大學評價對高校錄取分數(shù)排名影響的列聯(lián)分析

李興國，趙曉冬，王偉偉

(1.燕山大學 發(fā)展戰(zhàn)略研究中心,河北 秦皇島　066004；2.燕山大學 公共管理學院，河北 秦皇島　066004)

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大學評價對高校錄取分數(shù)排名影響的列聯(lián)分析

李興國1，趙曉冬2，王偉偉1

(1.燕山大學 發(fā)展戰(zhàn)略研究中心,河北 秦皇島066004；2.燕山大學 公共管理學院，河北 秦皇島066004)

通過對2008-2012五年間38所“985高校”在武書連和邱均平大學評價中的排名與其在河北省高考錄取分數(shù)線排名的列聯(lián)分析，探討大學評價對高校錄取分數(shù)排名的影響。大學評價排名與大學錄取分數(shù)排名存在顯著的正相關(guān)，即大學排名上升會引起招生質(zhì)量的提高；大學評價排名對大學錄取分數(shù)排名的影響會受到招生人數(shù)變化的抑制，這種抑制效應(yīng)會減弱甚至抵消前者對后者的影響；大學評價排名對大學錄取分數(shù)排名的影響程度對于“名?！倍韵鄬^低。

大學評價；大學排名；錄取分數(shù)；列聯(lián)表

大學排名作為高等教育發(fā)展過程中的一種全球性現(xiàn)象，近年來引起了人們的廣泛關(guān)注。盡管大學排名存在著諸多不足，“然而，人們又都在使用它們，因為如果使用得當，對消費者、決策者以及跟國內(nèi)外同行作比較的學術(shù)機構(gòu)而言，它們還是具有一定的價值[1]”。

自1987年《科技日報》刊載了由中國管理科學研究院對國內(nèi)87所重點大學的排名之后，我國大學排行的研究開始興起。此后20年間，先后由20家機構(gòu)發(fā)布了近百個大學排行榜[2]。中國管理科學研究院發(fā)布的“中國大學評價年度排行”(以下簡稱“武書連大學評價”)和武漢大學中國科學評價研究中心發(fā)布的“中國高校競爭力評價排行”(以下簡稱“邱均平大學評價”)是其中具有代表性的2個大學評價排名。大學評價排名對高校的錄取分數(shù)有沒有顯著影響，即大學評價在考生填報志愿時有沒有發(fā)揮引導(dǎo)作用，以上是本文要探討的問題。

一、確定“大學評價”與“錄取分數(shù)”排名變化趨勢的方法

d=r08+r09-r11-r12，

根據(jù)以上規(guī)則，判定結(jié)果如表1和表2所示：

表138所“985高?！薄按髮W評價排名”變化趨勢統(tǒng)計

上升不變下降合計武書連版1941538邱均平版1681438

表238所“985高?！薄颁浫》謹?shù)排名”變化趨勢統(tǒng)計

趨勢上升不變下降合計數(shù)量1622038

二、兩個“大學評價”排名數(shù)據(jù)分布的檢驗

本研究選取2008—2012年五年間兩個大學評價的排名情況[3-4]，用SPSS19.0統(tǒng)計軟件，分別對5組配對樣本數(shù)據(jù)進行Wilcoxon符號秩檢驗，研究兩個大學評價中數(shù)據(jù)分布的相關(guān)性，檢驗的原假設(shè)H0為：兩總體分布無顯著差異。

表3中Q代表邱均平大學排名數(shù)據(jù)，W代表武書連大學排名數(shù)據(jù)。從檢驗結(jié)果可知，2008-2012各年數(shù)據(jù)對應(yīng)的P值均大于0.05，所以，不能拒絕原假設(shè)，即應(yīng)認為武書連和邱均平大學評價中大學排名的數(shù)據(jù)分布不存在顯著差異，這表明下文中基于兩個列聯(lián)表數(shù)據(jù)的對比分析不存在系統(tǒng)誤差。

