高等职业教育规模与区域经济耦合协同发展研究

叶冲

摘 要 为探讨高等职业教育规模与区域经济的内在联系，基于我国西部12省（市、自治区）2008-2017年的面板数据，在构建评价指标体系的基础上，运用熵值法、综合评价模型、耦合协调度模型和灰色预测模型，对高等职业教育规模和区域经济的耦合协调程度的时序演变进行分析。研究结果表明：西部地区高等职业教育规模系统与区域经济系统的发展水平均呈上升态势，且高等职业教育规模系统的综合评价指数明显高于区域经济系统;两大系统的耦合度较高，但耦合协调度不高，才跨入初级耦合协调水平;省际间跨越等级不同，均未达到优质协调等级。未来五年，西部地区的耦合协调度将稳步提升，各省协调发展演进速度差异明显。因此，需要深化高等职业教育供给侧结构性改革，推进高等职业教育与区域经济适应性战略调整，强化西部地区高等职业教育集群化发展来促进两者协同发展。

关键词 高等职业教育规模;区域经济;耦合协调度;灰色预测;西部12省（市、自治区）

中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2020）21-0051-06

自1999年高校擴招以来，我国高等教育毛入学率从1999年的10.5%跃至2018年的48.1%，高等教育从精英化迈入普及化轨道。在此背景下，高等职业教育也得到快速发展。2018年高职（专科）院校招生368.8万人，占普通本专科招生总人数的46.6%，约占高等教育的半壁江山。当前，我国经济已步入新常态，区域经济发展方式的转变、产业结构的优化升级、行业技术的创新以及科技成果的转化等，不仅需要一大批有较高理论水平的科研人才，更需要一支有知识、会技能、懂技术、能创新的高技能型人才队伍，将科学技术转化为现实生产力，而高等职业教育以培养高素质技术技能人才为目标，与区域经济发展需求具有较高契合度，是与区域经济发展关系最为密切的高等教育类型，势必成为推动区域经济发展、产业结构转型升级的重要力量。因此，加快发展现代高等职业教育，优化人才结构，扩大有效供给，培养一大批勇于创新、善于创新的高素质技术技能型人才，服务区域经济的高质量发展，是摆在我们面前的一项紧迫任务。

西部地区包括内蒙古、新疆、宁夏、青海、甘肃、陕西、四川、重庆、云南、贵州、广西、西藏12个省（市、自治区），约占全国国土面积的3/4。2018年西部地区GDP总量占全国的20.5%，高校数量占全国的26.1%，普通高校在校生占全国的25.9%。总体来看，西部地区的经济、高等教育都保持着良好的发展势头。迈向新时代，西部地区更要主动融入“一带一路”建设，以西部地区全方位开放为着力点，依托自身区位优势，拓展区域经济、高等教育发展新空间，强化基础设施互联互通，增强沿线经济带和城市群的连接性，推动西部发展动力转换、结构的转型升级和共享发展，最终把西部建设成为我国向西、向北、向南开放的桥头堡。因此，探究西部12省（市、自治区）高等教育与经济发展间的关联性，对我国区域经济社会的协调发展、跨越发展具有重要的现实意义。本研究以西部12省（市、自治区）为研究对象，通过构建高等职业教育规模与区域经济发展水平指标体系，分析两者的耦合协调发展状况，并在此基础上提出相应的对策建议，以期为新时代我国高等职业教育规模扩张与均衡发展提供参考借鉴。

一、数据来源、指标体系与研究方法

（一）数据来源

本研究选取西部12省（市、自治区）2008-2017年的面板数据，且每一项指标数据始终来自一种年鉴。其中，高等职业教育的院校数、招生数、在校生数和毕业生数来源于《中国教育统计年鉴》（2008-2017年），地区生产总值、人均地区生产总值、年末人口数、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP的比重、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入、地方财政收入均来自于《中国统计年鉴》（2008-2017年）。为了消除通货膨胀对经济规模增长的影响，以2008年为基期计算获得2008-2017年西部12省（市、自治区）GDP和人均GDP的面板数据。研究的数据来源可靠，具有较高的信效度。

