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1、高等教育发展论文-我国高等教育地区发展水平评估分析摘要:教育和人力资本投资不仅是保持地区综合竞争力的根本,同时也是提升地区综合竞争力的关键,高等教育作为教育体系的核心,研究我国高等教育的状况,对于进一步明确各地区高等教育水平,为各地区更好地提升综合竞争力,提供了一定的科学依据。就全国31个省市地区的高等教育发展水平状况,通过客观的因子分析和聚类分析,试图对各省市地区的高等教育发展水平进行评估与分析,从而因地制宜的采取切合实际的措施促进地区教育事业的发展。 关键词:高等教育;人力资本;因子分析;聚类分析;地区竞争力
2、1选题背景和研究意义 教育和人力资本投资不仅是保持地区综合竞争力的根本,同时也是提升地区综合竞争力的关键,高等教育是教育体系的核心,研究我国高等教育的状况,对于进一步明确各地区高等教育水平,为各地区更好地提升综合竞争力,提供了一定的科学依据。我国高等教育实行中央和省(自治区、直辖市)两级管理,以省级管理为主的体制。由于区域间自然资源禀赋、经济发展水平、经济结构、政府财政支持能力、居民收入水平、高等教育基础、高等教育适龄人口数量与结构、文化传统以及制度等方面的原因,地区高等教育发展水平存在差异。因此对高等教育地区发展水平的
3、评估分析与研究,有其重要的现实意义,能为均衡发展战略的实施提供新的思路。 本文通过因子分析和聚类分析对我国各省、直辖市、自治区的高等教育发展水平进行了系统性研究,透视我国高等教育发展的区域性差异,并发现随着区域社会经济的快速发展而不断扩大的各地区高等教育的明显差异。同时,根据一定的目的对各地区高等教育水平加以划分和描述,揭示其一般性规律,并在此基础上提出了相应对策和建议,为各区域因地制宜采取切合实际的措施促进本地区教育事业的发展提供了理论依据。 2研究原理和方法 2.1研究分析原理 2.1.1因子分析法 因
4、子分析(FactorAnalysis)是通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构,并根据原始变量与因子的关系以及因子得分进行分析、评价的多元分析技术。其中,这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。 因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵的内部结构的研究,找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。然后根据相关性的大小把变量进行分组,使得同组内的变量之间的相关性较高,但不同组的变量相关性较低。 因子分析的因子模型表达式为:
5、 称为因子载荷矩阵。 U中的每个元素uij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,m)叫做因子载荷,它是第i个指标与第j个公因子的相关系数。U中每一列的平方和,即∑i=1uLij=λj(j=1,2,…,m)为Fj的方差。称λj/∑i=1λi为第j公因子的贡献率,它反映了公因子Fj对原指标信息的贡献。称∑i=1λj/∑i=1λi为前m个公因子的累计贡献率,它表明前m个公因子对原指标信息的累积贡献。一般情况下,累计贡献率达到85%以上,即可用前m个公因子F1,F2,…,Fm大致反映原指标
6、的信息。 2.1.2聚类分析法 聚类分析是一种将相近的样本分类的统计方法这种分类甚至可以在不知道类别到底有多少的情况下进行,聚类分析实际是寻找一种能客观反映样本之间远近关系的统计量然后根据这种统计量把元素分成若干类常用的聚类统计量有距离系数和相似系数两种距离系数一般用于对样本分类而相似系数一般用于对变量聚类距离的定义以及相似系数的定义都有很多种。 而在聚类分析中,最常用的是系统聚类的方法,系统聚类法的基本思想是:先将n个样品各自看成一类,共有n个类,然后计算类与类间的距离。选择距离最小的两类合并成一个新类,使总类数
7、减少为n-1。接着再计算这n-1类两两间的距离,从中找出距离最近的两类合并,总类数又减少一个,剩下n-2个类。照此下去,每合并一次,减少一类,直至所有样品都合并成一类为止。用不同的方式定义类间的距离就随之产生了不同的系统聚类法,其中包括最短距离法,最长距离法,中心距离法,重心法,类平均法,密度估计法和WARD最小方差法。 2.2确定评价指标 为了综合描述各地区高等教育发展水平,指标体系固然越完善越好,但由于受指标数据本身的限制,特别是在实证研究中,往往只能有针对性的筛选那些具有一定代表性的指标体系和指标项,在此本
8、文从高等教育的五个层面选取了8个指标来构建评价指标体系。这五个层面依次是:普通高校数量、高等院校学生数量、高等院校教职工情况、经费投入、高等院校规模。其中,高等院校数量指标包括普通高校数量(X1),高等院校学生数量指标包括普通高校招生数(X2)、在校学生数(X3)、毕业生数(X4)三类,高
