我國高等教育發(fā)展水平省際差異研究
——基于2018年教育統(tǒng)計數據的分析

張志遠，胡 姝

（1.青島大學 師范學院，山東 青島266071；2.教育部 課程教材研究所，北京100029）

一、問題的提出與文獻綜述

1995年，黨的十四屆五中全會審議通過《中共中央關于制定國民經濟和社會發(fā)展“九五”計劃和2010年遠景目標的建議》，《建議》指出：“我國經濟體制要由傳統(tǒng)的計劃經濟體制向社會主義市場經濟體制轉變，把堅持區(qū)域經濟協(xié)調發(fā)展和逐步縮小地區(qū)發(fā)展差距擺在重要戰(zhàn)略地位。為適應區(qū)域經濟協(xié)調發(fā)展的趨勢，高等教育也要注意協(xié)調發(fā)展，避免差距過大”。［1］這在一定程度上改變了20世紀80年代初高等教育實行非均衡發(fā)展策略的局面。在我國即將步入新發(fā)展階段、實現中華民族偉大復興的關鍵時期，2020年10月26日，黨的十九屆五中全會審議通過《中共中央關于制定國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》，《建議》對高等教育的發(fā)展提出了更為嚴格的要求和倡導，其中明確指出：“要提高高等教育質量，提高民族地區(qū)教育質量和水平，著力解決好教育發(fā)展不平衡不充分的突出問題，從而著力促進公平”。［2］我國高等教育的發(fā)展受長期形成的高度集權決策影響深遠，盡管強調權力下放，但仍存在較為嚴重的遲滯性。再加之受我國經濟發(fā)展水平和政治文化等多重因素的影響，我國高等教育呈現出了空間上的非均衡發(fā)展甚至是“極化”格局。［3］無論是從國家宏觀層面，還是從院校的微觀視角出發(fā)，如何促進高等教育均衡發(fā)展并減小省際差異，以扭轉這種“極化”格局，仍舊是我國新發(fā)展階段教育領域面臨的關鍵問題。

學術界對高等教育發(fā)展的研究可謂是豐富多彩、“百家爭鳴”，從全國層面對高等教育均衡發(fā)展進行實證分析很多，時間大多集中于20世紀末21世紀初。早在1999年，閻鳳橋等學者從我國高等教育資源配置角度出發(fā)，特別選擇“教學、行政用房面積、宿舍面積等”五大指標，對我國不同地區(qū)的616所本科院校進行實證分析，研究發(fā)現經濟領域中的“木桶效應”同樣適用于高等教育領域，［4］高等教育資源配置呈現不同程度的省際差異。嚴全治等學者以1995-2004年為時間區(qū)間，計算分析相關經濟指標和高等教育相關指標的標準差，研究發(fā)現各省區(qū)區(qū)域間高等教育的標準差與經濟標準差同時不斷擴大，該結果說明省區(qū)間經濟的非均衡發(fā)展是導致高等教育發(fā)展呈現差異化的一個重要原因，高等教育與經濟發(fā)展之間存在著相互促進、相互制約的密切關系。［5］經濟基礎決定上層建筑，經濟的發(fā)展對高等教育必然起著決定性作用，但羅海豐通過以廣東、福建和陜西為例，研究發(fā)現除了受經濟發(fā)展影響，歷史文化底蘊和政治因素也發(fā)揮重要作用。［6］為了從宏觀層面把握各地區(qū)高等教育發(fā)展水平，楊棟輝等學者選取衡量高等教育發(fā)展的9項指標，以《中國統(tǒng)計年鑒2005》中的數據為基礎，通過因子分析的方法對31個省、直轄市和自治區(qū)的高等教育發(fā)展情況進行分析并排序，在綜合排名前十中，西部地區(qū)僅陜西入圍。［7］該結果與吳彬等學者的研究結果相一致，再次表明地區(qū)經濟發(fā)達程度與高等教育發(fā)展水平呈正相關。［8］

