近年来，在相互制衡、相互促进的过程中，我国高等教育和经济出现了无岗无岗的情况，主要表现为大学生就业率持续下降〔1〕。因此，对高等教育与经济发展协调性的研究越来越受到人们的关注。根据2000年的规定，本文计划协调我国高等教育与东、中、西部省（市、自治区）的经济发展～研究2009年的统计数据。

 

一、高等教育与经济发展综合评价

 

1.指标体系的构建

 

文中数据源于2万～2009年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》等国家公布的数据。本着代表性、多样性、对比性、综合性的原则，构建了东、中、西部（大陆31个省、市、自治区）高等教育经济发展指标体系。经济发展指标由人均GDP组成、生产总值增长率、城市居民人均可支配收入、农村人均纯收入、城市化率、消费率、工业增加值占生产总值的比例、进出口总额和人均区域财政收入；高等教育指标由每万人、每万毕业生、每万硕士、每万博士、平均学生、每万人、大学生比例、高等教育就业比例、大专以上学历、学生平均高等教育经费和国外主要机构论文数量组成〔2〕。

 

2.综合评价指标的确定

 

(1)高等教育发展水平综合评价指标。为使2万人。～2009年高等教育发展水平对比，尽可能充分反映各地区高等教育发展水平。笔者将通过SPSS进行10年的数据对19.0进行分析，提取累计贡献率达到90%以上的因素作为反映高等教育发展水平的综合指标（见表1）。

 

表1中的五个因素反映了93.825%的信息量。我们将五个主要因素对应的方差贡献率作为综合因素的得分权重，并将其带入高等教育综合评价公式进行计算。

 

（2）确定社会经济发展的综合评价指标。

 

采用同样的方法对10年数据进行分析，提取累计贡献率达到90%以上的因素作为反映社会经济发展的综合指标（见表2）。

 

表2中的五个因素反映了92.599%的信息量。我们还将五个主要因素对应的方差贡献率作为综合因素的得分权重，并将其带入经济发展综合评价公式进行计算。

 

3.综合评价结果

 

表3显示了2000年和2009年各省、东、中、西部地区高等教育与区域经济的综合评价值排名，反映了各地区经济与教育的协调。然而，仅从水平差异来看，就会出现一个问题：例如，北京高等教育评价值为0.8337，经济评价值为0.2616，如果当地两个评价值与高等教育排名一致，但经济排名下降（由于其他地区经济评价值上升），水平差异将扩大，这是否表明北京高等教育与经济发展的协调性必须恶化？为了解决这个问题，我们采取了灰色相关的方式来评估高等教育与经济发展的协调性。

 

二、高等教育与区域经济发展协调评价

 

1.协调模型选择

 

本文选择刘聚龙先生的灰色关联系统模型进行分析〔3〕，灰色相关分析方法是分析不同系统行为序列之间的微观、宏观或几何拟合程度，根据发展趋势的相似或不同水平寻找不同系统之间的数值关系的方法，特别适合动态过程分析〔4〕。高等教育和区域经济发展具有以时间为序列的动态特征，并在大量研究中得到证实。例如，通过对华南三省（区）高等教育规模和经济发展情况的分析，发现随着时间的推移，高等教育与经济发展的互动作用日益明显〔5〕；中国矿业大学樊华、陶学宇通过建立复合系统协调模型进行研究。结果表明，高等教育和经济的发展经历了从混乱到有序、缓慢的过程，1995年以后呈现出有序、快速发展的趋势〔6〕；朱迎春等人选择了协调理论。通过Granger的进一步分析，高等教育和经济增长的变量水平序列是时间序列，两者之间存在长期稳定的动态平衡关系〔7〕。因此，通过选择灰色相关性分析来评价高等教育和区域经济发展，我们可以掌握动态发展的协调性：灰色相关性值越高，高等教育与经济发展的协调性越好；相反，越差〔8〕。

 

 2.协调性评价值

 

以时间为序列，将区域经济发展综合评价值作为灰色相关分析的参考序列，将高等教育综合评价值作为比较序列，分别将大陆31个省（市、自治区）和东、中、西部地区2万～2009年，将综合评价值引入模型，计算出近10年来各地区高等教育与经济发展的灰色关系，以反映两者之间的协调（见表4）。