我國一流大學辦學效率會更高嗎?*
——基于政府財政投入視角

任珺楠 李 瑛

一、問題的提出

內涵式發展是當前我國高等教育發展的核心理念。2018年,習近平總書記在與北京師范大學師生座談時強調,“高等教育規模擴張并不意味著質量和效益增長,走內涵式發展道路是我國高等教育發展的必由之路”。20世紀90年代以來,我國先后實施了“211工程”“985工程”,政府集中資源重點建設一批重點大學和重點學科,累計投入1100億元人民幣[1],促進了中國頂尖大學的發展。2015年10月,國務院印發《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》(簡稱《總體方案》),提出建設世界一流大學和一流學科需要總體規劃、分級支持的措施,要求中央和地方財政對“雙一流”建設高校給予引導支持。

教育部公示的第一輪“雙一流”建設高校名單包括42所一流大學建設高校和95所一流學科建設高校。本研究聚焦一流大學建設高校(簡稱“一流大學”),發現其在政府資源投入方面具有明顯優勢,如廣東省在2017年投入6億元支持“雙一流”高校建設,而將其中5.7億元投入了兩所一流大學,占比高達95%。[2]在政府如此大規模的資源投入下,我國一流大學辦學是否實現內涵式發展?發展質量和效益如何?資源是否得到充分利用?此外,有學者提出在資源有限的前提下,集中資源投入重點大學的做法犧牲了多數高校的利益,削弱了其他高校的基礎建設[3],擠壓其發展空間。且在非均衡發展戰略影響下,少數重點高?？偰塬@得更有利的資源,在養尊處優的環境中逐漸喪失了提升的動力。[4]由此引發思考,一流大學在政府財政投入高于其他高校的前提下,能否更加合理利用財政資源?辦學效率是否更高?縱觀學界研究,基于財政投入角度對一流大學辦學效率研究較少,更缺乏與其他類型高校的對比研究。

二、文獻回顧

隨著新公共管理理論的發展,公共部門引入了績效評估。公共部門績效評估力求平衡投入和產出、數量和質量、政府與社會、內部管理與外部效應。評估以3E為主要標準,即經濟(Economic)、效率(Efficiency)、效果(Effectiveness),追求以最小的公共投入獲得最大的產出,回應了以往公共部門只管投入、不重視產出的問題。在此背景下,西方國家開始關注高校財政投入資金的產出及其效率,通過建立指標,根據高校表現分配財政資金,以此促進高校之間的競爭并提高高等教育財政資金利用效率,由此學術界掀起了研究高校辦學效率(Efficiency)的熱潮。高校辦學效率研究主要分為兩個層次,一是對高校內部院系效率的研究,二是對系列高校的效率評價,如Abbott運用DEA方法研究澳大利亞26所公立大學辦學效率,結果表明公立大學辦學效率整體較高。[5]但也有很多高校辦學效率并不如人意,Antreas運用DEA兩個投入產出模型評價了英國45所高校表現,結果只有6所高校辦學效率令人滿意[6];Mahmudah 等研究了印度尼西亞排名前25的高校的辦學效率,結果顯示知名大學的效率并不高。[7]此外,Glass等人運用成本函數分析英國62所高校的辦學效率,研究顯示頂尖高校規模收益最高。[8]Hashimoto采用成本函數分析日本94所高校的辦學效率,研究表明規模較小的高校比規模較大高校更具有規模效率。[9]就高校效率評價方法而言,主要分為兩種,一是以成本函數為代表的參數統計方法;第二種是非參數統計方法,如數據包絡分析(DEA)和隨機前沿分析(SFA)。由于高等教育部門非營利、多投入多產出的特點,學者認為只關注高校產出或只關注投入的方法具有局限性,而DEA正是一種基于多投入和多產出的分析方法,克服了其他方法指標單一的缺點,且無需事先對輸入和輸出進行加權計算,因此在高校效率研究中得到廣泛應用。

