丁岳維+張亞琴+郝曉春

【摘 要】 高校國(guó)有資產(chǎn)按用途可分為經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)和非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)，文章對(duì)其分別建立績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并基于主成分分析法，運(yùn)用正態(tài)分布原理，測(cè)定客觀的概率比重，構(gòu)建概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)高校國(guó)有資產(chǎn)進(jìn)行全面、系統(tǒng)的評(píng)價(jià)，為教育資源的高效配置與利用提供量化的決策依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】 高校國(guó)有資產(chǎn)； 指標(biāo)體系； 主成分分析法； 測(cè)定概率比重

引 言

高校國(guó)有資產(chǎn)是高校從事教學(xué)、科研和管理等各方面工作的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，與高校的發(fā)展前途密切相關(guān)，已成為高校日常管理工作的重要部分。一方面，高校通過(guò)各種渠道獲得大量的資產(chǎn)為高校的發(fā)展補(bǔ)充能量，國(guó)有資產(chǎn)在數(shù)量、構(gòu)成和使用等方面發(fā)生了重大變化；另一方面，國(guó)有資產(chǎn)配置不合理，使用效率低，造成國(guó)有資產(chǎn)流失嚴(yán)重。因此，針對(duì)我國(guó)高校國(guó)有資產(chǎn)管理現(xiàn)狀，深入高校國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)研究，建立一套具有高校特色的國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是大勢(shì)所趨，是國(guó)家加強(qiáng)宏觀指導(dǎo)、促進(jìn)高等教育可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，是提高國(guó)有資產(chǎn)利用效率的內(nèi)在要求，是建立激勵(lì)和約束機(jī)制的必然要求，也是滿足投資主體多元化的需要。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者對(duì)高校資產(chǎn)績(jī)效評(píng)估理論研究較早，且主要集中于資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建。代表性的研究有：1985年賈勒特將績(jī)效指標(biāo)分為三類（內(nèi)部指標(biāo)、外部指標(biāo)和運(yùn)行指標(biāo)），系統(tǒng)地反映高校的資產(chǎn)績(jī)效水平；凱夫等人提出了14個(gè)精選的績(jī)效指標(biāo)，其中關(guān)于教學(xué)的指標(biāo)有8個(gè)；羅伯特·S.卡普蘭和戴維·諾頓認(rèn)為平衡計(jì)分卡是一套系統(tǒng)的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，該方法在保留傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，增加了內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)和客戶三個(gè)方面的非財(cái)務(wù)指標(biāo)，并對(duì)組織進(jìn)行績(jī)效評(píng)估與考核。另外，國(guó)外資產(chǎn)績(jī)效考核理論研究相對(duì)成熟，已形成了一套較為系統(tǒng)的高等教育績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)考核體系，如：美國(guó)目前較為全面的高等教育績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括教育質(zhì)量、教育培養(yǎng)、機(jī)會(huì)均等、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活質(zhì)量、協(xié)調(diào)與倡議精神五大類25個(gè)指標(biāo)，該指標(biāo)體系成為政府教育撥款的重要參考因素；英國(guó)則有由副院長(zhǎng)、校長(zhǎng)協(xié)會(huì)和大學(xué)撥款委員會(huì)聯(lián)合工作小組編制的《英國(guó)大學(xué)管理統(tǒng)計(jì)與績(jī)效指標(biāo)體系》，該體系所有的指標(biāo)均為財(cái)務(wù)指標(biāo)。

