| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 经济/产业 |
提要 我国从1999年开始推行的大学扩招政策，使得我国高等教育普及化有较大程度的发展。但东中西部的高等教育普及程度是否一致，这是身处不同地域的人们较为关注的问题之一。本文旨在运用非参数统计的方法，通过Kruskal-Wallis检验和Spearman检验进行对比分析，比较东中西部在高等教育普及化进程中是否存在差异性，讨论各自存在哪些亟待改进的问题，并给出相关的建议和意见。
关键词：高等教育普及程度；Kruskal-Wallis检验；Spearman检验
中图分类号：G40-051 文献标识码：A
一、研究背景、意义和目的
教育社会学家马丁•特罗教授在20世纪六十年代末七十年代初期提出著名的高等教育发展阶段学说，根据高等教育毛入学率水平把高等教育发展划为三个阶段：精英教育、大众化教育和普及教育。这一学说的建立使得高等教育大众化、普及化成为世界高等教育发展的基本趋势。
从1999年开始，为使高等教育从精英教育向大众教育转变，同时也为促进经济增长，教育部大幅扩大高等教育招生规模。扩招政策迄今推行近10年，使得中国高等教育普及程度有了质的飞跃。但其在东中西部是否存在差异性，如何对比分析高等教育在东中西部的普及程度以及造成差异性的原因是什么，这正是本文旨在研究的问题。
非参数统计是统计学的重要分支，它与总体究竟是怎样的分布几乎没有关系，仅需一般性假设，进行统计推断时只利用样本观察值中的直观信息，在实践中有着广泛应用。在高等教育普及程度的对比分析中，东中西部各省市相关指标值并不服从正态分布，因此不满足参数数据分析方法的正态分布假设，故应使用非参数统计的思想进行数据处理。
二、数据描述和实证方法
我国共有31个省市自治区，根据区域位置和经济发展程度划分为东、中、西三部，分别包括12个、9个和10个省区市。本文选取2007年各省市自治区相应的9个指标：GDP、城镇家庭平均每人可支配收入、农村居民家庭人均年纯收入、普通高校数、普通本专科在校学生数、平均每万人口在校大学生数、普通高校专任教师数、211大学各省分布数、普通高校生均预算内公用经费。前三个指标衡量各省市经济发展和人民生活水平，其余衡量各省市高等教育普及程度。本文采用Kruskal-Wallis方法来检验东中西三部分选取的各指标是否存在差异性，采用Spearman秩相关方法来检验两指标间是否具有相关性。
三、实证分析和结果
（一）Kruskal-Wallis检验。Kruskal-Wallis检验是用样本Xij的秩Rij代替Xij，再用ANOVA作统计分析的一种有效检验方法。设有k个连续性随机变量总体，其分布函数的形状相同，仅有可能是位置参数不同。Kruskal-Wallis检验即检验这k个位置参数?兹1，?兹2，…，?兹k是否全部相等，总体组间平方和SSB越大，说明总体间差异越大。该检验原假设为位置参数无差异，备择假设为有差异。
设东中西三部为总体X1、X2、X3，来自这三个总体的样本个数分别12、9、10。以2007年各省GDP指标为例，检验过程如下：
将31个样本数据合在一起，将数值由小到大排列，求出各样本的秩，相同数值取平均秩法。用秩代替原始数据，有k=3组，计算每组秩的平均值■■和总的秩的均值■，求得SSB。K-W检验统计量H=■SSB，H渐进服从x2（K-1）分布。检验p值较小（p<0.05）时拒绝原假设，较大时接受原假设。在统计软件Minitab15.0上做Kruskal-Wallis检验。
（二）K-W检验结果与分析。对9个指标分别进行Kruskal-Wallis检验，具体检验结果以GDP为例，如表1所示。（表1）
GDP是重要的国民经济核算指标。由结果中可知：东中西部GDP秩的中位数与平均秩有着阶段性的差异，检验p值很小，不能接受原假设，即东中西部的GDP有差异。这与直观上认为的我国现实经济情况相吻合。
另外两个经济指标，分别反映城镇居民和农村居民家庭的实际收入水平。通过K-W检验，得出p值均为0.000，表明东中西部的人民生活水平有较大程度的差异。
对于相关教育指标，普通高校数、普通本专科在校学生数、平均每万人口在校大学生数、普通高校专任教师数和普通高校生均预算内公用经费这五个指标运用K-W检验得出的p值均很小，分别为0.017、0.013、0.017、0.018和0.046，只有211大学各省分布数这个指标的p值为0.297。
