基于產(chǎn)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(guī)模迅速擴大。為了提高辦學(xué)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(rèn)的理論方法支持，很多高校對績效管理了解不夠，實踐經(jīng)驗不足，有些直接套用企業(yè)的績效管理模式，有些根據(jù)經(jīng)驗或評價目的選取考核指標(biāo)，更多的是績效管理過程難以實施或流于形式。

二、傳統(tǒng)高校績效評價的弊端

（一）評價對象不清晰

傳統(tǒng)方法評價高校績效時，往往在評價的對象上表現(xiàn)得模棱兩可。不合理的評價體系往往導(dǎo)致績效評價的導(dǎo)向出現(xiàn)偏差，如出現(xiàn)了“重科研，輕教學(xué)”、“重老師，輕學(xué)生”、“重數(shù)量，輕質(zhì)量”等一系列問題。根本原因是在于制定高校考核標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)中易于量化的部分錄入到考核系統(tǒng)中，缺乏全面性。

本文在選擇高校績效評價對象時，在高校產(chǎn)出績效的范圍內(nèi)，針對高校老師、學(xué)生設(shè)立指標(biāo)體系，力圖將影響高校績效的主要對象考慮進(jìn)來。

（二）評價指標(biāo)不完整

建立基于產(chǎn)出的高校績效評價指標(biāo)體系應(yīng)能與所有高校指標(biāo)進(jìn)行橫向比較，且能與本校各歷史時期指標(biāo)進(jìn)行縱向比較，這就要求指標(biāo)具有相對穩(wěn)定性，完整性以及能通過換算進(jìn)行對比。目前國內(nèi)眾多高校無論是研究型、教學(xué)型還是研究教學(xué)并重型，都存在較嚴(yán)重的“重科研、輕教學(xué)”考核取向。在產(chǎn)出類高校績效評價指標(biāo)選擇上，往往以科研類指標(biāo)為主進(jìn)行高校間對比及本校各時期對比，卻忽視了教學(xué)產(chǎn)出績效的評價，例如 “特色專業(yè)數(shù)”、“規(guī)劃教材數(shù)”、“優(yōu)勢學(xué)科數(shù)”等指標(biāo)。這就導(dǎo)致許多高校教師在教學(xué)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(xué)上，教學(xué)質(zhì)量則很難得到保證。

（三）評價方法不統(tǒng)一

目前有關(guān)高校績效管理的研究眾說紛紜，缺乏一套完整的公認(rèn)的理論框架支持。有些高校甚至直接套用企業(yè)的績效管理模式，在選擇評價指標(biāo)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(jīng)驗，總結(jié)和提煉績效評價指標(biāo)體系；一類是運用標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)平衡記分卡在高校中的應(yīng)用是否同在企業(yè)中的應(yīng)用一樣有效，尚無足夠證據(jù)佐證。

評價方法的不同直接導(dǎo)致了評價結(jié)論的不同，在評價高校績效時，應(yīng)當(dāng)選取統(tǒng)一的評價方法對我國高校的績效進(jìn)行科學(xué)評價。本文將基于高校的產(chǎn)出績效，運用主成分分析法評價高校產(chǎn)出績效。

三、基于產(chǎn)出的高校績效評價指標(biāo)設(shè)計

（一）高校績效評價指標(biāo)設(shè)計原則

1、科學(xué)性原則。指標(biāo)體系的設(shè)置是否科學(xué)合理直接關(guān)系到評價的質(zhì)量。所謂科學(xué)性，是指指標(biāo)的代表性及其體系的完整性，這要求指標(biāo)不重復(fù)、不遺漏，指標(biāo)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(dǎo)向的意義上抓住評價的中心。

2、可比性原則。必須考慮指標(biāo)之間的可比性和通用性，即要求指標(biāo)建立在同一的核算范圍之內(nèi)和相同的可比基準(zhǔn)上，以便于進(jìn)行量化和比較。

