区域教育服务经济发展能力的研究

作者:未知

  [摘 要]采用系统动力学的方法,以2000—2017年长春市教育和经济数据为例,构建区域教育和经济发展模型,并在该模型的基础上测算了长春市教育对经济发展的贡献。结果表明,2000—2010年长春市教育对于经济发展的贡献并不显著;2011—2017年长春市教育对经济发展的贡献率为17.7%;在保持各方面投入变化趋势不变的情况下,预测2018—2030年的贡献率将达到12.4%。随着经济的进一步发展,目前长春市教育服务经济的能力还有待进一步的提升和改进。
   [关键词]区域教育;经济发展;系统动力学;长春市
   [中图分类号]   G620 [文献标识码] A [文章编号]1005-5843(2019)05-0027-06
   [DOI]10.13980/j.cnki.xdjykx.2019.05.006
   一、引言
  现代教育发展的关键在于能否满足人的发展和服务经济社会的需要。《党的十八大以来教育改革发展成就述评》提出,教育发展改革应以服务区域经济社会发展和促进区域教育协同发展为导向。通过了解区域教育和经济发展的相互作用,可以科学地引导区域教育的结构性改革,并为区域经济发展提供助力。
  习近平总书记在第四届东方经济论坛全会上强调“要关注东北亚经济的发展,东北亚要积极开展发展战略对接,共同建设开放型区域经济,努力构建东北亚经济圈”。为了更好地為长春市经济发展服务,长春市第十三次党代会提出了建设东北亚区域性教育中心的奋斗目标,更好地为东北亚区域中心城市建设服务。
  笔者采用系统动力学方法测算长春市教育服务经济发展的能力,一方面希望能为长春市构建东北亚教育中心的目标献智献策;另一方面也希望为区域教育和经济的协同发展提供参考。
   二、先行理论和方法研究
  著名的经济学家亚当.斯密认为“人的才能与其他任何种类的资本,同样是重要的生产手段”[1]。19世纪40年代李斯特认为人类的精神资本来自智力方面成果的积累,是“一个人所固有的或个人从社会或政治环境中所吸取的精神力量的体现”[2]。20世纪60年代,舒尔茨提出了人力资本的概念,是指体现在人身上的,可以为未来提供收入的一种资本[3]。20世纪80年代,以罗默和卢卡斯为代表的内生增长理论有了长足的发展。其中罗默提出资本、非技术劳动、人力资本、新思想这4个生产要素;卢卡斯提出了通过学校教育获得人力资本积累的模型[4]。可见,教育是人力资本形成的基本途径,而发展教育的关键在于增加教育投资。考虑到企业和社会对于从业人员的教育投入衡量方式较为复杂,所以本文所指的教育投资是指政府用于小学、初中、高中和高等教育投入的经费。
  在基础理论和模型的基础上,国内学者们在教育对经济的影响方面一直给予关注。丁兴富对教育投资为经济增长做出贡献的几种较有影响的计量方法和理论做了初步的剖析和比较,并应用劳动简化法核算了1952年、1978年、1997年期间中国教育投资对经济增长的贡献。在区域教育和区域经济之间的影响方面,学者们也给予了较多的关注。刘凤娟,司言武基于1998—2014年全国31个省级地区教育财政投入面板数据,采用固定影响变系数模型进行分析,得出结论:东北地区教育财政投入的经济增长地区弹性最高,其次为西北地区、西南地区,最小为华南地区[5]。杜浩波通过采用空间计量模型对我国各个省市的财政性教育投资与区域GDP的相关数据进行分析,结果显示教育投资对经济的增长起到了显著的推动作用[6]。
  系统动力学是一种以反馈控制理论为基础,结合了定性分析、定量分析方法,对社会经济管理系统理论进行研究。系统动力学建模的基本思想是因果关系与系统结构,系统内具有非常普遍的因果关系,这种因果关系进而构成了系统的结构,而系统结构所表现出的便是系统的功能[7]。采用系统动力学的方法能够在前人研究的基础上,构建教育发展和经济发展的联动关系,模拟中长期发展情况。
  考虑到数据的可得性,以及各地经济的差异和特殊性,目前的学术研究主要集中于国家、省、直辖市范围内教育对于经济的拉动作用,然而对于更小区域范围内的研究则相对较少,并且已有的论文也通常以定性分析为主,定量的实证分析和模型分析相对较少。因此,本文在文献分析和理论分析的基础上,基于已有的统计数据,采用系统动力学模型对长春市区域教育对服务经济发展的能力进行模型分析,通过验证科学合理的模型数据后,测算长春市教育对经济发展的贡献率,结合分析结果提出相关问题和政策建议。
   三、模型设定和数据来源
  由于长春市区域教育和经济之间的联动关系,涉及到多方面的因素变动,本文采用系统动力学的观点和方法来探讨教育对于经济影响作用。而梳理系统动力学模型的关键之处在于追溯各个因素之间的因果关系,本节在基于传统内生增长理论的基础上,结合长春市教育、经济发展的实际情况,建立模型如下。
  (一)因果分析
