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中等职业教育有关论文范文数据库,与1998―2016年我国中等职业教育全要素生产率变动相关论文查重免费
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摘 要1998-2012年,我国中等职业教育经历了低谷期、大发展时期、转型期等不同的阶段,借助Malquist指数方法分析我国中等职业教育的全要素生产率指数（TFP）变化,可以发现,我国中等职业教育全要素生产率的增长主要由技术进步效率推动,资源配置效率对全要素生产率的作用有限.同时,规模效率和纯技术效率对资源配置效率作用并不明显.不断提高中等职业教育的技术进步水平和技术管理水平是其可持续发展的保证.
关 键 词Malmquist指数；全要素生产率；中等职业教育
中图分类
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一、引言
中等职业教育是我国教育体系的重要组成部分,担负着培养数以亿计高素质劳动者的重要任务,是我国经济社会发展的重要基础.当前,我国正处于经济转型、产业升级的关键时期,对构建更有质量、更有效率的现代职业教育体系提出了更高要求.纵观职业教育发展历程,既有1997～2001年管理体制调整后的相对低谷期,也有2002年之后的职业教育大发展时期.2010年《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》的发布,2014年全国职教工作会议召开,积极构建现代职业教育体系,不断提升职业教育支撑经济转型和产业升级的能力成为职业教育发展的重点.职业教育发展起伏所产生的影响,不仅存在于教育行业,还存在于劳动力就业市场,并对经济社会发展具有深刻的影响.本研究基于中等职业教育发展历程及其背景,分析把握中等职业教育效率及其变动趋势.
行业投入产出的技术效率水平可以用全要素生产率（TotalFactorProductivity,TFP）来反映.目前,对于TFP的测度主要有“余值”法、随机前沿生产函数法和非参数法.其中,建立在距离函数基础上的非参数Malmquist（曼奎斯特）指数是目前分析教育生产效率的主要方法,并且这些研究主要集中于教育宏观系统和高等教育子系统效率的研究.傅毓维、邵争艳利用Malmquist指数分析了区域高等教育资源配置效率[1].梁文艳、胡咏梅利用Malmquist指数刻画了我国高校合并前后整体科研生产率的动态变化[2].潘海生、周志刚,韩海彬、李全生等运用Malmquist指数方法,对我国高等教育全要素生产率的变动趋势进行了研究,并对高等教育技术进步的收敛趋势进行了分析[3][4].景琴玲运用Malmquist指数方法对我国农业职业教育效率进行了评价[5].
从研究现状看,中等职业教育全要素生产率的研究目前基本处于空白.本研究将运用Malmquist指数方法对我国中等职业教育全要素生产率进行实证研究,力图在以下几方面对现有研究进行拓展.第一,运用Malmquist指数方法对我国大陆30个省、自治区和直辖市（西藏的数据不全,故未纳入分析范畴）面板数据进行分析,形成关于我国中等职业教育全要素生产效率（TFP）的现实判断.第二,充分考虑中等职业教育区域属性和发展历史阶段特征,从区域和时间两个维度对我国中等职业教育全要素生产率变动规律进行分析.第三,对中等职业教育全要素生产变动的主导因素进行分析.
二、研究方法――Malmquist指数方法
Malmquist指数法是通过R.W.Shephard提出的投入产出距离函数来定义的,1982年,Caves,Christensen和Diewert首次将Malmquist指数引入生产率分析领域,并提出了Malmquist生产率指数（MalmquistProductivityIndex）的概念.RolfFre和Grosskopf等人在1992年给出了Malmquist生产率指数的非参数线性规划算法,使Malmquist生产率指数可以被用来建立多产出、多投入的技术描述形式[6][7].
(一)Malmquist指数定义
在规模报酬不变的情况下,Malmqusit指数基于生产前沿面的分解形式如图1所示.
