我国各省市高等教育发展水平研究与对策分析

常明

摘 要：近年来，我国高等教育事业的发展令人瞩目，初步形成了适应我国经济建设和社会发展所需要的有中国特色的高等教育体系，可以在多种层次、多種形式上满足社会需求。然而，教育不均衡的问题还是突出，在全国各个省市以及自治区之间，特别是在东部与西部、沿海与内陆之间的高校教育，在诸如师资力量、科研水平等方面仍然存在着较大的差距。本研究采取聚类分析及因子分析的方法，选取各省市的统计数据资料，为其高等教育水平综合打分，得出教育综合排名，并在此基础上进一步分析讨论我国高等教育的发展对策。

关键词：高等教育；聚类分析；因子分析

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：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

教育规划纲要和党的十八大报告指出，2020年我国要基本实现教育现代化，而从2015年开始，《教育规划纲要》的实施已经进入第二个五年，对于“基本实现教育现代化”这一目标的实现进入了全面攻坚阶段，从国家发展的角度看，教育是重中之重，是发展的第一要务，如果教育不能按时基本实现现代化的目标，就会直接影响小康社会的全面建成。从目前已取得的成绩看，我国高等教育事业改革正有序推进，初步形成了适应国民经济建设和社会发展需要的社会主义高等教育体系。然而，我国是人口众多的大国，东、中、西部地区的经济发展差距比较大，高等教育资源还处于不均衡状态，对此，我们应在充分了解我国各地区高等教育发展水平的基础上，对高等教育规划必要的作出战略性调整，做到科学规划，合理布局，推动教育均衡发展。

一、指标体系构建

通过对我国各省市高等教育发展现状进行分析，可以较全面的反映我国高等教育的发展质量和发展水平，找出影响高等教育发展的因素，制定出符合我国国情的高等教育发展战略。根据我国的实际情况和选取指标的原则，本文选取了31个省市自治区的13个具有代表性的统计指标进行分析，包括：普通高等学校教职工总数、普通高等学校数、教育经费、本科院校生师比、普通高等学校正高级专任教师数、普通高等学校副高级专任教师数、普通高等学校中级专任教师数、普通高等学校初级专任教师数、地区生产总值、年末常住人口、教育城镇单位就业人员平均工资、居民人均可支配收入、教育经费事业收入，并搜集了国家统计局2014年发布的相关数据，部分数据见表1。

二、基本理论——聚类分析及因子分析

（一）聚类分析

聚类分析是根据所研究对象的特征，对其进行定量分类的一种多元统计方法。它能够将一批样品或变量，按照它们在性质上的亲疏程度进行分类。类内部的个体在特征上具有相似性，不同类间个体特征的差异较大，聚类的目的是从中发现规律性，进而达到认识和改造世界的目的。聚类分析的基本思想是在样品之间定义距离或在变量之间定义相似系数，距离或相似系数代表样品或变量之间相似程度的大小，按其结果，将样品（或变量）进行逐一归类，关系密切的类逐渐聚集到一个小的分类单位，然后逐步扩大类的边界，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚合完毕，最终形成一个表示亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品（或变量）进行分类。

（二）因子分析

因子分析是一种用于数据简化和降维的多元统计分析方法，它将具有错综复杂关系的变量（指标）综合为数量较少的几个综合变量（称之为因子），以再现原始变量与因子间的相互关系。因子分析的基本思想就是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个公共因子去描述多个变量之间的相互关系，然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。

三、实证分析

（一）我国各省市高等教育发展水平的聚类分析

将原始数据录入spss软件中，并采用聚类分析中的Q型聚类方法对31个省市自治区进行分类，系统聚类方法采用类间平均链接法，输出聚类分析结果如图1所示。

通过图1的聚类分析可以得出，全国31个省市自治区高等教育及经济发展水平可大致分为4类：

第一类：广东。

第二类：浙江，河南，江苏，山东，四川。

第三类：山西，重庆，辽宁，贵州，黑龙江，天津，吉林，内蒙，新疆，安徽，甘肃，福建，江西，上海，云南，湖北，河北，湖南，北京，广西，陕西

第四类：青海，宁夏，西藏，海南。

（二）我国各省市高等教育发展水平的因子分析

利用spss软件中因子分析方法，对31个省市自治区进行因子分析：

根据表2显示，在因子分析中，共提取2个公共因子，它们对原有13个指标的累计贡献率达到85.373%，可以很好地代表原有指标对数据的解释作用。根据旋转后的因子载荷矩阵的输出结果可以得出，衡量某地区高等教育发展水平的13个指标大致可以分为2类，即以高等学校数，高等学校教师人数，年末常住人口数，地区生产总值为代表的地区经济和教育规模指标；以人均可支配收入和单位就业人员平均工资为代表的经济水平指标。将原始指标的标准化值带入因子得分函数，可以计算各样本的因子得分，根据提取的2个公共因子的方差贡献率作为权重，结合各因子得分，建立综合评价模型。

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

利用spss的数据转换功能计算个样本的综合得分F，并利用spss的排序功能对31个省市自治区的高等教育综合发展水平进行了排序比较，部分结果如表3所示。

四、结论

根据此次实证研究的聚类分析和因子分析的结果可以得出以下结论：

1. 按照聚类分析结果，我国31个省市自治区高等教育发展状况大致可以分为4类。

2. 按照因子分析结果排名，北京、江苏、上海、广东、山东等地区的高等教育水平居前列，而宁夏、青海、西藏等地区高等教育发展状况不佳。

通过因子分析得出的反映地区高等教育发展水平的两个主要因素分别为教育规模和经济水平。江苏、上海、广东、北京这些地区的教育规模因子或经济水平因子得分较高，所以排名靠前，而西部一些省市如青海、西藏等地区由于教育规模因子得分很小，经济水平相对落后，所以排名较低。

本次实证分析给我们的启示：

1. 国家应不断加大对各地区尤其是排名较低地区的高等教育的投入。从分析结果可以看出排名靠前的省市大多是高校数量较多、学生人数多、科研水平较高的地区。因此，我们要加大对于不发达地区的教育投入，应不断增加专职教师人数、授予学位的学生数、教育经费等资源的投入，不仅仅在高校数量的扩张，更要提高师资质量，鼓励科研。

2. 通过分析可以得出，高等教育发展水平与该地区的地理位置及经济发展水平的关系密切。沿海省市如北京、江苏、上海、广东，是我国经济发达的市区，与之相适应的，其高等教育的发展水平明显高于其他省市，而排在最后的地区则是经济不发达的边远省区。因此，在强调对于教育不发达地区加大投入的同时，也应该促进其在经济上的发展。

总之，通过此次实证研究可以看出，在党和国家的重视下，在各项政策的不断细化下，在各地区各级政府的共同努力下，我国各地高等教育发展水平均有了长足的进步，各地均出现地区经济与高等教育齐头并进的发展趋势，但从31个省市自治区的横向比较来看，各地仍存在较大的不均衡现象，所以，要继续推动我国教育水平的长足发展，缩小地区差异，必须在经济发展和教育意識培养上双管齐下，使东、中、西部教育齐头并进，推动教育和经济的协调发展。

参考文献

[1]国家统计局数据中心.[EB/OL].http：//data.stats.gov.cn/

[2]庞君芳.教育公平视域下教育资源的均衡发展[J].学术探索，2015（1）.

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[4]张兵兵.我国高等教育区域发展不均衡的实证分析[J].经济视角：上，2013（4）.