（二）指标体系

本研究以高等职业教育规模和区域经济发展水平为目标层，设计了测度两者关系的指标体系。其中，高等职业教育规模由1个一级指标、4个二级指标构成，区域经济发展水平由3个一级指标、7个二级指标构成。同时，采用客观赋值法——熵值法[1]确定各级指标的权重。具体结果见表1。

（三）研究方法

1.综合评价模型

对西部高等职业教育规模和区域经济发展水平的协调性进行综合评价，设a1，a2，…，am为描述西部高等职业教育规模的m个指标，设b1，b2，…，bn为区域经济发展水平的n个指标，则其综合评价模型[2]分别为：

其中，f（x）为高等职业教育规模的综合评价指数;g（y）为区域经济发展的综合评价指数。

2.耦合协调度模型

耦合度主要是描述两个或以上系统（要素）之间的关联程度，而协调度则是测量系统或要素间耦合协调状况好坏程度的指标模型[3]。本研究采用离差系数最小化耦合度模型，对西部高等职业教育规模与区域经济发展水平的相互作用机理进行探究。两者的耦合度越接近1，表明高等职业教育规模与区域经济发展水平间的关联度越强;反之则表明系统间的关联度差。其耦合度公式[4]为：

其中，C为耦合度，取值范围为0≤C≤1。若0

耦合度C只能反映高等职业教育规模与区域经济发展水平两个系统间交互影响的强弱，但难以测算其整体的“功效”和“协同”。为了更加准确地度量出高等职业教育规模与区域经济发展水平的协同度，本研究在耦合度基础上引入耦合协调度模型[5]，其公式为：

其中，CD为耦合协调度;T为耦合协调发展水平的综合评价指数;α、β均取0.5（高等职业教育规模与区域经济发展水平同等重要）。若耦合协调度越大，说明高等职业教育规模与区域经济发展水平之间达到良性的共生耦合，其发展越协调越好;反之亦然。根据现有研究将耦合协调度进行等级划分，具体见表2。

3.修正GM（1，1）预测模型

灰色预测模型是基于灰色系统理论而建立的，它适用于对小样本、贫信息、不确定性的系统进行时间序列的预测。本研究通过构建等维递补数列对传统的GM（1，1）模型[6]进行修正，即用已知数列建立GM（1，1）模型获得一个预测值，然后将这个新的预测值补充到已有数列中，同时去掉最老的那个数据，并使序列等维，进而再建立GM（1，1）模型，这样依次递补，逐个滚动预测，直至完成预测目标。具体步骤如下：

首先，设原始时间序列为X0=﹛X0（1），X0（2），…，X0（n）﹜，通过对原始序列X0进行累加生成序列X1=﹛X1（1），X1（2），…，X1（N）﹜，构造矩阵B、Yn，则其相应的微分方程为：

式中，a为发展灰度，?为内生控制灰数。

其次，设待估参数向量为β︿=a/?，利用最小二乘法解β︿=（BTB-1）BTYn，求解微分方程，可得预测模型为：

最后，对预测模型進行精度检验，若检验结果同时满足P>0.7且C﹤0.65，则可计算该项指标的预测值，否则要通过残差模型修正。

二、研究过程与结果分析

（一）高等职业教育规模系统与区域经济系统综合发展水平分析

基于综合评价模型，测算出西部12省（市、自治区）高等职业教育规模系统和区域经济系统的综合评价指数，见图1、图2。从中可以发现，西部高等职业教育规模和区域经济两大系统具有较强相似性。西部地区高等职业教育规模和区域经济两大系统均呈上升态势，但发展水平不高，发展缓慢，且发展过程中存在明显波动，2012-2013年为两大系统发展的低谷期。两大系统发展均呈明显的分层现象，大致可以分为三大梯队，基本上四川、陕西、重庆位居第一梯队，内蒙古、广西、贵州、云南、甘肃、新疆位居第二梯队，宁夏、青海、西藏为第三梯队。一方面说明高等职业教育规模与区域经济具有较高的关联度，另一方面表明西部地区两大系统存在较大省际差异。

