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    吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與人口教育結(jié)構(gòu)依從關(guān)系實(shí)證研究

    2017-01-03 21:49:45于慶國(guó)
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2017年1期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

    于慶國(guó)

    [提要] 教育結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)同性問(wèn)題一直是教育改革與發(fā)展的核心問(wèn)題。本文結(jié)合吉林省實(shí)際情況,基于2005~2014年數(shù)據(jù),利用VAR模型、誤差修正模型(ECM)對(duì)該地區(qū)人口教育結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依從關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明:除職業(yè)教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)形成良好的互動(dòng)機(jī)制外,高等教育和普通中學(xué)教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)只存在單向的Granger因果關(guān)系。

    關(guān)鍵詞:人口教育結(jié)構(gòu);經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);Granger因果檢驗(yàn)

    中圖分類號(hào):F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    收錄日期:2016年11月4日

    一、引言

    改革開(kāi)放30多年以來(lái),吉林省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。根據(jù)2015年吉林省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示:截至2015年,全省實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值14,274.11億元,按可比價(jià)格計(jì)算,比上年增長(zhǎng)6.5%。三次產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)比例為11.2∶51.4∶37.4,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率分別為6.9%、47.4%和45.7%。

    與此同時(shí),吉林省的教育事業(yè)也進(jìn)入了快速發(fā)展的時(shí)期。2015年,全年招收普通本??茖W(xué)生17.5萬(wàn)人,普通本??圃谛I?3.3萬(wàn)人,比上年末增加1.4萬(wàn)人;中等職業(yè)教育學(xué)校289所,招生4.5萬(wàn)人,在校生13.4萬(wàn)人;初中1,181所,招生18.1萬(wàn)人,在校生59.6萬(wàn)人;普通高中學(xué)校239所,招生13.5萬(wàn)人,在校生40.6萬(wàn)人。

    教育事業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)往往存在著明顯的相互制約、相互促進(jìn)的關(guān)系。一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展可以為教育事業(yè)提供更多的資金投入,而受教育的人群可以通過(guò)人力資本的形式為經(jīng)濟(jì)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。吉林省作為我國(guó)東北地區(qū)較為落后的省份之一,經(jīng)濟(jì)總量與東部地區(qū)仍存在著較大的差距,人才外流現(xiàn)象時(shí)常出現(xiàn),這些都是不爭(zhēng)的事實(shí)。教育事業(yè)的發(fā)展對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,起著十分重要的作用,因此教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間作用機(jī)理和內(nèi)在依從關(guān)系便成為值得研究的問(wèn)題。

    二、文獻(xiàn)回顧

    教育結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系,一直都是研究領(lǐng)域探討的熱點(diǎn)問(wèn)題。早在20世紀(jì)60年代,人力資本理論最重要的代表人物之一,西奧多·舒爾茨便開(kāi)始研究人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。舒爾茨采用收益法對(duì)美國(guó)1929~1957年間教育投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)進(jìn)行了計(jì)算,結(jié)果表明貢獻(xiàn)率為33%。國(guó)內(nèi)學(xué)者葉茂林等(2003)通過(guò)對(duì)C-D生產(chǎn)函數(shù)的改造,提出了教育生產(chǎn)函數(shù),得出了不同教育層次對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度。翁莉娟(2009)通過(guò)采用協(xié)整分析的方法,分析了我國(guó)科技、教育支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,得出了我國(guó)科技支出、教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響與其彈性大小相反的結(jié)論。練曉榮(2009)運(yùn)用經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與高等教育結(jié)構(gòu)協(xié)同發(fā)展的原理,對(duì)福建省進(jìn)行了研究,分析表明高等職業(yè)教育對(duì)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)作用更加明顯。喬學(xué)斌等(2012)著重分析了江蘇省高等教育結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,結(jié)果表明江蘇省高等教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)呈現(xiàn)出良好的互動(dòng)關(guān)系。張淑娟等(2015)采用修正的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)并使用多元線性回歸的方法對(duì)全國(guó)31個(gè)省市的職業(yè)教育結(jié)構(gòu)進(jìn)行了檢驗(yàn),認(rèn)為職業(yè)教育結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度很大而且存在顯著的地域差異。

