扩招政策绩效评价：一个高校办学条件的视角——基于层次分析法和TO PSIS法的研究

叶 杰

（浙江工商大学公共管理学院/政府管理研究所，浙江杭州310018）

一、问题的提出

1999年扩招政策实施以来，我国高等教育规模迅速扩大。根据教育部2017年7月11日发布的《2016年全国教育事业统计公报》，截至2016年，我国高等教育毛入学率达到42.7%，高等教育总规模达到3699万人。按照国际通行的马丁·特罗教授的划分标准[1]，我国高等教育整体上已处于较高水平的大众化阶段。作为一项受众面十分广泛的公共政策，扩招对中国高等教育，乃至中国经济社会都产生了巨大影响。很少有哪个公共政策会像扩招那样受到社会如此大的关注，且肯定的声音和否定的声音都是如此巨大。有人说它拉动了内需，满足了公众接受高等教育的需求，极大发展了高等教育事业，奠定了我国社会主义建设的人力资源条件，其正面意义十分重大；也有人说，扩招政策造成了高等教育质量严重下滑，高校办学条件“惨不忍睹”，高校拼命贷款搞“大跃进”，“浮夸风”盛行，严重摧残了大学精神，高额学杂费与就业困难并存，使经济困难家庭“雪上加霜”，因而是一项给高等教育、给社会带来深远负面影响的公共政策。

毋庸讳言，扩招政策实施过程中，上述成就和问题都是客观存在的，上述评论也是富有启发意义的。然而，任何公共政策的社会效应都是多层多维的，不同的观察角度、研究方法和经验材料可能会得出不同的结论。因此，要想对扩招政策做出科学的绩效评价，必须选取某一特定视角，并以实证数据为基础，将经验材料和研究方法统一起来。正是出于这样的考虑，本文选取高校办学条件这一视角，将扎实的实证数据和科学的研究方法结合起来，对扩招政策绩效评价做一些推进工作。之所以将高校办学条件作为切入点，理由如下：第一，提升和改善高等学校办学条件是扩招政策的重要诉求之一；第二，改进办学条件是提升高等教育质量、建设高等教育强国等其他政策诉求的基础条件和重要前提；第三，办学条件具有直接性和相对独立性，其绩效的测算不需要控制干扰因素①，因而评价结果可靠性强，争议性小。

从现有文献来看，扩招政策绩效评价主要包括扩招政策对国民经济、学生就业、高等教育收益率、高等教育公平、高等教育质量、高等学校发展的作用评价等领域。具体到办学条件绩效评价方面，刘海峰等人通过简单的统计数据与《核定普通高等学校办学条件标准》的比较认为，扩招前三年，普通高等学校的办学条件，除了教学仪器设备值的提高基本上与高等教育规模扩张保持同步外，师资、校舍和图书资料日趋紧张，出现总体资源短缺以及师资、校舍、图书和仪器呈非均衡变化的局面[2]；《扩招后北京学校教育教学质量状况调查研究报告》显示，在调查的50所大学中，大部分学校面临着硬件设施不足、经费短缺、师资匮乏等方面的问题[3]；王洪才对天津市四所扩招幅度比较大的高校开展的问卷调查也发现，分别有65.6%、62.4%和39.8%的教师反映扩招后教室、实验设备、图书场所等关键性办学资源紧张[4]；上海市教科院发展研究中心也认为，扩招实施三年来，部分地区高校存在生均教育经费与办学条件不足、教师总量偏紧、生师比过高等问题[5]；高丙成以师资水平、仪器设备、教育投入、信息化和校舍占地等指标为基础的测算显示，2007-2010年我国普通高校办学条件呈现逐年递增的趋势[6]；赵凌通过1999-2009年相关统计年鉴数据的简单统计和比较分析认为，扩招十年，高校存在经费增长快、经费来源多样、学费额度高、师资短缺、基建投入偏少、经费缺口增大、校舍建设滞后、图书添置偏少、仪器设备地区差距拉大等问题[7]。

