标，本文通过极差标准化处理消除量纲差异，并引入多源数据交叉验证，确保指标构建的科学性与横向可比性。
本研究评价方法包括熵权法赋权、Dagum基尼系数分解和聚类分析。熵权法赋权是为避免主观赋权偏差，采用信息熵理论构建客观权重体系。首先对原始数据进行标准化处理，消除量纲影响；其次计算各指标的信息熵值，熵值越小表明指标离散程度越高，赋予更大权重；最终通过归一化处理得到各级指标权重（如表1所示），加权求和生成各省份教育发展综合得分（如表2所示）。该方法通过量化指标信息贡献度，有效识别影响区域差异的关键维度。
　　Dagum基尼系数分解是为精准识别差异的结构性来源，采用Dagum基尼系数分[7]解法，将总体差异分解为组内差异、组间差异和超变密度三部分 。其中，组内差异反映同一区域内省份间的资源分配不均，组间差异刻画东、中、西部等区域板块间的梯度差距，超变密度表征区域重叠分布的影响。通过动态分解（如表3所示），可明确差异的主导因素及其演变趋势，为靶向施策提供依据。
　　聚类分析是基于教育发展综合得分，采用K-means聚类算法对31个省份进行空间