国际教育竞争力的比较研究，本文主要内容关键词为：国际教育论文,竞争力论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
〔中图分类号〕 G511〔文献标识码〕A〔文章编号〕1002-8064(2006)01-0080-05
一、引言
教育竞争力在提升一国综合国力中有着特殊的地位和作用，是一国综合国力的重要组成部分。要提高我国国际竞争力，关键是要逐步提升我国教育竞争力，因为教育竞争力关系到科技竞争力和企业竞争力的提升。准确判定我国教育竞争力在世界的位置，对于国家科学地制定教育发展战略，实现从人口大国向人力资源强国的转变，积极推进教育现代化进程具有十分重要的意义。目前经济竞争力和产业竞争力的研究得到许多学者的关注，而关于国际教育竞争力的研究则少有人涉足，而且现有的对国际教育竞争力的研究主要还是以定性分析为主[1]，对国际教育竞争力进行定量研究并做出综合评估和排名的研究则是空白。因此，十分需要从概念的界定、指标体系的建立到综合评估方法的确定等方面对国际教育竞争力进行理论和实证研究。
二、国际教育竞争力概念及综合评估指标体系的构建
目前，国内外学者都没有对国际教育竞争力进行明确的概念界定。美国学者波特是研究国际竞争力问题的著名经济学家，他把国际竞争力界定为在国际竞争中所拥有的竞争优势和比较优势[2]。按照波特的国际竞争力概念，我们把国际教育竞争力界定为在国际教育竞争中所拥有的竞争优势和比较优势。
瑞士国际管理发展学院是世界公认的研究国际竞争力的权威，他们在2002年的世界竞争力年鉴中将教育竞争力指标分为主观性和客观性两方面指标[3]。教育竞争力的主观性指标来源于他们对世界各国的调查问卷，内容包括教育体系、大学教育、经济知识普及、教育资金、合格工程师、知识转让六个方面。教育竞争力的客观性指标包括全部公共教育支出占GDP比例、初等教育生师比、中等教育生师比、中等教育入学率、25～34岁人中至少获得三级教育的人口所占比例(高等教育成绩)、成人(15岁以上)文盲占总人口比例、15岁人口的比例调查七个方面。这七个方面的教育竞争力的客观性指标包括了初等、中等和高等教育三个层次，涵盖了教育投入和教育规模两个方面。我们以瑞士国际管理发展学院的教育竞争力的客观性指标为基础，再结合其它学者的研究成果[4] [5] [6]，遵循综合性、针对性、操作性、可比性、可得性原则，构建了国际教育竞争力综合评估指标体系。该体系包括了学前教育、初等教育、中等教育和高等教育四个层次，在范围上涵盖了教育资源、教育投入、教育规模、教育效率和教育产出状况5个方面。该指标体系是与国际教育竞争力的概念密切一致的，因为国际教育竞争力是指在国际教育竞争中所拥有的竞争优势和比较优势，这种竞争优势和比较优势体现在一国教育体系中的各个层级教育的竞争优势和比较优势上，而各个层级教育的竞争优势和比较优势又通过教育资源、教育投入、教育规模、教育效率和教育产出状况5个方面来反映。
由于国际教育比较指标收集上的困难，我们最终选择了20项具体指标来反映和衡量国际教育竞争力状况。这20项具体指标包括了学前教育、初等教育、中等教育和高等教育4个层次以及教育资源、教育投入、教育规模、教育效率和教育产出状况5个方面，它们分别是：
1.教育资源：包括初等教育生师比、初等教育接受过培训的教师人数占初等教育总教师人数的比例。
2.教育投入：公共教育支出占GDP比重、生均公共教育支出占人均GDP比重、公共教育支出占总的政府支出的比重、生均公共初等教育支出占人均GDP比重、生均公共中等教育支出占人均GDP比重、生均公共高等教育支出占人均GDP比重。
3.教育规模：学前教育毛入学率、初等教育毛入学率、初等教育净入学率、中等教育毛入学率、中等教育净入学率、高等教育毛入学率、15岁及以上成人文盲率。
4.教育效率：初等教育完成率、初等教育复读率。
5.教育产出：初等教育水平失业人数占总失业人数的比例、中等教育水平失业人数占总失业人数的比例、高等教育水平失业人数占总失业人数的比例。