國(guó)內(nèi)高校國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)估起步較晚，研究主要集中于理論研究及資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的確認(rèn)。代表性的研究有：邱向榮（2003）采用多指標(biāo)體系對(duì)高校國(guó)有資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)對(duì)指標(biāo)的無(wú)綱量化并賦予權(quán)重構(gòu)建績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系，應(yīng)用雷達(dá)分析法作為對(duì)績(jī)效評(píng)價(jià)的補(bǔ)充；江文清（2004）通過(guò)對(duì)高校資產(chǎn)績(jī)效評(píng)估的目標(biāo)及其管理成本、效率的分析，運(yùn)用層次分析法和模糊分析法建立高校國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系；李興國(guó)（2005）通過(guò)對(duì)高校國(guó)有資產(chǎn)管理的現(xiàn)狀分析，采用專家討論法、頭腦風(fēng)暴法、德?tīng)柗品ǖ认嗷ソY(jié)合的方法，建立績(jī)效評(píng)估體系，用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)績(jī)效水平進(jìn)行評(píng)價(jià)；周桂芳（2008）將國(guó)有資產(chǎn)按其用途分為經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)和非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)，分別建立國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；方虹（2009）設(shè)立經(jīng)濟(jì)績(jī)效指標(biāo)、社會(huì)績(jī)效指標(biāo)為一級(jí)指標(biāo)并逐步細(xì)化為二級(jí)指標(biāo)，建立績(jī)效指標(biāo)體系，但未提出行之有效的績(jī)效評(píng)估方法。

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)可發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)者都停留在理論層面對(duì)國(guó)有資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，只有少數(shù)學(xué)者從量化角度建立模型對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估，但其量化方法大都采用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法，難以克服主觀人為因素的影響，易造成績(jī)效指標(biāo)權(quán)數(shù)取值的客觀量化不夠，影響其評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。本文則采用主成分分析法，利用降維的思想對(duì)績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行確認(rèn)，結(jié)合概率知識(shí)測(cè)定其客觀的概率比重，構(gòu)建概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)高校國(guó)有資產(chǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

二、高校國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建

按資產(chǎn)用途國(guó)有資產(chǎn)可分為經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)和非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)，筆者在上述指標(biāo)設(shè)計(jì)原則的基礎(chǔ)上，建立經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)估體系和非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)估體系，提升高校國(guó)有資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，如圖1所示。

（一）經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

高校經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)是高校主要用于經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域的國(guó)有資產(chǎn)，以盈利為主要目的，是高校國(guó)有資產(chǎn)不斷增長(zhǎng)的源泉。其指標(biāo)體系不僅考慮到財(cái)務(wù)指標(biāo)，也涉及非財(cái)務(wù)指標(biāo)，主要包括：（1）盈利能力指標(biāo)；（2）轉(zhuǎn)化能力指標(biāo)；（3）營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)；（4）貢獻(xiàn)能力指標(biāo)。這些指標(biāo)能夠全面反映資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)狀況，利于對(duì)資產(chǎn)實(shí)行有償使用并監(jiān)督其實(shí)現(xiàn)保值增值的目標(biāo)，以提升國(guó)有資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益。

（二）非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)是指那些不直接參與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，不以盈利為目的，不具有增值特點(diǎn)的資產(chǎn)。其主要目的是保證高等院校能更好地實(shí)現(xiàn)科學(xué)研究、人才培養(yǎng)和服務(wù)社會(huì)三大職能，帶動(dòng)高校產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展，提高國(guó)有資產(chǎn)的社會(huì)效益。指標(biāo)體系主要包括：（1）人才培養(yǎng)績(jī)效指標(biāo)；（2）社會(huì)貢獻(xiàn)績(jī)效指標(biāo)；（3）科研成果績(jī)效指標(biāo)。

三、構(gòu)建高校國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型

（一）定性指標(biāo)定量化和指標(biāo)的無(wú)綱量化

1.定性指標(biāo)定量化

運(yùn)用格柵獲取法對(duì)高校國(guó)有資產(chǎn)指標(biāo)體系中的定性指標(biāo)給予量化。格柵獲取法是由心理學(xué)家凱勒提出的，一個(gè)格柵由元素和屬性組成，其中元素已通過(guò)績(jī)效指標(biāo)體系的構(gòu)建完成，屬性則通過(guò)一個(gè)線性尺度對(duì)各元素的重要程度進(jìn)行判斷打分，最終得到一個(gè)完整的格柵，本文采用1—5刻度的尺度來(lái)表達(dá)，如圖2。