除此以外，两大系统的发展存在一定的差异性。从两者的动态变化曲线看，区域经济的变化较为缓和，省际间经济发展水平格局与变化幅度较为稳定，而高等职业教育规模变化的波动较大，表明西部12省（市、自治区）间高等职业教育规模发展水平差异将长期存在，且在短期内难以有效转变。西部地区高等职业教育规模发展水平一直高于区域经济发展水平，整个区域属于经济发展滞后型，即高等职业教育规模的快速发展对区域经济发展具有较大的促进作用，而区域经济对高等职业教育规模扩大的驱动作用较为薄弱。西部12省（市、自治区）高等职业教育规模与区域经济系统综合评价水平可以分为三个类别：一是高等职业教育规模超前型，即高等职业教育规模驱动区域经济发展，主要有四川、贵州、陕西、甘肃、广西5省（自治区）;二是高等职业教育规模滞后型，即高等职业教育规模驱动作用尚不明显，主要有西藏、青海、宁夏、内蒙古4省（自治区）;三是高等职业教育规模赶超型，即高等职业教育规模逐渐超过区域经济发展水平，主要有重庆、云南、新疆3省（市、自治区）。

（二）高等职业教育规模与区域经济发展系统耦合度的时序变动分析

根据耦合度公式，计算出西部12省（市、自治区）2008-2017年的高等职业教育规模与区域经济发展水平的耦合度，具体结果见表3。

整体而言，西部地区高等职业教育规模与区域经济发展水平系统之间具有较好的同步性，存在耦合互动发展关系。2008-2017年间西部地区的耦合度呈波动下降趋势，年均下降0.085%，降幅不大，总体上其耦合度较高，均在0.9以上，处于高水平耦合阶段。从各省份来看，仅有西藏的耦合度较低，处于拮抗阶段，说明该省的高等职业教育规模与区域经济发展水平之间还没有形成合力，系统间仍处于相互制约的状态;其余11省（市、自治区）的耦合度均在0.8以上，处于高水平耦合阶段，说明其高等职业教育规模与区域经济发展水平两个系统之间已经达到相互促进、共同发展的良性共振耦合阶段，区域经济发展对高等职业教育规模扩大起到极大推动作用，同时高等职业教育的发展对区域经济的促进和支撑作用也越来越明显。从纵向来看，贵州、云南、宁夏、广西、内蒙古5省（自治区）高等职业教育规模与区域经济发展水平两个子系统之间的交互协调程度呈下降趋势，年均降幅最大的为贵州，下降了1.176%，总体来说，这些省份的降幅均不明显;区域间的耦合度差距不断缩小，2008年区域间耦合度最高值与最低值的差距为0.67，2017年区域耦合度最大的新疆与耦合度最小的西藏相差0.66。

（三）高等职业教育规模与区域经济发展系统耦合协调度的时序变动分析

根据耦合协调度公式，测算出西部12省（市、自治区）高等职业教育规模与区域经济发展水平的耦合协调度，具体结果见表4。

10年间，西部地区高等职业教育规模与经济发展的耦合协调度呈小幅上升的良好态势，从0.597上升至0.616，涨幅3.18%，协调等级由勉强耦合协调水平上升至初级耦合协调水平，类型为过渡调和类。由此表明，西部地区经济增长方式的转变，产业结构的优化调整，逐渐增强了高等职业教育规模与经济发展的耦合互动效应，耦合协调度不断优化，两个系统的耦合协调关系正向着良性方向发展。

从区域分布来看，存在明显的省际差异。其中，仅有重庆、四川、陕西、广西、内蒙古、云南6省（市、自治区）高于西部均值，其余6省的耦合协调度均低于西部平均值。2008-2017年间，四川的耦合协调度始终是最高的，在2008年已经达到良好耦合协调水平，而西藏的耦合协调度一直处于最低水平，始终位于中度失调衰退区间，且两者的耦合协调度差距在扩大。贵州、重庆的耦合协调度上升幅度最大，涨幅18.54%、12.22%;广西、宁夏的下降幅度最大，减幅7.79%、6.48%;陕西、内蒙古小幅下降，降幅分别为2.89%、2.32%;青海、新疆、甘肃、云南、四川、西藏均有上升，涨幅分别为7.85%、7.62%、7.2%、5.77%、3.75%、0.43%。与2008年相比，2017年四川、重庆、内蒙古、陕西、云南、甘肃、宁夏、西藏的协调等级不变，四川位于良好耦合协调区间，重庆、内蒙古、陕西位于中级耦合协调区间，云南位于初级耦合协调区间，甘肃位于勉强耦合协调区间，宁夏位于濒临失调衰退区间，西藏位于中度失调衰退区间;广西下降1个协调等级，位于初级耦合协调区间;贵州、新疆、青海上升1个协调等级，贵州、新疆均位于初级耦合协调区间，青海位于濒临失调衰退区间。综合来说，西部地区的耦合协调水平仍然很低，但大多数省的耦合协调度呈上升趋势，省域差距逐渐拉大;初级耦合协调、濒临失调衰退省份所占的比重有所增加，勉强耦合协调和中级耦合协调的省份在逐年减少，良好耦合协调省份经历了少—多—少的变化;制约各省耦合协调发展的因素有高等职业教育规模滞后性和经济发展水平滞后性。由此可见，西部地区各省（市、自治区）的耦合协调水平虽然起点不同、差距明显，但经过10年的发展，大部分省（市、自治区）的耦合协调度均有所提升，其协调发展水平具有较大的提升空间。

