高考录取中考生的信息劣势

1、 高考录取中考生的信息劣势 从资本市场得到的灵感 【摘要】：本文以经济学的笔触，用一种市场交易的模式异化地描述了高考录取制度。在这种描述下，特别是在这个市场中涉及的买卖双方，着重考察当买卖双方发生信息不对称的情况，分析此种市场上的总体交易效率水平。【关键词】： 高考录取 资本市场 信息不对称一、前言高考制度包括志愿填报、考试和录取三局部。普遍观点认为，高考制度可以归属“用于确立公共品和效劳的生产与分配的框架的制度张含宇2006。冯科、聂海风2007也认为，大学以考生的分数上下来录取考生，大学提供的入学时机成了所有考生共同拥有的公共品。高考制度确实是一种提供公共品的制度，并且在长期历史内作为一种

2、公平有效的选拔制度。但这里需要强调的是，所谓“大学提供的入学时机，只是指笼统的招生主体。但在志愿填报和录取过程中，高中毕业生面临的可选择教育产品数不胜数。考生需要通过分数上下的较量争取目标学校的入学时机，高校也要尽力提高自身实力与声誉争夺优秀生源。因此在制度运行内部，作者认为这套体系涉及的产品供求机制是具有竞争性、排他性的。既然高考制度作为一种类似市场的体制安排，必须要对其进行效率或福利评价。从最近的一些校园抽样调查中可以看出，有相当一局部大学生在入学一年或两年后都显示出对自己所学专业就读学校不满意的心理状况。社会上在解读这类信息时，大都站在大学入学既成事实的根底上，强调大学生面对此种心理状况

3、时应作何自我调整。但在经济学框架内，对于致使大学生产生这种福利净损失的根源，应当在考生选填志愿和高校招生录取阶段进行分析。在最近对广东局部高校作的一系列关于“在校大学生对所选学校及专业不满意程度的抽样调查中，得到如下一些数据：对专业的了解程度比拟了解或有所了解完全不了解47。4%52。6%满意程度满意不满意63%37%为什么会造成学生对所选学校及专业不满意呢？作者认为，在高考志愿填报和录取过程中，存在信息不对称的问题，使考生主观上产生目前现状未到达预期水平的感受。闫立2006在?浅析信息不对称对高校招生的影响及抑制策略?中分析到，高校的招生与录取是高校与考生双向选择的结果，因此在高校和考生之间

4、存在着双向的信息不对称。主要表现为：一是高校比考生更了解自身的实力信息，如学校对自身的教育管理水平、师资状况、学术地位、教学设施、各专业的就业前景等等非常清楚，处于信息优势，而考生对这些信息并不了解，处于信息劣势；二是考生对自身的信息如学习能力、知识水平、综合素质等情况较为了解，而高校对学生的情况并不了解。但作者认为，相比学校而言，学生在获取信息上处于更为劣势的地位，主要原因是：1、高考考分作为长期选拔考生的唯一标准，相同分数在形式上是不具有差异性的同质产品，现行“普招从体制上没有必要将考生个体信息加以区分；2、相对学校而言，考生面对的是更加多样化的选择，相似专业、相似水平的学校数量大；3、各

5、个学校为提高生源质量，有隐瞒自身缺陷、夸大优点的倾向。而且，正因为在现行体制下，学生提供应招生者的信息完全是分数，也可以说，是当前高校可接受的最完全的信息。但考生对产品供应方的信息闭塞状况，有可能造成信息不对称。特别是在当今社会，高中学生课业繁重，对大学真实信息缺乏有效掌握的情况下，如何在短时间内利用有限资源成功填报志愿，并获得预期的教育回报，是一个个表达实问题。考生一旦被错误信息引导，就很可能会出现对学校或专业不满的主观评价。将高考的录取行为放在市场的框架下，研究信息不对称的情况下考生的选择行为。给考生的直观感受是，自己在为成为一个可以承受高价格的目标而努力积累货币分数。这种情况下，定价却成

6、了考生的行为。当下，受传统名望的影响，一些学校和专业勉强支撑门面，但自身实力实际上却江河日下，相比其他高校学术水平、科研水平、就业水平大不如前。作为日常学习紧张的高中毕业生，在填报志愿时根本没有能力对一个大学的综合水平及其潜力进行准确判断，抛开国家高考制度的目的不说，也失去了考生希望塑造自身人才优势的初衷。二、文献综述从高考录取机制的运行过程又可以看出这套体制的原理。各高校进入各地招办考生档案，根据当年报考标的学校或标的专业的考生分数情况将考生作降序排列，在当年参与招生学校的招生方案内，结合分数排名，从高分到低分确定提档范围，择优录取。这就与金融产品市场交易的模式极为相像。如果将一所大学的入学

