基于Topsis模型與因子分析的教育體系評(píng)估

陸光亮 張浡

◆摘? 要：在全球范圍內(nèi)擴(kuò)大教育招生規(guī)模，讓世界上更多的公民享受到高等教育帶來(lái)的紅利，但機(jī)會(huì)的增長(zhǎng)并不能保證良好教育體系的健康。以22個(gè)國(guó)家的教育服務(wù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用層次分析法和熵值法確定了11個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重，運(yùn)用Topsis模型得到了22個(gè)國(guó)家高等教育系統(tǒng)的具體得分。其中，美國(guó)以94.72分位居第一，中國(guó)以85.79分位居第七。我們認(rèn)為中國(guó)有很大的提升空間，選擇中國(guó)作為研究對(duì)象。為了便于研究，我們利用因子分析對(duì)11個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維，得到4個(gè)新的變量，最終規(guī)劃出中國(guó)教育體系未來(lái)的發(fā)展藍(lán)圖。

◆關(guān)鍵詞：高等教育;系統(tǒng)健康;因子分析

1引言

教育資源在各國(guó)人口中的分布在一定程度上決定了社會(huì)階層的分層。高等教育資源是一個(gè)國(guó)家在義務(wù)教育之后對(duì)公民進(jìn)行中小學(xué)教育投資的進(jìn)一步努力。當(dāng)前，全球化創(chuàng)造了一個(gè)與過(guò)去截然不同的高等教育環(huán)境[1]。高等教育質(zhì)量保障是當(dāng)今世界高等教育研究的重要課題。幾乎每個(gè)國(guó)家都認(rèn)識(shí)到高質(zhì)量的高等教育對(duì)其經(jīng)濟(jì)繁榮和國(guó)民福祉的重要性[2]。

2評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

2.1評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇

為了選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，我們從OEDC教育數(shù)據(jù)中獲得了我們需要的指標(biāo)數(shù)據(jù)。這些指標(biāo)包括：高等教育在25-64歲人口中所占比例（PT）、國(guó)際留學(xué)生與外國(guó)留學(xué)生的比例（RNF）、25-64歲三級(jí)人口就業(yè)率（ER）、大專(zhuān)學(xué)生與教職員的比例（RST）、每名全日制相當(dāng)于學(xué)生的教育機(jī)構(gòu)總支出占人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（EGC）的比例、諾貝爾獎(jiǎng)數(shù)量（NPN），在該國(guó)的外國(guó)學(xué)生數(shù)量（NFC）、高等教育機(jī)構(gòu)總開(kāi)支占本地生產(chǎn)總值（ETG）的百分比。

QS高等教育體系實(shí)力排名基于體系實(shí)力、準(zhǔn)入、旗艦機(jī)構(gòu)績(jī)效和經(jīng)濟(jì)背景，比較了四個(gè)方面的國(guó)家表現(xiàn)。我們選取了其中的3個(gè)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)：系統(tǒng)強(qiáng)度得分（SSS）、準(zhǔn)入得分（AS）、經(jīng)濟(jì)背景得分（ECS）。SSS是根據(jù)其在QS世界大學(xué)排名中排名在700或以上的機(jī)構(gòu)的數(shù)量除以這些機(jī)構(gòu)的平均排名得出的。這是根據(jù)全球排名前500名的大學(xué)的可錄取名額數(shù)量除以人口規(guī)模指標(biāo)得出的。ECS旨在通過(guò)將每個(gè)國(guó)家的財(cái)政狀況與其在國(guó)際排名中的表現(xiàn)進(jìn)行比較，來(lái)評(píng)估各國(guó)對(duì)高等教育投資的影響。

通過(guò)查閱文獻(xiàn)和一些有說(shuō)服力的評(píng)價(jià)體系，最終選取11個(gè)指標(biāo)對(duì)美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、中國(guó)、澳大利亞等22個(gè)國(guó)家進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.2指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定是整個(gè)評(píng)價(jià)過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文采用熵權(quán)法和層次分析法相結(jié)合的方法計(jì)算綜合權(quán)重。

