高校招生考試滿意度的測度模型與實證分析

厲 浩，何建敏,佘 明

(1.東南大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，南京 210096；2.江蘇省教育考試院，南京 200024；3.南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，南京 211106)

0 引言

高校招生工作是否科學(xué)合理，在很大程度上影響著學(xué)生的培養(yǎng)發(fā)展，也關(guān)系到整個社會的教育公平與民族素質(zhì)的提高。為保證高校招生的公平性和適切性，也為高校和考生能夠在雙向選擇的情況下取得雙贏效果，促進高、中等教育發(fā)展的健康與平穩(wěn)，有必要對高校招生考試的滿意度指數(shù)進行測度。

目前，我國學(xué)者對招生領(lǐng)域的研究，大都采用問卷調(diào)查的方法，利用教育學(xué)、心理學(xué)的一般概念進行統(tǒng)計學(xué)的解釋分析，很少采用科學(xué)模型來進行調(diào)研數(shù)據(jù)的分析和處理。吳剛平、李云淑[1]對上海、山東等16個省、市、自治區(qū)的在讀高中生、高中教師和校長、大學(xué)生等12000多個案例，對高考招生制度和評價方式進行了問卷調(diào)查。劉慧[2]利用結(jié)構(gòu)方程方法對高等教育學(xué)生滿意度及其因果關(guān)系進行了研究。陳華平等對大學(xué)新生高考錄取滿意度及其與學(xué)習(xí)動機的關(guān)系進行了問卷調(diào)查。劉莉、呂金海、范文琪[3]通過對考生的問卷調(diào)查,統(tǒng)計了浙江高考改革的滿意度及其分布,分析原因并指出今后進一步深化改革的方向和具體建議。另外，招生考試管理具有不可替代性、弱競爭性，傳統(tǒng)滿意度指標(biāo)體系中的“顧客忠誠（保持率）”[4，5]等概念并不十分適切，需要適度進行調(diào)整。本文以江蘇省高校、高中學(xué)生、招生單位作為實證研究對象，利用偏最小二乘和結(jié)構(gòu)方程模型對該省高考滿意度感知進行分析，彌補了國內(nèi)高校招生考試相關(guān)理論及實證研究的空缺，對我國招生考試中微觀層面的發(fā)展起到借鑒作用。

1 基本概念和基本理論

1.1 高校招生考試滿意度指數(shù)內(nèi)涵界定

高校招生考試滿意度指數(shù)反應(yīng)了人民群眾對招生工作質(zhì)量和公平的感受，是有關(guān)利益相關(guān)者對于高校招生考試工作結(jié)果與期望之間契合度的一種認(rèn)同、認(rèn)可和滿足；這其中的利益相關(guān)者包括考生、高校、招生組織單位（簡稱：考試院）等。

1.2 PLS滿意度模型估計基礎(chǔ)方法選擇。

需要綜合考慮理論條件、測量條件、分布條件等。筆者曾使用AMOS建模方法對高校招生考試滿意度模型進行研究，效果不佳，模型未能通過有效性檢驗。Chin認(rèn)為結(jié)構(gòu)方程的LISREL和PLS建模方法的選擇主要取決于研究目的[6]，本文構(gòu)建的指數(shù)模型的理論框架尚不成熟，滿意度的調(diào)查問卷、模型中潛變量與潛變量之間的關(guān)系，以及潛變量與其顯變量之間的關(guān)系等都需要在實證研究中加以驗證，相應(yīng)的顯變量選擇也存在不確定性，以采用PLS建模方法為宜。PLS建模的理論基礎(chǔ)是“預(yù)測條件”，即對于 xij=(xij1，xij2，…，xijn) 有 yij=(yij1，yij2，…，yijn) ，要 求E(xij)=E(yij)=0，i=1，2，…，k1。PLS估計是條件最優(yōu)過程。參數(shù)估計時，模型參數(shù)被分為若干個分支，在假定其他分支的參數(shù)值給定的情況下，對某個分支的參數(shù)通過運用普通多元線性回歸方法進行估計。參數(shù)估計的目標(biāo)是使殘差方差最小化，由于結(jié)構(gòu)方程模型中有不同種類的殘差,對這些殘差分別單獨處理。

