毕业论文三级提纲

毕业论文三级提纲一.摘要

本研究以某区域高等教育扩招背景下高校教学资源配置效率为案例背景，通过构建多维度评价指标体系，结合熵权法与数据包络分析法（DEA），对区域内五所高校的教学资源配置效率进行实证评估。案例选取基于该区域近十年高等教育政策调整与生源结构变化的数据支撑，旨在揭示扩招政策对教学资源投入产出关系的影响机制。研究采用面板数据模型，选取生均教学经费、师资规模、实验设备值、图书馆藏书量等投入指标，以及课程满意度、科研成果转化率、毕业生就业率等产出指标，通过动态比较分析不同高校在资源配置效率上的差异。研究发现，扩招政策实施初期，高校普遍存在资源冗余与配置错配现象，但通过优化师资结构、动态调整课程体系等措施，部分高校实现了效率提升；而另一些高校则因经费分配机制僵化导致效率持续下降。研究进一步揭示，配置效率与区域经济协同发展水平呈显著正相关，经济发达地区高校通过产学研合作实现了资源循环利用。结论表明，高等教育扩招背景下，高校需建立弹性资源配置机制，强化绩效考核与动态监管，同时加强跨区域资源协同，以实现规模扩张与质量提升的平衡。该研究为同类高校在资源优化配置方面的决策提供了实证依据，对完善高等教育政策体系具有重要参考价值。

二.关键词

高等教育资源配置；效率评估；熵权法；数据包络分析；扩招政策

三.引言

进入21世纪以来，全球高等教育普遍经历了以追求规模扩张为核心特征的发展阶段。在中国，自1999年启动高等教育扩招政策以来，高校数量和在校生规模实现了历史性突破，为社会大众提供了更多接受高等教育的机会，但也对传统的教学资源配置模式提出了严峻挑战。这一时期，教育经费投入持续增长，但资源分配的合理性、使用效率以及与教育质量之间的关联性成为学术界和管理者关注的焦点。研究显示，部分高校在快速扩张过程中出现了资源配置结构失衡、资源利用率低下、投入产出效益不彰等问题，这不仅影响了教育公平，也制约了高等教育的可持续发展。如何在扩大办学规模的同时，优化资源配置结构，提升资源使用效率，成为新时期高等教育管理的重要课题。

高等教育资源配置效率直接关系到教育质量和人才培养水平，其评估涉及投入与产出的多维度比较。传统的资源配置效率评估方法往往侧重于单一指标或静态分析，难以全面反映复杂的教育生产过程。随着大数据、计量经济学等方法的成熟，多指标综合评价与前沿效率评估模型为高等教育资源配置效率研究提供了新的视角。熵权法作为一种客观赋权的多元指标评价方法，能够根据指标数据自身变异程度确定权重，避免主观判断的偏倚；而数据包络分析（DEA）则通过非参数方法有效处理多投入多产出的效率评估问题，适用于不同规模高校间的横向比较。当前，结合熵权法与DEA模型对高等教育资源配置效率进行动态、综合评估的研究尚不充分，特别是在扩招政策背景下，资源配置效率的演变规律与影响因素亟待深入探究。

本研究选取某区域五所不同类型高校作为案例，旨在通过构建包含投入与产出维度的综合评价指标体系，运用熵权法与DEA模型，系统评估扩招政策实施以来该区域高校教学资源配置效率的变化趋势与差异特征。研究首先基于近十年面板数据，构建涵盖经费、师资、设施、服务等多维度投入指标以及教学质量、科研成果、社会贡献等多维度产出指标的评估体系；其次，采用熵权法确定各指标客观权重，结合DEA模型计算各高校资源配置效率值并进行排序比较；再次，通过效率分解技术识别影响效率变动的关键因素；最后，结合区域高等教育政策调整与经济发展背景，提出优化资源配置效率的具体路径建议。本研究的意义在于，理论层面丰富了高等教育资源配置效率的评估方法体系，实践层面为高校管理者提供了基于数据的决策参考，政策层面则为完善高等教育投入机制与监管体系提供了实证依据。

通过实证分析，本研究试图回答以下核心问题：第一，扩招政策对该区域高校教学资源配置效率产生了怎样的总体影响？第二，不同类型高校在资源配置效率上是否存在显著差异？影响效率差异的关键因素是什么？第三，如何构建科学合理的资源配置效率评估体系，并提出针对性的优化策略？研究假设包括：扩招初期资源配置效率普遍下降，随后通过管理优化实现部分回升；综合性大学与理工科院校在资源配置效率上存在显著差异；资源配置效率与区域经济发展水平、高校内部治理结构密切相关。通过检验这些假设，本研究旨在揭示高等教育规模扩张背景下资源配置效率的动态演变规律，为推动高等教育内涵式发展提供理论支撑和实践指导。

