鄭躍

摘要： 以2016年中國教育統(tǒng)計年鑒中普通高校固定資產(chǎn)的6個指標(biāo)數(shù)據(jù)為依托，利用因子分析法對我國27個省區(qū)的高校固定資產(chǎn)配置效率進(jìn)行綜合評價，揭示了我國27個省區(qū)的高校固定資產(chǎn)配置效率的差異以及存在問題。

Abstract： Based on six evaluation indices of college fixed assets in educational statistics yearbook of China （2016）， the factor analysis method is used to evaluate the allocation efficiency on twenty-seven provinces and regions in China. Furthermore， it exposed the difference on twenty-seven provinces and regions in China and some existed problems.

關(guān)鍵詞： 固定資產(chǎn)；配置效率；因子分析

Key words： fixed asset；allocation efficiency；factor analysis

中圖分類號：G647 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）26-0103-03

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)文化的不斷發(fā)展，我國高校的建設(shè)不斷發(fā)展，高校規(guī)模也隨之不斷擴(kuò)大。在這種發(fā)展背景下，為了滿足高校教師的教學(xué)、科研工作正常運(yùn)轉(zhuǎn)，高校固定資產(chǎn)也隨之不斷增加，同時還使得固定資產(chǎn)多樣化。然而，這也引發(fā)了固定資產(chǎn)的管理問題，比如固定資產(chǎn)使用率較低、管理體系不完善、固定資產(chǎn)配置不合理等等。

目前，已經(jīng)有不少學(xué)者對高校固定資產(chǎn)問題進(jìn)行了研究。例如，孫慧玲和唐麗[1]分析了我國高校在固定資產(chǎn)購置、使用及管理中普遍存在的問題，提出了若干解決措施；雷虎鋒[2]通過分析現(xiàn)在高校固定資產(chǎn)管理存在的問題，探討了如何才能管好高校的固定資產(chǎn)；廖鵬[3]指出了一校多區(qū)型高校固定資產(chǎn)管理的癥結(jié)，給出了科學(xué)合理的管理模式；曹群英[4]認(rèn)為高校固定資產(chǎn)管理存在產(chǎn)權(quán)不清晰、權(quán)責(zé)不明確、管理意識薄弱等問題；王斐[5]討論了一校多區(qū)型辦學(xué)模式的固定資產(chǎn)管理方法。上述這些文獻(xiàn)主要從理論上對高校固定資產(chǎn)進(jìn)行研究，它們很好的指出了固定資產(chǎn)管理存在的問題以及應(yīng)對對策。還有一些學(xué)者對高校固定資產(chǎn)管理績效方面進(jìn)行了研究。例如，趙紅英和李岳峰[6]根據(jù)高校固定資產(chǎn)的特點(diǎn)，構(gòu)建了高校固定資產(chǎn)管理的績效評價體系；朱麗霞和嚴(yán)奇春[7]建立了高校固定資產(chǎn)的評價模型；宋少霞[8]采用實例分析的方法，探討了山東省地方高校固定資產(chǎn)配置問題，給出了高校固定資產(chǎn)配置問題的建議；劉威[9]利用TOPSIS法對高校固定資產(chǎn)管理績效指標(biāo)進(jìn)行計算，并給出了實例驗證。

為了提高高校固定資產(chǎn)的使用效率，應(yīng)從固定資產(chǎn)管理方面入手，通過科學(xué)的關(guān)于固定資產(chǎn)的管理績效評價方法，建立關(guān)于我國高校固定資產(chǎn)配置效率的研究報告，以期提高固定資產(chǎn)的有效利用率與使用效益。因此，本文借助因子分析法對我國27個省區(qū)的高校固定資產(chǎn)配置效率進(jìn)行了計算和結(jié)果比較分析，揭示了我國27個省區(qū)的高校固定資產(chǎn)配置效率的差異和存在的主要問題。

1 數(shù)據(jù)資料與方法

以2016年《中國教育統(tǒng)計年鑒》中我國27個省區(qū)的普通高校固定資產(chǎn)為對象，選取6項指標(biāo)進(jìn)行分析評價，該6項指標(biāo)的具體含義如表1所示。

