省屬本科高?？?jī)效評(píng)價(jià)研究

姜 華，吳 躍，孫 新 宇，葉 濤

（1.東北大學(xué) 文法學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110819；2.遼寧教育研究院，遼寧 沈陽(yáng) 110034；3.西安華璞企業(yè)管理咨詢有限公司，陜西 西安 710068）

世界發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)教育績(jī)效評(píng)價(jià)研究都十分重視。美國(guó)學(xué)校績(jī)效評(píng)價(jià)始自1966年的柯爾曼報(bào)告［1］，目前很多州都實(shí)行以績(jī)效報(bào)告、績(jī)效資助和績(jī)效預(yù)算組成的高等教育問(wèn)責(zé)制［2］，這三種績(jī)效政策都離不開對(duì)高校的績(jī)效評(píng)價(jià)［3］。20世紀(jì)80年代，英國(guó)副校長(zhǎng)和校長(zhǎng)協(xié)會(huì)與大學(xué)撥款委員會(huì)（CVCP／UGC）聯(lián)合工作小組將績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)為輸入指標(biāo)、過(guò)程指標(biāo)和輸出指標(biāo)三類［4］，荷蘭政府對(duì)高等教育的投資也完全以績(jī)效評(píng)價(jià)作為前提［5］。美國(guó)國(guó)家教育中心和國(guó)家科學(xué)委員會(huì)（NSB）、澳大利亞高校副校長(zhǎng)委員會(huì)及高等校長(zhǎng)委員會(huì)（AVCC／ACDP）、荷蘭教育科學(xué)部和經(jīng)濟(jì)合作組織（OECD）都曾對(duì)高等教育評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了大量研究并應(yīng)用于教育管理［6］。

20世紀(jì)90年代以后，大學(xué)的績(jī)效評(píng)價(jià)在我國(guó)開始興起［7］，并在近幾年成為研究熱點(diǎn)之一。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要是從兩個(gè)方面進(jìn)行了研究：第一個(gè)方面是對(duì)于某個(gè)專項(xiàng)的研究，其中包括采用“雙權(quán)重”對(duì)高校專業(yè)的評(píng)估［8］；采用“分半法”對(duì)教務(wù)處工作評(píng)價(jià)信度的分析［9］；采用“二次相對(duì)評(píng)價(jià)方法”對(duì)于研究和發(fā)展綜合實(shí)力的評(píng)價(jià)［10］；采用“模糊評(píng)判數(shù)學(xué)模型”對(duì)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)［11］；采用“多層次模糊綜合評(píng)價(jià)”對(duì)高校管理的評(píng)價(jià)［12］；采用“評(píng)價(jià)動(dòng)態(tài)模型”對(duì)高校教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)［13］。

第二個(gè)方面是對(duì)高校的整體績(jī)效評(píng)價(jià)的研究。于珊珊采用DEA分析的方法對(duì)中國(guó)管理科學(xué)院科學(xué)學(xué)研究所大學(xué)評(píng)價(jià)課題組發(fā)布的“2008年中國(guó)大學(xué)評(píng)價(jià)”的前20名大學(xué)的排名進(jìn)行了分析［14］；錢三平等構(gòu)建了研究型大學(xué)績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系［15］；應(yīng)望江等構(gòu)建了教育部直屬高?？?jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系［16］；中央教育科學(xué)研究所高等教育研究中心對(duì)教育部直屬的72所高等學(xué)校進(jìn)行了績(jī)效評(píng)價(jià)［17］。

目前對(duì)高等學(xué)校的績(jī)效評(píng)價(jià)的研究多是針對(duì)研究型大學(xué)，對(duì)省屬本科高校績(jī)效評(píng)價(jià)較少。省屬本科高校的教學(xué)和科研水平與研究型大學(xué)的差距較大，因而研究型大學(xué)的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)無(wú)法直接應(yīng)用到省屬的本科高校，需要根據(jù)省屬本科高校的特點(diǎn)單獨(dú)構(gòu)建績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)模型。

