大学之比较——兼析多伦多大学选择同型大学的案例，本文主要内容关键词为：大学论文,多伦多论文,案例论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
要创建世界一流大学，就应该有比较，或者说要有参照，否则很容易落入固步自封的窠臼。本文首先简要叙述西方高等教育文献中有关大学比较的理论和方法，然后重点介绍加拿大多伦多大学(University of Toronto)从1993年开始的选择同型大学的过程和结果。为了密切结合多伦多大学的案例以及方便讨论，本文将大学的比较这一内涵丰富的命题狭义地定义为选择同型大学(Peer Selection)，本文所介绍的理论和方法无不围绕这一狭义的定义。
一、大学比较的现实意义
在西方高等教育文献中，大学比较的现实意义主要体现在有助于制定发展战略和认识自身的绩效状况。
（一）制定发展战略(Strategic Planning)
比较和仿效是大学发展战略中的重要组成部分。同型大学之间的比较可以为它们找到异同之处、确定优势和寻求可能的发展机会奠定基础。大学多有使命陈述(Mission Statement)，但使命陈述往往是模糊和抽象的，有时更指向发展目标，缺乏现实感和操作性。比较分析则可以帮助大学具体地厘清自己的定位。（注：Lang,D.and Lopers-Sweetman,R.,The role of statements of institutional purpose,Research in Higher Education,1991,32(6).）一所大学的发展战略事关其未来的设想和现实的机会，而环境扫描(Environmental Scanning)则有助于发现机会、预见挑战和找准定位。一般而言，环境扫描很可能会大而无当，而选择同型大学则能够使环境扫描趋于具体，可以引导一个大学的发展目标趋同于它的同型大学，从而增加其成功的可能性。（注：Bryson,J.M.,Strategic Planning for Public and Nonprofit Organizations,San Francisco:Jossey-Bass,1988.）
一所大学可以规划未来长远的发展，这个远景规划中包含许多目标要素，如在校生规模、研究生比例等，要实现这个远景规划就要调控和实现这些要素。循此，这所大学可以用选择同型大学方法，找到与自己的发展目标最为接近的大学，以它为坐标，测算自己的发展水平。
（二）实施绩效评估(Evaluation of Institutional Performance)
大学的绩效评估并没有绝对的标准和要求，一所大学向另外一所或一组大学寻求借鉴和规范，是常见的和可以理解的，这种做法就是通过比较建立基准。在美国和加拿大，全国大学和学院经营事务人员协会(National Association of College and University Business Officers)广泛搜集有关高等院校各方面活动的数据，建立一个详尽的数据库，并且开展设立大规模的评估基准的工作。然而，因为参加该协会的基准数据调查完全是自愿的，所以参与院校的水平参差不齐，要想获得有信度的比较，还是要先选择同型学校。
二、大学比较的理论基础
（一）资源依赖理论(Resource Dependency Theory)
资源依赖理论是研究组织变迁活动的一个重要理论，它强调组织体的生存需要从周围环境中汲取资源，需要与周围环境相互依存、相互作用才能达到自身的目的。“在社会体系和社会作用中，相互依存时时存在，只要一个因素还没有完全控制其行动所需或取得行动的理想结果所需的全部条件。”（注：Pfeffer,J.and Salancik,G.R.,The external control of organizations.A resource dependence perspective.New York:Harper & Row,1988:40.）资源依赖理论十分倚重有关组织内部和组织之间相互作用的政治观点，但它与早先的开放系统理论(Open Systems Approach)的不同之处在于它否认环境决定论，强调组织体可以有计划地做出主动选择来调整对掌握关键资源的环境的依赖程度。具体地说，资源依赖理论至少具有三重含义。首先，组织体与周围环境经常处于相互依存之中。换而言之，组织体既依赖环境（主要是存在其环境中的其他组织），也能够影响和平衡环境的压力。其次，除了服从环境的要求，组织体还可以有其他选择，它可以通过种种方式调整对环境的依赖程度。再次，环境也不应被视作客观现实。对环境的认识通常是个行为过程。“与其把环境看做是客观存在的，而且组织体必须去适应它，不如认为环境是一个包含了既要适应它又试图改变它的过程的产物要来得更加现实。”（注：Pfeffer,J.and Salancik,G.R.,The external control of organizations.A resource dependence perspective.New York:Harper & Row,1988:40.）进而言之，一个组织体如何确定环境取决于它怎么看待和解读环境。组织体如何认识环境，如何解读环境传递的信息，是环境影响其行为的重要方面。
