高等職業(yè)教育對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展貢獻的實證分析

張佳

摘 要 高職教育在高等教育大眾化進程中發(fā)揮了重要作用，與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)系也更為緊密。通過對柯布-道格拉斯模型進行修正，建立理論模型，利用面板數(shù)據(jù)模型算出β值，最后測算了2001～2012年全國及各省市高等職業(yè)教育對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率，得出的結(jié)論是全國高職教育對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻率為0.36%，大于普通本科教育對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻率0.23%，東部、中部地區(qū)高職教育對經(jīng)濟增長的貢獻大于西部地區(qū)。

關(guān)鍵詞 高等職業(yè)教育；區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展；貢獻率

中圖分類號 G718.5 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1008-3219（2014）10-0045-06

隨著知識經(jīng)濟的到來，知識已經(jīng)成為推動經(jīng)濟發(fā)展的內(nèi)在動力和決定性因素。科技知識的貢獻率占到了經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）成員國經(jīng)濟增長的80%[1]。作為“知識生產(chǎn)工廠”的高等教育也更為直接地參與進經(jīng)濟發(fā)展中來。經(jīng)濟和社會的進步要求高等教育能夠建立一套與之相匹配的體系。經(jīng)濟發(fā)展與教育具有密不可分的關(guān)系，教育經(jīng)濟功能的凸顯是現(xiàn)代教育的一個重要特征[2]。高等職業(yè)教育是高等教育的一種類型，其強調(diào)按照職業(yè)分類，根據(jù)一定職業(yè)崗位（群）實際業(yè)務(wù)活動范圍的要求，培養(yǎng)第一線實用性（技術(shù)應(yīng)用性或職業(yè)性）人才。我國高職教育從無到發(fā)展壯大經(jīng)歷了短短二十幾年時間，特別是近十年，高職教育在高等教育大眾化進程中發(fā)揮了重要作用，學(xué)校數(shù)量和招生人數(shù)和本科院校已然相當(dāng)，見表1和表2。高職教育立足于服務(wù)地方，與區(qū)域經(jīng)濟具有更為緊密的聯(lián)系，因此，研究高職教育對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻具有一定的理論和實踐意義。

一、理論模型的構(gòu)建

在教育經(jīng)濟的發(fā)展進程中，產(chǎn)生了幾種計量教育對經(jīng)濟增長貢獻的方法，如柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)、丹尼森的計量模型等，可以通過對這些模型的修正，科學(xué)確定勞動簡化系數(shù)，對高職教育對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻做出探討和研究。

（一）模型的構(gòu)建

美國經(jīng)濟學(xué)家丹尼森（Denison， E.F）認(rèn)為，勞動的構(gòu)成因素不僅有質(zhì)量方面，而且也有數(shù)量方面。教育對經(jīng)濟的增長貢獻主要是通過提高勞動者的素質(zhì)，從而提高勞動力質(zhì)量實現(xiàn)的，換言之，教育的作用就是在初始勞動力投入量的基礎(chǔ)上成一定比例增加[3]。因此，可以將柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中的勞動力L分為不包含教育的初始勞動力L和教育投入E的乘積，于是，柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)可以變形為：

Y=AKα（LE）β （1）

對此式兩邊去自然對數(shù)后，求時間t的全導(dǎo)數(shù)，且兩邊同時除以Y，用差分方程近似代替微分方程，經(jīng)過推導(dǎo)，得到國民收入產(chǎn)出增長速度模型：

Y=a+αK+βL+βe （2）

其中，Y代表一定時期國民經(jīng)濟的年增長率，a代表技術(shù)進步的年增長率，K代表資本技術(shù)進步的年增長率，L代表不含教育質(zhì)量的勞動技術(shù)年增長率，e代表教育投入量的年增長率。那么，通過這個公式單獨計算教育對經(jīng)濟增長的貢獻，即βe占國民經(jīng)濟年增長率Y的比重，則可以變形為：