我们之所以选择用各级教育水平失业人数占总失业人数的比例来衡量各级教育产出，主要是因为在现有的各种资料中，我们得不到其它的可以用来进行国际比较的教育产出指标。其次是因为这一指标在一定程度上也可以反映各级教育产出，因为各级教育培养出来的人必须经过劳动力市场的检验，而各级教育失业人数占总失业人数的比例是这种检验结果的一种反映。从理论上说，初等教育水平失业人数占总失业人数的比例越大，教育产出的得分就越高。中等教育水平失业人数占总失业人数的比例和高等教育水平失业人数占总失业人数的比例越小，教育产出的得分就越高。
在这些指标中，有些指标是逆指标，如初等教育生师比、15岁及以上成人文盲率、初等教育复读率、中等教育水平失业人数占总失业人数的比例和高等教育水平失业人数占总失业人数的比例。对于这些逆指标，理论上应该作正向化处理，但不作正向化处理的因子分析的结果表明这些指标的因子负荷系数几乎全部为负数，这已经反映出了这些指标对教育竞争力水平的负面影响。因此，我们将不再对这些逆指标作正向化处理。
在这些指标中，15岁及以上成人文盲率这一指标来源2004年的《国际统计年鉴》，中国初等、中等、高等教育水平失业人数占总失业人数的比例数据来源于《中国2000年人口普查资料》，采用的是最新的2000年普查数据。除此以外各项指标的每一项具体数据都是最新的2001年的数据，数据来源于2004年的《世界发展指标》，可保证统计口径的一致性。由于指标数据缺失的原因，我们删去了一些指标数据缺失严重的国家，最终选择了49个国家来进行研究。
三、国际教育竞争力综合评估的方法
借鉴我们已有的研究[7]，我们对国际教育竞争力的研究思路如下：先对上述20个变量进行初次因子分析，然后根据这20个变量共同度(变量共同度是指原始变量可以被公共因子解释的方差百分比，其大小可以反映原始观测变量与公共因子关系的密切程度)的大小，删去了变量共同度相对较小的部分变量，对余下的变量重新进行因子分析。此时，将获得若干个公共因子，对每个公共因子乘以其贡献率后的得分相加，就可以得到一个反映一国教育竞争力水平的综合评分。根据该综合评分,就可以对世界各国的教育竞争力水平进行排名，同时采用聚类分析的方法对世界各国教育竞争力水平进行区域划分。
1.因子分析(Factor Analysis)方法(我们是指探索性因子分析)是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中基本结构的多元统计分析方法。它的主要目的是简化数据，以少数几个综合变量(即公共因子)来反映原始观测变量的信息。在因子分析法中，当各公共因子对原变量反映不明显时，可通过因子旋转(原始变量不相关的正交旋转与原始变量相关的斜交旋转)法，使得公共因子的贡献较分散，即第一公共因子代表一部分变量，第二公共因子代表另一部分变量，依此类推，这样的处理使各个公共因子有明显的实际含义，有利于分析与解释。因子分析法可实现两个重要研究目的：因素分析和综合评估。
2.聚类分析(Cluster Analysis)方法是通过研究众多变量之间的内部关系并根据相似性程度对变量进行归组分类的一种多元统计分析方法。聚类分析方法可实现分类的研究目的。
四、国际教育竞争力的因子分析和聚类分析
根据对20个变量进行初次因子分析的结果，我们删去了变量共同度相对较小的初等教育毛入学率、中等教育净入学率、生均公共高等教育支出占人均GDP比重、公共教育支出占总的政府支出的比重、初等教育接受过培训的教师人数占初等教育总教师人数的比例5个变量，余下的15个变量进入第二次因子分析。第二次因子分析的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)取样适当性指标值为0.599，该值接近0.6。根据学者Kaiser的观点[8]，如果KMO的值大于0.5，则表示样本数据适合进行因子分析，因此这20项指标数据适宜做因子分析。
由于采取特征值大于1的提取公共因子的分析方法不能形成合理的公共因子结构，因此，我们采用了给定公因子个数的方法以形成合理的公共因子结构。我们最终选择了4个公共因子，由表1可知，这4个公共因子的方差累积贡献率已达67.784％，表明它们能比较充分地解释原始观测变量，并反映原始数据所表达的信息。此外，从各观测变量的共同度基本都在0.583～0.950之间说明各观测变量均能被这四个公共因子所解释。所以，选择这四个公共因子能够比较充分地反映和代表世界各国教育竞争力的综合水平。
表1 因子特征值、方差贡献比例及累计贡献比例
