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摘 要：本文基于毕业生数、生师比、每十万人中平均在校生数、在校学生数、教职工人数、高级职称占教职工人数比例、专任教师、生均教育经费、各地区高等学校普通本、专科学校数等9个指标在因子分析的基础上进行聚类分析。通过聚类分析对各地区的高等教育进行划分，从而能因地制宜的采取切合实际的措施促进各地区高等教育事业的发展。
关键词：聚类分析；高等教育；地区差异；因子分析
一、文献综述
随着高等教育体制改革的深入，国内学者开始从不同角度进行分析我国高等教育呈现非均衡态势的原因。赵宏斌（2009）基于泰尔指数比较高等教育规模省级区域分布差异性，研究表明西部地区多数省份的在校生规模差异大于东部和中部地区。侯龙龙，薛澜（2009）的研究指出：我国高等教育资源在行政区内的分布呈现不均衡状态；城市化率与泰尔指数呈负相关关系。潘璐璐等（2005）运用GINI模型得出我国东部高等教育明显强于西部。薛颖慧，薛澜（2002）则认为我国高等教育并不存在东西部分布的严重不均衡，应该将工作重点放在尚无高等教育或高等教育十分薄弱的中小城市及县级市。李建宁（2007）选取各地区21个指标进行聚类分析，将我国31个省市高等高于水平划分为三大类。
二、指标选择
本文将所指标划分为四个层面来构建评价指标体系。这四个层面分别是：高等院校学生指标、高等院校教师指标、经费投入指标、高等院校规模指标。其中，高等院校学生指标包括毕业生数、生师、每十万人中平均在校生数、在校学生数；高等院校教师指标包括教职工人数、高级职称占教职工人数比例、专任教师；经费投入指标包括生均教育经费；高等院校规模指标包括各地区高等学校普通本、专科学校数。数据来源除生均教育经费来源于《2010年全国教育经费执行情况统计表》，其余均来自《2011年中国统计年鉴》。
三、模型分析
3.1因子分析
为检验是否适合做因子分析，对数据做KMO检验和Bartlett球度检验，得到KMO值为0.771大于0.6；Bartlett球度检验的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合做因子分析。
用标准化的数据做因子提取和因子旋转分析，结果如表1。第一个因子变量对于原始变量的方差贡献率为55.420%，第二个因子变量对于原始变量的方差贡献率为20.814%，第三个因子变量对于原始变量的方差贡献率为11.550%.三个因子变量对于原始变量的累积贡献率达到87.784%，因此选取前三个因子变量作为公共因子。
表1：因子提取和因子旋转结果
表2为因子得分矩阵。从表中可以看出，第一个公共因子主要解释了指标体系中毕业生数、在校学生数、教职工数、专任教师、各地区高等学校普通本、专科学校数，第二个公共因子主要解释指标体系中的每十万人中学校平均在校生数、生均教育经费，第三个公共因子主要解释指标体系中的生师比、高级职称占教职工人数比例。
表2：因子得分矩阵
以公共因子对总信息的贡献率作为权数加权得出各地区高等教育水平的综合评分公式：
F=0.5542*F1+0.20814*F2+0.1155*F3
利用上式求出各地区的综合排名，其结果见表3。
表3：地区高等教育水平综合得分及其排名
3.2聚类分析
聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术。为了直观的显示各地区的高等教育发展水平，作出区域层次划分。本文根据表3结果做聚类分析，结果见表4。
表4：聚类分析结果
第一类地区江苏、湖北、广东、北京、山东。北京是我国的首都，经济发达，高等院校居全国前列，其高等教育发展水平较高。江苏、山东和广东属这三个省份是我国最先实施改革开放政策的地区，如今这些地区综合经济实力雄厚，也是最具市场活力和投资吸引的地区，典型的由经济发达带动的高等教育快速发展。湖北历来是教育大省，其高校数量以及211工程院校数都位居全国前列。
第二类地区河南、辽宁、河北等16省市。上海、天津、重庆三个地区都是经济比较发达直辖市，但是受高等院校学生指标等原因，高等教育水平落后于第一类地区。河南、河北、湖南等地区有一定的经济基础，其对教育的投入和对人才的重视使其高等教育水平处于相对较高的地位。而黑龙江、辽宁、吉林作为我国东北老工业地区，虽然经济结构稍显滞后，但一直以来对教育的投入和重视也使其高等教育水平并不落后于其他省份。