    從國(guó)內(nèi)大部分已經(jīng)發(fā)表的文獻(xiàn)來(lái)看,大多數(shù)學(xué)者更傾向于分析高等教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,而較少分析職業(yè)教育和普通中學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的依從關(guān)系。并且大部分學(xué)者僅僅是從Granger因果檢驗(yàn)的角度單純分析了相關(guān)性,而沒(méi)有對(duì)誤差修正模型(ECM)的預(yù)測(cè)擬合價(jià)值加以利用。本文正是在結(jié)合前面研究的基礎(chǔ)上,利用VAR模型、誤差修正模型(ECM)對(duì)人口教育結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析。

    三、數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)選取

    對(duì)吉林省人口教育結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究,在人口教育結(jié)構(gòu)方面,考慮到人力資本這一重要因素可以通過(guò)不同教育程度的人口數(shù)量表示,故本文選取了2005~2014年吉林省各層次學(xué)生在校人數(shù)作為人口教育結(jié)構(gòu)的量化結(jié)果,并用當(dāng)年價(jià)格的地區(qū)GDP的數(shù)據(jù)表示經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。為降低數(shù)據(jù)的異方差性,分別對(duì)各時(shí)間序列數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù),此處的數(shù)據(jù)為取完對(duì)數(shù)以后得到的新序列,分別記lngdp為地區(qū)生產(chǎn)總值,lncollege為普通高等院校學(xué)生人數(shù),lnmiddle為普通中學(xué)在校人數(shù),lnvocition為職業(yè)教育在校人數(shù),其中高等院校學(xué)生僅為全日制本科生,普通中學(xué)包括初中和高中,職業(yè)教育涵蓋中職和??啤T冀y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自《吉林統(tǒng)計(jì)年鑒2015》,本文所有的回歸和檢驗(yàn)都通過(guò)Eviews7.2來(lái)實(shí)現(xiàn)。

    四、實(shí)證分析

    (一)單位根檢驗(yàn)。由于ADF檢驗(yàn)法得到的結(jié)果在VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)中被確定是失效的,因此本文采用PP檢驗(yàn)法對(duì)各個(gè)時(shí)間序列分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。表1給出了所有序列首次平穩(wěn)時(shí)的情況,可以看出lngdp、lncollege、lnmiddle和lnvocation都是二階單整。(表1)

    (二)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

    1、協(xié)整檢驗(yàn)。本文檢驗(yàn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值分別與各層次教育人口的協(xié)整關(guān)系,采用Engle-Granger兩步檢驗(yàn)法。因?yàn)閘ngdp、lncollege、lnmiddle和lnvocation序列全是二階單整序列,所以可以進(jìn)一步檢驗(yàn)它們的協(xié)整性。

    (1)普通高等院校在校人數(shù)和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的協(xié)整檢驗(yàn)。根據(jù)上面的單位根檢驗(yàn)可以判斷,lngdp和lncollege均屬于同階單整,都是I(2)序列,所以具備兩變量協(xié)整所規(guī)定的基本要求。通過(guò)協(xié)整的定義,采用OLS對(duì)lngdp和lncollege進(jìn)行回歸得到兩者間的協(xié)整回歸方程如下:

    同時(shí)利用Engle-Granger基于協(xié)整回歸殘差的ADF檢驗(yàn)對(duì)殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),滯后階通過(guò)SIC準(zhǔn)則自動(dòng)選擇,最大滯后項(xiàng)由0開(kāi)始依次設(shè)定并在此過(guò)程當(dāng)中選擇能使SC滿足最小值的滯后階(排除了過(guò)渡滯后所引起的SC為最小的情況),檢驗(yàn)結(jié)果如表2表示。(表2)

    (2)普通中學(xué)在校人數(shù)和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的協(xié)整檢驗(yàn)。用相同的方法分別對(duì)lngdp和lnmiddle進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。依舊可建立它們相應(yīng)的協(xié)整回歸方程:

    從對(duì)式(2)殘差序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果中看出,2005~2014年間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與普通中學(xué)在校人數(shù)具有明顯的協(xié)整關(guān)系。

    (3)職業(yè)教育在校人數(shù)和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的協(xié)整檢驗(yàn)。建立相應(yīng)的協(xié)整回歸方程:

    從對(duì)式(3)殘差序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果中得出,2005~2014年間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與職業(yè)教育在校人數(shù)也同樣具有顯著的協(xié)整關(guān)系。

