中国教育设施空间分布特征及其影响因素

张小东，韩昊英，刘 爽，唐拥军

(1.塔里木大学 a.水利与建筑工程学院，b.新疆南疆人居环境研究所，新疆 阿拉尔 843300; 2.浙江大学 建筑与工程学院,杭州 310012)

0 引言

教育资源均等化是每个公民享受教育公平的前提，其空间均等化分布格局直接关系到居民享受教育服务的可达性和便利性。改革开放以来，教育事业一直是我国优先发展的重大民生事业。2021年政府工作报告提出发展更加公平更高质量的教育。教育公平是机会公平中的最大公平，每个公民都有享有公平教育的权利。然而，近年来城市教育资源配置速度明显滞后于城市扩张速度，在就近分片区入学的教育政策背景下，出现了学位稀缺、择校费高昂等民生问题，社会对教育公平的呼声越来越高，人民日益增长的美好生活需要和教育资源配置不均衡不充分之间的矛盾成为亟待解决的问题。

国外早在20世纪50年代就开始了教育服务设施配置模式研究。P.A.Samuelson基于市场失灵理论探讨了以行政中心为核心的公共服务设施供给模式[1]，提出教育、医疗等公共服务设施应该围绕行政中心集中开发建设以形成集约高效的公共服务供给模式；S.Bowles从定量分析视角，运用线性相关模型，探索影响教育设施配置水平的主要因素，并从教育投入和受教育需求等视角提出解决措施，以提升教育服务设施的供给效率和利用率[2]；也有学者从空间组织和时间组织视角探索教育服务设施的均等化和可达性，运用GIS方法构建教育设施配置模型，为政府配置教育设施提供决策工具[3-6]。还有学者从入学人数预测和上学通勤成本测算等视角探索合理的教育资源配置模式，提出了合并学区、建设寄宿制学校等政策建议，以解决教育设施不匹配地区和欠发达地区的教育公平问题[7-10]。

我国教育体系主要包括高等教育、中等教育、小学教育和学前教育四部分，与之相对应的教育设施有高校、中学(初中和高中)、小学、幼儿园。国内教育设施空间布局研究起步较晚，主要是对高校[11-12]、中学[13]、小学[14]、学前教育[15]等教育设施的空间分布特征进行分析研究，从教育设施公平性[16]、可达性[17]、均等化[18]和布局效率[19]等视角，利用ArcGIS的可视化空间分析[20]、GeoDa的探索性空间数据分析(ESDA)[21]等方法，对教育设施的公平性、可达性和利用效率进行评价，分析其存在的空间布局问题，并提出促进教育公平、优化教育设施空间布局的依据和对策。随着居民生活水平的提高，居民对享有教育公平的意识也越来越强烈，关于学区房对租客的歧视[22]、农民工子女享受不到公平教育待遇[23]等问题也逐渐成为社会关注热点。还有学者从基础教育和高等教育两个视角，分别讨论我国基础教育设施和高等教育设施空间分布特征及影响因素，发现城市常住人口、建成区面积和产业分布等因素都与教育设施空间分布呈显著的相关关系[24-26]。

已有研究多从微观和中观视角探索教育设施空间分布格局，而从宏观视角对全国教育设施空间分布特征的研究较少。为了系统分析中国教育设施体系的分布状况，本研究选取覆盖面广、精度高、便于分析处理的兴趣点(point of interest，POI)数据和社会经济数据，采用区位熵、多元回归等分析方法，分析中国高校、中学、小学和幼儿园等教育设施空间分布特征，挖掘其内在影响因素，并构建各类教育设施空间分布影响因素相关模型，为优化中国教育资源配置提供科学的参考依据。

