陜西省民辦高等教育投入產(chǎn)出分析

李蘇慧

陜西作為我國大開發(fā)的橋頭堡，綜合科技水平與研發(fā)能力在全國占據(jù)重要地位，其作為我國高新科技研發(fā)與創(chuàng)新的前沿陣地，匯聚了大量的高水平技術(shù)研發(fā)人才和可觀的教育資源。據(jù)陜西省教育廳資料顯示，目前陜西擁有108所普通高校，其中：“985工程”高校、“211工程”高校共計11所，民辦高校18所，獨(dú)立學(xué)院30所。高等教育在校人數(shù)達(dá)155萬余人，教職工10萬余人，專任教師68229人。因此，如何讓陜西民辦高等教育更加有效地發(fā)展成為目前高等教育發(fā)展中一個重要的問題。文章從投入產(chǎn)出角度，通過多元統(tǒng)計分析方法對陜西民辦高等院校進(jìn)行績效評價，使其更好地促進(jìn)陜西區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

一、研究方法和資料來源

1.PCA法。研究高等教育投入產(chǎn)出效率問題，國內(nèi)外有很多專家學(xué)者采用不同的計量分析進(jìn)行了研究。文章中使用主成分分析對陜西民辦高等教育進(jìn)行績效評價。PCA法即主成分分析法，其是利用Pearson在1901年提出的，再由hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計方法，其最主要的用途在于“降維”，通過析取主成分顯出的最大的個別差異。其主要思想就是：根據(jù)原始的n個特征（也就是n維），重新組合出k個特征，且這k個特征能最大量度地涵蓋原始的數(shù)據(jù)信息（雖然會導(dǎo)致信息丟失）。有一個結(jié)論：當(dāng)某一維的方差越大時，其所包含的信息量也越大，表明其越重要;反之則反。所以，主成分分析法的主要工作就是：重構(gòu)出k個特征，使其所包含的信息量最大。

2.資料來源。文章中的數(shù)據(jù)均來自于各大高等院校官方網(wǎng)站以及2018年的招生簡章，其中時點(diǎn)數(shù)據(jù)時間是2017年6月，科研數(shù)據(jù)來自于中國知網(wǎng)統(tǒng)計獲得，個別數(shù)據(jù)由于難以獲得，采用的是往年數(shù)據(jù)代替或者利用平均水平進(jìn)行測算。為了便于分析，體現(xiàn)陜西民辦高等教育培育高層次和高水平綜合性人才的特點(diǎn)，從陜西省18所普通高等院校和30所獨(dú)立院校中抽取了9所普通民辦高等院校和8所本科獨(dú)立院校作為研究對象。為避免造成誤解，對該17所民辦高等院校均采用編號，進(jìn)行匿名化處理。

3.指標(biāo)體系選擇。在指標(biāo)體系的選擇上，遵循科學(xué)性、可比性和層次性的原則，再考慮實(shí)際情況，選擇了7個投入指標(biāo)和3個產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)：X1—學(xué)校占地面積;X2—學(xué)校建筑面積;X3—圖書館建筑面積;X4—館藏紙質(zhì)圖書;X5—電子圖書;X6—專職教師;X7—高級職稱教師。產(chǎn)出指標(biāo)：X8—在校生數(shù)量;X9—畢業(yè)生數(shù)量;X10—2017年公開發(fā)表論文數(shù)。

二、投入與產(chǎn)出的主成分分析

1.投入主成分分析。通過統(tǒng)計軟件，對陜西民辦教育的7個投入指標(biāo)計算相關(guān)系數(shù)矩陣發(fā)現(xiàn)，4個指標(biāo)的相關(guān)性較強(qiáng)，3個變量之間的相關(guān)性較低，說明大多數(shù)指標(biāo)之間存在著信息上的重疊，再結(jié)合KMO測度和巴特利特球體檢驗(yàn)。其中KMO值為0.617，Bartlett值=78.690，p<0.001，說明適合進(jìn)行主成分分析。從方差分析表可以看出，前3個成分累計反映了84.55%的信息。其中，第一個成分變量刻畫了原有變量總方差中的58.92%，第一個成分變量刻畫了原有變量總方差中的58.92%，刻畫的方差最大，第二個成分刻畫了14.73%，第三個成分刻畫了10.90%，其余各成分所刻畫的方差依次減少。從累積貢獻(xiàn)率來看，當(dāng)提取3個主成分時，累積貢獻(xiàn)率接近85%，故提取前3個成分來較全面的反映陜西民辦高等教育的投入情況。為了使因子載荷矩陣更加簡化，將因子載荷矩陣實(shí)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)。從因子載荷矩陣可以看出，每個因子都有一些指標(biāo)的因子載荷較大，可以根據(jù)此表將7個指標(biāo)按照高載荷分成3類，并根據(jù)專業(yè)知識進(jìn)行成分命名。 其中第一個主成分在專職教師和高級職稱專職教師這2個指標(biāo)上載荷較大，分別為0.842、0.890。反映了陜西民辦高等教育的人力投入情況，因此可以命名為人力投入主成分。第二個主成分在學(xué)校占地面積、學(xué)校建筑面積和圖書館建筑面積這3個指標(biāo)上載荷較大，載荷值分別為0.632、0.730和0.894。反映了陜西民辦高等教育的固定資產(chǎn)投入情況，因此可以命名為資產(chǎn)投入主成分。第三個主成分在館藏紙質(zhì)圖書和電子圖書這2個指標(biāo)上載荷較大，載荷值分別為0.637、0.943。反映了陜西民辦高等教育的教育投入情況，因此可以命名為教育投入主成分。再進(jìn)一步計算得分系數(shù)矩陣，應(yīng)用該系數(shù)矩陣就可以將所有主成分表示為各個變量的線性組合，得到19所民辦高等院校的得分。（見下表）

