高等學?？冃гu價報告高等教育研究中心1簡介：本報告為全國教育科學規(guī)劃國家重點課題“高?？冃гu價研究”（批準號:AIA090007）的研究成果。本課題由中央教育科學研究所高等教育研究中心承擔，研究報告于2009年12月9日在《中國教育報》第1版上發(fā)表.高校評價是保證高校辦學質量、提高高校辦學效益的重要手段，對促進高校發(fā)展具有重要意義.目前的評價與排行大都是依據(jù)高校既有存量進行的絕對評價，此類評價在提高高等教育質量方面發(fā)揮了重要作用，但也應看到絕對評價的缺陷非常明顯，它不關注高校發(fā)展的條件和發(fā)展效益.開展績效評價是對絕對評價的有益補充.我們針對72所教育部直屬高校進行了績效評價嘗試。一、高校績效評價可以彌補絕對評價的不足隨著我國高等教育進入大眾化階段，各種民間機構組織實施的高校評價及排行日益增多。這些評價對促進高校發(fā)展發(fā)揮了積極作用，但也存在著明顯的不足。一是偏向以絕對量為評價標準，二是偏向對絕對量進行累加。由于存在上述偏向，其結果很容易導致一些負面影響。第一，形成評價的“馬太效應"。產(chǎn)出絕對量增加慢，絕對評價越低，獲得資源的條件越弱;獲得資源的條件越弱，產(chǎn)出絕對量增加越慢，絕對評價越低。這不僅不能充分體現(xiàn)高校辦學資源的“邊際效應”，而且還會損害高校的辦學積極性。第二，加重資源的“自然獲得”。長期以來，在我國高校財政資源配置上受建校歷史、認定性重點、地區(qū)發(fā)展需要以及現(xiàn)有發(fā)展實力等自然性因素影響很大，高校的資源獲得并未進入完全競爭狀態(tài)。絕對評價支持并加重了資源自然獲得的慣性，絕對評價低的學校很難獲得國家資源的有利配置，將陷入更為艱難的辦學境地.第三，強化高校的“利益聚集”.學者維斯曾指出，在評估那些得到公共力量支持的實體時，會盤根錯節(jié)地牽扯到政策的形成過程以及相關的利益群體.事實正是如此，作為高等教育的主要承擔者，我國公立高校以及一些重點高校也得到了公共權力的絕對支持，并進而借助相關利益群體及其所附著的政治力量來影響決策并獲得政策傾斜。絕對評價強化了高校的“利益聚集"，絕對評價高的學校更容易聚集和壯大利益群體，并借此獲得更多的政策支持和社會資源.1課題主持人：張男星；核心成員：盧彩晨、呂華、張小萍、孫繼紅、王春春。蒿?？冃гu價可以滿足政府和蒿校新需要絕對評價自身的不足使其較難滿足現(xiàn)實中以下兩個方面的新需要,但高?？冃гu價則可以從中發(fā)揮優(yōu)勢。一是滿足政府實施高?？冃芸畹男枰?。政府有限的但仍然在逐年增加的財政撥款究竟發(fā)揮了多大作用？如何促使國撥資源配置向發(fā)展效益好的學校傾斜?如何為政府實施績效撥款提供依據(jù)?高?？冃гu價能夠為政府解決這些問題提供有益的信息和數(shù)據(jù)支撐。二是滿足高校了解辦學資源利用情況的需要。高?；虺鲇谌狈Y金支出績效的認識,或出于追求近期發(fā)展效果的目的,在辦學過程存在忽視資源利用效益的現(xiàn)象.如有的高校資金到賬以后缺乏控制，突擊花錢;有的改變資金使用方向，資金結構性浪費;專項撥款獲得學校則憑借既定獲得身份更加關注怎樣“多獲得”而無暇顧及資金的使用效益，等等。高校的資金使用效益狀況必然波及人力、物力配置的有效程度,從而影響高校的發(fā)展.績效評價可以反映高校的資源利用情況，為高校調整與配置辦學資源提供參考。三、高?？冃гu價的基本思想與思路（一） 基本思想高?？冃гu價是運用一定的評價方法和標準，對高校利用辦學資源實現(xiàn)其職能的效益進行綜合性評價。本研究的高?？冃гu價是基于投入一產(chǎn)出理論的績效評價,其基本思想是將投入向量與產(chǎn)出向量組成二維結構，依據(jù)“產(chǎn)出/投入”的數(shù)學模型構建體現(xiàn)高?？冃У摹巴度胍划a(chǎn)出關系值”來評價高校的績效，即從高校資源利用效益方面評價高校的績效.（二） 基本思路依據(jù)文獻和專家討論篩選出最初的投入和產(chǎn)出指標，通過典型相關方法、聚類分析方法再次篩選并確立指標，選取主成分分析法獲得投入綜合指標得分和產(chǎn)出綜合指標得分，運用“高?？冃У梅?產(chǎn)出綜合指標得分/投入綜合指標得分”（產(chǎn)出/投入）數(shù)學模型測算出高校的績效值。1評價方法的選擇選擇績效評價方法有兩個準則:第一,評價方法能綜合體現(xiàn)投入與產(chǎn)出在數(shù)量、質量、功效、價值等方面的統(tǒng)一關系；第二,評價方法有助于將多產(chǎn)出、多投入比的問題,轉化為單產(chǎn)出（函數(shù)）和單投入（函數(shù)）比,進而得到高?？