两个大学排行榜的比较研究

张海月

（浙江大学 教育学院，浙江 杭州 310058）

两个大学排行榜的比较研究

张海月

（浙江大学 教育学院，浙江 杭州 310058）

本文试图根据武书连大学排名和校友会大学排名公布的数据，将武书连"2012年中国大学排行榜前350"与中国校友网公布的排名为主要研究对象，利用多元线性回归、相关分析等研究方法分析两排行榜的异同.结果表明，两排行榜对高校排名总体差别不大，出入很大的在后200名；高校综合声誉与武书连排名也有一定的相关性；两榜的人才培养得分似乎差异最大；教师绩效得分与其他各项指标分数具有一致性；两个排名榜的指标体系还不是很成熟，仍有值得改进之处.

综合排名；人才培养得分；科学研究得分；综合声誉

各个排行榜是高考报名的一个重要指南，但五花八门的排名榜往往让人产生疑惑.众多关于大学排行榜的学术研究论文大都关注评价指标的设置是否合理、各榜评价指标权重的对比等问题；这些论文如有《中国大学排行的比较分析》、《各国顶尖大学在世界排名中的单项指标比较分析》、《大学排行评价指标体系的比较研究》等.由于各大学排行榜自身不断完善，有必要对新的各大学排行榜一致性进行较全面的统计分析.本文将武书连“2012年中国大学排行榜前350”与中国校友网公布的同年中国大学排行榜的前350名进行比较计量分析,试图深入两个排行榜各项指标内部分析其差异原因.

1 两个排行榜排名的相关度分析

排行榜差异的直观表现在于各排行榜对学校的不同排名上.所以本文首先研究两个排行榜对各学校的排名整体差别.武书连排名是学术界较为权威的排行榜，故以武书连排名为基础，查看校友网排行榜中的院校依次在武书连排行榜中的位置.相关分析的结果显示总体上两排行榜排名的趋势比较一致（0.928**）.

但如若将排名按每50名进行简单分组，前350名的院校被分为以下7组，通过分组可以发现一些很有趣的现象.其一，校友网前350名院校中共有34所未出现在武书连排名榜之内，而这34所被剔除的院校是在校友网排名的155名之后出现的！其二，两排行榜前50名的院校排名相关程度高于整体水平，之后相关性依次递减.评价结果出入很大的还是在后200名.这是世界上多数排行榜都容易出现的问题“排行榜之间的差异只出现在底端级别的学校；在那里，即使方法论上极小的变化也会极大地改变排名.”①各排名榜表面上差异很大，实际上前百强排名差别不是十分突出.排行榜引起争议的往往是前几十名的先后秩序，而排名靠后的大学即使差别很大受到的关注仍很少.各榜第一名和第二名的不同会引起极大的争执，但在数理统计上它们的差异并未有多大.其三，在151-200名的一组呈负相关，其显著性检验为0.936!而之后相关性又开始回归.不可否认，最后三组相关性有所提高也与剔除了一些未达到武书连排名榜的院校有关系.后三组的显著性较为接近0.000水平，可以肯定这三组的相关度很低.因此总体来看，两排行榜在前50名的排名差异不大，越往后两排行榜差异越来越大.宏观角度认为，两排行榜排名趋向较为一致，但是从微观层面的具体区段，两排行榜的排名差异非常大.

表1 两排行榜排名相关性的区组分析

2 两个排行榜二级级指标的差异分析

2.1 综合声誉指标和排名的相关性分析

综合声誉这项指标是校友网排名和武书连排名二级指标设置的最大区别.武书连未考虑综合声誉这样的质性指标，是否代表武书连排名与校友网的综合声誉指标背道而驰呢？但如果考察武书连排名会发现，武书连排名与校友网的综合声誉得分也有显著地相关，而且这种相关系数和校友网自身的排名与综合声誉的相关系数（-0.655）是比较接近的.可见，武书连排名和校友网排名与校友网综合声誉的得分还是比较一致的.