自2010年以來，關于高等教育發(fā)展水平的實證研究聚焦于區(qū)域化，如王昱等學者以我國東部11個地區(qū)為研究對象，以《中國統(tǒng)計年鑒2011》的數據為基礎，研究發(fā)現廣東和山東排名靠后，［9］然而伴隨著近幾年社會經濟的發(fā)展，廣東和山東的高等教育已得到不同程度的提升和發(fā)展，排名也位居前列，本研究也已證實這一點。除此之外，也有學者立足于某個省份，通過探究該省份與全國其他省份之間的差距來發(fā)現問題，提出針對性建議。張學軍以河南省為參照，通過對高等教育的公共財政投入差異分析，研究表明自1999-2012年以來，河南普通高校財政性經費投入雖逐年增長，但與先進省份相比，存在較大差距，且河南省普通高校的生均預算內教育經費與各省份最高值的差距，有逐漸拉大的趨勢。［10］從以上研究可以看出，自我國高校擴招以來，高等教育發(fā)展水平的省際差異仍然存在且會長期存在，前人的研究在理論和研究方法上提供了思路?；谏鲜鏊伎?，本文采用我國2018年《教育發(fā)展統(tǒng)計公報》、《全國各地區(qū)教育經費執(zhí)行公告》以及其它相關的教育統(tǒng)計數據，在前人對我國高等教育發(fā)展的研究基礎之上，從影響高等教育發(fā)展水平的因素出發(fā)，采用因子分析的方法分析我國高等教育發(fā)展水平省際差異，并試圖對相關對策建議進行展望，以期豐富該領域的相關研究。

二、研究過程

本文試圖借助高等教育領域最新相關數據，運用統(tǒng)計方法來分析省際高等教育發(fā)展差異，發(fā)現問題并以期為提升高等教育均衡發(fā)展提供有益借鑒。

（一）指標確定

秉持全面性、客觀性、合理性以及數據可操作性的原則，綜合考慮全國31個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的高校辦學條件情況、高校教師隊伍建設、高等教育經費投入和高校學生情況，擬選取12個相關指標來反映各地區(qū)高等教育發(fā)展水平，具體包括：普通高等學校數（X1）、普通本?？普猩鷶担╔2）、每十萬人口高等學校在校生數（X3）、高校占地面積（X4）、正高級職稱教師占專任教師比例（X5）、副高級職稱教師占專任教師比例（X6）、博士學歷教師占專任教師比例（X7）、高等教育生均一般公共預算教育經費（X8）、高等教育生均一般公共預算公用經費（X9）、研究與試驗發(fā)展經費投入（X10）、教學專用計算機數（X11）、多媒體網絡教室數（X12）。在此需要說明，其他相關衡量指標并未納入并非不重要，而是由于數據可獲得性的限制未能全部涉及。

（二）研究方法

本研究選取的指標數達到12個，在多指標綜合評價方法中，采用傳統(tǒng)方法會出現權重設置帶有主觀隨意性的缺陷。因此，采用多元統(tǒng)計方法中的因子分析法，從而克服人為確定權數的缺陷，使得綜合評價結果唯一且客觀合理。［11］因子分析是由英國心理學家Charles Spearman于1904年提出來的，其原理就是通過研究多個變量之間的相關矩陣（或協(xié)方差矩陣）的內部之間的依賴關系，找出能夠綜合所有變量主要信息的幾個隨機變量，這幾個隨機變量是潛在的，且一般被稱為公共因子。［12］244-245因子分析的目的就是減少原始變量的數量，以期能夠用較少的互不相關的變量來解釋足夠詳細的信息，符合本研究目的。

本研究評價總體（即高等教育發(fā)展水平）設有12個評價指標，31個觀測單位。因子分析放入基本原理就是將31個觀測單位分別表示為若干個公共因子與一個特殊因子的加權求和，計算綜合得分：

