江蘇省高等教育生態承載力評價及障礙因素診斷

葉愛山，張 帥，鄧洋陽

(1.南通理工學院 商學院，江蘇 南通 226002；2.蘇州科技大學 人事處，江蘇 蘇州 215009)

江蘇省作為國內高等教育大省，在擁有豐富的高等教育資源基礎上，也承受著來自承載對象的巨大壓力。2021年教育部發布的《全國高等學校名單》顯示，江蘇省共有高等學校175所，其中普通高等學校167所，占全國普通高等學校總數量的6.06%。同時，江蘇省也是除北京市以外，“雙一流”高等學校最多的省份。《江蘇統計年鑒2021》指出，江蘇省普通高等學校在校學生數已達到201.47萬人，位于我國各省份普通高等學校在校學生數的前列，且近年來增速明顯提升，2020年同比增長7.50%。隨著江蘇省內普通高等學校在校學生數的逐年遞增，也對省內高等教育資源的質量與數量提出了更高要求。為了高效合理利用高等教育資源，使承載媒體與承載對象兩者能夠協調發展，就必須綜合考察高等教育生態承載力的情況[1-2]。

一、文獻綜述

高等教育生態承載力概念衍生于生態承載力，為了更好地理解高等教育生態承載力，就有必要對生態承載力概念進行界定。一般而言，生態承載力是指在某個特定環境或狀態下，其中個體所能夠生存的最高數量。可見，高等教育生態系統需要保持平衡和持續發展要有一定基礎條件，需要不斷消耗高等教育資源來維持系統的正常運轉和發展。如果受限于高等教育資源供給和環境容量等問題，那么高等教育規模必然也會受限[3-4]。高等教育可持續發展必須具備以下條件，如高等教育生態系統完整性、高等教育資源持續供給以及能支持發展的有效環境容量等，只有在此基礎上才能保障高等教育的發展質量和發展規模，這也就是高等教育生態系統維持平衡的生態承載力。由此可見，高等教育生態承載力至少包含2個層面的內涵，一是高等教育生態系統自身的自我調節與維持能力，表現為區域內高等教育資源供給能力與環境容納能力；二是高等教育生態系統在運轉過程所受到的來自區域內群體生產生活所施加的壓力，高等教育生態系統也必然會產生相應的反饋或調節。這直接表明，高等教育發展規模處于擴張期時，切不可超過高等教育生態系統的生態承載力，一旦超過必然會引起系統內的紊亂，進而會影響高等教育發展的質量[5]。

關于高等教育生態承載力的相關研究，最早可追溯到1966年阿什比(Ashby)基于生物學“遺傳”視角所探討的“高等教育生態”這一概念，這也開啟了高等教育研究的新視角。隨后克雷明(Cremin)提出了教育生態學概念，將各類教育機構與結構置于彼此聯系中，認為教育生態內各因子有機聯系著。國內相關研究雖起步較晚，但表現出明顯的研究范圍更廣和深度更深。2005年賀祖斌基于教育生態學概念，正式提出從生態承載力視角研究高等教育生態系統，隨后關于高等教育生態承載力的研究不斷涌現。譬如，馬鵬媛和米紅采用截面數據研究了全國31個省份高等教育資源承載力[6]；彭妮婭構建起高等教育綜合承載力評價體系，并運用因子分析和匹配度研究了高等教育承載力受教育資源和外部環境的影響程度[7]；賀祖斌和楊婷婷提出應從生態彈性力、資源和環境承載力、生態承載壓力度等方面對高等教育生態承載力進行綜合評價[8]；柯文進和王軍采用熵權TOPSIS模型對“雙一流”高校所在的37個城市進行了高等教育資源承載力評價研究[9]。不難發現，目前針對高等教育生態承載力的專項研究多數停留在理論層面或者僅構建評價指標體系而未進行定量研究。此外，現有相關研究多集中于高等教育資源承載力、高等教育資源配置等方面，僅研究了高等教育生態承載力的局部內容，并且未能切合高等教育生態系統的自身生態特性展開研究。

本文擬基于高等教育生態系統的生態特性，同時避免指標權重主觀因素影響及充分考慮現實承載力與理想狀態差距。在確立指標權重時采用主觀評價等方法，將會直接影響指標權重的客觀性。在評價研究過程中高等教育生態承載力的現實情況和理想狀態的差距也常常被忽視，僅依賴于評價指數大小來反映并不全面。在常用評價方法中，TOPSIS方法可不受評價指標數據限制，計算結果具有明顯導向且應用簡便[10-11]。在構建評價指標體系時，多數學者僅遵循承載媒體與承載對象的思路來研究，卻忽視了高等教育生態承載力的生態特性[12]。DPSIR模型能夠很好地反映高等教育生態承載力各子系統之間的相互作用，且已被廣泛應用到承載力評價研究中，而對于應用DPSIR模型來構建高等教育生態承載力的評價指標體系并不多見。因此，本文將基于DPSIR模型構建評價指標體系，利用熵權TOPSIS方法對江蘇省2012—2020年高等教育生態承載力進行評價分析，并通過障礙度模型分析所存在的障礙因素，為江蘇省高等教育生態承載力的提升尋找突破口。

