我國高校固定資產的配置效率分析與評價

鄭躍

摘要： 以2016年中國教育統計年鑒中普通高校固定資產的6個指標數據為依托，利用因子分析法對我國27個省區的高校固定資產配置效率進行綜合評價，揭示了我國27個省區的高校固定資產配置效率的差異以及存在問題。

Abstract： Based on six evaluation indices of college fixed assets in educational statistics yearbook of China （2016）， the factor analysis method is used to evaluate the allocation efficiency on twenty-seven provinces and regions in China. Furthermore， it exposed the difference on twenty-seven provinces and regions in China and some existed problems.

關鍵詞： 固定資產；配置效率；因子分析

Key words： fixed asset；allocation efficiency；factor analysis

中圖分類號：G647 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）26-0103-03

0 引言

隨著我國經濟文化的不斷發展，我國高校的建設不斷發展，高校規模也隨之不斷擴大。在這種發展背景下，為了滿足高校教師的教學、科研工作正常運轉，高校固定資產也隨之不斷增加，同時還使得固定資產多樣化。然而，這也引發了固定資產的管理問題，比如固定資產使用率較低、管理體系不完善、固定資產配置不合理等等。

目前，已經有不少學者對高校固定資產問題進行了研究。例如，孫慧玲和唐麗[1]分析了我國高校在固定資產購置、使用及管理中普遍存在的問題，提出了若干解決措施；雷虎鋒[2]通過分析現在高校固定資產管理存在的問題，探討了如何才能管好高校的固定資產；廖鵬[3]指出了一校多區型高校固定資產管理的癥結，給出了科學合理的管理模式；曹群英[4]認為高校固定資產管理存在產權不清晰、權責不明確、管理意識薄弱等問題；王斐[5]討論了一校多區型辦學模式的固定資產管理方法。上述這些文獻主要從理論上對高校固定資產進行研究，它們很好的指出了固定資產管理存在的問題以及應對對策。還有一些學者對高校固定資產管理績效方面進行了研究。例如，趙紅英和李岳峰[6]根據高校固定資產的特點，構建了高校固定資產管理的績效評價體系；朱麗霞和嚴奇春[7]建立了高校固定資產的評價模型；宋少霞[8]采用實例分析的方法，探討了山東省地方高校固定資產配置問題，給出了高校固定資產配置問題的建議；劉威[9]利用TOPSIS法對高校固定資產管理績效指標進行計算，并給出了實例驗證。

為了提高高校固定資產的使用效率，應從固定資產管理方面入手，通過科學的關于固定資產的管理績效評價方法，建立關于我國高校固定資產配置效率的研究報告，以期提高固定資產的有效利用率與使用效益。因此，本文借助因子分析法對我國27個省區的高校固定資產配置效率進行了計算和結果比較分析，揭示了我國27個省區的高校固定資產配置效率的差異和存在的主要問題。

1 數據資料與方法

以2016年《中國教育統計年鑒》中我國27個省區的普通高校固定資產為對象，選取6項指標進行分析評價，該6項指標的具體含義如表1所示。

本文的研究方法采用因子分析法。近幾年來，因子分析法已經被應用到許多不同的領域，比如科技資源配置效率[10]、科技期刊綜合評價[11]、區域物流規劃[12]等等。

2 實例分析

借助SPSS 17.0軟件進行因子分析。首先利用SPSS軟件對2016年我國27個省區的高校固定資產主要評價指標的原始數據進行標準化處理。標準化處理的目的是消除原始數據的量綱差異和數量級不同所帶來的影響，處理后的數據具體見表2。進一步構建各指標數據的相關系數矩陣，具體如表3所示。

利用SPSS軟件計算出各指標相關矩陣特征值、方差貢獻率和累積貢獻率，具體如表4所示。前三個因子已經提取了原始數據89.67%的信息，足以表達原始數據的信息，所以本文取這3個因子作為主成分。

