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经济发展与职业教育的耦合关系及其协同路径 ——Economic Development and Vocational Education:Coupling and Cooperation
作
者：
祁占勇/王志远
作者简介：
祁占勇，陕西师范大学教育学院教授，西安 710062；王志远，陕西师范大学教育学院硕士生，西安 710062
原发信息：
《教育研究》(京)2020 年第 20203 期 第 106-115 页
内容提要：
经济发展与职业教育之间是否存在长期稳定的耦合关系，是制定职业教育政策的重要参考。以 1978-2018 年经济发展与职业教育相关变量的时间序列数据为依据，运用格兰杰因果关系检验法，研究我国经济发展与职业教育的耦合关系。研究结果表明，经济发展与职业教育之间的关系是单向耦合的，即职业教育促进了经济发展，而非双向互动生成的动态平衡关系。因此，要通过促动形塑共生化的经济与职业教育文化心理场，建构常态化的职业教育财政支持制度，积极构建法治化的职业教育财政政策话语体系，聚通与提升自觉化的“经济职业教育力”等促进经济与职业教育更好地协同发展。
Economic Development and Vocational Education:Coupling and Cooperation
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键
词：
经济发展/职业教育/耦合关系/经济职业教育力/职业教育尺度
economic development/vocational education/coupling relationship/the economic power
for vocational education/the dimensions of vocational education
期刊名称：
《职业技术教育》 复印期号：
2020 年 10 期
一、问题缘起
职业教育是教育体系中与经济社会发展联系较为密切的一种类型教育，是发展社会经济和文化的生力军。2019 年，《国家职业教育改革实施方案》明确要求，要“大幅提升新时代职业教育现代化水平，为促进经济社会发展和提高国家竞争力提供优质人才资源支撑。”同时，《中国教育现代化 2035》提出，“加快发展现代职业教育，推动职业教育与产业发展有机衔接、深度融合”。这似乎保持一种惯性思维，即当前的职业教育是否适应经济社会发展的需要，如果不适应的话，如何不适应？是否需要转变，又该如何改变？需要反思的是，职业教育对经济发展何为，经济发展对职业教育何为？
从近十年我国职业教育对经济发展的回报率来看，职业教育回报率占整个教育回报率的 4%～10%，[1]可以说，职业教育在很大程度上促进了我国经济的发展。然而，同普通教育相比，国家对职业教育的实际支持却并不尽如人意。2005 年，普通高中教育经费占全国教育经费总支出的8.05%，中等职业教育占 6.51%。2015 年，普通高中教育占 10.14%，中等职业教育占 5.78%。2018 年，全国高中阶段教育经费总投入为 7184亿元，其中，中等职业教育经费总投入为 2463 亿元，占整个高中阶段教育经费总投入的 34.28%。全国高等教育经费总投入为 12013 亿元，其
中，高职高专教育经费总投入为 2150 亿元，占全国高等教育经费总投入的 17.89%。[2]这与职业教育对经济的贡献率很不匹配。
同时，从国外相关研究来看，职业教育需求与经济发展水平之间存在着积极的关系，[3]职业教育能更好地满足区域发展的需求，在区域或局部地区发展职业教育，可以促进地区经济发展。[4]这些观点在一些国家也得到证实。研究发现，德国和日本的经济发展很大程度上取决于职业教育的发展；[5]职业教育是提高马来西亚经济生产率的一个重要因素；[6]职业教育在尼日利亚经济发展中发挥着重要作用，解决该国经济发展问题的根本出路在于全面接受职业教育。[7]但也有观点指出，职业教育能够促进经济发展，但这种促进作用只有在充分考虑市场内在需求变化的情况下才会实现。[8]
国内有研究表明，宏观层面上，我国职业教育层次结构的发展基本适应生产力水平的发展需要。[9]同时，无论是全国层面还是各地区层面，职业教育规模对经济发展基本呈显著的正向影响。[10]也有研究发现，职业教育规模和质量均有利于促进我国经济增长，相比而言，职业教育质量的影响更大。[11]就各类职业教育与经济发展的关系而言，有观点认为，中等职业教育对经济增长具有显著的促进作用，并且两者互为因果关系。[12]也有学者分析了经济增长水平与高等职业教育、普通高等教育之间关系的密切程度，结果表明我国经济增长水平与高等职业教育之间关系的密切程度要大于普通高等教育。[13]高职教育投入及就业规模，与工业发展存在显著双向因果关系。[14]当然，由于数据获取与检验过程的难度较
