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2019 , Vol. 38 >Issue 2: 285 - 296

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020170219

研究论文

中国基础教育公共服务均等化空间格局及其影响因素

  • 汪凡 , 1 ,
  • 白永平 , 1 ,
  • 周亮 2, 3 ,
  • 纪学朋 1 ,
  • 徐智邦 2 ,
  • 乔富伟 1
展开
  • 1. 西北师范大学地理与环境科学学院,兰州 730070
  • 2. 兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070
  • 3. 中国科学院地理科学与资源研究所,资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
白永平（1961- ）,男,江苏南京人,博士,教授,博士生导师,研究方向为区域发展与区域管理。E-mail:

作者简介：汪凡（1992- ）,男,湖北襄阳人,硕士,研究方向为区域发展与区域管理。E-mail:

收稿日期: 2017-03-19

  要求修回日期: 2018-08-11

  网络出版日期: 2019-02-20

基金资助

国家自然科学基金项目（41701173）

中国博士后科学基金（2016M600121）

收起

Spatial pattern and influencing factors of the equalization of basic education public service in China

  • WANG Fan , 1 ,
  • BAI Yongping , 1 ,
  • ZHOU Liang 2, 3 ,
  • JI Xuepeng 1 ,
  • XU Zhibang 2 ,
  • QIAO Fuwei 1
Expand
  • 1. College of Geographic and Environmental Science, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China
  • 2. Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China
  • 3. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

Received date: 2017-03-19

  Request revised date: 2018-08-11

  Online published: 2019-02-20

Copyright

《地理研究》编辑部 所有
Fold

摘要

基于教育POI设施数据,利用ArcGIS比较统计地图（Cartogram）、核密度分析和探索性空间数据分析（ESDA）等方法对基础教育公共服务均等化空间格局进行研究,并采用地理加权回归（GWR）方法对其格局形成的影响因素进行探究。结果表明：东部和中部地区基础教育公共服务资源数量约占65%,基础教育公共服务的高值区域与城市群所在区域较为吻合,低值区域主要分布于胡焕庸线以西,东西部基础教育资源绝对数量差异明显。学前教育服务人均数量的低值区主要分布在西部,中部也存在部分低值塌陷区,相较于中小学,学前教育公共服务的非均等化问题突出。小学和中学教育公共服务人均数量的高高集聚（H-H）和低低集聚（L-L）区域在东中西地区均有分布,综合而言,地区基础教育公共服务人均数量均等化优于绝对数量的均等化状况。常住人口、第三产业比例、建成区面积是基础教育公共服务均等化空间格局分异的主要影响因素。

关键词： 基础教育公共服务; 均等化; 空间格局; 影响因素; POI

本文引用格式

汪凡 , 白永平 , 周亮 , 纪学朋 , 徐智邦 , 乔富伟 . 中国基础教育公共服务均等化空间格局及其影响因素[J]. 地理研究, 2019 , 38(2) : 285 -296 . DOI: 10.11821/dlyj020170219

Abstract

With the rapid socio-economic development and the progress of urbanization, the demand for basic education public service is increasing both in rural and urban areas. As a result, the issue of regional and urban-rural non-equalization has become increasingly prominent, which significantly affects the development of the harmonious society. Under this background, the paper discussed the equalization of basic education public service. Based on the POI data of basic education facilities, the spatial pattern and the influencing factors of the equalization of basic education public service in China were studied with the method of ArcGIS spatial statistical analysis functions, such as cartogram, kernel density, geographical weighted regression(GWR) and the exploratory sequential data analysis (ESDA). The results show that the basic education public service of eastern and central China accounts for about 65%, and the high-value regions of the basic education public service are observed in urban agglomerations of China, while the low-value regions are mainly located to the west of the "Hu Line". The low-value regions of the preschool education public service per capita are found in the central and western regions of China. Compared with the elementary and secondary education public service, the non-equalization situation of the preschool public service is more obvious. The high-high concentrated regions, the elementary and secondary education public service per capita highly owned regions, and the low-low concentrated regions are distributed all over the country. In general, the equalization of regional basic education public service per capita is superior to the absolute numbers. The spatial heterogeneity is recognized by geographical weighted regression model. The resident population, tertiary industry proportion, and urban built-up area are the major factors influencing the spatial pattern of the equalization of basic education public service. Education fiscal expenditure, GDP per capita and the fixed asset investment are the secondary driving forces of the spatial pattern of the equalization of basic education public service.

