我國(guó)地區(qū)高等教育發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)

李倩男 姚寧寧

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢），湖北武漢430074）

我國(guó)地區(qū)高等教育發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)

李倩男 姚寧寧

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢），湖北武漢430074）

文章利用因子分析方法，計(jì)算我國(guó)31個(gè)地區(qū)（除香港、澳門、臺(tái)灣）2008-2013年每一年的高等教育發(fā)展水平的因子得分；然后利用熵權(quán)法計(jì)算每年因子得分的熵權(quán)，根據(jù)得到的熵權(quán)，計(jì)算這6年的綜合評(píng)價(jià)值并進(jìn)行排序。這樣可以從整體上對(duì)我國(guó)近幾年的高等教育發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了解，為更好地指導(dǎo)和規(guī)劃高等教育事業(yè)的健康發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)。

因子分析；熵權(quán)法；高等教育

一、概述

受到社會(huì)對(duì)高等教育強(qiáng)烈需求的影響和高等教育改革潮流的有力驅(qū)動(dòng)，21世紀(jì)高等教育的普及性、多樣化性、終生教育等基本特征已日益清晰地展現(xiàn)在人們面前。近幾年高等教育實(shí)施擴(kuò)招政策，我國(guó)對(duì)高等教育非常重視。

對(duì)高等教育發(fā)展的評(píng)價(jià)是對(duì)高等教育發(fā)展現(xiàn)狀的認(rèn)識(shí)，只有認(rèn)識(shí)高等教育發(fā)展的狀況和特性才可以制定良好的政策來(lái)促進(jìn)高等教育更好的發(fā)展。對(duì)高等教育發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)有很多種方法，如：層次分析法、主成分分析法、因子分析法、熵權(quán)法等，但都是對(duì)某一年份的高等教育發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)。我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入高等教育大眾化，但是我國(guó)高等教育大眾化還在探索中［1-3］。僅對(duì)一年的高等教育發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)價(jià)不足以反映近幾年高等教育發(fā)展的本質(zhì)。為了解近幾年我國(guó)高等教育的發(fā)展?fàn)顩r，需要對(duì)每年的高等教育發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)進(jìn)行比較分析、整體分析。

文章利用SPSS軟件對(duì)2008-2013年每一年的高等教育發(fā)展進(jìn)行因子分析，計(jì)算綜合得分并排序［4］，然后把每年的綜合得分運(yùn)用熵權(quán)法結(jié)合起來(lái)，利用MATLAB軟件計(jì)算每年的熵權(quán)和總得分，并進(jìn)行排序，來(lái)反映2008-2013年這幾年高等教育的總體發(fā)展?fàn)顩r。

二、指標(biāo)選取及因子分析

（一）數(shù)據(jù)的來(lái)源和指標(biāo)的選取

原始數(shù)據(jù)是取自2009-2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

根據(jù)指標(biāo)的選取原則，選取比較全面和切實(shí)可行的21個(gè)指標(biāo)，反映高等教育規(guī)模的指標(biāo)：在校大學(xué)生數(shù)、在校研究生數(shù)、普通高校數(shù)、211院校數(shù)、每十萬(wàn)人口平均在校生數(shù)；反映教育結(jié)果的指標(biāo)：畢業(yè)生數(shù)、畢業(yè)生中研究生比例；反映高等教育的人力投入指標(biāo)：普通高校師生比、教職工數(shù)、專任教師數(shù)、副高級(jí)以上專任教師比、博士學(xué)位專任教師比；反映高等教育的物質(zhì)投入指標(biāo)：人均占地面積、人均圖書、人均計(jì)算機(jī)數(shù)、人均固定資產(chǎn)值；反映高等教育的財(cái)力投入指標(biāo)：高等教育經(jīng)費(fèi)總收入、國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)、國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)占地區(qū)GDP的比例、生均教育經(jīng)費(fèi)支出、生均財(cái)政預(yù)算教育經(jīng)費(fèi)支出。

（二）用因子分析進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)

因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性的大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，不同組的變量相關(guān)性較低。

運(yùn)用SPSS軟件對(duì)2008-2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析［5-7］，進(jìn)行因子分析之前需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。2008-2013年相關(guān)性檢驗(yàn)的KMO值分別是：0.709、0.755、0.796、0.731、0.786、0.749，KMO的值都在0.7到0.8之間，巴特萊特球度檢驗(yàn)的sig值都顯著為0，選取的指標(biāo)都通過(guò)了KMO檢驗(yàn)和巴特萊特球度檢驗(yàn)，表明數(shù)據(jù)間具有一定的相關(guān)性，2008-2013年每年都可用這些指標(biāo)進(jìn)行因子分析。

