高校信息公开政策实施效果评价体系构建研究，本文主要内容关键词为：评价体系论文,效果论文,高校论文,政策论文,信息论文，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。
1 高校信息公开政策实施效果评价内涵与测度
1.1 高校信息公开政策实施效果评价内涵
政策评价就是在政策执行后，依据一定的标准对政策的效果、效益和效应所做的分析和判断[1]。政策实施后的效果评价从时间跨度上来看，是政策动议同步的预测性评价和政策实施过程的跟踪评价的后续环节，也是政策评价的最后一个环节[2]。笔者认为，高校信息公开政策实施效果评价是高校信息公开政策的执行、监督和评价运行机制中的重要环节和功能，它是以政策实施效果作为评价客体的高校信息公开政策评价过程。高校信息公开政策实施效果评价内涵，至少包括以下五方面的含义：第一、高校信息公开政策实施效果评价的本质，即高校信息公开政策实施效果与影响的绩效评价和测度；第二、高校信息公开政策实施效果评价的对象，即高校信息公开政策执行后，对社会、经济、公众和高校及其信息公开环境产生的积极影响和负面影响的综合评价；第三、高校信息公开政策实施效果评价的指标体系，即对高校信息公开政策实施效果和影响进行评价和测度的尺度标准；第四、即对高校信息公开政策实施效果与影响进行评价的测度方法；第五、高校信息公开政策实施效果评价的目的，即在分析评价结果的基础上，作为制定新的高校信息公开政策、改进旧的高校信息公开政策以及对相应高校信息公开政策执行进行纠偏的决策依据。
1.2 高校信息公开政策实施效果评价测度
政策评估也称作政策评价，公共政策评估的主要困难六个方面：有政策目标的不确定性、政策影响的广泛性、政策资源的混合和政策行为的重叠、有关人员的抵制、评估资料和经费的缺乏、评估结论不被重视[3]。另外，还有学者从公共政策本身、政策评估主体、国家对公共政策评估重视不够三方面对目前公共政策评估工作面临的困难进行了归纳[4]。Robert Hazell尝试对信息自由法(Freedom Of Information，以下简称FOI)所产生的影响进行测量评价，他提出了五种测度FOI影响的方法：回顾官方和学术文献、调查政府信息公开请求者、与政府官员和其他知识渊博的信息公开法研究专家开展采访、研究信息公开指南模板和信息公开网站、分析报刊中有关政府信息公开的文章[5]。Nicole White在2005-2006年间对新西兰政府信息法颁布25年来的有关文献进行了概况分析，并同从事与该法相关工作的人们进行了近50多次访谈，从而总结了政府信息法的相关成果与教训，并对未来发展的建议[6]。马海群等人采用网络调查法对高校信息公开网站进行调研分析，从外部属性、内在属性、依申请公开属性、用户及网络效应属性五方面分析网站建设总体情况[7]。王敬波依据教育部《高等学校信息公开办法》，研发了包括组织机构、制度规范、主动公开、依申请公开、监督和保障六个方面的测评指标，对全国“211工程”112所高校信息公开的情况进行全面观察，并发布《报告》[8]。同样，开展针对高校信息公开政策实施效果的评价研究也可借鉴上述Hazell等人对政策法规实施影响的测度方法。笔者认为，高校信息公开政策实施效果与影响的测度至少有以下7种方法：①研究教育部以及高等学校等发布的有关信息公开的官方资料；②调查高校信息公开利益公众，特别是教师、学生、家长；③开展与教育部官员、高校领导以及信息公开法、政策科学、信息政策、评价学研究专家的访谈；④研究高校信息公开指南模板和高校信息公开网站平台；⑤对有关高校信息公开的文献进行文献计量学分析；⑥依据高校信息公开政策内容本身对高校信息公开工作的要求，开展高校信息公开情况的测评；⑦通过建立高校信息公开政策实施效果评价指标体系，并构建相应评价模型进行量化研究。
2 构建高校信息公开政策实施效果评价指标体系
评价指标体系是对被评价对象全部或部分特征的真实反映，其准确反映事物的真实程度是科学评价结论准确、可靠的基本保障，评价指标体系的形成还应严格遵循指标体系构建原则和评价指标筛选或优化原则[9]。综合评价工作是主客观因素的结合，这就导致了评价指标体系的建立过程也必然是主观和客观的有机结合，通常按照如下步骤来构建评价指标体系[10]：明确评价目的、采用调查研究、系统分析以及Delphi法相结合的方法获得评价指标集合、明确指标间的相互制约关系和结构、在专家咨询和论证的基础上建立评价指标体系。《办法》作为《条例》施行以来第一部对教育公共企事业单位信息公开工作进行规范的部门规章，可见高校信息公开与政府信息公开之间具有紧密的联系。高校信息公开作为政府信息公开的重要组成部分，高校信息公开一方面即可利用政府信息公开的理论、方法与实践经验来指导高校信息公开工作的研究和工作，反过来，高校信息公开的研究和实践工作也为推动政府信息公开和其他企事业领域的信息公开的研究和实践提供重要的内容和借鉴经验。以参考文献[11]至参考文献[17]中有关公共政策实施效果评价标准的研究成果为基础[11-18]，并遵循评价指标体系构建原则和方法[19]，结合高校信息公开政策评价的特点以及《条例》、《办法》的相关要求，构建了高校信息公开政策实施效果评价指标体系，详见表1。
