大學(xué)資本投入對(duì)一流大學(xué)建設(shè)影響的差異性研究

葛少衛(wèi)

（南京航空航天大學(xué)發(fā)展規(guī)劃處，江蘇南京 210016）

一、引言

大學(xué)資本投入，是指大學(xué)圍繞組織運(yùn)行和發(fā)展目標(biāo)有針對(duì)性地開(kāi)展經(jīng)費(fèi)資源、實(shí)物資源、人力資源等的配置以及教學(xué)、科研環(huán)境的構(gòu)建等。大學(xué)資本投入要有的放矢，才能充分發(fā)揮有限資源的作用，有效提高大學(xué)建設(shè)的效率，在預(yù)期時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)既定的建設(shè)目標(biāo)。

隨著“雙一流”建設(shè)的推進(jìn)，人們對(duì)大學(xué)建設(shè)投入的認(rèn)識(shí)逐漸深入。一方面，立足中國(guó)高等教育實(shí)際開(kāi)展建設(shè)投入定性分析并提出的政策建議層出不窮。應(yīng)衛(wèi)平等從分析高等教育投入入手，提出完善高等教育財(cái)政撥款機(jī)制、強(qiáng)化高校分類管理與考核、推進(jìn)應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式改革等應(yīng)對(duì)新時(shí)代地方本科高校發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)的政策建議［1］；周遠(yuǎn)翔等探討教育財(cái)政投入對(duì)高等教育機(jī)會(huì)平等的影響在性別、城鄉(xiāng)特征上的異質(zhì)性特點(diǎn)，為充分發(fā)揮公共教育財(cái)政投入的引導(dǎo)性作用提供啟示［2］；杜育紅等著眼高校項(xiàng)目支出預(yù)算管理，提出以預(yù)算管理水平的全面提升作為推動(dòng)高等教育事業(yè)內(nèi)涵發(fā)展的重要保障［3］。另一方面，若干世界一流大學(xué)的投入模式、投入策略、投入績(jī)效等得到深入分析和借鑒。陳麗媛等在比較分析中國(guó)、美國(guó)、日本以及中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)四所案例大學(xué)的投入模式后，指出中國(guó)大學(xué)在多元化經(jīng)費(fèi)來(lái)源、合理化學(xué)費(fèi)收入體系、提升科研經(jīng)費(fèi)配置等方面的優(yōu)化空間［4］；李紅宇等通過(guò)對(duì)英國(guó)153所高等教育機(jī)構(gòu)六年間的研究投入與產(chǎn)出關(guān)系開(kāi)展實(shí)證研究［5］；郭垍等通過(guò)對(duì)比中美頂尖綜合性大學(xué)的科研投入與產(chǎn)出［6］，分析借鑒其在研究投入配置制度、投入來(lái)源結(jié)構(gòu)以及投入策略方面的經(jīng)驗(yàn)；高銘等以“后發(fā)型”世界一流大學(xué)為研究對(duì)象開(kāi)展政府投入與大學(xué)排名之間的關(guān)聯(lián)性分析［7］，對(duì)大學(xué)投入與建設(shè)成效間的作用關(guān)系開(kāi)展針對(duì)性挖掘，從而為政府投入政策制定提供依據(jù)；周正旭等對(duì)廣東建設(shè)高水平大學(xué)財(cái)政資金的投入和使用進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)和考核，評(píng)估高水平大學(xué)建設(shè)財(cái)政資金的使用效果［8］；萬(wàn)壽義等從人文社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)兩個(gè)類別入手，分析高?？蒲型度肟?jī)效，強(qiáng)化評(píng)價(jià)體系的具體性、針對(duì)性和準(zhǔn)確性［9］。

與前述研究不同的是，本文研究在大學(xué)資本投入指標(biāo)集合的選取上，既包含不同類別的增量投入，又涵蓋了保障辦學(xué)運(yùn)行的存量資源；在研究方法上，以若干所教育部直屬高校和中國(guó)科學(xué)院及工業(yè)和信息化部所屬高校的辦學(xué)基本狀態(tài)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)特征選擇、特征提取等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行指標(biāo)篩選與綜合，借助數(shù)據(jù)挖掘模型重點(diǎn)考察大學(xué)資本投入的核心指標(biāo)與一流大學(xué)建設(shè)成效之間的內(nèi)在聯(lián)系，并依據(jù)其對(duì)一流大學(xué)建設(shè)成效影響的重要程度進(jìn)行排序，識(shí)別出對(duì)一流大學(xué)建設(shè)績(jī)效促進(jìn)作用更為顯著的資本投入因素，從而為一流大學(xué)建設(shè)資本投入配置提供參考。

