PLS路径模型在省域高校科技活动综合评价中的实证研究
基于PLS—SEM的高校创业教育学生满意度模型研究
基于PLS—SEM的高校创业教育学生满意度模型研究摘要在高等教育学生满意度模型基础上，构建了高校创业教育学生满意度模型，利用天津市两所创业教育典型高校2052名已参与创业教育项目学生的问卷调查结果，采用PLS-SEM方法进行了实证分析，结果显示：学生期望、质量感知、价值感知对学生满意度均有直接且正向的影响，学生满意度对学生忠诚有直接且正向的影响；学校形象对于高校创业教育学生满意度没有直接影响，而是通过学生期望产生间接影响；学生满意度直接正向影响学生忠诚。
学生满意度主要源自两方面：一是学生期望和质量感知产生的直接效用，二是学生期望通过影响质量感知和价值感知而产生的间接效用。
根据研究结论，对提高高校创业教育质量提出了建议。
关键词创业教育，学生满意度，结构方程模型。
1引言顾客满意是顾客在消费某种产品后形成的满意或不满意的态度（刘金兰，2006）。
Oliver認为，顾客满意是顾客对产品特征及产品满足自己需要程度的判断，具有层次性、时间性、主观性和相对性（Oliver，2010）。
顾客满意度是顾客满意的测量指标。
目前世界上许多国家和地区已经开发了顾客满意度模型，如美国顾客满意度模型（ACSI）、欧洲顾客满意度模型（ECSI）。
高校的产品是教育服务，而学生是其主要的顾客，因而应将满足学生学习和发展需要的程度作为评价高校教育服务质量的主要依据。
有学者借鉴企业顾客满意的概念对学生满意度进行了界定。
Oliver认为，学生满意度是学生对教育体验与收获的主观评价（Oliver，2010）。
刘凯和张传庆认为，学生满意度是学生实际感知与预期比较后所产生的心理状态（刘凯，张传庆，2013）。
杨院从学生学习过程角度将学生满意度定义为学生在学习过程中所呈现的心理状态，是基于期望、过程及收获的一种价值判断（杨院，2016）。
借鉴欧洲顾客满意度模型，Martensen、Gronholdt、Eskildsen和Kristensen以及Temizer和Turkrilmaz分别利用学生满意度、质量感知、学生忠诚等结构变量构建了高校学生满意度的结构方程模型（Martensen，Gronholdt，Eskildsen，&Kristensen，2000；Temizer&Turkyilmaz，2012）。
基于PLSSEM的中国高等教育学生满意度测评
2023-11-07contents •研究背景与意义•文献综述•研究设计•实证分析•学生满意度影响因素分析•研究结论与启示目录01研究背景与意义中国高等教育的快速发展，越来越多的学生进入大学接受高等教育。
学生对高等教育的满意度成为高等教育质量评估的重要指标之一。
PLSSEM（偏最小二乘结构方程模型）是一种适用于高等教育学生满意度测评的方法。
研究背景研究意义了解学生对高等教育的满意度情况，为高校改进教学质量提供参考。
提高学生满意度，增强学生的学习积极性和动力，提高教育质量。
为高校评估教学质量和制定教育政策提供科学依据，有利于实现高等教育质量的持续提高。
01020302文献综述学生满意度定义及测量方法学生满意度定义学生满意度是指学生对所在学校的教育质量、教育环境、教育服务以及自身发展等方面的感知和评价。
测量方法学生满意度的测量方法包括问卷调查、访谈、观察等多种方式，其中问卷调查是最常用和有效的方法。
PLS-SEM模型是偏最小二乘法（PLS）与结构方程模型（SEM）的结合，主要用于探索变量间的复杂关系，特别适用于处理小样本数据和变量间的因果关系。