7、资格看作股票持有凭证，各个竞争买家学生的高考分数那么是股票买入价格。对于学生来说，需要的是理想的教育水平；对于学校来说，需要的是理想的生源，而这是通过高考分数来表达的，不如将高考分数看作这场交易中的“价格。 “高考制度把学校和学生同时聚集在一起，与分散市场相比，集中录取制度统一了交易时间，使得市场稠密，以低本钱的方式增加了考生和学校的选择冯科、聂海峰 2007。在高考志愿填报信息不对称问题上的研究，聂海风是目前可搜集到的相关论述较多的学者。他在研究高考志愿填报的文章中多是从具有私人信息的考生间博弈来分析填报效率的。冯科、聂海风2007从考生填报志愿时相互博弈的角度对高考录取制度作了效率的分析，

8、认为考生之间信息不对称会造成效率低下，不满足个体选择的“无操纵性。即考生真实填报各自偏好可能达不到帕累托最优。在这篇?高考录取机制的帕累托效率分析?经济科学?2007年第3期中，作者将大学作为“这个机制的被动参与人，“只以分数上下录取学生，说明高考本质上是一种国家法定的，自愿参加的考试制度，目的在于选拔优秀学生接受高水平教育，为国家输送有较高知识水平的人才。从目前的就业形势上看，在大学生毕业后，国家人才选拔这种传统群众性理念已经逐步转变为市场化配置人力资源的机制。相比于方案分配制度而言，学生拥有比以往更多的选择自由，将自己作为一种商品在人力市场上按照供需规那么自由交换。而从这个角度来看，可以将

9、大学学习阶段当作一个学生自我素质再造阶段，或者更直接地说，这是一个学习周期内资本增殖的过程。Lucas(1988)就认为，“人力资本的积累是经济保持持续增长的源泉，而且他将受教育视为一种“非常重要的人力资本积累方式。而回归到作出这一选择的学生本人，培养出自身预期的综合素质无疑是大学四年资本积累最好的回报，接受钟意的教育那么是差异化个体在进入大学所作出的一项长期投资。考虑到四年的回报率，这种投资选择行为那么可以被解释为当初填报志愿和向目标分数努力的全过程。关于考生与招生高校间信息不对称的问题，这方面的相关论述文献几乎没有，基于作者对“考生高校选择机制的市场化模拟，查阅了关于资本市场“信息不对称问

10、题的相关分析。丛臻，陈金贤2003表达了“信息不对称对于IPO竞价发行的影响，文章提到，对于我国的证券市场，“投资者要求的收益率以及可能引发的诉讼本钱都缺乏以限制发行者以尽可能高的价格发行高校，在缺乏有效约束的情况下，引人竞价机制其实并不能实现资源的最优配置。我们在这里即可以把所谓“约束看作是一种促使高校公布真实信息的机制。所以“如果有内幕信息存在，就会导致没有信息的投资者蒙受损失。 Rock(1986)把投资者分为信息缺乏投资者和信息充分投资者，前者没有关于高校实际价值的信息，而后者知道高校的实际价值。当高校品质不良时，只有信息缺乏的考生才会填报，因此所有招生都将划给信息缺乏的考生;而当品质

11、优良时，即高校招分小于或等于其实际价值，信息充分的考生将积极填报，从而使信息缺乏的考生只能获得一局部名额，因此平均说来信息缺乏的考生回报率为负。而本文主要借鉴的理论模型来源于邹传伟2006在?信息不对称与贷款审批安排：理论与中国银行的经验?的相关模型及对资本市场上信息不对称问题的描述。其中使用了Petersen2004对硬信息和软信息这方面的总结。在高考志愿填报中，也存在硬信息与软信息的差异。按照Petersen的论述，硬信息“一般是以数字形式存在的，是定量的，而软信息一般是以文字形式存在的，是定性的。，认为“硬信息能降低交易本钱，更持久，但缺点是硬信息的产生过程中有信息的损失，也就是会舍弃一

