省域高等理工教育空间集聚程度的测度及分析*

王章豹　童　月　钟　军

(1.合肥工业大学　高教研究所，安徽　合肥　230009；2.合肥工业大学　经济学院，安徽　合肥　230009；3.合肥工业大学　学生资助服务中心，安徽　合肥　230009)



省域高等理工教育空间集聚程度的测度及分析*

王章豹1童月2钟军3

(1.合肥工业大学高教研究所，安徽合肥230009；2.合肥工业大学经济学院，安徽合肥230009；3.合肥工业大学学生资助服务中心，安徽合肥230009)

高等教育是一种特殊的产业，如同产业集聚一样，高等教育空间集聚也是一种世界性现象。文章以省级行政区高等理工教育为研究对象，率先运用经济学中的空间基尼系数和区位商这两种比较权威的产业集聚程度测算方法，辅之以其他数理统计方法和地理信息系统可视化方法，从动态和静态两个维度测度和考察了1997—2013年我国省域高等理工教育的空间集聚情况及演变趋势，得出了一些有价值的结论，并提出了几点对策建议。

高等理工教育；空间集聚；空间基尼系数；区位商

一、引言

高等教育是一种特殊的产业，如同产业集聚一样，高等教育空间集聚也是一种世界性的普遍现象。也就是说，世界各国的高等院校大都按一定的规模集中在某些特定的地区，形成高等教育的空间集聚或区域布局结构。笔者认为，高等教育空间集聚可分为宏观集聚和微观集聚两类。宏观层面的高等教育空间集聚是指高等教育资源不断向作为政治中心、经济中心的大城市和经济发达、区位优势明显的地区集聚的现象；微观层面的高等教育空间集聚是指以某一或某几个知名高校为核心，大量相互关联的高校及其支撑机构在某一特定区域(地理空间)集聚的现象[1]，如大学城等。本文探讨的是宏观层面的高等教育空间聚集问题。既然高等教育集聚是众多高校在一定区域内的集聚行为，那么就必然存在一个集聚水平的问题，可称之为高等教育的集聚程度或集中度，其值的高低反映了高等教育区域分布的不均匀程度。

高等教育集聚的地理范围小到一个县、一个城市，大到一个省甚至跨省大区域。目前，我国实行的是中央和省级人民政府两级管理、以省级政府统筹管理为主的条块有机结合的高等教育管理体制，省、自治区、直辖市(以下简称“省区”)是我国地方行政建制和区划的最高层次，各省区都有自己相对独立和完整的高等教育体系，具有较大的自主决策权、调控权和管理权，我国教育资料的统计也是以省级行政区为单位的[2]。高等理工教育是我国高等教育体系的主体部分，在我国各类院校中，理工科院校数量最多、在校生规模最大。例如，2013年，我国理工院校共有883所，占普通高等学校总数2 491所的35.4%；理学和工学普通本科在校生数分别是107.6万人和495.3万人，两者合计占全国普通本科在校生数1 494.4万人的40.3%[3]。所谓理工类高校，是指以理工学科为主体和优势的高校[4]，它们在培养工程技术人才、促进区域经济发展和产业结构升级等方面，起着其他类型高校所无法替代的作用。因而，本文以省级行政区高等理工教育为研究对象，借鉴经济学中的空间基尼系数和区位商这两种比较权威的产业集聚程度测算方法，从动态和静态两个维度测度和考察了我国省域高等理工教育的空间集聚情况及演变趋势，并得出几点有价值的实证分析结果和建议。

