EN中文

Economic geography >

2021 , Vol. 41 >Issue 12: 149 - 157

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2021.12.016

Coupling and Coordination Relationship Between Local Financial Investment in Education and Economic Development Level in China

  • MIAO Long , 1, 2 ,
  • WEN Bingxun , ※ ,
  • WEN Qianya 1
Expand
  • 1. Business School，Xiangtan University，Xiangtan 411105，Hunan，China
  • 2. School of Economic，Hunan University of Finance and Economics，Changsha 410205，Hunan，China
  • 3. Department of Finance，Hunan University of Finance and Economics，Changsha 410205，Hunan，China

Received date: 2021-04-22

  Revised date: 2021-11-01

  Online published: 2025-03-31

Fold

Abstract

Taking 31 provincial-level administrative units in China from 2009 to 2019 as the research object and on the basis of clarifying the coupling mechanism of local fiscal education investment and economic development level,this article establishes an evaluation index system for local fiscal education investment and economic development level,and uses a comprehensive evaluation model And entropy weight method is used to measure the comprehensive index of local financial investment in education and economic development level,and uses the coupling coordination degree and spatial autocorrelation model to analyze the temporal and spatial characteristics of their coupling coordination and their spatial correlation evolution pattern. The results show that: 1) China's fiscal education investment level has increased significantly from 2009 to 2019. The fiscal education investment level in the central and western regions has developed faster and has great growth potential. The eastern region has slowed down its development speed and was overtaken by the central region. The level of economic development has risen slightly,but the growth rate has slowed down. The economic development level of the central region has increased rapidly,while the economic development level has declined significantly in the northeast. 2) The coordination degree between China's fiscal investment in education and the economic development level is mainly out of balance from 2009 to 2019. In term of spatial distribution pattern,it presents declining trend from the east of China to the west of China,the coupling coordination degree in the northeast of China is lower than that in the middle of China,but higher than that in the west of China. From time series analysis,the inter-provincial differences of the coupling coordination degree are gradually shrinking from 2009 to 2019,it has shown a slow increase in most regions during the study period. The trend of balanced development has appeared. 3) From 2009 to 2019,the coupling coordination level between China's fiscal education investment and economic development level has always shown positive spatial autocorrelation,and the agglomeration characteristics have gradually become prominent,and mainly manifest the high-high agglomeration in the eastern region and the low-low agglomeration in the western region. From 2009 to 2019,high-high agglomeration areas have increased,and low-low agglomeration areas have decreased.

Key words： local financial investment in education; economic development level; coupling coordination degree; spatio-temporal evolution pattern

Cite this article

MIAO Long , WEN Bingxun , WEN Qianya . Coupling and Coordination Relationship Between Local Financial Investment in Education and Economic Development Level in China[J]. Economic geography, 2021 , 41(12) : 149 -157 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2021.12.016