其中，模型中F1，F2，……，Fm稱之為公共因子，它是所有評價指標中共同出現的因子，且公共因子之間相互獨立；Ai1，Ai2，……，Aij表示第i個指標在第j個公共因子上的因子載荷，其含義是第i個指標在第j個公共因子上的相對重要程度；εi被稱為特殊因子，是各個對應變量Xi所特有的因子，在實際計算過程中可以忽略不計，因此設εi=0。

（三）原始數據的處理與事前檢驗

若將原始的12個指標直接進行分析，由于指標之間的處理量綱不同，將很難得出一個合理的結論，故對原始數據進行無量綱處理，如：標準化、均值化或極差正規(guī)化。其中，標準化處理會保持原始指標數值的相對穩(wěn)定性，在進行因子運算時會帶來許多便捷，如原始指標經過標準化后協(xié)方差陣就是相關系數矩陣，并且在因子得分和綜合得分上意義明確、容易理解。［13］采用統(tǒng)計軟件SPSS25.0使得標準化后的各指標數據的均值為0，方差為1。通過Bartlett’s球形檢驗和KMO檢驗值來判斷所選指標是否適合因子分析，結果顯示Bartlett’s球形檢驗統(tǒng)計量為492.492，P值為0.000＜0.05，故拒絕各變量獨立的零假設，認為原始變量間的相關性較強，適合做因子分析（通過對原始指標的相關系數矩陣的檢驗，發(fā)現許多指標之間的相關性較強，確實存在信息上的重疊，適合進行信息濃縮，再次證實進行因子分析的必要性）。除此之外，KMO檢驗值為0.830，介于0.8-0.9之間。在實際分析中，KMO檢驗統(tǒng)計值＞0.7時，因子分析的效果一般會比較好，分析結果表明通過事前檢驗。

（四）因子分析

1.因子提取

在提取公共因子時，若選取的公共因子數量過多，采用因子分析容易失去其應用本質；相反，選取的公共因子數量過少，就會造成原始信息的丟失。因此采用主成分分析法，以主成分特征值作為選取公共因子的標準。原始指標進行標準化處理后，每個指標的方差為1，若主成分所對應的特征值小于1，意味著該主成分連一個指標的方差都無法解釋，所以應選取特征值大于或接近1的主成分作為公共因子。［14］每個公共因子對原始數據的解釋能力可以用該因子所解釋的總方差來衡量，一般稱為該因子的貢獻率。［15］通常來說，主成分的累計方差貢獻率大于85%，就具有較強的解釋能力，因此通過分析提取了特征值接近1，且主成分累計方差解釋率大于85%的前三個因子作為公共因子。結果顯示，所選取的前三個因子的累計方差貢獻率為89.850%（＞85%），意義在于前三個因子可以解釋12個指標中89.850%以上的信息，分別為46.013%、24.822和19.015%。故將前三個公共因子作為反映12個指標的綜合評價指標。

2.因子旋轉

在初始提取因子之后，研究發(fā)現大多數原始因子之間都具有較強的相關性，各個因子載荷量較為平均，難以判別哪些指標與哪個主因子聯系較為密切，這不利于對主因子開展意義解釋，更不利于對實際問題進行分析，此時通過因子旋轉之后使得某些原始指標僅在某個公共因子上具有較強載荷，而在其余公共因子上的載荷量較小。本研究中采用最大方差法進行因子旋轉。

在確定3個公共因子之后，根據每個因子的載荷量將3個公共因子分別命名為：“規(guī)模因子（F1）”、“師生配置因子（F2）”和“經費保障因子（F3）”?！耙?guī)模因子（F1）”包含教學專用計算機臺數、多媒體網絡教室間數、普通高校數、高校占地面積、普通本專科招生數和研究與試驗發(fā)展經費投入等6個指標；“師生配置因子（F2）”包含副高級職稱占專任教師比例、正高級職稱占專任教師比例、博士學歷占專任教師總數比例和每十萬人口高等學校在校生數等4個指標；“經費保障因子（F3）”包含高等教育生均一般公共預算教育經費和高等教育生均一般公共預算公用經費（結果見表1）。