冃е?。為此，本研究選擇的評價方法有典型相關方法、聚類分析方法、主成分分析法，以便于設計和篩選投入、產(chǎn)出指標,將其降維后計算投入綜合指標得分和產(chǎn)出綜合指標得分，再運用“產(chǎn)出/投入”數(shù)學模型計算出高校的績效分值。2評價指標的確定（1）初設指標投入指標確立的依據(jù)是能重點反映高校辦學在人力、物力、財力三方面的投入，產(chǎn)出指標的確立依據(jù)是能重點反映高校在人才培養(yǎng)、科學研究與社會服務三方面的職能。為此，結合相關文獻研究成果,經(jīng)過專家討論設立的最初投入指標14項和產(chǎn)出指標16項。其中，當量在校生數(shù)二普通本、專（高職）生數(shù)+碩士生數(shù)XL5+博士生數(shù)X2+留學生數(shù)X3+

預科生數(shù)+進修生數(shù)+成人脫產(chǎn)班學生數(shù)+夜大(業(yè)余)X0°3+函授生XQO1。當量學歷在校留學生數(shù)二本、專留學生數(shù)+碩士留學生數(shù)X1.5+博士留學生數(shù)X2o初設的投入指標(14初設的投入指標(14個)校本部教職工總數(shù)(num)博士學歷教師占專任教師比例(doc_pe廠)副咼以上比例(fg_per)eds_doc)研究與發(fā)展全時人年數(shù)(r_d)(homepaper)社科/科技活動人員數(shù)(s_廠)(forpaper)科研經(jīng)費投入(r_input)n)教育經(jīng)費投入(edu_input)其他經(jīng)費撥款投入(other_input)(m_prize)本年完成基建投資總額(bnwctz)固定資產(chǎn)總額(cap_assert)e)實驗室(實習場所)面積(lab)(pp_prize)圖書冊數(shù)(lib_book)圖書館面積(lib_area)教室面積fcla_room)廠o)come)初設的產(chǎn)出指標(16個)當量在校生數(shù)(stu)當量學歷在校留學生數(shù)(for_stu)百篇優(yōu)秀博士學位論文數(shù)(hund廠國內(nèi)學術刊物發(fā)表論文數(shù)國外學術刊物發(fā)表論文數(shù)國際學術會議提交論文數(shù)(inter_co出版專著數(shù)(book)國家最高科學技術獎特等獎數(shù)國家三大科技獎一等獎數(shù)(f_prize)國家三大科技獎二等獎數(shù)(s_priz省部級科學研究與發(fā)展成果獎數(shù)發(fā)明專利授權數(shù)(right)鑒定成果數(shù)(iden_res)國家級項目驗收麴country_p技術轉讓當年實際收入金額(tech_in專利出售當年實際收入金額(right_income)(2)篩選與確定指標第一輪篩選：典型相關分析典型相關是研究兩組變量之間相關性的一種統(tǒng)計學分析方法。在統(tǒng)計分析中，針對單一變量間的相關關系可以計算簡單相關系數(shù)，針對單一變量與一組變量之間的關系可以計算復相關系數(shù)或者回歸，但是計算兩組變量之間的相關系數(shù)要計算典型相關系數(shù)。典型相關方法可以將多變量與多變量的相關轉變?yōu)閮山M典型變量間的相關，典型相關分析建立的第一對典型變量的原則，是盡量使所建立的兩個典型變量之間的相關系數(shù)最大化,即在兩個變量組各自的總變化中尋找它們之間最大的一部分共變關系，并用一對典型變量所描述。然后，繼續(xù)在兩組變量剩余的變化中尋找第二個最大的共變部分，形成第二對典型變量，并解出第二維度上的典型相關。這樣的過程不斷繼續(xù)，直至所有變化部分被提取完畢.第二輪篩選：聚類分析聚類分析是多元統(tǒng)計分析中的一種定量分類方法，旨在把“性質相近”或“相似”的變量（R型聚類針對變量）聚在一起，使每一類變量之間具有較大的相似性，更具代表性和簡明性，既能保留指標信息，又能避免指標信息的重復。在進入指標的聚類分析前，先將投入指標和產(chǎn)出指標進行標準化處理（Z分數(shù)轉換），目的是消除各指標的量綱影響，使指標之間具有可比性。