[精品WORD]中国大学布局问题初探.docx

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1、中国大学布局问题初探作者：东北师范大学数学系李宇沈加平指导教师：李佐锋摘要 中国的高等院校布局是否合理，不仅影响高校作用的发挥，及高等教育普及，而且对于全面推动国家经济均衡发展，全面提高人口素质及高校建设的投入等诸多方面都将产生重大影响。本文通过建立高等院校布局的数学模型，应用层次分析法，在对吉林省高校布局合理性进行剖析的基础上，提出了一个较为合理的中国大学布局模式。关键词：大学布局、高等教育与人口素质、层次分析法、经济影响一、问题提出截止到1999年底，中国内地仅有超大、特大城市37个，而设在其中的高等院校却有595所，占当时全国高等院校总数（1071所）的55. 6%,而余下的44. 4%

2、也大多设置于大城市中，可以说我国的高等教育是大城市教育。那么，这种高等教育布局，对于提高全民族人口素质，拉动经济发展，建设小康社会等高等教育的最终宗旨来讲是否合理呢？我们不妨看看世界强国一一美国的高等教育布局，以资比较。美国高等教育的发展如同其经济发展一样，也是世界强国。正如人们所说，“在中国接受基础教育，到美国享受高等教育，其实不无道理”抛开经济因素不谈，仅从布局上考虑，我们先来看一组数据：美国各州在大学布局上，城市与城镇拥有大学数量的比值高于1： 1的（即城市大学数量高于城镇的）只有18个州,而且高出比例平均不超过2： 1,与之对应，另外33个州的高等院校多分布于城镇中，其比例在1： 2以

3、下的就有21个州，个别州甚至达到1： 10。除此以外，自从1787年美国制定西北土地法后，美国新建的州都建立了教育永久基金，作为当地办学的经费，并优先发展师范教育，为以后美国西部教育的发展奠定了师资基础。其次，在西部建立了许多农工学院，有效地促进了社会与经济的全面发展.由于这些早期的教育发展，使美国西部在农业方面成为全国之首，而美国也从1894年开始在工农业上位居世界第一。随着世界范围内高等教育观念由“精英教育”转向“大众化教育”，美国更是成立了美国社区学院协会，推出服务性学习与合同培训等服务项目，为高等教育的大众化奠定了新的方向基石。与之相比，中国内地高等院校分布的不合理性便暴露出来：(1)

4、高校基础建设投资巨大中国的高校可以说基本上还是一个非营利性实体，主要还依靠国家财政拨款。而高校在大城市，特别是在超、特大城市，会增加不少投入。据吉林省的一项调查，仅基建投入一项就十分惊人。以长春市(超大城市)与榆树市(小城市)的基建投入为例，同种楼盘的基建费用，在长春市需要1个亿，在榆树市则只需要0. 20. 4个亿。因此，从经济角度分析，现行的高校布局是不合理的。(2)人口素质教育功能被压缩与中小城市相比，大城市的人口素质明显高出许多，而高等院校最重要的功能是全面提高人口素质。那么将高校过多的集中于大城市，必然会导致其在人口素质教育功能方面的贡献度大打折扣。倘若建一所高校在人口素质教育方面的

5、辐射半径是20万人，那么在拥有200万人口的大城市，或其邻近地区，只需10所高校，若再有5所集中于此，则其贡献度自然被减弱，而有50%的教育资源闲置。(3)东西部高等教育发展极为不均衡我国西部地区12个省、自治区、直辖市，由于历史和现实的种种原因，大都比较贫困，而劳动者受教育水平的程度与其收入水平是直接相关的。国家统计局1989年对6. 7万户农民进行的跟踪调查表明，农民人均收入为443元，那么以受教育程度分，小学户为543元，初中户为616元，高中户为640元，中等职业技术户为741元。从地域上看，西部地区占国土面积的56%,但各类专业人才仅占全国人才总量的15. 5%,而东部地区仅占全国国

6、土面积的14%,却拥有占全国人才总量43. 2%的各类专业人才。表1 1998年全国普通高等院校分布地区全国东部中部西部普通高等院校数1022 所452所338所202所(4)贫困地区人才输送负担沉重高等教育发展的地域不均衡性，促使绝大多数学生为求学而“背井离乡”，这就导致了以下儿方面的问题：首先是增加了学生家庭的经济负担。大城市的消费水平相对很高，在广州市吃一份盒饭的钱，在小城市里就够一个人一天的伙食费了。其次，路途遥远，长途跋涉，存在交通安全问题，换乘车，中转签证等给学生带来极大不便，更给贫困地区的学生造成经济困难，有相当一批人才不能就学，人才资源浪费可观。再次，贫困地区的学生由于饱受贫困

7、生活的煎熬，他们一旦走进大城市，便没有人会有再回到贫困地区的念头，这就使贫困地区缺乏人才而更加贫困，人才分布显得更加不均衡。(5)教育理念中的“城市取向”长期以来，在城乡二元结构高度集中的计划体制下，形成了一种忽视地区差别和城乡差别的“城市中心”的价值取向。虽然我国高等院校布局结构调整的指导思想中有一条：高校校址往省会城市以外的中心城南和地级市下移。但由于各级主管部门出于自身考虑往往不注重这一条。高等教育以全面提高人口素质为目标，为此便需要高等院校“遍地开花”。在中小城市设立高校是不可忽视的，不能再以“城市中心论”来考虑、决策问题了，而需要“农村包围城市”思想，走新的改革发展之路。(6)高校发