12、局部不易量化的信息。如此将硬信息与软信息的概念引入高考志愿填报中，也可以在解释考生在存在信息不对称问题上的根源。将参与高考招生录取制度中的两个主要主体考生与各大高校作为制度绝对接受者，实际上是对即将论证的几个问题的根本简化，即防止探讨高考录取制度公平性和价值导向，着重探讨制度内部运行机制的效率与福利水平问题。三、理论分析局部下面先看学生选填学校，即进行投资准备时所要经历的一般流程：一 确定自身专业志向：包括进行自身素质评价，结合个人爱好和未来社会人才需求走势，确定待选专业。二 筛选学校：进行专业排名，主要通过学校的社会声誉和一些志愿填报参考材料，如大学根本情况介绍、他人经验介绍、志愿填报咨询等

13、。三 确定价格承受能力，即通过几次诊断考试，明确自身相对价格水平或竞价排序四 根据筛选学校结果，分析往年标的学校或专业的分数情况，用历史经验归纳出适合自身价格水平的志愿。从以上流程可以看出，考生进行择校时从专业志向角度与学校水平角度确定一个选择束，而最后确定投资的标的却还要通过往年标的价格水平来分析归纳。由于专业志向选择和自身价格水平确定都是可以由考生自己把握实现的，这里不妨提出两个疑问：1 选择学校时，学校通过各种渠道向考生发出的信息是否充分、可靠？ 2 通过往年的学校分数分析出预期价格水平是否科学？3 在信息条件的约束下，考生最终填报的结果是否能够到达预期水平？涉及到学生投资行为和预期实现

14、目标的考虑，学生是否真的可以用高分换来一项良好的资产？定价是如何实现的？定价是否存在合理性？是否存在因信息不对称造成学生投资失败或不能到达预期收益？我们先看高校的分数，由于高校在划取调档线时是按照报考人数进行排序择优选择的。因此在实际情况中，也出现过由于名校往年分数高、落榜人数过多，导致当期出现低分录取的情况。从录取规那么上讲，高校的真实教育水平和理念录取分数并没有严格的相关关系。只是在考生填报志愿时，都存在从众选择行为。考生都会根据往年的一贯分数线填报最终志愿，可见历史经验的归纳在高考志愿填报中，占取了极大的地位。因此可以看出，考生的这种选择思维是造就“高分名校的最主要原因。因为定价的行为完

15、全是由考生完成的，作为供应方的高校却处在一个以逸待劳，只需选择即可的地位。那么就会引发一个问题：既然分数是由考生决定的，那这种交易方式必然存在一些风险，很可能有较高教育水平的高校获得了价格较低的生源，而竞价水平高的学生却获得了较低水平的教育。带着以上的疑问，我们查阅了信息不对称的相关理论模型，最终决定借鉴银行向企业放贷的信息处理过程来模拟考生填报志愿的过程。高考考生手中掌握着某种优质资源并且拥有这种资源的处理决定权，我们将考生类比为掌握着货币资源的银行，而待选择的高校那么类比为向银行申请贷款的各企业，学生填报志愿的过程类比为银行选择放贷目标的过程，通过这样的模拟来得到信息充分与非充分情况下学生

16、的最终福利水平。四、理论模型理论模型是依照如下顺序展开的。先介绍模型的根本设定，接着在硬信息和软信息的框架下分别研究考生在完全信息和不完全信息下在决策上的差异。通过比拟分析，研究现行高考录取制度信息不对称的后果。 1、模型的根本设置 假设一个考生选择某高校的时机本钱是，得到的收益是。设和均是外生给定的，并且。 设在录取过程中某考生共考虑了N家高校，那么可看做有家企业向银行申请贷款。的具体取值不影响本文的讨论，故将标准化为1。高校的类型用来刻画，其中是高校的经验招生分数，而表示高校得到目标生源后培养成功的概率。这里定义培养成功的概念为到达考生的预期水平。既表示了考生的投资风险，又刻画了高校的资质

17、：越大，考生的选择风险越低，高校的资质越高。从而考生的期望回报为。显然只 有满足，的高校才能给考生带来正的预期回报。而选择填报的高校是不符合考生利益的。假设高校类型在上取值。服从上的均匀分布，与相互独立，概率分布函数为。设的上述分布是公共知识。对考生而言，高校的经验招收分数是可观察的，但经营成功概率是不可观察的。2。硬信息和软信息一般而言，高校传统声誉越好，生源质量要求越高。也就是较高的经验招生分数对应了声誉较好的高校。高校越好，学校相关信息越充分，能提供的教学保证越多，在社会上的信用记录越丰富。根据Petersen2004，这类信息属于硬信息的范畴。而关于规模小的高校的硬信息一般比拟匮乏。考