國內學者研究集中于某一類型高校的辦學效率。Ng和Li運用DEA方法測量了我國84所高校的科研效率后,DEA方法在我國高等教育研究領域得到較為廣泛的應用。[10]袁衛等人以副高級以上職稱專任教師數量、教育經費撥款為投入指標,以在校學生數、高校聲譽得分、科研經費收入和科研得分等作為產出指標,研究我國教育部直屬高校2011年的辦學效率,研究顯示高校平均辦學效率較低且存在區域差距。[11]也有其他學者從靜態和動態的視角研究教育部直屬高校辦學效率。除此之外,學者還研究了我國“985工程”高校、“雙高計劃”高職院校的辦學效率。而針對一流大學的研究較少,目前僅有學者從動態角度研究我國一流大學2015-2018年辦學效率變化趨勢。[12]相關研究中高校投入、產出指標的選擇各有不同,投入指標主要為教師數量(教職工人數、專業教師數量、研發人員數量)、經費投入(教育經費、教育事業收入)、其他投入(館藏圖書數量、校舍面積);產出指標集中于教學產出(畢業生人數、授予學位人數)和科研產出(成果獲獎數、專利數量、發表期刊數量、出版專著數量、技術轉讓合同等)等。

據已有研究可見,一是針對“雙一流”建設高校中的一流大學辦學效率研究較少,更缺乏與其他類型高校的對比。一流大學與其他高校相比在政府資源投入上具有明顯優勢,而如此規模的政府資源投入能否得到充分利用、一流大學辦學效率是否更高值得探討。二是缺少政府財政投入視角的效率研究。在新公共管理理論視域下,公共部門績效評估的重要目標是提高政府公共支出的利用效率,政府高等教育財政投入是高校發展的基礎保障,而我國一流大學又集中了政府大量財政投入,對其開展效率評價的價值是檢視政府這部分投入是否得到了最大化利用,因此選取財政撥款投入作為財力投入指標。多數學者基于高校的角度,選用高校的教育經費撥款、教育事業收入等作為投入指標,未能反映政府財政投入的效率?；诖?本文以我國32所一流大學為研究對象,從財政投入的視角,運用DEA模型和Malmquist指數從靜態和動態兩個角度綜合分析效率變化,并運用雙邊模型分析與其他28所高校的辦學效率差異,全面分析高校的辦學效率。

三、研究設計

(一)模型與方法

DEA(Data envelopment analysis)是一種非參數線性規劃方法,該方法中受評估的單位被稱為決策單元(本文指高校)。DEA通過選取決策單元多項投入和產出數據,利用線性規劃,以最優投入與產出作為生產前沿,構建數據包絡曲線。Charnes等人提出了第一個DEA模型——CCR模型,該模型基于規模報酬不變,即投入和產出的增加之間的比率是相同的。[13]從投入角度來看,假設有n個高校,高校k的效率CCR模式線性規劃模型為：

minTEk

后Banker等人引入凸性約束條件以區分規模效益[14],假設規模報酬可變,增加的凸性假設條件為∑λj=1,j=1,2,3…n,得BBC模型：

minPTEk

其中,每個高校都有m1種投入和m2種產出。xij表示第i個高校的第j項投入,yij表示第i個高校的第j項產出。TEk代表了高校k的技術效率(又稱綜合效率),是高校資源配置和使用效率的綜合評價;PTEk體現高校利用資源的能力;在BBC模型下,還涉及規模效率(SE),體現高校資源配置與最佳規模的差異,并滿足TE=PTE*SE。

DEA-Malmquist指數測量的是高校從年份t到t+1的效率變化,它可以表示為某種距離函數的形式,參考t年份的技術Mt和t+1 年份的技術Mt+1,取二者的幾何平均數作為t到t+1年份的Malmquist指數,即：

這樣避免了強加的約束和對參考技術的隨意。上式可以進一步處理如下 ：

上式右邊的第一部分表示的是從t到t+1年份的技術效率(或管理效率)的變化(△TE),第二部分測量的是技術變化或者說生產前沿面在兩個年份之間的移動(△TC)?？紤]到規模效率,第一部分分解為純技術效率變化(△PTE)和規模效率的變化(△SE)。

DEA常規模型的一個基本假設是,所有決策單元都可以在相同的基于生產或基于成本的效率邊界上進行比較,共同遵循相同的前沿。然而,有時決策單元不同群組間往往基于不同的前沿,甚至相互交叉。DEA雙邊模型的原理是計算兩個群組相對于彼此的效率[15],即評價A組的效率,應以B組為參照;而評價B組,以A組為參照。在計算出A組和B組的技術效率后,通過秩合檢驗辦法檢驗兩組效率值有無差異。

