高等职业教育发展对广东省经济增长的贡献率实证研究

2023-11-15 11:52李燕华
宁波职业技术学院学报 2023年6期
关键词:实证高等职业教育贡献率

收稿日期: 2023-01-09

基金项目: 2022年广东工商职业技术大学学校质量工程教育教学改革研究与实践项目“职业本科教师教学能力、实践能力提升渠道和评价服务研究——以广东工商职业技术大学为例子”(24)

作者简介: 李燕华(1978—),女,副教授,在读博士研究生,研究方向:经济学。

摘  要: 主要运用了C-D生产函数和丹尼森因素分析法,对广东省2010—2020年高等职业教育和本科教育对经济增长贡献率进行比较分析,得出高等职业教育贡献率明显低于本科教育贡献率的结论。在此基础上,分析了广东高等职业教育贡献率明显低于本科教育的原因,并提出组建职教集团、重视职业本科人才培养、调整高职专业结构、组建“双师型”教师团队、建立科学的教育评价机制等对策。

关键词: 高等职业教育; 广东省; 贡献率; 实证

中图分类号: G710          文献标志码: A          文章编号: 1671-2153(2023)06-0100-05

一、引言

2022年,新修訂的《中国人民共和国职业教育法》(以下简称《职业教育法》)明确“职业教育是与普通教育具有同等重要地位的教育类型”,表明了职业教育的“类型”地位在法理上得到保障,同时也标志着21世纪职业教育体系建设进入法治化阶段。2020年,广东省高等职业技术院校有87所,毕业生人数256 983,招生人数531 290,在校学生人数1 090 905,职业技术院校数量、毕业生数、招生数、在校学生数分别占广东高等学校数量、毕业生数、招生数、在校学生数的56.50%、46.72%、57.93%、45.45%,其中高职院校数量占比超过高等学校的一半,招生人数占比也超过了高等学校招生人数的一半。2022年广东省地区生产总值增速超过3%,经济总量是12.9万亿元,稳居全国各省市总量第一。本研究所关注的重点问题是高等职业教育和广东省的经济发展有什么关系,高等职业教育对广东省经济贡献率是多少。

通过查找文献,发现有学者很早就做了高等职业教育对经济增长贡献率的实证研究。例如,王应密和韦瑞瑞测算了2001—2018年我国31个省份教育对经济增长的贡献率是13.60%,高职教育对经济增长的贡献率是1.52%,教育和经济增长呈正相关[1]。史新浩把山东省、江苏省、广东省2001—2010年高等教育、高职教育对经济增长的贡献率做了水平比较,结果显示,广东省高等教育和高职教育对经济增长的贡献率是9.25%和0.78%[2]。杨勇、宁锐、齐旭高根据1992—2010年我国国内生产总值分析高等职业教育规模与经济的关系,结果显示高等职业教育规模和经济增长之间有相关性,呈现均衡效应[3]。崔玉平采用C-D生产函数计算1982—1990年教育对国民收入的贡献率是8.84%[4]。朱佩枫用C-D生产函数预测教育对经济的增长贡献率是9.63%[5]。杭永宝也结合C-D生产函数预测中职教育对经济的贡献率是1.91%[6]。从以上数据可以得知教育在经济增长的过程中发挥了重要作用。以上学者在研究中基本假定C-D生产函数的弹性在一定的范围内是不变的。高等职业教育可以促进一个国家或地区的经济增长,高等职业教育与区域经济发展之间的关系成为当前的研究热点,实证研究也是其主要的研究方法。因此,本研究利用C-D生产函数和丹尼森因素分析法对广东省2010—2020年间高等职业教育对经济增长的贡献率进行测试,并提出高等职业教育促进广东省经济增长的对策。

二、研究方法

(一)模型的设定

C-D生产函数指柯布和道格拉斯研究的关于1899—1922年美国制造业的生产函数,柯布和道格拉斯在原有的函数中增加了技术因素,公式是:

Y=AαKLβ (α>0,β>0,α+β=1)

由于C-D生产函数没有考虑到劳动者质量对经济增长的影响,后来人力资本理论提出人力资本是提高经济增长的重要因素,同时提出教育是提高人力资本的主要途径。因此有些学者把教育因素引入C-D生产函数中,劳动力投入由初始劳动力和教育投入组成,因此C-D生产函数就变成如下公式:

Y=AKa(L0E)β

对上式取对数求导可得:

y=a+αk+βl0+βe

在此公式中,y代表经济增长率年平均值,a、k、l0、e分别代表技术进步率、资本投资增长率年平均值、初始劳动投入增长速度年平均值、教育投入量年均增长率,α代表资本产出弹性系数,β表示劳动力产出弹性系数。

教育对经济增长的贡献率是:

Re=βe/y

教育类型一般指小学(6年)、初中(3年)、高中(3年)、高职(3年)、本科(4年)、研究生(3年)这六种类型,得出高职教育对经济增长贡献率的公式是:

Rz=pβe/y

p指高职教育在总教育中所占百分比,β指劳动产出弹性系数,不同的地区取值不一样,一般取值范围是0.7~0.8,本文采用0.7,就是劳动投入每增加1%,产出增加0.7%。

(二)模型测算

1. 确定2010年和2020年广东省就业人员的人均受教育年限

根据表1,首先确定广东省2010年各种教育程度人均受教育年限,如下所示是具体的计算过程:小学=(15.7+53.1+19.6+6.5+3.9+0.41)*6/100=5.952 6;初中=(53.1+19.6+6.5+3.9+0.41)*3/100=2.310 3;高中=(19.6+6.5+3.9+0.41)*3/100=0.912 3;

高职=6.5*3/100=0.195 0;本科=(3.9+0.41)*4/100=0.172 4;研究生=0.41*3/100=0.012 3。

用同樣方法可计算得到广东省2020年各级各类教育的人均受教育年限,小学、初中、高中、高职、本科、研究生人均受教育年限分别是5.952、2.661、1.440、0.414、0.432、0.027年。

2. 确定劳动力的劳动简化指数

不同的受教育程度直接决定不同的劳动质量,因为劳动力质量的差别直接影响工资,因此用工资的差别来确定劳动力的劳动简化指数。

借鉴有关研究成果,小学、初中、高中、高职、本科、研究生教育的劳动力劳动简化指数分别是1、1.17、1.40、1.98、2.63、4.33[7]。

3. 教育综合指数和教育综合指数年均增长率

教育综合指数是不同教育人均年限和所对应的劳动力简化指数乘积;教育综合指数年均增长率是报告期教育综合指数和基期教育综合指数几何算数平均。广东省2010年教育综合指数是:5.952 6*1+2.310 3*1.17+0.912 3*1.40+0.195*

1.98+0.172 4*2.63+0.012 3*4.33=10.83;同理,广东省2020年教育综合指数为 13.15,教育综合指数年均增长率:(13.15/10.83)^(1/9)-1=2.18%。

4. 广东省地区经济实际年增长率

为了消除各时期价格变动的影响,保证数据的真实性,本研究以1978年商品零售价格指数为基期,调整2010—2020年地区生产总值,从而计算广东省地区生产总值的实际年均增长率。

根据表2的数据,计算出广东省地区生产总值的实际年均增长率是:y=(20 025.481/9 744.400 6)^(1/9)-1=8.33%。

5. 高职教育指数增长占人均综合教育指数增长的百分比

在此基础上,假设2010年后广东省高等职业教育停留在原有的水平(就是没有发展高等职业教育),得到教育综合指数年均增长率中高职教育贡献的份额。

高等职业教育综合指数年均增长率是:2.18%-1.8%=0.38%,也就是提高了0.38%,该数值在总的教育综合指数年均增长率中所占百分比是:(0.38%/2.18%)%=17.4%。见表3。

6. 高职教育对广东省地区实际经济增长的贡献

教育对经济增长贡献率为:Re=βe/y,广东省2010—2020年教育对经济增长的贡献率是:Re=(0.7*2.18%/8.33%)%=18.32%,广东省2010—2020年高职教育对经济增长的贡献率是:Rz=(18.32%*17.4%)%=3.19%。

从计算结果来看,2010—2020年,教育对广东省经济增长的贡献率是18.32%,其中高职教育对经济增长的贡献率是3.19%。

7. 本科教育对广东省地区实际经济增长的贡献

假设2010年后广东省本科教育停留在原有的水平(就是没有发展本科教育),得到教育综合指数年均增长率中本科教育贡献的份额。见表4。

广东省2010—2020年本科教育发展促进教育综合指数年均增长率是:2.18%-1.58%=0.6%,也就是提高0.6%,该数值在总的教育综合指数年均增长率中所占百分比是:(0.6%/2.18%)%=27.52%。广东省教育对经济增长的贡献率是:Re=(0.7*2.18%/8.33%)%=18.32%。广东省本科教育对经济增长的贡献率是:Rb=(18.32%*27.52%)%=5.04%.

