姜穎 王姜玥 付明

[摘 要] 該文在對(duì)區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備類(lèi)型進(jìn)行細(xì)分的基礎(chǔ)上，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建出區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備綜合指數(shù);通過(guò)區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備水平及其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)匹配程度的差異比較，最終提出提升區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備水平的對(duì)策建議。

[關(guān)鍵詞] 區(qū)域高等教育;高等教育資源儲(chǔ)備;發(fā)展策略

[中圖分類(lèi)號(hào)] G649.2? ?[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A? ?[文章編號(hào)] 1674-9324（2021）01-0046-04? ? [收稿日期] 2020-11-04

區(qū)域高等教育是推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力，區(qū)域高等教育的資源儲(chǔ)備是推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力源泉。區(qū)域高等教育資源具有不可替代性、流動(dòng)性經(jīng)濟(jì)效益的延遲性、能動(dòng)性等具體特征表現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)文化、技術(shù)進(jìn)步等方面都有著舉足輕重的重要作用。了解區(qū)域高等教育的資源儲(chǔ)備及其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推進(jìn)程度、區(qū)域高等教育和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備的分類(lèi)

（一）人力資源儲(chǔ)備

人力資源儲(chǔ)備是每個(gè)省份高等教育技術(shù)追趕與自主創(chuàng)新的核心要素[1]，人才也是教育發(fā)展重中之重的主體，可細(xì)分為人力資源儲(chǔ)備人員的數(shù)量及質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面。數(shù)量方面我們選取了教學(xué)與科研人員（R&D人員）、教學(xué)與科研全時(shí)人員（R&D全時(shí)人員）、高等教育學(xué)校（機(jī)構(gòu)）教職工人數(shù)三個(gè)人力資源三級(jí)指標(biāo);質(zhì)量方面我們選取了科技人力學(xué)歷指數(shù)（以專(zhuān)任教師學(xué)歷為代表）、科技人力職稱(chēng)指數(shù)（以專(zhuān)任教師職稱(chēng)為代表）兩個(gè)人力資源三級(jí)指標(biāo)來(lái)闡述人力資源儲(chǔ)備的現(xiàn)狀。

（二）財(cái)力資源儲(chǔ)備

“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)決定上層建筑”，財(cái)力資源水平以?xún)r(jià)值形態(tài)的角度反映了區(qū)域高等教育可以使用的貨幣資源[2]。

研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)當(dāng)年支出、R&D成果應(yīng)用及科技服務(wù)經(jīng)費(fèi)當(dāng)年支出、科技經(jīng)費(fèi)支出三個(gè)三級(jí)指標(biāo)從數(shù)量方面反映了區(qū)域高等教育的財(cái)力實(shí)力，體現(xiàn)了該區(qū)域國(guó)家與地方政府對(duì)高等教育科技發(fā)展的不同重視程度與資金籌集能力。

科技經(jīng)費(fèi)支出占區(qū)域GDP比重、科技經(jīng)費(fèi)撥入占區(qū)域財(cái)政支出的比重兩個(gè)三級(jí)指標(biāo)從結(jié)構(gòu)方面反映了區(qū)域高等教育的財(cái)力實(shí)力?？萍冀?jīng)費(fèi)支出占區(qū)域GDP比重體現(xiàn)了區(qū)域?qū)Ρ镜貐^(qū)高等教育技術(shù)追趕、自主創(chuàng)新發(fā)展的扶持力度。

（三）物力資源儲(chǔ)備

本文選取了高等學(xué)校研究與發(fā)展機(jī)構(gòu)數(shù)、高等學(xué)校研究與發(fā)展項(xiàng)目數(shù)等五個(gè)三級(jí)指標(biāo)來(lái)闡述物力資源儲(chǔ)備的現(xiàn)狀。