二、我国省域高等理工教育空间集聚程度及其变化趋势的测度和分析

空间基尼系数是一种常用的用以测度产业集聚程度的计量方法，它是一个相对集中度指标，用以反映经济活动在地理上分布的不均匀程度，所以也称空间集中度，其值在[0，1]之间变动。空间基尼系数越接近0，表明该行业在各地区的分布越均匀；其值越接近1，表明该行业在地理上的集中程度越高。由于缺乏分区域理学和工学在校生统计数据，这里我们用高等理工院校普通本专科在校生数代表高等理工教育发展规模，并用这一教育规模指标代替经济活动中的产业产出指标。又由于西藏没有理工类高校，而海南、青海、宁夏三省各年的统计数据不全，故这里以内地其他27个省区为样本，采用空间基尼系数法，计算了1997—2013年我国高等理工教育的空间集中度及首末两年的“两极差”(见表1)，其计算公式为[5]：

v1

上式中，Gini为空间基尼系数；i表示第i个地区；Ei表示i地区的高等理工院校普通本专科在校生人数；vi表示i地区的高等理工院校在校生人数占统计样本内所有省区高等理工院校在校生人数的比重；n表示省区总数。

Gini值可以衡量我国高等理工教育空间集聚的状况，其值越大，表明该地区理工教育的空间集聚水平越高。由表1可知，1997—2013年，我国高等理工教育的空间集中度变化趋势是：

第一，1997—2000年，我国高等理工教育的空间集中度呈现出不断增长的趋势，在2000年达到最高值0.392。这意味着这几年我国省域高等理工教育的集聚程度在提高，非均衡发展程度在扩大。这可能是由于部分经济发展水平高、高教基础好、教育财政投入大的省区的高等理工教育特别是专科层次教育较之其他省区获得了更快发展，并且这种情况在1999年国家实施高校扩招政策后的头两年表现得更加明显，从而造成地区高等理工教育发展水平差异有所扩大。

第二，2000—2008年，我国高等理工教育的空间集中度呈现出升降不一的波动变化趋势。2008—2013年，其空间集中度则呈缓慢下降趋势，到2013年达到最低值0.350，意味着我国省域高等理工教育的集聚程度总体上呈下降趋势，非均衡发展程度在逐步缩小。这是因为随着我国高等教育大众化的推进，高等理工教育高集聚省区的规模扩张速度逐渐放缓，而低集聚省区的发展速度相对加快，使得前者的相对规模优势在减弱。这是一种好的发展趋势，有利于优化区域高等理工教育资源配置，促进教育公平。

第三，1997—2013年，我国高等理工教育的整体空间集中度有所缩小，2008年以来更是不断降低，但空间集聚特点仍很明显，省域间的非均衡程度仍然很高。我们常用标准差和极差来度量非均衡性的绝对量差距，用极差率和变异系数来衡量非均衡性的相对量差距，其值大小与差异程度成正比。其中，标准差为样本方差的算术平方根，用以反映样本变量偏离均值的程度；极差为样本最大值与最小值之差；变异系数又称“标准差率”，为标准差与均值的比值，用以衡量样本中各观测值的变异程度；极差率为样本最大值和最小值之比。2013年，我国27个省区高等理工教育在校生数的标准差为22.01万人，极差率为21.58(最高的江苏省913 225人/最低的贵州省42 326人)，变异系数为0.68。同年，27个省区的GDP的标准差为1.49万亿元，极差率为9.92(最高的广东省62 163.97亿元/最低的甘肃省6 268.01亿元)，变异系数为0.65。可见，我国省域间高等理工教育发展的非均衡程度略高于经济发展的非均衡程度，省域非均衡发展程度较严重仍是当前我国高等教育也是高等理工教育发展面临的最大问题之一，这种现象与实现教育公平和构建和谐社会的目标是相背离的。

第四，从1997—2013年的相关数据来看，17年间，高等理工教育空间集中度的“两级差”为负值，意味着我国高等理工教育空间集聚程度从长期看呈下降趋势，也就是省域高等理工教育的空间分布趋于均匀，发展规模的差距在缩小，也说明高等理工教育在1997—2013年的极化发展趋势在减弱。相反，1997年和2013年，在本研究样本的27个省区中，我国GDP最高和最低的省份分别相差9.4倍(广东省/甘肃省)和11.7倍(广东省/甘肃省)，表明我国省域间经济发展水平差距还在不断扩大。

