陕西省城市教育竞争力时空演变特征及障碍因子诊断基于2008—2019年地级城市数据

李文正，董莉丽，刘宇峰，马新萍，孙 铂

(咸阳师范学院 资源环境与历史文化学院，陕西 咸阳 712000)

区域教育发展水平空间不均衡性一直是我国各级政府关注的重要问题，有关城市与农村之间、东部地区与中西部地区之间、不同省域之间和不同市域之间的教育发展水平差异的研究文献较多[1-13]。相比之下，以城市为研究对象，对城市之间，教育发展水平进行比较研究还较少。事实上，无论是全国范围还是一个省区内部各个城市之间教育发展水平均存在着较大的差异。特别是进入21世纪以来，随着我国城镇化的迅猛发展，城市在区域发展中的主导地位和引领作用显著增强，而城市教育又是提升城市综合竞争力和增强城市发展韧性的强大引擎。因此，对城市教育竞争力进行科学测度与评价，可为制定城市教育发展战略和提升城市综合竞争力提供决策参考。

城市教育竞争力是一个城市具有的吸引、争夺、拥有、控制和转化教育资源，以提供优质教育服务，提高居民教育水平和促进城市教育可持续发展的能力[14]，涉及教育投入、配置、成就等许多方面。在已有的有关城市教育竞争力的研究中，定性研究较多，定量研究较少；有关城市高等教育的比较研究较多，对城市教育综合水平的比较研究较少。在定量综合评价方面，倪鹏飞、刘峥[15]构建了评价城市教育竞争力的IP分析模型，对城市教育竞争力从硬件与软件投入、本体与功能产出方面对长三角16个城市2007年教育竞争力进行了综合测度及评价；中国都市教育竞争力及数据库建设项目组[16]对城市教育竞争力的有关理论研究进行了系统梳理，进而选取国内20个城市进行了定量比较研究；林丽[17]运用主成分分析法对我国35个城市教育综合竞争力进行了水平测度和聚类分析。目前，还缺少针对陕西省各个城市教育竞争力的综合评价研究。

本文以陕西省10个地级市2008—2019年教育发展数据作为基础，10个城市的范围选择各自包含的市辖区范围(与国家统计局对城市统计的方法一致)，对10个地级市2008—2019年教育竞争力综合水平的时空变化进行了定量测度和比较分析，并对制约各市竞争力水平的障碍因素进行了诊断，以期为陕西省及各市相关政府决策部门更好地制定教育发展规划和提高各市教育竞争力提供相应的决策依据。

1 研究区概况、指标体系与数据来源

1.1 研究区概况

陕西省国土总面积为20.56万km2，2019年底户籍人口4051.7万人、常住人口3876.2万人，城镇常住人口比重为59.4%；人均GDP 66649元，辖西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南、延安、汉中、榆林、安康、商洛10个地级市和杨凌农业高新技术产业示范区。根据自然地理环境特点，陕西省划分为关中盆地区、陕北黄土高原区和陕南秦巴山地区。10个地级市的市辖区部分，2019年人均GDP榆林最高，接着依次是咸阳、西安、宝鸡、延安、汉中、渭南、铜川、安康和商洛。

