我国普通高中教育发展的省际差异研究

朱茂勇 刘小平

（南京师范大学 教育科学学院，江苏 南京 210000）

普通高中教育是衔接义务教育与高等教育的重要环节，随着我国高等教育大众化的快速发展，普通高中在财政投入水平、师资队伍建设、学校办学条件等方面也都有了明显提高。但由于我国各省份经济社会条件、财政投入力度、政府管理水平等方面的诸多差异，造成了当下我国普通高中发展的不均衡，这体现在学生受教育机会，生均教育经费支出、学校师资队伍与教学质量等多方面。因而，为了全面客观地描述并比较各地区普通高中的发展水平，同时也为进一步缩小普通高中教育的地区差距、促进普通高中教育质量的提升，本研究对各省市自治区普通高中教育的发展水平进行了测量，并且提出了一些政策建议。

一、指标构建与数据来源

如何构建衡量普通高中教育发展水平的指标，本文借鉴了一些已有的文献。联合国教科文组织每年发布的《全球教育统计摘要》，其中有教育机会、教育效率和成果、教师资源、教育经费、教育结构、教育公平、教育国际化七方面指标。①经济合作与发展组织每年出版的《教育概览——OECD指标》则提出了教育机构的产出及学习的影响、教育中的财政与人力资源投入、教育机会参与和过渡、学习环境与学校的组织等四方面的指标。②国内有关指标的构建有马晓强的中国教育发展综合评价指标体系，其由教育机会、教育条件、教育质量、教育公平和教育效益等五方面的内容组成。③高丙成，陈如平构建的我国普通高中教育综合发展水平指标体系由教育机会、教育条件、教育质量和教育公平四方面的内容构成。④王善迈认为，教育发展水平应该由教育机会、教育成果、教育质量和教育公平等四方面组成。⑤

以上文献所给出的都是反映教育发展综合水平的一级指标。在实际测量中，我们要考虑到数据的可获得性，因此在二级指标的选取上，我们选取了如下指标：在校学生数、在校专任教师数、本科以上学历教师比重、中学一级以上职称教师比重、生均实验室面积、生均图书室面积、生均体育馆面积、生均图书册、生均计算机台数、生均高中教育经费、师生比、班级数与学生数之比、高中入学率。其中生均高中教育经费的数据我们以2011年数据代替，高中入学率我们以初中毕业生数与高中招生数之比代替。指标的选择只有在校学生数和专任教师数我们采用绝对数，其余的选择生均指标。本研究数据选取的是2013年全国各省市自治区普通高中教育发展水平指标的截面数据，数据来源于国家统计局与中国教育部网站上的真实数据以及《2012年中国教育经费统计年鉴》。

二、研究方法与原理

本文基于因子分析的思想，根据各指标相关性大小将它们分组，使同组指标之间相关性较高，不同组变量之间的相关性较低，通过对相关矩阵内部结构关系的研究，找出影响普通高中教育发展水平状况的几个综合指标，可以称之为主因子，然后以主因子为评价指标体系再进行综合测度。因子分析法就是在尽可能不损失信息或者少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个潜在的因子，这几个因子可以高度概括大量数据中的信息。这样既减少了变量个数，又同样能再现变量之间的内在联系。⑥

因子分析的模型：⑦

用P个指标变量X1、X2……Xp对某个系统进行评价，在P个变量中，每个变量都含有该系统的m个方面，这m个方面称为P个变量的公因子。模型中μ1、μ2……μp为指标变量X的均值，f1、f2……fm为公因子，ε1、ε2……εp为特殊因子，αpm表示第P个变量在第m个公因子上的载荷。⑧

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，本研究将样本观测数据进行标准化处理。（j=1,2,3…,n，n为原始变量总数）。其中，Zj为第j个变量的标准化分数；Fm（i=1,2,…,m）为公共因子；m为所有变量公共因子的数目。

三、实证分析

（一）KMO 和Bartlett的检验

运用spss19.0对原始数据进行标准化处理，并进行相关性检验（见表1）。因子分析过程中提供了几种检验方法来判断变量是否适合做因子分析，主要统计方法有巴特利球形检验与KMO检验。表1结果显示，巴特利球形检验统计量为607.153，显著性水平Sig的概率为0.000，因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异；同时，KMO 检验值0.76，根据Kaiser给出的KMO 度量标准（其中KMO>0.9，则非常适合做因子分析；介于0.8与0.9之间则适合做因子分析；0.7和0.8之间一般可以做因子分析），由此可知本研究的变量一般适合作因子分析，所以选取的指标做因子分析具有合理性。

表1 KMO和Bartlett的检验

（二）因子提取

采取主成分分析方法来求标准化指标的公共因子以及载荷矩阵，每个公共因子对原始数据的解释能力可以用该因子所解释的总方差来衡量，通常称为该因子的贡献率。⑨它等于和该因子有关的因子负荷的平方和，实际我们用相对指标来表示，即每个公共因子所解释的方差占所有变量总方差的比例。其结果如下表2所示。在因子分析中，我们采用的主成分分析方法，可以根据特征值是否大于1，以及方差贡献率和累计方差贡献率确定因子个数。在本研究中我们只要选取前三个因子即可，并且其累计贡献率已达到84.693%。

