彭小菊, 金石柱

(延邊大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院,吉林 延吉 133002)

建設(shè)高等教育強(qiáng)國是建設(shè)中國特色社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的重要內(nèi)容和組成部分,發(fā)揮著重要的基礎(chǔ)性作用。20世紀(jì)90年代以來,我國先后通過實(shí)施重點(diǎn)建設(shè)100所左右高等學(xué)校的“211工程”、以建設(shè)若干所世界一流大學(xué)為目標(biāo)的“985工程”等重點(diǎn)建設(shè)。2015年11月,國務(wù)院正式發(fā)布《統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案》,簡(jiǎn)稱“雙一流”建設(shè),這是繼“211工程”“985工程”之后的又一國家戰(zhàn)略。2017年9月,教育部、財(cái)政部、國家發(fā)展改革委通過印發(fā)《關(guān)于公布世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單的通知》,公布了“雙一流”建設(shè)高校名單,共140所。其中,一流大學(xué)建設(shè)高校共計(jì)42所,一流學(xué)科建設(shè)高校95所,一流學(xué)科共計(jì)465個(gè)(含自定學(xué)科)。2018年8月,3部門印發(fā)《關(guān)于高等學(xué)校加快“雙一流”建設(shè)的指導(dǎo)意見》的通知,指出以“雙一流”建設(shè)學(xué)科為核心,以優(yōu)勢(shì)特色學(xué)科為主體[1]。2022年1月,《關(guān)于深入推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)的若干意見》明確提出要統(tǒng)籌推進(jìn)、分類建設(shè)一流大學(xué)和一流學(xué)科[2]。同年,教育部公布了第二輪“雙一流”建設(shè)高校及學(xué)科名單[3],新一輪“雙一流”建設(shè)正式啟動(dòng)。相較于第一輪“雙一流”建設(shè)方案,新一輪“雙一流”共有建設(shè)高校147所,涉及96個(gè)教育部一級(jí)學(xué)科;不再區(qū)分一流大學(xué)建設(shè)高校和一流學(xué)科建設(shè)高校;新增了7所高校和部分高校中的學(xué)科;調(diào)整了部分學(xué)科;公布警示了部分高校部分學(xué)科等。無論是原則、名單還是方案,新一輪“雙一流”建設(shè)都對(duì)中國大學(xué)的學(xué)科建設(shè)與發(fā)展提出了更新更高的要求[4]。隨著“雙一流”建設(shè)的推進(jìn),高等教育改革發(fā)展進(jìn)入到一個(gè)新的發(fā)展階段[5-6]。

“雙一流”大學(xué)既是我國高校的杰出代表,也是高水平學(xué)術(shù)成果發(fā)表的重要來源,對(duì)“雙一流”大學(xué)的建設(shè)關(guān)系到我國高等教育發(fā)展質(zhì)量[7-8]。近年來,關(guān)于高?？臻g布局特征的研究持續(xù)升溫。由于選取的研究區(qū)域范圍、評(píng)價(jià)指標(biāo)及時(shí)間跨度不同,所得到的結(jié)論也不盡相同[9]?，F(xiàn)有關(guān)于我國高等教育資源空間分布的研究,既有從區(qū)域[10]、城市群[11]、省級(jí)[12]、城市[13]、縣域[14]不同層面,也有從師生比[15]、專職教師數(shù)[16]、高校數(shù)[15-16]、在校大學(xué)生[13-16]、生均經(jīng)費(fèi)[17]、校均學(xué)生規(guī)模[18]等不同指標(biāo)來分析我國高等教育資源的空間分布狀況。在方法上,主要采用空間基尼系數(shù)法[19]、聚類分析法[20]、GIS可視化方法[15]等不同方法對(duì)高等教育分布格局進(jìn)行測(cè)度。以往這些研究多從高等教育資源的整體空間配置視角展開,忽略了優(yōu)質(zhì)高等資源的校區(qū)空間配置,特別是“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布帶來的高等教育資源配置差異?！半p一流”建設(shè)以來,學(xué)者們對(duì)一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)理念[21-22]、實(shí)踐[23]、評(píng)價(jià)[24]等方面的探討頗為集中,對(duì)“雙一流”背景下我國重點(diǎn)高校區(qū)域分布[25]的研究雖有一定數(shù)量,但“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布特征方面的研究成果數(shù)量較少。在高等教育資源的影響因素[26]方面,學(xué)者們主要分析經(jīng)濟(jì)與文化[26]、歷史與政治[27]、自然地理?xiàng)l件[28]因素對(duì)高等教育資源空間分布的影響,而很少考慮“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)在地理空間分布的影響因素。