Key words： basic education public service; equalization; spatial pattern; influencing factor; POI

1 引言

基本公共服务是满足全体公民需要的最低限度的公共服务和设施,包括教育、医疗、就业及养老等关乎人类生存、尊严与健康的公共服务。基本公共服务均等化保障所有公民均享有一定标准之上的基本公共服务,其实质是“底线均等”[1,2]。自2006年十六届六中全会正式提出“公共服务均等化”的概念以来,中国的“十一五”到“十三五”规划均要求重点推进基本公共服务的均等化,随着中国社会经济的发展,居民发展型消费需求增加,基本公共服务发展的现状与全社会对公共服务需求的差距日益明显,基本公共服务逐渐成为学术研究的热点。基本公共服务的理论研究整体围绕供给模式呈现阶段式演进[3],Samuelson基于市场失灵理论,确立公共服务由政府“单中心”供给的模式,探讨了城市公共服务以及设施的空间布局、供给效率[4];从公共服务的“双主体”联合供给理论出发,Hansmann等深入研究了城市公共服务和设施的均等化[5,6];Kramer根据公共服务的多元供给理论,从社会结构角度深入地探究了公共服务的空间分异[7]。此外,部分国外学者还对基本公共服务的空间公平[8]、时空可达性[9,10]以及基本公共服务均等化实现路径[11]等方面进行了研究。国内学者则侧重于通过构建基本公共服务综合评价指标体系,以分析和探讨基本公共服务的区域差异[2]、空间格局[12,13]及影响因素[14,15]等内容。
基础教育公共服务是基本公共服务的重要组成部分,中国基础教育包括学前教育、小学教育和普通中学教育,基础教育作为保障人类发展权和尊严权的重要内容,不仅影响到个人的利益,也关系到整个国家和民族的发展,在整个基本公共服务体系中具有基础性地位[16,17]。基础教育公共服务均等化是公民享有基础教育公共服务的最低标准,保证不同地区、城乡的居民享有机会均等、结果大体相等、具有自由选择权的基础公共服务[18]。现阶段,中国基础教育公共服务存在显著的地区差异、城乡差异、校际差异及受教育群体之间的差异,其中地区非均等化问题尤为突出。西部地区是中国教育资源最贫乏的地区,也是知识发展差距最大的地区,基础教育公共服务地区均等化问题不容忽视[19,20]。随着二孩政策的全面实施,以及人口向城市群集中[21],中国基础教育公共服务将面临着巨大的压力,基础教育公共服务的均等化与合理配置势必成为一个焦点问题。近年来,基础教育公共服务均等化的概念、评价体系、影响因素、路径选择等研究成果越来越精细。刘琼莲从价值和操作两方面提出了基础教育公共服务均等化的判断标准[22],温娇秀等基于主成分分析法、基尼系数和因子分析法测度了中国基础教育公共服务的水平[23,24,25],吕炜等分别利用固定效应模型和多元线性回归方法探究了中国基础教育公共服务均等化的影响因素[26,27],胡耀宗等分别从政府、法律、财政等方面提出实现基础教育公共服务均等化的路径选择[28,29,30]。
从国内外相关研究来看,基本公共服务和基础教育公共服务均等化研究已经取得了比较丰富的成果,然而,对于基本公共服务,特别是基础教育公共服务的研究尚停留在构建综合评价指标体系的传统阶段,缺少基础教育公共服务的分类探讨。此外,部分关于基础教育公共服务的单独研究缺乏从地理空间的视角去理解和认识这一人文社会现象,研究内容也仅涉及义务教育层面,对学前教育、高中教育考虑不足,随着二孩政策的全面实施和高中义务教育的加快普及,仅涉及小学、中学的研究已无法满足社会发展的需求。近年来,以POI（point of interest）数据为代表的大数据,以其获取的便捷性和高效性,广泛应用于地理学领域,但鲜见于基本公共服务的研究。基础教育公共服务作为公共服务最基本、最重要的领域之一,值得单独分类出来利用POI大数据进行研究。据此,以基础教育POI设施数据为基础,采用GIS空间分析方法,从地区基础教育资源绝对数量均等化和人均数量均等化两方面,定量分析中国基础教育公共服务的地区差异及均等化空间格局,并结合统计数据探讨其空间格局形成的影响因素,以期为中国基础教育公共服务均等化与基础教育资源均衡配置提供理论依据和科学参考。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

研究所使用的数据涉及三大类：① 基础教育POI设施数据,使用学校设施表征基础教育公共服务资源,数据来源于高德地图,通过GeoSharp软件获取,获取时间为2016年6月,数据经过清洗和整理以后,包括幼儿园位置数据205663个,小学223210个,中学90202个;② 统计数据,地级市常住人口数据来自于2015年各省统计年鉴、经济年鉴和发展年鉴,国民经济与社会发展数据来源于2015年《中国城市统计年鉴》;③ 基础地图数据,来源于国家基础地理信息中心1 ∶ 400万中国省级行政区、地级行政区图,以及在此基础上矢量化出的343个地级市的行政区图。

