趙志華 李茹
【摘? 要】在知識經濟時代,教育、科技和社會的發(fā)展是區(qū)域經濟發(fā)展的主要動力因素,明晰三者之間的協(xié)同發(fā)展關系是制定區(qū)域經濟發(fā)展政策措施的基礎。論文建立教育-科技-社會發(fā)展復雜系統(tǒng)協(xié)同度模型,以浙江等7個省份為例進行實證研究。通過發(fā)現(xiàn)三系統(tǒng)協(xié)同度的一般規(guī)律,為區(qū)域發(fā)展研究與地方政府政策制定提供理論依據(jù)。
【Abstract】In the era of knowledge economy, the development of education, science and technology and society is the main driving force of regional economic development. It is the basis of formulating regional economic development policies and measures to clarify the coordinated development relationship among the three. This paper establishes a coordination degree model of the complex system of education-science and technology-society development, and makes an empirical study of seven provinces including Zhejiang. By finding the general law of the coordination degree of three systems, this paper provides a theoretical basis for regional development research and local government policy-making.
【關鍵詞】區(qū)域發(fā)展;協(xié)同度;面板數(shù)據(jù);復雜系統(tǒng)
【Keywords】regional development; coordination degree; panel data; complex system
【中圖分類號】F124;G322? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069(2021)05-0128-02
1 引言
“十四五”時期,為推進區(qū)域高質量發(fā)展,如何促進各經濟要素間產生“1+1>2”的協(xié)同效應成為人們關注的焦點。本文將教育、科技和社會的發(fā)展關系放在復合系統(tǒng)的框架下展開研究,分別建立3個子系統(tǒng)的有序度和協(xié)同度模型,以浙江等7個省份為研究對象進行實證分析,為各省和地區(qū)政府關于區(qū)域經濟發(fā)展的決策提供參考。
2 研究理論及方法概述
本文設教育、科技和社會系統(tǒng)Si(i=1,2,3),S1代表教育系統(tǒng);S2代表科技研發(fā)系統(tǒng);S3代表社會系統(tǒng)。假設系統(tǒng)S1的序參量變量為xi=(xi1,xi2,…,xin),?琢ij≤xij≤?茁ij,n≥1,j∈[1,n],?琢ij和?茁ij分別為系統(tǒng)Si的第j個指標的下限和上限;將指標分為正向指標(xi1,xi2,…,xim)和負向指標(xim+1,xim+2,…,xin),正向指標是指標值越大,有序度越大;同理負向指標是指指標值越小,有序度就越大。而指標的有序貢獻度公式為:
并通過線性加權法,求出系統(tǒng)Si的有序度ui(Xi):
式(2)中,ωj為第j個指標的權重,并運用熵值法求權重。而系統(tǒng)Si的有序度ui(Xi)∈[0,1],其值越大,系統(tǒng)Si的有序度就越高,反之則越低。熵值法步驟如下:
①將原始數(shù)據(jù)歸一化。設m個指標n個對象的原始數(shù)據(jù)矩陣為:
A=(?琢ij)m×n? ?(3)
將其歸一化得到:
R=(rij)m×n? ?(4)
②定義熵權。第i個指標的熵為:
③定義熵權。第i個指標的熵權:
通過式(1)~(6),計算出各子系統(tǒng)的有序度之后,運用耦合度函數(shù)計算兩子系統(tǒng)的協(xié)調度:
同時,建立教育、科技創(chuàng)新和社會這三系統(tǒng)協(xié)同度模型:
M是Sl、S2和S3三個系統(tǒng)的綜合協(xié)同度;而K為調和系數(shù)(K≥6);?漬、?濁和?姿分別是Sl、S2和S3的權重。當U1=U2=U3>0時,三個系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展,達到最佳。
④建立生產函數(shù)模型,將7省份中的社會與科技創(chuàng)新,社會與教育以及教育、科技創(chuàng)新和社會三系統(tǒng)協(xié)同度作為生產要素(由于后期計算的科技創(chuàng)新與教育協(xié)同度發(fā)展趨勢未符合模型,因此,科技創(chuàng)新與教育協(xié)同度不作為生產要素),分別與固定資產投入和勞動力投入一起建立C—D生產函數(shù):
Y=AK?姿1L?姿2ST?姿3? ? ? ? (9)
Y=BKβ1Lβ2SEβ3? ? ? ? (10)
Y=ZKθ1Lθ2Mθ3? ? ? ? (11)
其中,Y代表GDP;A、B和C代表綜合技術水平;K代表固定資本投入量;L代表年末從業(yè)人員數(shù)表征;ST代表社會與科技創(chuàng)新的協(xié)同度;SE代表社會與教育的協(xié)同度;M代表教育、科技創(chuàng)新和社會三系統(tǒng)協(xié)同度,而λi、βi和θi(i=1,2,3)分別是在不同協(xié)同度下,固定資本、勞動力和協(xié)同度對經濟增長的彈性系數(shù)。
3 教育、科技創(chuàng)新和社會協(xié)同度實證分析
3.1 確定序參量的權重
根據(jù)公式(3)~(6),計算出7個省份教育、科技創(chuàng)新和社會子系統(tǒng)各序參量分量的權系數(shù),如表1所示。
3.2 協(xié)同度計算與模型估計
根據(jù)式(1)和式(2),分別計算出2003-2019年間7個省份教育子系統(tǒng)、科技創(chuàng)新子系統(tǒng)和社會發(fā)展子系統(tǒng)的有序度。其中,?琢ij、?茁ij分別取2003-2019年三大子系統(tǒng)的序參量分量Xij的最大值的110%和最小值的90%。并運用式(7)和式(8)求得社會與科技子系統(tǒng)的協(xié)調度、社會與教育子系統(tǒng)的協(xié)調度和教育與科技子系統(tǒng)的協(xié)調度以及三大系統(tǒng)之間的協(xié)同度。
在此基礎上,利用Eviews8.0軟件對(9)~(11)模型進行估計,結果如下:
(12)
(-2.3301)? ? (18.0071)? (6.1971)
(13)
(-0.0402)? ? (21.0507)? (3.6028)
(14)
(-4.2424)? ? (0.0288)? (0.1599)
(i=1,2,…,7;t=1,2,…,17)
上述回歸模型的擬合優(yōu)度平均達到了99.5%,擬合效果都較好,而各地區(qū)的各協(xié)調度的彈性系數(shù)λ3i β3i和θ3i的估計結果,如表2所示。
17年來7個省份的教育、科技和社會子系統(tǒng)彼此之間的協(xié)同度不斷提升。其中,歷年的教育與科技創(chuàng)新的協(xié)同度最大,一直處于高度協(xié)同狀態(tài),此外,7個省份的三系統(tǒng)協(xié)同度都有不同程度的提高,其中,廣東省綜合協(xié)同度最高,內蒙古和四川最低。
4 結論
研究發(fā)現(xiàn):教育與科技創(chuàng)新協(xié)同不受地域和時間的影響,教育是科技創(chuàng)新的重要條件,具有使科學轉化為生產技術的中介作用,而科技創(chuàng)新是教育的重要表現(xiàn),即教育水平越高,科技創(chuàng)新能力越強。因此,為實現(xiàn)教育、科技創(chuàng)新和社會的協(xié)同發(fā)展,需同時在這三個領域制定相應的政策措施。
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