资源依赖理论的一个重要观点是对活跃机体在环境中作用的关注，这种作用往往会引起组织体对环境变化的“集体”反应现象。（注：Scott,W.R.Institutions and Organizations.Thousand Oaks,Sage,1995.）按照这一观点，组织体的变化常常是个复制过程，这个过程往往基于组织体对环境和环境中其他组织的认识。这个观点可以解释大学在制定发展战略时的环境扫描，也有助于揭示大学之间的相互影响。
（二）新制度理论(Neo-Institutional Theory)。
新制度理论强调组织体生存价值中与制度环境的一致性(Conformity)。（注：Tolbert,P.S.and L.Zucker.Institutional sources of change in the formal structure of organizations:The diffusion of civil service reform,1880-1935.Administrative Science Quarterly 1983,30:22-39.）它关注组织形式的制度同型性(Isomorphism)效应，并且强调，因为环境条件趋于一致，组织体适应环境的过程往往会导致同型化现象。（注：DiMaggio,P.J.and Powell,W.W.The iron cage revisited:institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields.American Sociological Review April 1983(48):147-160.）这是个限制性的过程，迫使面临同样环境条件的组织体相互模仿彼此的行为。根据这种理论，造成同型化的机制主要有三种。其一是强制同型性(Coercive Isomorphism)，来自于该组织体在环境中所依赖的其他组织施加的压力（政府政策、法律规定等）。其二是模仿同型性(Mimetic Isomorphism)，源于象征性环境中的非确定性因素诱使组织体模仿它认为成功的其他组织的行为。其三是规范同型性(Normative Isomorphism)，亦即专业化和标准化所导致的趋同性。（注：DiMaggio,P.J.and Powell,W.W.The iron cage revisited:institutional isomorphism and collective rationality in organizational fields.American Sociological Review April 1983(48):147-160.）
制度同型性观点很好地揭示了大学之间进行比较和选择同型校的制度根源，但它也同时指出这种现象的一个负面效应，即大学之间的相互模仿和借鉴会加速大学的趋同化，从而减少整个高等教育体系的多样性。
三、选择同型大学的主要方法
选择同型大学的方法多种多样，每一种方法标准各异，但选用的变量大多包括在校生规模、学位授予数量、专业数量、教师资源、工资待遇和科研经费等等。有些方法还把大学所在地的地理环境和人口状况列入考虑范围。
值得注意的是，将大学分类再加以比较的方法与直接比较大学之间异同的方法有很大差异。现有的方法多属前一种类型：按照某些特征将大学分类，然后认定每一类别里的大学都是完全相同的。
在这里，笔者介绍几种选择同型大学的方法。
（一）聚类法(Cluster-Analysis)
聚类法是通过一系列统计程序来计算统计偏差的方法。具体来说，聚类法就是通过特定变量的聚类运算，保证聚于同一类别的大学彼此之间比它们与其他类别的大学之间更为相似。这种方法依赖多变量统计学方法和计算机程序处理大量的描述性数据。其他一些统计学方法也可在聚类分析过程中结合使用，例如，因子分析可以作为聚类分析的前一步骤，而判别分析则可以用来检验聚类分析的结果。
（二）混合法(Hybrid Approach)
混合法在强调数据和统计分析的同时，也包含对数据选择和数据处理一定程度的判断。正因为要求预选数据，混合法通常要处理的数据量比聚类法少。美国堪萨斯州立大学董事会(Kansas Board of Regents)就利用这种方法选取同型大学，调整拨款公式。