建設(shè)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科,是黨中央、國務(wù)院作出的重大戰(zhàn)略決策,對(duì)于提升我國教育發(fā)展水平、增強(qiáng)國家核心競(jìng)爭(zhēng)力、奠定長遠(yuǎn)發(fā)展基礎(chǔ)等方面具有十分重要的意義?！半p一流”建設(shè)為我國高等教育事業(yè)帶來了全新的發(fā)展動(dòng)力和契機(jī),并將在今后相當(dāng)長的時(shí)期內(nèi)引領(lǐng)著我國高校的發(fā)展?！半p一流”建設(shè)高校校區(qū)作為最主要的優(yōu)質(zhì)高等教育資源的空間承載地,其空間分布在一定程度上反映了優(yōu)質(zhì)高等教育資源的整體配置狀況。分析“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的空間分布及其影響因素,以期為未來高校校區(qū)的空間合理布設(shè)、“雙一流”建設(shè)高校的一流大學(xué)和一流學(xué)科的建設(shè)策略、其他院校入選下一輪“雙一流”建設(shè)高校提供參考依據(jù)?；诖?該研究擬以兩輪入選“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)為切入點(diǎn),采用GIS空間統(tǒng)計(jì)分析、多元線性回歸分析和地理探測(cè)器,分析“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的空間分布特征及影響其經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

該研究對(duì)2017年12月教育部官網(wǎng)(http://www.moe.gov.cn/)公布的《“雙一流”建設(shè)高校名單》和2022年2月《第二輪“雙一流”建設(shè)高校及建設(shè)學(xué)科名單》的“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)開展研究?！半p一流”建設(shè)高校校區(qū)有關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于各“雙一流”建設(shè)高校官方網(wǎng)站,第一輪的校區(qū)數(shù)量統(tǒng)計(jì)是2017年9月以前已正式建設(shè)完成并招生的校區(qū)數(shù)量,第二輪則是以2022年9月作為時(shí)間界限,共收集到2017年9月為止的校區(qū)336個(gè),2022年9月為止的校區(qū)366個(gè)。該研究采用的中國行政區(qū)劃地圖來源于地理國情監(jiān)測(cè)云平臺(tái)(http://www.dsac.cn/),統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來自《2022年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,該文的研究數(shù)據(jù)及范圍均不包含港澳臺(tái)高校的校區(qū)。

1.2 研究方法

1.2.1 最近鄰指數(shù)

最近鄰指數(shù)(Nearest Neighbor Index,NNI)是用來判斷要素在一定區(qū)域內(nèi)是集聚分布還是分散分布的指標(biāo)[29],NNI表示平均觀測(cè)距離與預(yù)期平均距離之間的比率[30]。根據(jù)最近鄰指數(shù)計(jì)算公式[31],R為最鄰近指數(shù)。當(dāng)R>1時(shí),表示均勻性分布,當(dāng)R<1時(shí),表示聚集性分布,當(dāng)R=1時(shí),表示隨機(jī)性分布。NNI可用于分析“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的空間集散特征。

1.2.2 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)法(Kernel Density Estimation,KDE)是通過考察研究區(qū)域內(nèi)樣本點(diǎn)密度的空間變化來研究樣本的分布特征,其結(jié)果可以識(shí)別并表示樣本在研究區(qū)域內(nèi)的集聚與分散情況[32]。KDE常用于可視化點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間分布及變化特征,揭示地理要素在空間上的局部特征,也可反映要素的集聚和擴(kuò)散程度。該研究主要借助KDE來反映“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的空間密度特征,計(jì)算公式如下[33]。

(1)

式中:設(shè)定x1,…,xn是從分布密度函數(shù)為f的總體中抽取的獨(dú)立同分布樣本,估計(jì)f在某點(diǎn)x處的值為fn(x);k()為核函數(shù);h為帶寬;x-xi為估計(jì)點(diǎn)x到樣本xi處的距離。