五、“器物”的提出可能是雕塑本體研究的中國方案。在這之前，關(guān)于雕塑的本體“物”的屬性在我們雕塑界的提出，本來就是一次學術(shù)研究的機會，跟隨著我們又提出了“器”理念?？梢哉f中國雕塑家，終于開始試圖剝?nèi)ス诘袼芡鈱拥乃^文學性和敘事性內(nèi)容，剝?nèi)ノ覀兯晳T的所謂藝術(shù)風格，在思考雕塑最為本體的命題了，這是中國雕塑本體研究的進步。該板塊在“不同”展上，將“器”與“物”合流的同時，還強調(diào)了中國風格，算是該版塊試圖包含的內(nèi)容復(fù)雜之處，所以觀眾會發(fā)現(xiàn)這里面啥都有。

三、“大學評價排名”與“錄取分數(shù)排名”的列聯(lián)分析

表4和表5分別給出了武書連和邱均平兩個大學評價的“大學評價排名”和“錄取分數(shù)排名”的列聯(lián)表分析結(jié)果，且兩個排名數(shù)據(jù)的Pearson Chi-Square <0.05，表明兩個列聯(lián)表中的“大學評價排名”和“錄取分數(shù)排名”存在顯著的相關(guān)性。

表3Wilcoxon符號秩檢驗結(jié)果

Q08-W08Q09-W09Q10-W10Q11-W11Q12-W12Z-.148a-.036a-.099b-.344a-.336a漸近顯著性.882.971.922.731.737

a. 基于正秩。b. 基于負秩。c. Wilcoxon 帶符號秩檢驗

表4武書連“大學評價排名* 錄取分數(shù)排名”列聯(lián)表

錄取分數(shù)排名不變上升下降合計大學評價排名不變上升下降計數(shù)0134期望計數(shù)0.21.72.14.0計數(shù)19919期望計數(shù)1.08.010.019.0計數(shù)16815期望計數(shù)0.86.37.915.0合計計數(shù)2162038

表5邱均平“大學評價排名* 錄取分數(shù)排名”列聯(lián)表

錄取分數(shù)排名不變上升下降合計大學評價排名不變上升下降計數(shù)1528期望計數(shù)0.43.34.18.0計數(shù)17816期望計數(shù)0.86.68.216.0計數(shù)041014期望計數(shù)0.75.77.214.0合計計數(shù)2162038

將“錄取分數(shù)排名”作為因變量(Y)，“大學評價排名”作為自變量(X)，研究自變量對因變量的影響。X、Y分別存在三種狀態(tài)：上升(↑)、不變(—)、下降(↓)。而X和Y的組合可以有9種情形：(—，—)、(↑，↑)、(↓，↓)、(↑，↓)、(↓，↑)、(—，↑)、(—，↓)、(↑，—)、(↓，—)。其中，第1-5種情況表明X與Y有關(guān)聯(lián)(第1、2、3種情形為正關(guān)聯(lián)，第4、5種情形為負關(guān)聯(lián))，第6-9種情形表明X與Y無關(guān)聯(lián)。應(yīng)用以上方法對武書連、邱均平兩個大學評價排名與錄取分數(shù)排名的關(guān)系進行分析。

(1)在X與Y同向關(guān)聯(lián)描述上，武書連大學評價有17所，邱均平大學評價有18所。第1-3種即(—，—)、(↑，↑)、(↓，↓)的情形，武書連大學評價分別有0所、9所、8所，邱均平大學評價分別有1所、7所、10所。

(2)在X與Y反向關(guān)聯(lián)描述上，武書連大學評價有15所，邱均平大學評價有12所。第4、5種情形，即(↑，↓)、(↓，↑)的情形，武書連大學評價分別有9所、6所，邱均平大學評價分別有8所、4所。

(3)第6、7種情形，即(—，↑)、(—，↓)。該情形含義為“大學評價排名”X不變，而“錄取分數(shù)排名”Y卻上升或下降。出現(xiàn)以上2種情形的學校個數(shù)越少越表明Y受X的影響。武書連大學評價分別為1所、3所，邱均平大學評價分別為5所、2所。前者比后者少3所學校。

(4)第8、9種情形，即(↑，—)、(↓，—)。該情形表明“大學評價排名”X上升或下降，而“錄取分數(shù)排名”Y不變，可從反面說明X對Y的影響，出現(xiàn)這2種情形的學校個數(shù)越少越表明X對Y越有影響。武書連大學評價分別為1所、1所，邱均平大學評價分別為1所、0所。前者比后者多1所學校。