（三）分数线法(Threshold Approach)
分数线法主要依赖原始数据和设立取值限度，几乎不需要运用统计学方法。这种方法可以用来过滤大学的通性，显示其特性。美国国家高等教育管理系统中心(National Center for Higher Education Management Systems)所使用的方法就类似于分数线法。分数线法应该是一种具有历史跨度的观测，它选用并充实固有指标的数据。
（四）评断法(Panel Review)
运用评断法时，同型大学的选择主要是通过对情报的判断，基于了解情况的专家的共识。数据在评断法中仅仅用于参考。这种方法应用广泛，却鲜见讨论，可能因为它过于简单，或者说缺乏所谓的科学基础。
这几种方法应该说各有利弊，或者说有的更加适合特定的情形。聚类法的优势在于它不需要像分数线法那样对变量值武断地划线取舍，但它还是必须做出一定的判断，以决定如何设定组与组之间的界线和如何分配变量的权重。聚类法及其支持它的统计学方法相当繁芜复杂，需要具备较多的统计学知识才能运用。此外，数据的标准化也会带来问题：方差最大的变量对聚类分析结果的影响也最大，无论这是否符合实际情况。因子分析的观测量如果小于300，其信度也会存疑。总之，聚类法的复杂性和抽象性使得它在实际中不容易应用，不容易解释，也不容易理解。非统计学背景的人往往只能被动地接受它的真实性，甚至盲目认为其分析过程中的人为干预也都是合理的。
分数线法和评断法都较为简单易行，但也都有明显的弱点。分数线法完全忽略变量在分数线以外的舍弃值对分析结果的影响，运用这种方法时为了追求分析结果的信度，其代价是大大增加了数据准备的复杂性，评断法的弱点在于不够客观和牢靠，有时容易错误地选择“理想型(Aspirational)”的同型大学。
混合法兼具统计分析和专家判断的双重优势。它并不十分倚重专家判断，那样难免会有选择“理想型”同型大学的风险，或者予人操纵数据以提高自身形象的印象。混合法惟一存在主观判断之处是变量加权，它是完全透明的，可以对它加以讨论和检验。混合法以统计分析为基础，但又不至于达到晦涩难懂的程度。
另外值得一提的是，在这几种方法中，混合法是惟一考虑人文和地理环境的。这一点很重要，因为环境是比较分析中的重要因素。正是这一点使得多伦多大学在选择同型大学的实践中选用了混合法，因为它必须从美国的大学中选取同型大学。
四、多伦多大学选择同型大学的案例
安大略省高等教育厅在1991年实施了一项大学问责制调查(The Broadhurst Task Force)。这项调查的总结报告形成于1993年，对合理运用绩效指标提出了几项建议。根据这份报告，合理使用绩效指标取决于清楚明白的使命陈述和准确客观地确定同型大学。由此，多伦多大学开始选择同型大学。
（一）方法
在仔细比较了几种选取同型大学的方法之后，多伦多大学决定选用混合法，并进一步决定运用混合法在4个板块中寻找同型大学。这4个板块是基本(Base)板块、研究(Research)板块、待遇(Compensation)板块和政府支付能力(Government Ability to Pay)板块。每个板块用于不同的情形，但都基于同样的定义和数据，并且这些板块在专业和学校两个层面上拼接起来。
设立基本板块似乎是顺理成章的。设立研究板块则主要是因为多伦多大学是一所研究型大学。设立待遇板块的原因有二：其一，在任何一所大学里，员工工资都是最大的单项开支，而且北美大学各个专业之间差距显著。除非明确比较待遇情况，否则把一个大学的所有专业混为一谈就会拔高或降低比较成本。其二，待遇板块在某种程度上反映出各地的生活成本。比如，大城市的生活成本高，工资待遇相应也较高，在这种情况下不加区分地比较高等教育的成本就会误导。一个单独设立的待遇板块则可以做出调整。设立政府支付能力板块是因为高等院校的表现及其体系的多样化程度依赖其接受资助的水平，而高等院校的接受资助水平常常不取决于直接的政策，往往与更加广泛的公共政策密切相关。有鉴于此，设立一个政府支付能力板块是必要的。
（二）数据
多伦多大学选取同型大学的数据主要有两个来源：加拿大大学数据交换联盟(Canadian Universities Data Exchange Consortium)和美国大学联合会(American Association of Universities)。
从1980年12月开始，加拿大的贵湖大学(Guelph)、多伦多大学、滑铁卢大学(Waterloo)，西安大略大学(Western Ontario)和皇后大学(Queen's)交换彼此学科建设和学术发展的数据，供各校在制定发展战略和编制预算时作参考之用。在随后的几年里，数据交换的范围逐渐扩大到非学术或非教学领域，参加这个联盟的大学也逐步扩大到安大略省以外。1986年，加拿大大学数据交换联盟正式成立，并且建立了一个全国委员会来指导数据交换。在其高峰时期，加拿大大学数据交换联盟拥有分布在7个省的15所大学成员。
