李 晶， 何聲升

(東北財經(jīng)大學 公共管理學院，遼寧 大連 116025)

改革開放后，中國社會發(fā)展環(huán)境發(fā)生了翻天覆地的變化。得益于優(yōu)越的社會環(huán)境，中國高等教育也出現(xiàn)了跨越式的發(fā)展，取得了令人矚目的成就。高等教育規(guī)模迅速擴大，高等教育質(zhì)量迅速提高，短短30多年時間，中國高等教育實現(xiàn)了從精英化教育向大眾化教育的歷史性跨越。1978年，全國本?？圃谛Ｉ挥?5.63萬人，而截至2015年，則達到了2625.3萬人。因此，從絕對規(guī)模上來說，中國高等教育已居于世界前列。教育規(guī)模的不斷擴大，不僅滿足了經(jīng)濟社會發(fā)展對人才的需求，而且極大地提高了我國的國民素質(zhì)。由于經(jīng)濟、政策、地理、傳統(tǒng)文化等環(huán)境的不同，我國的高等教育在快速發(fā)展的過程中，區(qū)域差異化日益明顯，導致高等教育資源區(qū)域分布不均衡，教育不公平現(xiàn)象日益嚴重，這不僅降低了弱勢地區(qū)對人才的吸引力，也阻礙了經(jīng)濟向上發(fā)展的動力，甚至會帶來嚴重不良的社會后果，不利于社會穩(wěn)定。高等教育區(qū)域差異若得不到有效解決，馬太效應就會一直存在，區(qū)域差異會越來越大。

高等教育的區(qū)域差異化問題已成為國內(nèi)外學者關注和研究的重點問題。消除高等教育區(qū)域發(fā)展不均衡現(xiàn)象，營造合理、有效的教育環(huán)境，對于構(gòu)建合理的高等教育空間格局具有現(xiàn)實意義。《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020)》明確提出：“優(yōu)化高等教育區(qū)域分布格局，實現(xiàn)高等教育均衡發(fā)展。”

高等教育區(qū)域發(fā)展差異問題已成為嚴重的社會問題，國內(nèi)外相關學者對此進行了富有成效的研究。文獻總結(jié)顯示，研究內(nèi)容主要集中于經(jīng)濟增長與高等教育發(fā)展的關系上，鄭鳴、朱懷鎮(zhèn)認為，高校擴張并不一定對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展有促進作用，有些地方反而存在阻礙作用[1]。唐志丹、沈烈志、馬曉琳對遼寧省的高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長兩個方面的基本現(xiàn)狀進行了分析，結(jié)果表明，遼寧省的經(jīng)濟與高等教育兩者呈較強的正相關關系并且互為格蘭杰因果關系[2]。高媛、高麗麗根據(jù)遼寧省14個經(jīng)濟區(qū)域的高等教育發(fā)展水平，進行了σ收斂、絕對β收斂與條件β收斂的實證檢驗，研究結(jié)果表明，14個經(jīng)濟區(qū)域沒有出現(xiàn)σ收斂，卻存在絕對β收斂與條件β收斂[3]。

高等教育資源的空間均衡分布問題也是一些學者研究的焦點。侯龍龍、薛瀾通過實證研究發(fā)現(xiàn)，各區(qū)域相對于人口分布的高教資源分布不均現(xiàn)象比較嚴重，而相對于經(jīng)濟發(fā)展水平的高教資源分布顯得比較均衡[4]。趙春雷發(fā)現(xiàn)，高等教育資源分布與經(jīng)濟發(fā)展的空間布局類似，呈現(xiàn)明顯的東、中、西階梯式遞減趨勢[5]。劉華軍對中國高等教育資源空間分布的非均衡與極化問題進行了實證研究，結(jié)果表明，中國高等教育資源分布存在顯著的空間不均衡特征[6]6。

在研究方法上，研究者大多利用傳統(tǒng)分析方法去研究高等教育區(qū)域差異。侯龍龍、薛瀾運用泰爾指數(shù)作為基本指標，對高等教育、人口、經(jīng)濟和城市資料進行實證分析[7]。劉華軍通過GIS地理信息系統(tǒng)和基尼系數(shù)來測度中國高等教育的空間非均衡性[6]2。也有一些學者基于空間計量方法對高等教育展開研究。張茂龍通過 ESDA 方法對我國省域高等教育綜合發(fā)展水平的空間分布特征進行了全局自相關和局部自相關分析[8]。

