Nicel araştırma makalesi incelemesi
DOI: 10.1371/journal.pone.0294902Çin'in Eyalet Düzeyindeki Yükseköğretim Sistemlerinin Verimliliği, Verimlilik Değişimi ve Teknoloji Açıklarının Değerlendirilmesi: Kapsamlı Bir Analitik Çerçeve
Yükseköğretim sistemleri, beşeri sermaye birikimini ve bilimsel-teknolojik yenilik kapasitesini artırarak ulusal düzeyde ekonomik büyüme ile sürdürülebilir kalkınmanın en temel itici güçlerinden birini oluşturmaktadır.
Makalenin anahtar kelimeleri
- Yazar
- Jiani Liu et al.
- Yayın
- PLoS ONE
- Tarih
- 2024-01-19
Makalenin Kapsamı ve Akademik İçeriği
Yükseköğretim sistemleri, beşeri sermayenin niteliğini artırarak ulusal ölçekte ekonomik büyüme, teknolojik yenilik ve toplumsal refahın sürdürülebilirliğini sağlayan temel kurumsal yapılardır. Gelişmekte olan ekonomilerde kıt kamu kaynaklarının yükseköğretim kurumlarına verimli şekilde tahsis edilmesi, bölgesel gelişmişlik farklarının azaltılması ve eğitim kalitesinin yükseltilmesi açısından stratejik bir önem taşımaktadır. Çin gibi devasa coğrafi boyuta ve eyaletler arası belirgin sosyo-ekonomik dinamiklere sahip bir ülkede, yükseköğretim sistemlerinin performansının yalnızca tekil çıktılar üzerinden değil, girdi-çıktı ilişkilerini zaman serisi boyutunda değerlendiren doğrulanmış yönsel olmayan sınır modelleriyle incelenmesi akademik literatürde temel bir ihtiyaç olarak öne çıkmaktadır.
Çalışmanın temel amacı, Çin'in 31 eyalet ve idari bölgesindeki yükseköğretim sistemlerinin 2010-2021 yılları arasındaki verimlilik düzeylerini, verimlilik değişim dinamiklerini ve bölgeler arası teknoloji açıklarını bütüncül bir analitik çerçevede ölçmektir. Bu doğrultuda araştırmada parametrik olmayan Data Envelopment Analysis (DEA) Super-SBM modeli, bölgesel heterojenlikleri çözümleyen Meta-Frontier Analizi ve zaman içindeki toplam faktör verimliliği değişimini ayrıştıran Malmquist Verimlilik İndeksi (MI) yöntemleri eş zamanlı uygulanmıştır. Eyaletler okuryazarlık ve cehalet oranlarına göre yüksek, orta ve düşük okuryazarlık düzeyine sahip üç gruba ayrılmış; okullar, öğretim elemanı, Ar-Ge personeli, finansman ve altyapı yatırımları girdi; kayıtlı öğrenci, mezun oranı ve bilimsel yayın sayıları çıktı değişkenleri olarak analiz edilmiştir.
Ampirik analiz sonuçları, Çin genelinde yükseköğretim verimliliğinin 2010-2021 döneminde ortalama 1,0015 skoru ile artış eğiliminde olduğunu ve özellikle 2014-2020 yılları arasında hızlı bir yükseliş sergilediğini göstermektedir. Meta-sınır ve grup-sınırı analizlerinde düşük okuryazarlık düzeyine sahip eyaletlerin verimlilik skorları orta ve yüksek okuryazarlık grubundaki eyaletlerden daha yüksek bulunurken, teknoloji açığı oranı (TGR) açısından yüksek ve orta okuryazarlıktaki eyaletlerin üstün bir teknoloji seviyesine sahip olduğu saptanmıştır. Dönem boyunca ortalama Malmquist İndeksi 1,0034 olarak hesaplanmış ve verimlilik artışının ana belirleyicisinin teknolojik gelişmeden ziyade teknik verimlilik değişimi (EC = 1,0157) olduğu belirlenmiştir. Kruskal-Wallis testi sonuçları, üç okuryazarlık grubu arasında MI, EC, TC ve TGR istatistiksel parametreleri bakımından anlamlı farklılıklar bulunduğunu doğrulamıştır.