3 确定高校信息公开政策实施效果评价指标权重
考虑到目前有关高校信息公开政策实施效果数据的匮乏以及评价指标体系中的大量指标属于定性评价指标，笔者采用层次分析法这种主观权重系数法[20-21]。AHP法是把复杂问题中的各因素划分成相关联的有序层次结构模型，使之条理化的多目标、多准则的决策方法，是一种定量分析与定性分析相结合的有效方法[22-23]。虽然AHP法具有不足之处[24-26]，但是AHP法对各指标之间相对重要程度的分析具有细致的逻辑数学处理过程，只要对AHP法进行相应的改进，同时在选择适当专家的基础上，通过该方法计算的权重能保重一定的科学性和可信度。考虑到AHP法的某些不足，在确定高校信息公开政策实施效果评价指标权重时，主要从指数标度和一致性检验两个方面对AHP法进行改进[27]。利用高校信息公开政策实施效果评价指标体系指标相对重要性调查问卷分别让专家独立进行作答，要求每位专家对同一级的相关评价指标相对于上一级指标而言所表现出的重要性程度等级进行评判，评价指标相对重要性衡量尺度分别是绝对不重要、介于十分不重要和绝对不重要之间、十分不重要、介于比较不重要和十分不重要之间、比较不重要、介于稍微不重要和比较不重要之间、稍微不重要、介于同等重要与稍微不重要之间、同等重要、介于同等重要与稍微重要之间、稍微重要、介于稍微重要和比较重要之间、比较重要、介于比较重要和十分重要之间、十分重要、介于十分重要和绝对重要之间、绝对重要，分别依次对应指数比例标度
的数值。要求各位专家根据其自身的工作经验与知识分别对各层次的评价指标进行相互重要性程度比较，并在此基础上分别构造出每位专家的评判矩阵。采用群决策的原理和方法，即首先运用系统聚类分析法，对群决策中的专家进行了分类，并为每位专家赋予了不同的权重，然后在专家自身权重的作用下，根据各个判断矩阵之间的一致性，算出每个判断矩阵的可信度权值，再对经过一致性调整的多专家的判断矩阵进行加权平均运算，得出多专家对各判定方案的判定结果[28]。集结后的专家判断矩阵包括一级指标层中各指标对应于目标层的判断矩阵以及二级指标层中各指标对应于一级指标层的判断矩阵，详见表2至表7。
4 高校信息公开政策实施效果动态模糊综合评价模型构建
模糊集或模糊变量是模糊现象的数学描述，但其仅是一次性描述，在许多实际问题中，有的现象不仅具有模糊性而且还具有一定的持续时间，现象的本质特征在持续时间内不断地发生变化，这种现象被称作动态模糊现象[29]。高校信息公开政策实施效果不但具有模糊性，比如高校信息公开网站平台建设的好坏，而且还具有明显的动态变化性，比如高校信息公开网站平台建设越来越好。鉴于高校信息公开政策实施效果动态模糊性的特点，一般的模糊综合评价方法将不能很好地解决高校信息公开政策实施效果的动态模糊现象，故本文构建的高校信息公开政策实施效果评价模型利用模糊数学中动态模糊集合理论的基本思想，运用动态模糊综合评价方法对高校信息公开政策实施效果的优劣程度以及执行效果的发展趋势进行动态模糊评判的综合评价过程。模糊集合(Fuzzy Sets，简称FS)是表示模糊概念的方法，它是普通集合理论的推广：在普通集合中，元素u对集合A的隶属度只有0和1这两个值，模糊集合则把元素u对集合A的隶属度从0或1扩充为[0，1][30]。动态模糊集(Dynamic Fuzzy Sets，简称DFS)，是一种表示动态模糊数据的方法，它是普通集合理论和FS理论的推广，即在普通集合的概念中考虑数据模糊性的基础上，同时考虑数据的动态性[31]。通过DFS理论，不仅可把数据模糊程度表示出来，而且可把模糊数据状态发展变化趋势直观地反映出来，当两个DFS间进行运算时，可理解为对隶属函数作相应的运算，DFS的交、并、补运算可按论域分为有限和无限两种，即当论域为有限集和当论域为无限集两种情况下，DFS的交、并、补运算[32]。DFS及其运算的原理是动态模糊综合评价方法的基础。动态模糊综合评价方法是一种基于动态模糊集合及其测度理论建立起来的综合评价方法，其实质就是将常用的模糊综合评价方法进行改进，是模糊综合方法与动态模糊数学相结合的应用和推广[33]。运用动态模糊综合评价方法进行高校信息公开政策实施效果评价，需建立相应的动态模糊综合评价模型。建立动态模糊综合评价模型包括确定评价指标集、确定指标权重集、确定动态评价选择集及分值向量集、构建单因素评价矩阵、数据运算合成评价结果5方面的内容[34-35]。
4.1 构建评价指标集
4.2 确定评价指标权重集
4.3 设计动态评价选择集及分值向量集
由于评价选择存在动态方向性，以数轴圆点为中心，规定“←”表示“负变化”，即相应评价指标有越来越差的趋势；“→”表示“正变化”，即相应评价指标有越来越好的趋势。高校信息公开政策实施效果的综合评价结果是用动态模糊集合表示的，直观性不强，有时候需要对其进行单值化处理来合成最终的评价结果分数。为满足对后期评价结果进行单值化处理的要求，需要为各个评价选择等级的隶属度赋予相应的分数，即非常好=95分，比较好=85分，一般=75分，比较差=65分，非常差=55分，设计的分值向量集C=(95，85，75，65，55)。