再将视线聚焦到各类具体办学条件上：在物力资源方面，有学者指出，一些学校不得不远离校区去租借学生用房[8]，相当一部分学生不得不承受住宿和食堂的拥挤，有的学校甚至将教室安置在简易房中[9]，有些高校基础设施不足已经到了非常严重的程度，已经在很大程度上影响了办学质量和高校声誉[10]；在人力资源方面，He与Mai认为，扩招政策实施后，合格的教师和教育投入跟不上学生的增长水平[11]；施兰芳[9]、李长安[12]、Wu和Zhang[13]等人也持相同看法；在财力资源方面，姜树卿认为，扩招并未给高校办学经费带来根本性的改善，在此情形下，高等院校不得不将注意力转向学费和贷款[8]。然而，学费收入是相对稳定的，按照相关政策要求，教学的生均投入还必须逐年增长，因此高校很难凭借新增收益平衡利息支出[14]。这就是说，实际上，扩招政策在某种程度上给高校的办学经费带来更大的压力。

总体来看，国内外学术界从高等教育内外部对扩招政策做出的绩效评价中，多数研究的方法是规范的，分析技术是科学的，资料数据是扎实可信的，研究过程是严谨的，分析场景具有整体性，研究目的具有实践意义。然而，上述研究还存在若干不足和可以改进的方面：第一，从时限上看，多数研究都集中在扩招政策实施前期，缺乏最新数据和资料的跟进；第二，从研究内容和研究方法上看，多数研究只关注到办学条件的某一方面，或仅对各类办学条件进行分门别类式的测算。即便在极个别综合性评价中，也由于忽视或回避各指标权重问题而降低了研究结论的说服力。在此基础上，本文的研究贡献体现在以下三个方面及其综合作用：第一，拉长研究时限，将研究资料延伸至新近公布的2013年数据②，以反映高校生均办学条件③的最新情况；第二，引入层析分析法，以区分各项指标的相对重要性，进而探明提高办学条件综合水平的着力点；第三，利用TOPSIS法，以找到各项指标的实际值到“理想值”的距离，实现对各项指标“既分又总”式的评价和分析。还需指出的是，为使评价更具说服力，本文将扩招政策实施的前一个年度——1998年作为参照年份，通过对比扩招政策实施前后高校办学条件的变动情况，达到从高校办学条件的角度评价扩招政策绩效的目的。

二、研究设计

（一）指标的确立：高校办学条件的概念操作化

一般来说，高校办学条件包括人、财、物三个方面。由于财力资源最后还是会转化为物力资源和人力资源并通过它们表现出来，本文未将其纳入评价指标，以避免因指标相关性过高而导致信息重叠和重复评价问题。因此，本文中的高校办学条件包括物力资源和人力资源两个方面。

物力资源是指以实物形态存在的高等教育资源，具有功能和价值两种属性，主要是由财力资源转化积累而来，是高等教育活动及自身发展的物质基础[15]。结合《中国教育统计年鉴》的统计口径，本文将教室面积、图书馆面积、实验实习及科研用房面积、体育馆面积、会堂面积、行政用房面积、宿舍面积、食堂面积、生活福利及其它用房面积、教学科研设备值的生均值作为物力资源型办学条件评价指标。高校人力资源指的是从事教学、科研、管理和后勤服务等方面工作的教职工总体所具有的劳动能力的总和[16]。以此定义为基础，结合统计资料的口径，本文将高校人力资源分解为专任教师、行政人员、教辅人员和工勤人员，其生均值即构成人力资源型办学条件指标。

（二）指标权重设定：层次分析法

1.层次分析法在高校办学条件评价中的适用性

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是美国运筹学家Saaty于20世纪70年代初提出来的。该方法是将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，具有系统、灵活、简洁的优点[17]。AHP的基本思路是：把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次使之条理化[18]；根据对一定客观现实的判断，就每一层次的相对重要性给予定量表示；利用数学方法确定表达每一层次的全部元素相对重要性次序的权重[19]。

