熊思奇 趙軍

摘要：研究基于DEA模型和Malmquist指數(shù)分析國內一流大學基金會2016-2020年的運行效率，并運用Tobit模型解析其影響因素。研究結果表明，“雙一流”建設實施以來，一流大學基金會Malmquist指數(shù)逐年上升，但運行效率仍有不足，DEA距前沿面存在一定差距。地區(qū)社會組織發(fā)展程度、高校對資源的需求程度、基金會信息透明度對基金會運行效率有顯著正向影響，理事會及管理團隊規(guī)模對基金會運行效率有顯著負向影響，大學社會聲譽對基金會運行效率有正向但不顯著影響。最后基于研究結論，提出提升一流大學基金會運行效率的若干建議。

關鍵詞：一流大學基金會;運行效率;BCC模型；Malmquist指數(shù);Tobit模型

一、問題的提出

隨著高等教育內涵建設和“雙一流”建設的雙啟動，高校財政的壓力指數(shù)不斷上升[1]，“過緊日子”成為一種常態(tài)。社會成本共擔理論指出，高等教育的預算開支應該由各利益相關方共同承擔[2]。在此背景下，國內大學基金會應運而生并蓬勃發(fā)展。近三十年來，基金會的資金體量不斷突破、籌資模式不斷完善、投資理念不斷更新、內部治理專業(yè)化程度不斷提升，基金會發(fā)展進入到黃金期。[3]截至2022年4月，國內以大學為發(fā)起人的基金會共有647家，大學基金會接收的捐贈超1800億元，僅大額捐贈在2021年就超過100項，協(xié)議總額近200億元，達到歷史新高。[4]然而，國內大學基金會在數(shù)量和體量迅速增長的同時，也面臨著自身增值能力差、“馬太效應”顯著、運行效率不足等發(fā)展問題。

根據理性選擇理論，捐贈方對于大學基金會的信任是有風險的[5]。出于理性的考慮，基金會需要主動進行自我評估并實行內部監(jiān)督，以確保組織的利益目標與捐贈人保持一致。根據委托代理理論，大學基金會締約各方的目標函數(shù)時常出現(xiàn)偏差，而信息不對稱與合約失靈使得這一問題難以低成本解決[6]，因此委托方需要通過對組織進行效用評估，以確定未來的捐贈決策。同時，大學基金會不同于傳統(tǒng)的校內行政部門，缺乏有效的測評手段以評估自身效益。如果可以評估其運行效率以展示發(fā)展成果，則更有助于基金會獲得多方相關主體的支持，形成與外部環(huán)境的良性互動。因此，如何對大學基金會的運行效率進行測算，發(fā)現(xiàn)問題并提出相應對策，是當前大學基金會研究的重要議題。

大學基金會的運行內容主要包含內部治理、投資增值、公益支出，不同的學者從多個方面測度基金會的效率。賀斯琪通過資金運行效率研究基金會的資金使用、監(jiān)控以及保值增值問題。[7]卡普蘭（Kaplan）認為非營利組織的運行效率可以通過其公益使命和目標的達成來測度。[8]李琳等從公益支出的角度衡量大學基金會組織績效[9]。在研究方法上，如何有效評價社會組織的績效仍然處于爭議之中。[10]李宇立通過因子分析法從資源運營能力、基金項目運行效率和組織內部管理效率等多維度測評公益基金會的運行效率。[11]高孟立采用平衡記分卡模型，通過層次分析法測評對專家的調研問卷，最終形成一套基金會的效率評估體系。[12]黃振瑞通過數(shù)據包絡分析法，對非營利組織的綜合效率及敏感度進行分析。[13]

上述可見，已有研究模式和研究方法對于基金會效率的評估，均更加側重于對各具體維度的測算，然而大學基金會因為其高校事業(yè)單位和社會非營利組織雙重身份，其效率評價往往忽視在人員配備、資金和固定資產等領域的投入要素，例如現(xiàn)有投入是否產出不足、高產出是否存在投入浪費等問題。如何實現(xiàn)大學基金會的效用最大化，值得探究。因此，本研究通過DEA模型和DEA-Malmquist指數(shù)，從投入和產出角度測算2016-2020年“雙一流”建設前后大學基金會的運行效率。同時，以DEA測算值為因變量構建Tobit模型，分析影響運行效率的內外部因素，以期拓寬大學基金會績效評價理論，并為提升教育基金會運行效率提供建議和路徑選擇。由于國內一流大學教育基金會在治理水平和資產規(guī)模等方面處于業(yè)內領先水平，因此本文將研究范圍聚焦在“一流大學”的建設高校。

