中国高等教育效率区域差异及动态演化

基于2003—2011年中国31个省份面板数据,运用超效率DEA模型分析中国高等教育效率的空间差异及演化特征,并建立空间计量模型回归分析全要素生产率各分解指标对高等教育效率的影响,结果表明:从时间序列来看,高等教育效率整体变化为增长趋势,从空间分布来看,高等教育效率的地区差异显著,东部地区居三大区域之首,中部地区次之,西部地区最低;高等教育效率具有显著的空间集聚效应;高等教育全要素生产率逐年增长,技术进步是高等教育生产率增长的主要动力;高等教育效率的提高依赖于全要素生产率的改善,技术效率的增长对高等教育效率的影响较大。     

高等教育资源配置效率的实证研究——基于全国31个地区的DEA方法

优化高等教育资源配置是发挥好高等教育职能的关键因素,其配置状况及效率的高低制约着高等教育的发展。以2016-2018年全国高校相关数据为支撑,基于DEA方法对31个地区高等教育资源投入产出效率进行评价研究,通过探讨各地区高校教育资源配置效率的差异程度,对全国各地区进行聚类分析,发现全国大部分地区高等教育资源投入产出效率得到了显著的提升,但各地区间差异仍然存在,西南地区差异程度最为分散且变化较大。为解决当下困境,本研究从健全效率评价体系、树立差异化供给意识、挖掘地区特色三个方面提出优化我国高等教育资源配置的政策建议。     

高等教育发展水平与效率的不一致性——基于因子DEA方法的实证分析

区域间高等教育发展水平不均衡制约教育公平的实现,客观的评价一个地区的高等教育发展状况及投入产出效率需要系统的评价体系和方法。以我国内地31个省、市、自治区为研究对象,采用因子分析和聚类分析对区域高等教育发展水平排名及分类,采用因子分析与DEA组合的方法计算区域高等教育的各类投入产出效率,并进一步通过超效率DEA对其效率...     

我国高等教育Malmquist效率测算

本文以Malmquist生产率法测算了我国30个省份1997-2008年间高等教育的投入-产出效率,结果表明加入WTO后,我国高等教育效率获得了提升,但是高等教育在东、中、西三大区域间发展失衡.进一步加强与国际社会的交流以及协调三大区域高等教育发展、整合教育资源成为今后高教发展的重要任务.     

中国区域物流效率研究——基于省际面板数据及DEA方法

在构建2008-2013年中国31个省区物流面板数据的基础上,运用DEA法对我国省际区域物流业效率进行了实证评析。结果表明:考察期内我国区域物流效率总体较高,但近年来呈现出下降趋势,东部地区物流效率明显高于中西部,主要是因为该地区规模效率比较高,但中部地区纯技术效率在考察时间内基本上优于东部。与纯技术效率相比,物流业规模效率全国平均水平尚有上升的余地。     

高等教育与区域经济增长——基于中国省际面板数据的实证研究

本文采用中国1999-2005年间31个省市高等教育的面板数据,就各省高等教育对区域经济增长关系作实证研究.结果表明,自高校扩招以来,超过一半地区的高校对当地经济发展不但没有起到良好的推动作用,反而在一定程度上阻滞了当地经济发展.这说明扩招这一高等教育体制改革并没有带来区域经济的全面增长,而是因地而异,同时也说明高校在改革过程中,过于注重高校规模扩张,忽视了高校的内涵建设.     

浅析我国信托投资公司的经营效率——基于DEA模型和Malmquist生产效率指数

我国的信托业在历经近九十年的发展后,尤其是2001年后相关法律法规的出台,获得了新的发展机遇。但同时,也面临着商业银行、证券公司、基金管理公司等机构的激烈竞争。因此,为更好的促进我国信托业快速、健康可持续发展,对信托公司的经营效率进行分析具有重要意义。以信托投资行业为研究对象,利用DEA模型和Malmquist生产效率指数对我国信托投资公司的生产效率作出评价。     

我国中等职业教育全要素生产率演变与影响因素研究——基于31个省份面板数据的实证分析

通过Malmquist指数测算分析了31个省份2003-2013年中等职业教育全要素生产率的变动,发现整体上全要素生产率年均增长3.2%,技术进步是主导因素,西部、中部、东部和东北地区全要素生产率依次下降。进一步的面板模型回归显示,人才培养质量、产业结构和区域经济实力对全要素生产率有促进作用,经费投入、教育结构、人口变迁、硬件设备和师资力量对全要素生产率有约束作用。     

基于DEA模型的高等教育个案分析——以福建师范大学福清分校为例

我国高等教育经历了世纪之初的高速发展后,已经达到一个从外延扩张转向内涵建设的转折点。本文从规模经济的角度出发,利用DEA模型,以福建师范大学福清分校为例测算出它的办学规模和相应的办学效率。认为现阶段,一些规模偏小的普通高等院校还处于规模经济的阶段,还可以适当地提高办学规模。     

中国高等教育发展的推动力分析——基于城市化的视角

本文采用动态空间面板数据模型,考察了中国高等教育发展的推动力问题。实证结果表明:城市化进程显著地推动了高等教育的发展;高校教育经费投入对于高等教育的推动力存在着东西部不平衡;中国的工业化进程支持了高等教育的发展;高等教育的发展存在着东部相互带动,中、西部相互竞争的现象。最后,本文认为,城市化不仅实现了人口由农村向城市的转移,也促进了人们思想观念的转变和进步,提高了接受高等教育的意愿。     

