我国省域义务教育师资配置空间秩序研究*

吕赛鸫 潘玉君

摘   要   优化资源配置是实现义务教育区域均衡发展的保障条件，师资的均衡配置则是缩小区域差异、提升教育质量的关键。本文收集了2012-2017年中国31个省份的区域义务教育数据，以义务教育师资配置研究现状为出发点，应用空间自相关分析方法对我国省域义务教育师资配置空间秩序展开研究，对于义务教育均衡发展具有十分重要的意义。

关键词   义务教育均衡   师资配置  空间自相关

我国各省地理环境差异大导致了经济发展参差不齐，城乡二元经济结构矛盾更是突出，这些因素综合到一起造成我国的义务教育发展不均衡，且这种不均衡的状态近几年越演越烈，因此，为了促进义务教育事业有机、和谐发展，义务教育均衡发展成了国家战略性任务和措施，以期能更好地解决地区间、城乡间和学校间义务教育的差距问题。当然，师资力量作为义务教育中的软实力，它的均衡配置正是缩小区域差距、提升义务教育质量的关键。因此，义务教育师资均衡配置研究也成为研究的热点。

现阶段，要解决义务教育发展不均衡的问题，归根结底，就是要实现义务教育资源的均衡配置，其中师资配置是重中之重。

一、义务教育师资配置研究现状

国内外研究学者对义务教育师资配置开展了很多研究，解光穆、马青[1]、贾莉娜[2]基于省域尺度范围研究了农村义务教育教师资源配置现状，明确提出农村义务教育教师资源配置方面明显存在师资数量少和职称不合理等问题。为了研究义务教育师资配置的不均衡性，陈忱通过政策分析的角度，基于更小的县域尺度范围研究教师资源的均衡配置。文东茅则从教育公平的角度得出师资配置的均衡化是实现义务教育质量公平的重要途径[3]。为了能进一步从定性和定量方面来研究义务教育师资均衡配置，马学德基于教育资源配置和测度理论，以县域为研究尺度，合理地构建了义务教育师资均衡配置的测度指标，吴晶从另外一个角度分别运用统计分析中的泰尔指数、重心模型和空间统计方法，对上海地区的义务教育师资配置区域差异进行分析，并进一步分析其空间格局演变。纪春梅和张相荣采用定量分析方法，对西藏地区义务教育教师资源配置（教师数量、生师比和教师性别等）进行差异分析后得出该地区师资教育配置方面区域差异明显。冯文全、夏茂林[4]等以四川省为研究范围证明了此观点，并对城乡义务教育师资配置中的一系列问题及其相应的对策进行了探讨。

从以上工作可知义务教育师资配置研究是国内学者研究的热点之一，然而义务教育师资配置区域差异的空间尺度和范围研究有一定的局限性，本文从省域尺度出发，对我国省域义务教育师资配置的空间分布和格局进行探索性空间实证研究，明确找到我国省域的空间格局特征，目的是为了能更好地促进我国省域义务教育师资力量的均衡发展。

二、数据来源和研究方法

1.数据来源

义务教育师资力量是指在义务教育阶段一切教师资源的总合，其主要包括数量和质量两方面。本文所选取研究的师资力量主要是从数量（生师比）方面对我国省域师资配置进行空间分布和空间格局研究，所采用的数据主要是国家统计局、教育部《2012-2017年教育统计数据》，研究尺度是省域，研究区域主要包括中国大陆31个一级行政区，不包括香港、澳门和台湾的数据。

2.研究方法

探索性空间数据分析[5]是借助统计学中的相关原理和方法对研究对象的信息特征从空间的角度进行描述、分析和鉴别，注重研究数据的空间依赖性与空间异质性。基于GIS平台和Geodata空间数据处理软件能够将地理信息定位数据的空间分析与专题数据的关联测度功能相融合，同时，利用可视化技术，把相关结果表示在基础底图上，可增强直观效果。

本文采用的是Morans I指数分析法，下面将对Morans I指数进行简单介绍。

（1）构建空间权重矩阵

进行空间统计分析，首先要构建空间权重矩阵，空间权重矩阵是对研究对象进行探索性分析的前提和基础。同时，空间权重矩阵还能揭示现象之间的空间关联。本文采用的是邻接定义法，其基本思路是对观测变量Y定义一个空间权重矩阵Wn×n，Wn×n如式（1-1）所示。

