中國高等教育發展水平的空間差異研究

李晶　何聲升

摘要：

在我國高等教育快速發展的同時，高等教育區域發展不均衡、資源配置不公平等現象越來越突出。采用熵權法從教育規模、經費投入、基礎設施和師資力量四個維度構建地區高等教育綜合發展指數，對2004—2013年我國地區高等教育發展水平進行全局空間自相關分析、局部空間自相關分析和三維趨勢分析，結果表明：我國高等教育發展水平在總體上呈現顯著的空間正相關特征，且空間關聯性逐漸增強；雖然落后地區與發達地區的差距有所減小，但高等教育發展的空間異質性明顯，落后地區仍然占很大比重。因此，我國高等教育發達地區未能有效發揮空間輻射和帶動作用，空間溢出效應不明顯，高等教育發展的空間結構有待改善。國家應避免高等教育區域差距繼續拉大，落后地區應加快高等教育發展，發達地區應有效發揮輻射帶動作用，努力縮小高等教育的空間差距。

關鍵詞：高等教育；教育空間格局；教育發展水平；教育區域差距；教育規模；教育基礎設施；教育經費投入；師資力量

中圖分類號：F061.5；G649.2

文獻標識碼：A文章編號：16748131（2017）05007009

一、引言

根據《2015年全國教育事業發展統計公報》的數據，全國各類高等教育在學總規模達3647萬人，高等教育毛入學率達到40.0%，可見我國高等教育已經完成從精英化教育向大眾化教育的轉變。然而，在追求速度和規模的同時，高等教育區域發展不均衡、高等教育資源配置不公平等現象也越來越突出。經濟發展新常態下，構建公平、合理的高等教育空間格局，縮小空間差距，逐步實現高等教育服務均等化，對于促進區域協調發展和構建和諧社會具有重要意義。因此，《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020）》（以下簡稱“規劃綱要”）明確提出要優化高等教育區域分布格局，實現高等教育均衡發展。

高等教育區域差異問題早已進入相關學者的研究視野，并取得了一定的研究成果。相關研究多是基于傳統的統計分析方法（基尼系數、泰爾系數、因子分析、變異系數等）對高等教育區域差異進行解讀性分析。如Zhang和Kanbur（2005）通過基尼系數和泰爾系數得出中國教育資源區域差異日趨擴大的結論；Qian和Smyth（2008）運用基尼系數及其分解方法對中國教育非均衡現象進行了分析；Yue（2015）對中國高等教育入學機會不均衡展開了描述性分析和回歸分析；許慶豫和徐飛（2012）利用變異系數對我國高等教育發展水平的地區差異及其動態趨勢進行了分析；劉華軍（2013）利用基尼系數和空間極化測度方法研究了我國高等教育資源空間分布非均衡問題；張海英等（2013）利用因子分析和DEA法對我國高等教育實力和效率的非均衡性展開了研究；桂慶平等（2015）通過描述性分析發現中國各省域高等教育在辦學規模、師資條件、學校布局、辦學成效等方面存在顯著差異。從研究內容上來看，還有些學者著眼于某一特定領域進行高等教育的區域差異研究。如楊紅旻（2012）從制度角度層面研究了我國高等教育差異；周平紅（2012）從高校信息化軟硬件資源著手探討教育資源區域差異；楊江華（2014）研究了我國高等教育入學機會方面的差異；張琦（2016）從文化發展的角度分析了京津冀三地高等教育發展的差異。

綜上所述，多數文獻在關于高等教育區域差異的研究中并未考慮空間因素。目前空間計量統計方法的應用主要集中在區域經濟和人類社會發展問題等方面，如通過探索性空間數據分析和空間計量經濟模型對區域經濟和城市發展的空間差異進行分析（Sergio et al，1999；余運江 等，2014；赫勝彬 等，2016；彭程 等，2016）。鑒于關于高等教育區域差異的研究主要采用傳統的統計分析方法，本文引入空間計量統計方法中的ESDA技術和三維趨勢分析方法，結合時間和空間兩個維度，并從教育規模、基礎設施、經費投入和師資力量四個維度度量地區高等教育綜合發展指數，進而分析我國省域高等教育的差異性和空間動態演變規律，以期能夠為相關部門制定高等教育均衡發展政策提供依據和參考。

