摘 要： 本文运用改进的柯布—道格拉斯生产函数，测算2006—2019年江苏省高等教育发展对经济增长的贡献率，得出江苏高等教育对经济的贡献率高于全国水平，但低于江苏本科教育对经济的贡献率，江苏高等职业教育对经济的贡献有待进一步提高的结论。建议江苏加快高职教育发展速度，提升高职教育质量，深化高职教育体制机制改革，改善就业环境，提升城市就业吸引力，让高职教育成果更高效地服务经济发展。
关键词 : 高职教育;经济增长;贡献率;江苏省;发展;
Abstract： This paper uses the improved Cobb-Douglas production function to measure the contribution rate of Jiangsu's higher education development to economic growth from 2006 to 2019, and concludes that the contribution rate of Jiangsu's higher education to the economy is higher than the national level, but lower than that of Jiangsu undergraduate The contribution rate of education to the economy and the contribution of Jiangsu higher vocational education to the economy need to be further improved. It is recommended that Jiangsu speed up the development of higher vocational education, improve the quality of higher vocational education, deepen the reform of the higher vocational education system and mechanism, improve the employment environment, and increase the attractiveness of urban employment, so that the results of higher vocational education will serve economic development more efficiently.
Keyword： Higher Vocational Education; Economic Growth; Contribution Rate; Jiangsu Province; Development;
近年来，随着高等职业教育的发展，高等职业教育的地位已从高等教育的补充转变为高等教育不可或缺的一部分，能满足区域经济发展的技能型人才需求。高等职业教育可以通过提高劳动生产效率、提升人力资本素质、推动技术进步等方式助力产业升级，促进经济发展。与普通教育相比，高职教育与区域经济发展、产业升级的联系更加密切。通过研究与测算来确定高等职业教育对经济增长的贡献率，特别是对我们了解高等职业教育发展与经济增长之间的关系、明确高等职业教育投入的意义、探索高等职业教育前进的方向具有重要意义。
本文主要采用了实证研究法，运用改进的柯布—道格拉斯生产函数，根据相关教育数据、经济增长数据等，测算2006—2019年间江苏省高等教育发展对经济增长的贡献率，采用对比分析方法，将江苏高职教育对经济增长的贡献与东区三省进行对比分析，高职教育与本科教育对经济贡献的对比分析，根据实证对比分析结果得出结论，提出进一步提升江苏省高职教育对经济增长贡献的建议。
1、 江苏省高职教育发展对经济增长贡献的实证分析
1.1 、模型选择
20世纪30年代，美国学者柯布和道格拉斯在研究劳动与资本对经济发展的作用时，提出了着名的柯布—道格拉斯生产函数，该模型认为，导致经济增长的因素主要有技术水平(A)、固定资本投入量(K)和劳动力投入量(L)。柯布—道格拉斯生产函数很好地解释了劳动力投入与经济增长的关系，但该模型中，简单地把劳动力投入认为是劳动数量的增加，没有考虑到劳动力质量的不同。而随着人力资本理论的提出，人们开始意识到劳动力不仅仅有数量的差别，也有质量上的不同，不同教育程度的人提供的劳动质量是不同的，教育可以提高人们提供的劳动质量。
为了量化教育通过影响劳动力质量而对经济增长产生的影响，丹尼森等教育经济学家把教育引入到柯布—道格拉斯生产函数中，认为劳动投入由初始劳动(L0)和教育投入(E)组成，经过改良后的柯布—道格拉斯生产函数为
对上式进行求导得：
