一、引言

在人口生育率趋低和生源流失(如弃考、弃学、留学等)严重的现实背景下,我国高考报名人数呈逐年减少的趋势[1-2]。江苏省教育考试院的数据显示,江苏省高考报考人数已从2010年的52.7万人下降到2017年的33.01万人,年平均递减2万余人,仅2017年就比2016年减少了3.03万人,并且这种趋势短期内仍无望扭转。生源数量的减少客观上导致高考招生供求关系的失衡,并由此引发激烈的“生源争夺战”[3-4]。在这场争夺战中,不同类型高校对生源追求的目标是不一样的。那些口碑较好、实力较强的高校一般以追求高质量生源为目标,而大多数地方型普通院校则以稳定生源的数量为优先任务。这是因为能否获得充足的生源数量是地方型院校得以生存和发展的关键。因此,地方型院校往往有着更为强烈的生源危机感。淮海工学院(以下简称淮工)作为一所仅有30余年建校史且坐落于苏北的地方型本二高校,近80%的生源来自于江苏省内。在名校林立的江苏省,淮工的竞争优势并不突出,同样也面临着巨大的生源压力,开展其生源的时空分布特征研究,对于稳定生源数量,提升生源质量具有重要意义。本文以淮工省内本二生源数据为基础,运用GIS和空间统计分析方法,揭示其时空分布特征,并据此开展生源分区,以期能为淮工的招生宣传工作提供有益参考。

二、数据与方法

(一) 数据来源及预处理

生源数据来自于淮工招生办公室,主要包括2009—2014年本科生生源的相关信息。本文选取其中的省内本二样本数据作为分析对象,这是因为省内本二生源是淮工生源的主体,也是省内考生自由择校的结果,一般受高考招生政策的约束性影响相对较小,其时空分布特征能更好地体现省内考生报考淮工的意愿。因此省内本二生源是学校开展招生宣传的主要对象,也是学校稳定生源数量和提升生源质量的关键,以此作为研究对象更具有针对性。

由于所收集的生源数据均为文本数据,缺少空间分析所需的空间参考坐标信息。本文基于百度地图API的地址解析方法获取各中学的经纬度坐标,利用ArcGIS软件生成各年份生源的矢量点数据,并对其作高斯克吕格投影变换,以便开展后期的空间分析。与此同时,将各年份来自同一中学的学生人数进行汇总,并保存在相应年份生源图层的属性表中。

(二) 研究方法

本文主要运用最邻近指数、核密度估计等方法来分析淮工生源学校和生源数量的空间分布特征,并在此基础上结合统计学方法来开展生源分区。

最邻近指数法是运用地理事件之间的最邻近距离来描述事件空间分布模式的一种方法[5]15,[6]。它通过计算研究区域所有事件点与其各自最邻近事件点的距离dmin,然后取其平均值`dmin与随机分布模式下的理论最邻近距离E(dmin)比较,得到最邻近指数R。当R=1,说明事件属随机分布;R<1,事件呈集聚分布;R>1,事件趋向于均匀分布。R及其统计量Z的计算公式为:

R==

Z=

式中:di为第i事件与其最邻近事件之间的距离；A为研究区域面积；n为事件个数。Z统计量反映实测平均距离与预期平均距离的偏差程度,Z值为负且越小,表明事件趋向聚集分布,Z值为正且越大,表明事件趋向均匀分布;概率p值反映事件分布模式的显著水平。

核密度估计方法是基于空间内插技术的统计分析方法,它根据事件点的空间关系来决定事件在局部空间的聚集强度[5]。相对于原始散点图对事件空间分布的简单表达,核密度估计可作为更精确的分析工具来对事件空间分布作深层次的信息挖掘,因此它常被用来分析和验证地理现象的空间分布模式。核密度估计的计算公式如下:

式中:f(s)为空间位置s处的核密度估计函数;(s-ci)为位置s与样本点ci的距离;h为函数的搜索半径;n为与位置s的距离小于或等于h的样本点个数;k(·)为核函数。大量研究表明,核函数k(·)的形式对密度估计结果的影响不大,但搜索半径h则有着较大影响[5]18,[7]。一般较大的h会产生较为光滑的密度曲面,同时也会掩盖密度的局部结构;而较小的h会使得密度曲面的变化显得突兀,不利于其全局趋势的表达。本文通过多种尝试,发现当h取研究区域各县市质心最邻近距离的平均值31 km时,核密度曲面能很好地兼顾全局趋势和局部结构。因此,本文核密度估计的搜索半径h取31 km。

三、结果与分析

(一) 生源学校的时空分布特征

生源学校是指所录取学生的毕业中学,它是高校生源地域特征的反映,其空间分布模式也是高校招生宣传组织工作制定的重要依据。表1为淮工2009-2014年生源学校概况及其空间统计特征。从表1可以看出,淮工生源学校总体上是呈减少趋势,从2009年的565所减少到2014年的423所,6年间共减少了100多所。生源学校的减少与部分地区为优化教育资源配置而开展的“撤校并校”有关,但生源向部分学校集聚也可能是其重要原因,这从单校平均录取人数从2009年的4.32人逐年增加到2014年6.43人得到反映。从空间分布的统计特征来看,各年份生源学校的最邻近指数R在0.637～0.733之间,均<1且逐年减小,其相应的Z得分在-12.12～-14.29之间,且都通过了p<0.001的显著性检验,表明淮工生源学校的空间分布呈明显的聚集模式,并且随着时间的推移,这种聚集现象的表现也更为显著。

文章来源：《江苏海洋大学学报》 网址: http://www.hhgxyxb.cn/qikandaodu/2020/0930/382.html

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