在新时代中国社会主要矛盾发生转变的背景下，发展教育、提升人口素质是贯彻落实教育强国战略、促进经济增长和社会进步发展的基本条件，是中国实现社会主义现代化的长期战略选择[1⇓-3]。党的十九大报告指出：“建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育”[4]。国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要也强调要提升国民素质，构建高质量的教育体系，优化人口结构，拓展人口质量红利。
“百年大计，教育为本”，教育促进经济发展具有丰富的理论基础。舒尔茨的人力资本论指出，教育是社会经济增长的有力支撑，教育投资可以通过增加人力资本存量来促进经济增长；明瑟教育收益理论认为教育水平、收入增长和经济发展之间存在明显的正相关关系[5]。Benhabib运用Cobb-Douglas生产函数推导出人力资本确实会影响经济的增长[6]，Su Yaqin利用索洛框架得出，人力资本对中国城市经济增长具有重要贡献[7]，联合国教科文组织的全球教育监测报告指出教育是一项极其明智的高回报投资，在教育和技能上投入1美元，将会获得至少10倍的经济增长回报。目前，伴随我国经济发展进入新常态，如何发展教育、促进经济社会发展成为社会各界关注的热点[8⇓-10]。
学者们运用日渐成熟的方法手段，围绕财政教育投入的结构、效率、体制机制、产出等进行分析，如孙萌等研究了基础教育的财政投入与人力资本结构的优化[11]；宋福进等对我国高等教育财政投入结构失衡问题进行分析[12]；陈霞等以我国31个省份为研究样本，对2012—2016年高等教育投资效率进行静态和动态评价[13]；吴正俊等对统筹城乡教育发展的财政投入体制机制进行了创新探究，建议将教育投入主体的重心移到中央和各级政府[14]。同时，部分学者在城乡二元结构框架下，从教育财政视角就教育公平问题进行了探讨，重点关注了教育公平、教育均等化问题[15⇓⇓-18]。
也有学者对教育投入与经济发展水平的关系进行研究，如朱耘婵等基于2003—2013年省际经验数据对财政教育投入对地区经济增长的贡献进行分析，得出财政教育对经济发展的贡献率高于物质资本投资[19]；吴惠等探索了中国高等教育财政投入与经济增长关系，表明高等教育财政投入对我国经济的发展有很大的促进作用[20]；何颖等以江苏省为例研究了教育投入与经济增长的关系[21]。这些研究为教育资源空间配置结构的优化与空间配置效率的提高提供了科学参考，但尚存在不足。财政教育投入与经济发展水平之间的双向关系有待进一步揭示，关于二者耦合协调关系的研究较少，更鲜有实证来研究财政教育投入与经济发展水平空间相关性的时空差异。基于此，本文借助已有的研究成果，通过建立地方财政教育投入与经济发展水平评价指标体系，运用综合评价模型、耦合协调度及空间自相关模型，以2009—2019年为时间尺度，对我国地方财政教育投入水平与经济发展水平进行定量核算与综合分析，对地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的时空演变特征进行研究，旨在为构建高质量的教育体系，优化人口结构，拓展人口质量红利，促进经济社会高质量发展提供借鉴参考。

1 地方财政教育投入与经济发展水平耦合机理

当今社会是知识经济的时代，知识是经济增长最重要的因素之一[22]，而教育对知识的积累和创新具有重要的作用，教育不仅具有传播知识的功能，更是经济发展的主要动力，教育推动着经济的增长，而经济的增长反过来又可以促进教育的发展。教育投资是支持国家长远发展的基础性和战略性投资，是教育发展的重要物质基础[23]，包括教育投入规模、投入结构、投入均等化等内容。经济发展水平代表一个地区经济发展的程度，大多采用人均GDP或其他的单一指标来衡量[24]。从经济发展水平的内涵来看，它是由经济发展的速度、质量、规模、效益和结构状况等共同作用形成的综合经济实力[25]。所涉及的内容不仅包括物质生产的发展带来的经济总量的增长和扩大，而且强调经济效率的提高和经济结构的优化所促进的经济形式的转变，发展教育与经济增长作为中国高质量发展的重要议题，存在相互促进、相互制约的紧密联系。
增加教育投入是提高区域竞争力的关键因素，可以为区域经济增长和发展带来机遇。但由于两者发展速度不同步、发展领域不匹配、发展环节脱钩等原因，往往造成二者脱节。虽然经济增长有利于促进高等教育财政投入，但由于经济发展水平、要素市场发展程度等因素的地域差异，导致我国人力资源的跨省流动展现不对称特征，人力资源大都从中西部地区流入到东部地区、从内陆地区流入到沿海地区。因此，经济发展水平高的东部省份，虽然财政实力较强，但是其边际高等教育投入的意愿却低于欠发达省份，使得教育投入滞后于经济发展水平，新时代中国“教育强国”战略的成功实施需要教育投入和经济增长的协调有序与共同发展。

2 指标选取、数据来源与研究方法

2.1 指标选取

由于地方财政教育投入水平与经济发展水平两者均受多种因素综合作用的影响，本文遵循科学性、可获得性、可比性等原则，构建衡量地方财政教育投入与经济发展水平两系统的综合评价指标体系（表1）。
表1 地方财政教育投入和经济发展水平综合评价指标体系

Tab.1 Comprehensive evaluation index system of local financial investment in education and economic development level

