刘向杰

（河南交通职业技术学院，河南 郑州，450000）

一、高职教育与经济发展的研究论述

教育与经济发展密切相关，并对经济增长具有促进作用。从20 世纪60 年代人力资本理论学派创始人舒尔茨关于美国教育投资对经济增长关系的定量研究，到近年来希克斯、雅各布·明塞尔等人关于世界各国教育对经济增长的贡献率研究，均提出并证明了教育对促进经济增长具有重要的作用。黄方平（1987）[1]及早论述了西南地区职业技术教育对西南经济发展的重要性。周宏（2012）[2]、朱恬恬（2015）[3]分别论证了发展职业教育对经济增长的显著促进作用；刘新钰（2018）、吴文辉（2010）、赵崇铁（2014）、陶红（2016）、吕烈兴（2016）等学者分别计算了天津市、湖南省、福建省、广东省、四川省等区域职业教育对经济增长的贡献率[4-8]。王焕成（2013）提出了建设高职教育与人力资源信息互动平台，促进高职教育发展的建议[9]；尽管许多学者研究了高职教育与区域经济相互促进发展，但是仅仅限于二者之间的关系，没有比较分析经济增长与高职就业人员、受教育高职以下的就业人员及投资之间的弹性对比关系，本文根据改进的柯布—道格拉斯生产函数，利用弹性理论比较受教育程度不同的就业人员对经济增长的影响，提出了加快发展高职教育的建议。

二、高职教育对经济增长影响模型的构建

为研究高职教育对经济增长的影响，根据柯布—道格拉斯生产函数，通过改进柯布—道格拉斯生产函数，研究影响经济增长各因素对经济的贡献，发现高职教育对经济增长的弹性系数，衡量河南省高职教育对经济增长的贡献。柯布道格拉斯生产函数的形式是：

式中，Y代表每年的国内生产总值，A 代表技术进步率，K代表资本的投入量，L代表劳动的投入量，α，β 分别代表资本投入、劳动生产投入的弹性系数。

根据丹妮森的观点，劳动的投入不仅有量的区别，还会有质的区别，为了便于分析高职教育对经济增长的影响，我们假定，把人力资本分为接受高职教育的劳动力投入、接受高职以下教育的劳动力投入，更高层次的教育纳入技术进步的范畴。因此，柯布道格拉斯生产函数模式扩展如下:

式中，y 代表河南省国内生产总值，L1代表高职以下的劳动力的投入，L2代表高职学历劳动力的投入，α、β、γ 分别代表资本投入、高职教育程度的就业人员、受教育高职以下的劳动力投入的弹性系数。由于扩展了柯布道格拉斯生产函数，对于过多的变量回归，极有可能存在多重共线性问题，使α＞0,β＞0,γ＞0 存在不确定性，从而α+β+γ 是否等于1 的值存在不确定性，由于解释变量之间的相关性是普遍存在的，在一定程度上也是允许的，通常情况下，这种相关性并不影响解释的力度，可以不必理会多重共线性[10]。

为消除异方差，对柯布道格拉斯扩展函数取对数后，得到如下的公式：

三、样本数据的采集

为了更好地研究高职教育对河南经济的贡献，假定河南的高职就业人员与外部的人员输出和输入是平衡的，河南的本科以上学历人员的贡献归结为科学技术贡献。通过查阅河南省统计年鉴、河南省教育统计年鉴及人口与就业统计年鉴，认真分析并得出了从事各产业的高职就业人员、受教育高职以下层次的人员的数量。由于河南省教育统计年鉴的高职教育统计从2015 年才单独进行统计，2015 年以前高职教育的统计放在专科中进行统计，为方便对高职教育的统计，我们用大专教育替代高职教育的人数，这样，数据便于整理，同时从2005 年以后，除师范专科教育外，河南的大专教育基本转为高职教育，所以研究高职教育用大专的人数对研究结果的影响可以控制在允许的范围内。另外，根据统计需要，统计的可靠性要求统计数据至少要8 年以上，故选取2008 年为样本数据的初始年份。

（一）数据的选取

为便于定量分析，河南省国内生产总值以2008 年不变价进行计算；全社会固定资产投资根据固定资产价格指数以2008 年为不变价统计，最后，根据2010 年统计新口径，将2008 年、2009 年的统计数据改为新口径。高职就业人员的总数采用高职毕业生每年累加的数据作为高职教育的样本数据。高职以下就业人员的数量采用河南全社会就业人员的数量减去高职就业人员、本科及以上就业人员的人数。本研究把本科以上就业人员看作技术进步形成的常数项的一部分（表1）。根据2008-2018 年河南统计年鉴及中国就业统计年鉴

