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高等职业教育与区域经济的差异性与匹配性实证研究

2022-05-05  |  点击:  |  栏目:论文中心

本文作者:李雪峰 孟俊 郝光普 发表期数:现代职业教育 2022年14期 本文字数:2546

  [摘           要]  从平衡增长理论与非均衡增长理论以及人力资本、高等教育与经济差异关系方面的研究進展来看,一个区域的高等(职业)教育差异会影响到区域人力资本存量的差异,进而带来区域经济增长的差异。同时,区域人力资本存量的差异受到一个区域的经济增长差异的影响,进而影响到区域高等职业教育水平的差异。因此,通过构建的概念模型来说明区域经济间的指标差异,主要包括区域高等职业教育水平差异、区域经济发展差异和区域人力资本水平差异三个节点指标。其中,区域经济发展差异主要通过高等职业教育投入差异这一关键因素引致区域高等职业教育水平的差异。
  [关    键   词]  高等职业教育;区域经济发展;人力资本
  [中图分类号]  G710                    [文献标志码]  A                  [文章编号]  2096-0603(2022)14-0043-03
   一、概念模型的构建
   根据对现有研究进行分析可见,高等职业教育可以通过提升区域人力资本存量进而促进区域经济增长,同时,区域经济增长又能促进区域人力资本存量的提升和区域高等职业教育水平的提升。因此,本文构建的概念模型如图1所示,主要包括区域经济发展水平、区域人力资本水平和区域高等职业教育水平三个节点指标,每个节点指标测度的方法和包含的子指标。
   以上概念模型每个节点指标包含子指标,而每个指标的测度方法都是采用了指标的标准分数。标准分数是以标准差为单位度量原始分数离开其平均数的分数之上多少个标准差,是一种具有相等单位的量数。它是将原始分数与团体的平均数之差除以标准差所得的商数,或是在平均数之下多少个标准差。它是一个不受原始测量单位的影响抽象值,是以标准差为单位计算,并可接受进一步的统计处理。标准分数的大小代表着原始分数和母体平均值之间的距离。在原始分数低于平均值时标准分数则为负数,反之则为正数。因此,给定若干区域,这些区域的人力资本、高等职业教育和区域经济发展指标的标准分数可以反映出这些区域在这些指标下的差异程度。
   根据以上分析,本文给出区域高等教育水平差异、区域人力资本水平差异和区域经济发展差异的具体概念模型,如图2所示。其中每个子指标,如指标HV1表示“该区域高等职业教育院校数量占全国高等职业教育院校数量的比例”,ZHV1就表示“该区域高等职业教育院校数量占全国高等职业教育院校数量的比例的标准分数”。
   二、基于面板回归的匹配性模型构建
   为了进一步揭示高等职业教育水平与经济发展匹配度对经济发展差异的影响,本文构建以下面板模型:
   ZREDit = c + αMATCHit + βZit + μi + γt + εit
   模型中ZREDit为被解释变量,表示第i个省市区第t年的区域经济发展差异。c为模型的常数项MATCHit 是模型的核心解释变量,为第i个省市区第t年的人力资本水平与经济发展匹配度,zit为模型的控制变量,α和β为回归系数矩阵,μi为不随时间变化的个体固定效应,γt为时间固定效应,εit为随机误差项。所有变量都取对数进行处理。本文使用固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE)两种估计方法对面板模型进行估计,模型的主要控制变量包括:RHC表示区域人力资本水平,RHV表示区域高等职业教育水平,GRO表示毕业生本地就业率,HVR表示高等职业教育投入,这些数据都由第七章测算出来;其他控制变量包括:城镇化水平(URBAN),用非农业人口数占总人数的比重来测算;经济开放程度(OPEN),用各省市区当年进出口总额占地区生产总值的比重来测算。
   三、数据获取与结果分析
   (一)数据获取
   该部分数据主要来自2011年到2020年的《中国教育统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国卫生健康统计年鉴》《中国贸易外经统计年鉴》《中国物流年鉴》《中国知识产权年鉴》《中国科技统计年鉴》等。
   由于指标数据涉及较多,下面主要以各省市普通高职高专学校教育经费收入占全国普通高职高专学校教育经费收入比例的差异性为例。为了表达各省市高等职业教育收入经费的差异性,本文利用该指标的标准分数来表达。图3显示了2019年全国各省市普通高职高专学校教育经费收入占全国普通高职高专学校教育经费收入比例的标准分数,可以看出:广东、江苏、山东和河南的普通高职高专学校教育经费收入远高于其他省市,都超过了平均值1个标准差,,西藏、海南、青海和宁夏的普通高职高专学校教育经费收入都低于平均值1个标准差;其他省市都在平均水平的1个标准差内波动。
   (二)结果分析
   为检验数据的效度,进行了KMO和Bartlett球形检验。结果显示,KMO值为0.831>0.8,显著性水平为0.000<0.01;说明量表数据具有良好的效度,并且可进行因子分析。利用SPASSAU软件对所建立的结构方程进行计算得到标准化路径系数,如表1和图4所示。其中,ZRHC表示区域人力资本水平差异,ZRHV表示区域高等职业教育水平差异,ZRED表示区域经济发展水平差异,ZGRO表示高职毕业生本地就业率差异,ZHVR表示高等职业教育投入。
   1.区域高等职业教育水平差异与区域人力资本水平差异的关系
   (1)区域高等职业教育水平差异对区域人力资本水平差异的路径系数为0.420>0,并且通过0.05水平的显著性检验。这说明区域高等职业教育水平差异对区域人力资本水平差异具有一定的正向影响。

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    刊物简介
      现代职业教育
    • CN :14-1381/G4
    • ISSN:2096-0603
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