Re=βe/Y （3）

這個公式是目前教育經(jīng)濟學(xué)界普遍采用的計量教育對國民經(jīng)濟增長貢獻的模型，也是本研究所采用的模型。Re代表教育對國民經(jīng)濟增長的貢獻率，Y代表國民收入總增長率，e代表教育投入量年增長率，但在本文的實際計算中，我們用教育綜合指數(shù)年增長率來代替教育投入量的年增長率，這是因為教育綜合指數(shù)是以勞動力受某一級教育為基準(zhǔn)，根據(jù)一定的勞動折算系數(shù)所折算出來的人均受教育程度，它的年增長率與教育投入的年增長率呈正相關(guān)，更好地反映了教育投入的實際效果，所以，從理論上看，用教育綜合指數(shù)年增長率來代替教育投入量年增長率是可行的。

（二）β值的計算

國內(nèi)許多學(xué)者在研究教育對經(jīng)濟貢獻時，為了便于與西方學(xué)者的研究進行比較，取β值為0.7，但在許多發(fā)展中國家，由于走資本消耗外延式經(jīng)濟增長方式，勞動投入對經(jīng)濟增長的貢獻比較小，β值應(yīng)該是低于0.7的。在本文中，各省市的經(jīng)濟發(fā)展水平不一樣，β值的系數(shù)值對模型的影響較大，因此，本文采用面板數(shù)據(jù)根據(jù)各省市數(shù)據(jù)重新計算出β值，以便進行橫向和縱向的比較。

在科布—道格拉斯函數(shù)基礎(chǔ)上，

Y=AKαLβ （4）

兩邊同時除以L，假定α+β=1，得

（5）

取自然對數(shù)，構(gòu)造線性回歸模型，

（6）

采用統(tǒng)計軟件Eviews進行計算，得出α的值，從而再得出β的值。

高職教育從1999年擴招發(fā)展到2012年，只有14年時間，時間序列短，地區(qū)差異大，用截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)都不能滿足分析的需要。因此，在計算各個省市的β值時，需要分析和比較橫截面觀察值和時間序列觀測值結(jié)合起來的面板數(shù)據(jù)（Panel Data），也稱為時序與截面合成數(shù)據(jù)。因為面板數(shù)據(jù)模型綜合利用樣本信息，可以減少多重共線性帶來的影響。面板數(shù)據(jù)模型的一般形式如下：

yit=αit+βit'xit'+uit（i=1，…，N； t=1，…，T） （7）

式中，αit為常數(shù)項，xit=（x1it，x2it，…xkit）為生變量向量；βit=（β1it，β2it，…，βkit）為參數(shù)向量，K是外生變量個數(shù)，N為截面單位總數(shù)，T是時間總數(shù)。隨機擾動項uit相互獨立，且滿足零均值，同方差。

如時間序列參數(shù)齊性，即參數(shù)滿足時間一致性，也就是參數(shù)值不隨時間的不同而變化，模型（7）可以寫為：

yit=αit+βi'xit+uit （8）

在參數(shù)不隨時間變化的情況下，截距和斜率參數(shù)可以有如下兩種假設(shè)：

H01：回歸斜率系數(shù)相同（齊性）但截距不同，模型為：

yit=αi+βi'xit+uit （9）

H02：回歸斜率系數(shù)相同和截距相同，模型為：

yit=α+β'xit'+uit （10）

判斷樣本數(shù)據(jù)究竟符合哪種模型形式，可以利用協(xié)方差分析構(gòu)造式來檢驗統(tǒng)計量。

（11）

（12）

式中，S1，S2，S3分別代表式（8），式（9），式（10）的殘差平方和。

在零假設(shè)H02和H01下，統(tǒng)計量F2和F1Z服從特定自由度F分布，如果F2大（等）于某置信度（如95%）下的同分布臨界值，則拒絕H02，應(yīng)繼續(xù)檢驗，找出非齊性的來源；反之，利用模型式（10）擬合樣本，在已確定參數(shù)存在非齊性的基礎(chǔ)上，如果F1大（等）于某置信度（如95%）下的同分布臨界值，則拒絕H01，應(yīng)該用模型式（8）擬合樣本，反之，用模型式（9）擬合。

通常，我們稱形式如式（9）的panel model模型為變截距模型（variable intercept），式（8）為變系數(shù)（variable model）模型，式（10）為混合回歸模型。在本文中，判斷所選取的樣本究竟符合哪種模型，利用協(xié)方差分析構(gòu)造式（11）和式（12）來計算F的統(tǒng)計量，根據(jù)計算，得到F2=22.037>F0.05（30，300）=1.6998，F(xiàn)1=29.375>F0.05（15，300）=1.479，因此本文采用變系數(shù)模型[4]。

