國民經濟動態增長與職業教育在校人數的關系研究

中圖分類號：G710 文獻標志碼：A 文章編號：1671-2153（2025）04-0031-07

一、研究背景

眾所周知，經濟發展是職業教育發展的重要外部因素，同時，職業教育又是驅動經濟社會發展的主要內部動力，這一觀點得到國內外學者廣泛的證實與認可。截至目前，國內外學者研究側重點主要集中在職業教育對經濟社會發展的貢獻，歸納有二，其一是職業教育的發展有利于提升勞動者的文化素質和技術水平，推動社會科學技術創新，同時，勞動者教育質量與經濟增長存在顯著的因果關系。其二是職業教育一直是提高個人收入、促進經濟增長的重要驅動力，有研究表明職業教育的規模程度對發達國家的工業化進程具有積極意義。而經濟發展對職業教育作用的研究主要集中在兩個方面：其一是經濟增長可以幫助生產力與生產關系結構轉型與升級，促進人力資本提升，從而有利于優化職業教育層次結構;其二是經濟規模增長將直接帶動職業教育投入的增多，如2019年教育投入占GDP比重的4.04% ，投入比重逐年增大，我國職業教育毛入學率也在不斷增加，2019年我國高等教育毛人學率已經攀升至 51.6%^[3] 。因此，GDP的增長對職業教育在校學生的規模增長具有積極的促進作用，同時對經濟社會發展有極大貢獻。

在宏觀經濟指標研究中，人均GDP常被認為是判定經濟發展狀況優劣的重要指標，也是判定經濟社會發展規模大小的指標；它既可以比較客觀地反映一個國家的社會發展水平，也可以反映一個國家的富裕程度，同時，可以在某種程度上說明一個國家人民的生活、教育等方面的消費能力，更能直接影響家庭成員的入學選擇[4-5。有研究表明，當經濟規模擴大和社會公民的收入增加時，高等職業教育的發展規模也會隨之擴大國內生產總值每增加 1% 單位，職業教育在校人數的規模就會增加 0.87%^[7] 。另外，相關學者對上海市1993—2013年的數據進行研究，得出上海市高等教育規模與經濟增長之間存在長期的協整關系的結論，即經濟社會發展與職業教育發展規模成正比，高等教育規模每擴大 1% 單位，GDP增加 0.996%¹⁸¹ 。另外，“職業教育經費投人”每提高 1% 單位，經濟增長將提高 0.025% ；相應地，“職業教育吸引力\"每提高 1% ，經濟增長將提高 。同樣，中等職業教育投人與GDP增長之間也存在著互為因果的關系[1]。因此，職業教育投入規模大小是帶動國內生產總值增幅變化的顯著變量。從現有的文獻研究中發現，GDP的增長對職業教育的發展具有正向作用。

故此，本研究將重點探索我國人均GDP對職業教育發展的影響因素和機制，把握我國職業教育的宏觀發展，有針對性地進行微觀驅動，從而保證我國職業教育發展規模與經濟社會發展之間協調發展。

二、實證模型設計和變量、數據說明

（一）指標的選取

本研究相關數據來源于國家統計局官方網站及各教育統計年鑒，選取1978—2021年我國職業教育在校人數與人均GDP（2021年為我國人口數量峰值，且2022—2024年的數據由于沒有連續性，因此統計數據截至2021年）。我國的教育體系中有兩次主要的教育分流，通過這兩次分流，形成了普通教育與職業教育兩個教育體系。第一次分流是初中后分流，分流后的學生進入普通高中或者是中等職業學校；第二次分流是高中后分流，分流后的學生進人普通高等學校或者高等職業學校[12]。

在校職業教育包含：高職高專學校、中等職業學校、職業高中。評價職業教育發展規模和水平一般包括全國職業學校的數量、職業學校的在校生數量，包括國內生產總值（GrossDomesticProduct，簡稱GDP）人均GDP、國民收入和支出等。為了本研究需要，選取每百萬職業教育在校生人數（單位：萬人，值取整數）作為職業教育在校人數發展規模的指標；選取人均GDP作為衡量經濟發展水平的指標（單位：元，值取整數）。

（二）描述統計

本文將1978—2021年劃分為1978—1987年、1988—1997 年、1998—2007年、2008—2017年、2018一2021年五個增長區間進行統計。這樣處理既可以降低人均GDP波動的影響，也有利于減小序列相關產生的可能性。

根據表1結果，職業教育在校人數的最小值為250.76萬人，最大值為3166萬人；標準偏差為22031.85。人均GDP最小值為385，其中，2021年達最大值72747，標準偏差為981.24。很容易發現，43年間人均GDP的增速明顯高于職業教育在校人數增長速度。1978—2021年職業教育在校人數呈穩步增長的趨勢，且增長幅度大。1978一2021年人均GDP也逐年增加，增長速度快，但其增長幅度各年不一樣。

