摘 要：学前教育资源的有效投入是学前教育事业健康发展的有力保障。农村学前教育作为学前教育发展的薄弱环节，对其资源投入的分析是实现教育公平的重要依据。基于Dagum基尼系数、Kernel密度估计和Markov链方法，2011-2019年间我国农村学前教育资源投入状况表现为：首先，资源投入在空间上不均衡，“中部塌陷”仍较严重；其次，资源投入差异在九年间有所改善，但东部地区内部和东中部地区间差异仍凸显；第三，资源投入总体差异主要来源于地区间差异；第四，资源投入的绝对差异有缩小趋势，但呈两极或多极分化特征；第五，农村学前教育资源投入水平具有一定稳定性，空间因素对资源投入水平的动态转移影响不明显。据此提出建议：统筹规划，加大落后地区农村学前教育资源投入；科学预测，实现农村学前教育资源的精准投入;加强联动，进一步完善学前教育转移支付制度;严格监督，加强学前教育资源投入的科学管理。
关键词：农村学前教育;资源投入;地区差异;动态演进;趋势预测。
作者简介：赖晓倩，女，东北师范大学教育学部博士研究生，白城师范学院教育科学学院讲师（吉林白城137000）;陈蓉晖，女，东北师范大学教育学部教授，博士生导师（吉林长春1300024）。
基金：2020年教育部人文社会科学研究规划基金项目“农村学前教育资源配置效率及优化机制研究”（编号：20YJA880002）;吉林省教育科学“十三五”规划2020年度一般课题“学前教育资源投入绩效的动态测评研究——基于城乡比较的视角”（编号：GH20349）。
一、引言
社会公平是人民追求的永恒目标，教育公平是社会公平的重要基石。大力发展农村学前教育，保障农村适龄幼儿能“有园上”，更能“上好园”是新时期的重点任务，也是实现学前教育公平的重要目标。城乡差异目前已成为社会现代化发展的“短板”，城乡教育差异是造成“短板”的重要诱因[1]。在“城乡二元”格局之下，社会经济发展不均衡影响下的学前教育发展呈现明显的“二元分割”局面，农村学前教育成为学前教育发展的薄弱环节。经费不足、资源分配不合理等因素严重影响着农村基础教育质量[2]。为实现教育公平的目标，2010年7月颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出要“重点发展农村学前教育，努力提高农村学前教育普及程度”。2019年中央政府发布的1号文件提及的“三农”工作任务中，特别强调要“加强农村学前教育。”面对人们日益增长的对更加公平、优质的学前教育的需求，农村学前教育资源的均衡配置成为学前教育资源投入的重要目标。十九大报告提出追求“有质量的教育公平”，强调教育公平在我国已进入新阶段。在中国特色社会主义新时代背景之下，教育公平需重点解决人们日益增长的高质量教育需求与不平衡不充分发展间的矛盾，即解决优质教育资源配置不均衡和教育质量不充分的问题[3]。教育资源的投入是教育质量与公平的保障，更是实现“有质量的教育公平”的重要因素。基于以上思考，研究通过对我国农村学前教育资源投入地区差异及动态演进情况进行分析，以探究学前教育优质、均衡发展的路径，推进教育公平的实现。
已有研究中，关于农村学前教育资源投入的研究非常有限，但总体看，对于学前教育资源整体投入问题的研究近些年已成为学前教育领域的研究热点。相关研究主要从以下几方面开展：首先是对于我国学前教育资源投入均衡性的考察。如霍利婷等（2019）通过对2005-2016年省级数据变异系数和基尼系数的测算，发现我国学前教育资源投入存在显著的不均衡性，多数省市存在不同程度的资源匮乏，且城乡资源投入差距仍较大[4]。姜勇等（2021）对我国幼儿园基本办园条件的分析发现，学前教育城、镇、乡间的区域不平衡和东、中、西部地域不平衡的问题依然凸显[5]。