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从全国高等教育投入看各省的发展心态与认知位差
1李侠 2、缪秋民
(1、2 上海交通大学科学史与科学文化研究院)
在创新驱动发展战略已经成为全国主流的发展范式之际,各地落实的情况就成为一个急需检视的问题。客观地说,创新驱动发展战略是一种要求比较高的发展模式,它的实现需要具备一些支撑条件,缺少这些支撑条件的保障,创新驱动就是一句空话。为此,我们曾提出创新驱动五要素(制度、人才、经济、文化与舆论)耦合基础支撑条件模型,在硬性基础支撑条件方面,各地至少在制度层面已经获得合法授权,根据实现创新驱动的最小支撑条件(两项硬性基础支撑条件+一项软性基础支撑条件),现在,离最小支撑条件还差一个硬性支撑条件,结合中国的资源条件选项,我们把这项条件选为人才。那么,人才从哪里来呢?无非两个渠道:短期引进与长期培养,但是无论哪种渠道的人才,他们都需要一个承载的载体,用来实现知识的传递与生产,根据世界各国的经验表明,这个最有力的人才载体就是高校。有了杰出的高校,自然也就有了杰出的人才。因此,从高校角度切入,可以更准确地揭示各地关于发展的真实心态与存在的认知位差。基于此,本文要解决两个问题:其一,通过对各省高等教育投入强度的比较,揭示各区域对于高等教育发展的真实心态与认知;其二,揭示部分省份在教育投入中的搭便车行为,并给出相应的解决策略。
一、全国各省份高等教育投入的现状与问题
高等教育作为一个地区最重要的人才蓄水池,承载两个基本功能:吸引与稳定高端人才,同时培养未来的人才。而这些人才共同塑造与改变当地的文化环境,这就是大学通常被称为当地的文化高地的原因所在。要充分实现这些功能,大学需要拥有巨额资金来维系这种生产模式,否则,其功能是无法发挥的。中国大学以公办为主,因而,它的收入来源主要是政府的财政预算、学费、以及少量的产业收入和捐赠。从这个意义上说,衡量一个大学运转能力的一个主要指标就是它的收入情况。实力雄厚的大学更容易吸引到优秀人才,也有助于培养出优秀的人才,并伴有更好的科学知识产出与创新,反之亦然。为此,我们根据《国家统计年鉴》(2015)以及《教育经费统计年鉴》(2015)的相关信息,整理出2014年全国各省高等教育学校的收入情况,见图1:
图1:2014年度全国高等学校教育经费总收入区域分布图
从图1中可以清晰发现中国各省高校收入的整体分布状况。通常高校的总收入大体由四部分组成:政府财政拨款、学费、校办企业收入与捐赠,对于很多高校而言,前两项是主要收入来源,其中财政拨款又是最大部分。根据高等教育收入规模,可以粗略地把全国各省高校的收入状况划分为三个阶梯:第一方阵:总收入在300亿以上的梯队,共计12个省市;第二方阵:150亿—300亿之间的梯队,共计11个省;第三方阵:150亿以下的梯队,共计8个省份。沿着高校收入分布的三个阶梯,区域吸引高端人才的能力逐渐降低,相应的创新能力与培养人才的能力也随之降低。如果不改变这种状况,从长远来看区域的发展后劲也会明显不足,甚至会出现人才的倒流现象。
图2:2014年国家财政性教育经费中高等教育投入区域分布图
图2分解出全国高校收入中来自于财政拨款的部分。由于高校收入中来自财政拨款的部分是其收入的大头,从图1和图2的对比中,我们可以看到,排在第一方阵的北京来自于财政拨款以外的收入高达297亿元;排在第二方阵末位的云南省高校则有65亿元的收入;排在第三方阵倒数第二位的青海仅为5亿元,而排在末位的西藏仅仅是1亿元。这充分说明,在不同收入方阵里,各区域高校的财政外收入能力是存在天壤之别的,目前,位于第二、尤其是第三方阵区域里的高等教育收入短期内只能依靠政府加大投入来解决。由于财政投入又可以划分为:中央财政投入与地方财政投入两类,因而,我们还需要把各区域高等学校财政投入中来自中央财政与地方财政的数据进行分解。