1.征值及累計(jì)累積貢獻(xiàn)率

每年的因子分析都采用主成分法和最大方差旋轉(zhuǎn)法，得到因子的特征值和貢獻(xiàn)率及旋轉(zhuǎn)后的特征值及貢獻(xiàn)率。通過(guò)比較可知，即使相同的指標(biāo)，不同的年份進(jìn)行因子分析，特征值不同，累積貢獻(xiàn)率也不同。每年特征值大于1的個(gè)數(shù)都是3個(gè)，累積貢獻(xiàn)率都大于85％。2008-2013年的累積貢獻(xiàn)率分別為：85.873％、87.161％、86.878％、87.716％、88.29％和88.15％。

表1　年份間相比排名變化及排名符號(hào)變化的情況

2.因子載荷分析

對(duì)各年進(jìn)行因子分析，提取特征值大于1的因子。2008-2013年每年都提取3個(gè)因子，但是因子的較高載荷的指標(biāo)有差別。2008年較高載荷指標(biāo)與其他年份都不同，2009年、2011年和2012年選取的3因子在相同的指標(biāo)上有較高的載荷，2010年和2013年選取的3因子在相同的指標(biāo)上有較高的載荷。每個(gè)因子都對(duì)應(yīng)實(shí)際的意義，但不同年份因子的高載荷不同，每年的因子含義也不相同。

3.綜合評(píng)價(jià)

每年選取的指標(biāo)相同，計(jì)算每年的因子得分，每年的因子得分之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性。每年的因子得分的標(biāo)準(zhǔn)差也相差不大，但是排序有變化。每年的綜合排序不同，連續(xù)年份排序差異也很大，用名次差的絕對(duì)值和作為年份間排名相比較的名次變化情況（表1）。

通過(guò)表1可以看出每年的名次都有變化，變化最大的名次差的絕對(duì)值和是62；變化最小的名次差的絕對(duì)值和是26。再比較排名的符號(hào)變化情況，其中“0”表示名次沒(méi)有變化，“+”表示名次落后，排名進(jìn)步的次數(shù)就等于沒(méi)有變化的次數(shù)減去名次落后的次數(shù)。每年的排名相比較都有變化。排名沒(méi)有變化的個(gè)數(shù)最多的是14個(gè)，其次是13個(gè)，排名沒(méi)有變化的最少個(gè)數(shù)是5個(gè)，可知近幾年大部分省份的名次都發(fā)生了變化。各省份進(jìn)步的個(gè)數(shù)與落后的個(gè)數(shù)相比，相差較大的是6、7；相差最小的是0，其余的是1、2，說(shuō)明除了兩個(gè)特別，其余排名的進(jìn)步個(gè)數(shù)和落后個(gè)數(shù)相比變化不大。

通過(guò)上述比較可知，每年的排名都有變化，而且變化量也不少，所以僅以一年的高等教育數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)判高等教育發(fā)展水平不是很全面，需要選取多年高等教育數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)判高等教育的發(fā)展?fàn)顩r。

2008-2013年這6年排名變化最大的是青海，變化10名；其次是甘肅，變化9名；再次是新疆，名次變化7名；一直不變的是北京、上海、江蘇；變化1名的有天津、吉林、湖北、重慶和四川，變化2名的有遼寧、浙江、安徽、江西、湖南、廣西、云南和陜西。說(shuō)明短短的6年，我國(guó)31個(gè)省市的高等教育發(fā)展水平的綜合情況有很大變化。

每年的高等教育發(fā)展水平都有所變化，一年的高等教育發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)只能說(shuō)明當(dāng)年高等教育的發(fā)展?fàn)顩r，要想了解一段時(shí)間內(nèi)高等教育的發(fā)展水平，就需要考慮連續(xù)幾年的高等教育發(fā)展水平的變化情況。僅對(duì)一年的高等教育發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)不足以反映近幾年的高等教育發(fā)展水平，僅比較每年的綜合排序也是不充分的，有必要引入反映近幾年高等教育發(fā)展水平的綜合方法，對(duì)近幾年的高等教育發(fā)展水平進(jìn)行綜合分析來(lái)反映高等教育發(fā)展的實(shí)質(zhì)。我們運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)2008-2013年的高等教育發(fā)展水平進(jìn)行客觀的綜合評(píng)價(jià)。