1 研究对象、数据来源与研究方法

1.1 研究对象与数据来源

以中国内地339个地级及以上城市为研究基本单元。教育设施POI数据来源于高德地图(https://www.amap.com/)，获取时间为2020年1月3日。通过数据清洗整理后，包括高等院校地理位置数据10 423个、中学103 640个、小学131 371个、幼儿园197 273个。其中，高校包括大学、成人教育学院和高等职业技术学校等；中学包括高中、初中和中等职业技术学校等；小学和幼儿园数据比较单一。人口、经济和社会发展等相关数据来源于《中国城市统计年鉴2021》。部分城市的统计数据发布滞后，导致部分数据缺失，最终筛选出符合回归分析的样本城市289个。

1.2 研究方法

1.2.1区位熵。区位熵用于衡量某一区域要素的空间分布情况，反映该要素在区域内的相对集中程度、专业化程度和相对优劣势状况[27]。本研究主要采用比例模型来测度教育设施的建设水平，通过计算教育设施数量占该类设施总量的比例与研究单元内人口占区域总人口比例的比值[28]来表征每个研究单元内教育设施的建设水平。公式为：

LQ=(Fk/Pk)/(F/P) 。

式中：LQ为研究单元内教育设施的区位熵；Fk为k市的教育设施数量；Pk为k市的人口规模；F为全国的教育设施总量；P为全国人口总量。LQ=1时，说明该城市教育设施规模与全国城市的水平相当；LQ<1时，说明该城市教育设施规模在全国处于劣势地位；LQ>1时，说明该城市教育设施规模在全国处于优势地位。LQ越大，说明教育设施的集聚越显著，其相对优势地位越明显。

1.2.2探索性空间数据分析。探索性空间数据分析(ESDA)主要是对区域内研究对象之间的空间关联性和异质性进行分析，探索研究对象之间的聚集程度。为了探明中国教育基础设施的集聚程度和均等化水平，采用ArcGIS的聚类和异常值分析工具(Anselin Local Moran’sI)来判断教育设施是否在空间上具有相关性。其中，Moran’sI是一个有理数，通过对研究要素进行方差归一化处理，得到-1.0～1.0的指数。Moran’sI>0，说明研究要素在空间分布上呈现出局部正相关关系。计算各研究单元内的LISA值[29]，以表征各研究单元内教育设施的聚集特征，计算公式为：

式中：L为研究单元内的LISA指数；m为研究样本数量；Wij为空间权重；Ki和Kj分别代表研究单元i和j观测值的标准化形式。

1.2.3统计分析。为了分析不同类型教育设施空间分布的主要影响因素，利用SPSS 19.0软件中相关分析、多元回归分析等方法[30]，从城市的人口、经济和社会等量化指标中筛选出影响教育设施空间分布的主要因素，构建教育设施空间分布与师资规模、学生规模和资金投入等相关影响变量的模型。模型的表达式为：

式中：Yi为i类设施的数量；α为常数项；β为各变量的系数；Xij为所选择的各个变量。

2 教育设施空间分布特征

2.1 教育设施绝对数量空间分布特征

从教育设施绝对数量上看(图1)，广东、河南、山东、河北、江苏等省份教育设施总量排名比较靠前；排名靠后的省份有海南、新疆、宁夏、青海和西藏。华东和华南地区的学前教育设施数量在全国处于绝对优势地位，占比均为31%，西北和西南地区分别占5%和9%，存在较大劣势；东北和西北地区的小学教育设施占有份额较小，分别为7%和8%，中等教育和高等教育设施也一样，占有量均在8%～9%；华东地区高等教育设施数量占比33%，高于第二位的华南地区10百分点，处于明显的优势地位。其中，广东、河南、山东学前教育设施总量位列全国前三位；宁夏、青海、西藏学前教育设施总量位于全国后三位；小学教育设施总量居前三位的分别是广东、河南、河北，最后三位依次为上海、青海、西藏；中等教育设施总量前三位依次为河南、广东、山东，最后三位依次是宁夏、青海、西藏；高等教育设施总量前三依次为江苏、广东、山东，宁夏、青海、西藏仍处于最后三位。总之，华东地区的教育设施总量在全国处于绝对优势地位，特别是高等教育设施建设优势最明显。华南和华北地区处于中等水平，西南、东北和西北地区是教育设施建设总量的劣势地区。