图3:中央财政预算中高等教育经费投入区域分布图
图3直接展示了各区域高校教育收入中来自中央财政投入的分布状况。这张图显示的数据很有意思,有9个省获得中央财政的投入为零,宁夏仅为5亿元,河南省更是少到仅为1亿元。这十一个省的共同特点就是当地没有一所985高校,而中央财政性教育经费倾向于投向部属高等院校和中央直属的竞争性项目,因而导致中央高等教育财政预算呈现出非常严重的非均衡配置,一些省份的高校很难有机会得到中央财政拨款。
图4:2014年地方财政预算中高等教育经费投入区域分布图
图4则显示了各省财政对高等学校投入状况的分布。地方高等教育财政投入总量比较大的区域都是经济基础相对比较好的区域,但是投入的总量还不能完全反应该地区对高等教育发展的重视程度和努力程度,我们还需要从投入强度的指标着手分析。
图5:地方财政预算中高等教育政府性基金预算区域分布
各级地方政府都有很多税费征收来源,按照现行统计口径,纳入政府性基金预算管理的基金共43项。按收入来源划分,向社会征收的基金31项,其他收入来源的基金12项。这些基金中,用于教育、文化、体育等事业发展的基金有7项。每个区域在这个领域都有庞大收入。但从图5中可以看出,很多省份把这些政府性基金根本没有用于高等教育。图5显示,上海市在这部分是投入最多的省市,高达51亿元,而黑龙江省仅为26万元,差距巨大。从这个局部角度来看,很多省份所谓的重视教育仍然还停留在口头上,远未达到这些省份应该持有的认知水准。依据相关的比较研究可以进一步得出,政府性基金投入高的区域的决策水平相对较高,而投入很少的区域决策方式仍然是传统的行政主导模式,两者之间呈现出的进化与退化的认知模式清晰可见。由此不难得出,很多区域在发展心态上仍然停留在传统的计划经济模式。上述四图是对公共财政中高等教育投入的结构分解图,具体关系如下:图2=图3+图4+图5(还有一些差额来自于捐款和校办产业的收入等,本文没有列出)。为了展现各省对高等教育的认知与发展心态,下面我们再来看一下宏观上各区域的教育投入强度。
图6:2014年地方财政教育投入强度区域分布图
图6把全国各区域的教育投入强度(当地教育投入/当地GDP)直接按降序排列出来,其中,2014年全国教育投入占GDP的4.15%,从这张图上可以看到,有20个省的教育投入强度高于全国平均值,有11各省的教育投入强度低于全国平均值,问题是这11个未达标的省份基本上都是中国的富裕省份,其总产值几乎占到全国GDP的三分之二,这种与常识直觉判断相反的吊诡现象很可怕。造成这种选择背后的驱动机制是什么?
二、高等教育投入中的搭便车行为与短视认知
高等教育的发展离不开经济投入的支持,只有有了合理的投入,才能使高等教育的基础设施得以完善,并为人才的发展提供条件,一旦人才培养的长期回报得以体现,又会带动当地经济与社会的发展,并改造当地的制度与文化环境,从而有利于创新的不断涌现。这已成为二战后世界各国发展所取得的主要共识。根据OECD国家的经验表明:这些国家的教育投入普遍占GDP的5-8%左右,其中高等教育投入在主要发达国家都占到GDP的1%以上。相比较而言,我国即便是按照投入最高的2016年计算,教育投入也仅占到GDP的5.2%,其中,国家财政性教育经费为31373亿元,高等教育投入占15.84%,仅就财政投入部分而言,占到GDP的0.67%,与OECD国家平均1%以上相比仍有很大的差距。当一个国家的发展模式发生根本性转变的时候,其所依赖的基础资源是不同的,工业时代依据传统资源禀赋,而在信息时代,经济发展所依托的资源是知识,而知识的载体是人才。