（四）西部地区耦合协调度发展预测

根据GM（1，1）预测模型，可以计算出西部12省（市、自治区）2018-2022年两大系统的耦合协调度预测值，具体结果见表5。

未来五年，西部地区高等职业教育规模与区域经济发展的耦合协调度呈上升趋势，但仍处于初级耦合协调水平。各省的耦合协调度发展将大致延续2008-2017年变化特征，四川、重庆依然是耦合协调水平最高的区域，四川将率先突破良好耦合协调等级，预计2021年达到优质耦合协调，重庆将由中级耦合协调到2018年上升到良好耦合协调，这两个省（市）对高等职业教育和科技创新的资源投入相对较多，入选“双高计划”的高职院校数量也相对较多，优质高职院校集聚效应显著，增强了城市的创新创业活力，拉动了经济的进一步发展，为两省（市）持续强化的良性发展提供了较大机会，更起到了引领效应;贵州、新疆、甘肃、青海4省的耦合协调度均有小幅上升，虽未能实现向更高等级演进，但这些省的协调互动效应进一步增强;内蒙古、陕西、广西、云南、宁夏5省（自治区）的耦合协调度有所下降，但其耦合协调等级均保持不变，这些省份更应主动抓住“一带一路”建设的发展机遇，推动高等职业教育与区域经济的相互对接、优势互补和共同发展。预测结果显示，西部地区高等职业教育规模与区域经济发展未来五年的耦合协调水平与演进速度较慢，大部分省份仍处于勉强耦合协调—中级耦合协调水平之间，且省域间耦合协调度差异将进一步扩大。

三、研究结论与对策建议

（一）研究结论

研究基于2008-2017年的统计数据，构建评价指标体系，并运用熵值法、耦合协调度模型及修正GM（1，1）模型对西部12省（市、自治区）高等职业教育规模与区域经济发展水平系统的耦合协调发展及预测进行了实证分析，得出以下三个结论：一是西部地区高等职业教育规模系统与区域经济系统的发展水平均呈波动上升态势，高等职业教育规模系统的综合评价指数明显高于区域经济发展系统，且高等职业教育规模系统发展水平更具波动性。西部地区高等职业教育规模对区域经济发展的促进作用较为突出，而区域经济发展对高等职业教育规模的驱动作用还比较微弱。二是西部地区高等职业教育规模与区域经济发展两个系统存在明显的耦合互动发展特征，其中，耦合度有所下降，但始终处于高水平耦合阶段。耦合协调度呈小幅上升良好态势，由勉强耦合协调水平上升至初级耦合协调水平。省际间跨越等级不同，均未达到优质协调等级，造成该区域两大系统耦合协调度省际差异的重要原因是高等职业教育規模系统与区域经济发展系统的综合评价值在空间上均存在较大差异。三是通过预测，未来五年西部地区高等职业教育规模与区域经济发展的耦合协调度将稳步提升，但仍处于初级耦合协调水平。省际间协调发展演进速度差异将更加明显，其中，仅有四川将率先突破良好耦合协调进入优质耦合协调等级，重庆由中级耦合协调到2018年上升至良好耦合协调，其余10省份的耦合协调等级保持不变。

（二）对策建议

西部地区具有得天独厚的资源条件和巨大发展潜力，在我国区域发展总体格局中具有重要战略地位。为推动新常态背景下西部12省（市、自治区）高等职业教育规模与区域经济发展的协调发展，本研究从宏观角度提出以下政策性建议：

