基于社会网络分析的省域民办高校分类管理政策工具的选择现状及建议

金业成,朱 浩

(湖北师范大学 教育科学学院,湖北 黄石 435002)

一、引言

为进一步推动我国民办高等教育事业的发展,解决民办高校身份界定模糊问题,新修订的《中华人民共和国民办教育促进法》(以下简称《民促法》)提出“分类管理”这一规定,即把民办高校分为“营利性”和“非营利性”两类。在此背景下,得到法律的认可和保障的分类管理制度,不仅解决了民办高校的身份认同问题,还给予了民办高校更多自主决策权,调动了民办高校的办学积极性[1]。可以说,对民办高校实行分类管理,既需要政府部门作为“掌舵人”发挥引领性作用,也需要多方力量共同参与。而民办高校分类管理的政策工具作为一种被政策制定者所采用的并用以实现特定的政策目标手段,其选用情况影响着政策的科学谋划与精准施行。分类管理作为地方政府管理民办高校、规制其办学行为的重要抓手,其政策工具选择情况与具体施行效果息息相关。因此,本文以政策工具为视角,选用社会网络分析作为分析手段,对民办高校分类管理政策工具选择现状进行尝试性的分析,并提供一定的建议,以期为民办高等教育的发展与改革提供一定的思路借鉴与参考。

二、我国民办高校分类管理的政策工具选择现状分析

本研究以全国31个行政省(自治区、直辖市),即省域层面的政府官方网站所公布的民办高校分类管理的相关政策为分析样本,搜集时间以2013年6月29日第十二届全国人民代表大会常务委员会第一次修正《民促法》为起点,截止到 2022年12月31日。通过反复梳理,最终筛选出159项政策文件。

表1 全国31个行政省(自治区、直辖市)民办高校分类管理政策的文本类型分布表

(一)政策总体分布情况

1.类型分布

结合表1数据发现,搜集的政策文件涵盖了“规划”“意见”“办法”“通知”等常见的文件类型,政策涉及的文件类型较为多样。进一步分析其类型占比,发现其中文本类型主要集中在“规划”“意见”和“办法”这三类,三者加起来占比接近九成。可见当前各省出台的有关民办高校分类管理的政策文本类型分布不均匀。具体而言“规划”类文件占比最高,主要是各省(自治区、直辖市)的教育“十三五”“十四五”规划。虽然这些规划类政策文本对民办高校分类管理有所提及,但表述相对简略。因此,“意见”类与“办法”类政策成了本次研究分析的主要参考样本。

2.时间分布

从政策发布时间来看,相关政策数量的时间分布总体上呈现“倒U型”(如图1),具体而言有两次明显的“波峰”,一个是2018年前后,另一个是2021年前后,而这正好与《民促法》《中华人民共和国民办教育促进法实施条例》这两项重要法规修订时间相吻合。此外,从图1政策出台的时间数量分布可以看出,在《民促法》进行了第三次修订后,部分省(自治区、直辖市)结合新《民促法》精神,在实行分类管理的基础上,陆续发布了地方民办高校分类登记的实施办法、方案和细则,如福建、黑龙江等地。2021年步入“十四五”新的规划周期后,上海、浙江等地率先发布了“十四五教育事业发展规划”,随后各地也先后对其进行公布,其中都包含了民办高校分类管理的内容。可以说,各省(自治区、直辖市)的“十四五”规划在一定程度上体现了对新《民促法》的精神的领会与沿袭。

图1 全国31个行政省(自治区、直辖市)民办高校分类管理政策的时间分布折线图

3.地域分布

如表2所示,各省(自治区、直辖市)颁布的相关政策平均数量约为5项。东部地区和中部地区差异不明显,出台的相关政策数量大致持平。其中,东部地区平均出台政策平均数量约6项,北京、江苏、浙江等地区平均出台的政策文件数量最高,约为7项;西部地区则低于全国均值,政策的发布数量总体上不足,约为2-3篇,如贵州、西藏、新疆等地。可见,各地区在政策颁布数量上存在一定的差异性。这种差异,能间接反映出各地区政策的铺设施行情况。例如沿海发达地区的政策数量高于全国平均值,这表明该区域分类管理改革试验田的特殊地位与前沿作用;中东部地区如湖北、陕西、山西、内蒙古等地颁布的政策数量位于全国均值附近,既构成了我国民办高校分类管理的主体,又能较好地体现我国省域民办高校分类管理的整体水平;至于西部地区,低于均值的政策数量预示着相关的配套政策需要尽快地进行补充与完善。

