高等教育类论文例文,与全国各地区高等教育水平的实证相关论文答辩开场白

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摘 要：本文主要研究了全国31个省市的高等教育发展水平的非均衡性.利用聚类法对高等教育发展水平进行区域分类,同时利用因子分析法对各地区的高等教育发展水平进行综合评价,找出各地区高等教育发展的主要因素,并为解决我国各地区高等教育非均衡发展提出了意见和建议.

关 键 词：高等教育聚类分析因子分析综合评价

1引言

1.1选题的依据及意义

在经历了30多年的改革开放后,我国的高等教育也呈现出了翻天覆地的变化.但在新的时期区域间高等教育发展的不均衡问题也日益凸显.《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》明确提出要优化区域布局结构,设立支持地方高等教育专项资金,加大对中西部地区高等教育的支持,实施中西部高等教育振兴计划.新增招生计划向中西部高等教育资源短缺地区倾斜,扩大东部高校在中西部地区招生规模.鼓励东部地区高等教育率先发展,加大东部地区高校对西部地区高校对口支援力度.在此背景下,研究区域间高等教育发展的差异、综合评价各地区的高等教育发展情况、探寻影响和制约高等教育发展的因素就显得尤为重要.

1.2国内外研究回顾

针对我国高等教育存在的区域间发展不均衡问题,国内外学者主要从公共财政的支持力度差异和区域间的经济发展不均衡来研究.闫坤、卫婷婷（2011）认为当前我国高等教育发展的不均衡问题主要表现在办学层次不均衡、区域发展不均衡和学科发展不均衡三方面.韩海彬（2010）揭示了影响区域高等教育发展差异形成的重要因素以及区域高等教育发展差异扩大或缩小的机制.随着研究的进一步深入,许多学者开始着眼于利用多元统计方法来探寻区域间高等教育发展均衡的影响因素.李娟、黄健元（2009）通过对2007年我国大陆31个省、市、自治区高等教育规模的省际间比较,对全国高等教育与经济发展、东中西各个区域高等教育与区域经济发展进行回归分析.毛盛勇（2009）应用因子分析法对我国分地区高等教育与经济发展水平的协调性进行了实证分析.利用31个省区市2006年横截面数据计算了各

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1.3指标的选取及理论依据

区域间的高等教育发展不均衡问题是由多方面因素共同影响的结果,不是单一的经济发展差异或公共财政支持力度差异的影响结果.这里的多方面因素包括经济发展水平、财政支持力度、社会平均受教育程度和高等教育工作者的数量和质量等.所以,在研究区域间的高等教育发展不均衡问题时要综合考虑以上各种因素,选取的指标要能充分反映这些影响因素.基于此,本文在研究过程中选取了2009年全国31个省市的6个指标来分别反映上述各个影响因素.分别是：普通高等学校生师比（%）、一般预算收入（亿元）、教育支出（亿元）、本年度普通高校招生数（人）、普通高校教职工数（人）、普通高校在校生人数比（每十万人）

2模型的实证研究

2.1基于快速聚类法的实证研究

2.1.1快速聚类的结果分析

最终分类结果如下：

表1-1给出了各个类的分组情况,从表中可以看出：传统的高等教育强省被分在了一组,高等教育发展较落后的地区被分在了一组.这样的分组情况和我们现实中的分组情况比较一致.说明快速聚类法对区域间的高等教育发展水平的分类是比较合理的.

2.2基于因子分析的实证研究

2.2.1因子分析的本质

因子分析的核心思想和方法是主成分分析法.主成分分析是人们根据多个变量之间存在的一定程度的相关性,通过线性组合的方式,从这些指标中尽可能快地提取信息.该方法可以用于提取指标之间的公因子,寻找和归纳“潜在”的影响因子.对于全国各地区高等教育发展水平的因子分析,要对其公因子进行重要性排名并主要研究重要的因子.

2.2.2因子分析模型的结果分析

提取出的因子如下表所示：

2.3基于因子得分综合评价模型的实证研究

2.3.1因子得分综合评价模型的本质

因子得分综合评价模型本质上是一个对因子得分进行加权综合的过程,而因子得分的权数是根据它们的方差贡献率来确定,因为方差贡献率反映了各个因子得分的信息含量的多少.

2.3.2因子得分综合评价模型的结果

通过表1-3可以得出,因子得分综合评价及排名的情况与快速聚类的结果大致一致,广东、江苏和山东分别排在综合评价榜的第一、第二、第三名,说明这三个地区的高等教育发展水平在全国是处于领先地位的.通过对“政策因子”得分的分析可以看出：这三个地区的“政策因子”得分具有绝对的优势,分别为2.37、2.62和2.04.说明这些地区的公共财政对当地的高等教育支持力度非常大.再对第二公因子“社会素质因子”分析可知：北京、上海、天津这3个地区的得分具有绝对优势,分别为3.72、1.94、1.99.说明这3个地区的高等教育社会背景较好,当地居民的文化水平和社会素质普遍都高,高等教育在这些地方具有良好的社会基础.最后对第三公因子“师资因子”分析可得：甘肃、海南、安徽这3个地区的得分具有明显优势,分别为：1.48、1.33、1.32.说明这3个地方的高等教育师资力量较强,究其原因有二：一是这些地方的自然环境和对高等教育工作者的待遇良好,吸引大量的人才到当地从事高等教育工作,如安徽和海南；二是国家鼓励优秀人才到中西部地区支教,使得大量人才扎根于当地从事高等教育事业,如甘肃.

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3结论与政策建议

通过以上的快速聚类和因子得分综合评价模型可知：广东、江苏、山东为综合得分最高的3个地区,这3个地区属于分类中的一类地区.这些地区的一般预算收入、教育支出等与政策相关的指标都有绝对的优势,而且通过因子分析也得出“政策因子”是影响各地区高等教育差异的第一因子.

一言以蔽之,要想缓解地区间高等教育的发展不均衡,就要首先从政策方面着手,尤其是高等教育欠发达的地区应该加大政府对高等教育的支持力度,率先发展地方经济,增加财政收入,加大公共财政对高等教育的支持力度；其次,要在“社会素质因子”得分较低的地区加大对高等教育重要性的宣传,形成良好的社会效应；最后要加大对高等教育欠发达地区的师资支持,提高这些地区的高校教职工待遇,引导更多高水平的高等教育工作者到这些地区工作,提高当地的高等教育发展水平.

参考文献

[1]申新鑫:基于因子分析和聚类分析的我国高等教育发展水平分类[J].教育教学论坛.2012.09.206-208

[2]闫坤、卫婷婷:公共财政促进高等教育均衡发展的责任研究[J].经济与管理科学.2011.10.78-85

[3]韩海彬:中国区域高等教育发展的收敛性研究[J].社会科学II·高等教育.2010.7.1-141

[4]李娟、黄健元:区域高等教育规模与经济发展水平实证分析[J].社会科学II·高等教育.2009.05.9-12

[5]毛盛勇：中国高等教育与经济发展的区域协调性[J].统计研究2009.05.84-87

【基金项目】课堂教学质量评价体系的创新研究与实践（2012104）

作者简介：苏鹏程（1990－）,男,山西交城人,山西财经大学统计学专业在读本科生,研究方向：统计评价

陈治（导师）（1977－）,女,辽宁抚顺人,山西财经大学统计学院副教授,研究方向：社会经济统计

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