2.產(chǎn)出主成分分析。通過統(tǒng)計軟件，對陜西民辦教育的3個產(chǎn)出指標(biāo)計算相關(guān)系數(shù)矩陣發(fā)現(xiàn)，3個指標(biāo)的相關(guān)性都較強(qiáng)，說明這3個指標(biāo)之間存在著信息上的重疊。因此利用主成分分析將這3個信息凝結(jié)成一個主成分，由產(chǎn)出矩陣的方差分析可以知道該主成分刻畫了該3個指標(biāo)的79%的信息，命名為產(chǎn)出主成分。得分結(jié)果見下表。

三、投入與產(chǎn)出的關(guān)聯(lián)分析

在前面主成分分析的基礎(chǔ)之上，以產(chǎn)出主成分作為因變量，以人力投入主成分（X1）、資本投入主成分（X2）、教育投入主成分（X3）作為自變量建立多元線性回歸模型分析陜西省民辦高等教育的投入與產(chǎn)出間的數(shù)量關(guān)系。

在該回歸模型中，可決系數(shù)為0.959，修正后為0.919，說明本模型擬合的較好。再通過F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)可以得出該多元線性回歸模型和系數(shù)都通過了檢驗(yàn)。因此，當(dāng)人力投入每增加一個單位時，則民辦高等教育的產(chǎn)出平均增加0.579個單位;當(dāng)資產(chǎn)投入每增加一個單位時，該則民辦高等教育的產(chǎn)出平均增加0.576個單位;當(dāng)教育投入每增加一個單位時，該則民辦高等教育的產(chǎn)出平均增加0.502個單位。

四、建議

由上面分析可以看出，陜西民辦高校的投入主要是人力投入、資本投入和教育投入，并且該三個指標(biāo)與陜西省民辦高等教育的產(chǎn)出之間是正相關(guān)關(guān)系，其均對產(chǎn)出的影響比較大。因此要促進(jìn)陜西高等教育事業(yè)的發(fā)展，就必須繼續(xù)加大對陜西省民辦高等教育的投入力度。進(jìn)一步加強(qiáng)陜西省民辦高度教育的人力、物力和財力的投入，培育出高水平、高層次的綜合性人才，為陜西省的經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展做出貢獻(xiàn)。從人力投入方面來看，繼續(xù)加強(qiáng)陜西省民辦高等教育的教師隊伍建設(shè)，建設(shè)一流的教師隊伍。每一個民辦高校都建立一支師德高尚、業(yè)務(wù)精湛、結(jié)構(gòu)合理、充滿活力的高素質(zhì)專業(yè)化教師隊伍。完善“雙師型”的教師培養(yǎng)體系。以高等教育的中青年教師和創(chuàng)新團(tuán)隊為重點(diǎn)，優(yōu)化中青年教師成長發(fā)展，培育跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的科研與教學(xué)相結(jié)合的創(chuàng)新團(tuán)隊。從資本投入方面來看，資本是民辦高等學(xué)校從事各項(xiàng)教育、科研及經(jīng)營活動必不可少的物質(zhì)基礎(chǔ)。因此，民辦高等院校應(yīng)加強(qiáng)固定資產(chǎn)投入，合理配置資源。建立多媒體教室、專業(yè)實(shí)驗(yàn)室和購買學(xué)科前言方面的圖書。建立較為完整的校舍資源、公共服務(wù)資源等基礎(chǔ)建設(shè)，避免固定資產(chǎn)的不足或者閑置現(xiàn)象。[陜西省教育科學(xué)規(guī)劃課題? ? 基于投入產(chǎn)出的陜西省民辦高等教育效率研究? ? SGH18H451]

（作者單位：西安財經(jīng)大學(xué)行知學(xué)院經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計分院）