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中等职业教育发展水平的差异、空间效应及其影响因素分析

中等职业教育发展水平的差异、空间效应及其影响因素分析

杨丽雪 蔡文伯

摘 要 基于2007-2018年31个省(市、自治区)面板数据,采用熵权法对我国中等职业教育发展水平进行评价,运用GeoDa软件和空间自相关分析我国省域中等职业教育发展水平空间差异与时空关联模式,并使用空间计量模型进行影响因素的探测与分析发现:我国中等职业教育发展水平区域差异有所减小,但空间聚集效应明显,呈现出“强者愈强,弱者愈弱”的特征;中等职业教育发展水平具有显著的空间溢出效应;从空间效应分解来看,对外开放程度、硬件设备和经济发展水平能够有效提升本地区中等职业教育发展水平,而对邻近地区作用不明显,城镇化水平抑制了本地区中等职业教育发展水平,但有利于邻近地区中等职业教育发展水平的提升,第三产业比重的增加在一定程度上能够提升本地区中等职业教育发展水平,但不利于邻近地区中等职业教育的发展。

关键词 中等职业教育;发展水平;空间效应;影响因素

中图分类号 G718.3 文献标识码 A 文章编号 1008-3219(2021)19-0015-07

职业教育在推动经济高质量发展、促进乡村振兴和實现新型城镇化进程中发挥着重要作用。作为建设中国特色职业教育体系的重要基础,中等职业教育发展水平在一定程度上影响着职业教育甚至是经济社会发展水平。因此,客观评价我国中等职业教育发展水平,分析中等职业教育时空变化趋势,揭示影响中等职业教育发展区域差异的关键因素,对提升我国中等职业教育发展水平、推动经济高质量发展和促进乡村振兴具有重要意义。

从现有研究来看,国内学者关于教育发展水平测度与区域差异的分析大多集中在高等教育上,如胡宇[1]、丁静[2]、黄海军[3]、潘兴侠[4]、李晶[5]等人分别测度了我国高等教育发展水平,并进行了区域比较,其主要采用了因子分析法、聚类分析法、PLS结构方程模型法、熵权法等评价高等教育发展水平,通过空间相关分析比较各区域的差异。然而,对中等职业教育发展水平测度与比较的研究相对较少,如林克松[6]、王良[7]等。从已有研究来看,关于中职教育水平测度的方法在权重设置上较为主观,无法客观呈现中等职业教育发展水平;在中职教育发展水平区域差异性研究上仅是简单描述和比较,较少考虑区域间存在的空间效应。为弥补传统统计分析方法在权重确定和差异分析方法单一性等方面的不足,本研究采用熵权法测度中等职业教育发展水平。熵权法是根据各指标提供的信息量大小确定其权重大小,可以有效避免权重计算中的主观性;采用空间差异分析,了解中职教育发展空间分布特征及其在空间上的关联机制,可以更深刻地了解中等职业教育发展状况。

国内关于影响中等职业教育发展因素的研究大多采用经典的计量分析,对区域差异形成的空间因素研究相对较少。王伟运用空间计量模型分析了中等职业教育资源配置效率及影响因素[8],蔡文伯等人运用空间面板计量模型分析影响经费效率的因素[9],王辉等人以在校生数作为中职教育发展的指标探讨我国中等职业教育时空分异及其影响因素[10]。这些研究虽均运用了空间计量模型,但大都分析的是中职资源配置效率、经费效率、中职在校生数等方面的影响因素,而运用空间计量模型分析影响中等职业发展水平因素的研究有所欠缺。

鉴于现有文献存在的不足,本研究基于2007-2018年省级①面板数据,采用熵权法对我国中等职业教育发展水平进行科学评价,运用GeoDa软件和空间自相关检验分析我国省域中等职业教育发展水平空间差异与时空关联模式,并在此基础上,通过构建空间计量模型分析经济发展水平、产业结构、城镇化水平、对外开放程度和硬件设备对中等职业教育发展水平的影响,以期更加全面具体的了解我国中等职业教育发展现状,发现其影响因素,从而为提高中等职业教育发展水平提供有针对性的建议。

