数字经济与教育发展研究｜马中东 刘永庆：数字经济提升高等教育资源配置效率研究——基于超效率SBM模型和ML指数
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马中东 刘永庆.数字经济提升高等教育资源配置效率研究——基于超效率𝐒𝐁𝐌模型和𝐌𝐋指数[J].中国教育信息化,2023,29(7):010-021.DOI: 10.3969/j.issn.1673-8454.2023.07.002
数字经济与教育发展研究
数字经济提升高等教育资源配置效率研究——基于超效率SBM模型和ML指数马中东 刘永庆
摘 要： 高等教育资源配置不充分、空间分布不均衡是影响我国教育高质量发展的重点问题，数字经济时代的到来为高等教育资源合理配置和转型升级提供了思路。基于我国30个省（自治区、直辖市）的面板数据，采用超效率𝐒𝐁𝐌模型测算𝐌𝐋指数衡量我国高等教育资源配置效率，进而实证检验了数字经济对高等教育资源配置效率的影响机制。实证结果表明，数字经济对高等教育资源配置效率的提升具有显著的促进作用，该结论在一系列稳健性检验后仍然成立，异质性检验表明数字经济对缩小我国教育事业发展的区位差异具有正向效应。基于研究结论，为我国教育资源合理配置和教育事业均衡发展提出如下建议：重视数字基础设施建设，加强关键核心技术攻关，打造数字经济人才高地；发挥数字产业化的关键作用，缩小教育资源配置的区位差异，推进国家教育事业均衡发展；促进数字经济与教育事业的深度融合，大力发展智慧教育；加快新型数字技术的融合创新与应用，促进高等教育高质量发展。
关键词： 数字经济；高等教育资源配置；教育均衡发展；𝐒𝐁𝐌模型；𝐌𝐋指数中图分类号： G434文献标志码： A文章编号： 1673-8454（2023）07-0010-12作者简介： 马中东，聊城大学教务处处长、教授、硕士生导师，青岛大学博士生导师，博士（山东聊城 252000）；刘永庆，通讯作者，聊城大学商学院硕士研究生（山东聊城 252000）
一、引言
当今世界，新一轮信息技术革命和产业变革席卷全球，数据价值化加速推进，数字经济与实体经济深度融合。互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新日益融入高等教育领域，教育数字化应用释放潜能，数字经济以其发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深的特点成为重组高等教育资源，重塑教育新模式、新业态的关键力量。新冠疫情的暴发、国际竞争态势的加剧一定程度上加速了高等教育拥抱数字经济的步伐，各国竞相出台教育数字化转型战略计划[1]。 高等教育发展水平是国家发展能力和发展潜力的象征，优化高等教育资源配置不仅可以提高我国高等教育办学水平，为教育部门提供决策依据，还可进一步促进高等教育均衡发展、促进教育强国建设[2]。党的十八大以来，我国教育事业发展迅速，教育体系不断完善。党的二十大报告从“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”的高度，对“办好人民满意的教育”作出专门部署，凸显了教育的基础性、先导性、全局性地位，为我们在新时代新征程中推动教育改革发展，办好人民满意的教育，建设教育强国，指明了方向、提供了根本遵循。但是，我国高等教育存在资源分布不均、教育公平落实受阻等问题，教育事业急需信息化、数字化转型[3]。自2017年《国家教育事业发展“十三五”规划》印发以来，《教育信息化2.0行动计划》《中国教育现代化2035》《国家智慧教育公共服务平台接入管理规范(试行)》等文件都强调了教育数字化转型的重要性，智慧教育应运而生。党的二十大报告指出，坚持教育优先发展，优化区域教育资源配置，统筹职业教育、高等教育、继续教育协同创新，推进教育数字化，加快建设教育强国。在此基础上，以数据驱动教育资源配置为导向，明晰数字经济在高等教育资源配置过程中的重要作用，有助于完善现代教育体系、加快教育现代化建设步伐，也可以为我国教育事业的下一步发展提供借鉴。 高等教育资源配置效率主要通过研究教育资源的投入与产出问题，构建评价指标体系。国内外关于高等教育资源配置效率的研究主要包括两个方面：一是效率评价，现有文献多采用数据包络模型(𝐃𝐄𝐀)定量分析教育资源配置效率，如有研究采用𝐃𝐄𝐀测算澳大利亚高校教学系统的运行效率[4]；有研究基于𝐃𝐄𝐀和𝐒𝐅𝐀方法评估波兰高等职业院校教育活动的效率[5]；有研究采用𝐖𝐢𝐧𝐝𝐨𝐰-𝐌𝐚𝐥𝐦𝐪𝐮𝐢𝐬𝐭指数法、𝐁𝐂𝐂模型和超效率模型、三阶段𝐃𝐄𝐀与超效率𝐃𝐄𝐀模型分析我国31个省(自治区、直辖市)的高等教育投入产出效率[6-8]；有研究基于𝐁𝐂𝐂和𝐌𝐚𝐥𝐦𝐪𝐮𝐢𝐬𝐭指数模型分析京津冀和长三角地区的高等教育资源配置效率[9]。二是影响因素研究，高等教育资源配置效率的主要影响因素有国家公共教育支出[10][11]、经济发展水平[3]和城镇化水平[2]等。然而，数字经济视角下高等教育相关研究还处于起步阶段，多数学者集中在理论层面的研究[12]，较少涉猎实证研究[13]，如齐红倩、夏当英等论述了数字技术的发展对高等教育转型升级的促进作用[14][15]；韦庄禹等采用𝐆𝐌𝐌方法研究数字经济对教育公平的影响机制[16]。