謝 鑫 陳春曉

(湖南大學 湖南 長沙 410082)

隨著經(jīng)濟全球化進程加快和全球競爭加劇，“創(chuàng)新引領發(fā)展”已成為全球共識。技術創(chuàng)新不僅有利于我國在戰(zhàn)略必爭領域打破關鍵核心技術受制于人的局面，更有利于開辟新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向和重點領域、培育新的經(jīng)濟增長點。高校作為基礎研究的主體，是許多原始創(chuàng)新和再創(chuàng)新的主要源頭[1]，肩負著人才培養(yǎng)、科學研究、社會服務和文化傳承四大基本職能，在國家構(gòu)建創(chuàng)新發(fā)展體系中發(fā)揮著至關重要的作用。

經(jīng)濟領域的供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革對高等教育發(fā)展也提出了新要求，“目前我國高等教育供給側(cè)呈現(xiàn)出數(shù)量供給日益增加、區(qū)域供給分層化、形式供給差異化、類型供給復雜化、層次供給多元化、專業(yè)供給動態(tài)化的狀況”[2]。同時，一系列高等教育改革政策得到落實，如1978年以提高高等學校教育質(zhì)量和科學水平為任務的全國重點高校建設，1995年發(fā)起的面向21世紀重點建設100所高等學校和一批重點學科的“211工程”，1999年開始的建設若干所世界一流大學和一批國際知名高水平研究型大學的“985工程”，2017年啟動的建設世界一流大學和一流學科的“雙一流項目”?！敖ㄔO高質(zhì)量的教育體系，需要高質(zhì)量的教師隊伍、充足的教育經(jīng)費、教育公益性和教育公平的價值引領三大條件”[3]。我國每一輪高等教育改革都為高校發(fā)展提供了政策性支持并配套大量公共財政資源，這也要求政府對高校辦學效率進行評估以回應社會問責。

高校是一個多投入多產(chǎn)出且投入需要持續(xù)性但產(chǎn)出具有滯后性的單元。生產(chǎn)函數(shù)法需要預先確定分析單元的生產(chǎn)函數(shù)模型，主要適用于多投入、單產(chǎn)出系統(tǒng)的效率評價；隨機邊界分析法可應用于多投入、多產(chǎn)出系統(tǒng)的效率評價，但需要預先確定分析單元的生產(chǎn)函數(shù)模型；數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)則無需預先確定生產(chǎn)函數(shù)形式，通過建立線性規(guī)劃方程式來評價分析單元在系統(tǒng)內(nèi)的相對效率。由于DEA方法的高效性，從Charnes等人的開創(chuàng)性研究[4]以來，DEA模型在教育、醫(yī)療、經(jīng)濟等各領域得到廣泛應用[5]。

在研究對象的選取上，既有研究比較了同一高校不同院系的績效[6]、研究型高校的科研效率[7-8]、省際高等教育發(fā)展水平的差異[9]等，多層次選取不同樣本類型進行橫縱向比較分析。在DEA模型的應用上，不僅包括基礎DEA模型[6]、超效率模型[10]、Malmquist指數(shù)方法[7][11]，也包括SBM模型[12]、三階段模型[10]、Bootstrap模型[13]及實證過程中根據(jù)效率測算需求提出的各類改進DEA模型[8-9][14]，還出現(xiàn)了統(tǒng)計方法與DEA方法的復合應用[15]。研究者從不同的視角和問題出發(fā)，根據(jù)研究對象數(shù)據(jù)的可獲取性構(gòu)建不同類型的DEA模型及其復合模型，從客觀的數(shù)據(jù)視角多層面比較高校科研或高等教育發(fā)展水平的差異，并提出提升效率的管理建議。盡管如此，該領域缺乏對我國高校辦學效率中長期動態(tài)變化及其規(guī)律的研究，對影響我國高等教育發(fā)展水平的外部因素分析不足。

