我國教育部直屬高校資源投入產(chǎn)出效率綜合評(píng)價(jià)研究

包水梅　黃堯堯　彭萬英

摘要： 基于我國58所教育部直屬高校理、工、農(nóng)、醫(yī)學(xué)科的辦學(xué)數(shù)據(jù)，運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，對(duì)2008～2017年我國高等教育由“規(guī)模擴(kuò)張”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量提升”這一關(guān)鍵時(shí)段內(nèi)高校資源投入產(chǎn)出效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）高校資源投入產(chǎn)出效率整體水平有較大提升空間，資源的配置與管理水平較高，但生產(chǎn)規(guī)模遠(yuǎn)未達(dá)到最優(yōu)水平，增大資源投入力度能夠有效提升多數(shù)高校的辦學(xué)效益。（2）高校質(zhì)量型產(chǎn)出效率小于數(shù)量型產(chǎn)出效率，兩類效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度的變化趨勢(shì)證實(shí)了學(xué)科評(píng)估的“指揮棒”效應(yīng)。（3）高校三大職能的投入產(chǎn)出效率對(duì)整體效率貢獻(xiàn)度的排序依次為科學(xué)研究、人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)，其中科學(xué)研究投入產(chǎn)出效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度呈下降趨勢(shì)，人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)投入產(chǎn)出效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度呈上升趨勢(shì)。（4）高校資源投入產(chǎn)出效率正向增長(zhǎng)的根本原因是規(guī)模效率提高，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)起負(fù)面影響，純技術(shù)效率未發(fā)生明顯變化。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的周期性變化趨勢(shì)說明我國高等教育資源投入模式與發(fā)展方式的關(guān)系還有待進(jìn)一步協(xié)調(diào)。

關(guān)鍵詞：高等教育；資源；效率；超效率DEA；Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)；學(xué)科評(píng)估

中圖分類號(hào)：G640? ?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-0717（2023）04-0060-12

一、問題的提出

美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家格里高利·曼昆（N. Gregory Mankiw）在其著作《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》中提出，資源的稀缺性決定資源使用效率的重要性[1]。我國高等教育資源總量不足，優(yōu)質(zhì)資源稀缺，這一基本特征決定了如何有效提升資源的配置與使用效率至關(guān)重要。然而，我國高等教育實(shí)際發(fā)展現(xiàn)狀卻并非如此：一方面，從資源配置模式來看，我國高等教育資源以行政性配置為主導(dǎo)[2]，政府依據(jù)國家發(fā)展需求，通過行政指令的方式實(shí)施剛性、計(jì)劃性的資源分配，資源的配置效率如何、配置后的資源能否得到充分利用尚未引起足夠重視；另一方面，從資源使用效果的評(píng)價(jià)方式來看，長(zhǎng)期以來，我國對(duì)高校建設(shè)成效的評(píng)估表現(xiàn)為水平評(píng)估和成效評(píng)估兩類，評(píng)估的依據(jù)是參評(píng)單位現(xiàn)有資源的多寡、建設(shè)周期內(nèi)增量成果的絕對(duì)數(shù)量等內(nèi)容，一定程度上忽視了對(duì)資源使用效率的評(píng)估。

隨著資源投入力度的不斷加大，我國高等教育取得的偉大成就世人矚目。然而，值得注意的是，大量的資源投入在造就我國高等教育事業(yè)“量”的偉大成就的同時(shí)，高等教育“質(zhì)”的發(fā)展卻未能實(shí)現(xiàn)同步協(xié)調(diào)[3]。2011年世界經(jīng)濟(jì)論壇（World Economic Forum）發(fā)布的《2011-2012國際競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展報(bào)告》將國家發(fā)展的主要?jiǎng)恿澐譃橐仳?qū)動(dòng)、效率驅(qū)動(dòng)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)三種，其中創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)模式具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力[4]。顯然，我國高等教育發(fā)展依靠的是以資源投入為核心的要素驅(qū)動(dòng)，如何提高資源的配置與使用效率，提升高等教育產(chǎn)出質(zhì)量，增強(qiáng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展能力，是關(guān)乎我國高等教育事業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展質(zhì)量的重大戰(zhàn)略問題。

近年來，伴隨著學(xué)術(shù)界對(duì)高等教育質(zhì)量問題的廣泛關(guān)注，關(guān)于高校資源投入產(chǎn)出效率的研究也逐年增多。由美國運(yùn)籌學(xué)家Charnes等于1978年提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）被廣泛應(yīng)用于高校資源投入產(chǎn)出效率的相關(guān)研究之中[5]。相較于指數(shù)評(píng)價(jià)法、生產(chǎn)函數(shù)法等傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法，DEA方法無需主觀設(shè)定指標(biāo)權(quán)重與函數(shù)形式，并且可以通過構(gòu)建多投入多產(chǎn)出的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)綜合生產(chǎn)效率的測(cè)算。通過對(duì)運(yùn)用DEA方法測(cè)算高校資源投入產(chǎn)出效率的相關(guān)研究進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)：（1）科學(xué)研究效率是國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注重點(diǎn)。國外研究中，吉奧范尼（Giovanni A.）、瓊斯（Johnes J.）等學(xué)者運(yùn)用DEA模型測(cè)算了高校的科學(xué)研究效率[6-7]。國內(nèi)研究中，梁文艷、胡詠梅等學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注和研究高?？茖W(xué)研究效率的整體水平，運(yùn)用DEA模型測(cè)算并比較了不同高校、學(xué)科之間科學(xué)研究效率的差異[8（P70-76），9（P1-14）]。但是目前僅有少量研究關(guān)注到人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)效率，該類研究普遍發(fā)現(xiàn)：相較于科學(xué)研究效率，高校的人才培養(yǎng)效率、社會(huì)服務(wù)效率普遍偏低[10-12]。（2）高校資源投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以數(shù)量型指標(biāo)為主。既有研究多使用表征高校辦學(xué)成果絕對(duì)數(shù)量的指標(biāo)來構(gòu)建高校資源投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。專著數(shù)與論文數(shù)是測(cè)算科學(xué)研究效率最為常見的評(píng)價(jià)指標(biāo)[9]（P1-14），在讀生或畢業(yè)生數(shù)則被大量用作衡量高校的人才培養(yǎng)成果產(chǎn)出[13]，專利申請(qǐng)數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)是測(cè)算社會(huì)服務(wù)效率的常用產(chǎn)出指標(biāo)[11]（P39-47）。盡管上述指標(biāo)具有一定的代表性，但存在著重視成果數(shù)量、忽視成果質(zhì)量等問題。部分研究已經(jīng)開始綜合使用數(shù)量型、質(zhì)量型指標(biāo)對(duì)高校資源投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。例如，王燕等在測(cè)算高校社會(huì)服務(wù)效率時(shí)，使用專利出售金額、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同金額作為產(chǎn)出指標(biāo)，相較于數(shù)量型指標(biāo)或許更能說明高校社會(huì)服務(wù)的質(zhì)量差異[11]（P39-47）。第四輪學(xué)科評(píng)估指標(biāo)體系在對(duì)高校人才培養(yǎng)產(chǎn)出進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，既考察學(xué)位授予數(shù)，也將課程教學(xué)質(zhì)量、畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量等指標(biāo)納入評(píng)價(jià)體系。（3）研究視角多是基于截面數(shù)據(jù)對(duì)高校資源投入產(chǎn)出效率作靜態(tài)分析。當(dāng)前，教育學(xué)領(lǐng)域內(nèi)對(duì)高校資源投入產(chǎn)出效率的研究多是使用一年或幾年的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)分析[8（P70-76），14]。Malmquist指數(shù)適用面板數(shù)據(jù)，測(cè)算的是t+1時(shí)期與t時(shí)期的效率比值，能夠在較長(zhǎng)時(shí)間周期內(nèi)分析高校資源投入產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)變化背后的政治經(jīng)濟(jì)原因。在土地開發(fā)、科技創(chuàng)新、旅游開發(fā)等領(lǐng)域[15-17]，使用Malmquist指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析的研究成果已經(jīng)頗為豐富，但是運(yùn)用該指數(shù)對(duì)高校資源投入產(chǎn)出效率的研究成果仍然較少，靜、動(dòng)態(tài)結(jié)合進(jìn)行綜合分析的僅有賈永堂、古川等少量研究成果[18-19]。