2.指標(biāo)的無(wú)綱量化

采用功效系數(shù)轉(zhuǎn)換定值法將績(jī)效指標(biāo)統(tǒng)一變換到[0，1]范圍內(nèi)，以便形成綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)。具體公式：XZ=（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin）。

（二）主成分分析法篩選主成分

主成分分析法（PCA）也稱主分量分析法，是一種簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)收集的技術(shù)，也是一種線性變換。其運(yùn)用降維的思想將原來(lái)多個(gè)相關(guān)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一組新的相互無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)，并按照新指標(biāo)的方差依次遞減的順序排列，從而保留最主要的信息。endprint

1.構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣

設(shè)N×M階數(shù)據(jù)矩陣為X=（xij）n×m，其中n為樣本數(shù)，m為績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)，X=x11 … x1mxn1 … xnm

2.原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

yij= （i=1，2，…n；j=1，2，…m）

其中Xj=Xij，=（Xij-Xj），得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y。

3.計(jì)算Y的系數(shù)矩陣（R）及其特征值和特征向量

系數(shù)矩陣rij=ykiyki （i，j=1，2，…m）

通過(guò)求解得出系數(shù)矩陣R的m個(gè)特征值λ1，λ2，…λm（λ≥0）及相應(yīng)的特征向量c1，c2，…cm。

4.求其主成分的貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

Ui=為第i個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率；為前s個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率。

5.確定主成分的個(gè)數(shù)

將各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率按由高到低的順序排列，一般情況下累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%以上為宜，說(shuō)明主成分能較好地代表原指標(biāo)的信息。設(shè)前s個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%的要求，則取前s個(gè)為n個(gè)樣本的主成分個(gè)數(shù)。

6.將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為主成分

根據(jù)Zi=Y×Cn（i=1，2，…，s）構(gòu)成新的n×s階矩陣， 如下：

Z=Z11 … Z1sZn1 … Zns

（三）指標(biāo)概率權(quán)數(shù)的確定

1.比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的選擇

資產(chǎn)績(jī)效指標(biāo)體系中有逆向指標(biāo)（指標(biāo)值越小越好），如資產(chǎn)負(fù)債率、研發(fā)收入和生均培養(yǎng)成本，其余為正向指標(biāo)（指標(biāo)值越大越好）。按照相對(duì)優(yōu)化的原則，將這些不同的指標(biāo)與所有高校該指標(biāo)的最優(yōu)指標(biāo)相比較。比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考指標(biāo)序列是由逆向指標(biāo)的最小值和正向指標(biāo)的最大值構(gòu)成。

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是：對(duì)于第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)值為Xij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）。當(dāng)j為逆向指標(biāo)時(shí)，其比較對(duì)象為Xm i n j；當(dāng)j為正向指標(biāo)時(shí)，其比較對(duì)象為Xm a x j。

2.概率測(cè)定權(quán)數(shù)的確定

不同的績(jī)效指標(biāo)應(yīng)該與所有高校該績(jī)效指標(biāo)的最優(yōu)指標(biāo)相比較，即作為比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考指標(biāo)序列應(yīng)該由最優(yōu)績(jī)效指標(biāo)構(gòu)成。概率測(cè)定權(quán)數(shù)就是測(cè)定不同的指標(biāo)應(yīng)該優(yōu)于該指標(biāo)最優(yōu)值的可能性，這里所說(shuō)的可能性是指變量?jī)?yōu)于最優(yōu)值的概率。概率是一個(gè)客觀量化的數(shù)值，可作為指標(biāo)的量化權(quán)數(shù)。

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是：（1）若評(píng)價(jià)指標(biāo)為正指標(biāo)，其比較對(duì)象的最優(yōu)值Xm a x j，所以采用Xij比其最優(yōu)值大的概率P{Xi，j>Xm a x j}為權(quán)數(shù)。根據(jù)中心極限定理，對(duì)于第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)值Xij應(yīng)該或者近似有Xij～N（Xj， S2j）。其中樣本均值Xj=Xij，樣本方差S2j=（Xij-Xj），則第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)概率權(quán)數(shù)為：Fj= P{Xi，j>Xm a x j}=P>=1-（x）=e-d t是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

