学习型城市评价指标体系的理论及构建

□周素萍

一、学习型城市评价指标的研究意义

自1999 年， 上海市率先提出要创建学习型城市起，到目前为止，我国已有很多城市都将创建“学习型城市”列入了“十二五”规划之中。 在学习型城市的实践和研究过程中，不同学习型城市的比较一直缺乏量化的依据和方法，学习型城市的评价一直是一个重点和难点，研究学习型城市的评价指标具有以下重要意义：

第一，在中国，很多学习型城市建设的实质性行动已经开展起来，这些城市是否己经建成学习型城市，建设到了什么程度都没有一个统一的评价指标，难以进行比较研究和趋势分析，因此，设计学习型城市的评价指标是非常必要的。

第二， 对学习型城市评价指标的研究有助于明确学习型城市的创建原则、创建目标、创建方法和实现途径等，可以更好地引导学习型城市的创建工作，规划学习型城市的发展方向。

第三， 对学习型城市评价指标的研究可以规范学习型城市的各层次、各子系统在进行学习型城市建设的参与职责和关系，为学习型城市建设出台相应的政策和法规提供理论依据。

第四， 对学习型城市评价指标的研究不仅可以用于同一城市学习型城市发展进程的纵向趋势，也可以进行不同城市之间的学习型城市程度的横向比较，从而将某城市的学习型城市发展程度准确定位并合理预测。

第五，对学习型城市评价指标的研究成果也可以推广到学习型国家、学习型社会、学习型社区、学习型组织、学习型家庭等不同的层面，具有一定的参考借鉴价值。

二、学习型城市评价指标理论综述

关于学习型城市评价指标的研究目前已有的文献不多，研究主要观点如下：

李俊（2003 年）[1]构建了学习型城市评价的七个一级指标的评价体系，包括：教育发展指标、城市的科技发展指标、社会信息化指数和教育信息化指数、城市知识竞争力指数、全球化指数、社会公平化指数（见表1）。

陈友华（2004 年）[2]认为学习型城市评价指标体系包括六个方面的十五项指标组成 （如表2 所示）。

吴耀宏，蔡兵，顾新（2007 年）[3]针对西部学习型城市建立了二级评价指标体系（见表3）。

段安斌（2007 年）[4]提出了学习型城市评价的CIPP 模式，包括四个评价阶段，即背景(Context)评价、输入(Input)评价、过程(Process)评价、成果(Product)评价。

智萌，赵明华（2008 年）[5]将学习型城市分为五个层次：学习型城市、学习型组织、学习型社区、学习型家庭和学习型个人。建立了8 个一级指标的学习型城市评价指标体系：经济指标、信息化指数、全球化指数、社会指标、生活水平、文化指标、科学技术指标和教育指标（见表4）。

表1 学习型城市指标体系结构

表3 西部学习型城市的二级评价指标体系

表4 学习型城市指标体系

表5 学习型城市评价指标体系

阎兵，李莉（2009 年）[6]建立了学习型城市六个一级指标的评价体系，包括人口素质、学习资源、教育培训、科技创新、合作互动和经济发展（见表5）。

阎兵（2009 年）7介绍了英国学习型城市“三P”评价指标体系，包括三个主要组成部分：合作伙伴关系(Partnership)-(在城市中的相关利益组织间)建立并持续一种有效的伙伴关系；参与( Participation)-吸引城市中各种组织和市民参与终身学习， 并为此展开对话和活动；绩效(Performance)-建立起一个能够评价学习“附加值”的系统（见表6）。

李娜，王丽艳（2011 年）[9]针对天津学习型城市建设建立了二级评价指标体系，包括：学习资源（公共图书馆藏书占总人口的比例，公共学习场所人口配置率，学习网站的建设与使用）；教育培训（工作人口参与培训的比例， 公共教育支出占GDP 的百分比，人均教育事业费的支出）；城市竞争力（人均GDP，研发投入占GDP 百分比，高新企业占比率）；人口素质（高等教育普及率，平均受教育年限）；政策与认识（学习政策的引导与宣传，居民对终身学习的认识程度）。采用综合模糊评价的方法评价（见表7）。