因而,加快高等教育的发展,也是考验发展模式能否转型成功的关键。由于我们的高等教育以公办为主,它的主要收入来源是政府的财政投入,而政府的财政投入又分为中央和地方财政投入,尤其是中央财政投入就成为大家争抢的“唐僧肉”。从本质上讲,公共财政投入教育具有公共物品的性质,它天然具有正外部性,如灯塔,谁都不想自己投入更多,都想从国家投入中多分一点,久而久之,在高等教育投入的结构上就存在一种搭便车现象,这种现象既造成资源分配的不公平,又有可能造成公共财政资源的萎缩。可以预料由于无法解决非排他性,那些总是无法从公共财政获得支持的地区会要求减少这部分税收比例,最后会导致公共财政出现危机。为此,我们需要检视一下,到底哪些区域在高等教育投入上一直处于搭便车状态,又有哪些区域买了票却上不了车需要被补偿,从而为公平与有效率的财政投入找出合理的解决办法。
为了实现上述目的,我们列出31个省区投入的匹配度指标:
指标
省份 | GDP排名 | 地方投入强度排名 | 认知位差 | 财政性投入排名 | 地方投入强度排名 | 搭便车位差 |
广东省 | 1(67,792) | 21 | -20 | 4 | 21 | -17 |
江苏省 | 2(65,088) | 29 | -27 | 2 | 29 | -27 |
山东省 | 3(59,427) | 30 | -27 | 5 | 30 | -25 |
浙江省 | 4(40,154) | 23 | -19 | 11 | 23 | -12 |
河南省 | 5(34,939) | 17 | -12 | 9 | 17 | -8 |
河北省 | 6(29,421) | 26 | -20 | 16 | 26 | -10 |
辽宁省 | 7(28,627) | 31 | -24 | 10 | 31 | -21 |
四川省 | 8(28,537) | 14 | -6 | 7 | 14 | -7 |
湖北省 | 9(27,367) | 27 | -18 | 6 | 27 | -21 |
湖南省 | 10(27,048) | 19 | -9 | 12 | 19 | -7 |
福建省 | 11(24,056) | 25 | -14 | 18 | 25 | -7 |
上海市 | 12(23,561) | 18 | -6 | 3 | 18 | -15 |
北京市 | 13(21,331) | 13 | 0 | 1 | 13 | -12 |
安徽省 | 14(20,849) | 15 | -1 | 13 | 15 | -2 |
内蒙古 | 15(17,770) | 28 | -13 | 23 | 28 | -5 |
陕西省 | 16(17,690) | 12 | 4 | 8 | 12 | -4 |
天津市 | 17(15,722) | 22 | -5 | 14 | 22 | -8 |
江西省 | 18(15,709) | 9 | 9 | 20 | 9 | 11 |
广西 | 19(15,673) | 11 | 8 | 22 | 11 | 11 |
黑龙江 | 20(15,039) | 20 | 0 | 15 | 20 | -5 |
重庆市 | 21(14,265) | 16 | 5 | 19 | 16 | 3 |
吉林省 | 22(13,804) | 24 | -2 | 17 | 24 | -7 |
云南省 | 23(12,815) | 5 | 18 | 24 | 5 | 19 |
山西省 | 24(12,759) | 10 | 14 | 21 | 10 | 11 |
新疆 | 25(9,264) | 7 | 18 | 27 | 7 | 20 |
贵州省 | 26(9,251) | 3 | 23 | 26 | 3 | 23 |