綜上所述，既有研究為高校資源投入產(chǎn)出效率的測(cè)算與分析奠定了良好的基礎(chǔ)，但后續(xù)研究中有待重視如下幾個(gè)方面的問題：（1）科學(xué)研究、人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)三大職能均是當(dāng)前高校建設(shè)與發(fā)展的重要任務(wù)，將三者納入同一評(píng)價(jià)指標(biāo)體系之中進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，更符合高校辦學(xué)實(shí)際；（2）構(gòu)建涵蓋數(shù)量型指標(biāo)、質(zhì)量型指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，更有利于實(shí)現(xiàn)對(duì)高校資源投入產(chǎn)出效率的客觀評(píng)價(jià)；（3）綜合DEA模型與Malmquist指數(shù)，靜、動(dòng)態(tài)相結(jié)合測(cè)算與分析高校資源投入產(chǎn)出效率，能夠在客觀評(píng)價(jià)高校辦學(xué)整體水平之外，對(duì)其動(dòng)態(tài)變化的內(nèi)部原因進(jìn)行深層次分析。

因此，本文基于高校辦學(xué)資源投入與成果產(chǎn)出關(guān)系的分析視角，選取超效率DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)，前者通過靜態(tài)測(cè)算樣本高校的整體與專項(xiàng)效率，分析高校資源投入產(chǎn)出效率的整體水平及其規(guī)模、質(zhì)量、三大職能等結(jié)構(gòu)性特征；后者結(jié)合考察期內(nèi)樣本高校資源投入產(chǎn)出效率的時(shí)序變化，考察規(guī)模報(bào)酬、技術(shù)進(jìn)步等因素在高校資源投入產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)變化中所發(fā)揮的作用。最后結(jié)合研究結(jié)論，圍繞高等教育資源配置與使用，就如何提升高校資源投入產(chǎn)出效率提出幾點(diǎn)建議，以期助力我國高等教育高質(zhì)量發(fā)展。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

教育部直屬高校是我國整體實(shí)力最突出的一批高校，他們所獲得的資源投入往往多于一般高校，選擇部屬高校用于研究高校資源投入產(chǎn)出效率具有較強(qiáng)的代表性和說服力。因此，本文選取教育部直屬高校作為研究樣本，研究的時(shí)間跨度為2008～2017年?？紤]到面板數(shù)據(jù)的連續(xù)性與完整性，刪除存在數(shù)據(jù)缺失的部分高校，最終確定北京大學(xué)、清華大學(xué)、中國人民大學(xué)等58所教育部直屬高校為研究樣本。

本文選取2008～2017年教育部發(fā)布的《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》和中國校友會(huì)官網(wǎng)、樣本高校官網(wǎng)發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源。2008～2017年是我國高等教育發(fā)展由“規(guī)模擴(kuò)張”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量提升”的關(guān)鍵時(shí)段，高等教育政策、高校辦學(xué)經(jīng)費(fèi)投入等的巨大變化對(duì)高校辦學(xué)實(shí)踐產(chǎn)生了重大影響。一方面，2008年前后，我國高等教育政策導(dǎo)向由“穩(wěn)步擴(kuò)大各類高等教育規(guī)模”[20]轉(zhuǎn)向“著力提高高等教育質(zhì)量”[21]，高校生均經(jīng)費(fèi)投入一改1999年高校擴(kuò)招以來的持續(xù)減少趨勢(shì)，開始逐年提升。另一方面，2015年前后，我國高等教育發(fā)展的戰(zhàn)略重心由重點(diǎn)大學(xué)建設(shè)轉(zhuǎn)向“雙一流”建設(shè)，2017年是我國“雙一流”建設(shè)戰(zhàn)略進(jìn)入全面實(shí)施階段的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，是高?！半p一流”建設(shè)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)到賬的實(shí)際時(shí)間節(jié)點(diǎn)。基于此，本文重點(diǎn)考察2008～2017年10年時(shí)間段內(nèi)高校資源投入產(chǎn)出效率的變動(dòng)情況。此外，需要需要特別指出的是，《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》給出的是理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科的辦學(xué)數(shù)據(jù)，不涵蓋人文社會(huì)科學(xué)，因此本研究所得結(jié)論也僅面向理工農(nóng)醫(yī)等學(xué)科。

（二）研究思路與方法

本研究選取超效率DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)高校的資源投入產(chǎn)出效率進(jìn)行綜合測(cè)算與分析。首先，我們?cè)跇?gòu)建高校資源投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，基于超效率DEA模型的測(cè)算結(jié)果，靜態(tài)分析高校分職能、分類型效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)；然后，我們基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的測(cè)算結(jié)果，動(dòng)態(tài)分析規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益、資源配置與管理水平、科學(xué)技術(shù)水平等對(duì)高校資源投入產(chǎn)出效率的影響及變化趨勢(shì)。最后，我們結(jié)合研究結(jié)論就如何提升我國高校的資源投入產(chǎn)出效率提出建議。具體運(yùn)用到的研究方法如下：

