术效率的同时还需提升经费支出使用率。天津、河北、山西、辽宁、黑龙江、上海、安徽、江西、湖北、贵州、西藏、陕西、甘肃、新疆和河南14个地区为徘徊型，这些地区的中职教育经费投入率有所下降，但降幅不大。江苏、浙江、福建、山东、湖南、广西、海南、重庆、四川、云南、青海和宁夏12个地区为低增长型。从划分标准来看，中等职业教育经费投入率与经济发展程度并不是时时匹配的关系，例如，江苏、浙江等地区相对发达地区所需人才与中等职业教育人才供给不匹配，也是造成其教育经费投入率增长不明显的原因。欠发达地区虽然与发达地区有一定差距，但其优势也较为明显，生源充足促使中等职业学校努力适应经济社会发展对中等职业教育的要求。仅广东1个地区为高增长型，这一地区的发展属性使其急需混合性人才，低技术工和高技术工并存，促使其教育经费投入率大幅提升的原因是技术效率的提升。
三、我国中等职业教育经费投入的空间计量分析
（一）模型与变量
中等职业教育经费投入的区域差异是受到不同因素影响的，需要进一步对各地区内部的中等职业教育经费投入结构进行分析。为了避免伪回归的现象，本文对所有样本数据进行了取自然对数的处理方法，在建立我国各地区中等职业教育经费投入空间计量模型的同时，引入了随机误差项，现模型如下：
1nSEFit=α+β01nPGDPit+β11nAPEit+β21nCBEit+εit
式中，i表示单个地区，t表示时间，εit为随机误差项。
影响中等职业教育经费投入的因素有很多，本文选取教育经费总投入（SEF）、生均事业性经费（APE）和生均基本建设经费（CBE）作为反映中等职业教育经费投入水平的指标。选取人均地区生产总值（PGDP）作为反映区域经济发展水平的指标。所有变量指标均由2000-2014年《中国教育经费统计年鉴》《中国统计年鉴》中整理而得。
（二）空间自相关性检验
Moran’s I检验定量测度与识别中等职业教育经费支出扩展“热点区”的分布，进而探测中等职业教育经费支出的空间模式。
Moran’s I的定义为：
I=
其中，n为研究地区的总数；Yi和Yj分别为区域i和区域j的属性。
莫兰指数的取值范围为[-1，1]，小于0表示负相关，且越接近-1代表单元间的分布越不集中，相异的属性聚集程度越高，即高值与低值相邻、低值与高值相邻；值大于0表示正相关，且越接近1代表单元间的关系越密切，属性相似；接近0则代表属性是随机分布的，即为研究区内不存在空间相关性。
由表3结果可知，除2000年教育经费投入未通过10%显著性水平检验，2001-2014年各年均通过显著性水平检验，且各年检验值均为正数。就区域经济发展水平而言，除2000年检验值未通过10%显著性水平检验，2001-2014年各年均通过1%显著性水平检验。因此，可以说明中等职业教育经费投入和区域经济发展水平均存在显著的空间正相关性。观察整体教育经费投入检验值可以发现，近15年，教育经费投入空间聚集程度呈波浪型变化，并不稳定。2011-2014年教育经费投入检验值逐年递减，表明中等职业教育经费投入的省际间空间聚集效应趋于离散。
（三）空间面板模型检验结果分析
根据Anselin所提出的两种空间自相关模型：一是空间滞后模型（SLM），二是空间误差模型（SEM）进行相关分析。
（1）空间滞后模型设定为：
1nSEFit=α+β01nPGDPit+β11nAPEit+β21nCBEit+ρωij
1nSEFit+μi+εit
其中，ωij為空间矩阵，ρ为空间滞后项系数，μi为空间固定效应，ρ为空间自回归系数，ρΣnj=1ωijlnSEFit为空间滞后变量。
（2）空间面板误差模型设定： 1nSEFit=α+β01nPGDPit+β11nAPEit+β21nCBEit+λωij
θit+μi+εit
其中，λΣnj=1ωijθit為空间误差项，λ为空间误差项系数。
