高等教育不均衡思想与经济发展的相关分析——基于华东地区高等教育数据

李晓慧，王清平

(安徽农业大学 人文社会科学学院，安徽 合肥230036)

1999年《中共中央国务院关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》确定了2010年毛入学率达到15%的目标。1999年－2006年间，全国普通高等院校招生数量增长率在11.3%～34.5%，2007年2008年间增速减缓，2010年之后增速保持在3%左右，趋于平稳期。高等教育快速扩招提高了我国国民素质，并为我国经济的持续增长做出了贡献［1］，同时也带来了一系列不利影响:教学质量降低、教学资源不足、优秀教师分流，区域高校生师比分布不均。政策倾斜导致不同区域的教育经费差距巨大，造成了不同区域高等教育的发展不均衡，大学城建设导致区域教育资源聚集，加剧了高等教育空间分布不均现象［2］。虽然华东地区经济和教育发展处于全国领先水平，但也存在明显不平衡现象，与江浙沪相比，安徽、江西较为落后。

针对我国高等教育空间资源配置，学者们展开了系列研究，然而定性研究为教多，定量分析较少［3－5］;全国各层次教育综合研究较多，高等教育研究较少［6－7］;全球、全国宏观研究较多，针对性研究较少［8－9］候龙龙、薛英慧［10－13］针对我国高等教育空间分布展开了详细研究，但研究数据主要集中在2005年之前。不仅如此，现有研究往往从全国角度分析，忽略各省间高等教育的差异，没有涉及地域内不同学科的分布差异，也几乎没有涉及空间分布时间变化趋势分析。

研究不同区域高等教育分布特征，找出不同省份高等教育差距，可以认清各省高等教育的优劣势，为制定高等教育发展方向提供依据。本文分析华东六省一市高等教育的时空分布特征，讨论了不同学科与经济发展的相关性。

一、研究数据与假设

(一)研究数据

研究数据主要依据《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和各省市统计年鉴，选取2010～2012年数据。各省数据以地级市为空间单位，上海作为直辖市，不再做空间划分，只分析六省份;部分省份学科分布无官方数据，不做考虑。空间分布选取学校数、学生数、专任教师数、户籍人口数;学科分布采用教育部学科分类标准。

(二)指标与假设

本文高等教育指标包括:万人学生数、生师比、高等教育空间分布均衡度和学科学生分布。其中，采用万人学生数表示高等教育普及度，生师比在一定程度上可以反映不同地区教育资源的优劣。用基尼系数表示高等教育空间分布均衡性，基尼系数越大表明空间分布越不均衡，需优化高等教育资源;反之，分布越均衡。学科分布可反映当地的才人培养倾向，采用基尼系数表示各省不同学科人才的分布特征。本文提出如下假设:万人学生数越

图1 华东各省市不同年份高等教育生师比直方图

表1可知上海万人学生数远高于其他六省，江浙沪万人学生数均在200人以上;安徽最低，2012年仅为154.43人。从高到低依次为:上海、江苏、浙江、福建、山东、江西、安徽。

表1显示，江苏、江西和安徽每所学校对应人数逐年下降，说明教育资源趋向优化;浙江、福建、山东和上海在波动中相对稳定。生师比中，江苏、江西和上海随时间减小，说明教师资源不断改善;浙江和安徽生师比逐年增大，师资力量跟不上学生扩招发展;福建和山东生师比随时间相对稳定。万人学生数中，浙江、安徽和福建均随时间增加，即受教育人数比例不断改善;江苏和上海呈下降趋势，这与本地区每年学生总数呈下降趋势有关;江西和山东相对稳定。

图1和图2给出了高等教育生师比。上海生师比远低于其他六省，即上海高等教育资源最丰富。安徽生师比最高，约为上海的1.5倍左右;其次为山东，这一结果可归结为总人口基数过大导致了山东高等教育资源的相对缺少;江苏、江西和福建三省生师比接近，处于中等水平。多，高等教育普及度越高;生师比越小，高等教育资源越丰富。

二、华东地区高等教育分布

(一)高等教育整体分布

表1为高等教育数据对比结果。从空间角度看:学校数目相差较大，山东高校最多，上海最少，然而直接对比意义不大，我们考虑总人口的影响。单所学校对应人口越多，说明人均可选择的高校越少，既高等教育选择权越小。由表1可知高等教育资源配置从好到差依次为:上海、福建、浙江、山东、江苏、江西、安徽。