2.2 研究方法

2.2.1 Cartogram专题地图 Cartogram是一种统计地图。Cartogram的基本原理是用待研究的属性去代替真实的区域面积,并使用数学方法进行夸张变形,以突出待研究的属性信息。变形地图的实现方法有许多种,如托布勒的Rubber-map cartogram和Pseudo-cartogram,盖斯特纳与纽曼的Diffusion-cartogram等,这些方法在加载不同的数据属性后,显示其各自独特优越的表现力[31]。本文选用Diffusion-cartogram区域比较统计地图来刻画省域基础教育公共服务资源的空间分布[32],能够更直观地表现出基础教育公共服务的空间差异,以克服地图原本的区域面积对所要研究信息的影响,从而更加准确地揭示基础教育公共服务的空间分布特征。
2.2.2 核密度估计法 核密度分析用于计算每个输出栅格像元周围要素的密度。本文采用点要素的核密度分析,根据输入的点要素数据集计算整个区域的数据聚集状况,从而产生一个连续的密度表面[33]。将全国的幼儿园、小学、中学点要素通过核密度法进行定量研究,以等值线表示基础教育公共服务的空间分布特征,核密度值越高意味着基础教育服务越聚集。
采用四次多项式核函数估计,设p处密度为 λ h p ,其估计值为 $\hat{\lambda}_{h}(p)$,计算公式为：
λ ˆ h p = ∑ i = 1 n 3 π h 4 1 - p - p i 2 n 2 2 （1）
式中：p为待估计点的位置;pi为落在以p为圆心、h为半径的圆形范围内的第i个基础教育公共服务设施的位置;h代表步长,即以p为源点的曲面在空间上的延展的宽度[34]。
2.2.3 探索性空间数据分析 基于GeoDa软件进行基础教育公共服务的探索性空间数据分析（ESDA）,对基础教育公共服务进行地理数据挖掘,探索空间数据的集聚状况。为了解中国基础教育公共服务的集聚及均等化状况,首先利用GeoDa软件计算地级研究单元的基础教育公共服务数量的Morans' I值,检验基础教育公共服务是否在空间上具有相关性,再对基础教育公共服务进行局部空间相关性分析[35],计算LISA值,以表征地级研究单元内部的集聚特征。
2.2.4 地理加权回归分析 传统的线性回归模型只是对参数进行平均或者全局的估计,对于空间数据,特别是具有空间非稳定性的数据无法进行较好的拟合。地理加权回归模型将空间结构嵌入到线性回归模型中,对空间数据进行局部回归,能够捕捉自变量和因变量之间随地理空间的变化而产生的变化[36,37],其表达公式为：
y i = β 0 u i , v i + ∑ β k u i , v i x ik + ε i （2）
式中：yi是因变量;β0为常数项; u i , v i 是第i个采样点的空间位置; β k u i , v i 是 u i , v i 点的变量之间的相关系数;xik为自变量;εi为误差项[38]。

3 地区绝对数量均等化的空间格局

中国基础教育公共服务存在地区、城乡、校际、群体之间的差异,其中尤其显著的是地区非均等化问题。从区域社会经济协调发展的长远角度考虑,基础教育公共服务均等化需要着重考虑基础教育资源在各地区之间进行均衡合理的分配。地区基础教育公共服务均等化包括基础教育资源绝对数量的均等化与人均数量的均等化,其中基础教育资源绝对数量的东西差异是衡量绝对数量均等化的重要方面。

3.1 基础教育公共服务绝对数量总体分布特征

为分析东西部地区及省域间基础教育公共服务资源绝对数量的均等化格局,将POI数据中的学校设施数量投射到对应的省级行政区上,运用cartogram分析省域的空间分布状况。分析结果显示：学前教育服务资源的数量上,东部和中部占优势,西部地区学前教育资源仅占22%,西部地区的学前教育公共服务存在很大的劣势。小学教育服务资源的数量上,东、中、西及东北地区的比例分别为35%、30%、28%、7%。东部的江苏、上海、浙江、福建四省份的小学教育相较于学前教育资源数量有大幅下降,西部地区的小学教育公共服务的劣势依然明显,但比较学前教育公共服务差距有一定缩小。在中学教育服务资源数量上,东、中、西部的比例类似小学,西部地区和东北地区占中学教育服务资源的34%。从基础教育公共服务资源绝对数量上分析,东部和中部地区教育服务资源数量远多于西部地区和东北地区,其实质是基础教育服务资源在区域分布上存在严重的非均等化。

3.2 基础教育公共服务绝对数量的密度分布

地区间基础教育服务绝对数量的总体分布特征是基于宏观尺度的格局研究,为了更详细探测基础教育服务绝对数量高值和低值区域的具体分布,本文以三种类型学校的POI点为数据源,运用核密度法分析三种类型基础教育公共服务的密度分布情况（图1）。学前教育在东、中部地区分布较多,高值区与城市群分布比较吻合,特别是与5个国家级城市群和9个区域性城市群高度重合,高值区主要是京津冀、长三角和珠三角地区;小学教育公共服务高值区主要分布在华北地区、东部沿海地区和长江中游地区,并在华北地区呈现高值区组团分布,在东部沿海地区呈现条带状分布,在长江中游地区呈现点状分布,西部和东北地区的高值区只有以西安、重庆和沈阳为中心的三个高值区域,其他区域呈现较为完整的低值分布区;中学教育公共服务高值区在华北地区和东部沿海地区呈现条带状分布,低值区域主要分布在西部地区和东北地区。胡焕庸线东侧的学前、小学和中学教育数量分别占比95.99%、94.14%、94.38%,低值区基本分布于胡焕庸线以西。总体而言,基础教育公共服务的密度分析在东多西少的基础上,进一步揭示出华北地区、东部沿海地区和长江中游地区为基础教育服务优势区域,基础教育服务公共服务设施数量存在显著的地区差异。
Fig. 1 Kernel density distribution of basic education public service of China in 2016