1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(Standard Deviation Ellipse,SDE)是一種衡量地理要素分布特征的空間統(tǒng)計(jì)技術(shù)[34]。SDE包含平均中心、方位角、短軸、長軸等4個(gè)要素,平均中心表示地理要素空間分布的相對(duì)位置,方位角表示發(fā)展的主趨勢(shì)方向,長軸代表地理要素在主趨勢(shì)方向上的離散程度,短軸代表地理要素在次要方向上的離散程度。SDE可以從多重角度揭示“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的空間演化過程。

1.2.4 多元線性回歸

該研究嘗試采用多元線性回歸分析法來探討“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度與經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素的數(shù)量關(guān)系,確定影響校區(qū)密度的主導(dǎo)因素,并借助逐步回歸分析方法進(jìn)行共線性診斷,剔除多余因子,構(gòu)建優(yōu)化的線性回歸模型[35]。

1.2.5 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器[36]是用于探測(cè)地理要素的空間異質(zhì)性以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)作用因子的一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,該研究利用地理探測(cè)器提取“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)分異的主導(dǎo)因素,并對(duì)影響因素進(jìn)行定量分析,其模型構(gòu)建如下。

(2)

式中,q代表“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間格局影響因素的探測(cè)力值;n為樣本數(shù);k為影響因素的類別;ni、hi2分別為i層樣本量及方差。q取值區(qū)間為[0,1],q值越大說明探測(cè)因子對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間格局的影響力度越大,反之則越小。

2 “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布特征

主要從空間集散、密度、演變特征3個(gè)方面分析“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布特征。

2.1 空間集散特征

1) 對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表1)。從新3大地帶[37]來看,東北及東部沿海、中部及近西部、遠(yuǎn)西部地區(qū)的第1批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)數(shù)量占比分別為66.37%、29.46%和4.17%,第2批的占比為66.94%、28.96%和4.10%。由此可知,“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)在新3大地帶的分布差異巨大,我國優(yōu)質(zhì)高等教育帶間分布不均衡的現(xiàn)象突出。

2) 為更直觀地看出“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)集散特征,對(duì)其進(jìn)行可視化(圖1),可以看出東北及東部沿海地帶集中了“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的大多數(shù),空間上表現(xiàn)出東多西少的聚集分布。值得注意的是,經(jīng)相關(guān)研究[37]可知,中部及近西部地帶是中國人口數(shù)量最多的地區(qū),約占53.1%,但“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)數(shù)量平均占比只有29.21%,是東北及東部沿海地帶占比的4/9,優(yōu)質(zhì)高等教育資源的供給不足。

3) 從省級(jí)的角度分析同一地帶的校區(qū)數(shù)量分布,例如東北及東部沿海地帶的第2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū),北京(65個(gè))、江蘇(43個(gè))、上海(38個(gè))、廣東(28個(gè))的數(shù)量較多;而黑龍江(4個(gè))、海南(3個(gè))、河北(2個(gè))的數(shù)量較少,由此可以看出,“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)數(shù)量的省際差異非常顯著,帶內(nèi)聚集性強(qiáng)。

為進(jìn)一步分析“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)與我國其他不同階段重點(diǎn)建設(shè)高校的集散差異,利用ArcGIS軟件對(duì)不同階段的重點(diǎn)建設(shè)高校及“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)進(jìn)行平均最鄰近指數(shù)分析。由表2可知,顯著性水平P值為0,均通過顯著性水平檢驗(yàn),而且最鄰近指數(shù)R均小于1,在空間分布上呈現(xiàn)集聚形態(tài)。從不同階段的重點(diǎn)建設(shè)高校來看,由“211工程”到第2批“雙一流”建設(shè)高校,最鄰近指數(shù)由0.337 8下降至0.290 1,空間集聚程度趨于減弱。究其原因主要是進(jìn)入新時(shí)代以來,我國在高等教育公平方面制定并采取了一系列措施,并取得了一定的成就,特別是針對(duì)我國區(qū)域高等教育發(fā)展不平衡問題,國家制定了有針對(duì)性的“傾斜性”政策,逐步擴(kuò)大重點(diǎn)建設(shè)高校的分布范圍,各區(qū)域間的重點(diǎn)建設(shè)高校空間內(nèi)部差異縮小,從而導(dǎo)致空間集聚程度逐漸減弱。從校區(qū)的角度看,第1批到第2批校區(qū)的最鄰近指數(shù)R從0.163 8下降到0.161 1,下降的幅度很小,說明兩輪“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的集聚狀態(tài)差異不大。這是由于新增的“雙一流”建設(shè)高校只有7所且大部分屬于原集聚區(qū)內(nèi),再加上教育部從嚴(yán)控制高校異地辦學(xué),不鼓勵(lì)、不支持高校開展跨省異地辦學(xué),并且按照平穩(wěn)有序的原則逐步清理規(guī)范已有的高校異地校區(qū),所以異地校區(qū)數(shù)量沒有大幅增長。