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Sguared Loadings
Component Total％of Variance Cumulative％ Total
％of Variance
Cumulative％ Total ％of Variance Cumulative ％
1 4.83032.20132.201 4.830
32.201
32.201 3.185 21.23121.231
2 2.30815.39047.591 2.308
15.390
47.591 3.094 20.62941.860
3 1.57010.46558.056 1.570
10.465
58.056 2.014 13.42755.287
4 1.459 9.72867.784 1.4599.728
67.784 1.875 12.49767.784
5 1.262 8.41176.195
6 .983 6.55282.747
7 .705 4.70387.450
8 .513 3.41890.868
9 .348 2.32293.190
10.295 1.96695.156
11.253 1.68996.845
12.230 1.53098.376
13.126
.83999.215
14 7.088E-02 .47399.688
15 4.685E-02 .312
100.000
Extraction Method:Principal Component Analysis.
由表2可以看出公共因子1涵盖的观测变量有：公共教育支出占GDP比重、生均公共教育支出占人均GDP比重、生均公共初等教育支出占人均GDP比重、生均公共中等教育支出占人均GDP比重。根据这些观测变量的含义，可以将公共因子1看成是反映教育投入程度的综合指标；公共因子2涵盖的观测变量有：初等教育生师比、学前教育毛入学率、初等教育净入学率、中等教育毛入学率、高等教育毛入学率、15岁及以上成人文盲率，可将公共因子2看成是反映教育规模的综合指标；公共因子3涵盖的观测变量有：初等教育完成率和初等教育复读率，可将公共因子3看成是反映教育效率的综合指标；公共因子4涵盖的观测变量有：初等教育水平失业人数占总失业人数的比例、中等教育水平失业人数占总失业人数的比例、高等教育水平失业人数占总失业人数的比例，可将公共因子4看成是反映教育产出质量的综合指标。如果变量在公共因子上的负荷系数为负值，表明该变量将降低该公因子的得分，结果会降低教育竞争力水平。
表2 国际教育竞争力方差极大旋转后的因子负荷矩阵
Component
1 2 3 4
生均公共教育支出.910
.157 .109 1.744E-02
占人均GDP比重
生均公共中等教
育支出占人均.8904.751E-02.193-5.11E-0.2
GDP的比重
生均公共基础教
育支出占人均.788
.320 .276
-.125
GDP的比重
公共教育支出占 .708
.191 -.355 -9.35E-02
GDP比重
15岁及以上成人9.248E-02
-.811 .120.217
中等教育毛入学率.165
.771 .231.212
高等教育毛入学率.160
.752 .260.164
学前教育毛入学率.362
.714 -4.32E-02 -1.08E-02
基础教育生师比 -.229 -.584 -.546 -4.81E-02
初等教育完成率-5.03E-02-6.97E-04 .838.136
小学复读率 -1.34 -.125 -.553.280
初等教育净入学率.232
.484 .548.122
中学教育水平失
业人数占总失业 .104
-6.85E-02
6.513E-02-.965
人数的比例
小学教育水平失
业人数占总失业 -.214 6.123E-02-3.19E-02 .730
人数的比例
大学教育水平失
业人数占总失业 .259 -8.54E-04 .125.388
人数的比例
Extraction Method:Principal Component Analysis.
Rotation Method:Varimax with Kaiser Normalization.
A.Rotation converged in 5 iterations.