图2 华东各省市不同年份高等教育万人学生数直方图

表1 2010年－2012年高等教育资源数据

(二)高等教育空间分布

基尼系数最初用来衡量一个国家和地区收入分配的平均情况。基尼系数取值从0到1，0表示收入分配绝对平等，1表明分配绝对不平等。基尼系数越大，不均衡度越高，反之越低。通常基尼系数大于0.4表示不均衡度已经很大。本文用基尼系数表征高等教育空间分布的不均衡性。基尼系数ξGini计算模型为［14］:

其中，Pi表示按各省份的各个地级市人口占全省人口百分比;Ei表示各地级市高等教育学生数占全省总学生数的百分比;Ci表示从行政区i=1到行政区i的学生数累计百分比，其中Ci=E1+E2+…Ei。

基尼系数取值范围为0～1，基尼系数越接近0，表明高等教育在区域内配置越均衡，基尼系数越接近1，表明高等教育在区域内配置越不均衡。

分别以各省份各个地级市为单位，分析各地级市总人口对应的高等教育学生数，并计算基尼系数来表征该省的高等教育分布不均衡性。表2为基尼系数计算结果。

江西基尼系数达到0.568，远大于其他省份，说明江西省高等教育在区域空间内的分布十分不均衡;浙江省基尼系数最小，为0.396，表明华东地区六省中浙江省的高等教育在区域空间内分布相对最均衡;六个省份高等教育区域空间内分布不均衡度从大到小依次为:江西、山东、安徽、福建、江苏、浙江。

表2可知，六省学生数首位城市均为省会城市，其中江西省学生数首位城市为南昌市，学生数占全省学生总数的60.5%，在六个首位城市中最高，表明江西高等教育空间分布的极度不均衡性。其他省份首位城市学生数百分比均小于50%，应注意的是杭州市学生百分比在六个首位城市中排名第二。但其他地级市学生分布差距并不十分明显，因此基尼系数较小。安徽省与山东省的首位城市学生百分比低于40%，不像其他省份那样集中在首位城市，而是集中在两个或三个城市。这主要是因为两省行政划分数目较多，安徽16个地级市、山东17个地级市，两省排名前两位城市的累计学生百分比分别达到53.0%和51.1%，学生分布依然十分集中。

表2 2012年华东六省高等教育学生分布基尼系数及首位城市学生数

图3为2012年六省份各个地级市学生数与总人口的Lorenz曲线，其中每个点表示一个行政区的数据。以20%人口占有的学生数为标准，图3中根据x=0.8的直线，可以看出20%人口拥有学生数从多到少依次为江西、安徽、山东、江苏、浙江、福建。对比发现，前三位的江西、安徽和山东所对应的基尼系数也较大，表明这三省高等教育区域内空间分布相对更不均衡。华东六省中安徽和江西均为经济较为落后的省份，因此教育分布均衡可能受当地经济发展的制约。而山东省尽管经济总量排名靠前，但人口总量较大，且不同地域发展差距较大，因此可能导致了高等教育空间分布的差距较大。江苏和浙江的经济较为发达，且区域内经济差距相对较小，这在一定程度上促进了高等教育在不同区域内的均衡发展;福建的经济总量尽管相对较少，其人均GDP较高，且户籍人口最少，因此高等教育的空间分布差距相对较小。

图3 2012年华东六省学生数空间分布Lorenz曲线

表2可知，六省万人学生数首位城市中，福建万人学生数最多城市为厦门，其他五省均为省会城市，即福建省学生比例最大的为福州，但高等教育普及率最高的为厦门，其他省份均为省会城市高等教育普及率较高。对比六省万人学生数首位城市可知，万人学生数从高到低依次为:济南、南京、南昌、厦门、杭州、合肥。其中前三名城市万人学生数均超过了1000人，与后三名城市差距较大。其中合肥作为安徽高等教育最好的地区，其万人学生数最少，进一步表明安徽省高等教育在华东地区中相对落后。

三、学科基尼系数与经济的对应关系

高等教育可促进经济、社会发展，增加个人收入［13］，不同学科对经济和社会发展也会产生不同影响［15－19］，因此，研究不同学科的分布特征有十分重要的意义。分析数据均选取2012年各省市的教育数据。其中浙江、山东和江西无官方数据，因此只分析江苏、福建、安徽和上海，同时以全国不同学科本科学生数分布情况作为对比依据。