1.3 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)[7]是討論變量與變量的關(guān)系的多元統(tǒng)計分析方法，有效整合了統(tǒng)計學(xué)中因素分析、路徑分析兩大主流技術(shù)，主要用以處理復(fù)雜的多變量數(shù)據(jù)分析。

1.3.1 變量的分類

按照變量的特點不同,結(jié)構(gòu)方程模型中的變量分為:潛變量(latentVariable,又稱結(jié)構(gòu)變量和顯變(ManjfestVaraable,又稱測量變量)。潛變量是具有抽象概念的變量,不可直接測量,只能通過觀測顯變量而間接進行度量,而顯變量是具體的可測變量。按照潛變量在模型中的地位不同,可分為兩類:外生變量和內(nèi)生變量。外生變量只起到解釋變量的作用,它們只影響其他的變量,而不受其他任何變量的影響。內(nèi)生變量會受到模型或系統(tǒng)中其他變量包括外生變量和內(nèi)生變量影響。

1.3.2 變量與變量之間的關(guān)系

就變量的關(guān)系而言,一個結(jié)構(gòu)方程模型包括結(jié)構(gòu)模型和測量模型。

(1)潛變量之間的結(jié)構(gòu)模型。結(jié)構(gòu)模型描述了根據(jù)高校招生考試滿意度理論研究的各潛變量LV之間的關(guān)系，用方程可以表達(dá)為：

用矩陣表示為：

式中β表示各內(nèi)生潛變量之間的路徑系數(shù)；γ表示外生潛變量與內(nèi)生潛變量之間的路徑系數(shù)；ζ表示內(nèi)生潛變量的殘差。

(2)潛變量與顯變量的測量模型。結(jié)構(gòu)方程模型的測量方程有反映型和構(gòu)成型兩種類型，筆者認(rèn)為高校招生滿意度模型中潛變量與其顯變量的關(guān)系應(yīng)是反映型關(guān)系，測量模型用方程表示為：

①外生潛變量與顯變量的測量方程用表達(dá)式x=Λxξ+εx表示，用矩陣為：

式中：λ代表顯變量在外生變量上的載荷系數(shù)；δ代表內(nèi)生顯變量的殘差。

②內(nèi)生潛變量與其顯變量之間的關(guān)系，方程可以表達(dá)為：

矩陣表示形式與公式（2）類似。

1.4 結(jié)構(gòu)方程模型下的PLS迭代算法

主要步驟如下:

①顯變量中心化；

②外部近似：生成LV的外在估計值；

③內(nèi)部近似：生成潛變量的內(nèi)在估計值；

④權(quán)重估計，即確定顯變量的權(quán)重；

⑤迭代結(jié)束的判斷。當(dāng)一輪估計（包括外部近似!內(nèi)部近似和權(quán)重估計）結(jié)束后，需要判斷是否結(jié)束迭代，如果沒有達(dá)到停止的條件，則進行下一輪的迭代；

⑥求潛變量的值：利用經(jīng)過迭代確定的權(quán)重,計算每個潛變量對應(yīng)的向量；

⑦求載荷和路徑系數(shù)：利用潛變量的值和顯變量的值，分別進行普通最小二乘回歸，計算載荷系數(shù)和路徑系數(shù)。

2 指標(biāo)體系及測度模型的構(gòu)建

2.1 指標(biāo)體系

高校招生考試滿意度指數(shù)的測度是一個對制度性現(xiàn)象進行計量的問題,其涉及到一些難以用變量進行替代和驗證的軟信息,使得其難以直接被測量,只能根據(jù)滿意度的內(nèi)涵,在找到其要素、表現(xiàn)特征以及所引致結(jié)果的基礎(chǔ)上來進行間接的測算。本文參考國內(nèi)外學(xué)者和有關(guān)機構(gòu)對政府部門[8][9]、高等教育等服務(wù)質(zhì)量的測評研究，結(jié)合中國高校招生考試的實際情況，構(gòu)建了高校招生考試滿意度測評三級指標(biāo)體系。一級指標(biāo)包括公眾期望、感知質(zhì)量、價值感知、滿意度、品牌形象和公眾信任6個指標(biāo)。其中質(zhì)量感知有分為6個維度（二級指標(biāo)），分別為招考導(dǎo)向、命題質(zhì)量、志愿填報、錄取制度、考生服務(wù)、招考機構(gòu)建設(shè)。三級指標(biāo)體系中,不同的指標(biāo)對不同維度滿意程度的測算具有不同的代表意義。具體見表1：