在教育领域的应用PLS-SEM模型在教育领域广泛应用于学生满意度、教师工作满意度、教育质量等方面的研究。
PLS-SEM模型PLS-SEM模型及其在教育领域的应用VS国内外相关研究综述国内研究国内关于学生满意度的研究主要集中于高等教育领域，采用多种方法进行测量和研究，涉及多个方面，如教学质量、教育环境、学生发展等。
国外研究国外关于学生满意度的研究起步较早，涉及多个国家和领域，研究方法和内容也较为丰富。
其中，采用PLS-SEM模型进行学生满意度测评的研究也较为常见。
03研究设计研究问题与假设研究问题假设中国高等教育学生满意度测评学生的满意度受到多个因素的影响，包括教学质量、校园环境、设施、课程设置等。
数据来源通过问卷调查的方式收集数据，问卷包括学生基本信息、对教学、校园环境、设施和课程设置的满意度等。
基于PLS结构模型校园快递模型研究——以临港五校为例
基于PLS结构模型校园快递模型研究——以临港五校为例满岩岩 邱亚希 李丽乐 杜致芮摘要：本文采用线下调查、实证分析等方法建立了校园快递顾客满意影响因素理论模型，在LSQ模型和SERVQUAL理论基础上，总结归纳了影响校园快递顾客满意度的关键因素，确立了完好性、时效性、便利性和隐私性四个维度。
结合PLS结构方程模型进行实证分析，并提出相关建议。
关键词：校园快递；顾客满意度；PLS结构分析一、理论基础SERVQUAL模型是将顾客对某一行业某一公司的期望与其体验感受进行对比，其差距越大，说明消费者的感受远远低于其期望值，那么对公司的服务质量的评价就越低，反之一样。
LSQ是模型由人员沟通质量、订单释放数量、信息质量、订购过程、货品精确率、货品完好程度、货品质量、误差处理和时效性九个指标构成的评估物流服务质量的模型。
据此，我们提出校园快递主要存在完好性、时效性、便利性和私密性四个维度与顾客满意度存在关系。
完好性是指校园快递物流代理能够完成其责任，具体包括信快递包裹的物流信息准确、货品在运送过程中不受损坏。
时效性是指校园快递物理代理能够及时给顾客提供充分有效的信息，顾客通过实时接触而获得高质量的服务。
便利性是指快递物理代理在接受并处客户客订单的成功率和效率。
隐私性是指顾客的姓名、地址、手机号等敏感信息不遭到泄露。
二、调查问卷图表分析本文收集了上海临港五校100份关于校园快递满意度调查问卷。
据调查结果显示，从便利性的角度来看：20%的人群对快递投放点的远近不满意，38%的人群寄取快递的过程一般在5-10分钟，便利程度上还有很大的发展空间。
从隐私性的角度来看：36%的人群认为消息几乎没有被外泄过，对快递隐私性的满意程度只有1%人群达到高度满意，总体上来看65%的人群对现下快递隐私性存在很大意见。
从时效性的角度来看：81%的人群在寄快递过程需时耗费10-20分钟，86%的人群对快递工作人员的效率不满意，很大程度上耽误了顾客的时间影响满意程度。
基于PLSSEM的中国高等教育学生满意度测评研究
基于PLSSEM的中国高等教育学生满意度测评研究一、本文概述《基于PLSSEM的中国高等教育学生满意度测评研究》这篇文章主要探讨了利用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）对中国高等教育学生满意度进行测评的方法及其应用。
文章首先介绍了研究背景，分析了当前中国高等教育学生满意度测评的重要性和迫切性。
在此基础上，文章阐述了PLS-SEM的基本原理和优势，以及其在学生满意度测评中的适用性。
研究过程中，文章通过文献综述和实地调查，识别了影响学生满意度的关键因素，构建了基于PLS-SEM的学生满意度测评模型。