表2 重點(diǎn)建設(shè)高校和校區(qū)的數(shù)量及最鄰近點(diǎn)指數(shù)

2.2 空間密度特征

對(duì)不同階段的重點(diǎn)建設(shè)高校和“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)進(jìn)行核密度估計(jì)(圖2)。

圖2 重點(diǎn)建設(shè)高校及校區(qū)的核密度分布

不同階段的重點(diǎn)建設(shè)高校呈現(xiàn)出以下特征:1) 形成多個(gè)高密度區(qū)和次級(jí)核心區(qū);2) 初步形成4大集聚區(qū),分別是以北京為中心的京津集聚區(qū);以江浙滬為核心的長三角集聚區(qū),包括江蘇、浙江、上海、安徽;以廣東為核心形成的東南沿海集聚區(qū),以四川、重慶為核心形成的西南集聚區(qū);3) 初步分析表明重點(diǎn)建設(shè)高校具有沿海分布和沿經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)分布的特征。

從校區(qū)角度看“雙一流”建設(shè)高校,主要分布特征有:1) 形成了5個(gè)高密度核心區(qū),其中,長三角集聚區(qū)的密度分布范圍最大,京津集聚區(qū)密度值最高,2個(gè)微型核心區(qū)出現(xiàn)在兩湖地區(qū);2) 兩批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度差別不大,主要是密度值由0.001 237 1下降至0.001 248 39,新一輪“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的集聚程度下降,與最鄰近指數(shù)分析結(jié)果一致。

2.3 空間演變特征

為展示不同階段重點(diǎn)建設(shè)高校和“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的空間演變特征,對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析。其中,一流學(xué)科是一流大學(xué)的基礎(chǔ),也是一流大學(xué)建設(shè)的重要內(nèi)容[38-39],由此以高校的一流學(xué)科數(shù)量作為校區(qū)標(biāo)準(zhǔn)橢圓差計(jì)算的權(quán)重。

由圖3和4可以看出,不同階段重點(diǎn)建設(shè)高校的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓均以各高校或校區(qū)的中心為中心,位于安徽省和河南省之間,整體上呈現(xiàn)出東北—西南的空間分布態(tài)勢(shì)。各高校和校區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓總體上變化幅度不大,基本位于東北及東部沿海和中部及近西部2大地帶的長江中下游和黃河中下游平原地區(qū)。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的各參數(shù)計(jì)算結(jié)果如表3所示。從生成橢圓的面積來看,211工程高校的分布范圍最廣。從方位角的變化范圍來看,由211工程高校的21.13°縮小到第2批“雙一流”建設(shè)高校的14.45°,表明總體上重點(diǎn)建設(shè)高校的空間分布呈現(xiàn)出東北—西南格局,并且這種格局有向正東—正西方向轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的長軸反映高?；蛐^(qū)空間分布的范圍,橢圓內(nèi)部的區(qū)域是重點(diǎn)高?；颉半p一流”校區(qū)分布的主體區(qū)域。從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布形狀變化分析,重點(diǎn)建設(shè)高校的空間分布標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長軸和短軸總體上是減少的。具體來看,長軸的標(biāo)準(zhǔn)差處于先減后增再增,短軸的標(biāo)準(zhǔn)差則呈現(xiàn)為先減后增再減的態(tài)勢(shì),表明重點(diǎn)建設(shè)高校空間分布在東北—西南方向呈現(xiàn)先收縮后擴(kuò)張?jiān)贁U(kuò)張的趨勢(shì),在西北—東南方向呈現(xiàn)先收縮后擴(kuò)張?jiān)偈湛s的趨勢(shì)。從校區(qū)角度來看,“雙一流”建設(shè)高校和“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)長短軸差值下降幅度很大,說明校區(qū)的數(shù)量增加可以降低集聚程度。

圖3 重點(diǎn)建設(shè)高校的標(biāo)準(zhǔn)橢圓差變動(dòng)