表1 高校招生考試滿意度測評指標(biāo)體系

2.2 指數(shù)模型

從ACSI[10]、CCSI[11]等顧客滿意度指數(shù)模型的顧客滿意的形成機制分析可知,期望、感知表現(xiàn)和不一致等因素共同影響滿意度，如采用期望和顧客需求為不一致的比較標(biāo)準(zhǔn)，通過在度量顧客滿意度時使用對預(yù)期的滿足、與理想的差距等解釋變量將不一致間接地引入到模型中，這樣可大大簡化度量不一致的難度，操作性強。在此基礎(chǔ)上，參考公眾滿意度[12]和高等教育滿意度等研究，對模型路徑作如下假設(shè)(“-＞”表示存在正向影響力)：

H1：公眾期望-＞感知質(zhì)量

H2：公眾期望-＞感知價值

[29] Robert Jervis, Perception and Misperception in International Politics, Princeton: Princeton University Press, 1976, pp. 48-49; Robert Powell, “Anarchy in International Relations Theory: The Neorealist-Neoliberal Debate,” International Organization, Vol. 48, No. 2 (Spring 1994), pp. 313-344.

H3：公眾期望-＞滿意度

H4:：感知質(zhì)量-＞感知價值

H5：感知質(zhì)量對滿意度

H6：感知價值-＞滿意度

H7：滿意度-＞公眾信任

H8滿意度-＞品牌形象

H9品牌形象-＞公眾信任

總體模型如圖1所示。模型中所有潛變量的同其顯變量的關(guān)系設(shè)定為反映型關(guān)系，用單箭頭表示變量間的因果關(guān)系，模型中沒有回路，最低層指標(biāo)隱藏，具體可見圖1（其中H3：公眾期望-＞滿意度為虛線，最終將被去除，原因見第4節(jié)模型檢驗部分）。

圖1 中國高校高校招生考試滿意度指數(shù)模型

如將三級指標(biāo)作為二階變量，在repeated indicators方式設(shè)定。確定了MV與LV的對應(yīng)關(guān)系以及滿意度模型的數(shù)學(xué)形式后，就可以采用偏最小二乘法（PLS）方法進行模型的參數(shù)估計和檢驗。

3 滿意度指數(shù)測評分析

高校招生考試滿意度指數(shù)是通過測評高校招生考試的相關(guān)人員的主觀感受來反映其對高校招生考試工作的滿意程度，測度要達(dá)到的目的主要有以下幾點：（1）構(gòu)建測度滿意度指數(shù)體系，（3）測評高校招生考試滿意度各原因變量和結(jié)果變量的權(quán)重，即了解各個變量對高校招生考試滿意度的影響程度。（2）測評滿意度指數(shù)，即了解各測評對象對目前高校招生考試工作的滿意度水平。（4）測評高校招生考試滿意度各原因變量和結(jié)果變量的指數(shù)，即了解調(diào)查對象對高校招生考試的預(yù)期質(zhì)量、各環(huán)節(jié)的質(zhì)量感知以及價值感知的評價。（5）提出整改意見，即通過對測評數(shù)據(jù)的深度分析，提出針對性的改進意見和提高高校招生考試滿意度的主要方法途徑。

3.1 測評工作流程

為了確保測評工作順利實施，測評結(jié)果真實可靠，本研究在借鑒商業(yè)服務(wù)業(yè)顧客滿意度測評工作流程的基礎(chǔ)上，確定了高校招生考試滿意度測評的工作流程，主要包括確立測評目的、確定測評模型、實施測評、測評數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和測評報告撰寫等方面（如圖2所示）。