中国民办高等教育空间分布差异研究——基于省域数据的空间统计分析

采用空间统计学原理和方法,对我国民办高等教育的空间分布特征进行研究,结果显示:民办高等教育在区域空间分布上具有较明显的集聚特征,属性值高的都集中在东部沿海省份,形成高值集聚区;西部地区各省份的产值呈低值分布,形成低值集聚区;同时,一些省份经济欠发达,但教育发展水平较好,这与当地政府以及国家相关政策的支持有关。     

中国研究型大学科研效率及其时空特征——基于2003-2011年校级面板数据的分析

为避免同质化生产函数带来的模型误置和评价不公平问题,应采用数据包络分析方法评价我国研究型大学科研的投入-产出效率及其时空特征。基于2003-2011年校级面板数据的研究发现:我国研究型大学科研效率的整体水平偏低,地区间无显著差异;我国研究型大学科研效率存在一定波动,总体呈上升趋势;在技术效率的分解中,技术要素对技术效率的贡献大于规模要素。     

中国传媒业上市公司生产效率研究——基于DEA模型的实证分析

综述中国传媒业上市公司研究概况,收集2011—2013年传媒行业上市公司相关数据,对其生产效率进行横向、纵向比较分析。采用DEA模型和Malmquist指数法分析样本公司的技术效率、规模效率和全要素生产率等指标,同时为传媒行业上市公司提供建议,为该行业上市公司提高生产效率和持续发展提供参考。     

我国区域高等教育发展水平对区域创新的影响分析——基于我国31个省市自治区数据的分析

一个区域的高等教育发展水平对该区域的创新水平具有显著的正效应,其作用主要体现在人才培养、知识产出、实际创新活动的参与三个方面.在我国,区域创新水平呈现出与区域高等教育发展水平相似的区域分布不均衡的特征,两者关系的深入研究对探讨区域高等教育的发展具有建设性的启示.     

中国高等教育对收入分配不平等程度的影响——基于省级面板数据的实证分析

基于2000-2011年各省(直辖市、自治区)居民收入差距的基尼系数和1995-2006年高等教育的相关统计数据,对各省(直辖市、自治区)高等教育规模与质量对居民收入分配不平等程度影响的长期效果进行动态估计,研究发现:东部发达地区高等教育规模与质量对收入分配均等化具有显著作用,而中西部欠发达地区高等教育总体上扩大了居民收入的差距。因此,扩大高等教育规模与提高高等教育质量是缩小东部发达地区居民收入差距的重要政策选择,中西部欠发达地区则应公平分配公共高等教育资源,切实提高高职高专的教育质量,并将财政投入重点放在基础教育上,这有助于缩小该地区居民收入分配的差距。     

高等教育升学率的时序分析

日本高等教育升学率在20世纪50年代的微増之后,从60年代到70年代中期急剧增加,随后转为停滞趋势。这样的升学率的长期变化是由怎样的机制所规定的呢?以往的相关研究对教育需求的变化所进行的阐释可归纳为三种假设:(1)显示效果假设,(2)期待收益假设,(3)家计所得假设。本文通过理论与实证分析,对以上假设的有效性进行了验证。     

我国教育部直属高校资源投入产出效率综合评价研究——基于超效率DEA模型和Malmquist生产率指数的测算

基于我国58所教育部直属高校理、工、农、医学科的办学数据,运用超效率DEA模型和Malmquist生产率指数,对2008～2017年我国高等教育由“规模扩张”转向“质量提升”这一关键时段内高校资源投入产出效率进行综合评价,结果发现：（1）高校资源投入产出效率整体水平有较大提升空间,资源的配置与管理水平较高,但生产规模远未达到最优水平,增大资源投入力度能够有效提升多数高校的办学效益。（2）高校质量型产出效率小于数量型产出效率,两类效率对整体效率的贡献度的变化趋势证实了学科评估的“指挥棒”效应。（3）高校三大职能的投入产出效率对整体效率贡献度的排序依次为科学研究、人才培养、社会服务,其中科学研究投入产出效率对整体效率的贡献度呈下降趋势,人才培养、社会服务投入产出效率对整体效率的贡献度呈上升趋势。（4）高校资源投入产出效率正向增长的根本原因是规模效率提高,技术进步指数起负面影响,纯技术效率未发生明显变化。技术进步指数的周期性变化趋势说明我国高等教育资源投入模式与发展方式的关系还有待进一步协调。     

基于DEA-Malmquist模型的“一带一路”沿线地区物流效率评价

以2010—2020年“一带一路”沿线17个省(市、自治区)的面板数据为样本,综合运用DEA模型和Malmquist指数,分析“一带一路”沿线地区的物流综合效率在时间和空间上的变化规律.研究表明：从静态视角看,在观测期内,“一带一路”沿线地区的物流综合效率整体偏低,且在空间上呈西北地区>东部沿海>东北地区>西南地区的分布态势;从动态视角看,“一带一路”沿线各省份的物流效率总体呈波动上升趋势,且东南地区增长较快,西北地区增长较慢.因此,各地应抓住“一带一路”倡议契机,根据当地情况有针对性地做好顶层设计,引导物流产业有序发展;在国家层面上,应加强区域协同,提高跨区域物流效率.