郑楚楚等（2017）利用GIS技术对上海市16个区的学前教育资源配置情况进行分析，发现上海市的公办学前教育资源配置存在不均衡的问题[6]。总之，无论是基于全国范围内的省级面板数据还是某省市的基础数据，研究均显示我国学前教育资源投入呈现一定的不均衡性。其次，对于“全面二孩”政策背景下学前教育资源供需情况的研究也一度成为这一领域的研究热点。人口的变动，即适龄幼儿数量的变动是学前教育资源投入需考虑的重要因素，影响着资源投入的规模。这些基于“全面二孩”政策背景的研究包括：杨顺光等（2016）、王艺芳等（2018）对学前教育资源配置问题的研究[7][8]，郑益乐等（2019）对区域学前教育资源供需问题的研究[9]，李玲等（2018）对城乡学前教育资源需求的研究等[10]。第三是关于学前教育资源投入绩效的研究。如冯婉桢，吴建涛(2014)采用比较分析方法，针对2003-2010年间我国学前教育资源宏观配置整体效率进行了研究[11]。2016年，他们基于城镇化背景对2001-2013年学前教育资源配置效率进行了研究[12]。除此之外，陈岳堂等（2018）采用DEA方法，基于省际面板数据对学前教育资源配置效率进行了测评，并采用Tobit回归方法对影响因素进行了分析[13]。赖晓倩、陈蓉晖（2021）采用DEA-Malmquist指数模型对我国城乡学前教育资源投入绩效的差异进行了分析[14]。冯婉桢、康亚军（2019）同样采用DEA方法，对西部某县的学前教育资源配置效率与优化路径进行了探讨[15]。总之，以上关于学前教育资源投入绩效问题的研究虽针对不同研究对象、采取不同研究方法、基于不同数据并跨越不同年份，但研究均得出目前我国学前教育资源投入绩效较低的结论，指出资源投入结构的合理调整是提升学前教育资源配置效率的重要路径。
综上，目前关于学前教育资源投入问题的研究主要聚焦于对资源投入均衡程度及资源投入绩效的研究。对于农村学前教育资源投入区域差异问题的研究非常有限，鲜有学者基于空间维度进一步对农村学前教育资源投入分布的动态演进特征进行分析，并预测其演进趋势。基于此，本研究通过构建学前教育资源投入模型，运用Dagum基尼系数方法对农村学前教育资源投入的地区差异进行全面测算，采用Kernel密度估计法对资源投入的动态演进情况进行具体分析，通过传统Markov链方法对资源投入趋势进行科学预测，揭示资源投入分布的内部动态特征，并进一步运用空间Markov链方法探讨空间效应对农村学前教育资源投入的影响，达到考察资源投入时空演变规律的目的，为我国农村学前教育资源投入的科学调整提出合理建议。
二、研究方法与指标体系
（一）研究方法
1. 熵权法。
熵权法是基于信息熵原理提出的一种客观评价指标权重的方法[16]。熵是一个热力学概念，最早由美国信息论之父香农(Shannon)引入，表示一个信息源发出信号状态的不确定程度。信息论中，熵是系统无序程度的度量方式，可度量数据提供的有效信息量，当评价对象在某项指标上的值相差较大时，熵值则较小，说明该指标提供的指标权重较大，反之则表明指标权重较小。当个别评价对象在某项指标上的值完全相同时，熵值达到最大[17]。熵权法的测算步骤为，首先，统一原始数据评价指标的量纲和单位。其次，为减少数据过大或过小的影响，进一步对量纲结果进行归一化处理。最后，计算各评价指标的熵值。熵权法是一种客观赋权法，避免指标权重人为因素的干扰，使评价结果更符合实际情况。通过对指标体系各项指标熵值的计算，可衡量出指标信息量的大小，确保指标能总体反应原始信息的基本情况。
2. Dagum基尼系数及其分解。