表2 解释的总方差

（三）因子旋转

为了更好地进行因子意义的解释，采用最大方差法对主因子的因子载荷矩阵进行旋转，旋转之后的成分矩阵见表3。从成分1可以看到生均实验室面积、生均图书室面积、生均图书册数、生均计算机台数、班级数与学生数都达到了0.9以上，这些都是反映普通高中基本硬件情况的指标，教育经费和师生比则是反映教育的投入情况。因此，我们可以把第一个因子命名为学校基础设施建设与投入因子。第二个因子与在校学生数和在校教师数密切相关，我们可以命名为学校规模因子。第三个因子与本科以上学历教师比重，中学一级以上职称教师比重，以及高中入学率有密切相关，因此我们可以命名为人力资源与教育机会因子。

表3 旋转成分矩阵a

提取方法：主成分。

旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。

a.旋转在5次迭代后收敛。

（四）因子得分模型

利用spss19.0我们可以直接得出三个主因子的得分系数矩阵，见表 4 所示：在校学生数 =0.029*F1+0.44*F2+0.04*F3； 在 校 教 师 数 =0.041*F1+0.463*F2+0.065*F3；本科以上学历教师比重=-0.018*F1+0.18*F2+0.347*F3，可以类推下去。根据表2结果显示，我们对各因子的方差贡献率占前三个公共因子总方差贡献率的比重为权数进行加权汇总，从而得到公共因子的得分以及综合因子得分 F，并且 F=(0.53345*F1+0.17397*F2+0.13951*F3)/0.84693。

表4 成分得分系数矩阵

提取方法：主成分

旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法

（五）因子得分与综合得分的排名顺序

表5 因子得分与综合得分排名表

四、实证结果分析与政策建议

（一）实证结果分析

从实证结果来看，在因子一学校基础设施建设与投入的排名上，上海、北京、江苏、福建、浙江排在前五位。排在后三位的是吉林、陕西和内蒙古，其中排在前十位的还有新疆和西藏。根据以往经验，在基础设施建设与投入上，我们必定认为西部地区的省市会远远落后于东部省市，然而根据最新的统计数据，我们得出的结果却与以往大相径庭。这也恰恰反映了我国政府对于西部地区教育事业的支持力度。我们以2011年普通高中生均教育经费为例（以下数据见表6），西藏生均教育经费为13992.16元，新疆为12782.65元，而同时期的江苏、浙江分别为14528.97元，16347.91元。其生均教育经费更是远远超过了河南、安徽、河北等一些中部省市，同时排在后两位的吉林与陕西，其生均教育经费分别为7899.88元和8674.22元，因而从实证分析结果来看，我们不应认为西部地区在教育事业上的投入仍然远远不足，应当看到中部地区的省市在教育投入上相对来说却是真正的不足。在学校规模因子的排名上，广东、河南、山东、江苏、安徽、四川与河北等排在前十位，而青海、宁夏、西藏和海南等排在后面。学校规模因子主要是以在校学生数和教师数来衡量，在前十的排名中，既有中部人口大省如河南、安徽和四川，也有东部教育强省如广东和江苏。西部地区由于人口本来就较少，因而在师生数上自然相对处于劣势，所以在排名上比较落后。

在人力资源与教育机会的排名上，天津、吉林、内蒙古、辽宁、湖北和湖南排在前列，排在靠后的有西藏、甘肃、新疆和云南。可以看到在这一因子的排名上，排在前列的却是以中部和西部省市为主，东部发达地区如北京排在12位，上海在10位，江苏在11位。从2011年的数据来看（以下数据见表6），本科以上学历教师比和中学一级以上职称教师比，天津为98.6%和81.35%，吉林为98.1%和68.5%，内蒙古为96.7%和65.5%，辽宁为98.3%和71.6%。在本科以上学历教师的比重上，各省市基本相当，而在中学一级以上职称教师比，天津、吉林和辽宁的比例都比较高，在入学率上这几个省份也比较高，因而其排名比较靠前。最后我们从总体上看各省市综合因子排名，上海、北京、江苏、浙江和广东，这些发达省市占据了综合排名的前五位。而排在靠后的除了西部省市外，还有吉林省。通过查阅数据，笔者发现吉林省在普通高中的基础设施建设上比较落后，尤其是在硬件设施上，如实验室面积、图书室面积、图书册书、计算机台数等等，基本是与西部省市差不多的，而且在生均教育经费投入上也处于中下等的位置，所以导致其整体上也落后了，因而这也需要当地政府给予重视。