该模型包括学生期望、教学质量、学习支持、校园环境和学生满意度等多个潜变量，并通过路径分析和方差解释等方法，揭示了各潜变量之间的内在关系和影响机制。
文章还通过对实际调查数据的分析，验证了测评模型的有效性和可靠性，并得出了学生满意度水平的综合评价结果。
文章还针对存在的问题和不足，提出了改进高等教育质量、提升学生满意度的具体建议。
总体而言，本文旨在通过基于PLS-SEM的测评研究，为中国高等教育学生满意度的量化评估提供科学依据，为高校改进教学质量、优化教育资源配置提供决策支持。
文章也为其他领域的学生满意度测评提供了有益的参考和借鉴。
二、理论框架与模型构建本研究采用PLS-SEM（偏最小二乘结构方程模型）作为主要的理论框架和分析工具，对中国高等教育学生满意度进行测评研究。
PLS-SEM作为一种综合性的统计分析方法，特别适用于处理包含潜变量和观测变量的复杂模型，以及在小样本数据和非正态分布情况下的建模问题。
在构建理论模型时，我们借鉴了顾客满意度指数（CSI）模型和服务质量差距模型（Service Quality Gap Model）的核心理念，并结合中国高等教育环境的特殊性，提出了一个包含教学质量、设施条件、管理服务、学习成效和学生期望五个潜变量的满意度测评模型。
基于PLS的大学生移动阅读行为特征研究
基于PLS的大学生移动阅读行为特征研究蓝娅萍【摘要】从移动阅读的阅读时间、阅读频率、阅读场景和阅读内容4个方面揭示了大学生移动阅读行为特征.从移动性、悦读性、分享性和个性化4个维度构建移动阅读特征评价指标体系.以浙江省2所高校为研究对象,考察大学生移动阅读特征和发展态势.采用PLS结构方程模型对这4个维度进行移动阅读特征的检验.对大学生移动阅读现状和特征的总结和预测具有较高的参考价值,有助于移动运营商和大学生;移动阅读行为;PLS结构方程.【期刊名称】《农业图书情报学刊》【年(卷),期】2016(028)005【总页数】4页(P35-38)【关键词】大学生;移动阅读行为;PLS结构方程【作者】蓝娅萍【作者单位】丽水学院图书馆,浙江丽水323000【正文语种】中文【中图分类】G2502015年中国互联网络发展状况报告（CNNIC）第36次调查数据［1］显示，中国居民数字阅读方式的接触率为58.1%，手机阅读成年国民接触率首次超过50%，达到51.8。
近年来，中国将国民阅读视为国家综合实力的核心要素之一，以国家战略的高度推进国民阅读。
2012年11月，党的十八大指出“要开展全民阅读活动”；2013年3月，全民阅读立法起草工作小组草拟了《全民阅读促进条例》初稿，将阅读推广列入国家立法计划；2014年3月，“倡导全民阅读”首次被列入国务院《政府工作报告》；2015年3月，国务院《政府工作报告》中再次提出“倡导全民阅读，建设书香社会”。
移动阅读行为已成为国民生活中不可或缺的一部分并融入到生活的各个角落，移动阅读更是成为新时代大学生学习知识、启迪智慧、滋润心灵、提升修养和塑造精神殿堂最有效的方式，对于个人发展、民族和国家的振兴起着不可替代的作用。
当前中国移动阅读研究主要集中在3方面:（1）用户特征、信息需求及信息利用；（2）阅读内容的搜集、组织、管理和发布；（3）移动阅读用户评价、用户交互界面及使用行为影响因素等［2］。
关于二阶PLS-PM模型中权重估计算法的探讨
作者： 赵萍[1,2]
作者机构： [1]中国人民大学统计学院,北京100872;[2]澳门大学科技学院数学系,澳门3001出版物刊名： 统计与决策
页码： 4-7页