18、生决定是否选择这类高校时，主要根据经验人群对这类高校的评价、社会对此高校培养人才的接纳程度及该高校的积累信用的状况等的知识。这类信息属于软信息的范畴。也就是对考生而言，高校传递的信息有硬信息与软信息之分。高校越大，硬信息的比重越大。设高校向考生传递的信息中，硬信息的比重是。是关于的严格单调递增函数，或，并且。考生只有在既能处理硬信息，又能处理软信息时，才能识别出高校的真实类型。Petersen2004认为，硬信息容易被量化和证实，容易在考生的不同层级间传递，而软信息不容易被量化，考生亦无法获得信息渠道。故考生只能处理高校的硬信息，以概率识别出高校的培养成功概率，以的概率认为服从上的均匀分布。本

19、文对硬信息和软信息的处理进行了简化，即认定考生完全不能处理软信息。上文认为高校传递的信息考生只能处理其中的一局部。实际上，考生是根据高校自己提交的资料对其做出判断的。而这些信息显然是不完全的。也就是说，高校传递的信息对考生是不完全的，因此在假设信息掌握程度不一样的情况下，考生做出的决策也不一样。先假设信息充分的情形。考生以概率1识别出高校的培养成功概率，由此算出选择该高校的期望回报是。从而考生选择满足以下条件的高校：。再看信息不充分的情形。考生以概率识别出高校的经营成功概率，由此算出选择该高校的期望回报是，其中可视为选择中高校的平均回报。从而考生选择满足以下条件的高校：。定义如下的：假设，那么

20、；假设，那么；假设，那么。不难看出。考生选择满足的高校。不难看出时，。此时考生在信息充分与非充分的情况下均做出同样的决策。时，高校的平均资质较低，且是的减函数，。此时考生存在“信心缺乏的问题，也就是为了降低风险，保证得到录取，考生会放弃一局部可以带来正的期望回报的高校；但随着考生分数的增加，“信心缺乏的情况逐渐缓解。时，高校的平均资质较高，且是的增函数，。此时考生存在“信心膨胀的问题，也就是一局部带来负的期望回报的高校得到了生源；但随着招生分数的增大，“过度放贷的情况逐渐缓解。 这里需要说明的是，由于代表的是时机本钱与自我学习能力之比，假设是外生给定的常数，那么越大，说明时机本钱越大。即考生在

21、确定一个选择束时所放弃的其它学校所能带来的收益越大、学校平均资质越高，而被确定的选择束的平均资质也就相对降低了，反之亦然。从以上的理论分析可以看出，在信息充分与非充分的情况下，考生所确定的选择束是不同的。信息非充分情形下学生的决策可能会因为“信息缺乏或者“信心膨胀而与预期的决策产生较大程度的偏倚，而理论推导的结果也答复了前面局部的疑问，即是在现有的非充分的信息条件下，学生难以到达预期的福利水平，因而自然会产生对高校的不满意。四、数据处理回归分析理论局部研究了在信息不充分的情况下，考生决策的偏倚问题，我们认为主流媒体提供的高校排名信息和高校的往年招收分数以及专业热门程度等因素对考生填报志愿有相当

22、影响。但因为数据的限制，本文只能研究如下问题及假说：2.主流媒体的信息并不能全面反响学校的情况，是单一的信息我们认为，在各大考生进入高校以后，引起学生对所在高校的不满情绪大局部是因为高校的师资力量以及硬件设施，而现在的高校排名实际是一个综合分数，这样的排名信息在某些方面其实并不是准确的，而学生以此为参照系，在自己获得真实情况后，势必会对目标学校存在疑心，甚至是失望。 为了使我们的结论更具有一般性，我们以排名居中的西南政法大学为例。此大学在2005年的综合排名为78名，而其中科学研究为在排行榜上居97位人才培养为84名，而社会声誉那么到达了33名。我们可以认为，该学校的社会声誉与其真实的科研水平

23、与人才培养是不太符合的。这仅仅是我们的名校，而那些更加一般更加普通的学校，在中国的高校排行榜上出几乎不出现，在各个学科的排名中，几乎不出现，而这样普通的高校才是当今中国的群众。面对这样的高校，我们的同学们又是从何得知其真实情况的？只有每年的高考资料中薄薄的几页，只有过去几年的高考收分。 现在我们以某一年的高考收分为例，用前几期的高校收分情况以及高校的排名情况对本期收分做简单的回归，验证这些简单的信息对高校录取分数的影响程度。我们避开主流媒体信息的偏倚性，如果这些简单的因素能够在很大程度上说明高校的录取分数，那么从一个侧面说明了考生信息来源的单一性，进而说明了考生与高校之间的信息不对称。数据来源

