职业教育发展对地区经济增长的影响——考虑教育结构与产业结构的匹配效应

摘要

每年到了9月份，在大学生中就会广为流传一个名词“最难就业季”，而且每年都是“最难的”，不禁发问难道就真的没有工作吗？而和就业形势严峻相对应的是，每年春节过后，全国很多省份的企业将度过纠结无奈的几个月，要忍受招工难、技工荒。这种“大学生过剩”和“技工严重缺乏”冰火两重天的反差局面，引人反思。而这归根到底可能在于产业结构和教育结构匹配出现了问题，具体而言是职业教育和普通教育的比例和具体的产业结构不匹配。　　中国当前经济发展已经遇到了一个瓶颈，即面临着人口结构变化，产业结构变迁这两大变化状况。虽然在年龄结构上的人口红利慢慢消失，然而教育红利还没有完全凸显，特别是职业教育红利。职业教育发展对地区经济突破发展瓶颈有何种作用很值得研究。　　本文针对这一矛盾现象和两大变化背景，试图分析职业教育发展对地方经济的影响，并考虑教育结构与产业结构之间的匹配效应，对经济增长有何影响，即教育结构与产业结构的匹配程度对经济发展的影响。细化来看这个问题，就是产业结构变迁与职业教育发展的关系。带着这个问题，参考前人文献，提出假说，建立相应的计量模型，利用1999-2012年全国分省面板数据进行实证分析。实证分析主要分为三个部分。　　第一部分是固定效应模型分析，对本文的三个假设进行了验证，得到的结论认为，具备高劳动密集度产业结构的地区，就业人口中职业教育比重越高将能够更好促进当地经济发展，就业人口中的职业教育与产业结构匹配就可以对经济发展起一个强大助推力;政府的教育整体投入越高，对当地经济有显著的正影响;职业教育比重越高，当地经济发展水平越高，职业教育比重越低，经济发展水平越低，职业教育在经济发展中的作用凸显，那么在教育投入上就应该更重视，且每个地区结合自己的产业结构更应注重发展职业教育。　　第二部分是对第一部分的完善，针对第一部分中存在的内生性问题进行计量上的处理，得到的结果及结论同第一部分基本一致。　　第三部分则针对各地经济发展水平差异大，进行了分位数回归，划分为三个分位(0.25、0.5和0.75)，计量结果显示高分位的模型，和低分位及中分位的模型结果有极化现象，经济发展更好的地区其职业教育方面也发展得好，反过来职业教育发展好，又推动了经济发展，是一个良性循环。在经济发展水平上处于低分位、中分位的省市，就面临着尴尬的局面，对于职业教育投入不够，致使其发展不好，反过来也不能对经济发展起到推动作用。经济发展水平处于低分位的省市，职业教育结构和产业结构匹配度不高，致使交互项不显著，而这会导致发展后劲不足，教育资源浪费。但是可以看到在教育投入和职业教育的贡献度上还是极大的。经济发展水平处于中分位的省市，其职业教育结构和产业结构较为匹配，使得职业教育水平稳定，加上职业教育对经济贡献度也大，不足之处就是对教育的整体投入还不够。经济发展水平处于高分位的省市，无论在职业教育结构和产业结构匹配上、教育整体投入上还是职业教育贡献度上都做得不错。　　本文的创新之处有以下几点:第一，从教育结构和产业结构的匹配效应角度出发，研究职业教育对地区经济的影响;第二，用劳动密集度经济占比来描述产业结构;第三，不仅从整体角度研究本文主题，还利用了分位数回归方法，深入分析不同发展水平的省市自治区，在职业教育发展上，各自有什么特殊之处。　　文章的结构安排如下:　　第一部分是本文的前言部分，主要介绍了本文的研究背景、研究意义及创新贡献点。从对经济发展中人的因素出发，思考“大学生过剩”和“技工严重缺乏”的反差格局，期望能理清教育结构和产业结构相互匹配对经济发展的影响。　　第二部分是文献综述及评述，回顾了职业教育的人力资本特征，及不同产业阶段需要的人才特征，产业结构与经济增长的关系，人力资本及其结构与经济增长的关系，人力资本结构与产业结构的相互关系。但却鲜见将教育结构与产业结构的交互作用，纳入到职业教育发展对地方经济影响的研究中。　　第三部分是结合理论分析提出本文的研究假设，结合观察到的经济现象，和中国实际情况，提出了职业教育对地区经济影响的三大假设。　　第四部分是模型建立和样本选择，从多个数据库中收集相关数据，获取了从1999-2012年间全国分省面板数据。对数据进行了简单的描述性统计。之后分别建立三个阶段的计量模型进行假设验证。　　第五部分是实证结果和讨论。　　第六部分是本文的结论、政策建议和不足之处。

目录

声明

摘要

1．1研究背景

1．2研究问题

1．3理论意义和实践意义

1．4本文其他部分组织安排

2．文献综述

2．1职业教育的人力资本特征，及不同产业阶段需要的人才特征

2．2产业结构与经济发展

2．3人力资本结构与经济发展

2．3．1教育与经济发展

2．3．2教育分类与经济发展

2．4人力资本结构和产业结构

2．5文献评述

3．理论分析和假设提出

4．样本选择和模型建立

4．1研究方法和模型

4．2数据和样本

4．3描述性及相关性统计

5．实证分析结果和讨论

5．1双向固定效应模型

5．1．1验证假设一

5．1．2验证假设二

5．1．3验证假设三

5．1．4控制变量的解释

5．2工具变量法和GMM估计方法

5．3分位数回归分析

6．结论、建议和不足

参考文献

后记

致谢