石丽 SHI Li
（南京航空航天大学党政办公室，南京 210016）
（Party and Government Affairs Office，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016，China）
摘要： 本文通过构建研究生教育竞争力指标体系与综合评价模型，采用偏最小二乘法结构方程模型（PLS）对2011年我国31个省域研究生教育竞争力进行了实证考察与评估。
Abstract： By constructing competitiveness index system and comprehensive evaluation model of postgraduate education, this paper uses the partial least squares structural equation model (PLS) to conduct the empirical investigation and assessment of graduate education competitiveness of 31 provinces in 2011.
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关键词 ： 研究生教育；教育竞争力；PLS路径模型；综合评价指数
Key words： postgraduate education；education competitiveness；PLS path model；comprehensive evaluation index
中图分类号：G40-054 文献标识码：A
文章编号：1006-4311（2015）02-0264-02
0 引言
本文在借鉴前人研究结果的基础上，试图构建研究生教育竞争力评价指标，利用PLS和聚类分析等方法对我国区域研究生教育竞争力水平进行综合评估，在此基础上探讨影响区域研究生教育竞争力的主要因素和缩小区域间发展差异的可能路径。
1 研究设计
1.1 指标体系 本文遵循指标体系设计的系统性、典型性、科学性和可操作性等原则，在借鉴高耀、陈衍等构建的改进钻石模型的基础上，基于研究生教育过程和效益视角，选择研究生教育的规模、结构、质量、效益等四个层面，构建我国研究生教育竞争力初选指标体系。教育质量包括博士招生数x11，硕士招生数x12，在校博士生数x13，在校硕士生数x14，博士学位授予人数x15，硕士学位授予人数x16等6个二级指标；教育结构包括一级学科博士学位授予点x21，一级学科硕士学位授予点x22，二级学科博士学位授予点x23，二级学科硕士学位授予点x24，专业博士学位授权点x25，专业硕士学位授权点x26等6个二级指标；教育质量包括博士研究生生师比x31，硕士研究生生师比x32，研究生导师层次结构x33，博士生导师比例x34，人文社科重点研究基地x35，国家重点实验室x36，近三年全国优秀博士论文数x37等7个二级指标；教育效益包括在研课题数x41，出版专著数x42，发表学术论文数x43，专利所有权转让及许可数x44，专利申请数x45等5个二级指标。其中x31、x32为逆向指标，通过取倒数的方法进行正向化处理。各指标数据来源于《中国科技统计年鉴2012》、《中国学位与研究生教育发展年度报告2012》。
1.2 PLS结构方程模型 结构方程模型是一种能够兼顾理论验证和数据量化的研究工具，在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域得到广泛应用。目前构建结构方程模型的常用方法主要有两类：①基于极大似然估计的协方差技术，称为“硬模型”，以LISREL为代表；②基于偏最小二乘估计的方差技术，称为“软模型”，以PLS通径模型为代表。其中，PLS结构方程模型是上世纪八十年代由瑞典统计学家H.Wold在PLS回归基础上提出的一种建构预测性结构模型统计方法。由于建模原理与建模目标的不同，LISREL建模方法与PLS建模方法存在不少差异，各有优劣。孙继红、李晓鸿通过对两者建模方法进行分析和对比，认为PLS建模方法存在以下几点优势：①变量多、样本量相对较少的情况下，LISREL估计的模型常常不收敛，但PLS建模依然可用；②PLS建模方法能够较好地克服多重共线性问题；③PLS建模方法建模的主要目的是获得潜变量的得分和预测的准确性，不需要充足的先验理论作为支撑。
另外，基于PLS结构方程模型, Guinot等提出了建构综合指数的方法,能够有效避免指标变量集合中存在的多重相关性的影响。利用该方法所得综合指数，不仅能反映潜变量所包含的信息，而且可以方便地得出潜变量与显变量之间的关系。近年来，国内学者采用该方法进行建构综合指数研究，获得了较为满意的研究结果。例如王惠文等通过该方法建立城市综合评估指数，对城市进行综合评价排名；孙继红等以UNESCO教育指标体系为基础，建构高等教育发展综合评价模型，对31个省区高等教育发展状况进行综合评价；李国锋等构建了我国部属高校科技活动综合评价模型，对全国60所部属高校科技活动水平进行排序。