本文以遼寧省省屬本科高校為例，采用“投入產(chǎn)出法”進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)?！巴度氘a(chǎn)出法”具有直觀易于理解、方法簡(jiǎn)單易于操作的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)比值反映組織績(jī)效大小，滿足了績(jī)效評(píng)價(jià)科學(xué)性的要求［18］。首先建立投入和產(chǎn)出指標(biāo)體系，然后運(yùn)用定性和定量方法對(duì)初設(shè)指標(biāo)進(jìn)行篩選，構(gòu)建出省屬本科高?？?jī)效評(píng)價(jià)模型，最后對(duì)遼寧省本科高校的績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

一、評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

1.評(píng)價(jià)指標(biāo)的定性篩選

績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選是績(jī)效評(píng)價(jià)中的重要環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到績(jī)效評(píng)價(jià)的質(zhì)量。本文選取了十幾位高等教育管理領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者作為本研究的專家，通過(guò)德爾菲法來(lái)對(duì)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行初選。經(jīng)過(guò)與專家們對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的反復(fù)論證，本文最初選取了17個(gè)投入指標(biāo)和19個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，其中為適合省屬高等學(xué)校的特征，減少產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)目，將有些相似的指標(biāo)進(jìn)行了合并，具體如下：

第6項(xiàng)“高校強(qiáng)項(xiàng)建設(shè)”指標(biāo)及計(jì)算公式為：高校強(qiáng)項(xiàng)建設(shè)＝博士后流動(dòng)站數(shù)＋國(guó)家重點(diǎn)一、二級(jí)學(xué)科數(shù)＋國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室數(shù)＋國(guó)家工程研究中心數(shù)＋院士數(shù)；

第12項(xiàng)“省級(jí)以上科研成果獲獎(jiǎng)數(shù)”指標(biāo)及計(jì)算公式為：省級(jí)以上科研成果獎(jiǎng)＝省級(jí)科研成果獎(jiǎng)＋國(guó)家級(jí)科研成果獎(jiǎng)×3，即一個(gè)國(guó)家級(jí)科研成果獎(jiǎng)相當(dāng)于3個(gè)省級(jí)科研成果獎(jiǎng)；

第15項(xiàng)“省級(jí)質(zhì)量工程項(xiàng)目數(shù)”指標(biāo)及計(jì)算公式為：省級(jí)質(zhì)量工程項(xiàng)目數(shù)＝省級(jí)教學(xué)名師數(shù)＋省級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)數(shù)＋省級(jí)精品課程數(shù)＋省級(jí)示范特色學(xué)科數(shù)；

同時(shí)，本文還特別考慮了體育院校和藝術(shù)院校的特殊性，在某些指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)中作出了特殊的規(guī)定。例如，對(duì)于體育院校，“國(guó)外發(fā)表學(xué)術(shù)論文數(shù)”包含了奧運(yùn)會(huì)、亞運(yùn)會(huì)等科學(xué)報(bào)告會(huì)的論文數(shù)；同時(shí)將奧運(yùn)科技攻關(guān)成果數(shù)、奧運(yùn)會(huì)金牌數(shù)、奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌數(shù)、世界三大賽金牌數(shù)、世界三大賽獎(jiǎng)牌數(shù)計(jì)入“國(guó)家級(jí)科研成果獎(jiǎng)”之中。同樣，對(duì)于藝術(shù)院校的相關(guān)成果也進(jìn)行了相同的處理。