（2）若評(píng)價(jià)指標(biāo)為負(fù)指標(biāo)，其比較對(duì)象的最優(yōu)值為Xm i n j。所以采用Xij比其最優(yōu)值小的概率P{0

由于概率之和Fj不為一，運(yùn)用公式fj=Fj÷Fj×100%，將m個(gè)指標(biāo)作歸一化處理。

（四）概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型

概率論中的期望值原理是指變量的平均值是每個(gè)變量值與其相應(yīng)概率的乘積之總和。該理論應(yīng)用到這里就是指，各高校的綜合評(píng)價(jià)得分為m個(gè)指標(biāo)變量值與其概率權(quán)數(shù)乘積之和。評(píng)價(jià)第i個(gè)高校平均得分的綜合模型可定義為：

Ki=（Kij·fj）=

1-×fi 當(dāng)j為逆向指標(biāo)時(shí)1-×fi 當(dāng)j為正向指標(biāo)時(shí)并作歸一處理。

同時(shí)，為了減少異常指標(biāo)對(duì)最后綜合績(jī)效評(píng)分的影響，設(shè)定評(píng)分值的上限為正常值的1.5倍，下限為正常值的一半。

四、應(yīng)用價(jià)值

基于以上對(duì)國(guó)有資產(chǎn)的分類，并結(jié)合高校的特色，分別建立績(jī)效指標(biāo)體系，應(yīng)用概率、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的知識(shí)，構(gòu)建可以客觀量化的概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型，能夠?qū)Ω咝５馁Y產(chǎn)使用狀況、使用效果、資產(chǎn)管理和制度保障等情況進(jìn)行全面評(píng)價(jià)：（1）對(duì)經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)而言，利于對(duì)資產(chǎn)實(shí)行有償使用并監(jiān)督其實(shí)現(xiàn)增值保值的目標(biāo)，提升國(guó)有資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益；（2）對(duì)非經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)而言，利于各高校更好地完成培養(yǎng)人才、科學(xué)研究和服務(wù)社會(huì)的三大職能，提升國(guó)有資產(chǎn)的社會(huì)效益，同時(shí)，推動(dòng)教育產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展。

五、總結(jié)

第一，本文通過(guò)主成分分析法，利用降維的思想對(duì)眾多龐雜的指標(biāo)進(jìn)行精簡(jiǎn)，極大地降低了評(píng)估工作的復(fù)雜性，并結(jié)合高校的特色，運(yùn)用概率、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的知識(shí)，建立可量化的綜合評(píng)價(jià)模型，增強(qiáng)了評(píng)價(jià)的客觀性，為教育資源的高效配置與利用提供量化的決策依據(jù)。

第二，本文所采用的概率測(cè)定權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型及其方法，運(yùn)用Excel簡(jiǎn)單工具即可完成，具有簡(jiǎn)單實(shí)用、實(shí)踐操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。

第三，本文的模型適用范圍較廣，不僅適用于對(duì)各大高校國(guó)有資產(chǎn)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估，使各高校對(duì)國(guó)有資產(chǎn)的管理水平及績(jī)效考核具有可比性，益于相互借鑒，提高資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益，也可對(duì)不同行業(yè)的相關(guān)資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估。

第四，本文由于篇幅有限，未列舉出實(shí)證案例對(duì)其進(jìn)行具體描述，但鑒于有充分的理論研究與科學(xué)的操作方法為保證，其評(píng)價(jià)結(jié)論應(yīng)具有可靠性。

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[8] 紀(jì)亞莉.高校國(guó)有資產(chǎn)管理模式與績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].長(zhǎng)沙理工大學(xué)，2008.