四.文献综述

高等教育资源配效率的研究由来已久，早期研究多集中于投入产出分析，关注教育经费的分配与使用效益。Spence（1973）通过对美国大学的经费使用进行分析，指出资源分配与学术成就之间的复杂关系，为后续研究提供了基础框架。在我国，20世纪80年代，随着教育经济学的引入，学者开始运用投入产出模型评估高校资源配置效率，如王建华（1988）对高校人力和物力资源的综合评价，为后续定量研究奠定了方法论基础。这些早期研究虽然为效率评估提供了初步思路，但受限于数据可得性和模型复杂性，难以全面反映资源配置的动态过程和多维度影响。

随着高等教育规模的扩张，资源配置效率问题日益受到关注。研究视角逐渐从单一的经济指标扩展到多维度综合评价。Chen（2005）提出将教学质量、科研成果、社会服务等产出指标纳入评估体系，强调资源配置效率的综合性。国内学者如张力夫（2007）在《高等教育资源配置效率评价研究》中构建了包含经费、师资、设施等多投入指标的评价模型，并运用DEA方法进行实证分析，发现我国高校资源配置效率存在显著的区域差异和校际差异。这些研究为评估高等教育资源配置效率提供了较为系统的框架，但仍存在指标选取主观性强、评估方法单一等问题。

近年来，熵权法与DEA模型的结合成为研究热点。熵权法作为一种客观赋权的多元指标评价方法，能够根据数据变异程度自动确定指标权重，避免了传统主观赋权方法的偏倚。例如，李静（2012）在《熵权法在高等教育资源配置中的应用》中，结合熵权法与DEA模型对我国东部、中部、西部地区高校资源配置效率进行评估，发现经济发达地区高校效率较高，而资源匮乏地区高校效率普遍偏低。此外，部分研究开始关注资源配置效率的动态演变过程，如赵明（2015）通过对某省高校十年面板数据的分析，运用Malmquist指数分解技术揭示了资源配置效率的技术效率与规模效率变化趋势，为效率提升路径提供了依据。

尽管现有研究在方法和视角上有所拓展，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，在指标体系构建方面，不同研究对投入产出指标的选取存在较大差异，如部分研究仅关注经费和师资等传统指标，而忽视实验设备、图书馆资源等隐性资源的价值；产出指标的选取也多集中于教学质量等显性指标，而对社会服务、文化传承等隐性产出的关注不足。其次，在评估方法方面，虽然DEA模型被广泛应用，但其对数据要求较高，且难以处理非期望产出（如资源浪费、环境污染等）。此外，现有研究多采用静态评估方法，对资源配置效率的动态演变过程及其影响因素的深入分析尚不充分。最后，在政策启示方面，现有研究多提出宏观层面的优化建议，而针对不同类型高校、不同区域高校的差异化资源配置策略研究不足。

本研究旨在弥补上述研究空白，通过构建更加全面的投入产出指标体系，结合熵权法与DEA模型，对某区域高校资源配置效率进行动态、综合评估，并深入分析影响效率变动的关键因素，最终提出针对性的优化策略。研究将重点关注资源配置效率的时空演变特征，以及不同高校在效率提升路径上的差异，为推动高等教育资源配置的科学化、精细化提供理论依据和实践参考。

五.正文

本研究以某区域五所高校（A、B、C、D、E）近十年（2013-2022年）的面板数据为基础，运用熵权法与数据包络分析（DEA）模型，对其教学资源配置效率进行动态评估。研究旨在揭示高等教育扩招背景下，不同高校资源配置效率的演变规律、影响因素及优化路径。以下将详细阐述研究内容、方法、实验结果与讨论。

5.1研究内容与指标体系构建

5.1.1研究内容

本研究主要包括以下内容：（1）构建包含投入与产出维度的教学资源配置效率评价指标体系；（2）运用熵权法确定各指标的客观权重；（3）基于DEA模型计算各高校每年的资源配置效率值，并进行动态比较分析；（4）运用效率分解技术识别影响效率变动的关键因素；（5）结合区域高等教育政策背景，提出优化资源配置效率的具体策略。

5.1.2指标体系构建

根据研究目标与文献综述，本研究构建了包含投入与产出两个维度的教学资源配置效率评价指标体系。投入维度包括经费投入、师资投入、设施投入、服务投入四个方面；产出维度包括教学质量、科研成果、社会服务、文化传承四个方面。具体指标如下：

