基于產出的高校績效評價分析

■張友棠 胡 帆 李思呈

一、前言

伴隨著我國高等教育改革的深入，高校投入也在不斷增長，規模迅速擴大。為了提高辦學效益、提升整體管理水平，許多高校開始引入績效管理。但目前高校績效管理缺乏一套完整、公認的理論方法支持，很多高校對績效管理了解不夠，實踐經驗不足，有些直接套用企業的績效管理模式，有些根據經驗或評價目的選取考核指標，更多的是績效管理過程難以實施或流于形式。

二、傳統高校績效評價的弊端

（一）評價對象不清晰

傳統方法評價高校績效時，往往在評價的對象上表現得模棱兩可。不合理的評價體系往往導致績效評價的導向出現偏差，如出現了“重科研，輕教學”、“重老師，輕學生”、“重數量，輕質量”等一系列問題。根本原因是在于制定高校考核標準時隨意性強，為了便于操作，在很多評價對象中，往往選擇指標中易于量化的部分錄入到考核系統中，缺乏全面性。

本文在選擇高校績效評價對象時，在高校產出績效的范圍內，針對高校老師、學生設立指標體系，力圖將影響高校績效的主要對象考慮進來。

（二）評價指標不完整

建立基于產出的高校績效評價指標體系應能與所有高校指標進行橫向比較，且能與本校各歷史時期指標進行縱向比較，這就要求指標具有相對穩定性，完整性以及能通過換算進行對比。目前國內眾多高校無論是研究型、教學型還是研究教學并重型，都存在較嚴重的“重科研、輕教學”考核取向。在產出類高校績效評價指標選擇上，往往以科研類指標為主進行高校間對比及本校各時期對比，卻忽視了教學產出績效的評價，例如 “特色專業數”、“規劃教材數”、“優勢學科數”等指標。這就導致許多高校教師在教學與科研的雙重壓力下，只能在保證科研成績之后，再去花一定精力在教學上，教學質量則很難得到保證。

（三）評價方法不統一

目前有關高校績效管理的研究眾說紛紜，缺乏一套完整的公認的理論框架支持。有些高校甚至直接套用企業的績效管理模式，在選擇評價指標時也帶有一定的隨意性。目前高校績效管理的方法主要有三類：一類是基于實際工作經驗，總結和提煉績效評價指標體系；一類是運用標準化管理模型；一類是平衡記分卡法，也是目前較為普遍的一種方法。但是標準平衡記分卡在高校中的應用是否同在企業中的應用一樣有效，尚無足夠證據佐證。

評價方法的不同直接導致了評價結論的不同，在評價高校績效時，應當選取統一的評價方法對我國高校的績效進行科學評價。本文將基于高校的產出績效，運用主成分分析法評價高校產出績效。

三、基于產出的高校績效評價指標設計

（一）高校績效評價指標設計原則

1、科學性原則。指標體系的設置是否科學合理直接關系到評價的質量。所謂科學性，是指指標的代表性及其體系的完整性，這要求指標不重復、不遺漏，指標之間具有相互獨立性，能基本反映績效評價的主要特點，并具有可比性，要從政策導向的意義上抓住評價的中心。

2、可比性原則。必須考慮指標之間的可比性和通用性，即要求指標建立在同一的核算范圍之內和相同的可比基準上，以便于進行量化和比較。

3、可操作性原則。在現階段條件下，所設計的指標應考慮所需數據資料的可獲得性，以確保評估具有可操作性和實用性。

（二）基于產出的高校績效評價指標

在建立指標體系時，應力圖將教師與學生都納入評估對象中，全面考慮教學與科研，并同時注重高校國際交流。根據上述原則及評估重點設立的高校產出績效評價指標見表1，該指標體系由3個一級指標和18個二級指標構成。