表2 2013-2023年我国31个行政省(自治区、直辖市)民办高校分类管理相关政策的数量分布情况表

(二)政策工具的选择现状分析

1.工具分类体系

本文结合全国31个行政省(自治区、直辖市)相关政策文本的特点,在借鉴英格拉姆(Ingram)、施耐德(Sehneider)[2]对政策工具类型的分类的基础上,将民办高校分类管理政策工具划分为五大类,包含十五类核心元素。由于该分类模型将政策目标与目标群体的行为动机联系在一起,使其分类更为细致明确、层次更为丰富[3]。因此,运用该框架来分析我国民办高校分类管理的政策工具现状具有较强的适切性。本研究为方便后续统计分析,用字母对其进行编码(见图2)。

权威型政策工具(Authority Tools)具有强制性与规范性,是指各级政府利用其合法权利,通过法规、许可、处罚等方式对民办高校的办学行为提出要求与管制;激励型政策工具(Incentive Tools)具有诱导性与可选择性,是指国家或者政府通过财税等经济激励的方式,促进民办高校办学行为的改善与办学效率的提高;规劝型政策工具(Hortatory Tools)具有自发性和无形性的特征,是指各级政府部门通过价值观引导以及持续性的宣传手段,使民办高校认同分类管理政策的目标价值并自发地认可和参与该政策;学习型政策工具(Learning Tools)具有分散性与灵活性的特点,这类工具虽没有明确特定的方式去驱使民办高校实行分类管理,但会提供潜在的行为思路以增强其判断能力,提升政策的影响力;能力型政策工具(Capacity Tools)具有客观性、实际性等特点[4],是指为民办高校及个人提供必要的保障来提高个人或学校开展或实施分类管理政策的生存力,从而促成政策目标的达成,如基础设施建设、师生培训等。

图2 基于英格拉姆(Ingram)、施耐德(Sehneider)的政策工具类型划分图

2.工具选择情况

为探究当前我国民办高校分类管理政策工具的使用情况,本研究首先通过阅读政策文本内容,并从中挑选出与分类管理高度相关的政策条款;其次,剔除重复或相似的政策条款,得到342项政策条目;最后,基于这些政策文本条目,统计政策工具的出现频次(见表3)。

表3 政策工具类型频次统计表

从表3数据可以看出,A型(权威工具型)的选择使用频次最高,占比44.15%。其中监督管理占比 22.22%,制度规约占比17.84%,这两项也是十五种政策工具子型中占比最高的两项,行政处置占比4.09%,占比较低。可见,政策制定者在民办高校分类管理过程中,虽然偏好具有强制性与规范性的政策工具,但在行政处置这一政策工具要素上研判不足,略显缺位。除权威工具型外,其余四类政策工具类型占比差距不大,比例分布较为均匀。激励型政策工具的选择使用频次占14.62% ,在五类政策工具类型选用占比中位居第三。规劝工具型的选择使用频次为13.16%,略低于激励型政策工具,其中“鼓励引导”这一子型占比8.77%,表明分类管理政策在重视监管的同时,也提倡和鼓励社会力量的参与,这间接体现出分类管理政策的开放性。学习工具型占比11.70%,“参与治理”这一单项占比略高,达6.14%,展现了政府对于管理权力的部分让度。能力建设工具型占比16.37%,其中“文化党建”占比9.36%,仅次于“制度规约”与“监督管理”,这表明分类管理政策十分重视民办高校的党建工作,让民办高校始终贯彻党的思想的同时,力求“将党对高等教育的全面领导落在实处”,以实现党对民办高校的全面领导与监督。[5]

3.绘制社会网络分析图谱

“社会网络”是由作为节点的社会行动者及其间的关系构成的集合[6]。社会网络分析是对不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性加以分析的一套规范和方法[7]。该方法将所分析的个体视为互有关联的要素,并分析个体在整体中的网络关系特征,作为一种量化分析的研究工具,它具有较强的图示性。

