作者简介
夏文斌(1962- ),男,对外经济贸易大学原校长,马克思主义学院教授,哲学博士,博士生导师,研究方向:社会发展理论,教育基本理论(北京,100029);程倩(1995- ),女,对外经济贸易大学马克思主义学院博士研究生,研究方向:教育基本理论;赵志强,厦门大学教育研究院
基金项目
北京市哲学社会科学研究重大项目“习近平新时代中国特色社会主义思想的世界观和方法论研究”(23LLMLA017),主持人:夏文斌
摘 要 基于2008-2021年31个省域面板数据,借助莫兰指数、空间面板回归模型和门槛回归模型,考察高等职业教育经费支出与产业结构升级的空间相关性,测算高等职业教育经费支出对产业结构升级的空间溢出效应和门槛特征。研究发现:高职教育经费支出与产业结构升级均存在正向的空间自相关性;高职教育经费支出对产业结构升级有正向影响但影响效果较小;本省高职教育经费支出对邻省产业结构升级存在正向的空间溢出效应。此外,高职教育经费支出存在单门槛值,产业结构升级随着高职教育经费支出的增加而提高但呈边际递减,经济发展水平存在双门槛值,经济发展水平越高,高职教育经费支出对产业结构升级的正向影响越明显。
关键词 高等职业教育;教育经费支出;产业结构升级;空间溢出;门槛特征
中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219(2024)19-0059-07
一、问题提出
职业教育与普通教育虽然是两种不同的教育类型,但均具有重要的功能定位[1]。改革开放以来,职业教育为我国经济社会发展提供了技术技能人才支撑,服务于经济社会发展的能力不断增强,2023年4月,十三届全国人大常委会通过了新修订的《中华人民共和国职业教育法》,并于5月1日起正式实施。其明确职业教育有两个层次划分,高等职业教育肩负着培养高水平技能型人才的重要使命,是促进经济高质量发展和产业结构升级的重要支撑力量。面向未来,服务国家重大战略需求不仅需要研究型人才,更需要能将前沿成果进行转化的高水平技能型人才,由此可见,高等职业教育与经济社会发展、产业结构升级密不可分。经费是教育事业顺利发展的根本保障。充足的经费支出不仅满足教育机构的运营和办学需求,还能够确保人才培养质量,起到推动产业结构升级的作用。那么,高等职业教育经费支出在多大程度上促进了省域产业结构升级?在促进产业升级过程中是否存在空间溢出效应和门槛特征?在国家大力发展职业教育的背景下,有必要对上述问题进行深入探究。目前,学术界对高等职业教育的经济效应已经展开了全面、细致的研究。
首先,围绕高等职业教育对产业结构升级的作用开展相关研究。在国际层面,纳任德(Narend)等人发现,大学对产业转型升级有重要影响,大学有多种创新方式影响产业的升级进程,而这些方式的组合可以最大程度地加快产业升级[2]。莫扎克(Mouzakitisw)认为,职业教育可以作用于产业结构升级,而且是技术工人技能发展的解决方案[3]。在国内层面,蔡文伯等人研究发现,职业教育财政支出对贫困减缓具有显著的空间依赖性[4]。王敏杰等人从异质性视角出发研究发现,经济越落后的地区,高等职业教育投入越能促进经济增长,且高等职业教育投入与经济增长的关系会随着产业结构升级而变化[5]。
其次,在高等职业教育经费支出与产业结构的关系方面,学术界关于此类的研究主要分为两个方面:一是侧重研究高等职业教育的经费问题。金荣学等人选取就业率、雇主满意度、师均论文数和课题数作为产出指标,来研究高等职业教育经费支出的效率[6]。二是聚焦研究高等职业教育自身的发展,以便更好地服务产业升级。王晓华从高职教育内部的专业设置和人才培养的角度出发,提出以经济转型升级需求为导向规划专业布局,以产业结构调整为依托优化专业结构,是高职教育专业设置的基本依据[7]。徐兰等人将研究范围聚焦于广东省内,提出高等职业教育要增强专业与产业适应性的策略、路径与保障机制[8]。赵晶晶等人基于国家区域经济和产业状况,从国家行政规划的视角提出了高等职业教育为更好地适应经济社会发展而优化布局的建议[9]。