綜觀上述文獻，其研究方法、理論和成果為本文研究中國高等教育區(qū)域發(fā)展差異和動態(tài)演變提供了可借鑒的思路。但是，目前相關的研究仍存在幾個局限：第一，已有的研究多是針對高等教育與經(jīng)濟增長的相關關系進行的，在方法上主要通過設置經(jīng)濟指標和收斂概念來討論分析，如泰爾系數(shù)、σ收斂等。第二，研究的空間區(qū)域主要是針對某一個省域或者從東、中、西部三個空間區(qū)域來研究高等教育資源空間分布問題，少有學者對中國31個省、市、自治區(qū)的高等教育資源進行差異性研究。第三，研究指標比較少，時間跨度比較短，而且很少有學者把時間和空間兩個維度結(jié)合起來研究高等教育區(qū)域差異問題。

在已有研究的基礎上，筆者對2003-2013年的相關數(shù)據(jù)進行分析，時間跨度長且連續(xù)性強，能較好地反映中國省域高等教育資源空間分布特征和動態(tài)演變規(guī)律，結(jié)合13個指標，構(gòu)成高等教育綜合指標體系，并通過因子分析和聚類分析方法對我國省域高等教育差異展開實證研究，具有較強的理論創(chuàng)新性，也具有一定的理論意義。

1 數(shù)據(jù)來源與指標體系構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文以全國31個省、市、自治區(qū)(港澳臺除外)11年的數(shù)據(jù)為研究對象，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國教育統(tǒng)計年鑒》、《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》。

1.2 指標體系構(gòu)建

參考相關學術文獻，并考慮高等教育發(fā)展的特點和數(shù)據(jù)的可獲取性，從高等教育發(fā)展的數(shù)量和質(zhì)量兩個方面設置了教育規(guī)模、教育基礎設施、教育經(jīng)費投入、教育師資力量4個維度的一級指標。其中，教育規(guī)模主要是通過一些總量指標來反映一個地區(qū)高等教育資源的總體擁有量，并且總量指標比生均指標更能體現(xiàn)教育資源的規(guī)模效應。教育基礎設施和教育經(jīng)費投入主要是從生均指標角度考慮的，目的在于消除各省人口數(shù)量和面積等客觀要素對高等教育的影響，從而體現(xiàn)各省對高等教育的重視程度。師資力量既有絕對指標又有相對指標，可以反映各地區(qū)高等教育的教學質(zhì)量和教育服務水平。綜合以上考慮，最終形成了中國高等教育發(fā)展水平指標體系。如表1所示。

表1 中國高等教育發(fā)展水平指標體系

2 中國高等教育水平的測度與聚類

2.1 因子分析

因子分析采用降維思想來研究相關陣或協(xié)方差陣的內(nèi)部依賴關系，它將多個變量綜合為少數(shù)幾個因子，以展現(xiàn)原始變量與因子之間的相關關系[9]。

首先，利用SPSS17.0軟件，對2003-2013年中國高等教育發(fā)展水平的指標體系的相關數(shù)據(jù)進行無綱量化處理(處理結(jié)果的變量名記為“Z+原三級指標變量代碼”)。然后，利用標準化后的數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球形檢驗，其中，KMO的值為0.863*0.9以上表示非常適合；0.8～0.9表示適合；0.7～0.8表示一般；0.6～0.7表示不太適合；0.6以下表示極不適合。，Bartlett球形檢驗的統(tǒng)計量為5704.503，相應的P值為0.000，小于0.001，高度顯著，而且該指標體系下的樣本數(shù)據(jù)充足，且存在公因子，適合做因子分析。中國高等教育發(fā)展水平總體方差貢獻率表如表2所示：

表2 總體方差貢獻率

累計方差貢獻率達到85%以上，降維效果最為明顯。根據(jù)這一原則，最終提取了4個主成分。根據(jù)表2可知，最終累計方差貢獻率為88.918%，對原始指標的信息量損失較小，能夠代替原來指標體系研究高等教育發(fā)展水平問題。

利用SPSS軟件的因子分析方法，得出因子載荷矩陣及旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣(如表3所示)，從左側(cè)4個主成分的觀測值可以看出，這4個主成分的觀測變量的系數(shù)都為非零，可見，4個主成分都是有效的，即它們都是公共成分。通過對因子載荷矩陣進行最大方差正交旋轉(zhuǎn)，使其結(jié)構(gòu)簡化，以便更清晰地分析每個公共因子的實際意義，從而得出表3右側(cè)的旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。

表3 因子載荷矩陣及旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

從表3中可以發(fā)現(xiàn)：第一主成分和每十萬人數(shù)的高等學校在校生、高校生均固定資產(chǎn)值、高校生均圖書量、高校生均教育經(jīng)費支出、高校師均R&D經(jīng)費這5個指標具有很強的正相關關系，可以定義為高校辦學條件因子；第二主成分和高等學校數(shù)、高校研究生數(shù)、專任教師中具有博士學歷人數(shù)、專任教師中具有正高級職稱人數(shù)這4個指標具有較強的正相關關系，可以定義為高校師資條件因子；第三主成分和高校生均校舍面積、地方普通高等教育經(jīng)費支出占當?shù)谿DP比率、高校專任教師占教職工總數(shù)比率具有強相關關系，可定義為高校發(fā)展?jié)摿σ蜃?；第四主成分與高校生師比強相關，可定義為高校規(guī)模因子。