Çalışmanın tartışma ve sonuç bölümlerinde elde edilen bulgular, yükseköğretimde verimlilik artışının sürdürülmesi için yalnızca finansal kaynak aktarımının yeterli olmadığını, bölgesel teknoloji açıklarının kapatılması gerektiğini ortaya koymaktadır. Yazar, Doğu eyaletleri ile Batı/iç eyaletler arasındaki teknolojik transfer mekanizmalarının güçlendirilmesini ve kaynak kullanım verimliliğine odaklanan kurumsal reformların önceliklendirilmesini önermektedir. Bu araştırma, Türk araştırmacıların kamu yönetimi, eğitim ekonomisi ve ekonometri alanlarındaki tez veya makale çalışmalarında çoklu sınır yöntemlerinin (DEA, Meta-frontier, Malmquist) panel veri setlerine uygulanması konusunda somut bir metodolojik model ve doğrulanmış ampirik referans sunmaktadır.
Araştırmanın amacı
Çin'in 31 eyaletindeki yükseköğretim sistemlerinin 2010-2021 yılları arasındaki verimliliğini, toplam faktör verimliliği değişimini ve okuryazarlık düzeylerine göre gruplandırılan bölgeler arasındaki teknoloji açıklarını DEA süper-SBM, Malmquist Verimlilik İndeksi ve Meta-Sınır Analizi yöntemleriyle bütüncül biçimde değerlendirmektir(Liu et al., 2024).
İnceleme ve modelleme yöntemi
Çalışmada, Çin'in eyalet düzeyindeki yükseköğretim sistemlerinin verimliliğini, verimlilik değişimini ve bölgesel teknoloji açıklarını değerlendirmek üzere Veri Zarflandırma Analizi (DEA) süper-SBM modeli, Meta-Sınır Analizi ve Malmquist Verimlilik İndeksi bir arada kullanılmıştır(Liu et al., 2024).
Kuramsal ve kavramsal çerçeve
Çalışma, üretim ekonomisi çerçevesinde veri zarflama analizi (DEA) ve parametrik olmayan sınır yaklaşımlarına dayanmaktadır. Çoklu girdi ve çıktı süreçlerinde yönsel olmayan giren/çıkan slack değişkenlerini dikkate alan Tone'un Süper-SBM modeli, Charnes-Cooper dönüşümü ile doğrusal hale getirilerek göreli verimlilik ölçümünün temelini oluşturur. Bölgesel teknoloji heterojenliğini çözümlemek için Hayami-Ruttan kökenli ve O'Donnell ve arkadaşları tarafından geliştirilen Meta-Sınır (Meta-Frontier) yaklaşımı ile Teknoloji Açığı Oranı (TGR) parametreleri kullanılmıştır. Zaman serisi boyunca verimlilik dinamiklerini ayrıştırmada ise Färe ve arkadaşlarının Malmquist Toplam Faktör Verimliliği İndeksi yaklaşımı benimsenmiştir.
Makalenin ele aldığı literatür
Mevcut literatürde DEA yönteminin yükseköğretim kurumlarının araştırma ve öğretim verimliliğini ölçmede yaygın olarak kullanıldığı, ancak çoğu çalışmanın tek bir yıla veya dar bir coğrafi bölgeye odaklandığı vurgulanmaktadır. Xiong ve arkadaşları (2022) ile Chen ve arkadaşlarının (2023) Çin üniversitelerindeki Ar-Ge ve kaynak tahsis verimliliğine ilişkin ağ DEA modelleri ele alınmış; Ding ve arkadaşlarının (2021, 2023) heterojen departman yapısı ve paylaşılan girdileri inceleyen çalışmaları tartışılmıştır. Ancak tüm eyaletleri kapsayan ve bölgesel teknolojik uçurumları bütüncül bir meta-sınır analiziyle zaman serisi boyutunda birleştiren ampirik boşluk bu araştırmayla doldurulmaktadır.
Araştırma Tasarımı
- Evren veya inceleme alanı
- Çin'deki 31 eyalet ve idari birimde yer alan yükseköğretim kurumları ve sistemleri.
- Örneklem veya araştırma materyali
- 2010-2021 dönemini kapsayan panel veriler; okul sayısı, akademik personel, Ar-Ge personeli, alınan fonlar, kamu ve Ar-Ge harcamaları, sabit varlık yatırımları, kayıtlı öğrenciler ile bilimsel yayın çıktıları.
- Veri toplama süreci
- Çin Ulusal İstatistik Bürosu, Çin İstatistik Yıllığı, Eyalet İstatistik Yıllıkları, Çin Bilim ve Teknoloji İstatistik Yıllığı ve Çin Eğitim Bakanlığı veri tabanlarından ikincil veri toplama yöntemi.
