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高等职业教育与普通高等教育扩招对全要素生产率的影响研究 吕连菊?阚大学摘 要 采用准倍差法克服内生性问题，实证发现高等职业教育与普通高等教育扩招均显著促进了全要素生产率（TFP）增长，在不同地区表现出异质性，在两类教育发达的地区越能促进TFP增加。分区域看，两类教育扩招对东部地区TFP促进作用更为明显，对西部地区TFP促进作用最不明显，且东部地区普通高等教育扩招对TFP的促进作用高于高等职业教育扩招。进一步研究发现，两类教育扩招对TFP的边际影响均存在一定的滞后性，两类教育扩招对TFP的边际影响分别在2003年和2004年开始显著逐渐增加，2007年两者边际影响均达到最大，此后开始逐渐下降。对比来看，2004-2014年普通高等教育扩招对中国TFP的边际影响小于高等职业教育扩招。关键词 高等职业教育；普通高等教育；扩招；全要素生产率；准倍差法G718.5 A 1008-3219（2016）28-0027-06一、引言目前，中国经济进入新常态，如何在保持经济稳定增长的同时，更加有效地提高经济增长质量显然是一个值得研究的问题。在人口红利终结、土地等生产要素投入面临瓶颈、资源和环境约束加剧的背景下，提升全要素生产率（TFP）是我国提高经济增长质量的重要途径。作为与TFP提升极为相关的高等职业教育与普通高等教育，在促进劳动力转移，提高劳动力质量，优化产业结构和就业结构，缩小城乡收入差距，实现教育公平，促进技术创新、技术外溢吸收，加快技术扩散和推进专业化分工等方面影响TFP。但高等职业教育与普通高等教育对TFP的影响存在局限性，不同地区产业结构和就业结构水平存在差异，且地区高等职业教育与普通高等教育发展不平衡，高等职业教育与普通高等教育程度差异显著，不同地区高等职业教育与普通高等教育对TFP的影响可能并不相同。目前国内外学者在研究人力资本对TFP影响中，已经实证检验了高等教育对TFP的影响，但很少关注中国高等职业教育与普通高等教育扩招对TFP的影响。依据中国教育在线的全国历年参加高考人数和录取人数统计，可知1998年前高考录取率均低于40%，其中，1977年录取率仅为4.8%，1998年后高考录取率大幅增长，2000年录取率增加到56%，2014年更是高达74.33%。高等职业教育与普通高等教育的扩招提高了全民素质，促进了TFP提高，但高等职业教育与普通高等教育扩招在一定程度上导致了高等教育质量下降，大学生就业难，出现了知识性失业和过度教育，也致使大学生高等教育投资回报率低，出现了高中生放弃高考和部分省市高招计划连续几年未完成的现象。以曾经是全国高考录取比例最低的河南省为例，已连续3年未完成高招计划，2014年有近7万招生计划数未完成。因此，高等职业教育与普通高等教育扩招对TFP的促进作用受到了限制。由此，1999年开始的高等职业教育与普通高等教育扩招对TFP究竟有何影响，显然值得深入研究。二、文献综述关于高等教育对TFP影响的研究成果较为丰富，如董亚娟和孙敬水、肖志勇和魏下海、朱承亮等、陈仲常和谢波、韩海彬等、金戈等人的研究123456。但这些文献并未研究中国高等教育扩招对TFP究竟产生了何种影响。目前学术界主要实证研究的是中国高等教育扩招的其他影响，如陈厚丰和吕敏基于1998-2004年数据，认为高等教育扩招增长速度应与我国GDP增长速度保持基本同步，扩招过快增长可能导致高等教育发展與经济发展失衡7；李春玲基于国家统计局2005年1%人口抽样调查数据，利用logit模型对高等教育扩招对教育不公平的影响进行了实证研究8；冯用军基于1999-2009年数据，利用灰色关联等模型实证研究了高等教育扩招与经济波动的关系9；景光仪利用VAR模型实证分析了高校扩招后高等教育投资对就业结构的影响10；许玲丽等利用中国综合社会调查项目数据和边际处理效应分析框架，实证发现高等教育扩招对个人回报产生了积极影响