姜穎　付明

摘 要：運用主成分分析法，在度量區(qū)域高等教育的投入水平和產出水平的基礎上，進一步度量出區(qū)域高等教育的資源配置效率。分析表明，區(qū)域高等教育的資源配置效率與投入之間并不存在完全的正相關，因此，若想提升區(qū)域高等教育資源配置效率，相對于增加投入水平而言，有效地充分利用現有資源提升產出更為重要。

關鍵詞：區(qū)域高等教育；投入水平；產出水平；配置效率

中圖分類號：G647 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）29-0169-02

引言

在我國區(qū)域化特征顯著的背景下，區(qū)域高等教育的發(fā)展是建設高等教育強國的前提和基礎，而充足的高等教育資源及其合理配置則是實現區(qū)域高等教育可持續(xù)發(fā)展的根本保障。然而，在我國高等教育的資源相對匱乏的現狀下，又如何實現區(qū)域高等教育的良性發(fā)展呢？無疑，提升區(qū)域高等教育資源的配置效率乃是當務之急。本文正是以此為切入點，對區(qū)域高等教育資源配置效率的現狀進行比較研究，剖析形成差距的原因，并最終提出提升區(qū)域高等教育配置效率的有效措施。

國外關于高等教育資源配置優(yōu)化的研究，主要偏好于個案分析。例如，John F.Ryan在《高校經費與學生畢業(yè)率相關性分析》一文中，運用最小二乘法建立多元回歸模型進行定量分析，結果表明，學生畢業(yè)率與教育經費支出、學生科研經費支出正相關，與支持學生職業(yè)發(fā)展的服務支出和學校公共管理支出負相關，據此提出今后高校經費應多向教學和科研方面傾斜的資源優(yōu)化配置策略；Breu和Raab運用DEA方法對美國公立大學相對效率進行評價分析；Hooshang Izadi等人運用隨機前沿面法來研究高等教育的資源配置；Jill Johnes &Li Yu （2008）對高?？蒲械漠a出效率進行了研究。

國內關于高等教育的資源配置效率的文獻有代表性的有：黃林芳（2005）運用主成分分析法對13所高校的投入產出狀況進行了比較分析，結果表明我國現階段高等教育的投入產出總體上還處于一個粗放性的增長階段；邵爭艷（2006）基于DEA分析法對我國區(qū)域高等教育的資源配置效率進行了評價，得出大部分地區(qū)存在著高等教育資源配置偏低的結論；中央教育科學研究所高等教育研究中心（2009）運用主成分分析法對72所教育部直屬高校3年整體投入產出進行對比排序。

本文與現有文獻相比較，創(chuàng)新之處在于：第一，立足于區(qū)域的視角，對高等教育配置效率進行研究（目前國內外的文獻還鮮兒有之）。第二，對指標進行標準化處理，將高等教育資源的投入指標和產出指標進行了0-1標準化處理，這種處理方法在保留原始數據相對差異性的同時，消除了各分項指標在量綱和量級上的差異，從而使主成分分析的結果更加精確。第三，運用主成分分析方法進行研究，此前的學者主要DEA分析法對資源配置效率進行分析。本研究并不僅僅停留于各區(qū)域間高等教育資源配置效率的高低比較，而是進一步研究在不同的資源投入規(guī)模下，各區(qū)域高等教育的資源配置效率有何不同，是否高等教育的資源配置效率完全依賴于其資源配置的規(guī)模。

一、研究方法和數據的選取

在實際問題中，反映同一事物的變量會有多個。而不同變量之間往往又具有一定的相關性，但又不能完全互相取代。如，本研究中涉及到的反映高等教育辦學資源的指標有多個：生師比、生均占地、生均圖書、生均固定資產、生均校舍、生均教育經費等等。這幾個變量之間是不能完全互相取代的，但彼此之間又具有一定的聯系。如生均教育經費必然和生均圖書、生均固定資產有關系，但又不能用后兩者直接取代前者。

這就產生了有待于解決的問題：如何能夠用盡可能少的變量，盡可能多的反映原始變量的信息？主成分分析可以使這個問題得到有效的解決。主成分分析就是設法將原來變量重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變量來代替原來的變量，同時根據實際需要從中可取幾個較少的綜合變量（即幾個主成分），來盡可能多地反映原來變量的信息。

