□單小珂

（江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院徐州技師分院江蘇徐州221151）

基于協(xié)同理論的徐州地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展與職業(yè)教育改革研究

□單小珂

（江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院徐州技師分院江蘇徐州221151）

本文對2000年～2015年徐州社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要指標(biāo)及其數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，采用ADF檢驗法檢驗了參與回歸變量的穩(wěn)定性和趨勢性，利用高階差分消除時間序列在建模過程中因為單位根出現(xiàn)的偽回歸現(xiàn)象。并在此基礎(chǔ)上，以明瑟收益率為切入點，重點考察了GDP與MS之間的協(xié)同性，并對兩者進(jìn)行了的格蘭杰因果關(guān)系檢驗，擬定了協(xié)同方程。研究結(jié)果表明，目前徐州經(jīng)濟(jì)發(fā)展與職業(yè)教育協(xié)同度較低，職業(yè)教育發(fā)展仍以GDP投資拉動為主，存在渠道單一、總量不足、配置不均等問題。文章最后，結(jié)合供給側(cè)改革大背景，深入分析了協(xié)同度低的主要原因。

徐州區(qū)域經(jīng)濟(jì)；職業(yè)教育改革；協(xié)同度；時間序列；研究

1　理論背景

用一個形象的詞語概況職業(yè)教育發(fā)展的特點，那就是“攤大餅”。從2007年以來，徐州地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入了井噴階段，城市化進(jìn)程加快，城市規(guī)模急劇擴(kuò)張，土地財政特征顯著，經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠投資拉動。在這種大背景下，職業(yè)教育布局發(fā)展也基本保持了較高的增長速度。然而，近年來，職教發(fā)展似乎不再高速了，取而代之的是當(dāng)下最惹人注意的詞語“供給側(cè)”改革。所謂供給側(cè)改革，簡單的講，是變投資、消費和出口為代表的需求刺激變?yōu)橐詣趧恿?、土地、資本和創(chuàng)新為代表的偏重資源供給方面的刺激，從而實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的潛在加速。這也是改革發(fā)展到一定階段的必經(jīng)之路。目前以鋼鐵、煤炭、玻璃、水泥、電解鋁、船舶、光伏、風(fēng)電和石化為代表的九大傳統(tǒng)行業(yè)經(jīng)濟(jì)下行壓力與日俱增，拋開土地財政，抑制房價過快增長，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)軟著陸成為政府的重要目標(biāo)。在這種大背景下，客觀量化分析徐州職業(yè)教育的發(fā)展現(xiàn)狀及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)同度對適應(yīng)改革新局面顯得尤為重要。

2　相關(guān)研究

關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展與職業(yè)教育協(xié)同度研究依據(jù)不同的方法，大致劃為以下幾種：基于主成分分析法（PCA）的研究認(rèn)為影響系統(tǒng)的元素是多樣的，必須充分考慮各種可能的要素，通過計算彼此間的相關(guān)性和累計貢獻(xiàn)率，剔除影響因子較小的成分，通過矩陣旋轉(zhuǎn)，最終確定一個或多個綜合因子作為考察系統(tǒng)的要素進(jìn)行分析，例如朱洪濤、林光彬（2006）等人的研究。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。隨著擬合的過程與方法不斷改進(jìn)，后來引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要是BP（后推神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和RBF（徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）及SOM（自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），例如鄧凱、趙振勇（2015）等的研究。然而共線性檢驗和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能解決兩個問題：一是信息的損失，二是過度擬合的問題，因此，新的預(yù)測方法應(yīng)運而生。

基于時間序列的研究將社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)按時間順序形成的一種數(shù)列，通過計算相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)性和共線性分析，構(gòu)建自回歸或平滑移動方程。時間序列理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)通常帶有不穩(wěn)定性，因此擬合的方程會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，從而導(dǎo)致失真。擬合的前提是消除數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性，需要通過高階差分來實現(xiàn)。它反映了社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化發(fā)展種漸進(jìn)的過程和特點，是研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變化發(fā)展趨勢、規(guī)律和未來狀態(tài)的進(jìn)一步深化，有別與傳統(tǒng)研究過度關(guān)注參數(shù)指標(biāo)的量化分析。

