教育帮扶效率区域差异测度及收敛性研究

张焱; 方俊智; 方丹

doi:10.12371/j.ynau(s).202302028

教育帮扶效率区域差异测度及收敛性研究

——来自云南边疆民族地区脱贫人口数据的例证

doi: 10.12371/j.ynau(s).202302028

1.
云南农业大学经济管理学院，云南昆明 650201
2.
云南师范大学泛亚商学院，云南昆明 650092
3.
重庆能源工业技师学院重庆市科能高级技工学校，重庆 400037

基金项目: 国家自然科学基金2021年度地区项目“西部边疆民族地区乡村小规模学校发展的时空演化及驱动因素研究”（72164039）；教育部人文社会科学研究2020年度一般项目“空间异质性视角下云南边疆民族地区教育精准扶贫绩效评价研究”（20XJA880007）；国家自然科学基金2022年度地区项目“农业产业化背景下小农户衔接大市场的决策行为优化：跨境山区农户分化实证”（72263035）。

详细信息

作者简介:
张焱（1979—）,女，重庆梁平人，副研究员，博士，主要研究方向为区域发展、贫困治理、农村教育

注：《云南省脱贫攻坚数据报告》（2017-2019年）是由云南省人民政府扶贫开发办公室根据云南省精准扶贫大数据管理平台相关数据整理而形成的报告，2020年相关数据未再统计。
注：之所以把“培训国家通用语言人口占比”作为产出指标之一，是因为云南边疆民族地区的大量少数民族人口不会讲普通话。而国家通用语言——普通话不仅仅是交流的工具，更是边疆民族地区人口素质提升的重要体现。
注：由于应用DEA方法的决策单元个数应是投入产出指标个数的2倍及以上，因此，本研究实际上是对云南省下辖16个州市的教育帮扶效率值均进行了测度，只是因为论文主题的重心是8个边疆民族州市，因此在所有的分析中舍去了不是本文主题的其余8个州市。
中图分类号: F 323.8
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出版历程
- 收稿日期: 2023-02-17
- 录用日期: 2023-03-06
- 网络出版日期: 2023-03-10

The Regional Difference Measurement and Convergence of Educational Assistance Efficiency：An Example from the Data of Overcome Poverty Population in the Ethnic and Border Area of Yunnan

1.
College of Economics and Management, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China
2.
Pan-Asia Business School, Yunnan Normal University, Kunming 650092, China
3.
Chongqing Keneng Senior Technical School, Chongqing Energy Industry Technician College, Chongqing 400037, China

摘要

摘要: 以云南8个边疆民族地区脱贫人口的全样本数据为研究对象，应用非径向SBM-DEA模型测度和评价云南边疆民族地区教育帮扶效率，在此基础上，利用空间自相关分析法和绝对$ \beta $收敛探究云南边疆民族地区教育帮扶效率的空间关联性、差异性和收敛性。研究结果表明，大多数云南边疆民族地区的教育帮扶效率不高，有待提升；空间关联上，教育帮扶效率呈现高度正相关关系，高效率地区集聚性强，且其示范带头作用明显；收敛性上，云南、滇西北和滇南的教育帮扶效率存在绝对收敛关系，即各地教育帮扶效率最终会趋同。研究结果在辅助政府根据地区异质性修订和完善对边疆民族地区脱贫人口的教育帮扶相关政策，靶向精准推进低效率、较低收敛速度地区脱贫人口的教育发展水平具有重要意义。
- 教育帮扶 /
- 效率 /
- 区域差异 /
- 非径向SBM-DEA模型 /
- 收敛性
Abstract: Taking the full sample data of out of poverty population in the ethnic and border area of Yunnan Province as the research object, the non-radial SBM-DEA model is used to measure and evaluate the efficiency of education assistance in Yunnan and 8 states. On this basis, the spatial auto-correlation analysis method and absolute convergence are used to explore the spatial correlation, difference and convergence in the efficiency of education assistance in the ethnic and border area of Yunnan. The research results show that the overall efficiency of education assistance in the ethnic and border area of Yunnan is not high and needs to be improved ; in terms of spatial correlation, the efficiency of education assistance is highly positively correlated, and high-efficiency areas are highly concentrated, and their demonstration leadership is obvious; in terms of convergence, there is absolute convergence in the efficiency of education assistance in Yunnan, Northwest Yunnan and South Yunnan, that is, the efficiency of education assistance in various regions will eventually converge. The research results are of great significance in assisting the government to revise and improve the relevant policies of education assistance in accordance with the heterogeneity of regions, and target and accurately promote the level of education development in areas with low efficiency and low convergence speed.
- education assistance /
- efficiency /
- regional difference /
- non-radial SBM-DEA Model /
- convergence
注释:

1) 注：《云南省脱贫攻坚数据报告》（2017-2019年）是由云南省人民政府扶贫开发办公室根据云南省精准扶贫大数据管理平台相关数据整理而形成的报告，2020年相关数据未再统计。

2) 注：之所以把“培训国家通用语言人口占比”作为产出指标之一，是因为云南边疆民族地区的大量少数民族人口不会讲普通话。而国家通用语言——普通话不仅仅是交流的工具，更是边疆民族地区人口素质提升的重要体现。

3) 注：由于应用DEA方法的决策单元个数应是投入产出指标个数的2倍及以上，因此，本研究实际上是对云南省下辖16个州市的教育帮扶效率值均进行了测度，只是因为论文主题的重心是8个边疆民族州市，因此在所有的分析中舍去了不是本文主题的其余8个州市。

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表 1 云南边疆民族地区教育帮扶效率评价指标体系和计算方法

指标类型	变量名称	变量解释
投入指标	x₁有大学生村官样本村数占比（%）	x₁=有大学生村官样本村数/样本村总数
	x₂有文化图书室村数占比（%）	x₂=有文化图书室村数/样本村总数
	x₃生均教育帮扶资金投入（元）	x₃=各级各类学生资助资金总投入/在校学生总数
	x₄精准资助大专以上人口占比（%）	x₄=精准资助大专以上建档立卡脱贫人口/建档立卡脱贫人口总数
产出指标	y₁培训国家通用语言人口占比（%）	y₁=培训国家通用语言人口/建档立卡脱贫人口总数
产出指标	y₂建档立卡脱贫人口大专及以上学历占比（%）	y₂=大专及以上人数（非在校和在校）/建档立卡脱贫人口总数

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表 2 云南边疆民族地区教育帮扶效率测算值

年份	2017年	排序	2018年	排序	2019年	排序	3年平均	排序
云南省	0.641	—	0.715	—	0.840	—	0.732	—
保山市	0.742	5	0.620	4	0.733	5	0.698	4
临沧市	0.554	6	0.718	3	0.835	2	0.702	3
怒江州	0.798	3	0.428	7	0.623	7	0.616	6
红河州	0.449	8	0.438	6	0.492	8	0.460	8
文山州	0.816	2	0.400	8	0.728	6	0.648	5
普洱市	0.469	7	0.505	5	0.767	4	0.580	7
西双版纳州	1.000	1	1.000	1	1.000	1	1.000	1
德宏州	0.780	4	0.719	2	0.801	3	0.767	2

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表 3 教育帮扶效率的全局Moran’ s I指数

年份	Moran's I指数	Z统计量	E（I）	概率P值
2017	0.968	5.882	−0.063	0.001
2018	0.995	5.567	−0.061	0.001
2019	0.998	5.545	−0.064	0.001

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表 4 各类集聚区对应的州市

年份	第一象限（高-高区）	第二象限（高-低区）	第三象限（低-低区）	第四象限（低-高区）
2017	西双版纳州	文山州	怒江州、德宏州、保山市、临沧市、普洱市、红河州
2018	西双版纳州		临沧市、德宏州、保山市、普洱市、红河州、文山州、怒江州
2019	西双版纳州		临沧市、德宏州、保山市、普洱市、红河州、文山州、怒江州

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表 5 教育帮扶效率的绝对$ \beta $收敛估计

变量	云南	滇西北	滇南
收敛系数	−0.303	−0.655	−0.334

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