表1　1997—2013年我国高等理工教育的空间集中度及其变化情况

三、我国省域高等理工教育的区位商测度及分析

根据比较利益理论的原则，区位商指标值常被用来衡量比较优势。区位商(Location Quotient)是空间分析中用以计量所考察的多种对象相对分布的方法，并将分析结果体现为一个相对份额指标值，即区位商值，又称专门化率。区位商能克服在直接进行市场占有率比较时，因区域规模差异性而造成的误差。区位商的计算公式为[6]：

上式中，LQij为i地区j行业的区位商；i为第i个地区；j为第j个行业；Lij为第i个地区第j个行业的产出指标，可用总产值、增加值、企业数或就业人员数等表示。

区位商表示的是i地区j行业在本地区总产出中的份额与全国j行业占整个国民经济产出份额之比。区位商可以用于判断一个地区经济或产业的比较优势：(1)当LQij>1时，说明i地区j行业所占份额比全国j行业所占份额大，意味着i地区j行业的供给能力能够满足本区需求而有余，可对外输出产品，也表明该地区j产业专业化和集聚程度较高，比较优势明显，竞争力相对较强。(2)当LQij<1时，意味着i地区j行业的供给能力不能满足本区的需求，需要由区外输入，表明该地区该产业专业化和集聚程度低于全国平均水平，处于比较劣势。 (3)当LQij=1时，意味着i地区j行业处于均势，其供给能力恰好能够满足本区需求，比较优势不明显。

教育特别是高等教育就其现代功能而言，属于第三产业，即服务性产业。高等教育作为一种特殊产业，它生产的产品是教育服务，即人才。这种“商品”既可以提供给本地区，也可以向外区提供。同样，我们可以借鉴经济领域的区位商方法来测算我国高等理工教育的区位商，用以衡量该省区的高等理工教育比较优势和空间集聚状况，比较和确定该省区高等理工教育集中状况在全国所处的位置。区位商值越大，表明该省区高等理工教育集聚程度越高。

由于高等教育毛入学率和每十万人口在校大学生数是衡量高等教育规模的常用指标，并且这两个指标都是与人口有关的相对指标，故这里我们用各省区和全国的人口总数代替各省区和全国的各级各类教育在校生总数，其计算公式为：

上式中，LQi为i省区高等理工教育的区位商；Li为i省区高等理工院校普通本专科在校生数；Pi为i省区人口总数；i为第i个省区。(1)当LQi>1 时，表明该地区高等理工教育规模高于全国平均水平，具备规模上的比较优势和较高的区域集聚水平，人才供给能够满足地区人才需求并有输出；(2)当LQi<1 时，表明该地区高等理工教育规模低于全国平均水平，具备规模上的比较劣势和较低的区域集聚水平，人才供给不能满足本地区人才需求；(3)当LQi=1 时，表明该地区高等理工教育规模与全国平均水平相当，人才供需平衡。

采用上式，我们分别计算出1997年和2013年内地30个省区的高等理工教育区位商(西藏因一直没有理工院校而未包括在内)，其排序情况详见表2。上式中的Li和Pi值分别采集自历年的《中国教育统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

为了更直观地描述我国省域高等理工教育集聚的空间分布及演变情况，我们利用地理信息系统(GIS)的可视化方法，将1997年和2013年的区位商值分别划分为4级和3级，绘制了这两个年份我国省域高等理工教育集聚分布图(见图1)。从表2和图1可以看出：

表2　1997、2013年各省区的高等理工教育区位商值排序

图1　1997和2013年省域高等理工教育集聚分布图

第一，根据表2的区位商值，我们可以将30个省区分为高等理工教育高集聚地区(LQ>1)和低集聚地区(LQ<1)两类。1997年，属于高集聚地区(即高等理工教育最集中的省区)的9个省区分别是北京、上海、天津、辽宁、陕西、吉林、湖北、江苏和黑龙江省。到2013年，高等理工教育高集聚地区增加到11个，其中新增的2个省区是河南和安徽。另外，重庆市替代黑龙江省从低集聚地区上升为高集聚地区，其余8个省区仍属于高集聚地区，但排位变化较大，如湖北从1997年的第七位上升到2013年的第一位，北京则从第一位降到第四位。

