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

王敏杰，谭 静，付明浩

(1.云南大学 经济学院，云南 昆明650091；2.云南大学 马克思主义学院，云南 昆明650091)

随着全面建成小康社会，实现第一个百年奋斗目标，我国正向着建成社会主义现代化强国迈进，产业结构升级和经济增长模式调整不断加快，职业教育的地位和作用越来越为人所关注。

作为职业教育体系的重要组成部分，高等职业教育(以下简称“高职教育”)在实现发展方式转变、经济结构变革、产业结构升级、优化弥补人才供需的结构性失衡上具有巨大的正向作用。2019年《国家职业教育改革实施方案》《高职扩招专项工作实施方案》先后出台，高等职业院校从2019年开始到2021年共计划扩招300万人，国家对于高等职业教育重视度不断提高，高等职业教育发展进入新阶段。

由于高等职业教育投入、经济发展水平、产业结构在区域间存在较大的差异，而高等职业教育投入与经济增长的关系容易受到产业结构的影响，因此，产业结构升级到底会对高等职业教育投入与地区经济增长之间关系产生何种影响？是否存在具体的数值呢？为了解决这一问题，本文尝试构造门槛效应模型，研究高职教育投入与经济增长的非线性关系，计算具体的产业结构门槛值，分析门槛值前后高职教育投入对地区经济增长影响效果的差异，这对缩小地区间高职教育发展差距，推动产业结构升级，实现经济高质量发展具有十分重要的现实意义。

一、文献综述

现有的文献主要集中在研究高等职业教育投入与经济增长的线性关系上，主要研究内容包括以下4个方面：一是关于职业教育与经济增长的关系。目前学者普遍认为通过对职业教育的投入能够促进本地区的经济增长。例如，David Ashton等在其著作中认为开展教育活动能够提高劳动者生产效率，从而促进经济增长[1]。余新认为职业教育具有教育和经济双重属性，能为经济和社会发展做积极贡献[2]。阎世平等研究表明，当职业教育与普通教育投入保持合理比例时，能够有效推动经济增长[3]。周宏等用Granger 因果检验证明了中等职业教育对经济增长具有显著的促进作用，且两者互为因果关系[4]。二是关于高等职业教育投入与经济增长的关系。部分学者的研究结论认为高等职业教育投入对经济增长有正向推动作用。例如，Sharmitha、Richard以日本为研究对象，发现高职教育投入对经济增长有明显的促进作用[5]。刘晓明等以浙江为例，认为高等职业教育投入与经济增长有着正向的关系[6]。许玲则认为高等职业教育规模与经济增长有着更为密切的关系，应当重点发展[7]。而部分学者认为区域差异会影响高等职业教育投入与经济增长的关系。如张佳研究发现，东中部高职教育对经济贡献率大于西部地区[8]。张淑娟等同样认为高等职业教育投入对经济增长的推动作用受地区差异影响，东中部地区效果好于西部地区[9]。三是关于高等职业教育与产业结构的研究。张淑娟等研究发现，产业结构的调整升级能带动高等职业教育比重的调整[9]。吴伟伟认为产业结构服务化有利于倒逼政府对高等教育的投入，且东部地区比中西部更显著[10]。陈朝阳、孟繁倩等则认为人力资本存量、分布结构、内部结构存在门槛效应且跨过门槛值能对产业结构升级产生促进作用[11]，因此进一步论证了高等教育投入能够有利于推动产业结构升级。四是教育投入的门槛效应研究，蔡文伯等研究了高等教育投入与城乡收入差距存在门槛效应，教育投入拉大了收入差距[12]。而张琳研究认为在西部地区教育投入与经济增长之间存在着以城镇化为门槛变量的门槛效应[13]。

通过对已有的相关文献进行整理后发现存在两方面不足。一方面，现有的研究主要关注高等职业教育投入与经济增长的线性关系，但是对于非线性的关系研究不够深入。另一方面，产业结构对高等教育与经济增长之间关系产生重要的影响，但现有的相关研究中没有将高等职业教育、产业结构升级、经济增长三者一起进行讨论。针对存在的这些不足，本文将运用门槛效应模型，以产业结构高级化指标为门槛变量，探究高等职业教育投入对经济增长的非线性关系。