11，但该研究使用1998年之后参加高考的样本容量较为有限；吴振球等基于我国1999-2010年数据，运用教育量简化指数法，实证发现高等教育扩招对国民收入年增长率的贡献率偏低，且地区间贡献率很不平衡12；刘六生和陈为峰基于高等教育弹性系数视角，实证研究了云南高等教育扩招对经济发展的影响13；张兆曙和陈奇基于中国综合社会调查项目数据，实证分析了高等教育扩招对教育机会性别平等的影响14；刘哲剑等利用因子分析和聚类分析等方法，实证发现高等教育扩招同GDP增长间为显著负相关15；李彬彬和杨晓萍则基于西北五省1999-2008年高校扩招数据，实证研究了高等教育规模与经济增长之间的相关性。显然这些研究未涉及高等教育扩招对TFP的影响16。本研究不同于上述文献。首先，将高等教育扩招细分为高等职业教育和普通高等教育扩招，研究两者对中国TFP的影响。其次，高等职业教育与普通高等教育扩招类似于在我国进行的一项准自然实验，其对高等职业教育与普通高等教育程度存在异质性的地区的TFP会产生不同程度的影响，将分地区研究。再次，大多数文献在实证分析高等教育对TFP的影响时，测度TFP并未纳入环境因素，而一个不容忽视的事实是我国经济增长取得的巨大成就在很大程度上是靠牺牲环境取得的，故本研究在测度TFP时将环境因素纳入其中。第四，现有研究基本没有考虑到内生性问题，即TFP的增长也会对高等职业教育与普通高等教育扩招产生影响，本研究将借鉴Nunn and Qian的估计策略17，采用准倍差法进行实证分析。最后，本研究将同时实证分析高等职业教育与普通高等教育扩招对中国TFP的平均影响和边际影响。三、实证研究（一）模型设定为了利用准倍差法研究高等职业教育与普通高等教育扩招对TFP的净影响，需在样本研究中引入一组未受到高等职业教育与普通高等教育扩招这一准自然实验影响的参照物，即控制组。也就是需要找到一组不受1999年开始的高等职业教育与普通高等教育扩招影响的样本，而由于高等职业教育与普通高等教育扩招是全国性的，因此很难找到准确的控制组。Nunn and Qian关于土豆引进对欧洲人口增长和城市化的影响研究也遇到了类似问题，也是难以找到不受土豆引进影响的样本，最终二人将土豆引进视为历史实验，将各地区地理条件作为引进土豆这一事件的处理强度，建立了准倍差法模型18。而我国地区差异较大，存在异质性，高等职业教育与普通高等教育扩招对各地区TFP的影响也存在相应的差异性，可视为准自然实验。但高等职业教育与普通高等教育扩招对TFP的影响很难直接在数据上反映，而各地区高等职业教育与普通高等教育招生数占总人口的比重肯定和高等职业教育与普通高等教育扩招对TFP的影响有一定的相关性，故借鉴Nunn and Qian的做法17，将各地区高等职业教育与普通高等教育招生数占总人口比重的变化率作为扩招这一事件的处理强度。并依据国内外学者关于TFP影响因素研究，基于省级面板数据，建立了如下模型： 其中i为省域，t为年份，eff和te分别为技术进步指数和技术效率指数，G为普通高等教育招生数占总人口比重的变化率，V为高等职业教育招生数占总人口比重的变化率，本研究引入二者分别作为普通高等教育与高等职业教育扩招这一事件的处理强度；Yq为指示变量，高校扩招前为0，之后（1999-2014年）为1；X为控制变量，即城市化水平UR、外资FDI、经济开放度EO、基础设施水平BS、制度IN，、分别为省域和年份虚拟变量，用来控制不可观测的省域特性和时间变化的影响；Yp为加入年份的虚拟变量，如果是p年，则为1，否则为0。显然，0和1分别为普通高等教育与高等职业教育扩招的影响，为平均影响，如果0和1为正，说明高等教育扩招对高等教育发达地区的TFP等因变量产生了更大的影响，否则相反；0+p1和1+p2则分别为普通高等教育与高等职业教育扩招在p年对TFP等因变量的边际影响，以反映随着时间变化，两类教育扩招对TFP等因变量产生的影响。（二）变量测度与数据说明首先，关于TFP测度。