美国大学联合会由北美的主要研究型大学组成。自1900年成立以来，迄今拥有61所美国大学会员和2所加拿大大学会员，加拿大的多伦多大学和麦吉尔大学(McGill)是其仅有的2名外籍会员。美国大学联合会的数据交换(American Association of Universities Data Exchange)始于1973年，最初用于成员之间交换教师工资和教学工作量等内部数据，以后逐步扩大到交流更多领域的数据，并且每年编制数据报告。美国大学联合会可以提供大量的数据。为了利用这一资源，多伦多大学首先以年报形式逐年与参加数据交换的美国大学进行比较，经过几年的比较，然后形成选择同型大学的条件。
（三）过程和结果
1.货币折算
因为加币和美元都采用浮动汇率，所以有必要在两种货币之间设定一个基本折算率，用以处理所有的财务数据。一以贯之地使用同一汇率折算货币价值在时序分析中尤为重要。（注：在多伦多大学选择同型大学的实践中，两国货币的折算率定在1加元=0.66美元.）考虑到两种货币的波动，多伦多大学最后又引入经合组织(OECD)公布的这两种货币之间的“购买力平价”(Purchasing Power Parity)进行验算，发现计算结果的绝对数值尽管有异，但却不影响相似度的排序。
2.价格系数
不同地区的价格差异可以造成货币购买力的显著不同，这一点很重要，但在比较分析中却常常被忽视。如果货币面值不按照等同购买力调整，有关收支的比较就会失去价值。有鉴于此，美国大学联合会成员大学的财务数据都按照美国教育部开发的各州政府成本系数(Cost of Government Index)加以调整。（注：该政府成本系数反映美国各州政府及其地方政府维持现行运作所需购买同等数量物品的市场价格和支付人员服务的真实工资（不包括医疗服务机构）。虽然这个政府成本系数并非专门为高等院校设计，但它总体上反映了各种服务机构理论上的最低运行成本。在美国各州中，阿拉斯加的政府成本系数值最高(127)，密西西比的值最低(89)。在至少有一所大学参加美国大学联合会数据交换机制的25个州中，纽约州的政府成本系数值最高(115)，北卡罗来纳州的值最低(90)。）多伦多大学在与美国大学比较时也给其所在的安大略省计算出一个相当政府成本系数值。（注：其具体做法是，取选择同型大学模型中的3个变量：人口规模（25%权重），城市化水平（25%权重）和人均收入（50%权重），以此来选择5个与安大略省最为相似的州，然后取其政府成本系数值的平均数作为安大略省的系数值。按照这一做法，取科罗拉多、佛罗里达、密歇根、俄亥俄和华盛顿5个州的平均系数值，安大略省的相当系数值为98.4.）
3.增加变量
多伦多大学始终把图书馆建设置于优先地位，这反映在图书经费从来不受预算紧缩、通货膨胀和货币浮动等因素的影响。换言之，就是多伦多大学的图书经费始终能够保持相同的购买力。基于这一优势，多伦多大学把两个新变量，即图书馆藏书总量和图书采购支出加入了选择同型大学的模型。这个例子很好地说明，运用混合法可以融统计分析、专业判断和数据选择为一体。
4.选择计算
(1)权重分配
前文说过，多伦多大学设立了4个板块来寻找同型大学。在这4个板块里，变量的权重分配有所不同，具体情况见表1。
表1 变量权重分配（注：从概念上看，选择变量可分为3组：州／省情，在校生／财务收支／图书馆，授予学位数量。第一组变量的加权比例确定后，剩余权重在后两组变量之间平均分配。在基本板块和待遇板块里，授予学位数变量组的权重较大，然后在4个学位变量之间平均分配。在待遇板块里，城市化程度、人均收入、研究生和第一级专业学位学生比例、学杂费收入和限制性收入等变量的权重也较大。在研究板块里，则授予硕士和博士学位数变量的权重较大；研究开支、研究生和第一级专业学位学生比例和图书资源等变量占的权重亦较大。在政府支付能力板块里，各个学位变量的权置分配反映了1987-1988年度所授各种学位数量按照政府对不同层次学位的单位投资折算出来的比例；州／省情和学杂费收入变量的权重也较大。）(%)
选择
基本
研究
待遇
政府支付
变量
板块
板块
板块
能力板块
在校生数量
折合全日制在校生
5.02.0
0.05.0
实际人数
3.00.0
0.00.0
研究生和第一级专业学位学生
比例
8.0
12.0
16.0
5.0
总计
16.0
14.0
16.0
10.0
现行开支
4.02.0
2.00.0
学杂费占现行收入比例
4.02.0
8.015.5
教学开支
4.02.0
2.00.0