经实证，中等职业教育投入存在明显的空间自相关性，若使用传统的回归分析方法，则会导致检验结果存在偏差。因此，本文试图使用空间面板模型对中等职业教育经费投入结构进行分析。由空间面板模型检验结果可知（见表4），对比拟合优度和对数似然值统计量分析结果选取最优模型，一般选取统计值结果最大的模型。SLM面板模型拟合优度最好（0.9976），对数似然函数值最大（582.81），再根据赤池信息和施瓦茨信息准则检验结果可知，相对于OSL模型估计和SEM模型估计，SLM模型的值相对变小，SLM模型的拟合度最好，故本文选取空间滞后面板模型更为合适。
SLM模型结果显示，区域经济发展水平、生均事业性经费和生均基本建设经费因素共同促进了中等职业教育经费投入，其中生均事业性经费对中等职业教育投入贡献率最大。这一结论证实了中等职业教育经费投入不仅受学校自身建设的影响，还与外部经济发展水平相关。中等职业教育经费投入受到邻近地区生均事业性经费和生均基本建设经费的显著正向影响，但从模型结果看，区域经济发展水平与中等职业教育经费投入的正向影响并不显著，经济实力与教育经费投入的弱相关性值得引起重视。由全国人大常委会于2015年首次实施的《职业教育法》执法检查情况可知，通过检查职业教育管理体制情况和经费保障情况，国家和地方在落实中等职业教育经费投入上均未达到法定要求。在实际中等职业教育经费投入与经济发展水平中，两者绩效也不是即时显著的，而是长期动态均衡的过程。中等职业教育与高等教育的最大不同之处在于中等职业教育所培养的人才省际间流动量较小。中等职业教育的经费投入是对自身区域经济发展的一种长期投资，在重视生均基本建设经费对教育经费影响的同时，应当将区域经济发展实力与中等职业教育经费投入匹配关系放在首位，实现中等职业教育经费投入与经济发展水平协调发展。
四、结论与启示
通过对2000—2014年全国31省（市、自治区）中等职业教育的经费投入效率评价以及空间可能存在的关联进行探讨发现，我国有一半地区的中等职业教育经费投入处于徘徊局面，其年均涨幅仅为1.06%，技术进步大于技术效率，整体局势未发生大的变动。空间计量分析结果显示，我国中等职业教育经费投入存在空间自相关效应，生均事业性经费支出与生均基本建设支出对中等职业教育经费投入具有明显的正向促进作用，但区域经济发展水平对中等职业教育经费投入的弱相关性值得关注。
（一）实现中等职业教育规模、质量和效益的协调发展
通过对我国中等职业教育投入效率分解来看，在大部分地区中等职业教育发展徘徊局面没有得到根本扭转的背景下，应当努力提高中等职业教育经费投入的技术效率，在各级各类中等职业学校中集中建设一批办学质量较高、具有示范性的骨干学校。中等职业教育经费投入不足，是限制高效办学的根本原因，尤其是在中等职业学校实验、实习等基础条件不能满足学生学习所需。当下我国中等职业学校的专业课教师只有少部分是由职业技术学院所培养，远不能满足学生专业学习的需求。中等职业学校可以有选择地聘请较有实践经验的专业技术人员担任专业课教师或实习指导教师。
（二）面对社会需要，努力提高办学水平
我国区域经济发展与中等职业教育经费投入的关系不匹配是客观存在的，缩小区域经济与中等职业教育经费投入间的差距是一个长期且艰巨的过程。由于各个地区经济发展水平以及社会环境的差异，除国家投资以外，地方政府对中等职业教育投入也具有很大差异。在发展中等职业教育同时，不能忽略省际之间教育经费投入的影响，加大执法检查力度，确保国家以及地方政府对中等职业教育经费投入到位。根据区域经济发展水平，要加强中等职业教育的针对性与实用性，围绕市场需求来确定教学内容和方法，更加重视实际技能的训练。
（三）转变观念，充分认识到中等职业教育的战略地位
新世纪以来，各级各类教育有了巨大的发展，但在一些地区由于受到当地经济发展水平以及办学条件的限制，教育普及程度还未达到国家平均水平。在现实社会中存在许多未能升入上一级学校的初高中生，毕业后直接进入社会工作的劳动者，绝大多数未能接受必要的职业技术教育和培训就直接进入工作岗位，使得劳动者文化技术素质不高的问题更加突出。因此，要认识到发展中等职业教育是提高劳动者思想和科学文化素质、实现社会主义现代化的重要战略措施，这也是响应“十三五”建设中大力发展职业教育的要求。
参 考 文 献
[1]张万朋.对我国中等职业教育经费现状的分析及相关思考[J].清华大学教育研究，2010（2）：119-124.