一级指标 二级指标 指标名
地方财政
教育投入		 规模水平 财政性教育经费占财政支出比重、财政性教育经费占GDP比重、财政性教育经费、教育投入增长率
结构水平 高中投入占比、义务教育占比、高等教育投入占比、职业教育占比、农村高中投入占比、农村义务教育经费投入占比
科教投入水平 教师工资占比、科研经费占比
经济发展水平 经济规模 地区生产总值（亿元）、地方财政收入（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、固定资产投资总额（亿元）
经济结构 人均GDP（元/人）、第二产业占GDP的比重（%）、第三产业占GDP的比重（%）、二三产业就业人口比重（%）
经济质量 城乡居民各项存款总额（亿元）、在岗职工年平均工资（元）、城乡居民收入比（%）、规模以上工业企业综合能源消费量（万吨标准煤）
对于地方财政教育投入指标体系，各级政府通过扩大财政性教育经费规模来促进教育的稳定和快速发展，并根据不同的层级或区域结构制定相关的政策。按照财政性教育经费的总量及不同主体的数量比例关系，可分为规模水平和结构水平。规模水平可分为绝对规模和相对规模，选取财政性教育经费的总量及其增长率表示绝对规模，选取财政性教育经费分别占GDP和地方财政一般预算支出的比重表示相对规模。结构水平可分为层级结构和城乡结构。按照不同的层级结构，可分为义务教育、高中教育、职业教育和高等教育的财政性教育经费占比；选取农村义务教育和高中教育的财政性教育经费占比表示城乡结构。选取科研经费占比和教师工资占比代表教育投入部分的科教投入水平。
对于经济发展水平系统，本文借鉴已有的相关研究[24⇓⇓⇓-28]，构建了由经济规模、经济结构、经济质量3个维度共12个指标组成的经济发展水平指标体系。指标采用按当年价计算的绝对量和相对量相结合的量度方式，对于负向指标城乡居民收入比和规模以上工业企业综合能源消费量已正向化处理。

2.2 数据来源与处理

本文以2009—2019年为研究的样本区间，选取我国31个省级行政单元的面板数据进行分析（不包含港澳台地区）。地方财政教育投入系统的指标主要来源于2010—2019年《中国教育经费统计年鉴》；经济发展水平系统的指标主要来源于2010—2019年《中国统计年鉴》、31个省级行政单元的统计年鉴、2009—2019年各省级行政单元的政府工作报告和政府统计公报。对于统计口径不一的数据已进行换算处理，并利用相应年份数据对部分缺失值进行插补。

2.3 研究方法

2.3.1 综合评价模型

S 1 = ∑ i = 1 n W i X i   ,   S 2 = ∑ j = 1 m W j X j
式中： S 1、 S 2为地方财政教育投入与经济发展水平两系统的综合指数； W i、 W j为基于熵权法计算的地方财政教育投入指标i与经济发展水平指标j权重值； X i、 X j为地方财政教育投入与经济发展水平指标的标准化值；n、m为各子系统指标的个数。

2.3.2 耦合协调度模型

本文借鉴物理学中的耦合协调模型来探讨地方财政教育投入与经济发展水平两系统之间的耦合协调情况，计算公式如下[27]：
C = S 1 · S 2 S 1 + S 2 2
T = α S 1 + β S 2
D = C · T
式中：C为地方财政教育投入与经济发展水平两系统的耦合度； S 1、 S 2为两系统的综合指数测度结果；T为体现两系统综合水平对协调度贡献的综合协调指数；D为两系统的耦合协调度；α、β为待定系数，考虑到经济发展水平与地方财政教育投入同等重要，因此本文取α、β均为0.5。根据以往研究经验，参照相关文献[26⇓-28]，结合实际研究情况，将耦合协调度划分为10个层次，见表2。
表2 耦合协调度等级划分标准

Tab.2 The grade classification of coupling coordinating degree

耦合协调度 （0，0.1] （0.1，0.2] （0.2，0.3] （0.3，0.4] （0.4，0.5] （0.5，0.6] （0.6，0.7] （0.7，0.8] （0.8，0.9] （0.9，1.0]
等级 极度失调 严重失调 中度失调 轻度失调 濒临失调 勉强协调 初级协调 中级协调 良好协调 优质协调