第一，深化高等职业教育供给侧结构性改革。在扩大规模的同时更加注重质量提高，以寻求高等职业教育与区域经济之间的平衡点。高等职业教育规模与区域经济发展的耦合协调度问题，其实质就是整个高等职业教育供给侧结构性问题，更体现高等职业教育的规模与质量问题，高等职业教育并不应是追随经济发展，而应是引领经济发展，从而推动经济发展的质量变革、效率变革和动力变革。在经济发展速度放缓、产业结构调整优化的新常态下，西部各省（市、自治区）的高职院校要主动融入“一带一路”、西部大开发和长江经济带建设，及时把握产业结构动向和发展趋势，适时优化学科专业布局结构，使人才培养链与产业链有效对接，提高人才供给和输出质量，整体上达到高等职业教育规模与区域经济发展的耦合协调。

第二，推进高等职业教育与区域经济适应性战略调整。要合理利用西部各省（市、自治区）的本土资源和优势，制定适宜的发展战略。四川、陕西、甘肃、贵州、广西等高等职业教育规模超前型省份，应发挥区域内的带头作用，把高等职业教育规模优势作为区域经济发展的“驱动性资源”，通过制定产业发展政策，推进工业转型升级，优化产业布局，提升高等职业教育规模系统与区域经济发展系统的协调发展水准。西藏、青海、宁夏、内蒙古等高等职业教育规模滞后型省份，应加大对该地区教育资源的扶持，加大高等职业教育财政投入力度，制定相应的人才引进政策，完善地区基础设施建设，吸引外来人才、留住本地人才，为高等职业教育规模的扩大提供更好的环境，提升高等职业教育质量，以达到与区域经济发展匹配状态。重庆、云南、新疆等高等职业教育规模赶超型省（市、自治区），其高等职业教育与区域经济发展的水平都不高，因此，应将发展高等职业教育作为区域经济跨越式发展的突破口，通过优先发展高等职业教育，加强高水平高职学校和高水平专业群建设，提高技术技能型人才培养的数量和质量，以人才智力资源助推区域经济发展。

第三，强化西部区域高等职业教育集群化发展。高等职业教育集群是高等教育结构布局在地域空间上的特殊表现状态，众多高职院校基于资源共享、成本分担、绩效提升集聚在一起形成区域性大学群落，其具有相对完整的地域性特征，教育圈、经济带、城市群、产业链高度耦合，多产业相融、多机构相联、多条约相依，经济、社会、政治、文化和生态融为相互依存的共生体，能够集聚高等职业教育资源，增强高职院校规模效应，提升服务区域经济发展的能力。从省际层面来看，西部12省（市、自治区）的高等职业教育资源是有限的，因此，想要实现高等职业教育规模与区域经济的协调发展，就必须推动西部各省（市、自治区）高等职业教育联动改革，打破区域行政壁垒，通过强化重庆、成都、西安等国家中心城市建设，增强成渝城市群、北部湾城市群、关中平原城市群、呼包鄂榆城市群与兰西城市群合作，形成高等职业教育区块链，推动高等职业教育集群的互动融合，促进高、低耦合协调区资源、要素合理流动，最终实现高等职业教育规模与区域经济资源的优化组合。

参 考 文 献

[1]朱喜安，魏国栋.熵值法中无量纲化方法优良标准的探讨[J].统计与决策，2015（2）：12-15.

[2]姜璐，李玉清，董维春.我国高等教育结构与产业结构的互动与共变研究——基于系统耦合关系的视角[J].教育科学，2018（3）：59-66.

[3]刘雷，张华.山东省城市化效率与经济发展水平的时空耦合关系[J].经济地理，2015（8）：75-82.

[4]彭新一，王春梅.区域高校科技创新能力与经济发展水平耦合协调研究[J].科技管理研究，2018（3）：148-155.

[5]宋美喆，李孟苏.高等教育、科技创新和经济发展的耦合协调关系测度及其影响因素分析[J].现代教育管理，2019（3）：19-25.

[6]王璐，沙秀艳，薛颖.改进的GM（1，1）灰色预测模型及其应用[J].统计与决策，2016（10）：74-77.