南昌市基礎(chǔ)教育資源與學(xué)齡人口的空間耦合性分析

盧 磊，葉長盛，李輝丹

(東華理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，江西 南昌 330013)

城市化過程中，教育資源布局往往會(huì)落后于其他基礎(chǔ)設(shè)施，這種現(xiàn)象在城鄉(xiāng)結(jié)合部尤為明顯[1]。中國的城鎮(zhèn)化雖然已由高速發(fā)展階段逐步轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，但教育資源的區(qū)域差異和城鄉(xiāng)差異仍然較大，教育事業(yè)仍處于不平衡、不充分的發(fā)展階段。如何公平合理地配置和布局基礎(chǔ)教育資源成為城市規(guī)劃學(xué)、地理學(xué)、管理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等多學(xué)科研究的熱點(diǎn)。基礎(chǔ)教育資源作為城市中較為重要的公共服務(wù)設(shè)施，在為城市居民提供服務(wù)的同時(shí)，其布局會(huì)對城市的空間格局和社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生影響[2]。

目前，國內(nèi)外學(xué)者針對基礎(chǔ)教育資源配置中出現(xiàn)的問題展開了相關(guān)研究，成果頗豐。國外學(xué)者多從供給與需求角度切入，借鑒韋伯工業(yè)區(qū)位論、服務(wù)業(yè)區(qū)位論等相關(guān)理論進(jìn)行基礎(chǔ)教育資源配置研究。目前，教育體制改革對學(xué)生擇校的影響[3]、個(gè)人因素、家庭背景和周邊環(huán)境對通勤距離的影響[4]以及學(xué)生與學(xué)?？臻g分布的匹配度[5]等方面是研究的熱點(diǎn)。國內(nèi)方面，從宏觀層面上看，學(xué)者們多從教育資源的空間差異入手，借助統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選取生師比、生均教育經(jīng)費(fèi)支出、生均校舍面積和專任教師比等指標(biāo)對研究區(qū)的教育資源均衡性、公平性進(jìn)行評價(jià)和分析[6-10]；微觀尺度上，利用空間位置數(shù)據(jù)，借助GIS等工具探討教育資源在研究區(qū)內(nèi)的空間分布模式、可達(dá)性以及與其他設(shè)施或居民點(diǎn)等要素的空間匹配性[11-15]。部分學(xué)者將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和空間位置數(shù)據(jù)結(jié)合開展相關(guān)研究，如劉天寶等人結(jié)合兩種數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)體系對大連市區(qū)縣間和校際間的教育資源空間差異進(jìn)行了細(xì)致的分析[16]。已有部分研究探討了南昌市基礎(chǔ)教育資源空間分布的合理性[17，18]，對南昌市的教育資源布局優(yōu)化具有一定的實(shí)際意義，但選擇的研究區(qū)域具有一定的主觀性和片面性，沒有覆蓋整個(gè)南昌市市轄區(qū)，未能從整體上把握南昌市教育資源的空間分布。

POI數(shù)據(jù)因具有數(shù)據(jù)量大、獲取成本低和更新快等特性[19]，受到越來越多研究人員的青睞，被廣泛運(yùn)用到地理學(xué)、城市規(guī)劃學(xué)等相關(guān)研究領(lǐng)域。使用POI數(shù)據(jù)來研究城市公共服務(wù)設(shè)施的空間布局能夠?qū)?fù)雜問題簡單化，有利于提高研究的效率和精度?；诖?，本研究使用網(wǎng)絡(luò)采集獲取的教育資源POI點(diǎn)數(shù)據(jù)，借助GIS中的空間分析工具，從微觀尺度分析各類基礎(chǔ)教育資源的空間分布特征及其與學(xué)齡人口之間的空間耦合，以期為南昌市基礎(chǔ)教育資源空間優(yōu)化和微觀尺度規(guī)劃提供參考和決策支撐。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

文中所指基礎(chǔ)教育資源包括幼兒園(包含保育院)、小學(xué)和中學(xué)(包含普通初中和普通高中)。基礎(chǔ)教育資源POI數(shù)據(jù)來源于高德地圖開放平臺(tái)，數(shù)據(jù)抓取時(shí)間為2019年12月，通過數(shù)據(jù)清洗、去重、坐標(biāo)反查等步驟，最終獲得2 622個(gè)興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)，興趣點(diǎn)的屬性主要包括學(xué)校名稱、學(xué)校地址和經(jīng)緯度等信息。由于中國各大地圖軟件中的坐標(biāo)都是經(jīng)過加密偏移處理過的，所以獲取的學(xué)校坐標(biāo)需要進(jìn)一步借助GeoSharp軟件對坐標(biāo)進(jìn)行糾偏以保證經(jīng)緯度的準(zhǔn)確性。將獲取的POI數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS，統(tǒng)一坐標(biāo)系為WGS 1984 墨卡托投影。