二、數(shù)據(jù)說(shuō)明與研究方案設(shè)計(jì)

1.數(shù)據(jù)來(lái)源與研究樣本

經(jīng)綜合比較數(shù)據(jù)源的可靠性、穩(wěn)定性和全面性，研究采用的高校樣本數(shù)據(jù)主要取自教育部直屬高校工作咨詢委員會(huì)秘書(shū)處編制的《教育部直屬高?！痢聊昊厩闆r統(tǒng)計(jì)資料匯編》（以下簡(jiǎn)稱《資料匯編》）。《資料匯編》中包含75所教育部直屬高校和9所中國(guó)科學(xué)院及工業(yè)和信息化部所屬高校的基本情況數(shù)據(jù)，逐年進(jìn)行更新，共計(jì)涉及各類合計(jì)和分項(xiàng)辦學(xué)指標(biāo)600余項(xiàng)。少量缺失的數(shù)據(jù)采集自各學(xué)校的統(tǒng)計(jì)公報(bào)或其他可以信賴的文獻(xiàn)資料。

為使樣本數(shù)據(jù)盡可能反映一流大學(xué)建設(shè)的實(shí)際投入和產(chǎn)出情況，以《資料匯編》統(tǒng)計(jì)的84所高校中被列入教育部、財(cái)政部、國(guó)家發(fā)展改革委聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于公布世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單的通知》［10］中的37所一流大學(xué)建設(shè)高校作為研究對(duì)象。

2.指標(biāo)獲取

（1）投入指標(biāo)

梳理《資料匯編》中提供的600余項(xiàng)辦學(xué)基本情況指標(biāo)，按照以下三個(gè)原則進(jìn)行篩選、合并、變換或增設(shè)：

原則1：對(duì)成果型數(shù)據(jù)以及預(yù)判與研究目的關(guān)聯(lián)性過(guò)小的投入型數(shù)據(jù)予以剔除，前者如發(fā)表論文、著作數(shù)等，后者如成人高等教育學(xué)生數(shù)等。

原則2：對(duì)存在包含關(guān)系等可能造成有效信息重復(fù)的指標(biāo)，根據(jù)數(shù)據(jù)的邏輯特性和關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行對(duì)應(yīng)處理，如：為更加細(xì)致地分析各辦學(xué)投入細(xì)節(jié)對(duì)建設(shè)效果的影響關(guān)系，對(duì)合計(jì)項(xiàng)和分項(xiàng)數(shù)據(jù)優(yōu)先保留分項(xiàng)數(shù)據(jù)；但對(duì)教職工總數(shù)、在校生數(shù)、校舍總面積、教育事業(yè)經(jīng)費(fèi)總收入等反映總體辦學(xué)規(guī)模的指標(biāo)，保留合并項(xiàng)數(shù)據(jù)，并將分項(xiàng)數(shù)據(jù)變換為在合并項(xiàng)中的占比（%）予以體現(xiàn)。

原則3：對(duì)能反映投入的發(fā)展程度、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度關(guān)系的互有聯(lián)系的兩個(gè)指標(biāo)，以該兩組數(shù)值相比得到的比率增設(shè)指標(biāo)。

最終遴選和整理了包括人力投入（學(xué)生）、人力投入（教師）、實(shí)物投入、經(jīng)費(fèi)收入、經(jīng)費(fèi)支出、其他投入共計(jì)6類194個(gè)指標(biāo)（指標(biāo)內(nèi)涵見(jiàn)表1）。

表1 大學(xué)資本投入原始指標(biāo)情況

（2）成效指標(biāo)

以軟科世界大學(xué)學(xué)術(shù)排名、QS世界大學(xué)排名、《泰晤士報(bào)高等教育》世界大學(xué)排名、路透社TOP100全球最具創(chuàng)新力大學(xué)排名、US News最佳全球大學(xué)排行榜等5個(gè)全球性大學(xué)排行榜的院校綜合排名，作為表征建設(shè)世界一流大學(xué)成效的指標(biāo)。