总体来看,学术界已经认识到高等职业教育与产业结构升级的相互关系,但目前还存在一些局限。第一,尽管高等职业教育对产业结构升级有重要意义,但大多数关于产业结构升级的研究,通常从课程建设、受教育年限、研发经费、技术专利等角度展开,并未将高等职业教育经费支出作为重要变量加以分析,而教育经费支出恰恰是相关部门需要重点考虑和决策的重要事项。第二,部分学者关注到了高等职业教育经费支出的成效,但对产业结构升级的关注较少。第三,高等职业教育经费支出,不仅影响着本省域产业结构升级,还可能对临近省域产生空间溢出效应,这也是本研究期望继续探索的。鉴于此,本研究以全国31个省域(直辖市、自治区)2008-2021年的面板数据为样本,通过研究高等职业教育经费支出与产业结构升级的空间相关性、溢出效应和门槛特征,为不同发展阶段的省级单位在统筹高等职业教育经费支出时提供实证参考。
二、研究设计
(一)数据指标选取
1.变量定义
产业结构升级(UPG)的衡量方法有多种,本研究借鉴徐德云的研究[10],引入产业结构层次系数来衡量省域产业结构升级,设定UPG=ln(1*q1+2*q2+3*q3),q1、q2、q3分别为第一、二、三产业增加值,权重系数依次为1、2、3,并且取对数处理。这种衡量方式的优点是简单且有效,符合发达国家产业结构升级的发展规律,即第一产业产值基数小且比重越来越低,第二产业基数比较大且比重变化相对平稳,第三产业产值比重越来越高。在三次产业产值比重的差异基础上,再赋予相应的权重系数以强化这一特征。高等职业教育经费支出(HE)是指高职高专教育经费支出总额的对数。固定资产投资(IFA)是指全社会固定资产投资额与GDP的比值,其中2018-2021年全社会投资额用增速来测算。基础设施(IL)参考赵春燕等人在研究人口老龄化与产业升级的双边效应中的衡量指标[11],采取省域内公路里程数占其面积的比值且取对数。对外贸易(EX)用进出口总额来衡量并取对数。经济发展水平(PGDP)参考于泽等人在研究资本深化与产业结构升级的关系中的衡量指标[12],用人均地区生产总值来反映经济发展水平并取对数。
2.数据来源
本研究以2008-2021年31个省域(港澳台数据缺失)的高职教育经费支出、产业结构升级、对外贸易、经济发展水平和基础设施作为平衡面板数据集。所有原始数据均选自历年《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》,其中部分数据为整理计算所得。
(二)模型设定
1.空间计量模型
高等职业教育对技能型人才培养以及产业发展战略具有重要意义,其持续健康发展离不开财政支持。虽然相关部门正在积极构建高质量办学规模以及成本等相适应的财政投入制度,但由于各省域对高职教育财政投入差别较大,且在财政支持之外还有其他多种经费来源渠道,导致各省域产业结构也存在巨大差异。为研究高职教育经费支出对产业结构升级的影响,本研究参考汪伟等人提出的空间计量模型[13],具体公式如下:
其中,i为地区,t为时点,UPGit为产业结构升级,HEit为高等职业教育经费支出,IFAit为固定资产投资,EXit为对外贸易,PGDPit为经济发展水平,ILit为基础设施,β1~β5为各变量系数,εit表示随机误差项,μi表示空间效应,γi表示时间效应。
2.莫兰指数模型
在检验空间溢出效应之前,需要检验高等职业教育经费支出和产业结构升级这两个指标的数据在不同省域是否存在空间自相关关系。如果高值和低值临近或远离,表明存在负相关或正相关;如果高、低值随机分布,则表明在空间上是不相关的。本研究采用莫兰指数(Moran's I)验证空间相关性,基本模型如下:
其中,i=1,2,3……n;j=1,2,3……n;i≠j。通过运用Geoda 10.0软件对2008-2021年省域高等职业教育经费支出和产业结构升级进行检验,具体结果见表1。2008-2021年高职教育经费支出指数均为正值且通过显著性检验,说明高职教育经费支出在空间上高度自相关,即本省域高职经费支出与临近省域呈显著相关性,对相邻省域造成显著正相关。同时,产业结构升级指数均在1%水平上显著为正,表明产业结构升级在空间上高度自相关,即本省域的高职教育经费支出与临近省域均呈显著的正相关性。因此,可借助空间计量模型估算高职教育经费支出对产业结构升级的影响。
3.空间面板回归模型
高等职业教育经费支出与产业结构升级的空间自相关性得到验证以后,为进一步探讨二者之间的关系,本研究采用安瑟琳(Anselin)1988年提出的空间面板滞后模型(SLM)、空间面板误差模型(SEM)和空间面板杜宾模型(SDM)共三种回归模型[14],以便更精确地估计结果。
(1)空间滞后模型(SLM):
其中,βZit为其他变量的集合,包括IFA、EX、PGDP、IL,ρ表示空间滞后参数,∑30j=1wijUPGit表示产业结构升级的空间滞后变量。
