中国高等教育发展地区差异研究

　　【摘要】在我国高校扩张政策的背景下，我国高等教育规模迅速扩大的同时，各省高等教育规模差距日益显现。本文采用ESDA方法，计算了2003年-2015年我国高等教育规模Moran’sI指数，结果显示我国各地高等教育规模有格局固化和差距加剧之风险。进一步利用空间计量模型探寻影响各省高等教育规模的因素，结果显示目前我国各省高等教育规模主要受各地办学条件之影响，同时还受到邻近地区规模的影响，存在空间自相关和空间溢出效应。

　　【关键词】高等教育；影响因素；Moran’sI；空间滞后模型

　　一、引言

　　1995年邓小平同志提出科教兴国战略，教育培育国民经济发展所需的高素质劳动力，国民教育成为提高国民受教育水平社会进步的重要途径。进入21世纪以来，经济增长方式由传统的粗放型增长向以科学技术为代表的集约型增长的转变大大增加了对高素质人才的需求。因此在科教兴国战略中，高等教育的发展地位愈发重要。然而在工业化进程中，对高素质人才的需求增加使得众多发达资本主义国家都曾出现过高等教育规模迅速扩张，进而产生高等教育区域不平等问题。

　　由于中国各地区在经济水平、区位条件和师资力量等方面基础不同，造成各地高等教育发展规模也差别巨大，因此本文借助空间统计相关方法探索分析我国高等教育发展地区差异水平及形成这一局面的主要影响因素。

　　二、中国高等教育发展地区差异分析

　　（一）探索性空间数据分析方法

　　探索性空间数据分析方法以空间计量经济分析方法为基础，以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，判别是否存在空间依赖或空间异质，揭示研究对象间的空间效应和相互作用机制。探索性空间数据分析方法主要步骤如下：

　　1、空间权重矩阵w的设定

　　2、全局空间自相关测定

　　3、局部空间自相关分析

　　（二）中国高等教育发展全局空间自相关分析

　　本文全局自相关分析主要是判断我国31个省级行政区的高等教育发展规模在全国的空间分布格局。以2003年-2015年我国31个省级行政区高等教育在校学生数为研究对象，借助软件GeoDa软件计算的Moran’sI如表1。

　　据表1可知，高等教育规模的Moran’sI自2003年以来均保持在0.20以上，说明我国31个省级行政区高等教育规模存在空间正自相关性，即全国来看，不同区域之间高等教育发展具有较强关联性，即具有较高高等教育水平的省市趋于与较高高等教育水平的省市相邻，反之，具有较低高等教育水平的省市趋于与较低高等教育水平的省市相邻。同时p值均小于0.05，说明该结果统计意义上是显著的。

　　自2003年以来，我国高等教育规模Moran’sI呈现出了先上升后逐步下降的发展趋势。2003年-2008年是我们高等教育规模空间正自相关性逐渐增加的时期，即在此期间，区域集聚效应加强，区域间差异增加。而自2008年之后，在国家日益重视教育均衡发展的背景下，区域集聚效应逐步减弱，区域间差异亦缩小。

　　（三）中国高等教育发展局部空间自相关分析

　　以2004年、2008年、2012年和2015年为横截面，借助GeoDa软件做全国高等教育发展的局部空间LISA集聚图，探究高等教育的空间格局及关联分析。

　　以2004年、2008年、2012年和2015年四个截面为代表，如表2所示，我国高等教育规模的区域分布呈现以下特点：

　　1、我国高等教育规模区域集聚效应固化，在观察期十余年间，“高-高”、“低-低”两种类型局部空间自相关关系没有发生明显的区域转移，即我国高等教育发展的大格局没有发生显著变化。

　　2、我国高等教育发展呈现自东向西阶梯式的变化特征。自身和邻近区域高等教育规模均较高的省份主要分布在我国东部地区，主要包括山东、江苏、浙江、河南、安徽、江西等地，是我国经济发展水平较为领先的地区。“低-低”区是自身和周边区域高等教育规模均偏小的区域，观察期内，西部地区的新疆、西藏、青海、寧夏、甘肃、云南等地一直属于此类型，经济发展水平的落后、教育资源有限，使得上述地区在高等教育发展过程中阻力重重。

　　3、我国高等教育发展的地区差异加剧。从2004年-2015年间，“低-高”和“高-低”区的地区变化来看，属于“低-高”区的地区增加，而属于“高-低”区的地区减少，尤其是黑龙江、陕西值得引起关注。原本两地与周围地区相比，在高等教育发展上具有一定优势，通过地区交流等方式可带动周边地区的高等教育发展，而今从“高-低”区脱离，显示出两地在高等教育在发展过程中，与周边区域相比优势的丧失，无法起到带头拉动作用，可能影响包括周边地区在内的大范围地区高等教育发展进程。