图1 2016年中国基础教育公共服务的核密度分布

4 地区人均数量均等化的空间格局

地区基础教育公共服务绝对数量的差异反映了均等化的一方面,由于基础教育公共服务是以人为本面向人的服务,为了全面探究基础教育公共服务的差异,本文选取基础教育公共服务资源人均数量,对基础教育公共服务进行空间格局可视化和空间集聚性分析。

4.1 人均基础教育公共服务空间分布特征

地级研究尺度的可视化共分5级（图2）。人均学前教育公共服务高值区在东部地区存在聚集分布,包括哈大线沿线区域、浙江与福建沿海地区;低值区在西部地区成连片之势,中部地区也出现低值塌陷区,分布在鄂、豫、皖交界位置。人均小学教育公共服务在西部地区分布广泛,在陕、甘、川、滇、藏部分区域形成一个大片的高值聚集区,在桂、黔交界区域也存在高值聚集区,东部地区高值区主要分布在京九线沿线,北方呈点状分布,在南方赣、粤、闽交界位置形成高值片区;低值区成片分布的状况显著,分布于中国北部地区、东部沿海地区,以及湘、鄂交界和川、渝、滇、黔交界区域。人均中学教育公共服务高值区与低值区交错分布,高值区在西北地区形成一个“几”形分布,在东部沿京九铁路两侧分布,西南地区分布在桂、黔交界地区;低值区域主要分布在西南地区、东北地区和东部沿海地区。人均学前教育公共服务的均等化格局与绝对数量的均等化格局较为一致,东西差异显著,人均小学和中学教育公共服务的非均等化问题不如绝对数量严重。
Fig. 2 Spatial distribution of basic education public service per capita in China

图2 中国人均基础教育公共服务的空间分布

4.2 人均基础教育公共服务集聚状况

地区之间人均基础教育公共服务均等化的可视化研究从一定层面上揭示了均等化的分布规律,但是未能表现出各研究单元之间内在的集聚规律。为揭示基础教育服务空间上的关联性,本文采用空间自相关对各研究单元之间基础教育服务的集聚规律进行探究。学前、小学、中学教育公共服务的Morans' I值分别为0.44、0.45和0.24,Morans' I值均大于0,表明地级单元的人均基础教育公共服务在空间上具有高度的全局空间正相关。全局Morans' I值从整体上刻画了基础教育公共服务存在集聚现象,为进一步研究基础教育公共服务的区域内部差异和局部集聚状况,运用GeoDa对教育公共服务进行局部自相关分析,得到局部LISA指数（图3）,部分区域未能通过95%的显著性检验。
Fig. 3 LISA map for basic education public service per capita in China

图3 中国人均基础教育公共服务LISA散点图

分析结果显示,中国地级研究单元人均学前教育公共服务L-L区域在西部地区出现大面积集聚状况,H-H区域主要分部在东南沿海地区,包括环渤海地区的辽宁、山东南部地区,东南沿海的海峡西岸及其以西地区。人均小学教育公共服务的H-H区域在西部和南部地区呈现明显的集聚,在西部区域呈现“C”形的H-H集聚,在西南、东南地区也形成H-H集聚区域;L-L区域主要分布在北方,东、中、西部均有小范围的集聚。人均中学教育公共服务的H-H区域没有形成较大规模的集聚,在东、中、西部均有H-H区域分布,分别在安徽、江西、福建交界地区,山西、陕西交界位置,贵州、广西交界地区,以及甘肃河西地区;L-L区域主要分布在西藏西北部、辽宁中南部、四川东部。总体来看,地级研究单元上人均学前教育公共服务L-L区域主要分布在中国的西部,H-H区域分布在东部沿海地区,东西差异明显,小学和中学的H-H和L-L区域在东、中、西部均有分布,人均小学教育公共服务在西部和南部优势明显,人均中学教育公共服务H-H和L-L区域交错分布,东西差异并不显著,基础教育公共服务人均数量的均等化格局优于基础教育公共服务绝对数量的均等化空间格局。

