内涵式还是外延式：高校科研育人效率的实证分析

姚 威，毛 笛，胡顺顺

(1.浙江大学公共管理学院；2.浙江大学中国科教战略研究院，浙江杭州 310058)

创新驱动，人才为本。进一步深化科教融合，形成科研育人的长效机制，对于创新型人才的培养至关重要。2020 年4 月，教育部等八部门联合印发《关于加快构建高校思想政治工作体系的意见》，强调高校要充分发挥科研育人功能，又一次从国家战略的高度审视了科研育人的关键地位。随着高等教育走向内涵式发展，对科研育人效率的评价也应当被提上日程。科研与教学的融合是否符合结构协调、要素优化、质量提升的内涵式发展理念，换言之，大量的科教资源投入是否取得了理想产出，是高等教育强国建设中迫切需要回答的命题［1］。科学地评价科研育人效率，以评价促发展，推动高校优化科研育人体制机制、增强创新型人才培养能力，对于高等教育质量革命具有不言而喻的重要意义。

1 科研育人的内涵与价值

自洪堡理念赋予大学科研的职能以来，对于大学使命的争论就未曾停歇，特别是当科研逐渐占据了大学教师的主要精力时，科研与教学的关系就更是成为高等教育领域的热点议题。早在1959 年，美国学者拉里（Leary）［2］即已肯定了科教间的积极关系，指出“最好的教师几乎毫无例外的是最好的研究者”。不过，也有学者对这种关系提出了质疑，如Hattie 等［3］认为科研与教学是零相关甚至是负相关的，但更多的研究证实了科教之间存在互利共生的相关关系，如Zhang 等［4］通过实证分析发现科研与教学之间确实存在关系。随着时间的推移，纯粹的对科教关系的探讨已不再是研究的重点，学者们开始关注更为复杂的问题，即如何在大学内部合理地处理科研与教学这两种活动，“科教融合着力育人”的理念应运而生。1998 年，著名的“博耶报告”（《重构大学本科教育——美国研究型大学的蓝图》）提出要重建本科教学，由那些既传递知识，又发现、创造、应用知识的人来教学生，明确了做中学和科研育人的基本思路［5］。进入21 世纪，面对日益变化的社会经济环境，使学生具备批判性思维与分析、处理复杂问题的能力是高质量教学的关键［6］。而科研正是促进这类批判性思维与素养的重要途径［7］。已有大量文献描绘了科学研究对教学质量与学生培养的正向作用，例如能够提升学生在团队合作、问题处理、数据分析、文章写作、批判性思维等方面的能力，更好地促进他们理解正在学习的学科，更好地帮助他们规划职业道路等，科研育人已然成为当代高等教育的基石［8-9］。

国内学者的相关研究也已十分深入。在理念上，科研育人强调培育大学生的科学精神和科学道德，是高校必须承担的神圣使命［10］；在作用上，科研育人能够丰富大学生科研创新的人格内涵、促进大学生的能力水平［11］；但在实践中，科研育人却面临着种种困境，“重研轻教”现象不仅发生在研究型大学，甚至在教学型大学中都存在明显的重科研导向［12-13］。长此以往，将严重制约我国高等教育国际竞争力的提升。从世界经济论坛［14］发布的《全球竞争力报告》（The Global Competitiveness Report）中可见端倪，2019 年，我国作为世界第二大，高等教育人才培养质量却仅位列世界第57 名。科研育人以激发学生创新精神、鼓励学生勇攀未来发展制高点为核心目标，对于提升我国的创新力与竞争力至关重要，应当成为高校办学的新常态［15］。

正如习近平总书记所言：“综合国力竞争说到底是人才竞争。人才资源作为经济社会发展第一资源的特征和作用更加明显，人才竞争已经成为综合国力竞争的核心。谁能培养和吸引更多优秀人才，谁就能在竞争中占据优势。”［16］进一步深化科教融合、完善科研育人的体制机制，培养具备创新思维的高质量人才已是刻不容缓。在此进程中，科学合理地评价科研育人效率，引导高校优化科教资源配置，是全面振兴本科教育、实现高等教育内涵式发展的内在诉求。由于研究生教育本身已具备较为浓厚的科研色彩，因此，本研究以本科生教育为切入点，以具有较强科研实力的“双一流”建设高校为样本，对我国高校的科研育人效率展开测量。

