学习型社会建设评价探究——以浙江为例

□ 张创伟，李 军

一、引言

建设学习型社会是实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦的重要内容和有力支撑。[1]《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》指出我国“到2020年基本形成学习型社会”，因此，对学习型社会建设的研究不能仅停留在理念阐述、构建设想、运动推进等阶段，而必须对处于不同经济、社会条件的各地区学习型社会建设进行综合评价比较；不能仅在教育范畴内开展研究，而必须结合经济社会发展状况实际进行研究，如此才能揭示学习型社会建设全貌，才能揭示终身学习的社会属性，才能廓清终身学习对社会发展的贡献。加拿大于2006年发布综合学习指数(The Composite Learning Index,CLI)框架，率先把终身学习与经济社会发展联系起来进行研究。该框架所包括的思想和方法适用于所有开展学习型社会建设的地区，其来源是联合国教科文组织“学习四维度”理论与经合组织的“成功生活与社会善治的学习类型”理论。综合学习指数框架的核心方法是以联合国教科文组织定义的“学习四维度”为依据制定学习型社会建设评价框架体系，并结合经济社会发展对某一地区的学习型社会建设展开评价，以此获得不同地区的教育、文化和经济社会发展指数的整体量性认识，使学习型社会的建设活动得以超越教育学的范畴而奠基于社会学的宏观视野。近15年来，浙江省的经济社会发展始终走在全国的前列——“经济富裕、社会和谐、文化繁荣、生态美丽”，以促进人的全面发展和提高社会文明程度为宗旨的学习型社会是浙江的奋斗目标。在新时代的背景下运用教育和经济社会发展相关联的方法对浙江省的学习型社会建设现状进行全面评价，不仅有利于拓展和深化浙江人对本省的经济社会发展水平的认识，同时也有利于全国其他地区通过学习型社会建设这一视角更深、更全面地了解浙江。

二、研究设计

1.理论框架

1996年联合国教科文组织《德洛尔报告》指出：如果教育是成功的，那么它必定是围绕学习的四个维度展开的。[2]这四个维度是：学习认知——一生学习所需的技能和性情；学习做事——如何把所学的付诸与工作准备密切相关的实践；学习一起生活——以尊重多元价值、互相理解及和平的精神与他人相互依存；学会生存与发展——心灵和身体、智力、灵敏度、审美、个人责任和精神价值。自此，学习的四维度成为国际学界和政策界解释为什么要学习以及学习什么的依据，也成为公认的学习型社会概念之原初内涵。

1997年，经合组织(OECD)启动研究项目“能力界定与选择”( project Definition and Selection of Competencies，DeSeCo)，目的在于揭示作为“成功生活”(a successful life)和“社会善治”(a well-functioning society)必备条件的关键能力或学习类型。该项目组建国际性的跨学科研究团队，由来自教育、商业、劳动和健康领域的专家和经合组织的代表组成。项目至2003年结束，研究得出两个结论，即：(1)引致个人成功生活的主要因素有良好的就业和收入、安全和健康、政治参与、社会网络。(2)引向社会善治的主导因素有经济生产率、民主进程、社会凝聚力、平等人权、生态可持续。据此，研究团队明确事关成功生活与社会善治的三个关键能力范畴：(1)在不同的社会群体内进行人与人之间互动的能力；(2)自主行动；(3)全球化经济和现代信息社会条件下，运用工具以回应社会和专业的要求。由此可见，经合组织在经济社会指数层面上验证和具体化了来自于教育领域的学习四维度说，为终身学习的社会化推动提供实证依据。

加拿大学习研究委员会(the Canadian Council on Learning)制定了综合学习指数(CLI)[3]框架，并于2006年正式发布，该框架成为全世界评价地区终身学习或学习型社会建设水平的首创工具。