本文使用UCINET6.0版本作为社会网络的分析软件,并借助其中的 Net-draw功能并选中点度中心度(Degree)绘制出当前我国民办高校分类管理的政策工具选择选择情况网络图(见图3)。点度中心度是社会网络分析的重要量化指标之一,是指某个节点附近所关联的线条数目,它能衡量网络中各个节点的地位与影响力,可以衡量各个政策工具要素在网络关系中的重要程度。图中线条按一定方向汇聚的地方叫作节点(nodes),它代表政策工具的各个元素。

图3 我国民办高校分类管理政策工具选择情况网络图

首先,由图3可直观地看到A2、A3这两个子网络最为密集,节点面积也最大,其相对点度中心度(NrmDegree)分别为64.286与57.143。由此看出,“制度规约”与“监督管理”这两项工具指标在受到广泛使用的同时,对于其余政策工具子型也能起到了较好的串联作用,换句话说,权威型政策工具不仅使用频次高,影响力也较大。其次,B1、C1、B2、B3、C3这五个子网络较为密集,主要是由B型激励工具型与C型规劝型构成,它们在网络关系图中地位也不容忽视。最后,A1、D2、E2、D1、E3这五个子网络较为稀疏,尤其是C2、 D3、E1这三个子网络最为稀疏。

为了进一步对政策工具的选择类型进行分析,笔者使用Ucinet软件中的 CONCOR 法进行凝聚子群(Co-hesive Subgroup)分析,该分析方法是社会网络分析中的重要方法之一,其目的是揭示社会行动者之间实际存在的或者潜在的关系。当网络中某些行动者之间的关系特别紧密,以至于结合成一个次级团体时,社会网络分析称这样的团体为凝聚子群[8]。本文将切割次数设置为2次,最终得到政策工具选择类型的凝聚子群分析图(见图4)。

图4 我国民办高校分类管理政策工具选择类型的凝聚子群分析图

如图所示,我国民办高校分类管理政策工具的十五个子项目被凝聚成四个子群,A1、A2、A3为项目子群一,体现了权威工具型中的三个子项目联系密切,一体性强。B1、B2、B3与E1构成了项目子群二,表明能力建设工具型中的“基础设施”建设与激励工具联系较为密切,换句话说,“基础设施”建设离不开直接或间接经济手段方式的援助。C1、C2、D2构成了项目子群三,这表明学习工具型中的“战略规划”“权力下发”与规劝工具型中的“鼓励引导”产生了一定的联系。也就是说,政府在进行“鼓励引导”时更倾向于做出“战略规划”等宏观层面的架构,而“权力下发”这一子工具类别,包含了政府赋予地方或高校更多的自主权以便发挥其活力促进其发展的目标,需要政府合理把控其尺度,做到“引导”与“鼓励”并行。C2、C3、D3、E2、E3这五项构成了最后一个项目子群,这个子群涵盖了规劝、学习、能力建设三个政策工具维度,说明政府部门在运用柔性的政策工具手段时,覆盖面会更广,更易产生潜在的交互联系。

总之,这种直观的网络图与子群图能反映出各种政策工具类型及子类型的潜在关联,也表明我国各省(自治区、直辖市)政府在对民办高校分类管理的政策工具类型选择上已经产生了某种内在联系。此外,权威工具型和激励工具型这两类享有较大的内在一致性,但与其他政策工具类型的产生的联系仍不够密切。

(三)政策工具选择的关键词分析

政策关键词是概括政策文本中政策工具使用情况的典型词汇,可揭示政策制定者们对政策工具的认知集中度及使用倾向[9]。这些政策关键词要在词频上占据优势,又要能够体现民办高校分类管理这一政策的指导思想与执行目标,它们是政策文本的核心词汇。本文运用ROSTCM6.0软件对所选的159篇政策文本内容进行分词和高频关键词筛选,以便了解其政策主要关注点。经过软件统计和多次人工定义与筛选,最终提取出频率前50、词频150次以上的且与本研究相关的具有实际意义高频词作为本文政策文本分析的关键词群,按名词类与非名词类进行排序,得到高频特征词表(如表4所示)。

表4 我国民办高校分类管理政策工具选择中的高频特征词表(部分)

1.绘制共词网络图

共词分析法(Co-word Analysis)是指通过计算某一领域关键词共同出现在同一篇文献中的频率,该方法可以判断该研究领域的关注点及其之间的关系[10]。步骤如下:首先使用EXCEL并依据高频特征词表制作共词矩阵(限于篇幅不再列出),其次借用Ucinet软件的netdraw功能,导入共词矩阵数据,最后选择中介中心度绘制出高频特征关键词共词网络图(见图5)。