二、模型设定及变量选取

(一)模型设定

本文主要研究的内容是产业结构升级背景下高职教育投入与经济增长的关系，考察高等教育投入与经济增长在不同门槛值下的变动情况。因此选用Hansen[14]提出的门槛效应模型。本文以产业结构高级化程度作为门槛变量，以高等职业教育投入为核心解释变量，地区生产总值为被解释变量，考虑到其他因素对经济增长的影响，因此引入投资、城镇化水平、全社会劳动力、科技投入、对外开放为控制变量，构造门槛效应模型，式(1)是以产业结构高级化为门槛变量的单门槛模型：

β2eduitλ(γ1≤indit<γ2)+…+βn-1eduit

(γn-1≤indit<γn)+βneduit(γn

i=1,2,…,w

t=1,2,…，x

j=1,2,…,y

(1)

式(1)所表示的是存在单门槛效应的模型。其中indit代表门槛变量，γ1-γn代表待测算的门槛估计值，eduit代表高职教育投入，GDPit代表地区经济增长情况。β1-βn分别代表不同门槛区间下的高等职业教育投入的估计系数。εit在本文中设定为随机干扰项,α1为常数项，j为所设定控制变量系数估计值。

(二)变量选取

1.被解释变量：经济增长(记gdp)。地区生产总值可以较为直观反映当地经济发展情况，是衡量经济状况和发展水平的重要指标。1944年布雷顿森林会议把GDP作为衡量一个国家经济总量的主要统计工具,因此本文将地区生产总值作为经济增长的衡量指标。该数据来源于历年《中国统计年鉴》公布的当年GDP。为避免数据受异方差、消费因素影响，以2005年为基期，对数据进行平减处理，并对gdp取对数，记为lngdp。

2.解释变量：高等职业教育投入(简称“高职教育投入”记edu)。高职教育投入是直观体现高等职业教育领域的资金收入，本文参考江嘉栋等的研究方法，以教育支出作为教育投入的指标[15]。数据使用《中国教育经费统计年鉴》中普通高职高专学校经费收入。同样取对数处理，记为lnedu。

3.门槛变量：产业结构高级化程度(记ind)。一般研究依据克拉克定律以非农产值比重衡量产业结构的升级的程度，但是自信息革命开始，主要工业国家产业结构呈现经济服务化的趋势，逐渐成为产业结构的重要特征[16]。因而本文参考干春晖、郑若谷等[17]的方法，将第三产业产值与第二产业产值之比(经平减消价后记为ind)作为产业结构高级化的度量。

4.控制变量：为了提高实证结果准确性，降低其他因素对实证结果的影响，本文借鉴骆涛、王叶军等的控制变量选择方法[18-19]，将固定资产投入(全社会固定资产投资，记为invest)、对外开放(进出口总额/地区生产总值，记open)、全社会劳动力(城镇登记失业率，记labor)、科技投入(R&D 经费投入,记sci)作为控制变量，并对固定资产投入和科技投入取对数处理。研究的数据来源于《中国统计年鉴》(2010—2019)、《中国教育经费统计年鉴》(2010—2019)、2009—2018年《全国科技经费投入统计公报》等。

三、实证研究

(一)数据平稳性及协整检验

为了避免出现“伪回归”现象，保证数据的平稳性，常见的解决方式是对面板数据进行单位根检验。考虑到单位根可能存在的差异性，因此本文选用LLC和IPS法进行检验。

由表1可知，在原序列下变量的面板数据水平值均不平稳，经过对数据进行一阶差分后发现各变量均不存在单位根，为一阶单整序列，可进行下一步协整检验。

表1 面板数据单位根检验结果

由于变量间存在一阶单整，考虑数据间可能存在协整关系，可以进行协整检验。本文使用Kao在1999年总结推广的面板数据协整检验方法(简称“Kao检验”)，检验结果如表2。

