我國區域高等教育水平的綜合評價

張海英，周志剛，劉 星

（1.天津大學管理學院，天津 300072；2滄州師范學院，教育系 061001）

0 引言

隨著我國經濟發展區域化和高等教育地區化的進一步深入，高等教育作為形成人力資本的重要途徑，引領科技創新、推動經濟發展的重要力量，逐漸成為區域經濟發展的核心要素之一。如何提升區域高等教育的實力；以及如何緩解供需矛盾，確保有限資源的有效合理利用，最終提高區域高等教育水平，縮小區域差距、促進區域經濟長足增長，有著重要的研究意義。

本文以我國31個省區的高等教育為研究對象，在合理選取測度指標的基礎上，應用因子分析法和改進的DEA法分別測度高等教育的實力、效率，建立區域高等教育水平的二維綜合評價矩陣，并展開分類評價，以求較全面地刻畫我國區域高等教育水平的發展現狀，為國家及區域經濟的戰略發展提供有益參考。

1 變量與數據

區域高等教育水平是區域高等教育的發展水平，達到的程度，屬于一個比較的概念（劉智運，2009），它既與高等教育的投入產出的數量有關，也與投入產出的質量有關。而前人研究高等教育實力實質上只關注了高等教育水平“量”的比較，研究高等教育效率只關注了其“質”比較。為了全面、準確地表達區域高等教育水平，本文將結合以往研究的成果，并考慮到數據的可獲性，擬從高等教育投入、高等教育產出兩個方面、17個指標，構建衡量高等教育水平“量”的高等教育實力和“質”的效率指標體系。

高等教育投入是高等教育賴以存在和發展的物質基礎，涉及到人力、財力、物力等方面，可量化為以下9個指標。首先，高校教師的數量和質量是高等教育發展的關鍵因素，因此選擇各省區高等學校專任教師數、各省區高等學校專任教師博士比例、各省區每十萬人口擁有大學教授數作為人力投入指標。其次，我國高等教育教育經費的來源目前仍主要來自政府財政撥款，故選擇各省區高等教育生均預算內教育經費支出、各省區預算內高等教育經費占其財政支出比例情況、各省區高等學校生均教育經費支出等來反映我國區域高等教育的財力投入情況；最后，物力投入一般為具有長期使用價值的存量資產，代表性的指標有各省區生均學校產權校舍建筑面積、各省區生均固定資產、各省區生均教科研儀器設備價值。

高等教育的產出則被公認反映在人才培養、科學研究、社會服務三方面，分別選取以下的8個指標：各省區每十萬人口在校本、專科學生，各省區每十萬人口擁有在校研究生數，各省區在讀外國留學生數，各省區平均每所高校在校生數，高等學校R&D課題及S&T課題的總數，各省區高校屬國家重點實驗室和國家重點學科數量，各省區擁有“211工程”學校數，各省區擁有“985工程”學校數。

本文指標數據主要來自《中國教育統計年鑒（2008）》、《中國教育經費統計年鑒（2009）》、《中國科技統計年鑒（2009）》及中國學位與研究生網、搜數網等網站。

2 區域高等教育水平綜合評價模型

2.1 區域高等教育實力的測算

本文擬建立因子分析模型計算各省區高等教育的實力。因子分析法(Factor Analysis Approach)是一種多元統計方法，其基本思想是通過對相關矩陣或協方差矩陣的內部依賴關系的研究，在最少信息丟失的前提之下，將多個變量綜合為少數幾個相互獨立的主因子，最終達到降維目的。其數學模型如下：

其中X=(X1,X2,…,Xp)是可觀測的 p維隨機向量，其均值 E(X)=μ，協方差陣Cov(X)=Σ 。 μ=(μ1,…,μp)'為X的均值向量，F=(F1,…,Fm)'（m＜p）為不可觀測的隨機向量，且 E(F)=0 ，Cov(F)=Im，ε=(ε1,…,εp)'滿足 E(ε)=0 ，Cov(ε)=D ，Cov(ε,F)=0 。（1）用矩陣表示為：X=μ+AF+ε。AF表示m個主因子能解釋的部分，ε表示含信息量很少的殘余部分。Fi(i=1,…,m)為主因子，εi(i=1,…,p)為特殊因子，矩陣 A=(aij)p×m為因子載荷陣。本文通過對投入和產出組成的區域高等教育實力指標體系提取的少量主因子，使其能夠反映原有多個變量所反映的絕大部分信息，具有較強的解釋能力。最后各項因子得分加權匯總，得到代表各省區高等教育實力的綜合得分，用Fα表示，

