我国高等教育与区域经济发展的协调性研究

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1、我国高等教育与区域经济发展的协调性研究　　中图分类号：F127　　文献标志码：A：1009-4474（2016）02-0111-05　　Abstract：Basedontheanalysisofthestatisticsregardinghighereducationandeconomicdevelopmentfrom2000to2009，theauthorsstudiedthecoordinationofthebothandfoundthatthevalueofcoordinationintheiddletheloiddleonave

2、rage.Thepoliciesofhigheducationanddevelopmentindifferentareasshouldbedesignedaccordingly.　　Keyy；economicgroentofdisciplines　　近年来，我国高等教育与经济在相互制约、相互促进的过程中出现了有岗无人、有人无岗的情况，突出表现为大学生的就业率不断下降〔1〕。因此，高等教育与经济发展协调性的研究越来越受到人们的关注。本文拟就我国高等教育与东、中、西部各省（市、自治区）经济发展的协调情况，根据2000～2009十年的统计数据

3、进行研究。　　一、高等教育与经济发展的综合评价　　1.指标体系的构建　　文中数据源于2000～2009年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》等国家公布数据。我们依据代表性、层次性、可比性、综合性等原则，构建了我国东、中、西部（大陆31个省、市、自治区）高等教育与经济发展的指标体系。经济发展指标由人均GDP、地区生产总值增长率、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、城镇化率、消费率、产业增加值占地区生产总值的比重、各地区进出口总额占全国进出口总额比重和人均地区财政收入等构成；高等教育指标由每万人本专科招生数、

4、每万人本专科毕业生数、每万人硕士生在读数、每万人博士生在读数、平均每所大学在校学生数、每万人高校数、高校生师比、高等教育就业人口比重、大专及以上文化程度人数、生均高等教育经费和国外主要机构收录论文数等构成〔2〕。　　2.综合评价指标的确定　　（1）高等教育发展水平的综合评价指标。为了使2000～2009年高等教育发展水平具有可比性，且尽可能全面反映各地区高等教育的发展水平，笔者将10年数据通过SPSS19.0进行分析，抽取累积贡献率达到90%以上的因子作为反映高等教育发展水平的综合指标（见表1）。　　表1中5个因子反映了93.825%的

5、信息量，我们将5个主因子所对应的方差贡献率作为综合因子得分权重，代入高等教育综合评价公式进行计算。　　（2）确定经济发展水平的综合评价指标。　　采取同样方法将10年数据进行分析，抽取累积贡献率达到90%以上的因子作为反映经济发展水平的综合指标（见表2）。　　表2中5个因子反映了92.599%的信息量，我们也将5个主因子所对应的方差贡献率作为综合因子得分权重，代入经济发展综合评价公式进行计算。　　3.综合评价结果　　表3为2000年与2009年各省和东中西部三地区高等教育与区域经济的综合测评值排序，反映的是各区域的经济与教育协调情况。但是

6、，仅从等级差上观察协调情况，就会出现一个问题：比如，北京市高等教育评价值为0.8337，经济评价值为0.2616，若该市两项评价值与高等教育排名保持不变，但是经济排名下降（由于其他地区的经济评价值上升引起），则等级差将扩大，这是否说明北京市的高等教育与经济发展的协调性就一定变坏了呢？为了解决这一问题，我们采取了灰色关联方法对高等教育与经济发展的协调性进行测评。　　二、高等教育与区域经济发展的协调性测评　　1.协调模型的选择　　本文选取刘聚龙先生的灰色关联系统模型进行分析〔3〕，灰色关联分析方法是分析不同系统行为序列之间的微观、宏观或几何

7、拟合程度，根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，寻求不同系统之间的数值关系的一种方法，非常适合动态历程分析〔4〕。高等教育与区域经济发展具有以时间为序列的动态特征，且已在大量的研究中得到证明。例如，李青合通过对华南三省（区）扩招10年来高等教育规模与经济发展状况进行分析，结果发现随着时间的推移，高等教育与经济发展的互动作用日益明显〔5〕；中国矿业大学的樊华、陶学禹通过构建复合系统协调模型进行研究，结果表明：高等教育与经济的发展经历了无序化到有序化慢速发展过程，1995年以后呈有序化快速发展的趋势〔6〕；朱迎春等采用协整理论，通过Gran

8、ger进一步分析，得出高等教育与经济增长变量水平序列均为时间序列，二者存在长期稳定的动态均衡关系〔7〕。因此，采用灰色关联分析对高等教育与区域经济发展进行测评，能够从动态发展中把握协调性：灰色关联数值越高，