2.2 科学研究与人才培养得分指标和排名的相关性分析

表2 武书连排名与校友网综合声誉得分的相关分析

研究两榜关于这两项指标的得分可以看出：首先，科学研究与人才培养得分这两项指标在两个排名榜对排名总分数影响不同.因为两榜对科学研究和人才培养这两个二级指标赋予的权重和算法不同，所以欲考察两项指标对排名的不同影响程度，必须排除在两榜中名次相差不大但分数相差较大样本的影响.拟以50名为一个区分度，将两榜排名相差50名及以上的大学析出，比较两排行榜的科研得分和人才培养得分对大学排名的影响.通过比较两榜对这两项指标得分的差值进等发现，这些在两榜排名差别大于50的大学在两榜排名差值平均数为74，科学研究得分指标差值的平均数为1.6，而人才培养得分平均数为3.56.这说明导致两榜排名差别较大的原因在于人才培养得分的差别上，人才培养得分的差异是贯穿整个排名榜的，而科学研究得分差异仅仅在排名靠前的大学中差别显著.

其次，武书连排行榜与校友网排行榜都是在人才培养与科学研究的基本框架内的综合排行榜.两个排行榜不仅在基本框架上较为一致，经过对两榜二级指标的相关性分析，发现两榜各项指标间都存在很强的相关性.当变量间的相关系数绝对值大于0.8或0.9，一般认为变量存在共线性影响.本文发现武书连排名榜二级指标存在相关程度较校友网各项指标大.概而言之，因评价指标的单纯和集中，两榜评价指标间存在一定的交互影响.

表3 两榜各级指标间的相关性

2.3 结论及建议

上文反映的现象说明：首先，各项指标间的交互影响较大.这种因评价指标过于单纯而产生的交互影响影响了评价的结果的效度.正如校友网加入了新的二级指标将减小这种相关性的影响，建议将诸如教师绩效排名、校友捐赠排名、毕业生成就等其他指标加入大学排名的二级指标中.其次，武书连排行榜是国内较为权威的排行榜，校友网是相对来说加入较多质性指标的排行榜.但似乎两排榜总体排名的差异不是很大，仍是在科研得分与人才培养得分的框架体系之中.大学排名榜的出现原本是为了考察各个大学的发展水平，但长期的发展却出现“向大学排名指标”看齐的现象.在综合排名一统天下的局面下，无怪乎现在大学争相朝着综合类院校发展.排名榜的多元化已是未来排名榜的发展方向，大学排名应多元化、多视角.而且，两榜人才培养得分比科学研究得分差值更大，这一指标体系与科学研究得分指标体系相比更加难以设计和测评，我们在研究评价指标体系时可能需要更多关注人才培养得分指标上.再次，在相似的指标体系下应该得出较为一致的结果，但两个排名榜存在很多不相符的地方，有些大学的名次在两个排名榜上的排名相差100多名！“如果各个评价主体皆构架了较为合理、全面的关于大学综合实力的评价指标体系，并能科学、真实、较为全面地采集到反映各所大学综合实力的数据及资料，同时进行了符合科学逻辑的处理与分析，那么在理论上各评价机构关于同一批大学的评价与综合实力排名应该是基本一致甚至完全一致的.”②或许合理的解释是两个排名榜的指标体系还不是很成熟，仍有值得改进之处.

注 释：

①亚历克斯·埃舍尔马斯莫·萨维诺.差异的世界:大学排名的全球调查[J].摘译自Usher,A.and Savino,M.A W orld of Difference:A Global Survey of University League Tables(Toronto,ON:Educational Policy Institute,2006).

②方海明.对我国大学评价与排名的量化分析与比较[J].高教发展与评估，2006（01):21.

〔1〕陈棣沭.中国大学排行的比较分析[J].科学与科学技术管理，2002（05）.

〔2〕胡泊，陈红.各国顶尖大学在世界排名中的单项指标比较分析[J].清华大学教育研究，2007（12）.

〔3〕亚历克斯·埃舍尔马斯莫·萨维诺著.王亚敏，侯书栋编译.差异的世界:大学排名的全球调查[J].摘译自 Usher, A.and Savino,M.A W orld of Difference:A Global Survey of University League Tables(Toronto,ON:Educational Policy Institute,2006.

〔4〕方海明.对我国大学评价与排名的量化分析与比较[J].高教发展与评估，2006（01）.

〔5〕夏振荣,俞立平.世界大学排名影响因素的初步分析[J].情报杂志，2011(06).

〔6〕宣小红，林清华，谭旭，伊凡.大学排行评价指标体系的比较研究[J].教育研究，2007（12）.

〔7〕武书连，吕嘉，郭石林.2010中国大学评价[J].科学学与科学技术管理.科学管理研究，2010，04（5）.

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1673-260X（2013）11-0140-02