其中di為第i個主因子方差貢獻率，Fα(i)為第α個省區在第個i主因子的得分。

2.2 區域高等教育效率的測算

2.2.1 DEA評價模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）方法由Charnes和Cooper、Rhodes于1978年首先提出，是一種旨在評價多投入、多產出的若干個同質決策單元（DMU，decision making unit）相對有效性的非參數統計方法。DEA方法排除了很多主觀的因素，具有很強的客觀性，被廣泛運用在各個領域中。較為常用的是假設規模報酬不變的CCR模型：

其中，xj為第 j個決策單元的m維投入向量，yj為第 j個決策單元的s維產出向量。x0、y0是被評價的某決策單元DMUj0的投入、產出向量。λj為投入產出指標權系數，θ為DMUj0的相對效率衡量指標。θ介于0與1之間，當θ=1時表示該決策單元DEA有效；而當θ＜1時則表示DEA無效。當加入限定條件∑λj=1時，則表示規模報酬變動，即為BCC模型。由CCR模型、BCC模型可計算出總效率值和技術效率值,且總效率可以分解成技術效率和規模效率，表達式為總效率=規模效率×技術效率。

2.2.2 對投入產出指標的降維處理

在實際應用中，傳統DEA模型存在著一定的局限性，比如模型對指標數量與樣本數量有一定的要求。決策單元樣本數量有限而指標過多則會導致DEA模型辨識能力下降，會有過多的決策單元被判斷為DEA有效，影響了評價的準確性。就此，Cooper等（2000）指出關于DEA模型選擇投入、產出指標數量的首要規則要求：n=max{m×s,3×(m +s) }，n為決策單元的樣本容量，m和s分別為投入和產出指標的數量。在此基礎上，很多學者提出了改進的方法，以求同時達成通過更多的指標信息全面反映待評問題和提高DEA辨識能力兩方面的要求。

對于本次評價中存在的同類問題，本文嘗試運用因子分析技術，分別對投入、產出指標進行降維處理，以能在盡量保持原指標體系信息量的前提下，減少評價指標總數，降低指標間的相關性。將投入、產出的主因子及各項主因子得分作為DEA模型的新的投入、產出指標和數據，進行DEA效率分析，并得到各省區高等教育效率值θα(α=1,…,n)。

2.3 綜合評價模型

以區域高等教育實力Fα為縱坐標，以區域高等教育效率θα為橫坐標，繪制區域高等教育水平綜合評價矩陣圖，如圖1所示。

圖1 區域高等教育水平綜合評價矩陣θa

對于第α個省區其高等教育實力綜合得分Fα，若大于均值則認為該省區高等教育實力較強，反之，則較弱。同樣，第α個省區的高等教育效率θα，若大于其均值，則認為該省區高等教育效率較高，反之，則較低。以為界，圖1中各個省區被劃分入Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四個代表不同高等教育水平的區域。其中Ⅰ區表示區域高等教育的水平高，Ⅱ區、Ⅲ區表示區域高等教育水平較高，Ⅳ區表示區域高等教育水平較弱，各個省區可以據此考察其高等教育實力與效率所處水平，進而施以不同路徑和力度的改善，以提高本區域的高等教育水平。

3 實證分析

3.1 區域高等教育實力的測算

本文運用R軟件，對2008年我國各省區高等教育實力的17項指標進行因子分析條件檢驗；計算其特征根、方差貢獻率及累積方差貢獻率；確定主因子個數為3，其方差貢獻率為0.8985；采用方差最大的正交旋轉法和regression法提取因子后，計算各省區和東中西部地區綜合得分及排名情況，如表1所示，其中東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省區；中部包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個省區;西部包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、西藏、新疆11個省區。計算全國范圍內各省綜合得分均值