综合起来看，层次分析法的整个过程就体现了人的决策思维的基本特征，即分解、判断与综合，是一种定性与定量相结合的方法[20]。将其运用到本文中，既可以利用专家们对高校办学条件各指标重要性的专业性理解，又可以通过两两比较判断矩阵的方式最大限度地降低专家对各子因素间相对重要性排序的不一致性，还可以通过一致性检验的技术方法进一步确保专家主观理解的可靠性。因此，将AHP作为确定办学条件指标权重的方法，有其逻辑上的合理性。在教育研究领域中，利用层次分析法，邓尚民等人确定了高校网络舆情安全评估指标的权重[21]，蓝祥龙等人设定了高校科技创新能力所包括的评价指标的权重[22]，赵莉等人确定了高校教师隐性知识共享指标的权重[23]，卫铁林设定了高校毕业生就业质量指标的权重[24]。另外，在高校核心竞争力[25]、高校学生质量[26]、高校移动图书馆服务质量[27]、地方高校科技成果[28]、大学生就业竞争力[29]、义务教育办学条件[30]、大学生资助育人效果[31]、中小学教师教育网络课程[32]和本科生毕业论文质量[33]等评价体系的指标权重设定中，层次分析法也发挥了重要作用。因此，本文认为，将层次分析法作为确定高校办学条件指标权重的技术方法，有其逻辑和经验上的可行性。

2.层次分析法的操作步骤

第一步，构建递阶层次结构模型。在高校办学条件评价中，为了测算各指标的权重，设定两层级的层次模型即可。

第二步，建立两两比较判断矩阵。在影响某因素的因子较多的情况下，直接考虑各因子对该因素有多大的影响时，常常会因考虑不周全、顾此失彼而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据，甚至可能提出一组隐含矛盾的数据[34]。在设定高校办学条件指标权重时，也会遇到这一问题。为此，我们借鉴Saaty的做法，即不考虑各办学条件指标对总体的比重问题，而直接考虑各个指标间的比值，也即构造子因素间两两比较关系矩阵。层次分析法借鉴了心理学的研究成果，认为分级过多会影响评价者对两两比重的判断，于是采取九级制作为两两权重比值。本文认同并采取这一做法。

第三步，进行层次单排序和一致性检验。

层析分析单排序是指每个判断矩阵各因素针对其准则的相对权重，所以本质上是计算权向量。具体公式如下：

当然，为了确保判断矩阵的一致性，还应当进行一致性检验。如“随机一致性比率（CR）＜0.1”不成立，则要重新进行两两对比判断。

这样，指标权重就设置完成了。

（三）综合评价方法：TOPSIS法

1.TOPSIS法在高校办学条件综合水平评价中的适用性

TOPSIS法是一种逼近于理想值的排序方法，该方法通过计算某一样本与理想解和负理想解之间的加权欧式距离，得到其与理想解的接近程度，以此作为评价依据，是一种适合多指标、多方案决策分析的客观评价方法[35]。TOPSIS法的基本原理是，在由n个待评指标、m个评价方案所构成的指标数据矩阵X={xij}n×m中，通过检测评价方案与最优解（方案）、最劣解（方案）的距离来进行排序。若评价对象最靠近最优解（方案）同时又最远离最劣解（方案），则为最好；否则为最差。TOPSIS法的优点在于：第一，该方法对原始数据的信息利用最为充分，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距；第二，该方法对数据分布及样本含量指标多少没有严格的限制，数据计算亦简单易行，不仅适合小样本资料，也适用于多评价对象、多指标的大样本资料；第三，利用TOPSIS法进行综合评价，可得出良好的可比性评价排序结果[36]。