2 研究方法、指标体系与数据来源

2.1 研究方法

数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）能够对多投入与多产出的决策单元（DMU）进行评估，在高等教育效率评价中脱颖而出。其中，可以通过基于DEA-Malmquist 指数来考察高校科研育人效率的动态变化。关于Malmquist 指数的原理与方法已有较多文献述及，这里不再赘述，仅就Malmquist 指数的核心思想作简单介绍。Malmquist 指数，又称全要素生产率指数，它的分解式可以表示为：M=techch×effch=techch× pech×sech。其中：techch代表相邻两个时期生产前沿面曲线变动所带来的技术进步；effch 代表相邻两个时期追赶前沿生产函数水平的技术效率变动情况，它又可以分解为pech 和sech，pech 为规模和技术不变情况下的纯技术效率变动，sech 为规模效率变动［17］。Malmquist 指数可以用来衡量效率改变的大小，当指数的值等于1 时，表示科研育人效率不变；大于1 时，效率提高；小于1 时，效率降低。本研究将借助DEAP2.1 软件，对高校科研育人的全要素生产率以及技术进步和技术效率进行测算。

2.2 科研育人及其指标体系

高校科研育人主要通过两种途径：一是将科研带入教学。这种方式依赖于高水平的学者将他们的研究经验带入课堂，并以此来丰富教学内容［18］。其中，提高师生比、聘用更多的高水平学者作为教师是促进此类科研育人的重要策略［19-20］。因此，选取教授授课比和师生比作为这一维度的投入指标。二是将学生带入科研。这种方式强调让学生积极地参与到科研过程中，为学生带来真实的科研体验［21-22］。为此，选取实践环节学分比、学生人均教学仪器设备值和本科生人均实验经费来衡量高校对此类科研育人的投入。如表1 所示。

在产出指标上，科研育人的最终使命在于培养学生的创新能力与科研素养，引导学生树立科研报国的崇高理想，鼓励学生参与科研只是手段而非目的，而以论文为导向的评价方式反而会再次陷入“重科研、轻教学”的窠臼［23］。2020 年10 月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》明确指出，要强化人才培养中心地位，淡化论文收录数、引用率、奖项数等数量指标。为此，本研究不以论文或专利数量来衡量本科生教育，而以培养质量作为其中的产出指标。此外，正如熊彼特［24］所言，创业是实现创新的过程。因此，选取本科毕业生创业人数为创新能力的衡量指标。除了创新能力外，科研育人还能激发学生的科研志趣［25］。因此，选取本科毕业生深造率来衡量科研育人的产出效益。有研究采用由深圳市网大教育服务有限公司（以下简称“网大”）发布的“中国大学排行榜”中社会声誉指标的得分来衡量高校的毕业生培养质量［26］。考虑到网大的“中国大学排行榜”自2013 年后已停止更新，因此本研究采用由艾瑞深中国校友会网发布的大学毕业生质量排行榜中的毕业生质量得分予以代替。如表1 所示。

表1 科研育人效率评价指标体系

2.3 数据来源与数据处理

由于数据可获得性等原因，共收集得到2014—2018 年间68 所“双一流”建设高校的面板数据，以此为样本展开全要素生产率的分析。其中，科研育人投入数据均来自各高校的年度本科教学质量报告，本科毕业生深造率、创业人数来自各高校发布的毕业生就业质量年度报告，毕业生质量得分来自历年的艾瑞深中国校友会网发布的大学毕业生质量排行榜。

理论上而言，DEA 方法中的投入和产出指标必须可以线性相加，直接使用比例数据容易形成错误的生产可能集，产生不合逻辑的分析结果［27］。但由于研究数据中，许多原始数据都以比例的形式公布，例如实践环节学分占比、教授授课比等，造成了DEA 在使用上的局限性。为了破解这一难题，可以将比例指标乘以反映DMU 规模的客观指标，使分析结果能随着DMU 的规模成比例地变化［28］。因此，选取本科在校生总数作为衡量高校规模的客观指标，在使用DEA 方法对科研育人效率进行测算之前，先将所有比例指标都乘以该校的本科在校生总数，使比例指标能与其他投入-产出指标相互兼容。