图5 高频特征关键词共词网络图

2.高频关键词分析

结合高频特征关键词共词网络图与高频特征词表可以发现,在名词类高频关键词中,“办学行为”是出现频率最多的词,在非名词类高频关键词中,“监管”是出现频率最多的词,这两个词既在词频中占据优势,又在社会网络图中处于中心位置且节点附近连线密集。这些词集中体现了我国民办高校分类管理政策的主要关注点。

对名词类高频词分析发现,政策的主要关注点集中在“办学行为”“分类登记”“营利性”等方面,这类词能较好地代表分类管理的核心理念。除这些词以外,“分类评估”“合理回报”“统筹协调”也较好地体现了“分类管理”的主要理念。在“营利性”与“非营利性”这一对词义相反高频词组中,可以看出政府对“营利性”关注的频次更多,结合高频特征关键词共词网络图可以直观地看到,“营利性”被放到了一个更为突出的位置。此外,“党组织”一词的高频呈现则凸显了民办高校党建工作的重要性与必要性,体现了党的政治核心和监督保障作用的发挥。至于非名词类高频词,“监管”一词出现频次位居非名词类榜首,“审批”“不得”“明确”等词也反映出各级政府在进行民办高校分类管理的政策工具选择时,偏好使用这种“自上而下”带有命令性、强制性的行政手段。

(四)政策工具选择的参与主体分析

1.描述统计分析

政策目标的实现既需要发文主体对政策的制定加以主导,又需要各责任主体对政策进行执行或调整,在这个过程中,各参与主体明确责任,将整体任务分解并逐步落实到实践中。通过对政策工具选择时的参与主体(包括发文主体与责任主体)的研究,可进一步探讨政策工具选择的决策模式。本研究将政策所涉及的参与主体的出现频次进行统计并制作成表(见表5 ),发现政策发文主体及责任单位涉及各省人民政府、教育厅、财政厅等19类主体。除省人民政府外,教育厅与财政厅发文量最多,各省民政厅、工商局等部门发文量次之; 其他发文主体的发文量相对较少,占比较低,参与程度较为有限,并且多数发文并非直接针对民办高校,多部门联合发文文件占比不到五分之一,其余文件均为各部门单独发文。这表明,当前我国民办高校分类管理在选择使用政策工具时,单独决策模式占据主流,联合决策的情况并不多。由此可见,目前我国各省在政策工具的选择和使用过程中在“协同化”方面有待提升。

表5 政策工具的参与主体频次情况统计表

2.可视化网络分析

为直观展示政策参与主体的协作情况,本文借助 Ucinet6.0中的Netdraw功能绘制了政策发文主体协作情况网络图(如图6)。

图6 政策参与主体协作情况网络图

如图6所示,省人民政府附近的节点数量最多,省财政厅次之。值得一提的是省教育厅在频次情况统计位列第二,但在参与主体协作情况网络图中中心度表现欠佳,说明各省教育厅在民办高校分类管理政策工具的选择及使用上与其他参与部门间的关联度较低、协同度不高。

三、我国民办高校分类管理的政策工具选择的问题与建议

(一)我国民办高校分类管理的政策工具选择存在的问题

1.政策工具可操作性受限

一方面,民办高校分类管理的专项政策数量不多。通过分析2013-2022年期间全国 31 个行政省(自治区、直辖市)出台的与民办高校分类管理相关的政策文本,发现当前出台的民办高校分类管理的专项政策文本数量较少,有关民办高校分类管理的政策措施大多散见于其他如民办教育、教育规划等这些外延更广的政策文件中。另一方面,政策文本类型、地域分布不平衡。依据搜集的159篇政策文本发现,涉及民办高校分类管理的政策文本类型分布失衡,意见、规划类文件占据六成以上,办法、方案、细则类占比不足三成。通过分析政策文本颁布的地域分布,发现东部沿海等经济发达地区平均发文数量最高,中西部地区平均政策发文量大体保持一致,西部地区出台的分类管理政策数量最低,地域分布差异明显。总之,专项政策数量不多,文本类型、地域分布不平衡这两方面直接或间接地限制了政策工具的实际操作性,距离政策的落地仍需要一定时间。

