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我國普通高中教育發展水平分類

2016-07-09 09:12:07顧天竹
內蒙古教育·職教版 2016年6期

顧天竹

摘 要:本文從教育投入、參與和產出這三個方面構建指標體系,運用因子分析和聚類分析方法對我國各省、自治區、直轄市的普通高中教育發展水平進行排序和分類,進一步描述和分析其差異性,為各地普通高中教育的發展提供參考依據,從而為縮小區域間高中教育發展水平的差距、促進教育公平作出貢獻。

關鍵詞:高中教育;因子分析;聚類分析

【中圖分類號】G 【文獻標識碼】B 【文章編號】1008-1216(2016)06C-0016-03

普通高中教育是與高等教育、中等職業教育、義務教育相區別的一種教育,兼容按層次分的“中等教育”與按類別分的“普通教育”兩重性質。具體地說,普通高中是中等教育的后期或高級階段,是使學生進入高等教育或社會的過渡階段,是基礎性教育,是面向大眾的教育,是終身教育的重要組成部分。對不同地區的教育發展水平進行分類和排序,有利于各個地區清晰地了解當地教育,也有利于政府制定政策措施促進各個地區教育的均衡發展,從而促進教育公平。

本文在參考了相關研究文獻的基礎上,從教育投入、教育參與、教育產出這三個方面構建教育發展水平的指標體系,并運用因子分析和聚類分析的方法對我國31個省、自治區、直轄市的教育發展水平進行排序和分類,為各地教育的改進和完善提供參考。

一、研究現狀

要對各地教育的發展水平進行分類和排序,首先必須確定衡量其發展水平的指標體系。中國教育科學研究院中國教育發展報告(2013)課題組,參考我國教育監測與評價統計指標體系,借鑒國內外教育綜合發展指數研究成果構建了我國教育綜合發展水平指標體系,結論為經濟的發展、城鎮化水平的提高,以及地區綜合發展水平的提高,能夠促進教育綜合發展水平的提高。高丙成和陳如平等學者根據目前我國教育事業發展的主要目標,參照我國教育督導評估的主要標準,借鑒國際組織教育發展指標體系的框架結構,并參考國內外相關研究成果構建了由四項一級指標和十項二級指標構成的我國普通高中教育綜合發展水平指標體系。結果顯示,經濟越發達,普通高中教育綜合發展水平及教育機會、教育條件、教育質量越高,但經濟發展并不一定促進普通高中教育公平,教育公平取決于政府的重視程度和政策的執行力度。杜明峰和范國睿等學者針對普通高中教育的特殊性,具體分析了普通高中教育現代化發展過程中存在的辦學定位模糊、培養目標錯位、政府導向偏差、辦學模式單一以及校外資源渠道不暢等問題,探討了普通高中教育現代化發展指標設計過程中的價值選擇問題。也有部分學者開始在構建指標體系的基礎上,運用統計方法對各地區的普通高中教育發展水平進行測算和分類。

二、指標選取

筆者借鑒了OECD(經濟合作與發展組織)教育發展指標體系和諸多學者提出的衡量指標,綜合考慮了實際數據可獲性和教育的特點,從教育投入、教育參與和教育產出三個一級指標方面構建指標體系。其中教育投入包括三個二級指標:資金投入(財政性經費/生產總值X11、生均教育經費公用部分X12、財政性經費X13)、人力資源投入(生師比X21、專任教師數X22、每所學校教育從業人數X23)、物資投入(生均校舍面積X31、生均教學用計算機數X32、生均固定資產X33);教育參與包括兩個二級指標:學生數量(每十萬人口在校生數X41、每所學校在校生數X42、每十萬人口招生數X43)、參與成本(生均教育經費X51);教育產出包括一個二級指標:數量(每十萬人口畢業生數X61)。這些指標不僅從數量和質量方面反映了各地區教育狀況,還從相對值和絕對值方面對各地區教育狀況進行綜合對比。其中有些指標采用生均、比例、每所學校、每十萬人口等概念,意在消除各地面積和人口規模對投入、參與和產出的絕對量的影響,意在比較相對值。同時也沒有忽略絕對值的影響,包括人數、總經費等概念,這可以反映各地區教育的規模,是必要的衡量指標。