3 “双一流”建设高校科研育人效率分析

首先对样本高校科研育人的投入-产出指标进行描述性统计分析，其次对比例指标进行数据处理，最后通过DEA-Malmquist 指数方法对全要素生产率进行测量，分析结果如下。

3.1 投入与产出的描述性统计分析

从表2 科研育人投入-产出指标的描述性统计可以得出两个结论：

表2 样本高校科研育人投入产出指标的描述性统计

其一，从纵向看，科研育人的投入与产出总体上呈增长趋势。就投入指标而言，在2014—2018 的5 年内，实践教学学分占比、教授授课比、生均教学仪器设备值与生均实验经费均出现了一定程度的增长，其中生均实验经费涨幅最高，年均增长率达到了5.00%；仅师生比出现了负增长，说明近5 年来学生的增速超过了专任师资的增长速度。就产出指标而言，升学率、创业人数与毕业生质量都有所提升，其中升学率的涨幅最为显著，年均增长率达到了3.06%。

其二，从横向对比，科研育人的财、物投入与创新能力产出存在较大的校际差异。就投入指标而言，实践教学学分占比、教授授课比、师生比的标准差较小，表明这几项指标的校际差异较小；而生均教学仪器设备值与生均实验经费等财、物投入指标的标准差较大，接近甚至超过平均值，特别是生均实验经费的标准差在2017 年以前都要远大于平均值，表明这几项投入在不同学校之间的差距较大。就产出指标而言，升学率以及毕业生质量的标准差都比较小，这几项产出的校际差异不大；而历年本科生创业人数的标准差都远大于平均值，表明不同学校在创新能力的培养产出上存在比较大的差异。

3.2 科研育人效率分析：内涵式还是外延式？

外延式发展以数量增长、规模扩大为表征，内涵式发展则以此为基础实现结构优化、体制创新的转型升级［29］。借助DEA-Malmquist 指数方法对样本高校科研育人的全要素生产率展开测算，结果如表3 所示，发现科研育人生产率呈先减后增趋势，并存在创新效应薄弱、规模无效等现象，意即尽管科教投入的规模逐年增长，但科研育人的结构尚未优化、体制缺乏创新，总体上表现出外延式的融合特征。

表3 样本高校科研育人的全要素生产率分解

具体而言：

（1）科研育人生产率呈先减后增趋势。如图1所示，科研育人生产率经历了先减后增两阶段的变化：在2014—2017 年间，科研育人生产率呈衰减态势，尽管在2014—2015 年正向增长了5.7%，但在接下来的两年内相比2014 年下降了9%，2015—2016 年的生产率下降至-0.3%，2016—2017 年又下降至-3.3%；在2017—2018 年间，科研育人生产率出现了小幅度的回升，增长率为0.5%。

图1 样本高校科研育人平均生产率变动趋势

（2）高校科研育人中存在一定的创新效应与追赶效应，但创新效应薄弱。效率的提升可能来自两个方面：一是追赶效应，如果技术效率的变化因子大于技术进步，表明科研育人效率的提升主要来自对现有生产技术的更充分利用，称之为“追赶效应”；二是创新效应。如果技术进步的变化因子高于技术效率，则表明生产前沿外移，反映了科研育人效率提升主要来自于对生产技术的不断创新，称之为“创新效应”［30］。如图2 所示，总体而言，在2014—2018 年间，高校科研育人的技术进步（1.016）要高于技术效率（0.990），表明高校在科研育人创新中取得了一定的成绩；但技术进步增长率仅为1.60%，与技术效率相差不大，说明创新效应较为薄弱。具体而言，在2014—2016 年间，科研育人的技术进步年增长率分别为7.80%、3.80%，创新效应已逐渐呈现颓势；在2016—2017 年间，技术进步出现了负增长，技术效率增长8.60%，追赶效应显著；2017—2018 年间，创新效应又再次浮现，技术进步增长1.07%。

