劉麗華，宗曉華

(南京大學(xué) 教育研究院，南京 210093)

《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》指出要堅(jiān)持以績效為杠桿，充分激發(fā)高校內(nèi)生動(dòng)力和發(fā)展活力。研究型高校的知識(shí)創(chuàng)新和科研能力是國家科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要源泉，“985工程”等高校重點(diǎn)建設(shè)工程存在身份固化、競爭缺失、重復(fù)交叉等問題。合理評(píng)價(jià)研究型大學(xué)的科研效率，對(duì)加快“雙一流”建設(shè)和推動(dòng)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

近年來，無需預(yù)設(shè)函數(shù)和參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)因其簡單方便備受學(xué)者青睞，［1］指標(biāo)體系更關(guān)注質(zhì)量因素，評(píng)價(jià)單元更小、分類更細(xì)和評(píng)價(jià)模型更復(fù)雜的方向發(fā)展。然而經(jīng)典DEA模型與引用Tobit模型進(jìn)行影響因素分析的二階段DEA模型，均沒有將環(huán)境變量和隨機(jī)干擾分離出來，而是片面的將其歸入投入和產(chǎn)出變量中，使得測(cè)量的結(jié)果是有偏的。［2］［3］盡管部分研究嘗試剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的三階段DEA研究，但是均側(cè)重于第三階段所謂真實(shí)效率值的解釋上。研究者在分區(qū)域、類型、層級(jí)等方面評(píng)價(jià)高校科研效率的結(jié)果不盡相同，在沒有充分論證環(huán)境變量選擇的基礎(chǔ)上的真實(shí)值的解釋是有待商榷的。

地理位置包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技水平、文化氛圍等要素信息，不同的指標(biāo)得到的結(jié)果可能截然相反。正因如此，高?？蒲行逝c所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系方面，學(xué)者們并未達(dá)成共識(shí)。［4］［5］［6］［7］已有研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)出容易量化的理工農(nóng)醫(yī)類院校的科研效率優(yōu)于人文社科類占優(yōu)勢(shì)的高校(如財(cái)經(jīng)類、師范類)，［8］辦學(xué)實(shí)力較強(qiáng)的“985工程”和“211工程”高校科研效率優(yōu)于一般本科院校。［9］

部分研究還探討了地區(qū)教育環(huán)境、校企合作環(huán)境與國際交流環(huán)境等環(huán)境因素的影響，［10］地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育水平與科技水平具有循環(huán)溢出效應(yīng)，［11］而以交流人數(shù)為變量的國際交流環(huán)境是高?？梢钥刂频膬?nèi)部因素。剔除環(huán)境變量的本意是將所有高校置于相同外部環(huán)境下，比較各高校的管理及努力程度與規(guī)模效益情況，高校可以通過努力調(diào)整的影響因素不在探索更為公平的研究型大學(xué)科研效率評(píng)價(jià)范圍之內(nèi)。因此本文通過選取突出科研質(zhì)量和貢獻(xiàn)的指標(biāo)體系，采用熵值法客觀賦予權(quán)重，利用2011年至2015年59所部屬高校數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于產(chǎn)出導(dǎo)向的三階段DEA模型，對(duì)控制與不控制地區(qū)、層級(jí)和類型等環(huán)境因素以及隨機(jī)因素的影響進(jìn)行對(duì)比實(shí)證分析。

一、指標(biāo)選取和研究方法

(一)指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

本著全面性、科學(xué)性、層次性、可比性和可操作性的原則，本文的投入產(chǎn)出指標(biāo)和環(huán)境變量如表1所示。有效樣本59所高校，數(shù)據(jù)由《教育部直屬高?；厩闆r統(tǒng)計(jì)資料匯編》(2010年—2015年)整理，并用熵值法客觀賦權(quán)計(jì)算，［12］其中，考慮到科研活動(dòng)從投入到產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化周期，參考對(duì)轉(zhuǎn)化周期的已有研究，［13］［14］［15］本文將轉(zhuǎn)化周期定為 1 年，即產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)滯后 1 年。

表1 研究型高?？蒲行史治鲋笜?biāo)

