基于可達性的山區(qū)農村居民點教育公平空間分異
——以七星關區(qū)為例

張 勇，楊芳琴，孫建偉，楊丹麗，羅 靜，崔家興

(1.畢節(jié)市人民政府辦公室，貴州 畢節(jié) 551700；2.貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550025；3.貴州師范大學 地理與環(huán)境科學學院，貴州 貴陽 550025；4.華中師范大學 地理過程分析與模擬湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430079)

0 引言

教育是提升國民素質和國家綜合實力的根本途徑，是社會進步和民族振興的基石[1]。教育公平是社會公平的重要基礎，直接影響人民群眾的生活質量[2]，可理解為教育效率最大化的教育資源最佳配置，關鍵在于獲取教育機會的公平，即公共教育資源被適齡學生公平享有[3]。然而，城鄉(xiāng)二元機制長期作用下中國教育“不平衡不充分”問題依然突出[4]，城鎮(zhèn)“巨型校”“大班額”與鄉(xiāng)村“超小?！薄奥槿赴唷薄翱粘不爆F(xiàn)象并存[5]，優(yōu)質教育資源在集中連片特困山區(qū)尤為緊缺且教育公平亟待提高[6]。加之不少地方政府優(yōu)先考慮教育資源的高效利用而忽視其分配的公平性，對教育設施進行簡單的撤并和縮減，一些偏遠山區(qū)出現(xiàn)了新的上學難問題[7]，這與義務教育初衷和均衡理論應有之義背道而馳。因此，《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020年)》將促進公平作為國家基本教育政策[8]。中共十九大報告及《國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》要求“推進教育公平”[9]、推進基本公共教育均等化[10]。

教育公平一直是西方公眾和學術界關心的熱點議題[11]，認為分配不均衡會形成“空間區(qū)隔”進而影響社會公平[12]，逐步形成以“空間—機制—效應”為基本框架的西方現(xiàn)代教育資源空間格局研究。地理學家在探索教育空間中扮演著越來越重要的角色，主要研究教育資源格局參與中宏觀地理空間過程，如Hones等[13]提出用空間方法考察教育資源布局現(xiàn)狀及其影響機制。隨著3S技術和空間模型模擬方法的普及，不同尺度教育資源分布和均衡性獲得空間計量分析[14]。如Cao[15]分析兒童入學的空間不平等，Lubienski等[16]研究城市化進程中的教育資源空間格局。期間，教育設施可達性定量評價率先得到實踐，涉及學校交通成本分析、不同城市小學可達性比較及其經濟社會效應等[17-19]。此外，區(qū)域規(guī)劃[20]、社會分異[21]等不同情景的空間過程與教育公平的關系亦受到重視，例如英國通過試驗隨機入學來促進入學公平[22]。盡管國外針對教育公平做了深入研究，但方法上多以應用型測量和單一評估模型為主，具有一定的片面性，且研究尺度較大，對實際工作的指導意義有限。盡管空間公平性與可達性關系密切[23]，但僅有少數(shù)學者考察街區(qū)和學校之間出行成本的公平性[24]以及基于可達性的城市公共設施相對空間公平性[25]，大多數(shù)研究沒有直接討論因可達性所導致的公平分異。