    2、誤差修正模型。Granger定理指出:如果變量X與Y是協(xié)整的,則它們之間的短期非均衡關(guān)系總可以由一個(gè)誤差修正模型來(lái)表述。Granger(1988)同樣還進(jìn)一步指出,存在協(xié)整關(guān)系的兩個(gè)變量也肯定存在某種形式的Granger因果關(guān)系,或是單向的,或是雙向的。故我們可以通過(guò)使用誤差修正模型(ECM)來(lái)研究人口教育結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的依從關(guān)系,并借此對(duì)其長(zhǎng)期均衡和短期波動(dòng)進(jìn)行直接的描述。

    (1)普通高等院校在校人數(shù)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的ECM檢驗(yàn)?zāi)P腿缦拢?/p>

    首先使用VAR模型對(duì)最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行確認(rèn),在VAR滯后階數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)中,LR指標(biāo)一直選擇滯后2階,所以以此作為ECM檢驗(yàn)?zāi)P妥罱K的滯后階數(shù)。模型擬合的結(jié)果如下:

    D(lngdp)=0.023(lngdp(-1)+0.089-0.596lncollege(-1))+ 0.596D(lngdp(-1))-0.011D(lncollege(-1))+0.334D(lngdp (-2))+0.067D(lncollege(-2)) (6)

    (0.388) (2.041) (-0.193) (1.267) (0.761)

    R2=0.4074 DW=2.09

    回歸方程中因?yàn)槌?shù)項(xiàng)不顯著予以剔除,從而可以獲得以上的回歸結(jié)果,擬合的結(jié)果顯示,式(6)中,誤差修正項(xiàng)(lngdp(-1)+0.089-0.596lncollege(-1))、D(lncollege(-1))、D(lngdp (-2))、D(lncollege(-2))在10%的顯著性水平下表現(xiàn)為不顯著,D(lngdp(-1))表現(xiàn)為顯著。高等院校在校生人數(shù)規(guī)模的滯后項(xiàng)、差分項(xiàng)均不能很好地解釋GDP的變化,它們前面回歸參數(shù)顯著為零,說(shuō)明高等院校在校生人數(shù)規(guī)模擴(kuò)張不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因。同理,我們也可以獲得以上ECM檢驗(yàn)?zāi)P椭械牧硪粋€(gè)回歸結(jié)果,如下式所示:

    D(lncollege)=0.399-0.314(lngdp(-1)+0.089-0.596lncollege(-1))+0.596D(lngdp(-1))+0.640D(lngdp(-1))+1.264D(lncollege(-1))-3.441D(lngdp(-2))-1.053(lncollege(-2)) (7)

    (2.272)(-1.153)(0.550)(6.330)(-3.442)(-1.053)

    R2=0.9248 DW=2.26 P(F)=0.000828

    式(7)中,D(lngdp(-2))、D(lncollege(-1))、D(lncollege (-2))分別對(duì)應(yīng)t統(tǒng)計(jì)量的P值為0.018、0.0004、0.0119,在10%顯著性的水平下,原假設(shè)所有l(wèi)ngdp的滯后項(xiàng)及差分項(xiàng)的系數(shù)都為0不成立,接受備擇假設(shè)即這些系數(shù)不都為0,D(lncollege(-2))就是顯著的,所以lngdp能對(duì)lncollege起到解釋作用,據(jù)此說(shuō)明,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是高等院校在校生人數(shù)規(guī)模擴(kuò)大的Granger原因。

    (2)lngdp和lnmiddle具有協(xié)整關(guān)系,因此我們一樣可以使用ECM檢驗(yàn)?zāi)P蛠?lái)檢驗(yàn)普通中學(xué)在校生人數(shù)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的Granger因果關(guān)系。依舊通過(guò)VAR模型對(duì)最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行確定,以LR指標(biāo)為依據(jù),可以得出指標(biāo)始終選擇滯后1階,所以我們把滯后1階作為ECM檢驗(yàn)?zāi)P妥罱K的滯后階數(shù)。模型擬合的結(jié)果如下:

    D(lngdp)=0.133-0.0807(lngdp(-1)+14.535-1.5(lnmiddle -1))-0.213D(lngdp(-1))-0.2447D(lnmiddle(-1)) (8)