用表3中因子載荷矩陣的各列數(shù)值除以對應主成分特征根的平方根，可得到相應主成分的特征根向量，即得分系數(shù)，由此可得到相對應的4個主成分計算公式，分別為：

f1=0.1584x1+0.3217x2+0.3548x3+......+0.2954x13

(1)

f2=0.4709x1-0.0037x2+0.1027x3+......+0.3027x13

(2)

f3=0.4236x1+0.0841x2-0.1963x3+......-0.3225x13

(3)

f4=-0.1033x1+0.1898x2+0.0247x3+......-0.0842x13

(4)

再分別以各自主成分特征根占4個主成分特征根和的比例作為各自的綜合得分權重，最終將得到我國高等教育綜合發(fā)展水平的綜合得分公式，如下：

F=0.614f1+0.231f2+0.086f3+0.069f4

(5)

由于本文選取的是面板數(shù)據(jù)，因此，將對應的標準化后的數(shù)據(jù)分別代入上述公式，得到我國31個省、市、自治區(qū)公共因子在2003-2013年的得分值。為了方便因子分析，取每個公共因子得分在這11年的平均值，其數(shù)值越大表示高等教育發(fā)展水平越高，數(shù)值越小則發(fā)展水平越低。詳情如表4所示。

表4 我國31個省市自治區(qū)公共因子得分情況

根據(jù)因子得分結(jié)果，第一公共因子包含的每十萬人數(shù)的高等學校在校生、高校生均固定資產(chǎn)值、高校生均圖書量、高校生均教育經(jīng)費支出、高校師均R&D經(jīng)費對高校教育發(fā)展水平影響最大。例如，北京的第一公共因子平均得分居第一位，第二公共因子和第三公共因子均排在25名之后，但北京的綜合發(fā)展水平仍居第一位；上海和江蘇的第一公共因子分別居第二位和第三位，所以，其綜合發(fā)展水平也分別居于第二位和第三位。因此可見，高等教育的經(jīng)費投入水平、高等院校的基礎設施建設狀況在很大程度上能夠影響一個地區(qū)的高等教育發(fā)展水平。

從各個省、市、自治區(qū)的4個公共因子得分的絕對差異看，高校辦學條件因子的極差為12.35，高校師資條件因子的極差為5.69，高校發(fā)展?jié)摿σ蜃拥臉O差為2.89，高校規(guī)模因子的極差為2.84?？梢钥闯?，我國高等教育的地區(qū)差異主要體現(xiàn)在高校辦學條件和高校師資條件上，其中，高校辦學條件屬于學校硬件實力，高校師資力量屬于學校軟件實力。因此，僅僅提高高校硬件水平是不夠的，還應注重高校的教學質(zhì)量和教育服務水平。

2.2 聚類分析

聚類分析是對樣本或指標進行分類的一種多元統(tǒng)計分析方法，討論的對象是大量的樣本，要求能合理地按各自的特性進行分類。

利用SPSS17.0軟件，對我國31個省、市、自治區(qū)2003-2013年高等教育綜合發(fā)展水平得分表的數(shù)據(jù)進行層次聚類分析。首先，對數(shù)據(jù)進行標準化處理；其次，采用組間平均鎖鏈法測定個案與類以及類與類之間的距離，采用歐氏距離平方計算樣本距離。在選擇聚類數(shù)分類方面，如果分類數(shù)選擇為兩類時，北京為一類，其余省、市為一類，則不能體現(xiàn)省域高等教育之間的差異性；當分類數(shù)選擇為三類時，北京為一類，西藏、青海為一類，同樣有的省、市比較集中，不能反映出差異性；當分類數(shù)選擇為四類或五類時，均發(fā)生與上述相同的情況。所以，綜合以上情況，只有將31個省、市、自治區(qū)分類數(shù)分為六類時比較理想，既能體現(xiàn)出我國高等教育區(qū)域發(fā)展的差異性，又能保證每一類別中具有合適的樣本數(shù)。具體分類情況如表5所示。

表5 省域高等教育聚類情況

根據(jù)聚類分析結(jié)果，從總體上看，我國高等教育發(fā)展水平東、中、西部差距比較明顯，尤其是東部發(fā)達地區(qū)的教育發(fā)展水平明顯高于中、西部地區(qū)。東部地區(qū)的北京、上海、江蘇、山東，因為其具有優(yōu)越的經(jīng)濟條件，可以為高等教育提供必要的資源。因此，這4個省、市的高等教育發(fā)展水平遠遠超出了其他的省、市。而對于中、西部地區(qū)來說，西部地區(qū)除了西藏、青海教育發(fā)展水平比較低之外，其他的省、市高等教育發(fā)展水平差異不大，經(jīng)濟因素對中、西部地區(qū)高等教育發(fā)展的影響并不顯著。