高等學(xué)校研究與發(fā)展機(jī)構(gòu)是包含了區(qū)域高校的重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、各級(jí)各類(lèi)研究院（所）、科研基地在內(nèi)的所有機(jī)構(gòu)，而項(xiàng)目則是為科研提供了一個(gè)良好的溝通交流平臺(tái)。科技圖書(shū)量也是一個(gè)重要的衡量指標(biāo)。圖書(shū)館藏反映了區(qū)域高等教育知識(shí)的儲(chǔ)備能力。教學(xué)、科研儀器設(shè)備資產(chǎn)固定資產(chǎn)值反映出區(qū)域?qū)蒲械耐度肓Χ?。校舍面積則是建立該機(jī)構(gòu)時(shí)，機(jī)構(gòu)與政府共同的規(guī)劃，體現(xiàn)了區(qū)域?qū)Ω叩冉逃闹匾暢潭取?/p>

二、區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備的度量

（一）人力、物力與財(cái)力資源儲(chǔ)備主成分分析

由于選取指標(biāo)的多維性，多個(gè)變量之間往往存在一定程度的相關(guān)性，我們需要克服變量之間的相關(guān)與重疊性，用較少變量綜合來(lái)反映多個(gè)變量所反映的大部分信息。因此，我們采用主成分分析法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。首先對(duì)人力、財(cái)力、物力三個(gè)二級(jí)維度分別利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS進(jìn)行主成分分析，將各三級(jí)指標(biāo)分別合成二級(jí)指標(biāo)人力資源成分、財(cái)力資源成分與物力資源成分。

一是KMO和Bartletts檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)是對(duì)變量是否適合做因子分析的前提檢驗(yàn)，根據(jù)Kaiser常用度量標(biāo)準(zhǔn)，KMO大于0.5代表適合進(jìn)行因子分析。KMO與Bartletts檢驗(yàn)顯示，三組數(shù)據(jù)的KMO均大于0.65，且顯著性均為0.000，三組數(shù)據(jù)中各變量之間不是互相獨(dú)立的，皆說(shuō)明三組數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

二是變量共同度。公因子方差表給出了從各原始變量中可提取的信息。公因子方差分析結(jié)果表明，除c5科技經(jīng)費(fèi)撥入占區(qū)域財(cái)政支出的比重外，主成分幾乎包含了其余各原始變量的75%的信息，說(shuō)明三組數(shù)據(jù)提取的主成分可以較好地解釋各原始變量。

三是總方差解釋。特征根與方差貢獻(xiàn)率分析結(jié)果表明，每組中第一個(gè)特征值大于1（SPSS默認(rèn)保留特征根大于1的主成分），且三組方差貢獻(xiàn)率分別為91.410%、79.468%、84.064%，三組主成分足以代替原始變量信息。

四是旋轉(zhuǎn)成分矩陣。根據(jù)矩陣，我們可建立旋轉(zhuǎn)后的各因子模型，得出人力、物力、財(cái)力三個(gè)主成分。旋轉(zhuǎn)成分矩陣顯示，人力資源主成分中，各因子在主因子上的載荷分別為0.972、0.887、0.972、0.969、0.977;財(cái)力資源主成分中，各因子在主因子上的載荷分別為0.927、0.867、0.945、0.883、0.832;物力資源主成分中，各因子在主因子上的載荷分別為0.899、0.919、0.938、0.940、0.887。

五是成分得分系數(shù)矩陣。根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣每一列分別除以相應(yīng)特征根的平方根后，可得到各主成分的變量系數(shù)向量。依據(jù)成分得分系數(shù)矩陣可以寫(xiě)出三組主成分的表達(dá)式，其中Zx代表標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值（由SPSS自動(dòng)生成）。表達(dá)式如下：

根據(jù)以上表達(dá)式，我們將15個(gè)三級(jí)指標(biāo)通過(guò)主成分測(cè)算為3個(gè)二級(jí)指標(biāo)人力、財(cái)力、物力主成分，計(jì)算得出人力、物力、財(cái)力3個(gè)主成分綜合得分。

（二）資源儲(chǔ)備主成分分析

經(jīng)過(guò)人力、財(cái)力、物力分別主成分分析后，我們得出三個(gè)二級(jí)指標(biāo)主成分的具體數(shù)據(jù)，下面我們將對(duì)三個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)一步主成分，將二級(jí)指標(biāo)合成為一級(jí)指標(biāo)資源儲(chǔ)備主成分。