表1 因子分析摘要表

3.因子得分

12個原始指標X1，X2，X3，……，X12可以分別用3個公共因子表示，其表達式為：X1=0.163F1+0.022F2-0.061F3；X2=0.185F1-0.109F2+0.039F3，以此類推至X12=0.172F1-0.001F2-0.015F3。通過SPSS25.0得到因子系數得分矩陣，結果見表2。此外，將對各因子的方差貢獻率占3個公共因子總方差貢獻率的比重為權數進行加權匯總，故而得到我國31個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）公共因子的得分情況以及綜合因子得分（結果見表2）。其中綜合因子得分F具體計算公式如下所示：

表2 因子得分系數矩陣

續(xù)表

三、結果分析

首先，規(guī)模因子F1得分排名前五的省份（表3）：江蘇（2.2039）、廣東（2.06512）、山東（1.75626）、河南（1.63555）和四川（0.90662），而江蘇和廣東得分遠遠領先于其他省份。一方面這是與經濟發(fā)展程度是高度相關的，2018年我國各地區(qū)GDP排名前六名中，就包括這五個省份，其中江蘇和廣東位列前兩名；另一方面受人口數量基數大影響，適齡人口對高等教育需求高，高等教育規(guī)模必然適當擴大，在所收集的數據中，可以發(fā)現無論是在高等院校數量、招生人數以及高校占地面積等指標，這五個省份都是遠超其他地區(qū)。規(guī)模因子F1得分排名靠后的五個省份分別是：甘肅（-0.98933）、海南（-1.28072）、寧夏（-1.33343）、西藏（-1.13952）和青海（-1.55024），除海南省以外，其余全部來自西部地區(qū)，究其原因是西部地區(qū)高校生源數量和辦學條件遠低于中西部，而海南省盡管來自東部地區(qū)，受省份面積和人口因素影響，高等教育規(guī)模也遠低于東部其他省份，這與我國高等教育發(fā)展狀況是相符合的。需要特殊說明的是在2018各地區(qū)GDP排名中，這五個省也是排名靠后的（見表4）。

表3 31?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）因子得分、綜合得分及排名順序

續(xù)表

表4 2018年我國各地區(qū)GDP排名

其次，師生配置因子F2得分排名前五的?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）分別是：北京（2.63913）、天津（1.61955）、黑龍江（1.38522）、吉林（1.17621）和上海（1.13248）。其中在F2因子的所有指標中，北京和上海均領先其他省份，而天津的高級職稱教師數排名較低，這可能是由與教師流動導致的。而F2得分排名墊底的省份依舊大多來自西部地區(qū)，這需要政府正確引導教師隊伍的適度轉移，做好人才儲備。

再次，在經費保障因子F3方面，排名靠前的?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）有北京（3.10558）、廣東（1.86008）、上海（1.82230）、西藏（1.64017）、青海（1.33654）和寧夏（0.52749）等。該結論與楊棟輝的研究結論有所差異，［16］產生這種差異的原因有兩點：其一，由于時間跨度較長，北上廣作為我國經濟發(fā)展的牽頭地區(qū)，近幾年發(fā)展勢頭迅猛，財政能力強，中央部署高校數量較多，財政能力強，高校的經費會遠高于其它地區(qū)；其二，國家對西部地區(qū)的教育扶持起到顯現作用，從統(tǒng)計數據看，生均一般公共預算教育經費方面，西藏為51107.57元，青海為33832.88元，寧夏為26057.97元；生均一般公共預算公用經費方面，西藏為37281.68元，青海為33795.03元，寧夏為25120.93元，兩者都遠遠高于全國平均值。而中部地區(qū)多為農業(yè)大省，地方政府由于稅基小而雜，征收困難等原因，造成財政收入水平相對較低，公共財政投入高等教育積極性不高，如山西、湖南和湖北排名靠后，該結論與劉運佳學者在2017年的研究結論相近。［17］對東部地區(qū)而言，山東、河北等地排名較低，高等教育經費投入不足，這是因為兩省份高等教育規(guī)模大而不強，優(yōu)質的高等教育資源占有率較低，這需要全面提升高等教育質量，加快一流學科和一流大學建設，完善以政府財政投入為主，多渠道籌集經費的教育財政投入體制。