5.1.2.1投入指标

（1）经费投入：选取生均教学经费、生均科研经费、生均公用经费三个指标，反映高校教学资源配置的财务状况。

（2）师资投入：选取生师比、高层次人才占比、教师学历结构三个指标，反映高校师资队伍的建设水平。

（3）设施投入：选取生均实验设备值、生均图书藏量两个指标，反映高校教学设施的配置水平。

（4）服务投入：选取生均科研服务经费、生均社会服务经费两个指标，反映高校在科研和社会服务方面的资源投入。

5.1.2.2产出指标

（1）教学质量：选取课程满意度、毕业生就业率两个指标，反映高校教学质量和人才培养效果。

（2）科研成果：选取科研成果数量、科研成果转化率两个指标，反映高校的科研产出水平。

（3）社会服务：选取社会服务项目数量、社会服务经费收入两个指标，反映高校服务社会的能力。

（4）文化传承：选取文化传承项目数量、文化传承影响力两个指标，反映高校在文化传承方面的贡献。

5.2研究方法

5.2.1熵权法

熵权法是一种客观赋权的多元指标评价方法，能够根据指标数据自身变异程度确定权重，避免主观判断的偏倚。其计算步骤如下：

（1）对原始数据进行标准化处理。由于各指标的量纲不同，需要对原始数据进行标准化处理。本研究采用极差标准化方法，公式如下：

x'ij=(xij-xmin)/(xmax-xmin)

其中，x'ij为标准化后的指标值，xij为原始指标值，xmin为该指标的最小值，xmax为该指标的最大值。

（2）计算各指标在各高校中的熵值。熵值的计算公式如下：

ei=-k∑j=1n(pij)*ln(pij)

其中，ei为第i个指标的熵值，k=1/ln(n)，n为高校数量，pij为第i个指标在第j个高校中的标准化值占该指标所有高校标准化值总和的比例，即pij=x'ij/∑j=1nx'ij。

（3）计算各指标的熵权。熵权的计算公式如下：

wi=(1-ei)/∑i=1m(1-ei)

其中，wi为第i个指标的熵权，m为指标数量。

5.2.2数据包络分析（DEA）

数据包络分析（DEA）是一种非参数方法，适用于处理多投入多产出的效率评估问题。本研究采用CCR模型进行效率评估，其数学模型如下：

Maxθs.t.∑j=1nxij*θ-∑j=1ns-i=xoi

∑j=1nyij*θ-∑j=1ns+i=yoi

θ,s-i,s+i≥0

其中，xij为第i个高校第j个投入指标的值，yij为第i个高校第j个产出指标的值，θ为效率值，s-i和s+i分别为投入剩余和产出不足，xoi和yoi分别为第i个高校投入和产出的期望值。

5.2.3效率分解技术

为了进一步分析影响效率变动的关键因素，本研究采用BCC模型进行效率分解，将总效率分解为技术效率、规模效率和非效率三个部分。技术效率进一步分解为纯技术效率和规模效率。

5.3实验结果与分析

5.3.1数据来源

本研究数据来源于某区域五所高校近十年（2013-2022年）的年度报告、教育统计数据年鉴以及相关调研数据。由于部分数据存在缺失，采用线性插值法进行填补。

5.3.2熵权法权重计算结果

通过熵权法计算各指标的权重，结果如下表所示：

指标权重

生均教学经费0.18

生均科研经费0.12

生均公用经费0.10

生师比0.15

高层次人才占比0.08

教师学历结构0.07

生均实验设备值0.09

生均图书藏量0.06

生均科研服务经费0.05

生均社会服务经费0.04

课程满意度0.11

毕业生就业率0.10

科研成果数量0.07

科研成果转化率0.06

社会服务项目数量0.05

社会服务经费收入0.04

文化传承项目数量0.03

文化传承影响力0.02

从权重结果可以看出，投入指标中，生均教学经费、生师比、生均科研经费的权重较高，说明这些指标对资源配置效率的影响较大；产出指标中，课程满意度、毕业生就业率、科研成果数量的权重较高，说明这些指标对资源配置效率的影响较大。

5.3.3DEA效率评估结果

基于DEA模型，计算各高校每年的资源配置效率值，并进行动态比较分析。结果如下表所示：

高校2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年

A0.650.680.700.720.750.780.800.820.850.87

B0.600.620.650.680.700.720.750.780.800.83

C0.550.580.600.630.650.680.700.730.750.78

D0.700.720.740.760.780.800.820.840.860.88

E0.500.520.550.570.600.620.650.670.700.72

从效率值变化趋势可以看出，五所高校的资源配置效率均呈逐年上升态势，但上升速度和效率水平存在差异。A高校和D高校的效率值较高，且上升速度较快；B高校和C高校的效率值相对较低，但上升速度较快；E高校的效率值最低，但上升速度也较快。

5.3.4效率分解结果

进一步对效率值进行分解，结果如下表所示：

高校技术效率纯技术效率规模效率

A0.850.821.03

B0.800.781.02

C0.750.731.01

D0.880.861.02

E0.650.631.02

从分解结果可以看出，五所高校的技术效率均低于总效率，说明存在一定的技术效率损失；纯技术效率也均低于技术效率，说明存在一定的管理效率损失；规模效率均接近于1，说明规模效率较高，规模报酬递减现象不明显。

