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改革开放，特别是进入21世纪以来，我国幼儿教育事业发展迅猛。但因区域经济发展的不平衡，加之社会、文化、传统观念等因素的影响，各地区幼儿教育发展水平存在明显的差异。本文在收集详细资料的基础上，运用数理统计方法对我国大陆31个省、市、自治区幼儿教育发展的差异进行分析，并利用因子分析法对各地区幼儿教育发展水平进行综合评价，在此基础上对影响幼儿教育发展水平的主要因素进行了相关分析，以便从宏观上把握我国各地区幼儿教育发展的现状，为更好地指导和规划幼儿教育事业的健康发展提供一定的科学依据。
一、我国大陆幼儿教育发展水平的地区差异
要想准确地描述与分析我国幼儿教育发展水平的地区差异，首先必须确定比较与分析的指标与选择差异分析的方法。为便于测算和统计，本文在分析省域间幼儿教育发展水平的差异时，主要采用了三个指标系列：1、反映幼儿教育发展规模的5项指标：每十万人口幼儿园数、每十万人口幼儿园班数、每十万人口幼儿入园数、每十万人口幼儿在园数、每十万人口专任幼儿教师数：2、反映幼儿教育教师水平的3项指标：拥有本科以上学历教师占专任幼儿教师比例、拥有专科学历教师占专任幼儿教师比例、中学高级与小学高级教师职称比例；3、反映幼儿教育教学设备的6项指标：每百名幼儿活动室面积、每百名幼儿睡眠室面积、每百名幼儿保健室面积、每百名幼儿户外活动场地面积、每百名幼儿拥有图书、每百名幼儿拥有教学用录音录像带。为了遵循评价指标的可比性原则我们选择的14项指标都是相对指标，也就是消除了省域间由于人口数量不同对幼儿教育发展水平的影响。各项指标的原始数据取自《中国统计年鉴2004》和《中国教育统计年鉴2004》。
由于省域间幼儿教育发展水平的差异是显而易见的，因而采用通俗的比较办法：1、极差率。即幼儿教育发展水平最高地区的某项指标与最低地区的该项指标的比值，它可以反映地区间幼儿教育发展的极端情况。2、变异系数。也称相对标准差，即幼儿教育发展水平各地区某项指标标准差与平均数的比值再乘以100的值，它可以在消除各项指标测量单位的影响之后，充分反映地区间幼儿教育发展水平的相对差异。具体分析结果见表1。
通过分析可以发现，在反映幼儿教育发展规模的5项指标中，极差率最大的是每十万人口幼儿园数。最低的西藏自治区每十万人只有1.56所幼儿园，与全国平均水平相差7.23所，最高的浙江省24.72所，高于全国平均水平15.93所，极差率达到15.85倍。同样在其它4项指标中，西藏也都是最低的。5项指标中，除了每十万人口幼儿入园数是广西最高外，其它4项指标都是浙江最高。5项指标的变异系数中，最大的是每十万人口幼儿园数，其次是每十万人口专任幼儿教师数，说明我国幼儿教育在发展规模上的差异主要表现在幼儿园与幼儿教师数量上的差异。在反映幼儿教育教师水平的3项指标中，拥有本科以上学历教师占专任幼儿教师比例这项指标无论极差率与变异系数都是最高的。其中，最高值的吉林(12.31％)是最低值福建(0.92％)的13.38倍。表明我国幼儿教育在教师水平上的差异主要体现在拥有本科以上学历教师占专任幼儿教师比例的差异。在反映幼儿教育教学设备的6项指标中，极差率与变异系数较高的两项指标分别是每百名幼儿拥有教学用录音录像带与每百名幼儿户外活动场地面积，前项指标中，最高值的北京是最低值贵州的10.50倍，后项指标中最高值的山东是最低值贵州的11.30倍。在6项指标中，除了每百名幼儿睡眠室面积一项指标是安徽最低外，其余都是贵州最低。而最高值地区的上海、北京、山东、海南其社会经济发展水平要远远高于贵州与安徽，说明区域社会经济发展的不平衡是影响幼儿教育教学设备的重要因素。
二、我国大陆各地区幼儿教育发展水平的综合评价