1.超效率DEA模型

2.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)最初由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)家曼奎斯特（Sten Malmquist）在1953年提出，后經(jīng)Caves、Fare等發(fā)展，當(dāng)前被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)效率測(cè)算[23-25]。相較于DEA模型只能測(cè)算截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)效率，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)多是基于面板數(shù)據(jù)測(cè)算不同時(shí)期效率值的動(dòng)態(tài)變化。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)、規(guī)模效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的乘積。如公式（2）所示，表示從s到t時(shí)期，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解項(xiàng)：

公式（2）中，左邊為Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，該指數(shù)大于1，反映的是s到t時(shí)期資源投入產(chǎn)出的效率值上升；小于1，則降低。右邊第一項(xiàng)為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，該指數(shù)大于1，表示s到t時(shí)期決策單元最優(yōu)生產(chǎn)前沿面整體提升，反映的是技術(shù)進(jìn)步對(duì)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的貢獻(xiàn)；小于1，則為技術(shù)退步。右邊第二項(xiàng)為規(guī)模效率變化指數(shù)，該指數(shù)大于1，反映的是s到t時(shí)期規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益對(duì)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的貢獻(xiàn)；小于1，則表示規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益降低。右邊第三項(xiàng)為純技術(shù)效率變化指數(shù)，該指數(shù)大于1，反映的是在規(guī)模經(jīng)濟(jì)不變的條件下，s到t時(shí)期資源配置管理水平的變化對(duì)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的貢獻(xiàn)；小于1，表示貢獻(xiàn)度降低。

（三）指標(biāo)體系構(gòu)建

1.指標(biāo)選取

（1）投入指標(biāo)選?。焊咝５馁Y源投入要素一般包括人力、財(cái)力、物力三個(gè)方面。鑒于本研究需對(duì)高校三大職能進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為確保所選指標(biāo)的覆蓋面，人力投入指標(biāo)，參考王燕等人的研究[11]（P39-47），選取教師系列人員、技術(shù)系列人員兩類指標(biāo)；財(cái)力投入指標(biāo)，選取政府撥入資金、企事業(yè)委托資金、其他經(jīng)費(fèi)三類指標(biāo)；物力投入指標(biāo)，盡管部分研究使用了圖書館藏書、生均建筑面積、實(shí)驗(yàn)設(shè)備總金額等指標(biāo)，但一方面鑒于此類指標(biāo)年均變化較小，另一方面又往往與財(cái)力投入指標(biāo)有所重疊，本研究暫未將其納入投入指標(biāo)體系。

（2）產(chǎn)出指標(biāo)選?。夯诟咝？茖W(xué)研究、人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)三大基本職能和數(shù)量型、質(zhì)量型兩種產(chǎn)出類型，本研究構(gòu)建了“3大職能×2種產(chǎn)出類型”的產(chǎn)出指標(biāo)體系。①科學(xué)研究產(chǎn)出指標(biāo)：選取出版著作數(shù)、發(fā)表論文數(shù)和國家級(jí)項(xiàng)目驗(yàn)收數(shù)3個(gè)數(shù)量型指標(biāo)；綜合高校的科技成果獲獎(jiǎng)數(shù)、著作與論文引用數(shù)形成科學(xué)研究得分作為質(zhì)量型指標(biāo)。②人才培養(yǎng)產(chǎn)出指標(biāo)：選取在讀研究生數(shù)作為數(shù)量型指標(biāo)，研究生培養(yǎng)規(guī)模是衡量教育部直屬高校人才培養(yǎng)產(chǎn)出水平的核心指標(biāo)；綜合高校的學(xué)科水平、教學(xué)成果獲獎(jiǎng)形成人才培養(yǎng)得分作為質(zhì)量型指標(biāo)。③社會(huì)服務(wù)產(chǎn)出指標(biāo)：選取專利出售數(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同數(shù)作為數(shù)量型指標(biāo)；選取專利出售總金額、技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同總金額作為質(zhì)量型指標(biāo)（本文認(rèn)為專利和技術(shù)轉(zhuǎn)讓合同出售金額的數(shù)目差異一定程度上反映了高校社會(huì)服務(wù)產(chǎn)出的質(zhì)量差異）。綜上，教育部直屬高校投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

2.指標(biāo)處理

（1）主成分分析：在使用超效率DEA模型測(cè)算效率時(shí)，投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量過多會(huì)造成大量的決策單元處于最優(yōu)生產(chǎn)前沿面上，降低區(qū)分度。因此，本文采用主成分法分別對(duì)X1-X8、X9-X11兩類投入指標(biāo)進(jìn)行降維處理。本研究運(yùn)用SPSS24.0進(jìn)行主成分分析（Bartllet<0.0001， KMO>0.8），兩組變量的主成分累積解釋能力均在70%左右，處理后的新指標(biāo)能夠較大程度地代替原指標(biāo)。降維處理后，人力投入由綜合人力投入1（Z1）和綜合人力投入2（Z2）兩項(xiàng)指標(biāo)表示，財(cái)力投入由綜合財(cái)力投入（Z3）一項(xiàng)指標(biāo)表示（詳見表2）。

（2）非負(fù)化處理：鑒于超效率DEA模型僅能處理非負(fù)數(shù)據(jù)，為消除主成分分析后負(fù)值得分的影響，本研究使用“極值法”對(duì)Z1、Z2、Z3三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如公式（3）所示。

三、數(shù)據(jù)結(jié)果與分析

（一）超效率DEA模型測(cè)算結(jié)果分析

1.投入產(chǎn)出效率整體評(píng)價(jià)

基于投入導(dǎo)向、規(guī)模報(bào)酬可變的超效率DEA模型，使用MaxDEA8 Ultra軟件測(cè)算2008～2017年教育部直屬高校資源投入產(chǎn)出效率及其分解項(xiàng)。由于不同年份的同一高校被視作不同的決策單元，因此10年考察期內(nèi)共計(jì)580個(gè)決策單元參與測(cè)算。限于篇幅，本文不再列出具體數(shù)據(jù)，僅將歷年的投入產(chǎn)出效率平均值及其分解項(xiàng)整理如表3所示。