鉴于对高校办学条件综合水平进行评价时，需要对扩招政策实施前的年份和实施后的年份进行对比，即需要通过综合评价方法反映出各个评价年份（评价方案）之间的差距，同时考虑到本文构建的指标属于异质性数据，数据分布不一定满足其他综合评价方法的数据要求，加之TOPSIS对于原始数据的信息利用最为充分，因此，选择TOPSIS法作为高校办学条件综合水平的评价方法有其逻辑上的合理性。实际上，TOPSIS法在教育研究领域已经得到较为广泛的运用。利用该方法，史官清等人评价了昆明市辖14个县区的基础教育水平[37]，杨斌等人评价了我国31个省级行政区域的高等教育发展水平[38]，赵金华等人评价了安徽8所高校大学生思想教育效果[39]，邓德胜等人评价了5所高校的素质教育水平[40]，王丹丹评价了南京大学等15所大学的教育信息化水平[41]。不仅如此，曾瑶、戚巍、俞立平、齐春泽、刘威等人还将TOPSIS法分别引入了对部属高校的综合绩效[42]、研究型大学的学术绩效[43]、高校科技竞争力[44]、高校科研团队的绩效[45]、高校图书馆电子资源绩效[46]、高校固定资产管理绩效[47]的评价中来。因此，和层次分析法一样，选择TOPSIS法作为高校办学条件综合水平的评价方法，也具有逻辑和经验上的可行性。

2.TOPSIS法的操作步骤

第一步，构建标准化评价矩阵。X={xij}n×m为综合评价的指标集合，Y={yij}n×m为经过数据标准化后的评价指标集合。

第二步，构造标准化的加权决策矩阵：

Zij=Wj·Yij

式中，wj为第j个指标的权重，Zij为第j个指标的标准化加权值。

第三步，确定理想解和负理想解：

式中，Z+为理想解，Z-为负理想解。

第四步，计算每个评价对象（方案）到理想解的距离和到负理想解的距离：

依据欧式范数原理[48][49]，即公式

式中，n为评价对象的个数为第i个评价对象到理想解的距离为第i个评价对象到负理想解的距离。

第五步，计算每个评价对象（方案）对于理想解的相对接近度Ci，并按每个评价对象（方案）的相对接近度Ci的大小对所有评价对象（方案）进行优劣排序。

式中，Ci为每个方案的相对接近度。

三、扩招前后高校办学条件综合水平评价

（一）研究的展开

首先，在历年的《中国教育统计年鉴》和《中国教育经费统计年鉴》中，找到反映1998-2013年有关高校办学条件和学生人数的数据；其次，对21位公共管理学、政府绩效评估、高等教育学、教育经济与管理领域的专家学者和实务工作者现场进行一对一的基于层次分析法的权重填写④，按照层次分析法的测算原理和步骤，利用MATLAB程序进行编程，测算各指标的权重；最后，按照TOPSIS综合评价法测算各指标正、负理想解以及各年度办学条件的加权标准化值到理想解和负理想解的距离及相对接近度。相关测算结果如表1、表2、表3、表4所示。