二、地區高等教育綜合發展指數測評

本文基于效果說和信息說概念下的指標體系設計路徑模式（文靜，2011），借鑒聯合國教科文組織（王綻蕊，2000）和世界經濟合作與發展組織（王唯，2003）公布的教育發展指標，并參考我國相關學者的研究以及高等教育發展的實際情況，基于高等教育人力、物力和財力投入從高等教育發展規模、基礎設施、經費投入、師資力量四個維度設置地區高等教育發展水平評價指標體系。

其中，高等教育規模反映高等教育的基本狀況，分別從絕對規模和相對規模設置高等學校數高等學校指普通高等學校，包括大專院校和本科院校。、每十萬人口高等學校在校生數、高等教育毛入學率三個指標來反映地區高等教育發展的基本特征和高等教育的承載能力；高等教育基礎設施體現高等教育的辦學條件，是高等教育持續健康發展的基礎要素，用高校生均固定資產總值、高校生均圖書量和高校生均校舍面積校舍面積指學校擁有產權的建筑面積。三個指標反映各地區高等教育基礎設施建設狀況；高等教育經費投入與區域經濟發展水平相關，也反映了區域經濟發展狀況和當地政府對高等教育的重視程度及支持程度，用地方高等教育經費支出占當地GDP比例、高校生均教育經費支出和高校師均R&D經費三個指標來衡量各地區政府和社會力量對高等教育發展的投入和支持力度；高等教育師資力量是高等教育發展的重要基礎和保障，是不斷培養和引進優質教師資源并經過長期積累實現的，用高校生師比、高校專任教師數占教職工總數比例反映高校的教師利用效率和師資規模，用高校專任教師中博士學歷教師占比和高級職稱教師占比反映師資質量和學術水平。由上述指標構成地區高等教育發展水平指標體系。

考慮到數據獲取的便捷性以及保證數據的可靠性、真實性，本文以我國除港、澳、臺地區外的31個省市自治區2004—2013年的數據為研究樣本，指標體系中的數據來源于國家統計局網站、EPS全球統計數據庫、中經網統計數據庫和《中國統計年鑒》《中國教育統計年鑒》《中國教育經費統計年鑒》，其中高等教育毛入學率數據主要來自各個省市區的國民經濟和社會發展統計公報和政府工作報告，從而最終形成了2004—2013年我國高等教育發展水平的三維時序指標數據表。本文通過熵權法合成地區高等教育綜合發展指數（見表1）。endprint

三、中國高等教育發展水平的空間差異分析

ESDA分析法（探索性空間數據分析，Exploratory Spatial Data Analysis）是基于空間統計學的一種測度方法，以空間數據為基礎通過可視化方法分析觀測值之間的空間分布特征，包括空間相關性、空間異質性和空間集聚區。全局空間自相關分析通過Global Morans I（全局莫蘭指數）描述某一屬性值在整個空間地理環境中的總體特征以及是否具有空間相關性Morans I的值位于1到1之間，在給定的顯著性水平下（本文α=0.05），若Morans I的值顯著大于0，則表明區域屬性觀測值在空間上具有正相關性，并且值越大，其空間關聯性越強；若Morans I的值顯著小于0，則表明屬性觀測值在總體上存在空間負相關性；若Morans I的值等于0，則說明屬性觀測值的變化特征與空間因素不相關。 。局部空間自相關分析則通過Local Morans I（局部莫蘭指數）表現不同地區空間特征的異質性，主要是通過 Morans I散點圖和LISA集聚圖來分析局部區域與其相鄰區域的空間相關性。

1.全局空間自相關分析

本文利用GeoDa軟件對我國地區高等教育綜合發展指數進行測算，得到2004—2013年中國高等教育發展水平的Global Morans I估計值及其顯著性，如表2所示。高等教育發展水平的Morans I估計值全部為正值，且在5%的顯著性水平下都通過了顯著性檢驗，說明高等教育在空間上并不是隨機分布的，而是具有較強的空間相關性，即高等教育發展水平高的省份在空間上趨于集聚，高等教育發展水平低的省份也在空間上趨于集聚。