考慮到高校辦學具有連續(xù)性與滯后性，本文運用改進DEA-Malmquist模型對54所樣本高校2006—2016年的辦學效率進行動態(tài)評價，將Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)做Person相關分析確定其相關關系。同時，以Malmquist均值和標準差將樣本高校進行聚類，分析不同類型高校的發(fā)展規(guī)律，并進一步運用廣義最小二乘法對Malmquist指數(shù)進行回歸，研究外部環(huán)境變量對高校辦學全要素生產(chǎn)率的影響。

一、數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)及基本統(tǒng)計分析

本文選取的研究對象為2006—2016年中國教育部直屬高校，由于DEA方法要求參與運算的決策單元(Decision Making Unit,DMU)具有同質(zhì)性，故刪除2016年度博士授予數(shù)小于100人的部分高校，刪除2016年度ESI(Essential Science Index)論文數(shù)小于500篇的高校，刪除部分數(shù)據(jù)缺失高校，最后剩余54所部屬研究型高校。

人力資源與財力資源是支撐高校運行的兩大主要投入資源，而高校的產(chǎn)出則主要集中在人才培養(yǎng)和科學研究兩方面。有學者將教學科研成果獲得的國家獎項作為產(chǎn)出指標之一，在一定程度上區(qū)分優(yōu)秀產(chǎn)出成果，但會使得產(chǎn)出成果被重復計算，增加產(chǎn)出指標數(shù)，不符合DEA方法要求的應盡可能減少指標，使指標具有代表性原則。本文以高校直接投入和第一產(chǎn)出作為衡量高校辦學效率動態(tài)變化的指標，投入指標為：經(jīng)費支出(含所有教育事業(yè)支出和科研活動支出)、專任教師人數(shù)。產(chǎn)出指標為：畢業(yè)生數(shù)(含本碩博)、ESI論文數(shù)(數(shù)據(jù)來源于web of science數(shù)據(jù)庫)、CNKI論文數(shù)(數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，僅含發(fā)表在核心期刊的論文)、出版著作數(shù)(含自然科學類的科技著作和社會科學類著作)、報告和專利(僅含人文社科中被采納的咨詢報告數(shù)和自然科學中的專利授予數(shù))。除特別注明外，本文的研究數(shù)據(jù)來源于《教育部直屬高?；窘y(tǒng)計資料匯編(2006—2016)》。由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)可獲得性的限制，并未考慮人才培養(yǎng)及科研質(zhì)量，也未考慮高校的社會服務功能。

2006—2016年，我國高等教育迅速發(fā)展，見表1，以2006年54所樣本高校的投入產(chǎn)出指標均值為分母，2006—2016年投入產(chǎn)出指標均值為分子計算各指標的變化趨勢。專任教師和畢業(yè)生人數(shù)雖持續(xù)增長，但年均增幅較小，專任教師數(shù)最高增幅不超過20%，畢業(yè)生數(shù)最高增幅不超過30%，樣本高校平均師生規(guī)模穩(wěn)中有升。21世紀以來，我國不斷加大教育投入力度，財政性教育經(jīng)費在2012年首次達到GDP的4%，2016年樣本高校平均經(jīng)費支出為2006年的3.21倍，大量教育經(jīng)費的投入極大助力我國高等教育事業(yè)的發(fā)展，提高我國高校第一科研產(chǎn)出量，截至2016年，ESI論文數(shù)較2006年增長了260%，報告和專利數(shù)較2006年增長了467%。CNKI論文數(shù)在小幅上升后緩慢持續(xù)降低，與ESI論文量的10年快速增長形成對比，說明我國高校越來越重視其科研論文在國際期刊中的占有率及影響力，一定程度上擠壓了在國內(nèi)重點期刊發(fā)文的比例。著作數(shù)則在10年中基本保持平穩(wěn)，無明顯波動。

