外语类院校核心竞争力评价模型构建

摘要：文章通过参考、研究和创新，建立了外语类院校核心竞争力评价指标，运用层次分析法计算得出各层次评价指标的权重，利用灰色关联度法建立了外语类院校核心竞争力通用评价模型。并以高校T作为实例，分析得到其核心竞争力所在。

关键词：外语类院校；核心竞争力；评价模型；层次分析法；灰色关联度法

中图分类号：G358 文献标志码：A 文章编号：10085831（2012）06009105

目前研究高校核心竞争力评价模型的论文很多，但外语类院校的评价模型还是个空白。笔者参考以往的研究成果，利用层次分析法和灰色关联度法构建了一套外语类院校核心竞争力的评价模型，并用于T大学的评价实例中。

一、外语类院校核心竞争力评价指标体系的构建

要对外语类院校核心竞争力进行评价，首先要建立外语类院校核心竞争力评价指标体系。笔者通过研究得出了外语类院校核心竞争力评价指标，并通过计算得出各层评价指标的权重，从而获得外语类院校核心竞争力评价指标体系。

（一）评价指标的确定原则

第一，科学性原则。指标体系的科学性是确保评估结果准确合理的基础，一项评估活动是否科学很大程度上依赖于指标、标准、程序等方面是否科学。因此，建立外语类院校核心竞争力指标必须根据组成外语类院校核心竞争力各个指标要素的内涵和外延的要求，根据外语类院校自身的特点，正确分析各要素的具体内容、关系和数量特征，从不同侧面设计反映核心竞争力状况的若干指标，使各指标设计符合科学、客观的要求。

第二，定量与定性方法相结合原则。由于评价外语类院校核心竞争力指标的复杂性，许多指标因素不能用量化方法计算得出，因此要根据实际情况把定量指标与定性指标结合，系统、全面地建立外语类院校核心竞争力评价指标，力求客观反映外语类院校的本质和内涵。

第三，通用性、确定性原则。给定的外语类院校核心竞争力评价指标要明确，概括性强。指标要同时满足简单可行、系统全面的要求。建立起来的各要素指标要含义明确、信息集中。一旦给定的各要素指标权重确定后，应对所要分析的所有外语类院校都适用。

第四，动态性、灵活性原则。外语类院校核心竞争力的指标要素不是一成不变，而是动态的，需要根据人们的认识和各时期发展的特点将各指标加以调整和设置，所以要以动态为主，结合静态分析，突出外语类院校核心竞争力的动态性。同时，测定外语类院校核心竞争力要做到：不仅要测定过去与现在的竞争行为，还要研究潜在的核心竞争力，预测未来的核心竞争力。

第五，便于操作原则。建立的核心竞争力指标的计算口径、空间范围和统计方法应具有可比性，并且操作简单，这样建立的核心竞争力指标在外语类院校内才能普遍被使用。同时，设计的指标应既可以实现外语类院校的横向对比，又便于外语类院校的纵向比较。

二）评价指标体系的构建过程

1.主要参考指标

笔者参考国内大学综合评价指标体系，总结外语类院校核心竞争力评价指标的主要参考指标。特别说明的是：因为文献中国大学综合评价指标体系研究中的“重点本科”指标要素包含了一般本科学校的指标，所以笔者以“重点本科”指标体系为参考，通过研究以上主要权威参考指标中的指标体系并结合外语院校特点，得出外语类院校核心竞争力的初步评价指标。

2.构建指标

笔者采用专家问卷调查的方法，问卷访问了45位竞争情报方面的专家、在外语类院校任教的教师和对本项研究了解的其他专家，请他们对初步指标的最底层即措施层就评价外语类院校核心竞争力重要程度进行打分。最后通过电子问卷和纸质问卷两种途径共收回40份问卷，问卷回收率为88.9%，收回问卷中具有高级职称的专家占90%。将回收问卷进行整理，利用SPSS统计软件进行分析得出：除了一个指标“校园知名建筑数量”的均值是4.750　0小于5.000　0外，予以舍弃；其他各措施层指标的均值均大于5.000　0，予以保留。

3.各层次评价指标的权重计算

笔者运用层次分析法来确定外语类院校核心竞争力评价指标的权重。层次分析法（analytic　hierarchy　process，简称HAP）是由美国著名数学家、运筹学家莎帝（T.L.　Saaty）在20世纪70年代提出的一种整理和综合人们主观判断的客观方法，可以实现问题从定性到定量的转化，把复杂问题系统化、层次化。它将复杂问题分解为多个组成因素，并将这些因素按支配关系进一步分解，按目标层、准则层、指标层排列起来，形成一个多目标、多层次的模型，形成有序的递阶层次结构。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合评估主体的判断确定诸因素相对重要性的总顺序。层次分析法的基本思想是将组成复杂问题的多个元素权重的整体判断转变为对这些元素进行“两两比较”，然后再转为对这些元素的整体权重进行排序判断，最后确立各元素的权重。

本研究利用层次分析法计算指标权重的思路如下。

第一，构造判断矩阵。采用美国运筹学家T.L.　Saaty教授提出的1-9标度法对不同评价指标进行两两比较，构造判断矩阵。笔者利用专家打分的方法对各判断矩阵中的指标进行两两比较。

第二，求解判断矩阵Ａ的特征根，找出最大特征根λmax及其对应的特征向量Ｗ，即得到同一层各指标相对于上一层指标的相对重要性的权重排序。

第三，用T.L.　Saaty的平均随机一致性指标对判断矩阵进行一致性检验。根据各个平均一致性指标，求出判断矩阵的一致性指数CI=λmax-nn-1　、随机一致性比率CR=CIRI。若CR<　0.10，则认为矩阵具有满意的一致性；否则必须重新调整矩阵，直至矩阵具有满意的一致性。