（三）人均GDP與職業教育在校人數相關關系

Eviews軟件可對時間序列數據進行分析，因其簡單性和功能強大的特點，已成為目前計量經濟研究的重要統計工具之一。本文將1978一2021年人均GDP與職業教育在校人數數據導入該軟件進行相關分析（表2），兩變量相關系數為0.821，相關程度很高， P 值 _=0.00 ，兩變量顯著相關。

（四）模型設計

1978—2021年的43組年度數據，以人均GDP數為解釋變量，職業教育在校人數為被解釋變量。在構建模型之前，筆者利用自然對數法進行數據平滑，判斷數據之間的相關變動趨勢，繪制了人均GDP和職業教育在校人數的相關關系圖，如圖1所示，可以直觀看出，職業教育在校人數與人均GDP同方向變動，隨著近幾十年來人均GDP的增加，職業教育在校人數的總量也越來越大。由圖中發展變化趨勢，得出兩個假設模型，其中之一為一元二次函數，另一個為指數函數。為了定量分析人均GDP的變化如何影響職業教育在校人數，建立如下模型：

二次多項式回歸方程

y_t=x_t²+x_t+c+t

其中， Y_t 為 χ_t 時期職業教育在校人數總量 ?，X_t 為 χ_t 時期人均 GDP，t 為隨機擾動項.

指數回歸方程 y=0^*e^1*t

代人1978—2021年職業教育在校人數與人均GDP數據，利用Stata軟件得出二次多項式回歸，得到一元二次回歸方程為：

y=0.112x²-1.21x+671.2 可決系數 R²=0.959 （3）

對擬合的二次多項式模型進行模型顯著性檢驗，二次曲線回歸模型 Φ_t 統計量為 -14.49，P 值 _=0.00 ，模型顯著有效。

代人1978—2021年職業教育在校人數 ρ（t） 與人均GDP數據，利用Stata進行回歸指數模型運算，變量系數 b₁=0.744，b₀=920.38 ，擬合指數模型為

y=920.38^*e^0.744x 可決系數 R²=0.905 （204號

對擬合的指數回歸模型進行模型顯著性檢驗，指數回歸模型 χ_t 統計量為 ^7.14，P 值 _=0.00 ，模型顯著有效。觀察表3可知，所有變量的系數都通過顯著性檢驗，因此兩個擬合模型均滿足顯著性。

（六）兩個回歸模型誤差比較

對比兩個模型預測精度，分別計算兩模型誤差。由表4可知，二次回歸方程的擬合模型誤差均小于指數模型誤差，所以二次多項式擬合效果更加精確。

三、穩健性檢驗

（一）ADF單位根檢驗

宏觀經濟指標變量大都是時間序列數據，非平穩，具有時間趨勢，直接進行回歸分析可能會導致偽回歸等情況，從而得到毫無意義結果，甚至虛假的結論。故此，對指標數據具體分析之前，筆者首先采用單位根檢驗（ADF檢驗）來判斷各個經濟變量是否平穩。原假設ADF檢驗H0：時間序列變量是非平穩的[13]。

判斷GDP與職業教育在校人數變量間協整關系后，定為長期均衡關系，但不能表述變量短期偏離趨勢。建立誤差修正模型采用的是E-G兩步法。引用Grange表述定理[14：如果變量X和Y是協整的，假設兩變量X和Y的長期均衡關系為：

y_t=a₀+a₁x_t+u_t

則它們間的短期非均衡關系總能由一個誤差修正模型表述

Δy_t=lagged（Δy，Δx）-λu_t-1+εt

其中ut-1=yt-1-ao-aχt-1

其中 λ 是短期調整參數，由長期均衡關系產生誤差修正項，后將誤差修正項當作一個變量（如表5），再建立最小二乘回歸模型。

（二）協整關系檢驗

協整檢驗即是非平穩序列的因果關系檢驗，是排除非平穩序列可能出現的“偽回歸”情況。首先引入單整的概念，假如一個非平穩序列經過 k 次差分后，可以換算成為平穩序列，稱該序列是 k 階單整時間序列。假設兩個序列都是 k 階單整，它的線性組合（如 ax+by ）是（d-b）階單整，其中dgt;bgt;0 ，則稱兩序列是 （d，b） 階協整。協整關系認為兩序列是長期穩定的平衡關系[14。單位檢驗結果和步驟如表6所示，首先 、lnatschool的檢驗結果 P 值均小于0.05，意味著在0.05的顯著性水平下不接受原假設，即2個變量是平穩的。