主成分分析的思路是將原來眾多具有一定相關性的變量重新組合成新的幾個相互無關的綜合變量，來代替原來變量，這些新的綜合變量稱為主成分。

如果有N個變量，正常就可以得出N個主成分。第1個主成分、第2個主成分、第3個主成分…第N個主成分，對原始數據的解釋能力依次變弱，但累計解釋力為100%。至于在每項研究中究竟選幾個主成分要依情況而定，一般取累計貢獻率（解釋力）達85%—95%的主成分（《實用數據統(tǒng)計分析及SPSS12.0應用》P250）。

本研究所運用主成分的說明：（1）高等教育產出：由于有3個原始變量所以最多可以選取3個主成分；（2）高等教育資源投入：由于有6個原始變量所以最多可以選取6個主成分；（3）高等教育資源配置效率：由于是前兩者之比，所以最終的結果視前兩者主成分選取個數的多少，可以有C1

3·C1

6（18種）結果（當然，其中有些解釋力不能達到85%）。

本研究以解釋力達85%的主成分為標準，并經綜合考慮最終選取了“ 高等教育產出主成分取1，高等教育資源投入主成分取4”作為本研究的研究結果。

在數據的選取上，主要選擇了反映高等教育產出和資源投入的兩個方面的指標。

反映區(qū)域高等教育產出的指標主要有3個：（1）辦學師均成果（具體又包括辦學師均著作、師均論文兩項）；（2）每十萬人在校生數代表的實際意義；（3）每十萬人畢業(yè)生數。

反映區(qū)域高等教育資源投入的指標有6個：生師比；生均占地、生均圖書；生均固定資產；生均校舍；生均教育經費。

二、實證分析結果

運用主成分分析法的結果，即可獲取高等教育的資源配置效率。高等教育的資源配置效率=高等教育產出綜合指數/高等教育資源投入綜合指數。

表1為主成分分析法得出的高等教育資源配置效率的最終結果，并與簡單加權平均法計算的結果進行了比較。結果表明兩種方法，中間排名有較大的差異，但前幾名、后幾名排名相同。

三、結論與政策建議

高等教育的資源投入水平是影響高等教育資源配置效率的主要因素，但是否高等教育的資源配置效率完全取決于高等教育的資源投入水平呢？圖1為“高等教育資源投入與高等教育資源配置效率的波士頓矩陣”。該波士頓矩陣將“高等教育資源投入”與“高等教育資源配置效率”之間的關系劃分為四個象限。

第一象限，投入多、資源配置效率高的地區(qū)；第二象限，投入少、資源配置效率高的地區(qū)；第三象限，投入少、資源配置效率低的地區(qū)；第四象限，投入多、產出低地區(qū)。其中，陜西、北京、江蘇、黑龍江、吉林、重慶等地區(qū)，區(qū)域高等教育發(fā)展層次指數較高。①2007年，各地區(qū)均大于全國高等教育的層次指數的平均水平，“一般來講，高等教育的辦學層次越高，高等教育輻射的范圍越廣，辦學成本越大?！陛^高的辦學層次水平是導致這些地區(qū)高等教育教育資源配置率相對較低的因素之一。

綜上分析可知，我們在強調提升高等教育資源投入的同時，更應考慮如何提升區(qū)域高等教育的資源配置效率，這樣才能有效的避免高等教育資源的閑置和浪費。另外，本研究雖已對高等教育的資源投入與產出進行了較詳盡的分析，但仍然有較大的研究空間有待于進一步拓展：如引入衡量高等教育資源投入與產出水平的質量指標……這將是本研究進一步研究的方向。

參考文獻：

[1] 黃林芳.高等教育投入產出主成分分析[J].財經研究，2005，（7）：112-122.

[2] 楊永恒，胡鞍鋼，張寧.基于主成分分析法的人類發(fā)展指數替代技術[J].經濟研究，2005，（7）：4-17.

[3] 中國教育科學研究所高等教育研究中心.中國高等教育績效評價報告[N].中國教育報，2009-12-09.

[4] 邵爭艷.中國區(qū)域高等教育資源優(yōu)化配置評價與對策研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2006.