(二)指標建立

在效率評價研究中,高校辦學投入、產出指標的選擇尚未達成共識,這可能與學者研究方法以及數據的可獲得性有關。根據Johnes的分析,高校資源投入包括人力、物力和財力投入,產出主要包括教學產出、科研產出、社會咨詢服務。[16]DEA分析方法對決策單元數量和指標數量之間有一定要求,指標數量不宜過多。Banker等人給出的標準為s+m≤n/3,其中s是產出指標數量,m是投入指標數量,n是決策單元數量。[17]本研究選取了32所一流大學,指標數量不宜超過10個。基于已有研究和“雙一流”建設要求,在咨詢相關教育學者的基礎上構建本研究投入和產出指標體系。

投入指標包括人力、物力和財力投入。人力投入指標選擇高校專業教師數量。關于物力投入指標,前文提到已有研究中物力指標一般為教學科研面積或圖書數量,袁衛在研究中指出,由于我國地區和城鄉差異明顯,教學科研面積不能準確反應學校的物力投入。[18]也有學者研究發現高校圖書總量對高校產出中的論文數量和課題數量有顯著的正向影響,因此,本研究選取高校的圖書數量作為高校辦學物力投入指標。[19]財力投入選取高校年度決算的政府財政撥款收入,政府財政撥款是政府公共投入的表征,這也是本文的研究視角,目的在于檢視政府公共投入的效率。

產出指標的選擇中,關于“雙一流”建設的《總體方案》提出了建設一流師資隊伍、培養拔尖創新人才、提升科學研究水平、傳承創新優秀文化和推進成果轉化的建設要求,由于已將師資力量作為投入指標,優秀文化難以用客觀數據量化,因此確立人才培養、科研產出和成果轉化作為產出指標,具體指標體系如下。

一是人才培養選取本科生畢業數量、碩士學位授予數量和博士學位授予數量。有學者根據高校辦學投入和教育經費投入,將碩博數量在本科生數量基礎上加權,但是由于“人才培養是大學的本質職能,本科教育是大學的根和本,在高等教育中是具有戰略地位的教育、是綱舉目張的教育”[20],本文認為碩士和博士在人才培養方面并不比本科生體現優勢,因此不予加權。

二是科研產出在盡量兼顧人文社科和自然科學、平衡科研產出質量和數量原則下,考慮到國內外論文發表質量差異,參考鮑威等人的研究成果,對國內外發表論文數量加權求和,具體為：人文社科論文數量=國內論文發表數量*0.3+國外論文發表數量;自然科學論文數量=國內論文發表數量*0.4+國外論文發表數量。[21]受到DEA評價方法對指標數量的要求,研究精簡了指標數量,但也應認識到出版專著數量、科研成果獲獎數、論文引用數量等也是科研產出的重要表征。

三是成果轉化兼顧人文社科和自然科學,選取人文社科研究咨詢報告被采納數量和自然科學技術轉讓實際收入,體現了高校解決國家和地區發展問題的能力和科技成果轉化能力。

表1 DEA模型輸入輸出指標

(三)數據來源

根據教育部網站公布的名單顯示,第一輪一流大學建設高校有42所,本研究選取各高校公開年度決算報告中的“政府財政撥款”作為財力投入指標,因未能獲取部分學校決算信息,所以研究了其中32所。在選擇對比其他高校時,鑒于DEA要求決策單元具有相似性,其他學校選取了教育部直屬高校中除去一流大學建設高校和中央音樂學院等專業型學校之外的28所高校①。研究數據來源于2015-2019年各高校信息公開網和《高等學?？萍冀y計資料匯編》《全國高校社科統計資料匯編》《教育部直屬高?；厩闆r資料匯編》。

四、實證分析

(一)高校辦學靜態效率分析

1.總體效率分析

使用DEA投入導向的BCC模型,運用Deap2.1軟件對32所一流大學2015-2019年辦學效率進行逐年分析,結果如表2所示?？傮w而言,我國32所一流大學的辦學效率差異不大。2015年、2016年、2017年、2018年、2019年的平均辦學效率分別為0.98、0.97、0.97、0.96、0.99。