大，大多数研究者还是相对集中地关注某一特定省份职业教育与该区域经济发展的关系。有研究者建立了回归分析模型，分析了区域内职业教育与经济发展之间的相关关系，结果表明，职业教育学生每增加 1%，可以促进湖南省国内生产总值(Gross Domestic Product，简称 GDP)增长0.8516%。[15]也有研究采用邓氏灰色关联度的方法分析欠发达地区新疆南疆地区中等职业教育规模和质量与经济发展的关联度，得出了欠发达地区的中等职业教育对地区经济发展具有重要作用的结论。[16]当然，也有一些研究与上述情形不同，如有研究发现，我国西部地区中等职业教育与经济增长长期保持着稳定的关系，但对西部地区经济增长的影响相对较弱。[17]有研究表明，京津冀职业教育规模对经济增长的适应性弱。[18]
显然，职业教育与经济发展二者之间实际上为利益高度相关者，职业教育的发展离不开经济发展的支持，经济的发展离不开职业教育的贡献。然而，从现有研究来看，对职业教育与经济发展间关系的研究主要集中在职业教育与经济发展关系的现状研究和事实性研究，对这种关系产生的原因几乎没有论述，或者是更多地关注职业教育对区域经济发展的贡献，通过调整职业教育发展模式以更好地促进区域经济发展。但是，我们很少去反思，今天的经济社会发展是不是适应职业教育的需要？更少去思考，我们可以为今天的职业教育做些什么？经济社会需要作出什么样的改变，才能让职业教育更加完善、更有尊严——享受职业教育独有的“特殊”支持？①作为一种高成本、高投入、高产出的类型教育，职业教育对于经济发展的推力共生于经济发展的拉力。基于此，为了更好地探讨经济发展与
职业教育之间的密切关系，我们引入物理学中的耦合概念，即指系统内各子系统之间相互依赖、协调和促进的动态关联关系，对改革开放以来经济发展与职业教育相关变量的时间序列数据进行分析，探讨我国经济发展与职业教育的耦合关系，为我国经济与职业教育更好地互动发展提供对策建议，以期使经济发展与职业教育达到双向互动生成的动态平衡关系。
二、经济发展与职业教育耦合关系的实证设计及分析
(一)研究假设与模型假定
经济发展与职业教育之间存在相互影响，主要表现在经济发展与职业教育规模上。对此，本文提出研究假设：经济发展与职业教育之间存在着高度耦合。一是经济发展是影响职业教育发展的原因，即经济发展自觉承担了对职业教育的责任，发挥了“经济职业教育力”②；二是职业教育的规模是影响经济发展的原因，即职业教育的规模发展推动了我国经济的发展。依据以上假设，可以提出一种假设模型(见图 1)，确立经济发展与职业教育之间的理想耦合状态，即研究假设实际上可转换为更直接的模型。通过实证检验，验证模型中代表“职业教育”(A 线)与代表“经济发展”(B 线)的两条曲线是否同时发生着向上移动，并趋向耦合线与高度耦合点，即经济发展与职业教育相互发生着正向作用；或者是否只有 A 线或只有 B 线发生了较大的向上移动，即只是职业教育对经济发展发生着促进作用，抑或是只有经济发展对职业教育发生着正向作用。换句话说，即是检验经济发展与职业教育二者之间是双向耦合，还是某种单向耦合。
(二)变量选取
职业教育的发展水平评价指标通常包含职业学校数量、职业学校在校生数量、生均职业教育经费投入以及专业数量等；经济发展水平评价指标一般包括 GDP、人均 GDP、国民收入、人均国民收入、经济发展速度以及经济增长速度等。为了统计上的方便，根据统计学惯例，本研究选取每百万职业学校在校生人数(单位：万人)表示职业教育的发展指标，记为ZXRS(“在校人数”的拼音首字母)；选择 GDP 作为经济发展指标，通常采用人均 GDP(单位：元)，记为 TGDP(“人均 GDP”的字母代称，其中T 可用任意字母表示)。同时，为保证研究序列的平稳性检验以及数据的可获得性，本研究选择 1978-2018 年我国职业教育与经济发展相关变量数据。(见表 1)
图 1 经济发展与职业教育之间的理想耦合假设模型
(三)实证分析
1.我国经济发展与职业教育发展的概况分析
改革开放以来，我国 GDP 总体呈增长态势，由 1978 年的 3678.70亿元增加到 2018 年的 900309.50 亿元。同时，人均 GDP 由 1978 年的385.00 元增加到 2018 年的 64400.00 元。在此期间，我国职业学校在校生人数总体上呈上升趋势，由 1978 年的 250.76 万人增加到 2010 年的3207.00 万人。从 2011 年开始，除 2017 年同比略有增长外，我国职业学校在校生人数呈下降趋势，由 2011 年的 3165.78 万人下降到 2018 年的 2689.17 万人。(见图 2)
表 1 1978-2018 年我国职业教育与经济发展相关变量数据 年份 ZXRS TGDP 年份 ZXRS TGDP 年份 ZXRS TGDP
1978 250.76 385.00 1992 999.13 2334.00 2006 2625.96 16738.00
1979 508.15 423.00 1993 1137.09 3027.00 2007 2862.90 20505.00
1980 627.91 468.00 1994 1024.97 4081.00 2008 3014.71 24121.00
1981 594.2 497.00 1995 1426.67 5091.00 2009 3166.28 26222.00
1982 607.5 533.00 1996 1520.22 5898.00 2010 3207.00 30876.00