由上述K-W检验得到的结果可看出，东中西部在高等教育普及程度上有较大程度的区别，其表现在：1、西部地区的普通高校数与东、中部相比存在较大差距；2、各地在校大学生这一绝对数值上，中部的人数中位数超过东部，平均秩与东部相同。这在一定程度上说明了中部高等教育在人口中的普及效果较好，但也与中部人口众多的因素不无关系；3、平均每万人口在校大学生数是衡量高等教育普及程度的相对指标，反映一国或者地区高等教育普及程度和竞争力，人数越多，普及程度越高，竞争力越强。该指标能反映地区民众整体素质水平，而东中西三部在这方面存在一定的差异；4、普通高校专任教师数体现高校的师资数量水平。东、中部在该指标上差异较小，拒绝H0的原因主要是由于西部地区师资力量的相对匮乏；5、普通高校生均预算内公用经费反映政府对高等教育的投入经费，虽然p=0.046表明东中西部差距不太明显，但由原始数据可以看出，该指标在地域上存在明显两极分化，北京为10，688元，遥遥领先，中部各省市该指标的中位数大约为1，010元，不及西部，这与中部较大的人口比重有关；6、“211工程”是面向21世纪，重点建设100所左右的高等学校和一批重点学科点。京、苏、沪、鄂、陕是211大学分布最集中的五省市，其余各省市211大学分布量均为1～5个，数值较一致，这也是造成p值较大的原因。但实际上，东中西部的高水平大学分布还是有较大差别的：北京、江苏、上海无疑是全国公认的高质量教育大省（市），211大学在这三省市的分布数占到总体的75%，湖北、陕西的211大学主要集中在武汉、西安，高水平大学呈现集中化的分布模式。而河北等十几个省市自治区整个省区市只有1所211大学，这与各地的平均每万人口在校大学生数等指标有着显著的不平衡，大众化背后急需关注的还有高水平的教育质量情况，这也是我国大部分省市高等教育普及程度进一步发展过程中亟待解决的问题。
（三）Spearman秩相关检验。其基本思想是用两个变量的秩分别代替原变量，构造新的成对数据并做线性相关分析，对原变量的分布不做要求。（表2）
（四）检验结果与分析。一个地区的高等教育普及程度应该与该地的经济发展和人民生活水平存在一定的正相关，故作GDP与普通高校数、城镇家庭平均每人可支配收入与平均每万人口在校大学生数、农村居民家庭人均年纯收入与平均每万人口在校大学生数这三对指标的Spearman检验，检验p值分别为：0.020、0.004和0.000，这表明：
1、GDP与普通高校数存在一定的正相关性，但并非强正相关，反映出各地经济发展较大程度的差异不是高校数普及程度的决定因素，高校在各地的普及率还受其他因素的影响，比如政府对高等教育的投入等。
2、城镇家庭平均每人可支配收入与平均每万人口在校大学生数之间有较明显的正相关，而农村居民家庭人均年纯收入与平均每万人口在校大学生数的正相关性更强。因为这两个经济指标分别反映城镇居民和农村居民的生活水平情况，收入越高，投入在教育上的成本就越显出增大趋势。
四、结语
通过非参数统计方法进行检验可得：我国东中西部地区的高等教育普及程度存在着较明显的差异，与各地区经济发展和人民生活水平的差异有一定关系。但从一些指标的数值上看，中部与东部差异很小，反映了中部近几年来在推行高等教育普及化进程中与东部并肩而行，在更高水平的高校数量以及师资力量等方面，有较大的发展空间。我们有理由相信，目前高等教育普及程度较落后的西部地区在实行西部大开发的过程中，也一定会实现高等教育普及化的进一步飞跃。
在中国，特殊国情决定了高等教育的大众化、普及化是个循序渐进的过程，只有加大对区域高等教育普及化研究的力度和深度，使东中西部地区在各自的水平上都有较大程度的提升，我国整体的高等教育普及化程度才会有较为平衡和良好的发展。东中西部要通过对比分析，发现高等教育发展过程中存在的问题，同时借鉴其他地区的经验和启示，以经济实力的提升带动教育事业的进步，才能实现合作共赢、共同发展。
（作者单位：厦门大学经济学院）
主要参考文献：
[1]郝保伟.国内高等教育普及化研究评述[J].理工高教研究，2007.2.
[2]王静龙，梁小筠.非参数统计分析[M].北京：高等教育出版社，2006.
[3]岳昌君.教育对个人收入差异的影响[J].经济学（季刊），2004.10. |
|
|
|