表2 2015-2019年我國32所一流大學辦學綜合效率值及排序

50%的高校在五年內技術效率均達到1,構成了一流大學辦學效率前沿面,實現效率相對有效,即教育資源得到相對充分利用。這些學校為：北京大學、清華大學、中國人民大學、中國農業大學、復旦大學、上海交通大學、浙江大學、武漢大學、華中科技大學、中南大學、中山大學、華南理工大學、電子科技大學、東北大學、湖南大學、西北農林科技大學。南開大學、天津大學雖然未在五年內全部實現生產相對有效,但整體辦學效率依然較高,如南開大學在2015年、2016年、2017年、2019年綜合效率均為1,只有在2018年綜合效率為0.96,略低于1,但是比較靠近生產前沿面。而西安交通大學、廈門大學兩所高校五年辦學綜合效率均未達到1,排名較為靠后,即相比處在生產前沿面的高校,這兩所高校的教育資源未得到充分利用。同濟大學、南京大學、東南大學、山東大學、四川大學在其中四年辦學綜合效率均低于1,只有一年實現了效率相對有效。

2.2019年一流大學效率分析

分析我國32所一流大學2019年的辦學效率,可以得出其技術效率值、純技術效率值、規模效率值和規模收益狀態,結果見表3。其中技術效率(TE)又稱為綜合效率,是決策單元資源配置和使用效率的綜合評價,可以分解為純技術效率(PTE)和規模效率(SE)。純技術效率(PTE)是一定規模下資源的配置效率,反映了高校利用資源的能力,體現在高校制度運行情況及管理水平方面。規模效率(SE)是指在一定制度和管理水平下,高校的資源是否實現最優配置,即與最優規模之間的差異。由此可以得出TE=PTE*SE。

表3 2019年我國32所一流大學辦學效率結果

從技術效率來看,32所一流大學最大值為1,最小為0.85。這表明,一流大學技術效率差異不大。其中技術效率值為1的高校有25所,占高校比例為78%。這25所高校的純技術效率和規模效率同時有效,表明學校的科研教學等制度比較完善、管理水平較高,政府財政撥款、教師資源和學校物質資源等得到充分利用,資源實現了最優配置。非DEA有效的學校有7個,占比為22%,但中國海洋大學和重慶大學技術效率值分別為0.99和0.98,技術效率接近1。剩下5所學校技術效率相對較低。

從純技術效率來看,最大值為1,最小值為0.93。純技術有效的高校有28所,占比87.5%。西安交通大學和廈門大學辦學效率落后主要是由純技術效率較低引起的,即這兩所高校管理水平不高。提高純技術效率需要高校更新辦學理念、改善不適當的管理制度、提高管理水平,在控制辦學成本的同時增加產出,縮小與其他學校的辦學效率。

從規模效率來看,純規模效率最大值為1,最小值為0.88。規模效率有效的高校有26所,占比為81%。根據表3可知,吉林大學、南京大學和四川大學辦學效率落后主要原因是規模效率低下。規模效率低下分為兩種情況,一是規模收益遞減,即資源投入過多,未實現資源配置最優。吉林大學和四川大學純技術效率都到達1,但是規模效率分別是0.94和0.93,且都處于規模收益遞減狀態,分析投入產出數據可以發現,這兩所學校的投入規模較大,以專業教師數量為例,2019年吉林大學專業教師數量為4652人,是32所一流大學中數量最多的高校,遠高于平均水平(2957.56);四川大學的教師數量為4527人,位列第3名,因此這兩所高校需要適當降低投入規?；蛘邤U大產出以實現規模效率最優。規模效率無效的另一種情況是規模收益遞增,即高校辦學資源投入不足,與最優規模之間存在差異。這主要表現在南京大學(0.88),要實現辦學技術效率有效,需要增加辦學資源投入。

(二)高校辦學動態效率分析

首先,為了解32所一流大學辦學效率變化趨勢,本文將其2015-2019年投入產出面板數據進行Malmquist指數分析,結果如表4所示。Malmquist指數分解為兩個方面,其中技術進步(△TC)是指代表最先進生產技術的生產前沿面整體向外移動,也就是說在技術上達到以同樣的要素投入組合實現更多產出。在高校中是指投入要素比例不變的情況下,通過機制體制創新釋放活力、創新學科布局結構、建設智能化校園等改革創新引起的高校產出增加;技術效率變化(△TE)反映該高校追趕生產前沿面的努力,技術效率變化(△TE)又可分解為純技術效率變化(△PTE)和規模效率變化(△SE)。即M=△TE*△TC=△PTE*△SE*△TC。