不管是變截距模型還是變系數(shù)模型，都有固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型之分，并分別對應(yīng)不同的參數(shù)估計方法。本研究選取的樣本橫截面大，時間序列小，樣本并不是總體的隨機抽樣，所以本研究不進行Hausman檢驗而直接采用固定效應(yīng)模型。由于模型僅對各地區(qū)的個體差異情況進行研究，為減少面板數(shù)據(jù)造成的異方差性，在回歸估計時選取“可行的廣義最小二乘法”，即GLS方法來對模型進行估計，通過B-G序列相關(guān)性檢驗和white異方差性檢驗，可以得出結(jié)論，在顯著性水平0.05下模型沒有明顯的異方差和自相關(guān)，故模型擬合較好。

（三）β值的估算結(jié)果

從數(shù)據(jù)的可獲取性和本文的研究目的出發(fā)，總產(chǎn)出指標(biāo)Y用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP表示，資本投入量K用固定資產(chǎn)表示，勞動投入L用年末從業(yè)人員數(shù)表示。研究選取2001～2012年相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，所有的數(shù)據(jù)都以1978年為基期，模型采用固定效應(yīng)的變系數(shù)面板模型。其中，R2=0.997，F(xiàn)=1486.2，DW=1.892，所有的t值都通過檢驗，因為本文只需要彈性系數(shù)，因而沒有列出變系數(shù)模型的截距項。全國及各省市β值見表3。

表3 全國及各省市的β值

二、各地區(qū)高職教育對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻

（一）計算起始年到終止年年平均教育綜合指數(shù)增長率

本文將從業(yè)人員的受教育程度分為小學(xué)、初中、高中（含中職）、高職高專、大學(xué)本科及以上。在所收集的數(shù)據(jù)中，由于統(tǒng)計年鑒中并未單列出高職院校，只是列出了大專院校，根據(jù)國家近年來所出臺的政策，要求現(xiàn)有的專科院校通過改革、改組和改制，逐步調(diào)整成為職業(yè)技術(shù)學(xué)院，因此，本研究采取大專院校的數(shù)據(jù)來代替高職院校從現(xiàn)實上講是可行的。根據(jù)公式13和從業(yè)人員受教育程度，分別推算出2001年和2012年各省市人均受教育年限，2001年的數(shù)據(jù)根據(jù)《2002年人口統(tǒng)計年鑒》和《2002年中國勞動統(tǒng)計年鑒》整理得出，2012年的數(shù)據(jù)來自于《2013年中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》①。根據(jù)我國目前各級教育的現(xiàn)行學(xué)制，小學(xué)、初中、高中（含中職）、高職、大學(xué)本科及研究生教育的受教育年限分別為6年、3年、3年、3年、4年、3年。按下式計算出各地的人均受教育年限。

（13）

其中，Hi為從業(yè)人員人均受各級教育年限，Ni為受各級教育年數(shù)，fi為受本級及其以上級別教育比重之和，計算結(jié)果見表4。

（二）確定從業(yè)人員的勞動力簡化系數(shù)

受不同程度教育對勞動力質(zhì)量影響肯定是不同的，考慮到在市場經(jīng)濟條件下，勞動力質(zhì)量的差別主要體現(xiàn)在勞動力收入上，因此，本研究采用已有的研究成果，以受小學(xué)教育從業(yè)人員年均收入為基準(zhǔn)（勞動力系數(shù)為1），折算出小學(xué)、初中、高中、高職（大專）、大學(xué)本科及以上的勞動力系數(shù)。2001年的勞動力系數(shù)根據(jù)中國社會科學(xué)院經(jīng)濟研究所收入分配課題組和城鎮(zhèn)貧困研究課題組開展的2000年住戶抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，由2001年受小學(xué)、初中、高中、高職（大專）、本科以上高等教育從業(yè)人員的年平均收入（元）為2683、3443、3692、4043、4866，推斷出受小學(xué)、初中、高中、高職（大專）、本科以上高等教育從業(yè)人員勞動生產(chǎn)率的比例倍數(shù)為1、1.28、1.38、1.81、2.20。這樣就得出接受小學(xué)、初中、普通高中、高職、普通本科教育的勞動力簡化系數(shù)為：1，1.28，1.38，1.81，2.20。2012年的勞動力系數(shù)根據(jù)范靜波研究我國教育收益變動趨勢時所使用的樣本數(shù)據(jù)得到的從業(yè)人員勞動報酬推算，勞動力簡化系數(shù)為1，1.902，2.652，4.261，6.228。