對(duì)于這17個(gè)投入指標(biāo)和19個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，本文首先進(jìn)行定性篩選。評(píng)價(jià)指標(biāo)定性篩選遵循全面性原則、低重疊性原則、均衡性原則、數(shù)據(jù)可靠性原則。全面性原則是指標(biāo)的選取要能夠全面反映高等學(xué)校的投入和產(chǎn)出情況；低重疊性原則是對(duì)全部指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，將重疊的指標(biāo)篩除；均衡性原則是在投入的三個(gè)方面和產(chǎn)出的三個(gè)方面上都有一定的指標(biāo)，以保證評(píng)價(jià)的均衡；數(shù)據(jù)可靠性原則是本研究的數(shù)據(jù)均采用遼寧省教育統(tǒng)計(jì)年鑒和教育廳的官方數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的可靠性。

經(jīng)過(guò)定性的篩選，最終確定了13項(xiàng)投入指標(biāo)和15項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，如表1所示。表1中，定性篩選后的投入指標(biāo)中1～4項(xiàng)指標(biāo)考察高校的人力投入，既有數(shù)量指標(biāo)又有質(zhì)量指標(biāo)；5～9項(xiàng)是考察高校的財(cái)力投入；10～13項(xiàng)指考察高校的物力投入。定性篩選后的產(chǎn)出指標(biāo)中1～6項(xiàng)考察高校的人才培養(yǎng)狀況；7～13項(xiàng)考察高校的科學(xué)研究狀況；13、14項(xiàng)考察高校的社會(huì)服務(wù)狀況。

表1 定性篩選后的投入產(chǎn)出指標(biāo)

2.評(píng)價(jià)指標(biāo)的定量篩選

評(píng)價(jià)指標(biāo)經(jīng)過(guò)定性化的篩選之后，雖然能夠較全面反映省屬本科高校投入產(chǎn)出情況，但各指標(biāo)間的相互關(guān)系還需要通過(guò)定量化的篩選，才能夠更加簡(jiǎn)潔和科學(xué)。

評(píng)價(jià)指標(biāo)的定量化的篩選遵循投入與產(chǎn)出相關(guān)、信息量最大和信息重疊最小三項(xiàng)基本原則。本文以2009年遼寧省27所高校的數(shù)據(jù)為例，具體介紹篩選過(guò)程。

（1）數(shù)據(jù)歸一化處理。數(shù)據(jù)歸一化處理是消除原始數(shù)據(jù)的量綱，使數(shù)據(jù)具有可比性。在原始指標(biāo)體系中，各指標(biāo)的單位是不統(tǒng)一的，有些指標(biāo)的數(shù)值差達(dá)到幾萬(wàn)，而有些指標(biāo)僅僅存在個(gè)位數(shù)字上的差異。這些不同量綱，不同特征的原始數(shù)據(jù)無(wú)法直接用于統(tǒng)計(jì)分析，所以在作統(tǒng)計(jì)分析之前首先要清除量綱的影響，也就是歸一化處理。

本文采用了Z標(biāo)準(zhǔn)化處理，其轉(zhuǎn)化函數(shù)為：

其中，μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，x為原始數(shù)據(jù)，x＊為轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)。

本文采用SPSS18.0中的Z標(biāo)準(zhǔn)化處理方法獲得了原始變量（指標(biāo)）的Z得分，其中，ZX1到ZX13是Z標(biāo)準(zhǔn)化處理后的13項(xiàng)投入指標(biāo)，對(duì)應(yīng)于原始X1～X13指標(biāo)，ZY1～ZY15是Z標(biāo)準(zhǔn)化處理后的15項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)應(yīng)于原始Y1～Y15指標(biāo)。

（2）投入和產(chǎn)出的相關(guān)性篩選。對(duì)于績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，按照投入與產(chǎn)出相關(guān)原則進(jìn)行篩選，篩選運(yùn)用典型相關(guān)分析方法。典型相關(guān)是利用綜合變量對(duì)之間的相關(guān)關(guān)系來(lái)反映兩組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它把多變量與多變量之間的相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)換為兩組變量之間的相關(guān)關(guān)系。典型相關(guān)分析首先在兩個(gè)變量組各自的總變化中尋找他們之間最大的一部分變化關(guān)系，用一對(duì)典型變量來(lái)描述，然后再根據(jù)同樣的原理產(chǎn)生第二對(duì)、第三對(duì)典型變量……，直至所有變化部分被提取完畢。