24、：新浪教育网高考频道，高校信息库 我们分别得到了2004、2005、2006年全国各大高校在川招生的最低分数，同时结合2004、2005年中国高校排名评价表，把几个表的内容综合在一起。剔除了无效变量，包括某些以投档线和平均分参与高校录取分排名的高校，以及某些没有包括在高校排行榜单上的高校，保证了所用的数据均为各大高校在川录取的最低分，并且确保了所有的高校均在高校排名榜上，保证了数据的可行性和可比性。模型设定被解释变量Y为06年收分分数X1为05年收分X2为05年高校综合评价分X3为04年收分X4为04年高校综合评价分得到回归结果通过结果我们看到，模型出现了多重共线性问题，其原因，我们认为解释变

25、量之间本身是相互影响的。即04年的收分和排名情况是会影响到05年的情况的。为了解决这个问题，我们尝试改变模型的形式，运用了对数的形式对 模型进行纠正，但是结果并不理想我们得到如下的结果 多重共线性的问题无法得到解决，我们认为在引入解释变量的时候只考虑到了变量与被解释变量理论上的经济意义，而忽略了现实经济生活中数据的波动性，特别由于四川省05年改变了招生策略，变考前填志愿为考后填志愿，所以在05年出现较往年较大的波动也是可能的。为了到达比拟满意的统计结果和经济结果，我们最终决定运用逐步回归法对模型进行修正。 修正后的模型只包含X3,X4两个变量，即最终的实际数据证明04年的高校排名与录取分数对0

26、6年的高考定价的影响是显著的，造成这种情况的原因与制度的改变有关。05年正是制度变革的敏感时期，再加上05年高考题的难度到达了历史最低点，而高考分数那么到达了历史谷峰，这样的高分扎堆的情况造成了05年高考志愿的畸形，即某些排名集中的在5-10名左右的名校由于往年收分过高反而由于考生的谨慎心理鲜有人问津，某些在其之后的二类名校收分却创造了历史新高，这样大幅度的波动对后来的考生的解释力是很弱的，所以我们得到04年的数据对06年造成的影响更大是有其现实意义的保存2004与2006年的数据建立新的模型。其中Y为2006的高校录取分数，为2004对应高校的录取分数，为2004的高校评价的综合分数。这样得

27、到的回归结果不存在多重共线性，根据DW值很容易判断出该模型不存在自相关。下面对此模型进行white检验，以检验模型中是否存在异方差。得到的检验结果如下：从上表可以看出:nR2=8.585467,由white检验知，在的情况下，查分布表，得到临界值，可以同时t检验值也不显著。比拟计算的统计量与临界值，因为nR2，所以接受原假设，说明模型不存在异方差。所以最终得到的模型是 通过表1.3可以看出X1与X2的系数都显著地不为0，因此我们可以认为经验高校录取分数以及高校的经验排名对本期高校的录取分数具有影响。但同时我们可以看到，这个模型的并不理想，究其原因，我们认为是前面几期的数据对本期依然有影响，但是

28、由于能力和数据来源限制，我们无法获取足够的数据，但是就目前的数据而言，本期录取分数与往期收分和排名的相关关系还是较为显著的。在一定程度上是可以说明问题的。由于实际情况是，考生填报志愿一般不止参考前一期高校招分，还会考虑多期历史收分数据。因此该模型仍然不是最正确的解释工具。但考虑到防止多重共线性的问题，剔除了前几期的解释变量。 通过以上的回归结论，我们可以看到，2004年的高校排名以及高考录取分数竟然对2006年的高校 录取分数的解释力到达了60%以上，这足以说明学生在填报志愿的时候对于这样一些单一信息的依赖程度，也从侧面证实了我们的假说，学生与高校之间的信息是不对称的。五、经济意义检验和缺乏从

29、模型中可以看出2006年高考高校招生分数确定模型的回归估计式为：即当其他解释变量保持不变时，高校在04年招生分数每增加减少一分，06年招生分数会相应增加减少0.575501分；而在其他变量保持不变时，主流评估媒体04年机构对高校总体水平的评价每增加减少一分，06年高校招生分数会出现增加减少0.315287分的变化。高考制度经过99年扩招改革以来，一些命题方式和录取规那么在局部地进行调整，这是本模型所不能控制的。虽然只是06年和04年的数据不能到达解释高考录取的一般性规律，不过本模型在解释学生对一些单一信息依赖程度的问题也具有一定的说服力。这种问题用时序数据处理更可能到达与实际模型的契合。而缺乏

