高校學(xué)術(shù)資源區(qū)域分布影響因素分析

石杜麗，梅哲領(lǐng)，汪 浩

高校學(xué)術(shù)資源區(qū)域分布影響因素分析

石杜麗，梅哲領(lǐng)，汪 浩

我國高等教育的發(fā)展存在明顯的區(qū)域差異，高校學(xué)術(shù)資源的區(qū)域分布極不平衡。依據(jù)2008年有關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒上的數(shù)據(jù)，建模分析了高校學(xué)術(shù)資源區(qū)域分布的影響因素。結(jié)果表明，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和教育經(jīng)費(fèi)投入是影響地區(qū)高校學(xué)術(shù)資源擁有量的主要因素，地區(qū)人均高校數(shù)量對地區(qū)學(xué)術(shù)資源總量的影響較小，高校辦學(xué)規(guī)模的擴(kuò)大對學(xué)術(shù)資源總量沒有影響。

教育資源；高校學(xué)術(shù)資源；分布；影響因素

改革開放以來，我國高等教育發(fā)展迅速，取得了很大的成績。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國的普通高校數(shù)量，1978年只有598所，到2008年則增加到2 263所。但是，我國高等教育的發(fā)展存在明顯的區(qū)域差異，存在高校學(xué)術(shù)資源整體匱乏與局部過剩的現(xiàn)象。譬如將我國東部地區(qū)與西部地區(qū)相比較，西部地區(qū)就存在高校學(xué)術(shù)資源匱乏的問題。這種非均衡性隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有逐步擴(kuò)大的趨勢，極易形成“馬太效應(yīng)”。因此，學(xué)術(shù)資源的利用效率和學(xué)術(shù)資源共享問題受到關(guān)注。

有多種因素可能影響高校學(xué)術(shù)資源的區(qū)域分布。下面，我們通過一個(gè)模型來分析到底哪些是主要的影響因素。

一、模型設(shè)定和數(shù)據(jù)選取

（一）模型設(shè)定

將人均可支配收入、教育經(jīng)費(fèi)投入、人均擁有高校數(shù)、高校在校生數(shù)量作為主要影響因素。

地區(qū)的人均可支配收入會在一定程度上影響學(xué)術(shù)資源分布。居民的可支配收入可以在一定程度上反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。這個(gè)地區(qū)收入高，就可以吸引更多的高尖端人才，從而壯大該地區(qū)高校重點(diǎn)學(xué)科的學(xué)術(shù)骨干隊(duì)伍。

發(fā)展高等教育需要大量的資金投入，資金投入在很大程度上決定了學(xué)校的辦學(xué)條件和科研能力。因此，地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)投入是影響區(qū)域?qū)W術(shù)資源的一個(gè)因素。政府的教育財(cái)政支出越多，就將提供更多的教育資源，推動(dòng)高校的學(xué)科建設(shè)。

人均擁有高校數(shù)這里指平均每萬人擁用的高校數(shù)。一個(gè)地區(qū)的教育水平可以從教育資源的稀缺性反映。每萬人擁有的高校數(shù)越多，說明教育資源越充足，該地區(qū)高校的平均學(xué)術(shù)資源也就越多。

一個(gè)地區(qū)的高等院校平均在校生人數(shù)即平均高校規(guī)模，也可能影響學(xué)術(shù)資源。隨著高校辦學(xué)規(guī)模的逐步擴(kuò)大，專業(yè)越辦越多，涉及學(xué)科也越來越多，博士點(diǎn)、碩士點(diǎn)的數(shù)量也在增加。

就上述因素建立如下模型：

Y=α0+α1X1+α2X2+α3X3+α4X4

其中：Y代表各省市學(xué)術(shù)資源得分；X1為人均可支配收入（DPI），X2為教育經(jīng)費(fèi)投入（FIN），X3為人均大學(xué)數(shù) （UIN），X4為平均每所高校的在校學(xué)生數(shù)（SCA）。

（二）數(shù)據(jù)選取

1.各省市平均學(xué)術(shù)資源得分的計(jì)算

各省市學(xué)術(shù)資源的統(tǒng)計(jì)范圍為網(wǎng)大排行榜前300名的大學(xué)。根據(jù)網(wǎng)大排行版的統(tǒng)計(jì)體系，學(xué)術(shù)資源分為5個(gè)二級指標(biāo)：博士點(diǎn)個(gè)數(shù)、碩士點(diǎn)個(gè)數(shù)、國家重點(diǎn)學(xué)科個(gè)數(shù)、國家重點(diǎn)試驗(yàn)室個(gè)數(shù)、國家重點(diǎn)人文社科研究基地?cái)?shù)。各指標(biāo)權(quán)重分別為：0.22，0.12，0.23，0.21，0.22。 省市地區(qū)內(nèi)高校的學(xué)術(shù)資源得分總和，即為該地區(qū)的學(xué)術(shù)資源得分。

另外，在計(jì)算各高校學(xué)術(shù)資源得分時(shí)，采用相對分的計(jì)算方法，即分項(xiàng)數(shù)據(jù)或分項(xiàng)計(jì)算結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化到［0-100］區(qū)間。各省市高校學(xué)術(shù)資源得分如表1所示。