從表3可以發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)教育部直屬高校資源投入產(chǎn)出效率的綜合技術(shù)效率平均值不高，僅為0.613，但是整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，2008～2017年效率平均值由0.474增長(zhǎng)至0.717。進(jìn)一步分析各分解項(xiàng)可以發(fā)現(xiàn)：（1）考察期內(nèi)純技術(shù)效率平均值較高，為1.044，大于1；純技術(shù)效率反映高校的資源配置與管理能力，說明考察期內(nèi)大多數(shù)教育部直屬高校的資源配置與管理水平處在最優(yōu)生產(chǎn)前沿面上，整體的資源配置與管理水平較高；（2）考察期內(nèi)規(guī)模效率平均值總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是總平均值較低，僅為0.588，小于1。規(guī)模效率反映高校的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益狀況，說明考察期內(nèi)教育部直屬高校的生產(chǎn)規(guī)模整體未達(dá)到最優(yōu)水平。進(jìn)一步考察高校規(guī)模報(bào)酬情況，可以發(fā)現(xiàn)歷年處于規(guī)模報(bào)酬遞減的高校數(shù)量仍占少數(shù)，絕大多數(shù)高校處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)。這就意味著，多數(shù)高校仍需要增大資源投入力度、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模以提升其辦學(xué)效率。

2.投入產(chǎn)出效率分類型、分職能評(píng)價(jià)

在整體評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步按照上文構(gòu)建的產(chǎn)出指標(biāo)體系，分別基于數(shù)量型產(chǎn)出指標(biāo)、質(zhì)量型產(chǎn)出指標(biāo)、科學(xué)研究產(chǎn)出指標(biāo)、人才培養(yǎng)產(chǎn)出指標(biāo)、社會(huì)服務(wù)產(chǎn)出指標(biāo)測(cè)算教育部直屬高校資源投入產(chǎn)出效率。同時(shí)，為衡量各分效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)，我們以整體效率為因變量，對(duì)數(shù)處理后的各分效率為自變量，使用SPSS24.0軟件進(jìn)行回歸分析。

（1）分類型評(píng)價(jià)

基于數(shù)量型產(chǎn)出指標(biāo)、質(zhì)量型產(chǎn)出指標(biāo)測(cè)算得到的投入產(chǎn)出效率平均值如表4所示，各分效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)如表5所示。從表4可以發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)，數(shù)量型產(chǎn)出效率總平均值大于質(zhì)量型產(chǎn)出效率總平均值，說明相較于質(zhì)量型產(chǎn)出，教育部直屬高校對(duì)數(shù)量型產(chǎn)出更加重視。從變化趨勢(shì)看，數(shù)量型產(chǎn)出效率平均值的增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯，由2008年的0.393增長(zhǎng)至2017年的0.652，質(zhì)量型產(chǎn)出效率平均值除2008年外，其余年份均在0.4上下波動(dòng)。

從表5可以發(fā)現(xiàn)：回歸分析的R2平均值為0.839，表明所構(gòu)建的回歸分析方程能夠解釋因變量83.9%的變化。一方面，考察期內(nèi)數(shù)量型產(chǎn)出效率對(duì)整體效率的平均貢獻(xiàn)度普遍高于質(zhì)量型產(chǎn)出效率的平均貢獻(xiàn)度，表明后者有較大的提升空間。另一方面，2008～2017年高校質(zhì)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度呈周期性變化（2008～2011年為周期1，2012～2015年為周期2，2016年為周期3的開始），周期始末的貢獻(xiàn)度高于周期中（質(zhì)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度的2個(gè)高點(diǎn)分別是2011年和2015年）。此外，高校數(shù)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度最高的年份往往是質(zhì)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度較低的年份（數(shù)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度的2個(gè)低點(diǎn)分別是2010年和2015年）。兩類效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)相反的變化趨勢(shì)，結(jié)合上文的分析——多數(shù)教育部直屬高校處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，需要增大資源投入力度、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模以提高生產(chǎn)效率——可以認(rèn)為導(dǎo)致這種變化趨勢(shì)的原因是：高校無法同時(shí)兼顧數(shù)量型產(chǎn)出與質(zhì)量型產(chǎn)出，只能周期性地改變建設(shè)目標(biāo)。一般認(rèn)為，由學(xué)位中心組織實(shí)施的一級(jí)學(xué)科整體水平評(píng)估與高等教育資源配置密切相關(guān)。第三輪和第四輪一級(jí)學(xué)科整體水平評(píng)估開展的時(shí)間節(jié)點(diǎn)恰與高校質(zhì)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度的2個(gè)高點(diǎn)相重合。因此，結(jié)合兩次評(píng)估對(duì)質(zhì)量型產(chǎn)出指標(biāo)的重視可以合理推斷：教育部直屬高校在學(xué)科評(píng)估開展之際，周期性地將建設(shè)重心由數(shù)量型產(chǎn)出轉(zhuǎn)向質(zhì)量型產(chǎn)出，充分展現(xiàn)了學(xué)科評(píng)估對(duì)高校學(xué)科建設(shè)的“指揮棒”作用。

（2）分職能評(píng)價(jià)

基于科學(xué)研究產(chǎn)出指標(biāo)、人才培養(yǎng)產(chǎn)出指標(biāo)、社會(huì)服務(wù)產(chǎn)出指標(biāo)測(cè)算得到的投入產(chǎn)出效率平均值如表6所示。各分效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)如表7所示。從表6可以發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)教育部直屬高?？茖W(xué)研究效率總平均值最高，其次是人才培養(yǎng)效率，社會(huì)服務(wù)效率總平均值最低，說明教育部直屬高校的科學(xué)研究職能最受重視（總平均值0.424），其次是人才培養(yǎng)職能（總平均值0.411），對(duì)社會(huì)服務(wù)職能的重視程度最低（總平均值僅為0.047）。從變化趨勢(shì)看，考察期內(nèi)，三類效率均呈現(xiàn)出較為明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

