اقتصاد و برنامه ریزی شهری

اقتصاد و برنامه ریزی شهری

تحلیل فضایی نابرابری‌های آموزشی در استان‌های ایران و شناسایی عوامل مؤثّر بر نابرابر‌ی آموزشی کشور در شرایط همه‌گیری کووید-19‌

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناسی‌ ارشد برنامه‌ریزی منطقه‌ای، دانشکدۀ معماری و شهرسازی، دانشگاه علم و صنعت ایران
2 دانشیار گروه آموزشی شهرسازی، عضو هیئت‌علمی دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
چکیده
مقدمه
نابرابری در حوزه‌های مختلف از بزرگ‌ترین و حادترین مشکلاتی است که امروزه جهان با آن دست‌به‌گریبان است. در یک قلمروی ملی، گوناگونی‌های مکانی مسئله‌ساز و معنا‌دار در سطح رفاه اقتصادی، استاندارد زندگی و کیفیت زندگی بین مناطق تشکیل‌دهندۀ آن وجود دارد که نابرابری آموزشی از اصلی‌ترین موانع توسعه در بسیاری از کشورها است. این مسئله به‌ویژه در مناطق محروم که دسترسی به منابع آموزشی محدود است، موجب تشدید شکاف‌های اجتماعی، اقتصادی و فرهنگی می‌شود. از آنجا که آموزش به‌ عنوان ابزاری برای کاهش نابرابری‌ها در نظر گرفته می‌شود، اهمیت بهبود دسترسی و کیفیت آن در مناطق مختلف، به‌ویژه در شرایط بحرانی، امری ضروری است. با وجود پژوهش‌های متعدد در این حوزه، شکاف‌هایی در بررسی دقیق عواملی که به نابرابری‌های آموزشی دامن می‌زنند، وجود دارد. به‌ویژه در دوران همه‌گیری کووید-19، نابرابری‌های جدیدی در دسترسی به آموزش به‌وجود‌آمده که به‌ طور کافی مورد تحلیل قرار نگرفته است. هدف این پژوهش، تحلیل فضایی استان‌های کشور از نظر برخورداری از شاخص‌های آموزشی و شناسایی عوامل مؤثر بر نابرابری‌های آموزشی در شرایط کووید-19 است. این مطالعه به ‌دنبال ارائۀ الگویی برای تحلیل وضعیت آموزشی استان‌ها و شناسایی راهکارهایی برای کاهش نابرابری‌های موجود است. ساختار مقاله شامل بررسی مبانی نظری و پیشینۀ پژوهش، روش‌شناسی تحقیق، نتایج به‌دست‌آمده از تحلیل داده‌ها و در نهایت پیشنهادهایی برای بهبود وضعیت آموزشی و کاهش نابرابری‌های منطقه‌ای خواهد بود. 
مواد و روش‌ها
پژوهش حاضر از نوع تحقیقات توسعه‌ای ‌کاربردی و مبتنی بر روش‌های کمّی انجام شده است. ابتدا با مرور مطالعات داخلی و خارجی، شاخص‌های مؤثر بر نابرابری آموزشی قبل و بعد از شیوع کووید-19 شناسایی و الگوی مفهومی تحقیق تدوین شد. سپس در سه گام اصلی، تحلیل‌های متناظر با هدف پژوهش صورت گرفت: در گام اول، از روش‌های ترکیبی تاپسیس و آنتروپی شانون برای رتبه‌بندی 31 استان‌ کشور، بر اساس شاخص‌های نابرابری‌ آموزشی استفاده شد. در گام دوم، از تحلیل خوشه‌ای سلسله‌مراتبی به روش نزدیک‌ترین همسایگی در نرم‌افزار SPSS، استان‌های کشور سطح‌بندی شده و در ادامه، نقشۀ توزیع فضایی نابرابری‌های آموزشی در نرم‌افزار ArcGIS ترسیم شد. در گام سوم، برای شناسایی مهم‌ترین عوامل مؤثر بر نابرابری‌های آموزشی در دورۀ کووید-19، از تحلیل مسیر با روش رگرسیون استفاده شد. داده‌های مورد نیاز از منابع مختلف از جمله مرکز آمار ایران و ادارۀ برنامه‌ریزی و فناوری اطلاعات در سال 1400 گردآوری و تحلیل شدند.