中國教育資源類型多、數(shù)量大、分布廣，衍生出空間均衡、公平效應等科學問題。教育設施作為教育活動載體，其公平性關乎社會公正與民生福祉，受到教育學、地理學和規(guī)劃學的定性研究[26]。特別自1997年村鎮(zhèn)尺度“撤點并?！币l(fā)教育資源整合背景下的空間布局演化引起學者廣泛關注[27]。近年來，國內學界利用多源時空數(shù)據和多元分析方法，從均等化和空間均衡視角對教育公平進行研究[28]。其中，人文地理學者關注的核心問題是教育資源配置的空間公平性[29]，認為教育資源過度集中是造成教育不公平的主要原因，空間上平等的入學機會是教育公平的直接體現(xiàn)。如戴特奇等利用“就近—隨機”模型提升入學機會的空間公平[30]并認為“多校劃片”更能實現(xiàn)教育公平[31]，謝婷婷等[32]構建空間分布公平指數(shù)模型測度河谷型城市教育設施公平性程度。這里的空間公平性包含空間可達性和空間可用性兩層含義，前者是區(qū)域內任意一點到達最近教育設施的時間距離，后者指教育設施自身的服務能力[33]。測度方法以基尼系數(shù)、洛倫茲曲線等統(tǒng)計學方法為主，僅考慮供給和需求角度的均衡性[34]。伴隨GIS技術的深入應用，教育資源空間公平性更加強調設施分配的具體數(shù)量和位置，注重服務效益公平性，設施可達性成為衡量空間公平的重要指標[35]，體現(xiàn)服務區(qū)位與供需平衡的關系。此后，關于教育公平和均衡性的討論逐漸轉為針對學?？臻g可達性的評價[36]。所謂教育設施空間可達性，是指某區(qū)域范圍內居民從某一給定區(qū)位利用某種交通方式到達教育設施或獲得教育服務的便捷程度，多以到達設施的時間花費或可獲得的教育服務數(shù)量和質量來衡量。目前，國內學者將可達性更多應用于幼兒園、小學、初中和高中等教育設施的分布現(xiàn)狀及均衡性研究，基于空間競爭和機會累積思想多采用潛能模型和兩步移動搜索模型[37]。

綜上所述，現(xiàn)有國內外教育公平研究視角和方法呈多樣化趨勢，但僅顧及設施點公平性指標體系構建而忽視需求點公平性的空間分異分析，案例多集中于城市或經濟發(fā)達地區(qū)，研究尺度偏向宏觀，有待加強微觀尺度研究，針對農村居民點斑塊尺度的教育公平性研究仍是空白。新時期，鄉(xiāng)村振興和城鄉(xiāng)融合重大發(fā)展略下的教育公平成為現(xiàn)實迫切需求，然而喀斯特貧困山區(qū)因其特殊地理原因導致教育事業(yè)發(fā)展仍然滯后，以人為本的基礎教育設施優(yōu)化配建亟待解決。鑒于此，本文以畢節(jié)市七星關區(qū)農村居民點為對象，基于機會累積和空間競爭思想實現(xiàn)對喀斯特山區(qū)教育公平空間分異特征的定量刻畫，以期為山區(qū)教育均等化、鄉(xiāng)村振興和區(qū)域高質量發(fā)展提供決策支持。

1 研究區(qū)域與數(shù)據

1.1 研究區(qū)概況

七星關區(qū)位于川、滇、黔交界的烏蒙山集中連片特困地區(qū)腹地，地跨27°03′～27°46′N、104°51′～105°55′E，總面積3 411.14 km2，是畢節(jié)市經濟、交通和科教文衛(wèi)中心。境內氣候溫和、雨量充沛，屬亞熱帶濕潤季風氣候；地勢西南高東北低，平均海拔1 511 m，溝壑縱橫、地形破碎、生態(tài)退化(圖1)。截止2019年，轄43個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)，517個行政村(212個社區(qū)、305個村委會)，擁有農村居民點23 020個，基礎教育設施838個；全區(qū)總人口167.93萬人，其中鄉(xiāng)村人口98.62萬人，農村學齡人口29.92萬人，是一個鄉(xiāng)村人口稠密的區(qū)域，歷來是山區(qū)留守兒童問題多發(fā)區(qū)和貴州省教育事業(yè)發(fā)展滯后區(qū)。

注：審圖號黔S(2022)001號。圖1 研究區(qū)行政區(qū)劃與地形分布Fig.1 Administrative division and terrain distribution of study area