經(jīng)過(guò)典型相關(guān)分析，共得到13對(duì)典型變量，以0.05為顯著性水平，前3對(duì)典型變量的相關(guān)系數(shù)分別為1.000、1.000、0.994，故選擇前3對(duì)典型相關(guān)變量作進(jìn)一步分析。在典型相關(guān)分析過(guò)程中自動(dòng)生成了投入典型變量和產(chǎn)出典型變量，通過(guò)投入變量和投入典型變量的相關(guān)程度可以剔除與典型投入變量相關(guān)程度較低的投入變量，同理也可以剔除與產(chǎn)出典型變量相關(guān)程度較低的產(chǎn)出變量。基于此思想，本研究分別用SPSS18.0作13個(gè)投入變量與前3個(gè)典型投入變量，15個(gè)產(chǎn)出變量與前3個(gè)典型產(chǎn)出變量的Pearson相關(guān)性分析。

經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，ZX8（固定資產(chǎn)總值）和ZX11（實(shí)驗(yàn)室面積）與前3對(duì)典型投入變量相關(guān)程度較低，顯著性水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.05，表明這2項(xiàng)原始變量對(duì)投入典型變量的影響程度很弱，因此被直接剔除。在產(chǎn)出變量與前3對(duì)產(chǎn)出典型變量相關(guān)系數(shù)矩陣中，以0.05為顯著性水平，ZY13（開設(shè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目數(shù)）、ZY14（當(dāng)年專利授權(quán)數(shù)）、ZY15（省級(jí)質(zhì)量工程項(xiàng)目數(shù)）與前3對(duì)典型相關(guān)變量均表現(xiàn)出較差的顯著性，因此被剔除。

經(jīng)過(guò)本輪典型相關(guān)分析，13項(xiàng)投入指標(biāo)剩余11項(xiàng)，其中ZX8和ZX11被剔除；15項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)剩余12項(xiàng)。其中，ZY13、ZY14、ZY15被剔除。新的投入產(chǎn)出指標(biāo)將進(jìn)入下一輪分析。

（3）評(píng)價(jià)指標(biāo)的重疊性篩選。按照信息量最大和信息重疊最小原則，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)作重疊性分析。重疊性分析采用聚類分析的方法。聚類分析能夠?qū)⒁慌鷺颖荆ɑ蜃兞浚?shù)據(jù)根據(jù)其諸多特征，按照性質(zhì)上的親疏遠(yuǎn)近程度在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下進(jìn)行自動(dòng)分類，產(chǎn)生多個(gè)分類結(jié)果，且類內(nèi)部個(gè)體特征之間具有相似性，不同類之間個(gè)體特征的差異性較大［19］（P239）。

本研究將采用系統(tǒng)聚類分別對(duì)投入指標(biāo)組和產(chǎn)出指標(biāo)組進(jìn)行聚類分析。如果有2個(gè)或2個(gè)以上的指標(biāo)被聚為一類，則需要借助簡(jiǎn)單相關(guān)分析并結(jié)合理論判斷來(lái)挑選出一個(gè)指標(biāo)作為代表性指標(biāo)進(jìn)入下一輪分析，其他同類指標(biāo)將會(huì)被剔除。

對(duì)投入11項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行聚類，以2.5為距離，共聚為10，其中ZX1（校本部教職工總數(shù)）和ZX10（一般圖書冊(cè)數(shù)）被聚為一類，其他各為一類。結(jié)合投入各變量間相關(guān)系數(shù)矩陣，以和其他變量相關(guān)性較低的變量為入選的原則，最終剔除ZX10（一般圖書冊(cè)數(shù)），選擇ZX1（校本部教職工總數(shù)）為代表性指標(biāo)，故此次聚類分析剩下10項(xiàng)投入指標(biāo)。