    (3.282) (-2.374) (-0.598) (-2.014)

    R2=0.462 DW=1.802 P(F)=0.090590

    式(8)回歸結(jié)果顯示,D(lngdp(-1))在10%顯著性的水平下表現(xiàn)為不顯著,常數(shù)項(xiàng)、誤差修正項(xiàng)(lngdp(-1)+14.535-1.5lnmiddle(-1))、D(lnmiddle(-1))分別對(duì)應(yīng)t統(tǒng)計(jì)量的P值為0.0083、0.0390、0.0717。據(jù)此可以得出,lnmiddle的滯后項(xiàng)可以解釋lngdp的變化。因此,普通中學(xué)在校生人數(shù)規(guī)模是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因。同時(shí),在ECM的檢驗(yàn)?zāi)P椭形覀兛梢垣@得另一個(gè)回歸方程結(jié)果:

    D(lnmiddle)=-0.004-0.10311(lngdp(-1)+14.535-1.5lnmiddle(-1))-0.062(lngdp(-1))+1.158D(lnmiddle(-1)) (9)

    (-0.045) (1.234) (-0.071) (3.878)

    R2=0.811 DW=2.552 P(F)=0.000601

    式(9)中,常數(shù)項(xiàng)、誤差修正項(xiàng)(lngdp(-1)+14.535-1.5lnmiddle(-1))、D(lngdp(-1))在10%的顯著性水平下,均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),只有D(lnmiddle(-1))參數(shù)顯著不為零。因此經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是普通中學(xué)在校生人數(shù)規(guī)模擴(kuò)大的Granger原因。

    (3)lngdp和lnvocation一樣具有協(xié)整關(guān)系,因此我們依舊可以采用ECM檢驗(yàn)?zāi)P蛠?lái)檢驗(yàn)職業(yè)教育在校生人數(shù)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的Granger因果關(guān)系。根據(jù)VAR模型對(duì)最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行確定,以LR指標(biāo)為依據(jù),可以得出指標(biāo)一直選擇滯后1階,所以我們把滯后1階作為ECM的檢驗(yàn)?zāi)P偷淖罱K滯后階數(shù)。模型的擬合結(jié)果如下:

    D(lngdp)=0.098-0.0399(lngdp(-1)+2.842-0.876lnvocation(-1))-0.019(lngdp(-1))+0.036D(lnvocation(-1)) (10)

    (4.071) (3.369) (-0.076) (1.775)

    R2=0.620 DW=1.505 P(F)=0.0176

    從結(jié)果可以看出,誤差修正項(xiàng)(lngdp(-1)+2.842-0.876(lnvocation(-1))、D(lnvocation(-1))、常數(shù)項(xiàng)在10%的顯著性水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。由此可以看出,lnvocation的滯后項(xiàng)可以解釋lngdp的變化,因此職業(yè)教育在校生人數(shù)規(guī)模是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因。與此同時(shí),ECM檢驗(yàn)?zāi)P涂梢垣@得另一個(gè)回歸方程的結(jié)果如下:

    D(lnvocation)=-0.537+0.2659(lngdp(-1)+2.842-0.876lnvocation(-1))+6.143D(lngdp(-1))+0.108D(lnvocation (-1)) (11)

    (-1.668) (1.675) (1.919) (0.392)

    從上面擬合結(jié)果可以看出,D(lngdp(-1))對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量為0.0989,在10%的顯著性水平下表現(xiàn)為顯著,即通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。而常數(shù)項(xiàng)、誤差修正項(xiàng) (lngdp(-1)+2.842-0.876lnvocation(-1))以及D(lnvocation(-1))的參數(shù)均不顯著,因此經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是職業(yè)教育在校生人數(shù)規(guī)模擴(kuò)張的Granger原因。

