姜晓笛：多投入模式的OECD国家基础教育效率比较研究
多投入模式的OECD国家基础教育效率比较研究
作者简介
姜晓笛，北京师范大学国际与比较教育研究院博士后，公共管理学博士，主要研究方向为比较教育。
摘要
通过构建基于超效率SBM的基础效率测算模型，利用2018年PISA及世界银行数据，对OECD组织中的32个国家的基础教育效率进行测算。研究发现，OECD国家中基础教育投入产出效率最高的国家多集中于波罗的海沿岸以及东亚地区，这些国家属于基础教育中等投入国家。投入更多的欧美国家则相对较低,因此随着教育投入的进一步提升基础教育投入产出效率则会下降。此外，通过对比OECD国家基础教育效率以及公平程度，研究发现基础教育效率与公平程度呈正向关联，这说明欧美国家的基础教育的高投入并没有换来效率和公平。对于基础教育投入少，经济发展水平落后的国家，应当通过参加全球教育治理体系来吸收更多的资本与经验；而投入高效率低的国家需要缩减教育资源的阶级差距，同时需要保障低收入家庭的基础教育质量。
基础教育是基本公共服务的重要组成部分，不仅影响国家发展与竞争力，同时关乎国民生计与福祉。近年来，世界各国教育政策强调在教育的提供中注重效率与公平，即在公共支出有限的情况下，政府需要高效且精准地配置资源。由于各国发展水平存在差异，且不同国家对教育发展的重视程度以及目标也各不相同，各国的基础教育存在显著差距。OECD(Organization for Economic Co-operation and Development, 以下简称OECD)数据表明，在2016年欧洲基础教育(包含小学与初中教育)公共投入占国内生产总值比重最高的国家(挪威，4.7%)是最低国家(俄罗斯，1.8%)的2.6倍(1)。因此，一些经济条件优越、福利制度完善的国家力求通过高额教育经费投入促进学生的全方位发展，这些投入覆盖校园设施、教师队伍、学生培养以及学科发展研究等方面。然而，过多的基础教育投入势必会造成溢出效应，降低基础教育效率，因此找到基础教育投入产出的均衡点，提升基础教育的投入产出效率就成为教育体系发展的关键所在。
随着国家层面数据库的更新与完善，国家教育系统数据的可及性与可比性逐渐提升，使得跨国层面进行国家教育系统投入产出效率比较研究成为可能。不但如此，学界有将教育系统研究由纵向的历史演进研究转向横向的比较研究的趋势，并通过对比不同国家教育系统的投入产出效率来总结教育系统发展的内在规律，进而发现教育系统发展的共性以及差异性。尽管投入产出分析在教育学领域已取得一些成果，但现有研究对象多为高校科技成果转化以及人才培养，较少涉及到基础教育效率，同时，由于基础教育投入主体的多元性增加了效率计算的难度，因此，关于国家教育基础教育系统投入产出效率的应用研究相对较少。
一、基础教育效率理论与研究综述
(一)基础教育效率研究的渊源
詹姆斯·布坎南认为教育是一种准公共产品，具有部分非竞争性和非排他性(2)，教育服务的提供者是学校和教育组织，需求者是学生及其家庭，供求的对象是教育服务本身(3)。相比于高等教育，基础教育的非竞争性与非排他性更强，更接近于公共产品。除此之外，基础教育具有外部性属性，接受教育者通过教育过程实现人力资本的转化，在获取更多的劳动报酬的同时，一方面促进社会发展与再生产，另一方面维护了社会和谐安定，形成正外部性效应。因此，提升基础教育水平受到各国决策者的普遍重视。