圖2 高校招生考試滿意度測度工作流程

3.2 測評方案設(shè)計

高校招生考試分省組織。本研究采用典型測評的方式，選擇有代表性的區(qū)域即江蘇省作為全國普通高等學(xué)校的典型單位，然后在江蘇省選擇有代表性的高等學(xué)校、高中、招生單位進行測評。

江蘇省的高等教育有著悠久的發(fā)展歷史，無論是辦學(xué)質(zhì)量還是辦學(xué)規(guī)模，在全國都有著舉足輕重的地位。2009年，全省共有普通高等學(xué)校146所，占全國6.45%；其中本科院校（除獨立學(xué)院）44所，占全國5.81%；國家“211工程”重點建設(shè)高等學(xué)校11所，占全國比例為9.82%,；普通高等教育本專科共招生41.07萬人，占全國6.76%。在校學(xué)生數(shù)為157.26萬人，占全國7.78%，因此江蘇省的高等學(xué)校在全國具有一定的代表性。

選擇測評方式時需要考慮以下因素：測評對象、測評費用、問卷長短、掌握的客戶資料情況、測評的時效要求等。常用的顧客滿意度測評方式有：入戶面訪、定點攔訪、傳統(tǒng)的電話調(diào)查、計算機輔助電話調(diào)查、留置問卷調(diào)查或郵寄調(diào)查等方式。考慮到江蘇地區(qū)信息化水平比較發(fā)達(dá)，其他方式人工成本較高，本文采用網(wǎng)上問卷的形式。本研究根據(jù)省會、蘇南、蘇中及蘇北的劃分，在江蘇省挑選部分高校和高中進行調(diào)研。高校以部屬、省屬、獨立學(xué)院以及專科院校進行選擇。高中以三星和四星中學(xué)進行選者。數(shù)據(jù)取得采用李克特量表的方式，針對不同的觀測變量設(shè)計相應(yīng)的問題，各個測評者感知觀測變量設(shè)計的問題選項分別為：非常滿意，比較滿意，一般，比較不滿意，非常不滿意。

3.3 結(jié)果分析

本研究計算了驗證性測評總樣本各潛變量的Cronbach（α）系數(shù)，并計算每個顯變量剔除后的α系數(shù)。潛變量中α系數(shù)最小值為0.715（公眾期望），滿足大于0.7的要求，大部分顯變量的剔除并不能增加相應(yīng)潛變量的信度，雖然問卷中剔除c3或者b1可以分別提高上級變量的α系數(shù)，但是增加幅度并不大，說明整個問卷具有不錯的信度。各顯變量的方差膨脹系數(shù) (varianeeinnationfactor，VIF)值均遠(yuǎn)小于臨界值10。因此，可以得出結(jié)論：測量變量基本不存在多重共線性的問題。因此認(rèn)為該調(diào)查數(shù)據(jù)具有較好的穩(wěn)定性，能夠在招生考試滿意度理論模型的基礎(chǔ)上進行擬合。

3.3.1 參數(shù)估計

本文利用smartPLS軟件運行滿意度指數(shù)模型，在內(nèi)部加權(quán)方案中選擇路徑加權(quán)方案，采用反映型測量模型。在整理完畢的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上應(yīng)用因果關(guān)系路徑圖，得出如下路徑系數(shù)估計結(jié)果和載荷系數(shù)估計結(jié)果，如表2和表3所示。

表2 潛變量路徑系數(shù)參數(shù)估計

表2中顯示外生潛變量與各內(nèi)生潛變量的路徑系數(shù)，除了公眾期望到感知價值和滿意度以外，均高于0.2，結(jié)果較為理想。

表3 顯變量在潛變量上的荷載徑系數(shù)參數(shù)估計

實證研究中，絕大多數(shù)的載荷系數(shù)估計值超過0.6甚至0.7。經(jīng)計算，全部顯變量的平均荷載系數(shù)為0.7929，也就是從總的來說，MV的測量效果是比較理想的。有1個顯變量b1載荷系數(shù)偏低，將結(jié)合后期的檢驗決定是否刪除。