2.空間分異分析

（1）地理位置上的空間投影分異分析

我國省域高等教育發展水平在空間上存在明顯的差異，為對其空間分異狀況及其變化趨勢作進一步分析，利用Arcgis10.2軟件做出省域高等教育的三維透視圖，從空間分異角度分析高等教育格局的變化趨勢。其中，2004、2009和2013年三年的高等教育空間分異趨勢如圖1所示。

在三維透視圖中，X軸的左側表示方位西、右側表示方位東，Y軸的上側表示方位北、下側表示方位南，Z軸表示省域高等教育發展水平。各個省份的高等教育綜合發展指數值及其位置是由桿的高度和位置決定。在左（A）圖中，趨勢分析是將省域高等教育綜合發展指數值作為散點投影到XY平面、XZ平面、YZ平面上，從而得到三種不同方向的投影點。XZ平面、YZ平面上的投影點通過擬合多項式的方式顯示演變趨勢（本文采用二階多項式進行擬合），從而得到一條最佳擬合曲線。而XY平面的投影點則表示各個省份的高等教育綜合發展水平的具體位置。右（B）圖通過逆時針旋轉45°來改變整個圖像的視角，所得到的投影點分別是在西南—東北方向和西北—東南方向，通過投影點擬合得到一條最佳擬合線，反映在西南—東北方向和西北—東南方向上的變化趨勢。

從圖1中可以看出，在東西方向上，2004年中國高等教育發展水平存在東高西低的現象，到2013年這種狀況沒有改變，東高西低的趨勢仍然明顯，說明東部與西部的高等教育差距并沒有因為社會經濟的發展而逐漸縮小，高等教育發展不均衡的狀況仍然嚴峻；在南北方向上，區域中心地區高等教育發展水平比較高，而邊緣地區高等教育發展水平相對較低；在西南—東北方向和西北—東南方向上，高等教育發展水平高的地區主要集中在東部沿海及中部的一些省份，高等教育發展水平低的地區主要集中分布在西部、西南和東北地區，進一步表明我國高等教育發展水平在空間上存在較大差異。

（2）空間模塊分析

為了深入分析2004—2013年中國高等教育的空間分布變化，利用Arcgis10.2軟件對2004、2009和2013年三個年份的數據進行層次分類展現。采用自然間斷點分級法（Jenks）對高等教育綜合發展指數進行分組，由高到低分別定義為第一層級、第二層級、第三層級和第四層級，如表3所示。

從整體上看，高等教育發展水平東部地區高于中部和西部地區，但是中部的湖北省、西部的陜西省因文化歷史悠久、教育消費低廉、高校和科研機構集聚而保持著較高的高等教育發展水平，一直位于第二層級。北京和上海的高等教育發展條件得天獨厚，遙遙領先其他省份，除個別年份有所波動以外，兩市一直位于第一層級。

從演變趨勢看，2004年中國高等教育發展水平比較高的省份除了北京、上海、陜西和湖北，還包括江蘇、浙江、廣東、天津、山東等省，這些省份經濟條件優越，公共服務體系比較完善。東北的黑龍江、遼寧因為較早建立了與工業、制造業相匹配的學科體系，學術水平、科研實力保持在國內前列，所以其高等教育發展水平位于第二層級。而絕大部分中部和西部地區的省份位于第三和第四層級，高等教育發展水平仍然很低。2009年受全球金融危機的影響，國內經濟形勢嚴峻，各個地區高等教育發展受到不同程度的影響。上海市由第一層級下滑到了第二層級，黑龍江由第二層級下滑到了第三層級，青海、廣西由第三層級下滑到第四層級。到了2013年，“規劃綱要”出臺，高等教育政策扶持力度加大，高等教育呈現迅猛發展的趨勢。東北的黑龍江、吉林，東部的河北，中部的安徽、江西和河南都進入到第二層級，位于三、四層級的省份明顯減少，表現為“中間大，兩頭小”的“紡錘狀”發展，說明我國高等教育空間布局日趨合理，空間差異減小，趨于均衡化的發展。