一、中等职业教育综合发展水平测度

(一)指标体系构建及数据来源

本研究在借鉴国内外有关教育发展指数、职业教育发展指数、职业教育质量评价等研究成果的基础上,综合考虑我国中等职业教育发展特点以及数据的可获得性,在办学规模、师资力量、教学条件、经费投入、培养成效5个二级指标下设置了15个三级指标对我国中等职业教育发展水平进行评价,见表1。其中,办学规模反映中等职业教育发展总量,师资力量是中等职业教育发展的内部动力,教学条件是反映一个学校可持续发展的基础要素,教育经费投入反映国家与地区对中等职业教育的重视程度,培养成效主要指中等职业教育的最终结果。

(二)中等职业教育发展水平的综合测度模型

一是指标选取与标准化处理。设有n个地区,m个指标,即第i个地区的第j个指标则为xij(i=1……n,j=1……m)。由于不同指标具有不同的量纲和单位,因此需要进行标准化处理。指标标准化主要分为正向指标标准化与负向指标标准化,公式如下:

正向指标标准化:x'ij=xij-min(x1j,x2j,……xnj)/max(x1j,x2j,……xnj)-min(x1j,x2j,……xnj)

负向指标标准化:x'ij=xij-min(x1j,x2j,……xnj)/min(x1j,x2j,……xnj)-max(x1j,x2j,……xnj)

二是计算各指标熵值与权重。首先计算第j个指标中第i个地区所占的比重:p1j=x1j/x1j;其次,计算第j个指标的熵值:ej=-kp1j1n(p1j),其中k=1/1n(n);再次,计算第j个指标的差异系数:gi=1-ej;最后,计算第j个指标的权重:wj=gj/gj。

三是计算各省份中等职业教育发展水平综合得分。公式为:EDUi=wjpij。

(三)中等职业教育发展水平综合评价结果

根据上述计算步骤,对我国2007-2018年31个省(市、自治区)的15个指标的数据计算处理,得到我国各省域2007-2018年中等职业教育发展水平综合评价值,见表2。

二、中等职业教育发展水平的空间差异分析

(一)时序变化特征

为了直观、便捷地看到中等职业教育发展水平时序上的区域差异,现将各省(市、自治区)按照东、中、西部三大区域进行划分,计算出2007-2018年各省域中等职业教育发展水平的平均值。从图1可以看出,我国中等职业教育发展水平呈逐年稳步上升趋势,全国中等职业教育发展水平综合指数由2007年的4.14增加至2018年的5.301,12年间提升了28%。从各区域来看,东部地区的中等职业教育发展水平始终保持较高水平,并且增长速度较快,涨幅达35.8%;中部地区的中等职业教育发展水平也呈上升趋势,但增长速度不稳定,2007-2014年中职发展水平高于全国水平,2014年以后其发展水平低于全国水平;西部地区中等职业教育发展水平相对较低,低于全国、东部和中部,但其增长速度较快,涨幅达29.4%。三大区域中等职业教育发展水平整体呈现出“东高、中平、西低”的局面。

(二)空间分布特征

为了深入分析2007-2018年我国中等职业教育发展水平的空间差异与变化趋势,采用自然间断点分级法对2007年、2012年和2018年三组数据进行层次分类展现,并将其转化为由高到低的四层级,如表3所示。从整体上看,中等职业教育发展水平呈现明显空间差异,东部地区高于中、西部地区,其主要原因可能是东部大多属于经济发达地区,中等职业教育能够获得较多的资源,有助于其发展。值得关注是中部地区的河南和安徽、西部地区的四川因人口众多、中职教育机构集聚等原因,中职教育保持着较高的发展水平,基本位于高值区和中高值区。

从演变趋势来看,不同等级空间分布发生了较大变化,2007年中等职业教育发展水平比较高的省份主要有河南、山东、广东、江苏、河北;处于中高值 区的省份除了安徽、四川、上海、北京,还有湖北、湖南、浙江、广西、江西、吉林等,而处于中低值区和低值区的省份绝大部分位于西部地区;2012年中等职业教育发展水平比较高的省份主要有江苏、广东、河南、安徽、山东、上海,其中,安徽和上海由2007年中高值區上升为高值区,说明其中职教育发展速度较快,而河北由高值区下滑至中高值区,北京由中高值区下滑至中低值区,处于低值区的省份仍然是西部地区;2018年中等职业教育发展水平比较高的省份仅有2个,分别是北京和上海,北京由中低值区上升至高值区,其中职教育发展水平迅猛提升,上海的中职教育发展一直保持着领先地位。江苏、广东、山东、安徽由高值区下滑至中高值区,2012年中高值区的省份均下滑至中低值区,绝大部分处于中低、低值区的省分位于中部和西部地区。总体来看,高值区呈现先扩张后缩减趋势,中高值区呈逐渐缩小趋势,中低值区呈现先缩小后扩张趋势,低值区呈先扩张后缩小趋势,说明我国中等职业教育发展水平空间差异有所减小,但值得注意的是中低值区的省份高达18个,中等职业教育发展水平还有待进一步提高。