图1基于产出角度的Malmquist生产率指数
分析图1,以t时期技术Tt为参照的Malmquist指数可表示为
（1）
同样,以t+1时期技术Tt+1为参照构造的Malmquist指数为
（2）
t时期到t+1时期生产率变化的Malmquist指数可运用t时期和t+1时期Malmquist指数的几何平均值作为度量,即：
（3）
其中,D（X,Y）等于inf{θ：（X,Y/θ）∈P（X）,X∈Rm,Y∈Rk,θ≥0}
等于[sup{α：（X,αY）∈P（X）,X∈Rm,Y∈Rk,α≥0}]-1
P（X）等于{（X,Y）}：投入X能产出Y}表示一定技术条件下的生产可能集,θ∈[0,1]表示产出效率,如果θ等于1,那么表示投入资源的搭配是合理的,并且所有投入要素都发挥了自身最大效用；如果θ<1,表示资源配置上还存在一定的冗余[8][9].
(二)Malmquist指数分解[10]
在规模报酬不变的情况下,Malmquist指数可以分解为技术变化指数（Technicalchange,TC）和资源配置效率指数（Efficiencychange,EC）.
（4）
（5）
（6）
当规模报酬发生变化时,资源配置效率指数可进一步分解为纯技术效率（PureTechnicalEfficiency,PTE）和规模效率指数（ScaleEfficiency,SE）,其计算公式如下：
（7）
（8）
（9）
当Malmquist指数大于1时,表示TFP水平提高；当构成Malmquist指数的技术变化指数和资源配置效率指数大于1时,表示其是TFP增长的主要源泉,反之,则是导致TFP下降的根源；而规模效率指数和纯技术效率指数的高低,则反映了它们对资源配置效率指数的影响.三、变量选取与数据说明
我国职业教育包括中等职业教育和高等职业教育两部分.其中,高等职业教育作为我国高等教育大众化的产物,从20世纪末的10余所发展到如今的1200多所,取得了令人瞩目的发展成就.但考虑到高等职业教育数据变化过大,容易对结果产生比较大的干扰.而且,基于长期以来我国职业教育相关数据统计主要以中等职业教育为主的现实,为此,将研究视野限定为中等职业教育.
在研究的时间跨度上,考虑到我国近年来的中等职业教育发展经历,其间经历了1998年职业教育管理体制改革、2002年和2005年国务院两次召开职业教育工作会议、2010年发布《国家中长期教育改革和发展纲要2010-2020年》,考虑到数据的可获得性（目前可获得的数据截至到2012年）,本研究将研究时域确定为1998～2012年.
评价一个系统的效率,需要从投入和产出两个角度来综合考虑并建立相应的评价体系.从职业教育的属性看,其投入包括人力、物力和财力,产出是与产业发展相适应的技能人才.考虑到数据的可获得性和有效性,投入指标确定为：专任教师数、职业教育生均教育经费及区域国民生产总值.在产出指标上,选取中等职业教育在校生数与普通高级中学学生数的比值,这既可以反映出中等职业教育规模的相对变化,更可以在一定程度上度量职业教育的相对吸引力,从而对中等职业教育的整体质量进行测度.本文使用的数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》.
在面板数据覆盖范围上,选取除西藏以外全国30个省、自治区和直辖市.并按照中国经济划分的一般方法,将全国分为东部、中部和西部三大区,其中东部包括北京、天津、河北、广东、江苏、上海、浙江、福建、海南、辽宁、山东11个省份；中部包括安徽、河南、黑龙江、吉林、湖北、湖南、江西、内蒙古、山西9个省份；西部包括广西、贵州、云南、四川、重庆、宁夏、陕西、青海、甘肃、新疆10个省份.
四、实证结果和分析
运用1998～2012年我国30个省市的面板数据,利用EMS软件,计算了1998～2012年15年间全国30个省份的Malmquist指数,再对其进行分解,由此得出我国中等职业教育生产率变动情况.
（一）我国中等职业教育生产率变化及其分解总体分析
表1列出了1998～2012年期间,我国中等职业教育全要素生产率Malmquist指数及其分解.
从表1可以看出,我国中等职业教育全要素生产率在1998～2012年期间均值为1.001,这主要是由于此期间中等职业教育大起
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