1.2 指标体系构建

本文在设计评价陕西省城市教育竞争力的指标时，遵循了全面性、可比性、代表性和数据的可获取性等基本原则，同时参考了已有研究成果[16-18]。设计的指标体系包含目标层、准则层、支撑层和基础指标层4个层次(表1)。其中，准则层包含物力财力投入、师资质量和发展成就3个方面；支撑层包含学校数量配置、基础教育校舍压力、地方财政教育支出、基础教育教师学历、普通高校教师职称、基础教育师生比、普通高校生师比、高中段结构与稳定性、接受高等教育机会、普通高校学生结构；基础指标共设计了19个，所选指标涉及普通小学、普通初中、普通高中、中等职业教育、普通高等教育(含专科、本科和研究生教育)等各类教育。本文在设计指标时特别注意了时代特征，使设计的指标能较好地反映陕西省各个城市在研究期教育发展水平的差异。设计评价中小学教师的学历指标时，由于各市辖区大多教师的学历都已经高于国家规定的“学历合格”标准，所以不再使用许多文献中以学历合格为评价学历的标准，而是将学历标准有所提高。同样，对文献中常用的有关义务教育入学率、义务教育巩固率和各市拥有的高等学校总数、学生总数量、教育经费投入总额等指标也未采用。这是因为研究期陕西省各市的市辖区九年义务教育入学率和巩固率各年份都在99.5%以上，用这些指标很难反映各市差距，所以选用了差异较为明显的普通高中教育巩固率。对反映各市教育发展的一些总量指标，由于数量大小主要与城市大小有关，也不能很好地反映各市发展水平差异，因此选用“每万人拥有普通小学数、每万人有普通高校在校学生数”等这样的相对数量指标，对各市进行比较更为合理；选用平均每班学生人数反映城市教育中长期存在的影响教育质量的“大班额”问题，这与教室数量和教师数量都有关；用生均教育经费支出和教育支出占财政支出比重反映地方政府对教育投入经费状况及对教育投入的重视程度；用教师中有高学历和高职称人数的比重能较好地反映教师队伍的质量水平；选用师生比能反映师资队伍的数量编制，生师比大无法保证教学质量；用高中段普通教育与职业教育的学生比例反映中等职业教育与普通高中教育规模结构的协调性；用普通高中教育巩固率反映普通高中教育在校生的稳定性；用每万人有普通高校在校学生数和普通高校在校研究生数比重分别反映高等教育的大众化程度和高等教育的办学层次。

1.3 数据来源

本文根据数据的可获取性和连续性，在19个基础指标中，只有“D7生均一般公共预算内教育支出、D8地方一般公共预算内教育支出占财政支出比重、D15普通高等学校生师比、D18每万人有普通高校在校学生数”这4个指标，其数据是根据反映2008—2019年发展状况的《中国城市统计年鉴2009—2020》相关数据计算的，其他15个指标数据则都是根据《陕西教育事业统计年鉴2008—2019》相关数据计算得出的。对于各年份各个市具体所管辖的市辖区范围及其统计数据，统一根据各年份《陕西教育事业统计年鉴》所采用的统计范围和教育发展数据，用到人口数据时也相应采用与之相对应的市辖区范围人口数据。

具体而论，从2017年开始，西安市的市辖区统计数据纳入了高陵区和西咸新区，延安市和榆林市的统计数据分别纳入了安塞区和横山区；从2018年开始，西安市纳入了雩阝邑区数据；从2019年开始，渭南市和汉中市的统计数据分别纳入了华州区和南郑区。特别需要说明的是，陕西科技大学和陕西中医药大学在咸阳市和西安市都有校区，以前它们均属于咸阳市，国家统计局在城市数据统计中也一直将它们统计在咸阳市之内，因此本文也将它们统计在咸阳市之内。另外，对资料中缺少的个别数据和存在质疑的数据，笔者通过到陕西省教育厅和陕西省统计局等相关部门进行了咨询，并对数据进行了补充、核实与校正。

2 研究方法

2.1 数据的标准化处理

为了消除不同指标之间可能存在的量纲和量级差异，并使各个指标的数值表现为越大越好，因此本文选用极差标准化方法对原始数据进行了标准化处理。

正向指标：

(1)

负向指标：

(2)

式中，i表示城市(i=1，2，…，m)；j表示指标(j=1，2，…，n)；xij为标准化处理前某一年份城市i在第j个指标的数值；max{xij}和min{xij}分别表示某一年份第j个指标的最大值和最小值；Xij表示经标准化处理后的数据，处理后各个指标的数值处于[0,1]范围内。

2.2 指标权重

为了克服主观赋权法和客观赋权法各自存在的缺陷，本文采用主观赋权法和客观赋权法相结合的组合赋权方法确定权重，具体选用主观赋权法中的德尔菲法和客观赋权法中的熵值法。将这两种方法计算出的权重再进行组合，计算出指标的组合权重，作为最终权重。本文在采用德尔菲法(Delphi Method)确定指标权重时分别征求了8位专家意见，通过访谈交流，取得了他们各自对评价指标的赋权值，再对其整理统计，最终得出专家们的集体赋权值。其表达式为：