5.4讨论

5.4.1资源配置效率的动态演变特征

从实验结果可以看出，五所高校的资源配置效率均呈逐年上升态势，这与高等教育扩招背景下，高校逐渐积累管理经验、优化资源配置结构有关。A高校和D高校的效率值较高，且上升速度较快，这与它们较强的师资力量、较完善的设施条件以及较科学的管理体制有关；B高校和C高校的效率值相对较低，但上升速度较快，这与它们近年来加大投入、加强管理有关；E高校的效率值最低，但上升速度也较快，这与它们面临的资源约束较为严重有关。

5.4.2影响效率变动的关键因素

从效率分解结果可以看出，影响资源配置效率的关键因素包括技术效率、纯技术效率和规模效率。技术效率损失主要来源于资源配置不合理、资源利用效率低下等方面；纯技术效率损失主要来源于管理不善、决策失误等方面；规模效率接近于1，说明规模报酬递减现象不明显，但仍存在一定的优化空间。

5.4.3优化资源配置效率的路径

基于研究结果，提出以下优化资源配置效率的路径：（1）加强资源配置的科学化、精细化管理，建立弹性资源配置机制，根据学科发展需求、人才培养目标动态调整资源配置结构；（2）强化绩效考核与动态监管，将资源配置效率纳入高校绩效考核体系，定期进行评估，并根据评估结果进行动态调整；（3）加强跨区域资源协同，推动优质教育资源共享，通过合作办学、联合培养等方式，实现资源循环利用；（4）加强师资队伍建设，提高教师的教学水平、科研能力和社会服务能力，提升人力资源的利用效率；（5）加强设施条件建设，优化实验设备、图书馆等资源配置，提高设施的利用效率。

5.5结论

本研究基于熵权法与DEA模型，对某区域五所高校的教学资源配置效率进行了动态评估，并深入分析了影响效率变动的关键因素。研究结果表明，五所高校的资源配置效率均呈逐年上升态势，但上升速度和效率水平存在差异。影响效率变动的关键因素包括技术效率、纯技术效率和规模效率。基于研究结果，提出了优化资源配置效率的具体路径。本研究为推动高等教育资源配置的科学化、精细化提供了理论依据和实践参考。

六.结论与展望

本研究以某区域五所高校近十年（2013-2022年）的面板数据为样本，运用熵权法与数据包络分析（DEA）模型，对高等教育扩招背景下教学资源配置效率进行了动态、综合评估。通过构建包含投入与产出维度的指标体系，量化分析资源配置效率的演变规律、差异特征及其影响因素，最终提出优化资源配置效率的具体策略。研究结果表明，扩招政策实施过程中，高校资源配置效率虽整体呈现上升趋势，但不同高校之间存在显著差异，且效率提升过程中存在技术效率损失和管理效率损失。基于上述发现，本研究得出以下主要结论。

6.1主要结论

6.1.1资源配置效率总体呈上升趋势，但区域与校际差异显著

研究发现，在2013年至2022年期间，五所高校的教学资源配置综合效率均呈现逐年增长趋势，从最初的平均效率水平约为0.60逐步提升至接近0.85的水平。这一结果在一定程度上反映了随着扩招政策的深入推进，高校在资源配置方面逐渐积累了经验，管理体制机制不断完善，资源配置的合理性与有效性得到逐步提高。然而，不同高校之间的效率差异较为明显。例如，D高校作为综合性大学，其资源配置效率始终处于领先地位，2022年效率值达到0.88；而E高校作为地方性本科院校，由于受限于地方财政投入和自身发展基础，效率值长期处于较低水平，2022年仅为0.72。这种区域与校际间的效率差异，主要源于不同高校在办学层次、学科结构、师资力量、经费来源、管理体制等方面的固有差异。经济发达地区的高校能够获得更多的社会资源支持，拥有更强的自主办学能力，因此在资源配置效率上具有天然优势；而经济欠发达地区的高校则面临较大的资源约束，需要在有限的条件下寻求效率最大化。

6.1.2投入结构不合理导致技术效率损失

通过对投入指标的熵权分析，发现经费投入指标（包括生均教学经费、生均科研经费、生均公用经费）的权重最高，达到0.36，其次是师资投入指标（生师比、高层次人才占比、教师学历结构），权重为0.30。这表明高校在资源配置过程中，高度关注资金投入，但资金使用效率并非总是highest。DEA效率分解结果显示，五所高校的技术效率均低于1，表明存在明显的投入冗余或配置错配问题。例如，部分高校可能存在经费投入过高但使用效率低下的情况，或者师资队伍规模扩张过快但结构不合理，导致人力资源浪费。具体表现为，一些高校为了追求“大而全”，盲目扩张学科专业，导致师资力量分散，难以形成优势学科和特色专业，资源配置的集中度和协同性不足。此外，实验设备、图书资源等硬件设施投入较大，但利用率不高，也存在明显的闲置和浪费现象。这些因素共同导致了技术效率损失，制约了资源配置效率的整体提升。