四、抑制效應(yīng)和名校效應(yīng)

(一)招生人數(shù)抑制效應(yīng)對列聯(lián)表的影響

在完全市場環(huán)境條件下，“大學評價排名”將通過正向影響報考人數(shù)和招生人數(shù)，進而影響“錄取分數(shù)排名”。例如：一所大學的大學評價排名上升，會吸引更多的考生報考，錄取分數(shù)線自然水漲船高。然而，在我國目前情況下，大學的招生人數(shù)是由政府主管部門制定，是外生變量，不受“大學評價排名”的直接影響。在此情況下，“大學評價排名”如果與“招生人數(shù)”同向變動，則“大學評價排名”對“錄取分數(shù)排名”的影響將被減弱，這種效應(yīng)可稱為“抑制效應(yīng)”。如：“大學評價排名”上升，本來趨向引起“錄取分數(shù)排名”也上升，但若“招生人數(shù)”也顯著增加，則會一定程度抑制“錄取分數(shù)排名”的上升，使后者不變甚至下降；若“大學評價排名”下降，趨向引起“錄取分數(shù)排名”也下降，但若“招生人數(shù)”也顯著減少，則會抑制“錄取分數(shù)排名”的下降，使后者不變甚至上升。

表6招生人數(shù)對錄取分數(shù)排名的影響

招生人數(shù)大學評價增加減少上升減弱增強下降增強減弱

“大學評價排名”與“錄取分數(shù)排名”二維列聯(lián)表中對角線上的數(shù)據(jù)，表明兩個變量之間的同向變化，對角線上的學校個數(shù)越多，說明前者對后者的影響越顯著?，F(xiàn)在檢驗表4和表5中非對角線上的的6種非同向變化情形：(↑，↓)、(↓，↑)、(—，↑)、(—，↓)、(↑，—)、(↓，—)學校的個數(shù)，以及這些學校中有多少受到了招生人數(shù)抑制效應(yīng)的影響。這里假定：2008-2012年間，前后兩年招生人數(shù)之和的增減量若超過5%，則認為招生人數(shù)有顯著變化。應(yīng)當指出，研究對象均為全國最優(yōu)秀的“985高?！保瑘罂即祟悓W校的為全國最優(yōu)秀的考生，因而，錄取分數(shù)線對招生人數(shù)的變化異常敏感，假定5%的招生人數(shù)變化率是相對合理的。

從表7、表8可見：武書連二維表中不在對角線上的21所學校中有11所受到招生人數(shù)變化的抑制影響，邱均平二維表中不在對角線上的20所學校中有9所受到招生人數(shù)變化的抑制，自變量與因變量之間的影響傳導(dǎo)機制被扭曲，致使二者之間的同向相關(guān)關(guān)系有顯著地降低。

(二)名校效應(yīng)對列聯(lián)表的影響

所謂“名校效應(yīng)”，是一種心理效應(yīng)，就是對中國頂尖的高校(如C9)*九校聯(lián)盟(C9)，中國首個頂尖大學間聯(lián)盟，2009年10月啟動，聯(lián)盟成員包括北京大學、復(fù)旦大學、哈爾濱工業(yè)大學、南京大學、清華大學、上海交通大學、西安交通大學、浙江大學、中國科學技術(shù)大學等9所高校。，人們心理上存在高度的認可，這種認可是長期形成的，短期不容易發(fā)生改變。名校效應(yīng)對列聯(lián)表的影響主要針對(X,Y)的(↓，↑)、(—，↑)的兩種情形。即“大學評價排名”下降或不變，而“錄取分數(shù)排名”卻上升。名校效應(yīng)的存在，使“大學評價排名”對“錄取分數(shù)排名”影響的顯著性相對名校而言有所降低。目前國內(nèi)對“名?！睕]有統(tǒng)一的定義，本文將名校定義為“C9高?！焙驮趦蓚€大學評價中均排名前10名的高校。

