学科结构与产业结构的协调性评价与预测①

蒋慧峰

（湖北工业大学，湖北 武汉 430068）

学科结构与产业结构的协调性评价与预测①

蒋慧峰

（湖北工业大学，湖北 武汉 430068）

运用协同理论及系统协调分析方法可以建立协调度模型，使用该模型对2001—2010年高等教育学科结构与产业结构系统进行协调度综合评价及协调发展趋势分析，并利用非线性自回归分析法建立系统协调度预测模型，可以分析出其不同的动态行为：稳定、周期、混沌，并最终给出系统协调度的模拟与预测步骤。研究结果表明：高等教育学科结构与产业结构系统之间协调度在不断上升，且二者之间整体协调发展趋势大致朝协调度稳定状态的方向发展。

协调性；协调度；非线性自回归法

产业结构是现代经济学发展的永恒主题，学科结构是高等教育人才培养和社会服务职能的基础及根本保证，作为经济与教育关系的微观反映—产业结构和学科结构的相关性也越来越大。面对产业结构的不断演化和发展，为了适应这种变化高等教育学科结构也要及时做出相应调整，只有二者相互促进相互协调，才能获得共同发展。因此，研究产业结构与高校学科结构的关系，把握其协调发展程度就显得十分必要。但到目前为止，国内外对学科结构与产业结构系统协调性评价与预测方面的研究较少，一般来说，文献主要集中探讨高校学科结构与经济发展之间的动态演化关系以及高校学科结构的变化与产业结构变化的相互影响，大多数研究都借助于探讨高等教育发展与产业结构调整二者之间的动态演化关系来进行［1］，真正涉及到高校学科结构与产业结构之间的协调性研究就更少。正因为高等教育学科结构与产业结构之间具有非常紧密的联系，所以笔者采用协调度模型及非线性回归方法来系统地测算高等教育学科结构与产业结构系统之间的复杂关系，并对系统间的协调度进行描述与分析，进而对协调度未来的发展状态及趋势进行了模拟与预测。

一、协调性模型的构建

（一）数据的标准化

由于本研究选择了较多的评价指标对高等教育学科结构与产业结构系统进行综合评价，因此，消除量纲和数量级的影响是非常必要的。依据各类数据指标自身的特性，采用方法即多变量综合分析中使用最多的方法，将原始数据转换为标准化数据，该标准数据均值为0标准差为1。计算公式为，其中为样本均值，为样本标准差。

（二）协调发展评价模型

系统内部或系统内部的各要素间一致性的行为特性称为协调性，而一致性是指和谐的系统内部实践过程或者某个状态序列归属于系统运动状态的和谐。德国物理学家哈肯通过研究系统内部各

要素之间的相互协作，在宏观上形成空间、实践或功能的一种结构，并首次提出协同理论。［2］协同学对有序结构进行研究，而有序结构是在一定条件下，利用系统内部各要素之间的非线性相互作用形成一定的自调整结构，可以产生诸如实践结构、空间结构或时空结构，表现出一种新的有序状态，这是一个由大量子系统构成的系统从无序向有序转化的关键。在整个大环境下，即使各种属性不同的系统，系统之间也存在着相互影响相互协作的关系。同时，子系统在一定的条件下相互协作与配合，在系统研究的条件下，大致可以认为是研究人类社会的演变过程，由自然界向人类社会进化共同遵循的准则。事物之间的发展变化由序参量掌握，同时序参量界定了事物变化的结构和规律程度，不同的系统序参量的物理意义也不同。因此，认识系统的演化行为可以通过研究少量子系统之间的序参量变量方程实现。高校学科结构与产业结构协调度的计算方程为。式中，高等教育学科结构与产业结构系统用表示，高等教育学科结构系统和产业结构系统分别用与表示，并可用下列步骤计算协调度：

所以从系统的协调度模型中可以得到：

2018年以来上海石化行业经济运行一直延续着向上的态势，但是到了9月中旬，这种向上的态势受到遏制，呈现出产值、利润双双下滑的势头，经济运行受阻的主要原因：

二、基于混沌理论的系统协调度的模拟与预测

（一）系统协调度的模拟与预测模型

影响高校学科结构与产业结构系统协调度的因素不仅有社会发展状况，还有整个系统的发展水平，再加上变量间的复杂性及数据资料的统计缺失，用一个含有所有因素的模型去描述高校学科结构与产业结构系统的协调度是不可信的。通过研究高校学科结构与产业结构系统协调发展度的历史数据寻找其发展规律，可以解决这一矛盾。高等教育学科结构与产业结构系统作为一个复杂的大系统，制约二者协调发展的因素较多，要想找到系统内部的动力学机制是相当困难的。如果能从现象出发，就可以利用混沌理论和方法建立避开寻找动力学机制的预测模型。混沌理论是一种包括量化研究和定性研究的分析方法。从整体的思路和数据来研究动态系统的关系，对事物进行分析预测。由于二次多项式函数在适当的参数取值下会产生混沌现象，因此，高登采用非线性回归分析法借助一个二次多项式函数对一系列不规则的数据