یافته‌ها
بررسی چگونگی وضعیت برخورداری استان‌های کشور از شاخص‌های آموزشی، نشان‌دهندۀ وجود نابرابری‌های جدی در توزیع امکانات آموزشی و شاخص‌های مرتبط با آن در استان‌های مختلف ایران است. رتبه‌بندی استان‌ها بر اساس شاخص‌های آموزشی، تأثیر چشم‌گیری بر توزیع منابع و فرصت‌های آموزشی در کشور دارد. استان بوشهر به عنوان برخوردارترین استان در این رتبه‌بندی قرار گرفته است، در حالی که استان‌هایی مانند تهران و البرز که از زیرساخت‌های پیشرفته‌تری برخوردارند، با مشکلات جدی در تراکم جمعیت و توزیع منابع روبه‌رو هستند. نتایج تحلیل خوشه‌ای که استان‌ها را به 9 خوشۀ مختلف تقسیم کرده است، نشان می‌دهد توزیع نابرابری‌های آموزشی در کشور از الگوی خاصی پیروی می‌کند. این الگو به این معناست که هرچه از مرکز کشور دورتر می‌شویم، میزان نابرابری‌ها افزایش می‌یابد. استان‌های مرزی و شمالی کشور، مانند سیستان و بلوچستان، بیشتر در خوشه‌های «ضعیف» قرار دارند، در حالی که استان‌هایی با تراکم جمعیت کمتر و زیرساخت‌های مناسب‌تر مانند بوشهر و کهگیلویه و بویراحمد در خوشه‌های «عالی» قرار می‌گیرند. بررسی‌ها نشان‌دهندۀ آن است که عوامل جمعیتی و سکونتی، تأثیر زیادی بر نابرابری‌های آموزشی دارند، به طوری که با افزایش جمعیت و تراکم بیشتر در برخی استان‌ها، نابرابری‌ها تشدید می‌شود. علاوه ‌بر این، با وجود اینکه دو شاخص فناوری‌ اطلاعات ‌و ‌ارتباطات و عدالت آموزشی ارتباط مستقیم با نابرابری‌های آموزشی ندارند، امّا اثرات غیرمستقیم و معنادار این متغیرها بر نابرابری‌های آموزشی به‌وضوح در مدل تحلیل مسیر دیده می‌شود. به این‌ترتیب، ضرورت بازنگری و بازمهندسی شاخص‌های آموزشی کشور، برای دستیابی به برابری فرصت‌های آموزشی و تحقق عدالت فضایی دوچندان می‌شود. 