我们根据49个国家教育竞争力在4个公因子上的得分状况，按照下式计算各国的教育竞争力综合评分。
国家教育竞争力综合评分=
公共因子i×公共因子i的贡献率
然后，我们将4个公因子的得分与国家教育竞争力综合评分这5个指标作为聚类分析的变量，对49个国家进行教育竞争力的排名和区域划分。
表3 世界49个国家教育竞争力的排名和区域划分
区域 区域
排名 国名综合得分排名 国名 综合得分
划分 划分
1丹麦 72.711 25 爱尔兰.81
3
2瑞典 54.401 26 匈牙利.68
3
3瑞士 40.582 27 波兰
—.11
3
4
以色列 39.542 28 墨西哥 —3.55
3
5
西班牙 39.302 29 德国 —4.55
3
6挪威 35.952 30 埃及 —13.17
4
7
葡萄牙 31.272 31 捷克 —13.75
4
8荷兰 30.232 32 巴拿马—13.90
4
9美国 30.222 33玻利维亚
—14.09
4
10 澳大利亚29.692 34 越南 —17.60
4
11芬兰 26.812 35 伊朗 —20.70
4
12
新西兰 25.732 36 土耳其—21.07
4
13
俄罗斯 20.503 37 智利 —22.23
4
14
加拿大 20.183 38罗马尼亚
—24.51
4
15法国 19.613 39 巴西 —26.14
4
16
意大利 18.593 40 南非 —27.24
4
17英国 16.683 41哥伦比亚
—29.22
4
18日本 15.523 42斯洛伐克
—30.21
4
19泰国 15.433 43 印度 —36.95
4
20 马来西亚12.663 44 菲律宾—39.08
4
21韩国
3.953 45 中国 —49.78
4
22 斯洛文尼亚3.653 46 几内亚—51.86
4
23 奥地利
3.173 47 印度尼西亚
—52.40
4
24 阿根廷
1.903 48津巴布韦
—73.43
5
49肯尼亚 —98.15
5
五、国际教育竞争力排名和聚类结果的分析
由上表3聚类分析结果可知，世界49个国家的教育竞争力可分为五个等级区域：第一等级区域为教育竞争力最强的区域，包括丹麦和瑞典。第二等级区域为教育竞争力相对较强的区域，依次包括瑞士、以色列、西班牙、挪威、葡萄牙、荷兰、美国、澳大利亚、芬兰、新西兰。第三等级区域为教育竞争力相对一般的区域，依次包括俄罗斯、加拿大、法国、意大利、英国、日本、泰国、马来西亚、韩国、斯洛文尼亚、奥地利、阿根廷、爱尔兰、匈牙利、波兰、墨西哥、德国。第四等级区域为教育竞争力较弱的区域，依次包括埃及、捷克、巴拿马、玻利维亚、越南、伊朗、土耳其、智利、罗马尼亚、巴西、南非、哥伦比亚、斯洛伐克、印度、菲律宾、中国、几内亚、印度尼西亚。第五等级区域为教育竞争力最弱的区域，包括津巴布韦和肯尼亚。
丹麦和瑞典的教育竞争力综合得分之所以能占据第一等级区域，主要在于丹麦和瑞典在第一个公共因子教育投入上得分偏高，丹麦和瑞典在第一个公共因子上的得分分别为2.61428和1.54689，而世界49个国家在该公共因子上的平均得分近似为0，且第一个公共因子上的得分极小值为-2.28962。再加上第一个公共因子的贡献率为21.231％，是四个公共因子中贡献率最高的，最高的公因子得分乘以最高的贡献率就导致了丹麦和瑞典的教育竞争力综合得分最高。
在第二等级区域中，瑞士、以色列在公共因子1上的得分较高(分别为1.22784、1.26595)，西班牙、葡萄牙在公共因子3上的得分较高(分别为1.60028和1.80314)。由于美国在4个公共因子上的得分都不高(四个公因子上的得分依次为0.61329、0.20913、0.35458、0.65041)，但都为正值，这导致了美国教育竞争力综合得分属于第二等级区域而非第一等级区域。