进行拟合后进行短期预测，并利用回归分析技术来识别待定系数。

显然，协调度预测模型可以借鉴非线性自回归分析法进行分析。设为高校学科结构与产业结构系统的协调度序列，为序列的非线性自回归模型，式中可为任意数。要判断上式的长期性态，必须寻找与其等价的非线性混沌动力学模型。而长期性态不变即谓等价，于是令进行变量代换，其中可为任意数。将其代入公式有：

当系统的条件较稳定，则对于过程的预测无需进行复杂推测，只需要延续历史经验即可；若整个系统结构比较复杂混乱时，它的状态空间变化趋势对原始条件的变动是非常灵敏的。一旦原始条件发生细微改变，整个系统状态趋势会随着时间的变迁而发生显著改变。混沌系统将初始时刻引入的未知性扩大，在一段时间之后将系统的真实情况完全隐蔽，这样下去，系统长期的未知性会继续延伸。但是，当整个系统组织架构不变动的时候，在短时间内原始值变动后所引起发展趋势是大致相同的，所以可以进行短期预测。

（二）系统协调度的预测步骤

通过模型的建立，可以按照如下步骤对系统协调度序列进行预测：

第一，采用协调度模型计算系统协调度。

第三，对预测方程的动态行为进行判断，并依据状态行为预测系统协调度。

三、实证分析

结合已有的文献成果，针对我国高等教育学科结构与产业结构自身发展的特点，可以建立协调度评价指标体系。确定高等教育学科结构的系统序参量指标取为哲学、经济学、教育学、理学、工学、历史学、农学、文学、医学、法学、管理学11个学科毕业生数，而产业结构的系统序参量指标则取为第一、二、三产业产值，与此同时，从《中国统计年鉴》中选取学科结构与产业结构系统2001–2010年共10年的指标数据。

表1：序参量的有序度及系统协调度

纵观各系统的有序度数值表，从整体平均水平来看，我国高等教育学科结构与产业结构系统发展协调性总体上升（见图1），说明随着社会进步、经济发展，高等教育学科结构与产业结构也在同步发展，发展变化速度较快，协调程度也在一直得到不断改善。此外，两者的协调度一直处于0.8左右，说明系统协调度还没有达到稳定的理想状态，仍需加

大基础学科建设及产业结构升级转型的力度。

图1 学科结构与产业结构的子系统有序度及其系统协调度

四、结论

笔者以高等教育学科结构与产业结构系统协调性为研究对象，基于协调度模型和非线性自回归方法建立了评价方法及预测模型。高校学科结构和产业结构间具有某种复杂的双向关系，通过计算研究，更深化了对教育和经济之间的协调。通过协调度计算结果可以看出，高等教育学科结构水平和产业结构水平从2002—2010年，一直都呈现上升趋势。图1呈拉伸的“S”型，即在2003—2005年协调度水平增长较为平缓、快速发展增长期在2006—2009年，而从2010年开始增速呈明显下降趋势。可见，我国高等教育学科结构与产业结构系统协调度在不断进行调整与完善，这与2002年以来的产业发展规划的实际情况相吻合。

总的来讲，采用系统发展协调度模型进行实证研究，对于高等教育与产业系统协调发展具有一定指导意义。然而，影响高等教育学科结构与产业结构系统的指标和因素众多，因此需要利用更多工具，健全和完善的评价指标体系，以便更全面地掌握系统的协调状态是进一步研究的问题。

［1］王辉，张璐.辽宁省产业结构与就业结构的协调性对大学生就业的启示［J］.现代教育管理，2009，（12）：115-117.

［2］Haken，H.Information and Self-Organization［M］.Berlin：Springer，1988：98.

［3］葛新权.两个非线性混沌动力学模型［J］.数量经济技术经济研究，1998，（8）：30-33.

（责任编辑：于 翔；责任校对：李作章）

A Model for Evaluating and Predicting Coordination of Industrial Structure and Disciplinary Structure

JIANG Huifeng
（Hubei University of Technology，Wuhan Hubei 430068）

According to data of industrial structure and disciplinary structure system from 2001 to 2010，the comprehensive evaluation of coordination degree and tendency of coordination development is analyzed by using coordination degree model based on the theory of coordination and system coordination analysis method. Moreover，the paper derives a predication model of the system’s coordinating degree by means of nonlinear autoregressive method，analyzes different dynamic actions such as stability，cycle and chaos，and finally offers the steps of simulating and predicting the system’s coordinating degree. The results show that the coordination degree between disciplinary structure system and industrial structure system is rising constantly，and the whole coordination trend between them also develops towards stable state of coordination degree.

coordination；coordinating degree；nonlinear autoregressive method

G646

A

1674-5485（2015）01-0100-04

湖北省高校省级教学改革研究项目“学习分析技术在网络微课中的应用研究”（省2013275）；湖北省教育科学“十二五”规划2014年度立项课题“高等教育学科结构与产业结构的协调发展模型构建及实证研究”（2014B026）。

蒋慧峰（1980–），男，湖北天门人，湖北工业大学理学院副教授，博士，主要从事教育经济研究。