聚類分析的過程:①基于R型聚類，分別對投入指標和產(chǎn)出指標進行聚類；②基于產(chǎn)出指標組和投入指標組的闋值，分別確定產(chǎn)出指標組以及投入指標組劃分的類別，每一類通過計算相關系數(shù)、變異系數(shù)等方法進行分析，確定篩掉的指標;③基于篩選前指標對樣本進行聚類，并基于篩選后指標對樣本進行分類，比較前后分類結果，如果結果較為穩(wěn)定，則說明所挑選指標在最具代表性的同時，保留了原有指標信息的最大化。四、高?？冃гu價的嘗試為了使高?？冃гu價思想和方法不停留于描述層次，本研究對72所高校2006-2008三年的投入與產(chǎn)出進行了績效評價的初步嘗試，數(shù)據(jù)來源為2006年、2007年、2008年三年的《教育部直屬高?；厩闆r統(tǒng)計資料匯編》.（一）篩選評價指標1第一輪基于典型相關分析的指標篩選：相關性角度在最初確定的投入指標組（14個指標）和產(chǎn)出指標組（16個指標）之間，米用STATA統(tǒng)計軟件的canon命令進行處理，得出如下結果。（1）典型相關系數(shù)及其檢驗序號典型相關系數(shù)Pr>P10。97190.0000大*20.89800.0000*大30.84160.0000大*40.61420.0000**50。53220。0000大大表1典型相關系數(shù)60.41810。0

004**0.3728 0.0070**0o03640o3515大0.3040o1474由表1可知，經(jīng)過x2統(tǒng)計量檢驗，以0.05為顯著性水平，前八對典型變量間的相關系數(shù)較高，因此，我們基于前八對典型變量作進一步的投入與產(chǎn)出變量篩選。（2）投入與產(chǎn)出變量的選擇分別計算每一個投入變量和每一個產(chǎn)出變量與前八組典型變量之間的典型負荷，在P<0.05的顯著性水平，除鑒定成果（iden_res）這項指標外，其余的投入（產(chǎn)出）指標間都與某項典型投入（產(chǎn)出）變量之間存在顯著的相關關系，這說明所選擇的產(chǎn)出指標組和投入指標組之間存在不同程度的相關關系.因此，經(jīng)過投入一產(chǎn)出指標組相關性的篩選后，有15項產(chǎn)出指標和14項投入指標進入下一輪的篩選。2第二輪基于聚類分析的指標篩選：代表性的角度在進入指標的聚類分析前，先將投入指標和產(chǎn)出指標進行標準化處理（計算Z分數(shù)），目的是消除各個指標的量綱影響，從而使得指標之間具有可比性。在圖1和圖2中，我們呈現(xiàn)了基于平均距離的聚類方法的分類結果，直觀地看，在2。5的闋值下,投入指標分為11類，其中｛校本部教職工總數(shù)、研究與發(fā)展全時人員、社科/科技活動人員｝為一類，｛教育經(jīng)費投入、固定資產(chǎn)總額｝為一類，其余指標各為1類；產(chǎn)出指標分為13類，其中｛當量在校生數(shù)、國內(nèi)學術刊物發(fā)表論文數(shù)｝為一類，｛國外學術刊物發(fā)表論文數(shù)、發(fā)明專利授權數(shù)｝為一類，其余指標各為1類.CA3BGliabelHwiCA3BGliabelHwiznura 1zsr 5ZE_d 4zllJ3_13sek ISznura 1zsr 5ZE_d 4zllJ3_13sek ISslab- 11ZE_lnputzfjjperEcla_rQorti?aj^eazbirctz圖1投入指標的聚類圖De:ndrogremnCAElabelusingAverageLimkag-e(Bet^^eenGroups)RescaledDlst-anceclusterC0Eii31neDe:ndrogremnCAElabelusingAverageLimkag-e(Bet^^eenGroups)RescaledDlst-anceclusterC0Eii31ne? s IQ is zo?stu1Hhahwpap&E2zpp_prize10sforpfipcr4szl^ht11zin.ttr_con5E€&wntEy_^rQ14!Eeeh_iifte^5?12zhundred_doc13zsprize$sfoeStu2■sbook6zriqhtincoune13zf_peis&邕m_prx?e圖2產(chǎn)出指標的聚類圖基于指標聚類分析結果，需要在投入指標類｛校本部教職工總數(shù)、研究與發(fā)展全時人員數(shù)、社科/科技活動人員數(shù)｝,｛教育事業(yè)經(jīng)費投入、固定資產(chǎn)總額｝，以及產(chǎn)出指標類｛當量在校生數(shù)、國內(nèi)學術刊物發(fā)表論文數(shù)｝、｛國外學術刊物發(fā)表論文數(shù)、發(fā)明專利授權數(shù)｝中分別挑出最具代表性的指標.