本文通过PLS结构方程模型对观测指标进行筛选，验证研究生教育竞争力指标体系模式，得出各潜变量得分并进行排序、分类比较。数据处理采用spss19.0及SmartPLS2.0软件。
2 研究结果与分析
2.1 指标筛选 指标的选取需要满足两个条件：①每一组显变量都是单一维度的，即每个显变量都受到同一个潜变量的影响；②潜变量与对应的显变量之间高度正相关，负荷大于0.5。按照上述标准，首先对每组显变量进行“单一维度”检验，结果显示：各组显变量只有第一主成分特征值大于1，符合条件①。其次，通过计算潜变量与对应显变量之间的相关矩阵，剔除相关负荷低于0.5的指标x31、x32、x33。
2.2 PLS综合评价模型 利用SmartPLS2.0软件运行PLS算法得出我国研究生教育竞争力综合评价模型。该模型由测量模型和结构模型两组子模型构成，测量模型描述显变量与潜变量之间的关系，结构模型描述潜变量之间的关系。测量模型左侧模块由分别反映教育规模、教育结构、教育质量、教育效益等四个潜变量的变量组构成，描述了各潜变量对其观测变量的影响机制；右侧模型由研究生竞争力评价指标所有观测变量组成，共同反映教育竞争力潜变量。结构模型反映了潜变量间的因果关系。教育规模、教育结构、教育质量、教育效益共同反映研究生教育的竞争力水平。
2.3 模型检验 PLS结构方程模型的检验主要包括信度和效度两个方面。信度指标包括内部一致性系数Cronbach’α与合成信度CR，效度指标为平均变异萃取量AVE。判别标准如下：CR的临界值应大于0.7；AVE值应大于0.7；Cronbach’α值应大于0.7。从表1可以发现，每个潜变量的AVE均大于0.5，CR和Cronbach’α均大于0.7，说明模型的信度和效度都比较好。另外，按照Amato等提出的整体模型适配度指标，即公因子方差平均数和测定系数平均数的几何平均值，本研究模型的模型整体适配度值为0.9442，说明模型整体适配度较为理想。上述检验结果表明本研究模型能够适用于分析各地区研究生教育竞争力水平状况。
2.4 结果分析 对研究生教育竞争力水平贡献率较大的两个因素是研究生教育规模和研究生教育结构，标准化路径系数分别为0.316和0.308；其次为研究生教育效益，标准化系数为0.219；贡献率最低的是研究生教育质量，标准化系数为0.183。可见，研究生教育规模和教育结构是对研究生教育竞争力影响最大的两个因素。从潜变量与指标间的外部权重及对应的相关系数来看，各指标与对应潜变量的相关程度较高，相关系数最低值为0.7198，说明潜变量概括了各指标所包含的大部分信息。
根据PLS路径模型给出的各指标的外部权重，可计算出各省研究生教育竞争力综合水平、教育规模等五个潜变量的得分和综合排序。从计算结果可以发现，全国31个省域研究生教育竞争力之间的差异很大，其中东部地区的北京、江苏、上海以较大的优势领先于其他省区；西部地区的湖北省研究生教育实力较强，排名仅次于上海地区；除陕西省外，绝大部分西部地区的研究生教育竞争力不强。
为了进一步明晰组群之间的差异，本文根据各潜变量得分，对我国31个省区研究生教育竞争力水平进行了聚类分析。根据经验公式 ，确定分类数目为5类。具体分类如下：
第一类为北京，是全国研究生教育竞争力最强的区域，各项指标得分均远远领先于其他地区，特别是研究生教育规模变量，得分是排名第二位的江苏地区的3.2倍，教育结构、教育质量、教育效益则分别是江苏的2.06、2.24、1.28倍；
第二类为江苏，其研究生教育竞争力仅次于北京，教育竞争力总分、教育规模、教育结构、教育效益均排名第二，但教育质量得分低于第三位的上海；
第三类包括上海和湖北，这两个地区是研究生教育竞争力较强区域，各项指标发展较为均衡。其中湖北地区地处我国中部，各项指标得分在中部地区省份中排名第一，是中部地区研究生教育竞争力最强的省份，已逐渐成为中部地区研究生教育的增长极；
第四类包括陕西、广东、辽宁、山东、四川、浙江、湖南、黑龙江、吉林、天津等10个地区。其中东部5个省份，中部3个省份，西部2个省份。这类地区研究生教育竞争力处于全国中等水平。其中陕西是我国西部地区研究生教育竞争力最强的地区，各项指标均排名前列；
第五类包括安徽、重庆、河南、河北、福建、甘肃、山西、江西、云南、广西、内蒙古、新疆、贵州、海南、宁夏、青海、西藏等17个地区。其中东部3个省份，中部4个省份，西部10个省份。大多数为中部和西部省份，各项指标均低于平均水平，总体竞争力比较弱。
3 简要结论
根据上述聚类分析结果，可以发现当前我国省域研究生教育竞争力分布存在以下特点：
①研究生教育竞争力地区差异较大，呈现出非均衡发展的特点，已形成研究生教育竞争力梯度，整体上东部地区竞争力强于中西部地区；
②东部、中部、西部地区客观上已经形成了一个或几个研究生教育发展的增长极，分别是东部的北京、上海、江苏地区，中部的湖北地区，西部的陕西地区等；
③绝大部分地区研究生竞争力各项指标发展较为均衡，即综合竞争力较高的地区各项指标的得分也较高，反之亦然。
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