表6 各地区基本普通高中基本情况汇总表

黑龙江 0.976 0.696 0.519 7918.68上 海 0.996 0.792 0.563 41847.97江 苏 0.989 0.727 0.505 14528.97浙 江 0.990 0.693 0.545 16347.91安 徽 0.973 0.617 0.525 8518.78福 建 0.966 0.655 0.563 11164.54江 西 0.922 0.699 0.495 7332.82山 东 0.980 0.573 0.560 10853.25河 南 0.964 0.551 0.471 6479.39湖 北 0.960 0.700 0.592 7029.97湖 南 0.973 0.711 0.560 8667.54广 东 0.961 0.619 0.481 10647.75广 西 0.965 0.629 0.464 7170.86海 南 0.956 0.592 0.499 11065.01重 庆 0.975 0.540 0.585 9471.29四 川 0.962 0.643 0.498 7448.32贵 州 0.959 0.503 0.501 7267.14云 南 0.972 0.590 0.427 8568.25西 藏 0.977 0.479 0.449 13992.16陕 西 0.964 0.548 0.656 8674.22甘 肃 0.935 0.499 0.520 7253.05青 海 0.907 0.666 0.608 16624.48宁 夏 0.968 0.560 0.600 10966.19新 疆 0.934 0.536 0.525 12782.65

（二）政策建议

高中教育属于准公共产品，是采取政府指导下的多元办学和多渠道筹资方式。学生虽然缴纳一定学杂费，但是也离不开政府财政投入的大力支持。高中阶段虽然国家允许学校收取部分学费和择校费，但是由于信息不对称，其中乱收费、高收费的现象仍然屡禁不止，因此这就需要建立专门的监督机构，从而保证收费的合理与公正。我国高中教育虽然禁止人为划分重点与非重点中学，但是地方政府为了追求学校升学率，只是在形式上有所放弃，实际上我国大部分地区的普通高中仍然存在重点与非重点之分，各个学校的差距仍然较大。笔者认为，地方政府应该扶植一些薄弱的高中，努力把这些薄弱院校创办成一些特色院校。比如职业院校、艺术院校和体育院校等等。专门培养这些特定的学生，从而把“差”学校转化为特色学校。普通高中教育除了为高校输送合格的学生外，还有一个重要的任务就是为社会提供素质合格的劳动力。虽然高校逐年扩招，大学毕业生人数也是越来越多，但是相对总人口而言，能够上大学的人数在总人口中的比例依然不高。所以当下社会上高中学历的就业人数依然很多，那么高中教育对这些人来说就是其受教育的终点，然而却是他们与社会接轨的桥梁，因此高中教育教学至关重要。

其次是要鼓励高中多元化办学，并且大力发展民办教育。我国普通高中的最大问题在于同质化现象非常严重，同质化在这里指普通高中学校基本以学生升学率为目的，学校规模越来越大，不同类型的学校在生源差距上不断减小，学生千人一面，个性发展趋同性越来越高。学校千校一面，在办学理念、学校管理、教学特色上也日益趋同。在解决高中同质化的问题上就必须鼓励高中多元化办学，让每个学校找准自己的定位。“根据自己学校目标定位的不同可以分为四类高中：学术型高中、一般高中、特色高中、综合高中。学术型高中的人才培养是以进入名牌大学为主；一般高中是以全面提高学生基本素质的学校，学生以进入一本、二本为主；特色高中是以培养特殊人才为主的学校，如美术、音乐、体育等；综合高中以培养高素质劳动者为主的学校，学生以进入三本或者高职为主。”⑩民办教育相对公办教育来说，存在着资金不足、教师队伍素养不高、学生生源少等问题，国家虽然允许民办教育，但是在实际办学中给民办教育的资金支持比较少，所以也就造成了今天民办高中不断萎缩。笔者认为，除了地方政府的政策和资金支持外，民办学校更应当要扩大资金来源，不能仅仅坐等政府的财政补贴。应当要积极发展社会力量的捐资助学，这其中就包括校友和各界人士的捐赠，如果能够发挥好这些社会力量，那么民办高中教育的发展将会有所改善，这对于高中教育发展失衡的局面也会得到一定缓解。

注释：

①UNESCO.Global education digest 2011：comparing education statistics across the world[M].Montreal:UNESCO Institute for Statistics,2011:304-306.

②经济合作与发展组织.教育概览2012:OECD指标[M].北京:教育科学出版社,2012.

③马晓强.我国教育发展水平检测与评价指标体系研究[Z].中国教育科学研究院2010年度基本科研业务费专项基金课题（项目批准号：GY2010016）的研究成果.

④高丙成,陈如平.我国普通高中教育综合发展水平研究[J].教育研究,2013,(9):58-66.

⑤王善迈.我国各省份教育发展水平比较分析[J].教育研究,2013,(6)

⑥郝黎仁,樊元,郝哲欧等.SPSS实用统计分析[M].北京:中国水利水电出版社,2002.

⑦王学民.应用多元分析[M].上海:上海财经大学出版社,1999.

⑧廖为鲲,蔡国梁,涂文桃.基于因子分析法的城市经济发展评价[J].统计与决策,2005(24):52-54.

⑨王昱,熊科.东部地区高等教育发展水平的因子分析[J].高教探索,2013(6):53-56.

⑩彭钢.江苏普通高中教育发展的经验与思考[J].教育发展研究,2009(6):29-34.