（二）研究发现

根据上文测算结果，以层次分析法、TOPSIS综合评价法基本原理为基础，结合扩招政策实施情况以及高等教育学、管理学相关理论，可以得出以下发现：

表1 各类生均办学条件指标的具体数值

表2 各类生均办学条件指标的权重

表3 各类生均办学条件指标的理想解和负理想解

表4 生均办学条件综合水平的加权标准化值到理想解和负理想解的距离及相对接近度

第一，从相对接近度的数据来看，1998年到2013年呈现出逐年递减的特征，说明扩招政策并未提高高校办学条件，且其综合水平大有“一年不如一年”的趋势。

结合表3、表4可以看出，多数办学条件指标的正、负理想解分别产生于1998年和2013年。综合起来看，2013年高校办学条件综合水平的实际值到理想值的距离为0.228，在所有年度中，其实际值到理想值的距离最远；1998年的实际值到理想值的距离为0.052，在所有年度中，其实际值到理想值的距离最近。同时，在所有年度中，1998年的实际值到负理想值的距离最远，为0.226；2011年的实际值到负理想值的距离最近，为0.033。从相对接近度的数值来看，1998年到2013年呈现出逐年递减的特征，且1998年以0.813的相对接近度位居扩招政策实施前和实施后十五个评价年度中的第一位。也就是说，扩招政策并未提高高校办学条件，且办学条件综合水平大有“一年不如一年”的趋势。

第二，生均图书馆面积等六项指标数值在扩招政策实施过程中有所波动，但较之于扩招前的1998年，其数值有所下降。

从原始数据来看，扩招政策实施前的1998年，生均图书馆面积为1.840平方米。扩招政策实施后，这一指标数值时而上升，时而下降。除了扩招第一年外，只有2004-2006年和2009年超过1.68平方米，且在十四个扩招观察年份中，均未超出扩招前的1.840平方米。同样，生均实验实习及科研用房面积在扩招政策实施后有过几次波动，但也从未超过扩招政策实施前的5.79平方米。生均会堂面积、生均行政用房面积、生均食堂面积、生均教学科研设备值虽然在扩招政策实施期间均有所波动，但与生均图书馆面积和生均实验实习及科研用房面积不同，这些指标在扩招政策实施过程中曾经较之于扩招政策实施前有所提高。只不过这种提高不是持续性的，经过若干次波动之后，这些指标的数值最终都低于扩招前的1998年。

第三，生均福利用房面积等五项指标数值在扩招政策实施过程中一直处于下降状态，属于持续下降型指标。

从原始数据看，生均福利用房面积从1998年的3.77平方米下降到2013年的0.95平方米，十五年下降了74.9%。生均教师数则除了2004年较之于2003年、2006年较之于2005年有所提升以外，大部分年度较之于前一年均有所下降，其数值从1998年的0.1099下降为2013年的0.0530，十五年下降了51.8%。生均行政人员、生均教辅人员、生均工勤人员和生均福利用房面积一样，在扩招政策实施期间，每年较之于前一年都有所下降。也就是说，这五个指标的数值基本处于“一年不如一年”“一年更比一年少”的状态，属于持续下降型指标。不难发现，四个人力资源型办学条件指标全部属于持续下降型指标。可以说，在扩招政策实施过程中，高校办学条件绩效最低的就是人力资源。

第四，生均教室面积等三项指标数值在扩招政策实施过程中有所波动，但在波动中有所增长。

从原始数据看，生均教室面积从1998年的4.74平方米增长到2013年的5.20平方米，十五年增长了9.6%。同样，生均体育馆面积和生均宿舍面积也在此期间有所增长。当然，这种增长不是稳定的。实际上，2007年之后，生均教室面积整体上就处于下降状态，并在2009年跌至谷底，仅为4.84平方米。生均体育馆面积在扩招前为0.45平方米，除了个别年份外，基本处于逐年增长的状态，2013年增至0.84平方米，增长幅度为85.5%。生均宿舍面积的变化趋势和生均教室面积有些类似，都是较之于扩招前有所增长，但这种增长在扩招期间并不稳定。可以看出，这三个指标在扩招期间处于波动中的增长状态，因而可以将其视之为“波动上升型”指标。