3.研究方案

（1）研究方法與步驟

首先，為了避免原始投入指標(biāo)集中高度相關(guān)的屬性以及不直接影響因變量的屬性影響后續(xù)建模的精度，對(duì)194個(gè)高維特征指標(biāo)集進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶卣鬟x擇、變量篩選和特征提?。ㄖ笜?biāo)降維），這是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中很重要的環(huán)節(jié)。其中，特征選擇方法①特征選擇，采用基于pearson相關(guān)系數(shù)類別預(yù)測(cè)變量的p值，以表征每一指標(biāo)的重要性，并以之排序；確定重要性系數(shù)閾值后，即可從原始的高維特征指標(biāo)集中剔除數(shù)據(jù)中不相關(guān)或冗余的特征，選擇出低維大學(xué)資本投入指標(biāo)集。用以剔除數(shù)據(jù)中不相關(guān)或冗余的特征，通過(guò)變量篩選確定出有效的指標(biāo)初始子集；特征提取方法②特征提取，采用因子分析法，通過(guò)將原有指標(biāo)內(nèi)部的相互依賴關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)化，用少量的幾個(gè)綜合因子（指標(biāo)）來(lái)表示原始指標(biāo)集合。用于通過(guò)指標(biāo)初始子集各屬性之間的關(guān)系綜合得到若干個(gè)包含原有指標(biāo)特征屬性的新指標(biāo)。由此構(gòu)建起一個(gè)包含3個(gè)層次的一流大學(xué)建設(shè)投入核心指標(biāo)集，即以原指標(biāo)集的6個(gè)分類組別為一級(jí)指標(biāo)，特征提取的公共因子為二級(jí)指標(biāo)，原始指標(biāo)為三級(jí)指標(biāo)。

隨后，進(jìn)行核心投入指標(biāo)與成效指標(biāo)間的關(guān)系建模?？紤]到研究樣本數(shù)量有限，為盡量提高挖掘的預(yù)測(cè)精度，采取逐步逐層挖掘的方式，按照各指標(biāo)級(jí)別進(jìn)行分組建模。每組分別采用支持向量機(jī)、決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種數(shù)據(jù)挖掘方法③數(shù)據(jù)挖掘，是運(yùn)用模式識(shí)別技術(shù)及統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)的技巧，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，從中發(fā)現(xiàn)有意義的全新關(guān)聯(lián)、模式的過(guò)程。支持向量機(jī)、決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為數(shù)據(jù)挖掘的不同算法。，選取預(yù)測(cè)精度相對(duì)更高的數(shù)據(jù)模型來(lái)計(jì)算投入指標(biāo)變量相對(duì)成效因變量的重要性。再根據(jù)模型計(jì)算得到的各級(jí)指標(biāo)的重要性系數(shù)結(jié)果，分別以特征提取過(guò)程中各指標(biāo)方差貢獻(xiàn)率占比為權(quán)重，計(jì)算綜合重要性指數(shù)并進(jìn)行排序。

（2）研究工具

采 用SPSS（Statistical Package for Social Sci?ence）Clementine 12.0社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件作為主要的分析工具，它支持?jǐn)?shù)據(jù)獲取、轉(zhuǎn)換、建模和評(píng)估等整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程［11］。

三、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.特征選擇過(guò)程及結(jié)果

根據(jù)特征選擇的目標(biāo)變量設(shè)置要求，按照樣本高校在成效指標(biāo)模型中所涉及的5個(gè)全球性大學(xué)排行榜中的位次表現(xiàn)進(jìn)行初步分類，即把在任一榜單中位列全球100名以內(nèi)、101至500名，501名至1 000名、1 000名以外及未列入榜單的樣本，分別標(biāo)記為I、II、III、IV、V類。利用SPSS Clementine特征選擇模型計(jì)算輸出每個(gè)指標(biāo)的importance指數(shù)（im?portance=1-p；p為在原假設(shè)為真的前提下，指標(biāo)所指情況發(fā)生的概率），結(jié)合實(shí)際情況與研究經(jīng)驗(yàn)，以0.95為指數(shù)閾值，剔除重要性系數(shù)小于0.95的共計(jì)59個(gè)指標(biāo)。具體包括：人力投入（學(xué)生）指標(biāo)5個(gè)、人力投入（教師）指標(biāo)27個(gè)、實(shí)物投入指標(biāo)4個(gè)、經(jīng)費(fèi)收入指標(biāo)9個(gè)、經(jīng)費(fèi)支出指標(biāo)7個(gè)、其他投入指標(biāo)7個(gè)。由此，通過(guò)特征選擇，從194個(gè)指標(biāo)中選取與成效關(guān)聯(lián)比較緊密的135個(gè)指標(biāo)形成基礎(chǔ)指標(biāo)集。