5 中国基础教育公共服务空间格局的影响因素

由于中国基础教育公共服务在绝对数量及人均数量上均存在地区差异,而绝对数量的非均等化状况显然更加突出,故选择地级研究单元上基础教育服务资源绝对数量作为因变量进行回归分析,以探究形成这种空间格局的影响因素。参考基本公共服务和教育公共服务相关文献中的机理分析,同时考虑到划片区和面向学龄人口进行服务是城市基础教育资源配置的重要方式,经济发展水平对教育公共服务数量影响显著,教育产业属于第三产业,教育基础设施建设投资属于固定资产投资,教育财政支出表征教育投入,这些变量对基础教育公共服务起至关重要的作用。故选取常住人口、城市建成区面积、人均GDP、第三产业比例、固定资产投资、教育财政支出等6项指标作为解释变量。由于2016年统计数据暂不可获取,故使用2015年统计年鉴数据代为解释。为了避免各指标出现多重共线性引起模型拟合的错误,利用OLS回归方法对所有变量进行多重共线性诊断,根据方差膨胀因子（VIF）判别,各变量的VIF均小于7.5,变量之间不存在共线性,6项指标可以作为解释变量。
普通全局回归模型往往建立在研究单元假设为均质的基础上,而地级行政单元的基础教育公共服务的影响因素具有空间非稳定性,局部回归模型GWR可以较好地解释这种空间上的非稳定性。为验证GWR的优越性,使用全局回归模型OLS与局部回归模型GWR同时对数据进行回归分析（表1）,利用GWR模型回归得到的可决系数R2为0.9043,大于OLS模型的0.8804,且由于两个模型的赤池信息准则AICc值相差大于3,GWR模型具有较低的AICc值,表明GWR是对基础教育公共服务拟合性能更佳的模型。
Tab. 1 Comparison of results from OLS and GWR

表1 最小二乘法（OLS）和地理加权回归（GWR）结果对比

AICc R2 Adjusted R2
OLS 4376.7454 0.8804 0.8779
GWR 4342.3109 0.9043 0.8949
在GWR模型中,每个研究单元都对应一个回归系数,对GWR模型回归结果进行描述性统计分析（表2）。结果表明：常住人口、第三产业比例和建成区面积的回归系数最大值较大,且回归系数的波动较大,表明这三个变量对基础教育公共服务资源的布局有较大影响。常住人口和固定资产投资的回归系数均是正值,表明对基础教育公共服务资源的增加有正向的推动作用,人均GDP、第三产业比例、建成区面积和教育财政支出的回归系数有正有负,表明这四个因子对部分地区教育服务资源的数量有正向促进作用,对部分地区教育服务资源的数量有负向的牵制作用。
Tab. 2 Descriptive statistical analysis of regression coefficients in the GWR model and VIF

表2 GWR模型回归系数描述性统计与方差膨胀因子（VIF）

最小值 中位值 最大值 平均值 标准偏差 VIF
常住人口 2.2362 3.5648 3.8736 3.4453 0.3474 6.9521
人均GDP -0.0056 -0.0029 0.0007 -0.0029 0.0013 2.1133
第三产业比例 -5.8031 4.2915 8.4608 3.2827 3.6308 1.4801
建成区面积 -1.4785 -0.0547 1.4616 0.0900 0.5709 5.9646
固定资产投资 0.000004 0.000014 0.000032 0.000015 0.000006 4.5841
教育财政支出 -0.000433 -0.000283 0.000362 -0.000233 0.000168 5.9248
通过GWR回归分析（图4）,常住人口、第三产业比例和建成区面积对基础教育公共服务的影响较大。常住人口的回归系数均为正值,最大回归系数为3.8736,位于巴彦淖尔,常住人口的回归系数呈现由东北向西南依次递减的态势,常住人口的敏感区在北方地区,要协调本区域人口数量与基础教育公共服务配置比例,促进北方地区人口与教育均衡发展。常住人口对西南地区影响小,西南地区基础教育质量并不算优质,由于户籍人口的增加相对稳定,即使流动人口增加,流动人口多数也不会选择将子女带到当地接受教育,所以常住人口增加对西南地区影响甚微。第三产业比例的回归系数有正有负,回归系数呈现由东部和西南依次向南北递减的态势。第三产业比例的敏感区在东部地区和西南地区,东部地区和以成渝为中心的西南地区第三产业比例本就不低,且第三产业与教育的相互增益作用非常显著,提高第三产业比例对本区域基础教育公共服务资源数量有显著的正向效果。建成区面积的回归系数有正有负,敏感区位于东北地区,该地区的建成区面积对基础教育公共服务资源数量影响最大,建成区面积对东南地区和西北地区影响最小,华南地区及北疆部分地区有负向的作用,本区域建成区面积的增加导致的基础教育资源整合,可能对基础教育公共服务资源数量起反向作用。
Fig. 4 Spatial distribution of regression coefficients in the GWR model