甘肃省 | 27(6,835) | 4 | 23 | 25 | 4 | 21 |
海南省 | 28(3,501) | 6 | 22 | 28 | 6 | 22 |
宁夏 | 29(2,752) | 8 | 21 | 29 | 8 | 21 |
青海省 | 30(2,301) | 2 | 28 | 30 | 2 | 28 |
西藏 | 31(921) | 1 | 30 | 31 | 1 | 30 |
表1:2014年全国各区域高等教育投入与区域经济发展匹配表
表1中我们给出两个匹配度,其一,认知位差,表明一个区域对于教育投入的认识程度。认知位差=当地经济总量(GDP)排名-地方投入强度排名。按照理论上说,经济实力强的区域投资强度也会比较强,只有这样才能维持经济持续快速发展对于知识与人才的需求;其二,搭便车位差,即一个区域获得财政性投入排名与当地财政投入强度排名的差距。我们给两个偏差一个测量说明,如果位差在0——(±5)之间为比较匹配,±6——±10之间,则是轻度不匹配;在±11——±19之间则是中度不匹配,超过±20的就是严重不匹配。
根据这个衡量标准,可以直观反映出全国各区域间在高等教育投入上存在的认知位差现状:
程度 | 基本匹配 | 轻度不匹配 | 中度不匹配 | 严重不匹配 |
认知位差 | 0——±5 | ±6——±10 | ±11——±19 | 超过±20 |
区域 | 重庆、陕西、北京、黑龙江(≤5);天津、吉林、安徽(≥-5) | 江西、广西(≥6);湖南、上海、四川(≤-6) | 云南、新疆、山西(≥10);浙江、湖北、福建、内蒙古、河南(≤-10) | 贵州、甘肃、海南、宁夏、青海、西藏(≥20);广东、江苏、山东、河北、辽宁(≤-20) |
表2:区域经济发展与高等教育投入强度的认知位差
认知位差基本匹配的区域有7个省,轻度不匹配的区域有5个省。这十二个省基本上代表了我国在高等教育投入上保持正常认知态度的区域,总体上保持了经济发展程度与教育投入强度大体匹配的状态。中度到严重不匹配的区域竟然多达19个省份,这个数据实在是令人震惊。这里认知位差不匹配包括两种情形:一种是,严重超过当地经济发展水平,大幅度提高教育投入的强度,这类区域以西南和西北8省区为代表(认知位差≥18);另一种情况是,原本经济发展状况良好,却在教育投入强度上严重落在其他区域之后,这类省份大多位于经济发展水平较高的东部地区,竟然多达七个省份(认知位差≤-18)。由此,不难看出,我国各区域在投资教育的问题上存在严重不匹配现象,而且呈现出令人无法容忍的两极化现象。这也造成一些潜在的问题,西部八省区教育投入强度严重超前,已经超出当地整体经济发展水平,投资于教育的急迫心情值得赞扬,问题是在一个特定时期,资源总量有限的情况下,投资于教育过多势必会影响其他领域的发展,由于教育投入回报的缓慢性,如果短期内没有办法解决收益问题,这种模式持续下去遇到的阻力会加大。那么,那些投入强度严重不足的七个省,为什么会做出如此选择?从理论上说,这些经济排名非常靠前的发达省份,理应更重视教育才是,因为它们比经济欠发达区域更加需要知识和人才,为什么偏偏它们的投入强度严重偏低?它们当然了解这个道理,之所以做出这种政策安排,无非是有另外的渠道可以弥补自身投入不足这个缺口,那就是来自中央财政的高等教育投入。然而,中央财政预算中的高等教育投入来自全国纳税人,然而这些投入却最终回到了个别地区,显然这是不公平的。中央财政预算中的高等教育投入就成为某些区域觊觎的唐僧肉,由于历史、文化等诸多原因,中国高等教育的布局结构存在严重失衡问题,这就为某些占有历史先机的个别地区提供了搭便车的机会。这种搭便车行为会严重破坏资源的使用效率。那么,哪些区域是搭便车最严重的地方呢?