3　模型構(gòu)建

3.1明瑟收益率

定性研究與定量研究是目前對于教育效率的常用的評價方法。其中定量研究主要有三種：教育收益率、層次分析法和DEA方法。三種方法側(cè)重點各有不同，教育收益率重點考察了教育年限、工作年限與收益的關(guān)系；AHP重點探討不同要素在教育發(fā)展中所占的比例，進(jìn)而尋找關(guān)鍵環(huán)節(jié)加以探討；DEA則引入了窗口考察的觀點，動態(tài)的觀測不同時期的教育發(fā)展?fàn)顩r，類似于平滑指數(shù)的研究方法。本文重點探討的是職業(yè)教育與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)之間的關(guān)系，屬于定量研究，采用的是明瑟收益率作為整體評價地區(qū)職業(yè)教育情況的重要指標(biāo)。

其中Y代表年收入，EX代表工作年限，S表示受教育年限，α表示常數(shù)項，也稱截距，β是回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)擾動項（i.i.d），服從～N（0，σ2），即標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。β又被稱作邊際收益率，它的含義是各個時期受教育時間的累積和。因此在具體研究時，我們可以把它進(jìn)一步虛化，以反映不同受教育年限對于個體的不同影響。我們首先對S進(jìn)行虛化，加入二進(jìn)制虛化變量S1，S2，S3，S4，S5，用以反映不同受教育階段的變化。因此對應(yīng)的回歸系數(shù)為β1，β2，β3，β4，β5。虛化過程如下表：

S1～S5的二進(jìn)制虛化變量從時間上描述了個體受教育時間不同引起的參量變化，由它們和形成的權(quán)值矩陣描述了不同受教育時限的相關(guān)性。其加權(quán)累積和β1～β5形成了受教育時限的邊際值：

通過對徐州地區(qū)參加普通高中和職業(yè)教育的學(xué)生發(fā)放調(diào)查問卷300份進(jìn)行回收分析，計算樣本收益率為8.4%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.079，P值遠(yuǎn)小于0.05，具備顯著性。此次分析，樣本數(shù)為300，自由度為N-1，為大樣本，根據(jù)中心極限定理，其總體近似看做正態(tài)分布，依據(jù)抽樣分布比例推測總體分布比例的95%置信區(qū)間為0.084±1.96×0.000256=0.0835～0.845≈8.35%～8.45%。

3.2時間序列方程

根據(jù)自相關(guān)對象的不同，時間序列主要可以劃分成兩類：一是白噪聲類移動平均過程。其所有運算都基于序列上，序列中的每一個元素的均值為0，方差為各個跨期的ε不相關(guān)：E（εtετ）=0，t≠τ，即εt～N（0，σ2），也叫作高斯白過程。其q階移動平均過程記作MA（q），形式如下：

另一個是自回歸過程，反映當(dāng)前數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。一個p階自回歸方程由三部分組成：截距、p階歷史值和隨機(jī)擾動項ε。方程描述為：

上述方程滿足1-?1z-?2z2-…-?pzp，即根都落在單位圓以外，記作AR（p）。然而這兩種方程均描述了自相關(guān)的兩種不同情況，實際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析過程較為復(fù)雜，不能簡單的看做是哪一種要素在起作用。因此實際分析中，更多的使用混合自回歸移動平均過程，即ARMA（p，q）。一個標(biāo)準(zhǔn)的ARMA（p，q）方程可以寫成：

其滯后算子的形式表示為：

因此本文選取GDP作為衡量徐州地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的主要參考，而將其他要素統(tǒng)一列入隨機(jī)擾動項，整體考察其影響。我們用GDP代表地區(qū)生產(chǎn)總值，進(jìn)而構(gòu)建ARMA（p，q）方程如下：

4　實例研究

本文選取2000-2015年徐州社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要指標(biāo)及其數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，研究所用數(shù)據(jù)采集自徐州市統(tǒng)計局發(fā)布的2000-2015年統(tǒng)計報告中。時間窗口跨度設(shè)定為15年，以年為單元。

4.1數(shù)據(jù)分析

首先對GDP特征進(jìn)行分解。對于一個時間序列數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性對于模型的構(gòu)建是非常重要的，如果時間序列數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的，可能會導(dǎo)致自回歸系數(shù)的估計值向左偏向于0，是傳統(tǒng)的t檢驗失效，也有可能會使得兩個相互獨立的變量出現(xiàn)假相關(guān)關(guān)系或者回歸關(guān)系，造成模型結(jié)果的失真。為了避免假相關(guān)或假回歸，應(yīng)首先對變量進(jìn)行差分，知道數(shù)據(jù)平穩(wěn)，再把得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。