长期以来，无论是以市场主导型的教育模式还是政府主导型的教育模式，政府都是基础教育的主要“服务生产者”和“资源配置者”。因此，很长一段时期以来，基础教育的研究视角更多聚焦在基础教育公平性以及可及性。上世纪70年代，新公共管理运动唤起了决策者以及学者对于基本公共服务效率的关注，基础教育效率的研究成为教育学科的重点课题。在管理学视阈下，高效不仅需要用正确的方法(doing things right)，还需要做正确的事(doing right things)(4)。由于教育系统具有社会敏感性，现有研究不仅应该探究教育系统中投入指标与产出指标之间的简单联系，还应该在制定教育政策时维持效率和有效性维度之间的平衡(5)。在基础教育效率的国别比较研究中，由于不同教育系统的资源禀赋、政府效能以及内外部环境均存在较大差异，且各国基础教育的发展规划也不尽相同。因此，基础教育效率研究者逐渐意识到分析基础教育的投入要素时，要兼顾可管理要素(师资、公共投入、基础设施)与不可管理要素(社会资本、学校环境)，分析基础教育产出要素时，也要兼顾考虑期望产出(如教育成绩、教育公平)和非期望产出(辍学率、迟到率)，基础教育效率的研究视角逐渐向系统化、动态化的方向演进。
(二)基础教育效率研究综述
随着教育学科以及社会学的发展，有关基础效率的定量研究逐渐增多。De Witte(2015)对教育效率研究进行了全面的梳理，并通过投入产出变量的类型以及研究方法的不同进行了分类(6)。基础教育效率研究对象包含多个层级，具体包括国家系统比较研究(7)(8)(9)、区域教育系统研究(10)(11)、中小学学校研究(12)(13)以及学生个体(14)(15)研究。现有这些研究为本文研究提供了有益借鉴。通过对现有研究的梳理，可以发现与其他社会学课题相似，基础教育效率的研究从宏观到微观的投入产出变量选取以及研究方法均存在差异。在要素投入方面，心理—行为要素、人口统计变量(性别、背景、民族等)、家庭情况变量、学校风气、社会环境、科技环境以及政府经费均曾被作为投入变量进行研究，其中微观视角的研究投入变量设置较为复杂，而区域教育系统的基础效率研究变量往往采取面板数据。针对基础教育产出指标选择方面，相对于高等教育研究，基础教育研究的数据较为单一，结合前文提出的积极产出与消极产出的差异，当前学界通常采用毕业率、测试分数、升学率、出勤率等指标反映基础教育的积极产出要素(16)(17)；同时也有部分研究(多以第三世界国家或高校)以辍学率、逃课率等消极产出作为基础教育效率的产出要素(18)(19)。
就研究方法而言，基础教育效率的研究方法也存在着一定的演进规律。从基础教育效率的度量方式角度来看，基础教育效率的度量正在从单要素分析向多维要素分析演化。早期单因素的实证研究源于学者们意识到单纯的投入回报率的参考价值十分有限，部分学者采取双重差分(Difference-in-Difference)等方法探究并比较一个特定研究对象的不同要素(20)或同一要素在不同地方(21)对教育成果影响的差异，但是单一要素的局限性(难以处理投入要素之间的联系)较大。经济学方案的多因素效率测算模型逐渐被更多教育领域研究者接受。数据包络模型被认为有三个主要特点：第一是可以简单地处理多个投入要素，无需像大多数随机方法一样选择单一的解释变量；第二是不需要函数形式的假说而随机方法往往需要提出假设并验证；最后，非参数估计的方法假设所有前沿的偏离都是效率的不足，这意味着不能轻易地确定估计的下限(22)。此外，多因素的系统测算方法可以解决环境因素和资源因素共存的问题，即使这两类因素不在同一维度(23)。当然，过往的多因素系统性研究也没有排除将资源型投入和教育系统所在环境对教育结果影响的计算分为两步，亦或者运用Malmquist指数这种动态化方法对基础教育效率系统进行打分，这种方法可见于Agasisti(24)对欧洲基础教育系统以及Essid(25)等人对突尼斯基础教育系统的研究中。
总体而言，当前研究存在以下不足：第一，有关基础教育效率的研究更多聚焦于学校、区域与学生层面的研究，国家基础教育系统以及国际比较的研究相对较少；第二，投入产出变量设计相对单一且不能兼顾特征变量与环境变量；第三，研究方法逐渐多元化，然而由于研究动机不尽相同，因此多数研究方法不能用于跨国比较。本文通过多个国际数据库整理衡量基础教育投入产出指标体系相关数据，计算得到基础教育效率，并进行不同国家的横向对比，一方面可以对各国基础教育系统进行分类以及比较，另一方面则可以更为科学地探索基础教育投入产出效率的内在规律。