2.3.3 空间自相关模型

①全局Moran's I指数。计算公式为：
M o r a n ' s   I = n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j x i - x ¯ x j - x ¯ ∑ i = 1 n x i - x ¯ 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j
式中： W i j为空间权重矩阵，若i、j两个省级行政单元相邻时，则 W i j=1，反之，若i、j两个省级行政单元不邻接，则 W i j=0；xi、xj分别为第i、j个省级行政单元的地方财政教育投入与经济发展水平之间的耦合协调度； x ¯为xj的均值；n为研究区域省级行政单元的样本数量。Moran's I的取值范围为Moran's I∈[-1，1]，当Moran's I>0时，表示研究区域内不同省级行政单元地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的空间分布呈正向的空间自相关；当Moran's I<0时，表示研究区域内不同省级行政单元地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的空间分布呈负向的空间自相关；当Moran's I=0时，表示研究区域内不同省级行政单元地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的空间分布呈随机分布，即不存在空间自相关性[29]。
②局部Getis-Ord G i *指数。局部Getis-Ord G i *指数识别各省级行政单元与周围行政单元之间是否存在高值与高值集聚或低值与低值集聚现象，计算公式为：
G i * d = ∑ i = 1 n w i j x j / ∑ i = 1 n x j
式中： W i j为空间权重矩阵； x j为行政单元j的地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度。一般通过标准化Z值检验，计算公式为：
Z G i * = G i * - E G i * V a r G i *
式中： E G i * 、 V a r G i *分别为期望指数和方差。当 Z G i *>0且显著时，分布模式呈高值与高值集聚；反之，当 Z G i *<0且显著时，分布模式呈低值与低值集聚。

3 结果与分析

3.1 地方财政教育投入与经济发展水平测度与分析

根据表1构建的地方财政教育投入与经济发展水平指标体系，根据公式1计算2009—2019年中国财政教育投入与经济发展水平指数，并分析其时序变化特征。

3.1.1 地方财政教育投入水平测度分析

2009—2019年中国地方财政教育投入水平显著提高，从2009年的0.218增长到2019年的0.292，平均投入水平为0.255。依据国家统计局对中国区域的划分标准，将中国分为了东、中、西、东北四个区域，从区域层面看，中国地方财政教育投入在地区间不均衡，存在明显的“东强西弱”特征，东部财政教育投入最高，中部和东北地区次之，西部最弱。2009年中国地方财政教育投入由高到低依次为东部（0.252）、中部（0.214）、西部（0.198）、东北（0.192），整体发展水平均比较低。到2019年，区域财政教育投入发展排序发生了变化，由高到低依次为中部（0.334）、东部（0.293）、西部（0.277）、东北（0.261），中部地区财政教育投入略微超过东部地区。
整体来看，相对于2009年，2019年中西部和东北地区财政教育投入均有了提高，增长潜力较大，与东部地区的差距正在逐步缩减。这是由于近年来我国加强了对中西部地区教育的重视，例如在2012年颁布了《中西部高等教育振兴计划》，2014年在中西部14省份开展农村偏远地区学前教育试点，这些政策和措施进一步扩大了中西部地区财政教育经费的投入，并优化了当地地方财政教育经费的结构。
图1 2009—2019年中国地方财政教育投入时间变化特征

Fig.1 Changes of China's financial education investment in 2009-2019

通过ArcGIS软件的自然断裂法将2009、2014和2019年地方财政教育投入指数分别划分为低、较低、中等、较高、高水平5种等别，并进行空间可视化。可以看出近10年来有13个省份等级上升，其中，江西由低升为较高，上升了4个级别。广东、河北、河南、山西上升了2个级别，湖南、安徽、山东、黑龙江、云南、广西、宁夏、内蒙古上升了1个级别，表明这些省份优化了教育资源，加大了对教育的投入力度；近10年来有12个省份等级下降，其中，上海由较高降为低等，下降了4个级别，北京由较高降为较低，下降了3个级别，湖北、浙江、江苏、天津、重庆分别下降2个等级，这是由于我国人力资源的跨省流动展现不对称特征，经济发展水平高的东部省份，虽然财政实力较强，但是其边际高等教育投入的意愿却低于欠发达省份。贵州、西藏、新疆、海南、青海等省级行政单元级别没变，一直处于较低等别。