3、可操作性原則。在現(xiàn)階段條件下，所設(shè)計的指標(biāo)應(yīng)考慮所需數(shù)據(jù)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(chǎn)出的高校績效評價指標(biāo)

在建立指標(biāo)體系時，應(yīng)力圖將教師與學(xué)生都納入評估對象中，全面考慮教學(xué)與科研，并同時注重高校國際交流。根據(jù)上述原則及評估重點設(shè)立的高校產(chǎn)出績效評價指標(biāo)見表1，該指標(biāo)體系由3個一級指標(biāo)和18個二級指標(biāo)構(gòu)成。

表1 高校產(chǎn)出績效綜合指標(biāo)

四、基于產(chǎn)出的高校績效評價

（一）高校績效評價方法解析

科學(xué)的評價方法是評價結(jié)論準(zhǔn)確性的必要保證，根據(jù)高校產(chǎn)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(zhì)上是一種決策思維方式，它把復(fù)雜的問題分解為多種組成因素，并將這些因素按支配關(guān)系分組，以形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)。通過對客觀現(xiàn)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(shù)學(xué)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(biāo)輕重次序排出來，從而為綜合評價提供依據(jù)。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(biāo)度”的方法，并以矩陣形式比較。對于大學(xué)辦學(xué)中一些無法用統(tǒng)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(biāo)數(shù)較少的情況，在指標(biāo)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(qū)。集中式飲用水水源保護區(qū)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(dāng)陽市境內(nèi)。

2、模糊綜合評價法。模糊綜合評價法是在模糊環(huán)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(xiàn)象進(jìn)行了解、分析，然后建立適用于分析評價這一現(xiàn)象的科學(xué)合理的指標(biāo)體系，并確定相應(yīng)的評價集，對因素進(jìn)行一級綜合評判，同時利用各因素的權(quán)向量，采用適當(dāng)?shù)乃阕忧蟪瞿：儞Q，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行二級乃至多級綜合評判，在將最后一級的評判結(jié)果進(jìn)行歸一化處理后，根據(jù)最大隸屬原則，得出最后的結(jié)果。

3、主成分分析法。主成分分析法在數(shù)據(jù)統(tǒng)計中有著廣泛的應(yīng)用，它依靠相關(guān)的數(shù)學(xué)公式和推理過程，對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，其分析結(jié)果體現(xiàn)了統(tǒng)計數(shù)據(jù)間的內(nèi)在必然聯(lián)系及其相互關(guān)系，因此具有客觀性，其特點是從眾多相關(guān)因素中搜尋主要指標(biāo)的功能。用主成分分析法確定權(quán)數(shù)有以下優(yōu)點：第一，可消除評價指標(biāo)之間的相互影響。因為，主成分分析在對原指標(biāo)變量進(jìn)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(biāo)間相關(guān)程度越高，主成分分析效果越好。第二，可減少指標(biāo)選擇的工作量。由于其他評價方法難以消除評價指標(biāo)間的相互影響，所以選擇指標(biāo)時要花費不少精力，而主成分分析可以消除這種相關(guān)影響，使得指標(biāo)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(yōu)點，本文將采用主成分分析法對高校產(chǎn)出績效指標(biāo)進(jìn)行評價。

（二）基于產(chǎn)出的高校績效評價

主成分分析法是通過一定的數(shù)學(xué)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(shù)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(biāo)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(biāo)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(shù)值差不多，說明兩個指標(biāo)在變差總信息量中比重相當(dāng)，綜合評價時兩個指標(biāo)都應(yīng)保留；如果二者比例為8:1的關(guān)系，則說明第一個指標(biāo)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(shù)學(xué)上已經(jīng)證明，實施原指標(biāo)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(biāo)代表的變差信息已由主成分表示。數(shù)學(xué)上還證明，相關(guān)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(yīng)的特征向量Li即為第i個主成分Fi中各指標(biāo)向量的系數(shù)。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(chǎn)出績效評價上的應(yīng)用。