第二，从具体的区位商值看，1997年空间集聚程度高的北京、上海、天津、辽宁4个省区的区位商值(LQ>2.3)到2013年时都有大幅降低，其中降幅最大的北京市从7.514降到1.870，3个直辖市在经历了高等理工教育高度集聚的时期后，区位商值逐渐降低；高集聚地区中的陕西、吉林和黑龙江的区位商值也都有不同程度的降低；低集聚地区中区位商值降低的只有山东、浙江、云南3个省区。表明高等理工教育高集聚地区的空间集聚程度大多在下降，到2013年时，我国已没有高等理工教育区位商值大于2.3的省区。

第三，从1997—2013年，区位商值小于0.6的省区由13个减少到了6个。空间集聚程度上升最大(LQ值增加0.3以上)的省区分别是宁夏、河南、湖北、安徽、海南、江西、甘肃、广西、重庆这9个省区，其中8个省区为中西部省区，增幅最大的宁夏和河南的区位商值分别增加了0.680和0.671，重庆、河南和安徽则由低集聚地区转化为高集聚地区。区位商值提高的省区还有江苏、河北、山西、四川、福建、广东、新疆、内蒙古、贵州、青海这10个省区。区位商值提高的19个省区中只有湖北和江苏一直属于高等理工教育高集聚地区。

第四，由表2中30个省区的区位商值，我们可以算出1997年和2013年的样本标准差值分别为1.667和0.546，极差分别为7.514和2.094，表明我国各省区高等理工教育区位商值的绝对量差距呈明显缩小趋势，也就是高、低两类地区的空间集聚程度在接近，我国高等理工教育整体空间集聚程度也在缩小，这与前面用空间基尼系数计算出的结果是相吻合的。不难看出，随着我国经济的快速发展，各地区人均GDP在持续扩大的同时，省区间高等理工教育两极分化的趋势在缩小，这是一种良好态势。

第五，从三大地区高等理工教育空间集聚情况看，2013年，11个高集聚水平省区中，属于东部地区的有天津、北京、江苏、辽宁、上海5个省区，属于中部地区的有湖北、吉林、河南、安徽4个省区，属于西部地区的只有陕西和重庆2个省区，经济发达的地区数明显多于经济落后地区；同年，在低集聚程度的19个省区中，属于西部地区的有甘肃、四川、广西、宁夏、内蒙古、新疆、云南、青海、贵州9个省区，属于中部地区的有江西、山西、黑龙江、湖南4个省区，属于东部地区的有河北、福建、浙江、山东、广东、海南6个省区。2013年，东、中、西部三大地区各省区高等理工教育区位商值的平均值分别为1.161、1.139和0.730。这表明，从总体上看，我国高等理工教育在空间布局上主要是向东部和中部地区聚集。东部地区特别是天津、北京、江苏、辽宁、上海5个省区高等理工教育集聚现象较突出，区位商平均值最高；中部地区集聚特征也较明显，与东部地区相差无几，特别是湖北省的区位商值位居全国第一，这与该省高等理工院校数量远多于其他省区有关；西部地区的集聚程度最低，区位商平均值比东部地区低0.431，比中部地区低0.409。虽然三大地区经济发展的不平衡性是造成区域高等理工教育集聚水平差距的重要原因，但与我国三大地区经济发展水平从东向西依次递减，呈阶梯状分布的形态有所不同，我国高等理工教育的空间集聚却呈现出东、中部与西部的“两极分化”现象，高等理工教育集聚水平低的9个西部省区的经济发展水平都较低，而经济上的落后又导致其理工科人才的储备量不足。