图4 GWR模型回归系数空间分布

人均GDP、固定资产投资和教育财政投入的回归系数较小,是基础教育公共服务的辅助影响因素。人均GDP的回归系数有正有负,最大回归系数为0.0007在佳木斯,最小回归系数-0.0056,位于舟山,人均GDP的低敏感区在东部地区,人均GDP的增加对东部地区基础教育公共服务资源数量增加影响相对较小,局部地区有负向的作用,东部地区人均GDP的增加导致教育理念优化,更注重基础教育质量而非数量,故此人均GDP的增加可能与东部地区基础教育公共服务资源数量增加背道而驰。固定资产投资的回归系数均为正值,回归系数呈现由西南向东北呈弧形递减的态势,固定资产投资的敏感区在西南地区,东北地区回归系数较小,东北地区固定资产投资主要集中在工业领域,固定资产投资对基础教育公共服务的增益作用较小。教育财政支出的回归系数有正有负,回归系数整体相对低,教育财政支出的回归系数高值区集中在西南地区,增加教育财政支出、提高基础教育支出比例对该地区的基础教育公共服务数量增加影响显著。由于教育基础设施投资占固定资产投资比例低,基础教育占教育财政支出比例低,所以导致固定资产投资和教育财政支出的回归系数整体较低。
综上所述,常住人口、第三产业比例和建成区面积是影响基础教育公共服务空间格局形成的主要因素,人均GDP、固定资产投资和教育财政投入是影响基础教育公共服务空间格局形成的辅助因素。基于中国的基础教育资源分配方式,协调基础教育公共服务资源数量与常住人口和建成区面积的比例,适当增加第三产业比例和人均GDP,以及提高教育基础设施建设投资占固定资产投资比例和基础教育财政支出占教育财政支出比例,对于基础教育公共服务空间格局均等化有重要的推动作用。

6 结论与讨论

6.1 结论

基于基础教育POI设施数据,利用ArcGIS和GeoDa软件对中国基础教育公共服务均等化进行密度分布和集聚状况等分析,并通过地理加权回归对其空间格局形成的影响因素进行研究。结论如下：
（1）地区基础教育公共服务数量方面,东部、中部的基础教育公共服务资源远多于西部地区和东北地区,东部、中部与西部、东北地区相差约30%。通过核密度分布的进一步分析,基础教育公共服务的高值区与国家级城市群、区域性城市群所在区域较为吻合,与地区性的城市群没有特别明显的重合。同时发现,胡焕庸线东侧的学前、小学和中学教育资源数量分别占比95.99%、94.14%、94.38%,中国基础教育资源的分界线,基本与胡焕庸线相吻合。东—中—西教育公共服务数量的确存在显著的地区差异,非均等化问题十分严重。
（2）对比地区基础教育公共服务人均数量与绝对数量的空间格局发现,不同类型的基础教育服务人均数量和绝对数量的均等化表现出相似性和差异性的空间格局。学前教育公共服务人均数量与绝对数量格局较为一致,均为东多西少,非均等化问题较为严重。小学和中学教育公共服务人均数量与绝对数量的空间格局则大不相同,高高集聚（H-H）和低低集聚（L-L）区域在东、中、西部均有大面积分布,小学教育公共服务人均数量在西部和南部优势明显,中学教育公共服务人均数量高高集聚（H-H）和低低集聚（L-L）区域交错分布,东西差异并不显著。对比显示,学前教育公共服务非均等化问题形势严峻,基础教育公共服务人均数量的均等化格局优于教育公共服务绝对数量的均等化空间格局。
（3）常住人口、第三产业比例、建成区面积是基础教育公共服务空间格局形成的主要影响因素,而人均GDP、固定资产投资、教育财政投入对教育公共服务的影响较小。常住人口和固定资产投资的回归系数皆为正值,对基础教育公共服务资源数量的增加有正向的推动作用,人均GDP、第三产业比例、建成区面积和教育财政支出的回归系数有正有负,表明其对基础教育服务资源的数量的影响有正面的促进作用,亦有反向的牵制作用。

6.2 讨论

基础教育公共服务均等化尚不到位,基础教育与社会经济发展不协调,难以适应区域之间协调发展及经济发展方式转变的要求,成为当前教育公共服务体系建设面临的主要矛盾[39]。均衡基础教育资源配置应该以科学的格局分析为参考,同时更应注重调整分析得出的关键影响因素。不同地区的基础教育公共服务空间格局形成的影响因素迥异,需要各种因素综合发挥作用,通过因地制宜的方式来均衡基础教育资源配置,逐步实现均等化。地区之间绝对数量和人均数量的非均等化程度虽然不同,但两者均是地区均等化的重要内容,要在兼顾公平与效率的前提下,注重地区之间基础教育公共服务资源总量均衡,以及人口与基础教育公共服务资源数量的均衡。学前教育在地区绝对数量和人均数量均表现出强烈的东西差异,与中小学教育不同,学前教育受市场的调节作用大,优势资源极易向投资回报率高的东部地区流动,此种情况下,学前教育公共服务非均等化问题的解决刻不容缓,政府是否应该在学前教育公共服务均等化过程中承担更多的责任值得探讨。与此同时,回归基础教育公共服务的本质,教育应当是以人为本的服务,基础教育应当是面向基础教育适龄人口的服务,我们更应当考虑的是学龄人口能否享有公平的教育机会,这也是基础教育公共服务均等化需要深层次探讨的方向。
基础教育公共服务随着时代的发展和社会的进步,存在不断地合并、重组、扩张等动态变化,研究选取的POI数据的属性是截面数据,着重探讨了空间上的差异,未探究时间序列上的动态演化特征。教育服务均等化不仅包括过程均等,还包括起点均等和结果均等,基础教育公共服务均等化只研究了基础教育公共服务中的资源数量均等,也就是过程均等,未探讨起点和结果均等。同时,基础教育公共服务不仅要考量教育公共服务资源数量,也要考量教育的质量,具体讲,在基础教育公共服务过程均等中既包括硬件设施的服务,又包括软件条件的服务,文中只研究了硬件设施中的学校设施,对于像学校规模、师资水平这样重要的条件考虑不足。本文选取绝对数量作为影响因素的因变量,对于人均数量这一相对于人的平均指标考虑不充分,未来将增加以人均数量作为因变量的分析,对基础教育公共服务做更全面细致的研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