3.3.2 模型檢驗

在擬合指數(shù)的參數(shù)方面，從共同度Communality（或平均提取方差A(yù)VE）的角度來看，所有顯變量和潛變量總體上具有較高的共同度。由表4可知，除招考導(dǎo)向外，大多數(shù)區(qū)組的共同因子均大于0.5的標(biāo)準(zhǔn)。原因可能是招考導(dǎo)向要考慮學(xué)生、高校等多方面情況，會造成一些指標(biāo)間共同性不是很強。從以上數(shù)據(jù)可以看出，在外部關(guān)系中MV的測量效果總體上是可以接受的，各LV對相應(yīng)的MV有較好的預(yù)測能力。此外，重要變量滿意度、公眾信任回歸方程模型的R2及平均解釋方差(AVA)為中都不小于0.65，整個模型的冗余度即總平均Redundancy為0.332，大于0.325的標(biāo)準(zhǔn)，該統(tǒng)計量表明模型內(nèi)部關(guān)系的整體解釋功效及預(yù)測能力較強，估計效果還可以接受。

本研究還進行了非參數(shù)檢驗。計算了Blindfolding預(yù)測能力的共同因子指標(biāo)H2*和冗余指標(biāo)F2*，以及Bootstrapping非參數(shù)檢驗，包含權(quán)重、載荷、路徑系數(shù)的Bootstrapping標(biāo)準(zhǔn)誤和T-value數(shù)值。

在Blindfolding預(yù)測能力指標(biāo)中，除了公眾期望（0.3113）和招考導(dǎo)向（0.3355）以外，其余潛變量的 H2*均大于0.4，故認(rèn)為模型中各LV對MV的預(yù)測能力都較好，總體上可以接受。從F2*的角度，除了沒有冗余的外生潛變量公眾期望外，只有一個二階潛變量感知質(zhì)量較低，其余潛變量的F2*均超過0.2，表明模型對這些潛變量的預(yù)測能力總體上較好，模型對樣本的交互驗證能力較好。

在Bootstrapping非參數(shù)檢驗中，測量模型的載荷系數(shù)和權(quán)重都具有較高的T統(tǒng)計量，載荷系數(shù)估計都比較顯著，估計的精度較高，其數(shù)值的絕對值大于等于顯著性水平為0.05的T檢驗臨界值1.96，通過了檢驗，說明載荷系數(shù)和權(quán)重均顯著不為0，與之前共同因子的分析相一致，這更進一步證實了測量模型中LV對其MV具有較好的解釋作用。雖然高中生學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)在招考導(dǎo)向上的荷載比較低，考慮到該荷載也通過了T檢驗，且學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)問題在高校招生考試中是個重要命題，故予以保留。

多數(shù)路徑系數(shù)具有較高的T統(tǒng)計量，通過了T檢驗，說明路徑系數(shù)顯著不為0。然而公眾期望-＞滿意度的T值為0.4685，且其的路徑系數(shù)本身非常小，為0.0162，所以均未通過顯著性檢驗，也就是說公眾期望對滿意度的影響可以忽略不計。將原概念模型中公眾期望對滿意度有正向作用的假設(shè)去掉后，得到修正后的中國高校招生考試滿意度指數(shù)模型。對該模型重新利用進行驗證運算，路徑系數(shù)全部通過高度顯著性檢驗.。

3.3.3 滿意度指數(shù)及信任度指數(shù)值計算

3.3.4 滿意度重要性矩陣分析

本研究采用重要性滿意度矩陣的圖示方式，來直觀表示今后高等學(xué)校在管理中應(yīng)著重解決的問題，為高等學(xué)校制定切實可行的目標(biāo)提供依據(jù)。