1.構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣

設(shè)N×M階數(shù)據(jù)矩陣為X=（xij）n×m，其中n為樣本數(shù)，m為績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)，X=x11 … x1mxn1 … xnm

2.原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

yij= （i=1，2，…n；j=1，2，…m）

其中Xj=Xij，=（Xij-Xj），得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y。

3.計(jì)算Y的系數(shù)矩陣（R）及其特征值和特征向量

系數(shù)矩陣rij=ykiyki （i，j=1，2，…m）

通過(guò)求解得出系數(shù)矩陣R的m個(gè)特征值λ1，λ2，…λm（λ≥0）及相應(yīng)的特征向量c1，c2，…cm。

4.求其主成分的貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

Ui=為第i個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率；為前s個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率。

5.確定主成分的個(gè)數(shù)

將各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率按由高到低的順序排列，一般情況下累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%以上為宜，說(shuō)明主成分能較好地代表原指標(biāo)的信息。設(shè)前s個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%的要求，則取前s個(gè)為n個(gè)樣本的主成分個(gè)數(shù)。

6.將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為主成分

根據(jù)Zi=Y×Cn（i=1，2，…，s）構(gòu)成新的n×s階矩陣， 如下：

Z=Z11 … Z1sZn1 … Zns

（三）指標(biāo)概率權(quán)數(shù)的確定

1.比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的選擇

資產(chǎn)績(jī)效指標(biāo)體系中有逆向指標(biāo)（指標(biāo)值越小越好），如資產(chǎn)負(fù)債率、研發(fā)收入和生均培養(yǎng)成本，其余為正向指標(biāo)（指標(biāo)值越大越好）。按照相對(duì)優(yōu)化的原則，將這些不同的指標(biāo)與所有高校該指標(biāo)的最優(yōu)指標(biāo)相比較。比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考指標(biāo)序列是由逆向指標(biāo)的最小值和正向指標(biāo)的最大值構(gòu)成。

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是：對(duì)于第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)值為Xij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）。當(dāng)j為逆向指標(biāo)時(shí)，其比較對(duì)象為Xm i n j；當(dāng)j為正向指標(biāo)時(shí)，其比較對(duì)象為Xm a x j。

2.概率測(cè)定權(quán)數(shù)的確定

不同的績(jī)效指標(biāo)應(yīng)該與所有高校該績(jī)效指標(biāo)的最優(yōu)指標(biāo)相比較，即作為比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考指標(biāo)序列應(yīng)該由最優(yōu)績(jī)效指標(biāo)構(gòu)成。概率測(cè)定權(quán)數(shù)就是測(cè)定不同的指標(biāo)應(yīng)該優(yōu)于該指標(biāo)最優(yōu)值的可能性，這里所說(shuō)的可能性是指變量?jī)?yōu)于最優(yōu)值的概率。概率是一個(gè)客觀量化的數(shù)值，可作為指標(biāo)的量化權(quán)數(shù)。

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是：（1）若評(píng)價(jià)指標(biāo)為正指標(biāo)，其比較對(duì)象的最優(yōu)值Xm a x j，所以采用Xij比其最優(yōu)值大的概率P{Xi，j>Xm a x j}為權(quán)數(shù)。根據(jù)中心極限定理，對(duì)于第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)值Xij應(yīng)該或者近似有Xij～N（Xj， S2j）。其中樣本均值Xj=Xij，樣本方差S2j=（Xij-Xj），則第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)概率權(quán)數(shù)為：Fj= P{Xi，j>Xm a x j}=P>=1-（x）=e-d t是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

（2）若評(píng)價(jià)指標(biāo)為負(fù)指標(biāo)，其比較對(duì)象的最優(yōu)值為Xm i n j。所以采用Xij比其最優(yōu)值小的概率P{0

由于概率之和Fj不為一，運(yùn)用公式fj=Fj÷Fj×100%，將m個(gè)指標(biāo)作歸一化處理。

（四）概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型

概率論中的期望值原理是指變量的平均值是每個(gè)變量值與其相應(yīng)概率的乘積之總和。該理論應(yīng)用到這里就是指，各高校的綜合評(píng)價(jià)得分為m個(gè)指標(biāo)變量值與其概率權(quán)數(shù)乘積之和。評(píng)價(jià)第i個(gè)高校平均得分的綜合模型可定義為：

