摘要：高等教育一直是科技與經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的主要推動(dòng)力，隨著私人教育需求量的擴(kuò)大，高等教育規(guī)模是否應(yīng)該進(jìn)行調(diào)整，高等教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間如何協(xié)同發(fā)展。文章選取教育強(qiáng)省江蘇省為例，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于1996年-2013年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)高等教育規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系呈一定規(guī)律，最后提出政策建議。
　　關(guān)鍵詞：高等教育；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　一、 引言
　　隨著高等教育規(guī)模的不斷擴(kuò)張，以前以國(guó)家財(cái)政投入為主的高等教育經(jīng)費(fèi)雖有增加，但是與高等教育擴(kuò)張的規(guī)模和速度相比是不斷下降的。高等教育經(jīng)費(fèi)的巨大缺口將由社會(huì)、企業(yè)、個(gè)人等來(lái)共同分擔(dān)。目前就國(guó)家的發(fā)展來(lái)說(shuō)，改革開(kāi)放以來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的飛速發(fā)展的一個(gè)重要前提就是高水平的人才和先進(jìn)的理念。而就高水平的人才培養(yǎng)的主體來(lái)看，絕大多數(shù)高水平的人才都是得益于中國(guó)的高等教育。因?yàn)楦叩冉逃�體系下的大學(xué)不僅承擔(dān)著傳授知識(shí)的作用，同時(shí)還肩負(fù)著將知識(shí)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力及創(chuàng)新能力的實(shí)現(xiàn)。相較于西方國(guó)家，公立與私立大學(xué)均有市場(chǎng)的現(xiàn)狀，中國(guó)高等教育仍然是以公辦大學(xué)為主，高等教育機(jī)構(gòu)的建立與發(fā)展的資金也主要來(lái)自政府的支持。高等教育的快速發(fā)展，是國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保證和基石。
　　江蘇省的教育規(guī)模、教育質(zhì)量在全國(guó)名列前茅，盡管省內(nèi)自然資源在全國(guó)并不占優(yōu)勢(shì)，通過(guò)江蘇省高等教育的投入與高等教育水平的提高，培養(yǎng)更多的高層次人才，這一豐富的人力資源彌補(bǔ)了江蘇省在自然資源方面的不足。2017年2月江蘇省召開(kāi)的全省教育工作會(huì)議提出“繼續(xù)推進(jìn)教育現(xiàn)代化建設(shè)”，2017年江蘇省“十三五”教育發(fā)展規(guī)劃也分別在江蘇省教育體系、教育質(zhì)量、教育公平、教育活力與社會(huì)服務(wù)等方面提出更高的要求。充分體現(xiàn)了政府對(duì)教育的重視程度。
　　另外，隨著我國(guó)在2002年達(dá)到大眾化教育的標(biāo)準(zhǔn)，江蘇省的教育在發(fā)展數(shù)量的同時(shí)，根據(jù)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的要求，從層次結(jié)構(gòu)到專(zhuān)業(yè)設(shè)置，培養(yǎng)目標(biāo)等方面進(jìn)行了一系列改革，特別值得提出的是大力發(fā)展了研究生教育，研究生人數(shù)迅速增加。高等教育是整個(gè)教育的重要組成部分，是高層次的以培養(yǎng)各類(lèi)專(zhuān)門(mén)人才為目標(biāo)的教育，高等教育也是適應(yīng)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展而發(fā)展的。因此高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能否協(xié)同發(fā)展，是實(shí)現(xiàn)教育與經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省的關(guān)鍵所在，筆者將以江蘇省為例，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于1996年～2013年人均GDP和高等教育指標(biāo)，分析江蘇省高等教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。
　　二、 文獻(xiàn)綜述
　　關(guān)于教育對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響因素分析的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，主要是將教育與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系轉(zhuǎn)化為人力資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響因素分析。因?yàn)榻逃�本身并不可以直接衡量，一般是通過(guò)人力資本的投入來(lái)衡量教育的發(fā)展與投入。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系主要有以下兩類(lèi)觀點(diǎn)。