2.政策工具内容缺乏针对性

首先,通过高频特征关键词分析发现,多数高频特征词多为外延广泛的大词,如“健康发展”“统筹协调”等,这类词不仅出现频率高,比重也大。诸如“合理回报”“清偿”等专业术语比重较小,频率出现较低。结合文本类型的分布情况来看,出台的大部分政策多是规划类、意见类等文件类型,这类政策文件主要聚焦于宏观层面。其次,政策的落地不仅需要宏观层面的规划与构想进行方向指引,还需要微观层面的配套措施加以规范与管理。从类型分布来看,发现诸如办法类、细则类的政策数量不足三成;从地域分布来看,出台这类配套政策的多为东部沿海等发达省份或改革试验地区;从出台的时间来看,各省(自治区、直辖市)出台的办法类、细则类政策出台时间普遍靠后,基本在2018年《民促法》第三次修订后开始陆续颁布,均晚于规划类、意见类政策,有些省份至今仍未出台具体的配套实施政策。总之,着眼宏大、配套滞后暴露了各级政府在颁布民办高校分类管理政策时,政策工具内容难以聚焦,缺乏针对性。

3.政策工具使用缺乏协同性

一方面,由上述分析可知,政策发文主体及责任单位涉及各省人民政府、教育厅等19个主体,发文主体虽呈现多元化特征,但主要集中于省教育厅与省财政厅等主体,其他主体的参与程度较低。多部门联合发文比例不足五分之一,表明目前我国各省政府部门以单独决策模式为主,联合决策较少。另一方面,联合发文的部门主体的平均数量为3-5个,表明在政策工具的选择和使用过程中,各行政主体的协作程度一般。尤其是各省教育厅,其频次出现情况统计位列第二,但在参与主体协作情况网络图中的中心度表现欠佳,说明在民办高校分类管理政策工具的选择及使用上,各省教育厅与其他参与部门间的关联度、协同度有待提升,政策工具使用缺乏协同性。

4.政策工具使用结构有待优化

首先,政策工具选择的比例结构失调。权威型政策工具占比接近一半,各级政府在民办高等教育管理方面对权威工具的使用较为偏重,对民办高校的干预过多,习惯于按照管理公办高校的管理模式来管理民办高校。“对民办高校的收费标准、招生比例设置等问题都有干涉,这种‘事无巨细’的管理束缚了民办高校的自由,阻碍了民办高校的发展,政府管理角色的不明确对民办高校的发展造成了阻力”[11]。这会对民办高校参与分类管理的积极性造成一定的消极影响。其次,政策工具要素的缺位。在权威型政策工具中,“行政处置”这一要素的比例远低于“制度规约”和“监督管理”这两项,这表明政策制定者在民办高校分类管理政策过程中,在行政处置手段上投入不足、略显单薄,对各项惩处措施的研判不够。总之,无论是政策工具的类型偏重抑或是要素缺位,都预示着各级政府需要在对民办高校分类管理的政策工具使用结构上进行优化。

(二)我国民办高校分类管理的政策工具选择的建议

1.加快补齐专项配套政策,提升政策工具的操作性

依据对现有政策文本进行梳理,不难发现,我国各省(自治区、直辖市)出台的有关民办高校分类管理政策出台数量不仅在地域上分布不平衡,而且在可操作性上缺乏后续专项配套政策。各省(自治区、直辖市)已经出台的专项政策大多集中在分类登记这一版块。因此,各地区需要尽快补齐后续专项配套政策,除分类登记外,分类扶持、分类筹资、师生权益保障以及分类监管、退出机制等版块都需要出台专项的配套政策条款来指导民办高校分类管理的落实。如在分类登记这一版块,需优先完善两类民办高校分类登记的标准与程序;分类扶持版块需进一步明确营利性与非营利性两类民办高校的差别化政策待遇,包括财政资助、税收待遇、用地优惠政策等方面;分类筹资版块,细化捐赠、投融资的条款条例;师生权益保障版块,重视民办高校学生奖助学金的设立、教师人才引进制度机制的优化以及对教师培训,可“对表现优异者在职称职务晋升、培训交流学习等方面予以倾斜,逐步建立重实绩、重贡献的激励机制”[12];分类监管版块,健全财务风险评估审查机制等等。至于西部地区,需要先补充相关政策文件,为后续完善专项配套政策奠定基础,只有尽快补齐各地民办高校分类管理的专项政策,完善其配套机制,才能提升政策工具的可操作性,助推分类管理政策在民办高校中的施行与落地。