X11~X13反映了各個地區的教育資金投入狀況。X11是從資金投入方面反映各地政府對教育的重視程度,是在考慮了各地經濟發展狀況后進行教育資金投入方面的相對性比較。X12中公用部分資金是指相對于個人部分,即教師基本工資、補助、福利、學生獎學金而言的。這一指標能進行各地區教育物資方面資金投入相對狀況的比較,公用部分的投入也能反映學生學習和生活條件改善的情況。X13是各地政府資金投入的總體情況,是宏觀層面上絕對值的比較,這能從資金投入角度反映教育的絕對規模。X21~X23反映了師資方面的投入狀況。X21和X23從相對值方面反映教職工的數量,X22從絕對值方面反映專任教師的數量。需要注意的是,高中教育從業人員是一個比教師寬泛的概念,因此師生比是在校學生與專任教師的比值,而每所學校教育從業人員數是每所學校中教職工總數的平均值。X31~X33通過校舍面積、教學用計算機數和固定資產值反映了物資方面的相對投入狀況,其指標均以生均的方式測度,從一定程度上消除各地面積和人口對教育規模的影響,反映教育規模和各省教育的重視程度。X41~X43反映了社會對教育的參與情況。X41是以各省人口為基數的人均參與情況。X42是以學校為基數從在校生數方面反映各地普通高中學校的相對規模,可以從一定程度上反映各地普通高中的現有社會參與度。X43從招生數方面反映各地教育參與的難度。X51從社會參與成本方面反映各地教育參與的難度。X61反映教育的產出情況,每十萬人口畢業生數是相對指標,是以各地人口為基數的教育產出情況。

三、統計分析

(一)數據處理。筆者在研究中發現2012年的相關資料是最全面的,近3年來各地普通高中教育情況的變化比較平穩,選用2012年的數據和資料,以求反映近年來中國普通高中教育水平在各地的大致情況。本文的原始數據取自《中國統計年鑒2012》《中國教育經費統計年鑒2012》,以及國家統計局和教育部的各年統計數據。本文中用于統計的數據大多是對原始數據進行平均數、比例等計算后所得。在統計分析前,筆者已經對原始數據進行了量綱和數量級上的處理,以期消除原始數據未標準化可能帶來的統計影響。文中的圖表均是筆者使用STATA軟件對以上數據進行處理繪制出來的。

(二)因子分析。因子分析是一種處理降維問題的方法。本文選取的指標有14個,需要將這些變量線性組合合成到少量相關的綜合指標,以便進一步進行聚類分析。

1.KMO和SMC檢驗。根據KMO檢驗,KMO值為0.72,同時SMC最小值為0.76,其他值均在0.85以上,說明原變量適合做因子分析。

2.提取公共因子。依據STATA輸出的總體方差解釋表,選取特征根大于1的公因子作為公共因子,用其代替原有的14個指標。根據STATA軟件生成的主成分表可以看出,第一公因子解釋了原變量總方差的44.57%,第二公因子解釋了原變量總方差的19.96%,第三公因子解釋了原變量總方差的17.41%,第四公因子解釋了原變量總方差的10.43%。這四個因子的特征根大于1且其累計方差貢獻率達到了92.37%,遠遠大于85%的基本要求,可以選取這四個因子作為替代解釋指標。

3.因子解釋。根據旋轉后的因子載荷矩陣得出,第一因子主要與生均教育經費公用部分、生均校舍面積、生均教學用計算機數、生均固定資產、生均教育經費支出等指標高度相關,這些指標均是以生均的形式出現,反映每個學生能得到用于教學的經濟和物質資源,因此將這一因子稱為生均資源因子;第二因子主要與每十萬人口在校生數、每十萬人口招生數、每十萬人口畢業生數等指標高度相關,這些指標均以每十萬人口學生數量的形式出現,反映了每十萬人口的教育參與情況,所以稱之為社會參與因子;第三因子主要與財政性經費和專任教師數等指標高度相關,這些指標均是與各地對教育投入總量的絕對值相關,反映地區教育投入情況,可以將其稱為教育投入因子;第四因子主要與每所學校教育從業人數和每所學校在校生數等指標相關,反映每所學校教育規模的情況,則可以稱之為學校規模因子。