人口數(shù)據(jù)來源于Worldpop網(wǎng)站上的年齡和性別結(jié)構(gòu)柵格數(shù)據(jù)集[20]，空間分辨率為100 m，主要使用2002～2016年的0～1歲的柵格數(shù)據(jù)。根據(jù)中國義務(wù)教育法及相關(guān)規(guī)定，幼兒園入學(xué)年齡為3周歲，學(xué)制一般為3年，小學(xué)入學(xué)年齡為6周歲，學(xué)制為6年，初中入學(xué)年齡為12周歲，學(xué)制為3年。高中入學(xué)年齡為15周歲，學(xué)制為3年。在不考慮中途輟學(xué)以及出生日期在9月1日以后等其他特殊情況下，可以假定2014～2016年出生的人口為幼兒園適齡人口，2008～2013年出生的人口為小學(xué)適齡人口，2002～2007年出生的人口為中學(xué)適齡人口?；诖?，使用ArcGIS中的柵格計(jì)算器工具將各時(shí)段的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行相加可以分別得到2019年幼兒園、小學(xué)和普通中學(xué)適齡人口數(shù)據(jù)集。

1.2 研究方法

(1)最近鄰指數(shù)法，通過測算所有要素質(zhì)心與其最近鄰要素質(zhì)心的平均距離，與假設(shè)隨機(jī)分布的預(yù)期平均距離進(jìn)行比較，若實(shí)際平均距離小于預(yù)期平均距離，則說明該要素在空間上呈集聚狀態(tài)[21]。其公式如下：

(1)

式中：NNI為最近鄰指數(shù)，該指數(shù)越小則說明要素的集聚性越強(qiáng)；d(NN)為實(shí)際測得最近鄰距離；d(E)為預(yù)期平均最近鄰距離；N研究區(qū)域內(nèi)樣本數(shù)量；A為研究區(qū)面積。

(2)核密度估計(jì)法(KDE)是點(diǎn)要素和線要素的分析方法之一，能夠較為直觀的反映點(diǎn)要素的空間格局。其工作原理是借助一個(gè)移動(dòng)的窗格對某要素在其周圍一定鄰域內(nèi)的密度進(jìn)行估計(jì)，以此生成一個(gè)平滑的、連續(xù)的柵格表面[22]。計(jì)算公式如下：

(2)

式中：f(x)為核密度值；n為搜索范圍內(nèi)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；h為搜索半徑；k(x-xi)為核函數(shù)。核密度值越高表示該范圍內(nèi)基礎(chǔ)教育資源數(shù)量越多。

(3)雙變量空間自相關(guān)。首先，將學(xué)齡人口密度作為自變量，教育資源核密度值作為因變量，構(gòu)建雙變量全局自相關(guān)模型，通過莫蘭指數(shù)測度南昌市基礎(chǔ)教育資源與學(xué)齡人口在空間上的相關(guān)性[23]。公式如下：

(3)

其次，還需構(gòu)建雙變量局部空間自相關(guān)模型，以分析基礎(chǔ)教育資源和學(xué)齡人口局部空間自相關(guān)。公式如下：

(4)

2 結(jié)果與分析

2.1 基礎(chǔ)教育資源總體分布特征

南昌市2 622個(gè)基礎(chǔ)教育資源設(shè)施點(diǎn)的空間分布如圖 1所示。從數(shù)量上看(表 1)，除灣里區(qū)和安義縣外，其余縣區(qū)幼兒園數(shù)量都在100所以上，數(shù)量最多的是青山湖區(qū)，其次是南昌縣、新建區(qū)、進(jìn)賢縣等縣區(qū)。小學(xué)分布最多的縣區(qū)是南昌縣，小學(xué)分布較少的區(qū)域?yàn)榍嘣谱V區(qū)、灣里區(qū)、西湖區(qū)和東湖區(qū)等。中學(xué)分布最多的也是南昌縣，其次是新建區(qū)、青山湖區(qū)和進(jìn)賢縣等。總的來看，南昌市各類教育資源在數(shù)量上大致呈現(xiàn)從遠(yuǎn)郊區(qū)向市中心遞減的趨勢，原因在于市中心的教育設(shè)施一般規(guī)模較大，服務(wù)范圍廣，少量的教育資源即能滿足當(dāng)?shù)鼐用袼?，而郊區(qū)的縣區(qū)行政單元面積較大，且人口分布較為分散，需要較多的教育資源來滿足居民的需求。

