基于灰色关联分析的高校绩效评价模型构建与应用研究

2012-04-29王颖史胜安

会计之友 2012年32期

王颖史胜安

【摘要】高校绩效评价为高等教育公共投资的投入与产出评估提供了一种新的手段，对合理配置高校资源、推动高校健康发展具有不可替代的作用，同时也为国家进行财政拨款提供重要指导。文章在科学性、可比性、系统性和可操作性原则的指导下，探讨了以高校国有资产管理为重点的高校绩效评价指标体系的构建，提出了基于灰色关联分析的高校绩效评价模型，并在此基础上选择了三所同类型高校作为实例进行分析，以推动高校绩效评价工作从理论走向应用。

【关键词】高校绩效评价；指标体系；灰色关联分析

一、引言

高等学校是知识的圣殿，是人才的摇篮，承载着为我国社会主义现代化建设培养优秀建设者和接班人的历史重任。随着我国“科教兴国”和“人才强国”等战略的实施，国家对高等教育的投资力度逐年加大，同时对高校国有资产管理的难度也随之增加。为了科学地衡量高等教育公共投资的投入产出效果，合理确定国家高等教育财政拨款，推进公共教育资源的优化配置，学者们开始加强对高校绩效评价方面的研究与实践，高校绩效评价问题成为当前学术界广泛关注的课题。2009年中央教育科学研究所高等教育研究中心发布《中国高等学校绩效评价报告》以来，高校绩效评价研究逐渐发展成为高校进行国有资产管理和教育资源利用效益分析的重要着眼点，有学者将绩效评价视为一种全新的国有资产管理模式来看待，对高校来讲也不例外。

与此同时，国外高等教育拨款的有益经验表明，绩效拨款已经成为国际上流行的政府高等教育资源配置方式。随着我国公共财政体制的建立与完善，我国也将逐步引入绩效拨款机制以优化公共教育资源配置。这样的发展潮流要求我国尽快建立高校绩效评价体系，使高校绩效评价各项指标的表现成为国家财政拨款的重要依据，提升高校国有资产管理质量和高校人才培养水平。可见，高校绩效评价体系的构建与应用对合理配置公共教育资源、推动我国高等教育事业的健康发展具有不可替代的作用，也是高校加强国有资产管理的一种有效模式。高等院校作为一种特殊的组织机构，目前企业界所采用的商业化标准难以对高校行为和绩效进行测量与评价，因此，在高校绩效评价中，最重要的是要构建一套有针对性的规范绩效指标。同时，还应注重绩效评价方法的选择和应用的推广，使高校绩效评价真正从理论研究走向实际应用。

二、高校绩效评价概述

绩效主要是指工作主体一段时间内和一定条件下在工作中所取得的业绩、成效与效益，是对工作主体工作情况和工作价值进行衡量的标准，一般可以从组织、部门和个体三个层面对绩效的概念加以考量。而绩效评价则是运用完善的指标体系、科学的评价方法和评价标准对工作主体的工作业绩、成效和效益进行综合评估和衡量的过程，绩效评价结果将是对工作主体进行管理的重要依据。在绩效评价理论不断发展过程中，绩效评价方法也逐渐丰富，目前比较常用的绩效考核方法包括成对比较法、关键事件法（KPI）、目标管理法、360度评价法和平衡计分卡等，形成了较为完善的绩效评价方法体系。随着现代企业管理理念的不断发展，绩效评价作为绩效管理的核心内容，已经被企业视为进行战略管理的重要工具，受到多数企业的青睐。绩效评价在企业管理中取得的成效，直接推动了其在高校管理中的研究与应用。