表1 各个相关变量数据

表1 各个相关变量数据

（二）对变量进行平稳性检验

分析高职教育程度就业人员、高职以下就业人员与经济增长之间的关系，首先对河南省生产总值、全社会固定资产投资、高职以下就业人员、高职学历就业人员的数量进行单位根检验，检验其时间序列的平稳性。河南省国内生产总值指标用（gdp）表示，全社会固定资产投资指标用（inv）表示，高职以下就业人员指标用（coll）表示，为了消除物价上涨带来的影响，对国内生产总值、全社会固定资产投资进行了2008 年不变价处理；同时，为消除异方差，课题组对变量取对数，lngdp、lninv、lnpeop、lncoll,选取的时间跨度为2008-2017 年。

检验时间序列的平稳性，对lngdp、lninv、lnpeop、lncoll 四个变量分别进行单位根ADF（Dickey）检验，其中lngdp、lninv、lncoll 的ADF 值分别是：-5.804、-4.088、-6.143，小于1%水平的临界值，拒绝了有单位根的假设，因此可以认定上述变量为平稳序列；lnpeop 的一阶差分d.lnpeop 的ADF 值-3.060 处于1%与5%的临界值区间内，MacKinnon approximate p-value for Z（t）=0.03，小于5%的临界值，基本可以认定lnpeop 为稳定数列。

表1 各个相关变量数据

四、高职毕业生与高职以下劳动力对GDP的贡献比较

为建立协整关系模型，根据johansen 检验法，利用STATA15.0 软件对lngdp、lninv、lnpeop、lncoll进行迹检验，根据FPE 信息准则确定变量的协整阶数为1；单位根检验的结果是单位矩阵的所有特征根都在单位圆内，因此，四个因素存在一个长期协整关系，趋于长期稳定，可以对其进行回归分析。

图1 变量间的协整回归方程

结果说明共有10 个样本参与了分析，模型的F 值F（3，6）=3424.94，（Prob 值＞F=0.0000）,模型整体上非常显著；模型的可决系数R2=0.9991,说明模型的解释能力很好。协整方程的均衡关系如下：lngdp=0.0928lninv+0.3212lnpeop+0.8787lncoll+1.5318

上式表明，投资对GDP 的弹性系数是0.0928，高职以下就业人员对GDP 的弹性系数是0.3213，高职就业人员的弹性系数是0.8787，常数1.5318是由于技术进步形成的对GDP 的贡献。各因素对经济增长的弹性，说明投资每增长1%，我省经济将增长0.09%；高职以下就业人数（lnpeop）增长1%引起lnGDP 的增长0.3213%；高职就业人数（lncoll）增长1%引起经济增长（lnpeop）0.8787%；高职就业人员的对经济增长的贡献是高职以下人员的2.65 倍。投资对GDP 的弹性较小，原因是近年投资连续增加，固定资产的投资额度已经逐步接近GDP，过度投资对GDP 的贡献形成不了更多的拉动作用，而且造成过度投资，特别在建筑行业，形成投资的浪费与消耗。从统计回归的结果看，高职技术技能人才的就业及技术进步已经成为GDP 增长的主要因素。

五、提升河南经济发展的对策

本文基于向量回归模型，选取了河南省2008-2017 年之间的经济增长和投资、高职以下就业人员及高职就业人员等方面的有关数据，重点考查受教育程度不同的就业人员与经济之间的相关关系，探讨了高职教育对经济增长影响，并测度了河南省的高职教育对经济增长的效率。提升河南经济增长的质量与效益，主要从以下方面着手：

（一）根据培养质量拨付经费，加快高职教育的发展

通过数据分析发现，高职教育的就业人员的弹性高于高职以下人员的就业弹性，高职教育的发展有利于经济的快速发展，加快高职教育的发展，实施职业技能培训培养质量计划，对高职培养经费的拨付采取由按照人数拨付转向按人数及人才培养质量相结合的方式进行拨付；切实提升职业教育工作者的待遇，努力吸取更多优秀的高学历高技能的人才从事高等职业技术教育。

（二）转变经济增长方式，努力提升国民受教育的程度

从投资对经济增长的弹性看，全社会固定资产投资对经济增长的弹性增长幅度较小，说明投资对经济增长的效果不明显；为保持经济的稳定增长要转变经济增长的方式，将投资拉动型经济增长模式向依靠科技进步和提高劳动者素质的模式转变，努力提升高职教育的培养质量及数量，提升经济增长的质量。

（三）发展高职教育，提升技术技能人才的社会地位

发展高职教育，让更多的毕业生从事技术型工作，提升国民经济发展的质量。首先要采取高职教育与高等教育毕业生就业同等待遇的政策，努力消除长期存在的官本位思想；二是打通职业教育的立交桥，让有志于接受更高层次职业教育的学生能够继续深造；三是切实改变人们对职业教育的认知，采取各种普及职业教育的措施，提升经济发展的质量。

（四）加大对高职教育的投入，有利于经济的长远发展

高职教育投入的增加有利于培养更多更高质量的技术技能人才，为河南经济的高质量发展提供持续发展的动力，高职投资、高职教育对经济的发展存在较强的相关性，二者互为支撑、相互促进。