[2]蔡沅鑫.云南中等职业教育的经费投入绩效研究[D].昆明：云南财经大学，2013.
[3]黄丽丽.中国中等职业教育投入效率研究[D].济南：山东财经大学，2015.
[4]濮筠，崔玉平.我国高职教育经费投入的空间关联性和空间影响因素[J].现代教育管理，2017（2）：85-90.
[5]王伟.职业教育资源配置效率及其影响因素的空间计量分析[J].现代教育管理，2017（2）：97-103.
[6]陶蕾，杨欣.我国中等职业教育资源配置效率评价及分析——基于DEA-Malmquist指数模型[J].教育科学，2015（4）：26-31.
Analysis of the Investment Efficiency and Influencing Factors of Secondary Vocational Education in China
——Based on DEA-Malmquist Index Model and Spatial Panel Metering Model Cai Wengbo，Zhai Liuxi
Abstract Through the establishment of input-output index， using DEA-Malmquist index method and panel data of 31 provinces （municipalities and autonomous regions） in China from 2000 to 2014， it is found that the investment efficiency of secondary vocational education in China is the dominant trend of technological progress. Guangdong is the high growth area and the highest efficiency of investment. Morever， Beijing secondary vocational education funding has the lowest efficiency， Liaoning and other 14 provinces are the wandering area， Jiangsu and other 12 provinces are the low growth area. There are spatial dependencies in the efficiency of funding for secondary vocational education， especially the expenditure on capital education and the capital expenditure of the students have a positive effect on the investment of education. However， the level of regional economic development is worthy of attention.
Key words secondary vocational education； funding efficiency； DEA-Malmquistindex； spatial measurement； influencing factors
Author Cai Wenbo， professor of Shihezi University（Shihezi 832003）； Zhai Liuxi， master graduate student of Shihezi University
作者簡介
蔡文伯（1962- ），男，石河子大学师范学院教授，博士，博士生导师，研究方向：高等教育学，教育经济学等（石河子，832003）；翟柳淅（1994- ），女，石河子大学高等教育学硕士研究生，研究方向：高等教育管理
基金项目
国家自然科学基金项目“新疆少数民族高等教育优惠政策的失衡与优化研究”（71663044），主持人：蔡文伯
关键词 中等职业教育；經费投入效率；DEA-Malmquist指数；空间计量；影响因素
中图分类号 G718.3 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2018）01-0055-05
一、引言