Ki=（Kij·fj）=

1-×fi 當(dāng)j為逆向指標(biāo)時(shí)1-×fi 當(dāng)j為正向指標(biāo)時(shí)并作歸一處理。

同時(shí)，為了減少異常指標(biāo)對(duì)最后綜合績(jī)效評(píng)分的影響，設(shè)定評(píng)分值的上限為正常值的1.5倍，下限為正常值的一半。

四、應(yīng)用價(jià)值

基于以上對(duì)國(guó)有資產(chǎn)的分類，并結(jié)合高校的特色，分別建立績(jī)效指標(biāo)體系，應(yīng)用概率、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的知識(shí)，構(gòu)建可以客觀量化的概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型，能夠?qū)Ω咝５馁Y產(chǎn)使用狀況、使用效果、資產(chǎn)管理和制度保障等情況進(jìn)行全面評(píng)價(jià)：（1）對(duì)經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)而言，利于對(duì)資產(chǎn)實(shí)行有償使用并監(jiān)督其實(shí)現(xiàn)增值保值的目標(biāo)，提升國(guó)有資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益；（2）對(duì)非經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)而言，利于各高校更好地完成培養(yǎng)人才、科學(xué)研究和服務(wù)社會(huì)的三大職能，提升國(guó)有資產(chǎn)的社會(huì)效益，同時(shí)，推動(dòng)教育產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展。

五、總結(jié)

第一，本文通過(guò)主成分分析法，利用降維的思想對(duì)眾多龐雜的指標(biāo)進(jìn)行精簡(jiǎn)，極大地降低了評(píng)估工作的復(fù)雜性，并結(jié)合高校的特色，運(yùn)用概率、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的知識(shí)，建立可量化的綜合評(píng)價(jià)模型，增強(qiáng)了評(píng)價(jià)的客觀性，為教育資源的高效配置與利用提供量化的決策依據(jù)。

第二，本文所采用的概率測(cè)定權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型及其方法，運(yùn)用Excel簡(jiǎn)單工具即可完成，具有簡(jiǎn)單實(shí)用、實(shí)踐操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。

第三，本文的模型適用范圍較廣，不僅適用于對(duì)各大高校國(guó)有資產(chǎn)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估，使各高校對(duì)國(guó)有資產(chǎn)的管理水平及績(jī)效考核具有可比性，益于相互借鑒，提高資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益，也可對(duì)不同行業(yè)的相關(guān)資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估。

第四，本文由于篇幅有限，未列舉出實(shí)證案例對(duì)其進(jìn)行具體描述，但鑒于有充分的理論研究與科學(xué)的操作方法為保證，其評(píng)價(jià)結(jié)論應(yīng)具有可靠性。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 邱向榮.我國(guó)高校資產(chǎn)管理及其績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].昆明理工大學(xué)，2003.

[2] 江文清.高校國(guó)有資產(chǎn)管理績(jī)效評(píng)估體系構(gòu)建的初探[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2004（3）：135-138.

[3] 李興國(guó).高校國(guó)有資產(chǎn)管理評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用研究[D].西北工業(yè)大學(xué)，2005.

[4] 周桂芳.普通高校國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究[J].中州學(xué)刊，2008（2）：69-71.

[5] 方虹，許建新.中國(guó)高校資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建研究[J].山東商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)（財(cái)會(huì)與金融），2009（12）：20-24.

[6] 鄧小軍.高校非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)綜合績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].財(cái)會(huì)通訊，2012（3）：79-80.

[7] 丁岳維，李海霞，張玖艷.沃爾概率比重綜合評(píng)價(jià)模型及實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)之友，2013（1）：25-28.

[8] 紀(jì)亞莉.高校國(guó)有資產(chǎn)管理模式與績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].長(zhǎng)沙理工大學(xué)，2008.