經(jīng)過統(tǒng)計分析與研究，從這三類指標組中最后挑選出的指標為:校本部教職工總數(shù)、研究與發(fā)展全時人員、當量在校生數(shù)、國外學術刊物發(fā)表論文數(shù)。其余指標落選的原因如下：“社科/科技活動人員數(shù)”指標的落選原因:一是該指標與“校本部教職工總數(shù)”的相關系數(shù)高達0.947,與“研究與發(fā)展全時人員數(shù)”的相關系數(shù)為0.918,“校本部教職工總數(shù)”與“研究與發(fā)展全時人員數(shù)”的相關系數(shù)為0.832,這說明這三項指標間的信息重疊性非常大;二是該指標與“校本部教職工總數(shù)”、“研究與發(fā)展全時人員數(shù)”指標的原始數(shù)據(jù)變異系數(shù)依次為0。564、0.630和0.869,從變異系數(shù)越大指標區(qū)分度越高的角度來看，“社科/科技活動人員數(shù)”的代表性較低。 “固定資產(chǎn)總額"指標落選原因:高校財力成本主要表現(xiàn)為教育投入、科研投入以及基建投入，固定資產(chǎn)來自于這三方面投入的多年累積，它與教育投入、科研投入以及基建投入的相關性都比較大，其所含信息可以由其余幾項指標包含?！皣鴥?nèi)學術刊物發(fā)表論文數(shù)”指標落選原因：①該指標與“當量在校生數(shù)”的相關性高達0。91,說明這兩項指標所含信息重疊較大；②該指標更多體現(xiàn)了學校產(chǎn)出的規(guī)模特點，而當量學生數(shù)是衡量學校規(guī)模的傳統(tǒng)指標?！鞍l(fā)明專利授權數(shù)”指標落選原因:①該指標與“國外學術刊物發(fā)表論文數(shù)”指標的相關系數(shù)高達0.87,說明“發(fā)明專利授權數(shù)〃與“國外學術刊物發(fā)表論文數(shù)”兩項指標的信息重疊量非常之大；②15所財經(jīng)類院校在這項指標上全為0,從可比性而言，該項指標并不理想;③“專利出售當年實際收入"較好地體現(xiàn)了學校發(fā)明專利的質量狀況。（二）驗證與確定評價指標1入選指標包含的信息量分析為了衡量刪除指標后樣本信息的流失情況，我們基于原始的14項投入指標、16項產(chǎn)出指標，以及篩選后的12項投入指標、13項產(chǎn)出指標，在每一年度，分別對72所高校進行快速聚類分析(均分為3類，共進行了12次快速聚類).表2呈現(xiàn)了各個年度基于投入(產(chǎn)出)指標組進行聚類分析所得到的學校所屬類別間的簡單相關系數(shù)，從中可以看出，前后兩次樣本聚類信息的相關系數(shù)最低為0。6165,最高達到0.9752,表明刪除兩個投入指標以及3個產(chǎn)出指標并未對樣本聚類情況造成太大的影響，這說明篩選的指標代表性比較好，基本包含了分析對象具有代表性的特征信息，能夠較好滿足指標設計的特異性原則和代表性原則。表2原始指標樣本聚類信息與篩選后指標樣本聚類信息間的相關系數(shù)2006年投入指標原始14項投入指標2007年投入指標 2008年投入指標篩選12006年投入指標0.8432 后122007年投入指標—0。6165 項投入指2008年投入指標——— 0.9752標12006年產(chǎn)出指標原始16項產(chǎn)出指標2007年產(chǎn)出指標2008年產(chǎn)出指標篩選2006年產(chǎn)出指標0。8684 后13|2007年產(chǎn)出指標1—0。9341 項產(chǎn)出指2008年產(chǎn)出指標— 0。8333標2入選指標對落選指標的替代性分析用篩選前的14項投入指標對樣本進行主成分分析，其中前三個主成分合計包含了7877%的信息；用篩選后12項投入指標進行主成分分析，包含了9.34%的信息。將兩組主成分得分進行典型相關分析，計算得到三對典型變量間的相關系數(shù)分別為0。9999(0.000)、0.9994(0.000)以及0.9979(0。000)，其中括號外的數(shù)字為對應的相關系數(shù)，括號內(nèi)的數(shù)字為該相關系數(shù)對應的顯著性水平。接下來，用篩選前的16個產(chǎn)出指標對樣本進行主成分分析，其中前四個主成分合計包含了79.64%的信息，用篩選后的13個產(chǎn)出指標對樣本進行主成分分析，其中前四個主成分合計包含了81。