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      我國各省市高等教育發(fā)展水平研究與對策分析

      2017-05-30 07:15:32常明
      高教學(xué)刊 2017年9期
      關(guān)鍵詞:聚類分析因子分析高等教育

      常明

      摘 要:近年來,我國高等教育事業(yè)的發(fā)展令人矚目,初步形成了適應(yīng)我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會發(fā)展所需要的有中國特色的高等教育體系,可以在多種層次、多種形式上滿足社會需求。然而,教育不均衡的問題還是突出,在全國各個省市以及自治區(qū)之間,特別是在東部與西部、沿海與內(nèi)陸之間的高校教育,在諸如師資力量、科研水平等方面仍然存在著較大的差距。本研究采取聚類分析及因子分析的方法,選取各省市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料,為其高等教育水平綜合打分,得出教育綜合排名,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析討論我國高等教育的發(fā)展對策。

      關(guān)鍵詞:高等教育;聚類分析;因子分析

      中圖分類號:G640 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:2096-000X(2017)09-0188-03

      Abstract: Recent years have seen remarkable progress on our national higher education. Higher education system with Chinese characteristics that met with China's economic construction and social development has been initially built so as to meet social demands on various levels and forms. However, the problem of unbalanced education still needs to be solved. There are obvious differences on faculty and scientific research existing in provinces, cities and autonomous regions, especially in China's eastern and western regions and coastal and inland areas. This thesis selects statistical data from provinces and cities and takes measures of cluster analysis and factor analysis to comprehensively give marks and ranks on level of higher education. On the basis of these data, further analysis and discussion have been done on China's higher education growth.

      Keywords: higher education; cluster analysis; factor analysis

      教育規(guī)劃綱要和黨的十八大報告指出,2020年我國要基本實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化,而從2015年開始,《教育規(guī)劃綱要》的實(shí)施已經(jīng)進(jìn)入第二個五年,對于“基本實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化”這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)進(jìn)入了全面攻堅(jiān)階段,從國家發(fā)展的角度看,教育是重中之重,是發(fā)展的第一要務(wù),如果教育不能按時基本實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的目標(biāo),就會直接影響小康社會的全面建成。從目前已取得的成績看,我國高等教育事業(yè)改革正有序推進(jìn),初步形成了適應(yīng)國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會發(fā)展需要的社會主義高等教育體系。然而,我國是人口眾多的大國,東、中、西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距比較大,高等教育資源還處于不均衡狀態(tài),對此,我們應(yīng)在充分了解我國各地區(qū)高等教育發(fā)展水平的基礎(chǔ)上,對高等教育規(guī)劃必要的作出戰(zhàn)略性調(diào)整,做到科學(xué)規(guī)劃,合理布局,推動教育均衡發(fā)展。

      一、指標(biāo)體系構(gòu)建

      通過對我國各省市高等教育發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析,可以較全面的反映我國高等教育的發(fā)展質(zhì)量和發(fā)展水平,找出影響高等教育發(fā)展的因素,制定出符合我國國情的高等教育發(fā)展戰(zhàn)略。根據(jù)我國的實(shí)際情況和選取指標(biāo)的原則,本文選取了31個省市自治區(qū)的13個具有代表性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行分析,包括:普通高等學(xué)校教職工總數(shù)、普通高等學(xué)校數(shù)、教育經(jīng)費(fèi)、本科院校生師比、普通高等學(xué)校正高級專任教師數(shù)、普通高等學(xué)校副高級專任教師數(shù)、普通高等學(xué)校中級專任教師數(shù)、普通高等學(xué)校初級專任教師數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、年末常住人口、教育城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、居民人均可支配收入、教育經(jīng)費(fèi)事業(yè)收入,并搜集了國家統(tǒng)計(jì)局2014年發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù),部分?jǐn)?shù)據(jù)見表1。

      二、基本理論——聚類分析及因子分析

      (一)聚類分析

      聚類分析是根據(jù)所研究對象的特征,對其進(jìn)行定量分類的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。它能夠?qū)⒁慌鷺悠坊蜃兞?,按照它們在性質(zhì)上的親疏程度進(jìn)行分類。類內(nèi)部的個體在特征上具有相似性,不同類間個體特征的差異較大,聚類的目的是從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律性,進(jìn)而達(dá)到認(rèn)識和改造世界的目的。聚類分析的基本思想是在樣品之間定義距離或在變量之間定義相似系數(shù),距離或相似系數(shù)代表樣品或變量之間相似程度的大小,按其結(jié)果,將樣品(或變量)進(jìn)行逐一歸類,關(guān)系密切的類逐漸聚集到一個小的分類單位,然后逐步擴(kuò)大類的邊界,使得關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個大的分類單位,直到所有的樣品(或變量)都聚合完畢,最終形成一個表示親疏關(guān)系的譜系圖,依次按照某些要求對樣品(或變量)進(jìn)行分類。

      (二)因子分析

      因子分析是一種用于數(shù)據(jù)簡化和降維的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,它將具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量(指標(biāo))綜合為數(shù)量較少的幾個綜合變量(稱之為因子),以再現(xiàn)原始變量與因子間的相互關(guān)系。因子分析的基本思想就是通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究,找出能控制所有變量的少數(shù)幾個公共因子去描述多個變量之間的相互關(guān)系,然后根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高,但不同組的變量相關(guān)性較低。