从上述研究观点可以看出，对学习型城市的评价指标的评价方法主要是综合评价法，在具体的计算中，又主要通过主成分分析法、因子分析法、专家权数法、简单加权平均法、分类学方法将各个指标的信息加以综合，或是将各指标转化为指数进行学习型城市的比较和评价。

表7 天津创建学习型城市指标体系

通过目前已有的学习型城市评价指标体系的进行总结，也发现存在一些缺陷：简单的指标堆砌，不能反映城市的整体学习性质；过于复杂，与社会管理脱节； 不能充分利用政府的社会统计指标，数据获取困难。

三、学习型城市的评价指标体系构建

参照上述各种指标体系，本人提出了一个学习型城市指标体系，具体如下所述。

（一）学习型城市评价体系的指标

学习型城市指标拟采用三级结构，具体如下：

（1）总指标X：即学习型城市评价总体。

（2）一级指标Xi：资源指标X1、科技指标X2、经费指标X3、 文化指标X4、 信息指标X5、 交流指标X6、人口素质X7、绩效指标X8；

（3）二级指标：

①资源指标X1i：学校X11、师资X12、图书X13、报纸X14、档案X15、公共图书馆X16、博物馆X17；

②科技指标X2i：科技机构X21、科技人员X22、科技活动X23；

③经费指标X3i：教育经费X31、科技经费X32；

④文化指标X4i：文化机构X41、从业人数X42、群众文化活动X43；

⑤信息指标X5i：信息化X51、媒体X52、网站X53、网络教育X54；

⑥交流指标X6i：国际交流X61、国内交流X62；

⑦人口素质X7i：高等教育普及率X71、平均学习年限X72、年学习时间X73；

⑧绩效指标X8i：出版图书X81、课题X82、论文X83。

各指标层级关系如图1 所示：

图1 学习型城市评价指标层次结构图

（二）各指标之间的相关性

拟运用层次分析法确定评价指标的权重。方法是通过专家调查问卷方式，先确定各指标之间的相关性，再运用层次分析法求出权重。 各指标之间的相关性及20 位专家打分统计结果见表8-16。

表8 一级指标之间的相关性

表9 资源指标之间的相关性

表10 科技指标之间的相关性

表11 经费指标之间的相关性

表12 文化指标之间的相关性

表13 信息指标之间的相关性

表14 交流指标之间的相关性

表15 人口素质指标之间的相关性

表16 绩效指标之间的相关性

（三）评价指标权重确定

运用层次分析法对专家评分数据进行处理。根据表8-16 的数据， 得出各项指标的权重结果如图2 所示。

图2 评价指标权重

（四）学习型城市评价指标体系

根据上述数据处理，我们可以建立一个完整的学习型城市评价指标体系（如表17 所示）。

四、结论

学习型城市评价指标体系建立之后，可以通过查阅统计年鉴或者相关资料的方式确定每项指标的数据，根据平均数据进行标准化处理，对于难以确定的数据可以用专家评分的方法确定各项二级指标的数值，然后通过加权求和的方法对各项指标的总和进行计算，从而可以计算出每个学习型城市评分，以便于进行横向比较和趋势分析。

表17 学习型城市评价指标体系

[1]李俊.学习型城市主要特征分析和相应指标体系的构建[J].北京市总工会职工大学学报，2003（9）:28-32.

[2]陈友华.学习型城市建设评价指标体系研究[J].南京社会科学，2004（9）:81-86.

[3]吴耀宏，蔡兵，顾新.西部学习型城市建设绩效评价研究[J].科技管理研究，2007（9）:112-114.

[4]段安斌.运用CIPP 模式对学习型城市创建水平的评价[J].新乡师范高等专科学校学报，2007（1）:151-153.

[5]智萌，赵明华.学习型城市指标体系构建初探—以济南市为例[J].成人教育，2008（12）:56-57.

[6]阎兵，李莉.学习型城市建设绩效评价指标及其体系构建的思考[J].继续教育研究，2009（9）:162-164.

[7]阎兵.英国学习型城市“三P”评价指标体系的借鉴研究[J].湖北第二师范学院学报，2009（4）:90-92.

[8]LCN，DFEE. Practice progress and value learning communities: assessing the value they add[R]. 1998: 13

[9]李娜，王丽艳.学习型城市创建的模糊综合评价研究—以天津为例[J].科技管理研究，2011（3）:60-63.