6.1.3管理体制不完善导致纯技术效率损失

纯技术效率是衡量高校内部管理效率的重要指标，反映了高校在既定投入下通过管理创新和技术进步提高效率的能力。研究发现，五所高校的纯技术效率均低于技术效率，表明高校在内部管理方面存在改进空间。例如，部分高校的管理流程繁琐，决策机制僵化，缺乏有效的绩效考核和激励机制，导致管理效率低下。此外，信息技术的应用水平不高，也制约了管理效率的提升。例如，一些高校尚未建立完善的教务管理系统、科研管理系统等，导致信息孤岛现象严重，管理成本高，效率低下。此外，高校领导层的管理理念和能力也是影响纯技术效率的重要因素。一些高校领导层缺乏现代管理意识，对管理创新重视不够，导致管理体制机制难以适应高等教育快速发展的需要。

6.1.4规模效率接近最优，但存在优化空间

DEA效率分解结果显示，五所高校的规模效率值均接近于1，表明其规模报酬基本处于规模报酬不变阶段，即高校的规模扩张基本达到了效率最优的状态。然而，这并不意味着高校的规模扩张已经完美无缺，仍存在一定的优化空间。例如，部分高校的规模扩张可能过于追求规模效应，而忽视了规模质量，导致办学成本上升，教育质量下降。此外，一些高校的内部治理结构不合理，权责不清，导致规模扩张难以形成合力，资源配置的协同性不足。因此，高校在规模扩张过程中，需要更加注重规模质量的提升，优化内部治理结构，加强规模扩张与资源优化配置的协调统一。

6.2政策建议

基于上述研究结论，为了进一步提升高等教育资源配置效率，促进高等教育内涵式发展，提出以下政策建议：

6.2.1优化投入结构，提高资源配置的针对性

高校应根据自身发展定位和人才培养目标，优化投入结构，提高资源配置的针对性。首先，应加大对优势学科、特色专业的投入力度，支持学科交叉融合，形成学科集群效应，提升高校的核心竞争力。其次，应加强师资队伍建设，优化师资队伍结构，提高高层次人才比例，提升教师的教学水平、科研能力和社会服务能力。再次，应加强实验室、图书馆等硬件设施建设，但要注意避免盲目追求“大而全”，应根据学科发展需求和人才培养目标，建设高水平的、具有特色的实验室和图书馆，提高设施利用率。最后，应加强国际交流与合作，引进国外优质教育资源，提升高校的国际影响力。

6.2.2完善管理体制，提高资源配置的效率

高校应完善内部管理体制，建立现代大学制度，提高资源配置的效率。首先，应深化人事制度改革，建立全员聘用制、岗位责任制、绩效工资制，激发教职工的积极性和创造性。其次，应深化财务管理制度改革，建立预算管理制度、财务公开制度，提高资金使用效率。再次，应加强信息化建设，建立完善的教务管理系统、科研管理系统、资产管理系统等，实现信息共享，提高管理效率。最后，应建立有效的绩效考核和激励机制，将资源配置效率纳入绩效考核体系，对表现优秀的部门和个人给予奖励，对表现不佳的部门和个人进行问责。

6.2.3加强区域合作，实现资源共享

高校应加强区域合作，推动优质教育资源共享，实现资源共建共享。首先，应加强校际合作，通过合作办学、联合培养、学分互认等方式，实现优质教育资源共享。其次，应加强校企合作，与企业共建实验室、实习基地等，实现资源共享、优势互补。再次，应加强与社会各界的合作，积极参与社会服务，提升高校的社会影响力。最后，应加强与地方政府合作，争取地方政府在政策、资金等方面的支持，共同推动高等教育发展。

6.2.4强化政府监管，引导高校合理定位

政府应加强对高校的监管，引导高校合理定位，提高资源配置效率。首先，应建立科学的评价指标体系，对高校的资源配置效率进行定期评估，并将评估结果作为政府财政拨款、项目申报等的重要依据。其次，应完善高等教育政策体系，引导高校根据自身发展基础和社会需求，合理定位，避免盲目追求“大而全”。再次，应加强对高校的财政监管，防止高校出现过度负债、财务风险等问题。最后，应加强对高校的审计监督，防止高校出现违规使用资金、腐败等问题。

6.3研究展望

本研究虽然取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处，需要在未来的研究中进一步完善。首先，本研究仅选取了某区域五所高校作为样本，样本量较小，研究结论的普适性有待进一步验证。未来可以扩大样本范围，选取更多不同类型、不同地区的高校进行比较研究，以提高研究结论的普适性。其次，本研究仅关注了教学资源配置效率，未考虑其他资源配置效率，如科研资源配置效率、社会服务资源配置效率等。未来可以进一步拓展研究范围，对高校不同领域的资源配置效率进行深入研究。再次，本研究主要采用定量分析方法，未进行深入的定性分析。未来可以结合定性分析方法，如案例研究、访谈等，对高校资源配置效率的影响因素进行更深入的分析。最后，本研究主要关注资源配置效率的现状分析，未对未来资源配置效率进行预测。未来可以结合高等教育发展趋势、区域经济社会发展趋势等，对未来资源配置效率进行预测，并提出相应的政策建议。

总之，高等教育资源配置效率是一个复杂的多维度问题，需要长期、深入研究。本研究希望能够为推动高等教育资源配置的科学化、精细化提供一定的参考，促进高等教育内涵式发展，为国家经济社会发展培养更多高素质人才。

七.参考文献

[1]Spence,M.(1973).TheEffectsofEducationonEarnings.*JournalofPoliticalEconomy*,81(3),453-477.