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DOI

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李玏, 刘家明, 宋涛, 等. 北京市绿带游憩空间分布特征及其成因. 地理研究, 2015, 34(8): 1507-1521.绿带是阻止城市蔓延、提高城市生态安全格局的重要手段,其游憩开发能够为大都市游憩空间紧缺提供有效的解决途径。以北京市第二道绿带为研究区,以2013年绿带内6种类型游憩空间（共448处）为研究对象,运用Kernel核密度算法等空间分析方法,从北京市绿带游憩空间的整体分布格局、规模容量特征和各类型游憩空间分布特征及成因三个层面进行分析。主要结论：① 从整体分布格局来看,北京市绿带内形成了若干游憩空间集聚区域,游憩空间结构出现“北密南疏”的整体特征;北部游憩空间集聚程度高且分布连续成带,南部游憩空间集聚程度较低且分布离散成团;北部温榆河沿岸地区游憩空间大量集聚,成为绿带游憩空间结构的主要骨架。② 从规模容量特征来看,占地规模较大的游憩空间呈集聚分布,规模较小的游憩空间呈分散分布,绿带内已形成了6个由面积规模较大的游憩空间密集分布构成的热点区。③ 绿带内6种类型游憩空间分布特征及成因表现为：绿带内的资源环境本底决定了既有吸引物游憩空间的空间特征;政策性规划引导郊野休闲公园空间分布相对均匀;重要水系与运动健身游憩空间的空间分布高度关联;主题活动游憩空间更倾向于靠近主要交通干道;会议度假游憩空间与北京市地热资源分布契合度高;民俗体验游憩空间大量分布在海淀区上庄水库周边。揭示了北京市绿带游憩空间布局情况,为中国绿带游憩体系的统筹建设、空间结构调整和布局优化提供了参考。

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[Li Le, Liu Jiaming, Song Tao, et al.Spatial characteristics and causes of recreational space in the urban green belt of Beijing, China. Geographical Research, 2015, 34(8): 1507-1521.]

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袁丰, 魏也华, 陈雯, 等. 苏州市区信息通讯企业空间集聚与新企业选址. 地理学报, 2010, 65(2): 153-163.高科技产业是全球化背景下城市发展与区域竞争的关键,但是高科技产业发展空间极不平衡,空间要素显著影响高科技企业区位选择及空间集聚.针对现有研究主要集中在国家、省等大尺度单元,本文引入空间点模式分析方法,探讨了1996-2006年间苏州市区不同空间尺度上信息通讯企业的时空集聚特征.研究发现:在0～6 km的尺度上,信息通讯企业表现出明显的集聚特征,并随着尺度的增加呈现出倒"U"型集聚趋势;随着时间的推移,企业空间集聚的"热点地区"逐渐从老城区向外围推移,但是集聚峰区依然主要分布在老城区及其外围的国家和省级开发区;同时,新企业的选址与原有企业的分布特征表现出很强的相关性.运用计数模型的计量结果也表明企业集聚特征对新企业区位选择具有显著影响,同时起作用的还有地方政府政策影响下的开发区建设、城市内外交通条件、自然环境条件等因素.

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[Yuan Feng, Wei Yehua, Chen Wen, et al.Spatial agglomeration and new firm formation in the information and communication technology industry in Suzhou. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(2): 153-163.]

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马卫, 白永平, 张雍华, 等. 2002-2011年中国新型城市化空间格局与收敛性分析. 经济地理, 2015, 35(2): 62-70.根据新型城市化的内涵,从经济、社会、生态、城乡和城市现代等方面,构建中国新型城市化综合评价指标体系,运用熵值法,对2002—2011年中国31个省份进行测评。同时,运用空间分析工具和计量模型,考察了中国新型城市化水平的空间格局和收敛性。结果显示：1全国新型城市化水平呈现逐年上升的趋势,但东部、中部和西部的整体水平差异较大。2在空间格局分析上,各省域新型城市化水平在空间上存在显著的正相关,地域总体格局呈现三级梯度分布的趋势;新型城市化主要是靠长三角和珠三角两大城市群拉动的。3在收敛分析上,新型城市化存在显著的收敛性,应用合理空间模型（SEM）能加快收敛的时间。4在收敛检验方面,引入变量大大提高了模型的拟合程度,并且城镇人口比重最大。研究认为,要加强户籍制度改革,破除城乡二元结构,推动中国城市化健康发展。

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[Ma Wei, Bai Yongping, Zhang Yonghua, et al.Spatial pattern and convergence of new urbanization in China, 2002-2011. Economic Geography, 2015, 35(2): 62-70.]