  根据王小鲁[8]的研究结果来看,经济发展的方式正在发生变革,其中教育带来的人力资本质量提高正在替代劳动力数量简单扩张的作用,因此劳动人口受教育程度的提升对于经济发展的推动作用正在逐步提升。而经济水平的提升是财政性教育经费的有力保障,这就在国内生产总值(GDP)、教育支出、劳动力的受教育程度之间形成一个正向的环路。参考其研究方法,长春市劳动人口受教育程度采用主要劳动人口(15~59岁)的平均受教育年限来衡量。通过栗建华[9]的研究结果来看,教育支出在一定程度对社会的固定资本投资形成了挤出效应,对经济发展产生一定的负向影响。另外在人口方面,根据长春市城乡设计规划研究院课题组[10]的研究报告,长春市面临着人口总量的减少,人口素质和经济发展矛盾突出等问题,并提出加快长春经济发展,增加就业机会等对策。因此,增加了GDP、人口、从业人员之间的正向环路。在上述总体回路的基础上,增加了人口增长对于教育支出压力、以及劳动人口受教育程度的提升对于劳动人口数量的挤出效应等因果关系,同时采用vensim软件构建长春市教育和经济增长模型的因果图(见图1所示)。   长春市三产的产值和固定资本量均采用2000年(模型起始点)的不变价格来进行计算,而长春市GDP、财政支出、教育支出、居民可支配收入等都采用当年的价格来计算,中间折算系数以2000年为基期的GDP平减指数(该GDP平减数据由《2017年中国统计年鉴》的国内生产总值指数等指标计算得到)。
  3.教育模块。对于教育人口的模拟采用多状态预测模型,将人口按照不同的教育状态进行划分,根据历史数据构建各个状态之间的转移率矩阵。其中做了以下基本假设:假设1:只有未上学和在校生状态的人口有机会进行升学转移,不在校人口不会再进入学校升学;假设2:失学人口进入不在校人口队列,并且不会再进入在校生队列;假设3:不同年龄、性别的毕业生升学率相同;假设4:教育状态的转移是单向的,而且不能越级转移。在这些假设的基础上,对于各级各类在校生人数和不同受教育程度的人口数的方程进行了设置。对于小学、中学、高中(包含中职)、本专科、研究生各级各类的在校生人数在分别考虑了去年各级各类在校生人数的基础上,需要分别加上当年各级各类的招生人数,并且分别扣减当年各级各类的毕业生人数以及辍学、迁移、死亡人数。根据第六次人口普查资料中对受教育程度登记的相关说明,人口受教育程度登记最高学历,接受普通教育的,无论是否在校、毕业、肄业或辍学均登记该学历,而对于非普通高等教育(如成人、网络、函授等)只统计毕业生,在校生仍登记为原学历。因此,各阶段受教育程度的人口数在考虑去年已有的学历人口基础上,需要考虑当年对应学历阶段入学但尚未进一步升学的人数,并且需要扣减当年的各教育阶段学历人口的迁移、死亡人数。对于非普通高等教育的学历人口数采用基于历史数据的平滑处理方式进行了估计。在得到各学历阶段的人口数后,可以计算出主要劳动力人口平均受教育年限。主要劳动力人口平均受教育年限=15-59岁劳动力人口每个人接受学历教育年限之和/15-59岁劳动力人口总数。依据上海教育科学研究院智力所提供资料《2010年全国新增劳动力平均受教育年限》,各级各类受教育年数分别为:小学文化程度6年、初中文化程度9年、高中文化程度12年、大专15年、本科16年、研究生19年。在本模型中,计算公式如下:主要劳动力人口平均受教育年限 = (15-59小学及以上学历人口数*6+15-59初中及以上学历人口数*3+15-59高中及以上学历人口数*3+15-59专科及以上学历人口数*3+15-59本科及以上学历人口数*4+15-59研究生学历人口数*3)/15-59人口總数。
  (四)拟合情况
  模型数据模拟了2000—2030年长春市教育和经济之间的协同变动。将2000—2017年长春市历史数据(数据来自长春市统计年鉴)对比模型结果进行检验。经检验,长春市国内生产总值、长春市固定资本总额、长春市总从业人数、各级各类在校生数等核心指标的平均误差均不超过5%,因此该模型能够较好地对长春市教育和经济发展的变化趋势进行模拟,为历史预测打下基础。
   四、模型结果及分析
  在对区域教育和经济之间的理论分析基础上,本文建立了长春市教育和经济增长模型,并通过了历史值检验,在此基础上对于长春市教育对经济的影响做进一步分析。
  近年来,长春市在经济发展方面注重发展结构调整、新老发展模式调整以及加强创新驱动,自2010—2017年的GDP平均增速为7%。在对长春市经济发展保持良好预期下,预计未来发展增速能予以保持,到2030年长春市GDP预计可以达到12 990亿元,相比于2017年增长翻一倍。自2000年以来,长春市固定资本除了在2009年受金融危机的影响下有了一定下降趋势外,随着经济的好转,固定资本呈逐渐递增的趋势。在假设长春市经济和固定资本增速持续向好的前提下,预计到2030年长春市固定资本可达到8 471亿元,相比于2017年增长65%。虽然长春市经济发展呈现较为良好的趋势,可以为居民提供更多的工作岗位,但是由于长春市人口的持续外流,导致劳动力供给能力较弱,因此长春市总从业人数在近些年有所增加,但是考虑到劳动年龄人口的限制,未来从业人员数增长较为缓慢,预计到2030年可以达到600万人左右。