“十三五”规划纲要明确提出“推进教育现代化与人才强国、人力资源强国”的建设目标。在《职业教育法》中，确立了职业教育在经济社会发展中的重要地位和作用，规定了政府、行业企业和社会各方面兴办职业教育的职责和义务，建立职业教育体系，完善职业教育体制和保障条件等重要内容。中等职业教育是培养技术型人才的关键，中等职业学校自身发展与资源投入不足的矛盾是中等职业教育受到关注的另一原因。因此，社会对中等职业教育重要性的认识还有待提高。
相关学者从经费投入现状、经费支出影响因素、经费投入绩效等不同层面对中等职业教育经费进行了研究，例如，张万朋对我国中等职业教育预算内教育经费投入与支出现状进行分析发现，中等职业教育经费在各级各类教育中投入比例过低，职业教育经费投入不足限制了中等职业教育的发展[1]。张伟红、黄国清对江西省中等职业教育研究发现，中等职业教育经费来源单一，致使中等职业教育发展规模受限[2]。黄丽丽基于中国31个省市的面板数据，从人力、物力、财力三个方面对中等职业教育投入现状进行描述性分析发现，近年来生均经费尽管有所增加，但经费投入仍然不足，地区间投入不均衡，在增加投入规模的基础上要注重资源管理能力的提高[3]。也有学者以职业教育经费的空间特征为基点进行研究，濮筠、崔玉平认为地区的生产总值是导致高职教育事业性经费聚集的重要原因，建议政府应当重视省际间高职教育资源均衡配置的问题，更多地为高职教育欠发达地区提供财力保障[4]。
通过对以往文献的梳理发现，有关中等职业教育经费投入使用效率的研究较多，但这些研究主要集中在中等职业教育经费投入的影响因素分析以及对策研究方面。相比之下，专门针对中等职业教育经费投入效率评价以及探索省际之间中等职业教育经费是否有空间聚集特征的研究较少。因此，本文以2000—2014年全国31省（市、自治区）的面板数据为基点，利用DEA-Malmquist指数模型与空间面板计量模型，对我国中等职业教育的经费投入效率以及空间可能存在的关联进行探讨。
二、我国中等职业教育经费投入效率分析
（一）模型建立
数据包络分析是美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人基于“相对效率评价”概念发展起来的一种新的系统分析方法，也被称作非参数方法或Farral型有效性分析法。相对于传统的回归分析法，DEA分析法的优势在于对有效生产前沿面的估计是利用数学规划手段，从大量样本数据中分析样本集合中处于相对有效的样本个体，克服了错用生产函数的风险及平均性的缺陷，达到最优性。因此，本文基于1992年Fare等对Caves等1982年定义的DEA-Malmquist生产率变动指数，对我国中等职业教育经费投入效率进行评价，考察从t期到t+1期生产率指数的几何平均数值。
Malmquist生产率变动指数模型为：
M0t+1=[×]
式中，Dt（X0t ，Y0t ）代表第t期的产出距离函数，Dt+1（X0t+1，Y0t+1）代表第t+1期的产出距离函数，Dt+1（X0t ，Y0t ）代表以第t+1期的n个决策单元的投入产出作为衡量第t期某一投入产出（X0t ，Y0t ）参考集合时的产出距离函数，Dt（X0t+1，Y0t+1）代表以t期n个决策单元的投入产出作为衡量第t+1期某一投入产出（X0t+1，Y0t+1）参考集合时的产出距离函数。当数值大于或小于1表示教育经费投入效率进步或者衰退，数值为1时，则代表教育经费投入效率未发生变化。
Malmquist生产率变动指数可以分解为：
M0t+1=[×]
为相对于效率前言从第t期到t+1期的变化，即技术效率变动（PE）；[×]为该决策单元的效率前言从第t期到t+1期的移动，即技术进步（TECH）。
（二）指标选取
1.投入指标
生均人员教育经费（PSS）、生均事业性经费（APE）和生均基本建设经费（CBE）作为投入指标。其中，生均事业性经费支出具有连续性，短期内波动较小，能够比较真实地反映中职学校的日常运作情况。生均基本建设经费支出是学校对固定资产的投资，在经费支出中占有一定比例。
2.产出指标
采用在校生人数（TE）作为经费支出的产出指标。本研究所选指标数据的样本期源于2000—2014年中国31个省（市、自治区）的数据，均由《中国教育经费统计年鉴》和《中国统计年鉴》中数据整理得出。
（三）我国中等职业教育经费投入效率进程分析
基于2000—2014年中国31个省（市、自治区）的面板数据，分别测算了全国和各省的中等职业教育经费投入效率。
1.全国中等职业教育经费投入效率分析
