王樹(shù)松 范海燕

摘 ?要：基于我國(guó)31個(gè)省域2011年與2015年數(shù)據(jù)，采用主成分分析法評(píng)價(jià)各省域高等教育規(guī)模發(fā)展水平，利用等級(jí)差異評(píng)定法二者的協(xié)調(diào)狀態(tài)，并通過(guò)GIS空間分析法探討各省域高等教育規(guī)模的排名情況及地理空間分布特征。研究表明，各省域高等教育規(guī)模受到“空間近鄰效應(yīng)”的影響，呈現(xiàn)出直轄市地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)“逐級(jí)減弱”的態(tài)勢(shì)。對(duì)此，應(yīng)加強(qiáng)省域間的資源合理配置，高等教育規(guī)模適當(dāng)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：高等教育規(guī)模;近鄰效應(yīng);主成分分析

中圖分類號(hào)：G640 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2096-000X（2019）05-0179-03

Abstract： Based on the 2011 and 2015 data of 31 provinces in China， Principal Component Analysis （PCA） is used to evaluate the scale of higher education development in each province， and the coordination status of the different levels of assessment method is used， and the scale of higher education and ranking and geospatial distribution characteristics in each province are explored by GIS spatial analysis. The research shows that the scale of higher education in various provinces is affected by the "space neighbor effect"， which shows the trend of "gradual weakening" in the municipality， northeastern region， central region， eastern region and western region. In this regard， the rational allocation of resources between provinces should be strengthened， and the scale of higher education should be appropriately developed.

Keywords： scale of higher education; space neighbor effect; principal component analysis

一、概述

自1999年全國(guó)范圍內(nèi)高等教育招生規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大， 2002年我國(guó)高等教育的毛入學(xué)率首次達(dá)到15%，根據(jù)美國(guó)教育社會(huì)學(xué)家馬丁特羅（Martin Trow）的“精英-大眾-普及型”高等教育規(guī)模階段理論和《2016年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》的相關(guān)數(shù)據(jù)，我國(guó)高等教育毛入學(xué)率達(dá)到42.7%[1]，在學(xué)總規(guī)模達(dá)到3699萬(wàn)人，高等教育已經(jīng)步入大眾化階段并向普及化階段靠攏。在我國(guó)高等教育大眾化進(jìn)程中，幾次較大的院校整合，加之經(jīng)濟(jì)和人口等外部因素的影響，各省域高等教育規(guī)模均發(fā)生了較大變化，甚至出現(xiàn)了省域高等教育規(guī)模發(fā)展不平衡現(xiàn)象。使得不同省域的高考錄取率、高考錄取分?jǐn)?shù)線不同， 導(dǎo)致適齡人口合法接受高等教育的入學(xué)機(jī)會(huì)不均等。但是我們都知道“教育均衡發(fā)展不是平均發(fā)展，而是分類發(fā)展。均衡發(fā)展決不是教育的平均主義，不是把高水平的拉下來(lái)，而是要根據(jù)不同區(qū)域的實(shí)際情況，分區(qū)規(guī)劃、分步實(shí)施、分類發(fā)展”[2]。如今我國(guó)高等教育在不斷向普及化階段靠攏，我國(guó)各省域高等教育規(guī)模又有怎么樣的發(fā)展呢？

二、高等教育規(guī)模發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)

在我國(guó)，潘懋元先生等界定高等教育為“以大學(xué)為主的專業(yè)教育”，即狹義的高等教育;另一種觀點(diǎn)把高等教育定義為“完全的中等教育基礎(chǔ)上進(jìn)行的專業(yè)教育，是培養(yǎng)各類高級(jí)專門(mén)人才的社會(huì)活動(dòng)”[3]，即廣義的高等教育。廣義的高等教育具有更豐富的內(nèi)涵，也能更準(zhǔn)確地理解高等教育大眾化的真實(shí)含義。但因各種成人教育、非學(xué)歷職業(yè)教育的統(tǒng)計(jì)資料難以獲取，國(guó)家反映高教發(fā)展的各種定量指標(biāo)大多依狹義高等教育的概念進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。實(shí)證分析因需借助統(tǒng)計(jì)資料，故多采用狹義高等教育的概念[4]。本文中高等教育指狹義的高等教育，即普通高校，本文中高等教育規(guī)模指普通高校規(guī)模。本文中高等教育規(guī)模指標(biāo)體系包括3個(gè)二級(jí)指標(biāo)、6個(gè)三級(jí)指標(biāo)，主要體現(xiàn)在學(xué)校、學(xué)生、教師三個(gè)方面，分別采用每萬(wàn)人擁有的高等學(xué)校數(shù)、每萬(wàn)人部屬院校數(shù)、每十萬(wàn)人在校生數(shù)、研究生數(shù)比本?？粕鷶?shù)、每萬(wàn)人中專任教師數(shù)、具有博士學(xué)歷的教師占專任教師的比例。