程度 | 基本没有搭便车 | 轻度搭便车 | 中度搭便车 | 严重搭便车 |
搭便车位差 | 0——±5 | ±6——±10 | ±11——±19 | 超过±20 |
区域 | 重庆(≤5)黑龙江、陕西、安徽、内蒙古(≥-5) | 河北、河南、天津、湖南、四川、吉林、福建、(≤-6) | 云南、广西、山西、江西(≥11);广东、上海、浙江、北京(≤-11) | 贵州、甘肃、海南、宁夏、青海、西藏、新疆(≥20);江苏、山东、辽宁、湖北(≤-20) |
表3:2014年中央财政投入高等教育经费中的各区域搭便车位差数据
由于,搭便车位差=区域公共财政投入排名-该区域自身财政投入强度排名。提出这个概念就是想表达一个事情,即哪个区域从中央财政预算的高等教育投入中获得了最多的不公平收入。搭便车位差,根据程度可以分为四类,根据表3可以看出,中度搭便车的区域4个省(搭便车位差≤-11),严重搭便车的省份有四个(搭便车位差≤-20).那些搭便车指数≥20的区域,几乎得不到任何中央财政预算中高等教育投入,数值越大,说明他们买票却搭不上车,反而是自己投入的强度比较大。现在可以清晰看出:搭便车最严重省份是:江苏、山东、辽宁、湖北、广东、上海、北京、浙江。另外,河北、河南与天津也达到中等程度的搭便车。这个数据之所以令人震惊,是因为,这些最严重搭便车者都是中国经济最发达的地区,这十一个省的GDP产值总和约占全国的三分之二。相反那些无车可搭的西部省份,只好自己加大教育投入力度,导致原本就紧张的资源分配更加捉襟见肘。造成这种局面的原因有三:其一,中国高等教育的布局结构严重不合理,导致吸金大户都集中在经济发达地区;其二,中央财政预算中缺乏与此有关的补偿机制,导致经济落后地区上缴中央财政的税收无法从高等教育这个渠道得到反补;第三,西部高校缺少相应的办学自主权,导致无法从扩大办学规模(如自主招生)等活动中获得补偿性收入,从而只好加大本地财政的投入强度。虽然西部地区面临诸多不利条件,但最近几年仍然主动加大教育投入强度,其认知表现值得充分肯定,相对而言,那些经济条件比较好的地区,无论在认知位差上,还是搭便车上都打小算盘的区域,如河北、河南、山东等地,实在是存在太大的差距。比如,河南与河北省,经济实力都不俗,但在对教育投入的认知上与西部地区相比实在是天壤之别,而且它们自身的高等教育体系就比较落后,导致其搭便车的能力并不强,一旦政策调整,将会出现无车可搭或者挤不上车的局面,在时间的放大作用下,其未来堪忧。
三、结语:通过激励与补偿机制遏制搭便车现象
高等教育投入虽然不能搞“削峰填谷”的平衡游戏,但也不能劫贫济富。作为一种制度安排,最起码的公平还是要有的。尤其是对那些在高等教育投入的认知与行动上表现主动而且优异的区域,应该给予一种正向的回应与激励,这也是对长期存在的结构性不公平政策的一种主动补偿,如建立起一套科学有效的高等教育转移支付体制,中央财政可以对那些表现优异的区域给予财政投入的支持和适当的财政经费转移支付,以此合理减轻地方政府的投入压力,或者通过对那些区域高校的适当放权(如招生名额等),让西部地区盘活资源通过创新弥补收入不足的短板,以及鼓励省际之间的横向转移支付,进一步加强东部发达地区对中西部对口支援工作的广度和深度,尤其在学术和科研合作项目上的支持。同时,对于那些长期习惯搭便车,而自身投入不积极的区域,可以通过一些惩罚措施来反向激励那些区域,最大限度上遏制搭便车现象的蔓延与改变地方政府的短视认知,切断这种路径依赖现象。
综上,在认知位差与搭便车最严重的交集里,我们发现了一些严重重叠的省份,这些省份利用先天的政策安排的优势,纵容搭便车行为泛滥已经属于十分不道德的行为,更为可怕的是,这些区域的认知位差也严重落后,在短视的决策下,未来会遇到严重挑战。决策者要清醒意识到:这是一个社会变迁显性化的时代,如果认识不到这种趋势,仍然打着小算盘过日子,相信未来是走不远的,很可能贻误发展的良机。还有些区域虽然算不上最大的搭便车者以及最落后的认知者,但是,一味奉行抱残守缺与得过且过的懒政思维同样会被后起之秀超越的,一旦被超越将很难再追上,这是工业4.0时代的特点:一骑绝尘。
【博主跋】这篇文章是上半年在台湾时写的,与缪秋民同学整理大量资料,也是颇费时间,写得辛苦。刚刚从编辑处得知文章已经刊出,发在《财经年刊:2018预测与战略》,时间过得真快,算下来在《财经年刊》已经连续三年发文章,也算人生中的一件有趣的事情,很是感慨。与王老师的合作很愉快,是为记!这是原稿,以发表为准。
说明:文中图片来自网络,没有任何商业目的,仅供欣赏,特此致谢!
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GMT+8, 2024-11-20 07:33
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