(2)空间误差模型(SEM):
其中,λ表示空间空间误差参数,∑30j=1wijUPGit表示产业结构升级的空间误差变量。
(3)空间杜宾模型(SDM):
4.门槛回归模型
门槛回归模型主要通过引入门槛变量,当给定预测因子数据时,根据门槛变量的阈值来判定是否存在不同的控制作用,并因此决定使用不同的预测方程,以尝试解释类似于跳跃和突变的现象[15]。可以肯定的是,随着经济发展水平不同,高等职业教育扮演的角色也有差异,高等职业教育经费支出对产业结构升级也有不同的效果。因此,初步预测高等职业教育经费支出对产业结构升级的影响可能存在“门槛特征”。本研究采用汉森(Hansen)的非动态面板回归技术[16]对高职教育经费支出(HE)和经济发展水平(PGDP)建立多重门槛回归模型,具体公式如下:
其中,M为门槛变量;m1、m2、…mn+1为可能存在的门槛值;β1、β2…β1(n+1)为不同门槛区间的系数;I(·)为指标函数,当括号内容为真时取值为1,否则为0;Zit为其他变量的集合。
三、空间计量分析过程
(一)空间面板回归分析
为了在三种模型中挑选出最优的空间回归模型,首先参考埃尔霍斯特(Elhorst)提出的检验方式[17],对数据进行似然比率(LR)检验、拉格朗日乘数(LM)检验、沃尔德(Wald)检验和霍斯曼(Hausman)检验。通过Stata 17.0软件对2008-2021年数据集进行分析,结果见表2。
通过分析三种模型的估计结果可知,一方面,LR、LM和Wald空间滞后检验的统计量分别为24.94、4.936和25.64,且通过了5%的显著性检验;另一方面,LR、LM和Wald空间误差检验的统计量分别为101.15、19.88和72.32,且通过了1%的显著性检验,表明空间杜宾模型的估计效果较好。同时,依照蔡文伯等人的检验方法[18],表3中呈现的空间杜宾模型的拟合优度值为0.974且数值最大,对数似然函数值为647.903且数值最大,也表明空间杜宾模型为最佳选择。于是,进一步对空间杜宾模型进行霍斯曼检验,其统计量为19.78,且通过了1%的显著性检验,说明固定效应明显优于随机效应。因此,本研究在进行数据分析过程中,主要参考空间杜宾模型的固定效应检验。
根据表3的统计结果,在空间杜宾模型中高等职业教育经费支出(HE)的系数值为0.042,且通过了1%的显著性检验,这意味着高等职业教育经费支出每增加1%,将推动产业结构升级指数提升0.042%。近年来,相关部门在增加财政性教育总量的同时,出台了一系列倾斜性项目,明显改善了高等职业教育发展的经费问题,使其有能力强化类型特色,形成产学流程和学习流程相统一的产教一体化发展格局。据教育部统计,2022年普通高职高专教育经费总投入达到3392亿元,同比增长10.5%,远超其他各级教育经费增长速度。在控制变量中,固定资产投资(IFA)的系数值为-0.004,未通过显著性检验,仅从数值上看固定资产投资会降低产业结构升级。由于多数省域的固定资产主要处于第二产业,而产业结构升级的关键指标是第三产业的产值比重不断提高,因此预计未来固定资产投资对产业升级的促进作用会更小。经济发展水平(PGDP)的系数值为0.384,且通过了1%的显著性检验,说明经济发展水平每提升1%,产业结构升级便提升0.384%,各省应积极响应上级部门关于保民生、促就业的要求,并着力提高人均地区生产总值,这一综合举措将在两方面产生积极效应:一方面,提高人均地区生产总值能刺激各行业的发展,创造更多就业机会;另一方面,随着收入水平的提升,消费需求也将增加,这将进一步推动各行各业的发展,有助于产业结构升级和现代化。基础设施(IL)的系数值为0.340,且通过了1%的显著性检验,说明当各省域着力优化基础设施时,为各产业提供了高效便捷的生产运输条件,吸引了高科技新兴产业的投资。同时,现代化基础设施加强了各地信息资源的链接,有助于形成更为完善的供应链,提高整个产业体系的效率。对外贸易(EX)的系数值为0.025,且通过了1%的显著性检验,说明扩大对外开放、促进高水平的对外贸易合作也是推动产业结构升级的关键。通过与国际市场的更紧密互动,各省域不仅可以扩大出口市场,还可以引进国外先进技术和管理经验,提升本土产业的竞争力。
(二)空间溢出效应分析