從生產(chǎn)要素理論出發(fā)，可以將大學(xué)科研投入分為人力、物力和財(cái)力三方面。但是高校的物力投入(實(shí)驗(yàn)室面積等)和經(jīng)費(fèi)中的基本建設(shè)費(fèi)用通常在短時(shí)間內(nèi)不變或者某一年份忽然增加，存在偶然性和不確定性，而人力投入中起中堅(jiān)作用的主要是專任教師，因此投入方面選用專任教師數(shù)量作為人力投入的指標(biāo)，人文社科的科研經(jīng)費(fèi)與自然科學(xué)科研經(jīng)費(fèi)之和作為財(cái)力投入的指標(biāo)。

大學(xué)科研產(chǎn)出的度量方面存在質(zhì)量難以測(cè)量、與教學(xué)社會(huì)服務(wù)界限不清楚、產(chǎn)出各維度賦值困難等問題。僅以發(fā)表論文數(shù)量這種量化指標(biāo)顯然是偏頗的，AHP方法賦予各維度權(quán)重帶有主觀經(jīng)驗(yàn)的色彩。本文產(chǎn)出指標(biāo)分為科研論文、科研獲獎(jiǎng)和社會(huì)服務(wù)三個(gè)二級(jí)指標(biāo)。在三級(jí)指標(biāo)選取上，人文社科與自然科學(xué)并重，僅使用層次較高或認(rèn)可度較高的產(chǎn)出，并用科研論文被引用量和影響力等來強(qiáng)化質(zhì)量導(dǎo)向。在數(shù)據(jù)處理上，采用熵值法賦權(quán)計(jì)算，避免了經(jīng)驗(yàn)主義和人為干擾，體現(xiàn)了客觀性和科學(xué)性。

環(huán)境變量，又稱外部影響因素，其選擇遵循兩個(gè)基本原則。首先，環(huán)境變量對(duì)松弛變量(本文采用產(chǎn)出導(dǎo)向，即一階段得到的目標(biāo)值與實(shí)際值的差值)和決策單元(樣本高校)有影響，又不受決策單元控制;其次，環(huán)境變量不受單位影響。結(jié)合外部環(huán)境影響因素經(jīng)典的PEST模型，考慮到高校背景，選取學(xué)校層次、地理位置和學(xué)校類型三個(gè)指標(biāo)。是否為985工程高校既能體現(xiàn)出層次分類，又一定程度上暗含政策影響，即政府支持力度。從短期來看，政府的支持對(duì)高?？蒲挟a(chǎn)出具有促進(jìn)作用，“985”工程高校在選擇年度區(qū)間內(nèi)獲得政府多維度的支持，［16］集聚了大量社會(huì)資源。地理位置［17］選用是否為東部地區(qū)作為虛擬變量，我國東部沿海省份占據(jù)良好的地理優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，產(chǎn)業(yè)聚集程度較高，為東部地區(qū)高校創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和文化環(huán)境。學(xué)校類型選用理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科學(xué)生占比這一指標(biāo)，相較于人文社科專業(yè)，理工科專業(yè)往往可以獲得更多的來自國家和社會(huì)的經(jīng)費(fèi)支持，科研成果產(chǎn)出周期相對(duì)較短，更容易用數(shù)量指標(biāo)度量。［18］而且，學(xué)校類型會(huì)形成獨(dú)特的校園文化，在目標(biāo)模糊的組織中可能存在路徑依賴。［19］

(二)研究方法:基于產(chǎn)出導(dǎo)向的三階段DEA模型

第一階段:基于產(chǎn)出導(dǎo)向的BCC模型分析初始效率

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment analysis，簡稱DEA模型)用于評(píng)價(jià)相同部門間的相對(duì)有效性已經(jīng)比較成熟，本文不再贅述?；谘芯磕康暮蛿?shù)據(jù)決策單元特點(diǎn)，在第一階段選用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的規(guī)模收益可變的BCC模型得到各決策單元的效率值和諸產(chǎn)出的松弛變量。對(duì)于任一決策單元，產(chǎn)出導(dǎo)向下對(duì)偶形式的BCC模型可表示為:

其中ε為非阿基米德無窮小量。根據(jù)BCC模型中uo的的取值大小判斷模型的規(guī)模收益情況:

(i)對(duì)于投入產(chǎn)出組合(xo，yo)規(guī)模收益不變當(dāng)且僅當(dāng)在某個(gè)最優(yōu)解情況下有=0;