CLI(如图1)勾画的是一幅有关地区学习成果、学习背景、学习的经济社会收益以及地区的社会、经济、文化条件的关系图，其中核心组件是综合学习指数与学习的经济社会指数。综合学习指数由学会学习、学会做事、学会相处与学会生存等四个方面的相应指标组成，学习的经济社会指数由经济、社会、生态等3个方面的指标组成。整幅关系图说明地区的学习背景影响地区的学习成果，学习成果则会对地区的经济社会产生广泛的影响，而这些影响的产生不仅受制于当地的经济社会文化条件，也会部分改变当地的经济社会文化条件，从而使学习背景发生改观。

图1 综合学习指数框架图[4]

2.评价指标体系

在综合学习指数框架下，加拿大制定综合学习指数指标体系和经济社会指数指标体系，详见表1、2。

表1 加拿大综合学习指数指标体系[5]

表2 加拿大经济社会指数指标体系[6]

借鉴加拿大指标体系，按照科学性、引导性、可获得性、可操作性的原则立足浙江实际，建立浙江省综合学习指数框架：综合学习指数指标体系和经济社会指数指标体系，详见表3、4。

表3 浙江省综合学习指数指标体系

表4 浙江省经济社会指数指标体系

3.研究方法

根据浙江省综合学习指数指标体系与浙江省经济社会指数指标体系收集浙江省六十五个县(市)的各类指标数据，数据来源于浙江省统计局和地市统计局发布的2016年度统计年鉴。应用SPSS18.0软件对收集的数据进行分析。目前加拿大和德国都采用因子分析法对各地的终身学习状况进行量化评价研究，国内也有科研团队采用此方法对我国各省的“基本形成学习型社会”状况进行实证研究[7]。基本过程是先将所有数据进行标准化处理消除量纲的影响，把数据导入SPSS软件，对数据进行因子分析适合度检验、因子提取和因子数确定、因子得分系数，然后根据前面的结果计算出综合得分，最后对所得到各县(市)综合学习指数和各县(市)的经济社会指数进行相关分析。

现以计算浙江省各县(市)综合学习指数为例对指数得分的计算方法予以详细说明。

第一步，因子分析适合度检验。

如表5所示，因子分析适合度检验结果中：KMO=0.746、Bartlett球形检验达到及其显著的水平，说明变量之间具有明显的结构性和相关关系。根据Kaiser给出的KMO度量标准，这些指标可以进行因子分析。

表5 KMO 和 Bartlett 的检验

第二步，因子提取和因子数确定。

使用主成分分析法、正交旋转抽取公因子，结果见表6、表7。

因子分析的基本目的是找出少数几个公共因子，使这些因子能在相当程度上解释一系列指标的方差，在自然科学研究中决定保留因子数量以能解释的累积方差达到95%为宜，社会科学则以达到60%为宜。[8]从表6 可以看到，15个指标被浓缩为4个公因子，它们提取后的累积方差贡献率为73.37%，表明这4个公因子已经涵盖了总体方差的73.4%，所以本次提取效果较为理想。