1.2 數(shù)據來源與處理

本文農村居民點斑塊數(shù)據來自七星關區(qū)2019年土地利用變更調查，每個斑塊學齡人口根據實地調研、斑塊面積和各村學齡人口數(shù)進行估算；教育設施(包括高中、初中、完中、十二年一貫制、九年一貫制、小學、教學點、特教、幼兒園)名單和基本屬性(包括在校生人數(shù)、班級總數(shù)、教師總數(shù)、建筑面積、圖書冊數(shù)、計算機臺數(shù))來自七星關區(qū)教育科技局，通過百度地圖拾取坐標系統(tǒng)(http://api.map.baidu.com/)確定空間坐標；地形數(shù)據來自地理空間數(shù)據云(http://www.gscloud.cn/)；道路交通網絡源于地理國情普查，根據研究區(qū)地形并參考《公路工程技術標準(JTGB01-2014)》確定高速公路、國道、省道、縣道時速為80 km/h、50 km/h、40 km/h、30 km/h，城市道路、鄉(xiāng)道、農村硬化道路時速為25 km/h、25 km/h、20 km/h(圖2)；統(tǒng)計資料源自《七星關區(qū)統(tǒng)計年鑒(2019)》。為科學模擬教育公平性，本文基于ArcGIS10.5構建空間數(shù)據庫，以農村居民點和教育設施為節(jié)點進行網絡分析，利用O-D成本矩陣確定農村居民點最短上學時間。

注：審圖號黔S(2022)001號。圖2 七星關區(qū)教育設施與道路交通網絡分布Fig.2 Distribution of educational facilities and road traffic network in Qixingguan

2 研究方法

2.1 空間分布核密度估計

核密度估計是一種借助移動單元格并兼顧位置集聚強度連續(xù)性和差異性對點或線密度進行估計的非參數(shù)檢驗方法，可有效刻畫空間單元要素集聚態(tài)勢。通過計算空間要素與參考位置的距離，建立要素平滑的圓形表面并求和參考位置的表面值得到其核或峰值，能有效測度空間分布位置與強度關系，其計算公式為：

(1)

2.2 教育設施服務能力評價

教育設施服務能力與其自身資源密切相關，反映一定地域范圍內社會經濟活動效應。綜合考慮數(shù)據可獲得性、科學性和代表性，從師生狀況、設施容量、軟硬件條件3個方面構建教育設施服務能力評價指標體系(表1)[6]。其中，師生狀況選取教師總數(shù)(x1)、在校生人數(shù)(x2)和寄宿生人數(shù)(x3)，反映設施師資力量和學生規(guī)模；設施容量選取教室總數(shù)(x4)、設施占地面積(x5)和設施建筑面積(x6)，反映設施服務容量；硬件條件選取圖書冊數(shù)(x7)、計算機臺數(shù)(x8)和班班通套數(shù)(x9)，反映設施軟硬件服務水平。為避免人為確定權重的主觀性和指標變量間信息重疊，采用熵值法進行教育設施服務能力評價。熵值概念源于物理熱力學，現(xiàn)已廣泛應用于教育設施評價[38]。計算步驟為：

表1 教育設施服務能力評價指標體系Tab.1 The evaluation index system of educational facility service ability

①構建原始指標數(shù)據矩陣：有m所教育設施，n項評價指標，形成矩陣R={Xij}m×n(0≤i≤m，0≤j≤n)，Xij為第i個設施第j項指標原始數(shù)值。

②采用極值法對數(shù)據進行標準化處理；

③指標權重的確定：

(2)

(3)

④教育設施綜合服務能力：

(4)

2.3 教育設施可達性模型

強調空間屬性的可達性是人文地理學評價公共服務設施布局的關鍵概念，一般定義為機會的空間互動，是公共設施公平最大化的基礎[39]。可達性具有廣闊的內涵與外延，目前在空間經濟、社會學等領域得到廣泛應用?，F(xiàn)有教育設施可達性并未考慮區(qū)域內的需求競爭和機會累積，本文利用高斯函數(shù)改進傳統(tǒng)兩步移動搜索法測度農村居民點教育設施可達性。傳統(tǒng)兩步移動搜索(Two-step floating catchment area method，2SFCA)給出搜索半徑d0對供給點和需求點進行2次移動搜索，認為d0以內可達性相同?，F(xiàn)實中往往越靠近教育設施的居民點越容易獲取服務，Dai[40]提出利用高斯函數(shù)表征d0內的距離衰減，近年來在人文經濟地理領域得到廣泛應用。高斯型兩步移動搜索法(Gaussian 2SFCA，Ga2SFCA)思路為：