ADF檢驗的原假設(shè)是數(shù)據(jù)具有單位根。從上面的結(jié)果可以看出p值為0.9957，接受了有單位根的原假設(shè)，這一點也可以通過觀察Z（t）值得到。實際Z（t）值為0.181，在1%的置信水平（-4.380）、5%的置信水平（-3.600）、10%的置信水平上（-3.240）都無法拒絕原假設(shè)。對時間序列單位根的檢驗就是對時間序列平穩(wěn)性的檢驗，非平穩(wěn)時間序列如果存在單位根，則一般可以通過差分的方法來消除單位根，得到平穩(wěn)序列。對于存在單位根的時間序列，一般都顯示出明顯的記憶性和波動的持續(xù)性，因此單位根檢驗是有關(guān)協(xié)整關(guān)系存在性檢驗和序列波動持續(xù)性討論的基礎(chǔ)。

在此基礎(chǔ)上，可以確定一個ARMA（p，q）過程，為1階差分，包含漂移項。利用Stata對ARMA模型的參數(shù)進(jìn)行具體估計：

變量GDP的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差是108.0294，這值為2.25，p值為0.025。系數(shù)是非常顯著的，95%的置信區(qū)間為［30.94956，454.4169］。一階差分自回歸系數(shù)為0.634，標(biāo)準(zhǔn)差為0.26，p值為0.019，系數(shù)顯著，95%的置信區(qū)間為［0.1061127，1.162059］。一階差分后的平滑系數(shù)為0.38，p值為0.37，不顯著。ARMA整體模型sigma值為0.005，Prob＞chi2= 0.0001，模型拒絕存在顯著異方差的假設(shè)。

差分以后的GDP與MS時序圖沒有明顯、穩(wěn)定的變動趨勢，從而有效的消除了模型建立過程中的偽回歸現(xiàn)象。在時間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)的情況下，構(gòu)建合理模型的重要方法就是進(jìn)行協(xié)整檢驗并構(gòu)建合理模型。協(xié)整的思想就是把存在一階單整的變量放在一起進(jìn)行分析，從而消除它們的隨機(jī)趨勢，得到其長期聯(lián)動趨勢。

上圖給出了根據(jù)信息準(zhǔn)則確定的變量滯后階數(shù)分析結(jié)果。最左側(cè)的兩列表示的是統(tǒng)計量，df表示的是自由度。FPE、AIC、HQIC、SBIC代表的是4種信息準(zhǔn)則，其中值滯后階數(shù)等于1時，提供的信息最符合需求。

從分析結(jié)果中我們看出。跡統(tǒng)計量（Trace Static）為0.9219，對應(yīng)的協(xié)整秩為1，這說明本例中GDP的數(shù)值、明瑟收益率的數(shù)值，兩個變量之間存在著一個協(xié)整關(guān)系。

協(xié)整關(guān)系表示的僅僅是變量之間的某種長期聯(lián)動關(guān)系，與因果關(guān)系是毫無關(guān)聯(lián)的，因此要想知道明瑟收益率與GDP之間是否存在明確的因果關(guān)系，需要進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗。格蘭杰因果關(guān)系檢驗的具體內(nèi)容包括：是GDP的值影響了明瑟收益率的值還是明瑟收益率影響了GDP的增長，或者是它們之間互相影響。

通過觀察分析結(jié)果可以看出，GDP不是明瑟收益率增長的格蘭杰因，一階差分的明瑟收益率在F值的檢驗上，未通過顯著性檢驗。本立的格蘭杰因果檢驗，雖然沒有達(dá)到預(yù)想的結(jié)果，但并不意味著模型的失敗，格蘭杰因果關(guān)系并不是真正的變量，因果關(guān)系變量，實質(zhì)的因果關(guān)系，依靠有關(guān)理論或者實踐經(jīng)驗的判斷。這恰恰從理論上證實了，職業(yè)教育引起的收入的變化，對GDP的貢獻(xiàn)率逐年增長的事實。

4.2模型組合

根據(jù)前面的分析，構(gòu)建如下所示的模型方程：

其中，GDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值，MS表示明瑟收益率，At表示常數(shù)項，μ表示隨機(jī)誤差項，PG表示當(dāng)年地區(qū)普高招生數(shù)，ZG表示當(dāng)年地區(qū)職高招生數(shù)。

從上述分析結(jié)果中，可以看到共有17個樣本參與了分析。模型的F（3，13）=8.28，p值等于0.0025，說明模型整體上還是可以接受的。模型的可決系數(shù)為0.65，模型的修正可決系數(shù)為0.57，說明模型解釋能力還是比較不錯的。