三、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）研究方法

1. 主成分分析法

為避免使用多項(xiàng)指標(biāo)可能出現(xiàn)的多重共線性問(wèn)題，采用主成分分析法，通過(guò)運(yùn)用SPSS20.0軟件對(duì)高等教育規(guī)模水平的三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行依次降維，依據(jù)所提取主因子的方差貢獻(xiàn)率及得分計(jì)算各省域高等教育規(guī)模水平綜合得分并排序。

2. 等級(jí)差異評(píng)定法

采用等級(jí)差異評(píng)定法測(cè)度各省域高等教育規(guī)模發(fā)展水平，各省域高等教育規(guī)模發(fā)展水平等級(jí)差的計(jì)算公式，見(jiàn)公式（1）。

DH=R2015-R2011 ? （1）

式中，DH（1≤H≤n，n為評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù)）為H省高等教育規(guī)模發(fā)展水平等級(jí)差，R2011為H省2011年高等教育規(guī)模發(fā)展水平綜合排名，R2015為H省2015年高等教育規(guī)模發(fā)展水平綜合排名。利用DH的正負(fù)判斷某省高等教育規(guī)模的相對(duì)發(fā)展速度。若DH為負(fù)值，表明該省高等教育規(guī)模發(fā)展水平快于2011年發(fā)展水平;反之，則表明高等教育規(guī)模發(fā)展水平落后于2011年發(fā)展水平。

3. GIS（地理信息系統(tǒng)）空間分析法

地理信息系統(tǒng)空間分析法可以利用GIS將獲得的有關(guān)原始數(shù)據(jù)以圖形的形式呈現(xiàn)出來(lái)。形象地展現(xiàn)各省域高等教育規(guī)模發(fā)展水平及協(xié)調(diào)狀態(tài)的分布特征，運(yùn)用ArcGIS10.2軟件繪制各省域高等教育規(guī)模因子、綜合得分以及排名狀況的空間分布圖。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

依據(jù)上述評(píng)估指標(biāo)，搜集2011年和2015年31個(gè)省域的相關(guān)指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒2011》、《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒2015》以及教育部網(wǎng)站，通過(guò)直接引用與間接計(jì)算獲得有關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。同時(shí)，為消除數(shù)據(jù)在量綱和數(shù)量級(jí)上的差別，采用標(biāo)準(zhǔn)化方法，即ZXi=來(lái)消除。其中？滋x為Xi的均值，？啄x=，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并采用社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包（Statistical Product and Service Solutions，簡(jiǎn)稱SPSS）進(jìn)行分析。

四、實(shí)證研究及結(jié)果分析

各省域高等教育規(guī)模及空間分布：

1. 主成分提取

首先，檢驗(yàn)2011年與2015年高等教育規(guī)模指標(biāo)集是否適合進(jìn)行主成分分析，利用學(xué)術(shù)界通用的取樣適當(dāng)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（簡(jiǎn)稱KMO）作為判斷的標(biāo)準(zhǔn)，KMO值在0-1之間，大于0.5且越接近于1，表示指標(biāo)集中各指標(biāo)之間相關(guān)性越高，越適合進(jìn)行主成分分析。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示二者的KMO值分別為0.7499 和0.7327，均適合進(jìn)行主成分分析。

從2011年和2015年指標(biāo)集中均分別提取出一個(gè)特征值大于1的主成分，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率分別為87.252%和85.920%，表明這些主成分可以作為綜合指標(biāo)使用，可以較好的解釋2011年和2015年高等教育規(guī)模各原始指標(biāo)，結(jié)果詳見(jiàn)表1。