二、研究設計

（一）研究模型

1.傳統(tǒng)DEA模型。數(shù)據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一種通過對比多個同類單元之間投入和產出組合，以衡量其相對效率差異的分析方法。由于DEA具有適用范圍廣、原理相對簡單的特點，特別是在分析多投入多產出的情況時具有特殊的優(yōu)勢，因此自1978年提出至今廣泛用于分析各行業(yè)的效率問題。該方法無需考慮函數(shù)關系的具體形式，而是通過對數(shù)據的分析，由所有決策單元（Decision Making Units，DMU）共同確定最優(yōu)前沿標準線，從而實現(xiàn)對某一決策單元（DMU）的有效性評價。大學基金會運行效率是由多項投入和產出共同影響的，很難確定其生產函數(shù)關系，因此適合運用DEA方法進行分析評價?？紤]到大學基金會規(guī)模報酬可變，樣本差異較大，本研究采用BCC模型對各大學基金會的運行效率進行靜態(tài)分析。設定模型如下：

2.Malmquist指數(shù)。BCC模型屬于針對某一最優(yōu)生產前沿面進行的靜態(tài)分析，如果需要考察和觀測2016-2020年“雙一流”建設啟動前后我國大學基金會的動態(tài)效率，則需要借助曼奎斯特指數(shù)（Malmquist）。曼奎斯特指數(shù)又稱全要素生產率指數(shù)（TFP），是由瑞典的Malmquist 于1953年提出。在規(guī)模報酬不變的情況下，全要素生產率指數(shù)可以提煉出技術效率變化指數(shù)（EC）、技術進步指數(shù)（TC）；當規(guī)模報酬可變時，技術效率變化指數(shù)（EC）又進一步提煉出純技術效率變化指數(shù)（PEC）、規(guī)模效率變化指數(shù)（SEC）。全要素生產率指數(shù)數(shù)學表達式如下：（3）為全要素生產率指數(shù)與各分解指數(shù)的關系，進一步對比各分解指數(shù)的變動狀況，可以分析大學基金會全要素生產率增長（下降）的驅動因素，進而為提升大學基金會全要素生產率提供思路。其中，技術效率變化指數(shù)表示綜合效率水平的變動，包括組織管理水平和技術水平的發(fā)揮（由純技術效率變化指數(shù)反映）、規(guī)模經濟效益（由規(guī)模效率變化指數(shù)反映）；技術進步指數(shù)表示技術創(chuàng)新的變動或科學技術的提升。

（二）指標構建和數(shù)據說明

大學基金會的根本職能是利用其市場地位為大學提供發(fā)展所需要的資源，因此其運行效率最終表現(xiàn)為對大學的“輸血”能力。由于各高校辦學歷史、分布地域、發(fā)展定位、扶持政策等外部環(huán)境差異，以及高校治理結構、基金會治理水平等內部環(huán)境不同，導致各大學基金會的“輸血”效能存在差距。因此，需要從各大學基金會的投入與產出角度分析資金對于支持學校發(fā)展是否達到相對最優(yōu)化?；诖髮W基金會的運行機制，本文采用改進的柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生產函數(shù)[14]Y=M1KαLβM2構建投入產出模型。其中，Y為產量；K是資本投入；L是勞動力投入；M1代表宏觀環(huán)境因素，如行業(yè)發(fā)展、企業(yè)決策；M2代表微觀環(huán)境因素，如：財務制度、內部治理、崗位人員的安排等。

1.投入指標。理論上，大學基金會的凈資產都可以用于支持高校發(fā)展，因此將凈資產作為資本投入指標?！痘饡芾項l例》規(guī)定，必須具有專業(yè)穩(wěn)定的工作團隊以及嚴謹科學的治理團隊。因此，大學基金會的人力投入包含全職工作人員及理事會、監(jiān)事會成員，其中工作人員包括具有高校編制的工作人員以及基金會聘請的全職人員。與社會公益基金會不同，大學基金會的志愿者絕大部分由在校生擔任，數(shù)據不可得且為兼職性質，因此不計入大學基金會的人力投入。最后，基金會的管理水平不僅影響基金的投資增值，同時組織建設、內部治理、風險控制等管理水平也影響公益項目的運行效率，因此本文將基金會召開決策會議的次數(shù)，以及為專業(yè)管理人員支付工資和行政開支作為管理投入要素。