  由于主要劳动力人口平均受教育年限需要经历较为复杂的测算过程,目前长春市并无相应的历史数据进行支持。为此,本文对全国第六次人口普查数据中长春市分年龄、分受教育程度人口数以及长春市统计年鉴中各级各类学生数等各项核心的要素数据进行了测算。从测算结果来看,长春市2017年主要劳动人口平均受教育年限可以达到10.96年,高于全国平均水平(10.47年)。代入模型测算,到2030年长春市劳动力平均受教育年限可以达到12年左右,说明主要劳动力人口平均可以达到高中教育程度。
  五、结论和对策建议
  基于长春市教育和经济增长的模型,本文对于长春市教育对于经济增长的贡献做了分时间段的测算,并就贡献率的发展变化进行分析并提出相关政策建议如下。
  从长春市的主要劳动人口平均受教育年限来看,在保持当前教育投入增速的情况下,未来主要劳动人口平均受教育年限增长将逐渐趋于平缓态势,到2030年接近于12年,平均达到高中阶段教育水平。与广州市等其他副省级城市相比,存在一定差距。2016年长春市高中阶段毛入学率已达到96.2%,高于全国平均水平8.7个百分点,全市接受普通高中教育的需求得到了较好的满足。但乡村地区普通高中办学条件薄弱,难以满足基本教学需求,吸引力不强,而城镇地区校均规模偏大,大班额问题仍然突出。因此,普通高中教育综合改革需进一步加强,为进一步提升受教育程度打下扎实基础。
  长春市教育对于经济发展的贡献逐渐显著。近些年来,长春市教育对于经济发展的影响经历了从不显著到显著的过程。这和长春市优先发展教育事业的决策部署密切相关,比如:颁布《关于进一步集聚人才创新发展的若干意见》《长春市教育人才队伍建设行动计划》等,吸引了更多外来人才聚集长春。进一步支持吉林大学、东北师范大学等重点大学进行“双一流”建设、吸引高校毕业生留驻长春、促进高校发展和区域发展相融合,不断深化长春市教育服务经济发展。   根据测算结果,如果教育投入保持近年的投入增速,预测未来长春市教育对于经济发展的贡献将略有下降。随着经济的创新发展,对于人才质量的要求也不断提升,因此对于教育的要求也将持续升高。长春市历来高度重视职业教育的发展,将其作为推动经济转型发展、加快产业结构升级和改善民生的重要手段。长春的中职学校虽然较多,但是普遍校均规模小,办学质量不高。职业教育吸引力欠缺导致职教生源不足、生源质量不高,人才培养滞后于产业发展。长春市教育人才培养必须紧密结合产业发展的技能需求,紧紧围绕优化一产、抓牢二产、提升三产的发展思路,突出实践性应用型的导向,培养对口的人才,真正成为经济增长的重要推动力。
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  (责任编辑:宇美臻)
  Abstract: Using the method of system dynamics and taking Changchuns education and economic data from 2000 to 2017, this paper constructs a model of regional education and economic development, and calculates the contribution of Changchuns education to economic development on the basis of the model. The results show that the contribution of Changchun education to economic development from 2000 to 2010 is not significant. The contribution rate of education to economic development in Changchun City from 2011 to 2017 was 17.7 %. Under the condition of keeping the changing trend of investment in various fields unchanged, the contribution rate is predicted to reach 12.4 % from 2018 to 2030. With the further development of economy, Changchuns ability to serve the economy needs to be further improved.
  Key words:  regional education; economic development; system dynamics; Changchun city
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