    (三)模型預(yù)測(cè)。在上文中我們獲得了吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分別與高等院校在校生人數(shù)規(guī)模、普通中學(xué)在校生人數(shù)規(guī)模、職業(yè)教育在校生人數(shù)規(guī)模的ECM模型,并由此進(jìn)行了Granger因果檢驗(yàn)。但模型是否擁有較好的統(tǒng)計(jì)特征,是否擁有很好的預(yù)測(cè)能力,還需要進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。此外,前面的Granger因果檢驗(yàn)中,我們知道高等院校在校生人數(shù)規(guī)模、普通中學(xué)在校生人數(shù)規(guī)模不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因,也就是說(shuō),它們的變化不能對(duì)GDP的變化起到預(yù)測(cè)作用,而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是高等院校在校生人數(shù)規(guī)模擴(kuò)大、職業(yè)教育在校生人數(shù)規(guī)模擴(kuò)大的Granger原因,在這里僅對(duì)高等院校人數(shù)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的ECM進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)式(7)采用Hendry的從一般到個(gè)別的建模方法,剔除回歸系數(shù)不顯著的滯后項(xiàng),使得殘差滿足白噪聲的要求,修正后的ECM模型如下:

    D(lncollege)=0.458-0.370(lngdp(-1)+0.089-0.596lncollege(-1))+0.596D(lngdp(-1))-D(lngdp(-2))+1.235D(lncollege(-1))-1.059D(lncollege(-2)) (12)

    (3.435) (-1.536) (-3.157) (6.710) (-3.556)

    式(12)中各滯后項(xiàng)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),且殘差項(xiàng)也滿足白噪聲要求。對(duì)殘差項(xiàng)進(jìn)行序列相關(guān)LM檢驗(yàn),結(jié)果表明在5%顯著性的水平下,殘差序列不存在序列相關(guān)。并且也通過(guò)了White檢驗(yàn),說(shuō)明不存在序列方差,模型設(shè)定正確。故對(duì)模型無(wú)須進(jìn)行進(jìn)一步修正。

    利用式(12)建模對(duì)吉林省2014年高等院校在校人數(shù)規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè),可以得到預(yù)測(cè)結(jié)果為46.0021萬(wàn)人,根據(jù)2014年吉林省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)可知實(shí)際在校人數(shù)為46.33萬(wàn)人,預(yù)測(cè)誤差僅為0.7%,說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果是可以接受的,模型的預(yù)測(cè)性能良好。

    五、結(jié)論及建議

    本文采用協(xié)整檢驗(yàn)與誤差修正模型(ECM)對(duì)吉林省2005~2014年間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與人口教育結(jié)構(gòu)的依從關(guān)系方面進(jìn)行實(shí)證研究,可以得到以下結(jié)論和建議:

    (一)2005~2014年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和高等院校人數(shù)規(guī)模以及普通中學(xué)人數(shù)規(guī)模之間存在單項(xiàng)的Granger因果關(guān)系,且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在長(zhǎng)期內(nèi)是高等院校人數(shù)規(guī)模擴(kuò)大的Granger原因,而普通中學(xué)人數(shù)規(guī)模擴(kuò)大在短期內(nèi)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因。但職業(yè)教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)卻有著明顯的互為因果關(guān)系。這表明吉林省除在職業(yè)教育方面,高等院校和普通中學(xué)培養(yǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并沒(méi)有形成良好的互動(dòng)機(jī)制。因此,在保證對(duì)職業(yè)教育投入力度的同時(shí),應(yīng)對(duì)高等教育專業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,使得人才更加符合吉林省建設(shè)的需要,進(jìn)一步加快對(duì)地方經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用。

    (二)改革開(kāi)放30多年來(lái),吉林省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)教育的發(fā)展起著關(guān)鍵作用。本文的實(shí)證研究也已經(jīng)表明,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)論是對(duì)高等教育、普通中學(xué)教育還是職業(yè)教育都起到了積極的促進(jìn)作用。而教育所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益要以一定的投入為前提,故為了保證教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)持續(xù)的促進(jìn)作用,就需要吉林省通過(guò)多種途徑發(fā)展經(jīng)濟(jì),實(shí)現(xiàn)教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互促進(jìn)的互動(dòng)機(jī)制。

    (三)人才流失嚴(yán)重可能是高等教育未能明顯促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原因之一。吉林省由于地處我國(guó)東北地區(qū),發(fā)展較東部沿海地區(qū)差距較大,對(duì)于具有科研和創(chuàng)新的高科技人才,傾向于去尋找更加優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境。而這類人才對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)是十分重要的。故為盡量避免人才流失,提高吉林省的人才待遇、工作環(huán)境以及生活環(huán)境也是十分必要的。

    主要參考文獻(xiàn):

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