30、之处就在于：我国恢复高考制度仅30年，受到招生政策和录取规那么的大范围变动，特别是全国性的变动如扩招、新增学校、新设专业等等的影响，在样本提取过程中可能会出现数据缺失、断层。如西南财经大学经济学基地班自1999年开始招生，距今时长仅8年，样本容量极小。另一方面更大的问题是，由于学校真实水平的表达难以从统计数据中得到，且在校学生的主观评价测量难以取得，因此直接估计出一种带有政策建议性的、符合“市场信息对称的分数确定模型几乎不可能做到。本文只能通过对现行的分数确定方式进行解释，间接证明高考录取中考生信息劣势的现状。五、结语成熟健康的股市中，成功获得预期收益的根据在于，一个股票发行者其长期优秀的业绩

31、和未来深厚的开展潜力，而这些信息的表达只能通过投资者对其真实的业绩报告、相关报表和未来走势预测得出。很明显，在高考市场中，这些重要信息既有缺失的，又有被夸张的。没有一个学校不夸张自己的长处，掩盖自己的短处，公之于考生的是流于形式的无用宣传信息，而考生对于这类重要信息的获得既缺乏有效渠道，又缺乏科学标准，造成在填报志愿、准备考试的时间挤压中作出了一单单的风险投资。同信贷产业或股票市场一样，招生分数的大起大落都只能说明高考市场优质生源配置的严重缺乏效率。大学的整体实力是在长期内变动的，在一个学生的在校学习周期内，可以将这种教学水平看作稳定的常数。能从这种水平变动趋势中得到信息的，一般只能通过不断变

32、动的大学综合排名。虽然现在考生填报志愿时有一些权威机构出炉的大学排名作为参考，但作为考生，在考虑排名后仍将最重要的考量标准定为以往的录取分数，包括是否作为提前批录取。实际上在谨慎原那么的作用下，填报志愿往往是用经验判断法，而这种经验判断又大局部来自于各年的录取分数。实质上解读了无用的信息，将高中以来积累的素质货币投向了一场人生的赌局。因此调整这个“市场中考生信息劣势地位的机制必须要从建立大学到社会的充分信息沟通机制着手。参考文献冯科，聂海峰，2007：?高考录取机制的帕累托效率分析?，?经济科学?第3期。聂海峰，2007：?高考录取机制的博弈分析?，?经济学季刊?第六卷第3期。张含宇，2006

33、：?高考改革的制度经济学分析?，?改革与开展?6月上半月。武书连，吕嘉，郭石林：?中国大学评价?2005，2006，2004，?中国高等教育评估?2004，2005，2006.。丛臻，陈金贤，2003：?信息不对称对于IPO竞价发行的影响?，?中原工学院学报?2003年3月。刘玉铭，张庆华，2006：?中国高考招生的地域歧视、内生经济增长与福利分析?2006年7月。闫立，2006：?浅析信息不对称对高校招生的影响及抑制策略?2006第1期。邹传伟，2006：?信息不对称与贷款审批权安排：理论与中国银行业的经验?，北京大学中国经济研究中心硕士学位论文。附录：2004.2005.2006 年各大高

34、校在川招生分数以及当年的高校综合评价分数学校名称05收分06收分05总分04总分04年收分HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=2北京大学683663100665HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=68北京工业大学602589543HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=73北京交通大学643603575HYPERLINK :/

35、.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=37北京理工大学618566596HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=27大连理工大学634592573HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=48电子科技大学598597577HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=59东北师

36、范大学621579572HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=21东南大学649605545HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=266对外经济贸易大学668625591HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=78哈尔滨工程大学612579539HYPERLINK :/.sina /collegedb/colleg

37、eindex.php?collegeid=13哈尔滨工业大学571648598HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=87合肥工业大学602572538HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=36华东理工大学614596567HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=33华东师范大学662596622HYPERLINK :/exam.e

38、du.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=25华南理工大学635606571HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=58华中师范大学646560602HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=53暨南大学647608595HYPERLINK :/.sina /collegedb/collegeindex.php?collegeid=5南京大学668639614HYPERLINK :/