表1 各省區高等教育實力綜合因子得分及排名情況

3.2 區域高等教育效率的測算

由于投入指標數為9，產出指標數為8，樣本容量為31，此時決策單元樣本容量與指標數量不滿足Cooper等所提出的原則，會嚴重影響DEA的辨識能力，需要對2008年我國各省區高等教育的投入指標和產出指標分別進行降維處理，各自提取主因子，將其因子得分進行非負變換后，建立新的指標體系（見表2），投入與產出指標均減少到3項。對于區域的高等教育系統，投入要比產出更容易實現控制，因而運用DEA Excel Solver對新建指標體系進行以投入為導向的DEA分析，結果如表3所示，計算總效率均值

表2 因子分析處理后的各省區高等教育投入產出指標體系X＇、Y＇

表3 各省區高等教育效率θa

3.3 區域高等教育水平的綜合評價

運用R軟件將所得的各省區高等教育實力與高等教育效率（EFF總效率）數據畫圖，并以為界進行分區，得到區域高等教育水平綜合評價矩陣圖（見圖2）。

3.4 區域高等教育水平分析

從高等教育實力維度考察，結合圖2與表1可觀察到，全國高等教育實力較強的區域有北京、上海、江蘇、天津、湖北、廣東、浙江、陜西、遼寧、黑龍江、四川、山東等12個省區，其他19個省區高等教育實力較弱。從東中西部比較來看，東部高等教育實力均值顯著高于全國平均水平，及中、西部。總體上，全國高等教育實力的分布以向東部、向發達地區聚集為特征，呈現出顯著的不均衡，多與區域經濟的發展、我國城市化進程、政治政策、教育體制等多種因素有關。

從高等教育效率維度考察，由圖2與表3可知，北京、上海、江蘇、天津、湖北、西藏等6個省區即高等教育總效率值為1，為DEA有效區域，這些地區能夠較充分地利用教育這一稀缺資源；其他25個省區高等教育總效率值小于1，為DEA無效，特別是河北、山西、黑龍江、內蒙古、福建、云南、甘肅等省區高等教育總效率不足0.5，DEA效率低下，這些省區必須重新審視其資源利用情況，進一步合理配置高等教育資源。從東中西部比較來看，東部高等教育總效率為0.722，顯著高于全國平均水平及中、西部地區。全國高等教育總效率平均水平為0.657，表明我國高等教育資源有效利用情況總體尚處于較低水平，經過效率分解后，全國平均技術效率為0.930，說明受到組織、管理、制度水平的影響，高教系統中存有一定的教育資源浪費現象。同時由于全國平均規模效率均值為0.703明顯低于技術效率，說明現階段我國高等教育的大眾化普遍存在著教育資源投入嚴重不足問題，勢必影響高等教育總效率的水平。從綜合的角度來觀察，可以將我國各區域的高等教育水平可分為四個不同的類型。第一類區域高等教育水平高，位于綜合評價矩陣圖的Ⅰ區，有北京、上海、天津、江蘇、湖北、廣東等7省區。這些省區高等教育的實力強，效率高，應保持和增進現有水平，充分發揮其高等教育領域的頭羊作用，通過區域間高等教育的合作，帶動其他區域高等教育的發展。

圖2 區域高等教育水平綜合評價矩陣圖

第二類區域高等教育水平較高，位于Ⅱ區，包括湖南、海南、新疆、西藏、貴州等5省區，相對于Ⅰ區，這些省區高等教育實力較弱，但效率卻很高，應是高等教育發展的重點支持區域，需優先考慮從增強區域高等教育實力入手，以充分發揮其效率優勢以提升其高等教育的水平。

第三類區域高等教育水平較高，位于Ⅲ區，有陜西、浙江、山東、遼寧、黑龍江等5省區，但與第二類不同的是，這些省區高等教育的實力較強，效率卻不理想，故應轉變以大規模投入為基礎的粗放式高教發展模式，在有效調整研發投入的同時，適當的進行制度變革和管理創新，以提高資源的利用效率。