表3给出了2012年各省市不同学科的学生数以及各省市的学科学生分布基尼系数结果。不同学科学生数差距巨大，工学学生最多，其次为管理学和文学，而全国文学学生数排名第二，可见华东四省市管理学学生数分布高于全国平均水平。基尼系数均高于0.5，即学科分布十分不均衡。这是由于社会人才需求决定的，不能笼统地说学科分布合理与不合理，应与全国平均水平对比。江苏、上海基尼系数高于全国平均水平，而福建与安徽基尼系数低于全国基尼系数，即上海和江苏相比安徽和福建学科分布更加不均衡。从不同学科所占比例可以看出，江苏和上海的工科比例均高于全国水平，而福建和安徽低于全国水平，这可能是由于当地的经济发展需求差异引起的。其中江苏和上海的经济发展要优于安徽和福建，且远远高于全国平均水平。表4给出了基尼系数与经济的关系。可见，学科基尼系数与GDP成正相关性，随着基尼系数增大(即学科分布更加不均衡)，GDP总量相应增加。因此，可认为学科分布的不均衡性与当地经济发展有十分密切的关系，后续进一步分析不同学科与经济的关系。

表3 2012年华东地区部分省市本科分学科学生数统计结果

图4为四省市学科基尼系数与学科百分比的对应关系，其中四省市从左到右基尼系数依次增大。哲学、历史学、教育学、农学、医学、理学和文学几乎与基尼系数呈负相关趋势。法学、工学、管理学和经济学与基尼系数呈正相关趋势，图4中个别省市可能出现跳跃，但不影响整体趋势，初步认为这四类学科可能是直接促进经济发展的关键学科。因此，进一步分析这四类学科与基尼系数及经济的关系。

图4 四省市学科基尼系数大小与各学科百分比的关系

图5给出了四类学科连续累计百分比与基尼系数的相关分析，例如“工学、管理学、经济学、法学”表示四类学科学生数的累计百分比。表5为相关分析数值结果，其中Pearson'sr表示相关系数，相关系数越接近1，表明二者正相关性越强;Adj.R－Square表示拟合优度，结果越接近1，表明拟合越精确。如表5所示，尽管四类百分比相关系数均大于0.8，有较强的正相关性，但“工学、法学、经济学、管理学”和“工学”的拟合优度较小;而“工学、经济学、管理学”和“工学、管理学”相关系数远大于另外两类(大于0.9)，且拟合优度均较高(大于0.8)，特别是“工学、管理学”，相关系数和拟合优度都在0.99以上。因此，与基尼系数大小相关性最密切的是“工学”

表4 基尼系数与经济发展对应关系

图5 四省市学科基尼系数大小与各学科百分比的关系

高等教育是科技转化成生产力的基础，因此高等教育的发展会促进经济的发展。“工学”对应的一级学科直接与经济建设钩挂，像建筑、土木、电气、材料、石油、矿业等，这方面的人才培养大大促进了经济发展;“管理学”作为统筹人、财、物学科，可以更好地提高生产力，保证经济高效健康发展。表3可见，工学和管理学的累计学生百分比中，上海和江苏均超过50%，福建位居第三，而安徽最低且低于全国平均水平。因此，该结果表明，工学和管理学人才可能是促进经济发展的因素之一，而安徽省中这两类人才的缺乏可能是导致经济在华东地区相对较低的原因之一。和“管理学”共同作用的结果。基尼系数与经济总量呈正相关趋势，从而，可以得到“工学”和“管理学”两类学科学生百分比是直接影响各省市经济总量的。工科与管理学在经济发展上相互补充，工科代表着科学技术水平，科学技术是第一生产力，而“管理也是生产力”［20］。工学的发展能为企业提供最顶端的技术从而带动生产，但没有良好的管理，仅在这种单一的优势下发展，经济也不会突飞猛进。反之，管理学能为企业发展提供与时俱进的管理模式，提高企业生产效益，发挥事半功倍的成效。当然，没有先进技术做基础，管理的作用也十分有限。因此，只有工学与管理学两者结合，相互补充、相互促进，最终才能带动经济的发展。

表5 基尼系数与分学科学生数百分比相关分析数值结果

四、结论与建议

(一)结论

分析高等教育资源空间分布特点，得到了高等教育不同指标的分布不均衡性;对比分析了不同学科与经济发展的关系。结论如下:

1.空间上，上海高等教育质量与普及率最好，江浙沪高等教育整体发展较好，安徽与江西教育质量及普及率相对落后。时间上:安徽和福建的普及率成增长趋势，上海和江苏出现下降趋势;其中江苏、江西和上海高等教育质量变好，而浙江和安徽生师比呈增大趋势，师资力量出现下降。

2.江西教育资源配置最不均衡，浙江最均衡。各省高等教育资源主要集中在省会城市和各省发达地市。首位城市中安徽高等教育仍然相对落后。

3.江苏和上海等发达地区学科分布的不均衡性高于安徽和福建，各省高等教育空间分布基尼系数与GDP呈正相关。学科基尼系数中“工学”和“管理学”与GDP呈强的正相关，该结果可用来判断不同地区的经济发展水平。

(二)建议

1.上海和江苏的万人学生数呈下降趋势，在保证生师比合理的前提下应适当提高招生规模，保证高等教育的普及率;

2.浙江应重视生师比下降的问题，教育部门应增加教师人才引进计划，提高教师数量，进而保证高质量的生师比;

3.安徽和江西高等教育总体落后，一方面应在除省外以外的地级市加大高等教育经费投入，提高学生招收比例，缩小区域内的不均衡现象;另一方面应适当提高“工学”和“管理学”的学生招收比例，特别是结合本省实际情况，掌握最需要的学科人才，鼓励和引导学生报考;

4.山东应提高高校教师数量，缩小生师比;并提高除青岛和济南以外地市的高校数量和学生数，进一步消除空间不均衡性。

［1］张宝玲，王斌．我国高等教育扩招十年来发展的思索［J］．西南石油大学学报:社会科学版，2009(1):116－119．

［2］胡茂波，史静寰．中国高等教育规模与城镇化协调发展的进程及趋势［J］．教育与经济，2014(4):13－20．

［3］唐小平，曹丽媛．我国高等教育重点建设政策的评估与重构——基于公平与效率的视角［J］．中国地质大学学报:社会科学版，2013(4):133－138．

［4］纪宝成．提高高等教育质量是做强我国高等教育的大政方针［J］．中国人民大学学报，2007(2):134－142．

［5］祝爱武．我国高等教育学科发展的特点分析［J］．中国高教研究，2009(2):52－54．

［6］傅征．教育与人力资本分布状况对我国经济增长的影响［J］．武汉大学学报:哲学社会科学版，2006(6):747－754．

［7］黄林强，马骁，冯瑛．我国居民人均教育支出的差异分析［J］．经济与管理科学，2012(5):161－164．

［8］曹海艳．中美高等教育学科专业设置的比较研究及启示［J］．黑龙江教育，2010(8):49－51．

［9］孙冬梅．高等教育阶段留学生学科分布的中美比较［J］．世界教育信息，2008(1):86－89．

［10］薛英慧，薛澜．试析我国高等教育的空间分布特点［J］．高等教育研究，2002(4):44－49．

［11］侯龙龙，薛澜，黄沛．我国地方高等院校空间分布研究—对三个案例省份的考察［J］．北京师范大学学报:社会科学版，2008(3):108－116．

［12］侯龙龙，薛澜．我国高等教育资源区域分布的变化及其政策含义［J］．清华大学教育研究，2009(6):56－61．

［13］侯龙龙，薛澜．我国高等教育地区差距的实证分析［J］．北京大学教育评论，2009(1):151－159．

［14］Tziafetas G N．A Formula for the Gini Coefficient and its Decomposition［J］．Biometrical Journal，1989(8):961－967．

［15］王云多．教育分布对个人收入分配的影响［J］．数理统计与管理，2010(5):789－795．

［16］张根文，韩莉妲．安徽省经济发展与高等教育学科结构关系的实证分析［J］．安徽教育学院学报，2006(4):69－71．

［17］张根文，黄志斌．安徽省高等教育对经济增长贡献率的实证分析［J］．华东经济管理，2010(1):19－21．

［18］潘金林．高校分类:高等教育多样性发展的重要导向［J］．教育发展研究，2010(1):34－37．

［19］曾维林，周铭．略论江西经济发展与高等教育学科结构关系［J］．科技广场，2007(8):24－25．

［20］刘青山．新兴际华:管理也是生产力［J］．国企，2014(1):39．