表1 投入產(chǎn)出指標變化趨勢分析(2006—2016年)單位：%

3 030篇，著作97部，報告和專利129項。

(二)方法

本研究以基于DEA非參數(shù)距離函數(shù)的Malmquist指數(shù)來計算給定高校在兩個時期內(nèi)的辦學效率的動態(tài)變化，即全要素生產(chǎn)率(total factor productivity,TFP)。TFP指數(shù)是指一個系統(tǒng)的總產(chǎn)出量與全部生產(chǎn)要素投入量之比，TFP增長率(即TFP>1的部分)是指全部生產(chǎn)要素(包括人力、物力、財力)的投入量都不變時，產(chǎn)出仍能增加的部分。由Fare等人[16-17]給出的DEA-Malmquist模型表述如下：

M(xt,yt,xt+1，yt+1)=

(1)

式(1)中(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別表示(t)期和(t+1)期的投入和產(chǎn)出；DT表示給定DMU以期為包絡面時的距離函數(shù)，Malmquist指數(shù)為以Ti期為效率參考前沿面和以Tt+1期為效率參考前沿面時效率變化的幾何平均。由于高校辦學是一個連續(xù)性的傳承過程，且產(chǎn)出具有滯后性，本文應用窗口DEA模型，窗口期為3，偏移量為1，即Tt期為(t-1)、(t)和(t+1)連續(xù)三期的DMU所形成的包絡面，Tt+1期為(t)、(t+1)和(t+2)連續(xù)三期的DMU所形成的前沿面。M>1表示全要素生產(chǎn)率呈增長趨勢，M<1表示全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢。根據(jù)Fare等人[16-17]的研究，M可被分解為兩部分：一部分是效率變化(Efficiency change,EC)，即給定DMU與前沿面距離的變化，若生產(chǎn)前沿面內(nèi)的DMU外移，則表示該DMU在努力提升自身效率，在一定程度上反映了DMU組織管理水平的變化，稱之為“追趕效應"；另一部分是技術變化(Technology change,TC)，即技術進步情況，描述了DMU在兩個時期內(nèi)所在的生產(chǎn)前沿面的移動情況，稱之為“前沿面移動效應”或“增長效應"。

(2)

對M進行分解能讓我們找到影響全要素生產(chǎn)率的主要因素，如：是DMU在提高自身效率以接近前沿面還是由于整體樣本的技術進步提升了全要素生產(chǎn)率。

二、實證分析

(一)Malmquist指數(shù)及分解

54所教育部直屬高校在2006—2016年間的全要素生產(chǎn)率整體呈上升趨勢。由表2可知，不考慮具體高校，樣本高校在2006—2016年的平均全要素生產(chǎn)率為1.001，年均升幅為0.1%，其中2009年的全要素生產(chǎn)率最高，為1.025，升幅2.5%，2015年的全要素生產(chǎn)率最低，為0.971，降幅2.9%?？傮w而言，2006—2016年間樣本高校全要素生產(chǎn)率在0.971～1.025間小幅波動，整體變化趨于平穩(wěn)，且穩(wěn)中有升。

表2 各年Malmquist指數(shù)及其分解

觀察M的分解指數(shù)效率變化(EC)和技術變化(TC)，2006—2016年效率變化年均增幅為0.7%(1.007)，而技術變化則呈現(xiàn)下降趨勢，年均降幅0.5%。當M>1時，EC一定大于1，當M<1時，EC可能大于1也可能小于1。進一步分析M與其分解指數(shù)EC、TC間的相關關系(Person相關系數(shù))，如表3，M與EC呈現(xiàn)顯著強相關(相關系數(shù)0.870)，與TC呈現(xiàn)顯著弱相關(相關系數(shù)0.124)，說明全要素生產(chǎn)率獲得提升的主要原因可歸功于效率變化的提升。

表3 M、EC、TC間兩兩相關系數(shù)