高校绩效评价在国外已经有相当长的历史，国外关于高校绩效评价的研究主要集中在指标体系的构建方面。李祖超，石昊（2010）对美英两国的高校绩效评价指标体系进行了详细的分析比较，为我国开展绩效评价提供了参考和借鉴。我国关于高校绩效评价的研究起步较晚，进入21世纪以后才出现了关于高校绩效评价方面的研究。段海艳（2003）在硕士毕业论文中提到了高校财务绩效评价的观点，并建立了高校财务指标体系，主张把沃尔比重评价法及模糊综合评判法运用到高校财务绩效评价体系中；原海滨（2003）在硕士毕业论文中基于平衡计分卡的基本思想，构建了高校行政人员绩效评价指标体系和高校行政部门整体绩效评价指标体系。可见，在我国高校绩效评价研究的初期，多数将研究重点放到了个体或者部门的绩效评价中。随着高校绩效评价研究与应用的不断深入及高校管理中各种问题的出现，以高校为工作主体的绩效评价研究开始出现。刘凌艳（2006）、杨海平（2007）较早提出了平衡计分卡在高校绩效评价中应用的思想，虽然较为浅显，但为高校绩效评价指标体系的构建提供了指引。伴随高校绩效评价研究的深入，平衡计分卡仍然是高校绩效评价指标设计的主要指导思想，但部分高校绩效评价的新理念被提出，推动着高校绩效评价的研究从规范走向实证。吴迎新（2010）通过对《中国高等学校绩效评价报告》的投入—产出模型进行再研究，构建了基于CORPS模式的高校绩效评价PCA/DEA模型体系；姜彤彤和武德昆（2011）运用因子分析的方法对教育部直属高校的绩效进行了评价；张男星和孙继红（2012）进一步分析了投入产出法在高校绩效评价中的应用。我国高校绩效评价的研究工作处于不断发展进步之中，为我国开展高校绩效评价提供了重要的理论基础和应用指导。

我国关于高校绩效评价的研究注重对国外成果的借鉴与吸收，同时又针对现实情况进行了探索，对我国高校绩效评价工作的开展具有极强的推动作用。在初期，对高校绩效评价指标体系构建进行的规范研究较多，而对实际应用的指导较少。随着现实需要的凸显和研究的深入，在规范研究基础上的实证分析开始出现，推动了我国高校绩效评价工作的深入发展。但是，随着我国高校国有资产管理过程中资源浪费、资产流失等各种新问题的出现，高校绩效评价面临着新的任务和挑战，以国有资产管理为核心的高校绩效评价指标体系亟待构建。同时，仍需保持在规范研究基础上进行实证分析的良好传统，切实达到加强高校国有资产管理、推进教育资源优化配置的目标。

三、高校绩效评价指标体系的构建

高校国有资产管理是当前高校财务管理的重点，也是高校绩效评价的关键。可以认为，对高校进行的绩效评价在很大程度上是对高校国有资产管理成效的评价。因此，高校绩效评价指标体系的构建要以高校国有资产管理为依托。高校国有资产可以划分为经营性国有资产和非经营性国有资产。其中，经营性国有资产是以营利为目的的用于经营领域的国有资产；非经营性国有资产是高校完成人才培养、科学研究、学科建设和服务社会这四大职能的物质基础，资产运作不以盈利为目的。在高校绩效评价的指标体系中，要重点关注非营利性资产管理的绩效水平，这也是多数学者所构建的高校绩效评价指标体系中的基本内容。同时，也要关注高校经营性国有资产管理的绩效水平，这是目前高校绩效评价体系中缺少的内容，但对于高校国有资产管理来讲却是重要的组成部分。

本文在科学性、可比性、系统性和可操作性等指标体系构建原则的指导下，广泛搜集和整理学者们关于高校绩效评价指标体系研究的成果，重点突出高校国有资产管理的要求，构建了如表1所示的高校绩效评价指标体系。在这一指标体系中，笔者将高校绩效评价指标划分为经营性国有资产管理绩效和非经营性国有资产管理绩效两大模块，并在此基础上进行了指标细分，形成了以高校国有资产管理绩效为核心的高校绩效评价指标体系。需要说明的是，对于没有经营性国有资产的高校，在绩效评价时要对指标权重进行调整，经营性国有资产管理绩效的权重应以0计，即此时的绩效评价完全着眼于高校非营利性国有资产管理的绩效，亦即对人才培养、科学研究、学科建设和服务社会这四大职能的评价。