以高校招生考試各因素對學(xué)生的重要程度為縱坐標(biāo)，用對這些因素的滿意度評價(即變量指數(shù))為橫坐標(biāo)，建立的四個矩形組成的矩陣圖，如圖3所示。通過高校招生考試滿意度重要性矩陣的分析，可以知道哪些因素是學(xué)生滿意的，哪些因素是學(xué)生所重視的，哪些因素是學(xué)生既滿意又重視同時招考機構(gòu)做得非常好的，哪些因素是學(xué)生不滿意而又非常重視招考機構(gòu)有待改善的，于是就可以知道從哪些因素著手改善招考機構(gòu)的服務(wù)質(zhì)量，從而提高滿意度。

圖3 滿意度重要性矩陣

在70個顯變量中，有24個落入了滿意度重要性矩陣的A區(qū)一急需改進區(qū)，15個顯變量落入了矩陣的C區(qū)一次需改進區(qū)，有14個變量落入了矩陣的B區(qū)一競爭優(yōu)勢區(qū)，17個變量落入了矩陣的D區(qū)一錦上添花區(qū)。需要說明的是，在滿意度重要性矩陣中，區(qū)域的劃分是相對的，本文是以潛變量指數(shù)的平均數(shù)和各變量對滿意度的相關(guān)系數(shù)平均數(shù)為劃分區(qū)域的依據(jù)。根據(jù)輕重緩急，主要分析A區(qū)一急需改進區(qū)。

落在A的24個顯變量分別是：（1）公眾期望潛變量中1個：總體期望；（2）質(zhì)量感知潛變量的招考導(dǎo)向二級潛變量4個：安全保密、組織管理、陽光高考、弱勢群體幫扶；（3）質(zhì)量感知潛變量的志愿填報二級潛變量中6個：政策合理、招辦與中學(xué)的指導(dǎo)、高校的指導(dǎo)、網(wǎng)上填報、考生自主性、補填志愿；（4）質(zhì)量感知潛變量的錄取制度二級潛變量4個：招考制度、學(xué)測等級劃分、錄取體制、高校錄取公正；（5）質(zhì)量感知潛變量的招考服務(wù)二級潛變量7個：中學(xué)宣傳、發(fā)布渠道、當(dāng)?shù)卣修k支持、操作規(guī)范、服務(wù)人性化、先進性、真實性和豐富性；（7）質(zhì)量感知潛變量的招考機構(gòu)建設(shè)二級潛變量2個：工作時間、數(shù)據(jù)挖掘。這一區(qū)域有多達(dá)24項指標(biāo)，而且指標(biāo)重要性很高，說明上述工作離外界要求尚有距離，需要著重改進。

4 總結(jié)與展望

本文建立了中國高校招生考試滿意度指數(shù)模型，組織了江蘇省高校招生考試滿意度調(diào)查，并利用PLS-SEM等方法進行了假設(shè)檢驗、參數(shù)估計和實證研究。

當(dāng)前，江蘇省教育廳、省教育考試院正在進行新一輪高考方案的調(diào)研，本文的研究成果佐證了盡快進行有關(guān)改革的必要性。在影響滿意度的因素中，感知質(zhì)量排第一位（尤其是其中的命題質(zhì)量、招考服務(wù)和錄取評價制度），其次是公眾期望，接下來是感知價值。而且對公眾信任的影響中滿意度排第一位，緊接著是品牌形象，接下來是感知質(zhì)量。由此得到的結(jié)論是，要想提高高校招生考試的滿意度和信任度，關(guān)鍵的任務(wù)在于通過命題質(zhì)量的提升、錄取評價制度的改革以及不斷提高招考服務(wù)質(zhì)量，塑造優(yōu)良形象。此外，與本文所建立的測度模型基礎(chǔ)上，利用滿意度重要性矩陣，分析出高校招生考試工作哪些具體方面是急需改進的，哪些是需要錦上添花、發(fā)揮競爭優(yōu)勢的，從而分清輕重緩急，制定詳細(xì)的高校招生考試改革實施步驟和建議。這樣才能有更多的群眾樂意大力宣傳招生考試工作，愿意與招生考試機構(gòu)交流如何進一步做好工作，發(fā)展招生考試事業(yè)，從而進一步提升高校招生考試機構(gòu)的核心競爭力。

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