(三)空间效应分析

1.全局空间自相关分析

利用Stata软件对2007-2018年我国中等职业教育发展水平进行测算,得到全局莫兰指数估计值及其显著性,见表4。我国中等职业教育发展水平的全局莫兰指数均为正值,且通过了显著性检验,说明我国中等职业教育发展水平存在较强的空间相关性,即中职教育发展水平较高或较低的省域在空间上都呈聚集现象。

2.局部空间差异分析

为清晰表现出不同地区中等职业教育发展水平的空间关系,利用Stata软件制作Moran散点图,横轴表示中职教育发展水平的观测值,纵轴表示中职教育发展水平的空间滞后值,第Ⅰ象限(H-H)是指自身和相邻地区中职教育发展水平都较高;第Ⅱ象限(L-H)是指自身中职教育发展水平较低,而周边省份中职教育发展水平较高;第Ⅲ象限(L-L)是指自身和邻近地区中职教育发展水平均较低;第Ⅳ象限表示(H-L)自身中职教育发展水平较高,而周边省份中职教育发展水平较低[11]。

从图2可以看出,2007-2012年散点均较为分散,说明各省(市、自治区)中职教育发展水平的差距仍然较大;2012-2018年散点呈逐渐集中趋势,尤其是第Ⅲ象限内的点聚集较为密切,说明中职教育发展水平在欠发达地区的差距不断缩小。为清晰观察我国31个省(市、自治区)中等职业教育发展水平的具体情况,在Moran散点图的基础上细化出各省份具体的象限分布,见表5。

通过表5可以看出,我国中等职业教育发展水平具有明显的空间集聚特征。具体来说,2007年、2012年和2018年三个年份中属于H-H区和L-L区的省份较多,分别是21个、23个、21个。2007年位于H-H区的省份有12个,2012年同样是12个,这些省份大多属于东部地区,表现出“强者愈强”的特征。而到了2018年位于H-H区的仅有5个省份,说明中等职业教育发展水平发达地区相互邻近的现象有所减弱,但现有省份也形成“山东—江苏—上海—浙江—安徽”小范围集聚区。位于L-L区的省份数量逐渐增多,由2007年的9个增长至2012年的11个,到2018年数量高达16个,将近全国50%的省份均在L-L区,且大多都处于西部地区,这些地区的中职教育发展表现出“弱者愈弱”的特征,其发展水平仍然较为落后,从侧面也可以看出,中职教育优势地区的空间辐射作用有待进一步加强。位于L-H区的省份数量有所减少,由2007年6个减少至2018年的5个,说明周边中职发展水平较高的地区能够带动水平较低的地区,但从具体省份来看,福建和海南在2007年、2012年和2018年均处于L-H区,这也反映出邻省对其空间溢出效应不显著。广东在2007年、2012年和2018年均处于H-L区,其经济较为发达、产业较多,使得中职教育发展资源集聚,导致邻近省域中职教育资源缩水。总的来说,我国中等职业教育发展水平仍存在失衡问题。

三、中等职业教育发展水平影响因素的空间计量分析

(一)变量与模型

1.变量选取

本研究借鉴已有文献,选择以下几个指标:一是经济发展水平,用人均GDP来表示。当地经济发展水平在一定程度上能够影响中等职业教育的发展,经济发展水平越高,其对教育投入就越大,中职教育所获得的资源也会相应有所提升。二是产业结构,用第三产业产值占GDP的比值来表示。产业结构在一定程度上决定了职业教育的结构和人才培养类型[12]。中等职业教育主要任务是培养技能型人才,其就业大多在第三产业,因此,第三产业的比重在一定程度上能够影响中职教育发展水平。三是城镇化水平,用城镇常住人口数占总人数比例表示。城镇化发展能够有效转移农村劳动力,其在一定程度上会影响中等职业教育的发展。四是对外开放程度,用外商直接投资占GDP比重表示。地区对外开放程度越高,其接触国外先进技术的机会越多,也越容易引进外资企业,有利于加强校企合作、产教融合,提升中等职业教育发展水平。五是硬件设备,用中等职业学校教学科研仪器设备资产值占中等职业学校固定资产值的比例表示。硬件设备越充足,对中职学生的发展越有利,其中职教育发展水平越能得到提升。