第三类地区云南、广西等10个地区。海南、西藏、青海、宁夏等偏远地区由于历史和经济的原因，这些地区的高等教育水平尚处于落后的局面。贵州、云南、海南等省份教育产业的起步较晚加之对高等教育的重视程度不够，也与西部偏远地区处于同一境地，都是高等教育水平较为落后地区。
四、结论与政策建议
由以上的分析可以看出，影响高等教育发展水平的因素主要因素是经济发展水平。经济发展带动教育高等教育发展，一方面由于经济发展水平较高的地区，教育经费投入则高，学校数量多以及学生生源也亦充足，其高等教育发展水平就比较高，因为高等教育发展依赖经济发展所提供的物质基础。另一方面在我国当前大学生自主择业的就业制度下，经济发达地区的吸引力要大于欠发达地区，就算那些经济不发达地区就算用其有限的财力和物力培养出来的人才也容易流失。
从分析中我们也看到我国的西部地区教育发展仍处于较低水平，相信随着西部大开发战略的继续推进，这些地区的高等教育发展水平会得到很大的提升。与此同时，这些地区不仅应鼓励大力发展高等教育，还应根据该地区的产业特点培养人才，使培养出来的高等教育人才为当地所用，而不至于人才流失到外地。
像辽宁、福建、浙江等省的高等教育水平明显落后于其经济发展水平，应更加重视对高等教育的发展，加大对高等教育的投入以及对高等教育的重视。如果这些地区能根据其经济发展战略和产业结构制定合理的高等教育发展计划，那么会使其经济和教育的发展事半功倍。
参考文献：
[1]国家统计局编.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2011.
[2]纪礼文，安文娟，刘德芬.我国各地区高等教育发展状况的评价分析[J].科教纵横，2010，（8）.
[3]赵庆年.高等教育发展水平评价新概念及其评价[J]教育研究，2009，（5）.
[4]詹正茂.我国高等教育发展水平的综合评价指数研究[J]高教管理研究，2004，（9）.
[5]刘见芳.我国高等教育发展水平地区差异研究[D]北京：清华大学，2004，（6）.
[6]刘颖异 石佳颖.我国高等教育地区发展水平评估分析[J]现代商贸工业，2010，（19）.
关键词：聚类分析；高等教育；地区差异；因子分析
一、文献综述
随着高等教育体制改革的深入，国内学者开始从不同角度进行分析我国高等教育呈现非均衡态势的原因。赵宏斌（2009）基于泰尔指数比较高等教育规模省级区域分布差异性，研究表明西部地区多数省份的在校生规模差异大于东部和中部地区。侯龙龙，薛澜（2009）的研究指出：我国高等教育资源在行政区内的分布呈现不均衡状态；城市化率与泰尔指数呈负相关关系。潘璐璐等（2005）运用GINI模型得出我国东部高等教育明显强于西部。薛颖慧，薛澜（2002）则认为我国高等教育并不存在东西部分布的严重不均衡，应该将工作重点放在尚无高等教育或高等教育十分薄弱的中小城市及县级市。李建宁（2007）选取各地区21个指标进行聚类分析，将我国31个省市高等高于水平划分为三大类。
二、指标选择
本文将所指标划分为四个层面来构建评价指标体系。这四个层面分别是：高等院校学生指标、高等院校教师指标、经费投入指标、高等院校规模指标。其中，高等院校学生指标包括毕业生数、生师、每十万人中平均在校生数、在校学生数；高等院校教师指标包括教职工人数、高级职称占教职工人数比例、专任教师；经费投入指标包括生均教育经费；高等院校规模指标包括各地区高等学校普通本、专科学校数。数据来源除生均教育经费来源于《2010年全国教育经费执行情况统计表》，其余均来自《2011年中国统计年鉴》。
三、模型分析
3.1因子分析
为检验是否适合做因子分析，对数据做KMO检验和Bartlett球度检验，得到KMO值为0.771大于0.6；Bartlett球度检验的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合做因子分析。
