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我国高职教育经费投入的空间关联性和空间影响因素 ——Spatial Econometric Analysis of the Expenditure of Higher Vocational Education in China 作
者：
濮筠/崔玉平
作者简介：
濮筠，崔玉平，苏州大学，江苏 苏州 215123 濮筠(1977- )，男，江苏南京人，苏州大学博士生，讲师，主要从事高等教育经济管理研究；崔玉平(1964- )，男，黑龙江林口人，苏州大学教授，博士生导师，主要从事教育经济管理研究。
原发信息：
《现代教育管理》(沈阳)2017 年第 20172 期 第 85-90 页
内容提要：
我国高等职业教育事业性经费投入存在着比较显著的空间关联性；高职事业性经费投入水平受本地区和邻接地区生产总值的正向影响。地区生产总值的空间聚集是导致高职教育事业性经费投入聚集的重要因素之一。国家应该重视高职教育资源的省际均衡配置问题，通过快速开发欠发达地区经济，打破高职教育经费投入欠发达省域之间“低—低”聚集的分布格局，为欠发达地区高职教育的快速发展提供财力保障，使之尽快走出区域高职教育投资的“洼地”。
Spatial Econometric Analysis of the Expenditure of Higher Vocational Education in China
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词：
高等职业教育/经费投入/空间计量/GeoDa/higher vocational education/investment/spatial econometric analysis/GeoDa
期刊名称：
《职业技术教育》 复印期号：
2017 年 07 期
中图分类号：G718.5 文献标识码：A 文章编号：1674-5485(2017)02-0085-06
一、文献综述与理论基础
(一)文献综述
从区域发展的内涵上，熊德平认为，区域的协调发展具有目标和过程两个层面，对于协调应当运用辩证的观点去理解。[1]从区域发展的模式上来看，陈秀山提出区域的协调发展是一种不同于区域均衡发展的模式，同时，区域的协调发展也不同于区域非均衡发展，它的实质是一种二者相结合的动态协调发展。[2]安虎森从区域协调发展与区域一体化的区别入手，认为区域一体化的重点是经济效率。[3]蒋海清认为区域协调发展就是要找到处理好公平与效率关系的空间结构。[4]关于区际协调发展的度量指标，杨伟民建议采用人均指标来衡量区域协调发展的程度。[5]李兴江和唐志强则从体现经济与社会可持续发展水平的四个子系统中精选了 16 个指标，构建一套指标体系，用于测量经济社会全面协调发展进程。[6]
(二)区域高等教育协调发展理论
协调发展理论是人类在文明发展过程中对人与自然之间、人类社会各组成部分之间的相互关系及其互动发展方式进行深度反思的成果。“协调”是指为了实现系统优化的总体目标，在尊重客观规律的基础上，把握
系统相互关系原理，通过建立有效的制度与机制，依靠科学组织和管理，实现系统内部相互关系最优化的过程。区域协调是指区域经济社会的各子系统、各组成部分之间相互适应、相互协作、相互促进的联系状态。区域高等教育协调发展是指区域内高教系统在保持与区域内其他社会经济系统良性互动的态势下，内部各子系统之间相互协同、相互促进、共同进步的过程。
依据协调发展理论，本文探讨在我国区域经济发展不平衡的现状下，省际高等职业教育经费投入是否具有空间集聚效应和空间非协调性，区域高等职业教育经费投入与经济发展水平之间是否存在空间关联性。
(三)区域高教一体化理论
区域划分以地理特征、政治特征或经济社会功能性特征为基础。区域一体化可以定义为区域内各空间主体单元逐步加强合作联系、在相互磨合与融合过程中形成范围更大的区域共同体的过程。区域高等教育一体化是在区域一体化背景下，为了达成区域高教发展的良性态势，提升区域高教综合竞争力，通过突破体制性障碍，推动高教资源及其效益跨界流动与溢出，形成联动发展、优势互补的学术共同体和人才培养“高地”的过程。在一体化进程中需要发挥优势空间主体的辐射带动作用。现代化进程中的辐射通常是指经济发展水平和现代化水平较高的优势区域通过资本、人才、技术、信息、能源等资源的流动和文化观念、经营理念、思维方式、生活方式等方面的相互影响来推动或带动经济发展水平和现代化水平较低的劣势区域。通过这种流动、传播和渗透，可以提高经济资源空间配置效