对区域差距的测量可通过变异系数（CV）、基尼系数（Gini）、综合熵指数（GE）、塞尔指数（Theil Index）和艾克森指数（Atkinson Index）的测算实现[18]。其中，基尼系数最初是用来衡量收入差距的指标，现被广泛应用于各领域关于差异的研究中，用来测算各指标在不同区域和群体间的分布差异。Dagum基尼系数方法可有效克服传统基尼系数不能按子样本群分组测算的局限，且解决了样本数据交叉重叠及区域差异来源的问题，可分析不同子样本对总体差异的影响[19]。Dagum基尼系数方法可将区域差异分解为区域内差异、区域间差异和超变密度。超变密度来源于不同地区间子样本的交叉重叠现象，可完整识别区域差异对总体差异的影响[20]。因此，Dagum基尼系数及其分解方法更利于对区域差异的分析。本研究通过此方法既能分析资源在区域内和区域间投入的差异，也可探究区域内和区域间差异对总体差异的影响。
3. Kernel密度估计法。
对函数密度估计进行测算通常可采用参数和非参数两种方法。参数法需先验知识决定参数模型，对模型较敏感且不稳健，而非参数法往往无需事先对函数形式予以设定，是一种进行预测和假设检验的有效方法，更适用于对未知分布的估计[21]。直方图法是最早采用的一种非参数核密度估计描述方式，但这种方法估计精度低，统计效果欠佳。在此基础上，研究者采用核函数代替了直方图[22]。Plackett(1971)在研究中对核函数进一步发展得到的核密度估计是用来研究不均衡分布的常用方法[23]。Kernel密度估计作为一种核密度估计法，主要是通过样本概率分布情况考察研究对象的分布格局。通常情况下，可通过分析Kernel密度估计曲线图像分布的位置、形态、延展性及极化趋势等对地区间差异的演变情况进行全面分析。本研究中，曲线分布位置反映了资源投入水平的高低；波峰高度和宽度反映了地区差异的大小；波峰数量反映了极化程度；曲线分布的延展性反映了资源投入最高地区与其他地区的空间差异，差异大小与曲线拖尾长短有关。本研究主要通过Kernel密度估计法对我国农村学前教育资源投入空间演变问题进行探究，从动态视角更为立体的审视农村学前教育资源投入的演变过程。
4. Markov链方法。
Markov链方法最初是由俄国数学家安德雷·马尔科夫提出来的，是一种预测事件发生概率的方法，利用某一变量当前状态预测其未来状态及发展动向[24]。这里的“状态”指某一事件在某时刻（或时期）的状况。依据事件及预测目标不同，可对状态进行具体划分。事件发展指从一种状态转变为另一种状态，亦称为状态转移。状态转移概率指事件发展变化过程中从某一种状态转移到其他状态的可能性。事件发展过程中，若每次状态转移都仅与前一刻状态有关，而与过去状态无关或状态转移过程无后效性，则这样的转移过程称为马尔科夫过程。本研究将借助传统Markov链方法对我国农村学前教育资源投入情况进行预测。空间Markov链方法在传统Markov链方法基础上增加了空间因素，用以研究当与不同发展水平地区相邻时，资源投入分布发生状态转移的概率。
（二）指标体系
教育资源指社会为开展教育活动提供的人力、物力和财力资源[25]。从教育资源配置角度看，均衡配置主要体现为师资水平、经费投入和硬件设施配置的均衡[26]。本研究借鉴已有研究中对教育资源配置指标体系的构建，选取三维度七项指标构建了我国学前教育资源投入指标体系。具体看，指标体系中的人力投入包括师幼比、高学历和高职称幼儿教师的比例三项指标，财力投入包括生均公共财政预算教育事业费和公用经费两项指标，物力投入则包括生均图书册数和校舍面积两项指标（见表1）。
表1 学前教育资源投入指标体系
考虑到研究需要与数据可得性，本研究中农村1学前教育资源经费投入的数据主要来源于《中国教育经费统计年鉴》（2012-2020），师资水平和硬件设施数据来源于《中国教育统计年鉴》（2011-2019）。本研究将2011年作为研究的时间起点，数据跨越九年，覆盖我国31个省（自治区，直辖市），考察九年间我国农村学前教育资源投入的现实状况及演变趋势。三、农村学前教育资源投入的地区差异