二、評價指標體系構建及數據來源

(一)指標體系構建及權重確定

DPSIR模型是1993年由歐洲環境署(EEA)在PSR模型基礎上改進而來，系統地概括了承載媒體與承載對象的相互作用關系，還包含了社會、經濟、資源、環境等要素。對此，江蘇省高等教育生態承載力評價指標體系將由驅動力(D)、壓力(P)、狀態(S)、影響(I)、響應(R)5個部分組成，共選取了16個單項評價指標，如表1所示。

表1 基于DPSIR模型的江蘇省高等教育生態承載力評價指標體系

關于指標權重確定有多種方法，為避免主觀性因素影響和提高決策精度，采用熵權法來確立指標權重。具體過程如下：

令評價指標所構成的初始矩陣為X，矩陣中xij為i評價指標在第j年的數據，其中i=1,2,…,m；j=1,2,…,n。

數據標準化處理。正向指標用式(1)，負向指標用式(2)。

(1)

(2)

式中，xminj、xmaxj分別表示相應指標所對應的最小值和最大值。于是，便可得到原始數據標準化后的矩陣R。

計算指標權重值：

(3)

(4)

(5)

式(3)中pij表示指標的特征權重，式(4)中ej代表信息熵，當pij=0時，令pij1npij=0。對此，即可得到權重W=(w1,w2,…,wn)。

(二)數據來源

江蘇省高等教育生態承載力研究數據來源于歷年《江蘇統計年鑒》《中國統計年鑒》，受限于研究數據存在一定滯后性，選取2012—2020年為研究期。在獲得原始數據基礎上進行了整理與分析，以期更為科學反映江蘇省高等教育生態承載力狀況。

三、評價模型選擇

(一)TOPSIS模型

TOPSIS模型，是由尹恩惠(Yoon)和黃禹錫(Hwang)所提出。該模型是一種針對多維度、多指標的系統進行評價決策的模型，也就是通過構造正理想和負理想對評價對象進行排序，計算各評價方案與正理想、負理想的距離，再計算貼近度。該模型邏輯清晰，應用較為靈活，已被運用到關于承載力研究的諸多領域。具體步驟如下。

(6)

(7)

(8)

(9)

計算評價對象與理想解的貼近度。其中，Ti越趨近于1表示評價結果越優，也就是高等教育生態承載力越高。

(10)

(二)障礙度模型

障礙度模型旨在尋找江蘇省高等教育生態承載力的障礙因素。過程具體分為3個步驟：首先，引入因子貢獻度(Fij)；其次，引入偏離度(Iij)；最后，測算障礙度(pij、Pij)。

Fij=wjzj

(11)

Iij=1-Rij

(12)

(13)

Pij=∑pij

(14)

因子貢獻度(Fij)，是指單項指標對高等教育生態承載力的權重。偏離度(Iij)，是指單項指標與高等教育生態承載力目標的距離。障礙度(pij、Pij)，則是指障礙因素對高等教育生態承載力的障礙度。式中，wj表示各指標所占權重值，zj為各子系統所占權重。

四、結果與分析

(一)江蘇省高等教育生態承載力評價結果與分析

依據熵權TOPSIS分析法對2012—2020年江蘇省高等教育生態承載力進行整體評價與分析，可參見圖1與圖2。由圖1可以發現，研究期內江蘇省高等教育生態承載力呈現波動上升態勢。2013—2014年高等教育生態承載力出現了輕微下降，由0.2941下降到0.2764。可能由于2014年普通高等學校專任教師數量相較2013年10.83萬人下降了0.38萬人，同時普通高校生師比也明顯提高，這些問題都將直接驅使江蘇省高等教育生態承載力出現下降。2014年后呈現快速上升趨勢，表明了江蘇省高等教育生態承載力呈現良好發展趨向。2019—2020年江蘇省高等教育生態承載力出現上升趨勢降緩的現象，背后原因應該是2020年普通高等學校在校學生數較2019年增長了7.50%，與以往0.80%～3.75%的增速相比較有明顯提高，這將對江蘇省高等教育生態承載力提出了更高的要求。