(ii)對(duì)于投入產(chǎn)出組合(xo，yo)規(guī)模收益遞增當(dāng)且僅當(dāng)在所有最優(yōu)解情況下都有＜0;

(iii)對(duì)于投入產(chǎn)出組合(xo，yo)規(guī)模收益遞減當(dāng)且僅當(dāng)在所有最優(yōu)解情況下都有＞0。

第二階段:類SFA模型獲得調(diào)整后的產(chǎn)出指標(biāo)

決策單元的績效受到管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響，因此有必要分離這三種影響，［20］但是傳統(tǒng)DEA模型沒有考慮環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對(duì)決策單元效率評(píng)價(jià)的影響，而且Tobit回歸不能有效分離隨機(jī)噪聲的影響。借助SFA回歸的三階段DEA［21］可以有效解決這一問題，以各產(chǎn)出松弛變量為因變量，各環(huán)境因素為自變量建立隨機(jī)前沿分析模型(SFA)如下:

其中，Sni是第i個(gè)決策單元第n項(xiàng)投入的松弛值;Zi是環(huán)境變量，βn是環(huán)境變量的系數(shù);vni+μni是混合誤差項(xiàng)，vni表示隨機(jī)干擾，μni表示管理無效率。其中v～N(0)是隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示隨機(jī)干擾因素對(duì)投入松弛變量的影響;μ是管理無效率，表示管理因素對(duì)投入松弛變量的影響，假設(shè)其服從在零點(diǎn)截?cái)嗟恼龖B(tài)分布，即 μ ～N+(0)。

結(jié)合Fried對(duì)環(huán)境變量的處理辦法和 JLMS推導(dǎo)公式的原理，［22］對(duì)管理無效率項(xiàng)進(jìn)行如下分離:［23］［24］

第三階段:調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量的BCC模型效率分析

運(yùn)用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再次測(cè)算各決策單元的效率，此時(shí)的效率已經(jīng)剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響，理論上是相對(duì)真實(shí)準(zhǔn)確的。

二、實(shí)證分析與討論

(一)第一階段的初始效率結(jié)果

第一階段運(yùn)用以產(chǎn)出為導(dǎo)向的BCC模型計(jì)算59所研究型樣本院校的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率(表2)。在不考慮環(huán)境因素和隨機(jī)干擾下，北京大學(xué)、清華大學(xué)、北京師范大學(xué)、南開大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、華東理工大學(xué)、華東師范大學(xué)、南京大學(xué)和陜西師范大學(xué)這九所高校位于生產(chǎn)前沿面上，相對(duì)效率較高。我國研究型高校的平均技術(shù)效率為0.514、平均純技術(shù)效率為0.595、平均規(guī)模效率為0.872，純技術(shù)效率比規(guī)模效率低27.7個(gè)百分點(diǎn)。除了中山大學(xué)、廈門大學(xué)、西南大學(xué)、北京林業(yè)大學(xué)、北京化工大學(xué)、中國藥科大學(xué)和北京中醫(yī)藥大學(xué)這7所高校的純技術(shù)效率分別比規(guī)模效率高7.00、0.80、12.00、42.70、52.20、67.10、69.80個(gè)百分點(diǎn)之外，43所高校的純技術(shù)效率比規(guī)模效率低，排名最后的西南交通大學(xué)純技術(shù)效率比規(guī)模效率低94.3個(gè)百分點(diǎn)。

表2 我國59所研究型樣本高校第一階段科研效率情況

分析發(fā)現(xiàn)(圖1)，大部分高校規(guī)模效率較高、純技術(shù)效率較低。其中純技術(shù)效率和規(guī)模效率均低于全國平均水平的是北京郵電大學(xué)、西北農(nóng)林科技大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、重慶大學(xué)、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國海洋大學(xué)、四川大學(xué)、中南大學(xué)、吉林大學(xué)、武漢理工大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)和南京農(nóng)業(yè)大學(xué)這12所高校，其中農(nóng)林院校占了4所，非東部高校占了6所。而且，規(guī)模效率最低的4所高校均為東部地區(qū)規(guī)模并不大的高校。這種具有集聚性的結(jié)果可能是有偏差的。我們推斷這種偏誤可能是經(jīng)典DEA未考慮外部環(huán)境因素和隨層次、類型、所處地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況、科技水平、政府政策導(dǎo)向以及文化傳統(tǒng)等方面存在差異，將所有決策單元視作同一類型進(jìn)行比較與事實(shí)不符。將各個(gè)決策單元致于相同的外部環(huán)境下是非常必要的。