在第三等级区域中，法国在四个公因子上的得分依次为0.04528、1.04545、-0.20314、-0.01487，可以看出尽管法国在教育规模上得分较高，但由于其在教育效率、教育产出上得分为负值(得分为负值是指相对于该公因子的平均得分来说的)，这导致了法国教育竞争力综合得分不高。英国尽管在教育规模上得分较高(1.45460)，但在教育投入上得分相对较低，且为负值(-0.78062)。日本在四个公因子上的得分都相对不高，德国在教育投入(-0.18794)和教育产出(-0.96804)上的得分都为负值，导致了它们不得不屈居第三等级。
在第四等级区域中，中国综合得分为-49.78，比世界最高分低了122.49分，名列第45位。同其他48个国家相比(见表4)，中国在教育投入上的得分(-0.79919)比世界最高分低了4.50321分，这表明中国在教育投入上的努力仍然很不够，与世界平均水平相比仍有很大的差距。就公因子1教育投入所涵盖的变量来说，尽管中国生均公共中等教育支出占人均GDP比重比世界均值高，但由于中国的公共教育支出占GDP比重、生均公共教育支出占人均GDP比重、生均公共初等教育支出占人均GDP比重比世界平均值分别低了2.79、7.38、2.87，这是造成中国教育竞争力综合得分较低的最主要原因。中国在教育规模上的得分(-1.30941)比世界最高分低了2.91365分，这表明中国在教育规模扩展上仍需很大的努力。就教育规模涵盖的变量来说，中国的初等教育生师比和初等教育净入学率与世界均值相差不大，但学前教育毛入学率、中等教育毛入学率、高等教育毛入学率比世界均值分别低了39.9、25.79、29.15，15岁及以上成人文盲率比世界均值高了4.14，这也是造成中国教育竞争力综合得分较低的重要原因。中国在教育效率上的得分比世界最高分只低了0.06674分，这表明中国初等教育效率相对较高。考察教育效率涵盖的变量，中国的初等教育完成率比世界均值高9.6，初等教育复读率比世界均值低3.67。尽管如此，由于教育效率公因子的贡献率较低，只为13.427，故其无法大幅提高中国教育竞争力的综合得分。中国在教育产出上的得分(—2.33716)比世界最高分低了4.39937分，这反映了中国教育产出的质量亟待提高。考察教育产出涵盖的变量，中国初等和高等教育水平失业人数占总失业人数的比例分别比世界均值低了25.78和10.49，但中等教育水平失业人数占总失业人数的比例比世界均值高了39.3。这说明中国初等教育的质量相对很高，中国高等教育的质量与世界平均水平相比也较高，但中国中等教育的质量相对较低和结构不合理。
表4 世界49个国家教育竞争力水平得分极端值和均值
极小值 极大值平均值
公因子1：教育投入
—2.289623.70402—2.7E-16(近似为0)
公因子2：教育规模
—3.250801.604242.43E-17(近似为0)
公因子3：教育效率
—3.405621.810002.08E-16(近似为0)
公因子4：教育产出
—2.337162.062210
综合得分—98.15 73.89 0
六、结论和政策含义
1.世界教育竞争力水平区域发展不平衡，两极分化严重
世界教育竞争力水平最高的国家丹麦和最低的国家肯尼亚之间相差了170.86分，标准差为35.57。世界教育竞争力第一、二、三、四、五等级区域的平均值分别为63.56分、32.93分、8.54分、-28分、-85.79分，这五个等级区域均值的标准差为57.72。世界教育竞争力水平区域两极分化严重具体表现为世界49个国家教育竞争力水平的区域划分呈现出两头小、中间大的明显特征。第一等级区域只有丹麦和瑞典两个国家，占全部国家的4.1％，而第二、三、四等级区域则集中了45个国家，占全部国家的91.8％，第五等级区域只有津巴布韦和肯尼亚两个国家，占全部国家的4.1％。因此，有必要制定适合世界区域教育均衡发展的政策，以缩小世界区域间教育竞争力水平的差距。