限制性收入（如带有限制性用
途的捐赠等）
4.02.0
8.02.0
研究开支
4.06.0
2.00.0
研究开支占现行开支比例
4.08.0
2.00.0
总计 24.0
22.0 24.0
17.5
图书馆情况
藏书量
4.08.0
0.00.0
采购资料总开支
4.06.0
0.00.0
总计 8.014.0
0.00.0
人口规模
0.00.0
0.015.0
城市人口比例 2.00.0
10.0
5.0
人均收入
2.00.0
10.0
25.0
总计
4.00.0
20.0
45.0
授予学位数量
学士 12.0
7.5
10.0
13.9
硕士
12.0
15.0
10.0
7.8
博士
12.0
20.0 10.0
2.5
第一级专业学位
12.0
7.5
10.0
3.2
总计 48.0
50.0
40.0
27.5
总计
100.0
100.0100.0 100.0
资料来源：University of Toronto Peer Selection Process
(2)计算过程
表2 选择计算程序及内容
程序
目的 内容
按照在校生规模、财务收支结构、图书馆藏
1 选取候选大学
书量和图书采购开支、州／省情和授予学位
数量等指标筛选出37所大学进入候选组。
计算每一所大学每一个变量的均值和标准
差（注：为了比较授予学位数变量，每校都按照其授
予学位的专业领域和层次建立一个矩阵。参加美国大
学联合会数据交换机制的美国大学均使用美国教育部
国家教育统计中心制定的专业分类(Classification
of Instructional Programs)来报告授予学位信息。
在与美国大学的比较中，多伦多大学也使其授予学位
信息与美国教育部的专业分类相吻合。从本案例的资
料来看，这么做并不困难。
然后在各校矩阵的基础上计算每个矩阵单元的均值
和标准差，由此再计算每校每个单元的z值和比较值。
各校每个专业的比较值按照学位层次汇总，再除以多
伦多大学和候选大学都授予学位的专业数与多伦多大
学或者候选大学任何一方不授学位的专业数之和。这
样计算的结果是每校产生4个比较值，每个学位层次1
个。之所以要作专业判别分析（区分多伦多大学和候
选大学都授学位的专业，一方授学位的专业和都不授
学位的专业）是因为此前美国大学和学院经营事务人
员协会和加拿大大学数据交换联盟的研究分析表明某
些专业（如牙科）的成本结构异乎寻常地高，会对比
较结果产生很大的影响。这种影响在校与校的对比中
或许还能注意到，在高等教育体系之间的比较中则会
被掩盖起来。
在这一计算环节上，多伦多大学与堪萨斯大学有所不
同。后者排除了双方都不授予学位的专业致。多伦多
大学认为，尽管使命陈述没有如此表达，但大学的相
似性既可以表现为“有所为”（所开设的专业），也
可以表现为“有所不为”（所不开设的专业）；所以
采用多伦多大学和候选大学都授予学位的专业败与多
伦多大学或者候选大学任何一方不授学位的专业数之
和。上述计算的一个效果是放大了差异程度：基于共
同专业的相似度，基于缺失专业的相似度，和基于不
同专业的非相似度。这样分开来看，其效果可能是理
想的。），在此基础上得出每校的z值［值z＝
2
计算比较值
（原始数据－变量均值）／变量标准差］，并与
多伦多大学的各项数值进行比较，取其绝对
差。这个过程的结果称为比较值。
对所有的比较值(c)用公式X=10+5c做
标准化处理。（注：多伦多大学借鉴了堪萨斯州的做
法和公式来对比较值进行标准化处理，但是堪萨斯大
学董事会的公式是X=50+10C，即把比较值的范围放得
更大。多伦多大学认为尽管完全照套堪萨斯州的公式
也不会改变所比较大学的相对位置，但如此放大的比
较值会予人大学之间的相似程度不如实际情况的印象，
因此决定保留标准化处理的做法，但把公式改为X=10
+5C.）因为z值的范围通常在-3和
3
比较值标准化 3之间，这样处理的结果是使比较值全部为
正，并且范围扩大。在授予学位敷变量上，
每所大学只有经过标准化处理之后的比较
值，每个学位层次1个值。
4
计算相似值
对选择变量的标准比较值加权处理（总权重
为100%），加权后的值相加得出相似值。（注：按照
这种方法计算，多伦多大学的相似值总是1000，即1000
分表示与其完全相同，因为按照定义它的比较值都必
须为0。同时，低于它的值与高于它的值同样有意义，
因为这种方法的基本目的在于衡量大学相似度的范围。
在4个板块里，前10个学校的分值范围是1347分到1287
分，总分值范围在1847分到1669分之间。）
候选组的大学按照相似值的大小排行，最后
选出同型大学。
资料来源：University of Toronto Peer Selection Process.