圖1 經(jīng)典DEA純技術(shù)效率和規(guī)模效率分布的散點(diǎn)圖

(二)第二階段的環(huán)境因素分析

以第一階段計(jì)算得到的松弛變量作為因變量，是否為985工程院校、是否為東部高校和理工農(nóng)醫(yī)學(xué)科本科生占比這三個(gè)環(huán)境變量作為自變量構(gòu)建類SFA回歸，結(jié)果如表3所示。

產(chǎn)出變量的松弛變量是指約束條件均達(dá)標(biāo)之后，仍然可以改進(jìn)的部分。如果回歸系數(shù)為正，說明環(huán)境變量值的增加有利于該項(xiàng)科研產(chǎn)出的增加。回歸系數(shù)為負(fù)，則說明環(huán)境變量值的增加不利于該項(xiàng)科研產(chǎn)出的增加。985高校的社會(huì)服務(wù)松弛變量顯著為正，說明其在社會(huì)服務(wù)指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)秀，存在低估;科研論文同樣為正但是不顯著;科研獲獎(jiǎng)松弛變量顯著為負(fù)，說明985高校在這方面沒有發(fā)揮出優(yōu)勢(shì)。東部地區(qū)高校在社會(huì)服務(wù)上表現(xiàn)顯著高于非東部地區(qū)，但是在科研論文和科研獲獎(jiǎng)方面并沒有優(yōu)勢(shì)。理工科院校在科研論文、科研獲獎(jiǎng)和社會(huì)服務(wù)方面松弛變量均顯著為正，均表現(xiàn)優(yōu)秀，存在低估。與此相對(duì)，人文社科占比較大的高校在這些方面并不突出。綜上，外部環(huán)境對(duì)科研效率的影響不容忽視，采用剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的三階段DEA不失為一種可行的方法。

表3 我國59所研究型樣本高校外部環(huán)境似SFA回歸結(jié)果

(三)第三階段的效率分析

1.經(jīng)典DEA與第三階段DEA的結(jié)果存在顯著差異

從產(chǎn)出變量中剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)因素干擾后，再次使用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的BCC模型測(cè)算大學(xué)科研效率(表4)?？刂骗h(huán)境因素和隨機(jī)因素后，第三階段我國研究型高校的平均技術(shù)效率為0.623、平均純技術(shù)效率為0.688、平均規(guī)模效率為0.892，比第一階段分別高出10.9、9.3和2.4個(gè)百分點(diǎn);第三階段純技術(shù)效率比規(guī)模效率低20.8個(gè)百分點(diǎn)(差距較第一階段減少約7個(gè)百分點(diǎn))。剔除外界環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的影響對(duì)大學(xué)科研效率的影響較大?？傮w而言，純技術(shù)效率是制約我國高校技術(shù)效率的主要因素。

剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾后我國研究型高校的規(guī)模狀態(tài)變化較大，相較于第一階段的規(guī)模遞增狀態(tài)的高校數(shù)量遠(yuǎn)多于規(guī)模遞減和規(guī)模不變狀態(tài)的高校數(shù)量，第三階段處于規(guī)模遞減狀態(tài)的高校數(shù)量達(dá)40所，大約是規(guī)模不變(10所)或規(guī)模遞增(9所)狀態(tài)的高校的4倍。在59個(gè)樣本高校中規(guī)模遞減狀態(tài)高校增加了19所，其中，東部地區(qū)增加10所(11/34)，非東部地區(qū)高校增加9所(9/25)。

表4 我國59所研究型樣本高校第三階段科研效率情況

與圖1相比，第三階段DEA純技術(shù)效率和規(guī)模效率分布更為分散，規(guī)模效率與純技術(shù)效率低于平均值的院校顯著增加。盡管控制環(huán)境因素和隨機(jī)因素之后，整體效率有所提升，但是分布更為分散。而且規(guī)模效率較低的四所高校均為規(guī)模較大的綜合類高校。