表2 协整检验结果

协整检验结果显示，P值为0.003 7，意味着在1%的显著性水平下拒绝原假设，面板数据间存在长期稳定的协整关系，可进行下一步门槛实证研究。

(二)全国门槛效应回归结果

在进行实证前，首要是检验模型是否存在门槛效应以及门槛估计值。表3、表4分别证明了全国层面门槛效应存在的个数和具体门槛估计值。

表3 全国层面门槛效应回归结果

表4 全国层面门槛临界值测算结果

由表3所知，模型显著存在双门槛效应。意味着产业结构高级化程度使得高等职业教育投入对经济增长的影响存在非线性关系。而表4所呈现的是双门槛效应产业结构的门槛临界值。

从全国层面看，产业结构高级化程度门槛值1.599 2与1.345 5将全国划分为低、中、高3个区间，即ind≤1.345 5为低区间，在1.345 5

由表5可知，从全国层面来看，高职教育投入随着产业结构高级化程度的提高，会对经济增长的推动作用更强。当产业结构高级化程度低于1.345 5时，高等职业教育投入对经济增长的效应仅为0.087 9；产业结构高级化程度位于1.345 5～1.599 2这一区间时，每一单位对经济增长的效应变为0.999 5；当产业结构高级化程度高于1.599 2时，每投入一个单位高职教育，对经济增长的推动作用则变为1.093 3。

表5 全国层面模型估计结果

从实证结果看，当产业结构高级化水平较低时，产业发展对于劳动力素质的要求不高，劳动力从事的产业技术含量相对较低，因而从整体而言经济发展对于高等职业教育的需求不高，具体体现在高职教育投入对于经济增长的效果相对较差。但是随着国家提出《中国制造2025》，进一步推进产业结构转型升级，产业结构高级化程度不断提高，产业发展的技术含金量逐渐提高，对于劳动力的素质要求不断提高，使得全社会对于高等职业教育人才的需求缺口扩大，同时城镇化的进一步推进为高职教育发展提供了大量优质生源。高职教育投入对当下中国经济增长的重要性逐渐体现，因而随着我国产业结构转型升级的持续推进，应当进一步加大对高等职业教育的投入，从而更好地推动经济发展，这也能够充分证明我国高度重视职业教育发展的正确决策。

但是由于我国幅员辽阔，经济社会状况和高等职业教育投入区域间差异巨大，本文将在下一部分进行分区域具体研究。

(三)分地区门槛效应回归结果

本文根据国家统计局划分标准将全国划分为东、中、西部三大区域，以产业结构高级化指数为门槛变量进行实证研究，首先进行门槛效应检验。如表6-1，6-2，6-3所示，为各地区门槛检验结果。

表6-1 东部地区门槛效应检验

表6-2 中部地区门槛效应检验

表6-3 西部地区门槛效应检验

检验结果表明，东部地区在高等职业教育投入与经济增长间存在单门槛的非线性关系，在中部地区存在双门槛效应。产业结构高级化程度在东部可分为2个阶段，中部地区可分为3个阶段，而西部地区的检验结果均不显著，意味着产业结构高级化程度在西部地区没有使得高等职业教育对经济增长产生门槛效应。

西部地区高职教育投入对经济增长没有产生门槛效应的原因可能是以下两个方面。

一是西部地区高职教育基础差，发展远落后于中东部省份。根据教育部2020年6月公布的数据，全国1 468所高职专科学校中，西部地区仅有337所，而中部、东部高职专科学校数量多，发展也优于西部地区。在高职教育经费投入上，中东部地区无论是在总投入还是在生均经费投入上，均高于西部地区，从而可能会导致在西部地区的高职教育投入处于补短板的阶段，随着产业结构的升级，高职专科教育的投入没能使得经济增长产生门槛效应。

二是产业结构和经济社会发展西部落后于中东部。西部地区近些年在经济增速上高于中东部地区，但是经济总量仍然低于中东部地区。以2020年国家统计局公布的数据来看，31省份经济总量前10的省份中，仅四川位列第6，而西部各省大多位列中下游。产业结构上，西部地区区位优势较差，使得西部地区各省产业结构以第二产业占主导，从2018年的数据来看，西部地区产业结构高级化程度仅为1.344，远低于东部的1.902，同时西部地区高素质人才流失速度快，且供需矛盾突出，以上因素共同作用从而导致门槛效应不显著。

其次进行门槛估计值及置信区间测算，测算结果如表7所示，其中，东部地区存在单门槛临界值为1.387 1，而中部地区的双门槛估计值分别为0.799 1和1.261 3。

表7 中、东部门槛估计值及置信区间

中东部门槛效应回归分析结果见表8，首先看东部地区，随着产业结构高级化程度的提高，高职教育投入会显著提高经济增长，但效果略微差于全国层面。当产业结构高级化程度低于1.387 1时，高等职业教育投入对经济增长的效应仅为0.034 9；当产业结构高级化程度高于1.387 1时，每投入一个单位高职教育，对经济增长的推动作用则变为0.495 5。其次，在中部地区存在双门槛效应。当产业结构高级化程度低于0.799 1时，高等职业教育投入对经济增长的效应仅为0.130 9；产业结构高级化程度位于0.799 1～1.261 3这一区间时，每一单位变动对经济增长的效应变为0.140 2；当产业结构高级化程度高于1.261 3时，每投入一个单位高职教育，对经济增长的推动作用则变为0.485 9。