同樣的操作可以得到產(chǎn)出指標(biāo)組的系統(tǒng)聚類，以2.5為距離，共聚為9類，ZY7（科研課題數(shù)）與ZY9（國(guó)家級(jí)課題數(shù)）為一類，ZY5（省重點(diǎn)學(xué)科）和ZY6（高校強(qiáng)項(xiàng)建設(shè)）為一類，ZY4（碩士點(diǎn)數(shù)）與ZY8（著作數(shù)）為一類，其余各為一類。

以ZY7、ZY9和其他產(chǎn)出變量的相關(guān)性為基礎(chǔ)，同時(shí)考慮省屬本科高校采用科研課題數(shù)指標(biāo)評(píng)價(jià)更符合樣本特點(diǎn)，故剔除ZY9（國(guó)家級(jí)課題數(shù)）指標(biāo)，選取ZY7（科研課題數(shù)）指標(biāo)；從ZY5、ZY6和其他變量的相關(guān)性系數(shù)矩陣難以作出強(qiáng)弱判斷，結(jié)合理論和數(shù)據(jù)特征選擇ZY5（省重點(diǎn)學(xué)科）指標(biāo)，剔除ZY6（高校強(qiáng)項(xiàng)建設(shè)）指標(biāo)；ZY4、ZY8和其他產(chǎn)出變量的相關(guān)性為依據(jù)，選擇ZY8（著作數(shù)）指標(biāo)，剔除ZY4（碩士點(diǎn)數(shù)）指標(biāo)。

經(jīng)過(guò)本輪聚類分析，本文得到了10項(xiàng)投入指標(biāo)和9項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，分別是ZX1、ZX2、ZX3、ZX4、ZX5、ZX6、ZX7、ZX9、ZX12、ZX13和 ZY1、ZY2、ZY3、ZY5、ZY7、ZY8、ZY10、ZY11、ZY12。它們將作為最終指標(biāo)體系進(jìn)入績(jī)效評(píng)價(jià)中。

二、績(jī)效模型及績(jī)效評(píng)價(jià)

1.樣本選取

遼寧省目前有省屬本科高校30所，其中3所新建本科高校因其院校特征與其他省屬本科高校差異較大，其數(shù)據(jù)可比性較差，故不在本次績(jī)效評(píng)價(jià)范圍內(nèi)，所以本研究只選取其中的27所本科高校作為績(jī)效評(píng)價(jià)的對(duì)象。

2.評(píng)價(jià)模型

經(jīng)過(guò)定性和定量的指標(biāo)篩選之后，初設(shè)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系已經(jīng)被精簡(jiǎn)化和科學(xué)化，但是每項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)仍然無(wú)法確定。

為了確定各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，本文采用主成分分析法。主成分分析的一個(gè)重要特點(diǎn)就在于提取主成分后可以通過(guò)主成分矩陣和特征值計(jì)算得到各個(gè)主成分對(duì)應(yīng)于每一項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)［19］（P258）。對(duì)10項(xiàng)投入指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，根據(jù)投入主成分特征值及方差貢獻(xiàn)率，共提取4個(gè)主成分，累積貢獻(xiàn)率達(dá)81.087%，具有很好的解釋度。對(duì)9項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，根據(jù)產(chǎn)出主成分特征值及方差貢獻(xiàn)率，共提取2個(gè)主成分，累積貢獻(xiàn)率為71.915%，具有較好的解釋度。經(jīng)過(guò)主成分分析，可以得到投入得分計(jì)算公式和產(chǎn)出得分計(jì)算公式。

