[中图分类号]G40-054[文献标识码]A[文章编号]1005-5843(2009)02-0025-08 对学校投入与产出关系的研究可以追溯到美国对教育机会均等的研究，即科尔曼报告(Coleman et al.1966)。这份以研究公平为目的的报告是美国教育办公室对1964年民权运动的回应。通过对公立学校的调查、了解不公平的程度、解释教育模式差异以寻求学校投入与产出间的关系①。科尔曼的研究主要是采用回归分析方法探讨教师投入与学生成绩之间的关系问题。他的研究与我们所探讨的问题似乎有点不同，因为我们所关注的是教育与经济的关系问题。但这种教育产生函数的研究方法已被广泛用于教育经济学研究领域。美国经济学家道格拉斯(P.H.Dougids)和数学家(C.W.Cobb)提出了经济领域资本 和劳动要素对生产发展影响的生产函数，分析了在一定的生产技术条件下，资本和劳动投入量与产出之间的依存关系。后来的经济学家们引入一个“教育因素”，分析教育对经济发展的边际产出弹性。考虑到高等教育投入与产出的多样性特征，难以运用生产函数、投资回报等企业投入产出分析模式来进行类似的研究工作，本文从教育经济学原理出发，以1995-2006年相关统计资料为依据，并进行必要的加工和整理，对高等教育规模扩张下公共高等教育投资效益问题进行主成分分析。研究把高等教育投入与产出的多个变量归纳为具有明显意义的主成分，继而运用回归分析法研究产出主成分与投入主成分之间的相关关系，试图寻求一种分析教育投资效益问题的新视野。为方便起见，对纳入统计分析范围的高等教育投入与产出数字均源自普通本专科高等院校，且假设各高校产出质量相当。 一、1995-2006年中国高等教育投入分析 投入产出效益是指投资活动中成果和消耗的比例关系，即投入和产出对比关系。高等教育投入产出效益是将教育视为生产或经济活动而出现的研究范畴，是指高等教育投资过程中投入与产出对比。作为一种决策工具，可以利用它来确定用哪种方式来达到特定教育目标最为高效。暗含的假设是不同的方案与不同的成本和不同的教育结果相关。通过选择用最少成本实现给定产出的方案，社会可以更高效地利用资源。在进行成本分析前，需要对投入成本进行估算和对效益标准进行界定。 基于对高等教育投入多样性的认识，我们把高等教育的投入因素归纳为三大类，即人力、物力和财力。一是人力资源因素。教育人力构成主要包括在校学生数、班级人数、招生数、毕业生数、行政人员数、教学辅助人员数、工勤人员数、生产人员数及他们的知识结构、年龄结构、能力结构、比例结构等②。高等教育投入的人力是教职员工。考虑到高等教育部门内部人员对学校承担的三大职能所起的作用不同及对教育发展的贡献差异，我们在结构上将教职员工分为三部分，即具有副教授职称以上的高级教研人员、一般教研人员、行政及教辅工作人员。一般认为高级教研人员是高等院校从事研究生教学与科研的主干人员，与其他人员相比，对高校产出可能有更大贡献。一般教研人员多从事本专科生、成人高教的教学科研工作，其产出与从事行政、教学的辅助人员相比，对高校产出贡献更直接；行政及教辅工作人员包括教师与科研人员以外从事行政、辅助工作的人员，对高校产出提供必要条件和外部保障，是高等教育投入必不可少的因素。二为物力资源因素。教育物力资源由两部分构成，即学校的固定资产和材料低值易耗品。学校的固定资产包括三部分，即共同的固定资产——土地、房屋、建筑物、活动场地等；教学、科研用固定资产——仪器、仪表、电教设备、图书资料、文化设备及其他教学用具；生活用固定资产——水电、煤气、交通运输、印刷、医疗和各种家具等③。三是财力资源因素。与企业中的流动资金相类似，国家每年都要直接投资于教育教学、教育科研、基建等经费。高等教育投入的财力资源一般由两大部分构成，即用于个人消费的部分和用于公共消费的部分。