为了计算各省区高等理工教育空间集聚水平(规模优势)与其经济发展水平的相关性，我们采用Pearson相关系数法，计算出了各省区区位商(LQi)与其人均GDP(Yi)之间的相关系数(ρ)，其计算公式为[7]：

上式中，分子是协方差，分母是两个变量标准差的乘积。根据此式计算出的相关系数ρ的值为0.525，表明各省区高等理工教育集聚水平与其经济水平之间呈现出中等程度相关性。也就是说，经济发展水平高的地区未必就是高等理工教育集聚程度高的地区，经济发展水平低的地区也未必就是高等理工教育集聚程度低的地区，亦即区域高等理工教育规模与区域经济发展水平之间存在一定的不协调性。2013年人均GDP排全国第5、6、8、9、10位的浙江、内蒙古、广东、福建、山东5省区的高等理工教育区位商值分别排全国第20、24、25、16、23位；高等理工教育区位商值排全国第1、3、10、11位的湖北、陕西、河南、安徽4省区的人均GDP分别排全国第14、12、23、26位；经济发展水平和高等理工教育集聚程度比较匹配(即人均GDP与区位商值的“位差”在2位以内)的省区只有北京、天津、江苏、辽宁、黑龙江、湖南、云南、贵州这8个省区。这是因为影响区域高等(理工)教育空间布局的因素是多方面的，即除经济因素外，还有政治、历史、人口、政策、地理环境、民族文化甚至军事等方面的影响因素。例如，20世纪50年代的院系调整和高校内迁是按六大行政区建制来调整高校布局结构的，形成了我国的六大高等教育基地——华北的京津、华东的沪宁、东北的沈阳、西北的西安、西南的成渝和华中的武汉，这9大城市成为高校特别是理工科高校相对集中地，并且这种非均衡分布格局一直保留至今，如其中8个高教中心城市所在省区仍是目前我国高等理工教育的高集聚地区。

四、结论与建议

根据上述对理工院校在校生规模的动静态分析可知：(1)1997—2013年，在我国省域间经济发展水平差距不断扩大的同时，高等理工教育的整体空间集聚程度却有所降低，也就是省域高等理工教育的空间分布趋于均匀，其极化发展趋势在减弱，这是一种好的现象。但高等理工教育的空间集聚特点仍很明显，省域间的非均衡程度还相当高，甚至略高于区域经济的非均衡程度。(2)在1997—2013年的17年间，我国各省区高等理工教育区位商值的绝对量差距呈明显缩小趋势，也就是高集聚省区和低集聚省区的空间集聚程度在接近，并导致省域间整体空间集聚水平差距呈缩小趋势。(3)从总体上看，我国高等理工教育在空间布局上主要是向东部和中部地区聚集，西部地区的集聚程度最低。与我国三大地区经济发展水平从东向西依次递减，呈阶梯状分布的形态有所不同，高等理工教育的空间集聚却呈现出东、中部与西部的“两极分化”现象。(4)相关系数计算结果显示，各省区高等理工教育集聚水平与其经济水平之间呈现出中等程度相关性。也就是说，区域高等理工教育规模与区域经济发展水平之间存在一定程度的不协调性。

总之，虽然从长期看我国省域间高等理工教育集聚水平差距呈缩小趋势，但省域非均衡发展程度较严重仍是当前我国高等教育也是高等理工教育发展面临的一个重要问题。高等教育发展的非均衡性是世界范围内的客观现象，绝对的均衡是不存在的，非均衡是绝对的、长期的，均衡是相对的、动态的。如同经济发展过程一样，高等教育的发展也表现为由不均衡到均衡的过程。理工高校对区域经济的促进作用和对区域产业的支撑作用较之其他类院校更为显著，更具学科、专业、研发和人才优势。适度的高等理工教育集聚特别是微观集聚对于优化高等教育区域布局结构、增强区域高等教育竞争力和办学效益、提升理工院校为区域经济社会发展服务的能力等具有重要作用。但站在国家发展战略的高度看，省域间高等理工教育集聚水平差异过大，也会加剧区域间高教资源配置的非均衡性和高等教育的非公平性，并带来人们接受高等教育的权力不平等、区域经济和居民收入水平两极分化现象加剧等严重社会问题，不利于高等教育整体的持续、健康发展以及社会的和谐发展。