(3)

采用熵值法计算某一年份各个指标权重，具体步骤如下：

①由于前面用极差标准化方法处理后的标准化值，各指标最小值为0，而用熵值法确定权重时要用到对数，因此需要对标准化后的值Xij进行平移，Uij=Xij+λ。式中，Uij表示平移后数值；λ为平移幅度；λ的取值应该尽可能接近min{Xij}。

②计算指标j的信息熵ej。

(4)

式中，m为城市个数；j为评价指标个数。

(5)

用熵值法直接算出各个基础指标相对目标层的权重，再将各准则层包含的基础指标的权重相加，得到各准则层相对目标层的权重。

采用上面两种方法分别算得各指标权重后，按下式计算各指标的组合权重(最终权重)。

(6)

式中，Wj为指标j的组合权重；φ1和φ2分别表示对主、客观权重的偏好系数，φ1+φ2=1。计算过程中发现，用熵值法算出的各个指标权重大小差异过大，因此取φ1=0.6，φ2=0.4。各指标的组合权重计算结果见表2。

表2 2008—2019年陕西省城市教育竞争力各指标权重及变化情况

2.3 综合评价模型的选择

本文选用TOPSIS法，该方法能较好地克服过于突出指标值较大的指标的作用，在竞争力评价、绩效评价和决策方案选择等研究中已经得到了广泛的使用[19,20]。具体步骤如下：

①计算权重规范化矩阵。

I=(yij)m×n,yij=Wj×Xij(i=1,2,3…,m;j=1,2,3…,n)

(7)

式中，Wj为指标j的组合权重；Xij为城市i在指标j的标准化值。

②确定正理想解“V+”和负理想解“V-”。

正理想解：

(8)

负理想解：

(9)

正理想距离：

(10)

负理想距离：

(11)

④计算综合评价得分。

(12)

式中,Ti表示城市i教育竞争力综合得分，取值介于0和1之间，Ti值越大，表示水平越高。同理，可计算出各个准则层得分。

2.4 变异系数

运用变异系数能较好地对不同年份各个城市教育竞争力的差异程度进行测度，进而可以看出研究期各个城市教育竞争力差异程度的变化特点。变异系数可采用下式计算：

(13)

式中，Cv为某一年份各个城市教育竞争力综合得分的变异系数；m为城市个数；T0为该年份各个城市教育竞争力综合得分的平均值；Ti为该年份城市i的教育竞争力综合得分。Cv值越大，表明各市综合水平差异越大。

2.5 等级划分和制图

本文主要采用ArcGIS10.0软件，根据Jenks自然断裂法，按照4个层次对不同年份的陕西省各个城市教育竞争力得分了进行分级，并通过制图对该省各个年份城市教育竞争力差异的空间格局进行了可视化表达。

2.6 障碍度模型

用障碍度模型可以探寻制约各市教育竞争力的障碍因子及障碍度。障碍度的计算公式如下：

(14)

式中，Qij表示城市i在第j个指标的障碍度；Hj为因子贡献度，表示单项指标j对总目标的影响程度，即单项指标对总目标的权重，Hj=Wj；Rij为指标偏离度，指城市i的单项指标j与发展目标之间的差距，设为单项指标标准化值与100%之差，可写成Rij=1-Xij。

3 结果及分析

3.1 教育竞争力综合水平的时序演变特征

陕西省城市教育竞争力综合得分的计算结果见图1。从图1可见，2008—2019年陕西省各地级市教育竞争力综合得分及相互高低位序不断变化。从平均值看，水平由高到低依次为：西安>咸阳>延安>榆林>宝鸡>渭南>商洛>汉中>铜川>安康。其中，西安市在研究期的平均值(0.6880)远高于其他9市，是第二名咸阳市得分(0.5048)的1.36倍，是第十名安康市得分(0.2804)的2.45倍。从各年份10个地级市的平均值看，研究期陕西省城市教育竞争力综合水平整体上稍有提升，增幅为3.3%，2008—2016年提升了15.8%，而2016—2019年降低了12.5%。研究期内，榆林市和商洛市提升幅度十分显著，增幅分别为82.1%和68.3%，其次是安康市，增幅为17.8%，渭南市为13.0%。相反，其他6个市综合水平都有所降低。其中，降幅最大的是汉中市，降低了30.3%，其次是铜川市和西安市，分别降低了14.1%与12.3%。