1.構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣

設(shè)N×M階數(shù)據(jù)矩陣為X=（xij）n×m，其中n為樣本數(shù)，m為績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)，X=x11 … x1mxn1 … xnm

2.原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

yij= （i=1，2，…n；j=1，2，…m）

其中Xj=Xij，=（Xij-Xj），得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y。

3.計(jì)算Y的系數(shù)矩陣（R）及其特征值和特征向量

系數(shù)矩陣rij=ykiyki （i，j=1，2，…m）

通過(guò)求解得出系數(shù)矩陣R的m個(gè)特征值λ1，λ2，…λm（λ≥0）及相應(yīng)的特征向量c1，c2，…cm。

4.求其主成分的貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

Ui=為第i個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率；為前s個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率。

5.確定主成分的個(gè)數(shù)

將各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率按由高到低的順序排列，一般情況下累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%以上為宜，說(shuō)明主成分能較好地代表原指標(biāo)的信息。設(shè)前s個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%的要求，則取前s個(gè)為n個(gè)樣本的主成分個(gè)數(shù)。

6.將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為主成分

根據(jù)Zi=Y×Cn（i=1，2，…，s）構(gòu)成新的n×s階矩陣， 如下：

Z=Z11 … Z1sZn1 … Zns

（三）指標(biāo)概率權(quán)數(shù)的確定

1.比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的選擇

資產(chǎn)績(jī)效指標(biāo)體系中有逆向指標(biāo)（指標(biāo)值越小越好），如資產(chǎn)負(fù)債率、研發(fā)收入和生均培養(yǎng)成本，其余為正向指標(biāo)（指標(biāo)值越大越好）。按照相對(duì)優(yōu)化的原則，將這些不同的指標(biāo)與所有高校該指標(biāo)的最優(yōu)指標(biāo)相比較。比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考指標(biāo)序列是由逆向指標(biāo)的最小值和正向指標(biāo)的最大值構(gòu)成。

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是：對(duì)于第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)值為Xij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）。當(dāng)j為逆向指標(biāo)時(shí)，其比較對(duì)象為Xm i n j；當(dāng)j為正向指標(biāo)時(shí)，其比較對(duì)象為Xm a x j。

2.概率測(cè)定權(quán)數(shù)的確定

不同的績(jī)效指標(biāo)應(yīng)該與所有高校該績(jī)效指標(biāo)的最優(yōu)指標(biāo)相比較，即作為比較評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的參考指標(biāo)序列應(yīng)該由最優(yōu)績(jī)效指標(biāo)構(gòu)成。概率測(cè)定權(quán)數(shù)就是測(cè)定不同的指標(biāo)應(yīng)該優(yōu)于該指標(biāo)最優(yōu)值的可能性，這里所說(shuō)的可能性是指變量?jī)?yōu)于最優(yōu)值的概率。概率是一個(gè)客觀量化的數(shù)值，可作為指標(biāo)的量化權(quán)數(shù)。

用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是：（1）若評(píng)價(jià)指標(biāo)為正指標(biāo)，其比較對(duì)象的最優(yōu)值Xm a x j，所以采用Xij比其最優(yōu)值大的概率P{Xi，j>Xm a x j}為權(quán)數(shù)。根據(jù)中心極限定理，對(duì)于第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)值Xij應(yīng)該或者近似有Xij～N（Xj， S2j）。其中樣本均值Xj=Xij，樣本方差S2j=（Xij-Xj），則第i個(gè)高校的第j個(gè)指標(biāo)概率權(quán)數(shù)為：Fj= P{Xi，j>Xm a x j}=P>=1-（x）=e-d t是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

（2）若評(píng)價(jià)指標(biāo)為負(fù)指標(biāo)，其比較對(duì)象的最優(yōu)值為Xm i n j。所以采用Xij比其最優(yōu)值小的概率P{0

由于概率之和Fj不為一，運(yùn)用公式fj=Fj÷Fj×100%，將m個(gè)指標(biāo)作歸一化處理。

（四）概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型

概率論中的期望值原理是指變量的平均值是每個(gè)變量值與其相應(yīng)概率的乘積之總和。該理論應(yīng)用到這里就是指，各高校的綜合評(píng)價(jià)得分為m個(gè)指標(biāo)變量值與其概率權(quán)數(shù)乘積之和。評(píng)價(jià)第i個(gè)高校平均得分的綜合模型可定義為：