最后，通過結合31個省（直轄市、自治區(qū)）的綜合得分，就可對其高等教育發(fā)展水平進行綜合評價。從表3可知，綜合得分排名前五的有北京（1.58980）、江蘇（1.38562）、廣東（1.12041）、山東（0.70877）和上海（0.65626），大多來自東部沿海地區(qū)；排名后五的有寧夏（-0.65534）、青海（-0.65785）、海南（-0.68367）、新疆（-0.74984）和西藏（-0.78375），除海南外，其余全部來自西部地區(qū)。進一步分析得知，在排名前十的省份中，所屬東中西部地區(qū)的比例為6∶2∶2，在排名后十的省份中，所屬東中西部地區(qū)的比例為1∶1∶8。可以看出，盡管教育政策對中西部地區(qū)有一定的傾斜，在東部經濟繁榮發(fā)展的背景下，我國高等教育發(fā)展仍然形成“頭熱腳冷”的局面：西部地區(qū)“緩慢前進”，中部地區(qū)“中部塌陷”。結合各因子細致分析，北京在規(guī)模因子、師生配置因子和經費保障因子排名均位居前列，主要是北京作為我國政治文化中心，中央部署高校數量多，財政支持力度大，高等教育經費投入固然領先其他省份。而規(guī)模因子排名不高的原因是受人口基數以及面積影響，但在規(guī)模因子中的普通高校數、每十萬人口普通高校在校生數均遙遙領先其他省份。江蘇、上海、浙江等地區(qū)的三個公共因子排名較為均衡，均位居前列。山東除規(guī)模因子排名靠前，其他兩個因子均排名靠后，尤其是經費保障方面，2018年生均一般公共預算教育經費和生均一般公共預算公用經費分別為15210.02元、3618.13元，兩者均遠低于全國平均值：22561.16元、9391.32元。其高等教育經費投入與經濟發(fā)展程度是不匹配的，山東應增加高等教育財政性投入，同時提高經費資源利用率，穩(wěn)定教師隊伍。寧夏、青海、西藏等西部地區(qū)，國家應加大在高等教育師資隊伍建設等方面的扶持。

四、對策與展望

通過上述分析，較為全面地認識和把握各地高等教育發(fā)展狀況和高等教育發(fā)展水平與經濟發(fā)展水平的協(xié)調性，為因地制宜地制定和選擇與各地區(qū)相協(xié)調同步的高等教育發(fā)展戰(zhàn)略提供思路。

（一）擴大高等教育規(guī)模與提升高等教育內涵式發(fā)展相統(tǒng)一

教育先行是現代社會經濟發(fā)展和教育自身發(fā)展的必然要求，但并不意味著無限制的規(guī)模擴張，應該與區(qū)域總體發(fā)展水平相協(xié)調統(tǒng)一，高等教育也是如此。研究結果表明，總體上我國高等教育規(guī)模呈東中西發(fā)展，中西部個別省份排名靠前，如河南、四川、湖北、安徽和陜西等省份，因此在正確鼓勵和引導這些地區(qū)發(fā)展的同時，采取措施幫扶中西部其他地區(qū)發(fā)展。具體來說，中央政府可以根據地區(qū)人口數和產業(yè)發(fā)展重點，按照一定的比例，合理規(guī)劃布局高等學校的空間分布，尤其是要對高水平大學合理布局，以充分發(fā)揮高等教育對區(qū)域經濟發(fā)展的反哺作用。［18］地方政府應根據人口數量變化和經濟發(fā)展程度改革高等教育招生模式，東部地區(qū)擴大中西部地區(qū)招生配制名額，這些配置名額可以進一步向貧困和農村地區(qū)傾斜，使優(yōu)質的高等教育資源得到相對公平的配置。此外，因子排名靠前的地區(qū)應把高等教育發(fā)展的重心轉移至微觀層面的內涵式發(fā)展，回歸教育本質，以人才培養(yǎng)為核心，建設性開展人才培養(yǎng)改革與建設，高校應努力在課程教學改革、開發(fā)和利用教育教學資源以及校園文化建設方面下功夫，［19］將高等教育內涵式發(fā)展真正落實到教學和育人。