二、研究方法与数据
(一)基础教育效率测算模型
本文研究目的是探索多维度投入要素的情况下OECD国家各国基础教育的效率。根据前文文献梳理，基础教育效率的测算主要集中于两类方法，参数方法随机前沿分析(SFA)和非参数方法数据包络分析(DEA)。但由于随机前沿分析(SFA)只能处理单投入单产出和单投入多产出，不适用于多投入多产出问题。常规的DEA模型投入产出同比例变化，不符合基础教育效率测算的现实情况。为有效解决投入要素的“拥挤”或“松弛”现象，Tone(2002)提出了一种非径向DEA模型—基于松弛变量(Slacks-based Measure，SBM)评价DMUs效率的方法，与传统的CCR或BCC模型不同，SBM模型直接将松弛变量加入目标函数中，使实际效益最大化，而不仅仅得到效益比例最大化(26)。但 SBM 模型与传统 DEA 模型一样，对于效率都为1 的 DMU，难以进一步区分有效 DMU 之间的效率差异，Tone(2002)在 SBM 模型的基础上，进一步定义了超效率 SBM 模型，其结合了超效率 DEA 模型和 SBM 模型的优势，能够有效对处于前沿面的 DMU 进一步对比评价(27)。
基于上述考虑，本文构建基于Super-SBM的基础效率测算模型，更加符合动态化视角下各国家教育系统的投入与产出情况。模型如下。
其中，本文以32个OECD国家作为基本研究单元(DMU)，每个研究单元各有两类要素，包含投入变量和产出变量，分别用xik和yrk表示，m和s分别为两类要素的数量，
(二)指标设计与数据来源
本文构建基于超效率SBM的基础教育效率测算模型，因此需要建立基础教育的投入产出指标体系。对于教育投入指标，为更全面地衡量基础教育各方面的投入，研究将综合考虑基础教育的参与主体，从国家、国民以及教师三个方面评估基础教育的投入程度。首先，国家对基础教育的投入主要的来源是政府，而主要去向则是在校学生、教师和学校。由于各国国家教育投入占公共支出比重各不相同，且体量也存在差异(很大程度上取决于经济体量和人口数量)，因而研究选取投入均值作为衡量国家投入的指标，平均学生投入以及平均教师薪水是国内外教育质量与效率研究常用的投入变量(28)。其中教师工资在基础教育经费中所占比例最大，并且直接决定了教师职业的吸引力(29)；对高质量教育的需求意味着更高的生均成本，而基础教育的生均投入在国家层面还必须与其他公共服务以及一国税收保持平衡，因此选取这两个变量可以准确地衡量一国在国家层面的基础教育投入，这两个变量可见于OECD教育数据库的统计。其次，国民生活水平方面，居民收入可以直接决定家庭对基础教育的投入，尽管一国收入不均等和教育竞争会影响到家庭投入模式的偏好，但总体而言家庭教育投入金额取决于收入水平(30)，因此研究将人均GDP(美元)设置为投入变量，各国人均GDP数据来源于世界银行。国民生活水平中的科学技术水平对基础教育的教育环境影响深远，多媒体、ICT等先进技术的应用推动了课堂教学模式的改革，是传统的教师授课有效的补充。此外，科技的发展增加了教师与家长、学生沟通的机会，可以使教师获得更多的反馈从而制定更合理的教学计划，互联网技术是掀起教育改革的重要原动力，其对教育发展有着深远的影响(31)，因此研究选取国家互联网通网率作为衡量科技发展水平的变量，各国互联网通网率数据的来源是世界银行。最后是教师方面的投入，平均工作时间可以准确反映教师的工作投入、工作热情以及不同国家对教师的不同要求，因此本研究选取了教师平均年工作小时数作为衡量师资投入的要素。高师生比、小班额常被认为是有益的，因为教师能够更加关注学生个体的需要，并减少处理各种干扰的时间(32)，师生比也是一种师资投入的衡量方式，本文选取了比教师总数更能反映中小学师资资源丰裕程度的学生教师比作为第二个师资投入变量，各国教师平均工作时间与师生比情况均来源于OECD国际教育数据库。
