基于AHP法的高校新校区建设持续性模糊综合评价

巢 蓉, 冯仕静

(1.长沙理工大学 科技处，湖南长沙 410114；2.长沙理工大学 交通运输工程学院，湖南长沙 410114)

自高校大规模扩招以来，我国大多数高校都新建了校区或对原有校区进行了扩建。面对数量众多的新建校区，其可持续性问题是值得我们加以关注和研究的。本文立足于利用模糊综合评价方法建成并投入使用一段时间后的新校区，进行新校区建设项目的持续性评价。

持续性即项目乃至社会能否持续良好运行的一种衡量标准。可持续性作为一种状态，更确切地说是一种发展趋势，一般可描述为经济、生态环境、资源、社会等四方面的可持续性。高校新校区建设项目可持续性评价包含两层含义:一是新校区建设项目及所属高校自身的可持续性；二是新校区建设项目对周边区域乃至社会可持续发展的影响和贡献。

一、高校新校区建设持续性的影响因素

(一)高校自身经济保障能力和办学实力。首先是高校目前的经济财务状况，除了学校自有资金以外，其他渠道资金来源的可靠性和稳定性对高校新校区建设项目的可持续性将产生较大影响。其次，学校的办学质量和办学效率是新校区建设持续发展的先决条件。利用既有的教育资源培养高质量的人才，获得社会的普遍认同，拥有持续不断的充足生源，进而广泛吸纳国家和社会的投资，为新校区建设的持续性创造坚实基础。第三，师资和学术水平的高低也是影响新校区持续性的一个重要因素。高校要保证自身教师队伍的年龄、学历、职称的分布合理，整体结构稳定优化且有较高的教学科研水平，才能确保学校具有较强的学术梯队和学科实力，科研经费充足，使高校的持续发展获得根本保障。

(二)新校区建设规划设计的合理性。现代大学的发展日新月异，教学科研设备补充添置频繁，因此要求校园建筑应具有较强的适应性、通用性、可维护性和低成本性，空间布局灵活且留有余地。新校区的道路、水电管网等附属设施和配套工程的规模不仅要保证现阶段的使用需求，还要为今后的发展扩容提供一定的储备。此外，还需要充分考虑新校区的自然环境与地方文化特色的协调，营造高效的绿色校园、生态校园。强调校园人、环境与自然的共存和融合，引导师生在学校发展的过程中形成学校独特的人文精神和校园文化，并通过校园这一载体得以传承与发扬。

(三)高校长远发展需求。学校管理机制的合理与否和管理水平的高低会在一定程度上促进或制约新校区建设项目使用功能实现。新校区的管理机制应既能协调不同群体间的权益关系，又能对师生的行为等产生适度的约束和导向作用，促使高校新校区建设项目持续性目标的实现。其次，新校区所处的城市区位也是影响其长远发展的一个重要因素。新校区的交通出行条件，新、老校区之间的联系与管理，所在城市的对该区位的规划定位，建设进程等都将会对新校区建设持续性效果产生直接影响。另外，预留一定比例的用地来满足学校发展的远景需求也是非常必要的。

(四)高校新校区建设对社会可持续性的影响和贡献。首先，新校区在建设和运行过程中，建筑、设备、教学活动、师生生活等对资源和能源的损耗不仅关系到学校的运行成本，同时还关联到对区域和社会的资源环境影响，项目与生态环境的协调性程度是影响社会可持续性的重要因素。另外，新校区建成后将成为区域内的文化教育中心，必将促进和带动周边区域人口素质的提高和生活质量的改善，新校区聚集的大量人才优势、智力优势、设备优势和信息优势，通过产学研广泛服务地方建设，势必带动区域社会经济文化的繁荣，从而促进社会的和谐稳定和发展进步。

