摘  要：基于我國(guó)31個(gè)省域2011年與2015年數(shù)據(jù)，采用主成分分析法評(píng)價(jià)各省域高等教育規(guī)模發(fā)展水平，利用等級(jí)差異評(píng)定法二者的協(xié)調(diào)狀態(tài)，并通過(guò)GIS空間分析法探討各省域高等教育規(guī)模的排名情況及地理空間分布特征。研究表明，各省域高等教育規(guī)模受到“空間近鄰效應(yīng)”的影響，呈現(xiàn)出直轄市地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)“逐級(jí)減弱”的態(tài)勢(shì)。對(duì)此，應(yīng)加強(qiáng)省域間的資源合理配置，高等教育規(guī)模適當(dāng)發(fā)展。
　　關(guān)鍵詞：高等教育規(guī)模;近鄰效應(yīng);主成分分析
　　中圖分類號(hào)：G640 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2096-000X（2019）05-0179-03
　　 Abstract： Based on the 2011 and 2015 data of 31 provinces in China， Principal Component Analysis （PCA） is used to evaluate the scale of higher education development in each province， and the coordination status of the different levels of assessment method is used， and the scale of higher education and ranking and geospatial distribution characteristics in each province are explored by GIS spatial analysis. The research shows that the scale of higher education in various provinces is affected by the "space neighbor effect"， which shows the trend of "gradual weakening" in the municipality， northeastern region， central region， eastern region and western region. In this regard， the rational allocation of resources between provinces should be strengthened， and the scale of higher education should be appropriately developed.
　　Keywords： scale of higher education; space neighbor effect; principal component analysis
　　 一、概述
　　自1999年全國(guó)范圍內(nèi)高等教育招生規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大， 2002年我國(guó)高等教育的毛入學(xué)率首次達(dá)到15%，根據(jù)美國(guó)教育社會(huì)學(xué)家馬丁特羅（Martin Trow）的“精英-大眾-普及型”高等教育規(guī)模階段理論和《2016年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》的相關(guān)數(shù)據(jù)，我國(guó)高等教育毛入學(xué)率達(dá)到42.7%[1]，在學(xué)總規(guī)模達(dá)到3699萬(wàn)人，高等教育已經(jīng)步入大眾化階段并向普及化階段靠攏。在我國(guó)高等教育大眾化進(jìn)程中，幾次較大的院校整合，加之經(jīng)濟(jì)和人口等外部因素的影響，各省域高等教育規(guī)模均發(fā)生了較大變化，甚至出現(xiàn)了省域高等教育規(guī)模發(fā)展不平衡現(xiàn)象。使得不同省域的高考錄取率、高考錄取分?jǐn)?shù)線不同， 導(dǎo)致適齡人口合法接受高等教育的入學(xué)機(jī)會(huì)不均等。但是我們都知道“教育均衡發(fā)展不是平均發(fā)展，而是分類發(fā)展。均衡發(fā)展決不是教育的平均主義，不是把高水平的拉下來(lái)，而是要根據(jù)不同區(qū)域的實(shí)際情況，分區(qū)規(guī)劃、分步實(shí)施、分類發(fā)展”[2]。如今我國(guó)高等教育在不斷向普及化階段靠攏，我國(guó)各省域高等教育規(guī)模又有怎么樣的發(fā)展呢？
　　二、高等教育規(guī)模發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)
　　在我國(guó)，潘懋元先生等界定高等教育為“以大學(xué)為主的專業(yè)教育”，即狹義的高等教育;另一種觀點(diǎn)把高等教育定義為“完全的中等教育基礎(chǔ)上進(jìn)行的專業(yè)教育，是培養(yǎng)各類高級(jí)專門人才的社會(huì)活動(dòng)”[3]，即廣義的高等教育。廣義的高等教育具有更豐富的內(nèi)涵，也能更準(zhǔn)確地理解高等教育大眾化的真實(shí)含義。但因各種成人教育、非學(xué)歷職業(yè)教育的統(tǒng)計(jì)資料難以獲取，國(guó)家反映高教發(fā)展的各種定量指標(biāo)大多依狹義高等教育的概念進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。實(shí)證分析因需借助統(tǒng)計(jì)資料，故多采用狹義高等教育的概念[4]。本文中高等教育指狹義的高等教育，即普通高校，本文中高等教育規(guī)模指普通高校規(guī)模。本文中高等教育規(guī)模指標(biāo)體系包括3個(gè)二級(jí)指標(biāo)、6個(gè)三級(jí)指標(biāo)，主要體現(xiàn)在學(xué)校、學(xué)生、教師三個(gè)方面，分別采用每萬(wàn)人擁有的高等學(xué)校數(shù)、每萬(wàn)人部屬院校數(shù)、每十萬(wàn)人在校生數(shù)、研究生數(shù)比本�？粕鷶�(shù)、每萬(wàn)人中專任教師數(shù)、具有博士學(xué)歷的教師占專任教師的比例。
　　三、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明
　�。ㄒ唬┭芯糠椒�
　　1. 主成分分析法
　　為避免使用多項(xiàng)指標(biāo)可能出現(xiàn)的多重共線性問(wèn)題，采用主成分分析法，通過(guò)運(yùn)用SPSS20.0軟件對(duì)高等教育規(guī)模水平的三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行依次降維，依據(jù)所提取主因子的方差貢獻(xiàn)率及得分計(jì)算各省域高等教育規(guī)模水平綜合得分并排序。
　　2. 等級(jí)差異評(píng)定法
　　采用等級(jí)差異評(píng)定法測(cè)度各省域高等教育規(guī)模發(fā)展水平，各省域高等教育規(guī)模發(fā)展水平等級(jí)差的計(jì)算公式，見公式（1）。
　　DH=R2015-R2011   （1）
　　式中，DH（1≤H≤n，n為評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)數(shù)）為H省高等教育規(guī)模發(fā)展水平等級(jí)差，R2011為H省2011年高等教育規(guī)模發(fā)展水平綜合排名，R2015為H省2015年高等教育規(guī)模發(fā)展水平綜合排名。利用DH的正負(fù)判斷某省高等教育規(guī)模的相對(duì)發(fā)展速度。若DH為負(fù)值，表明該省高等教育規(guī)模發(fā)展水平快于2011年發(fā)展水平;反之，則表明高等教育規(guī)模發(fā)展水平落后于2011年發(fā)展水平。

相關(guān)熱詞搜索：高等教育 水平 規(guī)模 研究 發(fā)展