基于協(xié)同理論的徐州地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟可持續(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）

基于協(xié)同理論的徐州地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟可持續(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)濟發(fā)展主要指標(biāo)及其數(shù)據(jù)進行研究，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；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)濟發(fā)展進入了井噴階段，城市化進程加快，城市規(guī)模急劇擴張，土地財政特征顯著，經(jīng)濟發(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Α⑼恋亍①Y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，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)濟現(xiàn)象變化發(fā)展種漸進的過程和特點，是研究經(jīng)濟現(xiàn)象變化發(fā)展趨勢、規(guī)律和未來狀態(tài)的進一步深化，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進行虛化，加入二進制虛化變量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)濟發(fā)展?fàn)顩r的主要參考，而將其他要素統(tǒng)一列入隨機擾動項，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)濟發(fā)展主要指標(biāo)及其數(shù)據(jù)進行研究，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)首先對變量進行差分，知道數(shù)據(jù)平穩(wěn)，再把得到的數(shù)據(jù)進行回歸。

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行分析，從而消除它們的隨機趨勢，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］。

方程需要進一步在GDP與MS之間的長期均衡關(guān)系上進行估計，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。機械、電氣、建筑、商貿(mào)、金融、計算機等傳統(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)一進行預(yù)決算，從根本上拒絕了其他資本的進入。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，走政府、學(xué)校、企業(yè)三位一體的發(fā)展道路。

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1004-7026（2016）10-0015-05中國圖書分類號：F127

A

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)濟管理教育研究。