نتیجه‌گیری
این تحقیق با هدف تحلیل نابرابری‌های آموزشی در سطح ملّی و شناسایی عوامل مؤثر بر آن در دوران پاندمی کووید-19 انجام شد. یافته‌ها نشان می‌دهند توزیع شاخص‌های آموزشی در ایران با نابرابری‌های بسیاری مواجه بوده و این نابرابری‌ها در دورۀ پاندمی به‌ویژه در زمینه‌های جمعیتی، اقتصادی و کیفیت آموزشی افزایش یافته است. استان‌های مرزی و شمالی کشور مانند سیستان و بلوچستان و مازندران به ‌عنوان مناطق کم‌برخوردارتر شناخته شدند، در حالی که استان‌هایی با تراکم جمعیتی کمتر مانند بوشهر و کهگیلویه و بویراحمد به دلیل توسعۀ منابع آموزشی نسبتاً مناسب در رتبه‌های بالاتری قرار گرفتند. این تحقیق نشان داد نابرابری‌های آموزشی تابع الگوی مرکز پیرامون بوده و هرچه از مرکز به حاشیه نزدیک‌تر می‌شویم، میزان نابرابری‌ها افزایش می‌یابد. نتایج تحلیل مسیر نشان داد در وهلۀ اول عوامل جمعیتی و سپس عوامل اقتصادی و کیفیت آموزشی بیشترین تأثیر را در شکل‌گیری این نابرابری‌ها دارند. همچنین، استفاده از فناوری‌ اطلاعات‌ و ‌ارتباطات، به‌ویژه در دوران پساکووید، برای بهبود دسترسی به آموزش‌های از راه دور و کاهش نابرابری‌ها ضروری است. این تحقیق بر لزوم سیاست‌گذاری‌های آموزشی مبتنی بر توزیع عادلانۀ منابع آموزشی و توجه به نیازهای خاص هر استان تأکید دارد تا شکاف‌های آموزشی میان استان‌ها کاهش یابد و عدالت آموزشی به‌ طور جامع‌تری برقرار شود. به طور کلی، نتایج این پژوهش نشان می‌دهد استان‌های بزرگ و پرجمعیت نیازمند بازنگری جدی در مدیریت منابع آموزشی هستند تا مشکلاتی همچون تراکم جمعیت و توزیع نامناسب منابع برطرف شود. این مطالعه بر لزوم توجه ویژه به استان‌های کم‌برخوردار، به‌ویژه در مناطق مرزی و حاشیه‌ای، تأکید می‌کند و پیشنهاد می‌دهد که اصلاحات سیاستی و توزیع عادلانۀ منابع آموزشی باید در اولویت قرار گیرد. همچنین، پیشنهاد می‌شود که برنامه‌های آموزشی با توجه به ویژگی‌ها و نیازهای خاص هر استان توسعه یابند تا به توسعۀ پایدار و بهبود کیفیت آموزش در تمامی مناطق کشور منجر شوند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Spatial Analysis of Educational Inequalities in Iran’s Provinces and Identification of Factors Influencing Educational Inequality During the COVID-19 Pandemic

نویسندگان English

Fariba Maleki 1
Reza Kheyroddin 2
1 Master in Urban and Regional Planning, Faculty of Architecture and Environmental Design, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
2 Associate Professor, Department of Urbanism, School of Architecture and Environmental Design, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
چکیده English

Introduction 
Inequality in various domains is one of the world’s most significant and pressing issues 
today. At the national level, spatial disparities in economic welfare, living standards, and quality of life among different regions create substantial challenges, with educational inequality being one of the primary barriers to development in many countries. This issue is particularly critical in disadvantaged areas where access to educational resources is limited, exacerbating social, economic, and cultural gaps. Since education is considered a tool for reducing inequalities, improving access to and quality education across different regions, especially during crises, is essential. Despite numerous studies in this field, gaps remain in examining factors contributing to educational inequalities. In particular, the COVID-19 pandemic has introduced new inequalities in access to education that have not been adequately analyzed. This research aims to conduct a spatial analysis of the provinces in the country in terms of educational indicators and to identify factors influencing educational inequalities during the COVID-19 pandemic. This study seeks to provide a framework for analyzing provinces’ educational status and propose strategies for reducing existing inequalities. The article’s structure includes a review of the theoretical foundations and research background, the research methodology, the data analysis results, and recommendations for improving educational conditions and reducing regional disparities.
Materials and Methods
This research is a developmental-applied study conducted using quantitative methods. Initially, a review of domestic and international studies was undertaken to identify the indicators influencing educational inequality before and after the outbreak of COVID-19, and the conceptual framework of the study was developed. Subsequently, the corresponding analyses were conducted in three main steps to achieve the research objectives: First Step: The TOPSIS and Shannon Entropy methods were employed to rank 31 country provinces based on educational inequality indicators. Second Step: Using hierarchical cluster analysis with the nearest neighbor method in SPSS software, the provinces were categorized into levels, and then the spatial distribution map of educational inequalities was created in ArcGIS software. Third Step: Path analysis using regression methods was applied to identify the most significant factors influencing educational inequalities during COVID-19. The required data were collected and analyzed from various sources, including the Iranian Statistical Center and the Planning and Information Technology Department, in 2021.