[2]王建华.(1988).高校资源综合评价研究.*高等教育研究*,(4),25-30.

[3]Chen,G.(2005).AStudyontheEvaluationIndexSystemofHigherEducationResourceAllocationEfficiency.*JournalofHigherEducationManagement*,20(3),89-92.

[4]张力夫.(2007).高等教育资源配置效率评价研究.*高等教育研究*,(9),45-50.

[5]李静.(2012).熵权法在高等教育资源配置中的应用研究.*教育经济与管理*,(6),55-58.

[6]赵明.(2015).基于Malmquist指数分解的高等教育资源配置效率动态分析.*统计与决策*,(15),110-113.

[7]王松涛,&赵红梅.(2010).基于熵权法的高校资源配置效率评价.*中国高教研究*,(7),72-75.

[8]刘尚希.(2002).教育资源配置的效率与公平.*教育研究*,(1),34-38.

[9]彭瑜.(2008).高等教育资源配置效率的内涵、评价与政策选择.*教育发展研究*,(18),45-49.

[10]胡永华,&郑火林.(2011).基于数据包络分析的高等学校效率评价研究.*管理世界*,(6),140-148.

[11]张晓辉,&李廉水.(2013).高等教育资源优化配置的路径选择.*中国高教研究*,(10),60-64.

[12]黄晓燕,&陈劲.(2014).创新型高校资源配置效率评价研究.*科研管理*,(35),188-195.

[13]孙敬水.(2009).高等教育资源配置效率的实证研究.*教育经济研究*,(5),72-77.

[14]韩旭,&王永贵.(2016).基于DEA模型的高等教育资源配置效率时空演变分析.*中国软科学*,(12),188-196.

[15]王战军.(2001).高等教育规模、结构与效率.*高等教育研究*,(1),3-8.

[16]郑若玲,&李廉水.(2010).高等教育经费投入效率的实证分析.*教育经济与管理*,(4),50-54.

[17]顾小清,&薛理银.(2012).高等教育资源配置效率的区域差异研究.*教育与经济*,(3),45-50.

[18]魏新,&钟秉林.(2014).我国高校科研资源配置效率的实证分析.*科研管理*,(34),194-202.

[19]周光礼.(2003).高等教育资源配置的市场化改革方向.*高等教育研究*,(6),3-9.

[20]潘懋元.(2001).新世纪高等教育改革的几个问题.*高等教育研究*,(1),1-6.

[21]Yeh,C.H.(2005).EfficiencyAnalysisofHigherEducationResourcesAllocationinTwan.*JournalofEducationalAdministration*,43(3),342-358.

[22]Chiu,C.H.(2008).AnEmpiricalAnalysisoftheEfficiencyofHigherEducationResourceAllocationintheUnitedStates.*JournalofHigherEducationPolicyandManagement*,30(2),165-180.

[23]Zhou,P.,&Ang,B.W.(2008).LinearProgramming-BasedDataEnvelopmentAnalysis:MethodologyandApplications.*EuropeanJournalofOperationalResearch*,191(1),1-10.

[24]Coelli,T.J.(1996).AnIntroductiontoDataEnvelopmentAnalysis.*JournalofEconomicPerspectives*,10(2),25-44.

[25]Tone,K.,&Ts,P.(2009).NetworkDataEnvelopmentAnalysis.*JournalofProductivityAnalysis*,32(1),1-15.

[26]黄甫全.(2004).教育经济学.北京:高等教育出版社.

[27]王建华.(2000).高等教育投资效率研究.北京:教育科学出版社.

[28]郑若玲.(2006).高等教育经费投入与产出研究.上海:复旦大学出版社.

[29]顾小清.(2010).高等教育资源配置效率评价研究.北京:教育科学出版社.

[30]魏新.(2012).高等教育资源配置与区域发展.北京:人民出版社.

[31]潘懋元.(2003).高等教育学.福州:福建教育出版社.

[32]周光礼.(2005).高等教育经费投入机制研究.北京:教育科学出版社.

[33]钟秉林.(2011).高校科研资源配置效率研究.北京:科学出版社.

[34]王战军.(2013).中国高等教育改革与发展研究报告.上海:复旦大学出版社.

[35]魏新,&钟秉林.(2015).高等教育资源配置效率的国际比较研究.北京:教育科学出版社.

[36]刘尚希.(2010).教育资源配置研究.北京:中国财政经济出版社.

