杨秉臻，王志健

近年来，随着“双一流建设”“双万计划”“四新建设”等一系列新的改革举措，我国高等教育投入大量增加，然而在资源配置过程中存在大量的重复性投入，导致教育资源的浪费［1］，并严重制约了高等教育的内涵式发展。在我国高等教育转变方式、调整结构、转换增长动力的关键时期，推动高等教育的质量变革、效率变革，需要从依靠资源投入转到依靠技术进步和改善生产效率，需要提高高等教育全要素生产率。

全要素生产率（TFP）的测度已比较成熟，主要分为参数方法和非参数方法，而以DEAMalmquist 为代表的非参数法是研究高等教育全要素生产率增长的重要分析工具。潘海生等［2］运用Malmquist 指数分析了1998—2012年我国中等职业教育TFP 指数变化。石丽等［3］运用超效率DEA 模型阐释了我国高等教育效率的空间差异及演化。姜彤彤［4］以2005—2012年教育部直属高校科技活动为对象，测算并分解TFP 指数，探究生产率的变化特征。梁文艳等［5］基于DEA-Malmquist 指数法对“十一五”期间我国研究型大学自然科学学科科研TFP 进行了测算。吴和燊等［6］基于2008—2016年我国农业高校数据，测算分析了不同地区农业高校的科技创新效率。蒋佳等［7］从空间溢出视角，对我国高等教育、异质性人力资本和TFP 进行了实证检验。吴宏超等［8］从静态和动态两个角度研究了“一带一路”沿线省份高校科技创新效率。张家峰等［9］运用DEA-Malmquist-Tobit 模型对2008—2017年长三角高校的科研创新绩效进行评价，并阐明了投入产出绩效的影响因素。总体来看，已有研究对高等教育或科研产出等方面全要素生产率的测算有所涉猎，但鲜少关注全要素生产率的增长来源，难以对不同地区进行针对性施策指导。……