年卷期： 2011年 第13期
主题词： 二阶PLS路径模型;权重估计算法模式;构成型模型;综合评价
摘要：文章着重对二阶PLS路径模型在实际应用中权重估计算法的选择进行了研究;对不同权重估计算法模式的统计意义及选择原则进行了讨论。
研究结果表明,二阶PLSPM模型中,各种不同的估计模式组合下,模型的优化结果不同。
采用蒙特卡罗模拟方法,证明了采用模式A得到的权重有趋同现象,不能很好地反映实际问题中的信息差别。
而模式B得到的权重具有反映相对贡献的效果,具有实际应用价值。
外部权重模式B及内部权重路径模式P适用于估计二阶内收PLS-PM 模型,外部权重及内部权重均为相对贡献率,从而达到最佳综合评价的目标。
此结论适用于构成型一阶及二阶潜变量。
基于PLSR的大学生综合素质测评模型
２３ 模 型检 验 ．
用序号为 １１ ２ ０ —１５的数据检 验上面所建立的
偏最小二乘回归模型 ， 检验结果见图 １ 。 从图 ｌ 以看出， 可 检验样本 的预测值与观测值
吻合得相当好 ， 模型的预测误差为 ０ １％。 ．４ （ 下转 第 ５ ７页）
０４ ２ｘ ０４ ７ｘ ＋ ．９ ６６ ． ７８２＋ ．４ ８５ ００４ ｘ ＂ ＂
分别 为数据 Ｘ、 Ｙ的标 准 化 处 理 结果 ， 最小 二 乘 回 偏
归 （ ａｔ ｌ ｅｓ ｓｕ ｒ ｅｒｓｉ ， 称 Ｐ Ｓ） 立 因 ｐ ｒａ ｌ ｔ ｑ ａｅｒｇｅｓ ｎ 简 ｉ ａ ｏ Ｌ 建
变量 Ｙ对 自变量 ，：… ， 的 回归 方程 的算 法 ， 如下 。 第一 步 ， 从 中提取 第 一成 分 ｔ＝ 。 。成分
累计解 释能力均达到 ９ ％ 以上 ， ９ 由此可见 ， ， ， ｔｔｔ ３ 能很好 地 解 释 自变量和 因变量 。 标准化变量回归方程 ：
Ｙ ＝ ０．０ ８ ｘ ＋ ０ ２ ４ ＋ ｘ ＋ ０ ３ ９ ３ ＋ ７５ ￣ ＂ ．０ ７ ２ ．０ ５ ｘ＂
０ ３ ４ ４＋０． ６ ２ ５＋０ ８ ２ ．７ｘ ４ ４ｘ ．９ ６
１， Ｏ 常常表示多重相关性将严重影响最小二乘 的估
计。
所对应 的特征向量。设 Ｅ 对 ｔ 回归后 的残差矩阵 ： 为 ＝ ， ， 中 Ｐ ＝ ｔ ｌ Ｉ 。如此循 Ｅ一 其 ２ Ｅ ２ Ｊ ／Ｊ 环反复下去至第 ｈ步 ， 设求得第 个成分 ｔ＝ Ｅ
计算综合素质测评表 Ｉ中各 自变量 ｘ，２ｘ ， 。Ｘ，， Ｘ， Ｘ 的方差膨胀因子 ， ４Ｘ， 得到表 ２ 。
为因变量时对其他 自 变量回归的复测定系数 。所有 Ｘ 变量 中最 大 的 （ Ｉ ） 常 被 用 来 作 为测 量 多 重 ｉ Ｖ Ｆ 通
高校学生评教的结构方程模型分析——以唐山学院为例
高校学生评教的结构方程模型分析——以唐山学院为例张洋;吕燕【摘要】在教学质量评价体系中,学生评教占据着重要地位,科学合理地分析学生评教数据,对于增强评教结论的说服力及科学性有着重要意义.文章通过构建结构方程模型,运用Smart-PLS对学生评教数据进行计算和验证,对学生评教指标体系的数据关系及内部结构进行了研究和探讨,并以实证为例对学生评教存在的问题及改进措施进行了分析.【期刊名称】《唐山学院学报》【年(卷),期】2017(030)006【总页数】5页(P87-91)【关键词】高校;学生评教;结构方程【作者】张洋;吕燕【作者单位】唐山学院教学督导与评估中心,河北唐山063000;唐山学院环境与化学工程系,河北唐山063000【正文语种】中文【中图分类】G451.1在我国，一般认为1984年北京师范大学对教师教学进行的简单的质的评价，是我国高等院校最早开展的关于教师教学质量的评价。