[責任編輯 柯 黎]endprint

摘 要：運用主成分分析法，在度量區(qū)域高等教育的投入水平和產出水平的基礎上，進一步度量出區(qū)域高等教育的資源配置效率。分析表明，區(qū)域高等教育的資源配置效率與投入之間并不存在完全的正相關，因此，若想提升區(qū)域高等教育資源配置效率，相對于增加投入水平而言，有效地充分利用現有資源提升產出更為重要。

關鍵詞：區(qū)域高等教育；投入水平；產出水平；配置效率

中圖分類號：G647 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）29-0169-02

引言

在我國區(qū)域化特征顯著的背景下，區(qū)域高等教育的發(fā)展是建設高等教育強國的前提和基礎，而充足的高等教育資源及其合理配置則是實現區(qū)域高等教育可持續(xù)發(fā)展的根本保障。然而，在我國高等教育的資源相對匱乏的現狀下，又如何實現區(qū)域高等教育的良性發(fā)展呢？無疑，提升區(qū)域高等教育資源的配置效率乃是當務之急。本文正是以此為切入點，對區(qū)域高等教育資源配置效率的現狀進行比較研究，剖析形成差距的原因，并最終提出提升區(qū)域高等教育配置效率的有效措施。

國外關于高等教育資源配置優(yōu)化的研究，主要偏好于個案分析。例如，John F.Ryan在《高校經費與學生畢業(yè)率相關性分析》一文中，運用最小二乘法建立多元回歸模型進行定量分析，結果表明，學生畢業(yè)率與教育經費支出、學生科研經費支出正相關，與支持學生職業(yè)發(fā)展的服務支出和學校公共管理支出負相關，據此提出今后高校經費應多向教學和科研方面傾斜的資源優(yōu)化配置策略；Breu和Raab運用DEA方法對美國公立大學相對效率進行評價分析；Hooshang Izadi等人運用隨機前沿面法來研究高等教育的資源配置；Jill Johnes &Li Yu （2008）對高校科研的產出效率進行了研究。

國內關于高等教育的資源配置效率的文獻有代表性的有：黃林芳（2005）運用主成分分析法對13所高校的投入產出狀況進行了比較分析，結果表明我國現階段高等教育的投入產出總體上還處于一個粗放性的增長階段；邵爭艷（2006）基于DEA分析法對我國區(qū)域高等教育的資源配置效率進行了評價，得出大部分地區(qū)存在著高等教育資源配置偏低的結論；中央教育科學研究所高等教育研究中心（2009）運用主成分分析法對72所教育部直屬高校3年整體投入產出進行對比排序。

本文與現有文獻相比較，創(chuàng)新之處在于：第一，立足于區(qū)域的視角，對高等教育配置效率進行研究（目前國內外的文獻還鮮兒有之）。第二，對指標進行標準化處理，將高等教育資源的投入指標和產出指標進行了0-1標準化處理，這種處理方法在保留原始數據相對差異性的同時，消除了各分項指標在量綱和量級上的差異，從而使主成分分析的結果更加精確。第三，運用主成分分析方法進行研究，此前的學者主要DEA分析法對資源配置效率進行分析。本研究并不僅僅停留于各區(qū)域間高等教育資源配置效率的高低比較，而是進一步研究在不同的資源投入規(guī)模下，各區(qū)域高等教育的資源配置效率有何不同，是否高等教育的資源配置效率完全依賴于其資源配置的規(guī)模。

一、研究方法和數據的選取

在實際問題中，反映同一事物的變量會有多個。而不同變量之間往往又具有一定的相關性，但又不能完全互相取代。如，本研究中涉及到的反映高等教育辦學資源的指標有多個：生師比、生均占地、生均圖書、生均固定資產、生均校舍、生均教育經費等等。這幾個變量之間是不能完全互相取代的，但彼此之間又具有一定的聯系。如生均教育經費必然和生均圖書、生均固定資產有關系，但又不能用后兩者直接取代前者。

這就產生了有待于解決的問題：如何能夠用盡可能少的變量，盡可能多的反映原始變量的信息？主成分分析可以使這個問題得到有效的解決。主成分分析就是設法將原來變量重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變量來代替原來的變量，同時根據實際需要從中可取幾個較少的綜合變量（即幾個主成分），來盡可能多地反映原來變量的信息。

