基于空间杜宾模型的高职教育农村多维减贫效应分析

陈方芳

(黎明职业大学 通识教育学院，福建 泉州 362000)

实施乡村振兴战略，消除农村贫困，以必胜的决心实现全面小康，是当前“三农”工作的主要任务，更是历史赋予的社会责任和使命。消除贫困是世界性的难题，单纯靠市场的力量是没办法解决的，需要政府宏观把控和协调。扶贫的方式有很多，经济扶贫是最直接的方式，但却治标不治本。服务社会是高校的重要职能之一，主动融入新时期社会经济发展的广阔市场，为经济社会发展提供科技、文化和人才支撑，是高校义不容辞的责任和担当。

关于多维贫困度量的实证研究起源于Alkire和Foster[1]在2007年提出的一种AF计数测量法。该方法可以进行贫困识别、加总和分解，具有较强的可操作性和广泛适用性，而且也满足了贫困测度的公理性条件的要求。该方法提出以后得到了广泛的认可和采用。国内早期关于多维贫困的研究大多是理论方面的分析和探讨，实证方面的研究主要集中在近10年，起步相对较晚。

相对于已发表的文献[2-12]，本研究的创新之处主要有3点：1)突破贫困测量只限于收入贫困的认知，加入教育贫困和医疗贫困的指标，从多维贫困的角度探索高职教育和减贫效应的基本关系；2)提出“四位一体”的理念，从政府、学校、企业、校友4个方面立体构建高职院校对农村减贫工作的推动格局，从深度和广度2方面充分肯定高职教育对减贫效应的作用；3)高等教育在区域社会经济发展中扮演重要角色，高职院校主要培养服务区域经济的一线人才，在国家乡村振兴战略的宏伟计划中具有天然优势。

1 模型构建与分析

1.1 理论分析

随着社会的发展、时代的进步，单纯以满足温饱的收入水平作为考量贫困的标准已然不足以解释当前对贫困的界定，综合考虑衣食住行等多方面需求的实现是目前国际通行的做法。目前，困扰我国农民发展问题的根本在于以就业、教育、健康等方面的综合思考相对匮乏，这严重影响了农民的生活质量，增加了发展成本，阻碍其获得进一步发展的机会，降低了农民及其后代改变生活现状的可能[13]。因此，要全面实现农业现代化目标，各方主体必须考虑农村的多维贫困问题。

教育减贫的本质是对教育的精准投入和精准扶持，以此帮助农民获得更多的知识和技能，促进当地经济和文化发展。高职教育作为职业教育体系中的核心组成部分在精准扶贫中具有独特的优势。总体来说，高职院校“教育减贫”的内涵可以归纳为以下4个方面。

1.1.1 高职院校人才培养

高职院校立足工匠精神和创新理念，着眼终身教育，提高学生自我学习的能力，因此，国家大力发展高职教育是精准扶贫工作中的一项重要举措。职业院校70%以上的学生都来自农村，数以万计的家庭通过职业教育实现了拥有第一代大学生的梦想。“职教一人，就业一人，帮扶一家”成为阻断贫困代际传递见效最快的方式。

1.1.2 校友资源

高校校友是具有智力、人力、信息、精神、财务等多方面的优势，是高校服务地方经济发展的最直接的宝贵人力资源。高校可以充分利用校友资源开展专业技术培训、打通产品销售渠道、引进资金甚至倡议募捐等，实现高校、校友、对口扶贫共赢。以扎实的人才培养质量有效服务区域经济发展，创造人才红利，是高校助力区域经济转型和服务社会的重要途径。

1.1.3 校企合作

高职院校坚持应用为主的科研特色，积极响应地方经济发展的需求，推动地方产业结构优化，为提升地方经济发展核心竞争力提供强有力的人力资源保障。为此，高职院校应全面科学分析校企合作机制，以区域产业结构和经济发展特点为中心，做好必要的资源整合和优化工作，实现优势互补、共同发展。