表8 中东部地区槛效应实证研究

从表8中东部地区回归结果来看，由于地区间的差异性导致门槛估计值和影响系数不同。东部地区高等教育资源集中，且东部地区人口净流入，人力资本质量高，产业发展基础好，因而随着产业结构升级，高职教育投入对经济增长的促进作用不明显，只存在单门槛效应。而中部地区的高等职业教育资源分布不均衡，且发展相对落后于东部地区，但产业结构的提升空间大于东部地区，因此存在双门槛效应，伴随着产业结构升级，高职教育投入能推动经济增长，但在低、中区间对经济增长的推动作用差别不明显。当处于高区间时能够有效推动经济增长。

四、结论与政策建议

本文以全国31个省(市)为研究对象，利用2009—2018年的省际面板数据构建门槛效应模型，分析产业结构转型升级背景下高职教育投入对经济增长的门槛效应，发现产业结构升级能够使得高等职业教育投入对经济增长产生影响。(1)就全国层面而言，高职教育投入对经济增长存在双门槛效应，产业结构高级化程度即为门槛估计值，数值分别为1.599 2与1.345 5。而门槛估计值将高职教育投入对经济增长效果划分为低、中、高3个阶段，影响系数分别是0.087 9、0.999 5、1.093 3。(2)分地区进行实证研究可以发现，东部地区存在单门槛效应，中部地区存在双门槛效应，而西部地区则不存在门槛效应。东部地区的门槛值为产业结构高级化程度，达到1.387 1，低于门槛估计值时高职教育投入对经济增长的效果为0.034 9，高于时影响效果增至0.495 5。中部地区的门槛值为产业结构高级化程度，分别为0.799 1和1.261 3，将对经济增长的效果划分为低、中、高3阶段，影响系数分别是0.130 9、0.140 2、0.485 9。

基于以上结论，可分别提出以下政策建议：

1.全国层面。加大高等职业教育扶持力度，鼓励社会资本参与办学活动。一方面，中央应进一步深化改革高职教育经费投入机制，全面落实生均拨款机制，提高高等职业教育投入占高等教育总投入比重，使其位于合理区间，对于地方财政困难的地区，中央财政应及时进行专项转移支付，扶持高职院校发展。另一方面，鼓励社会资本参与教学活动。一是要简政放权，增强高职院校的办学自主性，使高职院校的专业设置、培养方案与企业生产实际需求挂钩，提高对生产的促进作用。二是制定出台相关财政、税收优惠政策，鼓励企业主动与高职院校对接，进行产业与教育融合，从而实现高等职业教育高质量发展，更好服务地方经济社会发展。

加强高职教育师资队伍建设，提高高职教育教学质量。国家要提高高职院校师资薪酬待遇，吸引有志之士投身高职教育。健全高职院校教师考核机制，建立能者上、庸者下、劣者汰的选人用人机制，激发教师的创新意识和竞争意识。着力提高高职院校教学能力；多渠道、全方面对教师开展培训，提高教师的专业水平和实操技能，保证扩招之后教育教学质量不下降，使高职教育成为经济高质量发展的重要引擎。

2.地区层面。推进产业结构转型升级，实现经济高质量发展。地方政府要从实际出发推动产业结构的转型升级。中西部地区要做强做实第二产业，缩小区域内部的差距，合理提高第三产业比重；而东部地区要因地制宜淘汰落后产能，推动第二产业迭代升级，实现第三产业现代化，做优做大实体经济。从而在全国层面有效带动产业结构优化升级，提高产业结构的高级化和合理化程度，增强高职教育与地方经济发展的协同程度，实现经济增长方式转变，推动经济高质量发展。

促进区域间交流合作，缩小高职教育发展差距。东中西部地区应加强在高等职业教育领域的合作交流，建立高等职业院校对口帮扶机制，东部地区高职院校对口支援建设中西部高职院校，加大优质教育资源共享力度，鼓励东部与中西部进行教师互派挂职锻炼，促成双方在校企共建、学生升学等方面进行合作，实现高职教育发展差距的缩小。