從表7可以發(fā)現(xiàn)：回歸分析的R2平均值為0.713，雖然低于數(shù)量型產(chǎn)出效率和質(zhì)量型產(chǎn)出效率對(duì)整體效率的解釋水平，但是也符合高校建設(shè)實(shí)際——除三大職能外，國際交流、文化傳承等也是高校建設(shè)的重要內(nèi)容，本研究所構(gòu)建的回歸分析方程未涵蓋上述部分，所以僅能夠解釋因變量71.3%的變化。一方面，考察期內(nèi)科學(xué)研究效率對(duì)整體效率的平均貢獻(xiàn)度最高，為0.508；人才培養(yǎng)效率對(duì)整體效率的平均貢獻(xiàn)度次之，為0.401；社會(huì)服務(wù)效率對(duì)整體效率的平均貢獻(xiàn)度最低，僅為0.100，并且除了2013年和2017年β系數(shù)顯著外，其余年份均不顯著，甚至2009年社會(huì)服務(wù)效率對(duì)整體效率的影響方向?yàn)樨?fù)，這表明教育部直屬高校更加重視科學(xué)研究和人才培養(yǎng)，高校的社會(huì)服務(wù)功能不受重視。另一方面，科學(xué)研究效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度呈下降趨勢(shì)，人才培養(yǎng)效率和社會(huì)服務(wù)效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度呈上升趨勢(shì)，尤其2017年社會(huì)服務(wù)效率對(duì)整體效率的影響首次在0.001水平上顯著。這說明考察期內(nèi)教育部直屬高校在履行科學(xué)研究職能的同時(shí)，逐步加大了對(duì)人才培養(yǎng)職能、社會(huì)服務(wù)職能的重視。可能的解釋是：隨著國家戰(zhàn)略調(diào)整、區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求變化，高校不再僅作為知識(shí)生產(chǎn)主體履行科學(xué)研究職能，其知識(shí)溢出效應(yīng)，即通過高端人才培養(yǎng)、科技成果轉(zhuǎn)化等服務(wù)于外部經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要作用也逐漸引起重視[26]，表現(xiàn)為高校的人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)職能越來越受到重視。一系列重要的政策文件印證了這一變化歷程，如2010年7月，教育部出臺(tái)的《國家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》中明確提出“高校要牢固樹立主動(dòng)為社會(huì)服務(wù)的意識(shí)”“牢固確立人才培養(yǎng)在高校工作中的中心地位”[27]；2015年11月，國務(wù)院印發(fā)的《統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案》也指出高校要“為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和國家戰(zhàn)略實(shí)施做出重要貢獻(xiàn)”“堅(jiān)持立德樹人，突出人才培養(yǎng)的核心地位”[28]。

（二）Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算結(jié)果分析

1.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)整體評(píng)價(jià)

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)反映的是生產(chǎn)過程中投入產(chǎn)出效率的動(dòng)態(tài)變化，即全部投入要素的綜合生產(chǎn)率變動(dòng)——全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）的動(dòng)態(tài)變化，是科學(xué)技術(shù)進(jìn)步、資源配置與管理水平以及規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益的綜合體現(xiàn)[29]。基于投入導(dǎo)向、規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-Malmquist模型，本研究使用DEAP2.1軟件測(cè)算2008～2017年教育部直屬高校的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解項(xiàng)。限于篇幅，本文不再列出每所高校的具體數(shù)據(jù)，僅將歷年的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)平均值及其分解項(xiàng)整理如表8所示。

從表8可以發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)，教育部直屬高校的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)總平均值為1.020，全要素生產(chǎn)率整體正向增長(zhǎng)，年均增長(zhǎng)率2.0%。全要素生產(chǎn)率正向增長(zhǎng)主要源自于技術(shù)效率變化。將技術(shù)效率變化指數(shù)分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)，全要素生產(chǎn)率正向增長(zhǎng)的根本原因是規(guī)模效率變化（1.052），即規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益帶來的正向增長(zhǎng)；純技術(shù)效率在考察期內(nèi)整體未發(fā)生明顯變化（1.000），即考察期內(nèi)高校的資源配置與管理水平無明顯變化。

結(jié)合前文結(jié)果可以認(rèn)為：（1）2008～2017年，教育部直屬高校資源投入產(chǎn)出效率以年均2.0%的速度正向增長(zhǎng)，正向增長(zhǎng)的根本原因是生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，資源投入力度的不斷加大，資源的配置與管理水平未出現(xiàn)明顯變化，始終維持在較高水平，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的測(cè)算結(jié)果與表2的結(jié)果相一致。（2）技術(shù)進(jìn)步指數(shù)表明，外部科學(xué)技術(shù)水平的變化對(duì)教育部直屬高校資源投入產(chǎn)出效率的正向增長(zhǎng)產(chǎn)生了負(fù)面影響，表現(xiàn)為相對(duì)的“技術(shù)退步”。一般而言，相對(duì)“技術(shù)退步”往往是由于內(nèi)部發(fā)展與外部經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境未能實(shí)現(xiàn)同步協(xié)調(diào)[30]。高等教育資源投入存在剛性，輕易不會(huì)降低資源投入力度或調(diào)整投入要素比例，但是2008～2017年恰是我國高等教育由外延式發(fā)展向內(nèi)涵式發(fā)展轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，也恰是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展由傳統(tǒng)的粗放型增長(zhǎng)模式向高端化集約型增長(zhǎng)模式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期[31]，資源投入沿用舊模式，發(fā)展方式卻轉(zhuǎn)向新模式，兩者之間的不協(xié)調(diào)或許是導(dǎo)致相對(duì)“技術(shù)退步”的原因。

2.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分時(shí)期評(píng)價(jià)