3.1.2 经济发展水平测度分析

2009—2019年中国经济发展平均水平为0.299，有小幅上升，但增速趋缓，从2009年的0.281发展到2019年的0.300。该结论符合我国目前面对经济下行挑战，保持战略定力，坚定走高质量发展之路的“稳”的特征，并与其他学者的研究结论相一致[30]，根据经济发展的相关理论，“十四五”时期我国经济发展水平将继续保持放缓趋势。
从区域层面看，2009年中国经济发展水平由高到低依次为东部（0.470）>东北（0.267）>中部（0.247）>西部（0.143）。到2019年，区域经济发展水平由高到低次序变为东部（0.496）>中部（0.306）>东北（0.171）>西部（0.166），相较于2009年，中部地区经济发展水平增速较快，而东北地区经济发展水平下滑明显，这与东北地区产业结构、产品结构、技术结构、需求结构及发展模式失衡有较为直接的关系。
通过ArcGIS软件的自然断裂法将2009、2014和2019年经济发展水平指数分别划分为低、较低、中等、较高、高5种等别，并进行空间可视化。可以看出近10年来有9个省份等级上升，湖南和湖北由中等升为较高，江西、陕西、重庆由较低升为中等，新疆、宁夏、海南、贵州由低升为较低，均上升了1个级别；有2个省份等级下降，辽宁、河北由较高降为中等，下降了1个级别；其他省份较为稳定，其中，山东、浙江、上海、北京、广东、江苏一直处于最高等别，这与其稳定的经济基础和较好的区位条件相关，而西藏、甘肃、青海一直处于最低等别，这与其自然条件相对较差、农牧区经济发展落后、基础设施建设滞后有关。
图2 中国地方财政教育投入空间变化特征

Fig.2 Spatial changes of China's local financial investment in education

图3 2009—2019年中国经济发展水平时间变化特征

Fig.3 Changes of China's economic development in 2009-2019

3.2 地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调测度与分析

3.2.1 耦合协调度时空格局分析

利用耦合协调度模型对2009—2019年中国地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度进行测算。综合来看，中国地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度在研究时段上以失调型（中度失调、轻度失调和濒临失调）为主。这反映出中国大部分地区的经济发展仍然严重依赖要素驱动和投资驱动，地方财政教育投资滞后于经济发展，导致两者协调程度较低。
从时间上看，除东北地区外，2009—2019年绝大多数地区地方财政教育投入与经济发展水平之间的耦合协调度在研究期内呈现缓慢上升并趋于稳定的态势，省际耦合协调程度差异逐步缩小，均衡发展趋势显现。
图5 2009—2019年中国地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度

Fig.5 Coupling coordination degree between China's local financial investment in education and economic development level in 2009-2019

从空间上看，呈现“东部>中部>东北>西部”的发展格局，其中，东部地区两系统耦合协调度保持在0.40~0.45之间波动，研究期内处于濒临失调阶段；中部、西部和东北地区两系统耦合协调度保持在0.35~0.40之间波动，研究期内处于轻度失调阶段。
图4 中国经济发展水平空间变化特征

Fig.4 The spatial changes of China's economic development level in 2009-2019

为了更好地分析耦合协调度的空间分异特征，本文对2009、2014和2019年财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度进行分析（图6）。2009年，中国财政教育投入与经济发展水平耦合协调度处于严重失调至濒临失调范围内，其中，东部地区北京、上海、广东、江苏、浙江、山东的两系统耦合协调度最高，处于濒临失调阶段，福建、天津、河北处于轻度失调阶段，海南处于中度失调阶段；中部地区的湖北、湖南、河南、安徽处于轻度失调阶段，山西、江西处于中度失调段；东北地区的辽宁、吉林、黑龙江处于轻度失调阶段；西部地区大部分省份处于中度失调阶段，只有四川、陕西、重庆、内蒙古处于轻度失调阶段。
图6 2009、2014和2019年中国地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度

Fig.6 Coupling coordination degree of China's local financial investment in education and economic development level in 2009，2014 and 2019

2019年，中国财政教育投入与经济发展水平耦合协调度处于严重失调至勉强协调范围内，省际差异略有缩小并呈现趋好的态势，协调总体情况趋向良好，说明中国的人才战略已初见成效。与2009年相比，东部地区的广东、福建和海南耦合协调等级均提高一个档次，其中，广东由濒临失调上调为勉强协调，福建由轻度失调上调为濒临失调，海南由中度失调转上调为轻度失调；中部地区的河南、湖南、湖北、安徽由轻度失调上调为濒临失调阶段，山西和江西由中度失调上调为轻度失调阶段；东北地区的辽宁、黑龙江一直处于轻度失调阶段，而吉林却由轻度协调退回至中度失调阶段，这更多与其经济增速断崖式下滑、财政支出有所降低、人口流失严重等有关；西部地区的广西、云南、贵州耦合协调等级提高了一个档次，由中度失调进入轻度失调阶段，而西藏的耦合协调等级保持不变，一直是严重失调阶段。
由此可见，我国大部分地区地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度整体不断上升，这表明我国在不断优化地方财政教育投入系统和经济系统的投入产出结构，在促进地方财政教育投入有效利用的同时，经济水平也得到了进一步增长，东部地区的协调度整体高于中西部地区，说明东部地区在二者关系上调节能力具备较大优势，中西部地区的协调能力还有待进一步提高。

