安紀(jì)蓉

提要自1977年恢復(fù)高考以來,高等教育在我國經(jīng)歷了數(shù)十年的改革,在教育經(jīng)費投入、師資力量和高校學(xué)生數(shù)量等方面取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。然而,在全國各個省市之間,尤其是在東部與西部、沿海與內(nèi)陸之間的高校教育,在師資力量、科研水平等方面存在著較大的差距。本文采取應(yīng)用統(tǒng)計的方法,選取全國31個省市的統(tǒng)計數(shù)據(jù),運用因子分析為各個省市高等教育水平綜合打分,得出各地教育綜合排名,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析討論發(fā)展我國高等教育,縮小東西部教育發(fā)展不均狀況的途徑和方法。

關(guān)鍵詞:高等教育;發(fā)展水平;實證;因子分析

中圖分類號:G64文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

一、引言

在當(dāng)今形勢下,全球化的現(xiàn)象使世界出現(xiàn)了更深刻的變革,知識比以往任何時候更處于人類各種活動的中心,因此教育面臨著巨大的挑戰(zhàn)。我國在多年的教育道路中已經(jīng)取得了巨大的發(fā)展,眾多高校已經(jīng)步入世界前列,科研水平也在不斷進(jìn)步。然而,我國的教育也存在著一些問題,突出體現(xiàn)在各地發(fā)展水平不均衡上。為了能綜合描述各地區(qū)高等教育發(fā)展水平,本文選取了6項指標(biāo),對原始指標(biāo)運用因子分析方法進(jìn)行排序,并對影響高等教育發(fā)展的幾個相關(guān)因素進(jìn)行了分析,以便整體把握我國各地區(qū)高等教育發(fā)展的現(xiàn)狀,更好地指導(dǎo)和規(guī)劃我國各地高等教育事業(yè)的全面共同發(fā)展。

二、指標(biāo)體系構(gòu)建

為了較全面的反映我國高等教育的質(zhì)量和發(fā)展水平,同時從可操作性考慮,本文選取了如下的6項指標(biāo),指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒2007》:X₁-專任教師數(shù);X₂-授予學(xué)位數(shù);X₃-高等教育經(jīng)費;X₄-人均產(chǎn)值;X₅-平均工資;X₆-教育經(jīng)費在人均消費性支出比例。

三、基本理論——因子分析

因子分析是一種主要用于數(shù)據(jù)簡化和降維的多元統(tǒng)計分析方法。在面對諸多具有內(nèi)在相關(guān)性的變量時,因子分析試圖使用少數(shù)幾個隨機(jī)變量來描述許多變量所體現(xiàn)的一種基本結(jié)構(gòu)。它一方面能夠?qū)で蠡窘Y(jié)構(gòu),簡化觀測系統(tǒng);另一方面用于數(shù)據(jù)簡化,用所找出的少數(shù)幾個因子代替原來的變量做回歸分析等。

因子分析是把每個原始變量分解成兩個部分:一部分是由所有變量共同具有的少數(shù)幾個因子構(gòu)成的,即所謂公共因子部分;另一部分是每個變量獨自具有的因子,即所謂獨特因子部分。

設(shè)有多個測量變量X₁,X₂,…,X_p,每個變量可做如下分解:

X₁=α₁₁f₁+α₁2f₂+…+α₁mf_m+α₁ε₁

X₂=α₂₁f₁+α₂₂f₂+…+α_2mf_m+α₂ε₁

……

X_p=α_p1f₁+α_p2f₂+…+α_pmf_m+α_pε_p

上式為因子模型,其中f₁,f₂,…,f_m叫做公共因子,它們是在各個變量中共同出現(xiàn)的因子。我們可以把它們看作高維空間中所張起的互相垂直的m個坐標(biāo)軸。ε_i(i=1,2,…,p)表示影響Xi的獨特因子。α_ij叫做因子載荷,它是第i個變量在第j個主因子上的負(fù)荷,或者叫做第i個變量在第j個主因子上的權(quán),它反映了第i個變量在第j主因子上的相對重要性。α_i為獨特因子的載荷。因子分析的基本問題就是要確定因子載荷。

四、各地區(qū)高等教育發(fā)展水平因子分析

本文以我國31個省市、自治區(qū)作為評價對象,以統(tǒng)計年鑒2008為樣本,運用因子分析法對我國各地區(qū)高等教育發(fā)展水平進(jìn)行綜合分析。數(shù)據(jù)處理過程運用統(tǒng)計軟件SPSS11.5完成。