表1结果展示为全国中等职业教育经费投入效率变化的情况，可以发现教育经费投入效率对生均基本建设经费支出较为敏感。2000—2014年全国中等职业教育经费投入效率（TFP）为0.983，年均增幅仅为1.06%，远远低于我国职业教育整体资源配置的涨幅2.7%[5]。这说明中等职业教育在我国职业教育体系中处于弱势，进一步提升中等职业教育地位十分必要，也是我国经济结构及生产发展的需求。从效率分解来看，技术进步（TECH）年均增长1.13%，技术效率（PE）年均增长1.09%，技术进步对中等职业教育经费投入的拉动力明显高于技术效率。就中等职业教育而言，技术进步主要体现在专业设置及结构的调整、加强职业技能的训练、办好生产实习基地等多方面的改革。技术效率的涨幅虽不及技术进步，但对经费投入仍具有较明显的贡献率，通过教育管理经验的吸收，在中等职业教育综合改革中发挥重要作用。 从各年的效率值变化来看，只有2000-2001年、2003-2004年、2005-2006年、2007-2008年、2009-2010年和2010-2011年投入效率大于1，其余各年均小于1，在2007-2008年投入效率达到最高值1.288。2005年，教育部印发的《关于加快发展中等职业教育的意见》和《关于统筹管理高中阶段教育学校招生工作的通知》都提出，要进一步优化高中阶段教育结构，加快发展中等职业教育，扩大招生规模。2007年，在教育部连续强调加快发展中等职业教育的政策大背景下，中等职业教育经过三年的连续扩大招生，达到了810万人的招生规模，占当年高中阶段教育招生总数的49.1%。中等教育结构单一化的局面已得到根本改变，突破了原有的单一教育结构。纵观各年的教育经费投入效率值，整体波动幅度不大。究其原因，受到近年来普通高中迅速发展的影响，大众更多地关注普通高中教育。
2.各地区中等职业教育经费投入效率分析
表2结果展示为我国各区域的中等职业教育经费投入效率变化情况，从各地区的效率值变化来看，广东效率值最高（1.110），北京效率值最低（0.801）。全国共有13个地区经费投入效率值处于增长阶段，包括江苏、浙江、福建、山东、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、云南、青海和宁夏。河南地区经费投入效率值处于不变阶段，余下17个地区经费投入效率值处于衰减阶段。整体而言，全国中等职业教育经费投入效率未发生变化。
借鉴陶蕾、杨欣对中职教育全要素生产率指数值的划分标准，分为TFP值小于0.900则为低效型、TFP值介于0.900～1.000之间则为徘徊型、TFP值介于1.000～1.100之间则为低增长型、TFP值大于1.100则为高增长型[6]。具体结果划分：北京、内蒙古和吉林3个地区低效型，其技术效率值都相对较低，低技术效率值阻碍了经费投入效率的增长，对于低效型地区而言，在提升技术效率的同时还需提升经费支出使用率。天津、河北、山西、辽宁、黑龙江、上海、安徽、江西、湖北、贵州、西藏、陕西、甘肃、新疆和河南14个地区为徘徊型，这些地区的中职教育经费投入率有所下降，但降幅不大。江苏、浙江、福建、山东、湖南、广西、海南、重庆、四川、云南、青海和宁夏12个地区为低增长型。从划分标准来看，中等职业教育经费投入率与经济发展程度并不是时时匹配的关系，例如，江苏、浙江等地区相对发达地区所需人才与中等职业教育人才供给不匹配，也是造成其教育经费投入率增长不明显的原因。欠发达地区虽然与发达地区有一定差距，但其优势也较为明显，生源充足促使中等职业学校努力适应经济社会发展对中等职业教育的要求。仅广东1个地区为高增长型，这一地区的发展属性使其急需混合性人才，低技术工和高技术工并存，促使其教育经费投入率大幅提升的原因是技术效率的提升。
三、我国中等职业教育经费投入的空间计量分析
（一）模型与变量
中等职业教育经费投入的区域差异是受到不同因素影响的，需要进一步对各地区内部的中等职业教育经费投入结构进行分析。为了避免伪回归的现象，本文对所有样本数据进行了取自然对数的处理方法，在建立我国各地区中等职业教育经费投入空间计量模型的同时，引入了随机误差项，现模型如下：
1nSEFit=α+β01nPGDPit+β11nAPEit+β21nCBEit+εit
式中，i表示单个地区，t表示时间，εit为随机误差项。
影响中等职业教育经费投入的因素有很多，本文选取教育经费总投入（SEF）、生均事业性经费（APE）和生均基本建设经费（CBE）作为反映中等职业教育经费投入水平的指标。选取人均地区生产总值（PGDP）作为反映区域经济发展水平的指标。所有变量指标均由2000-2014年《中国教育经费统计年鉴》《中国统计年鉴》中整理而得。
（二）空间自相关性检验
Moran’s I检验定量测度与识别中等职业教育经费支出扩展“热点区”的分布，进而探测中等职业教育经费支出的空间模式。
Moran’s I的定义为：
I=
其中，n为研究地区的总数；Yi和Yj分别为区域i和区域j的属性。
莫兰指数的取值范围为[-1，1]，小于0表示负相关，且越接近-1代表单元间的分布越不集中，相异的属性聚集程度越高，即高值与低值相邻、低值与高值相邻；值大于0表示正相关，且越接近1代表单元间的关系越密切，属性相似；接近0则代表属性是随机分布的，即为研究区内不存在空间相关性。