1.1.4 政府干预

政府的干预和支持包括财政的投入、政策的倾斜以及创新环境的营造等多种形式。政府在扶贫工作中发挥主导作用和保障职能，可以整合社会各类资源，避免扶贫资源的不均衡和重复浪费，同时可以很好地引导各种社会力量包括高等院校参与扶贫工作，实现扶贫精准到位。

1.2 模型构建

农村经济发展状况与高职教育发展水平均有空间属性,如果在空间计量模型中采用最小二乘法，变量的系数估计值可能会有偏差或无效，故笔者采用极大似然法进行空间模型回归。基于以上分析，将高职教育发展水平作为核心因素，并结合校友资源、校企合作水平和政府干预度等因素分析高职教育对减贫效应的影响。采用空间杜宾模型(SDM)[15]作为主要的回归模型，具体模型如下：

(1)

其中：(Pov)it为农村贫困状况；(Hve)it为农村高职教育发展；Xit为控制变量；ρ表示空间滞后系数；W为空间权重矩阵；εit、μi以及νi分别表示随机误差项、个体效应与时间效应。对于空间权重矩阵(W)，笔者将地理相邻空间权重矩阵与经济距离权重矩阵设置为核心矩阵进行参数估计并采用张沁等[16]所提出的嵌套矩阵：

(2)

1.3 变量说明

根据本文研究的目的和讨论的需要，所涉及的变量被分为3个部分：被解释变量、核心变量及控制变量。

1)被解释变量：农村贫困指数(Pov)。在识别贫困程度上，以收入作为单一衡量标准是片面的。贫困程度的识别是一个多维度的综合指标,为此，笔者从收入贫困、教育贫困和医疗贫困3个维度来度量贫困程度：对于收入贫困，利用食品支出占家庭总支出的比重进行计算，得出相应的数值，数值越高贫困程度越高；对于教育贫困，用15岁以上文盲劳动力的比重来计算，比重值越大教育贫困程度越高；医疗贫困，按每千农业户口的卫生室人员数量来表示，数值越高说明医疗贫困指数越低。

2)核心变量：农村高职教育发展(Hve)。采用各地区高职院校在校生数占地区总人口比重即高职教育的普及率来衡量。

3)控制变量：考虑到农村高职教育发展可以通过校友资源、校企合作与政府干预的渠道达到减贫效果，因此，笔者引入校友资源(Smr)、校企合作(Beu)、政府干预(Gov)作为控制变量。其中，政府干预采用生均财政投入占地区人均GDP的比值来表示；校企合作采用生均横向课题到账款表示；校友资源主要由毕业生当地就业生来推动，故选取高职毕业生当地就业人数占在校生数的比重来表示。

2 实证研究

2.1 样本数据说明及统计描述

采用中国大陆30个省份(西藏数据缺失比较严重，故将其剔除)2015—2018年的面板数据作为样本数据，探究高职教育农村减贫效应。其中：分地区15岁以上劳动力文盲人口数、分地区人均生产总值、分地区农村总人口数、分地区农村人均食品消费支出的数据通过查阅2016—2019年《中国统计年鉴》获得；每千农业人口村卫生室人员、农村分地区人均可支配收入数据通过2016—2019年《中国农村统计年鉴》采集；财政年度拨款水平、高职院校留在当地就业人数、横向技术服务到款额、全日制在校生总数来源于2016—2019年各省《高等职业教育质量年度报告》。通过对收集的数据进行初步整理和分类归纳，结合Excel软件对数据做统计分析，得到主要变量的统计性描述(见表1)。

表1 变量分类与统计性描述

2.2 高职教育减贫效应相关性回归分析

以全国30个省份为研究对象，采用固定效应模型，运用MATLAB软件进行空间面板估计，同时对比空间自回归模型(SAR)、空间杜宾模型(SDM)及空间向量误差模型(SEM)的检验结果，实现全样本回归分析，最终得到了以下实证结果。