2.產出指標。大學基金會作為高校下屬部門，具有公共事業(yè)性質和非營利性社會組織的雙重屬性，其產出表現(xiàn)為為支撐高校人才培養(yǎng)、師資隊伍、學科建設、社會服務等發(fā)展而設立的公益項目數(shù)量以及為公益項目支出的資金。具體投入產出指標見表1。

表1面板數(shù)據來自各基金會年度工作報告，以及通過各高校信息公開渠道申請得到的工作報告和財政預算總表。由于部分高校未成立基金會或成立時間較短，不滿足本研究樣本要求，整理剔除后得到38家高?；饡?90份樣本數(shù)據。

三、實證分析

首先利用SPSS22.0軟件對投入和產出變量進行相關系數(shù)檢驗，結果如表2所示。

從表2可知，凈資產、人力投入、管理費用三項投入要素與公益支出、公益項目數(shù)兩項產出要素的相關系數(shù)值全部大于0，且均通過了顯著性檢驗，說明這些變量之間具有同向性，符合下一步測算要求。但是，理事會次數(shù)與其他變量之間并沒有顯著相關關系，因此剔除該變量之后可開展進一步研究。

（一）靜態(tài)效率分析

設定投入型BCC模型，利用DEAP2.1軟件對數(shù)據進行分析，得出2016—2020年間我國一流大學基金會的運行效率及其分解。各效率值年均結果如圖1所示?？傮w而言，五年間大學基金會的綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模技術效率指數(shù)的平均值處于0.51-0.90之間，大體上呈震蕩的趨勢，效率水平中等偏上。綜合技術效率平均值為0.84，說明我國大學基金會的運行效率為DEA非有效。2016-2020年純技術效率值均低于規(guī)模效率值，因此DEA非有效主要是由于純技術效率拖累導致。38所大學基金會綜合技術效率平均值的變異系數(shù)為0.34，離散程度較大，可見各大學基金會運行效率差異較大，這為研究其影響因素提供了必要基礎。

為進一步了解一流大學基金會運行效率的具體情況，尤其是雙一流建設前后大學基金會運行效率的變化，本文以2016年和2020年的靜態(tài)效率為例進行分析。

1.兩次DEA均有效的大學基金會有5家（見表3）。復旦大學、清華大學、中山大學、中央民族大學、廈門大學等5家基金會綜合技術效率、純技術效率和規(guī)模效率均為1，且處于規(guī)模報酬不變階段，表明這些基金會的運行效率、投入產出的配置處于較好狀態(tài)，是其他基金會學習的標桿。但是從五年均值來看，廈門大學運行效率沒有達到最優(yōu)狀態(tài)，可見這家基金會在五年間的運行效率存在波動。

2.相對于雙一流建設實施之前，DEA提高的基金會有20家，提高幅度最大的是北京師范大學基金會（見表4）。DEA持續(xù)有效以及相對提高的基金會占樣本基金會的53%，說明雙一流建設實施后，一半以上基金會的運行效率得到提升。2016年有17家基金會規(guī)模效率高于純技術效率，到2020年只有6家基金會規(guī)模效率高于純技術效率，說明大部分基金會綜合技術效率的提升是由于純技術效率的拉動。其中，重慶大學、武漢大學、華中科技大學、中國農業(yè)大學、山東大學5家基金會2020年的純技術效率和規(guī)模效率均為1，DEA為強有效。中國海洋大學、北京航空航天大學、浙江大學、西北工業(yè)大學、北京大學等8家基金會2020年的純技術效率均等于 1，規(guī)模效率不等于1，DEA為弱有效。此外，北京理工大學、南京大學等大學基金會的運行效率雖然有所提升，但是五年均值依然較低，分別為0.24和0.27，應當引起重視。

2016年有4家基金會處于規(guī)模報酬遞減階段，可能由于組織結構調整或管理制度不完善導致投入冗余而產出不足。2020年規(guī)模報酬遞減的基金會只有2家，分別為浙江大學和北京大學，說明這兩家實力強大的基金會要適當調控投入規(guī)模，優(yōu)化管理體制以提高技術效率，而其他大部分規(guī)模報酬遞增的基金會都要擴大資源的投入。