54所樣本高校中，32所為985工程院校，22所為211工程院校，均為我國高等教育重點發(fā)展院校，2006—2016年間效率變化僅2007年出現(xiàn)最大降幅，達到5.5%，2013年及2015年降幅均不超過2%，且未出現(xiàn)效率連續(xù)下降的現(xiàn)象。2007年效率變化指標大幅下降的主要原因是與我國高等院校合并有關，為了整合高等教育資源，許多院校合并，加上我國高等教育擴招，高校將大量經(jīng)費和精力都投入到校園基礎建設中(如合并后的資源整合、教學樓宿舍樓的擴建、新校區(qū)的建設等)。直到2008年，教育部和財政部一次性投入大量基建經(jīng)費幫助高校償清財務赤字(見前面表1，樣本高校2008年的經(jīng)費支出幾乎為2006年的2倍)，自此，我國高校教育規(guī)模及建制基本穩(wěn)定，也是從2008年開始，效率變化連續(xù)5年增長。

(二)高校動態(tài)發(fā)展分類

由于樣本高校的技術變化指標僅在2007年和2013年得到提升(見前面表2，TC2007=1.055,TC2013=1.008)，其余年份均呈現(xiàn)小幅下降趨勢，說明我國高校辦學的整體技術水平不足，或是各校辦學能力差異較大，使得整體技術前沿面出現(xiàn)小幅退步。為進一步研究各樣本高校的10年發(fā)展差異，如圖1所示，菱形標記表示各校在2006—2016年的全要素生產(chǎn)率均值，線段表示各校全要素生產(chǎn)率在2006—2016年的標準差。

由圖1可知，26所高校的全要素生產(chǎn)率均值大于1，占比48%(26/54)，雖然樣本整體全要素生產(chǎn)率為1.001，但超過一半高校(52%)的全要素生產(chǎn)率在2006—2016年間并未得到提升，說明在同一發(fā)展時期，各高校的發(fā)展情況存在個體差異。觀察各校全要素生產(chǎn)率的標準差可以發(fā)現(xiàn)，標準差分布在0.015至0.157之間(平均數(shù)為0.067)，有些高校每年的全要素生產(chǎn)率較為穩(wěn)定，標準差較小，而有些高校每年的全要素生產(chǎn)率則波動較大，標準差較大。因此，以標準差SD=0.067為分界點，以全要素生產(chǎn)率M=1為分界點，將樣本高校的發(fā)展模式歸為四類。

第一類：穩(wěn)健增長型，全要素生產(chǎn)率均值大于1且標準差小于0.067。這類高校能穩(wěn)穩(wěn)抓住我國高等教育大發(fā)展的機遇，在10年發(fā)展中保持穩(wěn)定增長,說明此類高校既能合理利用現(xiàn)有資源，也能規(guī)劃好高校長遠發(fā)展，其資源配置和管理治理模式值得學習。此類高校包括華東理工大學、同濟大學、上海交通大學、華北電力大學、四川大學、大連理工大學、合肥工業(yè)大學、北京大學、南京大學、浙江大學、復旦大學、重慶大學、廈門大學、西南交通大學，共計14所高校。

圖1 高校Malmquist指數(shù)分布

第二類：波動增長型，全要素生產(chǎn)率均值大于1但標準差大于0.067。雖然這類高校的全要素生產(chǎn)率得到了提升，但年度增長的差異較大，資源在各年度中未得到合理配置，使得部分年度的全要素生產(chǎn)率增幅較大，部分年度增幅較小甚至出現(xiàn)下降現(xiàn)象。此類高校包括東南大學、華南理工大學、西安交通大學、東華大學、北京化工大學、長安大學、華中農(nóng)業(yè)大學、華中科技大學、西安電子科技大學、中山大學、山東大學、江南大學，共計12所高校。

第三類：輕緩衰退型，全要素生產(chǎn)率均值小于1且標準差小于0.067。未充分抓住我國高等教育大發(fā)展的契機，資源的非充分利用使得這類高校相較于第一、二類高校而言，全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢。如今，各高校對優(yōu)質(zhì)生源、師資和科研經(jīng)費的競爭愈演愈烈，不進則退，這類高校需警惕緩慢衰退的趨勢，跳出自我舒適圈，通過改革高校內(nèi)部治理體系為發(fā)展注入活力。此類高校包括北京科技大學、中南大學、湖南大學、華中師范大學、東北林業(yè)大學、清華大學、陜西師范大學、中國人民大學、中國海洋大學、蘭州大學、北京師范大學、東北師范大學、北京郵電大學、西北農(nóng)林科技大學、西南大學、北京林業(yè)大學、中國農(nóng)業(yè)大學、華東師范大學、電子科技大學，共計19所高校。

