大学排名之荒所谬在

    近年来我常思考现代文明的发展问题，所以看书比较杂。中国有中国的问题，美国有美国的问题，各国都有些麻烦。这些问题既是由每个国家自己的历史造成的，也是全球化潮流带来的，比如中国的教育问题、医疗改革问题，都属于中国自身的问题，有中国自身的特点和原因，但是跟全球化的总趋势也是连在一起的。所以比较复杂。

    专家们一直在讨论这些问题，但他们往往从自己的专业角度考虑、分析问题，缺乏宏观、全局的视野。比如现在最主要的价值是成功，而成功往往意味着实际利益或者经济效益，特别是经济效益，而经济效益又表现为数字，所以数字化的东西不仅仅在经济领域，甚至在各个领域都有表现，在教育领域表现得尤其明显。

    这个趋势危害蛮大。我并不笼统反对数字化，量化管理有其特殊功能。但量化管理最早是从工商业中产生的，随着经济生活在人类社会中越来越重要，商业量化管理的模式几乎推广到全球各个领域。往往越是落后的地区越是迷信数字效益。在教育领域，评价一个学校就是打分，用分数来评比，谁分数高谁就是好学校。后发展中国家原来不太好的学校遵从量化标准去追赶名牌学校，着眼于数字化的目标和任务。名牌学校是在几百年的传承中形成的，有丰富的内涵，现在把它简化为某种量化标准，误导很厉害。

    其实，量化管理是数字迷信，数字迷信得以出现是因为它似乎很“科学”，运用了很多数据，而数据是科学研究的一个基本元素，没有数据就没有科学。现在把数字在科学中的重要性无限地扩大，导致求真、求实的基本的科学精神丧失殆尽。从政府到学校，教授、学生、家长关注的都是数字。GDP、支持率、得票率、排名名次、考试分数、研究经费数量等等主宰了大家思考、关心的基本方向，一些根本和重要的东西反而变得可有可无。这其实是非常荒谬的。荒谬的原因是它假冒科学的名义。真正的科学家知道数字的适用度和局限性。数字在特定领域里有特定价值，把它放大到所有领域，作为对于大学的衡量指标、对国家的衡量指标、对人的衡量指标，很荒谬。

    我看到美国一位记者写的一篇文章（“The Order of Things：What College Rankings Really Tell Us”,载The New Yorker,2011年2月14日），谈美国大学的排名。文章中说到，《美国新闻与世界报导》每年都给美国大学排名。在接受记者采访时，该机构成员提到：“我们从来没有说过我们是科学家，我们也从来没有说过我们的排名是经过了同行的认可，我们只是参考他们的意见。”这个排名影响很大，但也有荒谬之处。荒谬在哪里？因为不可能客观。只有可比的数值相比才有客观意义，你是一米六，我是一米五，你比我高是客观的；你一百八十斤，我一百六十斤，这也是客观的；奥林匹克比赛谁跑得快、谁跑得慢，这也是客观的。这些是单项的、可量度的比较，有客观标准。但是如果进行综合比较，拿姚明跟刘翔比谁更好，根本没办法比。现在大学排名重视的指标，多有利于私立、名牌、昂贵的大学，而没有考虑到学生的付出和获得之间的比，即所谓“性价比”。而一考虑这个，有些大学的排名就会大大靠前，而不是那些学费昂贵的学校。

    但是现在从事管理的人，包括一些政府部门，都把量化看得很神圣、很科学。要评一个大学的好坏就得打分，但打分有各种各样的指标，比如总财政水平、年度经费、论文发表数量、学生毕业后工资、教授国际声誉等等，这些不同的标准重视的角度不同，采用的数据不同，不同数据所占的比例不同。有的大学在这个排名体系里处在前三十位，到另一个排名体系里可能跌到一二百位。现在社会盲目迷信数字，专家也迷信数字，校长说他们被排名逼得很苦。如果排名上不去，学生不来报考，学校生意很差，校长就没有做好。香港有个大学校长一上任就说，“我争取在几年之内让我们大学的排名进入前一百名”，结果刚过两三天另一个排名出来了，他们什么都还没有做，已经在一百名之内了。有什么意义？

    那篇文章提到密西根高等法院的一位法官向同行律师们发了上百份问卷，请被调查者列出美国最好的十个法学院，其中宾夕法尼亚大学法学院排在十名的中间，是很高的排名。但实际上，那时候宾夕法尼亚大学没还有法学院。这说明这些填问卷的人根本就没有去了解、调查，就以为宾夕法尼亚大学法学院不错，因为他们主观上认为宾夕法尼亚大学应该在前10名，他们实际上受了原有排名的引导。这说明同行、专家对所谓“知名度”（reputation）的打分也可能是很荒谬的。我也收到过类似的问卷，我都不理，因为这种调查很盲目，没有实际意义。

    专家对同行的评价往往受过去排名的影响，没有几个人真的去那个大学考察、调查过，就作出评价，这就是误导加误导。但是大学校长、教育部门、家长都相信排名，排名机构说“我考虑得很复杂、很全面，各种因素都考虑了，我们的排名是很客观的”。其实不可能客观。举一个例子。比如我们要评哪种动物最有价值，或者哪种动物对人类最有意义，从而确定应该首先保护哪种动物。那么，哪种动物对人来说最重要呢？狗忠诚，猴子灵活，大猩猩智力最接近人类，大象耐力最好。假设我们只从这四种中选出最好的动物，从而确定我们人类应该最重视哪种动物。如果灵活性、智力高、耐力好和接近人类智力这四项标准中，各占25%，那么这四种动物的排名是一样的，绝对分不出高下。但是，如果我更倾向于灵活性，给灵活性较高权重，那猴子肯定赢；如果我认为智力更重要，那就是大猩猩名列前茅；我更倾向于耐力，那就是大象。怎么能做到客观呢？你给哪一个标准定的百分比高，哪一种动物就自然胜出。既然评分标准不客观，最后的结果也不可能客观。很多不客观的项目评分加在一起变得很复杂，但同样不可能客观。所谓科学、客观、全面的统计其实是片面、主观的。现在很多人那么重视大学排名，就是没有看到这背后的荒谬性，我所看的这篇文章就揭露了这一点。其实不仅大学排名，很多领域都采用了类似“科学”的量化标准，专家们知道这些统计数据的有限性，不会盲目运用这些“数据”，但一般政府、学校、管理者都迷信这些来源不明、不可靠的“数据”，其结果是一叶障目，脱离社会实际，甚至南辕北辙，还自鸣得意。所以，我们应该看透这些“数据”的魔障。

    （本报记者陈菁霞采访整理）