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校政共建高校与区域发展互惠共赢

范文

吴钟辉　梁家荣　罗玉梅　廖曼琪

摘要：本文立足于校政合作模式下，实证研究高等教育发展与区域发展互动双赢的关系。首先，通过文献研究梳理，从高校与地方政府协同办学的理论框架入手，探究校政合作的内涵和现状，阐述校政合作办学的意义和效果。其次，基于珠海市发展状况，以地方政府与高校协同办学作为成功案例，从教育的投入、人力资本存量两因素实证检验高等教育对区域经济发展、社会发展、自主创新发展的影响。另一方面，再通过区域发展对高等教育必要性的阐述，协整检验两者间存在的良性关系，进一步论证高等教育发展与区域发展存在互动双赢的效果。最后，根据定性分析和实证分析结果，提出校政合作模式下，高等教育与区域发展互动双赢良性共进的有效建议。

关键词：区域发展;高等教育;校政合作;实证研究

一、文献综述

（一）研究背景

1.知识经济的到来

知识是高等教育的逻辑起点，随着信息时代的到来，经济、知识与信息一体化，科学技术出现革命性发展，使得知识经济已成为一种新兴的社会形态。高校是经济发展的动力源，以知识决策为导向的经济，指明了经济和社会发展的方向，因此，高等教育产生的知识已然成为促进时代进步、区域经济蓬勃发展的高效催化剂。

2.高校与区域发展的需求

随着高等教育大众化趋势的发展，各个地区为了提高自身的市场竞争力，对人才培养、人才要求程度也逐渐提高。一方面，高校在扩大办学规模的同时，对土地资源的利用，遇到的瓶颈压力也不断增加。因此，校政合作作为有效办学方式之一，高校与地方政府协同办学的合作模式在社会发展中慢慢产生。另一方面，区域经济作为内部因素和外部因素的共生体，新经济的变革更需要教育和知识带来的科技创新和进步，实现高等教育区域化，也将满足实现地区经济产业结构转型的战略需求。可见，高等教育在区域协调发展和规划方面起到了至关重要的作用。

（二）国内外研究概述

美国学者亨利埃茨科威兹（Henry）提出了“大学——产业——政府”关系的三螺旋理论，通过大学、产业、政府这三个创新单元的联动来推动知识创新、传播和转化生产力，用三者相互作用的合力来推动创新形成螺旋上升。随着经济不断发展，社会职能转变，1903年，英国率先采用了合作教育下的“工读交替”模式，之后德国、澳大利亚、美国相继建立了产学研教育制度，政府为高校与企业，高校与地区的“产学研合作”发挥了联结的纽带作用。

我国学者龙献忠与张跃华（2006）指出创新性人才培养需要政府、企业、大学、社会的共同合作来完成;周清和车士义（2009）在三螺旋理论的基础上，实证分析高等院校与区域经济存在互动双赢、良性发展的关系;学者刘金存（2010）提出“校政共建”的概念。在实践层面上，2006年，江苏科技大学与张家港市政府合作办学，建立江苏科技大学张家港校区，左婧（2015）以南宁学院和广西壮族自治区质量技术监督局合作为例，深入分析了校政合作实践中教育发展和社会经济发展的关系。

（三）文献简评

總而言之，国内高校与地方政府协同办学，是在经济不断发展，社会管理职能转变，市场竞争加剧的形势下所推出的合作模式，是在高等教育大众化的趋势下所逐渐形成的一种合作模式，大多数的理论研究都建立在校政合作的实践层面上，高校与地方政府存在一种合作关系，地方政府具有主导协调作用，能够发挥其行业职能，引导和推动高校与企业、高校与地区联合发展。

二、研究内容

首先，本文基于珠海市发展状况，以地方政府与高校协同办学作为成功案例，从教育的投入、人力资本存量两因素实证检验高等教育对区域经济发展、社会发展、自主创新发展的影响。另一方面，再通过区域发展对高等教育必要性的阐述，协整检验两者间存在的良性关系，进一步论证高等教育发展与区域发展存在互动双赢的效果。最后，根据定性分析和实证分析结果，提出校政合作模式下，高等教育与区域发展互动双赢良性共进的有效建议。

三、实证分析

（一）描述性统计分析

本文选取了1990年到2016年的27年的数据为样本，如表3-1和表3-2所示，对5个自变量，4个因变量进行描述性统计。描述性统计分析结果如表3-3所示，由统计分析的结果知，10个变量的均值与标准差之间相差不大，说明这些变量不存在极端异常值，可以进行后续的模型建立。根据收集到的变量数据，可以得到1990-2016年自变量及因变量的趋势，x1-x5变量均呈现为稳步上升的变化趋势，特别是在高等院校出现并完善之后（2004到2016年），五个变量的增量不断上升。因变量y1-y4呈增长趋势，尤其是在2004年以后。这说明了在有高等教育的情况下，经济发展能力、自主创新能力和社会发展能力均有进步。说明了高等教育对经济发展方式的转变有一定的促进作用。

（二）线性回归分析

通过上述变量分析，首先进行ADF单位根检验，结果如表3-4所示，进而构建多元线性回归模型为：

其中，c为常数项，α1，α2，α3为回归系数，ε误差项。

由上述结果知，各模型的，合，数R2和调整后的系数R2数值显示拟合系数高，拟合程度较好。

1.在LnY1模型中，LnX1、LnX2、LnX3对LnY1均表现为显著相关。

2.在LnY2模型中，LnX1、LnX2均表现为显著相关，LnX3表现为不显著。

3.在LnY3模型中，在该线性回归方程中，LnX1、LnX2、LnX3数均表现为显著正相关。

4.在LnY4模型中，nX1表现为显著相关，而LnX2、LnX3表现为不显著相关。

比较分析第二个时间序列区间，同样地，首先进行ADF单位根检验，结果如表3-6所示，进而构建多元线性回归模型：其中，c为常数项，α1，α2，α3，α4，α5为回归系数，ε误差项。

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