新版江苏省教育发展水平区域差异的定量评价汇编摘要：本文以江苏省地级市作为评价单元，构建了江苏省教育发展水平的评价指标体系。运用因子分析与聚类分析的方法与原理建立了评价模型，对江苏省13个地级市的教育发展水平进行了定量评价，发现江苏省教育发展水平区域差异明显，提出了缩小教育发展差异的对策建议，以促进江苏省教育的协调发展，并最终实现江苏省经济社会的可持续发展。关键词：教育发展水平；区域差异；定量评价；江苏省：G527文献标志码：A：1673-9094（202x）01-0013-05江苏的经济社会发展由南到北呈现非常明显的梯度状态，相应地，江苏教育的发展也呈由南到北非常明显的梯度状态。近年来，尽管江苏省在义务教育均衡发展方面做了大量的工作，也取得了明显的成效，但问题依然非常突出。目前，江苏省已经进入由全面建成小康社会向基本实现现代化迈进的阶段，江苏教育也将进入由教育大省向教育强省进行战略转变的阶段，迫切需要对江苏省教育发展水平的区域差异问题进行研究。本文采用因子分析和聚类分析的方法，定量地评价了江苏省教育发展水平，客观、真实地分析了江苏省教育发展的区际差异及区内差异，并提出了合理化的教育发展对策，希望能为江苏省教育发展均衡协调发展提供借鉴。一、评价指标与计算方法1.研究区域概况江苏省共辖13个地级市，由南至北划分为苏南、苏中、苏北三个区域。苏南由南京、镇江、苏州、无锡、常州五市组成，人口2200多万，面积约28000km2；苏中由南通、扬州、泰州三市组成，人口1700多万，面积约204x0km2；苏北由徐州、盐城、淮安、宿迁、连云港五市组成，人口3200多万，面积约5202xkm2，占江苏总面积的一半以上。江苏义务教育发展的区域差异，最为直观地表现在苏南、苏中、苏北三个区域教育事业发展的水平上。2.评价指标选取要客观全面评价江苏省教育发展水平区域差异的空间特征，需要选取具有代表性的评价指标，根据定量分析的需要，遵循科学性、合理性、代表性的原则，本文选取10个指标来构建教育发展水平的指标体系（见表1），以反映江苏省13个地级市的教育发展水平，数据主要于《202x江苏统计年鉴》。3.因子分析方法因子分析方法不仅可以把多个相关指标转化为少数几个彼此互不相关的综合指标，避免信息量的重复，而且可以根据主因子的方差贡献率客观地确定指标权重，避免权重选择的人为性。因此，因子分析法可为科学确定权重及应用加法合成模型奠定科学基础。基于因子分析和加法合成原理，因子分析的计算原理及公式如下[1]：①建立指标体系的原始数据矩阵Z；②原始数据标准化，得标准化数据矩阵X；③由标准化数据计算相关矩阵（R）；④解特征方程|R-λE|=0，计算相关矩阵R的特征值λj；若λ1≥λ2≥…≥λn≥0，则根据因子方差累积贡献率确定因子数P；⑤计算特征向量和初始因子载荷A（主因子解）；⑥对初始因子载荷进行因子旋转，求旋转后的主因子解B；⑦计算因子得分：Y=BR-1X′；⑧计算主因子权重：Wk=■；⑨计算综合评价值：Lj=■WkYik，Yik为第i个样本的第k个主因子得分值。二、江苏省教育发展水平区域差异的测算---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---遵循因子分析法的基本原理，通过对江苏省13个市10个指标调用SPSS11.0forwindows统计分析软件进行分析计算。[2]1.效度检验KMO统计量是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.82.主因子提取根据特征值大于1的提取原则（见表2），有4个因子符合原则，并且累积贡献率达到了98.355%，即前4个公因子解释的方差占到总方差的98.355%，用该公因子解释江苏省教育发展水平所损失的信息不多，所以，确定用这四个公因子来反映江苏省13个地级市的教育发展水平。3.主因子意义根据旋转成分矩阵可知（见表3），正交旋转法对因子旋转以后，将10个变量指标按照高载荷分为4类，并依据专业知识给出因子得名。第一主因子由变量X7高等院校数（所）和X8高等院校在校生数（万人）所决定，可将其定义为高等教育因子。第二主因子由...