为了综合地评价我国不同地区幼儿教育发展水平，我们需要考虑多个指标。虽然指标较多会提供比较充分的信息，但会使分析变得更为复杂；而且，有些指标存在一定的相关性，这样会在给各指标赋权重时出现一定的偏差。针对这一情况：我们采用了因子分析法。因子分析的基本思想是根据数据之间相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组内的变量间的相关性则较低。其中每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观察的综合变量(潜在变量)来表示，这个基本结构就称为公因子。通过几个公因子的方差贡献率作为权重来构造综合评价函数，这样可以在保证信息损失尽可能少的前提下，将多个观察变量转换为少数几个相关的综合指标，从而使高维的指标数据得到最佳的简化。因此，因子分析法作为一种综合评价方法，在对复杂的教育问题进行分析和解释时显示出其独特的优势。
通过分析。我们发现从14项原始指标中抽取出3个公因子时，累积方差贡献率达到81.72％，也就是说这3个公因子已经能够包含原有的14项指标81.72％的信息，可以作为综合评价的指标。其中，第一个公因子较好地概括了6项反映幼儿教育教学设备的原始指标，可以称为幼教教学设备因子；而5项关于幼儿教育发展规模的指标在第二个公因子上的信息量最大，可以定义为幼教发展规模因子；第三公因子可以表现3项反映幼教师资水平指标的信息量。称为幼教师资水平因子。当得到三个公因子之后，我们就可以采用回归方法计算大陆31个省、市、自治区在幼教教学设备、幼教发展规模、幼教师资水平上的得分和最终的综合因子得分。根据各公因子得分与综合因子得分可得出表2中31个省、市、自治区幼儿教育发展评价结果(排序)。
从表2可知，幼教教学设备因子排名前5位的地区是北京、浙江、陕西、上海、西藏；幼教发展规模因子排名前5位的地区依次是浙江、广东、山西、天津、福建；幼教师资水平因子排名前5位的地区是上海、吉林、宁夏、北京、内蒙古；我们依据综合因子得分可以将大陆31个省、市、自治区幼儿教育发展水平分为三类地区。其中，综合因子得分为正值，表明这些地区幼儿教育发展高于全国平均水平，综合因子得分为负值。则说明这些地区幼儿教育发展低于全国平均水平。在综合因子得分为正值的14个地区中，北京、上海、浙江的得分大于1，明显高于其它11个地区，因此归为第一类，是幼儿教育发展水平很高的三个地区。广东、天津等11个省、市、自治区综合因子得分高于全国平均值，可归为第二类，属幼儿教育发展水平较高的地区。黑龙江、内蒙古等17个省、市、自治区的综合因子得分低于全国平均值归为第三类，是幼儿教育发展水平较低 地区。具体分类结果如表3所示。表3大陆31个省、市、自治区幼儿教育。
三、影响我国幼儿教育发展地区差异的因素
区域幼儿教育发展水平的差异在总体上是由区域社会发展水平的差异所造成的。具体来说，是与各地区的人口、经济结构、城市化进程等因素有密切的关系。为此，我们选择各地区人口数、人口自然增长率、第一、二、三产业占国民生产总值的比重、国民生产总值与人均国民生产总值、人均财政收人与支出、城镇人口比作为社会发展的指标。通过相关分析进一步讨论区域幼儿教育发展水平与这些因素之间的关系。表4是通过计算各公因子、综合因子得分与10项社会发展指标相关系数之后得出的结果，由于文章篇幅所限我们只分析综合因子得分与各项社会指标的关系。
通过相关分析可以发现，综合因子得分与各地区人口数相关不显著，但与人口自然增长率之间存在非常显著负相关，说明人口自然增长率是影响我国幼儿教育发展水平的重要因素，总的趋势是人口自然增长率高的地区幼儿教育发展水平低，反之，人口自然增长率低的地区幼儿教育发展水平高。综合因子得分与国内生产总值构成中的第一产业所占比重呈非常显著负相关，与第三产业比重呈非常显著正相关，与第二产业比重相关不显著，说明经济结构也是影响幼儿教育发展地区差异的重要因素。综合因子得分与各地区国民生产总值相关不显著，但与人均国民生产总值呈非常显著正相关，人均国民生产总值是衡量一个国家或地区经济发展的主要标志，这表明各地区幼儿教育发展程度与我国经济发展水平的地区分布基本是一致的，幼儿教育事业将随着人民物质生活的不断提高而发展。人均财政收入和支出是衡量国家或各地区财政收入水平的关键性指标。综合因子得分与人均财政收入和支出相关显著，反映了地区财政收入水平直接影响幼儿教育事业发展水平。城镇人口比如实地反映了区域目前的城市化水平。中国城市化的特点是东部地区城市化水平略高于中西部地区的城市化水平；工业化进行较早的地方的城市化水平大大高于工业化进程中的地区；改革开放以来经济增长势头强劲的地区的城市化增长水平高于经济增长缓慢地区的城市化增长水平。综合因子得分与城镇人口比相关显著，表明我国幼儿教育事业的发展与城市化水平增长呈同步发展趋势，伴随着城市化进程，我国幼儿教育事业必将有一个较大的发展。