表4 2015-2019年32所一流大學Malmquist指數概況

整體而言,2015-2019年32所一流大學Malmquist指數平均值為0.99,呈負增長趨勢,即辦學效率平均每年減少1%。分解來看,技術效率值是1,而技術進步值為0.99,證明高校辦學效率下降主要由技術進步指數下降引起,這表明32所一流大學在2015-2019年期間技術創新不足,未能推進生產前沿面的前移。就Malmquist指數年度變化而言,32所一流大學辦學效率處于先增長后下降的趨勢：其中2016-2017年Malmquist指數均大于1,即在這期間,32所高校辦學效率是增長的,增長的主要原因是技術進步。而2017-2018年、2018-2019年期間高校辦學效率呈下降趨勢,下降原因也是技術進步指數下降。

2017年是高校整體辦學效率變化的轉折點,即辦學效率由增長變為下降,這種變動趨勢出現可能與政策有關。2017年1月,教育部、財政部和國家發展改革委印發《統籌推進世界一流大學和一流學科建設實施辦法(暫行)》(簡稱《實施辦法》),提出加強對“雙一流”建設高校資金、政策、資源支持力度。同年,教育部、財政部印發《中央高校建設世界一流大學(學科)和特色發展引導專項資金管理辦法》,詳細規定了“雙一流”發展引導專項資金要求。在中央和地方加大對“雙一流”建設支持力度后,一流大學可能存在體制機制改革不足的困境,即在更多資源投入下未能及時改進辦學方式激發新的增長點,資源未實現充分利用,辦學效率下降。

其次,就32所一流大學而言(見表5),2015-2019年,有16所高校Malmquist指數大于1,辦學效率處于增長趨勢,所占比例為50%;有13所高校Malmquist指數小于1,辦學效率處于下降趨勢,占比為41%;還有3所高校Malmquist指數等于1,辦學效率不變。高校辦學效率變化分為技術進步主導、技術效率主導和雙方共同主導三種類型。32所一流大學中,有22所大學的辦學效率變化由技術進步指數引起。

表5 2015-2019年32所一流大學Malmquist指數及其分解情況

在辦學效率增長的16所高校中,除大連理工大學和廈門大學兩所高校由技術進步和技術效率增長雙方共同主導外,有11所高校是技術進步主導辦學效率增長,包括效率增長最快的華南理工大學(1.15),其在2015-2019年技術效率值保持不變,但技術進步了15%,因而辦學效率在此期間增長了15%。技術效率主導辦學效率增長的有3所高校,技術效率又可分解為純技術效率和規模效率：北京師范大學辦學效率增長主要原因是規模效率(1.03)增長,而西安交通大學和東南大學效率增長原因是純技術效率增長。

辦學效率下降的13所高校中,11所高校是由于技術進步指數下降,效率下降最大的是武漢大學(0.89)和南京大學(0.89),這些高校要改變辦學效率下降的趨勢,則需加快高校機制體制創新,充分釋放活力,激發新的增長點。而技術效率主導辦學效率下降的是四川大學,主要原因是規模效率下降?？梢钥闯鏊拇ù髮W資源未實現有效利用,與前文分析其投入過多、產出不足相一致,因此,四川大學需要優化教育資源配置,提高資源利用率。

(三)一流大學與其他高校辦學效率對比

為探究一流大學與其他高校辦學效率差異,本文將32所一流大學分為一組,將其他28所高校分為另一組,運用雙邊模型對比2015-2019年兩組高校辦學效率,分析結果見表6。

表6 2015-2019年兩類高校辦學效率對比

2015年一流大學和其他高校的效率秩合檢驗值為-0.90,在10%的顯著性水平下不能拒絕原假設,即在10%的顯著性水平下兩組效率值無明顯差異。2016年結果與2015年一致。這表明2015年和2016年32所一流大學和28所其他高校辦學效率值無明顯差異。2017年檢驗值為-2.18,在2.939%的顯著性水平下,拒絕原假設,兩組學校辦學效率值存在顯著區別,且結果顯示一流大學的辦學效率優于其他高校。2018年一流大學的辦學效率同樣高于其他高校。2019年兩組學校辦學效率也存在差異,但是其他高校的辦學效率高于一流大學。