教育成绩是各国基础教育产出的体现，其中最直观的衡量单位是PISA成绩，而国家平均PISA成绩作为学生表现指标被用于多个国别研究。因此本文选择2018年各OECD国家数学、科学与阅读的平均成绩来作为各个国家基础教育系统的产出指标。表1为研究中投入与产出变量的设计汇总。
表1 变量设计及数据来源
(三)描述性统计
在36个OECD国家中，加拿大、英国、以色列和比利时四国由于数据库数据缺失，且教育部门官网也无法补全，因此这四个国家不作为本文的研究对象。剩余32个国家基础教育投入与产出指标描述性统计见表2。尽管OECD国家经济发展水平相对较高，但是人均GDP和通网率存在较大差异。由于经济发展水平和政府对教育部门的重视程度不同，32个国家2018年每个中学生的教育投入差距已经达到了4万美元以上，而平均教师薪水的差距已经接近8万美元。在师资投入方面，师生比最高的国家是最低国家的5倍。最后，OECD国家的基础教育产出指标差距也十分悬殊，其中2018年PISA均分最高的国家是爱沙尼亚，最低的是哥伦比亚，两国相差120分。
表2 投入产出要素描述性统计
资料来源：作者根据OECD与世界银行国家数据库计算整理得到。
三、基础教育效率与公平投入产出结果
(一)OECD国家教育投入的聚类分析
研究首先采用聚类分析(K-means cluster analysis)方法，对OECD国家教育不同维度的教育投入指标情况进行对比分析。根据基础教育投入水平将32个国家分为了六个主要的聚类。聚类1和聚类3是三个维度基础教育投入均高的聚类，代表国家是欧美、大洋洲最发达的国家，这些国家经济、科技以及社会发展均处于较高水平，唯一不同的是卢森堡人口较少且公共教育支出极高，因此三项投入更显突出而独自形成一个聚类。第2聚类的代表国家只有一个爱尔兰，爱尔兰公共教育投入和师资投入相对于其高国民生活水平而言相对较低。第4聚类的代表国家是波兰、葡萄牙和智利，这些国家在OECD中国民生活水平相对落后，对教育的公共收入较低，而相对而言教师资源却十分充裕，其中师生比很高而且教师充满工作热忱。聚类5的典型国家包含东欧和南欧的国家，这些国家经济发展水平处于OECD国家的中游，师资投入水平也处于中游，而政府对于教育的公共支出相对较少，教师的待遇不仅远低于OECD国家的平均标准，而且也低于本国劳动者的平均工资(33)。聚类6的典型代表是两个东亚国家和两个北欧国家，这些国家国民生活和科技发展水平在OECD国家居于中上游，国家对于教育的投入则处于中游，而师资资源相对紧缺，而值得一提的是，以上四国对于基础教育教师的遴选标准十分严格(34)。
表3 OECD国家基础教育投入聚类分析
(二)基础教育效率测算结果讨论
由于OECD所有国家的PISA数学、科学和阅读均分表现在405.3分至525.3分之间，而且单科均高于400分，因此在计算效率值时，本文将产出指标的基值设置为400。OECD国家2018年基础教育效率结果见表4。从地域层面看，基础教育效率前十的国家多来自东欧、东亚地区，而经济更为发达的西欧国家则相对排名较后，这也与现有研究成果的结论基本保持一致。结合论文上一节的基础教育投入产出指标聚类来看，处于聚类5与聚类6中的国家基础教育效率明显更高，这些国家的共性在于三方面的投入较为均衡且合理。而聚类1与聚类3的国家在绝对高投入的情况下并没有获得更高的产出，因而效率值较低。
表4 基础教育投入产出效率情况
结合PISA成绩来看各国效率，不难发现效率较高的国家绝大多数都是PISA成绩较高的国家，因此效率与成绩的关联是密不可分的。那么是否投入越多效率越高呢？结合聚类来看，可以发现OECD国家中投入程度最低的聚类成绩效率相对较低，而投入中游的国家效率较高，随着投入继续增长，无论是成绩还是效率都会出现下滑，即出现了“投入溢出”效应，综合而言投入与效率在OECD国家的国别之间呈现一种“倒U型”关联。