从各省份教育设施建设结构来看，新疆、西藏、甘肃、宁夏等省份的幼儿园数量在本地区教育设施配置总量中占比最小，学前教育设施建设水平较弱；河南、河北、广西、江西等省份高等教育设施在地区教育设施总量中占的份额较小，这些地区的高等教育设施建设有待进一步加强；相反，新疆、山西、青海和甘肃等省份的中等教育设施配置比例全国最高；西藏、宁夏、云南、甘肃和陕西等省份的小学建设比例也处于全国前列。通过对比不难发现，教育设施配置不均衡地区主要集中在西南和西北地区。由于近年来国家鼓励各地区普及九年义务教育，中小学教育设施在各地区的配置较为均衡，而学前教育和高等教育设施配置偏差较大。

图1 中国教育设施总量分布

2.2 人均教育设施空间分布特征

各地区教育设施总量不均衡分布特征只能从宏观地域上表征出教育资源配置差异。而教育设施的服务对象是人，要从微观上研究教育公平，还需要从人均视角来探讨教育设施的均等化分布特征。选取城市教育设施总量与全市年末户籍人口总数的比值作为人均教育设施量化指标，并采用GIS软件将其可视化(图2)。中国教育设施配置呈现以下空间特征：人均学前教育设施形成了东南沿海和京哈线两条较宽的带状高值集聚区，中部地区和西部地区出现了低值成片集聚特征，特别是西北和西南地区的学前教育设施建设有待进一步加强；人均中小学教育设施分布相对均衡，在西北、西南、华北和华南等地区都出现了高值聚集区，并逐渐形成了高值点状集聚地区带动周边地区面状扩张的发展态势，形成了高值点状聚集、中值带状集聚、低值相间集聚的空间分布特征；人均高等教育设施呈现出明显的“政区化”特征和高值点状集聚特征，省会城市的人均高等教育设施数量明显高于周边城市，且呈现出离省会城市越远的地区人均高等教育设施布局总量越少的趋势。

图2 中国人均教育设施分布

为了进一步揭示教育设施的空间集聚关联性，采用聚类和异常值分析工具(Anselin Local Moran’sI)来判断教育设施是否在空间上具有相关性，计算出的Moran’sI值均大于0，表明人均教育设施在空间分布上呈现出局部正相关关系。对幼儿园、小学、中学和高校的局部自相关LISA指数进行计算和可视化(图3)。人均学前教育设施的“低-低”聚集区域主要集中在西北地区，“高-高”区域主要集中在东南沿海、华北和东北地区。小学的 “高-高”区域在华东、华南和华北等地区均表现出了明显的聚集，且在藏南地区也形成了“高-高”集聚区域，“低-低”聚集区域主要分布在华中地区和西北地区。中学的“高-高”集聚区域主要集中在长三角、珠三角和京津冀等发达城市群周边，在甘肃和新疆交界地区也出现了“高-高”集聚区域，“低-低”集聚区域在长江中上游地区，且新疆和藏北出现了大面积的“低-低”集聚区域。大学的“高-高”集聚区域主要集中长三角、京津冀、珠三角3个城市群，未出现明显的“低-低”集聚区域。总体来看，中国的中西部地区是教育设施的“低-低”集聚区域，说明这些区域与周边教育设施配置份额都不高，关联性不强。东部是教育设施的“高-高”集聚区域，说明东部地区教育资源配置水平较高，且带动了周边地区教育水平的提升，与周边地区形成了较高的关联性。