在这一指标体系中，需要对以下几项指标进行进一步解释说明：

1.利润增长率指的是评价年度与上一年度相比的利润增长水平，以%计。

2.社会贡献能力指的是在纳税、提供就业岗位、履行社会责任等方面相对于社会平均水平的比率。

3.毕业生人数指的是被评价对象所培养的各类全日制毕业生的人数总和，包括专科生、本科生和研究生。

四、高校绩效评价模型的建立

针对高校绩效评价的特点，为更好地实现不同高校之间绩效水平的比较，本文拟采用灰色关联分析法进行高校绩效评价。基本步骤如下：

（一）确定比较数据列和参考数据列

比较数据列是被评价对象各项指标的原始数据集合；参考数据列是一个理想的比较标准，通常选取各指标的最优值构成参考数据列。比较数据列和参考数据列分别表示为Xi和X0：

Xi={Xi（1），Xi（2），…，Xi（n）}，i=1，2，…m

X0={X0（1），X0（2），…，X0（n）}

其中，n为评价指标个数，m为评价对象的个数。

（二）原始数据的无量纲化处理

由于各项评价指标所对应的数据可能存在不同的计量单位，难以进行相互比较，因此要在综合评价前对原始数据进行无量纲化处理。在数据无量纲化过程中，本文采用下列两个公式对指标进行规范化处理，其中，第一个公式适用于正指标，第二个公式适用于逆指标。

X′i（k）=■（k=1，2，…n；i=1，2，…m）（1）

X′i（k）=■（k=1，2，…n；i=1，2，…m）（2）

（三）指标权重计算

权重的计算是高校绩效评价的关键步骤，是保证评价结果准确与否的重要因素。目前，存在着多种赋权方法，包括AHP、G1、熵权等。其中，AHP法对各指标之间重要程度的分析更具有逻辑性，并在此基础上进行数学处理，信度和效度较强，是目前在确定权重中应用较广泛的方法。本文即采用AHP法进行权重的确定。

（四）计算灰色关联系数

在对数据进行无量纲化处理后，计算每个被评价对象指标数据列（比较数据列）与参考数据列对应元素的绝对差值，即■（k）-■（k）（k=1，2，…n；i=1，2，…m），并确定最大差值■■（k）-■（k）和最小差值■■（k）-■（k），进而通过以下公式确定关联系数，其中P取值0.5：

ξi（k）=■

（3）

（五）计算关联度

根据关联系数计算结果和各项指标的权重，可以计算关联度。计算公式为：

ri=■■wk·ξi（k）（4）

至此，就可以通过被评价对象关联度的不同进行排序，确定不同高校的绩效水平。

五、实证分析

为了更好地将本文所构建的指标体系和评价模型运用到实际绩效评价中，本文选取了三所同类型高校作为评价对象，对高校绩效评价指标体系的合理性与高校绩效评价模型的有效性进行验证。三所高校分别用大学A、大学B和大学C表示，其2011年的各项指标数据如表2所示。同时，运用AHP法得到三级指标的权值向量为：

wi=（0.042，0.056，0.042，0.030，0.030，0.096，0.144，0.072，

0.072，0.096，0.070，0.070，0.060，0.048，0.072）

由于各项指标在量纲上存在差异，因此需要对指标进行规范化处理，利用公式（1）和（2）处理后得到表3所示数据和参考标准。

利用公式■（k）-■（k）计算指标数值与参考数值的绝对差值，得到最大差值■■（k）-■（k）=1，最小差值■■（k）-■（k）=0，进而通过公式（3）得到关联系数如下：

ξ1（k）=（0.50，0.33，0.60，1.00，

0.33，1.00，0.33，0.33，0.40，0.33，0.33，

0.33，0.33，1.00，0.50）

ξ2（k）=（0.33，1.00，1.00，0.33，

1.00，0.33，1.00，0.42，1.00，1.00，1.00，

1.00，0.47，0.33，0.33）

ξ3（k）=（1.00，0.85，0.33，0.43，

0.50，0.46，0.50，1.00，0.33，0.42，0.50，

0.33，1.00，0.37，1.00）

最后，根据公式（4）得到大学A、大学B、大学C绩效评价的灰色关联度，如表4所示。

根据表4中的数据可知，三所高校的绩效评价结果为：大学B>大学C>大学A。

六、结论

高校绩效评价在现代教育管理中的地位日益突出，对国有资产管理的作用尤为重要，构建科学合理的高校绩效评价体系是有效开展高校绩效评价的关键。同时，对高校绩效评价的研究亟待从理论走向实践，在构建指标体系的同时更要注重绩效评价模型的构建及应用，规范研究与实证研究的结合才是高校绩效评价研究的必然选择。本文结合当前背景，以高校国有资产管理为重点，构建了以高校国有资产管理为核心的绩效评价体系和以灰色关联分析为基础的评价模型。在此基础上，通过对大学A、大学B和大学C各项指标的评价，得出了绩效评价结论，验证了本文所构建指标体系和评价模型的科学性和有效性，以期为开展高校绩效评价提供有益指导。

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