投入得分的計(jì)算公式為：

其中，X為某高校某年的投入量；Y為某高校某年的產(chǎn)出量；S為某高校某年的績(jī)效得分。

通過(guò)投入和產(chǎn)出的計(jì)算公式可以計(jì)算出各高校投入和產(chǎn)出的得分。由于投入得分和產(chǎn)出得分是基于Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)得來(lái)的，這樣在結(jié)果中就存在負(fù)數(shù)，不能直接代入績(jī)效公式，所以使用T分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換公式，即T＝50＋10×Z。將原始投入得分和產(chǎn)出得分進(jìn)行T分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后的數(shù)值保持了原來(lái)的差異特征，又均為正數(shù)，可以直接代入績(jī)效公式得出2009年各高校的績(jī)效得分。

3.績(jī)效評(píng)價(jià)

為了使績(jī)效評(píng)價(jià)能夠更加科學(xué)，本研究采集了2009～2011年的數(shù)據(jù)。同樣經(jīng)過(guò)前文的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化建立績(jī)效模型，計(jì)算出另外2010～2011年各個(gè)高校的投入得分、產(chǎn)出得分和績(jī)效得分。然后將2009～2011年的績(jī)效得分加和求其平均數(shù)，這樣就得到了遼寧省省屬本科高校的績(jī)效得分和排名，具體計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 遼寧省省屬27所本科高校績(jī)效綜合得分

三、結(jié) 論

通過(guò)績(jī)效評(píng)價(jià)，可以看出在績(jī)效排名為前10名的高校中，有以下三種類型。第一類：投入排名靠前、產(chǎn)出排名靠前，投入排名落后于產(chǎn)出排名，例如，中國(guó)醫(yī)科大學(xué)、遼寧師范大學(xué)、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)和沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)；第二類：投入排名靠前，產(chǎn)出排名靠前，產(chǎn)出排名落后于或等于投入排名，例如，遼寧大學(xué)和遼寧工程技術(shù)大學(xué)；第三類：投入排名靠后，產(chǎn)出排名靠后，投入排名落后于產(chǎn)出排名，例如，遼寧中醫(yī)藥大學(xué)、魯迅美術(shù)學(xué)院、沈陽(yáng)藥科大學(xué)和大連海洋大學(xué)。

本研究的績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果和以往的大學(xué)排名結(jié)果有所不同，以武書連主持的“大學(xué)評(píng)價(jià)”課題組所作的遼寧省大學(xué)排名為例，該排名與本研究所得出的績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果有明顯的差異。“大學(xué)評(píng)價(jià)”排名的指標(biāo)主要是基于高校的總量，是對(duì)大學(xué)綜合實(shí)力的評(píng)價(jià)，難以對(duì)大學(xué)利用資源的效率作出評(píng)價(jià)。

本研究的績(jī)效評(píng)價(jià)是對(duì)以往大學(xué)評(píng)價(jià)的補(bǔ)充和發(fā)展，是對(duì)大學(xué)的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程和資源利用率的評(píng)價(jià)。績(jī)效評(píng)價(jià)研究以高校將投入資源轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出結(jié)果的效率為衡量標(biāo)準(zhǔn)，能比較客觀地反映不同高校在資源利用上的優(yōu)劣。通過(guò)績(jī)效評(píng)價(jià)，不僅能促進(jìn)高校加強(qiáng)對(duì)其投入資源的充分利用，而且為政府高效率地配置高等教育資源提供了依據(jù)。

本研究還有一些待完善的地方。例如，對(duì)于績(jī)效指標(biāo)體系還需要進(jìn)一步的研究，排名靠后的沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)和沈陽(yáng)航空學(xué)院，都是因?yàn)槠洚?dāng)年的基建投資較大，而使得投入較大，結(jié)果導(dǎo)致績(jī)效排名靠后。這種異常性的數(shù)據(jù)，使得績(jī)效評(píng)價(jià)還不能夠完整地反映學(xué)校的資源利用情況，今后應(yīng)該研究對(duì)于這種異常性的數(shù)據(jù)如何進(jìn)行調(diào)整和處理。另外，在評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定中，對(duì)于那些常年占用的指標(biāo)（例如校本部教職工總數(shù)、固定資產(chǎn)總值等）是否要和每年都投入的指標(biāo)（例如教育總收入、科研經(jīng)費(fèi)投入等）一樣等同對(duì)待；對(duì)于最能夠反映高等學(xué)?？?jī)效的因素——“教育質(zhì)量”應(yīng)該用什么指標(biāo)體現(xiàn)，還需要進(jìn)一步的深入研究。