4.4 构建动态模糊评价矩阵
分别代表准则层中事实标准B1、价值标准B2、公开标准B3、平台标准B4及公众标准B5的单项指标评价矩阵。
4.5 合成综合评价结果
通过动态模糊评价矩阵R将指标权重集转换成等级动态模糊向量
。常用的合成算子有三种，分别是
，三种算子分别具有各自的特点，可根据实际情况进行选择[36-39]。在模糊算子的选择上，为了提供评价结果的客观准确性，应利用高校信息公开政策方案评价指标的全部评价信息，本文采用M(·，⊕)加权平均综合决定模型。高校信息公开政策实施效果评价的动态模糊综合评价结果是一个动态模糊向量，如要进行多项高校信息公开政策实施效果的对比分析，还需要利用向量单值化法将B转化为普通的动态模糊数值。向量单值化法在考虑了所有因子的作用下，将最终的评价结果转化为单值，该方法既具有综合全面客观性，也保证评价结果体现动态模糊性[40]。
5 高校信息公开政策实施效果评价模拟实验
进行模拟实验对评价指标体系及其模型进行验证，假设要对某项高校信息公开政策实施效果进行评价分析。先选高校教师、高校学生、社会利益公众、高校信息公开办公人员、评价专家各20人分别组成相应的5类参评小组，然后将各组相应的调查问卷发放给参评小组成员。调查问卷按照高校信息公开政策实施效果评价指标体系进行设计，让小组成员结合评价指标体系中各项指标的具体含义进行单项指标评价，问卷中每项指标所处状态有5种等级。在进行调查问卷的过程中，需要向参与问卷调查的各类代表人员提供足够多的相关背景信息，如高校信息公开指南建设及发布情况、高校信息公开网站平台建设情况、各类公众的高校信息公开意识提升情况等。最后将调查问卷表的数据进行汇总为政策实施效果单项评价结果数据表，见表8。
以第5项二级评价指标利益标准C5为例来说明如何构造单项模糊评价矩阵，评价小组共100位成员对该项高校信息公开政策实施效果在利益标准C5方面的表现情况进行评价，即评判该政策实施后产生的效果是否满足了大多数人的利益。调查问卷结果显示：评价小组中18位成员认为该实施效果在利益标准方面表现为V1等级，即该实施效果在利益标准上表现非常好，其中8位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越差的趋势，10位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越好的趋势；评价小组中42位成员认为该实施效果在利益标准方面表现为V2等级，即该实施效果在利益标准上表现比较好，其中19位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越差的趋势，23位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越好的趋势；评价小组中18位成员认为该实施效果在在利益标准方面表现为V3等级，即该实施效果在利益标准上表现一般，其中8位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越差的趋势，10位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越好的趋势；评价小组中21位成员认为该实施效果在在利益标准方面表现为V4等级，即该实施效果在利益标准上表现比较差，其中10位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越差的趋势，11位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越好的趋势；评价小组中1位成员认为该实施效果在在利益标准方面表现为V5等级，即该实施效果在利益标准上表现非常差，仅1位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越差的趋势，0位成员认为该实施效果在利益标准方面有越来越好的趋势。因此，通过数据比例转换得到该项高校信息公开政策实施效果的评价指标集中第5项评价指标的评价向量集为
6 结语
高等教育资源作为一种公共资源，社会公众有权对高等学校在公共财政资金使用、从事公共教育事业的情况、高校学生招生与就业等与社会公众密切相关的环节进行监督。2010年实施的《办法》可视为高校信息公开立法进程的一个重要里程碑，对于国内高等教育领域的信息公开工作具有重大的指导意义。高校信息公开作为政府信息公开的一部分，同样可从政府信息资源生命周期管理角度来开发高校信息资源，促进高校信息公开，以便提高和改善高校信息公开实施效果。本文在对高校信息公开政策实施效果评价内涵进行界定的基础上，构建了高校信息公开政策实施效果评价指标体系，基于动态模糊集合理论构建了一个高校信息公开政策实施效果动态模糊评价模型，以期能为高校信息公开政策评价及其相关领域的研究指明方向，并希望为高校信息公开工作的开展和改进提供参考。
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