61%的信息;將兩組主成分得分進行典型相關分析，計算得到四對典型變量間的相關系數(shù)分別為0.9994(0。000)、0。9959(0.000)、0.9849(0.000)以及0.8823(0.000),其中括號外的數(shù)字為對應的相關系數(shù)，括號內(nèi)的數(shù)字為該相關系數(shù)對應的顯著性水平。經(jīng)過這樣的篩選和驗證之后，最后確立的12項投入指標和13項產(chǎn)出指標將放入績效評價模型運行。(三)測算產(chǎn)出和投入得分要計算投入指標的綜合得分以及產(chǎn)出指標的綜合得分，關鍵在于如何確定單個投入指標和單個產(chǎn)出指標的權重。權重用于衡量在綜合指標中單個指標的貢獻程度，研究所確定的權重合理與否，將直接影響到結論的公正性和準確性.本研究選擇兼有信息量權數(shù)和系統(tǒng)效用權數(shù)性質的主成分分析權數(shù)。為了能盡可能保留已確立指標的信息，我們運用主成分分析法分別計算年度產(chǎn)出、投入指標得分。1產(chǎn)出指標得分對13項產(chǎn)出指標進行主成分分析，計算得到各個主成分的特征值及其方差貢獻率，如表3。表3產(chǎn)出主成分的特征值及其方差貝獻率主成分原始特征值及方程貢獻率特征值方差貢獻率累計方差貢獻率16。088320。4683320。46833221.802140.1386260.60695931.54050.11850。72545941.17950。0907310.81618950.5346890。041130.85731960。4520270.0347710.89209170.3579620.0275360.91962680。2745120.0211160。94074390。2573380.0197950。960538100.2199260.0169170.977455110.1297680.0099820。987437120。1007150。0077470.995185主成分個數(shù)提取的一個原則是提取主成分對應的特征值大于1的前幾個主成分。因此,只需要用四個主成分就可以替代原先13個指標所包含的81。6%的信息。通過因子載荷矩陣，將因子負荷除以對應特征值的平方根，就可以得到每一個主成分對應的特征向量表，進而分別得到3個主成分對應的函數(shù)（函數(shù)式略）。然后，將2006—2008年各學校的各項產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)代入3個主成分函數(shù)中，即可計算出各年度各學校的3個主成分得分.由于方差貢獻率描述了各主成分在反映各個原始指標信息量方面的能力大小，所以，將各主成分的方差貢獻率作為各主成分的權重，實際上就是一種客觀賦權。因此，以各主成分的方差貢獻率比重為權數(shù)，對4個主成分進行加權平均，就可得到產(chǎn)出指標得分。計算公式為：丫二（0。4683XF1+0.1386XF2+0°1185XF3+0°0907XF4）：0。8162,其中，Y表示產(chǎn)出指標的綜合得分，F(xiàn)1表示第一主成分得分（0.4683為第一主成分的方差貢獻率），F(xiàn)2表示第二主成分得分（0。1386為其對應的方差貢獻率），F(xiàn)3為第三主成分得分（0。1185是對應的方差貢獻率），F(xiàn)4為第四主成分得分（0.0907是對應的方差貢獻率），0。8162是前4個主成分的累計貢獻率。將各產(chǎn)出指標的值代入公式即可得到各學校各年度的產(chǎn)出指標綜合得分,基于各指標的三年算術平均值可得到三年整體產(chǎn)出綜合得分.2投入指標得分對12項投入指標進行主成分分析，計算得到各個主成分的特征值及其方差貢獻率，如表4。表4投入主成分的特征值及其方差貢獻率

原始特征值及方程貢獻率主成分特征值方差貢獻率累計方差貢獻率16.715150o5595960o5595962lo509450.1257880.68538331o2961040.1080090.79339240.8042240.0670190o86041150.4391510.0365960o89700760o2881610.0240130o9210270o265850.0221540.94317480o223840o0186530.96182890o1933440o0161120.97794100o147950o0123290o990269110o0701190o0058430.996112120o0466570.0038881基于在產(chǎn)出指標中提取主成分同樣的準則，我們對投入指標也取前3個主成分替代原先的12個指標，可以包含全部指標的79O33%的信息。