其中，y表示经济增长率，a表示技术进步率，α为资本产出弹性系数，k表示资本投资增长率，β为劳动力弹性系数，l0表示劳动力数量变化率，e表示教育投入增长率，教育对经济增长的贡献率为：
我们主要把教育分成小学、初中、高中、高职和本科、研究生六种不同的种类，通过科学计算高职教育发展在总教育发展中的百分比p得出2006—2019年高职教育对经济增长的贡献率，计算公式为：
在此模型中，系数β是指如果其他生产要素不变，经济产值随着劳动力变化而变化的概率。我国学者在研究中大多采用麦迪逊的研究成果，即劳动产出弹性系数为0.7，本文采用此研究成果，认为2006—2019年江苏省劳动产出弹性系数为0.7。
1.2、 江苏高职教育对经济贡献的实证分析
1.2.1、 2006年和2019年江苏省人均受教育年限
根据江苏省2006年和2019年就业人受教育程度人口构成百分比（见表1），可以计算出江苏省2006年人均受教育年限：
人均受小学教育年限：
(26.9+44.1+14.4+5.4+2.4+0.34)*6/100=5.612
人均受初中教育年限：
(44.1+14.4+5.4+2.4+0.34)*3/100=1.999
人均受高中教育年限：
(14.4+5.4+2.4+0.34)*3/100=0.676
人均受高职高专教育年限：5.4*3/100=0.162
人均受本科教育年限：(2.4+0.34)*4/100=0.110
人均受研究生教育年限：0.34I*3/100=0.010
运用同样的方法，计算出2019年江苏省人均受小学、初中、高中、高职高专、本科、研究生教育年限分别为：5.868、2.526、1.419、0.441、0.52、0.039年。
1.2.2 、确定劳动简化系数
劳动简化系数用来表示不同受教育层次的劳动者提供的劳动质量的差别，丹尼森根据不同层次受教育者的人均工资差别来描述劳动质量，确定劳动简化系数，该系数反映教育成果对劳动力的影响。借鉴相关研究结果，小学、初中、高中(含中职)、高职、本科、研究生劳动简化指数分别为：1、1.28、1.45、1.81、2.25、2.83。
1.2.3、 人均教育综合指数及增长率
根据确定的各级教育的教育综合指数，加权求和得到江苏省2006年、2019年人均教育综合指数：
2006年江苏省人均教育综合指数
=5.612*1+1.999*1.28+0.676*1.45+0.162*1.81+0.110*2.25+0.010*2.83=9.720
2019年江苏省人均教育综合指数
=5.868*1+2.526*1.28+1.419*1.45+0.441*1.81+0.52*2.25+0.039*2.83=13.237
人均教育综合指数年均增长率为：
1.2.4、 江苏省地区经济实际年均增长率
计算江苏省经济实际年均增长率，考虑到通货膨胀的因素，江苏省生产总值的原始数据存在一定的失真，需要以1978年不变价格调整2006—2019年生产总值，根据调整后的数据计算江苏省年均经济增长率。
根据表2的数据计算出江苏省地区生产总值的实际年均增长率：
1.2.5、 高等职业教育增长占人均教育综合指数增长的百分比
先假定江苏省高等职业教育从2006年到2019年始终保持同一水平，2006年之后，江苏省高职教育人口构成一直保持在5.4%水平，而多出部分则是因为高职教育停滞发展而停留在高中阶段，根据假设，调整2019年就业人员受教育程度人口构成百分比，得到表3。
根据上文的计算方法计算得调整后的2019年江苏省人均教育综合指数为12.732，调整后的人均教育综合指数年均增长率为2.098%。因调整后的数据是基于江苏省2006—2019年高职教育没有发展得来的，所以调整前与调整后人均教育综合指数年均增长率的差值就是高等教育的发展所带来的，由此可知，江苏省高职教育从2006年至2019年的发展带来江苏省年均教育指数0.306%的增长，这一增长值在人均教育综合指数年均增长率2.404%中占比12.729%。
表1 江苏省2006年和2019年就业人员受教育程度人口构成百分比(%)
数据来源：《2007年中国劳动年鉴》《2020年中国劳动年鉴》。
表1 江苏省2006年和2019年就业人员受教育程度人口构成百分比(%)
表2 2006年和2019年地区生产总值及相关数据
数据来源：《2007年江苏省年鉴》《2020年江苏省年鉴》
表2 2006年和2019年地区生产总值及相关数据
表3 调整后江苏省2006年和2019年就业人员受教育程度人口构成百分比(%)
1.2.6、 高职教育对于江苏省地区经济实际增长的贡献
根据柯布—道格拉斯生产函数的变式，我们可以得到教育对经济增长贡献的计算模型为。根据该模型，得到江苏省教育对经济增长的贡献率为：
同时，由于江苏省教育综合指数增长中，有12.729%是高等职业教育发展带来的，因此，2006—2019年江苏省高职教育对经济增长的贡献是：