图2 样本高校科研育人的技术效率和技术进步变动趋势

（3）规模效率对高校科研育人生产率的贡献低，呈现出规模无效的状态。如图3 所示，2014—2018年间科研育人的规模效率平均下降了0.7%，表明高校对科研育人的要素投入并未取得理想效果，并且要素投入所能带来的产出效率也处于不断恶化的过程。逐年分解来看，除2016—2017 年间出现过短暂的规模效率提升，在其他年度的规模效率都处于下降的状态；不仅如此，规模效率的缩减并不只是少数学校的片面现象，从标准差中可以看到，规模效率的标准差（0.028）较小，意味着不同高校在规模效率上的差距并不大。可见规模无效是大多数样本高校的通病，规模效率不高成为阻碍样本高校科研育人全要素生产率提升的主要因素。

图3 样本高校科研育人的规模效率变动趋势

3.3 科研育人效率的动态演进

采用核密度估计法进一步研究样本高校科研育人效率的峰值及偏斜变化，分析其动态演变特征。应用Stata16 软件对高校科研育人生产率进行Kernel估计，截取2015—2018 年的全要素生产率绘制Kernel密度曲线，如图4所示。首先，就水平位置而言，核密度分布曲线在2014—2017 年间有向左微移的趋势，在2017—2018 年又微向右移，这与上一节中的效率分析情况相符，表明科研育人生产率水平先减后增。其次，从垂直位置可以看出，2015—2016 年、2017—2018 年的主峰峰值升高明显，出现收敛特征，说明这几年间各样本高校的全要素生产率差异显著缩小；2016—2017 年曲线高度降低，表明校际差异变大，且存在明显发散趋势。

图4 样本高校科研育人生产率的核密度估计分布

值得注意的是，在2017 年前后，高校科研育人效率出现了较大波动。纵向而言，科研育人全要素生产率在连年下降后出现回升，创新效应短暂消失，然而规模效率却在2016—2017 年间出现了“回光返照”，随后又开始恶化；横向而言，2017 年前科研育人生产率呈现收敛趋势，在2017 年收敛趋势被打破后，于2018 年再次收敛。这是一个有趣的现象，因为正是在2017 年国家公布了“双一流”建设高校名单，开启了“双一流”建设。2017 年前，为了能进入“双一流”建设行列，弱势高校大规模地投入科教资源追赶强势高校，甚至“把在不同学院、不同组织中的材料凑起来，组成一个学科建设方案”［31］，短期内提升了科研育人的规模效率，且在2015—2016 年呈现明显收敛趋势；2017 年，随着“双一流”建设的启动，进入“双一流”建设行列的高校获得了巨大投入，再次拉开了与其他未进入“双一流”建设行列高校的差距，导致核密度曲线在该年出现发散特征；2017 年后，随着“双一流”建设的不断推进，客观上提升了高校的办学水平与科研育人能力，促进了生产前沿面的外移，创新效应失而复现，各高校再次努力追赶前沿高校，使生产率再次收敛，但管理的天平又逐渐向科研一端倾斜，对人才培养机制的关注不足，最终造成科研育人的规模不经济。

3.4 科研育人效率的分类探讨

对样本高校科研育人效率进行分类探讨，可以较为直观地体现出地区与高校类型对科研育人效率的潜在影响（见表4）。具体而言：

表4 2014—2018 年样本高校科研育人平均生产率变动情况

（1）分地区看，西部与东北的高校科研育人效率有待进一步提高。依据国家统计局的四大经济区域划分方法，样本高校中属于东部、中部、西部和东北地区的分别有39 所、10 所、10 所和9 所，就科研育人的平均全要素生产率而言，在2014—2018年间，有70.00%的西部高校处于衰退状态，东北部高校则有55.56%，东部高校有46.15%，而中部高校仅有10.00%处于下降阶段，可见西部与东北高校的科研育人效率有待进一步提高。而中部高校的衰退率最低，这一观测结果与张晓秋等［32］的研究结论相一致，他们发现我国中部高校的人才培养效率要高于东西部高校，这表明10 年来区域对科研育人与人才培养的影响并未有大的改变。由于中部高校业务活动（教学和科研）的绝对规模和复杂程度显著低于其他地区高校，管理成本相对较低，在其他条件相似的情况下，更易于整合校内的科教资源，实现高效率的科研育人。