从表3还可以看出,在空间滞后模型中的空间滞后参数ρ为0.817,且通过了1%的显著性检验,表明在其他因素不变的情况下,本省域的高等职业教育经费支出每提高1%,临近省域的产业结构升级就会提高0.817%,空间溢出效应为0.817。在空间误差模型中的空间误差参数λ为0.970,产生了0.970的空间溢出效应,在空间杜宾模型中的空间滞后参数ρ为0.814,产生了0.814的空间溢出效应。简言之,三个模型都证实了高等职业教育经费支出对产业结构升级存在正向的空间溢出效应,如果只考虑省域内部的要素投入而忽略空间溢出效应,会造成分析结果发生重大偏差,下面将具体呈现各变量的空间溢出效应。在空间杜宾模型中,本省域高等职业教育经费支出W(HE)的系数值为0.002,且通过了10%的显著性检验,表明本省域高等职业教育经费支出每提高1%,会引起临近省域产业结构升级提升0.223%,产生正向的空间溢出效应但效应较小,这也验证了前文关于高等教育滞后性的解释。经济发展水平W(PGDP)的系数值分别为-0.223,且通过了1%的显著性检验,表明本省域经济发展水平每提高1%,会引起临近省域产业结构升级下降0.223%,产生负向的空间溢出效应,可能的原因是本省域经济发展水平提升对临近省域产业要素产生了一定的虹吸作用。对外贸易W(EX)系数值为0.007,且通过了10%的显著性检验,表明本省域对外贸易每提升1%,会引起临近省域产业结构升级提升0.007%,本省域的对外贸易会对临省产业结构升级有积极的促进作用。另外,固定资产投资W(IFA)、基础设施W(IL)系数值分别为-0.006和0.021,均未通过显著性检验,表明本省域这两个变量对临近省域产业结构升级不存在空间溢出效应。
(三)门槛效应分析
通过构建门槛回归模型,以高职教育经费支出(HE)和经济发展水平(PGDP)作为门槛变量,检验各自的门槛个数。具体结果如表4所示,高等职业教育经费支出的单门槛效应显著性为5%,双重门槛不显著;经济发展水平的单门槛效应和双门槛效应均通过了显著性检验,而三重门槛不存在显著性,这意味着高等职业教育经费支出和经济发展水平都存在不同个数的门槛值。
在此基础上,进一步估算两个变量的门槛值,同时确定各门槛的系数值,结果见表5。高等职业教育经费支出的单门槛值为10.566。当HE≤10.566时系数值为0.471,且通过了1%的显著性检验,表明提高高职教育经费支出能显著促进产业结构升级;当HE>10.566时系数值为0.443,且通过了1%的显著性检验,对产业结构升级的拉动作用略低于前值,说明随着高等职业教育经费支出的提高,对产业结构升级的促进作用会逐渐变小。这就要求相关部门不断调整和优化高等职业教育的内容和方向,以适应不断变化的经济产业环境,确保高等职业教育能够持续发挥促进产业结构升级的作用。经济发展水平(PGDP)对产业结构升级的门槛值分别是9.645、10.576。当PGDP≤9.645时系数值为0.385,且通过了1%的显著性检验,对产业结构升级有正向促进作用;当9.645<PGDP≤10.576时促进效应提高到0.413,当PGDP>10.576时促进效应进一步提升到0.448,说明随着经济发展水平的不断提升,高等职业教育经费支出对产业结构升级的效果越来越好。该趋势反映了高等职业教育在塑造未来经济格局中的关键作用,提高高等职业教育经费支出意味着更多的资源用于提高教育质量、拓宽课程范围和提供实践机会,不仅为各类企业供应更多高水平技能型人才,也推动着产业结构朝着更高附加值和创新驱动的方向发展。
为了直观地呈现门槛跨越的地区差异,本研究对2008年和2021年省域高等职业教育经费支出和经济发展水平的门槛跨越情况进行归类,具体见表6。2008年高职教育经费支出(HE)在31个省域中有4个处于第一门槛区间,占比12.9%,分别是海南、西藏、青海、宁夏,主要集中在西部地区经济和人口规模相对较小的省域,有27个省域处于第二门槛值区间,占比87.1%;2021年所有省域均跨越了第一门槛区间,处于第二门槛区间,反映了即使在经济总量和人口规模相对较小的省域,也实现了高等职业教育经费支出增长,这与国家持续扶持西部高等教育事业有关。2008年经济发展水平(PGDP)在31个省域中有26个处于第一门槛区间,比重高达83.9%,第二区间仅有5个占比16.1%,分别是北京、天津、上海、浙江、广东,主要体现为经济强劲的直辖市或沿海省域,这表明2008年经济发展水平普遍偏低;2021年有3个省域跨越到第二门槛区间,2个省域跨越到第三门槛区间,尽管第一门槛区间的省域个数依然高达23个,但占比从83.9%下降到74.2%,第二门槛区间占比从16.1%上升到19.4%,第三门槛区间实现零的突破且占比上升到6.5%。