Findings
An analysis of the educational indicators across the country’s provinces reveals significant inequalities in the distribution of educational resources and related indicators among different provinces of Iran. Ranking the provinces based on educational indicators has a substantial impact on the allocation of resources and educational opportunities nationwide. Bushehr Province ranked as the most advantaged province in this classification. In contrast, provinces such as Tehran and Alborz, despite having more advanced infrastructure, face serious challenges related to population density and resource distribution. The cluster analysis results, which divided the provinces into nine distinct clusters, indicate that the distribution of educational inequalities follows a specific pattern. This pattern suggests that the farther away from the center of the country we move, the greater the inequalities become. Border and northern provinces, such as Sistan and Baluchestan, are predominantly placed in the “weak” clusters, while provinces with lower population density and better infrastructure, such as Bushehr and Kohgiluyeh and Boyer-Ahmad, fall into the “excellent” clusters. The findings show that demographic and settlement factors have a significant impact on educational inequalities. As population density increases in certain provinces, these inequalities are further exacerbated. Moreover, although the indicators of information and communication technology (ICT) and educational equity do not have a direct relationship with educational inequalities, their indirect and significant effects on these disparities are clearly observed in the path analysis model. Thus, the necessity of revising and re-engineering the country’s educational indicators becomes evident to achieve equality in educational opportunities and fulfill spatial justice.
Conclusion
This study aimed to analyze educational inequalities at the national level and identify the factors influencing them during the COVID-19 pandemic. The findings indicate that the distribution of educational indicators in Iran is fraught with inequalities, which have intensified during the pandemic, particularly in the demographic, economic, and educational quality sectors. Border and northern provinces, such as Sistan Baluchestan and Mazandaran, were identified as less advantaged regions, while provinces with lower population density, such as Bushehr Kohgiluyeh and Boyer-Ahmad, ranked higher due to relatively better-developed educational resources. This research showed that educational inequalities follow a center-periphery pattern, with inequalities increasing as we move away from the center to the periphery. Path analysis results revealed that, primarily, demographic factors, followed by economic factors and educational quality, have the most significant impact on shaping these inequalities. Moreover, the use of information and communication technologies, particularly in the post-COVID era, is essential for improving access to distance education and reducing inequalities. The study emphasizes the need for educational policies based on the fair distribution of educational resources and attention to the specific needs of each province in order to reduce educational gaps and achieve more comprehensive educational justice. In general, the results suggest that large, densely populated provinces require serious revision in the management of educational resources to address issues such as population density and the unequal distribution of resources. This study also underscores the importance of giving special attention to less advantaged provinces, especially in border and peripheral areas, and recommends that policy reforms and equitable resource distribution should be prioritized. Furthermore, it is suggested that educational programs be developed considering the specific characteristics and needs of each province, leading to sustainable development and the improvement of educational quality across all regions of the country.

کلیدواژه‌ها English

Educational Indicators
Educational Inequality
Provinces of Iran
Regional Balance
Spatial Justice
Benadusi L. (2007). Education Equality Indicators in the Nations of the European Union.R. Edited by Teese, S. Lamb&,M. Duru-Bellat,International Studies in Educational Inequality, Theory and Policy; 154-190. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5916-2_7
Bozkurt, A., Jung, I., Xiao, J., Vladimirschi, V., Schuwer, R., Egorov, G., ... & Paskevicius, M. (2020). A global outlook to the interruption of education due to COVID-19 pandemic: Navigating in a time of uncertainty and crisis. Asian Journal of Distance Education, 15(1), 1-126. https://doi.org/10.5281/zenodo.3878572
De la Fuente H. Rojas C. Jesus Salado M. & Antonio Carrasco J. (2013). Socio-spatial inequality in education facilities in the Concepción metropolitan area (Chile). Current Urban Studies; 1(4): 117-129. https://dx.doi.org/10.4236/cus.2013.14013.