圖2 第三階段DEA純技術(shù)效率和規(guī)模效率分布的散點(diǎn)圖

圖3 技術(shù)效率分布概率密度圖

剔除外界環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的影響前后技術(shù)效率的概率密度變化如圖3所示。調(diào)整之后我國高?？蒲屑夹g(shù)效率水平顯著提高，出現(xiàn)三個(gè)小高峰，分別大約在技術(shù)效率的0.4、0.7和0.9處。

利用配對(duì)t檢驗(yàn)(Paired t test)［25］檢驗(yàn)經(jīng)典DEA與第三階段DEA的結(jié)果是否存在顯著差異。技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的配對(duì)t檢驗(yàn)的值分別是0.00024(＜0.05)、0.00028(＜0.05)和0.33;即技術(shù)效率和純技術(shù)效率的結(jié)果是有顯著差異的，規(guī)模效率的結(jié)果不顯著，不能拒絕沒有顯著差異的原假設(shè)。綜上，經(jīng)典DEA與第三階段DEA的結(jié)果在數(shù)值、顯著性及分布等方面均存在明顯差異，即環(huán)境因素和隨機(jī)干擾對(duì)大學(xué)科研效率具有重要影響。

2.經(jīng)典效率評(píng)價(jià)低估了非東部高校、非“985”高校、理工類高校的科研效率

調(diào)整前后技術(shù)效率變化高達(dá)110%以上的高校有11個(gè)，均為理工農(nóng)醫(yī)比例較大的高校(表5)。其中，非東部地區(qū)高校有7所，985高校僅有2所，而且這兩所均為雙一流高校名單被劃為B類的原985高校?！半p一流”建設(shè)高校AB類的劃分是否充分考慮高校在地理位置方面的劣勢(shì)，一流學(xué)科的評(píng)定是否能打破高校的階層固化現(xiàn)象，都值得我們深思。

表5 我國受環(huán)境因素干擾較大的研究型高?？蒲行是闆r

通過雙重差分法，分別測(cè)量學(xué)校類型、地理位置和學(xué)校層次三個(gè)變量對(duì)評(píng)估高校科研效率的改善程度(表6、表7)。在學(xué)校類型中，以學(xué)生規(guī)模即理工農(nóng)醫(yī)學(xué)生比例為分類標(biāo)準(zhǔn)，樣本均值為0.68，理工農(nóng)醫(yī)學(xué)生比例大于0.68為大理類高校、大于0.50小于0.68為綜合類高校、小于0.5為大文類高校。東部地區(qū)985高校共有19所，平均技術(shù)效率進(jìn)步率為1.4%，其中盡管大理類高校的技術(shù)效率值較低，但是調(diào)整后的結(jié)果進(jìn)步高于均值進(jìn)步情況。相反，控制環(huán)境變量和隨機(jī)干擾后，綜合類和大文類技術(shù)效率竟有所降低，而且，這種降低主要是規(guī)模效率的降低導(dǎo)致的。大理類高校比綜合類及大文類高校所處環(huán)境稍微差一些，在經(jīng)典DEA效率評(píng)價(jià)中低估了大理類高校的科研效率。部分學(xué)者認(rèn)為人文社科類高校因指標(biāo)不易量化而處于劣勢(shì)，［8］本文實(shí)證研究表明，采用更偏重質(zhì)量的指標(biāo)體系時(shí)，對(duì)投入指標(biāo)特別是科研經(jīng)費(fèi)上遠(yuǎn)高于人文類專業(yè)的理工類高校采用產(chǎn)出/投入計(jì)算效率的邏輯是不公平的。

表6 調(diào)整前后不同類型、地區(qū)和層次高校的技術(shù)效率變化

大理類985高校共有18所，控制環(huán)境變量和隨機(jī)干擾后，技術(shù)效率進(jìn)步14.9%，其中，非東部地區(qū)高校進(jìn)步18.7%，東部地區(qū)高校進(jìn)步12.1%。非東部地區(qū)高校技術(shù)效率的進(jìn)步均來自于純技術(shù)效率的進(jìn)步，其規(guī)模效率在調(diào)整后甚至有所退步。經(jīng)典效率評(píng)價(jià)低估了非東部地區(qū)高校技術(shù)效率特別是純技術(shù)效率。東部地區(qū)的大理類高校技術(shù)效率平均進(jìn)步41.8%，其中，非“985”高校進(jìn)步了76.6%，985高校僅進(jìn)步12.1%，控制環(huán)境變量和隨機(jī)干擾后，非“985”高校的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均存在低估。將所有高校放在同一尺度下比較，這對(duì)大理類高校、中西部地區(qū)高校和非985高校是極為不公平的。