旋轉(zhuǎn)成分矩陣與成分得分系數(shù)矩陣結(jié)果顯示，資源儲(chǔ)備主成分中，各因子在主因子上的載荷分別為0.975、0.962、0.886。根據(jù)得分系數(shù)，可以寫(xiě)出資源儲(chǔ)備主成分的表達(dá)式，其中Zx代表標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值（由SPSS自動(dòng)生成）。表達(dá)式如下：

根據(jù)以上表達(dá)式，我們將3個(gè)二級(jí)指標(biāo)通過(guò)進(jìn)一步主成分測(cè)算為資源儲(chǔ)備一級(jí)指標(biāo)，計(jì)算得出高等教育資源儲(chǔ)備綜合得分。

三、高等教育資源儲(chǔ)備區(qū)域差異比較

根據(jù)《統(tǒng)計(jì)局國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，我們將31個(gè)省區(qū)市分為東、中、西、東北四個(gè)地區(qū)。鑒于2002—2004年西藏地區(qū)數(shù)據(jù)的不完整性，我們選擇2005年與2017年的各省區(qū)市資源儲(chǔ)備水平做比較，具體見(jiàn)下表。

在31個(gè)省區(qū)市資源儲(chǔ)備綜合評(píng)價(jià)得分方面，東部地區(qū)總得分由2005年的0.18上升為2017年的14.42，12年間增加了14.24，平均每年增加了1.19;東部地區(qū)包括10個(gè)省份，平均得分由2005年的0.018上升為2017年的1.442，12年間增加了1.424，平均每年增加了0.019。

中部地區(qū)總得分由2005年的-1.65上升為2017年的3.91，12年間增加了5.56，平均每年增加了0.46;中部地區(qū)包括6個(gè)省份，平均得分由2005年的-0.275上升為2017年的0.652，12年間增加了0.927，平均每年增加了0.077。

西部地區(qū)總得分由2005年的-9.84上升為2017年的-3.72，12年間增加了6.12，平均每年增加了0.51;西部地區(qū)包括12個(gè)省區(qū)市，平均得分由2005年的-0.82上升為2017年的-0.31，12年間增加了0.51，平均每年增加了0.043。

東北地區(qū)總得分由2005年的-0.42上升為2017年的-2.24，12年間增加了2.66，平均每年增加了0.22;東北地區(qū)包括3個(gè)省份，平均得分由2005年的-0.14上升為2017年的0.747，12年間增加了0.887，平均每年增加了0.074。

綜合來(lái)看，2005年資源儲(chǔ)備綜合得分前五名分別位于東部3個(gè)、中部1個(gè)、西部1個(gè);而2017年資源儲(chǔ)備綜合得分前五名均在東部地區(qū)，從側(cè)面反映出東部地區(qū)對(duì)高等教育科技發(fā)展的重視程度。而比較年份資源儲(chǔ)備綜合得分后十名中除東部地區(qū)海南省與2017年中部地區(qū)山西省外，其余均在西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，占西部地區(qū)十二省區(qū)市的75%，占得分后十名的90%，從側(cè)面反映出西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)高等教育科技發(fā)展的重視程度有待提高。

四、區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)匹配的差異分析

區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備的重要作用之一是為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展助力。由圖可知，2017年我國(guó)各地區(qū)高等教育資源儲(chǔ)備與人均GDP總體呈正相關(guān)關(guān)系。但是，也要關(guān)注一些省區(qū)市人均GDP與資源儲(chǔ)備存在明顯差異。首先，中部地區(qū)：安徽、河南、湖北、湖南;東北地區(qū)：遼寧、黑龍江;西部地區(qū)：四川、陜西的高等教育資源儲(chǔ)備綜合評(píng)分明顯高于全國(guó)各省區(qū)市高等教育資源儲(chǔ)備綜合平均分0.54，但是對(duì)應(yīng)各省區(qū)市的人均GDP卻達(dá)不到全國(guó)人均GDP平均水平。其次，一些省區(qū)市，例如：河北、山西、江西、海南、青海、寧夏、新疆，雖然高等資源儲(chǔ)備量不同，但是人均GDP卻差不多;另外，江蘇資源儲(chǔ)備量雖然比上海多，但人均GDP卻不如上海多，同樣情況的還有東三省與內(nèi)蒙古、安徽與福建、甘肅與青海、新疆與寧夏。