一、我国大陆幼儿教育发展水平的地区差异
要想准确地描述与分析我国幼儿教育发展水平的地区差异，首先必须确定比较与分析的指标与选择差异分析的方法。为便于测算和统计，本文在分析省域间幼儿教育发展水平的差异时，主要采用了三个指标系列：1、反映幼儿教育发展规模的5项指标：每十万人口幼儿园数、每十万人口幼儿园班数、每十万人口幼儿入园数、每十万人口幼儿在园数、每十万人口专任幼儿教师数：2、反映幼儿教育教师水平的3项指标：拥有本科以上学历教师占专任幼儿教师比例、拥有专科学历教师占专任幼儿教师比例、中学高级与小学高级教师职称比例；3、反映幼儿教育教学设备的6项指标：每百名幼儿活动室面积、每百名幼儿睡眠室面积、每百名幼儿保健室面积、每百名幼儿户外活动场地面积、每百名幼儿拥有图书、每百名幼儿拥有教学用录音录像带。为了遵循评价指标的可比性原则我们选择的14项指标都是相对指标，也就是消除了省域间由于人口数量不同对幼儿教育发展水平的影响。各项指标的原始数据取自《中国统计年鉴2004》和《中国教育统计年鉴2004》。
由于省域间幼儿教育发展水平的差异是显而易见的，因而采用通俗的比较办法：1、极差率。即幼儿教育发展水平最高地区的某项指标与最低地区的该项指标的比值，它可以反映地区间幼儿教育发展的极端情况。2、变异系数。也称相对标准差，即幼儿教育发展水平各地区某项指标标准差与平均数的比值再乘以100的值，它可以在消除各项指标测量单位的影响之后，充分反映地区间幼儿教育发展水平的相对差异。具体分析结果见表1。
通过分析可以发现，在反映幼儿教育发展规模的5项指标中，极差率最大的是每十万人口幼儿园数。最低的西藏自治区每十万人只有1.56所幼儿园，与全国平均水平相差7.23所，最高的浙江省24.72所，高于全国平均水平15.93所，极差率达到15.85倍。同样在其它4项指标中，西藏也都是最低的。5项指标中，除了每十万人口幼儿入园数是广西最高外，其它4项指标都是浙江最高。5项指标的变异系数中，最大的是每十万人口幼儿园数，其次是每十万人口专任幼儿教师数，说明我国幼儿教育在发展规模上的差异主要表现在幼儿园与幼儿教师数量上的差异。在反映幼儿教育教师水平的3项指标中，拥有本科以上学历教师占专任幼儿教师比例这项指标无论极差率与变异系数都是最高的。其中，最高值的吉林(12.31％)是最低值福建(0.92％)的13.38倍。表明我国幼儿教育在教师水平上的差异主要体现在拥有本科以上学历教师占专任幼儿教师比例的差异。在反映幼儿教育教学设备的6项指标中，极差率与变异系数较高的两项指标分别是每百名幼儿拥有教学用录音录像带与每百名幼儿户外活动场地面积，前项指标中，最高值的北京是最低值贵州的10.50倍，后项指标中最高值的山东是最低值贵州的11.30倍。在6项指标中，除了每百名幼儿睡眠室面积一项指标是安徽最低外，其余都是贵州最低。而最高值地区的上海、北京、山东、海南其社会经济发展水平要远远高于贵州与安徽，说明区域社会经济发展的不平衡是影响幼儿教育教学设备的重要因素。
二、我国大陆各地区幼儿教育发展水平的综合评价
为了综合地评价我国不同地区幼儿教育发展水平，我们需要考虑多个指标。虽然指标较多会提供比较充分的信息，但会使分析变得更为复杂；而且，有些指标存在一定的相关性，这样会在给各指标赋权重时出现一定的偏差。针对这一情况：我们采用了因子分析法。因子分析的基本思想是根据数据之间相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组内的变量间的相关性则较低。其中每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观察的综合变量(潜在变量)来表示，这个基本结构就称为公因子。通过几个公因子的方差贡献率作为权重来构造综合评价函数，这样可以在保证信息损失尽可能少的前提下，将多个观察变量转换为少数几个相关的综合指标，从而使高维的指标数据得到最佳的简化。因此，因子分析法作为一种综合评价方法，在对复杂的教育问题进行分析和解释时显示出其独特的优势。