在武書連大學評價中，有6所學校存在名校效應(yīng)：西安交通大學、中國科技大學、南京大學、華中科技大學、清華大學、北京大學。2008-2012年西安交通大學的排名逐年下降，從08年的第10名降到12年的第15名，但是錄取分數(shù)排名反而連年上升，從08年的第36名升到12年的第19名。其中固然有招生人數(shù)減少的抑制效應(yīng)，但更主要的則是西安交大在河北省考生中具有極高的知名度和美譽度，這種名校心理效應(yīng)使“大學評價”排名與“錄取分數(shù)”排名呈現(xiàn)反向變化。在邱均平大學評價中，也有6所學校存在名校效應(yīng)：北京大學、復(fù)旦大學、浙江大學、南京大學、武漢大學、中國科技大學。2008-2012年復(fù)旦大學、浙江大學和南京大學三校的大學評價排名保持不變，但是錄取分數(shù)排名卻都呈逐年上升趨勢。

表7武書連二維列聯(lián)表中非對角線上學校影響效應(yīng)統(tǒng)計

序?qū)W校名稱2008-2012年本科招生數(shù)量(人)大學評價招生變化抑制效應(yīng)名校效應(yīng)1中南大學240262268265279↑+8%√2大連理工大學240245233226235↑-5%3重慶大學251256258265228↑-3%4北京理工大學102109111114130↑+16%√5南開大學159161156165162↑+2%6中國農(nóng)業(yè)大學158160160140130↑-15%7華南理工大學8587949294↑+8%√8湖南大學125127137150154↑+21%√9電子科技大學150163195207227↑+39%√10西北農(nóng)林科大244270270309291↑+17%√11西安交通大學10095658384↓-14%√√12中國科技大學3532253029↓-12%√√13北京師范大學5860605050↓-15%√14北京航空航天142157151152154↓+2%15南京大學3839344441↓+10%√16華中科技大學148151156156151↓+3%√17清華大學5537402842↓-24%√√18北京大學4334302625--34%√√19上海交通大學6442333232--40%20中國海洋大學8587958581↓-3% 21蘭州大學153152168147154↑-1%

數(shù)據(jù)來源：河北省普通高校招生報考指南[M].北京:學苑出版社.2013.2; 武書連.挑大學 選專業(yè) 2008-2012[M].北京:中國統(tǒng)計出版社.2008-2012.

表8邱均平二維列聯(lián)表中非對角線上學校影響效應(yīng)統(tǒng)計

序?qū)W校名稱2008-2012年本科招生數(shù)量(人)大學評價招生變化抑制效應(yīng)名校效應(yīng)1中南大學240262268265279↑+8%√2大連理工大學240245233226235--5%3重慶大學251256258265228↑-3%4西北工業(yè)大學165175163157156↑-8%5華南理工大學8587949294↑+8%√6湖南大學125127137150154↑+21%√7吉林大學330336351351362↑+7%√8電子科技大學150163195207227↑+39%√9西北農(nóng)林科大大學244270270309291↑+17%√10中國科技大學3532253029↓-12%√√11中國人民大學3935434244↓+16%12北京師范大學5860605050↓-15%√13北京航空航天大學142157151152154↓+2%14武漢大學9597123128119-+29%√15北京大學4334302625--34%√√16復(fù)旦大學2328252526--√17浙江大學6064747670-+18%√18南京大學3839344441-+10%√19上海交通大學6442333232--40%

數(shù)據(jù)來源：河北省普通高校招生報考指南[M].北京:學苑出版社.2013.2; 邱均平等.中國大學及學科專業(yè)評價報告2008-2012[M].北京:科學出版社.2008-2012.