(三)基础教育效率与公平投入产出对比
那么，基础教育投入更高的国家能否促进基础教育系统的公平呢？教育公平有两个重要内涵，一个是教育资源以及教育可及程度的公平，另一个是缩小经济、社会以及教育资源的差距对中小学学生成绩的影响，是一种结果的公平。PISA确定了教育成果公平的两个主要衡量标准：社会经济地位(社会经济梯度的强度)导致的绩效差异的比例和社会经济群体绩效差异的平均程度(社会经济梯度的斜率)。为准确衡量基础教育资源分布的公平性，《PISA2012年技术报告》提出了PISA的经济社会和文化地位指数(PISA Index of economic, social and culture status，简称ESCS指数)，ESCS指数的计算模式如下：
其中，β1,β2 和β3是OECD因子载荷，HISET为父母最高职业状态，PARED为父母最高受教育等级，HOMEPOS为家庭教育资源状况，包含财富、电子产品、书籍等(35)。
在计算所有PISA测试参与者ESCS值之后， 2018年PISA年度报告公布了各国ESCS值的分位差，即经济文化社会地位处于国内前5%以及后5%的两类人群的平均值之差。该指标可以较好反映一国不同阶层家庭教育资源以及教育可及性的差异，从而进一步反映基础教育公平的程度，差值越小说明教育公平程度越高(36)。同时，PISA年度报告还给出了各国ESCS下游家庭的学生与ESCS下游学生的PISA得分之差，这个指标反映的是家庭条件差异对教育结果造成的影响，PISA年度报告认为是从出口方面衡量一国基础教育的公平程度，差值越小则基础教育系统公平程度越高。
OECD国家ESCS位势差结果如表5所示。中东欧、东亚以及北欧国家的分值明显高于西欧、拉美以及美国和澳大利亚等国家。根据各国投入指标与ESCS指标对比情况，可以发现中等基础教育投入国家国内的中小学家庭的经济社会文化地位差异差距最小。这代表OECD国家中最高的基础教育资源的公平性，而高基础教育投入的欧美发达国家，国内参与基础教育的学生家庭经济社会文化地位差异相较于中等投入国家更大，因此公平性较低。
表6为以各国高经济文化地位指数与低经济文化地位指数学生群体的PISA得分之差，也是基础教育公平的一种反映。与表5作对比，可以发现家庭社会经济地位差距较大的国家也表现出更大的阶级分数差，这说明教育资源可得性差异大的国家往往也是教育成果两极分化的国家，两种基础教育公平性指标具有很好的关联性与补充性。结合各国的基础教育投入与阶层分数差的情况来看，中等基础教育投入国家和低基础教育投入国家分数离散程度较小，教育公平程度更高。结合各国平均成绩来看，爱沙尼亚、拉脱维亚、日本、韩国为代表的中等投入国家的低阶层分数差异是建立在更高的平均得分的基础上的，而土耳其以及拉美国家普遍较低的基础教育均分缩小了高地位家庭学生与低地位家庭学生的差异表现，应被视为一种低水平的公平。此外，结合表5、表6研究发现以美国、德国、卢森堡、澳大利亚等国为代表的高基础教育投入国家不同阶级教育资源的可及性以及学生表现均呈现严重的两极分化情况，教育不公平的情况较为严重。
表5 OECD国家ESCS位势差情况
资料来源：OECD, PISA 2018 Results(Volume 2): Where All Students Can Succeed, PISA,OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/b5fdb8f-en. 2019-12-03.
表6 OECD国家ESCS对应分数差
资料来源：OECD, PISA 2018 Results(Volume 2): Where All Students Can Succeed, PISA,OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/b5fdb8f-en. 2019-12-03.