第五，生均图书馆面积等四项指标权重最大，说明这些指标在高校办学条件综合水平中的重要性最强，属于典型的“激励型”指标。

从表2不难看出，生均图书馆面积、生均实验室面积、生均教学科研设备值和生均教师数的权重分别为0.117、0.114、0.114、0.209，处于十四项指标权重的“第一等级”。根据评估学基本原理，权重大的指标对评价对象的综合得分影响较大。也就是说，相对其他十个指标而言，生均图书馆面积等四个指标对于高校办学条件综合评价的作用更大，且更具直接性和紧迫性。套用郝兹伯格的双因素理论，我们将其称之为“激励型”指标。比较而言，生均教师数增加一个标准化单位，其对办学条件综合水平的影响力是生均工勤人员数增加一个标准化单位的8倍有余。也就是说，相对于提高生均教室面积等其他类型的指标而言，提高生均图书馆面积等“激励型”指标，更能促进高校的运行和发展，更能将高校有限的资源用在“刀刃”上，是当前提升高校办学条件综合水平的重要“杠杆”。

第六，生均体育馆面积等五项指标权重最小，说明这些指标在高校办学条件综合水平中的重要性最弱，属于典型的“保健型”指标。

从表2可以看出，生均体育馆面积、生均会堂面积、生均行政用房面积、生均行政人员数、生均工勤人员数在扩招政策绩效综合水平中的权重分别只有0.043、0.028、0.026、0.040和0.026，处于十四项指标权重的最末等级。根据评估学原理，权重小的指标对评价对象的综合得分影响较小。在高校办学条件综合评价中，生均工勤人员增加一个标准化单位，其对办学条件综合水平的影响力要远远低于生均教师数增加一个标准化单位。我们将这类指标称之为“保健型”指标。这类指标没有“激励型”指标那么急迫和重要，也较容易被忽视。不过，虽然“保健型”指标的权重较小，对高校办学条件综合评价的影响不大，但并不能因此遭到忽视。相反，它们是高校办学条件的基础。没有它们，高校的办学条件就是不完整的，高校也就无法健康运行和发展，扩招政策也就不能顺利推行。

第七，生均教室面积等五项指标权重居中，说明这些指标在高校办学条件综合水平中的重要性居中，属于典型的“中间型”指标。

从表2可以看出，生均教室面积、生均宿舍面积、生均食堂面积、生均福利用房面积和生均教辅人员数的权重分别为0.078、0.058、0.054、0.047和0.046，处于十四项指标权重的中间位次。相对“保健型”指标和“激励型”指标，可将其称之为“中间型”指标。根据评估学原理，权重中等的指标对评价对象综合得分的影响力居中，即它们比“保健型”指标更加重要和紧迫，但这种重要性和紧迫性又比不上“激励型”指标。就本文而言，生均教室面积等五项指标就属于这种类型。实际上，这种“中间型”指标最容易被外界所忽视。原因在于，它们既不像“激励型”指标那么显要，又不像“保健型”指标那么容易得到同情。然而，此类“中间型”指标并非不重要。它们具有“过渡”性质和“兼容”能力。也就是说，只需在微动的条件下，它们既可以过渡到“保健型”指标，也可以过渡到“激励型”指标；它们既具有基础性的地位，扮演着“类保健”的角色，又具有引擎的作用，扮演着“类抓手”的角色[50]。

四、研究结论

以扩招政策实施情况为基础，结合高等教育发展实际和相关统计数据，可对上述研究发现做出如下解读：

第一，高等教育经费没有得到有效利用。从原始数值⑤上看，在扩招政策实施前的1998年，我国普通高校教育经费支出总额仅为5182362.5万元。扩招政策实施后，通过财政拨款、学费、银行贷款等各种渠道，高校获得大量教育经费。到了2013年，普通高校教育经费支出总额达到了75472652.8万元，是1998年的14.6倍，年均增长率高达19.6%。然而，从本文的测算结果来看，除了增幅极为有限的生均教室面积、生均体育馆面积和生均宿舍面积外，绝大多数办学条件指标数值都在扩招期间有所下降。进一步说，从相对接近度来看，高校办学条件综合水平大致呈现出一年更比一年差的忧人局面，且较之于扩招前的1998年，差距的绝对值更是令人忧心。一方面是社会对高校的投入越来越多，一方面是高校办学条件生均值越来越低，说明高等教育经费没有得到有效利用。当然，一个可能的解释是学生人数增幅过快。然而，从原始数值上看，2013年在校生数为28242652人，较之于1998年的370412人，年均增长率为14.5%，距离经费支出19.6%的年均增长率尚有较大距离。因此，学生人数增幅的解释并不能站得住脚。本文认为，高校得到巨额教育经费后，并未对其进行认真的规划与合理的使用⑥，经费使用效率低下，“花了很多不该花的钱”。这才是扩招政策实施期间，教育经费支出急剧增长背景下，办学条件生均值非但没有提高反而有所下降的主要原因。