而在教学质量评价体系中，学生评教占据着重要地位，自此，学生评教作为高校了解教师课堂教学情况的重要途径以及教学质量评估的重要手段，一直成为我国高等教育研究的热点，至今已有三十多年的研究历史。
众多的研究成果主要可以分为两类：一类是以学生评教的权利、作用、价值取向等为主要研究对象的基本理论研究；一类是以学生评教的有效性、评教指标体系的改进、评教结果的利用等方面为探索方向的实践研究。
早期的学者多关注于学生评教的理论研究，强调学生评教的价值判断功能，一定程度上忽视了学生评教对于教学研究与教学工作改进的重要作用。
而从本质上看，学生评教应该是价值判断与改进工作两种作用的辩证统一。
价值判断是为了了解教育教学工作的基本情况，可以作为教师工作等级评定的参考依据，是对工作进行阶段性的总结；而提高教师教学能力，改进教学方式，不断提升高校教育教学水平，保障高校教学质量才是最终目的，因此，近期对学生评教的研究趋势逐渐由价值判断研究转向改进教学方面的研究[1]。
基于PLS路径建模技术的中国高等教育学生满意度测评研究
和发展规划纲要 （０ ０ ２ ２ 年 ） ２ １—０ ０ 》都提 出了 “ 办好 人 民满 意 的教 育 ” 的 目标 要 求 ， 因此 ．现 阶段 迫 切
收 稿 日期 ：２ １－ １ ｌ ０ １ １一 ０
作者简介 ：刘慧，江 苏大学教务处副研 究员，管理学博士；路 正南，江苏大学工商管理 学院教授 ，博士生导师。 （ 江苏镇￣ ／１ ０３ ｘ ２ ２ １） －
本文 系江苏省教 育科 学 “ － － ． 划高教 立项课题 ２ １ ２ ） ｑ￣ ＿ ”规 ｉ ｆ ０ １（２ 、江苏省高等教 育教 改研 究立项课题 重点项 目２ ０ （ ）研 ０７ ２ ５
究成果。
・
３ ・ Ｏ
．
教育管理 ．
基 于 Ｐ Ｓ路径建 模 技术 的 中 国高等 教育 学生 满意 度测 评研 究 Ｌ 的对 高 等 学 校 的 总体 印象 Ｇ ｏｒｏ 构 建 的 全 面 感 ｒｎｏｓ 知 质 量模 型 中 ．感 知质 量 是 期 望质 量 和 经验 质 量 的 函数 ，期 望 质 量 来 自营销 沟 通 、形 象 、 口碑 和顾 客 需 求 ：经验 质 量 则 产生 于 技 术 质量 和 功 能 质量 ．而
高 教 探 索
２ １ 年第 ２ ０２ 期
Ｈｉ ｈ ｒ Ｅｄ ａ ｉ ｎ ｇ ｅ ｕｃ ｔｏ Ｅｘ ｏ ａ ｉ ｎ ｐｌ ｒ ｔｏ
基 于 Ｐ Ｓ路 径 建 模 技 术 的 Ｌ 中国高等教 育学生满 意度测评研 究 木
刘 慧
摘
路 正 南
要： 在 顾客 满意度 等相 关理论 基础 上 ．构 建 了高等教 育学 生满 意度 模 型 运 用 江 苏省 １ 高校 ３０ ０所 ００
、
理论 回顾 与模 型假 设
基于PLS-SEM模型的区域科技金融发展评价研究
进行综合评价。
二、PLS － SEM 模型介绍
结构方程模型（ SEM） 是结合因子分析与路径分析两种
统计分析技术，反映观测变量与潜变量之间关系的一种统计
方法。近 年 来，部 分 学 者 也 将 该 方 法 引 入 绩 效 评 价 研 究 中［5 ～ 6］。目前，SEM 模 型 主 要 包 括 基 于 协 方 差 矩 阵 分 析 的
（ 一） 区域科技金融发展评价指标体系构建。目前，国内
学术界对科技金融的定义尚未统一。赵昌文（ 2009） 认为“科
技金融体系是由为科技创新活动提供金融资源的企业、金融
·40·