將2006-2008年各學校的各項投入指標數(shù)據(jù)代入3個主成分的函數(shù)中，計算出各年度各學校的3個主成分得分，以各主成分的方差貢獻率比重為權數(shù)，對3個主成分進行加權平均，得到投入指標綜合得分.投入指標綜合得分的計算公式為：丫二（0。5595XF1+0.1257XF2+0。1080XF3）：0.7934,其中，丫表示投入指標的綜合得分，F(xiàn)1表示第一主成分得分（0.5595為第一主成分的方差貢獻率），F(xiàn)2表示第二主成分得分（0.1257為其對應的方差貢獻率），F(xiàn)3為第三主成分得分（0.1080是對應的方差貢獻率），0。7934是前3個主成分的累計貢獻率。將各投入指標的值代入公式即可得到各學校各年度的投入指標綜合得分,基于各指標的三年算術平均值可得到三年整體投入綜合得分.（四）測算高?？冃У梅衷谟嬎憧冃У梅种?，先將前面研究中得到的投入指標綜合得分和產(chǎn)出指標綜合得分進行T分數(shù)的折算,使其均為正值。運用高校績效得分i=mean（T_Outcome）imean（T_Input）i數(shù)學模型,測算出72所高校2006-2008年三年的績效得分。72所高校的三年整體投入綜合得分、三年整體產(chǎn)出綜合得分、三年績效整體得分及排序如表5所示.表5 72所高?？冃гu價結果與排序三年整體投入綜合得分三年整體產(chǎn)出綜合得分三年整體績效得分分值排序分值排序分值排序清華大學1o0000011.0000011o000001北京大學0o9151020.7709620.842482東北大學0o27192380.22646160o832813中國人民大學0.37042270.3083990.832554電子科技大學0o27267370.21898200o803075復旦大學0o6096070.4574040.750336北京語言大學0o04984700o03713620o745007

中南大學0o45858160o3217280.701558浙江大學0o8442430.5841230.691899北京科技大學0o31148310.20114220.6457510華中農(nóng)業(yè)大學0o18181530.11483380o6315911山東大學0.5804090.3534460o6089612天津大學0o39070250o22688150o5806913中國礦業(yè)大學0o32070300.18584240o5794714東華大學0o20983490.11967370.5703315華東理工大學0.30689320.17437260o5681916南京農(nóng)業(yè)大學0o20361500.11395400.5596717合肥工業(yè)大學0.17391580o09469450.5445018西安交通大學0.42586200o22208180.5214919華中科技大學0.57567110o29929110.5198920河海大學0.18333520o09501440.5182821武漢大學0o5963280o30393100.5096722中國農(nóng)業(yè)大學0o43414190o21917190.5048323南京大學0o53491140.26922130.5033124重慶大學0.36215280.17723250o4893925四川大學0o7052650o3425270.4856726蘭州大學0.25121430.12068360.4804127北京交通大學0o29774350o14293340.4800628西北農(nóng)林科技大學0.17500570o08391500.4795229湖南大學0o30322330o14531330.4792130上海交通大學0o7591240.3595750.4736631北京郵電大學0o21507470.09982430o4641232北京師范大學0.45392180.20354210o4484133西南交通大學0o30100340.13490350o4481734大連理工大學0o38006260o16626270.4374735同濟大學0o53535130.23060140.4307436吉林大學0.6494460.27657120o4258637中山大學0.54132120o22380170o4134338北京化工大學0.21