（一）农村学前教育资源投入的现实状况
2011-2019年间我国农村学前教育资源投入整体情况见图1。总体看，九年间农村学前教育资源投入明显增高，但不均衡性仍十分显著。从地区层面看2，东西部地区的资源投入指数明显高于中部地区，资源投入呈现显著的“东西高、中部低”的不均衡性，“中部塌陷”问题依然存在。全国与区域农村学前教育资源投入水平及年度增长率的变动表现为：第一，全国和东、中、西部地区的农村学前教育资源投入均呈大幅度逐年递增的变动态势，年增长率总体呈上下震荡且整体下降的变化过程；第二，东部地区资源投入指数始终显著高于全国和中西部地区。从增速看，中部地区平均增速最高，达到了11.74%，东部地区最低，为6.96%。但由于东部地区起点高，发展基础好，中西部地区与之相比差距仍较大。
（二）农村学前教育资源投入地区差异测算及分解
为客观描述我国农村学前教育资源投入的地区差异及差异来源，研究采用Dagum基尼系数及其按子群分解的方法，对2011-2019年间农村学前教育资源投入的地区差异进行全面测算。1. 总体差异及其演变趋势。
如表2所示，九年间我国农村学前教育资源投入基尼系数值总体介于0.2507和0.3404之间，尽管在2012-2013年、2016-2018年在波动中有所上升，但总体仍呈下降趋势，表明我国农村学前教育资源投入不均衡现象在九年间总体有所改善。相较于2011年，2019年基尼系数降幅为25.53%，资源投入的地区差异有缩小趋势。借鉴已有研究，基尼系数值在0.1以下表明“高度均等”，0.1-0.2为“比较均等”，0.2-0.3为“相对合理”，超过0.3则表明“差距过大”[27]。2011年我国农村学前教育资源投入基尼系数值在0.3以上，处于“差距过大”水平，2012年起直到2019年，基尼系数值始终处于0.2-0.3之间，表明这八年间我国农村学前教育资源投入虽在不同区域间具有不均衡性，但总体处于“相对合理”水平。总体看，我国农村学前教育资源投入在九年间从“差距过大”向“日趋合理”的趋势演进。2. 地区内差异及其演变趋势。
图2右上图描述了我国农村学前教育资源投入地区内差异的演变趋势。总体看，九年间我国东部地区农村学前教育资源投入内部差异呈下降趋势，但始终大于中西部地区；中西部地区基尼系数值在波动中均有不同程度的下降。具体看，东部地区基尼系数值从2011年到2019年在波动变化中总体降低了9.78%。九年间除2012-2017年间始终处于0.2-0.3之间，其余年份均处于0.3以上，表明我国东部地区内部农村学前教育资源投入不均衡问题仍十分显著。究其原因，资源投入与区域经济发展和政府财政实力等息息相关，由于东部地区不同省市间经济基础与发展水平有一定差距，导致区域内农村学前教育资源投入不均衡的问题仍十分显著。西部地区基尼系数从2011年到2019年下降了35.97%，在三个区域中降幅最大。中部地区基尼系数从2011年到2019年降低了18.78%。总体看，我国中西部地区农村学前教育资源投入基尼系数值总体处于0.12-0.27间，处于“比较均等”和“相对合理”状态。总的看来，我国不同地区农村学前教育资源投入差异逐步缩小得益于近年来国家政策的支持。2010年《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》提出要“多种形式扩大农村学前教育资源”。2011年财政部、教育部联合下发的《关于加大财政投入支持学前教育发展的通知》，强调“中央财政重点支持各地特别是中西部地区农村学前教育发展”。2014年《关于实施第二期学前教育三年行动计划的意见》指出“着力扩大农村学前教育资源”，“财政性学前教育投入要最大限度地向农村、边远、贫困和民族地区倾斜”。在国家相关政策支持下，农村学前教育资源投入的均衡性逐渐增强，尤其体现在中西部地区资源投入的地区内差异得到了显著改善，逐渐趋于合理状态。3. 地区间差异及其演变趋势。