四、實證結果及分析

（一）人均GDP處于較低階段時職業教育在校人數發展的變化趨勢（1978—2000年）

這一時段，我國人均GDP低于1000美元，該階段為低收人向中等收入國家過渡。居民消費特征以物質消費為主，對包括教育在內的精神文化投人偏低，對物質需求消費也較低。但是，我國GDP的增長趨勢和職業教育在校人數增長趨勢均明顯。

根據曲線（見圖2）模型擬合度 （R²=0.939，P= 0.000）效果圖，實心原點代表原始變量的觀測值，實線代表曲線回歸預測值，從圖的擬合情況看，表明二次項曲線回歸預測精準度比較好，而且能夠更好地擬合數據變化的趨勢。同時，方程 b₂ 的系數 -0.00002lt;0 ，說明當人均GDP增長超過一定數量后，在校人數就會轉為下降，并且可以求解得到這個曲線轉折點為： 0.3059/（2^?0.00002）= 7647.5元，在這段時期，人均GDP值最大時，我國職業教育在校人數最多。1978—2000年人均GDP一直在增長，職業教育在校人數整體增長，另外，2000年人均GDP的增長要高于7647.5元，然而職業教育在校生人數卻相對往年有所減少。導致這樣的原因可能是，1996年《中華人民共和國職業教育法》的實施以及1999年實施普通高等教育擴招計劃。

（二）人均GDP處于中等階段時職業教育在校人數發展的趨勢（2001—2010年）

二十一世紀前十年，我國人均GDP水平得到了很大的提高，從2001年到2010年的十年間，我國出口超過德國成為世界第一，GDP超過日本成為世界第二。此時段，我國人均GDP實現從1000美元至5000美元的增長，社會各個行業經濟增長快速、各個產業內部結構大幅調整。產業結構調整需要社會加強對產業人員的技術和技能培訓。

根據曲線（見圖3）模型擬合度 （R²=0.9836 P=0.00 效果圖，實心原點代表原始變量的觀測值，實線代表曲線回歸預測值，從擬合情況看，表明二次項曲線回歸預測精準度比較好，而且能夠更好地擬合數據變化的趨勢。同時，方程 b₂ 的系數 -0.000012lt;0 ，說明當人均GDP增長超過一定數量后，在校人數就會轉為下降，并且可以求解得到這個曲線轉折點為： 0.2967/（2^*0.000012）=24725 元，在這段時期，人均GDP值最大時，我國職業教育在校人數最多。2001—2010年人均GDP一直在增長，職業教育在校人數整體上升，另外，2010年人均GDP高于24725元，然而職業教育在校人數卻相對往年有所減少。導致這樣的原因可能是，2010年我國出臺《中等職業學校免學費補助資金管理暫行辦法》，民辦職業院校因補助標準低于實際成本陷入生存危機，紛紛退出市場。

（三）人均GDP處于較高階段時職業教育在校人數發展的趨勢（2011—2021年）

此時期，我國人均GDP在5000美元到10000美元之間，社會經濟產業結構內部不斷優化升級，在三大支柱產業中，第三產業中的服務業比重日益加大，2015年占比超過 50% ，表明我國居民支出性消費比重增加，內在消費需求日益增加，是三大產業需求中的主力之一。有研究認為國內生產總值每增加 1% ，職業教育在校人數就會增加0.87個百分點，反之也成立。截至目前，全國有1.25萬所高、中職業院校，近幾年招生人數大約950萬人，目前在校注冊人數大約2700萬人，每年畢業生人數大約1000萬人，另外，職業教育中非學歷教育人數大約5000多萬人，開設近10萬個專業，覆蓋了我國國民經濟發展的每個行業。我國經濟發展已經步人了快車道期，職業教育投入將成為居民教育消費投入的重點方向，因此，人均GDP增長對職業教育投入起到了顯著的驅動作用。

根據曲線（見圖4）模型擬合度 （R²=0.9189 P=0.000 效果圖，實心原點代表原始變量的觀測值，實線代表曲線回歸預測值，從擬合情況看，表明二次項曲線回歸預測精準度比較好，而且能夠更好地擬合數據變化的趨勢。同時，方程 b₂ 的系數 0.000001lt;0 ，說明當人均GDP增長超過一定數量后，在校人數就會轉為提高，并且可以求解得到這個曲線轉折點為： 0.1558/（2^*0.000001）= 77900元，也就是在這段時期，人均GDP值最大時，我國職業教育在校人數最多。2011—2021年人均GDP一直在增長，職業教育在校人數也同時在增長。導致這樣的原因可能是，隨著我國居民人均GDP的提升，人民對精神文化的需求日益提高，職業教育消費已從政策驅動轉為剛性需求驅動。