2.模型

在对中等职业教育发展水平空间差异分析表明,中等职业教育存在显著的空间效应,因此,进行影响因素分析需要运用空间计量模型进行检验。空间面板模型主要包括空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。其中,空间杜宾模型是空间自回归模型和空间误差模型的一般形式。莱萨基(Lesage)指出,空间杜宾模型把因变量和自变量的空间效应都纳入模型中,解释变量之间相互关联能力增强,同时还能捕捉到自变量的空间溢出效应[13]。其模型如下:

Yit=ρ∑nj=1WYjt+βXit+θ∑nj=1WXjt+μi+δt+εit

其中,Yit表示i省t年的中等职业教育发展水平;Xit表示i省t年的解释变量集(中等职业教育发展水平的影响因素);W为空间权重矩阵。本研究采用相邻空间权重矩阵,WY和WX分别表示被解释变量和解释变量的空间滞后项;ρ表示被解釋变量的空间自回归系数,若ρ>0,则表示不同地区之间发生了策略相似的模仿性空间影响行为,若ρ<0,则表示不同地区之间发生了策略不同的异质空间影响行为,若ρ=0,则表示不同地区之间没有空间影响;β表示解释变量的回归系数;θ表示解释变量的空间回归系数,即空间溢出效应;μi为空间固定效应,δt为时间固定效应,εit为随机误差项。当θ为零时或θ+ρβ为零时,SDM模型将分别退化SAR模型和SEM模型。

(二)空间计量模型结果分析

1.模型选择

在进行参数回归之前,需要对空间杜宾模型的具体形式进行确定,利用Wald统计量和LR统计量考察空间杜宾模型是否会退化为空间误差模型(SEM)或空间滞后模型(SAR)。结果显示,wald值为17.29,在1%的显著性水平上拒绝了θ为零的原假设;LR值为10.24,在10%的显著性水平上拒绝了θ为零的原假设,见表6。因此,本研究采用空间杜宾模型进行空间计量检验,利用Hausman检验确定选择固定效应还是随机效应,Hausman检验结果显示在1%的显著性水平上拒绝采用随机效应的原假设,因此,选择固定效应模型,再通过比较最终选择时间固定效应空间杜宾模型。

2.杜宾模型结果分析

通过表6可以看出,ρ在1%的显著性水平上为正,说明我国中等职业教育发展水平存在明显的正向空间溢出效应,即邻近省域中职教育发展水平的变化会对本地区中职教育发展产生正向影响。经济发展水平、对外开放程度和硬件设备能够对本地区的中等职业教育发展水平产生显著的正向影响,产业结构也能够促进中职教育发展水平的提高,但作用不明显,城镇化水平明显抑制了本地区中等职业教育发展水平。

由于空间杜宾模型中存在变量的空间滞后项,其回归系数不能完全反映解释变量对被解释变量的精确影响,因此,需要对回归系数进行分解,分解为直接效应、间接效应和总效应,见表7。其中,直接效应表示解释变量对本地区被解释变量产生的影响;间接效应表示解释变量对邻近地区被解释变量的影响;总效应表示解释变量对所有地区被解释变量产生的影响。

如表7所示,在直接效应上,对外开放程度直接效应系数(1.63)>硬件设备直接效应系数(1.386)>经济发展水平直接效应系数(0.605),并且系数通过了显著性水平检验,说明本地区的对外开放程度、硬件设备和经济发展水平能够有效提升中等职业教育发展水平。城镇化水平直接效应系数为-1.715,且通过10%显著性水平检验,表明城镇化水平不一定会提升中职教育发展水平,反而由于城镇人口增加加大了中职教育发展的压力,因为随着城镇化的快速发展,农村劳动力迅速向城镇转移,为了解决农村劳动力的生存与发展问题,需要大力发展中等职业教育,但由于城镇化发展过快,中等职业教育发展速度如师资队伍、经费投入等未能跟上城镇人口的增速,从而抑制了本地中等职业教育发展水平的提升。产业结构直接效应系数虽然没有通过显著性水平检验,但对中职教育发展水平也有一定的促进作用,第三产业的比重越高,越能够解决更多中等职业教育的就业问题,从而提升中职教育发展水平。直接效应的结论与表6结论基本一致。