率，逐渐打破并取代旧习惯势力，破除传统路径依赖。通常我们把经济发展水平和现代化程度较高的优势区域称为辐射源，而辐射的传导媒介包括便捷的交通设施、信息传播手段和有利于资源有效流动的体制机制等。本文的区域是指我国大陆整体区域，区域内的空间主体单元是指单个省域，共有 31 个省域空间单元，不包括港、澳、台地区。本文选用省域年度人均地区生产总值作为省域经济发展水平的衡量指标。
(四)空间计量理论
Berry 和 Marble 首先提到了空间数据分析技术，通过对地理对象的空间效应的研究分析，发现隐藏在数据背后的信息。[7]Paelinck 和Klaassen 提出了空间计量的概念，他们通过强调研究中的五项重要原则来界定空间计量经济学研究的领域，其中包括空间相互依赖关系的界定、空间关系的不对称性、空间解释变量和空间模拟等概念。[8]强调了具体空间变量应用于计量模型中的明确表达的重要性，例如，空间潜变量的衡量、布局等。Anselin 对空间计量经济学做出了定义，认为所谓空间计量经济学就是在区域科学模型的统计分析中，研究由空间引起的各种特性的一系列技术和方法。
二、变量的确定与数据描述
反映省域普通高等职业教育投资水平的指标有多种，这里选用生均事业性经费(syxjf)、生均人员教育经费(ry)、生均基本建设经费(jj)作为显示指标。选用人均地区生产总值(rigdp)作为反映省域经济发展水平的指标。有关高职投入变量的数据来源于 2010 年、2012 年、2014 年的《中国教
育经费统计年鉴》，按照 2008 年和 2009 年《中国教育经费统计年鉴》中相关变量数据的增长率估算出缺省年代的数据。省域经济发展数据来源于国家统计局分省年度报告。变量取自然对数后可形成统计结果，包括观察值的个数、最小值、最大值、平均数和标准差(见表 1)。
本研究仅对区域高等职业教育经费投入数据进行分析，对高等职业教育投资的空间优化配置具有更直接的意义；利用 GeoDa 软件对高等职业教育经费投入进行空间探索性分析，利用空间计量分析模型，探索影响区域高职教育投入的空间因素，以期获得有价值的结果。
三、省际高职教育经费投入的空间自相关性
地区间的行为一般都在一定程度上具有空间依赖关系(即空间关联性)。测度变量的空间自相关性普遍使用莫兰指数(Moran"s I)，其中单变量莫兰指数分为单变量全局莫兰指数和单变量局部莫兰指数。前者用于检验整个研究区域的空间单元之间在某一要素特征上是否存在空间相关性，后者分析局部空间单元的某种属性特征与邻居空间单元的同类属性特征的相关程度。二者的定义公式分别为：
上述公式中的 n 代表省域总数，n=31； 和 分别是省域 i 和邻居省域 i 的特征变量的观测值，S 为变量 X 的标准差。
为构建的空间权重矩阵的元素值，这里采用二元“后式”邻接矩阵，即在地图上若两
个空间单元拥有共同边界或公共顶点则定义为邻接，否则，定义为“不邻接”。该矩阵设定主对角线上元素为 0，若 i 省域与 j 省域相邻，则为 1，否则为 0。矩阵 W 经过行标准化处理，用原来行每个元素同时除以所在行元素之和，使得新建行元素之和等于 1。单变量全局 Moran"s I 指数的变化范围为-1 到 1。它的原假设是整个区域各空间单元属性变量值分布随机、无显著趋势。如果空间分布是随机关系，则 I 的期望值接近于0，当 I 值为负时，表示空间分布负自相关，当 I 值为正时，表示空间正自相关。单变量空间关联的局部莫兰指数 I(LIsA)出现显著正值，表示在特定属性变量上具有相似性的局部空间单元之间存在空间集聚性；若出现显著负值，说明同一属性变量取值不相似的空间单元之间存在空间集聚性(见表2、表 3、表 4)。
研究结果显示，该检验是建立在正态分布的假设基础上，各变量的Moran"s I 的指数值都为正数，表明各变量都具有一定程度的空间正向自相关性，但是生均基建经费没有通过显著性水平为 0.05 的检验，说明该变量不存在显著的省际空间自相关性。这表明我国各省份高等职业教育事业性经费投入具有相似值之间的空间集聚，即高等职业教育事业性经费投入较高的省份与同样经费投入较高的省份相邻，经费投入较低的省份趋于与投入较低省份为邻。全国高等职业教育的经费投入在生均事业性经费投入、生均人员经费投入上存在省际空间分布不协调现象。2010 年、2012年、2014 年的生均事业性经费和生均人员经费投入的 Moran"s I 值呈递
减趋势，说明高职生均事业性经费和人员经费投入的省际空间聚集效应在逐渐衰减，高职生均事业性和人员性经费投入在省域之间的空间分布正趋于离散和均衡(见表 5、表 6、表 7)。