按照上述分析，對(duì)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)產(chǎn)生影響的主要是技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)，變化趨勢(shì)如圖1所示。進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，2008～2016年，規(guī)模效率變化指數(shù)整體大于1，但呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢(shì)，這表明盡管這一時(shí)期規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益是投入產(chǎn)出效率正向增長(zhǎng)的主要原因，但是其貢獻(xiàn)度越來越小。換句話說，主要依靠資源投入、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模帶來的效率增長(zhǎng)是不可持續(xù)的。2017年相較于2016年的規(guī)模效率變化指數(shù)增大，表明規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益有所提高。可能的原因在于2017年“雙一流”建設(shè)提出“以績(jī)效為杠桿”[32]，高等教育資源配置開始強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)、重視市場(chǎng)性配置，進(jìn)一步盤活了高校辦學(xué)資源，提升了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)則是在考察期內(nèi)呈現(xiàn)出周期性的變化趨勢(shì)，第1個(gè)周期2008～2012年整體小于1，表現(xiàn)為相對(duì)的“技術(shù)退步”；第2個(gè)周期2012～2016年整體大于1，表現(xiàn)為“技術(shù)進(jìn)步”；第3個(gè)周期2016～2017年再次小于1，表現(xiàn)為相對(duì)的“技術(shù)退步”。如前文所述，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)反映的是最優(yōu)生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)情況，在本文中可以理解為外部的政策、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)環(huán)境變化對(duì)高校全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響。一方面，從政策環(huán)境來看，別敦榮認(rèn)為2007年是我國高等教育發(fā)展政策由“擴(kuò)大規(guī)?！鞭D(zhuǎn)向“提高質(zhì)量”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，2012年《教育部關(guān)于全面提高高等教育質(zhì)量的若干意見》正式提出了推進(jìn)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展，2017年進(jìn)一步提出了如何實(shí)現(xiàn)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展的具體措施——加快“雙一流”建設(shè)[33]。另一方面，在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，2008年后我國開始重視拉動(dòng)內(nèi)需對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，2017年是我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，制造業(yè)高端化發(fā)展成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?。教育的?nèi)外部關(guān)系規(guī)律提出高等教育發(fā)展與外部環(huán)境密切相關(guān)。因此可以認(rèn)為：2008～2017年，我國高等教育和經(jīng)濟(jì)發(fā)展均處在由規(guī)模向質(zhì)量轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，舊的資源投入方式與新的發(fā)展模式之間的不協(xié)調(diào)是造成技術(shù)進(jìn)步指數(shù)周期性變化的重要原因。表現(xiàn)在數(shù)據(jù)上則是，2008～2012年，資源投入剛性增長(zhǎng)、投資力度不斷擴(kuò)大，高等教育的發(fā)展模式、外部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式卻開始轉(zhuǎn)向質(zhì)量發(fā)展，難免造成大量資源冗余，表現(xiàn)為相對(duì)的“技術(shù)退步”；2012～2016年，高等教育發(fā)揮知識(shí)溢出效應(yīng)，通過外部技術(shù)引進(jìn)、內(nèi)部技術(shù)傳承，逐步實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)積累，內(nèi)涵式發(fā)展初顯成效，表現(xiàn)為“技術(shù)進(jìn)步”；2016～2017年，隨著“雙一流”建設(shè)的正式實(shí)施，大量專項(xiàng)資金涌入，難免又造成產(chǎn)出無法與資源投入同步增長(zhǎng)，再次表現(xiàn)為“技術(shù)退步”。

四、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文通過構(gòu)建涵蓋高?？茖W(xué)研究、人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)三大職能，數(shù)量型、質(zhì)量型兩種產(chǎn)出類型的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)，靜、動(dòng)態(tài)相結(jié)合對(duì)2008～2017年我國58所教育部直屬高校理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科的資源投入產(chǎn)出效率進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，客觀呈現(xiàn)了樣本高校的辦學(xué)現(xiàn)狀，研究結(jié)論如下：

1.投入產(chǎn)出效率整體評(píng)價(jià)：教育部直屬高校資源投入產(chǎn)出效率仍有較大的提升空間。多數(shù)高校的資源配置與管理水平較高，資源投入能夠得到有效利用，但生產(chǎn)規(guī)模遠(yuǎn)未達(dá)到最優(yōu)水平，十年考察期內(nèi)不斷增大的資源投入力度有效地提升了多數(shù)高校的辦學(xué)效益。但是少數(shù)高校在十年考察期內(nèi)多次處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益隨著不斷增大的資源投入力度有所降低。對(duì)這一類高校而言，單純地依靠增大資源投入已經(jīng)不能夠進(jìn)一步提升其辦學(xué)效益。換句話說，盡管教育部直屬高?？傮w上是我國整體實(shí)力最突出的一批高校，但仍需加以分類對(duì)待方能更有效地提升高等教育資源的配置與使用效率。

2.投入產(chǎn)出效率分類型評(píng)價(jià)：相較于質(zhì)量型產(chǎn)出，教育部直屬高校更加重視數(shù)量型產(chǎn)出。十年考察期內(nèi)，兩類效率對(duì)整體效率貢獻(xiàn)度的變化趨勢(shì)證實(shí)了學(xué)科評(píng)估的“指揮棒”效應(yīng)。具體而言，質(zhì)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度與數(shù)量型產(chǎn)出效率貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)出相反的周期性變化趨勢(shì)。鑒于學(xué)科評(píng)估結(jié)果與高等教育資源分配的密切聯(lián)系，合理的推斷是由于多數(shù)高校資源投入相對(duì)不足，無法同時(shí)兼顧數(shù)量型產(chǎn)出與質(zhì)量型產(chǎn)出，在面臨學(xué)科評(píng)估壓力時(shí)，周期性地將建設(shè)重心由數(shù)量型產(chǎn)出轉(zhuǎn)向質(zhì)量型產(chǎn)出。

3.投入產(chǎn)出效率分職能評(píng)價(jià)：無論從效率平均值看，還是從對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度看，考察期內(nèi)教育部直屬高校三大職能排序依次為科學(xué)研究、人才培養(yǎng)、社會(huì)服務(wù)。考察期內(nèi)教育部直屬高?？茖W(xué)研究效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度呈下降趨勢(shì)，人才培養(yǎng)效率和社會(huì)服務(wù)效率對(duì)整體效率的貢獻(xiàn)度呈上升趨勢(shì)。這意味著2008～2017年教育部直屬高校逐步加大了對(duì)人才培養(yǎng)職能、社會(huì)服務(wù)職能的重視。結(jié)合這期間頒布的一系列重要的政策文件，我們認(rèn)為合理的解釋是，國家戰(zhàn)略發(fā)展、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高等教育提出了新的要求，高校通過履行人才培養(yǎng)職能、社會(huì)服務(wù)職能發(fā)揮知識(shí)溢出效應(yīng)，從而服務(wù)于國家和區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，表現(xiàn)為高校在履行科學(xué)研究職能的同時(shí)，越來越重視其人才培養(yǎng)與社會(huì)服務(wù)職能。

4.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)整體評(píng)價(jià)：十年考察期內(nèi)教育部直屬高校投入產(chǎn)出效率以年均2.0%的速度正向增長(zhǎng)。正向增長(zhǎng)的根本原因是規(guī)模效率提高，即資源投入力度不斷加大，高校辦學(xué)效益隨之提升，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益顯著，表明我國高等教育長(zhǎng)期踐行的要素驅(qū)動(dòng)模式效果顯著。與此同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)整體上對(duì)正向增長(zhǎng)起了負(fù)面影響，純技術(shù)效率在考察期內(nèi)整體未發(fā)生變化，意味著考察期內(nèi)高校的資源配置與管理水平整體沒有變化，始終維持在較高水平。