(3)选择结果
表3 多伦多大学的同型大学
（前10所大学排名愈前则相似度愈高）
基本板块 研究板块
1
亚利桑那大学(Arizona)
亚利桑那大学
2
加利福尼亚大学伯克利分校 加利福尼亚大学伯克利分校
(California,Berkeley)
3 伊利诺斯大学香摈分校(Illi-加利福尼亚大学洛杉矶分校
nois,Urbana-Champaign)
(California,Los Angeles)
4
密歇根大学(Michigan)
密歇根大学
5
明尼苏达大学(Minnesota) 明尼苏达大学
北卡罗来纳大学查珀尔·希
6
尔分校(North Carolina,
北卡罗来纳大学查珀尔·希
Chapel Hill)
尔分校
7
俄亥俄州立大学(Ohio State)俄亥俄州立大学
8
罗杰斯大学(Rutgers)
罗杰斯大学
9
德克萨斯大学奥斯汀分校
德克萨斯大学奥斯汀分校
(Texas,Austin)
10华盛顿大学(Washington) 华盛顿大学
待遇板块 政府支付能力板块
1 亚利桑那大学
亚利桑那大学
2
加利福尼亚大学圣迭戈分校
伊利诺斯大学香槟分校
(California,San Diego)
3 佛罗里达大学(Florida)
密歇根大学
4
北卡罗来纳大学查珀尔·希 密歇根州立大学(Michigan
尔分校
Stale)
5 堪萨斯大学(Kansas)明尼苏达大学
6 密苏里大学(Missouri)
密苏里大学
7 俄亥俄州立大学
北卡罗来纳大学查珀尔·希
尔分校
8 纽约州立大学布法罗分校 俄亥俄州立大学
(SUNY,Buffalo)
9 德克萨斯大学奥斯汀分校 德克萨斯大学奥斯汀分校
10华盛顿大学
华盛顿大学
资料来源：University of Toronto Peer Selection Process
值得一提的是，形成这样的选择结果，选择变量的权重分配至关重要。改变权重就会改变相似值。运用混合法，变量的权重分配维系着统计维度和判断维度之间的联系。混合法的这个特征在理论上理解起来不难，但在实际应用中却不容易。
五、启示
1.多伦多大学选择同型大学的案例说明大学间比较的起点应该是专业。在选择同型大学和测度大学异同的实践中，有关专业的数据至少和有关学位的数据同等重要，事实上它们足以改变该大学在比较分析中的异同测度。
2.多伦多大学选择同型大学的指标设计充分注意到教学和人才培养的因素。这不仅反映在教学投入、图书资源和授予学位数等变量的设立上，而且反映在变量的加权安排上。在4个板块里，授予学位数变量的权重相当大，这说明多伦多大学把产出的评价主要放在人才培养上。
3.多伦多大学选择同型大学的模型不仅充分考虑各地的价格和成本差异，还注意到政府支付能力的差别。这在笔者看来似属首创。以往类似的大学比较研究也有关注政府投入因素的，但选取的指标多为人均收入。然而，许多实证研究的结果表明，人均收入水平并不能完全决定教育的公共投入水平。例如，印度毫无疑问是典型的发展中国家，人均收入水平低，但它对高等教育的公共投入水平却相当高。