圖4 “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓變動(dòng)

表3 重點(diǎn)建設(shè)高校及“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)

通過加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法計(jì)算“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的分布橢圓(表3),其中,第1批和第2批校區(qū)加權(quán)橢圓中心分別在安徽省淮北市和毫州市,出現(xiàn)了較大幅度的移動(dòng)。一流學(xué)科加權(quán)后的“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的分布范圍變小,說明一流學(xué)科集中于某些“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)。校區(qū)分布總體也是表現(xiàn)為東北-西南的空間分布態(tài)勢(shì),加權(quán)后的長短軸差值上升幅度很大,說明一流學(xué)科的數(shù)量對(duì)“雙一流”建設(shè)高校分布起到關(guān)鍵作用。對(duì)平均中心的移動(dòng)情況(圖5)進(jìn)行細(xì)致的分析發(fā)現(xiàn),一流學(xué)科數(shù)量比校區(qū)數(shù)量更能拉動(dòng)平均中心的變動(dòng),加權(quán)后的平均中心向東南移動(dòng),說明一流學(xué)科數(shù)量在東南方向較多。這證明了一流學(xué)科是一流大學(xué)的基礎(chǔ),也是一流大學(xué)建設(shè)的重要內(nèi)容,其數(shù)量建設(shè)應(yīng)引起重視。

圖5 平均中心變動(dòng)情況

3 “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分異的主要影響因素

3.1 變量選取

選取人口數(shù)、人口密度、城鎮(zhèn)化率作為社會(huì)影響因素,選取GDP、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重作為經(jīng)濟(jì)影響因素(表4),分析其對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布的影響。其中,人口數(shù)、人口密度反映人口情況,城鎮(zhèn)化率反映社會(huì)發(fā)展程度,GDP、人均GDP反映經(jīng)濟(jì)水平[40],第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[41]。其中,計(jì)算第1批和第2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)時(shí),分別選取2012—2016年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均值、2017—2021年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。為避免行政區(qū)劃面積的影響,用校區(qū)密度表征校區(qū)數(shù)量將更為合理。

表4 “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度分異的影響因素

3.2 多元線性回歸結(jié)果分析

多元線性回歸分析結(jié)果如表5所示。

表5 “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)多元線性回歸結(jié)果

由表5可知,“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的回歸方程顯著,第1批與第2批的F與P分別為F=8.532,8.015,P=0.006,0.041<0.05。第1批和第2批非標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程分別為:Y1=-21.492+1.166X2+0.467X6,y1=-31.471+1.047x2+0.611x6;標(biāo)準(zhǔn)化的回歸方程分別為:Y2=0.549X2+0.596X6,y2=0.485x2+0.517x6。其中,人口密度變大、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重提高顯著正向預(yù)測(cè)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度。這是由于社會(huì)發(fā)展對(duì)高等教育所培養(yǎng)人才的需求和人民群眾對(duì)接受高等教育需求,還有第三產(chǎn)業(yè)能夠吸納各種高素質(zhì)的“雙一流”建設(shè)高校畢業(yè)生就業(yè)。正如國內(nèi)學(xué)者[41]所證明的那樣高等教育規(guī)模與第三產(chǎn)業(yè)關(guān)系密切,一般情況下高等教育規(guī)模與第三產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,而與第一、二產(chǎn)業(yè)關(guān)系并不是很大。也就是說受過高等教育大學(xué)生的就業(yè)去向往往是第三產(chǎn)業(yè),由此影響到“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度。年末人口數(shù)、GDP、人均GDP和城鎮(zhèn)化率回歸結(jié)果不顯著,不能預(yù)測(cè)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度。這些變量分別解釋第1批和第2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度60.10%和58.40%的變異。因此,最終確定“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度空間分異的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子主要為人口密度和第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重。

3.3 地理探測(cè)器結(jié)果分析

借助地理探測(cè)器分別對(duì)2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度的分異特征進(jìn)行因子探測(cè)、生態(tài)探測(cè)和交互探測(cè)分析,以期全面揭示“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的影響因素。利用自然間斷點(diǎn)法[42]對(duì)年末人口數(shù)、人口密度、GDP等要素劃分為5類,對(duì)自變量進(jìn)行分層;采用地理探測(cè)器得出各影響因素對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度分布的解釋力q值及其顯著性水平P值(表6)。