基于上述原因，国家和地方政府要进一步采取宏观调控措施，将省域间高等理工教育集聚水平的差异控制在一个相对合理的范围之内，从整体上推动区域高等理工教育及其与区域经济、人口的均衡协调发展，其中关键是要建立健全以下五种协调互动机制：一是健全市场机制，打破行政区划的壁垒，促进省域高等理工教育资源的优化配置与共享以及在省域间、省域内的合理流动；二是强化“造血”机制，即高教薄弱省区通过实施教育适度超前于经济的发展战略，激活自身发展活力，提高高等教育集聚水平，并充分发挥省域内理工院校的科技和智力优势，增强为区域经济发展和产业结构升级服务的能力；三是构建合作机制，鼓励和支持各省区理工高校在专业设置、人才培养、科技创新等方面开展多种形式的合作(包括中外合作办学)，减少和克服资源分散、重复建设和盲目竞争等现象；四是创新互助机制，以人才培养、学科建设、师资建设、 制度建设等为重点，加强东、中部与西部之间以及区域内部理工高校之间的对口支援和帮扶互助；五是完善扶持机制，即按照教育公平和公共服务均等化原则，通过财政补偿、增加高教投资等政策性措施，加大对高教薄弱省区和欠发达地区高等教育特别是办学投资较大的理工教育的支持力度。

[1]闻曙明，施琴芬.高等教育集聚起因分析[J].江苏高教，2005(2)：13-15.

[2]赵庆年.区域高等教育发展差异问题研究：基于1998—2006我国省级行政区域的视角[D].厦门：厦门大学，2009：93.

[3]教育部发展规划司.中国教育统计年鉴2013[M].北京：人民教育出版社，2014：20，34.

[4]南里轩.促进区域经济发展是现代大学的重要使命：南京理工大学产学研合作创新纪实[N].新华日报，2013-04-02(A04).

[5]熊俊.基尼系数估算方法的比较研究[J].财经问题研究，2003(1)：79-82.

[6]孙久文.区域经济学[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2006：65-66.

[7]吴喜之.统计学：从概念到数据分析[M].北京：高等教育出版社，2008：137-139.

(责任编辑李世萍)

Measurement and Analysis of Spatial Agglomeration Degree inProvincial Higher Education of Science and Engineering

WANGZhang-bao1，TONGYue2，ZHONGJun3

(1.Institute of High Education，Hefei University of Technology，Hefei ,230009，China；2.School of Economics，Hefei University of Technology，Hefei，230009，China；3.Center of Student Financial Aid，Hefei University of Technology，Hefei，230009，China)

Higher education is a special industry.Like industrial agglomeration，the spatial agglomeration of higher education is also a worldwide phenomenon. Regarding higher education of science and engineering in provincial administrative region as a research object，referring to the two comparatively authoritative calculation methods of the industrial agglomeration degree named Spatial Gini-Coefficient and location quotient supplemented with other tools of mathematical statistics and visual technology of geographic information system，the paper measures and investigates the spatial agglomeration situation and evolution trend of provincial higher education of science and engineering during 1997—2013 from both the static and dynamic dimension.Thus，some valuable conclusions are drawn，and countermeasures and suggestions are put forward.Key words：higher education of science and engineering；spatial agglomeration；Spatial Gini-Coefficient；location quotient

2016-01-06

教育部人文社会科学研究专项任务项目(工程科技人才培养研究)“高等工程布局结构与产业结构协同发展的理论与实证研究”(项目编号：14JDGC014).

王章豹(1963-)男，安徽桐城人，研究员，主要从事教育与科技管理、工程哲学与工程教育研究.

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