模型的回歸方程是：

變量PG的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差是239.29，t值為3.32，p值為0.005，系數(shù)是非常顯著的；變量ZG的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差是441.50，t值為-2.76，p值為0.016。常數(shù)項系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差284.2435，t值為-3.33，p值為0.005，系數(shù)非常顯著，95%的置信區(qū)間［-1561.479，-333.3379］。

方程需要進(jìn)一步在GDP與MS之間的長期均衡關(guān)系上進(jìn)行估計，從而確定二者之間的投入和產(chǎn)出的關(guān)系，以這種關(guān)系維持均衡狀態(tài)的條件。

觀察分析結(jié)果，我們得到協(xié)整方程為：

該方程反映的是GDP與MS之間的長期均衡關(guān)系，e=0將模型進(jìn)行變形可得：

這個方程說明的是徐州市GDP總值與職業(yè)教育發(fā)展之間的長期作用是負(fù)向的，而且系數(shù)非常顯著。說明在很長一段時間內(nèi)，職業(yè)教育的發(fā)展并未對GDP的增加起到直接的促進(jìn)作用，相反職業(yè)教育的發(fā)展主要靠GDP的拉動。

根據(jù)，格蘭杰因果關(guān)系檢驗的結(jié)果，地區(qū)生產(chǎn)總值與MS的長期均衡關(guān)系模型方程為：

其中：

所以，綜上所述，我們可以比較有把握地說，徐州市目前的經(jīng)濟(jì)增長與職業(yè)教育發(fā)展不協(xié)調(diào)，協(xié)同度較低。職業(yè)教育的發(fā)展不能直接對經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到顯著的推動作用，相反，一定程度上依賴GDP的拉動。

5　結(jié)論與探討

通過分析，我們看到GDP的增長的確對職業(yè)教育的發(fā)展起到了助推作用，新招生人數(shù)增加，辦學(xué)規(guī)模擴(kuò)大，表現(xiàn)出一定的相關(guān)性。然而通過計算，表明職業(yè)教育在這一時期的發(fā)展并不能與經(jīng)濟(jì)規(guī)模適應(yīng)。此外，受到“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿”宏觀政策變化的影響，2010～2015年徐州地區(qū)職業(yè)教育主要院校課程設(shè)置的選擇上也發(fā)生了變化。機(jī)械、電氣、建筑、商貿(mào)、金融、計算機(jī)等傳統(tǒng)課程的設(shè)置較為集中，而各專業(yè)學(xué)生人數(shù)的變化客觀上反映了此前辦學(xué)力量出現(xiàn)產(chǎn)能過剩行業(yè)相對集中的特點。最后，以徐州技師學(xué)院為代表的徐州地區(qū)5家主要職業(yè)教育機(jī)構(gòu)辦學(xué)資金來源來看，均為財政差額撥款的事業(yè)單位，這就決定其財務(wù)活動基本遵循收支兩條線的原則，來源是具有排他性、單一性的特點。編制預(yù)算，統(tǒng)一進(jìn)行預(yù)決算，從根本上拒絕了其他資本的進(jìn)入。以企業(yè)資本為代表的資金無法從體制上突破在公共服務(wù)領(lǐng)域政府的壟斷，因此現(xiàn)代職教體系中的產(chǎn)教融合與校企合作只能更多的集中在地理空間上的物理融合，而無法出現(xiàn)更深層次的化學(xué)融合。這種化學(xué)融合本質(zhì)是所有制的改革，公退民進(jìn)，走政府、學(xué)校、企業(yè)三位一體的發(fā)展道路。

［1］王明進(jìn)，陳良煜.教育收益率估計方法的比較［J］.數(shù)理統(tǒng)計與管理，2008，27：404-408.

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1004-7026（2016）10-0015-05中國圖書分類號：F127

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本文10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2016.10.010

江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院2014年度立項課題：從“零和博弈”到“正和博弈”——徐州地區(qū)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展與職業(yè)教育改革協(xié)同度研究，課題編號：B/2014/06/058，項目負(fù)責(zé)人：單小珂。2016年度徐州市社科應(yīng)用研究課題：徐州經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、新城區(qū)、高新區(qū)聯(lián)動協(xié)同發(fā)展研究，項目號：16XSS-057，項目負(fù)責(zé)人：單小珂。

單小珂（1981.12-），性別：女，民族：漢族，籍貫：江蘇徐州，學(xué)歷碩士，職稱講師，研究方向：經(jīng)濟(jì)管理教育研究。