圖1 2012—2020年江蘇省高等教育生態承載力綜合評價結果

圖2 2012—2020年江蘇省高等教育生態承載力的變化趨勢

從整體角度上分析完江蘇省高等教育生態承載力，緊接著從江蘇省高等教育生態承載力的子系統逐層展開分析，具體分析如下(見表2)。

表2 各子系統高等教育生態承載力評價結果

驅動力子系統。2012—2020年驅動力子系統的貼近度呈現快速上升趨勢，由2012年0.0910提升至2020年0.9911，并且表現出具有進一步提升的能力。這說明江蘇省在社會經濟發展、基礎設施資源建設等方面取得顯著成效，對驅動力子系統貢獻突出。江蘇省人均地區生產總值從2012年67896元增加到2020年121231元，公共圖書館總藏量也由6489.71萬冊提升至10546.24萬冊，普通高等學校專任教師數在研究期內也增加了18.87%，這都為社會經濟發展、公共服務、高校教師隊伍建設等提供了強大支持。

壓力子系統。2012—2020年期間壓力子系統的貼近度整體呈現快速下降趨勢，具有明顯階段性特征。2012—2015年壓力子系統的貼近度由0.9555下降至0.5392，2016年又提升至0.6464，隨后自2016年開始不斷下降，到2020年壓力子系統的貼近度僅為0.1748。從原始數據來看，能源消耗、在校學生數及生師比均呈現逐年遞增態勢，均對壓力子系統的貼近度產生巨大壓力，致使貼近度不斷下降。2016年壓力子系統的貼近度提升，主要由于當年普通高校生師比有所下降，較2015年下降了7.26%，這有效緩和了2016年江蘇省高等教育生態系統的壓力。

狀態子系統。狀態子系統的貼近度在研究期內表現可分為2個階段，2012—2014年期間，狀態子系統的貼近度呈倒V型發展趨勢，2014年之后貼近度快速上升，2020年狀態子系統的貼近度已達到0.9979，狀態子系統反映了驅動力子系統與壓力子系統共同作用的結果。整體來看，狀態子系統的貼近度呈現上升趨勢，其中2014年狀態子系統的貼近度出現下降，僅為0.1624。主要原因在于2014年普通高等學校教職工數量減少了0.57萬人，而且，2014年是我國全面深化改革第一年，必然會對江蘇省社會經濟發展帶來短期“陣痛”，這些因素均會直接影響狀態子系統的貼近度提升。

影響子系統。影響子系統的貼近度整體呈現N型發展趨勢，前期呈快速上升態勢，2017—2020年則為先下降后上升。研究期內地方財政教育支出雖逐年遞增，但增長幅度卻出現較大波動，尤其2018年地方財政教育支出相較2017年僅增加了3.84%，遠低于正常5%～7%的增速。與此同時，2018年普通高等學校預計畢業生數較上年減少了0.4萬人，以上這些原因均影響了該年影響子系統的貼近度提升。2019—2020年影響子系統的貼近度明顯增速放緩，這背后原因在于江蘇省每十萬人口高等學校平均在校生數已提升至342人，同比增長10.33%，這將對子系統的貼近度產生抑制作用。

響應子系統。響應子系統的貼近度在研究期內基本呈現快速上升的趨勢，由2012年0.0410快速提升至2020年0.9694。響應子系統的貼近度由不足0.05提升至超過0.95，這說明了各級政府部門積極采取了相應舉措來提升江蘇省高等教育生態承載力。國家財政性教育經費在研究期內提升了81.04%，也表明國家相關政府部門對江蘇省高等教育發展的大力支持與鼓勵。依據每萬人擁有公共圖書館建筑面積數據，可以發現江蘇省歷年來不斷注重高等教育相關基礎設施建設，尤其2019—2020年基礎社會建設力度更為突出。

綜合來看，江蘇省高等教育生態承載力的5個子系統中，壓力子系統對江蘇省高等教育生態承載力的負向影響最大，并且具有明顯持續性。2012—2020年壓力子系統的貼近度呈現逐年下降趨勢，到2020年的貼近度僅為0.1748，對促進江蘇省高等教育生態承載力提升的支撐性明顯不足。江蘇省高等教育生態承載力提升，應持續優化高等教育資源配置，實現更為高效地應用當前資源。此外，還可以通過不斷建設與完善高校師資隊伍、加強高等教育基礎設施建設、優化高校生師比等途徑來進一步提升壓力子系統的貼近度。驅動力、狀態、影響、響應子系統均基本呈現出對江蘇省高等教育生態承載力貢獻逐步提升的趨勢，尤其驅動力、狀態、響應3個子系統的貼近度已接近1，均能夠為江蘇省高等教育生態承載力提供良好支持。