860460.08889480o4066339東南大學0.41845220o16330280o3902540中國地質大學0o29372360o11261410.3834041北京中醫(yī)藥大學0.13794630o05278550o3825942上海外國語大學0o06513680o02445680o3753343武漢理工大學0o39570240.14565320o3680844華南理工大學0.42230210.15444300.3657245華中師范大學0o25238420o09190470o3641246長安大學0o22227450o07733520o3479147中國海洋大學0o27112390.09432460o3478848江南大學0o25376410o08779490o3459749

西南大學0.32568290。10725420.3293250東北林業(yè)大學0.15989620.05202560.3253651中國石油大學0。57784100。18796230.3252752南開大學0。45458170.14665310.3226153北京外國語大學0.08684670。02777660.3197554廈門大學0。48773150.15458290。3169355西安電子科技大學0.25978400.07843510。3019256中國藥科大學0。11450650.03401630。2970457東北師范大學0.23716440.07037530.2967258華東師范大學0.40254230。11444390。2842859中南財經(jīng)政法大學0.16419600。04368580。2660660陜西師范大學0.21048480.05533540.2628661西南財經(jīng)大學0.11255660。02936650。2608462上海財經(jīng)大學0.18075550。04554570。2519563對外經(jīng)濟貿(mào)易大學0。17528560。04161600。2373864華北電力大學0.18179540。04079610。2244065中國政法大學0。19422510。04293590。2210666中國傳媒大學0.11981640。02504670.2090067北京林業(yè)大學0。17256590。03359640.1946468中央財經(jīng)大學0。16237610.02229690。1372569中央美術學院中央戲劇學院中央音樂學院注：1表中投入得分越高表示該校獲得的投入越多，產(chǎn)出得分越高表明該校的產(chǎn)出越多，績效得分越高表明該?？冃顩r越好.2考慮到中央美術學院、中央戲劇學院、中央音樂學院獨特的辦學定位和學科特色,本次績效評價暫不將其結果列入排序之中。（五）評價結果的DEA方法驗證為了對基于“產(chǎn)出/投入”模型的高?？冃гu價結果進行方法上的驗證,我們沿用所確立的投入和產(chǎn)出指標，就三年數(shù)據(jù)取算術平均值后對72所高?；贒EA方法進行績效評價,結果表明:整體績效排序前20名的學校，全為DEA有效學校;整體績效排序后20名的學校，有60%為DEA有效學校；整體績效排序位于最后10名的學校，只有30%為DEA有效學校。通過這兩組樣本的t檢驗從統(tǒng)計學上證明，DEA有效學校的三年整體績效得分確實顯著高于DEA無效學校。這說明，基于“產(chǎn)出/投入”模型的績效評價結果與基于DEA模型的績效評價結果具有較強的一致性（并非等同），DEA模型運算結果從方法的角度驗證了本研究計算所得高?？冃Х种档南鄬侠硇耘c有效性.（六）結果分析本次嘗試表明，高?？冃гu價能顯示出高校產(chǎn)出、投入與績效之間的關系，相對客觀地反映高校的發(fā)展效益;作為一種評價手段,高?？冃гu價可以為高校資源的重新配置提供依據(jù)和參考?？冃гu價與絕對評價的結果并非對應。從絕對量得分(“三年整體投入綜合得分，，、“三年整體產(chǎn)出綜合得分〃)和績效得分來看，高校投入與產(chǎn)出的絕對量與績效評價之間并不一定對應?產(chǎn)出絕對量或投入絕對量排序靠前的，績效排序不一定靠前。所以,絕對評價得分高的學校,績效評價不一定高，反之亦然。影響高?？冃У闹饕蛩厥琴Y源的有效利用。高校績效評價的嘗試發(fā)現(xiàn):投入一產(chǎn)出與績效之間形成了兩大類六種組合，第一類是“高績效〃，主要原因是資源的充分利用，表現(xiàn)為三種組合：高投入一高產(chǎn)出、低