表1 高校產出績效綜合指標

四、基于產出的高校績效評價

（一）高校績效評價方法解析

科學的評價方法是評價結論準確性的必要保證，根據高校產出績效評價的特點，主要有以下評價方法：

1、層次分析法。層次分析法本質上是一種決策思維方式，它把復雜的問題分解為多種組成因素，并將這些因素按支配關系分組，以形成有序的遞階層次結構。通過對客觀現實的主觀判斷，就每一層次的相對重要性給予定量表示，最后用數學方法確定每一層次中全部因素的相對重要性次序。在高校績效評價中，采用這種方法可以把各具體的指標輕重次序排出來，從而為綜合評價提供依據。在各層次的排序計算中，每一層次的因素相對于上一層次某因素的單排序，又可簡化為一系列成堆因素的主觀判斷比較。為將這種比較定量化，可以引入“1～9比率標度”的方法，并以矩陣形式比較。對于大學辦學中一些無法用統一的尺度定量化的因素，采用這種兩兩比較的方法，可以把很難分析的問題簡化為排序問題，從而使層次分析成為可能。但是，層次分析法只是適用于指標數較少的情況，在指標較多時，運用層次分析法計算較為繁瑣。

2.集中式飲用水水源保護區。集中式飲用水水源保護區19個，面積14.51平方公里（不包括漳河水源地面積），約占全市國土面積的0.67%。分布在當陽市境內。

2、模糊綜合評價法。模糊綜合評價法是在模糊環境下，考慮多種因素的影響，為某種目的而對一事物做出綜合決策的方法。首先要對事物、現象進行了解、分析，然后建立適用于分析評價這一現象的科學合理的指標體系，并確定相應的評價集，對因素進行一級綜合評判，同時利用各因素的權向量，采用適當的算子求出模糊變換，并在此基礎上進行二級乃至多級綜合評判，在將最后一級的評判結果進行歸一化處理后，根據最大隸屬原則，得出最后的結果。

3、主成分分析法。主成分分析法在數據統計中有著廣泛的應用，它依靠相關的數學公式和推理過程，對統計數據進行有效分析，其分析結果體現了統計數據間的內在必然聯系及其相互關系，因此具有客觀性，其特點是從眾多相關因素中搜尋主要指標的功能。用主成分分析法確定權數有以下優點：第一，可消除評價指標之間的相互影響。因為，主成分分析在對原指標變量進行變換之后，形成了彼此相互獨立的主成分，而且實踐證明，指標間相關程度越高，主成分分析效果越好。第二，可減少指標選擇的工作量。由于其他評價方法難以消除評價指標間的相互影響，所以選擇指標時要花費不少精力，而主成分分析可以消除這種相關影響，使得指標選擇相對容易一些。第三，主成分分析中各主成分是按方差大小依次排序的，在分析問題時，可以舍棄一部分主成分，只取前后方差較大的幾個主成分來代替原變量，從而減少計算工作量。

基于主成分分析法的優點，本文將采用主成分分析法對高校產出績效指標進行評價。

（二）基于產出的高校績效評價

主成分分析法是通過一定的數學變換，將新變量—主成分表示為原變量的線性組合，并選取少數幾個在變差總信息量中比例較大的主成分來分析事物的一種方法。主成分在變差信息量中的比例最大，它在綜合評價中的作用就越大。以兩個指標來衡量n個樣本的簡單情況為例。n個樣本之間的變量信息可用指標的離差平方和表示，則綜合評價時變量總信息量可由總變差表示：

（公式 1）

如果（公式1）中兩個數值差不多，說明兩個指標在變差總信息量中比重相當，綜合評價時兩個指標都應保留；如果二者比例為8:1的關系，則說明第一個指標反映的信息量很大，占到80%，綜合評價時僅用第一個就可以了，第二個可以舍棄。數學上已經證明，實施原指標到主成分的變換前后的總方差（與離差平方和一樣說明變差信息量）是相等的，這說明原指標代表的變差信息已由主成分表示。數學上還證明，相關矩陣R的特征根λi即為主成分分析中第i個主成分的方差，λi對應的特征向量Li即為第i個主成分Fi中各指標向量的系數。在主成分分析中，各主成分是按方差（λi）的大小依次排序的，這說明第一主成分代表的變差信息量最多，其余依次次之。因此，在分析實際問題中時，可只取前k個主成分來代表原變量的變差信息，以減少工作量。