2.各影響因素的數(shù)據(jù)確定

各省市教育投入（FIN）數(shù)據(jù)，來自《2008年中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)年鑒》。各省市人口數(shù)、人均可支配收入（DPI），來自《2008 年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。 利用 EXCLE，對數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存與整理，匯總結(jié)果如表2所示。

表1 各省學(xué)術(shù)資源得分情況

表2 各影響因素的數(shù)據(jù)匯總

二、模型分析

（一）多重共線性檢驗(yàn)

根據(jù)表1與表2的數(shù)據(jù)，運(yùn)用EXCLE軟件及最小二乘法回歸方程，得到表3和表4。

表3 學(xué)術(shù)資源影響回歸分析

表4 學(xué)術(shù)資源影響因子標(biāo)準(zhǔn)誤差分析

通過分析表 3和表 4可知，R2=0.8517，R2=0.8248，該模型的可決系數(shù)高，自變量對因變量的影響程度高。不過存在以下問題：

其一，F(xiàn)檢驗(yàn)值為72.91707，顯著性并不高。殘差（即實(shí)際觀察值與回歸估計(jì)值的差）分析發(fā)現(xiàn)，湖北、安徽、四川、河南四省殘差較大，影響了顯著性。利用Y與解釋變量FIN的一元回歸也可得同樣的結(jié)論。主要原因是這四省均位于中西部地區(qū)，基礎(chǔ)教育較為薄弱，應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展和提高基礎(chǔ)教育，加大中小學(xué)教育資源投入。由于這四省的高等教育經(jīng)費(fèi)在教育經(jīng)費(fèi)總投入中的比例與沿海發(fā)達(dá)地區(qū)不同，所以削弱了顯著性。因此，排除這四省的FIN，重新進(jìn)行多重共線性的檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)值為150.32157，顯著性較高。

其二，X4系數(shù)的符號與預(yù)期的相反，這表明可能存在多重共線性。通過EXCLE軟件計(jì)算各個(gè)解釋變量的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表5所示。

表5 各解釋變量的相關(guān)系數(shù)

由表5可知，SCA與FIN和UIN之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在多重共線性。

（二）修正多重共線性

多重共線性問題可運(yùn)用逐步回歸來解決，即做Y對各個(gè)解釋變量的一元回歸，然后逐步加入其他的自變量，直至回歸方程內(nèi)自變量顯著，無法加入其他變量為止。利用EXCLE軟件修正多重共線性影響，最后保留 X1，X2，X3。 回歸方程為：

Y=0.584X1+3.795X2+0.7406X3－141.429

R2=0.769 R2=0.758 F=259.374

三、結(jié)論

從模型分析結(jié)果，可得以下結(jié)論：

第一，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是高校學(xué)術(shù)資源配置的基礎(chǔ)與保障。從線性回歸的結(jié)果中可知，當(dāng)個(gè)人可支配收入增加1千元，一個(gè)地區(qū)的學(xué)術(shù)資源得分將會增加5.84。個(gè)人可支配收入同時(shí)影響區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民收入。地區(qū)收入比較高，就可以吸引更多的高尖端人才成為重點(diǎn)學(xué)科或碩博點(diǎn)學(xué)術(shù)領(lǐng)頭人，所以高校學(xué)術(shù)資源平均得分就越高。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為教育的發(fā)展奠定物質(zhì)基礎(chǔ)，地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與該地區(qū)高校學(xué)術(shù)資源的擁有量成正比。

第二，教育經(jīng)費(fèi)投入在很大程度上影響地區(qū)的學(xué)術(shù)資源擁有量。人均教育投入增加1億元，學(xué)術(shù)資源得分能夠提高3.79。加大教育經(jīng)費(fèi)投入成為增加區(qū)域?qū)W術(shù)資源的有效途徑。

第三，地區(qū)人均高校數(shù)量對地區(qū)學(xué)術(shù)資源總量的影響較小。每百萬人擁有的高校數(shù)增加1所，一個(gè)地區(qū)的學(xué)術(shù)資源得分只會增加0.074。

第四，高等院校規(guī)模的擴(kuò)大對學(xué)術(shù)資源總量沒有影響。學(xué)術(shù)資源體現(xiàn)的是高等院校的總體科研水平與教學(xué)質(zhì)量，與院校的人數(shù)規(guī)模并無直接關(guān)系。高等教育發(fā)展不僅要有數(shù)量的增長，還要有質(zhì)量的提高，應(yīng)該是一種有質(zhì)量的數(shù)量增長。

[1]熊智偉，胡芊.區(qū)域優(yōu)秀高等教育資源共享機(jī)制研究[J].西南科技大學(xué)高教研究，2009（2）.

[2]郝家龍.基于教育公平的區(qū)域教育資源配置研究[J].山西高等學(xué)校社會科學(xué)學(xué)報(bào)，2010（11）.

G649.21

A

1673-1999（2012）11-0183-02

石杜麗（1990-），女，安徽人，安徽大學(xué)（安徽合肥230601）商學(xué)院學(xué)生；梅哲領(lǐng)（1990-），男，浙江人，安徽大學(xué)商學(xué)院學(xué)生。

2012-03-22