1)收入贫困分析

收入贫困的实证结果如表2所示。从表中数据的对比发现，高职教育发展和校友资源对减少收入贫困有更加显著的成效。同时模型SAR和模型SDM中的空间系数ρ显著大于0，说明收入贫困具有显著的区域集中性，即本地区的收入贫困会影响临近地区收入贫困的发生。进一步地，从SDM模型中的交互项可以看出，W·Pov的回归系数显著为负，说明本地区高职教育的发展不仅对本地区的收入贫困有积极的减贫效应，同时对临近地区的收入贫困的抑制也有积极的作用。因此，发展高职教育和大力开发校友资源对降低收入贫困有着重要作用。

表2 收入贫困实证结果

2)教育贫困分析

教育贫困的实证结果见表3。从表中的数据分析发现，高职教育发展和校友资源对教育贫困同样具有更加显著的减贫效应，但高职教育发展对教育贫困的减贫效应不具有空间关联性。政府干预反向作用于教育贫困的发生，体现了政府的财政支出需要适度安排，基础教育可以多侧重于财政的投入，而对高校教育的支持除了直接财政投入还可以提供更多政策上的扶持。

表3 教育贫困实证结果

3)医疗贫困分析

医疗贫困的实证结果如表4所示。从表中固定效应数据中发现，高职教育发展指数每提高1个百分点能够带来0.423 1个百分点的减贫效应；而从SAR、SDM和SEM模型数据看，高职教育发展指数每提升1个百分点分别能够实现0.584 7、1.076 8和0.704 9个百分点的减贫效应，这说明考虑到空间因素后，高职教育的发展对医疗贫困的减贫具有更突出的表现。模型SAR和模型SDM中的空间系数显著大于0，说明医疗贫困具有显著的区域集中性，即本地区的收入贫困会影响临近地区医疗贫困的发生。

表4 医疗贫困实证结果

2.3 直接效应和间接效应

通过空间杜宾模型效应的分解得到高职教育发展水平减贫的效果，如表5所示。其中：直接效应表示核心变量(高职教育发展水平)对本地区减贫效应的作用；间接效应则表示邻近地区高职教育发展水平对本地区的减贫效应。从表5的数据可看出，高职教育发展水平对本地区的收入、教育和医疗贫困均有直接的影响，尤其对本地区教育贫困的改善更加明显。从空间溢出效应来看，高职教育发展水平对邻近地区减贫效应不明显，这跟职业教育地区服务性和招生地区倾向性有一定的关系。由此看来，高职教育发展有利于各地区收入、教育和医疗贫困的改善，高职教育发展需要打破狭隘的空间地域限制，扩大招生和服务区域，这样可以最大化地实现高职教育发展的区域带动效应。

表5 直接效应、间接效应和总效应

3 结论与启示

采用我国30个省份面板数据，通过统计性分析并建立空间计量模型，探究我国农村多维贫困(收入贫困、教育贫困、医疗贫困)的空间特征，同时对高职教育发展减贫的空间效应进行分析，得到以下结论：1)我国农村多维贫困分布具有明显的空间聚集性，即一个地区的收入、教育和医疗贫困水平的降低会显著促进邻近地区贫困水平的降低；2)3个控制变量(校友资源、校企合作和政府干预)中，校友资源的减贫效应最为明显，而政府干预的减贫效应需要提高；3)高职教育发展水平对本地区减贫效应显著，同时对收入贫困和医疗贫困有明显的空间溢出效应，但对邻近地区教育贫困的带动有限。

总的来说，本文研究结果充分体现了高职教育发展对农村减贫的积极效应。为了实现高职教育发展减贫效应的更大化，根据上述结论得到以下启示：1)高职院校发展过程中要充分重视校友资源对地区减贫的作用，通过提高区域服务，针对性培养适合本地区发展的人才，同时政府干预要多种方式相结合，优化高职校毕业生就业环境，减少地区人才流失；2)要促进高职院校发展对邻近地区减贫效应的带动。高职院校在招生范围上要打破区域限制，实现区域联动，在招生类型多样化基础上实现招生区域多样化，增加其他地区特别是贫困地区的招生名额。