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Brunsdon C, Fotheringham S, Charlton M.Geographically weighted regression: A method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis, 1996, 28(4): 281-298.Spatial nonstationarity is a condition in which a simple 090008global090009 model cannot explain the relationships between some sets of variables. The nature of the model must alter over space to reflect the structure within the data. In this paper, a technique is developed, termed geographically weighted regression, which attempts to capture this variation by calibrating a multiple regression model which allows different relationships to exist at different points in space. This technique is loosely based on kernel regression. The method itself is introduced and related issues such as the choice of a spatial weighting function are discussed. Following this, a series of related statistical tests are considered which can be described generally as tests for spatial nonstationarity. Using Monte Carlo methods, techniques are proposed for investigating the null hypothesis that the data may be described by a global model rather than a non-stationary one and also for testing whether individual regression coefficients are stable over geographic space. These techniques are demonstrated on a data set from the 1991 U.K. census relating car ownership rates to social class and male unemployment. The paper concludes by discussing ways in which the technique can be extended.

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杨文越, 李涛, 曹小曙. 广州市社区出行低碳指数格局及其影响因素的空间异质性. 地理研究, 2015, 34(8): 1471-1480.通过构建社区出行低碳指数（CTLCI）模型,对广州市社区出行低碳指数的空间格局及其差异特征进行了分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归（GWR）模型对社区出行低碳指数的影响因素以及其间关系的空间异质性进行了研究。结果表明,广州市社区出行低碳指数由中心城区向外逐渐递增,呈明显的圈层结构。内圈层的社区出行低碳指数内部差异最小,中间过渡圈层的最大。社区人口密度对社区出行低碳指数的影响以正向作用为主,公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数的影响以负向作用为主,且它们的影响作用具有空间异质性。具体指出了在不同地域空间内社区人口密度、公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数在影响程度和作用方向上的差异,为减少广州城市交通碳排放、针对不同空间制定有效的低碳政策和构建低碳城市空间结构提供了科学依据。

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[Yang Wenyue, Li Tao, Cao Xiaoshu.The spatial pattern of community travel low carbon index (CTLCI) and spatial heterogeneity of the relationship between CTLCI and influencing factors in Guangzhou. Geographical Research, 2015, 34(8): 1471-1480.]

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严小兵. 中国省域犯罪率影响因素的空间非平稳性分析. 地理科学进展, 2013, 32(7): 1159-1166.收入差距和流动人口是影响犯罪率的两个重要因素, 以往研究基于OLS模型, 在假设地域空间为均质的前提下分析其对犯罪率的影响, 但现实世界的空间单元往往难以满足“均质”的假设, 多数表现为“空间异质”。以OLS计量空间异质会造成计量结果出现偏差, 同时无法了解不同空间单元的不同影响。而地理加权回归模型通过将空间结构嵌入线性回归模型中, 很好的解决了空间异质的计量问题。利用地理加权回归模型研究2008 年中国大陆省域单元犯罪率的影响因素, 结果表明:① 犯罪率的影响因素表现出空间非平稳性, 流动人口与犯罪率显著相关, 但各个省份相关程度并不相同, 影响关系随空间位置变化而变化;② 地理加权回归模型的计量精度和拟合度比OLS模型有大幅提高

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[Yan Xiaobing.Spatial non-stationarity of the factors affecting crime rate at province scale in China. Progress in Geography, 2013, 32(7): 1159-1166.]

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迟福林. “十二五”时期教育公共服务体系建设: 突出矛盾与主要任务. 经济社会体制比较, 2011, (2): 1-9.当前,公共需求全面快速增长与公共服务不到位、公共产品短缺成为经济社会发展中的突出矛盾。在这个特定背景下,教育公共服务需求全面增长、需求结构快速变化与教育公共服务尚不到位、不适应经济发展方式转变的要求,成为教育公共服务体系建设面临的主要矛盾。文章认为,为适应我国经济社会发展的阶段性变化和经济发展方式转变的客观要求,均衡教育资源配置、调整教育服务结构、深化教育机构改革、加快推进生存型教育向发展型教育的转变,是＂十二五＂时期教育公共服务体系建设面临的主要任务。

[Chi Fulin.The construction of education public service system in the 12th Five-Year Plan: Prominent contradictions and main tasks. Comparative Economic & Social Systems, 2011, (2): 1-9.]

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