3.局部空間分異分析

（1）LISA集聚圖分析

LISA集聚圖可以直觀地表現出局部相關性在地理空間上的分布演化軌跡（見圖2）。在研究時期內，我國省域高等教育發展水平高值區主要聚集在江蘇、浙江、上海、天津、湖北、廣東和遼寧等地，該區域無論是在經濟基礎、區位條件還是在發展潛力等方面都優越于其它地區。而與此相對應，省域高等教育發展水平低值區主要位于經濟基礎比較差、生態環境脆弱的西部地區，并呈現出“塊狀”格局，表現出一種“俱樂部趨同”現象，即高等教育發展受周邊地區影響比較大，空間近鄰效應比較明顯，而且這種發展情況長期未得到改變。總之，從整體上來看，高值地區的空間分布格局逐漸趨于分散，而低值地區的空間布局比較集中。endprint

（2）四象限分布分析

為了更進一步觀察我國31個省市區高等教育發展情況，把區域空間分為四個象限，第一象限表示HH集聚，是指自身和相鄰地區高等教育發展水平都比較高；第二象限表示LH集聚，是指自身高等教育發展水平較低，而周邊省份高等教育發展水平較高；第三象限表示LL集聚，是指自身和鄰近地區高等教育發展水平都較低；第四象限表示HL集聚，是指自身高等教育發展程度較高，而周邊省份高等教育發展水平較低。利用GeoDa軟件得到Moran散點圖（見圖3），橫軸表示變量觀測值的標準化值，縱軸表示變量觀測值的空間滯后值。從2004年到2013年，散點呈逐漸集中的趨勢，說明各省市的高等教育差距在逐漸縮小。第一象限內的點略呈離散的趨勢，說明高等教育發達地區的差距在擴大，并且位于第一象限內省份的數量由12個減少到10個；而第三象限內的點逐漸聚集，表明高等教育欠發達地區的差距在縮小。在Moran散點圖的基礎上，可以細化出各省份具體的象限分布，如表4所示，。

三個年份屬于HH區和LL區的省份占總數的71%、71%、64.6%，說明省域高等教育發展具有明顯的空間集聚特征和一定的空間依賴關系。分別來看，位于HH區省份數量有所減少，說明高等教育發達地區相互鄰近的現象有所減弱；位于LL區的省份數量保持不變，且依然是西北、西南地區的省份，這些地區沒有改變高等教育落后的現狀，也從側面反映出高等教育優勢地區的空間輻射作用不明顯；而位于LH區的省份數量有所減少，說明高等教育優勢地區的空間輻射作用在一定程度上有所增強，極化效應在減弱。總體上看，我國高等教育發展欠發達省份仍然比較多，由全局Morans I指數所表現出來總體空間集聚現象逐漸增強的現實，并不表示我國所有省市區的高等教育都呈現空間關聯性和空間依賴性，它只是由于LL 集聚和HH 集聚占比較大的綜合結果。而這一事實表明，省域高等教育空間集聚程度逐漸增強的背后仍存在區域高等教育發展失衡問題。

京津兩市、山東省、陜西省和江浙滬三省因經濟水平、文化歷史、國家政策等因素一直保持在HH區；東北地區的黑龍江、遼寧有著良好的工業基，并且高等教育起步比較早，從而高等教育發展水平比較高，處于HH區；中部地區的湖北、湖南因高等教育發展比較早，區域性名校較多，因此也處于HH區。而內蒙古、吉林、寧夏、山西、安徽、江西、福建等省份經濟基礎相對較弱，高等教育經費投入相對較少，一直處于LH區，相鄰省份的空間溢出效應不顯著。河北、河南雖然距離京津地區很近，但并沒有受到其輻射帶動，反而因京津兩地擁有更多的高等教育資源而表現出非常明顯的空間極化效應，一直處于LH和跨HHLH區。廣大西部地區省份由于經濟社會發展水平較低、基礎設施建設滯后，一直處于LL區。因此在未來的發展中，應給予中西部地區高等教育發展更大的財政支持，重點扶持一批西部高等院校的發展和一些優勢學科的成長，以進一步發揮高等教育在促進區域經濟發展中的人才支撐作用。

四、結論與啟示

本文通過熵權法構建中國高等教育綜合發展指數，運用Arcgis和GeoDa軟件從空間視角分析2004—2013年我國高等教育區域發展分異問題，在全局空間自相關分析和三維趨勢分析的基礎上進一步作了空間模塊分析和空間四象限分析，以透視高等教育發展水平的空間差異性及其演變規律。