五、提升區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備水平的對(duì)策

（一）提升區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備的質(zhì)量

隨著信息時(shí)代和科技時(shí)代的到來(lái)，單純區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備數(shù)量的提升已經(jīng)不能滿足時(shí)代發(fā)展的需要。區(qū)域高等教育資源儲(chǔ)備質(zhì)量的提升是有效推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，全面實(shí)現(xiàn)“中國(guó)制造”的關(guān)鍵。目前中國(guó)高等教育資源儲(chǔ)備除了數(shù)量上有待于進(jìn)一步增長(zhǎng)，更重要的是質(zhì)量的提升。比如，高等教育人才供求錯(cuò)位的問(wèn)題，是目前首要解決的迫切問(wèn)題;高等教育物力儲(chǔ)備一定要避免低水平的重復(fù)建設(shè)。低水平的人力資源儲(chǔ)備難以推動(dòng)“制造強(qiáng)國(guó)”的實(shí)現(xiàn)。中國(guó)要以“制造強(qiáng)國(guó)”的身份立足于世界市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系中，就必然需要以高水平的資源儲(chǔ)備質(zhì)量為保障。

（二）發(fā)揮區(qū)域間高等教育資源儲(chǔ)備協(xié)同效應(yīng)

高等教育資源尤其是高等教育人力資源的重要特征之一在于，可以進(jìn)行資源的流動(dòng)和共享。在資源的流通和共享過(guò)程中，可以實(shí)現(xiàn)資源效率利用的帕累托改進(jìn)。為了提升資源配置效率，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間的協(xié)同發(fā)展，政府應(yīng)發(fā)揮引導(dǎo)和扶持作用，推動(dòng)區(qū)域間高等教育資源的協(xié)同發(fā)展。政府應(yīng)進(jìn)一步加大產(chǎn)教融合的扶持力度，鼓勵(lì)校企合作;推動(dòng)高等教育資源更好地為地方經(jīng)濟(jì)建設(shè)服務(wù)。

（三）鼓勵(lì)高校發(fā)揮輻射和帶動(dòng)效應(yīng)

我國(guó)擁有“211工程”大學(xué)共116所，其中包括39所“985工程”大學(xué)。其中東部地區(qū)北京、江蘇、上海均擁有10所以上的“211”大學(xué)，相比西部地區(qū)，如內(nèi)蒙古、新疆、西藏、青海、寧夏、貴州、云南等均只有1所“211”大學(xué)。而2017年從教育部公布的137所“雙一流”建設(shè)高校來(lái)看，擁有“雙一流”建設(shè)高校最多的依舊是北京、江蘇、上海。由此看出，我國(guó)高校分布區(qū)域嚴(yán)重不平衡，東部地區(qū)是我國(guó)重點(diǎn)高校的聚集地，西部地區(qū)重點(diǎn)高校相對(duì)匱乏，東部地區(qū)R&D人才、大學(xué)科技園等資源優(yōu)勢(shì)十分明顯。區(qū)域間高?？梢酝ㄟ^(guò)建立共享知識(shí)中心加強(qiáng)技術(shù)交流;同時(shí)借助國(guó)家政府的資金扶持，培養(yǎng)青年教師，為R&D人才后備軍創(chuàng)造更多的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，促進(jìn)國(guó)內(nèi)、國(guó)際的科技交流與合作。此外，還可以通過(guò)增加學(xué)術(shù)會(huì)議的召開(kāi)次數(shù)對(duì)中西部的交流面進(jìn)行拓寬，并通過(guò)聯(lián)合培養(yǎng)的方式提高人才培養(yǎng)的質(zhì)量，為欠發(fā)達(dá)地區(qū)高等教育的發(fā)展做好充足的準(zhǔn)備。

參考文獻(xiàn)

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[2]劉國(guó)瑞.我國(guó)高等教育空間布局的演進(jìn)特征與發(fā)展趨勢(shì)[J].教育研究，2019，40（09）：1-9.