东部地区高等教育发展水平因子研究

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1、东部地区高等教育发展水平因子研究　　摘要：受经济水平的制约，东部地区高等教育发展存在一定的差异性。本文采用因子分析方法对东部各地区高等教育发展水平的因子得分与综合得分进行综合评价分析，客观地反映了东部各地区高等教育的发展水平以及实力，进而为如何全面协调发展东部各地区的高等教育水平提出了相应的建议。关键字：高等教育发展；因子分析方法；建议收稿日期：2013-04-07作者简介：王昱，暨南大学国际交流合作处助理研究员；熊科，北京师范大学珠海分校特许经营学院讲师，暨南大学管理学院2011级博士研究生。（广州/510632）9改革开放

2、以来，我国区域经济发展的不平衡现象很明显，不但东部、中部、西部三个地区之间经济发展存在差异，而且各区域内部经济发展也存在一定的差异。是什么原因导致这种差异？现有的研究在这方面做了大量工作，认为人力资本等因素是影响区域经济差异的重要因素之一。[1]高等教育是人力资本形成的重要因素，高等教育发展水平会在一定程度上影响人力资本水平，进而影响经济发展。反过来，地区经济发展水平又会对高等教育发展水平产生影响，进而又影响人力资本水平。东部11个地区①的高等教育发展受到各自经济水平的制约，从而使东部各地区的高等教育发展水平存在一定的差异性。

3、本文从影响高等教育的发展水平的因素出发，采用因子分析方法研究东部地区高等教育发展水平，并对东部各地区高等教育事业的发展提出建议。一、指标选取与研究方法（一）指标选取根据全面性、科学性、客观性、及时性以及可操作性原理，本文从高等院校数量、高等院校学生情况、高等院校教职工情况以及教育经费情况4个方面出发，选取了9个指标来反映东部各地区高等教育发展水平，即学校数、每十万人口毕业生数、每十万人口招生数、每十万人口高等学校在校生数、每十万人口教职工数、每十万人口专职教师数、高级职称占教职工人数比例、国家财政预算内高等教育经费占国民生产总

4、值比重、生均高等教育经费。（二）因子分析方法基本原理介绍[2]9因子分析，又叫因素分析，就是通过寻找众多变量的公共因素来简化变量中存在复杂关系的一种统计方法，它将多个变量综合为少数几个“因子”以再现原始变量与“因子”之间的相关关系。因子分析的原理：设有n个样品，每个样品观测p个指标，这p个指标之间有较强的相关性。为了便于研究，并消除由于观测量纲的差异及数量级不同所造成的影响，将样本观测数据进行标准化处理，使标准化后的变量均值为0，方差为1。原始变量及标准化后的变量向量均用X表示，用F1，F2，…，Fm（m09，非常适合做因子分

5、析；0885%），说明前3个因子可以解释9个指标中9452%以上的信息。其中前3个因子解释9个指标信息的能力分别为5898%、2431%、1123%。总体上，前3个因子反映了原有变量的大部分信息，因子分析效果较理想。因此，我们把前3个公共因子作为反映9个指标的综合评价指标。（三）因子旋转在初始因子提取后，发现大多数因子与原始指标都具有一定的相关性，这不便于开展因子意义解释。因此，我们决定对因子进行旋转，为各个因子构造新的方差贡献率。[3]如表3所示，公共因子F1在X5、X6有较高负荷，反映了高等教育教学质量水平，故称之为高等教

6、育质量水平因子；公共因子F2在X4指标上有较高负荷，反映了高等教育在校学生规模，称之为高等教育规模因子；公共因子F3在X9这个指标上有较高负荷，反映了投入到高等院校教育经费的情况，称之为高等教育经费投入因子。（四）因子得分原变量X1，X2…X9可由各公共因子表示如下：9X1=0167F1+0430F2-0337F3；X2=0050F1+0004F2+0285F3，其余依次类推。通过SPSS160得到因子得分矩阵具体结果，如表4所示。根据表2结果显示，我们将对各因子的方差贡献率占3个公共因子总方差贡献率的比重为权数进行加权汇总，

7、从而得到东部各地区公共因子的得分以及东部各地区的综合因子得分F，其中综合因子得分F具体计算公式如下所示：　　F=（05898F1+02431F2+01123F3）/09452将计算结果列入表5中，得出东部各地区高等教育发展水平的因子得分以及综合得分的排名顺序。三、结果分析与建议（一）结果分析9有了各个公共因子合理的解释，结合东部地区各省份在三个公共因子上的得分和综合得分，就可对东部地区各省份的高等教育发展水平进行综合评价。高等教育质量水平因子F1得分最高的前三个省份依次是北京、上海和天津，其中北京的得分为083，上海的为024

8、，天津的为022，远高于东部地区的其他省份。这就是说就高等教育质量水平发展而言，北京、上海、天津是我国东部地区高等教育发展较强的省份，且规模远大于其他省份。东部地区高等教育质量水平较低的省份是海南、河北。江苏、广东和北京在F2上的得分上较高，而天津和海南得分比较低，说明江苏、