3.2.2 耦合协调度全局空间相关性分析

运用ArcGIS软件计算出地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的全局Moran's I指数（表3），以揭示二者耦合协调度的全局空间相关性。由表3可知，各年的P值都明显低于5%，说明Moran's I指数均通过了显著性检验，二者耦合协调度水平在2009—2019年都存在区域相对集聚现象。此外，2009—2019年的Moran's I指数值都为正且大于0.2，说明二者耦合协调度一直呈现正的空间自相关。从动态趋势来看，Moran's I指数值呈现“M”型演化，说明中国地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度经历了上下波动的动态变化过程。
表3 地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的Moran's I系数

Tab.3 Moran's I coefficient of coupling coordination degree between local financial investment in education and economic development level

属性 Moran's I Z值 P值 E（I） Var（I）
2009 0.488088 50.372646 0 -0.00123 0.000094
2010 0.496807 51.259296 0 -0.00123 0.000094
2011 0.502304 51.820244 0 -0.00123 0.000094
2012 0.500358 51.627757 0 -0.00123 0.000094
2013 0.482074 49.752277 0 -0.00123 0.000094
2014 0.494544 51.028800 0 -0.00123 0.000094
2015 0.527951 54.451035 0 -0.00123 0.000094
2016 0.534930 55.154794 0 -0.00123 0.000094
2017 0.545999 56.290845 0 -0.00123 0.000095
2018 0.550064 56.707269 0 -0.00123 0.000095
2019 0.548447 56.544641 0 -0.00123 0.000095
2009 0.488088 50.372646 0 -0.00123 0.000094

3.2.3 耦合协调度局部空间集聚分析

全局Moran's I指数反映了地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度空间自相关的整体情况，但不能反映其内部空间格局差异的特征。因此，本文利用GeoDa软件制作LISA集聚图，对中国2009、2014和2019年地方财政教育投入与经济发展水平之间耦合协调度的局部空间分异特征进行分析，结果如图7所示。
图7 2009、2014和2019年中国地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的LISA分析图

Fig.7 LISA analysis chart of the coupling coordination degree of China's local financial education investment and economic development level in 2009，2014 and 2019

由图7可得，2009—2019年中国地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度的集聚特征逐渐凸显出来，主要表现为东部地区的高—高集聚与西部地区的低—低集聚，且从2009—2019年高—高集聚区有所增加，低—低集聚区有所减少。
具体来看，2009年高—高集聚范围主要分布在天津、上海、安徽为主的东部和中部地区；低—低集聚主要分布在新疆、青海、西藏、云南为主的西部地区；四川为高—低型集聚区；江西为低—高型集聚区。到2019年，高—高型集聚范围进一步扩大，由2009年的天津、上海、安徽3个省份变成了山东、上海、江苏、浙江、福建、安徽、江西7个省份，主要分布在东部和中部地区；低—低型集聚有所减少，由2009年的新疆、西藏、青海、云南4个省份变成了新疆、青海、云南3个省份，主要分布在西部地区。其次，具有正向相关关系的集聚主要分布在中东部地区，而且中部地区的江西由低—高集聚转变为高—高集聚，高—高型集聚进一步扩张，体现了东部高—高集聚区的辐射带动作用。