由表3结果可知，除2000年教育经费投入未通过10%显著性水平检验，2001-2014年各年均通过显著性水平检验，且各年检验值均为正数。就区域经济发展水平而言，除2000年检验值未通过10%显著性水平检验，2001-2014年各年均通过1%显著性水平检验。因此，可以说明中等职业教育经费投入和区域经济发展水平均存在显著的空间正相关性。观察整体教育经费投入检验值可以发现，近15年，教育经费投入空间聚集程度呈波浪型变化，并不稳定。2011-2014年教育经费投入检验值逐年递减，表明中等职业教育经费投入的省际间空间聚集效应趋于离散。
（三）空间面板模型检验结果分析
根据Anselin所提出的两种空间自相关模型：一是空间滞后模型（SLM），二是空间误差模型（SEM）进行相关分析。
（1）空间滞后模型设定为：
1nSEFit=α+β01nPGDPit+β11nAPEit+β21nCBEit+ρωij
1nSEFit+μi+εit
其中，ωij為空间矩阵，ρ为空间滞后项系数，μi为空间固定效应，ρ为空间自回归系数，ρΣnj=1ωijlnSEFit为空间滞后变量。
（2）空间面板误差模型设定： 1nSEFit=α+β01nPGDPit+β11nAPEit+β21nCBEit+λωij
θit+μi+εit
其中，λΣnj=1ωijθit為空间误差项，λ为空间误差项系数。
经实证，中等职业教育投入存在明显的空间自相关性，若使用传统的回归分析方法，则会导致检验结果存在偏差。因此，本文试图使用空间面板模型对中等职业教育经费投入结构进行分析。由空间面板模型检验结果可知（见表4），对比拟合优度和对数似然值统计量分析结果选取最优模型，一般选取统计值结果最大的模型。SLM面板模型拟合优度最好（0.9976），对数似然函数值最大（582.81），再根据赤池信息和施瓦茨信息准则检验结果可知，相对于OSL模型估计和SEM模型估计，SLM模型的值相对变小，SLM模型的拟合度最好，故本文选取空间滞后面板模型更为合适。
SLM模型结果显示，区域经济发展水平、生均事业性经费和生均基本建设经费因素共同促进了中等职业教育经费投入，其中生均事业性经费对中等职业教育投入贡献率最大。这一结论证实了中等职业教育经费投入不仅受学校自身建设的影响，还与外部经济发展水平相关。中等职业教育经费投入受到邻近地区生均事业性经费和生均基本建设经费的显著正向影响，但从模型结果看，区域经济发展水平与中等职业教育经费投入的正向影响并不显著，经济实力与教育经费投入的弱相关性值得引起重视。由全国人大常委会于2015年首次实施的《职业教育法》执法检查情况可知，通过检查职业教育管理体制情况和经费保障情况，国家和地方在落实中等职业教育经费投入上均未达到法定要求。在实际中等职业教育经费投入与经济发展水平中，两者绩效也不是即时显著的，而是长期动态均衡的过程。中等职业教育与高等教育的最大不同之处在于中等职业教育所培养的人才省际间流动量较小。中等职业教育的经费投入是对自身区域经济发展的一种长期投资，在重视生均基本建设经费对教育经费影响的同时，应当将区域经济发展实力与中等职业教育经费投入匹配关系放在首位，实现中等职业教育经费投入与经济发展水平协调发展。
四、结论与启示
通过对2000—2014年全国31省（市、自治区）中等职业教育的经费投入效率评价以及空间可能存在的关联进行探讨发现，我国有一半地区的中等职业教育经费投入处于徘徊局面，其年均涨幅仅为1.06%，技术进步大于技术效率，整体局势未发生大的变动。空间计量分析结果显示，我国中等职业教育经费投入存在空间自相关效应，生均事业性经费支出与生均基本建设支出对中等职业教育经费投入具有明显的正向促进作用，但区域经济发展水平对中等职业教育经费投入的弱相关性值得关注。
（一）实现中等职业教育规模、质量和效益的协调发展
通过对我国中等职业教育投入效率分解来看，在大部分地区中等职业教育发展徘徊局面没有得到根本扭转的背景下，应当努力提高中等职业教育经费投入的技术效率，在各级各类中等职业学校中集中建设一批办学质量较高、具有示范性的骨干学校。中等职业教育经费投入不足，是限制高效办学的根本原因，尤其是在中等职业学校实验、实习等基础条件不能满足学生学习所需。当下我国中等职业学校的专业课教师只有少部分是由职业技术学院所培养，远不能满足学生专业学习的需求。中等职业学校可以有选择地聘请较有实践经验的专业技术人员担任专业课教师或实习指导教师。
（二）面对社会需要，努力提高办学水平