(二)江蘇省高等教育生態承載力障礙因素診斷

為更加全面研究江蘇省高等教育生態承載力的障礙因素，從單項指標障礙度和各子系統障礙度2個角度進行分析。依據障礙度模型，對2012—2020年江蘇省高等教育生態承載力的單項指標障礙度進行計算，并選擇障礙度排序前5位的進行重點分析。由表3內容可知，2012—2020年江蘇省高等教育生態承載力主要障礙因子的障礙度存在明顯變化。2012—2019年期間，單項指標普通高等學校專任教師數(X2)的障礙度所占比重較大，一直位于次序第1或第2，到2020年該指標障礙度明顯降低。表明經過江蘇省的多年努力，高等教育生態承載力在教師隊伍建設方面趨于完善，普通高等學校專任教師數(X2)不再對江蘇省高等教育生態承載力產生明顯阻礙。相類似的指標還有國家財政性教育經費(X14)、教育城鎮單位就業人員平均工資(X15)等，均為前期障礙度較高，到2020年均已明顯降低。反觀2018—2020年主要障礙因子發現，出現了一些新的障礙因子。譬如普通高等學校在校學生數(X6)、電力消耗量(X5)，反映了當前高等教育生態承載力提升的重要阻力在于高等教育的資源與環境承載力等問題。因此，當前江蘇省應注重高等教育基礎設施建設和降低資源消耗速度，以滿足更多高校學生對高教資源的需求。

依據障礙度模型所計算的單項指標障礙度，可得各子系統的障礙度。可以發現各子系統的障礙度呈現差異化發展態勢，驅動力、狀態、響應3個子系統障礙度整體呈現下降趨勢，壓力、影響2個子系統障礙度呈現上升趨勢，并且同趨勢下又有所不同。壓力子系統障礙度呈現快速上升態勢，由2012年0.33%已上升至2020年73.18%，現已成為當前江蘇省高等教育生態承載力障礙度最高的子系統。影響子系統障礙度呈現波動式的緩慢上升，由2012年13.28%緩慢上升至21.70%。驅動力、狀態、響應3個子系統障礙度在研究期內快速下降，并于2020年降為研究期內的最低值。綜合來看，伴隨著江蘇省高等教育快速發展，對高等教育資源和環境承載力的要求也在不斷提高。對此，在今后高等教育生態承載力發展與治理中，應該更多關注壓力子系統與響應子系統的優化與調整。同時兼顧驅動力、狀態、響應3個子系統，實現不斷提高江蘇省高等教育生態承載力。

表3 江蘇省高等教育生態承載力主要障礙因素次序及阻礙度

五、結論與對策建議

(一)結論

從高等教育生態承載力總體評價結果來看，2012—2020年江蘇省高等教育生態承載力呈快速波動上升趨勢，綜合指數由0.2952上升至0.7302。但就增速而言，呈M型發展態勢，2017年后增速明顯下降，到2020年增速僅為3.91%。從DPSIR模型各子系統來看，研究期內除了壓力子系統外其余子系統的貼近度均表現出不同程度的上升趨勢。壓力子系統的貼近度快速下降，且具有明顯階段性特征，2019年后壓力子系統的貼近度降幅達到43.48%。從障礙因素診斷結果來看，研究期內江蘇省高等教育生態承載力障礙因子障礙度變化顯著，2020年主要障礙因子為公共基礎設施建設、高校學生體量等。各子系統障礙度呈現差異化發展態勢，驅動力、狀態、響應3個子系統障礙度整體呈現下降趨勢，壓力、影響2個子系統障礙度呈現上升趨勢，壓力子系統障礙度上升幅度較大。

(二)對策建議

立足于上述研究并結合江蘇省高等教育發展實際情況，提升江蘇省高等教育生態承載力的對策建議如下：第一，優化高等教育生態系統，促進各子系統均衡發展。依據實證結果發現江蘇省高等教育生態承載力的壓力子系統不僅貼近度較低，同時壓力子系統的阻礙度也較高，應持續優化壓力子系統所帶來的負向作用。同時，各子系統間應構建起聯動式發展局面，實現各子系統互幫互助，以此實現均衡發展。第二，加大高等教育資源投入。增加高等教育經費支出，積極培養與引進復合型高等教育人才，通過搭建平臺、設立高等教育專項基金等方式，將更多有用的高等教育資源投入到“人”身上，確保人力資源與物力資源的有機結合。第三，加強高等教育網絡結構力度建設。加快提升江蘇省高等教育資源互聯互通水平，為校企合作單位、科研院所、高等院校等主體互動合作，以及高等教育資源的高效配置與流動提供良好的網絡結構。第四，實施差異化政策，實現地區間高等教育均衡發展。江蘇省內地區間在高等教育生態承載力方面差異明顯，各地區在制定高等教育發展的相關政策時，應與當地高等教育資源、社會經濟、基礎設施建設等相匹配。此外，各地區還需避免高等教育資源重復建設及注重資源使用效率。