- Veri analiz yöntemi
- Girdi odaklı ve değişken ölçeğe göre getiri (VRS) varsayımı altında DEA Süper-SBM modeli, Meta-Sınır (Meta-Frontier) analizi, Malmquist Verimlilik İndeksi (MI) ayrıştırması ve Kruskal-Wallis fark testi.
Araştırmanın Bulguları
Çin genelinde yükseköğretim sisteminin teknik verimlilik ortalaması 2010-2021 dönemi için 1.0015 olarak gerçekleşmiş, özellikle 2014-2020 yılları arasında verimlilikte hızlı ve sürekli bir artış eğilimi gözlenmiştir(Liu et al., 2024).
Meta-sınır ve grup-sınırı analizlerinde, okuryazarlık düzeyi düşük olan eyaletlerin verimlilik skorları orta ve yüksek okuryazarlık seviyesindeki eyaletlerden daha yüksek bulunmuştur(Liu et al., 2024).
İnceleme döneminde ortalama Malmquist Verimlilik İndeksi skoru 1.0034 olarak hesaplanmış ve verimlilik artışının ana belirleyicisinin teknolojik gelişmeden ziyade teknik verimlilik değişimi (EC) olduğu saptanmıştır(Liu et al., 2024).
Kruskal-Wallis testi sonuçları, üç farklı okuryazarlık düzeyine sahip eyalet grupları arasında MI, EC, TC ve TGR ortalama skorları bakımından istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar bulunduğunu kanıtlamaktadır(Liu et al., 2024).
Bulguların Tartışılması ve Araştırmanın Sonucu
Bulguların Yazarlar Tarafından Yorumlanışı
Çin'deki 31 eyaletin 2010-2021 dönemi yükseköğretim verileri üzerinde yapılan analizler, ortalama teknik verimlilik skorunun 1.0015 ve Malmquist Verimlilik İndeksi skoru ortalamasının 1.0034 olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, incelenen dönemde Çin yükseköğretim sektörünün genel olarak kaynak kullanımında etkin bir grafik çizdiğini ve toplam faktör verimliliğinde sınırlı fakat pozitif bir artış sağladığını doğrulamaktadır.
Yazarlar elde edilen sonuçları, yükseköğretim sisteminde yaşanan verimlilik artışının teknolojik yeniliklerden (TC) çok idari ve operasyonel verimlilik değişiminden (EC) kaynaklandığı şeklinde açıklamaktadır. Teknolojik gelişim skorlarındaki gerileme, üniversitelerin mevcut teknolojileri üretime ve araştırmaya dönüştürmede yaşadığı aksaklıklara ve bölgesel teknoloji transferi mekanizmalarındaki yetersizliklere bağlanmaktadır.
Söz konusu bulgular, uluslararası literatürde yükseköğretim verimliliğini Malmquist indeksi ile inceleyen Ayrancı (2019) ve Yaisawarng ile Ng (2014) tarafından elde edilen sonuçlarla örtüşmektedir. Tartışma kısmında, bölgesel teknoloji açıklarının (TGR) kapatılmasının ve kaynak tahsisinde ölçek ekonomilerinin gözetilmesinin, ulusal düzeyde eğitim kalitesini ve araştırma performansını yükseltmedeki kritik rolü vurgulanmıştır.
Sonuç olarak, yükseköğretim kurumlarının performansını sürdürülebilir kılmak için teknik verimlilik odaklı reformların hayata geçirilmesi gerektiği ifade edilmektedir. Yazar, merkezi ve eyalet yönetimlerine kaynak israfını azaltacak süreç optimizasyonları yapmalarını, gelişmekte olan eyaletlere teknoloji ve altyapı transferini teşvik etmelerini ve performansa dayalı dinamik tahsis modelsi uygulamalarını önermektedir.
Bulguların Önceki Araştırmalarla Karşılaştırılması
Çalışma bulguları, OECD ülkelerinde yükseköğretim verimliliğini Malmquist indeksi ile inceleyen Ayrancı (2019) çalışmasıyla uyumluluk göstermekte olup, her iki çalışmada da teknolojik gerilemenin toplam faktör verimliliğindeki düşüşün temel nedeni olduğu vurgulanmaktadır(Liu et al., 2024).