3.相對于雙一流建設實施之前，DEA下降的基金會有13家。在雙一流建設實施之前，這13家基金會中有5家基金會的運行效率DEA強有效，且達到規(guī)模報酬穩(wěn)定階段，上海交通大學、大連理工大學2家基金會的運行效率DEA弱有效。2020年導致這13家基金會DEA下降且無效的因素中，有8家基金會由于純技術效率下降導致，因此要在管理水平、人員分配、內部機制等方面加強建設。

規(guī)模報酬遞增的基金會數(shù)量從2016年的5家增加到2020年全部13家，說明這些基金會要適當擴大規(guī)模，增加公益資源的投入，以提升公益產出。

（二）動態(tài)效率分析

1.一流大學基金會Malmquist指數(shù)時間維度分析。基于前文的DEA靜態(tài)分析，本文運用Malmquist指數(shù)模型對各年份一流大學基金會運行效率進行動態(tài)評估，得到年度全要素生產率指數(shù)及分解指數(shù)。

由表6可知，國內一流大學基金會2016-2020年全要素生產率分別為0.91、1.01、1.01、1.03，表明一流大學基金會整體運行效率在2016-2017年下降9%，但是隨著“雙一流”建設的推進，基金會運行效率逐年提升。具體來看，由于技術進步（TC=0.98）小于技術效率變動（EC=1），表明基金會運行效率的下降受到技術進步變動影響更多，新技術在基金會運行中的使用較為缺乏。2020年基金會運行效率較上一年增長3%，這可能是由于新冠肺炎疫情的影響，各地大學通過基金會接收社會捐贈，形成產出的大幅度提高。

2.一流大學基金會Malmquist指數(shù)個體維度分析。從表7可以看到，2016-2020年有20家一流大學基金會全要素生產率大于1，占樣本的52.6%，說明超過一半的一流大學基金會運行效率提高，這與前述靜態(tài)分析的結果相吻合。全要素生產率提高幅度靠前的有北京師范大學、東南大學等基金會，增長幅度達30%，且都位于東部經濟發(fā)達、社會組織發(fā)展成熟的城市。在20家Malmquist指數(shù)提高的基金會中，有65%是主要受到技術效率的影響?？梢娀饡厣a率的提高大多是由于改進了管理模式，以機制的完善和效率的提高作為重要推動力。

但是從數(shù)據中也可以看出，各基金會全要素生產率差異較大。雖然國內一流大學基金會的運行效率逐年增長，但是仍然有18家基金會全要素生產率均值小于1，且大部分高校屬于中西部地區(qū)。在18家全要素生產率下降的基金會中，有一半以上源于技術效率的拖累，可見技術效率在基金會運行效率的變化中占主要作用。

綜上，基金會Malmquist指數(shù)的推動力和阻力均來自于技術效率的影響。

四、影響因素分析

（一）Tobit模型簡介

Tobit模型由美國的詹姆斯·托賓（James Tobin）于1981年提出，適用于解決被解釋變量受限制的問題。由于DEA模型效率值處于0到1的截斷區(qū)間內，此時進行OLS回歸并不科學，因此本文采用Tobit模型對大學基金會運行效率產生影響的內外部因素進行測算。

（二）影響因素選取

1.外部環(huán)境因素。根據組織生態(tài)學視角，大學基金會在發(fā)展過程中，往往通過提升自身績效以獲得外界的認可，因此在高校對資源需求更急切時，基金會更愿意提升績效以支撐高校發(fā)展。根據外部性理論，基金會所在的高校也會對基金會的資源獲取產生外部性影響，大學的社會聲譽和綜合實力較強，對基金會將產生正向的外部性；大學的社會聲譽或綜合實力下降，對基金會將產生負向的外部性。同理，基金會的發(fā)展也會受到所在地區(qū)社會組織行業(yè)發(fā)展水平的外部性影響。綜上，提出以下假設：