四、研究结论与对策建议
(一)研究结论
本研究采用2008-2021年31个省域的面板数据集,实证分析了高职教育经费支出对省域产业结构升级的影响以及空间溢出效应,同时采用门槛回归模型探寻了高职教育经费支出与产业结构升级的非线性关系,得出如下结论。
第一,2008-2021年高等职业教育经费支出对省域产业结构升级具有正向影响,尽管影响作用相对较小。经费支出作为激励高等职业教育增加实践教学、推进产教融合的重要支撑,在推动产业结构升级方面发挥着重要作用,未来应关注到经费投入与支出结构不合理等问题,提升经费使用效率。在控制变量中,经济发展水平对产业结构升级的效果较好,特别是近年来数字经济的快速发展突破了产业之间的空间壁垒,为产业结构升级创造了新的机遇。基础设施的改造升级为产业结构升级提供了坚实的物质基础,具备现代化基础设施的省域在吸引投资和促进产业多元化发展方面的空间更大。对外贸易对产业结构升级的正向影响较小,可能与当前国际形势的不稳定性以及单边主义的盛行有关,限制了其对产业结构升级的促进作用。固定资产投资对产业结构升级呈负向影响但不显著,表明大规模的固定资产投资不仅不能显著带动产业发展,反而会抑制产业结构的多元化和升级。
第二,考察期内,本省域高等职业教育经费支出对临近省域产业结构升级存在轻微的正向空间溢出效应,表明高等职业教育发展在一定程度上帮助邻省提升产业结构,但可能会受到人才流动、资源配置等因素的制约。对外贸易的空间溢出效应较为明显且系数值显著为正,体现了外贸协作能够带来先进的技术、人才、资金等资源共享,有助于不同空间形成互补优势。然而,经济发展水平的空间溢出效应呈负向影响,可能是因为我国正在打造“四大经济增长极”,各种资源在这些重点区域的集聚优势加速了对周边区域的资源吸引,加剧了区域经济发展的不平衡。另外,本省域固定资产投资、基础设施对临近省域产业结构升级没有显著的空间溢出效应。
第三,高等职业教育经费支出存在单门槛值,即高职教育经费支出的提高本身对产业结构升级有一定的促进作用。随着教育经费支出的提高,可以为受教育者提供更高质量的教学,培养更多的现代化技术人才,从而推动产业结构优化升级。但需要注意的是,促进效果可能存在减弱趋势,因为教育经费支出的提高可能会遇到边际递减效应,或因产业结构升级已经达到某种程度的饱和。另外,经济发展水平存在双门槛值,这意味着教育经费支出的效果与经济发展水平之间存在复杂的关系。具体来说,经济发展水平跨越的门槛值越高,高职教育经费支出对产业结构升级的促进作用就越好,这反映出在发达经济体中,高等职业教育已经成为发展高端创新产业的关键要素。
(二)对策建议
第一,为更大发挥高等职业教育经费支出对产业结构升级的正向影响,需要继续提高经费投入与使用效率。对此,需要科学测算高等职业教育的办学成本和投入缺口,提高高等职业教育转移支付水平,通过专项投入加快改善其办学资源、落实生均拨款机制,形成与办学条件、培养成本、办学规模、服务质量相适应的投入机制。
第二,针对高等职业教育经费支出呈现明显的门槛特征,各省可以根据本研究测算的门槛值,考虑自身的实际情况,在力所能及的范围内,吸引社会各方对高等职业教育发展的投入,努力跨越到更高层次的门槛区间。正如斯蒂格利茨(Stiglitz)指出的,教育投资是一项长期的、持续的投资,它可以促进社会的创新和经济的可持续增长[19]。而对于中西部地区,教育经费投入较弱,急需加强。为此,相关部门可以设立更加精细的专项扶持资金、跨省域对口支援机制,以此推动整个高等职业教育体系的发展,加快产业结构升级步伐,进而为经济可持续发展作出更大贡献。
第三,各行业对高技能人才的需求已引起广泛关注。在这个过程中,“高绩效”和“高潜力”是大多数人才被定义的基础,这些概念不仅是衡量个人能力的标志,还与新兴商业、战略和社会趋势密切相关[20]。因此,相关部门应积极引导、鼓励、支持具备雄厚基础的企业、社会团体投身到高等职业教育事业中去,推进相关部门、企业、院校的三方合作,反馈各自实际需求,以更加精准地培养高水平技能型人才。只有这样,才能在满足各行业对高水平技能型人才需求的同时,也能减轻相关部门的财政压力,达到人才培养的供需平衡状态。
参 考 文 献
[1]李小文,石伟平.高质量发展背景下高职教育结构优化的逻辑、挑战与路径[J].中国高教研究,2023(4):102-108.