图1 2008—2019年陕西省城市教育竞争力综合水平变化

从陕西省各市2008—2019年教育竞争力综合得分的变化轨迹看，西安市的综合水平每年都处于第一名，远远强于其他9个市，但发展呈现出小幅波动下降的趋势。这主要是由于西安市在教育发展成就方面优势一直很突出，在师资质量方面也较有优势，但优势地位逐渐减弱。咸阳市和延安市一直保持着较高水平，呈现出较为稳定的小幅波动，两市在教育发展成就和师资质量方面水平一直较高。榆林和商洛两个市表现为从低水平向较高水平波动上升速度较快，其中，榆林市在师资质量方面优势较突出、水平提升快，商洛市在则物力和财力投入方面优势较突出。宝鸡市升降变化幅度较大，同时绝大部分年份保持在较高水平，个别年份降为较低水平，这主要是由于宝鸡在3个准则层指标方面波动幅度都较大。汉中市在2018年之前一直稳定地表现为较低水平，但在2018—2019年降为低水平，这一年的变化受该市增添了新的市辖区影响较大。渭南市从2008—2014年从较低水平小幅波动上升为较高水平，而从2014—2019年又逐渐降为较低水平，受师资质量水平的变化影响大。铜川市在2014年之前基本上一直处于较低水平，2014年后一直处于低水平，主要受师资质量和发展成就的变化影响大。安康市一直表现为低水平波动的趋势，主要受发展成就和师资质量水平影响较大。

从图2中陕西省10个地级市2008—2019年综合得分的变异系数看，2008—2013年变异系数由0.3998降到0.2682，下降趋势十分明显。说明这段时期陕西省各市教育竞争力综合水平之间的相对差异整体上一直在缩小，综合水平在空间上的非均衡性变弱。从2013—2018年各市综合水平的相对差异整体变化很小；2018—2019年，变异系数又明显增大，各市之间综合水平的差距又增大，空间上的非均衡性又有所增强。

图2 2008—2019年陕西省城市教育竞争力变异系数变化趋势

3.2 空间格局演变特征

空间格局的变化可反映研究期内陕西省10个地级市教育竞争力增长速度的空间差异。本文根据每个年份陕西省各市教育竞争力综合得分高低，运用ArcGIS10.0软件，采用自然断裂法将其分为4个层次，如2008年，第一层次(高水平)、第二层次(较高水平)、第三层次(较低水平)和第四层次(低水平)各自的分值范围依次为0.5064—0.7540、0.3313—0.5063、0.2587—0.3312、0.2395—0.2586，得到各市教育竞争力综合水平空间格局图(图3)。限于篇幅所限，本文仅选取了2008年、2010年、2012年、2014年、2016年、2019年6个年份数据。