第二，高校打了一场准备不足的“扩招之战”。扩招政策的出台和实施是很仓促的。刘复兴指出：“一项影响巨大的宏观政策从问题提出、政策方案设计、可行性论证到政策全面实施在4个月左右的时间完成。决策过程之迅速急迫在国内外公共政策发展的历史上是不多见的。”[51]因此，“许多配套政策在操作层面上根本来不及运作”[52]。需要指出的是，社会政策的实施是通过建立组织机构，运用各种政策资源，组合各种必备的要素，采取解释、宣传、实验、应用、协调与监控等各项行动将政策观念形态的内容转化为现实效果，从而使既定的政策目标得以实现的过程[53]。扩招政策也是如此。不是简单地提高招生比例就能解决问题，还需要相应的师资、基础设施、财政投入、管理制度和技术支持作为支撑和保障。本文的数据显示，各类办学条件的生均值（特别是人力资源的生均值）在扩招期间出现大幅下滑，且从整体上看，扩招期间高校办学条件的生均值远远低于扩招前的1998年，这些都说明高校对于扩招所带来的办学条件压力和需求缺乏必要的准备，打了一场准备不足的“扩招之战”。

第三，现阶段是提高高校办学条件综合水平的好时机。从本文数据看，在考察年份中，专任教师等“激励型”指标的数值在扩招政策实施期间或持续下降，或在波动中下降。由于“激励型”指标的权重高，这类指标数值的下降对高校办学条件综合水平的下降造成了直接影响。与此相反，生均教室面积等急迫性和重要性不十分强的“保健型”指标和“中间型”指标的数值在扩招期间有所上升。然而，“保健型”指标和“中间型”指标对办学条件综合水平的提升作用毕竟有限。因此，这两类指标数值的增长无法有效抑制扩招期间高校办学条件综合水平的持续下降。也就是说，在扩招政策实施期间，重要性高的办学条件指标遭到了忽视，而对综合水平评价贡献力不强的办学条件指标却得到了重视，这是近年来高校办学条件综合水平落后的主要原因。因此，在下个阶段，想要提高高校办学条件综合水平，应该着力于指标数值有所下降但权重较高的“激励型”指标，而不应将重点放在指标数值持续上升但权重较低的“保健型”指标和“中间型”指标上。

第四，政府对高校办学条件缺乏有效的宏观调控。一方面，由于办学体制的定位和惯性，我国普通高校高度依赖政府的财政拨款；另一方面，为了防止普通高等学校为了获取更多的“生均定额”而盲目扩大招生人数却不加强相关支持、保障和配套措施，政府相关部门也不得不出台相关政策，比如颁布《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》和《普通高等学校建筑面积指标》等规范性和指导性文件，旨在通过对相关办学条件的量化规定，合理确定普通高等学校的招生规模，以维护正常的教学、生活秩序，保证普通高等教育基本的教学质量和规格。然而，从本文的测算结果来看，高校办学条件并不令人乐观。这就说明，就整体而言，政府对高校办学条件缺乏有效的宏观调控。一个可能的解释是，政府也不是万能的，在对高校办学条件的监督管理上，也缺乏必要的知识储备和经验支持。更为重要的是，政府不能满足扩招带来的巨额经费需求，高校不得不转向银行贷款等其他非预算内渠道来自筹办学经费。在此进程中，政府对高校办学条件的宏观调控能力必然逐渐下降。