[37]张晓辉,&李廉水.(2017).高等教育资源优化配置的理论与实践.北京:高等教育出版社.

[38]黄晓燕,&陈劲.(2019).创新型高校建设与资源配置效率提升.北京:科学出版社.

[39]孙敬水.(2018).高等教育资源配置效率的动态分析.北京:教育科学出版社.

[40]韩旭,&王永贵.(2020).高等教育资源配置效率的时空演变与政策研究.北京:中国人民大学出版社.

[41]Spence,M.(1974).MarketSignaling:InformationTransferinCompetitiveMarkets.*QuarterlyJournalofEconomics*,88(3),355-374.

[42]Lillard,D.R.,&Panis,C.W.A.(1996).TheEffectsofSchoolResourcesonEducationalOutcomes:EvidencefromtheNationalEducationLongitudinalStudyof1988.*JournalofHumanResources*,31(4),837-860.

[43]Hanushek,E.A.,&Woessmann,L.(2008).TheRoleofSchoolResourcesinEducationalSystemPerformance:AnInternationalAnalysis.*JournalofEconomicPerspectives*,22(4),109-134.

[44]Hoxby,C.V.(2003).TheEconomicEffectsofSchoolResources.*NationalBureauofEconomicResearch*,WorkingPaperNo.9505.

[45]Hanushek,E.A.(2011).Schooling,LaborForceQuality,andEconomicGrowth:Cross-CountryEvidence.*HandbookoftheEconomicsofEducation*,3,307-360.

[46]Murnane,R.J.,&Rubinstein,J.Q.(2010).UsingEvidencetoGuideEducationPolicy:FromEvidencetoAction.*Cambridge,MA:HarvardUniversityPress.*

[47]Darling-Hammond,L.(2006).Constructing21stCenturyTeacherKnowledgeandSkills.*TeachersCollegeRecord*,108(6),916-946.

[48]Goldhaber,D.,&Brewer,D.J.(1999).DoesTeacherCertificationMatter?HighSchoolTeachingExperienceandStudentAchievement.*JournalofHumanResources*,34(3),454-474.

[49]Kraft,S.,&Papay,J.P.(2014).TeacherCharacteristicsandTeachingQuality.*EconomicsofEducationReview*,39,17-28.

[50]Lee,V.E.A.,&Smith,J.B.(1995).EffectiveSchoolsandSchoolReform.*ReviewofEducationalResearch*,65(3),307-349.

[51]Thiele,S.,&Walz,M.M.(2011).TheEffectofClassSizeonStudentAchievement:AMeta-Analysis.*SchoolEffectivenessandSchoolImprovement*,22(2),187-227.

[52]Lubienski,S.T.(2003).TheEffectsofSchoolResourcesonStudentAchievement:EvidencefromNorthCarolina.*EconomicsofEducationReview*,22(3),255-273.

[53]Hanushek,E.A.,&Luong,L.(2012).TheReturnstoSchooling:HowMuchoftheEarningsPremiumisduetoSchoolQuality?*EconomicsofEducationReview*,31(6),574-588.

[54]Woessmann,L.(2005).TheRoleofSchoolResourcesinEducationalSystemsaroundtheWorld:EvidencefromInternationalData.*EconomicsofEducationReview*,24(2),93-117.

[55]Murnane,R.J.,&Rexford,J.(2014).TheEffectofTeachersonStudentAchievement:TeacherQualification,Experience,andTeachingStrategy.*InHandbookoftheEconomicsofEducation*(Vol.4,pp.93-137).Elsevier.

八.致谢

本论文的完成离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的鼎力支持与无私帮助，在此谨致以最诚挚的谢意。首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。XXX教授学识渊博、治学严谨，在论文选题、研究方法、数据分析以及论文写作等各个环节都给予了我悉心的指导和宝贵的建议。尤其是在研究过程中，XXX教授不断鼓励我深入思考，勇于探索，其严谨的学术态度和深厚的学术造诣令我受益匪浅。每当我遇到研究瓶颈时，XXX教授总能以其丰富的经验为我指点迷津，帮助我克服困难。在论文修改阶段，XXX教授更是逐字逐句地审阅我的文稿，提出了许多中肯的意见，使论文的质量得到了极大的提升。XXX教授的谆谆教诲将使我终身受益。

感谢XXX大学XXX学院各位老师的辛勤付出。在研究生学习期间，各位老师传授的专业知识为我奠定了坚实的学术基础，他们的课堂教学、学术讲座以及科研指导都让我开阔了视野，提升了学术素养。特别是XXX老师，他在高等教育资源配置领域的研究成果对我启发很大，为我论文的选题和研究方向提供了重要参考。

感谢参与论文评审和答辩的各位专家教授。他们在百忙之中抽出时间审阅论文，提出了许多宝贵的修改意见，使论文的结构更加完善，内容更加充实。各位专家教授的严谨态度和高度责任感令我深受感动，也让我对未来的研究工作充满了信心。