對于主成分分析法的具體步驟在這里不予贅述，本文將以一案例具體闡述主成分分析法在高校產出績效評價上的應用。

（三）基于產出的高校績效評價案例

在對大學績效進行綜合評價時，需要考慮許多對這一問題有影響的因素，即指標。但在研究這些因素對大學績效的影響時，如果這些因素太多，則會增加計算量和增加分析問題的復雜性，難以客觀地反映被評價對象相應的地位。因此，人們自然希望在進行定量分析的過程中設計指標較少，而得到的信息量又較多。此外，這些指標都在不同程度上描述和反映了大學績效的某方面信息，但指標之間又往往存在著一定的相關性，所得統計數據所反映的信息在一定程度上有重疊。主成分分析法恰恰是解決這一問題的理想工具。基于上文建立的高校產出績效綜合評價指標，本文選取其中6個指標，對A～F等6所大學2011年績效狀況進行評價。

表2 各校績效指標與數據

然后，利用SPSS統計分析軟件進行上機計算。

（1）將表 2 中的原始數據 X=（xij）n×p按公式進行標準化處理后，以消除量綱的影響。標準化矩陣記為（Zij）。

（2）計算出6個指標的相關系數矩陣 R=（rjk）p×p，如表 3 所示。

表3 相關系數矩陣

（3）求相關系數矩陣R的特征值、特征向量、貢獻率和累計貢獻率。

令R的6個非負特征值為λ1≧λ2≧…≧λ6，則 λi的貢獻率為,前k個特征值的累計貢獻率為λg。按累計貢獻率大于80%的原則取前兩個主成分。計算結果如表4所示。

表4 特征值、特征向量及貢獻率

從表4可知，第一主成分的信息貢獻率為46.78%，第二主成分的貢獻率為33.29%，前兩個主成分的累計貢獻率已達80.07%。這說明，用兩個主成分作為綜合評價指標來反映的評價大學績效狀況的信息可靠性在80%以上。這兩個主成分與6個指標的線性關系為：

于是，根據相關系數矩陣R與主成分F1、F2，就可以對6所大學的績效狀況進行綜合分析與評價，以每個主成分的方差貢獻率作為權數，構造綜合評價函數模型：

將6所大學標準化后的6個指標數據代入上式，就可以計算出每個大學的績效狀況綜合得分，如表5所示。

需要說明的是，表5中，有些大學的績效狀況得分為負數，這是在進行主成分分析時，對數據做了標準化處理，把各個績效指標的平均水平當做零來處理的緣故。因此，某大學的績效狀況主成分為負數，只表示該高效的績效狀況在全體被考察高效的平均水平之下。從計算結果可以看出，績效狀況好于平均水平的大學有2所，即D大學和F大學，其余4所大學的績效狀況均差于平均水平。

五、結語

大學的主要職責是培育人才，在培育人才的同時，加強科學研究和技術開發。為了解高校教育質量和辦學質量，需要引入競爭機制，實行高校績效評估。通過評估，高校不僅可以進行橫向比較，也可以針對本校歷年情況進行縱向對比，找出自身不足，發揚自身優勢。但是，大學的情況是復雜的，各大學之間的差異和個性特征，使得評價指標的選擇往往是困難的。但是最基本的指導思想是盡量將影響高校產出績效的對象考慮進來，對高校各項日常活動—教學、科研、國際交流等進行綜合評價。在評價方法上，主成分分析法能夠很好地適應高校這一特殊公共組織的特點，從總體上把握大學績效狀況的好壞。它通過分析事物的內在關系，抓住主要矛盾，找出主要因素，使錯綜復雜的問題變得易于研究和分析。主成分值是從各指標的差異程度和相互關系出發得到的，其結果不僅考慮了各指標的變異程度，同時也考慮了各指標業績之間的關系，所以它綜合原始指標值的信息能力最強，也在最大程度上反映了客觀實際，也是最適用于高校產出績效評價的一種方法。★