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摘 要：高等教育一直是科技与经济进步的主要推动力,随着私人教育需求量的扩大,高等教育规模是否应该进行调整,高等教育与经济增长之间如何协同发展.文章选取教育强省江苏省为例,运用神经网络模型,基于1996年-2013年面板数据进行定量分析,发现高等教育规模与经济增长关系呈一定规律,最后提出政策建议.
关键词：高等教育；经济增长；神经网络
一、 引言
随着高等教育规模的不断扩张,以前以国家财政投入为主的高等教育经费虽有增加,但是与高等教育扩张的规模和速度相比是不断下降的.高等教育经费的巨大缺口将由社会、企业、个人等来共同分担.目前就国家的发展来说,改革开放以来经济发展的飞速发展的一个重要前提就是高水平的人才和先进的理念.而就高水平的人才培养的主体来看,绝大多数高水平的人才都是得益于中国的高等教育.因为高等教育体系下的大学不仅承担着传授知识的作用,同时还肩负着将知识转化为生产力及创新能力的实现.相较于西方国家,公立与私立大学均有市场的现状,中国高等教育仍然是以公办大学为主,高等教育机构的建立与发展的资金也主要来自政府的支持.高等教育的快速发展,是国家社会经济发展的重要保证和基石.
江苏省的教育规模、教育质量在全国名列前茅,尽管省内自然资源在全国并不占优势,通过江苏省高等教育的投入与高等教育水平的提高,培养更多的高层次人才,这一丰富的人力资源弥补了江苏省在自然资源方面的不足.2017年2月江苏省召开的全省教育工作会议提出“继续推进教育现代化建设”,2017年江苏省“十三五”教育发展规划也分别在江苏省教育体系、教育质量、教育公平、教育活力与社会服务等方面提出更高的要求.充分体现了政府对教育的重视程度.
另外,随着我国在2002年达到大众化教育的标准,江苏省的教育在发展数量的同时,根据经济和社会发展的要求,从层次结构到专业设置,培养目标等方面进行了一系列改革,特别值得提出的是大力发展了研究生教育,研究生人数迅速增加.高等教育是整个教育的重要组成部分,是高层次的以培养各类专门人才为目标的教育,高等教育也是适应经济与社会的发展而发展的.因此高等教育发展与经济增长能否协同发展,是实现教育与经济强省的关键所在,笔者将以江苏省为例,运用神经网络模型,基于1996年～2013年人均GDP和高等教育指标,分析江苏省高等教育与经济增长的关系.
二、 文献综述
关于教育对经济的影响因素分析的国内外文献,主要是将教育与经济的关系转化为人力资本投入对经济的影响因素分析.因为教育本身并不可以直接衡量,一般是通过人力资本的投入来衡量教育的发展与投入.目前,国内外学者对于教育与经济发展的关系主要有以下两类观点.
1. 教育对经济增长的促进论.亚当斯密1776年曾提出用于生产的劳动力量的变化是影响一国国民收入的方法之一,另一个方式就是通过提高劳动力的工作效率.而劳动力的工作效率的提高,依靠的是劳动力的水平,包括身体素质、知识与手艺等,而这些因素是无法在短时间内培养或形成.而是要通过学习.有师傅教授徒弟,使得徒弟受到教育,那么作为徒弟要支付给师傅一定的费用（*或实物）,徒弟通过付出费用获得了知识,师傅通过教授徒弟获得了收益.大卫李嘉图认为劳动力在质与量两方面的提升,将会对国家財富的增加有正向促进作用.
西奥多·W·舒尔茨（Schultz）在《人力资本投资》（1960）中主张“全资本”概念,即资本既包含物质资本又包含人力资本.根据美国1900年～1957年的数据,他得出在美国教育投入因素在所有对经济增长产生影响的因素中的贡献率达到三分之一,教育投入能够产生规模效应,教育是人力资本投资的一种形式,它可以带来未来的收入或者满足.
罗默基于内生经济增长理论,建立人力资本内生增长模型,得出经济增长与人力资本的投入是正相关的,能够实现规模报酬递增.在人力资本的概念上,卢卡斯进一步进行了细化,认为人力资本不仅包括有专业技能的技术人员,同时还包括具有普通知识的一部分人.并且普通知识的人力资本可以通过训练向专业技术人员转化,从而进一步促进经济增长.中国经济的快速发展要求有高质量的教育水平和教育资源与之配套,经济的发展与高等教育的质量是相互影响的（张炜,2006）.
2. 教育对经济增长的不确定论.有一部分学者认为教育对经济的增长作用是不确定的,各国国家和地区都不相同,受到国家和地区的经济发展状况、时代背景、人力资本的构成等因素的影响.郭庆旺、贾俊雪（2009）通过对高等教育和基础教育投入的分项研究得出中等职业技术教育投入增加、高校加强招生强度对经济的影响并不明显.黄燕萍、刘榆等（2013）将教育分级处理,得出我国目前的社会结构下,高级教育投入对经济的影响要远小于初级教育,且存在区域差异.Krueger等对不同教育水平的国家进行比较,得出在教育水平已经发展到一定高度的国家,教育投入的快速增加反而阻碍经济发展.
三、 模型选择及样本选取
本文拟采用人工神经网络模型（Artificial Neural Networks）研究经济增长与高等教育发展规模之间的关系.通过模拟动物的生物特征和神经网络,调整神经网络内部的个神经节点之间相互连接的关系,并且进行特殊算法对信息进行处理.预先提供输入数据以及与之相对应的输出列,基于模型检验两组数据之间的关系,然后根据得出的相关结果,再通过第三组新的数据,推出输出的结果.这一过程就是神经网络模型中的训练过程.神经网络实际上就是由大量处理单元相互联系组成的非线性的,并且具有自动适应能力和自动学习能力的信息处理系统.
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