假設①：基金會的運行效率與所屬高校對資源的需求程度成正向關系；

假設②：基金會的運行效率與所在地區(qū)的社會組織行業(yè)發(fā)展程度成正向關系；

假設③：基金會的運行效率與所屬高校的綜合實力成正向關系。

2.內部環(huán)境因素?；饡硎聲闹卫硭胶凸ぷ鲗I(yè)程度直接決定了基金會的運行效率?；饡陌l(fā)展歷史越久，說明在內部治理及發(fā)展水平上更加成熟，運行效率更高。此外，根據信號傳遞理論，由于信息不對稱的存在，部分組織為凸顯自身與其他組織的不同，而主動披露需要付出一定行動成本的信息，信息透明度在一定程度上反映組織的運營能力和市場價值。鑒于此，提出以下假設：

假設④：基金會的運行效率與基金會理事會及管理團隊規(guī)模成正比；

假設⑤：基金會的運行效率與信息公開程度成正比。

以上數(shù)據分別來自各基金會年度工作報告、各高校信息公開財務預算總表①、全國第三方大學評價機構艾瑞深發(fā)布的校友會大學綜合排名得分、基金會中心網發(fā)布的各年度FTI基金會透明指數(shù)。

（三）Tobit模型回歸結果分析

以綜合技術效率值為因變量、各影響因素為自變量，導入Stata12.0軟件進行Tobit分析，結果如表9所示。

1.假設①的論斷成立，高校對資源的需求程度與基金會的運行效率成正向關系，且通過5%的顯著性水平檢驗，這說明高校發(fā)展過程中對外界的資源需求程度越高，基金會運行效率越高。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能是，大學作為基金會的利益相關者之一，其需求往往被優(yōu)先考慮。這進一步驗證了基金會對高校發(fā)展的支撐作用，從而應該重視大學與基金會的相互協(xié)作。

2.假設②的論斷成立，地區(qū)社會組織行業(yè)發(fā)展程度與基金會的運行效率成正向關系，且通過10%的顯著性水平檢驗。這說明行業(yè)的專業(yè)發(fā)展程度越高，越有利于帶動當?shù)卮髮W基金會的效率提升。政府部門對基金會的監(jiān)管力度和評價標準促使基金會實行更加專業(yè)的管理手段，同時周圍同業(yè)組織對有限資源的競爭，也加劇了整個行業(yè)生產前沿面的提升。因此處于經濟發(fā)達地區(qū)的大學基金會，更需要與政府和同行交流發(fā)展、調節(jié)競爭，尋求合作共贏點。

3.假設③的論斷成立，高校的社會聲譽與基金會的運行效率成正向關系，但未通過顯著性水平檢驗。高校的綜合實力越強、社會聲譽越好，固然越有利于基金會獲得較好的資源，這一正向關系已得到驗證。但是基金會的運行效率并不完全由獲取資源或資金的數(shù)量所決定，而是通過專業(yè)的治理以達到合理的投入與產出比。因此基金會在依托大學外部性資源優(yōu)勢獲得發(fā)展便利的同時，更需要強化自身的高效管理和專業(yè)決策，逐步實現(xiàn)多元化治理下的市場運作。

4.假設④的論斷不成立，理事會規(guī)模與大學基金會的運行效率成反向關系，且通過1%的顯著性水平檢驗，這說明理事會規(guī)模的擴大沒有促進基金會運行效率的提高。根據相關研究的結果，理事會規(guī)模越大，越有利于提高其管理績效[15]，但是管理績效的提高是否帶來產出的提高，從而帶動基金會整體效率的提升，有待商榷。相反，基金會規(guī)模的擴大如果形成人員數(shù)量上的冗余，而治理的專業(yè)化程度和資源整合能力并未提高，則會導致投入產出比的下降，即運行效率的下降。因此大學基金會應該制定專業(yè)人才的評價機制和流動機制，以保持治理團隊的活力和效能。

5.假設⑤的論斷成立，基金會的信息透明度與其運行效率成正向關系，且通過10%的顯著性水平檢驗。這說明基金會信息披露程度越高，在獲得較高聲譽和信任的同時，實現(xiàn)利益相關者的共同治理，從而提高組織的運行效率。因此，大學基金會需要發(fā)揮自身優(yōu)勢，在信息披露的主動性、信息質量、披露方式等方面加強創(chuàng)新與合作，促進利益相關者共同創(chuàng)造更高的運行效率。

五、結論與建議

（一）研究結論

研究基于一流大學基金會面板數(shù)據，運用BCC-Tobit模型測算了一流大學基金會2016-2020年的運行效率及其影響因素，并利用Malmquist指數(shù)對其運行效率進行動態(tài)觀測。結論如下。