五、結論與建議

本文在一個完整的時間序列實證分析框架下，利用我國1978—2021年的數據，分析我國人均GDP與職業教育在校人數的關系。與以前的研究相比，本文得到如下新的結論。

第一，在1978—2021年，整體上我國人均GDP增長對職業教育在校人數的增長起著正向作用，經濟增長有利于增加職業教育在校人數。在這40余年中，我國社會各個行業經濟增長快速，產業結構大幅調整并不斷優化升級，需要社會對從業人員的技術和技能開展培訓教育。

第二，在1978—2000年、2001—2010年、2011—2021年三個階段中，人均GDP增長對職業教育在校人數增長的貢獻度有所不同，其中1978—2000年和2001—2010年兩個時期的職業教育在校人數隨著人均GDP增長整體上升，但略有回落的趨勢；而2011—2021年人均GDP的增長與職業教育在校人數的關系表現為同步增長趨勢。造成該差別的原因主要是受相關政策影響，在1978—2000年階段，我國于1999年實施普通高等教育擴招計劃，而職業教育才剛剛起步，職業教育的受關注度和社會認可度沒有本科教育高；在2001—2010年階段，我國于2010年出臺《中等職業學校免學費補助資金管理暫行辦法》，民辦職業學校因補助標準低于實際成本陷入生存危機，且因差額部分需要學生自行承擔，超半數民辦職業學校因生源不足退出市場，直接影響了職業教育在校人數。

第三，從三條曲線中人均GDP的拐點值來看，人均GDP為77900元時，是職業教育在校人數最多的階段，而且隨著人均GDP值的增加，職業教育在校人數依然同步增長。隨著居民人均GDP的增加，居民消費快速增加，內在消費需求逐漸成為需求中的主力，品質消費不斷向全領域發展，居民物質和精神文化生活需求從“有”向“好”加快邁進，居民對職業教育的接受意愿不斷提高。

根據以上結論，本文提出以下的建議。

第一，把職業教育融入經濟社會發展大局。目前我國經濟正處在轉型升級關鍵時期，尤其需要先進制造業、現代服務業等領域的高素質技術技能人才。新質生產力的發展離不開人才支撐，職業教育需要與新質生產力發展的需求相匹配，結合國家戰略布局、重點產業需求、地方經濟社會發展，全面推進產教融合、校企合作，在產業鏈上主動尋求位置，提高職業教育人才培養的匹配度和服務企業轉型升級的精準度，暢通教育、科技、人才的良性循環，以更高質量的職業教育促進經濟社會發展。

第二，完善職業教育保障的政策制度。結合新形勢，我國于2022年新修訂《中華人民共和國職業教育法》，著眼完善職業教育制度體系，明確職業教育為國家建設提供人才和技能支撐，提出企業深度參與職業教育。長期以來，我國職業教育倡導產教融合、校企合作，但在實踐領域成效并不顯著，校企合作“校熱企冷”產教融合“合而不深”等情況依然存在，企業參與人才培養的主體地位缺失，因此亟待政府部門出臺相關政策，如通過出臺稅收減免、資金補貼的財稅政策，降低企業參與職業教育的成本，鼓勵企業參與職業教育，解決校企合作、產教融合過程中對接不暢等問題，使政校行企充分聯動，形成多方發力、齊抓共建的良好局面。

第三，提升職業教育層次。隨著我國居民人均GDP的提升，廣大人民群眾對精神文化的需求日益迫切，職業教育消費已從政策驅動轉為剛性需求驅動，呈現高端化、個性化、技術化特征，職業教育需適應當下民眾職業教育消費需求，提升職業教育層次，增加優質職業教育供給，促進人才培養提質升級，如開展職業本科教育等，不斷滿足人民對高質量職業教育的需求，不斷滿足人民對美好生活的向往。

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Abstract：As economic and social development occupiesmoreand more important position to vocational education development inour country，therelationship between social economicdevelopment（percapita GDP）and thenumber of students enroled in vocational education also becomes more andmore important.In this paper， Pearsoncorrelation method，regressionanalysismethodand stabilitytest are usedtoempirically studythe dynamicrelationship betweenpercapita GDP and the numberof studentsenrolled in vocational education in China from l978 to 2020.Theresults show that China's per capita GDP growth hasa promoting efect on the increaseof thenumber of studentsenrolled invocational education，andthispromotingefect isnonsynchronous in different time periods.When China’sper capita GDP increasedyear byyear froml978 to 2000 and200l to 2Olo，the numberof students enrolled invocational education had generally increasedbutshowed a slightdownward trend.When China’sper capita GDP increasedyear byyear from 20ll to 2O2O，the growth of thenumberof studentsenrolled in vocational educationalso increased simultaneously，that is，“two-waygrowth\". Therefore，in thefuture，Chinawillcontinue toadheretotheeconomicconstructionand developmentasthecore to promote the development of vocational education scale and the improvement of school quality.

Keywords：per capita GDP；the number of students enrolled in vocational education；regression analysis

（責任編輯：程勇）