表6 解释的总方差

提取方法：主成分分析。

旋转后得到的因子载荷矩阵(如表7所示)，可以很容易标识出各个因子所影响的主要指标。

表7 旋转成分矩阵a

提取方法:主成分。

旋转法:具有Kaiser 标准化的正交旋转法。

a.旋转在7次迭代后收敛。

第三步，因子分的计算。

经过上述过程，因子已经确定下来，共有4个公因子，采用回归方程法计算得到的因子分(SPSS软件直接计入数据文件)，计算模型为：

第四步，计算综合得分，获得综合学习指数。根据表6“旋转平方和载入”中栏中的累积方差贡献率，可以得到综合得分的计算公式：

F=F1×28.381%+F2×17.773%+

F3×14.509%+F4×12.703%

运用公式计算出各县(市)的综合学习指数。以同样方法计算浙江省各县(市)的经济社会指数。

三、研究结果与分析

1.影响综合学习指数的主要因素

见旋转后得到的因子载荷矩阵(如表7所示)，可以发现决定浙江省各县(市)综合学习指数的主要因素如下：第一因子影响的主要指标是科学技术支出万人比、公共图书馆图书拥有量万人比、发明的万人比、普通高校人数万人比、固定电话人口比、专利授权的万人比、移动电话人口比，结合表6可以发现这些指标反映的是一个地区的社会生活基础条件，对综合学习指数或学习型社会建设的影响力最大，贡献率达到28.4%。第二因子影响的主要指标是普通中学在校生万人比、小学生万人比、职业中学在校生万人比，可以观测到这些指标反映的是一个地区的中小学教育状况，对学习型社会建设的影响力居于第二位，贡献率达到17.8%。第三因子影响的主要指标是体育场馆万人比、互联网人口比、剧场和影剧院万人比，可以观察到这些指标反映的是一个地区的文化体育事业的基础条件，对学习型社会建设的影响力居于第三位，贡献率为14.5%。第四因子影响的主要指标是工业二氧化硫产生与排放比、工业粉尘产生与排放比，表明这些指标反映的是一个地区的环保状况，对学习型社会建设的影响力居于第四位，贡献率为12.7%。

2.影响经济社会指数的主要因素

见旋转后得到的因子载荷矩阵(如表8所示)，可以发现决定浙江省各县(市)经济社会指数的主要因素如下：第一因子由人均GDP、年末居民存款万人比、失业保险参保率、医生万人比、从业人员与常住人口的百分比、一般性公共性支出万人比组成，累积方差解释率最高达到46.6%，说明这些指标非常重要，对经济社会指数的影响力最大。第二因子由常住人口与低保户之比构成，累积方差解释率为14.4%，说明贫困指标也是考察经济社会发展的重要观测点。第三因子由平均期望寿命构成，累积方差解释率为13.4%，说明期望寿命也是反映经济社会建设成就的一个重要方面，在此需要说明的是由于该指标数据只能采集到地市一级，所以各地市不同县市采用与地市相同的数据，而事实上同一个地市不同县市之间及县市与地市之间的平均寿命不太可能完全相同。第四因子由社区服务设施万人比构成，累积方差解释率为11.9%，表明社区工作也是经济社会建设不可或缺的重要内容。

3.综合学习指数与经济社会指数间的关联程度

SPSS系统输出的结果如表9所示，这是一个相关矩阵。所有变量的两两之间都有一个积差相关系数，综合学习指数与经济社会指数之间的相关系数为0.875，显著性水平P=0.000<0.01，观测样本容量N=65，表明各县(市)的综合学习指数与经济社会指数在0.01 水平(双侧)上显著相关。该结果基本与加拿大的一致，加拿大采集2006—2010五年数据进行研究取得的相关系统为0.78[9]。

表8 旋转成分矩阵a

提取方法:主成分。

旋转法:具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

a.旋转在 6 次迭代后收敛。

表9 相关性

**.在0.01水平(双侧)上显著相关。

4.浙江省学习型社会建设水平现状

以经济社会指数为横轴，以综合学习指数为纵轴，运用SPSS的图形功能建立散点图，在散点图的纵坐标以综合学习指数“1”划参照轴，在散点图的纵坐标以综合学习指数“0”划参照轴，结果如图2所示。散点图印证了表9 的结论，浙江省65个县(市)的综合学习指数与经济社会指数间呈显著正相关，即综合学习指数得分高的县(市)在经济社会指数方面的得分也高。按照图2可以把浙江省的学习型社会建设水平划分为三个梯队。

图2 各县(市)综合学习指数与经济社会指数得分对应图

第一梯次，依次包括宁波市区和杭州市区，它们是典型的双高地区，综合学习指数得分高，经济社会指数得分也高，与第二梯次拉开较大的距离。目前杭州已加入联合国教科文组织的全球学习型城市联盟，宁波已入选全国学习型城市建设案例，它们在作为学习型社会建设的重要基石——学习型城市建设方面已走在了全国的前列，它们应该成为全省开展学习型社会建设的标杆。