本研究参考大多数文献做法，将劳动力和资本存量作为投入指标，将GDP和SO2排放量作为期望产出和非期望产出指标，为了扩大期望产出，缩小非期望产出，引入方向性距离函数，在此基础上构造Malmquist-Luenberger生产率指数，以此衡量TFP变动率，并分解为技术进步指数eff和技术效率指数te。具体是利用MaxDEA6.0软件来测算。其次，关于控制变量测度。本研究用城市人口数与总人口数之比衡量城市化水平，用实际利用外资金额占GDP比重测度FDI，用进出口总额占GDP比重衡量经济开放度，用公路里程数与省域面积之比测度基础设施水平，用非国有投资与总投资之比衡量制度。上述变量原始数据来源于中国教育统计年鉴、中国统计年鉴、各省域统计年鉴和新中国60年统计资料汇编。本研究选择的样本时间为1992-2014年，29个省域，其中西藏数据不全，将其排除，并为保持数据口径相对一致，重庆与四川合并。各变量的描述统计量见表1。（三）实证结果1.平均影响由于我国各地区差异较大，使用普通最小二乘法对省级面板数据模型回归可能会产生异方差和序列相关等问题，致使估计结果不可靠，而广义最小二乘法能较为有效地克服上述问题。因此，采用广义最小二乘法估计，由于使用Hausman检验结果均支持固定效应模型，因此，后续估计结果中均是基于固定效应模型。首先，普通高等教育与高等职业教育扩招在两类教育发达的地区越能促进TFP增加。从表2可知，0和1均为正数，且均通过了显著性检验，说明普通高等教育扩招对普通高等教育发达地区的TFP、eff、te产生了更大的影响，高等职业教育扩招对高等职业教育发达地区的TFP、eff、te产生了更大的影响，即普通高等教育扩招在普通高等教育发达的地区越能够促進TFP、eff、te增加，在普通高等教育欠发达地区对TFP、eff、te的促进作用较小，这一结论对高等职业教育同样适用。进一步发现，普通高等教育扩招在普通高等教育发达地区主要是通过促进技术进步提高TFP，高等职业教育扩招在高等职业教育发达地区主要是通过改善技术效率提高TFP。其次，两类教育扩招对TFP增长的促进作用在不同地区表现出异质性。具体就普通高等教育而言，由于北京、上海、江苏、辽宁、广东、湖北、陕西等省份普通高等教育较为发达，天津、山东、四川、吉林、黑龙江、湖南、安徽等省份次之，河北、海南、江西、山西、云南、内蒙古等15省份最弱，普通高等教育扩招对TFP的平均影响在这些省份间表现出了差异性，从区域角度看，普通高等教育扩招对普通高等教育较为发达的东部地区TFP促进作用更为明显，对中部地区TFP促进作用次之，对西部地区TFP促进作用最不明显。同样，就高等职业教育而言，由于广东、江苏、山东、河北、辽宁、浙江、安徽、河南、湖南等省份高等职业教育较为发达，北京、上海、天津、福建、湖北、江西、山西、陕西、黑龙江等省份次之，海南、云南、内蒙古、广西、贵州、甘肃等11省份最弱，高等职业教育扩招对TFP的平均影响在这些省份间也表现出了异质性，从区域角度看，高等职业教育扩招对高等职业教育较为发达的东部地区TFP促进作用更为明显，对中部地区TFP促进作用次之，对西部地区TFP促进作用最不明显。再者，对于普通高等教育与高等职业教育发达的地区，普通高等教育扩招对TFP的促进作用高于高等职业教育扩招。因此，东部地区普通高等教育扩招对TFP的促进作用要高于高等职业教育扩招。原因在于东部地区产业结构中知识技术密集型行业，特别是高新技术行业比重较高，需要大量的普通高等教育人才（本科、硕士和博士）从事产品技术研发。且东部地区服务业比重较高，部分省市已远超工业，特别是金融会计、专有权利及其许可、法律等新兴服务业比重增加较快，需大量普通高等教育人才，同时对职业教育人才的技能知识要求也大幅提高，增加了对高等职业教育的需求，但东部地区普通高等教育更为发达，致使其对TFP的促进作用最大。从表2可知，对于普通高等教育与高等职业教育发达的地区，普通高等教育扩招对技术进步的促进作用高于高等职业教育扩招，高等职业教育扩招对技术效率的促进作用高于普通高等教育扩招。