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提要 自1977年恢复高考以来，高等教育在我国经历了数十年的改革，在教育经费投入、师资力量和高校学生数量等方面取得了突飞猛进的发展。然而，在全国各个省市之间，尤其是在东部与西部、沿海与内陆之间的高校教育，在师资力量、科研水平等方面存在着较大的差距。本文采取应用统计的方法，选取全国31个省市的统计数据，运用因子分析为各个省市高等教育水平综合打分，得出各地教育综合排名，并在此基础上进一步分析讨论发展我国高等教育，缩小东西部教育发展不均状况的途径和方法。
关键词：高等教育；发展水平；实证；因子分析
中图分类号：G64 文献标识码：A
一、引言
在当今形势下，全球化的现象使世界出现了更深刻的变革，知识比以往任何时候更处于人类各种活动的中心，因此教育面临着巨大的挑战。我国在多年的教育道路中已经取得了巨大的发展，众多高校已经步入世界前列，科研水平也在不断进步。然而，我国的教育也存在着一些问题，突出体现在各地发展水平不均衡上。为了能综合描述各地区高等教育发展水平，本文选取了6项指标，对原始指标运用因子分析方法进行排序，并对影响高等教育发展的几个相关因素进行了分析，以便整体把握我国各地区高等教育发展的现状，更好地指导和规划我国各地高等教育事业的全面共同发展。
二、指标体系构建
为了较全面的反映我国高等教育的质量和发展水平，同时从可操作性考虑，本文选取了如下的6项指标，指标的原始数据来自《中国统计年鉴2007》：X1-专任教师数；X2-授予学位数；X3-高等教育经费；X4-人均产值；X5-平均工资；X6-教育经费在人均消费性支出比例。
三、基本理论——因子分析
因子分析是一种主要用于数据简化和降维的多元统计分析方法。在面对诸多具有内在相关性的变量时，因子分析试图使用少数几个随机变量来描述许多变量所体现的一种基本结构。它一方面能够寻求基本结构，简化观测系统；另一方面用于数据简化，用所找出的少数几个因子代替原来的变量做回归分析等。
因子分析是把每个原始变量分解成两个部分：一部分是由所有变量共同具有的少数几个因子构成的，即所谓公共因子部分；另一部分是每个变量独自具有的因子，即所谓独特因子部分。
设有多个测量变量Xl，X2，…，XP，每个变量可做如下分解：
X1=α11f1+α12f2+…+α1mfm+α1ε1
X2=α21fl+α22f2+…+α2mfm+α2ε1
……
Xp=αp1f1+αp2f2+…+αpmfm+αpεp
上式为因子模型，其中f1，f2，…，fm叫做公共因子，它们是在各个变量中共同出现的因子。我们可以把它们看作高维空间中所张起的互相垂直的m个坐标轴。εi（i=1，2，…，p）表示影响Xi的独特因子。αij叫做因子载荷，它是第i个变量在第j个主因子上的负荷，或者叫做第i个变量在第j个主因子上的权，它反映了第i个变量在第j主因子上的相对重要性。αi为独特因子的载荷。因子分析的基本问题就是要确定因子载荷。
四、各地区高等教育发展水平因子分析
本文以我国31个省市、自治区作为评价对象，以统计年鉴2008为样本，运用因子分析法对我国各地区高等教育发展水平进行综合分析。数据处理过程运用统计软件SPSS11.5完成。
第一步：将原始数据进行标准化处理，消除量纲不一致和数量级的差异等现象。因子分析模型除了KMO检验不太显著外，其他方法都表明了原始变量有较强的相关性，说明原始数据适合做因子分析。（表1）
第二步：通过因子模型（这里n=31，P=6），计算出相关系数矩阵的特征值及贡献率，根据因子贡献率选取主因子，求正交因子解，构造因子得分模型。（表2）
当特征值大于1时只有两个因子，其累计贡献率为82.765％<85%，故而我们又选取了第三个因子，使其累积贡献率达到94.986%。
第三步：选取三个因子之后，得到因子载荷矩阵。（表3）
第四步：为了使载荷因子矩阵中的元素更倾向于正负1或0，我们将因子作方差最大正交旋转得，如表4。（表4）
由表4，我们得出三个主因子：第一主因子F1，在指标X1，X2，X3（专任教师、授予学位、教育经费）上有较大的载荷，而它们分别从不同的侧面反映了各地区高等教育的客观规模条件，故称之教育规模因子；第二主因子F2，在指标X4，X5（人均产值、平均工资）上有较大的载荷，反映了经济水平，故称之为经济水平因子；第三主因子F3，在指标X6（教育支出）上有较大的载荷，故称之为教育意识因子。
第五步：输出各个地区在各个因子上的得分，并得出各个地区综合得分。
根据原始数据分别计算各地区主因子F1，F2，F3的得分，并以各因子的信息贡献率作为权数计算综合得分：
F=0.45009F1+0.32375F2+0.17602F3
其中，F为综合得分。（表5、表6）
五、结论与分析
从综合因子得分看，北京、江苏、上海、广东、山东等地区的高等教育水平居前列，主要是因为这些地区的教育规模因子得分很高，或者经济水平因子较高；而西部一些省市由于教育规模因子得分很小，并且家庭对教育也不是非常重视，如青海、宁夏等，所以排名较低。
本次实证分析给我们的启示：
1、高等教育水平的重要衡量标志就是大学的数量和质量。因此，因子F1的权重最大，反映在专任教师数、授予学位学生数，以及教育经费的投入。排名靠前的省市大多是高校数量较多、科研水平较高的地区。因此，我们要加大教育投入，不仅仅在高校数量的扩张，还要提高师资质量，鼓励科研。
2、高等教育发展水平与地理位置及其经济发展水平的关系密切。沿海省市北京、江苏、上海、广东、山东，是我国经济发达的市区，与之相适应，其高等教育的发展水平明显高于其他省市；在中部，湖北、四川的教育水平较高；而排在最后的地区则是经济不发达的边远省区。因此，高等教育发展水平与各地区及其经济有密切的关系。经济水平越高的地区，恩格尔系数越低，人们花费在教育上的支出越大，政府对于教育的投入也越大。同时，教育水平越高，知识越能够转化成生产力，推动经济更好、更快发展。
3、人们应加强对教育投入的意识。排在后面的一些西部地区虽然有经济发展水平不高的因素，更重要的是，其家庭对教育的投入也不大，如西藏F2得分较高（其年平均工资收入高于30，000），但其支配在教育上的支出不高，导致教育发展水平落后。因此，我们应大力宣扬教育的意义及用途，同时向西部继续输送高素质人才，发展志愿者、支教团项目，提升当地师资队伍质量。
总之，我国各地高等教育发展水平存在较大的不均衡现象，很大程度上是由于我国区域间经济发展的不平衡决定的。除此之外，教育投入和教育意识也产生了很大的作用。要继续推动我国教育水平的长足发展，缩小地区差异，必须在经济发展和教育意识培养上双管齐下，使东西部教育齐头并进，真正将知识转化为生产力，推动教育和经济的协调发展。
（作者单位：同济大学经济与管理学院）
主要参考文献：
[1]张建同，孙昌言.以EXCEL和SPSS为工具的管理统计[M].北京：清华大学出版社，2005.
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