第二梯次，依次包括义乌市、温州市区、玉环县、嘉兴市区、舟山市区、丽水市区、嘉善县、平湖市、台州市区、余姚市、诸暨市、慈溪市、宁海县、金华市区、湖州市区、象山县、海盐县、永康市、绍兴市区、海宁市、桐乡市、德清县、长兴县、安吉县、奉化市、衢州市区、桐庐县，共27个县(市)，它们的综合学习指数得分与经济社会指数得分都处于全省中上游水平。但也有少数例外，如义乌的经济社会指数得分全省第一，而综合学习指数的得分却不太突显，这表明一个地区的经济社会发展水平除了受到当地的教育文化等综合学习因素的影响外，还受到其他特殊因素的影响。另一方面，一个地区优越的经济社会条件也并不一定会自动地转变为学习型社会建设的优势，其中还是需要在教育、文化等方面做出努力和探索才行。相反，丽水、衢州市区的经济社会指数全省排名分别为32和48，而综合学习指数排名却分别达到了8和28，这样的事实说明，在经济社会指数水平相对落后的地区照样可以在学习型社会建设方面取得比较高的水平。

第三梯次依次包括新昌县、临安市、云和县、嵊泗县、苍南县、嵊州市、温岭市、武义县、东阳市、浦江县、乐清市、岱山县、兰溪市、临海市、仙居县、建德市、江山市、缙云县、磐安县、龙泉市、瑞安市、龙游县、天台县、遂昌县、松阳县、平阳县、三门县、永嘉县、庆元县、常山县、景宁自治县、淳安县、开化县、青田县、泰顺县、文成县，共计36个县(市)，它们的综合学习指数得分与经济社会指数得分都处于全省中下游水平，但也有个别在经济社会指数上得分尚可的在综合学习指数方面得分相对较低，比如东阳经济社会指数得分全省排名14，而综合学习指数全省排名38，这跟义乌有点相似。

三、结论

通过借鉴加拿大综合学习指数评价框架对浙江省的学习型社会建设现状与经济社会状况进行关联性研究可以得出如下结论：

各地的综合学习指数与经济社会指数间呈显著正相关，即综合学习指数得分高的县(市)在经济社会指数方面的得分也高，这表明学习型社会建设是一项社会性全方位的运动，它的实质生成于社会历史发展之中，是某一地区一定历史阶段经济、社会、文化、生态等诸方面发展的产物，它可以表现为物质和精神两种形态，它们是一个事物的两个方面，物质形态是精神的实践表达，精神来源于实践又对实践发挥能动作用。

浙江省在学习型社会建设方面标杆凸显，杭州、宁波这样的副省级城市优势显著，将为全省到2020年实现“学习型社会格局全面建立”发挥“领头羊”的角色；浙江省各县(市)在社会、经济、文化、教育、生态等诸多领域虽有一定梯次，但在梯次内差距不显著，水平接近，没有掉队成员，这为全省实现2020年目标铺陈了有利的基底。

运用综合学习指数法(CLI)可以在缺乏指标权重赋值的情况下，对一定区域内各地的学习型社会建设情况进行评价研究，是一种比较客观的方法，所得到的指数是一个平均值为“0”的相对数。通过对各地所得指数大小的比较可以将一定区域内各地的学习型社会建设情况进行排序，从整体上理解一个地区的学习型社会建设水平，为制定宏观政策提供科学依据。

本研究得到了嘉兴市统计局的大力支持，在此深表感谢！

[1] 教育部.教育部等七部门关于推进学习型城市建设的意见[EB/OL].[2017-06-20].http:∥www.edu.cn/zong_he_870/20140916/t20140916_1175898_1.shtml.

[2] Canadian Council on Learning.Developing the Composite Learning Index[R].2006,1(18):13-19.

[3] Paul Cappon.Connecting the Dots on Lifelong Learning:Canada'S New Composite Learning Index[EB/OL].[2017-07-15].http:∥policyoptions.irpp.org/magazines/the-front-runners/connecting-the-dots-on-lifelong-learning-canada.

[4] Canadian Council on Learning.The 2010 Composite Learning Index[R].2010:14-15.

[5] 中国教育科学研究院高等教育研究中心.“基本形成学习型社会”指标体系的实证研究[J].教育研究,2012(1)：100-109.

[6] 王保进.多变量分析——统计软件与数据分析[M].北京：北京大学出版社，2007:69.