图2左下图描述了我国农村学前教育资源投入地区间差异的演变趋势。从演变过程看，东—中、东—西、中—西地区间差异在观测期内基尼系数值分别下降了25.57%、24.91%和32.45%，中—西地区间差异缩小最为明显。总体看，东—中地区间资源投入差异最为显著，存在较大的不均衡性，总体处于“差距过大”水平。东—西地区间教育资源投入在2011-2014年间表现为“差距过大”，2015-2019年间逐渐发展为“相对合理”。中—西地区间基尼系数则在波动中由2011年的“相对合理”到2019年转变为“比较合理”水平。具体看，我国农村学前教育资源投入出现上述地区间差异及演变趋势的原因可能在于：在“地方负责、分级管理”的整体格局之下，教育资源投入很大程度上受地方经济发展和财政状况影响。我国东部地区地理位置优越，经济基础较好，发展较早且经济发展水平相对较高，地方财政也较充裕，对于农村学前教育支持力度大，资源投入总量也较多。中西部地区与之相比始终存在一定差距。而近些年在相关政策的引导下，我国农村学前教育资源投入总体向中西部地区，尤其体现为向偏远落后的西部农村地区倾斜，使中西部地区的农村学前教育资源投入不断增多，与东部地区的差异有缩小的发展态势。总体看，我国农村学前教育资源投入的地区间差异在九年间得到了显著改善，尤其体现在中西部地区间差异显著缩小，均衡程度也得到了提升。
图2右下图描述了我国农村学前教育资源投入地区差异来源及其贡献率。可见，资源投入地区间差异的贡献率呈波动中小幅下降的变化趋势，地区内差异贡献率介于7.98%-10.21%之间，相对较平稳，超变密度的贡献率在波动变化中呈小幅上升态势。从贡献率看，地区间差异贡献率最高，均值为11.89%，地区内差异贡献率居中，超变密度贡献率最低，均值为6.95%。由此可知，我国农村学前教育资源投入总体差异主要源于地区间差异，这也将成为未来改善我国农村学前教育资源投入方向的重要依据。四、农村学前教育资源投入分布的动态演进
为进一步揭示我国农村学前教育资源投入分布情况及演进规律，研究采用Kernel密度估计法，对资源投入差异从分布位置、变动态势、延展性及极化趋势等方面进行具体分析。（一）全国层面的Kernel密度估计
图3左上图展示了我国农村学前教育资源投入分布的动态演进情况：首先，从分布位置看，观测期内资源投入Kernel密度函数中心逐渐右移，尤其在2011-2017年间较为显著，说明我国农村学前教育资源投入总体水平在不断提升；其次，从分布形态看，主峰高度九年间稳步下降、曲线宽度小幅增大，表明资源投入差异整体呈缩小态势；第三，从曲线延展性看，出现右拖尾现象，表明资源投入在不同省份间的差异有扩大趋势；第四，从极化趋势看，曲线经历了“双峰”—“多峰”—“双峰”的演变过程，出现明显的两极、多极化特征。具体看，这一变化趋势与不同地区经济发展水平和财政实力等息息相关。京津冀、长三角等地依托良好的经济基础和发展潜能，地方财政能够为当地农村学前教育发展提供更为丰富、优质的资源，这是中西部地区短期很难超越的。（二）地区层面的Kernel密度估计
图3的右上、右下和左下图分别描述了东、中、西三大区域九年间农村学前教育资源投入分布的动态演进趋势。首先，从曲线分布位置看，三大区域Kernel密度函数中心均呈不同程度右移，表明九年间我国三大区域农村学前教育资源投入水平不断提高；其次，从曲线形态看，东部地区在2014年主峰高度小幅上升，但主峰高度仍呈下降趋势,中西部地区曲线主峰高度分别经历了显著下降的变化过程，宽度均表现为“小幅变窄—渐趋增大”，表明三大区域农村学前教育资源投入绝对差异呈缩小态势；第三，从曲线延展性看，随着时间推移，三大区域曲线呈小幅右拖尾，表明资源投入水平持续增长的同时，区域内省际差异个别存在扩大趋势；第四，从极化趋势看，三大地区曲线均经历了“单峰—双峰”的演变过程，呈现明显的两极分化特征，表明这些地区农村学前教育资源投入省际间的差异有扩大趋势。