第四類：動蕩衰退型，全要素生產(chǎn)率均值小于1且標準差大于0.067。全要素生產(chǎn)率下降的同時還伴隨著不穩(wěn)定性，或許來源于資源的非合理利用及管理低效。此類高校包括天津大學、武漢大學、北京交通大學、武漢理工大學、東北大學、吉林大學、南京農(nóng)業(yè)大學、河海大學、南開大學，共計9所高校。

(三)高校全要素生產(chǎn)率影響因素分析

為進一步探究影響高校全要素生產(chǎn)率變動的因素，本文對Malmquist指數(shù)進行回歸，應用可處理異方差的廣義最小二乘法探究影響全要素生產(chǎn)率變化的主要因素：

Mi,t=α+β1Build-Stui,t+β2Doc-Teai,t+β3Combinei+β4PreAvei+χi+vi+μi,t

(3)

公式(3)中(i)表示高校，(t)表示時期，因變量(M)為Malmquist指數(shù)，由公式(1)計算得出。(vt)為時間效應項，(χi)為DMU個體效應項，(μi,t)為誤差項。高校是一個開放的復雜動態(tài)系統(tǒng)，其全要素生產(chǎn)率不僅受高校內(nèi)部規(guī)模、結(jié)構(gòu)等諸要素的影響，也會受到高校所處社會環(huán)境的影響。在影響因素變量的選取過程中，一方面要考慮變量的代表性，另一方面也要考慮變量的可得性。因此，本研究從物質(zhì)資源、人力資源、高校改革、高校管理四個維度選取四個影響高校全要素生產(chǎn)率的變量，分別為生均建筑面積(Build-Stu)、專任教師中具有博士學位的教師占比(Doc-Tea)、在20世紀末21世紀初是否與其他院校有過合并(Merger)、校長平均任期①(PreAve)，其中，生均建筑面積和校長平均任期兩個自變量取自然對數(shù)，結(jié)果見表4。

表4 影響Malmquist指數(shù)的決定因素

土地資源是高校的基本物質(zhì)資源，生均建筑面積作為基于土地資源所開展的基礎建設部分，包括新建教學樓、辦公樓、實驗樓、學生宿舍樓、學生活動樓等，其增加為高校開展教學和科研活動提供用房保障，是影響高校全要素生產(chǎn)率的關鍵指標之一。由表4可知，生均建筑面積與全要素生產(chǎn)率呈負相關，生均建筑面積的增加在研究期間內(nèi)不僅未能促進高校全要素生產(chǎn)率的提升，反而阻礙了高校全要素生產(chǎn)率的提升。究其原因我們發(fā)現(xiàn)，近年來，我國多數(shù)高校為優(yōu)化辦學條件大興土木，初衷是以提升辦學基礎條件來提高辦學效率，但“新建大樓”會與“培養(yǎng)大師”共同競爭高校有限的人力、財力和管理資源，當一所高校將大量金錢與精力投入到校園基礎建設上時，必然會削弱人才、設備引進力度，減少學術活動開展數(shù)目，影響高校人才培養(yǎng)與科學研究的進度，使得高校本末倒置，失去核心競爭力，最終阻礙辦學效率的提升。

一所高校的師資水平?jīng)Q定了這所高校的研究能力與聲望，一流高校匯聚一流師資、培養(yǎng)一流人才、產(chǎn)出一流成果，高質(zhì)量的師資隊伍是高校的核心競爭所在。近年來，我國高校努力提高具有博士學位的教師占比，樣本高校2006年具有博士學位教師占比平均為36.33%，到2016年，具有博士學位教師占比平均達71.08%。但表4顯示，具有博士學位教師的占比越高反而阻礙了全要素生產(chǎn)率的提升，說明擁有更多博士學位教師并不能直接促進全要素生產(chǎn)率的提升，博士學位與學術能力并非等價關系。高校應建立一套完善的教師職業(yè)發(fā)展規(guī)劃及培養(yǎng)體系，激發(fā)新進博士教師的教學熱情和學術產(chǎn)出能力。