5.Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分時(shí)期評(píng)價(jià)：教育部直屬高校2008～2016年規(guī)模效率變化指數(shù)雖然整體大于1，但是下降趨勢(shì)明顯，意味著主要依靠資源投入、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模帶來的效率增長(zhǎng)是不可持續(xù)的。2016～2017年教育部直屬高校規(guī)模效率變化指數(shù)增大，可能的解釋是“雙一流”建設(shè)開始強(qiáng)調(diào)的資源動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)盤活了高等教育資源、激發(fā)了高校辦學(xué)活力。考察期內(nèi)教育部直屬高校技術(shù)進(jìn)步指數(shù)周期性的變化趨勢(shì)表明外部政策、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)環(huán)境變化對(duì)高校全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，剛性的資源投入模式與高等教育發(fā)展方式之間的不協(xié)調(diào)導(dǎo)致了相對(duì)技術(shù)退步。分時(shí)期評(píng)價(jià)結(jié)果證實(shí)了我國高等教育資源投入模式與發(fā)展方式的不協(xié)調(diào)關(guān)系。

（二）政策建議

上述研究結(jié)論表明，主要依靠資源投入來提升高校辦學(xué)效益的發(fā)展模式已經(jīng)不合時(shí)宜。新時(shí)期構(gòu)建高質(zhì)量的高等教育體系亟需進(jìn)一步提升高校資源投入產(chǎn)出效率。

1.改革高等教育資源的配置模式，傳統(tǒng)的行政配置需讓渡一定的空間給市場(chǎng)配置。一方面，要通過落實(shí)“雙一流”建設(shè)提出的資源動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，盤活高等教育資源、激發(fā)高校辦學(xué)活力，進(jìn)一步破除一直以來的身份固化觀念，不斷強(qiáng)化高校辦學(xué)主體的績(jī)效意識(shí)。另一方面，要提升資源配置的精細(xì)化水平，根據(jù)高校類型、學(xué)科特點(diǎn)、區(qū)域差異等動(dòng)態(tài)調(diào)整資源投入的總量與投入要素的比例，改變既往由政府直接主導(dǎo)、“以條件定發(fā)展”的計(jì)劃性分配思路，逐漸向政府適度指導(dǎo)、市場(chǎng)參與調(diào)節(jié)、“以需求定發(fā)展”的競(jìng)爭(zhēng)性配置思路轉(zhuǎn)變[34]。

2.優(yōu)化對(duì)高等教育資源使用效果的評(píng)價(jià)方式，更加科學(xué)地發(fā)揮學(xué)科評(píng)估的導(dǎo)向性作用。一方面，教育管理部門要通過革新學(xué)科評(píng)估理念，進(jìn)一步完善學(xué)科評(píng)估的指標(biāo)體系，鼓勵(lì)和引導(dǎo)高校重視產(chǎn)出質(zhì)量，積極履行人才培養(yǎng)與社會(huì)服務(wù)職能，從而使高校的建設(shè)與發(fā)展更好地服務(wù)于國家和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。另一方面，教育管理部門要秉持“效率優(yōu)先，兼顧公平”原則，提倡合理競(jìng)爭(zhēng)，重視對(duì)資源使用效率的評(píng)價(jià)。包括本研究在內(nèi)，大量的研究證實(shí)了學(xué)科評(píng)估的“指揮棒”作用，可以說，學(xué)科評(píng)估的評(píng)估內(nèi)容就是高校建設(shè)與發(fā)展的目標(biāo)。重視效率評(píng)價(jià)，其目的不是把工具主義的“效率至上”引入高等教育生產(chǎn)過程，而是要通過適度競(jìng)爭(zhēng)在全社會(huì)形成一種講求資源使用質(zhì)量的良性循環(huán)機(jī)制，最大程度地避免優(yōu)質(zhì)資源的閑置或浪費(fèi)。

（三）研究局限與展望

需要特別說明的是，盡管本文相對(duì)客觀地呈現(xiàn)了我國高等教育依靠資源投入驅(qū)動(dòng)發(fā)展的辦學(xué)現(xiàn)狀，但限于研究樣本僅為教育部直屬高校理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科，未能涵蓋所有學(xué)科，與辦學(xué)實(shí)際略有出入，因此研究結(jié)論僅供參考。后續(xù)研究在保證樣本高?？杀刃缘那疤嵯?，可在更大范圍內(nèi)選取更多不同類型的高校（學(xué)科）加以深化研究。此外，本文重點(diǎn)探究了2008～2017年10年間高校資源投入產(chǎn)出效率的現(xiàn)狀與變化趨勢(shì)，限于研究篇幅，對(duì)2017年之后尤其是“雙一流”建設(shè)提出“以績(jī)效為杠桿”、強(qiáng)調(diào)資源動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)、重視市場(chǎng)性資源配置等內(nèi)容未進(jìn)行系統(tǒng)研究，未來可進(jìn)一步基于客觀數(shù)據(jù)探討相關(guān)政策的實(shí)際效應(yīng)。

參考文獻(xiàn)

[1] [美]曼昆.經(jīng)濟(jì)學(xué)原理[M].梁小民，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005：177.

[2] 白宗穎.以高?？?jī)效管理推進(jìn)高等教育治理現(xiàn)代化[J].現(xiàn)代教育管理，2019（07）：42-48.

[3] 陳廷柱，王建華，閻光才，等.面向2035的中國高等教育（筆會(huì)）[J].蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)（教育科學(xué)版），2018（01）：1-22.

[4] World Economic Forum.The Global Competitiveness Report2011-2012[R].2011：5-16.

[5] Charnes A.，Cooper W.W.，& Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research，1978（06）：429-444.

[6] Giovanni A.，Ciriaco A.D.，& Fabio P.The Measurement of Italian Universities'Research Productivity bya Nonparametric-bibliometric Methodology [J].Scientometric，2008（76）：225-244.

[7] Johnes J.& Li Y. Measuring the Research Per-formance of Chinese Higher Education Institutions Using Data Envelopment analysis[J].China Economic Review，2008（19）：679-696．

[8] 梁文艷，袁玉芝，胡詠梅.研究型大學(xué)自然科學(xué)學(xué)科科研生產(chǎn)效率測(cè)算及影響因素分析——基于DEA-Tobit兩階段模型[J].國家教育行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2014（10）.

[9] 胡詠梅，范文鳳.“211工程”高校科研生產(chǎn)效率評(píng)估：基于DEA方法的經(jīng)驗(yàn)研究[J].重慶高教研究，2014（03）.

[10] 周偉，李全生.我國高等學(xué)校人才培養(yǎng)效率的動(dòng)態(tài)分析：1999—2006年[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2010（01）：195-199.