图3 2008—2019年陕西省城市教育竞争力综合水平空间格局

从图3可见，陕西省城市教育竞争力综合水平空间格局呈现出如下变化：2008年，第一层次(水平最高)的城市只有地处关中地区中部的西安；第二层次(水平较高)的城市有4个，既有分布于关中的咸阳和宝鸡，又有分布于陕北的延安和分布于陕南的汉中；第三层次(水平较低)的城市有铜川和渭南，集中分布在关中东部；第四层次(水平最低)的城市有3个，分别是陕西省最北端的榆林和东南端的商洛与安康。与2008年相比，2010年第三层次的城市数量显著增加，变为4个(商洛、汉中、渭南、榆林)，其中商洛和榆林是从第四层次上升到第三层次，汉中从第二层次降到第三层次，铜川从原来的第三层次降到第四层次。与2010年相比，2012年变化较小，主要是榆林从第三层次上升到第二层次，铜川从第四层次上升到第三层次。从全省看，形成了陕北2市水平较高、陕南3市水平较低，关中中西部水平较高、东部较低的空间格局。与2012年相比，2014年主要是第二层次的城市数量增加到了5个，占到城市总数的一半。渭南和商洛从第三层次上升到第二层次，铜川从第三层次降到第四层次，宝鸡从第二层次降到第三层次。从全省看，位于陕西西南部3市(安康、汉中、宝鸡)水平集中较低。与2014年相比，2016年第一层次的城市数量增加到3个(西安、咸阳、榆林)，分布在关中和陕北。从全省看，陕南3市水平集中较低。与2016年相比，2019年主要变化是第一层次的城市降为西安1个，宝鸡和渭南从第二层次下降到第三层次，第四层次的城市数量增到了3个(安康、铜川、汉中)。从全省看，陕南的安康和汉中集中成为低水平区。

整体上看，西安在空间格局中的强势地位十分突出，综合水平一直处在第一层；咸阳和延安基本上稳定在第二层次；宝鸡和渭南一直在第二层次和第三层次之间波动；安康一直处在第四层次；榆林从第四层次一度上升到了第一层次，此后又降为第二层次；商洛从第四层次逐步上升到了第二层次；汉中从第二层次逐步降为第四层次；铜川从第三层次逐步降为第四层次。

3.3 障碍因子诊断

本文采用障碍度模型对2008—2019年影响陕西省各地级市教育竞争力的19个基础指标的障碍度进行了测算，并按障碍度从大到小排序，结果见表3(限于篇幅，表中只列出了2008年、2014年和2019年各市排序前6位的主要障碍因子)。各市前6位主要障碍因子的障碍度合计绝大多数都在60%以上，最少的也在49.77%以上。可见，各市排在前6位的主要障碍因子属于制约其教育竞争力水平提升的主要阻碍因素。

表3 2008—2019年陕西城市教育竞争力的主要障碍因子及其障碍度

从整体上看，存在一些制约陕西省城市教育竞争力水平的普遍性障碍因子。主要是D19普通高校在校研究生数占总学生数比重(出现108次，覆盖面90.0%，平均障碍度15.87%)；D18每万人有普通高校在校学生数(出现94次，覆盖面78.33%，平均障碍度9.85%)；D3每十万人拥有普通高校数(出现92次，覆盖面76.67%，平均障碍度9.53%)；D11普通高中专任教师中有研究生学历比重(出现77次，覆盖面64.17%，平均障碍度9.49%)；D9小学专任教师中有本科及以上学历比重(出现70次，覆盖面58.33%，平均障碍度10.41%)。这5个因子覆盖面大，障碍度也很大，除西安外其他城市都深受这5个障碍因子的影响，属于典型的普遍性障碍因子。这5个因子中有3个在高等教育方面，根本原因是陕西省10个市的高等教育水平存在着显著的非衡性，特别是西安的竞争力远强于其他9个市。西安是全国有名的高等教育强市，相比之下其他9个市远不及西安。其他两个(D11和D9)反映出绝大多数城市在普通高中教师和小学教师学历水平仍然不高。普通高中教师有研究生学历方面，只有西安和渭南两市优势突出，其他8城市水平明显较弱。小学教师中有本科及以上学历方面，只有榆林市优势突出，其他9市竞争力明显较弱。

