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    教育资源配置与效率文献综述

    时间:2021-01-10 06:02:41 来源:工作范文网 本文已影响 工作范文网手机站

    摘要:笔者回顾了我国学者对教育资源配置与效率十五年以来的研究,围绕“教育资源配置与效率的优化”这一核心问题,主要从对教育资源配置效率的测算方法、教育资源配置的实践探索与理论适用性以及我国教育资源配置与效率的实证研究三个方面进行研究。基于研究发现:我国对于教育资源配置效率的实证研究方法相对单一,研究模型缺乏多元化;对于教育资源配置效率的评价缺乏科学合理的指标体系;对教育资源优化配置风险评估环节的研究略显不足。针对存在的问题,提出建立适合我国国情的多学科交叉视角的研究方法体系;兼顾指标选取的科学性和数据的可获得性和有效性;重视教育资源配置风险评估环节在教育资源优化配置过程中的作用,并丰富其研究成果等建议。

    关键词:教育资源配置 效率 优化配置

    教育资源是教育事业发展的基础,面对人们不断增加的教育需求,教育资源总量相对不足。在这种教育资源短缺的情况下,却存在着教育资源浪费、资源利用效率低下等问题。因此,分析如何在有限的教育资源中优化教育资源的配置、提高教育资源配置效率,成为了我国教育高效发展的关键性因素。基于此,本文在对教育资源配置与效率相关文献梳理的基础上,探讨教育资源配置效率的影响因素和优化路径,从而根据分析结论,从优化路径、评价指标、风险评估等方面提出优化教育资源配置,提高教育资源配置效率的参考建议。

    一、相关概念界定

    任何资源都是稀缺的,稀缺性意味着需要权衡和竞争,教育资源也是如此。[1]教育资源有广义和狭义之分。从教育服务的生产和提供角度看,狭义的教育资源是指用于教育服务生产过程中投入的各种生产要素,也就是一般理解的人力资源、财力资源和物力资源。[2]这与黄莲洁[3]等人对教育资源定义的本质一致,都是从投入的角度去理解教育资源。从产出的角度看待教育资源,当各种投入要素经过一系列的配置、生产过程之后形成了最终面向消费者的“教育产成品”一各种教育服务。学生、家长和社会公众所关心的教育资源一般是指这最终面向消费者的“教育产成品”[4]广义的教育资源同时从生产投入和产出角度理解教育资源,其不仅包括狭义的教育资源,也包括最终形成的“教育产成品”一各种教育服务。

    教育资源配置关心三个核心问题:首先,全社会应该拿出多少资源投入教育?其次,如何有效地将既定的教育投入资源转化为量多质优的教育产出资源?最后,教育服务如何在社会成员之间进行分配?[5]

    有学者从狭义教育资源的角度回答了前两个问题,提出了教育资源配置的概念。靳希斌(2004)指出,教育资源配置是指教育资源在教育系统内部各级各类教育间合理有效的分配。包括社会总资源对教育的分配、教育资源在各地区教育之间的分配、教育资源在各级各类教育之间的分配、教育资源在各级各类教育学校之间的分配。[6]

    教育资源配置的核心问题是教育资源配置的优化。教育资源配置的实质是在教育机构内部,通过相应的措施、手段和方法,使教育资源从低效益的环节、地方向高效益的环节、地方流动,把有限的教育资源配置到基础好、效益高、质量高、成果多的学校或学校内部的其它环节,使教育资源的投入产出效率进一步提高。[7]

    教育效率(也可称为教育投资效率、教育资源利用效率或是教育投资内部效益)的基本含义包括:一是教育的投入是有限的,在不能满足所有社会需求的前提下,较少的教育投入可以产生较多的产出视为有效率的教育行为,反之则为无效率的教育行为。二是增加教育投入是提高教育产出的主要措施之一。[8]

    教育资源配置效率是指由于教育资源的稀缺性,所以需要政府在多种教育资源配置机制中选择最优方案,使最小的财政投入获得最大的教育收益。[9]可以视为教育资源利用效率。

    二、我国教育资源配置与效率的研究现状

    对相关文献梳理后发现,我国有关教育资源配置与效率的研究大多集中在对教育资源配置效率测算方法的研究、教育资源配置实践探索与理论适用性的研究以及我国教育资源配置与效率的实证研究三个方面。

    (一)教育资源配置效率的测算方法

    效率的研究方法主要分为非参数法和参数法,参数法为随机前沿方法(SEA),而非参数法为数据包络分析(DEA)与随机处置壳(FDH)方法。参数法需要确定生产函数的具体形式,若生产函数形势设定不准确,则会引起较大的回归误差。非参数法的优势是不需要设定生产函数的具体形式,不需进行回归,也不需要对不同量纲的投入与产出变量单位化,而是利用线性规划的方法刻画效率生产前沿面,测量各个决策单元(DMU)的相对效率,因此国内外广泛的将其应用到经济与管理的各个领域。Afonso和Aubyn最早將非参数方法应用到OECD国家教育与医疗效率的研究中,同时使用FDH与DEA方法进行了对比分析,研究指出DEA方法较FDH更加严格,使用DEA方法测算出的有效率的决策单元在使用FDH方法测算时一定是有效率的,但若是使用FDH方法测算出的有效率的决策单元则不一定在DEA方法的测算下有效率。[10]从国内外的研究经验来看,DEA在研究公共部门的效率问题上是一种行之有效的方法。

    在教育资源配置效率测度方面,研究者主要采用生产函数和DEA模型。其中,生产函数只能适用单输出情况,存在忽略效率标准等不足。而DEA模型在处理多输入、多输出的投入一产出的效率问题上具有优势,成为近年来教育资源配置效率评价研究比较偏好的模型(林娟与盛建芳,2018)。

    数据包络分析法(Data EnvelopmentAnalysis,简称DEA)的基本思路就是以某一组织系统中的实际决策单元为基础,建立在决策单元的“帕累托最优”概念上,在避免赋权组合的方式下,针对其多种投入和多种产出建立多目标线性规划模型,通过模型求解得出不同单位的相对有效性,计算出教育资源配置的效率。

    用DEA评估教育资源配置效率主要运用CCR和BCC模型。由BCC模型计算得出技术效率,技术效率是由管理和技术等因素影响的生产效率,技术效率值越大,说明投入资源的使用效率越高;CCR模型是在假设规模效率不变的情况下,得出了包含规模效率成分的效率值,称为综合效率,简称效率。由CCR模型得出的效率值除以BCC模型,得出的技术效率值即规模效率值。规模效率反映了实际规模与最优生产规模的差距,是由决策单元的规模因素影响的效率。效率取值区间为(0,1),效率值等于1,说明资源配置效率处于最佳状态,即资源配置有效。效率值越小,代表资源配置的效率越低(林娟与盛建芳,2018)。

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