其次，根據(jù)特征向量值分別計(jì)算各主成分得分。因?yàn)榇藬?shù)據(jù)中只提取了一個(gè)主成分，所以無(wú)需進(jìn)行進(jìn)一步加權(quán)計(jì)算高等教育規(guī)模主成分綜合得分（HE），直接利用FHE1充當(dāng)HE比較，并進(jìn)行由高到低的排名（RHE）。

最后，將2011年和2015年高等教育規(guī)模數(shù)據(jù)以主成分的得分高低進(jìn)行排名并計(jì)算等級(jí)差，結(jié)果詳見(jiàn)表2。

1986年六屆人大審議批準(zhǔn)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展“七五”計(jì)劃，明確指出我國(guó)經(jīng)濟(jì)的地理分布客觀上存在東、中、西三大經(jīng)濟(jì)地帶。近年來(lái)逐漸過(guò)渡到以“四大板塊”推進(jìn)國(guó)家區(qū)域總體戰(zhàn)略。本文在此基礎(chǔ)上，根據(jù)政策傾向性的不同，將北京、天津、上海、重慶四直轄市，單獨(dú)組成直轄市板塊，方便客觀分析。整理歸納之后，將我國(guó)31個(gè)省域分為“五大板塊”：直轄市地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)。

依據(jù)其排名，將高等教育規(guī)模劃分為發(fā)達(dá)（1-10）、中等（11-21）、落后（22-31）三種類別。如表2所示，2015年與2011年相比而言，在發(fā)達(dá)高等教育規(guī)模類別中，十個(gè)省域名單并未發(fā)生變化，只有黑龍江與重慶的名次發(fā)生了顛倒。在中等和落后類別中，東部省域的海南跌破21名，跌入到落后類別中，西部省域的四川升入中等類別。高等教育規(guī)模經(jīng)五年發(fā)展并未發(fā)生劇烈的名次變化，發(fā)展相對(duì)穩(wěn)定。從直轄市、東中西部、東北地區(qū)在三種類別中所占名額來(lái)看，2011年至2015年，直轄市與東北地區(qū)高等教育規(guī)模均位于上游且排名比較穩(wěn)定，東部與中部高等教育規(guī)模呈現(xiàn)中間排名較多態(tài)勢(shì)，西部高等教育規(guī)模雖有增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但多數(shù)處于下游排名。歷經(jīng)五年發(fā)展，高等教育規(guī)模穩(wěn)定發(fā)展。

2. 空間分布

若等級(jí)差>0，則說(shuō)明該省域高等教育規(guī)模排名相對(duì)于2011年下降，高等教育規(guī)模增速相對(duì)緩慢。反之，若等級(jí)差<0，則說(shuō)明該省域高等教育規(guī)模排名相對(duì)于2011年上升，高等教育規(guī)模增速相對(duì)較快。等級(jí)差>0的省域有八個(gè)，分別是內(nèi)蒙古、黑龍江、湖南、廣東、海南、西藏、青海、新疆。在地理位置的空間分布上地處邊疆地區(qū)或腹地，受到“空間近鄰效應(yīng)”中負(fù)效應(yīng)的影響，偏遠(yuǎn)的地理位置，使得其省域高等學(xué)校對(duì)其他省域的考生吸引力較弱，不利于高等教育規(guī)模發(fā)展。等級(jí)差<0的省域有八個(gè)，分別是安徽、江西、河南、重慶、四川、貴州、云南。安徽、江西、河南地處中部，比鄰東南沿海各省，受到“空間近鄰效應(yīng)”中正效應(yīng)的影響，拉動(dòng)了三省高等教育規(guī)模發(fā)展。重慶雖地處西南，但作為直轄市，政府的政策扶持使得其高等教育規(guī)模發(fā)展穩(wěn)中有進(jìn)。四川、貴州、云南不僅地處西部省域相連，而且均是少數(shù)民族聚集區(qū)。受到西部大開(kāi)發(fā)的影響，以及政府對(duì)少數(shù)民族教育事業(yè)的重視，出臺(tái)的有利政策和措施使得三省雖地處偏遠(yuǎn)，但高等教育規(guī)模還是得到了發(fā)展。說(shuō)明高等教育規(guī)模會(huì)受到“空間近鄰效應(yīng)”中的正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)的影響，同時(shí)政府政策也會(huì)影響各省域高等教育規(guī)模的發(fā)展。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文的研究得出如下結(jié)論：