图3 中国人均教育设施LISA分布

东、西部地区学前教育和中学教育两极分化现象较严重，小学教育设施在全国交叉均衡分布，而高等教育则在发达城市群表现出了高度集聚分布特征。

2.3 城市教育资源均等化配置特征

全国宏观的教育设施均等化分布特征可以为区域教育设施优化配置提供科学参考依据，同时，各城市的教育设施配置状态也是区域教育设施公平配置的参考依据。基于此，采用区位熵(LQ)来衡量各城市教育设施在全国的配置水平，区位熵采用比例模型评估研究对象的发展水平，已经被广泛应用到区域经济学、地理学等领域[31-33]。计算各城市的幼儿园、小学、中学、高校的区位熵并进行可视化处理(图4)。幼儿园LQ值大于1的城市有98个，占比28.9%，说明中国只有约三分之一的城市学前教育设施建设处于优势地位，其他城市都处于劣势地位，且处于优势地位的城市主要集中在华东、华北和东北地区，东莞、中山、海口、厦门等城市学前教育设施建设优势最明显；小学LQ值大于1的城市有116个，占比34.2%，小学教育设施建设呈现出了“北京—银川—张掖”和“厦门—广州—昆明—拉萨”两条横向优势建设带，并沿着京广线形成了纵向建设优势带，优势区域分布较均衡；中学LQ值高于1的城市有121个，占比35.7%，中学的建设优势区域主要集中在华北和东北地区，也形成了两条横向优势带。而高等院校LQ值大于1的城市只有63个，占比18.6%，北京的高等院校区位熵值居全国首位，高等教育处于绝对优势地位，高等院校区位熵处于前20位的城市基本都是副省级及以上城市，高等教育的“政区化”建设优势又再次得到佐证。总之，中国教育设施建设逐渐形成了“北京—银川—张掖”和“厦门—广州—昆明—拉萨”两条优势带。中国中部和西部绝大多数城市处于两条带状结构之间，教育设施建设水平较差。因此，中国中部和西部地区的各类教育设施配置水平都有待进一步加强。

图4 中国各城市教育设施区位熵值

综上所述，中国教育设施形成了低区位熵值面状聚集、中区位熵值带状聚集、高区位熵值点状聚集的空间分布特征，中国中部和西部的教育劣势状况较为明显，特别是基础教育设施的建设劣势最明显；高等教育设施呈现出明显的“政区化”分布特征。

3 教育设施布局的影响因素

不同类型的教育设施表现出不同的空间分布特征，受到城市人口、经济、产业和建设规模等多方面因素的影响，且不同类型教育设施的影响因素不同。国内外已有较多学者发现城市常住人口、建成区面积和产业分布等都是教育设施不均衡分布的主要影响因素[24-26]。本研究从教育设施使用者、从业者和建设投入等视角出发，选取城市教育从业人员、学生规模和建设投入等相关指标，探索教育设施不均衡分布的影响因素(表1)。借助SPSS 19.0软件的统计分析功能，构建教育设施不均衡分布的解释模型。首先，采用SPSS相关分析工具对可能影响各类教育设施分布的因素进行双变量相关分析，筛选出与各类教育设施分布呈显著相关关系的变量。其次，分别对影响城市幼儿园、小学、中学和高校数量分布的各项因素进行回归分析，采用强行进入(enter)的方式开展多元线性回归分析，逐步剔除GDP、固定资产投资等相关性不显著、共变关系弱的因素，最终得到拟合度较高的主要变量(表1)。

4个模型T检验值的绝对值都大于1.96，表明各自变量对回归模型的影响程度较大。各变量的方差膨胀系数(VIF)值均小于7.5，变量之间不存在共线性关系，且显著性(Sig.)值均小于0.05，也表明各变量对模型存在着显著的影响作用。同时，通过方差检验，回归模型的Sig.值均为0.000，说明回归模型具有显著的统计学意义，且拟合优度(R2)均大于0.6，说明4个回归模型的质量较好、拟合度较高，可以用于分析各城市幼儿园、小学、中学和高校等教育设施空间分布的主要原因。