2.在空间分布上，世界教育竞争力水平区域发展由高到低呈现出较明显的欧洲—北美洲—亚洲—南美洲—非洲阶梯分布特征(见表3)
在世界教育竞争力水平为第一和第二等级区域的12个国家中，欧洲国家就占了9个，是总数的75％。处于第二和第三等级的国家中除了欧洲国家外，还有北美洲的美国、加拿大、墨西哥。在第三、四等级区域中，亚洲国家分别有4个和7个国家，是最多的。南美洲国家基本集中在第四等级区域中，而第五等级区域的国家都是非洲国家。就欧洲来说，其内部教育竞争力水平区域发展同样不平衡，由高到低呈现出明显的北欧—西欧—东欧的分布格局，第一等级区域的均为北欧国家，西欧国家基本处于第二等级区域，而东欧国家则基本处于第三、四等级区域。在亚洲同样如此，其内部教育竞争力水平区域发展由高到低呈现出较明显的东亚—南亚的分布格局，处于第三等级区域中的亚洲4国全部为东亚和东南亚国家，南亚国家则处于第四等级区域。世界区域教育竞争力水平发展不平衡不仅体现在各大洲之间，而且也体现在各大洲内部的不同区域之间。因此，为了促进世界区域教育的均衡发展，不仅要制定政策缩小各大洲之间教育竞争力水平的差距，也要注意采取措施缩小各大洲内部区域之间教育竞争力水平的差距。
3.教育竞争力水平与经济发展水平密切相关
选取人均国民总收入作为代表经济发展水平的指标，计算世界49个国家人均国民总收入与教育竞争力总分的皮尔逊积差相关系数，其值为0.69，且在0.01的水平高度显著相关。这表明世界49家的教育竞争力水平与经济发展水平密切相关，提升教育竞争力水平有助于促进经济发展水平的提高。但从个别国家来看，其教育竞争力水平未必与其经济发展水平保持一致。如就中印两国来说，尽管中国的教育竞争力综合得分比印度低，但如果用人均国民收入这一指标来衡量经济发展水平，2001年中国的人均国民收入为900美元，而印度只为460美元(数据来源：中华人民共和国国家统计局：《2004国际统计年鉴》，p51，中国统计出版社，2004)，因此中国的经济发展水平比印度高。造成这种现象的原因可能有以下两个方面：一是经济发展水平高的国家，尽管其教育投入绝对数量很大，但其教育投入相对数量不大；二是教育的发展与经济的发展之间不存在必然的联系，教育要促进经济水平的发展必须借助一定的社会政治、经济和政策等条件，而这些条件将能使教育所培养出来的人才与经济生产过程中的各要素紧密结合起来，只有这样，教育才能真正有效地为经济发展服务。
4.中国的教育竞争力水平偏低，亟待提高
与世界平均水平相比，中国的教育竞争力水平偏低，这严重影响了我国国际竞争力的提高，也十分不利于我国从人口大国向人力资源强国的转变。实证分析表明中国教育的投入水平偏低是造成中国教育竞争力水平偏低的最重要原因，因此要提高中国教育竞争力水平，中国需要加大对教育的投入力度，努力提高中国的生均公共教育支出占人均GDP比重，大力增加对初等教育的财政支持力度。此外，教育规模偏低也是造成我国教育竞争力水平偏低的重要原因，因此我国仍需要努力扩展我国教育规模。具体来说，就是要努力扩大我国学前教育和中等教育的规模，继续扩大我国高等教育的规模，努力降低我国15岁及以上成人文盲率。在教育产出上，我国目前急需降低中等教育水平失业人数占总失业人数的比例。因此，我们建议一方面国家要努力提高中等教育的质量，在普通教育中合理地融入职业和技术教育的内容，为那些无法进入高等教育的学生能较顺利地进入劳动力市场做好准备；另一方面，也要积极调整中等教育的结构，大力发展中等职业和技术教育，这样既可以合理地对中等教育毕业生进行分流，又可以满足我国劳动力市场对初级和中级技术人才的需要。
标签：教育论文; 探索性因子分析法论文; 因子分析论文; 初等教育论文; 毛入学率论文;