二、高校新校区建设持续性评价的内容

高校新校区建设的可持续性评价主要是从项目的技术、经济、环境和管理等角度对影响新校区生存和发展的各方面因素进行分析研究，最终给出相应的可持续性评价结论。

进行具体的可持续性评价分析时，首先结合高校新校区建设可持续性的影响因素分析新校区自身的可持续性及其对所属高校的可持续发展的影响，评价新校区及其所属高校持续发展的能力，如在经济上高校是否有足够的能力保障新校区的可持续，其办学质量和办学实力是否能在现有的招生政策和学校容纳能力下保障充足的生源、吸引充足的投资；新校区在规划设计上是否便于后期的改扩建或维护维修工作的进行，是否考虑了学校长远发展的需求而预留有建设用地等。

进而，分析新校区建设对社会可持续发展的影响和贡献，即一方面客观评价高校对生态环境的影响以及对自然资源的消耗，是否做到了环境友好和资源节约；另一方面将其对周边区域乃至对社会在环境、资源、经济发展等方面的贡献加以客观分析和评价，从而结合整个指标体系对高校新校区建设的持续性做出综合评价结论。

三、新校区建设持续性评价的指标体系及模糊综合评价模型的建立

首先，结合实例并在深入分析高校新校区建设持续性的实际问题的基础上，本文考虑13个主要影响因素及指标，建立2个层次的持续性指标评价体系，同时也是AHP法和模糊综合评价法的结构模型。其中，第一层为总目标因素集C=(C1，C2，C3，C4，C5)；第二层为子目标因素集C1=(C11，C12，C13),C2= (C21，C22，C23)，C3=(C31，C32，C33),C4=(C41，C42，C43，C44)，在需要时还可继续往下细分，其中各指标因素的具体含义见图1。

图1 高校新校区建设项目持续性评价指标体系

其次，确定评价集。评价集就是对各层次的评价指标或影响因素的一种语言描述或评价打分，可为多个等级或得分数列。

然后，确定权重。权重对最终的评价结果会产生很大影响，根据所建立的指标体系的复杂程度和实际工作需要，确定权重时应在如专家评分法或层次分析法(AHP)等多种方法中进行合理选择。

第四步，确定模糊判断矩阵。邀请一定数量人员组成评审团，对评价体系中的第二个层次的各指标因素进行单因素评价，具体操作时可采用问卷调查的形式，然后整理、统计数据并得出单因素模糊评判矩阵Ri。

其中，m为评价指标集Ci下指标因素的个数，n为评价集D中等级或得分层次的个数。

第五步，设第三步中确定的权重矩阵为Qi，结合第四步中确定的单因素模糊评判矩阵Ri进行如下的综合评判：Pi=Qi·Ri=(Pi1,Pi2,Pi3,…,Pin)，i=1,2,3,4；n为评价集D中的评价等级或得分层次的个数。

这里的符号“·”表示广义的合成运算，此种合成运算有两种算子可供选择。

四、实例运用

结合《高校新校区建设后评价研究》课题中某高校新校区建设的案例资料，笔者了解到：该高校有足够的经济能力保障其新校区建设以及整个学校的可持续性和未来的发展；新校区整体规划设计和实际建设时充分考虑了学校的长远发展需求，如道路的主干道统一是双向四车道15米净宽，便是考虑了将来教职工私家车数量的增加；在雨水收集利用、废水处理和管线规模改造等方面也进行了预留容量安排；新校区内南大门和西部等多处均有预留用地，未来发展的空间和场地充足；新校区总体采用功能分区与建筑群式分布，各栋建筑是比较规则的造型与外观设计，具有较好的适应性和变通性；此外，实验室和实习工厂等结构均按规范中高标准执行，适于各类先进设备的安装；校园绿化及景观也充分迎合师生课内外活动的需求。新校区处在“长株潭一体化”区域的中心，政府对此区域的重视与开发也十分有利于新校区的持续发展和长远运行，新老校区之间距离间隔适中，便于联系与综合管理。

该新校区建设还充分保持了与生态环境的相容协调，如绿化率超过50%、较好保留了原有自然山体和水体、合理处置了实验室排放的污水及危险源、建筑均进行了充分的节能设计等。尤其，校区在城乡结合部落户，给周边村民带来了众多的就业机会和创业机会，大幅度促进了当地收入水平和生活质量的提高；随着周边路网的拉通，城市基础设施配套迅速，也大大加快了周边区域的城市化进程，对经济产业结构的调整转变也有一定积极影响。

