我国高等教育发展水平地区差异形成原因分析

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1、我国高等教育发展水平地区差异形成原因分析　　摘要：运用实证分析法，对我国高等教育发展水平的地区差异进行分析。揭示教育发展水平差异形成的原因，并提出建议：一是要发展经济；二是提高居民的教育消费意识；三是鼓励社会力量参与办学。　　关键词：高等教育发展水平；因子分析法；相关分析法　　中图分类号：G64文献标志码：A文章编号：1002-2589（2013）20-0229-02　　新中国成立以来，我国高等教育经历了几十年的高速发展时期，取得了辉煌的成就。然而地区以及各省市之间的高等教育发展水平却形成了非常明显的差距，造成这种差距的原因，不妨从

2、以下三个方面去理解：第一，国家对各地区教育方面财政性投入的差别。第二，各地区自身经济发展的不平衡。第三，各地区居民的教育消费投入的差别。本文尝试通过相关分析法，分析高等教育发展水平与上述三个方面的相关性强弱，从而发现其规律性，对高等教育的健康发展做出科学的建议。下文运用因子分析法进行综合评价，计算出综合因子得分以近似的代表各地区高等教育发展水平。然后再与上述三个方面的具体数据进行相关分析，通过计算得出结论，进行科学的评价以及提供可行性的建议。　　一、运用因子分析法对高等教育发展水平进行综合评价　　1.指标体系构建5　　在此，从高等教

3、育的三个方面：学校情况、学生情况和教师情况选取了8个指标来构建评价指标体系。利用定量筛选方法中的极大不相关法与选取典型指标法相结合的方法筛选得到X1～X8这8项指标：X1：各地区普通高校总数；X2：每十万人口高校在校生数；X3：高等学校招生总数；X4：高等学校在校生总数；X5：高等学校毕业生总数；X6：高等学校教职工总数；X7：高等学校专任教师总数；X8：高等学校师生比。本文以我国31个省市作为样本，选用上述8个评价指标。则评价样本矩阵为[Xij]31×8，下面结果都是根据SPSS13.0计算完成的。　　2.因子分析　　因子分析就是

4、用少数几个彼此不相关的因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法。数据处理过程运用的是统计分析软件SPSS13.0。首先将原始数据标准化，以消除量纲的影响，本文采用T分数对原始数据进行标准化处理；其次对标准化指标体系X（i=1，2，3，4；5，6，7，8，）进行因子分析；最后通过因子得分矩阵和各因子方差贡献率，计算出地区高等教育水平的综合得分。　　通过KMO检验和Bartlett球度检验，可知巴特利特球度检验统计量的观测值为587.079，KMO值为0.787，大于0.6，因此适合做因子分析

5、。Bartlett球度检验的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合于因子分析。检验结果见表1。5　　因子提取和因子旋转的结果表明：第一个因子变量对于原始变量的方差贡献率为75.780%，第二个因子变量对于原始变量的方差贡献率为16.382%，两个因子变量对于原始变量的累积贡献率达到92.162%，因此选取前两个因子变量作为公共因子。从因子得分矩阵可以看出，第一个公共因子主要解释了指标体系中的各地区普通高校总数、高等学校招生总数、高等学校在校生总数、高等学校毕业生总数、高等学校

6、教职工总数、高等学校专任教师总数，第二个公共因子主要解释指标体系中的每十万人口高校在校生数、高等学校师生比。因子得分矩阵见表2。　　为了便于了解各地区高等教育的发展现状，利用上述公式得出各地区高等教育发展水平的排名，其结果见表3。　　二、运用相关分析法对造成高等教育地区发展水平差异的原因进行分析　　1.变量的选择　　我们要分析高等教育发展水平和国家教育经费投入、居民教育消费、地区经济发展水平之间的关系，就必须获得准确而且具有代表性的数据。因此本文同样选取《中国统计年鉴2008》中部分相关的数据进行分析（分别为“城镇居民家庭平均每人全

7、年教育消费支出”、“国家财政性教育经费”、“各地区人均GDP”）。　　2.相关分析　　运用上面获得的高等教育发展水平公因子F的综合得分与前述三个变量进行相关分析，得出以下结果。如表4。　　三、结果评价以及分析5　　通过以上两个部分的数据操作以及分析，我们得到了高等教育发展水平与家庭教育消费、国家教育投入、各地区人均GDP的相关关系。很清楚的能够看到教育发展水平和地区人均GDP的相关系数最大，其次是居民教育消费，再次是国家财政性教育经费的投入，说明它们的关系强弱呈一种递减的趋势。我们看到国家教育经费投入更多的地区，教育水平却并不是更高

8、。所以我们应该去挖掘造成这种水平差距的其他原因，而不能总是着眼于国家教育经费投入差别这个理由上。　　根据上个步骤的相关分析结果，我们看到教育发展水平和各地区人均GDP的相关系数最高，说明了地区经济的发展对教育发展有很大的影响作用。所以