首先，從總體上看，自2004年以來，中國高等教育全局Morans I指數全部顯著大于零，說明我國高等教育存在顯著的空間正相關特征，高等教育發展水平相近的省份逐漸聚集，并且空間相關性和空間依賴性逐漸增強。但位于LL區和LH區的省份數量仍然占很大比重，說明我國一些省份的高等教育發展水平還有待提高，落后地區與發達地區的差距不容忽視；同時，高等教育在發展的過程中，并沒有實現區域協調發展，高等教育發展的空間結構仍然沒有改善。因此國家在制定相關政策時還應從全局著眼，避免高等教育差距繼續拉大；落后地區的地方政府則應充分利用好“振興東北老工業基地”“西部大開發”和“中部地區崛起”等區域發展戰略和優惠支持政策，將高等教育的發展放在地區社會經濟發展的首位，最終縮小高等教育空間差距，實現高等教育協調發展。

其次，縱觀三個年份中國高等教育的空間分布格局，HH區的省份主要位于經濟發達、高等教育發展歷史悠久、人文基礎較好、地理位置優越的環渤海地區、長三角地區以及東北地區等，總體來看HH區的省份數量不升反降。而河北、安徽、江西、福建等省份的空間分布狀態基本未變（處于LH區），可見高等教育發達地區未能有效發揮空間輻射和帶動作用，空間溢出效應不明顯。同樣，中西部地區的湖南、湖北和陜西以及東北的黑龍江和遼寧一直處于HH區，這些省份雖然比不上東部高等教育發達省份，但是在中西部地區其高等教育發展水平處于前列，然而也未能發揮自身優勢，帶動鄰近省份的高等教育發展。因此，如何充分發揮高等教育發達地區的空間輻射作用，促進區域高等教育資源合理流動，加強高等教育的交流與合作以及優勢互補，實現高等教育均衡發展也是一個值得研究的課題。

最后，西部地區由于高等教育發展相對落后，需要加快發展。在西部各省份中，陜西省由于經濟環境相對較好、人文歷史悠久，基本處于HH區，而其余省市區一直處于LL區，不僅自身高等教育發展水平低下，周邊省域同樣發展水平不高。四川省和重慶市本身經濟基礎不弱，高等教育發展水平高于其他西部省份，但也一直處在LL區，說明整個西部地區高等教育發展滯后已不能忽視。因此，西部地區高等教育的發展仍需給予重點關注，對西部地區教育支持力度還應加大。要繼續實施東部發達地區對西部地區的對口支援項目，有效發揮東部地區的優勢和輻射作用，帶動西部共同發展。另外，經濟發展是對教育發展最有力的支撐，大力發展經濟，才是支撐西部地區高等教育長遠發展的根本。

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Abstract：

Chinas higher education is rapidly developing， however， the phenomena such as the imbalance of regional development， unfairness of resources allocation and so on become more and more prominent. Chinas higher education comprehensive development index is built through four dimensions of the entropy method from the scale of education， funds input， infrastructure and teachers to implement the global spatial autocorrelation analysis， local spatial autocorrelation analysis and the threedimensional trend analysis for higher education in China. The results show that the level of higher education in China shows significant spatial positive correlation in general， and the spatial correlation gradually increases. However， the spatial heterogeneity of higher education in China is obvious through the analysis of local spatial autocorrelation. Backward areas still account for a large proportion， and the gap between the backward areas and the developed areas of higher education development is gradually expanding. Thus， the developed areas of Chinas higher education do not effectively play a role in spatial radiation and driving， their spatial spillover effect is not obvious. The spatial structure of higher education development still needs to be improved. Chinese Government should avoid the expanding gap of regional difference of higher education， the lessdeveloped areas should accelerate the development of higher education， the developed areas should effectively play a role in radiation and driving so that the spatial regional differentiation of higher education can be narrowed.

Key words：

higher education； spatial pattern of education； education development level； regional differentiation of education； education scale； education infrastructure； education funds input； teaching team capacity

CLC number：F061.5；G649.2Document code：AArticle ID：16748131（2017）05007009

（編輯：夏冬）endprint