有過合并的高校比沒有合并的高校在2006—2016年間具有更高的全要素生產(chǎn)率。我國在21世紀初經(jīng)歷了院校合并潮，一批高校通過強強聯(lián)合倍增已有辦學實力，一批高校通過兼并專業(yè)類院校尤其是醫(yī)學類院校擴充學科體系。通過院校合并，整合有限的高等教育資源，調(diào)整重復建設學科，互補優(yōu)勢學科，新增交叉學科，提高資源利用率和規(guī)模效率，使我國高等教育呈現(xiàn)出以高水平、大規(guī)模、全學科的綜合性研究型高校為主導的發(fā)展趨勢。

校長任期越長越有利于高校全要素生產(chǎn)率的提升。高校的主要職責是育人與學術研究，這兩大職責均需要高校管理層進行長遠規(guī)劃，而更長的校長任期能減少管理層的變動，有利于高校中長期規(guī)劃的實施，有利于內(nèi)部治理改革的延續(xù)，有利于高校內(nèi)外部生態(tài)的穩(wěn)定。同時，超長校長任期也會使高校管理體制固化，導致缺乏創(chuàng)新精神。校長任期與大學績效呈倒U型關系[18]，因此，校長的最佳任期及任期考核體系值得進一步研究。

三、結(jié)論與啟示

本文以2006—2016年54所教育部直屬高校的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，采用DEA模型中的Malmquist指數(shù)法分析了中國高校辦學的全要素生產(chǎn)率，同時，依據(jù)各校樣本期內(nèi)Malmquist指數(shù)均值及標準差將其劃分為四種發(fā)展類型，并進一步運用廣義最小二乘法研究影響高校全要素生產(chǎn)率的主要因素。通過分析，得出以下結(jié)論與管理啟示：

我國高校2006—2016年的全要素生產(chǎn)率有小幅提升，主要貢獻來自效率變化的提升。2006—2016年，即便平均經(jīng)費支出增加了230%，全要素生產(chǎn)率年均僅有0.1%的提升，效率變化年均僅有0.7%的提升，說明靠單一的財力刺激不一定能取得最大效益?；贒EA及Malmquist指數(shù)的原理和邏輯關系，全要素生產(chǎn)率主要是由投入產(chǎn)出關系決定。提高全要素生產(chǎn)率的三種路徑包括維持投入不變增大產(chǎn)出、保持產(chǎn)出不變縮小投入以及產(chǎn)出提高的幅度大于投入提高的幅度。高校應從投入產(chǎn)出績效評價指標入手，提高人才培養(yǎng)和科研產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量，拓寬高校教育和科研經(jīng)費籌措渠道，確保經(jīng)費、育人、科研三者間關系匹配，加強師資和科技隊伍建設，提升高水平科學研究能力。在“雙一流”建設時期，高校應當建立以人為本、以生為本、科學規(guī)范、制度清晰、邏輯嚴明的內(nèi)部治理體系，不斷提升內(nèi)部治理現(xiàn)代化水平，通過人才引進和自身培育相結(jié)合的多種舉措優(yōu)化教師和科研人才隊伍結(jié)構(gòu)、素質(zhì)，積極參與全球人才競爭，努力打造師德高尚、業(yè)務精湛、愛生愛崗、充滿朝氣與學術活力的師資隊伍，用師資隊伍質(zhì)量的提升帶動人才培養(yǎng)質(zhì)量和科學研究質(zhì)量的提升，從而提升高校全要素生產(chǎn)率。