2.细化分类管理政策内容,提升政策工具的针对性

通过上述的现状分析发现,政策文件主要聚焦于宏观层面,缺乏具体的条款与措施,微观层面的配套政策实施较为滞后。因此,需要对民办高校分类管理的政策内容进行细化,地方政府应加强研究,尽快出台相应的实施细则。如在分类扶持方面,针对不同类型的民办高校,实行差异化的财税、用地优惠政策。其中财税方面,一是整顿针对民办高校的不合理税收,二是出台针对民办高校的结构性减税改革方案,三是创新针对两类民办高校的差异性税收优惠政策;土地优惠方面,优先保障土地供应,对于非营利性民办高校,实行划拨方式获得土地,而营利性民办高校可按照协议方式进行供地。通过不断细化金融激励措施,促使激励型政策工具进一步落地。此外,还要健全分类管理体系,合理运用权威型政策工具。权威型政策工具虽在各类工具使用中较为成熟,但也需要有更为健全的政策内容体系为依托,如健全民办高校法人制度,进一步明确非营利性民办高校“合理回报”的收益权界定,完善民办高校的财务监管制度,重视民办高校的分类退出机制。总之,需要不断细化分类管理的政策内容,来提升各类政策工具的针对性。

3.优化政策参与主体的协作性,提升政策工具使用的协同性

首先,明晰参与部门职权,加深部门协作化程度。由上述分析可知,我国各省(自治区、直辖市)实行民办高校分类管理政策主体联合决策较少,部门协作化程度不高。因此,在政策制定过程中,对各参与部门主体的相关职责和权限加以明晰是很有必要的,这样有利于各部门明确自身职权范围,从而充分履行自身职责,为各部门的协作分工奠定基础。其次,完善联席会议制度,提升参与主体协作性。作为一种合作协调机制,联席会议制度的建立及制度化运作在很大程度上能够提升各参与主体部门之间的协作性。如在民办高校分类管理的配套政策制定过程中,各有关部门共同参与并联合制定民办高校分类管理的专项政策,提升政策制定过程中的信息交换效率。各省(自治区、直辖市)可以依据自身的发展需要、地区特色以及实际情况,联合制定适当的配套实施政策,共同开展对民办高校的分类扶持与分类监管工作。最后,各省(自治区、直辖市)政府可以利用第三方进行政策评估,以此激励各有关部门自觉协作,不断提高政策工具选择的协同性。

4.优化政策工具的使用结构,强化政策工具的应用与组合

目前我国民办高校分类管理的政策工具使用结构失衡,各级政府在接下来的政策制定中需要适当控制权威型工具的使用比例,并将其合理运用到对民办高校分类管理的规范与管理中去;需要适当加大激励型政策工具的使用比例,如加大对两类民办高校基础设施的经济援助,从而促进民办高校更好地发展;突出规劝型政策工具的地位,营造良好的捐资办学理念和教育捐赠文化氛围[13];积极探索学习型政策工具的多样化运用;进一步提高能力建设型工具的使用比重并丰富其形式。此外,在我国目前民办高校分类管理的各个政策主题版块下,政策工具使用组合情况有待优化。如权威型政策工具主要运用在分类监管方面;激励型政策工具主要运用财税优惠方面;规劝型政策工具主要运用在鼓励引导方面;学习工具主要运用于规划治理方面;能力建设型政策工具主要运用于发展培训方面。因此,各级政府要依据分类管理中不同的主题版块特征,来选用适切的政策工具使用结构。各种主题版块下应结合不同的政策工具并形成不同的组合模式,如宏观视角下的规划与引导除了适合权威型政策工具外,也适合结合规劝型政策工具和学习型政策工具;财税、用地优惠等版块在使用激励型政策工具外也需要结合能力建设型政策工具。总之,各级政府需在分类管理政策工具的运用上应尽可能地考虑多种政策工具的结构优化与应用组合来促进民办高校分类管理的推行,并综合选择、使用政策工具,平衡现有工具、开发新型工具以及优化政策工具组合应用,形成协同治理模式,从而实现政策治理有效适用和治理效用最大化[14]。