8、展的可持续性欠佳从1997年开始，大学毕业生的就业形势日益严峻，2001年全国共有115万大学毕业生，2002年共有123万，2003年将有212万。据初步估计，2002年12月，教育部直属高校毕业生的就业率平均为85%,而各大城市的相应岗位需求明显下降，从而导致地方院校的毕业生就业形势就更加严峻，平均低于70%,这样粗略估算，全国2003年将有60多万毕业生处于待业中。有些学者已经认定,中国就业问题已经进入漫漫寒冬时期，原因是多方面的，有一条就是高等院校过于集中于大城市。毕业生有一个普遍心理：“人往高处走”(所谓“高处”：大城市或高于自己所在市级别或经济发达地区)，大学毕业后，几乎没人愿意去

9、下一级城市找工作，所以出现了在大城市中，大学生高学历低就业、甚至待业的情况,而且愈演愈烈，而中小城市的人才匮乏情况却相当严重。如此下去，可预见的一个必然结果是将导致教育的萎缩。(7)拉动周边地区经济发展的作用不显著一年几十万的利税，对于大城市来说，只能算是一个小企业，解决就业问题不明显，且劳动力价值较昂贵，不利于长期发展。而在中小城市中建立高校所起到的经济带动作用就很大。除了校办企业带来的的经济效益，高校一旦在中小城市建起，师生便是一个不小的消费群体，这就拉动了学校周边第三产业的发展，缓解了中小城市无业人员的就业问题，同时，也给农副产品带来了销路，促进其农业发展。由此，它对中小城市周边地区经济

10、发展的拉动作用就发挥得比较明显To二、模型假设与构建以吉林省为例，根据前面的分析，依据层次分析法建模原理，我们提出以下假设：1 ,准则 以G表示第i个准则(i=l,2,8)G ：是否有利于全面提高人口素质；C2 :教育辐射半径是否与地区人口密度相适应；C3：是否有利于减少基础设施等方面的教育投入；G：对于当地及周边地区经济发展是否充分发挥拉动作用；C5：是否有利于可持续性办学，解决就业压力；C6：交通条件因素是否适宜办学；C7：教育科研成果是否有利于转化；Cs：学生是否能够就近有大学求学。2 .备选方案 用Pj表示第j个方案(尸1,2, 3)假设校址选择以下述三个方案为准:P1：大城市（含超大

11、、特大城市）;P2：中等城市；P3：小城市;3 .目标 用G表示，只有一个，即合理布局高校校址。以上目标层G,准则层C,方案层P构成的层次结构如下图:方案层PP.3小城市P1大城市P2中等城市按照各准则之间的强弱程度,应用层次分析法,各自的成对比较矩阵如下:GC矩阵1J_2j_2J_3J_4J_5j_6J_70.666667-31-41-50.15384621.510.666667321.5135_6_7433311-21-46556321J_376.5675431CP矩阵CP矩阵_ 231 1221C3一P矩阵CP矩阵3 41 -22110.666667 一21.510.66666721.5

12、1c5P矩阵CP矩阵169-12.56-0.41L9CP矩阵Fi 1 114 84 1 -38 3 110.666667 0.41.51-2_2.521C7P矩阵1 -3 63 1 -6 3 1三、模型求解以上成对比较矩阵的特征根入，权向量(即矩阵的对应特征向量)，一致性指标CI, 一-致性比率CR及组合权向量、组合一致性比率见表3。由各准则C对目标G的权向量为W和各方案P对每一个准则C的权向量计为(k=l,2,7),计算各方案对目标的权向量组合权向量，记为W。对于方案P”它在7个准则中的权重用的第一个分量表示，而7个准则对于目标的权重又用权向量W表示，所以方案Pi在目标中的组合权重应为它们相

13、应项的两两乘积之和，即0. 28892x0. 163424+0. 19853x0. 792757+0. 169892x0. 121957+0. 157105x0. 221125+0.0765881x0.197309+0. 0511998x0.0725728+0. 0357996x0. 654807+0. 0219657x0. 670795=0. 3198,同样可计算P2, P3在目标中的组合权重,分别为0.25999与0. 42017.表3权向量C对G0. 288920. 198530.1698920.1571050.07658810.05119980.03579960.0219657X=8.

14、 40367CI=0.057667CR=0. 0408986oiijc方江GC2C3CC5QGQ组合权向量P对G权向量P对CP,p2P30.1634240.7927570. 1219570.2211250.1973090.7744010.09533770.0732490.31980. 296960.1312210.3196180.3189170.2785120.1530260.2498560.2559560. 259990.5396150. 07602110.5584250. 4599580. 5241790.07257280. 6548070. 6707950. 42017X3. 00923. 021733.018293. 001543.003693.028063.018293.01829CI0. 00460.00108650.00