高等农业教育思考

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1高等农业教育资源管理与绩效评价

从资源性质的角度可以对高等农业教育资源进行有形资源和无形资源的区分．其中，有形资源包括教学科研管理人员、教育设施、教育费用，无形资源包括农业科技管理知识、教育技能、教育经验、教育制度、教学科研管理过程、教育环境、教育氛围以及教育领域内外的人际关系［5－6］．因此，高等农业教育资源可以看作是高等农业相关教育赖以存续与发展的内部与外部环境的集合，是人员、经费、基础设施、管理制度以及教学和科研产出等要素相互作用、相互影响并产生一定社会效应的集成系统．而高等农业教育资源管理则是以一定的人力、物力与财力的投入为基础，通过一系列管理技术、管理规程以及管理手段的综合运用，对各个构成要素进行动态调整与优化，使其产出最佳社会效应的过程［7－8］．综上，高等农业教育资源管理绩效评价就是运用各种管理手段和评价方法对高等农业教育资源管理的内部水平与外部效应等的综合效果进行全面考查与衡量的过程，已达到及时发现问题，及时解决问题的目的，从而使高等农业教育资源管理系统在不断变化的内外部环境下不断调整与优化，始终处于产出最佳社会效应的状态［9－10］．

2高等农业教育资源管理绩效指标重要性程度的三角模糊数表示

在确定高等农业教育资源管理绩效评价指标权重值的研究中，将通过三角模糊数的应用，将原本非数量化的重要性程度已比较合理的方式转化为可分析的数量化数值，从而消除因个人主观因素所造成的不合理性．根据前期进行的高等农业教育资源管理关键影响因子的研究成果，在从事相关工作领域的专家中，针对高等农业教育资源管理绩效的5个一级指标和26个二级指标进行重要性程度的专家群体问卷调查，以模糊数的量化表示潜在的特性和语意表达词隶属度的关系，调查每个单位(专家群体)对每个绩效指标的重要程度的认知［11－12］．设计的语意表达词对应的模糊数形式以7点量表为准，其语意变量的计算量表示成三角模糊数，如表1所示．共发放调查问卷95份，专家群体对一级和二级绩效评价指标进行了重要性程度的模糊语意尺度衡量，收回有效专家群体问卷调查表77份，结合不确定性分析的三角模糊数的统计方法，通过权重分析确定模糊权重，依此综合获得专家群体对各组指标所给予的权重倾向，通过统计计算每一组评价指标的模糊权重的最大值、最小值和中间值就构成了表达各指标权重范围的三角模糊数．应用三角模糊数的测量法来建立的模糊权重值，将原本非数量化的重要性程度已比较合理的方式转化为可分析的数量化数值，以消除因个人主观因素所造成的不合理性，能够包含所有专家对指标重要性的意见，从而在问卷调查结果中获得更加客观和准确的权重值．

3高等农业教育资源管理绩效指标的重要性程度调查结果统计与分析

汇总和整理专家群体调查问卷，获得高等农业教育资源管理绩效指标的重要性程度统计信息，进行如下数据计算，经过归一化处理后的结果。其中，标准差描述了各专家群体评定该绩效指标重要性程度值的离散程度，标准差越小，表明各专家群体评定的该绩效指标的重要性程度值越趋近于均值，反之则表明越离散于均值．标准差是以均值为基础计算出来的，标准差的大小受到均值水平的影响，而标准差系数，即变异系数则反映了专家对各绩效指标重要性认同度的差异性．因此，要以变异系数为参考，系数越小表明相对差异程度就越小，绩效指标重要性的离散程度就越小，这就说明专家对该绩效指标重要性的认同度就越集中，这里的标准误差Std．D＜1．最后，基于重要性程度的最大值、最小值和中间值构建了各绩效指标的三角模糊权重的表达范围．在上述的研究过程中，由于是通过不同单位的专家群体问卷方式收集的权重信息，所以，分析结果具有一定程度的变异性是必然的．变异系数和标准差都反映了集中趋势，即算数均值的代表性，变异系数越大，说明所求得的集中趋势的代表性就越低．如表3所示，“D4相关管理部门设置”这一指标的标准差和变异系数都是最大的，这主要是因为，不同单位的“相关管理部门设置”情况是有所差别的，甚至有些单位并没有独立的专门管理部门，因此，不同专家群体对此一指标权重的理解存在差异是正常的．另外，表3中的“E4年均省部级以上科研项目数”的标准差和变异系数均为最小，这是因为，科研项目对高等农业教育资源管理的产出效果起着至关重要的作用，这是行业内的共识，因此，不同的专家群体对这一指标重要程度的认知差异较小．