W■  W■  …  W■W■  W■…  W■…    …   …  …W■  W■…  W■    （1-1）

其中，确定空间权重矩阵Wn×n有很多种不同的规则，本文采用基于距离的二进制空间权重矩阵规则。

Wy =1  当区域i和j的距离小于d时            0          其他

（2）全局空间自相关分析

空间自相关的全局指标是用全局莫兰指数来度量，它反映的是空间相邻区域单元之间属性值的相似程度，具体可定义xi为区域i的所观测得到的值，（xi-x）（xj-x）反映了区域单元所观测得到的值的相似程度，一旦确定了位置邻近关系Wij和观测所得到的值的相似性Ci后就可得到全局莫兰指数，如式（1-2）所示。

I（d）=■（1-2）

其中，S2=■ （x■-■）2，■=■■xi。n为义务教育样本总量即31个一级行政区域。

xi、xj是空间位置i和j的观测值，Wij表示空间单元位置i和j的邻近关系，当i和j为的空间位置相邻时，Wij=1;不相邻時，Wij=0。全局莫兰指数的取值范围为[-1，1]。

（3）局部空间自相关[6]

在进行局部空间自相关分析时，要注意每个空间区域单元的LISA是否是该区域空间单元领域之间空间集聚程度的指标，另外所有研究的空间区域单元LISA总和与全局的空间联系指标是否成比例。

①局部莫兰散点图

局部莫兰散点图的散点分布在四个象限，四个象限分别对应于区域单元与其相邻区域空间单元的高-高、低-高、低-低和高-低局部空间关系。与局部指数不能具体识别哪种空间联系形式相比，局部莫兰散点图的优势就是能够更加具体的区分区域空间单元与其领域单元之间属于H-H、L-H、L-L还是H-L的空间格局特征。

②空间联系的局部指标（LISA）

LISA中的局部莫兰指数计算公式如下：

Ii=■∑■■Wij（yi-y）   （1-3）

其中？啄■=■∑■■（yi-y）2，y=■∑■■yi，yi为区域空间单元的观测值，y是所有观测值的均值，对j求和是区域单元i的所有相邻区域的总和。当Ii值为正时，表示该区域单元周围相似值是高值或低值的空间集聚，当值为Ii负时，则表示高-低或者低-高的空间集聚。为了便于解释，权重矩阵Wij经过标准化处理。

三、我国省域义务教育师资配置空间分布研究

1.义务教育师资力量时序演变

从统计数据来看，2012年所有省份的生师比比值都较高，2013年大部分省份的生师比都有不同幅度的下降，师资力量都有所增强，其中降幅最大的是山西、黑龙江、江西、河南、四川和甘肃。2014年到2017年，陕西、海南、广西、浙江和上海生师比持续升高，师资力量逐年减弱。

而初中阶段江西的初中生师比下降后又升高，师资力量经历了由弱变强又变弱的过程。河北、江苏、河南和湖南在2012年师资力量都较强，但2013年至2017年生师比一直在升高，初中师资力量持续减弱。总体来说，我国各省的初中师资力量从2012年到2017年间都在增强，尤其是北京、黑龙江、贵州、寧夏、山西、云南、广西、甘肃、西藏、四川从2012年到2017年初中师资力量持续增强，初中生师比持续下降，其中初中生师比降幅最大的两个省是贵州和广东。

2.义务教育师资力量空间演变

从图1来看，六年间小学师资力量较强的是我国西北地区，然后从北到南逐渐变弱，尤其我国华南地区，虽然经济比较发达，但师资力量却很薄弱，这跟这些地区的人口密度等其他因素不无关系。

图2是我国各省初中师资力量空间分布实况图，从总体的初中师资力量的六年空间分布图来看，云南、贵州、四川、宁夏、广西和河南的生师比连续6年都是全国比值最高的，并且六年都改善幅度不大，这些省份师资力量一直处于全国较弱的地位。2012-2017年间，我国各省初中师资力量空间分布呈现出一定的层级结构，我国东北地区师资力量较充沛，从东北地区到西南地区依次减弱，尤其是西南地区的初中师资力量相对其他省份是全国最弱的。