（2）分类型而言，专业类高校仍有进步空间。依据教育部对高校类型的划分，本研究将样本高校中除了综合类和理工类高校之外的高校都归为专业类高校，得到综合类院校28 所、理工类20 所、专业类20 所。在2014—2018 年间，处于衰退状态的理工类高校为35.00%、综合类高校为46.43%，而专业类高校为60.00%，可见不同类型高校的科研育人效率相差不大，但专业类高校仍有进步空间。这是因为，师范、财经、政法等专业类高校在学科布局与专业设置上不如综合类与理工类高校多样，在科研资源与科研实力上也稍显逊色，不利于宽口径、跨学科的创新型人才培养。当然，学科综合化也是一种“美丽的负担”，由其带来的较高运行成本使得综合类与理工类高校的整体运行效率并未与专业类高校拉开较大距离［33］。

4 结论与建议

本研究构建了高校科研育人效率评价指标体系，借助DEA-Malmquist 指数对2014—2018 年间我国68 所“双一流”建设高校科研育人的全要素生产率展开了测量，获得如下发现：首先，就投入产出指标而言，尽管高校的科研育人投入与产出呈增长趋势，但校际差距较大，特别是在财、物投入与创新能力产出上存在较大的校际差异；其次，就科研育人的全要素生产率而言，存在创新薄弱、规模无效等外延式表征；再次，根据核密度估计显示，2015—2016 年、2017—2018 年间高校追赶形成了收敛趋势；最后，分地区而言西部与东北地区高校的科研育人效率有待进一步提高，分类型而言不同类型高校差距不大、专业类高校仍有进步空间。

2019 年10 月，教育部发布《关于深化本科教育教学改革 全面提高人才培养质量的意见》，再次指出要推动科研反哺教学。强化科教融合能力，进一步提升高校科研育人效率，已是我国深化高等教育改革中的重要任务。为此，提出建议如下：

一是要实现高校科研育人从外延式向内涵式的转变。从全要素生产率的分解中可以看到，样本高校长期处于规模无效的状态，规模效率低成为制约高校科研育人生产率提高的重要因素。由此可见，一味地增加生均教学仪器设备值、生均实验经费等要素投入所能带来的作用有限。因此，一方面，高校应创新科教资源的利用方式，提升实验经费与科研设备的使用质量，对长期闲置、利用率低的科教资源进行重新调配；另一方面，应注重科研育人体制机制的创新，突破学校的物理边界，与科研院所、企业等社会优势科研机构合作互动，联合开展科研育人项目，为科研育人的实践提供新的土壤，进一步打破学科边界，整合校内优势科研资源，设立种类丰富、形式多样、学科多元的科研项目，鼓励和引导学生广泛参与其中。

二是要营造科研育人的良好环境。“重科研、轻教学”的思维与体制根深蒂固，人为地割裂了科研与教学，造成了科教之间的关系失衡，而制度硬件的滞后使科教资源的投入难以发挥实效。为此，高校应加强顶层设计，为科研育人营造良好环境。首先，要构建和完善科研与育人相结合的绩效评价体制，在鼓励教师创新能力提升的同时，加大人才培养在教师绩效评价、职称评审中所占比重；其次，要丰富相应的绩效激励措施，为在学生培养与科研育人中取得突出成绩的教师提供教学奖励；最后，要建立教学技能培训体系，聘请教育学专家、教学名师或知名教授传授科研育人的技能与手段，为教师提供教学咨询、指导与培训，全方位提升教师的科研育人能力。

三是要因校制宜，实现科研育人的内源式发展。内源式发展是指，高校要尊重自身的价值与制度，探索适合自己的发展道路，而不是盲目照搬其他高校的模式。正如本研究分析发现，不同类型高校对科研育人效率的影响不大。麻省理工学院在“小而精”的办学规模中依然屹立于大学之林，我国高校亦能如此。在科研育人中，不同高校要因校制宜，展开错位竞争，实现内源式发展：中西部等经济落后地区高校要结合区域经济、社会状况，切实培养能服务于地方的创新型人才；专业类高校要进一步突出办学特色，面向产业发展实际，凝聚资源打造富有专业特色的一流学科，培育具有优势专业能力的创新人才；综合类与理工类高校要深入探索发挥综合优势的路径，克服体量巨大所带来的管理困境，利用学科齐全的有利条件开展科研型、探究式的通识教育，培养具有多元学科认知的博雅人才。