在间接效应上,城镇化水平间接效应系数为5.099,且在10%的显著性水平上显著,说明本地区城镇化水平有利于邻近地区中等职业教育发展水平的提升。产业结构间接效应系数为-4.316,即本地产业结构每增加1%,邻近地区中职教育发展水平负增长4.316%,表明本地区第三产业比重的增加,不利于邻近地区中职教育的发展,原因可能是本地区与邻近地区在第三产业上存在竞争效应,本地区第三产业的增加对邻近地区中职教育发展产生了挤出效应。经济发展水平、对外开放程度和硬件设备对其他地区中等职业教育发展水平影响并不显著,说明它们对中职教育发展的影响主要在本地区产生作用,而对其他地区中职教育发展作用不明显。

在總效应上,仅有产业结构通过了显著性检验,估计系数为负,说明第三产业比重的增加给其他邻近地区中职教育发展造成的负面冲击远大于对本地区中职教育发展的正面影响。经济发展水平和硬件设备的总效应系数虽没通过显著性检验,但也能体现经济发展和硬件设备的提升更有利于本地区中职教育的发展。城镇化水平和对外开放程度的总效应系数均为正,且没通过显著性检验,城镇化水平对本地区中职教育发展的抑制效应要显著小于其对邻近地区的促进效应,存在复杂的空间溢出效应;而对外开放程度结果恰恰相反,对外开放程度对本地区中职教育发展的促进效应要显著大于它对邻近地区的抑制效应,其存在较为复杂的空间竞争关系。

四、结论与对策建议

(一)研究结论

第一,从时序上看,我国中等职业教育发展水平整体呈逐年稳步上升趋势。纵观三个年份我国中等职业教育发展水平的空间分布格局,呈现出明显的空间差异,东部地区高于中、西部地区。从演变趋势看,不同等级空间分布发生较大变化,高值区呈现先扩张后缩减趋势,中高值区呈逐渐缩小趋势,中低值区呈现先缩小后扩张趋势,低值区呈先扩张后缩小趋势,可见我国中等职业教育发展水平空间差异有所减小,但2018年我国中等职业教育发展水平处于中低值区的省份高达18个,说明中等职业教育发展水平还有待进一步提高。

第二,我国中等职业教育发展水平存在较强的正空间自相关,空间集聚特征明显,中职教育发展水平较高或较低的省域在空间上分别聚集。中等职业教育发展水平存在失衡问题,位于H-H区的省份数量虽有减少,但也呈现出“强者愈强”的小范围集聚区;位于L-L区的省份数量逐渐增多,呈现出“弱者愈弱”的特征,中职教育优势地区的空间辐射作用有待进一步加强;位于L-H区的省份数量有所减少,说明周边中职发展水平较高的地区能够带动水平较低的地区;广东一直处于H-L区,其中职教育发展资源集聚,挤占了邻近省域的中职教育资源。

第三,我国中等职业教育发展水平存在明显的正向空间溢出效应,即邻近省域中职教育发展水平的变化会对本地区中职教育发展产生正向影响。从空间效应分解来看,对外开放程度、硬件设备和经济发展水平的直接效应显著为正,而间接效应不显著,说明它们能够有效提升本地区中等职业教育发展水平,而对邻近地区作用不明显。城镇化水平直接效应显著为负,而间接效应显著为正,表明城镇化水平在一定程度上抑制本地区中职教育发展水平,但有利于邻近地区中等职业教育发展水平的提升。产业结构直接效应为正,但不显著,间接效应显著为负,第三产业比重的增加在一定程度上能够提升本地区中职教育发展水平,但不利于邻近地区中职教育的发展。

(二)对策建议

第一,贯彻落实中职区域协同发展政策,缩小中职教育发展水平差距。要建立东、西部中职学校深度合作关系,提升西部地区中职办学水平和质量,增强其自身的“造血”功能,实现中职教育快速发展。与此同时,国家也应加强对中部地区中职教育的支持,实现东、中、西部中等职业教育均衡发展。

第二,做好产业与中职教育的对接工作,促进各区域互利共赢发展。各地区需要打破地域限制,加强省域产业合作,构建面向产业对接的跨区域中等职业教育集团,促进区域间互惠互利,实现中等职业教育共同发展。同时,也要根据地区特色做好区域重点优势产业与中职教育专业的衔接,加强产教融合,使中等职业教育培养出来的人才与区域就业市场相吻合,提升中职发展水平。