圖1 南昌市基礎(chǔ)教育資源空間分布

從密度來看(表 1)，幼兒園分布密度最高的縣區(qū)是青云譜區(qū)，達(dá)到3.82所/km2，其次是西湖區(qū)、東湖區(qū)、青山湖區(qū)等，最低的為安義縣(0.07所/km2)，最高與最低之比為54.57，變異系數(shù)為1.09，幼兒園設(shè)施密度的縣區(qū)差異明顯；西湖區(qū)的小學(xué)設(shè)施點(diǎn)密度最高(0.82所/km2)，其次為東湖區(qū)、青云譜區(qū)等，最低的為進(jìn)賢縣(0.04所/km2)，最高與最低之比為20.5，變異系數(shù)為0.93，小學(xué)設(shè)施密度的縣區(qū)差異小于幼兒園；中學(xué)設(shè)施分布密度最高的縣區(qū)為西湖區(qū)，各縣區(qū)中學(xué)密度排序基本與小學(xué)一致，密度最高與最低之比為34，變異系數(shù)為1.10，縣區(qū)差異顯著?？傮w上，南昌市各級(jí)各類基礎(chǔ)教育設(shè)施點(diǎn)區(qū)域分布不均衡，教育設(shè)施密度有從市中心老城區(qū)向周圍縣區(qū)遞減的規(guī)律性，原因在于城市中心人口密度高于周邊縣區(qū)，對公共設(shè)施的需求大于鄉(xiāng)村，市中心教育設(shè)施密度自然高于周圍縣區(qū)。

表1 各縣區(qū)基礎(chǔ)教育資源數(shù)量和密度

2.2 基礎(chǔ)教育資源集聚性分析

南昌市各類基礎(chǔ)教育設(shè)施的最近鄰指數(shù)都小于1，均呈現(xiàn)集聚分布特征，但集聚程度存在顯著差異(表 2)。集聚程度由大到小依次為：幼兒園(0.314)、中學(xué)(0.623)、小學(xué)(0.762)?？h區(qū)尺度上，幼兒園均呈現(xiàn)集聚分布特征，集聚程度大致由郊區(qū)向市中心遞減，集聚性最高的是新建區(qū)，其次是進(jìn)賢縣、南昌縣等，最低的是西湖區(qū)和東湖區(qū)，說明市中心的幼兒園分布較為均勻，郊區(qū)的幼兒園則過于集中在縣區(qū)政府駐地。各縣區(qū)小學(xué)集聚性均小于幼兒園，集聚性最強(qiáng)的是新建區(qū)，其次是西湖區(qū)、南昌縣和東湖區(qū)等，這些區(qū)域小學(xué)分布比較集中，教育資源分布不均衡，安義縣、灣里區(qū)和青云譜區(qū)則呈現(xiàn)隨機(jī)分布特征。中學(xué)呈現(xiàn)集聚分布的縣區(qū)有南昌縣、新建區(qū)、灣里區(qū)和青山湖區(qū)，其余各縣區(qū)均呈現(xiàn)隨機(jī)分布模式。

表2 南昌市基礎(chǔ)教育設(shè)施最近鄰指數(shù)Tab.2 The nearest neighbor index of basic educationalresources in Nanchang City