(三)抑制效應(yīng)和名校效應(yīng)的綜合影響

從表7和表8可見，抑制效應(yīng)和名校效應(yīng)對列聯(lián)表的影響不是獨立的，有的學校同時受到兩種效應(yīng)的影響。如清華大學、北京大學、西安交通大學、中國科技大學等。這種情況下，X和Y之間的相關(guān)的顯著性將更為降低。武書連和邱均平列聯(lián)表中都有13所學校受到以上兩種效應(yīng)的影響，若排除掉存在抑制效應(yīng)和名校效應(yīng)的觀測，則兩個列聯(lián)表中均還有25個有效觀測。在以上有效觀測中，兩個列聯(lián)表X和Y存在正向關(guān)聯(lián)的分別是17個、18個。據(jù)此，可得出兩個大學評價與錄取分數(shù)排名列聯(lián)表中正向關(guān)聯(lián)度分別為68%、72%。此外，兩個大學評價中有效觀測的大學評價排名和錄取分數(shù)排名列聯(lián)表的卡方檢驗結(jié)果表明兩個變量相關(guān)性顯著。

五、結(jié)論及存在問題

通過上述分析，可以得到如下結(jié)論：武書連和邱均平兩個大學評價中的數(shù)據(jù)具有高度的相關(guān)性和一致性。非參數(shù)檢驗方法與二維列聯(lián)表分析均可表明，兩個大學評價的數(shù)據(jù)總體分布無顯著性差異；“大學評價排名”對“錄取分數(shù)排名”影響，會受到招生人數(shù)抑制效應(yīng)和名校心理效應(yīng)的干擾，以上兩種效應(yīng)會在一定程度上減弱甚至抵消前者對后者的影響；“大學評價排名”與“錄取分數(shù)排名”之間存在較強的正相關(guān)。在招生數(shù)量保持穩(wěn)定的條件下，“大學評價排名”的上升會引起“錄取分數(shù)排名”的上升，即招生質(zhì)量的提高。然而，研究中也存在一些問題。首先，受數(shù)據(jù)收集的局限，樣本的選取限于“985高?！保媒Y(jié)論是否適用于更廣泛的一般高校，有待進一步驗證；其次，研究中高校錄取分數(shù)排名來源于河北省2008—2012年的數(shù)據(jù)，由于地域因素對考生填報志愿也有顯著影響，如相對于南方高校，河北的考生更鐘情于報考京津地區(qū)高校，故所得結(jié)論的外部效度有待于進一步檢驗。

[1] 熊萬曦.德國CHE大學排名及其啟示[J].比較教育研究,2008(9).

[2] 任青.當前國內(nèi)大學排名現(xiàn)狀及對策探析[J].理論觀察,2013(7).

[3] 武書連.挑大學 選專業(yè) 2008-2012[M].北京:中國統(tǒng)計出版社，2008-2012.

[4] 邱均平,趙蓉英,譚春輝,等.中國大學及學科專業(yè)評價報告2008-2012[M].北京:科學出版社，2008-2012.

[5] 河北省教育考試院.河北省普通高校招生報考指南[M].北京:學苑出版社，2013.

(責任編輯：杜紅琴)

Effect of University Evaluation on Admission Scores Ranking Based on Contingency Table Analysis

LI Xing-guo1, ZHAO Xiao-dong2, WANG Wei-wei1

(1.Research Center for Development Strategy, Yanshan University, Qinhuangdao 066004,China;2.School of Public Administration,Qinhuangdao 066004,China)

Through the contingency table analysis of 2008-2012 university ranking and admission scores ranking of 38“985-college”in the university evaluation system of Wu shulian and Qiu junping, the paper investigates the effect of university evaluation on university admission scores ranking. There is a significant positive correlation between university evaluation ranking and university admission scores ranking, showing the rise of university ranking will cause the improvement of new student’s quality. The influence of university evaluation on admission scores ranking can be inhibited by the changes in student enrollment, which will weaken or even offset the influence effect of the former on the latter. The influence degree of university evaluation on admission scores ranking is relatively lower to the elite universities.

university evaluation; university ranking; admission score; contingency table

2014-12-30

2013年河北省社會科學基金項目“大學排名對河北省大學招生就業(yè)的影響研究”(項目編號：HB13SH003)。

李興國，男，燕山大學發(fā)展戰(zhàn)略研究中心助理研究員，管理學博士；趙曉冬，男，燕山大學公共管理學院教授，博士生導(dǎo)師，管理學博士；王偉偉，女，燕山大學發(fā)展戰(zhàn)略研究中心研究助理，管理學碩士。

G649.2

A

1008-2603(2015)02-0122-05

● 教育理論與實踐