本文作者：赵轩梓 张曾莲 发表期数：现代职业教育 2022年19期 本文字数：2478

　　[摘           要]  我国为建设世界一流大学和一流学科提出“双一流”建设目标。北京高校云集，对于研究“双一流”学科建设情况有重要意义。选取18所双一流建设高校2014年至2017年学科建设的投入产出数据，基于学科建设评价体系，运用三种DEA模型（DEA多步骤模型、DEA-Malmquist模型、DEA-SBM模型），对其学科建设效率进行静态、动态以及投入冗余和产出不足的分析，并且按照学校类型进行不同角度的分析。最终得出在研究的建设时间内，北京市“双一流”高校的学科建设成果一般，建设资源应用效率较好，建设投入规模不合理现象较为严重的结论。并且给出了学校应当进一步根据学科建设评估结果，精简建设学科，做到小而精，同时国家加强学科评价力度，推动学科建设投入分配更合理的建议。
　　[关    键   词]  “双一流”高校;学科建设;投入产出绩效;DEA
　　[中图分类号]  G647                   [文献标志码]  A                   [文章编号]  2096-0603（2022）19-0140-03
　　 随着我国“双一流”建设的持续推进，如何进一步完善大学评价体系已成为学界关注的热点课题。目前我国学科建设的评定标准对“双一流”建设的评价分析还有所欠缺，进一步探索适合我国“双一流”背景下的学科建设标准对我国实现建设目标有十分重要的推动作用。北京市有数十个“双一流”建设高校和超过100个“双一流”建设学科，涵盖各个种类的学科，对我国“双一流”学科建设投入产出绩效的研究有典型意义。本文将以北京市高校“双一流”建设学科为例，分析对其建设的投入产出效率以及造成效率不足的原因。从三种不同DEA模型角度分析，得出北京市“双一流”建设现状，并且根据分析结果提出绩效提高和改进建议。
　　 一、文献综述
　　 赵晓萍（2019）认为地方高校内部院系效率评价的指标体系中投入指标主要包括师资队伍、经费投入和科研平台;产出指标主要包括人才培养和科学研究产出成果[1]。李航（2018）对全国教育效率测评中投入指标选取人力、物力和财力投入;产出指标选取人才培养和学术研究[2]。黄小平（2018）在评价区域高校系统创新能力中，对高校绩效评价指标中投入指标遵循人力、物力、财力三维度，产出指标从本质上与前两篇大同小异[3]。总体来看，主要的投入指标为人力、物力、财力，三个角度产出指标大多从人才培养和科学研究两个角度衡量。也有部分学者考虑到不同类型院校的不同特点，加入了环境变量。在“双一流”建设实施一定时间后，更多学者开始注意已经投入建设的学科与高校在实施过程中的投入产出效率。华兴夏等（2019）通过运用超效率DEA模型对江苏高校品牌专业建设进行绩效评价，结果显示，现阶段其专业建设总体呈现DEA有效，但存在“高投入、低产出”的现象[4]。朱恬恬（2018）使用DEA-Malmquist模型进行动态分析，得出“双一流”背景下各个类型及地区之间的高校创新效率差别不小的结论[5]。总体来看，由于研究对象多投入、多产出的特点，大多数学者在研究高校建设效率时采用的主要为DEA模型，且根据自身研究对象特点选取不同类型的DEA模型进行研究[6]。根据这些研究，也有一些学者提出针对目前学科建设现状的改进意见。马利凯（2017）建议我国“双一流”学科建设要根据学科评价结果对相应学科进行扶持发展和优胜劣汰[7]。宫新栋（2019）建议大学评价体系应注重理念创新，，建立学科评价体系，加强政府和第三方机构监督职能[8]。刘海峰（2017）认为在“双一流”背景下，建设学科时要注重效率及公平，并且落实具体的建设投入[9]。
　　 二、研究设计
　　 基于现有优势学科评价指标，借鉴全国第三轮学科评估指标、李航等人在文献中用到的指标体系[2]，构建适合北京市的“双一流”学科建设绩效评价体系。
　　 基于数据可得性，共选取18所北京范围内进行“双一流”学科建设的大学[10]。数据选取分别为2014年、2015年的相应投入数据以及2016年、2017年的相应产出数据。基于高校官网信息数据公开、《2014-2017年高等学校科技统计资料汇编》以及全国第四轮学科评估结果，对相关数据进行抓取和整理，经过DEA以及Deap2.1软件处理得出学科建设投入产出的绩效情况。由于受DEA-Malmquist模型对指标数与数据组数之间的关系限制，需要将三级指标进行折算，本文主要参考全国第四轮学科评估指标折算系数的指标折算比例，并结合本文指标进行相应调整，如表1的最后一列。
　　 三、基于三重DEA指数的北京市“双一流”学校学科建设投入产出评价
　　 （一）基于DEA多步骤模型的静态分析
　　 基于研究數据时效性，选择2015年和2017年数据。使用DEA多步骤模型，在参数选择时以规模可变假设为基础，使用产出导向，计算结果如表1。
　　 学科建设DEA有效的学校一共有7所，占总数据的38.89%，说明整体建设水平不尽如人意。综合效率平均值低于为纯技术效率和规模效率的均值，说明受到更大影响的是学科建设投入规模。根据不同学科范围分析，建设绩效水平最高的是其他类院校，综合类大学表现最差。根据不同办学层次分析，211高校建设总体情况较985高校更为乐观，但985高校最能够有效利用建设资源。普通一本的建设规模最优，985高校建设规模情况最不容乐观。

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本文标题：北京市“双一流”高校学科建设投入产出绩效研究
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