第四類為高等教育水平較弱的區域，位于Ⅳ區，有福建、甘肅、河北、河南等14省區，這類區域的特點是高等教育實力較弱，效率也不高。此類地區需要一方面合理的增強高教實力，集中有限資源解決高等教育發展的關鍵問題，另一方面給與適當的政策和資金扶持，改善高等教育發展環境，增進高等教育效率。

值得提出的是，不僅不同類別之間的省區，其高等教育水平調整的力度和路徑不盡相同。而且對同一類別的省區而言，也需結合其具體情況，選擇不同的調整方案。以同處Ⅰ區的北京、廣東、四川為例，它們高等教育水平都很高，但北京高等教育實力最強，并且屬于DEA有效區域，在既定規模下，可保持原有投入產出及效率水平。而位于其左下方的廣東需在高等教育的實力和效率兩方面做出小幅的改善，四川省則需為改善這兩方面付出更大的努力。

另外，圖2還表明高等教育實力較強的省區，投入、產出很高，但其高等教育資源配置相對有效性不一定高；反之，高等教育實力較弱的省區，其高等教育資源配置相對有效性不一定低。以位于Ⅱ區的山東省為例，其高等教育實力較高，但效率值卻低于全國平均效率水平；而位于Ⅲ區的西藏雖然高等教育實力較弱，但DEA效率值為1。由此可見，各省區只有統籌兼顧高等教育實力和高等教育效率兩個方面，才能有效保證區域高等教育的健康發展并實現區域高等教育水平的穩步提高。

4 結論與建議

本文應用因子分析法和改進的DEA法，從高等教育實力和高等教育效率，構建二維綜合評價矩陣，來刻畫我國各區域高等教育水平并進行了相應的綜合評價和實證分析。結果表明，目前我國區域高等教育實力分布不均衡，而且高等教育效率水平總體偏低，區域的高等教育水平大致可以分為四個不同的類型，并存在著顯著的差異。要改善這些現狀，一、各省區應始終堅持高等教育優先發展的戰略地位，完善投入機制，積極地拓寬高等教育投入的渠道，科學地加大高等教育的投入，重點發展和扶持區域高等教育水平較低的省區。二、推進跨區域高等教育合作，加強東部地區與中西部地區高等教育資源的整合與協調，縮小區域間高等教育發展的差距。三、有必要制定因地制宜的高等教育發展戰略，既要注重區域高等教育外延的發展，也要注重其內涵的提高。由于各區域經濟社會發展的優勢與著力點不同，對各類內、類間的省區的高等教育改善的路徑和力度也不同。各區域應避免走入盲目求大求強，趨同發展的誤區，發掘自身高等教育優勢，抓住發展契機，解放思想，以特色提升高等教育水平，實現多樣性高等教育和諧共生，共同發展。四、各省區還應深化改革創新現有高等教育管理體制和育人模式，促進現代大學制度的建立，確保高效地配置教育資源，加快科研成果的轉化，提高人才培養的質量，從而提高區域高等教育自身的生產力。

[1]楊明.中國高等教育實力在世界的定位[J].浙江大學學報(人文社會科學版),2003,(5).

[2]楊明.中國教育實力在世界的位置[J].比較教育研究,2000,(1).

[3]籍艷麗.我國區域高等教育的實證研究[J].山西財經大學學報(高等教育版),2006，（4）.

[4]劉麗.區域高等教育發展實力分析[J].教育發展研究,2009，（19）.

[5]崔玉平.省域高等教育實力的分類評價[J].清華教育研究,2010,(1).

[6]Charnes,A Cooper,W W，Rhodes,E.Measuring the Efficiency of De?cision Making Units[J].European Journal of Operational Research,1978,2(6).

[7]Cooper,W W,Seiford,L M,T one,K.Data Envelopment Analysis:a Comprehensive Text with Models-Applications,References and DEA-Solver Software[M].Boston:Kluwer Academic Publishers,2000.