（三）計算2001～2012年人均初等、中等、高等教育綜合指數(shù)及年增長率

首先根據(jù)式（14）計算教育綜合指數(shù)，其中，E為教育綜合指數(shù)，Hi為各級受教育年限，Li為勞動力簡化系數(shù)。然后利用公式（15）計算出各個省市的教育綜合指數(shù)平均年增長率e。丹尼森等西方學(xué)者的通行算法，依據(jù)工資差別而計算出的教育綜合指數(shù)的增長率（即由教育程度提高帶來的勞動量增長率）用0.6折算[5]。由此得出各省市的教育投入勞動量年均年增長率e，結(jié)果見表5。

E=∑（Hi×Li） （14）

（15）

表5 2001～2012年教育綜合指數(shù)年增長率（%）

（四）計算各地區(qū)高職教育指數(shù)增長率占年均教育綜合指數(shù)增長率的比例

在分離高職教育和普通本科教育對經(jīng)濟增長的貢獻上，本研究采用的模型是由楊毅、譚屆忠提出的“指數(shù)增量法”[6]。通過對丹尼森模型綜合教育指數(shù)及增長率計算方法與過程的分析，可以看出決定各級教育占整個教育指數(shù)增長率的比例是各級教育的指數(shù)增量，因此，用各級教育指數(shù)增量作為確定該類教育占整個教育指數(shù)增長率的權(quán)數(shù)，既考慮了各級教育指數(shù)增長率，也考慮到了各級教育指數(shù)存量。其數(shù)學(xué)模型是

（16）

其中，γi為i級教育占總教育指數(shù)年均增長率的百分比，△Ei為i級教育指數(shù)增量，等于i級教育指數(shù)增長率和教育基期指數(shù)存量的積，即

△Ei=Ei×Eio （17）

其中，ei為i級教育指數(shù)增長率，Eio為i級教育基期指數(shù)。△E為綜合教育指數(shù)增量，等于各級教育指數(shù)增量之和。計算結(jié)果見表6.

（五）計算各省市2001～2012年GDP年均增長率

以本國貨幣價格不變計算的增長率稱為實際增長率，根據(jù)2002～2013《中國統(tǒng)計年鑒》上各地區(qū)GDP指數(shù)（上一期=100），計算出2001～2012年各地區(qū)GDP實際年增長率。

（六）計算2001～2012年各地區(qū)教育對經(jīng)濟增長率的貢獻

根據(jù)前面所推導(dǎo)的模型Re=βe/Y來計算各省市教育對經(jīng)濟的貢獻率。結(jié)果見表7。

三、結(jié)論

第一，如表7所示，2001～2012年全國高職教育對經(jīng)濟的貢獻率僅為0.36%，這個值是較低的，與國內(nèi)其他學(xué)者的研究結(jié)果有一定差距，主要原因在于β值的估算。在其他學(xué)者的研究中，β的取值一般是采用丹尼森所計算出來的取值0.7，但是對于發(fā)展中國家而言，走的基本還是以資源消耗來發(fā)展經(jīng)濟的道路，因此，勞動力資本投入對經(jīng)濟增長的貢獻基本都低于0.7，況且，不同時期不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平不一樣，勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)也有差別，因此，β值決定了本研究的估算結(jié)果更切合各省市實際。

第二，2001～2012年間，相比于本科教育，我國高職教育發(fā)展較快，對經(jīng)濟增長率的相對貢獻值更高。我國教育對經(jīng)濟增長率的貢獻總值為7.31%，其中高職教育占0.36%，本科教育占0.23%，高職教育明顯大于本科教育。究其原因，是因為擴招，高職院校的數(shù)量及其招生數(shù)迅速增長，甚至一度超過本科，從而導(dǎo)致高職教育的人均受教育年限明顯高于本科教育，2012年高職教育的人均受教育年限達到0.356，而本科教育的人均受教育年限為0.205，進一步說明了高職教育在高等教育大眾化進程中發(fā)揮了重要作用。