4.因子得分。根據因子得分系數矩陣中各個公共因子的得分,可以計算出這些因子的綜合得分,并對這些因子得分和相應綜合因子得分進行排序(見表1)。本文中的綜合因子得分的計算公式為:E=(0.4457*F1+0.1996*F2+0.1741*F3+0.1043*F4)/0.9236,其系數根據主成分表得出。

(三)聚類分析。在得知各樣本在第一公因子、第二公因子、第三公因子、第四公因子上的得分以及綜合得分數據的基礎上,用STATA軟件進行系統聚類。本文采用類平均法和歐氏距離計算個案與類、類與類以及樣本之間的距離,并嘗試將樣本依次分為3~7類(樣本隸屬表,見表2)。筆者根據樣本隸屬表和綜合因子得分E的情況,即E是小于-0.5、或者大于等于-0.5小于0、或者大于等于0小于0.5、或者大于0.5的情況進行綜合判斷,最終將我國的教育發展水平按地區分為四類(見表3)。

四、分類結果解釋和評價

1.第一類中北京、上海、廣東的教育發展水平的綜合因子得分在1分及以上,分別排名全國前三位。其中北京和上海這兩個直轄市在生均資源上得分比較高,說明這兩地在生均教育經費和生均教學資源上處于領跑位置,但其社會參與因子、教育投入因子、學校規模因子得分比較低,也反映了直轄市在教育中生均投入較多而總體投入較少的情況;廣東則在四個因子得分上比較平均,說明各個指標均領先全國其他地區。

2.第二類中各省份教育發展水平的綜合因子得分均在0~0.5之間,排名在全國前15名。系統聚類分成七類時,江蘇和山東可聚為一類,說明這兩省教育情況相似,兩省在綜合得分上也位于第二類的前列。在第二類中安徽、河南、甘肅三省在第一因子得分上處于最后三名,說明其在生均教育資源上處于落后地位。第三類中四川、內蒙古、新疆、青海、河北、貴州、江西、湖北、湖南、廣西、天津的教育發展水平處在全國的中后位,第一因子得分均不超過0.1且大多在0以下,其他因子得分比較靠后。第四類為遼寧、云南、黑龍江、西藏、吉林,從因子得分來看,幾乎所有因子得分均在0以下且得分明顯較低;從系統聚類分成七類來看,也被分為一類,可見其教育發展水平非常相似。

3.從這四類不同教育發展水平的省份分布情況來看,影響教育發展水平最大的因子就是生均資源因子,與之高度相關的指標包括生均教育經費、生均校舍面積、生均固定資產等。因此從全國各省、自治區、直轄市范圍內來看,統籌全國教育發展、促進區域教育進步、實現省際教育公平,首先就是協調各地生均教育資源的分布差異,通過教育資源投入的統籌利用及再分配,縮小區域間相對教育資源的差距,從而使全國普通高中教育水平能夠全面進步。這也是實現高等教育的起點公平、基礎教育的過程公平和地區教育水平的最終公平的有效措施。

4.從因子分析和聚類分析結果來看,除了少數例外情況,東中西部的教育發展水平與其經濟發展水平有一定程度上的相關性。屬于經濟第一梯隊的北上廣地區,在教育上也處于全國領先地位,江蘇領銜的東部省份在教育發展水平上也表現出強勢地位,而我國內地省份的教育則處于相對不利地位,同時我國東北部和西南部的一些省份在普通高中教育發展中表現出相對落后。因此可以看出,教育發展水平并沒有完全呈現出非常明顯的東中西階梯式分布,而是以東部經濟發達地帶領銜、中部內陸省份次之、東北和西南偏遠地區相對落后的格局。

參考文獻:

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