第一步，對教育設施j，搜索d0內居民點形成空間作用域(catchment area)，如圖3a中搜索半徑d0內農村居民點1、2、3獲得設施a的教育服務，利用高斯方程對居民點人口賦以權重并匯總即為j潛在的需求規(guī)模，將設施服務能力除以需求規(guī)模，得供需比Rj：

(5)

式中：Dk為居民點k的需求規(guī)模(學齡人口數(shù))；dkj為k到j的空間距離(OD成本矩陣最短上學時間)；Sj為j的供給規(guī)模(服務能力)。G(dkj,d0)為表征距離衰減的高斯方程：

(6)

G(dkj,d0)=0,dkj>d0

(7)

(8)

圖3 高斯兩步移動搜索法示意Fig.3 Sketch of gaussian two-step floating catchment area (Ga2SFCA) method

2.4 教育公平性測度模型

教育設施非均勻空間分布導致服務的差異性和不公平性，因此公平性成為教育設施研究的重要內容，包括地域均等(territorial equality)、空間公平(spatial equity)和社會公平(social equity)[35]，本文主要分析其空間公平，即通過GIS技術計算的可達性表征居民離教育設施平等的空間機會接近度。在可達性基礎上計算農村居民點教育公平性值E。若E>1，表示該農村居民點教育供大于求，E=1表示供需平衡，E<1表示供小于求[41]。

(9)

表2 公平性數(shù)值與供需狀況、公平性水平對應Tab.2 The equity value corresponds to the supply and demand situation and equity level

3 結果與分析

3.1 農村居民點和教育設施空間分布格局

由式(1)得七星關區(qū)農村居民點學齡人口密度87.73人/km2，遠高于教育部2019年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報中的平均密度，教育設施密度0.25個/km2，低于全國平均水平。整體上看，供需要素在空間上表現(xiàn)為顯著集聚分布態(tài)勢，學齡人口以中心城區(qū)為節(jié)點呈“y”字形團帶狀集中分布于大屯鎮(zhèn)、普宜鎮(zhèn)、小吉場鎮(zhèn)、層臺鎮(zhèn)、海子街鎮(zhèn)以及林口鎮(zhèn)、對坡鎮(zhèn)、何官屯鎮(zhèn)、千溪鄉(xiāng)、陰底鄉(xiāng)、撒拉溪鎮(zhèn)、楊家灣鎮(zhèn)、放珠鎮(zhèn)等山間河谷壩區(qū)和交通干道附近，表現(xiàn)為典型的地形、耕地和交通指向；教育設施以團狀集中分布于中心城區(qū)和各鎮(zhèn)區(qū)，其余廣大山區(qū)農村教育設施密度明顯較小，空間分異明顯，教育資源空間供給服務能力呈現(xiàn)出顯著的規(guī)模、數(shù)量、質量非均衡現(xiàn)象，表現(xiàn)為經濟和交通指向(圖4)。

注：審圖號黔S(2022)001號。圖4 七星關區(qū)農村居民點學齡人口和教育設施服務能力核密度分布Fig.4 Kernel density distribution of the rural settlements' school-age population and educational facilities' service capability in Qixingguan

3.2 農村居民點教育可達性空間分布特征

根據機會累積和空間競爭思想，結合研究區(qū)500份鄉(xiāng)村居民平均實際上學時間抽樣調查結果(33.15 min)，取整數(shù)以30 min為搜索半徑，并以60 min、90 min進行比較，評價農村居民點教育可達性。基于自然間斷點分級法(Jenks)將不同時間阻抗t0下的可達性進行描述統(tǒng)計(表3)，采用反距離權重法(inverse distance weight)空間插值刻畫可達性區(qū)域分異(圖5)。

表3 不同搜索半徑下七星關區(qū)農村居民點教育可達性分級統(tǒng)計Tab.3 Classification statistics of rural settlements' educational accessibility under different search radius in Qixingguan