[2]NAREND B, SHIREEN M, KIRTI M. Implications of the fourth industrial revolution in the vortex of higher education in South Africa[J]. International Encyclopedia of Education,2023(10):279-286.
[3]MOUZAKITIS G. The role of vocational education and training curricula in economic development[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2010(2):3914-3920.
[4]蔡文伯,赵志强.中等职业教育财政支出减贫效应的空间溢出和门槛分析——基于2008-2018年省际面板数据[J].职业技术教育,2020(28):13-19.
[5]王敏杰,谭静,付明浩.产业结构升级背景下高等职业教育投入与经济增长的门槛效应研究——基于省际面板数据[J].河北农业大学学报(社会科学版),2021(6):123-130.
[6]金荣学,王敏,毛琼枝.基于因子分析与数据包络组合法的高等职业教育财政支出绩效评价[J].职教论坛,2017(27):23-30.
[7]王晓华.产业转型升级背景下高职教育专业设置透视——以在杭高职高专院校为例[J].中国高教研究,2013(2):107-110.
[8]徐兰,王志明,何景师,等.一核一带一区背景下广东高职专业建设与产业发展的适应性研究[J].黑龙江高教研究,2021(12):104-110.
[9]赵晶晶,张智,盛玉雪.我国高等职业教育区域布局动力因素与适应性特征研究[J].国家教育行政学院学报,2020(10):78-85.
[10]徐德云.产业结构升级形态决定、测度的一个理论解释及验证[J].财政研究,2008(1):46-49.
[11]赵春燕,宋晓莹.人口老龄化对产业结构升级的双边效应[J].西北人口,2021(3):38-51.
[12]于泽,徐沛东.资本深化与我国产业结构转型——基于中国1987-2009年29省数据的研究[J].经济学家,2014(3):37-45.
[13]汪伟,刘玉飞,彭冬冬.人口老龄化的产业结构升级效应研究[J].中国工业经济,2015(11):47-61.
[14]ANSELIN L. Spatial econometrics: methods and models[J].Published by Kluwer Academic Publishers, 1988(20):223-239.
[15]蔡文伯,黄晋生,袁雪.资源禀赋差异与教育扶贫的门槛约束——来自新疆民族地区贫困县的经验证据[J].教育与经济,2021(2):3-12.
[16]HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels: estimation, testing, and inference[m].Berlin: Springer, 1988:7.
[17]ELHORST J. Spatial econometrics: from cross-sectional data to spatial panels[M].Berlin: Springer, 2014:104-125.
[18]蔡文伯,翟柳淅.民族地区教育财政支出减贫效应的空间溢出与门槛特征——基于新疆2001-2015年的面板数据分析[J].西南大学学报(社会科学版),2018(2):69-76+192.
[19]JOSEPH S. The great divide: unequal societies and what we can do about them[J].Revue Projet, 2015(6):93-94.
[20]ILES P, CHUAI X, PREECE D. Talent management and HRM in multinational companies in Beijing: definitions, differences and drivers[J].Journal of world Business, 2010(2):179-189.