2.特征提取過(guò)程及結(jié)果

利用SPSS Clementine主成分分析/因子模型對(duì)基礎(chǔ)指標(biāo)集進(jìn)行特征降維。在繼續(xù)剔除2個(gè)與其他屬性存在高度相關(guān)的指標(biāo)后，由表2可見(jiàn)，6個(gè)一級(jí)指標(biāo)分別提取出4、6、4、5、4、4個(gè)公共因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率在70%～80%之間，基本完成了對(duì)基礎(chǔ)指標(biāo)集的信息提取。

表2 指標(biāo)降維結(jié)果

根據(jù)以上結(jié)果，最終確定參與后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘分析的一流大學(xué)的資本投入指標(biāo)集，包含6個(gè)一級(jí)指標(biāo)、27個(gè)二級(jí)指標(biāo)、133個(gè)三級(jí)指標(biāo)，具體指標(biāo)集見(jiàn)表3。

表3 一流大學(xué)資本投入指標(biāo)集

續(xù)表3

四、指標(biāo)重要性排序

1.指標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算

（1）三級(jí)指標(biāo)

三級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)取自《資料匯編》對(duì)應(yīng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)。

（2）二級(jí)指標(biāo)

二級(jí)指標(biāo)表示為三級(jí)指標(biāo)的線性組合，即：

其中，aijs為采用回歸法估計(jì)得到的因子得分系數(shù)。i、j、s分別為一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)指標(biāo)的編號(hào)，i=1，2，…，6；j=1，2，…，m；s=1，2，…，n。二級(jí)指標(biāo)x ij的最終取值為x′ij正向化處理后的數(shù)值，計(jì)算公式為：為樣本號(hào)。

（3）一級(jí)指標(biāo)

一級(jí)指標(biāo)表示為二級(jí)指標(biāo)的線性組合，采用計(jì)算因子加權(quán)總分的方法，具體為：

w ij為二級(jí)指標(biāo)各因子的權(quán)數(shù)，取降維各因子的方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的比值。

2.模型評(píng)估與重要性系數(shù)測(cè)算

模型構(gòu)建時(shí)，隨機(jī)選擇70%的樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，30%的樣本作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。為了盡可能減小過(guò)擬合、欠擬合等模型精度問(wèn)題產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)支持向量機(jī)、決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3個(gè)模型的擬合性能進(jìn)行以下兩個(gè)方面的對(duì)比和權(quán)衡：

（1）模型泛化能力對(duì)比。比較不同模型的測(cè)試集誤差與訓(xùn)練集誤差的接近程度。越接近說(shuō)明模型更有效地捕捉了訓(xùn)練集所蘊(yùn)涵的規(guī)律。

（2）預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度對(duì)比。綜合比較不同模型的測(cè)試集與訓(xùn)練集的誤差值大小，重點(diǎn)關(guān)注絕對(duì)平均誤差和標(biāo)準(zhǔn)差。

以一級(jí)指標(biāo)的重要性測(cè)算為例，模型評(píng)估及重要性測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表4。綜合比較后，選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)算結(jié)果作為最終的重要性分析結(jié)果。

表4 大學(xué)資本投入指標(biāo)綜合重要性排序

3.綜合重要性指數(shù)計(jì)算及排序

為了便于對(duì)各指標(biāo)的重要程度進(jìn)行直接比較，計(jì)算其綜合重要性指數(shù)Id ijs：

式中，w為各級(jí)指標(biāo)權(quán)重，其中w i取為該指標(biāo)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率在6個(gè)指標(biāo)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率中的占比。Id ijs為I*d ijs歸一化后的數(shù)值，全部三級(jí)指標(biāo)的Id ijs之和為1。部分指標(biāo)綜合重要性的降序排列結(jié)果見(jiàn)表5（由于篇幅所限，僅列出綜合重要性較高的前50項(xiàng)）。