通过分析。我们发现从14项原始指标中抽取出3个公因子时，累积方差贡献率达到81.72％，也就是说这3个公因子已经能够包含原有的14项指标81.72％的信息，可以作为综合评价的指标。其中，第一个公因子较好地概括了6项反映幼儿教育教学设备的原始指标，可以称为幼教教学设备因子；而5项关于幼儿教育发展规模的指标在第二个公因子上的信息量最大，可以定义为幼教发展规模因子；第三公因子可以表现3项反映幼教师资水平指标的信息量。称为幼教师资水平因子。当得到三个公因子之后，我们就可以采用回归方法计算大陆31个省、市、自治区在幼教教学设备、幼教发展规模、幼教师资水平上的得分和最终的综合因子得分。根据各公因子得分与综合因子得分可得出表2中31个省、市、自治区幼儿教育发展评价结果(排序)。
从表2可知，幼教教学设备因子排名前5位的地区是北京、浙江、陕西、上海、西藏；幼教发展规模因子排名前5位的地区依次是浙江、广东、山西、天津、福建；幼教师资水平因子排名前5位的地区是上海、吉林、宁夏、北京、内蒙古；我们依据综合因子得分可以将大陆31个省、市、自治区幼儿教育发展水平分为三类地区。其中，综合因子得分为正值，表明这些地区幼儿教育发展高于全国平均水平，综合因子得分为负值。则说明这些地区幼儿教育发展低于全国平均水平。在综合因子得分为正值的14个地区中，北京、上海、浙江的得分大于1，明显高于其它11个地区，因此归为第一类，是幼儿教育发展水平很高的三个地区。广东、天津等11个省、市、自治区综合因子得分高于全国平均值，可归为第二类，属幼儿教育发展水平较高的地区。黑龙江、内蒙古等17个省、市、自治区的综合因子得分低于全国平均值归为第三类，是幼儿教育发展水平较低 地区。具体分类结果如表3所示。表3大陆31个省、市、自治区幼儿教育。
三、影响我国幼儿教育发展地区差异的因素
区域幼儿教育发展水平的差异在总体上是由区域社会发展水平的差异所造成的。具体来说，是与各地区的人口、经济结构、城市化进程等因素有密切的关系。为此，我们选择各地区人口数、人口自然增长率、第一、二、三产业占国民生产总值的比重、国民生产总值与人均国民生产总值、人均财政收人与支出、城镇人口比作为社会发展的指标。通过相关分析进一步讨论区域幼儿教育发展水平与这些因素之间的关系。表4是通过计算各公因子、综合因子得分与10项社会发展指标相关系数之后得出的结果，由于文章篇幅所限我们只分析综合因子得分与各项社会指标的关系。
通过相关分析可以发现，综合因子得分与各地区人口数相关不显著，但与人口自然增长率之间存在非常显著负相关，说明人口自然增长率是影响我国幼儿教育发展水平的重要因素，总的趋势是人口自然增长率高的地区幼儿教育发展水平低，反之，人口自然增长率低的地区幼儿教育发展水平高。综合因子得分与国内生产总值构成中的第一产业所占比重呈非常显著负相关，与第三产业比重呈非常显著正相关，与第二产业比重相关不显著，说明经济结构也是影响幼儿教育发展地区差异的重要因素。综合因子得分与各地区国民生产总值相关不显著，但与人均国民生产总值呈非常显著正相关，人均国民生产总值是衡量一个国家或地区经济发展的主要标志，这表明各地区幼儿教育发展程度与我国经济发展水平的地区分布基本是一致的，幼儿教育事业将随着人民物质生活的不断提高而发展。人均财政收入和支出是衡量国家或各地区财政收入水平的关键性指标。综合因子得分与人均财政收入和支出相关显著，反映了地区财政收入水平直接影响幼儿教育事业发展水平。城镇人口比如实地反映了区域目前的城市化水平。中国城市化的特点是东部地区城市化水平略高于中西部地区的城市化水平；工业化进行较早的地方的城市化水平大大高于工业化进程中的地区；改革开放以来经济增长势头强劲的地区的城市化增长水平高于经济增长缓慢地区的城市化增长水平。综合因子得分与城镇人口比相关显著，表明我国幼儿教育事业的发展与城市化水平增长呈同步发展趋势，伴随着城市化进程，我国幼儿教育事业必将有一个较大的发展。