1983 526.22 588.00 1997 1555.60 6481.00 2011 3165.78 36403.00
1984 378.55 702.00 1998 1655.27 6860.00 2012 3078.80 40007.00
1985 579.41 866.00 1999 1643.73 7229.00 2013 2897.66 43852.00
1986 650.78 973.00 2000 1473.97 7942.00 2014 2762.69 47203.00
1987 691.32 1123.00 2001 1395.06 8712.00 2015 2705.82 50251.00
1988 853.5 1378.00 2002 1467.54 9506.00 2016 2682.28 53980.00
1989 873.36 1536.00 2003 1808.54 10665.00 2017 2697.72 59153.00
1990 885.67 1663.00 2004 2057.41 12487.00 2018 2689.17 64400.00
1991 925.91 1912.00 2005 2356.14 14368.00 - - -
注：表中数据根据国家统计局官方网站中的相关数据整理；此表中职业学校在校生人数包括高职高专院校、中等职业学校、职业初中等数据。
图 2 我国职业教育与经济发展概况
2.单位根检验
传统的时间序列分析一般假设模型的随机误差是平稳过程。事实上，经济指标的时间序列数据往往并不平稳，而平稳和非平稳的时间序列在性质上会有很大的差别。对于非平稳序列，由于外生冲击对该序列的影响长期存在，因此，我们无法通过该序列的历史信息来预测其未来走势，而平稳序列则不然。[19]因此，为了防止出现数据假回归现象，需要对数据本
身的平稳性进行分析。首先我们要对所研究问题的相关数据进行单位根检验，以检验其平稳性。常见的平稳性检验方法有增广的迪基—富勒检验(Augmented Dickey-Fuller Test，简称 ADF 检验)和菲利普斯—配龙检验(Phillips-Perron Test，简称 PP 检验)。根据模型的结构，本研究选择ADF 检验，模型如下式，检验结果见表 2、表 3。
△y[，t]=a[，0]+θy[，t-1]+γ[，1]△y[，t-1]+γ[，2]△y[，t-2]+…+γ[，p]△y[，t-p]+u[，t] (1)
式中，△是一阶差分，a[，0]为截距项，θ为时间趋势项，t=1，2，…，γ为系数，u[，t]为白噪声的最小的 P 值。
表 2 我国经济发展变量时间序列 ADF 检验 变量 ADF 检验 1%临界值 5%临界值 10%临界值 结论
TGDP 3.588680 -3.653730 -2.957110 -2.617434 非平稳
△TGDP 0.465233 -3.621023 -2.94427 -2.610263 非平稳
△log(TGDP) -3.727421 -3.626784 -2.945842 -2.611531 平稳
注：表中的数据均由 Eviews8.0 软件统计整理；ΔTGDP 表示对变量进行一阶差分。Δlog(TGDP)表示对变量取对数后进行一阶差分。
表 3 我国职业教育发展变量时间序列 ADF 检验 变量 ADF 检验 1%临界值 5%临界值 10%临界值 结论
ZXRS -0.788440 -3.610453 -2.938987 -2.607932 非平稳
△ZXRS -7.182781 -3.610453 -2.938987 -2.607932 平稳
注：表中的数据均由 Eviews8.0 软件统计整理；△ZXRS 表示对变量进行一阶差分。
从表 2 数据检验结果可以看出，我国经济发展变量的 ADF 检验值为3.588680，在 1%、5%、10%临界值分别为-3.653730、-2.957110、-2.617434，因此，TGDP 序列在 1%、5%、10%的显著性水平上都是非平稳的。而对经济发展变量取对数进行一阶差分后，ADF 检验值为-3.727421，在 1%、5%、10%临界值分别为-3.626784、-2.945842、-2.611531，所以，△log(TGDP)序列在 1%、5%、10%的显著性水平上都是平稳的。
从表 3 数据检验结果得出，我国职业教育发展变量的 ADF 检验值为-0.788440，在 1%、5%、10%临界值分别为-3.610453、-2.938987、-2.607932，因此，ZXRS 序列在 1%、5%、10%的显著性水平上都是非平稳的。而对职业教育发展变量进行一阶差分后，其 ADF 检验值为-7.182781，在 1%、5%、10%临界值分别为-3.610453、-2.938987、-2.607932，所以，△ZXRS 序列在 1%、5%、10%的显著性水平上都是平稳的。
3.格兰杰因果关系检验
根据我国经济发展与职业教育发展变量的 ADF 检验结果，其一阶差分时间序列数据都是平稳的，这表明我国...
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