表5 大學(xué)資本投入指標(biāo)綜合重要性排序

續(xù)表5

續(xù)表5

五、指標(biāo)重要性分析

1.公共經(jīng)費(fèi)投入

在綜合重要性分析中，排在前10位的分別是教育事業(yè)收入、教育經(jīng)費(fèi)總撥款、科研事業(yè)收入、地方教育經(jīng)費(fèi)撥款、研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)撥入（人文社會(huì)科學(xué)）、其他收入、課題撥入經(jīng)費(fèi)（自然科學(xué)）、科研經(jīng)費(fèi)撥款、課題撥入經(jīng)費(fèi)（人文社會(huì)科學(xué)）、科技經(jīng)費(fèi)撥入。由此可見(jiàn)，在“雙一流”大學(xué)建設(shè)過(guò)程中，公共經(jīng)費(fèi)投入是關(guān)鍵因素，穩(wěn)定增長(zhǎng)的高等教育財(cái)政投入是建設(shè)一流大學(xué)的資金保障。同時(shí)，10個(gè)指標(biāo)均是規(guī)模性經(jīng)費(fèi)投入指標(biāo)，結(jié)構(gòu)性經(jīng)費(fèi)投入指標(biāo)的重要性排序相對(duì)靠后，這從一個(gè)側(cè)面反映出經(jīng)費(fèi)配置對(duì)一流大學(xué)建設(shè)成效影響作用的有效發(fā)揮需要建立在經(jīng)費(fèi)投入總量的基礎(chǔ)之上。

2.科研支出

高?；A(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)投入是為實(shí)現(xiàn)前瞻性基礎(chǔ)研究、引領(lǐng)性原創(chuàng)成果的重大突破提供的經(jīng)費(fèi)支持；應(yīng)用研究投入則以需求為導(dǎo)向，保障包括社會(huì)公益研究、高技術(shù)研究等的支出需要?；A(chǔ)研究、應(yīng)用研究等科研支出在投入指標(biāo)中的重要性排位分別列在11位至20位之間。其中基礎(chǔ)研究支出在各類研究支出中的重要性居于首位，人文社會(huì)科學(xué)相關(guān)研究支出的重要性較高。在《教育部2018年度部門(mén)決算》公布的2018年度一般公共預(yù)算財(cái)政撥款的數(shù)據(jù)中，基礎(chǔ)研究支出占科學(xué)技術(shù)（類）總支出的比例為85.05%［12］?？傮w而言，在前20位指標(biāo)中，科研相關(guān)指標(biāo)達(dá)到13個(gè)，可見(jiàn)科學(xué)研究指標(biāo)對(duì)建設(shè)成效的重要影響。

3.學(xué)術(shù)交流投入

學(xué)術(shù)交流人次指標(biāo)的重要性分別位列第21位（人文社會(huì)科學(xué)）、第25位（自然科學(xué)），這一重要性反映了一流大學(xué)的使命以及其能力建設(shè)的要求。在全球化、現(xiàn)代化的廣闊視野下，世界一流大學(xué)需要共同面對(duì)全球性問(wèn)題的挑戰(zhàn)，需要在更大范圍內(nèi)開(kāi)展合作。而對(duì)于一流大學(xué)建設(shè)而言，開(kāi)展前沿學(xué)術(shù)交流、促進(jìn)國(guó)際合作是共同探求實(shí)現(xiàn)高等教育卓越教學(xué)和提升創(chuàng)新能力的途徑，同時(shí)也是提升自身教育科研聲譽(yù)、擴(kuò)大國(guó)際影響、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要舉措。因此，一流大學(xué)建設(shè)需要加強(qiáng)對(duì)學(xué)術(shù)交流的投入，促進(jìn)人才之間的交流，加強(qiáng)科研教學(xué)合作，為轉(zhuǎn)變教育思想、更新教學(xué)理念、加速創(chuàng)新進(jìn)程集聚力量。

4.人力投入

在人力投入相關(guān)指標(biāo)中，重要性排位在整體指標(biāo)集前三分之一的有5個(gè)指標(biāo)，分別為博士生導(dǎo)師與碩士生導(dǎo)師數(shù)之比（第27位）、博士生導(dǎo)師青年老師占比（第30位）、留學(xué)生博士研究生招生數(shù)（第32位）、本科生與研究生在校生數(shù)之比（第34位）、本科生與研究生招生數(shù)之比（第35位）。由此可見(jiàn)，人力投入方面的重點(diǎn)是師資隊(duì)伍、生源與在校生的組成結(jié)構(gòu)和水平，更具體一些是體現(xiàn)在教師和學(xué)生的教育程度結(jié)構(gòu)，具有博士學(xué)位的青年人才和研究生數(shù)量是投入的重要組成，他們?yōu)閯?chuàng)新提供重要的人力資源支持，需要在一流大學(xué)建設(shè)中予以高度重視。