采用主成分法，SPSS軟件可以計算出旋轉前的因子負荷矩陣，如表5所示。眾所周知，因子負荷矩陣體現了公共因子和原始指標之間的關聯程度。由于旋轉前因子負荷矩陣結構不夠簡化，所以采用最大方差法進行旋轉。旋轉后的因子負荷矩陣能夠使公共因子更好的表達原始變量，具體如表6所示。進一步，利用SPSS軟件進行因子得分分析，得到如表7所示的因子得分系數矩陣。

利用得分系數矩陣，可得各省區的高校固定資產配置的主因子表達式：

F1=-0.165X1+0.217X2+0.361X3+0.044X4+0.34X5+0.214X6

F2=1.069X1+0.168X2-0.363X3-0.373X4-0.23X5+0.267X6

F3=-0.245X1-0.07X2+0.18X3+1.125X4+0.095X5-1.77X6

利用主因子的因子得分和綜合評價函數，可以計算出我國27個省區的高校固定資產配置效率的綜合評價值。同時按照得分排名，具體見表8所示。

3 結論與建議

從表8可以看出：

①浙江省在主因子1得分F1為2.40188，它在主因子2和主因子3的得分也不是很高，在主因子2得分的排名甚至低于倒數，但綜合得分仍為第1位；

②江蘇省在主因子1得分F1為2.11943，遠遠領先于除浙江省之外的其他省區。它在主因子2和主因子3的得分也不是很高，甚至處于中下等排名，但是它的綜合得分為第2位；

③黑龍江省的3個主因子得分都較高，且比較均衡，最終其綜合得分為1.06544，排名為第3位；

④安徽省在3個主因子得分排名上最高的是第12名，其余兩個主因子得分的排名處于中下等，最終綜合得分為第22名。

從這些結果看出，浙江省僅有一個因子得分非常高，而其他的因子得分一般，經因子分析后它的綜合排名還是靠前，類似的情況還有江蘇省。這說明了這些省在固定資產的某些配置方面有較強的優勢，但同時要注意加強其他方面的配置規劃問題。黑龍江省各指標發展的比較均衡，其排名靠前也是很自然的。安徽省各指標發展的不是很好，最終配置效率處于中下等水平，究其原因可能主要有：一是安徽省的整體經濟水平不高；二是安徽省高校在進行固定資產配置時，出現了重疊配置現象，導致了固定資產的閑置；三是安徽省高校的固定資產配置標準可能和實際脫節，缺乏實際可行、科學合理的配置標準。其他省區就不一一進行分析了。

參考文獻：

[1]孫慧玲，唐麗.高校固定資產管理常見問題及對策——以 G大學為例[J].中國內部審計，2017（2）：90-92.

[2]雷虎鋒.加強高校固定資產管理的研究[J].現代國企研究，2017（12）：75.

[3]廖鵬.“一校多區型” 高校固定資產管理的新思考[J].黑龍江高教研究，2005（2）：34-35.

[4]曹群英.“一校多區型”高校固定資產管理與實踐創新[J].中國科技信息，2010（13）：163-164.

[5]王斐.“一校多區型” 高校固定資產管理方法探討[J].中國培訓，2017（4）：63.

[6]趙紅英，李岳峰.高校固定資產管理的績效評價體系研究[J].赤峰學院學報：自然科學版，2012（11）：230-232.

[7]朱麗霞，嚴奇春.基于 DEA 方法的高校固定資產管理績效評價探討[J].實驗技術與管理，2014，31（3）：228-231.

[8]宋少霞.地方高校固定資產配置效率指標體系研究[D].山東建筑大學碩士學位論文，2015.

[9]劉威.基于 TOPSIS 法的高校固定資產管理績效評價[J].財會月刊（中），2017（6）：54-59.

[10]魯勇兵，梁婉君，李雙成.河北省區域科技資源配置效率的因子分析[J].科技進步與對策，2006，23（7）：73-75.

[11]辛督強，韓國秀.因子分析法在科技期刊綜合評價中的應用[J].數理統計與管理，2014，33（1）：116-121.

[12]何悅.基于因子分析法的區域物流規劃-以陜西省10個市為例[J].價值工程，2018，14：289-291.