上文运用Kernel密度估计法从时间维度描述了我国农村学前教育资源投入分布的动态演变过程，但该方法无法描述资源投入发生转移的概率，而Markov链方法可弥补这一缺陷。因此，研究继续运用Markov链方法对农村学前教育资源投入的趋势进行预测。（一）传统Markov链结果
首先运用传统Markov链方法对农村学前教育资源投入分布的动态演变过程进行分析。研究将全国31个省市的农村学前教育资源投入水平划分为4种类型，将低于所在年份农村学前教育资源投入全国平均水平25%（包括25%）的划分为低水平（L),25%-50%（包括50%）的为中低水平（ML),50%-75%（包括75%）的为中高水平（MH），高于75%的为高水平（H）。进而对2011-2019年间我国农村学前教育资源投入转移概率矩阵水平进行分析，结果见表3。
从传统Markov链概率转移矩阵可以看出：首先，转移概率矩阵对角线的概率值显著大于非对角线的概率值，表明我国农村学前教育资源投入具有一定的稳定性，从数值上看，资源投入水平不发生状态转移的概率介于66.2%-93.2%，表明我国农村学前教育资源投入存在显著的高水平趋同特征；其次，低水平省份的资源投入跨状态转移概率相对较小，表现为低水平向中低水平转移的概率为26.5%，而向中高和高水平转移的概率分别为5.9%和1.5%；第三，资源投入中低水平省份向高水平转移的概率为25%，大于向下转移的5%，中高水平省份亦然，表明中低、中高水平省份农村学前教育资源投入向更高水平增长的可能性更大。（二）空间Markov链结果
基于传统Markov链结果，研究继续运用空间Markov链方法探究空间因素对农村学前教育资源投入的影响。根据我国农村学前教育资源投入水平将某省相邻地区划分为4类：将资源投入指数均值与全国指数均值之比（即空间滞后项）低于25%（包括25%）的相邻地区划分为低水平（即一类），介于25%-50%（包括50%）的为中低水平（即二类），介于50%-75%（包括75%）的为中高水平（即三类），大于75%的为高水平（即四类）。以滞后1年条件计算转移概率矩阵，结果见表4。首先，空间转移概率矩阵对角线概率值总体大于非对角线概率值，说明我国农村学前资源投入总体较稳定，发生跨类型转移的概率较小。其次，随着空间滞后类型升高，低水平省份向上转移至中低水平的概率在前三种空间滞后类型中总体增高，当邻域为高水平时，其向上转移的概率为0，小于传统Markov链的26.5%，说明高水平邻域对低水平省份资源投入向高水平转移并没有显著推动作用；中低水平省份资源投入稳定性随空间滞后类型升高而升高，当邻域为中高和高水平地区时，其向上转移的概率分别为42.9%和28.6%，大于传统Markov链的26.5%，说明中高和高水平邻域对中低水平省份资源投入水平的增长有一定作用；中高水平省份资源投入稳定性随空间滞后类型升高有所上升，当邻域为低水平时，其向下转移的概率为16.7%，略大于传统Markov链的13.1%，说明低于自身水平的邻域可能小幅拉低该地区资源投入水平；高水平省份资源投入稳定性总体呈上升趋势，且当邻域为高水平时，其维持在原有水平的概率达到93.3%，当邻域为中低和中高水平时，其向下转移的概率均为0，小于未考虑空间因素的6.8%。