六、對(duì)一流大學(xué)建設(shè)工作的啟示

1.大學(xué)資本投入核心指標(biāo)反映社會(huì)對(duì)大學(xué)的需求

突出建設(shè)效益。高校所占有的、可開(kāi)發(fā)的資源的種類、數(shù)量，以及各種可開(kāi)發(fā)資源在高校內(nèi)外的配置情況，都影響著其發(fā)展的速度和方向，影響著對(duì)國(guó)家社會(huì)的貢獻(xiàn)能力。要充分認(rèn)識(shí)、有效掌握和科學(xué)利用現(xiàn)有資源促進(jìn)高校發(fā)展，提高資源配置效益。宏觀配置層面，教育資源通過(guò)適當(dāng)?shù)男姓深A(yù)，同時(shí)借助市場(chǎng)的自主選擇，流向最需要且能取得最大效益的教育部門(mén)、機(jī)構(gòu)，從學(xué)科結(jié)構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)等方面滿足社會(huì)對(duì)人才和技術(shù)的需求。對(duì)一流大學(xué)而言，需要更多地培養(yǎng)高層次創(chuàng)新人才，占據(jù)創(chuàng)新前沿陣地，發(fā)揮不可替代作用。微觀配置層面，高校面對(duì)發(fā)展問(wèn)題要注意開(kāi)源節(jié)流：一要深入挖掘辦學(xué)資源，依托各自的辦學(xué)特色，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下求生存、求發(fā)展，多渠道汲取資源；二要優(yōu)化資源管理與利用，明確發(fā)展定位與方向，增強(qiáng)資源投入的針對(duì)性，適當(dāng)加大投入的偏向，最大限度地整合利用，避免資源浪費(fèi)和損失。

提升科研能力?？茖W(xué)研究是高校的重要職能，應(yīng)適當(dāng)加大投入，提升高校條件建設(shè)水平，為高?？蒲心芰Φ奶嵘齽?chuàng)造良好基礎(chǔ)。一要通過(guò)基礎(chǔ)研究促進(jìn)原始創(chuàng)新能力提升，增強(qiáng)國(guó)家發(fā)展后勁。強(qiáng)大的基礎(chǔ)科學(xué)研究是建設(shè)世界科技強(qiáng)國(guó)的基石，但我國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)研究短板依然突出，重大原創(chuàng)性成果缺乏，急需高校發(fā)揮優(yōu)勢(shì)在基礎(chǔ)研究方面有所作為。二要加強(qiáng)應(yīng)用研究促進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題解決，服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。高校作為關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)的重要生力軍，應(yīng)積極投身技術(shù)創(chuàng)新，解決“卡脖子”問(wèn)題。三要開(kāi)展社會(huì)研究化解社會(huì)問(wèn)題，為順利通過(guò)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展轉(zhuǎn)型提供有效支撐。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和改革開(kāi)放的不斷推進(jìn)，發(fā)展過(guò)程中的一些理論與實(shí)踐問(wèn)題逐漸暴露，作為哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究的重要方面，高校需要針對(duì)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行深入探討，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供相關(guān)理論支持與思想保證。

服務(wù)社會(huì)發(fā)展。高校社會(huì)服務(wù)職能是在人才培養(yǎng)、科學(xué)研究基礎(chǔ)上的延伸。通過(guò)高校內(nèi)涵建設(shè)與水平提升，增強(qiáng)服務(wù)經(jīng)濟(jì)建設(shè)社會(huì)發(fā)展能力，能夠?yàn)榘l(fā)揮知識(shí)優(yōu)勢(shì)更好地提供社會(huì)服務(wù)奠定良好基礎(chǔ)。一要順應(yīng)全球高等教育的深刻變化，加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流，擴(kuò)大國(guó)際合作，提升世界影響，增強(qiáng)共同面對(duì)全球性問(wèn)題的能力。二要以高水平教學(xué)科研為前提推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合。教學(xué)與科研的內(nèi)涵發(fā)展，能夠?yàn)楦咝：献饔?、成果轉(zhuǎn)化奠定良好基礎(chǔ)，從而構(gòu)建以市場(chǎng)為導(dǎo)向，企業(yè)為主體，高校為支撐的技術(shù)創(chuàng)新體系。三要發(fā)揮政策參謀、技術(shù)支持、診斷咨詢、科技普及等作用。立足高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科基礎(chǔ)，深化學(xué)科內(nèi)涵建設(shè)，能夠?yàn)楦咝８玫匕l(fā)揮社會(huì)服務(wù)功能創(chuàng)造良好條件。