通过局部空间自相关(LISA)指标来分析局部空间自相关的显著性程度。可得到我国 3 年 31 个省域的高等职业教育生均事业性经费投入局部空间自相关莫兰指数和聚集地图。
由上述分析可知，高等职业教育经费投入在我国华东地区和东北地区呈现出高指标省域与高指标省域聚集的情况，而我国西部地区，特别是**、青海、甘肃等地区则呈现出低指标省域与同类低指标省域聚集的情况。这说明我国高等职业教育事业性经费投入具有东强西弱的态势。不过东北地区的高等职业教育事业性经费投入较之于南部各省而言，也呈现出了高—高聚集的形态，说明我国目前大力发展东北老工业基地的方针政策正在高等职业教育领域得到贯彻落实。
四、高职教育经费投入与地区生产总值之间的空间交叉关联性
空间关联性除了表现在空间自相关性上，还表现在空间交叉关联性上。一般用双变量全局莫兰指数(或称之为全局交叉莫兰指数)来反映两个不同变量在研究区域内的空间相关性。
综合分析各生均经费指标后，生均事业性经费投入的综合性很强，适合用来反映各地区之间高职经费投入的差异性。下面通过对 2010 年、2012 年、2014 年三年省域高等职业教育生均事业性经费投入的对数与省
域人均地区生产总值的对数之间的双变量空间全局相关性进行分析，通过空间距离最近的三个省域为任一省域邻居的距离带方法来建构二进制距离型空间权重矩阵。研究结果显示，高等职业教育的生均经费投入与邻居地区人均生产总值之间呈现较强的一致变动趋势。
从双变量 Moran 散点图中可以看出，绝大多数省份都处于第一和第三象限，全局交叉 Moran"s I 指数也通过了显著性水平为 0.05 的 Z 检验，表明生均事业性经费投入总量高的省份，其周边距离最近的三个邻居省份的人均地区生产总值也高；生均事业性经费投入总量低的省份，其周边距离最近的三个邻居省份的人均地区生产总值也低(如图 1 所示)。因此，从总体上来看，省域高等职业教育生均事业性经费投入受到邻居地区经济发展总量的正向聚集效应影响。
图 1 2010 年、2012 年、2014 年生均事业性经费投入与人均地区生产总值的 Moran 散点图
我国 2010 年、2012 年和 2014 年的高等职业教育生均事业性经费投入与经济发展水平之间呈现出一定程度的空间聚集趋势。截止到 2014年经济发展水平较高的京津冀地区与江苏省体现出了对周边相邻的三个省份的高—高聚集效应，同时，青海、**、四川、云南、西藏、贵州等省则呈现出了低—低聚集的趋势。总体上看，这种聚集趋势折射出相关省域之间经济社会发展的联动效应，因为产业与资源的聚集等原因，使得经济
发展水平较强的省域辐射到相邻的省份；同时，经济发展水平较低的省域也会受到周边区域的影响。
五、省域高职教育事业性经费投入的空间影响因素
本研究选择了与高等职业教育发展直接关联的人均地区生产总值作为地区经济影响因素的代表，通过量化评价 2010 年、2012 年与 2014 年省域高等职业教育事业性经费投入与邻居省域人均地区生产总值的交互关系，可以确认省域高等职业教育事业性经费投入与邻居省域人均地区生产总值之间存在正的空间交叉关联性。
根据上述探索性空间分析结果构建回归模型。分别以本省域高职教育事业性经费投入和邻接省域高职教育事业性经费投入的空间加权变量作为因变量，以邻接省域人均地区生产总值的空间加权变量为解释变量，建立两个回归模型：
其中， 为省域 i 的高等职业教育生均事业性经费的自然对数，为省域 i 的人均地区生产总值的自然对数，α为截距项，β为空间自变量 的系数，ε为随机扰动项，W 为二进制邻接型空间权重矩阵值。
基于模型(1)的 OLS 回归估计结果显示，回归系数显著不为零，尽管模型拟合优度较低，但 F 统计量较高；虽然 2012 年和 2014 年的回归估计结果的残差正态性不成立，且存在异方差问题，但回归系数都通过了显著性水平为 0.05 或 0.1 的 t 检验，说明回归结果具有参考价值。
考察模型(1)三年的 估计值，可知其平均值为 0.433，可以说邻接省域人均地区生产总值每提高 1％，本省域高职教育生均事业性经费投入将会提高 0.433％。这表明邻接省域地区经济发展水平对本省域高职教育事业性经费投入产生积极的正向影响。
基于模型(2)的 OLS 回归估计结果显示，回归系数显著不为零，尽管模型拟合优度不高，但模型设定稳健，F 统计量显著高，Breusch-Pagan的检验结...
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