本例中评价集的确定采用五分制，共分为五个得分层次，各层次的得分呈等差数列，如表1所示。

表1 评价集

考虑尽量降低主观因素对权重的影响、本指标体系的复杂程度和实际分析的深度要求，本例采用层次分析法确定第一层和第二层各指标的权重。根据“两两比较法”和“1-9比率法”构造第一层次的判断矩阵C(见表2)和第二层次的判断矩阵C1、C2、C3、C4(分别见表3、表4、表5、表6)。

分别计算各判断矩阵的最大特征值和与之对应的特征向量，然后分别对其随机一致性进行检验并对不符合随机一致性要求的进行调整直至符合要求，此时再将所获得的与各判断矩阵最大特征值所对应的特征向量进行归一化处理，即得到该矩阵所对应的指标因素的合理权重值。

表2 判断矩阵C

表3 判断矩阵C1

表4 判断矩阵C2

表5 判断矩阵C3

表6 判断矩阵C4

首先，计算出判断矩阵C的最大特征值为λmaxC= 4.0606，与之对应的特征向量为：WC=(0.9278, 0.3264,0.1278,0.1278)T；计算其CR=0.0224<0.10，满足随机一致性要求；对WC进行归一化处理即得到图1中第一层次各指标因素的合理权重值为：QC=(0.6145,0.2162,0.0847,0.0846)。

同理，计算得：

(1)λmaxC1=3.0092，WC1=(-0.2565,-0.8468,-0.4660)T，

CR=0.0079<0.10，得QC1=(0.1635,0.5396,0.2969)；

(2)λmaxC2=3.0000，WC2=(0.4082,0.8165,0.4082)T，CR=0<0.10，

得QC2=(0.25,0.50,0.25)T；

(3)λmaxC3=3.0092，WC3=(0.2625,0,1445,0.9541)T，CR=0.0079<0.10，

得QC3=(0.1928,0.1062,0.7010)；

(4)λmaxC4=4.1179，WC4=(0.3785,0.2532,0.4105,0.7900)T，CR=0.0437<0.10，

得QC4=(0.2066,0.1382,0.2240,0.4312)。

本例在运用评价集进行模糊评价时，邀请了新校区建设方、施工方和师生代表及有关专家组成约20人的评审团，对评价体系中第二个层次的各个指标因素进行单因素评价打分，然后整理、统计原始数据如表7所示。

由表7得出单因素模糊评判矩阵Ri(i=1,2,3,4)如下：

表7 某高校新校区建设的持续性评价调查结果统计表

故，由QC1=(0.1635,0.5396,0.2969)可以得到该高校新校区在经济保障能力上的评价向量P1=Qc1·R1=(0.0688,0.1958,0.3988,0.2472,0.0894)；

同理有，P2=Qc2·R2=(0.2500,0.3375,0.2375,0.1250,0.0500)；

P3=Qc3·R3=(0.2307,0.2510,0.2053,0.1886,0.1244)；

P4=Qc4·R4=(0.1474,0.3940,0.3397,0.1008,0.0181)；

再由QC=(0.6145,0.2162,0.0847,0.0846)，则

P=QC·R=(0.1284,0.2479,0.0.3425,0.2034,0.0778)。

然后计算出新校区持续性评价的综合评价指标值C=PC·V=3.1457，属于良好的层次。故持续性评价的结论为：该高校新校区总体的持续性水平为良好。

五、结语

论文结合某高校新校区建设的案例对其持续性进行了综合评估，部分数据来自于问卷调查与预估，不一定完全准确。今后在新校区建设及类似项目的持续性评价时还应更多地结合众多因素，分析其发生的概率或结合风险分析做出更加全面、科学的持续性评价结论。关于高校新校区建设及类似大型建设项目的持续性评价的理论研究还应结合风险理论，将整个新校区的内外部各相关因素的总体分为各个不同的子系统进行研究分析等，以便能更好地为一些类似项目在决策时提供科学合理的参考建议，并在项目的实施和运行阶段起到预警和监督作用。

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