1. 我國(guó)高等教育規(guī)?？傮w上發(fā)展穩(wěn)定，仍呈現(xiàn)出直轄市地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)“逐級(jí)減弱”的態(tài)勢(shì)。

2. 受到“空間近鄰效應(yīng)”的影響，高等教育規(guī)模發(fā)展緩慢的省域多分布在邊疆地區(qū)或發(fā)達(dá)省域周邊。發(fā)展較快的省域則呈現(xiàn)出一定程度的聚集，四川、重慶、云南、貴州四省域和河南、安徽、江西三省域地理空間位置緊密相連。

（二）建議

基于上述分析，本文提出如下兩點(diǎn)建議：

1. 教育發(fā)展制度上，出臺(tái)相應(yīng)政策，大力促進(jìn)各省域高等教育高質(zhì)量發(fā)展

在我國(guó)，各級(jí)各類教育的發(fā)展離不開(kāi)政策的正確引導(dǎo)及扶持。根據(jù)宏觀調(diào)控理論，市場(chǎng)上不僅僅有“無(wú)形的一只手”，還有“有形的一只手”，不能盲目的崇信市場(chǎng)的自主的資源配置。政府相應(yīng)政策的出臺(tái)，從供給側(cè)的角度來(lái)合理配置市場(chǎng)中的資源，引導(dǎo)公辦及民辦高等教育機(jī)構(gòu)積極多方面展開(kāi)不同程度的吸引外來(lái)投資來(lái)建設(shè)高等教育。更可以通過(guò)校友捐贈(zèng)、設(shè)立教育發(fā)展基金會(huì)的形式，通過(guò)投資母校的方式回饋母校。為了母校的更好更快發(fā)展，貢獻(xiàn)自己的一份力量。

2. 高等教育規(guī)模適度擴(kuò)張，實(shí)現(xiàn)高等教育規(guī)模與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展

我國(guó)高等教育規(guī)模表現(xiàn)出由直轄市到西部“逐級(jí)塌陷”的趨勢(shì)，直轄市聚集了大量高層次高水平的高校，而西部地區(qū)高層次高水平的高校數(shù)量明顯過(guò)少。在高校數(shù)量不增的情況下，中央政府應(yīng)當(dāng)持續(xù)增加對(duì)西部高等教育的資金投入，尤其是增加生均預(yù)算內(nèi)成本，來(lái)擴(kuò)大西部高等教育規(guī)模，增加西部高等教育機(jī)會(huì)，促進(jìn)高等教育公平。高等教育規(guī)模的無(wú)度擴(kuò)張，大大地增加了省級(jí)政府的財(cái)政負(fù)擔(dān)。限制高等教育規(guī)模過(guò)度超前的省域，鼓勵(lì)高等教育規(guī)模過(guò)度滯后的省域。鼓勵(lì)省級(jí)政府加大扶持高等教育力度，鼓勵(lì)社會(huì)資本辦學(xué)，多模式多合作辦學(xué)，滿足地區(qū)對(duì)人才的需要。

3. 省域間高等教育資源共享，合作共贏

我國(guó)部分省域呈現(xiàn)高等教育規(guī)模非協(xié)調(diào)發(fā)展，受空間近鄰效應(yīng)的影響，部分省域的人才與資金向臨近經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省域流動(dòng)，造成高等教育規(guī)模滯后。對(duì)此，中央政府應(yīng)該發(fā)揮其統(tǒng)籌規(guī)劃的功能，將空間位置臨近的省域進(jìn)行組合，發(fā)揮兩省域或多省域的互補(bǔ)效應(yīng)，彌補(bǔ)雙方在高等教育規(guī)模發(fā)展水平的缺陷。這種經(jīng)濟(jì)區(qū)網(wǎng)絡(luò)[5]可以稱之為“互助省”，即省際間的經(jīng)濟(jì)地域聯(lián)合。如黑龍江、吉林與遼寧，前兩者相對(duì)于后者高等教育規(guī)模發(fā)達(dá)，三者結(jié)合形成“互助省”。在高等教育方面，三省根據(jù)本“互助省”內(nèi)的人才需要進(jìn)行高等教育資源共享，提高高等教育質(zhì)量。

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