結果顯示,與其他28所高校相比,32所一流大學辦學效率并未呈現明顯的優勢：2015年、2016年兩組學校辦學效率值無差異,2017年、2018年一流大學辦學效率高于其他高校,但在2019年又被其他高校反超。集中大量資源投入的一流大學在辦學效率上并未遠超其他高校,沒有出現高投入帶來高效率的結果。這可能是因為目前我國高等教育總體上是規模導向的資源配置模式,資源跟著規模走,而一流大學尚處在“粗放”發展模式下,缺乏自覺提高辦學資源績效的內在動力[22],未能充分利用資源,甚至存在資源浪費現象,大量的資源投入只在一定階段刺激高校的產出,尚未實現產出的持續增長和內涵式發展。因此,有必要改變目前資源配置模式,通過對一流大學開展動態評價和監督,持續關注高校的辦學水平和辦學效率,促進高校之間的競爭。2017年,關于“雙一流”建設的《實施辦法》要求加強動態管理,實現中期和期末評價,并將自評和第三方評價相結合。2018年教育部等部門頒布的《關于高等學校加快“雙一流”建設的指導意見》,進一步提出了“雙一流”建設督導制度化、常態化、長效化,統籌近期目標與長遠規劃,實現以質量為核心的可持續發展。

五、研究啟示與建議

基于政府財政投入角度對我國一流大學及與其他高校辦學效率對比研究可以發現：一是我國一流大學之間辦學效率差異較小。二是我國一流大學在2015-2019年辦學效率年平均下降1%,主要原因是技術進步指數下降,表明我國一流大學辦學方式改進不足、發展創新不足,缺乏突破與新的增長點。三是我國一流大學辦學效率與其他高校相比并無明顯優勢。2015年、2016年一流大學和其他高校辦學效率值無差異,2017年、2018年兩年高于其他高校,但在2019年又被其他高校反超,基于此提出以下思考。

(一)高校自主：加快技術創新,發動創新“引擎”

大學的內涵式發展是以大學本質屬性要求及大學發展內在規律為驅動,以大學內部諸要素高效開發利用為基礎,以提升大學發展運行的質量和效率為目的的一種發展模式。[23]創新是引領發展的第一動力,是實現高校內部諸要素高效開發利用的必要路徑,也是高校內涵式發展的根本推動力。本研究發現,從動態發展趨勢來看,技術進步指數下降是導致一流大學整體辦學效率下降的主要原因,特別是武漢大學、南京大學等14所一流大學在5年內技術進步指數均小于1,說明這些高校創新和突破不足,發展活力尚未充分激發。要實現技術進步和創新,政府要落實“放管服”政策,給予高校充分自主權,激勵高校自主辦學,不斷實現創新和突破,保證高校的辦學特色和水平。一是高校要全面深化改革,釋放新的發展活力。不斷探索體制機制創新,加強頂層設計,促進職能部門協同,擴大學院自主權,鼓勵師生參與高校治理,充分激發師生的積極性、主動性、創造性,激發高校內生動力,建立開放競爭、充滿活力的內生式發展模式。二是高校要促進多學科知識融合,創新學科組織模式,優化學科布局和管理架構。高校在建設好傳統優勢學科的同時,要打破學科知識產出的體制制約,探索跨學科教育和科研組織發展,促進多學科知識的滲透和融合,構建完善的學科鏈與學科共生系統,使不同學科有機聯系、相互滋養[24],在學科融合中不斷創新,探索新的突破點。三是加快智能化校園建設。利用云計算、大數據、人工智能等新技術建設一體化的信息服務平臺,消除數據孤島現象,實現數據共享,推動教育治理模式變革,提高管理和服務效率,為人才培養、科學研究和優化技術提供良好發展環境。

(二)政策優化：堅持效率導向,合理分配“蛋糕”