用标准化的数据做因子提取和因子旋转分析，结果如表1。第一个因子变量对于原始变量的方差贡献率为55.420%，第二个因子变量对于原始变量的方差贡献率为20.814%，第三个因子变量对于原始变量的方差贡献率为11.550%.三个因子变量对于原始变量的累积贡献率达到87.784%，因此选取前三个因子变量作为公共因子。
表1：因子提取和因子旋转结果
表2为因子得分矩阵。从表中可以看出，第一个公共因子主要解释了指标体系中毕业生数、在校学生数、教职工数、专任教师、各地区高等学校普通本、专科学校数，第二个公共因子主要解释指标体系中的每十万人中学校平均在校生数、生均教育经费，第三个公共因子主要解释指标体系中的生师比、高级职称占教职工人数比例。
表2：因子得分矩阵
以公共因子对总信息的贡献率作为权数加权得出各地区高等教育水平的综合评分公式：
F=0.5542*F1+0.20814*F2+0.1155*F3
利用上式求出各地区的综合排名，其结果见表3。
表3：地区高等教育水平综合得分及其排名
3.2聚类分析
聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术。为了直观的显示各地区的高等教育发展水平，作出区域层次划分。本文根据表3结果做聚类分析，结果见表4。
表4：聚类分析结果
第一类地区江苏、湖北、广东、北京、山东。北京是我国的首都，经济发达，高等院校居全国前列，其高等教育发展水平较高。江苏、山东和广东属这三个省份是我国最先实施改革开放政策的地区，如今这些地区综合经济实力雄厚，也是最具市场活力和投资吸引的地区，典型的由经济发达带动的高等教育快速发展。湖北历来是教育大省，其高校数量以及211工程院校数都位居全国前列。
第二类地区河南、辽宁、河北等16省市。上海、天津、重庆三个地区都是经济比较发达直辖市，但是受高等院校学生指标等原因，高等教育水平落后于第一类地区。河南、河北、湖南等地区有一定的经济基础，其对教育的投入和对人才的重视使其高等教育水平处于相对较高的地位。而黑龙江、辽宁、吉林作为我国东北老工业地区，虽然经济结构稍显滞后，但一直以来对教育的投入和重视也使其高等教育水平并不落后于其他省份。
第三类地区云南、广西等10个地区。海南、西藏、青海、宁夏等偏远地区由于历史和经济的原因，这些地区的高等教育水平尚处于落后的局面。贵州、云南、海南等省份教育产业的起步较晚加之对高等教育的重视程度不够，也与西部偏远地区处于同一境地，都是高等教育水平较为落后地区。
四、结论与政策建议
由以上的分析可以看出，影响高等教育发展水平的因素主要因素是经济发展水平。经济发展带动教育高等教育发展，一方面由于经济发展水平较高的地区，教育经费投入则高，学校数量多以及学生生源也亦充足，其高等教育发展水平就比较高，因为高等教育发展依赖经济发展所提供的物质基础。另一方面在我国当前大学生自主择业的就业制度下，经济发达地区的吸引力要大于欠发达地区，就算那些经济不发达地区就算用其有限的财力和物力培养出来的人才也容易流失。
从分析中我们也看到我国的西部地区教育发展仍处于较低水平，相信随着西部大开发战略的继续推进，这些地区的高等教育发展水平会得到很大的提升。与此同时，这些地区不仅应鼓励大力发展高等教育，还应根据该地区的产业特点培养人才，使培养出来的高等教育人才为当地所用，而不至于人才流失到外地。
像辽宁、福建、浙江等省的高等教育水平明显落后于其经济发展水平，应更加重视对高等教育的发展，加大对高等教育的投入以及对高等教育的重视。如果这些地区能根据其经济发展战略和产业结构制定合理的高等教育发展计划，那么会使其经济和教育的发展事半功倍。
参考文献：
[1]国家统计局编.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2011.
[2]纪礼文，安文娟，刘德芬.我国各地区高等教育发展状况的评价分析[J].科教纵横，2010，（8）.
[3]赵庆年.高等教育发展水平评价新概念及其评价[J]教育研究，2009，（5）.
[4]詹正茂.我国高等教育发展水平的综合评价指数研究[J]高教管理研究，2004，（9）.
[5]刘见芳.我国高等教育发展水平地区差异研究[D]北京：清华大学，2004，（6）.
[6]刘颖异 石佳颖.我国高等教育地区发展水平评估分析[J]现代商贸工业，2010，（19）.