2.3 基礎(chǔ)教育資源核密度特征

由于離散的點(diǎn)數(shù)據(jù)無法清晰識(shí)別出城市教育設(shè)施的空間分布形態(tài)，所以還需借助核密度估計(jì)法對南昌市基礎(chǔ)教育設(shè)施的空間形態(tài)做進(jìn)一步的分析。從核密度估計(jì)結(jié)果來看，幼兒園空間分布呈現(xiàn)出“雙核”與“單核”結(jié)合的分布形態(tài)(圖 2a)，“雙核”主要是指位于新建區(qū)的長堎鎮(zhèn)和老城區(qū)的大院街道、丁公路街道、公園街道和上海路街道等街道。長堎鎮(zhèn)作為新建區(qū)的政府駐地，人口密度較高，與東湖區(qū)的沙井街道鄰接，公共服務(wù)設(shè)施相對來說比較完善，而老城區(qū)的幼兒園較高密度區(qū)形成則源于城市發(fā)展的歷史慣性?！皢魏恕敝傅氖蔷嚯x市中心較遠(yuǎn)的民和鎮(zhèn)，民和鎮(zhèn)是進(jìn)賢縣的政府駐地，是縣轄鎮(zhèn)中人口數(shù)量最多的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，對教育設(shè)施的需求較大。小學(xué)的核密度高值區(qū)只有一個(gè)(圖 2b)，覆蓋南昌市東湖區(qū)和西湖區(qū)的部分街道，大致呈現(xiàn)中心集聚，四周分散的空間分布形態(tài)。中學(xué)的核密度高值區(qū)有兩個(gè)(圖 2c)，基本上與幼兒園的“雙核”高密度覆蓋區(qū)域一致，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)則呈現(xiàn)零星分布的結(jié)構(gòu)。

圖2 南昌市基礎(chǔ)教育資源核密度圖

2.4 學(xué)齡人口空間分布特征

作為基礎(chǔ)教育資源的服務(wù)對象，學(xué)齡人口的空間分布影響著教育資源的空間布局，同時(shí)，教育資源對學(xué)齡人口的空間分布也有著重要影響。使用ArcGIS中的創(chuàng)建漁網(wǎng)工具構(gòu)建1 km×1 km的格網(wǎng)，將南昌市劃分為7 559個(gè)大小為1 km2或更小面積的格網(wǎng)，以網(wǎng)格提取各學(xué)齡段的人口密度得到圖3(封三圖版Ⅰ)，可以看出，各學(xué)齡段的人口密度空間分布具有較強(qiáng)的相似性，均呈現(xiàn)由市中心向周圍郊區(qū)遞減的規(guī)律性。適齡人口高密度區(qū)主要分布在市中心的桃花鎮(zhèn)、南浦街道、繩金塔街道和董家窯街道等，各縣區(qū)政府駐地的適齡人口密度也較高，例如南昌縣的蓮塘鎮(zhèn)、新建縣的長堎鎮(zhèn)、進(jìn)賢縣的民和鎮(zhèn)等。適齡人口低密度區(qū)主要分布在距離市中心和縣區(qū)政府駐地較遠(yuǎn)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，例如聯(lián)圩鄉(xiāng)、南臺(tái)鄉(xiāng)、厚田鄉(xiāng)和太平鎮(zhèn)等。與圖2教育資源核密度進(jìn)行對比，可以發(fā)現(xiàn)各學(xué)齡段人口與各類教育資源的在空間分布上呈現(xiàn)一定程度的相似性。

2.5 基礎(chǔ)教育資源與學(xué)齡人口的空間耦合

借助GeoDa軟件的雙變量自相關(guān)工具，可以得到各類教育資源核密度與各學(xué)齡段人口密度的雙變量Moran散點(diǎn)圖(封三圖版Ⅰ圖 4)和LISA集聚圖(封三圖版Ⅰ圖 5)。從散點(diǎn)圖可以看出各類教育資源與學(xué)齡人口密度的全局自相關(guān)指數(shù)由大到小依次為0.403(幼兒園)、0.392(中學(xué))、0.382(小學(xué))，大部分點(diǎn)都位于第一象限，表明在公里格網(wǎng)尺度上，各類教育資源密度與各學(xué)齡段人口密度在空間分布上呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，整體耦合性較好。其中，幼兒園與學(xué)齡人口的空間耦合性最好，其次是中學(xué)，小學(xué)與學(xué)齡人口空間耦合性稍差。幼兒園密度與幼兒園適齡人口密度的空間相關(guān)性最強(qiáng)，原因可能在于幼兒園的服務(wù)范圍較小，需接近幼兒園適齡人口布局，又因其不屬于義務(wù)教育范疇，受政府和城市規(guī)劃的影響小，且占地面積小、建設(shè)成本低，趨向于布局在人口密度大、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)。中小學(xué)教育資源與學(xué)齡人口的空間耦合性相對較差，主要原因在于中小學(xué)在我國屬于義務(wù)教育，其空間布局受政府規(guī)劃和調(diào)控的影響較大，布局上更考慮公平性，在人口稀少的區(qū)域也有一定數(shù)量的學(xué)校分布，空間配置較均衡。