高等教育活動過程是形成各種產出和各種資源消耗相統一的過程,資源配置是調整和引導高等教育發展方向的重要手段。提高高等教育績效,關鍵在于資源配置的改革創新。[25]我國“雙一流”建設基本由政府發起并支持,具有明顯的政府主導色彩,“政府可以根據某些分配規定把資源分配給院校”[26]。政府主導具有力度大、見效快的特點,我國集中央和地方政府之力加大對一流大學的支持,各地政府更是掀起一股投入競爭浪潮。但是研究結果顯示,在大量資源投入下,一流大學辦學效率并未優于其他高校,較高投入并未帶來高的投入產出效率,存在重復投入、資源浪費的情況。因此,在資源配置中,一是要處理好一流大學與其他高校的資源投入問題,切好教育資源這塊“蛋糕”。在支持一流大學建設的同時,也要保證對其他高校的投入,避免由于資源跟著規模走而導致財政投入過分集中和利用效率低下的情況,努力實現資源最優配置。二是政府要堅持效率導向。資源投入應該依據高校的人才培養、科研成果和成果轉化情況,而不是高校的辦學規模、歷史身份和行政地位;也可將經費投入與高校辦學效率掛鉤,促進高校不斷提高產出和辦學效率,使有限資源得到充分利用。三是要因校制宜,根據高校規模收益狀態采取差異化資源分配策略。研究表明,不同高校處于不同的規模收益狀態,對于規模收益處于遞增狀態的高校如南京大學、南開大學、廈門大學等,可在此基礎上增加資源投入,縮小與資源配置最佳規模的差距,以逐漸實現帕累托效率最優;對于規模收入遞減的高校,如吉林大學、四川大學,可適當減少資源投入,努力實現規模效率。

(三)第三方參與：完善評價機制,打破身份固化“藩籬”

伯頓·克拉克指出,“各個院校通過在市場上競爭包括高質量學生、優秀教師和科研人員、研究資助、學術和研究成果的出版和聲譽,在上述市場所取得的成功又將決定他們未來的聲譽和地位”[27]?！半p一流”動態評價機制可激發高校危機意識,進而促進競爭,提高資源利用效率。由于第三方評價的中立性和專業性,其在實踐中得到廣泛應用。目前“雙一流”建設雖然引入第三方評價,但并未強調政府、高校和第三方評估組織等不同主體之間的溝通和協商問題,在行政問責評估模式下,管理者仍有較大權力,忽視其他主體的價值需求[28],第三方評估的專業性并未充分發揮。因此,“雙一流”建設要進一步完善第三方評價機制,弱化行政力量,政府承擔組織和監督職責,評價實施以專家委員會為主。在評價標準制定、體系構建中充分發揮專家委員會的作用,并由專家對建設成果進行鑒定,對建設成果不達標的高校給予警示并縮減支持力度,甚至調整出建設范圍,以此促進高校不斷改進辦學方式,形成“能進能出”的動態調整機制,打破高校身份固化的“藩籬”,實現高校內涵式發展。

本研究分析一流大學辦學效率還存在一定局限。一是大學的評價指標一部分可以量化,還有些只能進行定性分析。在構建產出指標時,由于優秀文化難以用客觀數據量化,多數學者未將其納入高校產出,本研究亦未進行分析,但應充分認識到創新優秀文化也是一流大學產出的重要組成部分。二是本研究基于政府財政投入視角分析高校辦學效率,旨在檢視政府對一流大學財政投入是否得到最大化利用。研究中的財政撥款收入是高校經費的一部分,產出則是高校全部經費的產出,由于財政撥款對應的產出部分無法從學校整體產出中剝離,因此投入和產出存在部分差異,這也是未來需要深入探索的方向。三是由于“雙一流”建設實施時間較短,本文只研究了5年內其辦學效率情況,一流大學動態辦學效率和對比還需長期進一步觀察分析。

注釋：

①這28所高校為北京交通大學、北京科技大學、北京化工大學、北京郵電大學、北京林業大學、北京中醫藥大學、中國傳媒大學、中國政法大學、中國石油大學(北京)、東北師范大學、東北林業大學、華東理工大學、東華大學、中國礦業大學、河海大學、江南大學、南京農業大學、中國藥科大學、合肥工業大學、中國地質大學(武漢)、武漢理工大學、華中農業大學、華中師范大學、西南大學、西南交通大學、西安電子科技大學、長安大學、陜西師范大學。