高职教育与本科教育对江苏经济增长贡献的比较研究

　　摘 要： 基于高职教育与经济增长的理论辨析，采用主成分分析法，就高职教育与本科教育对江苏经济增长、三次产业发展贡献进行比较，研究表明高职教育在对第二产业发展贡献上已经超越本科教育，在对整体经济增长贡献、第一产业和第三产业发展贡献上则要低于本科教育；灰色模型分析表明，研发经费投入和产业从业人员增长是高职教育人才需求增长的主要动力，产业从业人员和对外贸易增长是本科教育人才需求增长的主要动因；进一步借助灰色模型就社会对高职教育和本科教育人才需求进行预测，分析表明未来社会对高职教育人才需求将大于本科教育，高职教育将成为江苏经济发展的重要推动力。
　　关键词： 高职教育； 本科教育； 江苏； 经济增长； 贡献
　　中图分类号： G 718.5，G 648 文献标志码： A 文章编号： 1671-2153（2017）06-0001-05
　　0 引 言
　　高职教育与经济增长之间的关系，一般认为高职教育能够促进经济增长，国外的高职教育能促进经济和社会发展已得到证实，一些发达国家的高职教育模式由于其突出的实践性，被普遍的得以模仿，如德国的双元制、英国的现代学徒制、澳大利亚的新学徒制以及美国的社区学院等[1]。国内对高职教育的研究起步较迟，但日趋成熟和深入，一些学者从理论上研究了高职教育与经济增长的关系，研究范围涉及高职教育与产业发展互动、高职教育专业设置与产业的匹配度、高职教育与行业、企业校企的融合等领域；另一些学者则更进一步就高职教育与经济增长的关系采用了计量模型的论证[2]。但是，虽然高职教育对经济增长的贡献得到普遍认可，但对高职教育对经济发展贡献的程度如何难以科学的度量。本文采用主成分分析法尝试分析高职教育与本科教育对江苏经济增长的贡献，以期判定高职教育在经济发展贡献中的地位，从侧面解释高职教育的贡献程度。
　　1 基于主成分分析法的高职教育对江苏经济增长贡献
　　主成分分析也称主分量分析，在实际问题研究中，为了全面、系统地分析问题，必须考虑众多影响变量，虽然每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，但很多指标之间彼此存在一定的相关和交叉性，因而所得的统计数据反映的信息会存在某种程度的重叠。主成分分析法可以对变量进行消减，旨在利用降维的思想，把多个相关指标转化为少数几个彼此独立的综合指标，减轻工作量和确保研究的正确性。一般认为原始数据的KMO 检验大于0.5，就可以运用主成分分析法进行数据处理[3]。
　　1.1 高职教育对经济发展水平贡献
　　根据前人的分析，结合经济和产业发展的特点，可以对江苏经济和产业发展水平影响因素进行定位，全面衡量和评价江苏经济发展水平，选择经济发展规模、固定资产投资、对外贸易水平、研发经费投入、从业人员规模、高职教育规模、本科教育规模等五项指标，构建江苏产业发展水平评价指标体系。其中江苏经济发展规模用GDP衡量、江苏固定资产投资用固定资产投资额衡量，江苏对外贸易水平用对外贸易额衡量；江苏研发经费投入用研发经费内部支出衡量；江苏从业人员规模用从业人员数衡量；高职教育规模和本科教育规模分别以高职教育毕业生数和本科教育毕业生数来衡量。
　　代入江苏2000-2015各年各指标的原始数据，经KMO和Bartlett检验发现，江苏经济发展水平原始数据的KMO检验值为0.754，Bartlett检验的值为0，说明江苏经济发展水平原始数据符合主成分分析法的要求，可以用主成分分析法进行处理。根据特征根大于1，贡献率大于85%的原则，得到特征根，进行数据整理，得到江苏经济发展水平表達式为
　　F=0.990江苏经济发展规模+0.987固定资产投资+0.978对外贸易水平+0.995研发经费投入+0.904从业人员规模+0.976高职教育规模+0.989本科教育规模。
　　进一步对权重进行调整。权重是指某指标在整体评价中的相对重要程度。江苏经济发展水平中每个指标所对应的系数就是每个指标的权重。为了便于分析哪一个指标对江苏发展水平的影响程度最大，对每个指标的权重进行归一化处理，即用每个指标的权重除以所有指标权重之和，得出调整后的权重，调整后的主成分表达式为
　　F=0.1453经济发展规模+0.1439固定资产投资+0.1436对外贸易水平+0.1461研发经费投入+0.1327从业人员规模+0.1432高职教育规模+0.1452本科教育规模。
　　从调整后的权重可以看出，对江苏经济发展贡献最大的是研发经费投入，其次是江苏经济发展规模、江苏本科教育、江苏对外贸易水平、江苏高职教育和江苏从业人员规模。同时也可以发现，高职教育和本科教育对江苏经济发展做出了重要贡献，对江苏经济发展水平的权重分别达到14.32%和14.52%，即总体而言，江苏高职教育对江苏经济增长的贡献略低于本科教育，这与江苏高职教育的发展历史较短有为重要的关系。
　　1.2 对第一产业发展贡献
　　进一步采用主成分分析法分析第一产业发展中各种因素的影响。选取第一产业规模、第一产业固定资产投资、第一产业从业人员规模、第一产业高职教育规模、第一产业本科教育规模作为指标，其中江苏第一产业规模用第一产业GDP来衡量，第一产业固定资产投资用第一产业固定投资额衡量，第一产业从业人员规模用第一产业从业人数衡量，第一产业高职教育和本科教育规模分别用高职教育和本科教育第一产业毕业人数来衡量。代入江苏2000-2015各年第一产业发展水平的原始数据，经KMO和Bartlett检验发现，江苏第一产业发展水平原始数据的KMO检验值为0.789，Bartlett检验的值为0，说明江苏第一产业发展水平数据符合主成分分析法的要求，可以用主成分分析法进行处理。根据特征根大于1，贡献率大于85%的原则，进行数据整理，得到江苏第一产业发展水平表达式为
　　F=0.988第一产业规模+0.956第一产业固定投资-0.992第一产业从业人员规模+0.878第一产业高职教育规模+0.915第一产业本科教育规模。