可见，空间因素对我国农村学前教育资源投入水平的动态转移具有影响，表现为空间因素对不同资源投入水平的省份具有不同影响。具体而言，中高水平邻域会对中低水平省份资源投入提升产生小幅度影响，而对低水平省份的影响则不显著。低于中高水平省份的邻域可能会小幅拉低该地区资源投入水平，而这种影响对高水平省份则不显著。总体看，空间因素对农村学前教育资源投入水平的影响并不十分显著。究其原因，相较于义务教育和高中等学段，学前教育的发展具有一定独立性，跨地区和省份的交流协作往往很难实现，尤其由于农村地区往往较闭塞，学前教育发展也相对较落后，领导者更专注于自身发展，交流意识较弱，且合作实现的难度也较大。与外界沟通少，合作办学、师资流动及教育资源共享等地区间的合作更是很难实现，优质的学前教育资源会产生一定辐射作用，但这种作用不十分显著。六、结论与建议
（一）研究结论
根据以上测算结果，可得出如下研究结论。首先，我国农村学前教育资源投入在2011-2019年间呈显著递增趋势，农村学前教育资源投入在空间分布上呈现一定不均衡性，“中部塌陷”问题仍存在。其次，资源投入在九年间从“差距过大”变为“日趋合理”。东、中、西部地区内部及区域间资源投入的相对差异均有所缩小。表现为东部地区内部省际间的资源投入差异最为显著，西部地区内部差异缩小最为明显。东—西地区间资源投入差异最为显著，中—西地区间差异缩小最明显。第三，农村学前教育资源投入总体差异主要来源于地区间差异。从资源投入地区差异来源及贡献率看，样本观测期内农村学前教育资源投入地区间差异的贡献率最高，意味着应从缩小地区间差异着手提升农村学前教育资源投入的均衡性。第四，Kernel密度估计结果显示，九年间全国及各地区农村学前教育资源投入的绝对差异均呈缩小趋势，但呈两极或多极分化特征，“贫者愈贫，富者愈富”的现象仍存在。第五，传统Markov链结果显示，我国农村学前教育资源投入具有一定的稳定性，且资源投入存在显著的高水平趋同特征。相较于低水平省份，中低、中高水平省份资源投入增长的可能性更大。第六，空间Markov链结果显示，空间因素对农村学前教育资源投入水平的动态转移影响较小，且这种影响对不同资源投入水平的省份不一致，主要表现为中高水平邻域会对中低水平省份资源投入提升产生小幅影响，对低水平省份的影响则不十分显著。（二）相关建议
1.统筹规划，加大落后地区农村学前教育资源投入。实现教育公平，既要保证城乡资源投入的均衡，更要关注落后地区农村学前教育资源的投入。参考发达国家经验，中央财政应立足于解决弱势群体的教育问题，需建立严格的教育生均财政拨款制度。目前，我国仅有少数省（市）建立了学前教育生均拨款制度，标准也不明确，这将不利于科学的财政投入长效机制的建立。基于此，政府应明确学前教育发展目标，制定适合本地区经济发展的学前教育事业发展规划，关注贫穷、落后地区农村学前教育资源投入，保证资源的持续供给。从学前教育改革发展需求出发，加强统筹规划，逐步建立起用需求、标准拉动投入的机制。调整学前教育资源投入结构，通过政策引导投入方向，通过及时补充或适当缩减的手段确保资源投入的均衡。密切关注中部和东西部落后地区农村学前教育资源的投入，着力解决“中部塌陷”问题，持续加大对西部贫困地区和东部落后省份农村学前教育的扶持力度，缩小区域差距。同时，还要考虑省际差距，科学筛选资源投入和补偿对象，对经济发展起步晚、水平低、财力弱且国家政策倾斜力度不大的省市的农村地区重点进行补给。2.科学预测，实现农村学前教育资源的精准投入。学前教育作为社会公共事业，应有健全的财政预算制度作为保障，制定具体且可操作的资源投入标准，使资源投入有法可依。从农村学前教育事业改革需求出发，建立起先制定标准再确定投入数量和比重的资源投入长效机制。