四、我国省域师资力量空间格局

1.师资力量全局自相关分析

本部分主要对义务教育师资力量指数进行全局自相关分析，核心是认识我国省域义务教育师资力量的空间依赖性，从表1可知，在所研究的时段内，所有全局莫兰指数都大于0，这表明我国省域小学师资力量存在空间依赖性，形成了空间集聚格局特征。同时还可以得出，2012-2017年初中师资力量的Z得分全部为正且P值都小于0.01，全部通过显著性检验，小学和初中师资力量呈现出空间高值或低值的空间集聚现象，但无法确定是高值集聚还是低值集聚。和2012年相比，2013年的莫兰指数有小幅度的下降，但2015年和2016年都出现了上升趋势，小学师资力量的莫兰指数在2012—2016年间虽有波动，但是总体上是呈现上升趋势，师资水平较高的省份聚集在一起形成高-高集聚类型，师资水平较低的省份聚集在一起形成低-低集聚类型的格局特征。区域总体差异在2012年小幅度增大，2014年到2016年间又逐渐缩小。2012-2016年小学师资力量的Z得分全部为正且P值都小于0.05全部通过显著性检验，因此2012-2016年小学师资力量呈现空间高值或低值的空间集聚现象，但无法确定是高值集聚还是低值集聚。

2012-2017年我国初中师资力量的莫兰指数虽有波动，但是总体上是呈现上升趋势，高水平的省趋于和高水平的省靠拢，低水平的省趋于和相似水平的省市靠拢，体现一种高-高和低-低的集聚类型，区域总体差异在2012年较小，2014年到2016年间初中师资力量的省域差异又逐渐增大。

2.师资力量局部自相关分析

从图3小学Moran散点图来看，6年间小学多数省区散点位于一、二象限而且分布在原点周围，散点分布越来越紧密，区域之间的差距逐渐缩小。图4初中Moran散点图中，所有散点分布较分散，大多数都分布在第一象限，2012-2015年云南、贵州和广西的散点远离坐标原点，表现出明显的高-高的空间格局特征，2016和2017年这三个省份和其它省份师资力量的差距又逐渐缩小，但总体上初中师资力量区域间的差距较大。

图5是2012-2017年小学师资力量局部自相关LISA集聚图，图上深色区域代表空间高-高集聚特征的省份，浅色代表空间格局不显著的省份。从图5可以看出，小学师资力量空间格局存在明显的空间集聚现象。2012年广西、贵州、湖南、湖北、安徽、江西、福建七省份形成高-高空间集聚特征的空间格局，2013年云南、浙江、广西、贵州、湖南、湖北、安徽、江西、福建九省份形成高-高空间集聚特征的空间格局。2014年山东、安徽、广西、贵州、湖南、湖北、江西、福建八省份形成了高-高空间集聚特征的空间格局且直2016年都保持空间格局稳定。由此可见，小学师资力量总体呈现空间高-高集聚特征且特征非常显著和稳定，而且这些集聚省份的师资力量都比较充沛，其中一个省份的小学师资力量增强，其他具备集聚特征省份的小学师资力量也会随之增强。特殊的是虽然广东省的经济较发达，但是在小学师资力量上却没有与周边区域形成高-高集聚状态，广东省发达的经济并未带动该区域义务教育的发展，跟周边区域的合作力度较弱，空间相互作用小，区域空间溢出效益不明显。

从图6可知，2012年我国初中的师资力量方面，云南、贵州、四川、湖南省和广西呈现出明显的空间集聚现象，且呈现的是高-高集聚特征，任何一个区域的师资力量变大就会带动其它四个省区的师资力量使之随其提高。这种高-高集聚状态一直从2012年保持到2015年不变，直到2016年我四川省不再呈现出高-高集聚状态，只有云南、贵州、湖南和广西保持着高-高集聚状态，周边区域师资力量提高这些区域的师资力量就会有所提高。2017年初中师资力量方面，云南、贵州、广西、湖南、湖北和福建6省呈现高-高集聚，没有出现低-高集聚。