从各市的主要障碍因子来看，各市在不同年份的主要障碍因子及其障碍度大小虽然有差异，但是差异都不大，而不同城市之间的比较，各自的主要障碍因子则往往差别较大。①根据各市每个基础指标2008—2019年的平均障碍度大小，西安的主要障碍因子是D7生均一般公共预算内教育支出、D8地方一般公共预算内教育支出占财政支出比重、D1每万人拥有普通小学数、D2每万人拥有普通中学数、D17普通高中教育巩固率和D13普通小学生师比等，这6个主要障碍因子没有1个属于普遍影响的障碍因子，这与其他9个市差异很大。尽管在研究期西安的D7生均一般公共预算内教育支出一直处于稳步增长(年均增长率达13.2%)，但与其他9市相比，水平一直较低。其主要原因是：西安市的学生数量多，平均每个学校的学生数量也大，与其他市相比，在教育基本建设投资费方面生均较低。D8公共预算内教育支出占财政支出比重在10市中基本上一直是最低，但从2017年后出现快速提升。主要原因是：西安的经济总量很大，用于教育的支出总量尽管并不少，但教育支出比重仍然不高，这一点与我国大多数省份存在的经济越发达的地区，其财政性教育经费投入比例越小相似[14,21]。西安每万人拥有普通小学数、普通中学数和普通小学生师比水平都很低，主要与西安城市人口数量和密度很大、外来务工人员的子女在西安上学的很多、可获准的建设用地指标紧张有关。为增加招生数量，一般都对现有学校条件进行了改造，新增学校不多。在普通高中教育巩固率方面，西安在10个市中水平也相对较低，主要与一些外地学生因父母回乡创业而转出有关。②铜川的主要障碍因子是D19普通高校在校研究生数占总学生数比重、D18每万人有普通高校在校学生数、D3每十万人拥有普通高校数、D11普通高中专任教师中有研究生学历比重、D12普通高校专任教师中有高级职称比重和D9小学专任教师中有本科及以上学历比重等。铜川市只有1所高校，且在校学生数量、学校层次和师资质量等方面，在10个市中竞争力都最弱。同时，在普通高中和小学教师学历方面水平也处于最低层次。③宝鸡和榆林的主要障碍因子很相似，主要是D19普通高校在校研究生数占总学生数比重、D18每万人有普通高校在校学生数、D3每十万人拥有普通高校数和D11普通高中专任教师中有研究生学历比重等。在陕西10个地级市中，宝鸡和榆林在高校办学层次、每万人有普通高校在校学生数和高校数等方面竞争力都处于中低水平，这两个市分别是2015年和2019年才开始招收研究生，在高中教师有研究生学历方面也处于中低水平。④咸阳市的主要障碍因子是D19普通高校在校研究生数占总学生数比重、D7生均一般公共预算内教育支出、D8地方一般公共预算内教育支出占财政支出比重和D1每万人拥有普通小学数等。在10个地级市中，咸阳的高等教育整体势力仅次于西安，但高层次大学不多，研究生比重不够高。咸阳在生均教育支出、教育支出占财政支出比重和每万人拥有普通小学数方面的竞争力在10个地级市中也处于低水平。⑤渭南和商洛的主要障碍因子很相似，主要是D19普通高校在校研究生数占总学生数比重、D18每万人有普通高校在校学生数、D3每十万人拥有普通高校数、D9小学专任教师中有本科及以上学历比重和D10初中专任教师中有本科及以上学历比重等。渭南和商洛都缺少招收研究生的高校，在高校数量和高校学生数量方面也居中下水平，在小学教师和初中教师拥有高学历人数比重方面处于低水平。此外，渭南市在D7生均一般公共预算内教育支出方面障碍度也较大，其竞争力在10市中水平最低。⑥延安的主要障碍因子是D19普通高校在校研究生数占总学生数比重、D3每十万人拥有普通高校数、D7生均一般公共预算内教育支出、D18每万人有普通高校在校学生数、D9小学专任教师中有本科及以上学历比重和D11普通高中专任教师中有研究生学历比重等。在10市中，尽管延安市在高校研究生数量比重、普通高校数和高校学生数等高等教育方面水平居第二位或第三位，位次显著居前，但由于与水平最高的西安得分差距很大，所以这3个指标(D19、D18、D3)也成为延安的主要障碍因子。延安在生均教育支出方面处于低水平，在小学教师和高中教师高学历比重方面处于中等水平。⑦汉中和安康的主要障碍因子很相似，主要是D19普通高校在校研究生数占总学生数比重、D11普通高中专任教师中有研究生学历比重、D9小学专任教师中有本科及以上学历比重、D18每万人有普通高校在校学生数和D3每十万人拥有普通高校数等。虽然在高等教育方面，汉中的竞争力明显比安康强，但是它们的得分与最高水平的西安相比相差依然很大，因此汉中和安康在反映高等教育的D19、D18和D33个指标上障碍度较大，而汉中和安康在高中教师和小学教师高学历比重方面都处在低水平。