[11] 王燕，吳蒙，李想.我國高校人才培養(yǎng)、科學(xué)研究與社會(huì)服務(wù)效率研究——基于超效率的三階段DEA模型[J].教育發(fā)展研究，2016（01）：39-47.

[12] 羅杭，郭珍.2012年中國“985”大學(xué)效率評(píng)價(jià)——基于DEA-Tobit模型的教學(xué)-科研效率評(píng)價(jià)與結(jié)構(gòu)-環(huán)境影響分析[J].高等教育研究，2014（12）：35-45.

[13] 易明，彭甲超，張堯.中國高等教育投入產(chǎn)出效率的綜合評(píng)價(jià)——基于Window-Malmquist指數(shù)法[J].中國管理科學(xué)，2019（12）：32-42.

[14] 李紅宇，曾孟夏，呂艷.高等教育資源利用效率與高?！?85工程”實(shí)施績(jī)效分析[J].中國高教研究，2014（05）：38-43.

[15] 王賀封，石憶邵，尹昌應(yīng).基于DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的上海市開發(fā)區(qū)用地效率及其變化[J].地理研究，2014（09）：1636-1646.

[16] 張明龍.我國金融支持科技創(chuàng)新的效率評(píng)價(jià)——基于超效率DEA與Malmquist指數(shù)方法[J].金融發(fā)展研究，2015（06）：18-25.

[17] 崔海洋，卓雯君，虞虎，劉青青，鄧洪波.規(guī)模報(bào)酬遞增還是技術(shù)創(chuàng)新主導(dǎo)？——基于貴州省旅游效率的實(shí)證研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2022（06）：137-144.

[18] 賈永堂，董潔.DEA視角下學(xué)術(shù)研究績(jī)效評(píng)價(jià)分析[J].山東社會(huì)科學(xué)，2017（05）：173-177.

[19] 古川.“一流學(xué)科”建設(shè)背景下農(nóng)林類高?？蒲行实膭?dòng)態(tài)變化及差異比較——基于EBM和Metafrontier-Malmquist模型的分析[J].系統(tǒng)工程，2017（12）：105-112.

[20] 中華人民共和國教育部.教育部2002年工作要點(diǎn)[EB/OL].（2004-08-28）[2023-04-06].http：//www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_164/201002/t20100220_1518.html.

[21] 中華人民共和國教育部.國務(wù)院批轉(zhuǎn)教育部國家教育事業(yè)發(fā)展“十一五”規(guī)劃綱要的通知[EB/OL].（2007-05-18）[2023-04-06].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/gk_gbgg/moe_0/moe_1443/moe_1581/tnull_25269.html.

[22] Andersen P.，Petersen N.C.A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis[J]. Management Science，1993（10）：1261-1264.

[23] Malmquist S.Index Numbers and Indifference Curves[J].Trabajos de Estatistica，1953（04）：209-242.

[24] Caves D.W.，Christensen L.R.，& Diewert W.J.The Economic Theory of Index Numbers and Measurement of Input，Output and Productivity[J]. Econometrics，1982（50）：1393-1414.

[25] Fare R.，Grosskopf S.，& Lovell C.A.K.Productivity Change in Swedish Pharmacies 1980-1989：A Nonparametric Malmquist Approach[J].Journal of Productivity Analysis，1992（03）：85-101.

[26] 姚林修.北京市屬高校投入產(chǎn)出效率與競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)[D].北京：中國礦業(yè)大學(xué)（北京）學(xué)位論文，2011：100-102.

[27] 中華人民共和國教育部.國家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）[EB/OL].（2010-07-29）[2022-07-03].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A01/s7048/201007/t20100729_171904.html.

[28] 中華人民共和國教育部.統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案[EB/OL].（2015-10-24）[2022-07-03].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/201511/t20151105_217823.html.

[29] 申紅芳，廖西元，胡慧英.農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)科技產(chǎn)出績(jī)效評(píng)價(jià)及其影響因素分析[J].科研管理，2010（06）：126-135，150.

[30] 蔣玉成，劉思源，洪玉管.工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)視角下高等教育資源配置效率地區(qū)差距研究[J].教育發(fā)展研究，2020（11）：76-84.

[31] 張杰，宣璐.中國的產(chǎn)業(yè)政策：站在何處？走向何方？[J].探索與爭(zhēng)鳴，2016（11）：97-103.

[32] 中華人民共和國教育部.統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)實(shí)施辦法（暫行）[EB/OL].（2017-01-25）[2022-07-03].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A22/moe_843/201701/t20170125_295701.html.

[33] 別敦榮.論高等教育內(nèi)涵式發(fā)展[J].中國高教研究，2018（06）：6-14.

[34] 朱玉成.政府職能轉(zhuǎn)變視角下的高等教育供給側(cè)改革[J].高等教育研究，2016（08）：16-21.

Research on Comprehensive Evaluation of Resource Input-Output Efficiency of Universities Directly Under the Ministry of Education in China： Calculation based on Super-efficiency DEA Model and Malmquist Productivity Index

BAO Shui-mei? HUANG Yao-yao PENG Wan-ying

Abstract： This paper uses the super-efficiency DEA model and the Malmquist productivity index to comprehensively evaluate the resource input-output efficiency of 58 colleges and universities directly under the Ministry of Education in China from 2008 to 2017. The results are as follows： （1） The overall level of output efficiency has a large room for improvement， and the resource allocation and management level is relatively high， but the production scale is far from reaching the optimal level， and expaning resource investment can effectively improve their school-running benefits. （2）The contribution of the quality output efficiency to the overall efficiency is smaller than that of the quantity output efficiency. The changing trend of the contribution of the two types of efficiency to the overall efficiency during the survey period confirms the baton effect of discipline evaluation. （3） Regarding average efficiency and contribution to overall efficiency， the three functions of universities directly under the Ministry of Education are ranked in the order of scientific research， talent cultivation， and social service. From the trend of change， the contribution of scientific research efficiency to the overall efficiency shows a downward trend， while the contribution of talent training efficiency and social service efficiency to the overall efficiency shows an upward trend. （4） The fundamental reason for universities positive growth of resource input and output efficiency during the inspection period is the improvement of scale efficiency. At the same time， the technological progress index has a negative impact on the positive growth， and the pure technical efficiency does not change during the survey period. The cyclical trend of the technological progress index further confirms the uncoordinated relationship between the input mode and development mode of higher education resources in China.

Key words： higher education; resource; efficiency; super-efficient DEA; Malmquist productivity index; discipline evaluation

（責(zé)任編輯? 陳劍光）