4 结论与建议

4.1 主要结论

第一，2009—2019年中国地方财政教育投入水平显著提高，整体来看，中西部地区的地方财政教育投入水平发展速度较快，增长潜力较大，东部地区放慢了发展速度，被中部赶超。采用ArcGIS自然断裂法将2009、2014和2019年中国地方财政教育投入指数分为了低、较低、中等、较高、高5种等级，得出近10年来江西、广东、河北、河南、山西等13个省份地方财政教育投入指数等级上升，上海、北京、湖北、浙江、江苏等12个省份地方财政教育投入指数等级下降。
第二，2009—2019年中国经济发展水平有了小幅上升，但增速趋缓，中部地区经济发展水平增速较快，而东北地区经济发展水平下滑明显。采用ArcGIS自然断裂法将2009、2014和2019年中国经济发展水平指数分为了低、较低、中等、较高、高5种等级，得出近10年来湖南、湖北、江西、陕西、重庆等9个省份经济发展水平指数等级上升，辽宁、河北2个省份经济发展水平指数等级下降。
第三，2009—2019年中国地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度在研究时段上以失调型为主。从空间上看，呈现“东部>中部>东北>西部”的发展格局，从时间上看，2009—2019年耦合协调度的省际差异在逐步缩小，除东北地区外，其他区域在研究期内呈现缓慢上升并趋于稳定的态势，均衡发展趋势有所显现。
第四，2009—2019年中国地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度水平一直呈现正的空间自相关，集聚特征逐渐凸显，主要表现为东部地区的高—高集聚与西部地区的低—低集聚，且2009—2019年高—高集聚区有所增加，低—低集聚区有所减少，高—高集聚区的辐射带动作用明显。

4.2 政策建议

第一，全国各地区地方财政教育投入与经济发展水平的耦合协调度整体水平较低，以失调型为主，表明我国依然缺乏促进地方财政教育投入与经济发展水平融合发展的制度环境。导致出现这种低耦合协调度的主要原因是地方财政教育投入系统滞后于经济增长的低水平发展。因此，需要加快推进地方教育财政投入体制机制改革，推动地方财政教育投入体系建设，建立地方财政教育经费投入稳定增长的长效机制，创新地方财政教育投入的分配方式和机制，优化财政性教育经费投入结构，不断提升地方教育财政投入使用效益。
第二，从时间趋势上看，全国大部分地区的地方财政教育投入与经济发展水平耦合协调度在稳步提升，这表明地方财政教育投入与经济发展水平的融合发展关系在不断改善，二者的耦合质量在提升。因此，需要持续优化财政教育投入与经济发展间相互作用的传导机制，不但要提升教育投入的人力资源提升效应，同时也要不断推动经济发展，促进更充分高质量就业，提升人力资源的产出效率，为地方政府扩大财政教育支出提供反哺支撑。
第三，从空间分布上看，中部地区财政教育投入高，但财政教育投入与经济发展水平耦合协调度相对较低，反观东部地区财政教育投入较低，但财政教育投入与经济发展水平耦合协调度相对较高。这表明东部地区人力资源对财政教育支出的反哺能力要高于中部地区。对此，中部地区一方面需要不断调整产业结构，加快推进产业转型升级，推动构建与高质量人力资源相匹配的产业体系，充分释放高质量人力资源的生产力。另一方面，中部地区需不断优化发展环境，不但防止人才外流，同时还需要加大力度吸引高素质人才流入。而对于西部地区，不仅面临教育投入水平低、投入结构不平衡等困境，也存在人力资源支撑力弱的现实问题，应持续加大财政教育投入，扩大财政教育投入规模，优化财政教育投入结构，提升财政教育投入的质量、效益与水平；另一方面，大力发展地方经济，为人力资源提供良好的发展平台，提高人力资源创造产出进而反哺地方财政教育支出的能力。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
卢彩晨. 第四次转型:中国高等教育从大到强的必然选择[J]. 中国高教研究, 2021(10):21-27.

DOI

[2]
刘林, 郭莉, 李建波, 等. 高等教育和人才集聚投入对区域经济增长的共轭驱动研究——以江苏、浙江两省为例[J]. 经济地理, 2013, 33(11):15-20.

[3]
肖洒, 刘君. 区域高等教育科技创新能力协同发展测度分析[J]. 经济地理, 2018, 38(8):124-131.

DOI

[4]
朱国仁. 建设教育强国:中华民族伟大复兴的基础工程[J]. 行政管理改革, 2017(11):60-63.

[5]
李冬梅, 盛学滨. 加大财政教育投入助力乡村振兴[N]. 经济参考报,2021-03-30(07).

[6]
Benhabib Jess, Spiegel Mark. The role of human capital in economic development:Evidence from aggregate cross-country data[J]. Journal of Monetary Economic, 1994, 34(2):143-173.