首先，地方政府可以从法律层面确立政府预算内资源投入的标准，标准制定应建立在充分调研的基础之上，还应考虑不同地区的自然条件、经济发展水平及发展潜能等，全方位考虑农村学前教育成本差异及当地适龄幼儿人数，对学前教育资源的需求进行科学预测。其次，投入标准需根据各地农村学前教育资源投入及使用情况进行评估和调整，形成动态机制。通过有效的评估资源利用率，进行统筹安排。资源投入标准的制定还应兼顾政府财政基础及实际供给水平，由教育部门联合财政部门共同进行需求评估。第三，资源投入标准制定应明确各部门责任，将学前教育预算纳入政府预算。真正科学合理的资源投入，既能保障学前教育事业的健康发展，还要尽可能减少资源浪费，做到按需分配、精准配置。对于资源投入明显不足的农村地区，需具体分析其在人、财、物各方面的需求，确保资源投入的有效性。3.加强联动，进一步完善学前教育转移支付制度。由于我国幅员辽阔，区域经济发展不均衡，财政实力有强有弱，在现行财税体制下，完善的教育转移支付制度对于教育公平的实现至关重要。财政转移支付指政府通过财政资金在各级政府间的无偿转移，是一种财政再分配制度，主要为实现公共服务的均等化。[28]近些年，农村学前教育资源投入的不均衡虽有所改善，但东部地区内部各省的差距和东部与中西部区域间差距仍较显著。基于此，应从缩小地区内和地区间差距着手改变这一状况。中央财政应将转移支付重点放在中西部落后地区、农村地区与边远山区等。研究表明，高水平邻域不会对我国农村学前教育资源投入水平的提升产生特别明显的积极作用，这也暴露了我国农村学前教育转移支付能力较弱的问题，不能形成省际和区域间的良性互动。因此，可通过中央与省级政府的宏观调控，打破区域间的财政壁垒，针对中西部学前教育财政基数小的地区，通过转移支付等方式加大投入，弥补资源不足的问题，实现学前教育资源在区域间的有效流动和动态平衡。4.严格监督，加强学前教育资源投入的科学管理。资源投入过程中严格的监管是实现资源投入合理化的重要举措。地方政府和相关部门须加强对农村学前教育资源投入及使用情况的有效监管。教育立法是进行调控和管理的有效手段，可通过法律形式强化各级政府和部门的监管责任，健全完善符合我国国情的学前教育管理体制。首先，应深化农村学前教育供给侧改革，完善顶层设计，加强学前教育项目安排、资金使用、监督管理和效果评估，重点加大中西部农村学前教育财政补偿。其次，建立专门的监管机构，制定相应的管理制度。对农村地区学前教育资源的投入、分配及使用情况进行实时监管和动态评估，防止挤占、截留、挪用和滥用现象的发生。内部严格控制、外部合理审计，社会群众作为第三方严格监督，通过多方参与的监督制度保证资源投入决策的科学合理。第三，加强农村学前教育资源投入及使用中的绩效管理评估。通过有效管理促改革、以改革促发展、以发展保均衡。最后，构建农村学前教育资源投入全过程动态监管体系，强化问责机制，使资源投入和使用有效且合理，保障学前教育更加优质、均衡的发展。参考文献
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1本研究遵循《统计用城乡划分代码》中对城乡的划分标准，即城区（含主城区、城乡结合部）、镇区（含镇中心区、镇乡结合区、特殊区域）、乡村（含乡中心区、村庄），本研究中的“农村”主要指“乡村”。2本研究对农村学前教育资源投入地区差异的分析中，关于东、中、西部地区的划分主要依据国家统计局的划分方法。东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南和辽宁共11个省份。中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林和黑龙江共8个省份。西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆共12个省份。