本文的研究方法采用因子分析法。近幾年來，因子分析法已經(jīng)被應(yīng)用到許多不同的領(lǐng)域，比如科技資源配置效率[10]、科技期刊綜合評價[11]、區(qū)域物流規(guī)劃[12]等等。

2 實例分析

借助SPSS 17.0軟件進(jìn)行因子分析。首先利用SPSS軟件對2016年我國27個省區(qū)的高校固定資產(chǎn)主要評價指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的目的是消除原始數(shù)據(jù)的量綱差異和數(shù)量級不同所帶來的影響，處理后的數(shù)據(jù)具體見表2。進(jìn)一步構(gòu)建各指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣，具體如表3所示。

利用SPSS軟件計算出各指標(biāo)相關(guān)矩陣特征值、方差貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率，具體如表4所示。前三個因子已經(jīng)提取了原始數(shù)據(jù)89.67%的信息，足以表達(dá)原始數(shù)據(jù)的信息，所以本文取這3個因子作為主成分。

采用主成分法，SPSS軟件可以計算出旋轉(zhuǎn)前的因子負(fù)荷矩陣，如表5所示。眾所周知，因子負(fù)荷矩陣體現(xiàn)了公共因子和原始指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度。由于旋轉(zhuǎn)前因子負(fù)荷矩陣結(jié)構(gòu)不夠簡化，所以采用最大方差法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣能夠使公共因子更好的表達(dá)原始變量，具體如表6所示。進(jìn)一步，利用SPSS軟件進(jìn)行因子得分分析，得到如表7所示的因子得分系數(shù)矩陣。

利用得分系數(shù)矩陣，可得各省區(qū)的高校固定資產(chǎn)配置的主因子表達(dá)式：

F1=-0.165X1+0.217X2+0.361X3+0.044X4+0.34X5+0.214X6

F2=1.069X1+0.168X2-0.363X3-0.373X4-0.23X5+0.267X6

F3=-0.245X1-0.07X2+0.18X3+1.125X4+0.095X5-1.77X6

利用主因子的因子得分和綜合評價函數(shù)，可以計算出我國27個省區(qū)的高校固定資產(chǎn)配置效率的綜合評價值。同時按照得分排名，具體見表8所示。

3 結(jié)論與建議

從表8可以看出：

①浙江省在主因子1得分F1為2.40188，它在主因子2和主因子3的得分也不是很高，在主因子2得分的排名甚至低于倒數(shù)，但綜合得分仍為第1位；

②江蘇省在主因子1得分F1為2.11943，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于除浙江省之外的其他省區(qū)。它在主因子2和主因子3的得分也不是很高，甚至處于中下等排名，但是它的綜合得分為第2位；

③黑龍江省的3個主因子得分都較高，且比較均衡，最終其綜合得分為1.06544，排名為第3位；

④安徽省在3個主因子得分排名上最高的是第12名，其余兩個主因子得分的排名處于中下等，最終綜合得分為第22名。

從這些結(jié)果看出，浙江省僅有一個因子得分非常高，而其他的因子得分一般，經(jīng)因子分析后它的綜合排名還是靠前，類似的情況還有江蘇省。這說明了這些省在固定資產(chǎn)的某些配置方面有較強(qiáng)的優(yōu)勢，但同時要注意加強(qiáng)其他方面的配置規(guī)劃問題。黑龍江省各指標(biāo)發(fā)展的比較均衡，其排名靠前也是很自然的。安徽省各指標(biāo)發(fā)展的不是很好，最終配置效率處于中下等水平，究其原因可能主要有：一是安徽省的整體經(jīng)濟(jì)水平不高；二是安徽省高校在進(jìn)行固定資產(chǎn)配置時，出現(xiàn)了重疊配置現(xiàn)象，導(dǎo)致了固定資產(chǎn)的閑置；三是安徽省高校的固定資產(chǎn)配置標(biāo)準(zhǔn)可能和實際脫節(jié)，缺乏實際可行、科學(xué)合理的配置標(biāo)準(zhǔn)。其他省區(qū)就不一一進(jìn)行分析了。

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