五、研究结论

1.我国省域义务教育师资力量时间序列

（1）2012年至2017年小学师资力量北京、天津、河北、内蒙古、江苏、福建、安徽、海南、陕西、新疆等省份的小学生师比逐年上升，师资力量有减弱的趋势。上海、河南、西藏、浙江、广西、青海、宁夏、甘肃、江西、山西、黑龙江等省份的小学生师比逐年降低，师资力量有增强的趋势，但是青海、西藏、甘肃、河北省波动幅度较大且较不稳定，总体来看，师资力量逐年增强的大多是东部地区的省域，师资力量逐年减弱或者波动较大的多数是西部地区的省域。（2）初中师资力量总体上保持增强，2015年初中生师比下降幅度最大，师资力量增强速度最快，少数省份师资力量减弱，但减弱趋势不明显，例如河北、江苏、福建、河南、湖北和湖南。总之，2012年至2017年我國省域义务教育师资力量大多数省份都增强，少数省份减弱，减弱的省份主要集中在中、西部地区。

2.我国省域义务教育师资力量空间序列

（1）小学师资力量空间分布研究中，陕西、四川、云南、山东和上海的生师比连续6年都是全国比值最高的，直到2017年才有所改善，但改善幅度不大，这些省份师资力量一直处于较弱的地位。从整体来看，我国各省小学师资力量空间分布呈现出一定的层级结构，我国北部地区师资力量较充沛，从北到南依次减弱，尤其是华南、西南和华中地区小学师资力量较弱。（2）我国各省初中师资力量空间分布呈现出一定的层级结构，我国东北地区师资力量较充沛，从东北地区到西南地区依次减弱，尤其是西南地区的初中师资力量相对其它省份是全国最弱的。

3.我国省域义务教育师资力量空间格局

我国小学师资力量在空间上呈现正相关特性，即表现出相似性空间聚集现象，其中高-高集聚特征明显，集聚特征涉及的省份较多，主要集中在华东、华南、华中和西南地区的部分省域。我国初中师资力量在空间上呈现正相关特性，具备空间同质性，表现出空间聚集格局特征，其中高-高集聚特征比较明显，但是集聚特征涉及的省份较少，主要集中在西南地区和华南地区的少部分省域，如西南地区的云南、贵州和四川华南地区的广西。总之我国省域师资力量主要在我国南部空间格局特征明显，而且都是同质性集聚特征。6年间我国省域师资力量从总体上看有了很大的改善，但从空间分布和格局来看还没有达到相对的均衡状态，时空演变呈现一定的北强南低、东强西弱的空间格局，这跟很多因素有关，如人口分布、地理位置和经济发展状况等不容忽视。

世间万事万物都不能脱离地理因素而独立存在，义务教育受到诸多地理因素的影响，不同空间尺度的教育现象是具有一定差别的，义务教育具有鲜明的空间属性，决定了应该从地理学角度研究、探索、揭示和阐明义务教育以及义务教育的地理空间规律，下一步的研究应重点关注义务教育师资力量空间秩序的影响因素以及改善我国空间秩序的对策及建议。

参考文献

[1] 解光穆，马青，杨文芳.省域城乡义务教育师资均衡发展的现状与对策—以N省小学阶段为例[J].教育理论与实践，2012（20）.

[2] 贾莉娜.辽宁省农村义务教育教师资源优化配置研究[D].大连：东北财经大学，2015.

[3] 文东茅.义务教育师资配置均衡化的政策选择[J].教育理论与实践，2001（11）.

[4] 冯文全，夏茂林.从师资均衡配置看城乡教师流动机制构建[J].中国教育学刊，2010（02）.

[5] Casson E，Coles S.Spatial Regression Models for Extremes[J]. Extremes，1999（04）.

[6] Legendre P.Spatial Autocorrelation：Trouble or New Paradigm？[J].Ecology，1993（06）.

[作者：吕赛鸫（1982-），女，云南宣威人，云南师范大学旅游与地理科学学院，博士研究生;潘玉君（1965-），男，黑龙江齐齐哈尔人，云南师范大学旅游与地理科学学院，教授，博士生导师。]

【责任编辑  武磊磊】