Ganguly S. (2016). Inequality in educational performance at elementary level in west Bengal. seminar on education, skill development and economic growth, in india, 06th and 07th December; 1-21. https://www.researchgate.net/publication/332670872_Inequality_in_educational_performance_at_the_elementary_level_in_West_Bengal
Ghafari Fard M. (2018). Investigating the policy process of development and regional balance during development programs in Iran and presenting basic strategies. Scientific Quarterly of Strategic Studies of Public Policy; 9 (30): 21-41. https://sspp.iranjournals.ir/article_article_34930.html[In Persian].
Hamnett C. Butler T. (2013). Distance, education and inequality. Comparative education; 49(3): 317-330. https://www.jstor.org/stable/23525088
He G. Huang Q. (2021). Geospatial Analysis and Research on Social and Spatial Inequality of Compulsory Education: A Case Study of Hangzhou, China. Complexity; 1-14. https://doi.org/10.1155/2021/6265751
Hussain S. Mahmood B. & Ch A. (2019). Urban-Rural Differentials of Health and Educational Inequality in District of Faisalabad: A Social Analysis. European Online Journal of Natural and Social Sciences; 8(1): 65-75. http://www.european-science.com
Irandoost K. Soleimani, H. (2019). Analysis of spatial inequality of educational indicators in Iran’s provinces and identification of key factors related to it with sustainable development approach. quarterly educational planning studies; 56-81. https://dx.doi.org/10.22080/EPS.2020.2835[In Persian] 
Khanzadi A. Qadri Siah Bedi E and Najafi M. (2016). Equal distribution of opportunities and reduction of inequality in Iran (presenting a comparative analysis in 9 regions of the country). The first international conference on economic planning, sustainable and balanced regional development; University of Kurdistan; 18-1. https://conf.uok.ac.ir/_JiroConference/Files/Conference/23/Common/Papers/A8.pdf [In Persian]
Kheyroddin, R. (2010). A geo-referenciel analysis on urban governance policies in Tehran metropolis (The years 1993-2007) Toward urban integration or spatial segregation?; Journal of Fine Arts, 2(42), 7-6. https://jfaup.ut.ac.ir/article_22615.html?lang=en[In Persian]
Kheyroddin, R. (2014). Reviewing Physical Incarnation of Islamic Concept of Spatial Justice, Cartographic Analysis of Spatial Justice in 112 Districts of Tehran Metropolis. Journal of Islamic Architecture Research, 1(1), 41-56. http://jria.iust.ac.ir/article-1-136-fa.html[In Persian]
Kheyroddin, R. Alalhesabi, M. & Maleki, F. (2024). Spatial Analysis of Educational Inequalities and Evaluation of its Affecting Factors: the Period of Before and During the COVID-19 Epidemic in Iran. Applied Spatial Analysis and Policy, 1-31.‏ https://doi.org/10.1007/s12061-024-09567-w
Kheyroddin R., Hedayatifard M., (2017). a, Social segregation to exclusive public shoreline access: Coastal gated communities on the middle shoreline of the Caspian Sea in northern Iran, Journal of Urban Planning and Development, 143 (3), 05017006. https://doi.org/10.1061/(ASCE)UP.1943-5444.0000363
Kheyroddin R., Hedayatifard M., (2017), b, “The production of exclusive spaces in coastal pre-urban areas: Causes and motivations: Middle shoreline of Caspian Sea in north of Iran”, Journal of Coastal Conservation, Volume 21, Issue 3, Pp: 333-341. https://doi.org/10.1007/s11852-017-0510-z
Kheyroddin, R. & Razpour, M. (2016). Informal economy and urban spatial changes in the border town Baneh. A case study from the Iranian-Iraqi border, International Journal of Contemporary Economics and Administrative Sciences,; Vol 6, Special Issue (2016) I, 66-86. https://core.ac.uk/download/pdf/296912724.pdf