EWM是計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的常用方法。根據(jù)信息熵的解釋?zhuān)瑢?duì)于某一因素，用熵來(lái)表示其混淆程度。EWM是一種僅基于數(shù)據(jù)本身的客觀評(píng)價(jià)方法。因此，EWM可以避免評(píng)價(jià)者的主觀影響，能夠客觀、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)研究對(duì)象。它的缺點(diǎn)也同樣顯著。EWM只考慮數(shù)據(jù)本身，忽略了問(wèn)題的實(shí)際背景，確定的權(quán)重可能與常識(shí)不符。相比之下，層次分析法是一種主觀確定權(quán)重的方法。它可以對(duì)一些復(fù)雜的、模糊的評(píng)價(jià)問(wèn)題進(jìn)行決策。該模型特別適用于難以完全定量分析的問(wèn)題。層次分析法能夠充分考慮問(wèn)題的實(shí)際背景，但缺點(diǎn)是受主觀因素影響較大。因此，它通常由經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家來(lái)評(píng)判。

這兩種方法都有明顯的缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。因此，通過(guò)對(duì)EWM法和AHP法得出的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算出評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重。因此，結(jié)合了這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。

3基于TOPSIS的綜合得分計(jì)算

計(jì)算理想解Z+、負(fù)理想解Z-：

計(jì)算每個(gè)國(guó)家/地區(qū)到理想解決方案的距離：

計(jì)算每個(gè)國(guó)家/地區(qū)到負(fù)理想解決方案的距離：

計(jì)算每個(gè)評(píng)估對(duì)象的未歸一化分?jǐn)?shù)：

按降序排列每個(gè)國(guó)家的優(yōu)先順序，得到每個(gè)國(guó)家的最終分?jǐn)?shù)。

4排名

排名前十的國(guó)家分布在四大洲。歐洲國(guó)家的高等教育體系表現(xiàn)突出。美國(guó)擁有世界上最健康的高等教育系統(tǒng)。就發(fā)展水平而言，國(guó)家可分為發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家。在排名前十的國(guó)家中，發(fā)達(dá)國(guó)家有9個(gè)，發(fā)展中國(guó)家只有1個(gè)。中國(guó)排名第七，是前十名中唯一的亞洲國(guó)家。中國(guó)的高等教育體系是優(yōu)秀的，但這并不意味著這個(gè)體系是絕對(duì)健康和可持續(xù)的，中國(guó)的健康水平是好的但不是優(yōu)秀的。與健康水平較高的國(guó)家相比，我國(guó)還存在一些不足之處。在發(fā)展中國(guó)家中，中國(guó)的表現(xiàn)無(wú)疑是最好的。因此，中國(guó)有能力和潛力顯著改善國(guó)家的高等教育體系。

5對(duì)中國(guó)高等教育體系的展望

因子分析可以在原始變量較多的情況下減少變量的數(shù)量，有效地處理指標(biāo)間的重復(fù)信息。

就成本而言，中國(guó)教育總支出占GDP的比例在評(píng)分系統(tǒng)中只排在第22位，這意味著在健康的教育體系中，國(guó)家財(cái)政應(yīng)該不遺余力地支持高等教育的發(fā)展，并將地級(jí)教育支出包括在內(nèi)。市政府的教育績(jī)效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。教育代表著一個(gè)具有長(zhǎng)期回報(bào)的行業(yè)。在一定程度上，正是因?yàn)榻逃臒o(wú)私，才給人類(lèi)社會(huì)留下了寶貴的技術(shù)和藝術(shù)財(cái)富。從經(jīng)濟(jì)角度看，我國(guó)各地區(qū)之間的健康教育競(jìng)爭(zhēng)將適度刺激教育經(jīng)費(fèi)的投入。入學(xué)率的提高將增加高等教育的財(cái)政支出。

參考文獻(xiàn)

[1]Chen Xinzhong，Li Baozhong.International experience and enlightenment of higher education quality assurance from a comparative perspective——Based on the analysis of UNESCO，OECD， EU policy texts [J].Modern Education Management，2021（01）： 113-120.

[2]Feng Xiangdong. Discipline，specialty construction and talent training [J].Higher Education Research， 2002（03）：67-71.