Eyaletler arasındaki üretim teknolojisi açıklarının minimize edilmesi gerekliliği yönündeki bulgular, Çin yükseköğretim reformlarının araştırma performansına etkisini inceleyen Yaisawarng ve Ng (2014) sonuçlarıyla paralellik taşımaktadır(Liu et al., 2024).
Sonuç Bölümünün Sunduğu Çıkarımlar
Yazarlar, Çin yükseköğretim sisteminde verimlilik artışının ana sürükleyicisinin teknolojik ilerlemeden ziyade teknik verimlilik değişimi olduğu sonuçuna varmıştır. Bu doğrultuda, bölgesel eşitsizlikleri azaltmak ve sistem performansını artırmak amacıyla süreç optimizasyonuna, kaynak kullanım verimliliğine, düşük okuryazarlığa sahip eyaletlere yönelik hedefli kapasite geliştirme programlarına ve performans odaklı teşvik mekanizmalarına öncelik verilmesini önermektedirler(Liu et al., 2024).
Literatür Taraması İçin Sunduğu Çerçeve
Bu çalışma, kamu kaynaklarının yükseköğretim kurumları arasında tahsisini ve zaman içerisindeki verimlilik değişimlerini bölgesel gelişmişlik heterojenliğini dikkate alarak inceleyen metodolojik bir köprü işlevi görmektedir. Yükseköğretimde verimlilik ölçümünü tekil geleneksel Modeller yerine Super-SBM, Meta-Sınır ve Malmquist Verimlilik İndeksi gibi gelişmiş parametrik olmayan teknikleri entegre ederek ele alması, literatürdeki yöntemsel sınırlılıkları aşmaktadır. Kamu kaynaklarının etkin kullanımı ve bölgesel eşitsizliklerin azaltılması konusundaki kamu politikası tartışmalarına ampirik verilerle katkı sunmaktadır.
Çalışma, Tone tarafından geliştirilen Super-SBM modelini ve Hayami ile Ruttan kökenli Meta-Sınır yaklaşımını kamu yükseköğretim sistemine uygulayarak önceki tek boyutlu verimlilik çalışmalarını genişletmektedir. Geleneksel VZA yöntemlerinin bölgesel teknoloji ve altyapı farklılıklarını göz ardı eden varsayımlarını aşarak, okuryazarlık düzeylerine göre gruplandırılmış heterojen yapılar arasındaki teknolojik mesafe oranlarını (TGR) hesaplamaktadır. Yaisawarng ve Ng gibi araştırmacıların Çin yükseköğretimindeki reform etkilerini inceleyen çalışmalarını zamansal boyutta güncelleyip 2010-2021 panel verisiyle derinleştirmektedir.
Literatür taraması sunacak araştırmacılar için bu eser, gelişmekte olan ülkelerde yükseköğretim sistemlerinin performansını değerlendirirken tekil verimlilik skorları yerine teknoloji açıklarını ve zaman içindeki toplam faktör verimliliği bileşenlerini ayrıştırmanın gerekliliğini ortaya koymaktadır. Sektörel verimlilik artışlarının teknolojik yenilikten mi yoksa yakalama etkisinden mi kaynaklandığını metodolojik olarak ayrıştırma imkânı tanımaktadır. Eğitim ekonomisi ve bölgesel kalkınma literatüründe kaynak tahsisi politikalarının ampirik kanıtlara dayandırılması gerektiğini gösteren temelde bir referans oluşturmaktadır.
Kaynakça
- Ayrancı, E. (2019). Efficiency changes in higher education in OECD countries: Implementation of Malmquist Total Factor Productivity Index for 2000 and 2012 period. Sosyoekonomi, 27(41), 81-98.
- Yaisawarng, S., & Ng, Y. C. (2014). The impact of higher education reform on research performance of Chinese universities. China Economic Review, 31, 237-248.
Tez ve Makale Araştırmalarında Kullanım
Makalenin doğrulanmış yöntemi, bulguları ve kuramsal çerçevesi; tez ve makale çalışmalarında kullanılacağı bölümle birlikte aşağıdaki üç araştırma taslağına dönüştürülmüştür.
Tez veya makalede kullanım · literatüre-review
Gelişmekte olan ülkelerde yükseköğretim sistemlerinin toplam faktör verimliliği artışı büyük oranda teknik verimlilik değişimine dayanmakta, teknolojik gelişme ise kısıtlayıcı bir faktör olarak kalmaktadır.