主成分分析的思路是將原來眾多具有一定相關性的變量重新組合成新的幾個相互無關的綜合變量，來代替原來變量，這些新的綜合變量稱為主成分。

如果有N個變量，正常就可以得出N個主成分。第1個主成分、第2個主成分、第3個主成分…第N個主成分，對原始數據的解釋能力依次變弱，但累計解釋力為100%。至于在每項研究中究竟選幾個主成分要依情況而定，一般取累計貢獻率（解釋力）達85%—95%的主成分（《實用數據統(tǒng)計分析及SPSS12.0應用》P250）。

本研究所運用主成分的說明：（1）高等教育產出：由于有3個原始變量所以最多可以選取3個主成分；（2）高等教育資源投入：由于有6個原始變量所以最多可以選取6個主成分；（3）高等教育資源配置效率：由于是前兩者之比，所以最終的結果視前兩者主成分選取個數的多少，可以有C1

3·C1

6（18種）結果（當然，其中有些解釋力不能達到85%）。

本研究以解釋力達85%的主成分為標準，并經綜合考慮最終選取了“ 高等教育產出主成分取1，高等教育資源投入主成分取4”作為本研究的研究結果。

在數據的選取上，主要選擇了反映高等教育產出和資源投入的兩個方面的指標。

反映區(qū)域高等教育產出的指標主要有3個：（1）辦學師均成果（具體又包括辦學師均著作、師均論文兩項）；（2）每十萬人在校生數代表的實際意義；（3）每十萬人畢業(yè)生數。

反映區(qū)域高等教育資源投入的指標有6個：生師比；生均占地、生均圖書；生均固定資產；生均校舍；生均教育經費。

二、實證分析結果

運用主成分分析法的結果，即可獲取高等教育的資源配置效率。高等教育的資源配置效率=高等教育產出綜合指數/高等教育資源投入綜合指數。

表1為主成分分析法得出的高等教育資源配置效率的最終結果，并與簡單加權平均法計算的結果進行了比較。結果表明兩種方法，中間排名有較大的差異，但前幾名、后幾名排名相同。

三、結論與政策建議

高等教育的資源投入水平是影響高等教育資源配置效率的主要因素，但是否高等教育的資源配置效率完全取決于高等教育的資源投入水平呢？圖1為“高等教育資源投入與高等教育資源配置效率的波士頓矩陣”。該波士頓矩陣將“高等教育資源投入”與“高等教育資源配置效率”之間的關系劃分為四個象限。

第一象限，投入多、資源配置效率高的地區(qū)；第二象限，投入少、資源配置效率高的地區(qū)；第三象限，投入少、資源配置效率低的地區(qū)；第四象限，投入多、產出低地區(qū)。其中，陜西、北京、江蘇、黑龍江、吉林、重慶等地區(qū)，區(qū)域高等教育發(fā)展層次指數較高。①2007年，各地區(qū)均大于全國高等教育的層次指數的平均水平，“一般來講，高等教育的辦學層次越高，高等教育輻射的范圍越廣，辦學成本越大?！陛^高的辦學層次水平是導致這些地區(qū)高等教育教育資源配置率相對較低的因素之一。

綜上分析可知，我們在強調提升高等教育資源投入的同時，更應考慮如何提升區(qū)域高等教育的資源配置效率，這樣才能有效的避免高等教育資源的閑置和浪費。另外，本研究雖已對高等教育的資源投入與產出進行了較詳盡的分析，但仍然有較大的研究空間有待于進一步拓展：如引入衡量高等教育資源投入與產出水平的質量指標……這將是本研究進一步研究的方向。

參考文獻：

[1] 黃林芳.高等教育投入產出主成分分析[J].財經研究，2005，（7）：112-122.

[2] 楊永恒，胡鞍鋼，張寧.基于主成分分析法的人類發(fā)展指數替代技術[J].經濟研究，2005，（7）：4-17.

[3] 中國教育科學研究所高等教育研究中心.中國高等教育績效評價報告[N].中國教育報，2009-12-09.

[4] 邵爭艷.中國區(qū)域高等教育資源優(yōu)化配置評價與對策研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2006.