表6 分異及因子探測(cè)結(jié)果

分異及因子探測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn),在置信度0.1水平下,人口密度因子對(duì)于2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度均有顯著影響,人均GDP和第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重對(duì)第2批建設(shè)高校校區(qū)密度有顯著影響。人口密度對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度的空間分異解釋力大,人均GDP和第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重對(duì)第2批建設(shè)高校校區(qū)密度空間分異的解釋力為0.469和0.466。

生態(tài)探測(cè)著重比較每2個(gè)自變量對(duì)因變量空間分布的影響是否有顯著的差異。結(jié)果(表7)表明,口密度分別與年末人口數(shù)、GDP的交互作用對(duì)兩批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度的空間分異有顯著影響。第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重與年末人口數(shù)、GDP的交互作用對(duì)第2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)密度分異有顯著影響。

表7 生態(tài)探測(cè)結(jié)果

交互探測(cè)是分析影響因素對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的影響是否存在交互作用。交互作用探測(cè)結(jié)果(表8)顯示,部分不同因素交互作用對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)分布的影響力均大于單獨(dú)作用的影響力,各影響因素間的交互作用類型有非線性增強(qiáng)型和雙因子增強(qiáng)型2種。第1批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)大多數(shù)因子交互后均為非線性加強(qiáng)。說明不同影響因素之間交互后的因子解釋力為非線性增強(qiáng)的組合,因子解釋力更加顯著。第2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)大多數(shù)因素交互后主要呈現(xiàn)雙因子加強(qiáng),說明第2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)分布主要是多數(shù)影響因素綜合作用的結(jié)果,這也可從第2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)各影響因素的解釋力差別不大得到印證。年末人口數(shù)與其他因素,如人口密度、GDP、城鎮(zhèn)化率等因素交互之后的因子解釋力,顯著大于單個(gè)因子解釋力。

表8 交互探測(cè)結(jié)果

4 討論與結(jié)論

該研究以教育部公布的2批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)為研究對(duì)象,借助GIS空間統(tǒng)計(jì)和分析工具,綜合運(yùn)用地理探測(cè)器工具和多元線性回歸分析,探析兩批“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的空間分布特征及其影響因素研究結(jié)論如下。

1) “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布極不均衡,呈集聚分布特征。在新3大地帶的分布上,東北及東部沿海地帶集中了“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)的大多數(shù),空間上表現(xiàn)出東多西少的聚集分布;在省級(jí)分布上,主要分布在北京市、江蘇省和上海市,而河北、江西和廣西等校區(qū)數(shù)量較少。

2) “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)形成了5個(gè)高密度核心區(qū),其中,長三角集聚區(qū)的分布范圍最大,京津地區(qū)密度最大。2個(gè)微型核心區(qū)出現(xiàn)在湖南和湖北。

3) “雙一流”建設(shè)高校校區(qū)分布總體表現(xiàn)為“東北—西南”的空間分布態(tài)勢(shì),加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)橢圓差結(jié)果說明,一流學(xué)科的數(shù)量對(duì)“雙一流”建設(shè)高校分布影響起到關(guān)鍵作用。

4) 從社會(huì)因素層面來看,人口密度高的區(qū)域往往成為“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)分布密集的地區(qū);從經(jīng)濟(jì)因素層面來看,“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間布局與地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重密切相關(guān)。

總的來說,多元線性回歸和地理探測(cè)器的結(jié)果均顯示人口密度對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分異具有顯著影響,第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重是新一輪“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分異的重要影響因素。

該文在研究視角與研究?jī)?nèi)容上有所創(chuàng)新,但造成我國“雙一流”建設(shè)高校建設(shè)校區(qū)分布不均衡的原因是多元復(fù)雜的,不僅與經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素有關(guān),還受政策、歷史和區(qū)位因素的制約。在分析“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布特征的影響因素時(shí),受數(shù)據(jù)可獲取性的制約,“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)分布影響因素的全面性有待進(jìn)一步加強(qiáng);在當(dāng)前知識(shí)經(jīng)濟(jì)的背景下,合理布局“雙一流”建設(shè)高校校區(qū),以“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)建設(shè)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟(jì)發(fā)展也是目前亟待解決的問題。顯然,考慮上述因素,對(duì)“雙一流”建設(shè)高校校區(qū)空間分布特征研究將會(huì)更加科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn),這也將是今后研究亟待加強(qiáng)的方面。