基于主成分分析法的高校竞争力识别评价指标体系的构建,关于免费评价指标体系论文范文在这里免费下载与阅读,为您的评价指标体系相关论文写作提供资料。
评价指标体系论文参考文献：
摘 要：在高校竞争力评价中,竞争力识别是其非常关键的过程,文章结合构建的高校竞争力评价指标体系,充分融合主成分分析法的优点,结合数据的可得性,经过特征提取、相关性分析和鉴别力定量分析过程,得出高校竞争力识别的评价指标体系.
关键词：主成分分析；指标体系；竞争力识别
中圖分类号：G647
文献标识码：A
一、高校竞争力识别的指标体系的遴选原则
1.系统性原则
系统性原则意味着评价指标体系要能够反映充分的信息量,对高校核心竞争力的评价指标体系必须具有足够的覆盖面,因为这种核心竞争力某种程度上被看作对高等学校的资源投入和教育服务产出两大主过程的综合结果,为了准确反映其中的每个子过程,必须采取一些相应指标,这些指标必须能够全面反映高校竞争力的特点,因此评价体系并不仅仅是评价指标的简单堆积、加和,不同的评价指标相互独立,共同构成一个多维空间,某资源投入状况的一个方面都能对应到该空间中的某个点,整个指标体系由若干个相互独立的指标构成,用来反映高校竞争力的整体状态.
2.可操作性原则
在构建评价指标体系时,需注意遵守可操作性原则,主要包括：数据资料的可取得性、数据资料可量化、评价指标简化性.这些原则都必须遵循系统性原则.这些用来构建评价指标体系的数据资料应尽可能通过查阅各地各部门统计年鉴及各种专业年鉴（如经济统计年鉴、环境统计年鉴等）获得,或者是对现有资料进行加工提炼整理获得,在获取这些定量指标数据时还应保证其真实性、可靠性和有效性,为了避免片面性,应该尽量少用定性指标和经验指标,同时为了保证该评价体系的适用性,评价指标不宜过多,应尽可能简化.
3.有效性原则
人们通常采用效度来反映评价体系设计的有效程度.效度即测量的有效程度.在评价理论中,效度用于反映测量结果与系统实际运行情况的相关程度,相关程度越高,则表明指标体系越能有效地反映系统的结构特征,即设计得越合理.有效性原则指所构建的评价指标体系能够真实全面客观反映高校竞争力状况,该体系必须能够充分符合评估对象的内涵与结构,能够最大限度地真正测量到需求的特质.
4.可比性原则
为了能够更好地了解和把握不同高校的核心竞争力状况和变化规律,必须确保该评价体系结构能够横向、纵向进行,因此需要明确指标体系中每个指标的含义、统计口径、时间、地点和使用范围.
5.动态性原则
在对评价指标进行选择时,需要考虑到高校的核心竞争力难以在较短的时间内培育起来,其状况是一个动态的积累过程.因此,要想选择能够综合反映高校现有及潜在核心竞争力的培育状况的指标体系,需要考虑反映高校竞争力培育的动态指标,还有高校核心竞争力在静态投入产出数量方面的指标.另外,还应根据高等教育的发展实际来不断调整完善评价指标体系,这是由高校内部不断变化的各种因素和外部环境决定的,只有这样才能保证高校不断提高竞争力.高校竞争力的组成结构不断发生变化,因此,所选择的评价指标也必然跟随着不断变化.
二、用主成分分析法遴选高校竞争力识别的评价指标
高校竞争力要素包括：人才培养、管理体制与文化传承、科学研究、学科建设、资金供给、学科队伍.高等学校竞争力识别的评价指标体系通常情况下比较难以筛选,因为影响到高校竞争力的评价的因素非常多,并且相互之间关系较为复杂,这导致在设计指标时各种指标间的关系错综复杂,其问题主要突出表现在：一是指标间的设计仍有较大的相关性,甚至重复设计,这是由于影响高校竞争力构成要素的指标体系比较多；二是某些指标值无法很好地遵循可操作性原则,为指标参数的获得带来困难；三是必然存在很多基于主观评价的因素,这违背了评价指标体系的有效性原则,其具体数值往往是受到专家的主观性影响而非客观存在的.因此,在指标设计过程中,主要采用主成分分析法.将多指标多变量精简为少数几个主要指标的方法称为主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）,该方法又称为特征提取,其基本思想是：在保持原有数据的主要信息的同时,通过变换由维数较少的有效特征成分来表示多维的数据集,达到方差最优的目的.
运用主成分分析法,识别影响高校竞争力的主要成分,将其看作高校竞争力的组成要素,然后采用以下方法进行构建.
（3）指标体系的相关性分析.研究各评价指标之间的密切程度的统计方法称为相关性分析.由于在对评价指标进行特征提取后,通常还会出现对评价对象信息的重复使用,这是由各项定量指标之间的相关性决定的,但这种情况会降低评价的科学性和合理性.为了避免出现这种情况,需要对评价指标进行相关性分析,即通过分析各个指标间的相关系数,对各指标间的相关系数进行计算,从而减去一些相关系数较大的评价指标,消除评价指标所反映的信息重复对评价结果的影响,从而确保所构建评价指标的科学性和合理性.因此求该样本矩阵的相关系数矩阵：
通过主成分分析与设计,结合神经网络的评价机理,采用上图评价处理流程,高校竞争力构成要素的主成分为：人才培养、科研,经过主成分分析得出高校核心竞争力构成要素的主成分为：人才培养、科研能力、学科建设和学科队伍四个主要成分,而人才培养的主成分为：在校研究生数、本专科生数、成人高等教育生数、外国留学生数和每年为企事业单位培训的人数；科研能力包括研究人员投入、研究经费投入、研究设备投入和科研产出,学科建设包括学科发展情况、新兴学科数和实验室数；学科队伍的主成分可以表示为院士人数、博导人数和教师队伍.
三、高校竞争力识别的评价指标体系的确定
经过上述定性分析,在确定高校竞争力构成要素的基础上,结合数据的可得性,经过特征提取,相关性分析和鉴别力定量分析过程,得出以下高校竞争力识别的评价指标体系,如下表所示.其中,该评价指标体系包括三层指标,分别为一级指标五个：人才培养、科研能力、学科建设和学科队伍、学校声誉.二级指标十二个,其中人才培养一级指标由外国留学生、本专科生、成人高等教育学生、研究生等四个二级指标组成,科研能力由科研人员投入、科研经费投入和科研产出三个二级指标构成；学科建设由学科和实验室两个二级指标构成；学科队伍由院士和教师队伍两个二级指标构成.另有指标四十个.
参考文献：
[1]成长春.赢得未来——高校核心竞争力研究[M].北京：人民出版社,2006.
[2]曹旭华,孙泽生,王 楠,等.地方本科高校办学定位与发展战略研究[M].北京：经济科学出版社,2013.
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