市场、政府和社会 中 介 机 构 等 各 种 主 体，以 及 在 科 技 创 新 活 动中的行为活动共同组成的一个体系”。而洪银兴（ 2011） ［7］ 认为“科技金融是金融资本以科技创新尤其是以创新成果孵 化为新技术并创新科技企业和推进高新技术产业化为内容 的金融活动”。本文从区域金融体系对科技型企业技术创新 活动的资金支持 角 度，将 科 技 金 融 定 义 为 向 企 业 技 术 研 发、 技术成果转化及产业化等一系列技术创新活动提供资金支 持的政府、银行、非 银 行 金 融 机 构 和 社 会 中 介 机 构 等 构 成 的 支持体系。由于社会中介机构科技金融投入数据难以获得， 因此，本文从科技信贷、科技资本市场、风险投资和政府支持 四个方面构建区域科技金融发展指标体系。
一的潜变量相关联，即，xjh = λjh ξj + εjh ，其中，εjh 为随机误差
项，均值为 0，且与潜变量 ξj 不相关。内部模型，即结构模型，
描述不同潜变量
ξj
之间的因果关系，ξj
=
∑
i≠j
β
jiБайду номын сангаас
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题 。若选 择 的指标变量 间存 在严重 的多重共 线性 ，会 夸
大评 价体 系 中某 些特征 变量 的作 用 ，从 而得到 不合理 的评
价 结 论 。Ｐ Ｓ路 径 模 型 （ａｔ ｌ ｅ ｓＳ ｕ ｒｓ ａ ｄ ｌ ｇ Ｌ Ｐ ｒ ａ Ｌ ａｔ ｑ ａｅ ｔ Ｍｏ ｅ ｎ ） ｉ Ｐｈ ｉ
第 ２卷 第 ７ ７ 期
２１ ０ ０年 ４月
科
技
进
步
与 对
策
Ｓ ｉｎ ｅ＆ Ｔ ｃ ｏ ｏ ｙＰｒ ｇ ｅ ｓａ ｌｃ ｃｅ ｃ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｏ ｒ ｓ ｎｄＰｏ ｉｙ
Ｖｂ ．７ＮＯ． １２ ７ Ａｐ ． ０１ ｒ２ ０
Ｐ Ｓ路径模型在省域 高校科技活动综合评 Ｌ 价 中的实证研 究
表 中的所有显变 量受 同一个潜 变量影 响 ，而模 型 的右边则
的科研 物质 条件等 ；输入部分 考察各 省高校 当年科研 活动 的人 力投入 和经 费投 入 ；过 程部分考 察各省 高校科研 人员
的研 究 风气（ 部分 内容 国 内数 据暂缺 ） 国际科 研交 流情 这 及 况等 ；成果 部分考察 省域高 校科研 活动成果 。数据来 源于
２ 实 证 研 究
目前 ，国内普遍从 投人 和产 出的角度对 高校科研 活动 进行评 价 。 本文采 用美 国评估专 家 Ｓｕ ｅ ｅｍ Ｌ提出 ｔｆ ｂ ａ Ｄ． ｉ 的 ＣＰ ＩＰ评价模式 ， 背景（ ｏ ｔｘ） 从 Ｃ ｎｅ ｔ、输． Ｉｐ ｔ、过程 ＆（ ｕ） ｎ （ｒｃｓ） Ｐｏ ｅｓ和成 果（ｒｄ ｃ （ Ｐｏ ｕ ｔ 简称 Ｃ Ｐ ） ） ＩＰ ４个方面构建 高校科研 活动评 价指标体 系（ １。背景部 分考察各省所拥有 的高校 表 １ 和高 校研发 机构数量 、高校 教学科研 人员情况 以及所具 备
展 ，促进 科技资 源优化 配置 ，提高科技 管理工 作的重要 手
段和保障 … 。评价高校 科技活动 常用 的方法有 Ｄ Ａ 法 、 Ｅ 层 次分析 法 、因子分析法 及模 糊综合评 判法等 。这些方 法 各 具特色 ，已经 应用 于很 多领 域 。然 而 ，这些 方法存在 的
一
个共 同缺陷是 不能很好 地解 决指标 之间 的多 重共线性 问
活 动 水 平 落后 于 中 东部 。
关 键词 ：Ｐ Ｓ路 径模 型 ；科技 活动 ；综合 评价 指数 Ｌ
