区块链技术、教育资源差异与经济高质量发展——基于我国高等教育资源配置状况的实证分析

发布时间：2020-11-13 04:38

　　 运用Kernel密度估计法与DEA评价模型分析中国教育资源的配置与失衡,实证结果表明:教育资源在数量与质量上均存在较大差异。运用系统动力学原理分析,可以发现:区块链技术通过正反馈效应缩小资源配置的差异,并通过交易、保护等机制实现教育资源的共享。运用新古典增长理论分析,可以发现"区块链+教育"既提高了生产要素的投入与配置水平,又提高了全要素生产率,促进了经济增长方式的改变,成为推进经济高质量发展的重要力量。为了实现"区块链+教育"驱动经济高质量的发展,采取加强区块链基础建设、推动区块链与教育融合,实现教育共建共享等政策。
【部分图文】：

为说明教育资源配置差异的动态变化,本文利用2007—2016年“双一流”高校生均经费数据,通过EViews 7.2软件估计出不同类别高校的Kernel密度曲线,并选取其中2007年、2011年和2016年作为考察年份。图中纵轴表示对应的Kernel密度值,为反映高校经费投入的相对变化,横轴表示总体均值的倍数,取值为1代表样本高校生均经费等于总体平均水平(见图1)。图1从左到右依次为综合类高校间、理工类高校间以及农林类高校间经费差异的Kernel密度估计。首先,综合类高校的分布动态呈现出以下3个特征(见图1-a):第一,在样本考察期内,Kernel密度曲线整体向右移动,说明其整体教育资源投入水平相对提高;第二,Kernel密度曲线右拖尾先拉长后缩短,波峰高度上升,波峰宽度减小,反映出教育资源在整体上的配置差异缩小,且其极差呈先增大后减小的态势;第三,从2007年到2016年,Kernel密度曲线由微弱的双峰趋势演变成清晰的单峰形态,说明教育资源在综合类高校之间的配置逐渐均衡,极化现象逐渐减弱至消失。

2. 教育资源失衡测度与解释。为进一步探究教育资源配置的差异状况,按照原有分组方式,得到衡量极化程度的ER指数、EGR指数和LU指数,相关数值如表1所示,并将2007年作为基期年份,取其极化指数数值为100。同时,图2直观地描述了极化程度的变动趋势。结合表1、图2可以看出,各极化指数虽在部分时期有所起伏,但整体仍呈下降趋势,以2007年为基期,教育资源配置的ER指数、EGR指数和LU指数年均分别下降2.49%、2.50%和1.95%,由于以上3种指数对极化程度更加敏感,可以得到相同类别高校间的同质性增强、聚合程度上升的同时,不同类别高校间的异质性在降低、组间的对抗程度在下降。不同类别高校间的资源配置差异逐渐缩小,水平界限愈发不明显,不同类别高校间差异的下降程度大于相同类别高校间同质化的上升程度,从而造成了3种极化指数出现下降的趋势。

区块链提高教育资源配置效率的机制包括4个部分: (1) 教育资源优化机制。以共识机制为基础,区块链技术使获得51%以上节点承认的数据信息通过验证并不可篡改地记录在区块链系统中,这就意味着只有取得共识的优质教育资源才能够流通交易,优化机制大大提升了共享资源的质量。(2) 教育资源交易机制。基于区块链的分布式存储结构,数据交易可以无需中介以P2P模式直接完成。区块链的去中心化特点保证了人人参与教育资源分享,同时资源拥有者与使用者的点对点交易极大地促进了资源流通,进而降低了交易成本,提高了共享效率。(3) 教育资源管理机制。区块链交易能够通过智能合约自动执行,教育资源的上传、验证、共享自动完成,提高了管理的自动化、智能化水平。(4) 教育资源保护机制。由于区块链技术具备不可篡改、去中心化与去信任化等特点,使得资源共享者能够将所有权信息录入到区块链。又因为在区块链中,每个区块都具有时间戳,将区块按时间戳记录排序,就能追溯交易信息,从而解决了共享过程中数据权问题,保护了资源的占有、使用与收益等权利,并进一步激励了共享行为。(三) “区块链+教育”驱动经济高质量发展
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本文编号：2881739