　　三、中国高等教育发展地区差异的影响因素分析

　　进一步地，为了定量分析影响我国地区间高等教育规模差异的主要因素，本文使用2015年中国各省（不包括台湾、香港、澳门地区）的高等教育相关数据，对造成我国各省高等教育规模差异的具体因素进行分析。根据前文文献研究的结果，本文将影响我国区域间高等教育规模的主要因素归结为地区经济发展水平、办学条件、交通状况三个大方面。其中经济发展水平选取了地区人均GDP（perGDP）和就业人员平均工资水平（wage）两个变量，办学条件选取了地区高等教育机构数量（sch）、副高及以上教师占专任教师比重（tea）和生均教育经费支出（exp）三个变量，交通状况用铁路网密度（铁路营运公里/万平方千米，rail）描述。

　　（一）普通最小二乘法（OLS）回归结果

　　为进行空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）的比较与选取，首先进行不考虑空间效应的最小二乘估计（OLS），为克服自变量间可能存在多重共线性等问题，采用逐步回归法对模型进行优化后，结果如表3所示。

　　剔除部分解释变量后，OLS模型的拟合优度达到0.9109，调整后的拟合优度为0.9010。各变量系数估计结果的基本能够通过显著性检验，从保留下来的变量来看，都是反映办学条件的变量，包括高等教育机构数量、生均教育经费支出和副高及以上教师占专任教师比重。而以往研究中出現的地区经济发展水平对高等教育规模影响有限，交通状况亦不足以影响因变量水平，这与姜巍等（2013）看法相同。同时，在估计结果中，模型的BP检验、KB检验和White检验的统计量值为13.6987、8.0986和15.3105，对应的p值分别为0.0034、0.0440和0.0828，均说明模型存在异方差，这可能是由于经典模型设定不恰当，没有考虑到地区间的空间自相关性所造成的。

　　（二）空间计量模型回归结果

　　1、空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）

　　2、估计结果分析

　　空间滞后模型和空间误差模型的估计结果如表4所示，对数似然值（LM）越大则表明拟合程度越高。在标准信息下，比较AIC或SC，值越小表示拟合优度越好。综合模型估计结果，认为空间滞后模型拟合效果更好，因此采用空间滞后模型。

　　空间滞后模型的估计结果说明，空间自回归系数ρ为0.0163，说明我国各地区高等教育规模存在空间自相关和空间溢出效应，且各地区的高等教育规模受到邻近地区高等教育规模的正向影响。当地高等教育机构数量、副高及以上专任教师比重和生均教育经费支出三个解释变量均显著为正，上述影响我国各地高等教育规模的主要因素可以归结为对各地办学条件的描述。其中平均一所高等教育机构可吸纳高校学生8279人，副高及以上专任教师比重每提高一个百分点，可增加高校学生21人，而生均教育经费支出每增加一元，可增加高校学生14人，可见各地在大力发展高等教育的过程中，应从办学条件的硬件设施入手，同时着力提高师资队伍、教育经费支持等软件条件，以此稳步提高当地高等教育规模。

　　四、结论与启示

　　（一）我国高等教育规模发展渐达稳态，地区间总体差异固化。

　　（二）更为严峻的是，我国各地区高等教育规模差距有进一步扩大的风险。

　　（三）以人才和资金为代表的办学条件成为影响我国高等教育规模差异的主要原因。

　　破解我国高等教育地区分布不均衡，缩小东西部地区差异，帮扶高等教育发展洼地走出低洼是一项长期而艰巨的工程，需要充分发挥国家宏观调控力度，保障实施一系列促进高等教育均衡发展的国家长远战略。从我国高等教育发展规模的主要影响因素来看，宏观政策制定的着力点应聚焦于地区间高水平人才的交流与合作，以及教育经费拨款比例适度向落后地区倾斜；各地区可以在国家宏观调控框架下，结合各地实际充分发挥自主能动性，在吸引优秀师资、筹集办学经费等方面各自发力，例如东部经济发达地区可设法吸收民营资本参与高等教育，宁波大红鹰学院、浙江树人大学、西湖大学等的建立，说明发挥社会力量，吸引民营资本可参与高等教育各层次各类型的发展；经济欠发达地区应充分利用好国家财政拨款，尽可能增加本地转移支付对高等教育的支持力度，以较为充足的财力助力本地区内高等教育的软硬件设施的提高，尤其是师资队伍中高水平高层次人才的吸收和培养，例如改善教师福利、增加与先进地区的人才交流互动，以此提高教师队伍归属感，以高等教育中人力资本的提升带动经济发展，提高当地高等教育支持力度，进一步加强人才吸引能力、优化高等教育师资结构，实现当地高等教育发展的良性循环。

　　（浙江财经大学东方学院，浙江嘉兴314408）洪倩茹