第一步:將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除量綱不一致和數(shù)量級的差異等現(xiàn)象。因子分析模型除了KMO檢驗不太顯著外,其他方法都表明了原始變量有較強(qiáng)的相關(guān)性,說明原始數(shù)據(jù)適合做因子分析。(表1)

第二步:通過因子模型(這里n=31,P=6),計算出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及貢獻(xiàn)率,根據(jù)因子貢獻(xiàn)率選取主因子,求正交因子解,構(gòu)造因子得分模型。(表2)

當(dāng)特征值大于1時只有兩個因子,其累計貢獻(xiàn)率為82.765%<85%,故而我們又選取了第三個因子,使其累積貢獻(xiàn)率達(dá)到94.986%。

第三步:選取三個因子之后,得到因子載荷矩陣。(表3)

第四步:為了使載荷因子矩陣中的元素更傾向于正負(fù)1或0,我們將因子作方差最大正交旋轉(zhuǎn)得,如表4。(表4)

由表4,我們得出三個主因子:第一主因子F₁,在指標(biāo)X₁,X₂,X₃(專任教師、授予學(xué)位、教育經(jīng)費)上有較大的載荷,而它們分別從不同的側(cè)面反映了各地區(qū)高等教育的客觀規(guī)模條件,故稱之教育規(guī)模因子;第二主因子F₂,在指標(biāo)X₄,X₅(人均產(chǎn)值、平均工資)上有較大的載荷,反映了經(jīng)濟(jì)水平,故稱之為經(jīng)濟(jì)水平因子;第三主因子F₃,在指標(biāo)X₆(教育支出)上有較大的載荷,故稱之為教育意識因子。

第五步:輸出各個地區(qū)在各個因子上的得分,并得出各個地區(qū)綜合得分。

根據(jù)原始數(shù)據(jù)分別計算各地區(qū)主因子F₁,F₂,F₃的得分,并以各因子的信息貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)計算綜合得分:

F=0.45009F₁+0.32375F₂+0.17602F₃

其中,F為綜合得分。(表5、表6)

五、結(jié)論與分析

從綜合因子得分看,北京、江蘇、上海、廣東、山東等地區(qū)的高等教育水平居前列,主要是因為這些地區(qū)的教育規(guī)模因子得分很高,或者經(jīng)濟(jì)水平因子較高;而西部一些省市由于教育規(guī)模因子得分很小,并且家庭對教育也不是非常重視,如青海、寧夏等,所以排名較低。

本次實證分析給我們的啟示:

1、高等教育水平的重要衡量標(biāo)志就是大學(xué)的數(shù)量和質(zhì)量。因此,因子F₁的權(quán)重最大,反映在專任教師數(shù)、授予學(xué)位學(xué)生數(shù),以及教育經(jīng)費的投入。排名靠前的省市大多是高校數(shù)量較多、科研水平較高的地區(qū)。因此,我們要加大教育投入,不僅僅在高校數(shù)量的擴(kuò)張,還要提高師資質(zhì)量,鼓勵科研。

2、高等教育發(fā)展水平與地理位置及其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系密切。沿海省市北京、江蘇、上海、廣東、山東,是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的市區(qū),與之相適應(yīng),其高等教育的發(fā)展水平明顯高于其他省市;在中部,湖北、四川的教育水平較高;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,高等教育發(fā)展水平與各地區(qū)及其經(jīng)濟(jì)有密切的關(guān)系。經(jīng)濟(jì)水平越高的地區(qū),恩格爾系數(shù)越低,人們花費在教育上的支出越大,政府對于教育的投入也越大。同時,教育水平越高,知識越能夠轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力,推動經(jīng)濟(jì)更好、更快發(fā)展。

3、人們應(yīng)加強(qiáng)對教育投入的意識。排在后面的一些西部地區(qū)雖然有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高的因素,更重要的是,其家庭對教育的投入也不大,如西藏F₂得分較高(其年平均工資收入高于30,000),但其支配在教育上的支出不高,導(dǎo)致教育發(fā)展水平落后。因此,我們應(yīng)大力宣揚教育的意義及用途,同時向西部繼續(xù)輸送高素質(zhì)人才,發(fā)展志愿者、支教團(tuán)項目,提升當(dāng)?shù)貛熧Y隊伍質(zhì)量。

總之,我國各地高等教育發(fā)展水平存在較大的不均衡現(xiàn)象,很大程度上是由于我國區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡決定的。除此之外,教育投入和教育意識也產(chǎn)生了很大的作用。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,使東西部教育齊頭并進(jìn),真正將知識轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,推動教育和經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

(作者單位:同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院)

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