（二）建立健全高校教師有序流動機制，穩(wěn)定高素質教師隊伍

百年大計，教育為本；教育大計，教師為本。高校教師的無序流動勢必會破壞高校間、區(qū)域間教師生態(tài)平衡，加重教師隊伍建設的“馬太效應”，阻礙高等教育均衡發(fā)展。研究結果顯示，在高級職稱和博士學歷占專任教師的比例方面，中西部還有很大的進步空間，區(qū)域高校若想留住高素質教師，需在經費保障的前提下改善教師的教學和科研條件，使教師忠誠于高校和學科專業(yè)的發(fā)展。此外，大學對教學的重視程度反映在對從事教學工作的教師的尊重上。教師對教學責任的理解是其對大學組織文化傳統(tǒng)的認識，［20］因此教師一職是有別于企業(yè)員工的，其收入來源的衡量標準是崗位職稱和學術能力，高校要尊重教師的個人學術能力，以學術能力驅動高校教師合理流動，以收入穩(wěn)定高素質教師隊伍，尊重教師個人價值。關于國內高校教師流動機制也可借鑒國外的實踐經驗，如美國打破傳統(tǒng)高校教師終身制，建立學術勞動力市場機制，作為勞動力市場要素的高校教師需要不斷提高自身專業(yè)能力和學術素養(yǎng)，去適應學術勞動力市場的環(huán)境變化，［21］而不僅僅靠裙帶關系或學術聲望實現崗位的轉移。

（三）實現高等教育財政投入“相對”均衡化，提升中西部地區(qū)“造血能力”

自20世紀90年代以來，我國高等教育財政體制進行了較大規(guī)模的改革，此后逐步形成了政府財政撥款為主，多渠道籌措教育經費的財政體制。這就促使以往政府投資一元化，向國家、社會、學校、學生家長或個人投資多元化的方向轉變，政府的投資也由規(guī)模為主的“平均主義”方式，向以結果為導向的績效預算撥款方式轉變。［22］但進入21世紀后，區(qū)域高等教育規(guī)模的擴大與財政投入力度不足之間的矛盾愈演愈烈。正如研究結果表明，東部地區(qū)的河北、山東及東北三個省份在高等教育經費投入上表現出“無力”的局面，而中部地區(qū)的河南、江西、安徽等地，西部地區(qū)的西藏、青海、寧夏和新疆等地在高等教育經費投入上“奮起直追”，進一步改善這種局面，筆者認為可以從三點出發(fā)：第一，繼續(xù)加大對中西部落后地區(qū)的財政投入力度，財政投入的資金重點轉向中西部及東北地區(qū)的落后省份，落后地區(qū)的科學研究和高校學術力量有支撐，高等教育發(fā)展的“造血能力”才有提升；第二，完善高等教育財政轉移制度，［23］充分考慮中西部地區(qū)高等教育預算內生均經費投入的標準與東部地區(qū)投入標準的差異，利用東部地區(qū)的“中介”效應來彌補中西部地區(qū)的不足，逐步實現高等教育經費投入相對均衡；第三，充分提高高等教育經費利用效率。“好鋼用在刀刃上”，有限的教育經費更要用在培養(yǎng)人才、科學研究和成果產出上，做到經費投入的數量和質量的協(xié)調統(tǒng)一。