三、運(yùn)用熵權(quán)法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)

（一）熵權(quán)法基本理論

熵權(quán)法是一種在綜合考慮各因素指標(biāo)提供信息量的基礎(chǔ)上計(jì)算綜合指標(biāo)的方法。作為客觀綜合定權(quán)法，其主要根據(jù)各指標(biāo)傳遞的信息量的大小來(lái)確定權(quán)重。熵權(quán)法的基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來(lái)確定客觀權(quán)重。一般來(lái)說(shuō)，若某個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，表明指標(biāo)值的變異程度越大，提供的信息越多，在綜合評(píng)價(jià)中所起到的作用也越大，其權(quán)重也越大。相反，某個(gè)指標(biāo)的信息熵越大，表明指標(biāo)值的變異系數(shù)越小，提供的信息也越小，在綜合評(píng)價(jià)中所起到的作用也越小，其權(quán)重也就越?。?］。

（二）實(shí)證分析

為了求得2008-2013年間我國(guó)高等教育的整體發(fā)展水平，選擇每年的因子總得分作為指標(biāo)。利用熵權(quán)法計(jì)算每年的權(quán)重，每年權(quán)重的大小表示對(duì)因子得分的貢獻(xiàn)大小。

1.綜合評(píng)價(jià)

以我國(guó)31個(gè)省份作為評(píng)價(jià)對(duì)象，運(yùn)用MATLAB軟件計(jì)算熵權(quán)，得到2008-2013年每年的信息熵依次是0.9252、0.9337、0.9035、0.9292、0.9098、0.9105；2008-2013年每年的熵權(quán)依次是0.15329、0.13592、0.19758、0.14502、0.18488、0.18331。

表2　熵權(quán)法綜合得分及排名

2010年的因子得分信息熵最小，表明2010年的因子得分的變異程度最大，提供的信息最多，權(quán)重值最大，權(quán)重值是0.19758；而2009年因子得分信息熵最大，表明2009年因子得分變異系數(shù)最小，提供的信息最少，權(quán)重值最小，權(quán)重值是0.13592。利用熵權(quán)法計(jì)算2008-2013年的高等教育發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)值及排序（表2）：

由熵權(quán)法得到的綜合得分與2008-2013年的因子得分相關(guān)性很強(qiáng)，因子得分和總得分都是反映高等教育發(fā)展水平。從表2可以看出，前三名分別是北京、上海和江蘇。北京市、上海市、江蘇省在每年的因子得分上都是前三名。后三名分別是青海、西藏和海南，海南省有四年是最后一名，另外兩年分別第28名和29名，西藏有兩年30名，另幾年的名次分別是26、28、29、31名，青海有兩年是28名，另幾年的名次分別是21、23、30、31名，后幾年的排名變化有些大。除了前三名，其他省份的名次在這6年期間都有所變化。

2.總排名與每年排名的比較

總排名與每年的因子排序相比較，也用名次差的絕對(duì)值和作為名次變化大小（表3）?？偱琶c2011年的名次的變化量最大，達(dá)到42；總排名與2012年的名次變化量的最小，變化量為10。與表1相比較可知，比26小的有三個(gè)，表2中的最大值42小于62，說(shuō)明利用熵權(quán)法得到的綜合評(píng)價(jià)很可靠，綜合了每年的高等教育發(fā)展水平，反映了這六年的高等教育發(fā)展水平的整體情況。

再比較排名的符號(hào)變化情況，其中“0”表示名次沒(méi)有變化，“+”表示名次落后，“-”表示名次進(jìn)步，總排名與每年排名相比較都有變化。排名相比較沒(méi)有變化的個(gè)數(shù)最多的是2012年的22個(gè)，最少的是11個(gè)，其它年份排名沒(méi)有變化個(gè)數(shù)近一半。排名前進(jìn)的個(gè)數(shù)和排名落后的個(gè)數(shù)相差最大的個(gè)數(shù)是2，與年份之間的排名相比，排名變化不大。說(shuō)明綜合評(píng)價(jià)充分利用了每年的因子得分，反映了近幾年的綜合情況。