續(xù)表3

注：審圖號黔S(2022)001號。圖5 七星關區(qū)農村居民點教育可達性空間分布格局Fig.5 Spatial distribution pattern of rural settlements' educational accessibility in Qixingguan

可以看到，t0=30 min時，七星關區(qū)農村居民點教育可達性整體表現(xiàn)較差，最大值僅為0.306 5(位于城區(qū)觀音橋街道)、標準差0.005 6，有61個居民點未能獲取教育服務，涉及學齡人口389人；可達性高值區(qū)環(huán)狀分布于中心城區(qū)—海子街鎮(zhèn)—小壩鎮(zhèn)—梨樹鎮(zhèn)—鴨池鎮(zhèn)以及離散分布于大銀鎮(zhèn)東北部、層臺鎮(zhèn)中部、楊家灣鎮(zhèn)中部和田壩鎮(zhèn)東南部等少數(shù)教育設施密集區(qū)域，其余大部分地區(qū)可達性均較差，空間格局整體上呈現(xiàn)明顯的交通和資源指向。t0=60 min時，可達性標準差0.004 2，高值區(qū)逐漸擴張且呈現(xiàn)塊狀相連趨勢，最大值降為0.172 3，位置東移至海子街鎮(zhèn)，中部多數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)教育可達性得到改善，何官屯鎮(zhèn)和長春堡鎮(zhèn)提升尤為明顯，所有學齡人口均可獲得教育服務。t0=90 min時，可達性標準差0.003 6，最大值進一步降為0.153 3，位置西移至撒拉溪鎮(zhèn)西部，高值區(qū)范圍以離散態(tài)勢向外不斷擴張，撒拉溪鎮(zhèn)、楊家灣鎮(zhèn)和田壩鎮(zhèn)等部分區(qū)域農村居民點教育可達性改善明顯，低值區(qū)受到壓縮?？傊?，隨著時間阻抗增加教育設施需服務更多學齡人口導致可達性降低，但學齡人口亦能到達更多教育設施，可達性空間分異性減弱。

3.3 農村居民點教育公平測度與空間分異

在可達性基礎上，根據式(9)測度七星關區(qū)農村居民點教育公平性。t0=30 min時，共有20 017個農村居民點處于教育供給缺乏狀態(tài)，涉及13.79萬學齡人口，分別占總數(shù)的86.95%、46.10%，僅有112個農村居民點(1.46萬學齡人口)教育供給充足，區(qū)域內出現(xiàn)嚴重的教育不公平；t0=60 min時，教育供給缺乏的農村居民點減少至17 934個，占總數(shù)的77.91%，供給充足的農村居民點增加至292個；t0=90 min時，教育供給缺乏和供給充足的農村居民點同時增加至18 225個和770個，可以看到隨著搜索半徑增加更多的農村居民點和學齡人口處于教育公平狀態(tài)，教育公平性空間分異增加(表4)。

表4 不同搜索半徑下七星關區(qū)農村居民點教育公平性分類統(tǒng)計Tab.4 Classification statistics of rural settlements' educational equity under different search radius in Qixingguan

在地理空間上，t0=30 min時區(qū)位優(yōu)越、交通發(fā)達、教育設施密布的中心城區(qū)周圍鄉(xiāng)鎮(zhèn)農村居民點基礎教育處于供大于求狀態(tài)，例如觀音橋街道—海子街鎮(zhèn)—小壩鎮(zhèn)高新技術經濟產業(yè)帶學齡人口稠密，但其境內高質量教育設施較多從而基本達到供需平衡。其余以中山山地、高山峽谷為主且居住分散的廣大農村地區(qū)基礎教育供給匱乏，尤其“y”字形山間河谷壩區(qū)和北部經濟走廊人口密集區(qū)不能滿足農村居民上學需求，出現(xiàn)較為嚴重的供給—需求空間錯配現(xiàn)象，教育公平性整體上呈現(xiàn)出中部公平而北西南非公平的格局特征。t0=60 min時供給不足和供需平衡范圍迅速由中心城區(qū)向外擴散，成片農村居民點教育公平性得到明顯改善。t0=90 min時機會累積作用下供給不足的區(qū)域逐漸分散收縮，空間競爭作用下供給充足和供給飽和的區(qū)域呈集中連片趨勢，教育公平性空間分異進一步加劇。由此可見，人口規(guī)模、資源質量、地理分布以及道路交通等因素對教育公平狀況空間格局產生較大影響(圖6)。