第五，扩招政策确实稀释了有限的高等教育资源，大众教育确实对精英教育有所冲击。对扩招政策批评的一个重要方面是大众教育冲击了精英教育，甚至认为精英教育大众化摊薄师生关系⑦。实际上，扩招前我国高等教育基本可称之为精英教育，大学生也被形象地称之为“天之骄子”。虽然社会对高等教育的投入不多，但由于学生基数小，每个大学生得到的各类资源相对较多。扩招期间，社会对高校投入了大量资源，且对高校的投入总体上超过对其他社会事业的投入。然而，由于招生规模的迅速扩大，从生均意义上讲，这种投入及其增幅就只能是“杯水车薪”了。也就是说，如果不实施扩招政策，从原先的高考“独木桥”上“挤”过来的学子将享受更多的高等教育资源；而实施扩招政策后，从原先的高考“独木桥”上“挤”不过来的学子可以从现今的高考“公路桥”上“走”过来。这部分学生稀释了有限的高等教育资源，扩招政策带来的大众教育确实对精英教育有所冲击。

五、结语

本文的测算结果和研究结论对于各界了解扩招政策实施期间高等学校的办学条件综合水平、正确判断扩招政策的是非得失将会有所助益。同时，本研究也存在明显的局限性。第一，受制于笔者的研究条件和学术资源，本文对办学条件的评价指标体系缺乏科学的建构过程；第二，由于统计数据的限制，本文仅以扩招前的1998年为参照，评价了扩招时期高等学校办学条件综合水平，这样的处理方式不能将办学条件的“自然增长”和扩招政策带来的“人为增长”区分开来。本文认为，除完善评价指标体系和测算扩招政策的“净效应”外，未来相关研究还可以从各类办学条件的协调发展水平、办学条件使用效率和办学条件满意度等方面展开，在跟进最新数据的基础上，形成扩招政策办学条件绩效的持续性、整体性和系统性评价。

注释

①比如，作为扩招政策的重要诉求之一，促进经济增长就不具有直接性和相对独立性，其作用的发挥受制于其他多种因素，这可能是学界在扩招政策之于经济发展的作用问题上不能取得一致结论的重要原因。

②截至目前，相关机构已出版和公布了反映2013年相关生均办学条件的《中国教育经费统计年鉴（2014）》等资料，但由于各种原因，反映2012年情况的《中国教育经费统计年鉴（2013）》并未出版。

③因各类学生的性质不同，在我国的教育统计口径中，在校学生数是各类学生的加权值，而非由各类学生人数直接相加所得。本文中，在校学生数的计算方法为：相关年份《中国教育经费统计年鉴》中各省（自治区、直辖市）事业性教育经费支出总额除以该省

（自治区、直辖市）生均事业性教育经费支出。

④这些专家学者和实务工作者包括教授、讲师、博士研究生、硕士研究生和高校资产管理工作人员。还需指出的是，由于缺乏对这些专家所填写的权重再进行加权的充分理由，本文采取直接均值法，即对这些专家填写的两两权重数据进行直接求均值，再将均值作为层次分析两两权重的最终数值。这项工作在2016年1月进行。

⑤本节相关数据来源于反映1998年-2013年数据的1999年-2014年《中国教育经费统计年鉴》。

⑥比如很多经费被用于建造各种豪华校门、行政高楼等形象工程。

⑦清华大学思想文化研究所教授何兆武先生是西南联大的毕业生。据他回忆，他上外籍教授温德先生的当代文学批评课时就经常闲谈，因为这门课只有他和徐忠尧学长两个人上，但这种闲谈却让他的文学鉴赏水平尤其是诗歌鉴赏水平大有进步。参见：http：//education.news.cn/2007-11/21/content_7117766.htm.

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