[責任編輯 柯 黎]endprint

摘 要：運用主成分分析法，在度量區(qū)域高等教育的投入水平和產出水平的基礎上，進一步度量出區(qū)域高等教育的資源配置效率。分析表明，區(qū)域高等教育的資源配置效率與投入之間并不存在完全的正相關，因此，若想提升區(qū)域高等教育資源配置效率，相對于增加投入水平而言，有效地充分利用現有資源提升產出更為重要。

關鍵詞：區(qū)域高等教育；投入水平；產出水平；配置效率

中圖分類號：G647 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）29-0169-02

引言

在我國區(qū)域化特征顯著的背景下，區(qū)域高等教育的發(fā)展是建設高等教育強國的前提和基礎，而充足的高等教育資源及其合理配置則是實現區(qū)域高等教育可持續(xù)發(fā)展的根本保障。然而，在我國高等教育的資源相對匱乏的現狀下，又如何實現區(qū)域高等教育的良性發(fā)展呢？無疑，提升區(qū)域高等教育資源的配置效率乃是當務之急。本文正是以此為切入點，對區(qū)域高等教育資源配置效率的現狀進行比較研究，剖析形成差距的原因，并最終提出提升區(qū)域高等教育配置效率的有效措施。

國外關于高等教育資源配置優(yōu)化的研究，主要偏好于個案分析。例如，John F.Ryan在《高校經費與學生畢業(yè)率相關性分析》一文中，運用最小二乘法建立多元回歸模型進行定量分析，結果表明，學生畢業(yè)率與教育經費支出、學生科研經費支出正相關，與支持學生職業(yè)發(fā)展的服務支出和學校公共管理支出負相關，據此提出今后高校經費應多向教學和科研方面傾斜的資源優(yōu)化配置策略；Breu和Raab運用DEA方法對美國公立大學相對效率進行評價分析；Hooshang Izadi等人運用隨機前沿面法來研究高等教育的資源配置；Jill Johnes &Li Yu （2008）對高校科研的產出效率進行了研究。

國內關于高等教育的資源配置效率的文獻有代表性的有：黃林芳（2005）運用主成分分析法對13所高校的投入產出狀況進行了比較分析，結果表明我國現階段高等教育的投入產出總體上還處于一個粗放性的增長階段；邵爭艷（2006）基于DEA分析法對我國區(qū)域高等教育的資源配置效率進行了評價，得出大部分地區(qū)存在著高等教育資源配置偏低的結論；中央教育科學研究所高等教育研究中心（2009）運用主成分分析法對72所教育部直屬高校3年整體投入產出進行對比排序。

本文與現有文獻相比較，創(chuàng)新之處在于：第一，立足于區(qū)域的視角，對高等教育配置效率進行研究（目前國內外的文獻還鮮兒有之）。第二，對指標進行標準化處理，將高等教育資源的投入指標和產出指標進行了0-1標準化處理，這種處理方法在保留原始數據相對差異性的同時，消除了各分項指標在量綱和量級上的差異，從而使主成分分析的結果更加精確。第三，運用主成分分析方法進行研究，此前的學者主要DEA分析法對資源配置效率進行分析。本研究并不僅僅停留于各區(qū)域間高等教育資源配置效率的高低比較，而是進一步研究在不同的資源投入規(guī)模下，各區(qū)域高等教育的資源配置效率有何不同，是否高等教育的資源配置效率完全依賴于其資源配置的規(guī)模。

一、研究方法和數據的選取

在實際問題中，反映同一事物的變量會有多個。而不同變量之間往往又具有一定的相關性，但又不能完全互相取代。如，本研究中涉及到的反映高等教育辦學資源的指標有多個：生師比、生均占地、生均圖書、生均固定資產、生均校舍、生均教育經費等等。這幾個變量之間是不能完全互相取代的，但彼此之間又具有一定的聯系。如生均教育經費必然和生均圖書、生均固定資產有關系，但又不能用后兩者直接取代前者。

這就產生了有待于解決的問題：如何能夠用盡可能少的變量，盡可能多的反映原始變量的信息？主成分分析可以使這個問題得到有效的解決。主成分分析就是設法將原來變量重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變量來代替原來的變量，同時根據實際需要從中可取幾個較少的綜合變量（即幾個主成分），來盡可能多地反映原來變量的信息。