四、提升基础教育效率的对策建议
前文总结了OECD国家基础教育投入的主要集群以及投入产出效率的分布规律。可以看到低基础教育投入国家面临的是效率不足的问题，而高投入国家面临的是投入效率溢出与教育不公平现象严重的问题，基于这些问题，本文总结了以下对策建议：
首先，对于教育投入不足，教育成绩、效率均落后于其他OECD国家的拉美、中东国家，基础教育供给侧改革势在必行，其中包括通过师范教育实现基础教育师资水平的提升，还包括对中小学校园设施改革，全面提升家庭教育资源的拥有率以及可及性。为缓解基础教育投入与基础教育改革效度不足的问题，上述国家可以采取争取国际组织的支持与引导以及积极参与区域教育合作等模式。一方面可以获得多方位的直接援助资源，另一方面可以通过扩大对外合作积累更多的经验，拓宽决策者与管理者的视野，增强基础教育改革的效率，从而助推本国基础教育的发展。
其次，对于欧美发达国家而言，基础教育投入产出效率低，总体成绩下滑是决策者不得不面对的问题。结合前文对于效率与效用的讨论，在“PISA Shock”之后，欧美发达国家也通过完善评估机制，采取扩建学校，支持学前教育等措施，通过例如《不让一个孩子掉队》等法案改善教育公平问题。但是，在更深层次的方面，这些国家仍需要转变基础教育价值理念，缩小阶层差距，真正按照“非竞争性”与“非排他性”的性质配置基础教育资源。
我国的基础教育效率近年来也引起了国内外学者的关注，根据PISA在我国北京、上海、江苏以及浙江四个地区的测试结果，四地数学、阅读和科学的平均成绩在2018年已经达到578.67分，比2015年高出了64分，表明我国基础教育在近年来有了较大的提升。但是仍存在很多短板：一方面我国区域发展不均衡的情况一直存在，部分地区仍面临着投入不足的问题，基础教育的城乡二元区隔难以打破，师资、生源以及教师发展机会的区域分配并不合理；另一方面仍然要注意的是我国基础教育的公平问题。我国北京、上海、江苏和浙江四地的ESCS差值在2018年已经达到了3.3,比OECD平均值高出0.4，这说明我国的经济社会文化地位已经呈现出较为悬殊的差距。此外，我国四地在2018年PISA测试中高经济文化社会地位阶层与低经济文化社会阶层的成绩差距为81分，这个分数比2015年的115分降低了34分，已经低于OECD国家的平均水平(37)，表明我国近年来基础教育的阶层表现差距已经缩小。总体而言，我国欠发达地区、少数民族地区的基础教育仍显薄弱，而增强区域协同，援助弱势地区，解决基本公共服务最后一公里问题，是我国进一步提升基础教育效率的路径。
五、结语
本研究构建基于超效率SBM的基础教育效率测算模型，利用PISA、OECD、世界银行三大数据库，以32个OECD成员国为研究对象，测算其基础教育效率，并进一步分析国家、国民以及教师三个层面的基础教育投入指标对基础教育成绩以及基础教育公平程度的贡献效率。研究有以下三个主要发现：第一，OECD国家的基础教育投入情况存在与国家经济发展水平大致呈现正相关的内在规律，其中拉美、南欧地区的国家投入最低，中东欧、东亚的国家投入处于中游，西欧国家、美国以及澳大利亚投入最高；第二，研究发现OECD国家基础教育效率分布呈现“倒U型”曲线，随着整体投入的提升，教育效率先升高后降低，而教育效率的顶端出现在中等投入水平的中东欧国家和东亚国家；第三，基础教育投入与教育公平的关系依然存在“门槛”效应，因此基础教育的公平性并不能通过一味扩大教育投入来弥补。针对OECD国家基础教育投入产出的内在规律，本文提出，应当找到本国基础教育效率演进的路径以及关键性投入变量，实现有针对性的精准投入，从而实现效应最大化。在横向跨国研究分析视角下，本文运用投入产出效率分析法，在指标设计以及分析过程中，也存在两个不可避免的局限性：第一，在投入因素指标设立的时候更多地聚焦于可测量的实际投入而较少的关注以社会环境、校园环境为代表的教育系统中的环境变量，这些难以测量的因素也会对国家基础教育效率产生重要的影响；第二，本文中的国别比较效率研究尽管兼具时效性和组群性，却难以计算早期的影响以及每个个体的内在规律，这也是跨国横向研究共有的局限性。为更好地探索国家基础教育系统投入产出效率演进趋势、内外部影响因素的规律，解决特定国家所面临的问题，我们未来的研究将会选择更有代表性的少数研究对象，采取纵向研究的方法从宏观和微观数据分别入手，从而形成新的研究成果。
[基金项目]本文系2019年度教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“‘一带一路’国家与区域教育体系研究”(项目编号：19JZD052)之阶段性研究成果。
排版：靳品侠
审核：傅 强
说明：为方便阅读，原文略有删节，参考文献省略。
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