从区域角度看，这一结论显然也适合东部地区。最后，控制变量城市化水平通过要素集聚和要素重置效应在1%水平上显著促进了TFP增长，其主要是通过促进技术进步来提高TFP，这说明城市化是我国TFP增长的重要影响因素，对我国经济增长质量的提高有着重要影响。而外资的系数为正，但未通过显著性检验，这说明我国引进的外资质量不高，对TFP的促进作用不显著。经济开放度和基础设施水平对TFP促进作用在5%水平上显著，均主要是通过提高技术效率促进了TFP增长，后者通过有利于知识技术扩散、要素流动、经济集聚和市场扩张，促进了TFP增长。控制变量制度则主要是通过促进技术进步在10%水平上显著提高了TFP。 2.边际影响这里同样采用广义最小二乘法来估计高等教育扩招对TFP的边际影响。首先，两类教育扩招对TFP的影响存在一定的滞后性。从表3可知，普通高等教育的准倍差法估计量与1999-2003年的虚拟变量交互项（Git*Yq*Y1999）、（Git*Yq*Y2000）、（Git*Yq*Y2001）、（Git*Yq*Y2002）、（Git*Yq*Y2003）的回归系数和高等职业教育的准倍差法估计量与1999-2002年的虚拟变量交互项（Vit*Yq*Y1999）、（Vit*Yq*Y2000）、（Vit*Yq*Y2001）、（Vit*Yq*Y2002）的回归系数均不显著，但2004-2014年，前者回归系数显著为正，2003-2014年，后者回归系数显著为正，说明2004年开始，普通高等教育扩招對中国TFP增长有显著的正向效应，2003年开始，高等职业教育扩招显著促进了中国TFP增长。原因可能在于1999年高校扩招录取的普通高等教育学生和高等职业教育学生分别是2003年和2002年才开始就业，经过一年的工作熟悉，才通过作用技术进步和技术效率对TFP增长产生显著影响，即普通高等教育和高等职业教育扩招对TFP的影响存在一定的滞后性。其次，从表3可知，普通高等教育与高等职业教育两类教育扩招对TFP的边际影响分别在2004年和2003年开始显著逐渐增加，到2007年两者边际影响均达到最大，分别为0.1541和0.1636，此后两者边际影响开始逐渐下降。原因可能在于2008年全球金融危机爆发，使得我国面临的外部经济环境变差，加上4万亿投资所引发的后来产能过剩，使得国内相关行业经济不景气，与普通高等教育规模和高等职业教育规模快速增加相对应的是在相关政策措施跟不上的情况下，教学质量滑坡，毕业生就业技能水平低下。这致使普通高等教育和高等职业教育学生就业越发困难，导致两者扩招对TFP的边际影响下降。再者，从表3可知，2004-2014年普通高等教育扩招对中国TFP的边际影响小于高等职业教育扩招。原因可能在于中国入世后一开始很多企业遇到了挑战，经过3年左右时间调整，才逐渐适应其规则，进而2004-2007年经济发展较快，产业结构中技能型的现代制造业和现代生产性服务业比重增加，对高等职业教育产生了较多需求。并且中国作为发展中国家承接了大量发达国家产品的制造环节转移，这一环节往往需要的是熟练的技能型劳动力。同时，相对发达国家，中国经济发展整体水平仍然不高，产业结构中技术知识密集型行业、高精尖行业和新兴服务业比重还较低，对普通高等教育需求增加有限，且发达国家将产品的研发、设计等高附加值环节大多依然保留在国内，致使中国在国际产业链中位于较低端，降低了对普通高等教育需求增加的幅度。2008年后虽然遇到了全球金融危机和严重的产能过剩，但相对而言，普通高等教育供求失衡更为明显，专业和用人单位需求不尽符合，而与此相对应的是“技工荒”，高技能人才短缺。依据21世纪教育研究院发布的中国教育发展报告2014（教育蓝皮书）和麦可思研究院发布的2014年中国大学生就业报告（就业蓝皮书）公布的数据，可知高职高专院校初次就业率最高，高于“211”（包括“985”）重点大学，专科生的初次就业率高于本科生。