第三，東部和中部地區(qū)的高職教育對經(jīng)濟增長的貢獻大于西部地區(qū)。說明區(qū)域高職教育的發(fā)展具有非均衡性，由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的非均衡性，導(dǎo)致高職教育的發(fā)展也具有區(qū)域化發(fā)展格局，東部、中部地區(qū)高職教育對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻率明顯高于西部地區(qū)。綜合東部、中部和西部省市的總體情況，東部11省市的高職教育對經(jīng)濟的平均貢獻率為0.61%，中部地區(qū)高職教育對經(jīng)濟的平均貢獻率為0.50%，西部地區(qū)高職教育對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率為0.34%。東部地區(qū)省份高職教育對經(jīng)濟的貢獻率高于西部和中部地區(qū)，說明地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達，對高職教育的支持力度大，而反過來，高職教育對地區(qū)經(jīng)濟增長的反哺作用也就越大，從而形成高職教育與區(qū)域經(jīng)濟之間的良性互動。

從各省市的情況來看，2012年高職教育人均受教育年限最高的是天津市，達到1.036，對經(jīng)濟的貢獻達到0.99%，在所有省市中排名第一，最小的省市是青海省，只有0.05%。

（16）

其中，γi為i級教育占總教育指數(shù)年均增長率的百分比，△Ei為i級教育指數(shù)增量，等于i級教育指數(shù)增長率和教育基期指數(shù)存量的積，即

△Ei=Ei×Eio （17）

其中，ei為i級教育指數(shù)增長率，Eio為i級教育基期指數(shù)。△E為綜合教育指數(shù)增量，等于各級教育指數(shù)增量之和。計算結(jié)果見表6.

（五）計算各省市2001～2012年GDP年均增長率

以本國貨幣價格不變計算的增長率稱為實際增長率，根據(jù)2002～2013《中國統(tǒng)計年鑒》上各地區(qū)GDP指數(shù)（上一期=100），計算出2001～2012年各地區(qū)GDP實際年增長率。

（六）計算2001～2012年各地區(qū)教育對經(jīng)濟增長率的貢獻

根據(jù)前面所推導(dǎo)的模型Re=βe/Y來計算各省市教育對經(jīng)濟的貢獻率。結(jié)果見表7。

三、結(jié)論

第一，如表7所示，2001～2012年全國高職教育對經(jīng)濟的貢獻率僅為0.36%，這個值是較低的，與國內(nèi)其他學(xué)者的研究結(jié)果有一定差距，主要原因在于β值的估算。在其他學(xué)者的研究中，β的取值一般是采用丹尼森所計算出來的取值0.7，但是對于發(fā)展中國家而言，走的基本還是以資源消耗來發(fā)展經(jīng)濟的道路，因此，勞動力資本投入對經(jīng)濟增長的貢獻基本都低于0.7，況且，不同時期不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平不一樣，勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)也有差別，因此，β值決定了本研究的估算結(jié)果更切合各省市實際。

第二，2001～2012年間，相比于本科教育，我國高職教育發(fā)展較快，對經(jīng)濟增長率的相對貢獻值更高。我國教育對經(jīng)濟增長率的貢獻總值為7.31%，其中高職教育占0.36%，本科教育占0.23%，高職教育明顯大于本科教育。究其原因，是因為擴招，高職院校的數(shù)量及其招生數(shù)迅速增長，甚至一度超過本科，從而導(dǎo)致高職教育的人均受教育年限明顯高于本科教育，2012年高職教育的人均受教育年限達到0.356，而本科教育的人均受教育年限為0.205，進一步說明了高職教育在高等教育大眾化進程中發(fā)揮了重要作用。

第三，東部和中部地區(qū)的高職教育對經(jīng)濟增長的貢獻大于西部地區(qū)。說明區(qū)域高職教育的發(fā)展具有非均衡性，由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的非均衡性，導(dǎo)致高職教育的發(fā)展也具有區(qū)域化發(fā)展格局，東部、中部地區(qū)高職教育對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻率明顯高于西部地區(qū)。綜合東部、中部和西部省市的總體情況，東部11省市的高職教育對經(jīng)濟的平均貢獻率為0.61%，中部地區(qū)高職教育對經(jīng)濟的平均貢獻率為0.50%，西部地區(qū)高職教育對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率為0.34%。東部地區(qū)省份高職教育對經(jīng)濟的貢獻率高于西部和中部地區(qū)，說明地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達，對高職教育的支持力度大，而反過來，高職教育對地區(qū)經(jīng)濟增長的反哺作用也就越大，從而形成高職教育與區(qū)域經(jīng)濟之間的良性互動。