中 图 分 类 号 ：Ｇ６ ４ ４ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： １０ ～ ３ ８２ １ ）７ ０ １ ２ ０ ０ １ ７ ４ （０ ００ — ０ ２ — ５
《 科学技术 评价办法 （ 试行） 》指出 ，科 技评价是科 技管
技 术可 以解决指 标间 的多重共 线性 问题 ，能方 便地研究 每 个 潜变量 与其显 变量组 的关 系 ，最终得 到一个 能够综合 各 个 潜变量并代 表所有显变 量的综合指数 。
１ Ｐ Ｓ路 径 模 型 Ｌ
对于 Ｐ Ｓ路 径模 型 ， ． ｉｏ 等 提 出一种复 数据表 Ｌ Ｃ Ｇｕｎ ｔ 分析方法 。模型 的左边 由每一 个数据 表组成 ，同一个数 据
《 ０ ８ 高等学校科技 统计资料汇 编 》 《 ２０ 年 和 中国教 育经费统
计年鉴 ２ ０ 》。数据处 理采用 Ｓ Ｓ １． ０８ Ｐ Ｓ ７０及德 国汉 堡大学的
学 者 开 发 的 软 件 Ｓ ｒ Ｌ ２０ ｍａｔ Ｓ ．。 Ｐ
由所有 原始变量 组成 ，由它们 提取一个 综合变 量 ，该 变量
孔 祥 沛 一 ， ，孙 继 红
（． １南京航 空航天 大学 经济与管理 学院 ，江 苏 南京 ２ ０ １ ；２江苏省教 育评估 院 ，江 苏 南京 ２ ０ ２ ） １０ ６ ． １０ ４ 摘 要 ：对高校科 技 活动进行 综合 评价是 科研 管理 的重要课题 之一 。基 于 Ｐ Ｓ路径模 型 ，建 立各省 高校 科 Ｌ
教 育评 估 ；孙？ Ｙ １８ ＿ ，男，山 东金 乡人 ，南京航 空航 天大学博士研 究生 ，研 究方向为科技 评估 。 ￣ － ９ １） （
第７ 期
孑 Ｌ 祥沛， 继红： Ｌ 路径 孙 ＰＳ 模型在省 垫 修正 ，将 其分为科 研成果 和知识
产 权产 出两 个指标 组 ，并将 与第 一主成分 相关系数 最低 的
收稿 日期 ：２ ０ — ｌ ２ ０９ １ 作 者简介 ：孔 祥沛（９ ８ ） １ ６ ＿ ，男 ，江 苏沛县人 ，南京航 天航 空大学博士研 究生，江 苏省教 育评估 院副研 究 员，研 究方 向为科技 管理 、高等
技 活 动 综 合 评 价 指 数 ，运 用 ２ ０ ０ ７年 的 数 据 ，对 ３ １个 省 的 高 校 科 技 活 动 进 行 了综 合 评 价 。结 果 显 示 ：“ 识 知
产权产 出”和 “ 投入 ”是 对省域 高校科 技 活动 综合 水平影 响最 大的 两个 因素 ，西部 大 多数 省份 高校的科技
对所有原 始变量 的代表 性最好 ，同时 又可 以被 所有潜 变量 解释（ 图 １。 见 ）
根 据 Ｐ Ｓ路径模 型的要 求 ，首先 要对 ４组指 标做主成 Ｌ
分分析 （ 采用 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ操作） ，进 行唯一维度检验 。成 果组未能
该模 型 图的左边分别 是反 映背景条 件 、投 入 、过 程 、 知识专利 和科 研成果 的 ５个潜变量 的显变量组 ，图的右边 是 由所 有显变量 组成 的一个 变量组 ，相应 的潜 变量 用综合
理工作 的重要组 成部分 ，是推 动 国家科 技事业 持续健康 发
水 平表示 。 以这种 方式提取 的潜变 量 ，一 方面可 以反 映其 它潜 变量所 包含 的信 息 ，另 一方 面又与所有 显变量之 间有 最强 的相关 性 ，因此 它可 以作为概括 原始变 量信息 的综合 指数 。本文从 这个模 型 出发 ，构建 了省域 高校科技 活动综 合评价 指标体系 。