第一，靜態(tài)效率評價層面。一流大學基金會整體運行效率距離前沿面有一定差距，行業(yè)整體還未達到DEA有效，說明基金會資源配置能力、資源使用效率還不足。純技術效率較低是制約整體效率的主要因素，說明一流高校需要提高管理水平和治理能力。具體來看，五年間有4家基金會處于DEA有效，20家基金會DEA改善，18家基金會DEA惡化。大部分基金會處于規(guī)模報酬遞增階段，因此這些基金會可以擴大要素的投入，從而帶來公益產出的增加。

第二，動態(tài)效率評價層面。一流大學基金會全要素生產率指數(shù)逐年上升，主要是由于技術效率的拉動，可見基金會治理能力和管理水平的不斷提升帶動了運行效率的提高。進一步分析，基金會全要素生產率提高主要是由于純技術效率的拉升，基金會全要素生產率下降主要是由于規(guī)模效率的拖累。

第三，影響因素層面。地區(qū)社會組織發(fā)展程度、高校對資源的需求程度、基金會信息透明度對運行效率有顯著正向影響，理事會規(guī)模對運行效率有顯著負向影響，高校社會聲譽和綜合實力對運行效率有正向但不顯著的影響。

（二）對策建議

鑒于上述研究，為推進我國“雙一流”建設的深入實施，提升一流大學基金會運行效率，提出以下建議。

1.重視基金會協(xié)同治理能力，擴大資源導入規(guī)模。大學基金會作為具有雙重屬性的社會組織，不僅為“雙一流”建設發(fā)展提供必要的資金補充，在校企合作、校園文化、社會服務等內涵建設方面也發(fā)揮著協(xié)調治理能力。此外，新冠肺炎疫情發(fā)生以來，以武漢大學基金會為代表的大學基金會充分展現(xiàn)了應對社會突發(fā)事件以及全方位資源整合能力，為高?？箵粢咔樽龀鐾怀鲐暙I。可見基金會的供給能力伴隨著大學需求的增加而不斷提升，因此在規(guī)模報酬遞增的現(xiàn)階段，大學要繼續(xù)重視基金會的建設與發(fā)展，做好頂層設計，擴大資源導入，將基金會的發(fā)展納入到一流大學建設中。

2.優(yōu)化基金會制度環(huán)境，厘清行政干預邊界。雖然大學和基金會是相互獨立的法人機構，然而基金會的發(fā)展卻享受著大學的外部性影響，物資、經費、人員、聲譽都依附于大學而存在，治理決策往往受到大學的行政干預，無法與市場完全接軌。而大學作為準公共產品提供者，無法完全參與市場化運作，因此對基金會的過多干預必將破壞基金會市場活力。因此，一流大學應該通過機制的設定來規(guī)范和指導基金會的工作，擴大基金會的自主權，將大學的管理與基金會自治深度融合，形成多元治理模式，促進基金會的專業(yè)化運作。

3.完善理事會成員結構，提升內部治理水平。理事會是大學基金會的最高決策機構，理事會成員是大學基金會資源籌集的重要力量，理事會成員不僅要具有豐富的社會資本，同時成員之間還應該在行業(yè)背景、專業(yè)背景、性別及年齡分布上存在差異性和多樣性，以保證理事會決策的科學性。因此理事會應避免以下三種情況出現(xiàn)：一是避免理事會職能被架空，秘書處或高校相關職能部門代為行使決策權力；二是避免理事會成員職責被忽略，理事身份作為尋租或標榜的工具，理事長期不參與理事會議及決策，造成資源浪費和效率低下；三是避免理事會規(guī)模冗余，造成較高的溝通成本和較低的決策效率。

4.創(chuàng)新信息公開方式，構建雙向交流渠道。信息公開是基金會合規(guī)運營的必要條件，是提升基金會公信力的基礎。數(shù)字時代不僅要求基金會以常規(guī)方式披露信息內容，更需要借助大數(shù)據手段創(chuàng)新信息傳播方式，構建基金會與社會雙向互動機制，形成循環(huán)互動模式，以此提升信息公開水平。

注釋：

①由于保密原則，工信部下屬四所一流高校未透露年度財政預算，因此本次Tobit模型剔除該四所高校樣本。

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（責任編輯 陳志萍）