根据以上分类及在投入上的数量和质量结构，我们把高等教育投入指标体系归纳为三个一级指标、22个二级指标。其中一级指标包括：总量指标、增量指标和质量指标；21个二级指标包括：财政性教育经费占GDP的比重(A1，单位：％)、预算内教育经费占财政支出的比重(A2，单位：％)、高级教研人员(A3，单位：万人)、一般教研人员(A4，单位：万人)、行政及教辅工作人员(A5，单位：万人)、教学科研用房(A6，单位：万平方米)、一般用房(A7，单位：万平方米)、教学科研仪器(A8，单位：亿元)、图书资料(A9，单位：万册)、其他固定资产(A10，单位：亿元)、财政性教育经费增长率(A11，单位：％)、人均教育经费(普高)增长率(A12，单位：％)、当年教育投入(A13，单位：亿元)、当年科研投入(A14，单位：亿元)、当年基建投入(A15，单位：亿元)、当年新增教学科研用房(A16，单位：万平方米)、当年新增其他用房(A17，单位：万平方米)、当年新增图书资料(A18，单位：万册)、当年新增教学科研仪器(A19，单位：亿元)、专任教师高级职称比例(A20，单位：％)、10万元以上设备数(A21，单位：台)。通过查阅国家相关统计资料，我们得到了1995-2006年我国高等教育投入与产出的总表，为简便起见，表中金额均为当年价格，而没有换算为可比价格(表1)。
我们抽取高级教研人员(X1)、一般教研人员(X2)、教辅行政人员(X3)、教学科研用房(X4)、其他用房(X5)、教学科研仪器(X6)其他固定资产(X7)、图书资料(X8)、当年教育投入(X9)、当年科研投入(X10)、当年基建投入(X11)等11个指标为因变量分析高等教育的投入状况。输出结果与分析如下。 表2给出了11个原始变量之间的相关性及检验结果。上半部分是原始变量的相关系数矩阵。可以看到，矩阵中存在相当多比较高的相关系数。下半部分是相关系数显著性检验的p值，所有p值都小于0.05，这些说明原始变量之间存在着很强的相关性，具有进行因子分析的必要性。同时分析显示KMO统计量等于0.701，Bartlet球形检验的p值为0.000，这些也说明本案中的数据比较适合进行因子分析。统计结果还显示，几乎所有变量的共同度都在90％以上，说明提取的因子已经包含了原始变量的大部分信息，提取因子的效果比较理想。
表3显示了各因子对应的特征根。从表中看出：前三个因子解释了99.030％的方差，即11个指标可以综合为3个主成分，它们的累计贡献率达到99.030％。
表4为三个投入主成分的特征向量矩阵。从投入主成分特征向量我们可以看到：在第一主成分中，各个投入要素特征向量均为正，说明均对高等教育发展产生积极推动作用，并且各个要素所起的作用权重相差不大，如高级科研人员、一般教研人员、教辅行政人员的权重均为0.306，教学科研用房为0.305，最低的当年基建投入为0.277。由于在统计指标中我们采用的投入计量要素均为总量要素，所以我们认为第一主成分反映的是高等教育投入规模(总量)因素的影响，可以把第一主成分归纳为总量投入主成分(F1)。这与目前我国高等教育规模与政府投入规模呈相互推动状况相吻合。由于我国高等教育投入来源基本上属政府行为，因此政府的高等教育投入规模对高等教育总体规模产生了决定性影响。在第二主成分中，当年基建投入要素的作用最大，权重为0.925，其他固定资产、教辅行政人员的要素作用都为正，而其他要素投入的要素作用均为负，即其他要素对基建投入产生一定的负面作用，因此，我们可以把第二主成分归纳为资产投入主成分(F2)。第三主成分中，其对科研影响最大，“当年科研投入”权重最高(0.733)，我们可以把这一主成分归纳为科研投入主成分(F3)。概括起来，高等教育规模扩张与政府对高等教育的总量投入、资产投入及科研投入密切相关。高等教育投入三个主成分Y1、Y2、Y3的表达式分别如下：
