本科高等教育质量综合评价
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以江苏省13个地级市为例，选取9个影响本科高等教育质量的指标，构建模糊综合评价模型，得到了各市的本科高等教育质量综合评价结果：其中南京市高等教育质量最优，而泰州市和宿迁市最差。利用逐步回归法筛选和剔除部分指标后，得到了影响本科教育质量的5个关键性指标。最后，针对关键性指标提出了关于提高江苏省本科高等教育质量的政策建议。
在21世纪经济全球化的大背景与高等教育国际化的大环境下，我国高等教育被推向了前所未有的全方位开放竞争环境。加之国际间人才竞争形势日新月异的变化和不断的升级，教育质量成为了全国高校高度关注的问题。面对高教发展模式和侧重点的快速更迭，为使高教建设符合其内在规律，构建符合时代要求的高等教育教学质量评价体系势在必行。
一、文献综述
构建教育质量评价体系的思考最早来源于西方国家，这也是长期以来西方国家人才竞争力强大的重要原因之一。我国在美国大学生学习性投入的评价体系（NSSE）的基础上，将其引进并进行了本土化修正，形成了以学生为中心的高等教育质量评估体系NSSE-CHINA。张志远指出，构建完整的高等教育评价体系需要要明确评价主题，完善评价指标，确立评价方法体系。马星、王楠在大数据背景的基础上着力于科学有效的利用数据，以数据为依托，构建更为精准有效的高校教学质量评价体系。
二、高等教育质量评价体系的构建
本文依据2012-2017年江苏省及13个地级市的统计年鉴数据和教学质量报告，在查阅相关文献资料的基础上，选取本科院校数量、招生人数、师资队伍与结构、生师比、教学条件与利用、专业建设与教学改革、学生就业、科研投入与产出、双一流学科建设等9个评价指标，构建了高等教育评价指标体系。为便于解决问题，本文的研究过程和结论均建立在以下假设成立的基础上：除选取的指标外，其他因素均不影响江苏省本科高等教育质量;所选指标之间相互独立，不具有线性相关性;江苏省2012-2017年9个指标的量化值能代表过去的趋势;所有数据真实可靠。
（一）指标量化求解
根据质表达指标和量表达指标的定义，在选取的9个指标中，量表达指标包括科研投入与产出、双一流学科建设、生师比、本科院校数量、招生人数、学生就业。质表达指标包括师资队伍与结构、教学条件与利用、专业建设与教学改革。以江苏省为例，通过对3个质表达指标采取七级评价法量化取值，得到了所有指标的量化数值。考虑各评价指标的原始数据对应的量纲不同，因此需数据进行无量纲化处理。此处采用直线法处理，即
，
该方法的特点是评价值随着指标实际值的增加而增加，且评价值被控制在0-100之间。
（二）江苏省本科教育质量的模糊综合评价模型
模糊综合评价法是对受到多种因素影响的事物进行综合评价的一种常用方法。其特点是能够化定性为定量，对不确定的对象得出一个清晰的评价结果。首先定义因素集，其中分别表示影响本科教育质量的9个指标。定义评语集，其中分别表示优秀、良好、中等、较差、差。根据本科教育质量模糊综合评价模型因素集的数据特点，此处选择半梯形组合的分布函数形式，给出5种等级的模糊分界区间，各状态等级的隶属度函数如下表。其中X表示采取直线法无量纲化处理后的指标数据，将数据分别代入隶属度函数，即可得到模糊评价矩阵R。
在确定权重时，利用因子分析法，借助SPSS统计软件分别对13个地级市的9个指标数据进行处理，即可得到每个地级市的权重集。将权重向量与模糊评价矩阵相乘，即得到B=A·R，再根据最大隶属度原则，对照评语集得出评价结果。
三、江苏省地级市本科高等教育质量的模糊综合评价结果
以南京市为例，将标准化处理后的9个指标数据代入隶属度函数，计算出每个指标在不同评价等级下的隶属度，结果如下表所示
从表中可以看出，除南京市评价结果为“优秀”以外，其余12个地级市中高等教育质量最好的为苏州市，评价结果为“良好”;而宿迁市和泰州市高等教育质量最差，评价结果为“差”。在13个地级市中，高等教育质量参差不一，个别地级市之间差异巨大，体现了地区高等教育水平不平衡的问题。
四、逐步回归法筛选关键指标
逐步回归法是首先分别计算各解释变量对被解释变量的贡献大小，遵循从大到小的顺序挑选相关程度最高的一个首先代入方程进行运算; 接下来计算各解释变量和被解释变量间的相关程度，同时判断已代入方程的解释变量是否因为代入了新的解释变量而失去统计意义。若是，则剔除该解释变量，重新计算各解释变量与被解释变量间的相关程度。若否，则考察是否依然存在不能达到入选标准的变量，有则继续按如上循环剔除，直到方程内不再有需要剔除的解释变量，同时方程外也不再有可以被引进的解释变量为止。
在采取逐步回归法对影响指标进行初步筛选和剔除后，将师资队伍与结构、生师比、教学条件与利用、科研投入与产出、双一流学科建设这5个指标引入回归方程，此时方程共线性诊断指标容忍度分别为0.729、0.734、0.956、0.863、0.620;方程膨胀因子VIF值分别为1.371、1.362、1.046、1.159、1.613;经检验，5项指标之间的复相关系数为0.956，调整后的判定系数为0.953，较接近于1。因此，由5个主要影响因素所建立的数学模型的拟合程度较好，能够较为全面的解释高等教育质量水平。
五、政策建议
随着高校对于本科教育质量问题给予越来越多的关注，提升高等教育质量成为了评价教育水平的最终目的和当务之急。本文在对江苏省13个地级市的级本科教育质量进行了综合评价的基础上，旨在以评促改，得到了对评价结果影响最为显著的5个因素，针对每个因素提出了关于提高教育质量的建议如下：
（一）加强师资队伍建设
高校应该加强学校专业教学团队建设，有计划地开展教师培训，对外增强教学交流，对内改革教师管理制度;可采取薪酬激励政策，实施绩效工资和基本工资相分离，以此提升教师的教学水平和能力。
（二）控制良好的生师比
生师比作为影响高等教育质量的关键因素之一，一方面难以严格把控，另一方面没有明确的数据可供参考。高校应当根据自身办学情况和当地普遍发展水平，控制良好的师生比，才能改善与提高教学质量。
（三）提高教学条件与利用
教学条件的优劣对教学质量也有较大的影响。为适应教学手段现代化和提高教学质量，高校可以适当增加办学投入，完善校园基础建設，注重校园信息化管理，提高校园教学条件的利用率。
（四）优化科研投入产出效率
高校可以通过严格把关科研活动的经费申请，发掘高质量科研项目，鼓励师生进行科研创新，使得在科研投入一定的条件下，产出得到提高。
（五）加强重点学科建设
学科建设是高效教学改革的重要举措之一。加强重点学科建设符合中国高等教育发展需要，对于增强我国高校学生在国际人才市场的竞争力具有重要意义。因此高校需创新学科发展理念，建设重点学科以提升核心竞争力，争创“双一流”。（作者单位： 1.安徽财经大学金融学院;2.安徽财经大学会计学院）
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