表3　總排名與各年排名的名次差的絕對(duì)值和和符號(hào)變化情況

2008-2013年排名相同和排名相差一位的總數(shù)分別是29、23、25、21、30、24，相差兩名及更少的總數(shù)分別是30、26、29、27、31、28，說(shuō)明大部分省市各年排名與總排名名次的變化不大。排名相差最大的是2011年青海省與總排名相差8名，2009年的青海和2011年甘肅與總排名相差6名。說(shuō)明了利用熵權(quán)法得到的排名充分結(jié)合了各年的高等教育發(fā)展信息，每年的因子得分是當(dāng)年高等教育發(fā)展水平的表現(xiàn)形式，充分利用每年因子得分就表示充分利用了每年的高等教育發(fā)展的信息，也說(shuō)明了熵權(quán)法排名的合理性，整體的排名是2008-2013年這6年31個(gè)省市高等教育發(fā)展水平的整體反映。

我國(guó)東中西部劃分為：東部地區(qū)：遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、福建、臺(tái)灣、廣東、香港、澳門、海南；中部地區(qū)：黑龍江、吉林、山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西；西部地區(qū)：內(nèi)蒙古、甘肅、陜西、寧夏、四川、貴州、重慶、廣西、新疆、青海、西藏。

通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，西部地區(qū)關(guān)于高等教育發(fā)展的分類，大部分排名再最后，西部地區(qū)不僅是我國(guó)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)也是我國(guó)高等教育欠發(fā)達(dá)地區(qū)。東部地區(qū)的排名比較分散，東部地區(qū)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的地區(qū)，但不足的地方是人均面積沒(méi)有西部的大；大部分高職稱和高學(xué)歷老師都愿意去東部發(fā)展，研究生在東部和西部的比例也相差較大；在教育經(jīng)費(fèi)方面，西部地區(qū)的總經(jīng)費(fèi)投入也很少，人均圖書、人均計(jì)算機(jī)和人均固定資產(chǎn)也是東部大于西部；所以想要高等教育快速發(fā)展，不僅在教育物質(zhì)資源上加大投入，教師資源也必不可少。

通過(guò)高等教育發(fā)展水平的排名與東中西的劃分相比較，可知經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)高等教育發(fā)展不一定好，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的地區(qū)高等教育發(fā)展不一定差，這也說(shuō)明了我國(guó)高等教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)。高等教育只有適應(yīng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要，才能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，否則，就會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，高等教育的發(fā)展也離不開經(jīng)濟(jì)的支持。改善高等教育的發(fā)展方式，使我國(guó)高等教育與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)健康的發(fā)展。

四、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)因子分析來(lái)反映每一年高等教育的發(fā)展水平，運(yùn)用熵權(quán)法來(lái)反映近幾年高等教育的整體發(fā)展水平。利用熵權(quán)法得到的綜合評(píng)價(jià)充分利用了每年的因子得分，也就是充分利用了每年高等教育發(fā)展信息。綜合高等教育發(fā)展信息來(lái)對(duì)高等教育發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，削弱了隨機(jī)因素的影響，使得綜合評(píng)價(jià)更可靠準(zhǔn)確。

綜合評(píng)價(jià)是為了表示近幾年高等教育的發(fā)展水平的差異，排名表示每個(gè)省市發(fā)展的不一致的比較，分類表示地區(qū)間高等教育發(fā)展的差異情況。通過(guò)排名和分類可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，高等教育發(fā)展不一定好，經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的地區(qū)，高等教育發(fā)展不一定差。我國(guó)西部地區(qū)高等教育發(fā)展水平比東部地區(qū)落后很多，為了我國(guó)高等教育全面協(xié)調(diào)的發(fā)展，要加快西部地區(qū)高等教育發(fā)展的步伐。高等教育只有適應(yīng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展條件才可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。要對(duì)高等教育發(fā)展落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)給予重視，制定合理的政策使高等教育適應(yīng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

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This paper uses the factor analysis method to calculate factor score of the development level of higher education of 31 areas in China（with the exception of Hong Kong，Macao and Taiwan）every year in 2008-2013，then uses entropy method to calculate the entropy weight of factor score of every year，and according to the entropy weight，calculates comprehensive evaluation of the six years，sorting.We can understand the situation of the development of higher education on the whole in recent years in our country，and provide certain scientific basis to better guide and plan the healthy development of higher education.

factor analysis；entropy method；higher education

G640

A

2096-000X（2016）22-0256-03