[7]
Su Yaqin, Liu Zhiqiang. The impact of foreign direct investment and human capital on economic growth:Evidence from Chinese cities[J]. China Economic Review, 2016(37):97-109.

[8]
袁振杰, 郭隽万果, 杨韵莹, 等. 中国优质基础教育资源空间格局形成机制及综合效应[J]. 地理学报, 2020, 75(2):318-331.

DOI

[9]
许浩, 周子康, 孔德莉, 等. 武汉市基础教育资源与居民点空间耦合分析[J]. 经济地理, 2019, 39(8):87-94.

[10]
李琼, 李小球, 张蓝澜, 等. 中国地方普通高等教育生均经费的时空演绎分析[J]. 经济地理, 2019, 39(2):48-57.

[11]
孙萌, 台航. 基础教育的财政投入与人力资本结构的优化——基于CHIP数据和县级数据的考察[J]. 中国经济问题, 2018(5):68-85.

[12]
宋福进, 胡薇, 刘少雪. 我国高等教育财政投入结构失衡问题分析[J]. 教育科学, 2015, 31(6):31-35.

[13]
陈霞, 刘斌. 中国高等教育投资效率动态综合评价[J]. 统计与决策, 2020, 36(20):44-48.

[14]
吴正俊, 朱伯兰. 统筹城乡教育发展的财政投入体制机制创新探究[J]. 探索, 2013(5):118-123.

[15]
胡钦太, 林晓凡, 张彦. 信息化何以促进基础教育的结果公平——基于中国教育追踪调查数据的分析[J]. 教育研究, 2021, 42(9):142-153.

[16]
宗晓华, 陈静漪. 集权改革、城镇化与义务教育投入的城乡差距——基于刘易斯二元经济结构模型的分析[J]. 清华大学教育研究, 2016, 37(4):61-70.

[17]
周远翔, 宋旭光, 张丽霞. 教育财政投入、空间收敛与基础教育公平[J]. 北京师范大学学报:社会科学版, 2019(5):135-147.

[18]
赵林, 吴殿廷, 王志慧, 等. 中国农村基础教育资源配置的时空格局与影响因素[J]. 经济地理, 2018, 38(11):39-49.

[19]
朱耘婵, 王银梅. 财政教育投入对地区经济增长的贡献分析——基于2003 - 2013年省际经验数据[J]. 湖北社会科学, 2017(4):88-94.

[20]
何颖. FDI、教育投入与经济增长关系的实证研究——以江苏省为例[J]. 江淮论坛, 2011(5):56-60.

[21]
吴惠, 刘志新. 中国高等教育财政投入与经济增长关系模型[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2009, 41(7):265-268.

[22]
梁炜. 科技创新支撑中国经济高质量发展的理论与实证研究[D]. 西安: 西北大学, 2020.

[23]
蒲蕊. 基于公平价值取向的政府义务教育服务责任[J]. 华中师范大学学报:人文社会科学版, 2013, 52(6):167-175.

[24]
吴玉鸣, 柏玲. 广西城市化与环境系统的耦合协调测度与互动分析[J]. 地理科学, 2011, 31(11):1474-1479.

[25]
刘耀彬, 李仁东, 宋学锋, 等. 中国城市化与生态环境耦合度分析[J]. 自然资源学报, 2005, 20(1):105-112.

[26]
李二玲, 崔之珍. 中国区域创新能力与经济发展水平的耦合协调分析[J]. 地理科学, 2018, 38(9):1412-1421.

DOI

[27]
卢召艳, 魏晓, 李红, 等. 湖南省区域创新能力与经济发展水平的耦合协调分析[J]. 湖南财政经济学院学报, 2020, 36(5):62-69.

[28]
蒋天颖, 华明浩, 许强, 等. 区域创新与城市化耦合发展机制及其空间分异——以浙江省为例[J]. 经济地理, 2014, 34(6):25-32.

[29]
王庆喜, 蒋烨, 陈卓咏. 区域经济研究实用方法:基于ArcGIS、GeoDa和R的运用[M]. 北京: 经济科学出版社, 2014.

[30]
蔡昉. 如何让新型城镇化走得更远[J]. 中国房地产, 2018(32):58-61.

Options
Outlines

/

〈 〉