      三、實(shí)證分析

      (一)我國各省市高等教育發(fā)展水平的聚類分析

      將原始數(shù)據(jù)錄入spss軟件中,并采用聚類分析中的Q型聚類方法對31個省市自治區(qū)進(jìn)行分類,系統(tǒng)聚類方法采用類間平均鏈接法,輸出聚類分析結(jié)果如圖1所示。

      通過圖1的聚類分析可以得出,全國31個省市自治區(qū)高等教育及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可大致分為4類:

      第一類:廣東。

      第二類:浙江,河南,江蘇,山東,四川。

      第三類:山西,重慶,遼寧,貴州,黑龍江,天津,吉林,內(nèi)蒙,新疆,安徽,甘肅,福建,江西,上海,云南,湖北,河北,湖南,北京,廣西,陜西

      第四類:青海,寧夏,西藏,海南。

      (二)我國各省市高等教育發(fā)展水平的因子分析

      利用spss軟件中因子分析方法,對31個省市自治區(qū)進(jìn)行因子分析:

      根據(jù)表2顯示,在因子分析中,共提取2個公共因子,它們對原有13個指標(biāo)的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85.373%,可以很好地代表原有指標(biāo)對數(shù)據(jù)的解釋作用。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣的輸出結(jié)果可以得出,衡量某地區(qū)高等教育發(fā)展水平的13個指標(biāo)大致可以分為2類,即以高等學(xué)校數(shù),高等學(xué)校教師人數(shù),年末常住人口數(shù),地區(qū)生產(chǎn)總值為代表的地區(qū)經(jīng)濟(jì)和教育規(guī)模指標(biāo);以人均可支配收入和單位就業(yè)人員平均工資為代表的經(jīng)濟(jì)水平指標(biāo)。將原始指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值帶入因子得分函數(shù),可以計(jì)算各樣本的因子得分,根據(jù)提取的2個公共因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重,結(jié)合各因子得分,建立綜合評價模型。

      F=0.6717*FAC1-1+0.182*FAC1-2

      利用spss的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能計(jì)算個樣本的綜合得分F,并利用spss的排序功能對31個省市自治區(qū)的高等教育綜合發(fā)展水平進(jìn)行了排序比較,部分結(jié)果如表3所示。

      四、結(jié)論

      根據(jù)此次實(shí)證研究的聚類分析和因子分析的結(jié)果可以得出以下結(jié)論:

      1. 按照聚類分析結(jié)果,我國31個省市自治區(qū)高等教育發(fā)展?fàn)顩r大致可以分為4類。

      2. 按照因子分析結(jié)果排名,北京、江蘇、上海、廣東、山東等地區(qū)的高等教育水平居前列,而寧夏、青海、西藏等地區(qū)高等教育發(fā)展?fàn)顩r不佳。

      通過因子分析得出的反映地區(qū)高等教育發(fā)展水平的兩個主要因素分別為教育規(guī)模和經(jīng)濟(jì)水平。江蘇、上海、廣東、北京這些地區(qū)的教育規(guī)模因子或經(jīng)濟(jì)水平因子得分較高,所以排名靠前,而西部一些省市如青海、西藏等地區(qū)由于教育規(guī)模因子得分很小,經(jīng)濟(jì)水平相對落后,所以排名較低。

      本次實(shí)證分析給我們的啟示:

      1. 國家應(yīng)不斷加大對各地區(qū)尤其是排名較低地區(qū)的高等教育的投入。從分析結(jié)果可以看出排名靠前的省市大多是高校數(shù)量較多、學(xué)生人數(shù)多、科研水平較高的地區(qū)。因此,我們要加大對于不發(fā)達(dá)地區(qū)的教育投入,應(yīng)不斷增加專職教師人數(shù)、授予學(xué)位的學(xué)生數(shù)、教育經(jīng)費(fèi)等資源的投入,不僅僅在高校數(shù)量的擴(kuò)張,更要提高師資質(zhì)量,鼓勵科研。

      2. 通過分析可以得出,高等教育發(fā)展水平與該地區(qū)的地理位置及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系密切。沿海省市如北京、江蘇、上海、廣東,是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的市區(qū),與之相適應(yīng)的,其高等教育的發(fā)展水平明顯高于其他省市,而排在最后的地區(qū)則是經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的邊遠(yuǎn)省區(qū)。因此,在強(qiáng)調(diào)對于教育不發(fā)達(dá)地區(qū)加大投入的同時,也應(yīng)該促進(jìn)其在經(jīng)濟(jì)上的發(fā)展。

      總之,通過此次實(shí)證研究可以看出,在黨和國家的重視下,在各項(xiàng)政策的不斷細(xì)化下,在各地區(qū)各級政府的共同努力下,我國各地高等教育發(fā)展水平均有了長足的進(jìn)步,各地均出現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)與高等教育齊頭并進(jìn)的發(fā)展趨勢,但從31個省市自治區(qū)的橫向比較來看,各地仍存在較大的不均衡現(xiàn)象,所以,要繼續(xù)推動我國教育水平的長足發(fā)展,縮小地區(qū)差異,必須在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和教育意識培養(yǎng)上雙管齊下,使東、中、西部教育齊頭并進(jìn),推動教育和經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

      參考文獻(xiàn)

      [1]國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)中心.[EB/OL].http://data.stats.gov.cn/

      [2]龐君芳.教育公平視域下教育資源的均衡發(fā)展[J].學(xué)術(shù)探索,2015(1).

      [3]時東陸.試論中國高等教育的合理均衡[J].科學(xué),2015(3).

      [4]張兵兵.我國高等教育區(qū)域發(fā)展不均衡的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)視角:上,2013(4).

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