　　1. 教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)論。亞當(dāng)斯密1776年曾提出用于生產(chǎn)的勞動(dòng)力量的變化是影響一國(guó)國(guó)民收入的方法之一，另一個(gè)方式就是通過(guò)提高勞動(dòng)力的工作效率。而勞動(dòng)力的工作效率的提高，依靠的是勞動(dòng)力的水平，包括身體素質(zhì)、知識(shí)與手藝等，而這些因素是無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)培養(yǎng)或形成。而是要通過(guò)學(xué)習(xí)。有師傅教授徒弟，使得徒弟受到教育，那么作為徒弟要支付給師傅一定的費(fèi)用（現(xiàn)金或?qū)嵨铮�，徒弟通過(guò)付出費(fèi)用獲得了知識(shí)，師傅通過(guò)教授徒弟獲得了收益。大衛(wèi)李嘉圖認(rèn)為勞動(dòng)力在質(zhì)與量?jī)煞矫娴奶嵘�，將�?huì)對(duì)國(guó)家財(cái)富的增加有正向促進(jìn)作用。
　　西奧多·W·舒爾茨（Schultz）在《人力資本投資》（1960）中主張“全資本”概念，即資本既包含物質(zhì)資本又包含人力資本。根據(jù)美國(guó)1900年～1957年的數(shù)據(jù)，他得出在美國(guó)教育投入因素在所有對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響的因素中的貢獻(xiàn)率達(dá)到三分之一，教育投入能夠產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，教育是人力資本投資的一種形式，它可以帶來(lái)未來(lái)的收入或者滿(mǎn)足。
　　羅默基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，建立人力資本內(nèi)生增長(zhǎng)模型，得出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與人力資本的投入是正相關(guān)的，能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增。在人力資本的概念上，盧卡斯進(jìn)一步進(jìn)行了細(xì)化，認(rèn)為人力資本不僅包括有專(zhuān)業(yè)技能的技術(shù)人員，同時(shí)還包括具有普通知識(shí)的一部分人。并且普通知識(shí)的人力資本可以通過(guò)訓(xùn)練向?qū)�業(yè)技術(shù)人員轉(zhuǎn)化，從而進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展要求有高質(zhì)量的教育水平和教育資源與之配套，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與高等教育的質(zhì)量是相互影響的（張煒，2006）。
　　2. 教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不確定論。有一部分學(xué)者認(rèn)為教育對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)作用是不確定的，各國(guó)國(guó)家和地區(qū)都不相同，受到國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、時(shí)代背景、人力資本的構(gòu)成等因素的影響。郭慶旺、賈俊雪（2009）通過(guò)對(duì)高等教育和基礎(chǔ)教育投入的分項(xiàng)研究得出中等職業(yè)技術(shù)教育投入增加、高校加強(qiáng)招生強(qiáng)度對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響并不明顯。黃燕萍、劉榆等（2013）將教育分級(jí)處理，得出我國(guó)目前的社會(huì)結(jié)構(gòu)下，高級(jí)教育投入對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響要遠(yuǎn)小于初級(jí)教育，且存在區(qū)域差異。Krueger等對(duì)不同教育水平的國(guó)家進(jìn)行比較，得出在教育水平已經(jīng)發(fā)展到一定高度的國(guó)家，教育投入的快速增加反而阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
　　三、 模型選擇及樣本選取
　　本文擬采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Artificial Neural Networks）研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與高等教育發(fā)展規(guī)模之間的關(guān)系。通過(guò)模擬動(dòng)物的生物特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的個(gè)神經(jīng)節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，并且進(jìn)行特殊算法對(duì)信息進(jìn)行處理。預(yù)先提供輸入數(shù)據(jù)以及與之相對(duì)應(yīng)的輸出列，基于模型檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，然后根據(jù)得出的相關(guān)結(jié)果，再通過(guò)第三組新的數(shù)據(jù)，推出輸出的結(jié)果。這一過(guò)程就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的訓(xùn)練過(guò)程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上就是由大量處理單元相互聯(lián)系組成的非線性的，并且具有自動(dòng)適應(yīng)能力和自動(dòng)學(xué)習(xí)能力的信息處理系統(tǒng)。

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