Kheyroddin, R. Maleki F. (2022). Analysis of spatial inequality of educational indicators in each province of the country and their ranking during the Corona period, 9th National Conference on Education and Human Capital Development, Tehran. https://civilica.com/doc/1537445[In Persian]
Levin H.M. (1976). Educational opportunity and social inequality in Western Europe. Social Problems; 24(2): 148-172. https://doi.org/10.2307/800335
Lynch K. O’riordan C. (1998). Inequality in higher education: A study of class barriers. British Journal of Sociology of education; 19(4): 445-478. https://www.jstor.org/stable/1393445
Ministry of Labor, Cooperative and Social Welfare. (2019). Social welfare deputy 17th report, workforce and social protection. December 16. https://www.mcls.gov.ir/icm_content/media/article/coronavirus_workforce_socialprotection_17th__-1. [In Persian]
Piri Zamane M. Abbaspour A. (2020). Ghiathi Nadushan S. Khorsandi Talaskoh A., & Barzouian P. A suitable model for reducing educational inequality in primary schools in Tehran. Journal of School administration; 8(4), 219-243. https://sid.ir/paper/964505/fa[In Persian].
Publishing OECD. (2018). Equity in education: Breaking down barriers to social mobility. Organisation for Economic Co-operation and Development OECD. 
Quadrado L, Loman S & Folmer H. (2001). Multi‐dimensional analysis of regional inequality: The case of higher educational facilities in Spain. Papers in Regional science; 80(2): 189-209. https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.2001.tb01794.x
Rogers D. Ruchlin H. (1991). Economics and education: principles and applications. Translator: Seyyed Abulqasem Hosseinyoun, first edition. Mashhad: Cultural Vice-Chancellor of Astan Quds Razavi. https://ketab.ir/book/9fa520c9-7c72-4a7e-a85b-3d6e76090328 [In Persian]
Sammons P. (2007). School effectiveness and equity: Making connections. Reading: CfBT; 1-22. School_Effectiveness_and_Equity_Making_C20160405-12767-ccbadz-libre.pdf
Schlicht R. (2010). Stadelmann-Steffen I. Freitag M. Educational inequality in the EU: the effectiveness of the national education policy. European Union Politics; 11(1): 29-59. https://dx.doi.org/ 10.1177/1465116509346387
Sheikh Biglou R. Taghve, M & varesi, H. (2012). Spatial analysis of deprivation and development inequalities in Iranian cities. Social Welfare Quarterly; 12(46): 215-245. http://refahj.uswr.ac.ir/article-1-974-fa.html[In Persian]
Sinitsa I. (2020). Inequality in education in the Republic of Belarus. Gomel State University Journal ; 48-53. http://elib.gsu.by/jspui/handle/123456789/20910
Van der Berg S. Da Maia C. Burger C. (2017). Educational inequality in Mozambique.: WIDER Working Paper; 1-26. https://doi.org/10.35188/UNU-WIDER/2017/438-4
Xiang L. Stillwel J. Burns L. & Heppenstall A. (2019). Measuring and assessing regional education inequalities in China under changing policy regimes. Applied Spatial Analysis and Policy; 13(1): 91-112. https://doi.org/10.1007/s12061-019-09293-8
Xiang L. Stillwell J. Burns L. Heppenstall A. & Norman P. (2018). A geodemographic classification of sub-districts to identify education inequality in Central Beijing. Computers, Environment and Urban Systems; 70: 59-70. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.02.002
دوره 5، شماره 4
زمستان 1403
صفحه 152-170

  • تاریخ دریافت 22 آبان 1403
  • تاریخ بازنگری 19 دی 1403
  • تاریخ پذیرش 29 دی 1403