Moran’s I指數(shù)僅能在整體上說明教育資源與學(xué)齡人口在空間分布上是否存在相關(guān)性，而無法識(shí)別局部的空間關(guān)聯(lián)模式。因此，需要借助局部雙變量空間自相關(guān)對教育資源與學(xué)齡人口密度的空間聚類特征及局部異常值進(jìn)行分析。整體上看(封二圖版Ⅰ圖 5)，3類教育資源密度與相應(yīng)學(xué)齡人口密度的空間集聚模式具有一定的相似性，呈現(xiàn)明顯的“中心外圍”結(jié)構(gòu)?？臻g聚類模式以“H—H”集聚和“L—L”集聚為主，“L—H”集聚和“H—L”集聚的數(shù)量相對較少，表明南昌市各類教育資源空間分布相對合理。

“H—H”集聚是指該格網(wǎng)及其周圍的教育資源和適齡人口密度均較高的區(qū)域，覆蓋西湖區(qū)、東湖區(qū)和青云譜區(qū)全部街道及青山湖區(qū)的大部分街道，進(jìn)賢縣民和鎮(zhèn)也出現(xiàn)部分“H—H”集聚，這些研究單元地理位置好、基礎(chǔ)設(shè)施較完善、人口密度高，各類教育設(shè)施均與學(xué)齡人口密度呈現(xiàn)高度耦合狀態(tài)，區(qū)內(nèi)學(xué)生基本能夠?qū)崿F(xiàn)就近入學(xué)。

“L—L”集聚是指教育資源密度和適齡人口密度均較低的區(qū)域，連片分布在研究區(qū)域的邊緣地帶，主要包括象山鎮(zhèn)、聯(lián)圩鄉(xiāng)、樵舍鎮(zhèn)、南新鄉(xiāng)、三里鄉(xiāng)和衙前鄉(xiāng)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)，這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離市中心遠(yuǎn)，人口較分散，較少的教育資源就能夠滿足當(dāng)?shù)匦枨蟆?/p>

“L—H”集聚是指教育資源密度較低而適齡人口密度相對較高的地區(qū)，分布在“H—H”集聚的外圍(即南昌市郊區(qū)附近)，主要覆蓋蛟橋鎮(zhèn)西北部、揚(yáng)子洲鎮(zhèn)東北部、冠山管理處、白水湖管理處、昌東鎮(zhèn)、紅角洲管理處和九龍湖管理處等單元的部分區(qū)域，這些研究單元大部分都是南昌市的高新開發(fā)區(qū)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)以及紅谷灘新區(qū)，教育設(shè)施覆蓋度沒有市中心高，但相對距離市中心更遠(yuǎn)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)來說人口密度較高，對此類區(qū)域需要進(jìn)一步完善基礎(chǔ)設(shè)施，加大對該區(qū)域的教育財(cái)政支出。

“H—L”集聚是指與周圍相比，基礎(chǔ)教育資源密度相對較高，而適齡人口密度相對較低的區(qū)域，零星分布在“L—L”集聚區(qū)域內(nèi)部或與“L—L”集聚相鄰。幼兒園與其適齡人口的“H—L”集聚較少，主要分布在安義縣的龍津鎮(zhèn)、鼎湖鎮(zhèn)和石鼻鎮(zhèn)，灣里區(qū)的站前街道，新建區(qū)的西山鎮(zhèn)、樵舍鎮(zhèn)，南昌縣的三江鎮(zhèn)和幽蘭鎮(zhèn)以及進(jìn)賢縣的梅莊鎮(zhèn)和二塘鄉(xiāng)等。中學(xué)和小學(xué)與適齡人口的“H—L”集聚數(shù)量較多，覆蓋安義縣、新建區(qū)、灣里區(qū)、進(jìn)賢縣的大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)，呈點(diǎn)狀離散分布特征。這些區(qū)域教育資源密度雖然較高，但適齡人口密度較少，周邊的學(xué)生較難實(shí)現(xiàn)就近入學(xué)，也容易出現(xiàn)學(xué)位浪費(fèi)的情況。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