第三,因地制宜推进城镇化进程,实现区域中等职业教育均衡发展。城镇化是经济发展水平提高、产业结构升级的结果,它的发展能够有效转移农村劳动力,对中等职业教育发展也有一定影响。因此,要因地制宜采取不同的方式推进各地区的城镇化水平,使二者步调协调一致,实现区域中等职业教育均衡发展。

第四,加大对外开放程度和硬件设备投入,提升中等职业教育发展水平。各地区要加大中等职业教育对外开放程度和产教融合力度;同时也要加大硬件设备投入,增加用于教学、科研仪器设备的经费比例,引进先进的教学科研仪器,切实保证师生能够使用先进设备进行教学与训练,提高人才培养成效和中等职业教育发展水平。

作者简介

杨丽雪(1993- ),女,新疆师范大学教育科学学院讲师,自治区文科基地“新疆高等教育发展研究中心”研究人员,研究方向:教育经济学,高等教育(乌鲁木齐,830017);蔡文伯(1962- ),男,石河子大学师范学院教授,博士,博士生导师,研究方向:教育经济与管理,高等教育

基金项目

国家社会科学基金青年项目“新疆教育的减贫效应及其效果研究”(20CMZ035),主持人:杨丽雪

参 考 文 献

[1]胡宇.高等教育发展水平区域差异实证研究——基于SPSS因子分析[J].江苏高教,2019(6):78-82.

[2]丁静,朱静,陆彦.中国省域高等教育发展水平差异及其分类比较——基于31个省(区)市2004-2011年的面板数据[J].湖南农业大学学报(社会科学版),2015(1):96-102.

[3]黄海军,孙继红.我国省域高等教育综合发展水平评价研究[J].当代教育科学,2018(10):63-68.

[4]潘兴侠,徐媛媛,赵烨.我国高等教育发展区域差异、空间效应及影响因素[J].教育学术月刊,2020(11):9-18.

[5]李晶,何声升.中国高等教育发展水平的空间差异研究[J].西部论坛,2017(5):70-78.

[6]林克松.我国省际中等职业教育发展水平的测度与比较[J].西南大学学报(社会科学版),2018(1):84-90.

[7]王良.天津中等职业教育发展水平评价与分析[J].职业技术教育,2016(22):44-49.

[8]王伟.职业教育资源配置效率及其影响因素的空间计量分析[J].现代教育管理,2017(2):97-103.

[9]蔡文伯,翟柳淅.我國中等职业教育经费投入效率及影响因素分析——基于DEA-Malmquist指数模型与空间面板计量模型[J].职业技术教育,2018(1):55-59.

[10]王辉,延军平,彭邦文,刘冬梅,连丽娟.中国中等职业教育空间集聚及其影响因素[J].热带地理,2020(3):525-538.

[11]李晶,何声升.中国高等教育发展水平的空间差异研究[J].西部论坛,2017(5):70-78.

[12]谯欣怡.我国中等职业教育规模的演变及影响因素分析[J].教育与经济,2015(4):46-49+56.

[13]LESAGE J P. What regional scientists need to know about spatial econometrics[J].Review of Regional Studies, 2014(1):13-32.

Analysis on the Difference, Spatial Effects and Influencing Factors of the Development Level of Secondary Vocational Education

Yang Lixue, Cai Wenbo

Abstract  based on the panel data of 31 provinces from 2007 to 2018, this paper uses entropy weight method to evaluate the development level of secondary vocational education, uses GeoDa software and spatial autocorrelation to analyze the spatial differences and spatial-temporal correlation mode of the development level of secondary vocational education in China, and uses spatial econometric model to detect and analyze the influencing factors. The results show that the regional difference of the development level of secondary vocational education in China has decreased, but the spatial aggregation effect is obvious, showing the characteristics of “the stronger the strong, the weaker the weak”; the development level of secondary vocational education has a significant spatial spillover effect; from the perspective of spatial effect decomposition, the degree of opening-up, hardware equipment and economic development can effectively improve the level of secondary vocational education in this region; the level of urbanization inhibits the development of secondary vocational education in one region, but it is conducive to the improvement of secondary vocational education in its near region; the increase of the proportion of the tertiary industry can improve the development level of secondary vocational education in the region to a certain extent, but it is not conducive to the development of secondary vocational education in its near region.

Key words  secondary vocational education; development level; spatial effect; influencing factors

Author  Yang Lixue, lecturer of Xinjiang Normal University(Urumqi 830017); Cai Wenbo, professor of Shihezi University

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