三、结论和建议

(一)结论

本研究在C-D生产函数的基础上计算2010—2020年广东省高等职业教育对经济增长的贡献率,得出的结论如下:2010—2020年期间高等职业教育和本科教育对广东省经济增长贡献率不同,本科教育对经济增长的贡献率明显高于高等职业教育的贡献率,高职教育和本科教育对经济增长的贡献分别是3.19%和5.04%。

(二)高等职业教育贡献率明显低于本科教育贡献率的原因分析

1. 广东省高等职业教育生均教育经费偏低

全省普通高等教育经费总投入为1 104.63亿元,比2019年增长13.84%。其中,普通高职高专教育经费总投入为284.83亿元,比2019年增长23.43%[8]。

2. 高等职业教育学制是3年

普通高等教育和高等职业教育的区别首先体现在学制上,高等教育的学制是4年,学生毕业后可以获得本科毕业证书和学士学位证书,高等职业教育的学制一般是3年,学生毕业只能获取大专毕业证书,没有学位证书。

3. 2010—2020年高职人均受教育年限与本科教育人均受教育年限相差0.018年

2010年广东省就业人口中高等职业教育的人口占比是6.5%,本科教育人口占比是3.9%,2020年高等职业教育人口占比是13.8%,本科教育人口占比是9.9%,很明显2010年和2020年高职人均受教育年限高于本科教育人均受教育年限,经过10年发展,高等职业教育的人均受教育年限由2010年的0.195增长到2020年的0.414,本科教育的人均受教育年限由2010年的0.172 4增长到2020年的0.432。两者相差0.018年。

4. 高等职业教育劳动简化指数低于本科教育劳动简化指数

有关研究成果显示,高等职业教育劳动简化指数是1.98,本科教育劳动简化指数是2.63,两者相差0.65[7]。

5. 2010—2020年高职教育对广东省地区实际经济增长的贡献低于本科教育对广东省地区实际经济增长的贡献

2010—2020年高等职业教育综合指数年均增长率是0.38%,也就是提高了0.38%;2010—2020年本科教育发展促进教育综合指数年均增长率是0.6%,也就是提高了0.6%,两者相差0.22%。

(三)对策

1. 组建职教集团,推行职业教育集团化

职业教育集团化办学,就是由职业院校、企业、行业协会、研究机构为了追求共同的利益而开展合作,靠对共同发展的愿望和情感来维系他们之间的关系。2015年教育部发布了《关于深入推进职业教育集团化办学的意见》,为高职教育集团化办学起到了很好的推动作用。根据《中国职业教育集团化办学发展报告(2017)》,职业教育集团化办学处于快速发展时期,显著提高了人才培养的质量,有效增强了服务经济社会发展的能力。《2021年中国职业教育质量年度报告》从服务贡献、学生发展、教育教学、政府责任和国际教育五个质量维度评价高等职业教育发展情况,设立了4个榜单,分别是高职院校服务贡献典型学校、学生发展指数优秀院校、资源建设优势学校、教师发展指数优秀院校,上榜院校中广东占了10%,分别是广东轻工职业技术学院、深圳职业技术学院、深圳信息职业技术学院。这些学校可以利用自身优势和广东省其他高等职业院校、企业、行业协会等组建职业教育集团,实行集团化办学,为广东省高等职业教育和社会经济共谋发展。

2. 重视本科层次职业人才的培养

截至2021年1月,全国职业本科学校有27所(民办学校22所,公办学校5所),其中广东省占2所。2021年全国职业院校毕业生数3 984 094人,招生数5 567 182人,在校生数16 030 263人,其中职业本科招生人数是41 381人,职业本科在校人数是129 297人。(数据来源:《中国统计年鉴2022》,中国统计出版社,2022年)。从以上职业本科学校数量和职业本科招生人数、在校人数,可以看出国家很重视职业本科教育的发展。职业本科毕业的学生可以取得毕业证书和学位证书。职业本科教育可以为广东省提供更高层次的人力资本,更多高技能的人才;广东省作为教育强省、经济强省,广东省职业本科教育可以为广东经济发展护航。