［1］STRINGFIELD S，HERMAN R.Assessment of the state of school effectiveness research in the united states of A－merica［J］.School Effectiveness and School Improvement，1996，7（2）：159－180.

［2］McLENDON M K，HEARN J C，DEATON R.Called to account：analyzing the origins and spread of state performance－accountability policies for higher education［J］.Educational Evaluation and Policy Analysis，2006，28（1）：1－24.

［3］BURKE J C，MODARRESJ S.Performance funding programs：assessing their stability［J］.Research in Higher Education，2001，42（1）：51－70.

［4］CAVE M，HANNAY S，KOGAN M，et al.The use of performance indicators in higher education：a critical analysis if developing practice［J］.Educational Studies，1989，15（2）：205－210.

［5］史萬(wàn)兵，趙士謙.荷蘭高等教育投資績(jī)效評(píng)價(jià)制度的經(jīng)驗(yàn)與啟示［J］.大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2011，32（3）：67－70.

［6］王平心，殷俊明.高等院校內(nèi)部績(jī)效評(píng)價(jià)研究［M］.北京：科學(xué)出版社，2010.57－58.

［7］李越，葉賦桂.大學(xué)評(píng)價(jià)述評(píng)——兼論中國(guó)創(chuàng)建世界一流大學(xué)的差距及策略［J］.清華大學(xué)教育研究，2001，（3）：37－43.

［8］趙婷婷.指標(biāo)綜合值評(píng)估法在高校專業(yè)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)，1999，（3）：61－63.

［9］馬學(xué)軍，吳曉梅.山東省普通高校教務(wù)處工作評(píng)價(jià)方案信度分析［J］.曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)，1999，25（4）：102－104.

［10］畢克新，吳勃英，馮英浚.測(cè)算高校R＆D綜合實(shí)力的二次相對(duì)評(píng)價(jià)方法［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2000，（3）：89－94.

［11］羅蔓，張復(fù)新.高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)的量化模型［J］.數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志，2002，15（1）：82－84.

［12］林春艷.多層次模糊綜合評(píng)價(jià)在高校管理中的應(yīng)用［J］.工科數(shù)學(xué)，2002，18（2）：24－27.

［13］王效義，謝印寶.高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)新模型研究［J］.理工高教研究，2002，11（4）：89－90.

［14］于珊珊.DEA方法在我國(guó)高校績(jī)效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用［J］.經(jīng)濟(jì)師，2009，（4）：104－106.

［15］錢三平，馮艷飛，李鵬.研究型大學(xué)績(jī)效評(píng)價(jià)體系構(gòu)建［J］.審計(jì)月刊，2007，（5）：50－51.

［16］應(yīng)望江，李泉英.高?？?jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)及應(yīng)用研究——以教育部直屬高校為例［J］.國(guó)家教育行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，（2）：45－50.

［17］中央教育科學(xué)研究所高等教育研究中心.高等學(xué)?？?jī)效評(píng)價(jià)報(bào)告［J］.大學(xué)（學(xué)術(shù)版），2009，（11）：10－29.

［18］張男星，孫繼紅.投入產(chǎn)出法在高?？?jī)效評(píng)價(jià)中的運(yùn)用［J］.高教發(fā)展與評(píng)估，2012，28（2）：21－25.

［19］梁彥冰，崔雪松.SPSS15.0統(tǒng)計(jì)分析與實(shí)踐應(yīng)用寶典［M］.北京：中國(guó)鐵道出版社，2010.