我国区域经济发展与中等职业教育经费投入的关系不匹配是客观存在的，缩小区域经济与中等职业教育经费投入间的差距是一个长期且艰巨的过程。由于各个地区经济发展水平以及社会环境的差异，除国家投资以外，地方政府对中等职业教育投入也具有很大差异。在发展中等职业教育同时，不能忽略省际之间教育经费投入的影响，加大执法检查力度，确保国家以及地方政府对中等职业教育经费投入到位。根据区域经济发展水平，要加强中等职业教育的针对性与实用性，围绕市场需求来确定教学内容和方法，更加重视实际技能的训练。
（三）转变观念，充分认识到中等职业教育的战略地位
新世纪以来，各级各类教育有了巨大的发展，但在一些地区由于受到当地经济发展水平以及办学条件的限制，教育普及程度还未达到国家平均水平。在现实社会中存在许多未能升入上一级学校的初高中生，毕业后直接进入社会工作的劳动者，绝大多数未能接受必要的职业技术教育和培训就直接进入工作岗位，使得劳动者文化技术素质不高的问题更加突出。因此，要认识到发展中等职业教育是提高劳动者思想和科学文化素质、实现社会主义现代化的重要战略措施，这也是响应“十三五”建设中大力发展职业教育的要求。
参 考 文 献
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Analysis of the Investment Efficiency and Influencing Factors of Secondary Vocational Education in China
——Based on DEA-Malmquist Index Model and Spatial Panel Metering Model Cai Wengbo，Zhai Liuxi
Abstract Through the establishment of input-output index， using DEA-Malmquist index method and panel data of 31 provinces （municipalities and autonomous regions） in China from 2000 to 2014， it is found that the investment efficiency of secondary vocational education in China is the dominant trend of technological progress. Guangdong is the high growth area and the highest efficiency of investment. Morever， Beijing secondary vocational education funding has the lowest efficiency， Liaoning and other 14 provinces are the wandering area， Jiangsu and other 12 provinces are the low growth area. There are spatial dependencies in the efficiency of funding for secondary vocational education， especially the expenditure on capital education and the capital expenditure of the students have a positive effect on the investment of education. However， the level of regional economic development is worthy of attention.
Key words secondary vocational education； funding efficiency； DEA-Malmquistindex； spatial measurement； influencing factors
Author Cai Wenbo， professor of Shihezi University（Shihezi 832003）； Zhai Liuxi， master graduate student of Shihezi University
作者簡介
蔡文伯（1962- ），男，石河子大学师范学院教授，博士，博士生导师，研究方向：高等教育学，教育经济学等（石河子，832003）；翟柳淅（1994- ），女，石河子大学高等教育学硕士研究生，研究方向：高等教育管理
基金项目
国家自然科学基金项目“新疆少数民族高等教育优惠政策的失衡与优化研究”（71663044），主持人：蔡文伯