3. 调整高等职业教育专业结构比重,对接产业结构和市场需求

根据教育部2021年发布的《职业教育专业目录》,广东高等职业院校结合广东省区域经济高质量发展需求合理设置专业,特别是针对第三产业结构。2020年广东省地区生产总值110 760.94亿元,其中第三产业占地区生产总值的56.5%,新经济占地区生产总值的25.2%。以上数据说明第三产业和新经济成为经济增长的主要产业。广东省新经济是经济新的驱动力和增长极,对广东经济转型、高质量发展发挥了重要作用。新经济一般包含新产业、新业态、新商业模式。广东省的职业本科院校就新经济发展的需要,设置了新的专业,例如,广东工商职业技术大学开设了企业数字化管理、新能源汽车工程技术、数字媒体技术、大数据工程技术、大数据与财务管理、大数据与会计等新的专业。

4. 组建“双师型”教师团队

2022年教育部办公厅颁发了《关于做好职业教育“双师型”教师认定工作的通知》,提出要把师德作风作为衡量“双师型”教师能力素质的第一标准。广东工商职业技术大学从2018年成为首批职业本科教育试点学校以来,就开始重视教师团队建设,现有专任教师1 072人,其中“双师型”教师占专业课专任教师人数的50.5%,同时,聘请企业兼职教师184人,校外教师84人。

5. 建立科学的教育评价机制

高等职业教育定位在“高质量”上,这就要求高校立足地方需求、彰显职业特征、革新评价理念,多维驱动,构建具有高职特色的教育评价机制。第一,构建多元评价指标,探索多元的学术评价机制。可以考虑学术创新、应用价值、社会影响等因素在学术评价中的作用和地位。第二,健全分類的评价制度。在评价学校上,要兼顾学校的整体发展,同时关心学校的历史和学科差异,建立科学、规范、公正的教育评价制度。在评价教师上,建议坚持“以德为先、能力为重、全面发展”的科学评价,并结合市场需求,尝试建立集不同学科教师评价、目标绩效评价、激励约束评价于一体的增值性、分类性特征明显的新的评价制度,以激发教师的内在动力;对不同专业、年龄的教师采用不同的评价标准,重点关注科研成果转化、师德师风表现、学位论文指导、为社会服务等多方面的考核指标。在评价学生上,根据专业具体特点,构建过程和结果相融通、知识和技能相辅助、理论和实践相结合的评价指标,有利于完善增值性评价的方法。

参考文献:

[1] 王应密,韦瑞瑞. 21世纪以来高等职业教育对经济增长贡献率的研究:基于中国省域面板数据的实证分析[J]. 黑龙江高教研究,2021(4):103-107.

[2] 史新浩. 山东省高职教育发展及其对经济增长的贡献研究[J]. 职业技术教育,2012(22):49-53.

[3] 杨勇,宁锐,齐旭高. 我国高等职业教育规模对经济增长贡献率的实证分析[J]. 中国职业技术教育,2016(9):9-14,19.

[4] 崔玉平. 中国高等教育对经济增长率的贡献[J]. 北京师范大学学报(人文社会科学版),2000(1):31-37.

[5] 朱佩枫. 中国人力资本对经济增长贡献的实证分析[D]. 哈尔滨:东北农业大学,2003:5.

[6] 杭永宝. 中国教育对经济增长贡献率分类测算及其相关分析[J]. 教育研究,2007(2):38-47.

[7] 刘晓明,王金明. 浙江省高等职业教育对经济增长贡献率的实证分析[J]. 中国职业技术教育,2011(18):36-40.

[8] 广东省教育厅. 广东省2020年度教育经费统计快报[EB/OL]. (2021-04-30)[2023-01-01]. http://edu.gd.gov.

cn/zwgknew/bmyjs/content/mpost_3388133.html.

Empirical Study on the Contribution Rate of Higher Vocational Education Development to Economic Growth in Guangdong Province

LI Yanhua

(Guangdong Business and Technology University, Zhaoqing 526020, China)

Abstract: C-D production function and Denison factor analysis were used to compare the contribution rates of higher vocational education and undergraduate education to economic growth in Guangdong province from 2010 to 2020, and the conclusion was drawn that the contribution rate of higher vocational education was significantly lower than that of undergraduate education. On this basis, this paper analyzes the reasons why the contribution rate of higher vocational education in Guangdong is obviously lower than that of undergraduate education, and puts forward some countermeasures, such as forming vocational education groups, attaching importance to the training of vocational undergraduate talents, adjusting the structure of higher vocational majors, setting up a“double-qualified” teacher team, and establishing a scientific education evaluation mechanism.

Keywords: higher vocational education; Guangdong province; contribution rate; empirical evidence

(責任编辑:程勇)

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