在4个回归模型中，幼儿园、小学、中学、高校建设都受到了不同因素的影响。(1)城市幼儿园建设数量与年末教育单位就业人员、人均地区生产总值、第二产业占GDP的比重以及小学在校人数等因素都呈现出显著的相关关系。其中，学生在校人数、教育单位从业人员和人均收入的增加，都需要增加学前教育设施；只有第二产业占GDP的比重与幼儿园建设数量成负相关关系，其他影响因素都呈正相关关系，反映出以第二产业为主导的城市需要进一步加强学前教育设施的建设。(2)城市小学建设数量与全市教育年末城镇单位就业人员、地方一般公共预算支出和普通小学在校学生数呈现出显著的相关关系。城市师资规模和学生规模也决定了小学的配建数量，另外，城市公共预算支出也是小学配置建设的保障，增加城市建设投入并向小学设施建设倾斜有助于提升小学教育设施建设水平。(3)城市中学建设数量与年末从事教育事业人数、普通中学在校学生数以及城市失业人数呈显著的正相关关系。反映出失业人数较多的城市中等职业教育有待进一步加强，中学的配置规模也需要增加，以缓解城市中等教育资源不足的问题。(4)城市高校建设数量与全市教师规模、普通本专科在校学生数以及地方一般公共预算支出等因素呈现出显著的相关关系。其中，地方一般公共预算支出对高校数量建设也起到正向的推动作用。各地需要进一步提高公共预算支出，并适当向高等教育设施建设倾斜，以提升地方高校建设规模。

表1 城市各类教育设施数量和相关影响变量的多元线性回归分析

综上所述，城市师资规模、人均收入、财政支出、学生规模和产业配置等都是影响教育设施数量空间差异分布的相关因素。基于中国教育设施配置模式，适当配置幼儿园、小学、中学和高校比例的同时，还需要考虑部分以第二产业为主的城市，适当提高其学前教育和高等教育资源配置规模，以满足从事第二产业工作人群的受教育需求，这对教育资源均等化分布具有重要的意义。

4 结论、启示与讨论

4.1 结论

中国教育设施建设逐渐形成了“北京—银川—张掖”和“厦门—广州—昆明—拉萨”两条优势带。华东地区的教育设施总量在全国处于绝对优势地位，特别是高等教育设施建设优势最明显；华南和华北地区处于中等水平；西南、东北和西北地区是教育设施建设总量的劣势地区。整体表现出了高区位熵值点状聚集、中区位熵值带状聚集、低区位熵值片状聚集的空间分布特征。

学前教育和高等教育设施配置严重不均衡，中小学教育设施形成了稳定、均衡的交叉分布格局，高等教育设施则呈现出明显的“政区化”分布特征。东、西部学前教育和高等教育资源配置严重失衡，华中、西南和西北地区学前教育和高等教育设施配置不足，有待于进一步提升中西部地区学前教育和高等教育设施配置水平，华东地区教育资源配置水平较高，也带动了周边地区教育水平的提升，与周边地区形成了较高的关联性。

城市师资规模、人均收入、财政支出、学生规模和产业结构等因素与教育设施空间分布呈现出显著相关关系，相关因变量的回归系数有正有负，表征着不同变量对不同类型的教育设施空间分布既有正向的推动作用，也有负向的抑制作用。

4.2 启示

中国教育设施还是存在着较明显的非均等化问题，特别是高等教育设施供给呈现出明显的“政区化”和学前教育资源向高收入地区集聚等现象，且全国教育资源建设重心向东部地区严重倾斜，导致了教育资源的配置失衡。西南、西北和华中地区教育设施建设水平明显落后，从而导致这些地区基础教育和高等教育水平落后，特别是西藏和新疆等偏远地区更需要加强基础教育投入，以便更好地维护地区稳定发展。国家应结合教育设施空间分布的相关影响因素，加强教育资源配置弱势地区的教育设施建设投入和师资力量培养，以提升其学前教育和高等教育资源配置水平，逐渐形成从学前教育到高等教育配置比例适中的教育体系。

4.3 讨论

针对教育公平的研究成果较多，而对全国教育设施空间分布特征的研究较少，本研究对此进行了一定的探索，但还存在不足。首先，由于影响各类教育设施分布的因素不同，在选取影响因素时无法做到完全统一；其次，只对幼儿园、小学、中学和高校等教育设施的空间分布特征进行探讨，未对教育设施硬件设备、教师水平等表征教育水平的必要条件进行分析，这也是今后需要深入探讨的方向。