（三）基于產(chǎn)出的高校績效評價案例

在對大學(xué)績效進(jìn)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(biāo)。但在研究這些因素對大學(xué)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(fù)雜性，難以客觀地反映被評價對象相應(yīng)的地位。因此，人們自然希望在進(jìn)行定量分析的過程中設(shè)計指標(biāo)較少，而得到的信息量又較多。此外，這些指標(biāo)都在不同程度上描述和反映了大學(xué)績效的某方面信息，但指標(biāo)之間又往往存在著一定的相關(guān)性，所得統(tǒng)計數(shù)據(jù)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(chǎn)出績效綜合評價指標(biāo)，本文選取其中6個指標(biāo)，對A～F等6所大學(xué)2011年績效狀況進(jìn)行評價。

表2 各校績效指標(biāo)與數(shù)據(jù)

然后，利用SPSS統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行上機計算。

（1）將表 2 中的原始數(shù)據(jù) X=（xij）n×p按公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，以消除量綱的影響。標(biāo)準(zhǔn)化矩陣記為（Zij）。

（2）計算出6個指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣 R=（rjk）p×p，如表 3 所示。

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣

（3）求相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值、特征向量、貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率。

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

表4 特征值、特征向量及貢獻(xiàn)率

從表4可知，第一主成分的信息貢獻(xiàn)率為46.78%，第二主成分的貢獻(xiàn)率為33.29%，前兩個主成分的累計貢獻(xiàn)率已達(dá)80.07%。這說明，用兩個主成分作為綜合評價指標(biāo)來反映的評價大學(xué)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(biāo)的線性關(guān)系為：

于是，根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣R與主成分F1、F2，就可以對6所大學(xué)的績效狀況進(jìn)行綜合分析與評價，以每個主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)，構(gòu)造綜合評價函數(shù)模型：

將6所大學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化后的6個指標(biāo)數(shù)據(jù)代入上式，就可以計算出每個大學(xué)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(xué)的績效狀況得分為負(fù)數(shù)，這是在進(jìn)行主成分分析時，對數(shù)據(jù)做了標(biāo)準(zhǔn)化處理，把各個績效指標(biāo)的平均水平當(dāng)做零來處理的緣故。因此，某大學(xué)的績效狀況主成分為負(fù)數(shù)，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(jié)果可以看出，績效狀況好于平均水平的大學(xué)有2所，即D大學(xué)和F大學(xué)，其余4所大學(xué)的績效狀況均差于平均水平。

五、結(jié)語

大學(xué)的主要職責(zé)是培育人才，在培育人才的同時，加強科學(xué)研究和技術(shù)開發(fā)。為了解高校教育質(zhì)量和辦學(xué)質(zhì)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(jìn)行橫向比較，也可以針對本校歷年情況進(jìn)行縱向?qū)Ρ龋页鲎陨聿蛔悖l(fā)揚自身優(yōu)勢。但是，大學(xué)的情況是復(fù)雜的，各大學(xué)之間的差異和個性特征，使得評價指標(biāo)的選擇往往是困難的。但是最基本的指導(dǎo)思想是盡量將影響高校產(chǎn)出績效的對象考慮進(jìn)來，對高校各項日常活動—教學(xué)、科研、國際交流等進(jìn)行綜合評價。在評價方法上，主成分分析法能夠很好地適應(yīng)高校這一特殊公共組織的特點，從總體上把握大學(xué)績效狀況的好壞。它通過分析事物的內(nèi)在關(guān)系，抓住主要矛盾，找出主要因素，使錯綜復(fù)雜的問題變得易于研究和分析。主成分值是從各指標(biāo)的差異程度和相互關(guān)系出發(fā)得到的，其結(jié)果不僅考慮了各指標(biāo)的變異程度，同時也考慮了各指標(biāo)業(yè)績之間的關(guān)系，所以它綜合原始指標(biāo)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(chǎn)出績效評價的一種方法。★