注：審圖號黔S(2022)001號。圖6 七星關區(qū)農村居民點教育公平空間分異特征Fig.6 Spatial differentiation characteristics of rural settlements' educational equity in Qixingguan

4 結論與討論

4.1 結論

利用GIS空間分析和高斯兩步移動搜索模型全面分析喀斯特山區(qū)農村居民點教育公平性空間分異格局，以機會累積和空間競爭深化時間成本與供需關系。研究得出以下結論：

1)七星關區(qū)農村居民點學齡人口數(shù)量眾多且空間分異顯著，整體上看呈“y”字形團帶狀集聚分布態(tài)勢，山間河谷壩區(qū)和交通干道經濟走廊附近學齡人口密集，具有地形、耕地和交通指向性。教育設施以團狀集中分布于中心城區(qū)和各鎮(zhèn)區(qū)，廣大山區(qū)農村教育資源普遍匱乏，經濟和交通作用下教育設施服務能力表現(xiàn)出顯著的空間非均衡現(xiàn)象。

2)機會累積和空間競爭視角下七星關區(qū)農村居民點教育可達性整體表現(xiàn)較差且區(qū)域差異顯著。搜索半徑為30 min時，可達性由高值區(qū)環(huán)狀分布于中心城區(qū)周圍鄉(xiāng)鎮(zhèn)和離散分布于北部、西南部部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其余大部分地區(qū)可達性較差。隨著出行半徑的增大，可達性最大值和標準差逐漸降低，意味著競爭人口增大時有限的資源約束下教育可達性不斷減小，但同時農村居民點可積累更多教育資源導致可達性空間分異性減弱。

3)現(xiàn)有出行半徑下七星關區(qū)大量農村居民點處于教育供給缺乏狀態(tài)，鄉(xiāng)村學齡人口密集區(qū)上學需求未能得到滿足，教育供給和需求空間錯配，區(qū)域內出現(xiàn)較為嚴重的教育不公平現(xiàn)象。出行半徑增大時在機會累積作用下可有效提升農村居民點的教育公平性，但空間競爭作用下其空間分異性進一步加劇。學齡人口規(guī)模、教育資源質量及其地理分布和道路交通區(qū)位對喀斯特山區(qū)農村居民點教育公平性具有較大影響，應在公平性最大目標下對農村居民點和教育設施進行協(xié)同優(yōu)化。

4.2 討論

本文創(chuàng)造性從農村居民點角度對教育公平空間分異進行科學刻畫，結果表明目前七星關區(qū)農村教育供給和需求雙方空間錯配問題較為嚴重。伴隨教育均等化需求升級與教育公平的不斷推進，供需錯配必將影響七星關區(qū)教育事業(yè)的高質量發(fā)展。因此，必須采取措施不斷提高教育供給和需求的聯(lián)系強度，統(tǒng)籌考慮農村居民點布局和教育設施優(yōu)化配置。本文提出基于可達性的教育公平測度模型兼顧供給和需求要素，并考慮搜索半徑內的距離衰減，測算結果層次分明、符合實際、科學精確。表明高斯兩步移動搜索模型展現(xiàn)較強的空間刻畫能力，為深入探究教育供需多維演化的冪律特征，識別山區(qū)教育發(fā)展的優(yōu)勢和劣勢區(qū)域提供了方法和案例支撐。然而，研究并未考慮學齡人口結構、不同需求差異、現(xiàn)實出行偏好以及教育設施類型、學區(qū)分配制度等因素，因此如何統(tǒng)籌開展城鄉(xiāng)融合發(fā)展背景下農村居民點空間重構與教育設施優(yōu)化配置研究將成為未來探索的重要方向。