综上所述，𝐃𝐄𝐀在高等教育资源配置方向的研究已趋于成熟，但存在高等教育投入产出指标体系考虑不全面、𝐃𝐄𝐀评价方法无法实现全局比较等问题，有待进一步完善和拓展；同时，在数字化的时代，鲜有关于数字经济对高等教育资源配置效率影响的研究。鉴于此，本文基于我国2011—2020年30个省(自治区、直辖市)的面板数据，构建包括非期望产出的高等教育资源配置效率评价体系，采用超效率𝐒𝐁𝐌-𝐌𝐋方法测算效率，并应用固定效应模型和工具变量法进行实证分析。本文可能的边际贡献为：①高等教育资源配置效率评价指标体系从人才培养、科技创新和社会服务三个角度衡量期望产出，并选择超效率𝐒𝐁𝐌模型测算的𝐌𝐚𝐥𝐦𝐪𝐮𝐢𝐬𝐭-𝐋𝐮𝐞𝐧𝐛𝐞𝐫𝐠𝐞𝐫指数衡量高等教育资源配置效率。②从数字化转型视角出发，探究数字经济发展水平对高等教育资源配置效率提升的影响机制并进行回归估计，在一系列稳健性检验之后，从区位差异角度进行异质性检验，以期达到教育事业充分均衡发展，助力“教育强国”建设。
二、理论分析
我国教育事业在地区和城乡之间一直存在着发展不均衡趋势，较发达地区和区域经济发展重心坐拥一流的高等教育资源，且传统的教育资源配置模式引发高等教育资源空间分布不均衡[17]。以新一代信息技术为主的数字经济为我国高等教育资源配置提供了契机，其理论机制如图1所示。三、模型构建与数据来源
(一)模型构建 基于以上理论分析，构建如式(1)所示计量模型，探究数字经济对高等教育资源配置效率的影响机制。表1 高等教育资源配置效率评价指标体系
2.核心解释变量
核心解释变量为数字经济发展水平。本研究借鉴相关研究[16][24]，构建数字经济评价指标体系，如表2所示，并应用全局熵值法测算数字经济发展水平(𝐃𝐄𝐋)，以及数字经济基础设施水平(𝐃𝐄𝐋)、数字产业化水平(𝐃𝐈𝐋)、产业数字化水平(𝐈𝐃𝐋)。表2 数字经济发展水平评价指标体系
表3 描述性统计结果
四、实证分析结果
(一)基准回归
表4 基准回归
表5 稳健性检验
表6 内生性检验
表7 异质性检验
五、结论与启示
本研究从数字经济视角出发，探究数字经济对高等教育资源配置效率的影响，得出以下研究结论：一是数字经济对高等教育资源配置效率具有显著的促进作用，可以有效控制教育事业的非期望产出，并且影响效果主要来源于数字产业化和数字经济基础设施；二是数字经济对高等教育资源配置效率的影响主要作用于技术差距变动分解项，仅数字经济基础设施作用于技术效率变动分解项，故数字经济基础设施对高等教育事业的发展具有技术效率与技术差距“双重驱动”；三是由异质性分析可知，数字经济在东部地区对高等教育资源配置效率的影响不显著，但为中西部地区高等教育事业的发展提供了契机，故数字经济有利于缩小我国东、中、西部地区教育事业的发展差距，其中，数字产业化是平衡教育资源区域差异的关键要素。
基于以上研究结论，本研究得出如下启示：一是重视数字基础设施建设，加强关键核心技术攻关，打造数字经济人才高地。要想充分发挥数字经济的“稳定器”“加速器”作用，必须加强数字化战略布局，重视包括数字信息、数字融合、数字创新在内的综合性数字基础设施建设，促进高校同数字产业的密切合作，打造产学研一体化教育教学模式；依托高校培养方案，定向引进和培养高端数字人才，助力传统企业智能化改造，辐射公共服务事业数字化转型，进而打通经济社会发展的信息“大动脉”。二是发挥数字产业化的关键作用，缩小教育资源配置的区位差异，促进国家教育事业均衡发展。当前，数字经济红利在高校之间分布不均，人才匮乏、资源短缺、经济落后等一系列问题制约我国中、西部教育事业的发展，推进区域教育水平的均衡协调有序发展需要数字经济的积极推动作用[31]。作为数字经济的先导力量，数字产业化将发挥重要作用，利用其网络效应、规模效应助力在线教育、远程教育的实现，进而优化高等教育资源投入的合理配置，实现产出的科技社会服务效果。三是促进数字经济与教育事业的深度融合，大力发展智慧教育。受传统教育思维、教学模式的影响，数字技术与高等教育的融合发展还有很大提升空间，高校应把握数字化、网络化、智能化发展趋势，不断发挥教师团队的教学智慧，借助智能技术优化教学环境及过程，通过人机协同赋能个性化学习与评价，利用数据分析支撑教育管理与决策，从而实现教育系统的跨界融合、模式重构和全面变革。四是加快新型数字技术的融合创新与应用，促进高等教育高质量发展。继云计算、物联网、大数据之后，区块链技术被视为一项新的颠覆性技术，其去中心化、共识机制、可追溯性及高度信任的特征深受青睐[32]。高等教育的资源配置及未来发展离不开区块链技术，借助其可以加强知识产权保护，构建具有社会公信力的教育评估与教学治理体系，还可以存储学习记录，更便捷地开展校企合作、国际对接工作，优化教育业务及管理流程，实现平台共建、资源共享的教育新模式。
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Zhongdong MA1,2, Yongqing LIU1
（1.School of Business, Liaocheng University, Liaocheng 252000, Shandong;
2.School of Economics, Qingdao University, Qingdao 266071, Shandong）
编辑：王晓明 校对：李晓萍
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