第二類當中，除了天津、浙江的綜合發(fā)展水平平均得分大于0，排名靠前，其余省市均小于0，位于15名之后。天津、浙江高等教育的發(fā)展主要是受到了來自高校師資條件因子和高校發(fā)展?jié)摿σ蜃拥淖璧K，應該擴大招生規(guī)模，強化師資力量建設。其余省、市應該從教育資金的投入、教育基礎設施水平的提高著手，改善高等教育環(huán)境。

第三類當中，河北、安徽、河南的第二公共因子排名靠前，但是其他3個公共因子得分比較低，導致三省綜合發(fā)展水平平均得分小于0，相比于其他省份高等教育發(fā)展比較緩慢，這三省要綜合權衡高等教育發(fā)展的影響要素，提高高等教育綜合實力。

3 研究結(jié)論與建議

3.1 注重教育資源配置，擴大教育資源供給

第一公共因子，即高校辦學條件因子，對高等教育發(fā)展的貢獻率為54.586%，超過了其他3個公共因子貢獻率的總和，而且因子得分結(jié)果顯示：得分比較高的是北京、上海、江蘇等東部經(jīng)濟發(fā)達省份和中部的湖北、西部的陜西。可見，高等院校的辦學條件，尤其是教育經(jīng)費的投入，對一個地區(qū)高等教育的發(fā)展具有顯著的影響，這也與當前我國高等教育發(fā)展的現(xiàn)狀較為相符。因此，國家應當重視高等教育的發(fā)展，擴大教育經(jīng)費的投入，加強教育基礎設施的建設，尤其是重點高校、重點學科的成長，必須對其不斷地投入教育資源。

3.2 優(yōu)化師資隊伍，提高教學質(zhì)量

高校師資條件因子對高等教育的貢獻也是比較明顯的，僅次于高校辦學條件因子。廣東、山東、江蘇、安徽等一些東、中部地區(qū)的省份，因高素質(zhì)的師資隊伍保證了其較高的高等教育發(fā)展水平。因此，高等院校在未來的建設中，必須注重師資力量的提高，培養(yǎng)和引進在相關學科領域具有較多研究成果的教師，積極響應國家“雙一流”高校戰(zhàn)略規(guī)劃，努力建設一批具有國際影響力的一流高校和一流學科。

3.3 關注高等教育區(qū)域均衡發(fā)展，加大中、西部地區(qū)政策扶持

結(jié)合因子分析和聚類分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)除了河北、福建和海南高等教育發(fā)展相對靠后之外，其余地區(qū)均在前12名之內(nèi)。由此可見，東部地區(qū)的高等教育發(fā)展水平遠遠超過了中、西部地區(qū)。鑒于此，當前應重點關注中、西部地區(qū)高等教育的發(fā)展。教育部門除了給予中、西部地區(qū)更多的教育資源之外，還應加大教育政策扶持力度，積極建設中、西部地區(qū)高等院校，吸引更多的人才參與中、西部地區(qū)的教育發(fā)展，形成教育規(guī)模效應。

[1] 鄭鳴，朱懷鎮(zhèn).高等教育與區(qū)域經(jīng)濟增長：基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實證研究[J]．清華大學教育研究，2007(4)：76-81.

[2] 唐志丹，沈烈志，馬曉琳， 等.高等教育發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長的實證研究：以遼寧省為例[J]．現(xiàn)代教育管理，2010(3)：31-34.

[3] 高媛，高麗麗.遼寧省三大經(jīng)濟區(qū)域高等教育收斂的實證研究[J]．東北大學學報(社會科學版)，2014，16(6)：640-645.

[4] 侯龍龍，薛瀾.我國高等教育資源區(qū)域分布的變化及其政策含義[J]．清華大學教育研究，2008(6)：56-61.

[5] 趙春雷.區(qū)域經(jīng)濟視閾下高等教育資源非均衡性特征評析[J]．東北師大學報(哲學社會科學版)，2011(6)：184-186.

[6] 劉華軍，等.中國高等教育資源空間分布的非均衡與極化研究[J]．教育發(fā)展研究，2013(9).

[7] 侯龍龍，薛瀾.我國高等教育地區(qū)差距的實證分析[J]．北京大學教育評論，2009，7(1)：151-159.

[8] 張茂龍. ESDA視域下我國高等教育空間分布格局研究[D]．廣州: 華南理工大學，2012.

[9] 朱茂勇. 省域間義務教育發(fā)展水平的比較研究[J]．現(xiàn)代教育科學，2015(6)：39-42.