主成分分析的思路是將原來眾多具有一定相關性的變量重新組合成新的幾個相互無關的綜合變量，來代替原來變量，這些新的綜合變量稱為主成分。

如果有N個變量，正常就可以得出N個主成分。第1個主成分、第2個主成分、第3個主成分…第N個主成分，對原始數據的解釋能力依次變弱，但累計解釋力為100%。至于在每項研究中究竟選幾個主成分要依情況而定，一般取累計貢獻率（解釋力）達85%—95%的主成分（《實用數據統(tǒng)計分析及SPSS12.0應用》P250）。

本研究所運用主成分的說明：（1）高等教育產出：由于有3個原始變量所以最多可以選取3個主成分；（2）高等教育資源投入：由于有6個原始變量所以最多可以選取6個主成分；（3）高等教育資源配置效率：由于是前兩者之比，所以最終的結果視前兩者主成分選取個數的多少，可以有C1

3·C1

6（18種）結果（當然，其中有些解釋力不能達到85%）。

本研究以解釋力達85%的主成分為標準，并經綜合考慮最終選取了“ 高等教育產出主成分取1，高等教育資源投入主成分取4”作為本研究的研究結果。

在數據的選取上，主要選擇了反映高等教育產出和資源投入的兩個方面的指標。

反映區(qū)域高等教育產出的指標主要有3個：（1）辦學師均成果（具體又包括辦學師均著作、師均論文兩項）；（2）每十萬人在校生數代表的實際意義；（3）每十萬人畢業(yè)生數。

反映區(qū)域高等教育資源投入的指標有6個：生師比；生均占地、生均圖書；生均固定資產；生均校舍；生均教育經費。

二、實證分析結果

運用主成分分析法的結果，即可獲取高等教育的資源配置效率。高等教育的資源配置效率=高等教育產出綜合指數/高等教育資源投入綜合指數。

表1為主成分分析法得出的高等教育資源配置效率的最終結果，并與簡單加權平均法計算的結果進行了比較。結果表明兩種方法，中間排名有較大的差異，但前幾名、后幾名排名相同。

三、結論與政策建議

高等教育的資源投入水平是影響高等教育資源配置效率的主要因素，但是否高等教育的資源配置效率完全取決于高等教育的資源投入水平呢？圖1為“高等教育資源投入與高等教育資源配置效率的波士頓矩陣”。該波士頓矩陣將“高等教育資源投入”與“高等教育資源配置效率”之間的關系劃分為四個象限。

第一象限，投入多、資源配置效率高的地區(qū)；第二象限，投入少、資源配置效率高的地區(qū)；第三象限，投入少、資源配置效率低的地區(qū)；第四象限，投入多、產出低地區(qū)。其中，陜西、北京、江蘇、黑龍江、吉林、重慶等地區(qū)，區(qū)域高等教育發(fā)展層次指數較高。①2007年，各地區(qū)均大于全國高等教育的層次指數的平均水平，“一般來講，高等教育的辦學層次越高，高等教育輻射的范圍越廣，辦學成本越大。”較高的辦學層次水平是導致這些地區(qū)高等教育教育資源配置率相對較低的因素之一。

綜上分析可知，我們在強調提升高等教育資源投入的同時，更應考慮如何提升區(qū)域高等教育的資源配置效率，這樣才能有效的避免高等教育資源的閑置和浪費。另外，本研究雖已對高等教育的資源投入與產出進行了較詳盡的分析，但仍然有較大的研究空間有待于進一步拓展：如引入衡量高等教育資源投入與產出水平的質量指標……這將是本研究進一步研究的方向。

參考文獻：

[1] 黃林芳.高等教育投入產出主成分分析[J].財經研究，2005，（7）：112-122.

[2] 楊永恒，胡鞍鋼，張寧.基于主成分分析法的人類發(fā)展指數替代技術[J].經濟研究，2005，（7）：4-17.

[3] 中國教育科學研究所高等教育研究中心.中國高等教育績效評價報告[N].中國教育報，2009-12-09.

[4] 邵爭艷.中國區(qū)域高等教育資源優(yōu)化配置評價與對策研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2006.

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