Yükseköğretimde verimlilik bileşenlerini ele alan tez veya makalelerin literatür bölümünde, verimlilik artışının operasyonel iyileşmelerden türediğini desteklemek için cited edilebilir(Liu et al., 2024).
Türkiye Bölgesel Yükseköğretim Sistemlerinin Verimlilik ve Teknoloji Açıklarının Meta-Sınır VZA ile Analizi
- Araştırma sorusu
- Türkiye'deki coğrafi bölgelere göre gruplandırılmış devlet üniversitelerinin kaynak kullanım verimlilikleri ve teknoloji açık oranları zaman içerisinde nasıl bir değişim göstermektedir?
- Yöntem taslağı
- 2015-2023 dönemi için Türkiye'deki 108 devlet üniversitesine ait YÖK ve Strateji Bütçe Başkanlığı verileri toplanır. Girdiler akademik personel, bütçe ve fiziki alan; çıktılar öğrenci sayısı ve yayınlar olarak belirlenerek Super-SBM ve Meta-Sınır VZA uygulanır.
Makaleyle bağlantısı: Makalede Çin eyaletleri için uygulanan Meta-Sınır analizi ve okuryazarlık/gelişmişlik gruplaması modeli, Türkiye'nin coğrafi bölge ve gelişmişlik endekslerine uyarlanarak özgün bir ampirik araştırma tasarımı oluşturmaktadır(Liu et al., 2024).
Tez veya makalede kullanım · Tartışma
Bölgesel gelişmişlik ve okuryazarlık düzeyleri farklı olan alanlarda yükseköğretim verimliliği ve teknolojik altyapı oranları istatistiksel olarak anlamlı ayrışmalar sergilemektedir.
Tartışma bölümünde bölgesel eşitsizliklerin eğitim çıktıları üzerindeki etkileri yorumlanırken Kruskal-Wallis analizi sonuçlarına atıf yapılabilir(Liu et al., 2024).
Yükseköğretimde Toplam Faktör Verimliliği Değişiminin Yakalama ve Teknik İlerleme Bileşenleri Açısından Boyutlandırılması
- Araştırma sorusu
- Kamu üniversitelerinde toplam faktör verimliliği artışı teknik verimlilik değişiminden mi yoksa teknolojik yeniliklerden mi kaynaklanmaktadır?
- Yöntem taslağı
- Türkiye'deki köklü ve yeni kurulan üniversitelerin 2012-2022 panel verileri Malmquist Verimlilik İndeksi ile analiz edilerek verimlilik değişimi (EC) ve teknolojik değişim (TC) ayrıştırılır.
Makaleyle bağlantısı: Makalenin Çin yükseköğretiminde verimlilik artışının ana sebebinin teknolojik gelişme değil teknik verimlilik değişimi olduğu yönündeki bulgusu, Türkiye örneğinde sınanmak üzere araştırma sorusuna dönüştürülmüştür(Liu et al., 2024).
Tez veya makalede kullanım · Kavramsal çerçeve
Yükseköğretim verimliliğinde sürdürülebilir büyüme sağlamak için operasyonel süreçlerin optimizasyonu ve kaynak tahsisi mekanizmalarının geliştirilmesi gerekmektedir.
Kavramsal çerçevede kamu kaynaklarının yönetimi ve yükseköğretim performans modelleri tartışılırken kuramsal gerekçe olarak sunulabilir(Liu et al., 2024).
Bölgesel Gelişmişlik Düzeyinin Üniversite Kaynak Etkinliği Üzerindeki Etkisi: Parametrik Olmayan Karşılaştırmalı Analiz
- Araştırma sorusu
- İl düzeyindeki insani gelişme endeksi kategorileri arasında üniversitelerin verimlilik ve TGR skorları açısından istatistiksel olarak anlamlı farklılık var mıdır?
- Yöntem taslağı
- Türkiye'deki üniversiteler bulundukları illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik sıralamasına (SEGE) göre 3 gruba ayrılır. İki aşamalı VZA ve Kruskal-Wallis testi ile gruplar arasındaki verimlilik skorları farkı sınanır.
Makaleyle bağlantısı: Makalede okuryazarlık düzeyine göre oluşturulan 3 grup arasındaki verimlilik ve TGR skorlarının Kruskal-Wallis testi ile sınanması yöntemi doğrudan örneklem alanına uyarlanmıştır(Liu et al., 2024).