随着我国高校各类科研经费、人力资本投入的加大，成果性产出逐年提升。但根据高等院校资料汇编数据显示，至2017年为止，我国高校收益性产出仅达30余亿元，各类高校产出的提高低于预期水平，远跟不上其投入的增加。对于高校目前的发展，资源投入与供给仍然在一定程度上存在不足，这影响了高校科研活动发展的速度。如何通过一定方法对资源配置进行改进优化，提高效率进而促进科研发展，是当前背景下亟待解决的问题。因此，对高等院校的科研效率进行测度，并进一步探索影响效率高低的主要因素，有着重要的现实意义。
　　本文以41所双一流高校为研究对象。首先，基于国内外高校科研效率有关文献对相关理论、高校科研模式进行分析，根据高校科研模式，不再将高校科研活动看作简单的多指标投入、多指标产出的“黑箱”。分离高校科研系统中的各个子过程，将高校科研活动分解为知识产出、成果转化两个阶段，进一步探析高校在两个子过程的科研效率表现。
　　其次，选择合适的模型对高校科研效率进行测度。运用Bootstrap-DEA模型对我国41所双一流高校2009-2017年间的科研知识产出、成果转化两个阶段效率进行测度，并根据测度结果生成“知识产出-成果转化”效率矩阵分布图。结果表明，近10年来，成果转化阶段的效率整体小于知识产出阶段效率，但二者之间的差距在不断减小，高校逐渐的将技术成果转化放在一个重要的位置；同时，两个阶段在各年份均存在较大的个体差异，其中成果转化更甚；并且根据效率矩阵分布得到长期处于高产出、高转化的高校及长期处于低产出、低转化高校。
　　再次，对高校科研效率影响因素进行梳理，针对高校知识产出、成果转化两个阶段通过逐步回归分别筛选影响变量，构建面板随机趋势模型进行分析。
　　最后，基于通过Bootstrap-DEA模型的高校科研效率测度及面板数据的因素影响分析。针对存在的问题，从高校自身、外部环境两个角度分别提出相对应的政策建议。