在穩(wěn)健增長型、波動增長型、輕緩衰退型、動蕩衰退型四類高校中，具有最優(yōu)發(fā)展成效的穩(wěn)健增長型高校數(shù)量較少，僅有14所。其中三分之二分布在經(jīng)濟較發(fā)達的東部地區(qū)，反映出我國高等教育的非平衡發(fā)展不僅表現(xiàn)在校際之間，也表現(xiàn)在區(qū)域經(jīng)濟之間。處在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的高校能更直接享受到經(jīng)濟發(fā)達帶來的社會福祉，如更多的產(chǎn)學研合作機會、更雄厚的地方財政經(jīng)費支撐、完善健全的區(qū)域體制環(huán)境、先進的管理經(jīng)驗以及活躍的人才市場等。高校在利用經(jīng)濟社會發(fā)展所帶來的福祉的同時，通過向區(qū)域經(jīng)濟輸入高素質(zhì)勞動力、科學研究成果和為區(qū)域提供社會服務，促進區(qū)域經(jīng)濟進一步發(fā)展，與區(qū)域經(jīng)濟形成雙向正反饋，不斷提升高校辦學效率，形成穩(wěn)健增長的發(fā)展態(tài)勢。而處在經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的高校不僅在經(jīng)費上受投入不足的制約，在高校治理上也缺乏先進管理經(jīng)驗。高等教育的發(fā)展在一定程度上受到區(qū)域經(jīng)濟非平衡發(fā)展的影響，但高等教育作為一個獨立的復雜系統(tǒng)，能通過內(nèi)部改革優(yōu)化資源配置、提升辦學效率，超前和引領經(jīng)濟發(fā)展。我國高等教育以公立高校為主，主要依托政府辦大學，具有服務國家發(fā)展的公共屬性，高等教育的區(qū)域非平衡發(fā)展不利于我國高等教育整體水平的提升，不利于縮小區(qū)域間經(jīng)濟差異。中央和地方政府在對有限的教育資源進行分配時，應秉持開放競爭、重點培養(yǎng)、適當扶持的原則，如實施中西部高等教育振興計劃，落實部省合建中的一系列工程項目。高校自身也應做好長遠規(guī)劃，優(yōu)化內(nèi)部治理體制，鼓勵師生參與全國科研項目等資源競爭，提升優(yōu)勢學科學術水平及影響力，同時開發(fā)經(jīng)費自籌體系，減少自身發(fā)展受外部經(jīng)濟環(huán)境的影響，積極探索具有自身特色的穩(wěn)健增長策略。

在影響高校全要素生產(chǎn)率的一些其他內(nèi)外部因素中，校長任期與院校合并有助于提升高校全要素生產(chǎn)率，但生均占地面積與博士學歷教師占比會降低全要素生產(chǎn)率。我國部屬高校校長一般由中央任命，任期一般為5年，5年時間對于一位優(yōu)秀校長來說太短，對于不合格校長來說又太長。同時，在現(xiàn)代大學管理體系的建設過程中，校長的遴選、任期、考核的規(guī)范與法制決定了校長地位的法理性，可以通過建立一套校長的準入與退出機制來降低校長人選變動對高校穩(wěn)定發(fā)展的影響。如首先給予新任校長2年考核期，通過2年考核期來決定新任校長去留，然后在第7—10年進行一次完整考核，決定是否續(xù)聘，這樣的考核安排在快速淘汰不合格校長的同時能留住優(yōu)秀校長，或許更有利于高校長遠規(guī)劃的實施和治校改革的延續(xù)。院校合并是歷史的機遇與挑戰(zhàn)，我國高等教育建制已趨于穩(wěn)定，短期內(nèi)不會發(fā)生大量院校合并，但對于高校自身而言，理順院系內(nèi)部結(jié)構(gòu)，厘清學校學院學系、學科專業(yè)之間的關系，理好資源配置的方略，以服務學生和學術為導向整合校內(nèi)資源，降低行政冗余，諸如此類的“校內(nèi)合并”應能在一定程度上為高校發(fā)展注入新的活力。

注釋：

①校長任期從1978年開始計算，不計1978—1980年間開始任職但時長不足30個月的任期，截至2019年12月，計任期已大于60個月且以2019年12月為任期截止日(這會低估實際任期時長)。