從各省市的情況來看，2012年高職教育人均受教育年限最高的是天津市，達到1.036，對經(jīng)濟的貢獻達到0.99%，在所有省市中排名第一，最小的省市是青海省，只有0.05%。

（16）

其中，γi為i級教育占總教育指數(shù)年均增長率的百分比，△Ei為i級教育指數(shù)增量，等于i級教育指數(shù)增長率和教育基期指數(shù)存量的積，即

△Ei=Ei×Eio （17）

其中，ei為i級教育指數(shù)增長率，Eio為i級教育基期指數(shù)。△E為綜合教育指數(shù)增量，等于各級教育指數(shù)增量之和。計算結(jié)果見表6.

（五）計算各省市2001～2012年GDP年均增長率

以本國貨幣價格不變計算的增長率稱為實際增長率，根據(jù)2002～2013《中國統(tǒng)計年鑒》上各地區(qū)GDP指數(shù)（上一期=100），計算出2001～2012年各地區(qū)GDP實際年增長率。

（六）計算2001～2012年各地區(qū)教育對經(jīng)濟增長率的貢獻

根據(jù)前面所推導(dǎo)的模型Re=βe/Y來計算各省市教育對經(jīng)濟的貢獻率。結(jié)果見表7。

三、結(jié)論

第一，如表7所示，2001～2012年全國高職教育對經(jīng)濟的貢獻率僅為0.36%，這個值是較低的，與國內(nèi)其他學(xué)者的研究結(jié)果有一定差距，主要原因在于β值的估算。在其他學(xué)者的研究中，β的取值一般是采用丹尼森所計算出來的取值0.7，但是對于發(fā)展中國家而言，走的基本還是以資源消耗來發(fā)展經(jīng)濟的道路，因此，勞動力資本投入對經(jīng)濟增長的貢獻基本都低于0.7，況且，不同時期不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平不一樣，勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)也有差別，因此，β值決定了本研究的估算結(jié)果更切合各省市實際。

第二，2001～2012年間，相比于本科教育，我國高職教育發(fā)展較快，對經(jīng)濟增長率的相對貢獻值更高。我國教育對經(jīng)濟增長率的貢獻總值為7.31%，其中高職教育占0.36%，本科教育占0.23%，高職教育明顯大于本科教育。究其原因，是因為擴招，高職院校的數(shù)量及其招生數(shù)迅速增長，甚至一度超過本科，從而導(dǎo)致高職教育的人均受教育年限明顯高于本科教育，2012年高職教育的人均受教育年限達到0.356，而本科教育的人均受教育年限為0.205，進一步說明了高職教育在高等教育大眾化進程中發(fā)揮了重要作用。

第三，東部和中部地區(qū)的高職教育對經(jīng)濟增長的貢獻大于西部地區(qū)。說明區(qū)域高職教育的發(fā)展具有非均衡性，由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的非均衡性，導(dǎo)致高職教育的發(fā)展也具有區(qū)域化發(fā)展格局，東部、中部地區(qū)高職教育對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻率明顯高于西部地區(qū)。綜合東部、中部和西部省市的總體情況，東部11省市的高職教育對經(jīng)濟的平均貢獻率為0.61%，中部地區(qū)高職教育對經(jīng)濟的平均貢獻率為0.50%，西部地區(qū)高職教育對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率為0.34%。東部地區(qū)省份高職教育對經(jīng)濟的貢獻率高于西部和中部地區(qū)，說明地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達，對高職教育的支持力度大，而反過來，高職教育對地區(qū)經(jīng)濟增長的反哺作用也就越大，從而形成高職教育與區(qū)域經(jīng)濟之間的良性互動。

從各省市的情況來看，2012年高職教育人均受教育年限最高的是天津市，達到1.036，對經(jīng)濟的貢獻達到0.99%，在所有省市中排名第一，最小的省市是青海省，只有0.05%。