4求解高等农业教育资源管理绩效评价指标的模糊权重

为了能进一步克服主观判断的不确定性，再次利用模糊数而获得一个明确的权重值，以期能更加直观地反映专家群体的权重判断倾向．这里，确定权重值的过程就是解模糊化的过程．解模糊化的方法有很多，并没有固定的程序，只要符合合理性、计算简便、连续性等准则就可以，这里采用重心解模糊化法，这是较常用，也是比较合理的一种方法．

5高等农业教育资源管理绩效评价模糊权重值的专家选择倾向分析

1)重视投入产出效应经过对所收回调查问卷的统计分析，在表2中不难发现，一级指标“经费投入”与“教研产出”的权重值最大，其标准差和变异系数却最小，而且该一级指标下的二级指标的模糊权重值之间的差异最小，如表3所示．这说明不同的专家群体对经费投入与教研产出的重视程度趋同，二级指标间较小的差异性则进一步说明了专家群体对投入与产出的重视程度．

2)相对弱化管理的硬环境和软环境在表2中，一级指标“基础设施”与“管理环境”的模糊权重值最低，相对的标准差最大，变异系数也相对较大，这说明专家群体对“基础设施”与“管理环境”认同度的差异性较大，绝大多数的专家群体在五个一级指标的重要性程度上做了相对弱化的选择．这都说明，目前，我国相关部门在高等农业教育资源管理中相对忽视了“基础设施”与“管理环境”的双重作用，而国外则更加重视“硬环境”与“软环境”的双重建设．

3)开始重视学术交流在所收回的调查问卷中，个别专家提出“区域或国际学术会议的举办”这一影响因素，通过咨询了解到，有些地区或单位特别是教学层次偏低的教育机构，由于经费与制度的约束，很少甚至无意识进行必要的学术交流与合作，这在一定程度上阻碍了高等农业教育资源先进管理思想与手段的运用以及管理水平的提高．虽然，只有个别专家提出这一影响，但是足以说明我国的高等农业教育研究人员和工作者已经开始意识到这个问题．随着我国高等农业教育资源管理工作的推进，这一影响因素必将作为评价指标体系的有效补充．

6结语

在问卷的收回和专家咨询的过程中我们发现，我国的相关研究人员和工作者迫切需要一套科学、合理的高等农业教育资源管理绩效评价指标体系，以便更好地把握高等农业教育资源的管理工作．由于我国的相关工作开展较晚，因此，相关的研究也相对滞后．目前，国内有关高等农业教育资源管理绩效评价的研究文献寥寥无几，可参考的文献量较少．由于高等农业教育资源管理绩效评价指标权重值的确定具有很大的主观因素，因此，如何更加准确地确定指标的权重值是高等农业教育资源管理评价指标体系研究工作的一个难点．鉴于此，本文在前期工作筛选出的26项重要影响指标的基础上，大胆尝试了三角模糊数在这一领域的优势．通过调查问卷，采用7点量值表的形式，选择同一行业不同的专家群体分别对每一指标进行评价，通过数据的归一化处理，并运用三角模糊数的表示法确定各个指标权重值的三角模糊表达范围，最终通过重心解模糊化法分别求得一级指标和二级指标的模糊权重值，从而有效克服了主观判断的不确定性，三角模糊法的具体运用将为高等农业教育资源管理绩效评价的研究工作开辟一条新的思路．