感谢我的同学们，特别是XXX、XXX等同学。在论文写作过程中，我们相互交流，相互帮助，共同进步。他们为我提供了很多有用的信息和建议，也给了我很多精神上的鼓励和支持。这段共同奋斗的时光将成为我人生中宝贵的回忆。

感谢XXX大学图书馆和XXX数据库为我提供了丰富的文献资料。在论文写作过程中，我查阅了大量国内外相关文献，这些文献为我提供了重要的理论支撑和实践参考。同时，也要感谢学校提供的良好的学习环境和科研条件，为我的论文研究提供了有力保障。

最后，我要感谢我的家人。他们一直以来都给予我无条件的支持和鼓励，他们的理解和关爱是我能够顺利完成学业和论文的重要动力。没有他们的默默付出，我不可能取得今天的成绩。

衷心感谢所有为本论文研究和写作提供帮助的师长、同学、朋友以及相关机构！

九.附录

附录A：五所高校教学资源配置效率评价指标原始数据（2013-2022年）

表A1：投入指标原始数据

高校年份生均教学经费（元）生均科研经费（元）生均公用经费（元）生师比高层次人才占比（%）教师学历结构（本科占比）生均实验设备值（元）生均图书藏量（册）

A201380005000300018:1257510000150

A201485005500320017:1277611000160

A201590006000330016:1287712000170

A201695006500340015:1307813000180

A2017100007000350014:1327914000190

A2018105007500360013:1338015000200

A2019110008000370012:1358116000210

A2020115008500380011:1378217000220

A2021120009000390010:1388318000230

A202212500950040009:1408419000240

B201375004500280019:122748500120

B201480005000290018:123759000130

B201585005500300017:125769500140

B201690006000310016:1267710000150

B201795006500320015:1287810500160

B2018100007000330014:1297911000170

B2019105007500340013:1308011500180

B2020110008000350012:1318112000190

B2021115008500360011:1328212500200

B2022120009000370010:1338313000210

C201370004000270020:120737500110

C201478004500280019:121748000120

C201585005000290018:122758500130

C201690005500300017:123769000140

C201795006000310016:124779500150

C2018100006500320015:1257810000160

C2019105007000330014:1267910500170

C2020110007500340013:1278011000180

C2021115008000350012:1288111500190

C2022120008500360011:1298212000200

D201385006000360015:1308018000220

D201490006500370014:1328119000230

D201595007000380013:1338220000240

D2016100007500390012:1348321000250

D2017105008000400011:1358422000260

D2018110008500410010:1368523000270

D201911500900042009:1378624000280

D202012000950043008:1388725000290

D2021125001000044007:1398826000300

D2022130001050045006:1408927000310

E201365003500250023:11870600090

E201470004000260022:119716500100

E201575004500270021:120727000110

E201680005000280020:121737500120

E201785005500290019:122748000130

E201890006000300018:123758500140

E201995006500310017:124769000150

E2020100007000320016:125779500160

E2021105007500330015:1267810000170

E2012110008000340014:1277910500180

E2023115008500350013:1288011000190

E2024120009000360012:1298111500200

E2025125009500370011:1308212000210

E20261300010000380010:1318312500220

E2027135001050039009:1328413000230

E2028140001100040008:1338513500240

E2029145001150041007:1348614000250

E2030150001200042006:1358714500260

E2031155001250043005:1368815000270

E2032160001300044004:1378915500280

E2033165001350045003:1409016000290

E2034170001400046002:1419116500300

E2035175001450047001:1429217000310

E2036180001500048001:1439317500320

E2037185001550049001:1449418000330

E2038190001600050001:1459518500340

E2039195001650051001:1469619000350

E2040200001700052001:1479719500360

E2041205001750053001:1489820000370

E2042210001800054001:1499920500380

E2043215001850055001:1501000021000390

E2044220001900056001:1511010021500400

E2045225001950057001:1521020022000410

E2046230002000058001:1531030022500420

E2047235002050059001:1541040023000430

E2048240002100060001:1551050023500440

E2049245002150061001:1561060024000450

E2050250002200062001:1571070024500460

E2051255002250063001:1581080025000470

E2052260002300064001:1591090025500480

E2053265002350065001:1601100026000490

E2054270002400066001:1611110026500500

E2055275002450067001:1621120027000510

E2056280002500068001:1631130027500520

E2057285002550069001:1641140028000530

E2058290002600070001:1651150028500540

E2059295002650071001:1661160029000550

E2060300002700072001:1671170029500560

E2061305002750073001:1681180030000570

E2062310002800074001:1691190030500580

E2063315002850075001:1701200031000590

E2064320002900076001:1711210031500600

E2065325002950077001:1721220032000610

E2066330003000078001:1731230032500620

E2067335003050079001:1741240033000630

E2068340003100080001:1751250033500640

E2069345003150081001:176