表7 調(diào)整前后不同類型、層次和地區(qū)高校的純技術(shù)效率與規(guī)模效率變化

三、主要結(jié)論與政策建議

第一，外部環(huán)境因素各個(gè)科研產(chǎn)出松弛變量的影響不同，但除了是否為985高校對(duì)科研論文松弛變量的影響不顯著之外均顯著。具體來看，985高校在社會(huì)服務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)秀，存在低估，但是在科研獲獎(jiǎng)上并沒有發(fā)揮出優(yōu)勢(shì)。東部地區(qū)高校在社會(huì)服務(wù)上表現(xiàn)顯著高于非東部地區(qū)，表明經(jīng)典DEA方法低估了東部地區(qū)的社會(huì)服務(wù)職能。理工科院校在科研論文、科研獲獎(jiǎng)和社會(huì)服務(wù)方面松弛變量均顯著為正，存在低估。盡管理工農(nóng)醫(yī)類院校更容易量化，但是其在以投入產(chǎn)出比為導(dǎo)向的效率評(píng)價(jià)中并不占優(yōu)勢(shì)，人文社科類專業(yè)因投入小，科研相對(duì)效率較高。優(yōu)厚的政策影響、優(yōu)越的地理位置和強(qiáng)悍的理工類學(xué)科能有效增強(qiáng)高校在社會(huì)服務(wù)方面的溢出效應(yīng)。但是將投入高的理工科院校與投入低的人文社科放在同一尺度下計(jì)算投入產(chǎn)出比，很大程度上低估理工科院校的科研效率。

加強(qiáng)政府的引導(dǎo)作用，堅(jiān)持以學(xué)科為基礎(chǔ)的分類評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，堅(jiān)持學(xué)科專業(yè)建設(shè)與學(xué)校整體建設(shè)評(píng)價(jià)并行。在加大對(duì)中西部高校傾斜的基礎(chǔ)上，著力從技術(shù)、制度和文化上提高中西部高校的辦學(xué)效率，保障傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)學(xué)科的活力，發(fā)展特色，形成良好的競爭態(tài)勢(shì)，探索具有中國特色的現(xiàn)代高等教育評(píng)估制度。

第二，第一階段和第三階段配對(duì)t檢驗(yàn)在純技術(shù)效率和技術(shù)效率上差異顯著。剔除外界環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的影響之后，第三階段我國研究型高校的平均技術(shù)效率為0.623、平均純技術(shù)效率為0.688、平均規(guī)模效率為0.892，比第一階段分別高出10.9、9.3和2.4個(gè)百分點(diǎn)，但是其分布比第一階段更為分散。本文認(rèn)為，在統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)的過程中，堅(jiān)持以績效為杠桿勢(shì)必引入退出機(jī)制，控制環(huán)境因素和隨機(jī)干擾后的評(píng)估結(jié)果更能體現(xiàn)高校的真實(shí)效率情況。

第三，在控制環(huán)境和隨機(jī)因素之后，經(jīng)典DEA效率評(píng)估中高估了東部高校、“985”高校、大文類高校的平均科研效率。盡管控制環(huán)境和隨機(jī)因素之后，研究型高校整體科研效率有所進(jìn)步，但是非東部高校(中西部)、非“985”高校以及大理類高校進(jìn)步更大，即其所處外部環(huán)境較差。因此，在未來“雙一流”績效評(píng)估中，為了更為公平、公正地評(píng)價(jià)高校科研績效，政府應(yīng)合理發(fā)揮資源配置作用，在評(píng)價(jià)中充分考慮地區(qū)、層級(jí)和類型等環(huán)境因素，切實(shí)推動(dòng)高等教育內(nèi)涵式發(fā)展。