2.大學(xué)資本投入核心指標(biāo)作用機(jī)制描繪建設(shè)藍(lán)圖

一是，合理定位，明確切合實(shí)際的建設(shè)路徑。建設(shè)世界一流大學(xué)，前提是要建成高水平研究型大學(xué)，要確保研究工作能夠有效獲取辦學(xué)資源投入、制度保障等方面支撐。其次，產(chǎn)出是衡量建設(shè)效率的關(guān)鍵要素。建設(shè)世界一流大學(xué)的高校要在突出貢獻(xiàn)基礎(chǔ)上，以“中國(guó)特色、世界一流”為指引勇于承擔(dān)爭(zhēng)取國(guó)際地位和話語(yǔ)權(quán)的使命，這些價(jià)值取向應(yīng)充分體現(xiàn)在工作的考核評(píng)價(jià)中。再次，基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)建設(shè)效益的影響并不居突出地位，在投入上要注意多方面的取舍與權(quán)衡。

二是，科教融合，提升人才培養(yǎng)與創(chuàng)新能力。高校具有學(xué)科門(mén)類齊全、人才資源匯聚、科研力量雄厚等特點(diǎn)，能夠通過(guò)學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)、科學(xué)研究等方面工作協(xié)同，有效提升一流人才培養(yǎng)與科研創(chuàng)新能力。首先，要瞄準(zhǔn)拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)，系統(tǒng)構(gòu)建拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，優(yōu)化人才供給結(jié)構(gòu)。作為高校的根本任務(wù)，不斷優(yōu)化教學(xué)環(huán)境，提高教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)德智體美勞全面發(fā)展的建設(shè)者和接班人。其次，要加強(qiáng)重大基礎(chǔ)前沿和戰(zhàn)略領(lǐng)域的前瞻布局，促進(jìn)原始創(chuàng)新；要通過(guò)校企合作、協(xié)同創(chuàng)新直面市場(chǎng)需求，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用深度融合，不斷推進(jìn)科研創(chuàng)新能力提升與成果轉(zhuǎn)化，促進(jìn)前沿引領(lǐng)和顛覆性技術(shù)突破，為解決國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展中的問(wèn)題作出貢獻(xiàn)。通過(guò)系統(tǒng)謀劃，加強(qiáng)創(chuàng)新體系建設(shè)，促進(jìn)科研創(chuàng)新取得新突破。

三是，優(yōu)化結(jié)構(gòu)，營(yíng)建布局合理的教育環(huán)境。各類資源的分布結(jié)構(gòu)在投入指標(biāo)中占據(jù)重要地位。一要調(diào)整人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)，滿足發(fā)展需求。高校既要根據(jù)國(guó)家地方對(duì)人才的需求結(jié)構(gòu)適時(shí)調(diào)整人才培養(yǎng)專業(yè)結(jié)構(gòu)，又要在知識(shí)體系上突出應(yīng)用型、復(fù)合型人才培養(yǎng)，多維度融合有效開(kāi)展人才培養(yǎng)，促進(jìn)交叉復(fù)合型人才不斷產(chǎn)出。二要完善師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)，發(fā)揮人才效益。在完善職稱結(jié)構(gòu)、年齡結(jié)構(gòu)、學(xué)歷結(jié)構(gòu)、學(xué)緣結(jié)構(gòu)等基本結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，面向?qū)W科前沿和原始創(chuàng)新能力提升，突出學(xué)科發(fā)展核心競(jìng)爭(zhēng)力，集聚關(guān)鍵學(xué)科領(lǐng)域師資隊(duì)伍，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)突破，通過(guò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化發(fā)揮對(duì)教學(xué)科研工作的支撐作用。三要完善科研產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。面向國(guó)家重大需求，解決自然科學(xué)、人文社會(huì)科學(xué)中的突出問(wèn)題，提升學(xué)校貢獻(xiàn)度。既不能被指標(biāo)所累，過(guò)于強(qiáng)調(diào)論文產(chǎn)出，也不能忽視高質(zhì)量論文在提升影響、考核評(píng)價(jià)中的作用，建立健全分類評(píng)價(jià)體系，提升治理能力現(xiàn)代化水平［13］。