这在一定程度上也说明高等职业教育扩招对TFP的边际影响较高。（四）稳健性检验为检验上述实证结果的可靠性，分别利用各地区普通高等教育扩招比例与高等职业教育扩招比例作为解释变量进行计量回归，其中普通高等教育扩招比例=（普通高等教育本年度招生数-普通高等教育上年度招生数）/普通高等教育上年度招生数，高等职业教育扩招比例=（高等职业教育本年度招生数-高等职业教育上年度招生数）/高等职业教育上年度招生数。回归结果表明，虽然两个解释变量的估计系数和显著性有所变化，但并未改变上述实证结果，因此，上述实证结果是稳健的。四、结论与今后研究方向高等职业教育与普通高等教育扩招是我国高等教育发展的一项重大决定，可以被视为准自然实验。借鉴Nunn and Qian的估计策略，将各省域高等职业教育与普通高等教育招生数占总人口比重的变化率作为扩招这一事件的处理强度，采用准倍差法克服内生性问题，实证分析了高等职业教育与普通高等教育扩招对中国TFP的平均影响和边际影响。主要得到以下结论：第一，普通高等教育扩招显著促进了TFP增长，但在不同地区表现出异质性。在普通高等教育发达的地区越能够促进TFP增加，在普通高等教育欠发达的地区对TFP的促进作用较小，这一结论对高等职业教育同样适用。普通高等教育扩招在普通高等教育发达的地区主要是通过促进技术进步提高TFP，高等职业教育扩招在高等职业教育发达地区主要是通过改善技术效率提高TFP。第二，从区域角度看，普通高等教育扩招对普通高等教育较为发达的东部地区TFP促进作用更为明显，对中部地区TFP促进作用次之，对西部地区TFP促进作用最不明显。这一结论对高等职业教育同样适用。因此，普通高等教育与高等职业教育扩招应更多的偏向于西部地区高校，并通过各种支持政策将毕业生留在当地或吸引东部地区毕业生，以提高西部地区的TFP。第三，对比来看，对于普通高等教育与高等职业教育发达的东部地区，普通高等教育扩招对TFP的促进作用高于高等职业教育扩招，普通高等教育扩招对技术进步的促进作用高于高等职业教育扩招，高等职业教育扩招对技术效率的促进作用高于普通高等教育扩招。第四，普通高等教育和高等职业教育扩招对TFP的边际影响存在一定的滞后性。1999-2003年普通高等教育扩招和1999-2002年高等职业教育扩招对TFP没有显著影响，2004-2007年间普通高等教育扩招和2003-2007年间高等职业教育扩招的边际影响逐渐增加，到2007年两者边际影响均达到最大，此后两者边际影响开始逐渐下降。因此，需采取稳增长、调结构措施，继续推进一路一带战略和亚洲基础设施投资银行建设，在解决产能过剩的同时，促进中国产业结构升级，进而扭转普通高等教育和高等职业教育扩招对TFP边际影响下降的趋势。政府还需解决目前普通高等教育存在的地区间教育资源分配不公、创新力不足、教学质量下降和毕业生就业技能低下等问题，解决高等职业教育在办学层次、办学形式、办学条件、经费投入、师资队伍、专业设置、课程体系、人才培养类型等方面存在的问题，这样高等教育才能满足TFP提高的需要。 第五，对比来看，2004-2014年普通高等教育扩招对中国TFP的边际影响小于高等职业教育扩招。因此，这在一定程度上说明教育部提出的600多所新建普通本科高校转型职业教育是存在合理的实证基础的。但也需注意高等职业教育存在的上述问题，只有解决这些问题，才能缓解我国技工荒和高技能人才短缺情况，更好地发挥高等职业教育对TFP的积极作用，扭转高等职业教育扩招对TFP边际影响逐渐下降的趋势。参 考 文 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Contribution to Population and Urbanization： Evidence from an Historical Experiment J.Quarterly Journal of Economics，2011，126（2）：593-650. -全文完-