从计算结果来看，江苏省2006—2019年期间，17.62%的经济增长来源于江苏省教育的贡献，其中，高职教育发展对经济增长的贡献是2.24%，江苏省高职教育的发展为江苏省经济发展做出了重要的贡献。
需要说明的是，教育对经济变化的影响是比较复杂的，因为引起教育变化的因素很多，不仅受学校教育的影响，还受到课外补习、职业培训、能力差别、人口迁移等因素的影响。本文为了研究的需要，对其他因素的影响有所忽略。
1.3、 江苏高职教育对经济贡献的对比分析
1.3.1、 江苏省与东部三省高职教育对经济贡献的对比分析
为了进一步揭示高职教育与区域经济增长的关系，综合2019年各地区的高职院校数量和地区生产总值，选取了广东省、山东省、浙江省东部三省作为比较对象，比较各省在2006—2019年高职教育对经济的贡献。本文采用与上述同样的办法进行高职教育对经济增长的贡献率测算，如表4所示。
从表4可知，东部四省中，2006—2019年，江苏省地区经济年增长率在东部四省中最高，且高于全国平均水平，地区教育综合指数增长率在东部四省中位于第二名，低于浙江省，但是江苏省教育对经济贡献率在东部四省中处于第三名，高职教育发展对经济贡献处于第三名，高于全国平均水平。由分析可知，江苏省高职教育虽然以高速发展，但江苏省地区教育的发展速度与经济发展速度不匹配，江苏省需要提升教育发展速度，保证高等职业教育稳步发展，使之与高速发展的经济相匹配，进一步促进经济发展。
1.3.2、 高职教育与本科教育对经济贡献的对比分析
用同样的办法计算出各地区高职教育与本科教育对经济的贡献率，如表5所示，可以看出2006—2019年江苏省高职教育发展对经济的贡献率明显低于本科教育对经济的贡献率，高职教育对经济贡献率低于本科的原因之一是，就业人口受高职平均教育年限的增长速度低于本科平均教育年限的增长速度。另一个原因在于高职教育的质量低于本科教育质量，本文采用劳动简化系数反映教育对劳动能力的影响，高职教育劳动简化系数是1.81，本科教育劳动简化系数是2.25，中间的差值反映的就是高职教育产生的影响低于本科教育。
在东部四省中，2006—2019年江苏省高职与本科教育发展对经济的贡献率都低于浙江省，而根据统计资料显示，2006—2019江苏省的本科与高职院校数量、毕业生人数增长都高于浙江省。而因为本文采用的描述教育增长的指标是在职人口学历，而非在校人口学历。相对于浙江省，江苏省高校毕业学生增长快，而在职人口增长较慢，反映江苏省吸纳、吸引高校毕业生就业能力低于浙江省，江苏省人才保留能力与人才吸引能力有待进一步提高。
2 、对策与建议
2.1、 改善高职教育地位，保证高职教育稳步发展
在现今的社会环境下，很多企业不认可高职学生的技能优势，认为高职学生的能力低于本科学生，这使得包括江苏省高职在内的高职院校都面临着招生问题。改善高职教育地位成为保证高职教育稳步发展的重点。改善高职教育地位首先要构建中职、高职、应用本科、应用研究生在内的职业教育体系，满足学生的持续发展需求。其次是要提升高职学生的技能水平，让高职学生在就业竞争中有优势，有核心竞争力。
表4 东部四省高职教育发展对经济的贡献率
数据来源：根据各省2007年、2020年统计年鉴整理计算获得。
表4 东部四省高职教育发展对经济的贡献率
表5 高职教育与本科教育对经济的贡献率
2.2、 创新人才培养模式，提升高职教育质量
江苏省高职教育的发展要结合地区经济与产业发展的需求，深耕以高职教学质量提升为目的的内涵式发展，多方合作，营造“政、行、企、校”良性互动、优势互补、责任共担、成果共享、合作共赢的可持续发展生态环境。一是借鉴发达国家高职教育人才培养的先进模式，开展高职教育学徒制改革，探索建立校企联合招生、联合培养、一体化长效育人机制。二是进行混合所有制改革，与联合行业、企业建立混合共同所有制的二级学院，制定办学章程，建立保障学院运行的相关制度，与产业、行业联合招生、联合培养，探索系统解决招生、招工难问题。三是校企共建生产实训基地，与大型龙头企业共建集成式综合实训平台，在科研和生产等方面开展深入合作，优化教学标准建设，以能力本位进行教学模式改革。
2.3、 营造良好的就业环境，提升城市就业吸引力
高职教育成果要服务于地区经济，需要改善地区就业环境，帮助高职毕业生在当地顺利实现就业。首先，要进一步增加高职院校专业设置与企业需求的匹配度，保证培养的人才与当地经济发展与产业升级的人才需求相一致。其次，通过扶持服务业为主的劳动密集型、技术密集型第三产业，扩大就业容量，为高职毕业生提供更多的就业岗位。再次，通过招商引资、改善创业环境等增加地区岗位供应量，增加高职就业率的同时促进地区经济发展。最后，完善就业服务体系，通过各种政策与规定鼓励地方企业招收高职应届毕业生，为高职毕业生提供就业补贴、租房补贴。吸引具有技术能力的高职人才来到江苏促进高职教育与地区经济同步发展。
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