基于POI數(shù)據(jù)和Worldpop數(shù)據(jù)，分析了南昌市基礎(chǔ)教育資源與學(xué)齡人口的空間分布特征，引入雙變量空間自相關(guān)模型探討了南昌市各類教育資源與學(xué)齡人口的空間耦合性。結(jié)果表明：

南昌市各縣區(qū)基礎(chǔ)教育資源數(shù)量和密度差異均較大。各縣區(qū)教育資源數(shù)量呈現(xiàn)由遠(yuǎn)郊區(qū)向市中心遞減的趨勢，密度上則呈現(xiàn)由市中心向四周遞減的“中心—外圍”空間格局。各類教育資源的密度高值區(qū)和低值區(qū)在空間分布有一定程度的相似性，教育設(shè)施密度高值區(qū)分布在東湖區(qū)、西湖區(qū)、青云譜區(qū)以及各縣區(qū)政府駐地等發(fā)展條件較好的區(qū)域，低值區(qū)則分布在遠(yuǎn)離市中心、人口較少的區(qū)域。

整體來看，南昌市各類基礎(chǔ)教育設(shè)施最近鄰指數(shù)都小于1，均呈現(xiàn)集聚分布特征，但集聚程度存在顯著差異，由大到小依次為：幼兒園、中學(xué)、小學(xué)。從縣區(qū)來看，各縣區(qū)的幼兒園均呈現(xiàn)顯著集聚的分布特征，集聚程度大致由郊區(qū)向市中心遞減，市中心的幼兒園空間分布比較合理，郊區(qū)則過于集中；除安義縣、灣里區(qū)和青云譜區(qū)外，各縣區(qū)小學(xué)均呈現(xiàn)集聚分布特征，分布均衡性較差；除新建區(qū)、南昌縣和灣里區(qū)外，各縣區(qū)的中學(xué)均呈現(xiàn)均勻分布特征。

南昌市各類教育資源與各學(xué)段學(xué)齡人口在公里格網(wǎng)尺度上均呈現(xiàn)顯著的正向相關(guān)性，整體耦合性較好。其中幼兒園與學(xué)齡人口的空間耦合性最強(qiáng)，其次是中學(xué)和小學(xué)。各類教育資源與學(xué)齡人口在空間上的關(guān)聯(lián)模式具有一定的空間相似性，均呈現(xiàn)“中心外圍”的空間分布特征，且以“H—H”集聚和“L—L”集聚為主要的空間關(guān)聯(lián)模式，市區(qū)的耦合性顯著好于城鄉(xiāng)結(jié)合部。

3.2 討論

從南昌市已有研究來看[18]，東湖區(qū)、西湖區(qū)和青云譜區(qū)的教育設(shè)施可達(dá)性較好，這與本研究中這些地區(qū)教育設(shè)施與學(xué)齡人口耦合性較好相互驗(yàn)證，說明本文研究結(jié)論具有一定的可信度，可為南昌市教育資源空間布局和人口調(diào)控提供借鑒意義。

POI因數(shù)據(jù)量大、時(shí)效性強(qiáng)、獲取成本低等特性被廣泛應(yīng)用于城市研究中，在分析、模擬和優(yōu)化公共服務(wù)設(shè)施空間分布上具有一定優(yōu)勢。然而，POI數(shù)據(jù)也具有一定的缺陷性，例如，它將具有一定規(guī)模、質(zhì)量等特殊屬性的地理實(shí)體抽象成無差別的點(diǎn)要素，只包含名稱、地址、經(jīng)緯度等信息，在探討教育資源服務(wù)能力、服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)半徑上具有一定局限性。POI的時(shí)間信息一般較難獲取，在分析地理要素的時(shí)間演變上有一定難度，僅能在單一時(shí)間截面上分析地理要素的空間分布。因此，本研究未收集南昌市各類教育資源的時(shí)間信息，只能以2019年為節(jié)點(diǎn)對教育資源的空間分布進(jìn)行分析。在今后研究中，可考慮通過電話訪問或?qū)嵉卣{(diào)研等方式收集各類教育資源的占地面積、建設(shè)時(shí)間和教學(xué)質(zhì)量等信息，豐富POI數(shù)據(jù)的屬性，使研究結(jié)果更具信服度。在各學(xué)齡段適齡人口數(shù)據(jù)的處理上，以各年份的當(dāng)年出生人口柵格數(shù)據(jù)集進(jìn)行相加求得，未考慮兒童可能隨父母移居到其他地方的情況，具有一定的局限性。