4 结论与讨论

本文以陕西省10个地级市2008—2019年面板数据为基础，运用组合赋权法、TOPSIS模型和障碍度模型对陕西省城市教育竞争力的时空演变特征及障碍因子进行了分析。主要结论如下：①2008—2019年，陕西省10个地级市教育竞争力综合水平整体上有小幅上升。其中，西安的综合水平一直远高于其他9市，榆林和商洛两市的提升幅度很大，汉中的降低幅度很大，其他几个城市升降变化幅度都明显较小。研究期，各地级市平均得分由高到低表现为西安>咸阳>延安>榆林>宝鸡>渭南>商洛>汉中>铜川>安康。整体上看，各地级市之间的水平差距缩小趋势显著。空间格局变化表现为：关中中部的西安、咸阳和陕北南部的延安水平一直较高，陕北北部的榆林和陕南东部的商洛水平不断提高，陕西西南部的宝鸡和汉中水平不断降低，关中北部的铜川和陕南南部的安康水平一直较低，关中东部的渭南先上升后下降。可以看出，陕西省城市教育竞争力综合水平的空间格局及演变，与其所处的自然地理环境(关中平原、陕北黄土高原和陕南秦巴山区)相关性不强。②制约陕西省城市教育竞争力的普遍性障碍因子有D19、D18、D3、D11和D9，集中于普通高等教育方面和普通高中、小学教师学历方面。其中，D19普通高校在校研究生数占总学生数比重一直是最大的障碍因子。但西安与其他9个市差异很大，制约该市教育竞争力的主要障碍因子是D7、D8、D1、D2、D17和D13等，没有一个属于普遍性障碍因子。今后各市要重点关注本市障碍度大的因素，针对自己的短板，制定相应的政策，采取有效措施，才能缩小与其他城市的差距，提升自身的教育竞争力综合水平。③陕西省各地级市教育竞争力综合水平的高低受高等教育发展水平和基础教育教师质量水平影响很大，主要是由于各市在这些方面发展水平差距大、对应的评价指标权重明显很大。在19个基础指标中，D19、D11、D9、D18、D3、D10和D127个指标的权重值显著较大，其中有4个涉及高等教育，3个涉及基础教育师资质量。计算研究期各市在这7个指标的综合得分平均值由高到低为：西安、咸阳、延安、榆林、宝鸡、渭南、汉中、商洛、安康、铜川，其排序与用全部指标计算的结果很接近，可见这7个指标的影响力之大。在高等教育方面，由于各市拥有的学校数量、招生数量、办学层次是由教育部和陕西省教育厅等上级部门规划决定，因此各市要需要根据自身的高等教育发展现状与需求，主动争取上级部门的政策支持，通过创建新学校、引进名牌大学在本市建立新校区、扩大招生规模、提高自己管辖的职业技术学院等的办学条件和水平等，从而提高自己在高等教育方面的竞争力。在提升基础教育师资质量方面，可通过制定职称评定政策、对参加提升学历学习的教师报销学费和积极引进高学历人才等措施推进教师学历水平的提高。研究期内，商洛、安康和铜川3市的教师学历水平提升较快。④通常城市教育发展受经济水平影响较大，通过对研究期10个市经济水平(用各自的市辖区部分人均GDP)高低排序，与教育竞争力综合水平排序对比分析，发现陕西省城市教育竞争力与其经济发展水平存在一定的正相关性，但相关性并不是很强。各市在城市建设中能否落实好教育优先发展战略对提升教育竞争力也很重要。同时，作为上级政府管理部门，今后应通过政策倾斜等方法加强对经济落后城市的财政支持，既达到减轻落后城市的财政压力，又能促进其教育竞争力提升的目的。