Ki=（Kij·fj）=

1-×fi 當(dāng)j為逆向指標(biāo)時(shí)1-×fi 當(dāng)j為正向指標(biāo)時(shí)并作歸一處理。

同時(shí)，為了減少異常指標(biāo)對(duì)最后綜合績(jī)效評(píng)分的影響，設(shè)定評(píng)分值的上限為正常值的1.5倍，下限為正常值的一半。

四、應(yīng)用價(jià)值

基于以上對(duì)國(guó)有資產(chǎn)的分類，并結(jié)合高校的特色，分別建立績(jī)效指標(biāo)體系，應(yīng)用概率、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的知識(shí)，構(gòu)建可以客觀量化的概率權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型，能夠?qū)Ω咝５馁Y產(chǎn)使用狀況、使用效果、資產(chǎn)管理和制度保障等情況進(jìn)行全面評(píng)價(jià)：（1）對(duì)經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)而言，利于對(duì)資產(chǎn)實(shí)行有償使用并監(jiān)督其實(shí)現(xiàn)增值保值的目標(biāo)，提升國(guó)有資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益；（2）對(duì)非經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)而言，利于各高校更好地完成培養(yǎng)人才、科學(xué)研究和服務(wù)社會(huì)的三大職能，提升國(guó)有資產(chǎn)的社會(huì)效益，同時(shí)，推動(dòng)教育產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展。

五、總結(jié)

第一，本文通過(guò)主成分分析法，利用降維的思想對(duì)眾多龐雜的指標(biāo)進(jìn)行精簡(jiǎn)，極大地降低了評(píng)估工作的復(fù)雜性，并結(jié)合高校的特色，運(yùn)用概率、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的知識(shí)，建立可量化的綜合評(píng)價(jià)模型，增強(qiáng)了評(píng)價(jià)的客觀性，為教育資源的高效配置與利用提供量化的決策依據(jù)。

第二，本文所采用的概率測(cè)定權(quán)數(shù)綜合評(píng)價(jià)模型及其方法，運(yùn)用Excel簡(jiǎn)單工具即可完成，具有簡(jiǎn)單實(shí)用、實(shí)踐操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。

第三，本文的模型適用范圍較廣，不僅適用于對(duì)各大高校國(guó)有資產(chǎn)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估，使各高校對(duì)國(guó)有資產(chǎn)的管理水平及績(jī)效考核具有可比性，益于相互借鑒，提高資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益，也可對(duì)不同行業(yè)的相關(guān)資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估。

第四，本文由于篇幅有限，未列舉出實(shí)證案例對(duì)其進(jìn)行具體描述，但鑒于有充分的理論研究與科學(xué)的操作方法為保證，其評(píng)價(jià)結(jié)論應(yīng)具有可靠性。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 邱向榮.我國(guó)高校資產(chǎn)管理及其績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].昆明理工大學(xué)，2003.

[2] 江文清.高校國(guó)有資產(chǎn)管理績(jī)效評(píng)估體系構(gòu)建的初探[J].四川大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2004（3）：135-138.

[3] 李興國(guó).高校國(guó)有資產(chǎn)管理評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用研究[D].西北工業(yè)大學(xué)，2005.

[4] 周桂芳.普通高校國(guó)有資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究[J].中州學(xué)刊，2008（2）：69-71.

[5] 方虹，許建新.中國(guó)高校資產(chǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建研究[J].山東商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)（財(cái)會(huì)與金融），2009（12）：20-24.

[6] 鄧小軍.高校非經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)綜合績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].財(cái)會(huì)通訊，2012（3）：79-80.

[7] 丁岳維，李海霞，張玖艷.沃爾概率比重綜合評(píng)價(jià)模型及實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)之友，2013（1）：25-28.

[8] 紀(jì)亞莉.高校國(guó)有資產(chǎn)管理模式與績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].長(zhǎng)沙理工大學(xué)，2008.