吕健:高校更名与招生扩张

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▲吕健

作者简介:吕健,男,同济大学市场经济研究所副教授,经济学博士,研究方向为宏观经济学。上海 200092

来源:《教育与经济》2016年03期

内容提要:本文对中国2000-2015年间更名的1 921所高校进行了统计,并采用动态面板数据实证分析了高校更名对招生规模的影响。研究发现,一所高校更名能够使得招生规模增长0.049个百分点,且这种影响在时间维度上具有U型特征,在空间维度上呈现东强西弱态势。本文的研究发现支持了以下理论假说:高校更名会推动招生规模增长;办学层次提高的更名能产生较大影响。此外,实证结果还表明,高校更名存在一定的惯性,并会在省际形成学习示范效应;无论办学层次提高与否,更名均会导致高校教育经费支出的增加。

关 键 词:高校更名 招生规模 动态面板数据模型

标题注释:国家社会科学基金一般项目“空间集聚视角下的中国经济增长减速治理研究”(项目批准号:15BJL011)。

中图分类号:F08;G40-054 文献标识码:A 文章编号:1003-4870(2016)03-0003-09

在中国高等教育发展史上,由于社会变迁、教育改革等原因,高校更名是一个较为普遍的现象。在新中国成立之后,高校更名较为集中的主要有两个时期:一是20世纪50年代的院系大调整时期;二是1999年之后的高校“大扩招”时期。前者是新中国高等教育体系的创立时期,主要是借鉴前苏联的高等教育模式;后者是中国高等教育高速发展的时期,它标志着高等教育从精英化走向大众化,也是本文重点关注的时期。图1是2000-2015年中国普通高校的更名的主要类型和数量分布,可以看出,在“大扩招”伊始的2002年更名高校数量最多,达239所;2004年次之,为226所。随后,这一数字逐年下降,并保持在100所以下。在2011年之后,更名高校的数量又开始快速上升,2014年达到了152所。其中,升格大学和专升本的高校数量较为稳定,两者年均数都为12~14所;而升格专科的高校数量较多,且波动较大。总体而言,自1999年“大扩招”以来,每年更名高校的数量均处于一个较高的水平,这将不可避免地对高校的发展产生影响。

图1 2000-2014年高校更名的主要类型和数量分布

近些年来,随着高等教育改革的深化,高校间的竞争不断加剧,高校更名潮再次高涨,从而引发了社会的热议。一方面,持赞成观点的人认为,高校更名既有利于提高学校身份和办学层次,又有利于发展新兴专业和交叉学科,更名之后平台更大,资源更多,学校声誉、影响力、招生规模都可以获得不断地提升。另一方面,持反对观点的人认为,高校更名,特别是频繁地、盲目地更名,会割断高校在长期发展中形成的历史内涵,模糊高校的办学理念,最终破坏大学文化,因此,更名并不利于高校的长期发展。

究竟更名是否能够影响到高校的办学规模,并最终影响到高校的发展?尽管这个问题已经受到了学界的广泛关注,但至今仍缺乏相关的实证研究。进一步地,如果有影响的话,影响的强度有多大?在不同的时间和空间条件下是否具有显著的差异?不同的更名类型所产生的影响孰大孰小?这些仍然是尚未得到回答的问题。本文试图通过实证模型来研究高校更名与招生规模之间关系,以探寻上述问题的答案。

一、文献综述与理论假设

(一)品牌功能与高校名称

著名营销学者Kotler(1991)曾指出,品牌或名称就是一个名字、称谓、符号、设计,或是上述总和,其主要目的就是使自己的产品或服务有别于竞争者[1]。一个好的品牌名称是其产品或服务被人们认知、接受、满意乃至忠诚的前提。Trout(1996)认为,在定位年代,唯一重要的营销决策就是给商品或服务起什么名字[2]。可见,品牌名称在商业领域具有极为重要的作用,因为它能够对人们的购买决策行为产生重大影响。随着人们对品牌名称认识的深入,对品牌名称的功能研究也呈现出多样化。代表性的有:Wernerfelt(1988)认为,品牌名称可以看作是质量好坏的指示器[3];Montgomery & Wernerfelt(1991)发现,品牌名称有助于降低顾客的购买风险[4];Teas & Grapentine(1996)则进一步指出,品牌名称能够简化顾客购买决策任务[5],等等。

Hartmann & Stork(1976)曾指出,专有名称是单个人、地方或事物的名称,它与表示物体或概念的总和的普通名称相对[6]。高等院校作为社会的教学科研机构,在社会中发挥着不可或缺的作用,因此,高校名称是专有名称的一种。那么,高校名称是否也具有类似品牌名称在商业领域中的重要影响力呢?Lieberson(1985)的研究指出,存在一些直观和经验性的证据表明,组织的名称具有不同而广泛的内涵和形象,并且具备一些能够引起受众兴趣的固有品质[7]。而高校名称就关系到学校的整体形象、社会影响力和大学精神等诸多方面。Treadwell(2003)对一定数量学生校名偏好的调查结果进行聚类分组统计分析之后发现,当潜在的学生对大学缺乏细节性的了解时,高校名称对吸引学生存在一定的作用,一个精心选择的校名能够起到积极的效果[8]。巫丽君(2008)也发现,学校名称除了具有符号功能之外,还有塑造形象和宣传美化的作用;一个精心设计的校名能够吸引更多考生和用人单位的注意,因而具有集聚优质教育资源的功能;反之,如果学校名称不那么响亮,将会失去许多良好的生源,毕业生的就业也会受到一定的市场歧视[9]。万四华、游继明(2005)更明确指出,高校更名是一种品牌战略,在中国传统文化重名分、重面子等文化心理的影响下,消费者迷恋名牌、迷信校牌的心理是相当普遍的,争上名牌大学仍然是当下高等教育消费的热点[10]86。车如山、季红波(2013)通过对高校更名的经济学分析后发现,为了满足学习者和其他高等教育产品和服务需求者的意愿,大学首先选择通过更名提升自己的形象,进而为学校创造最大的利益[11]60。

在本文中,我们将“大扩招”以来的高校更名运动作为准自然试验,来验证上述关于高校更名对招生规模影响的理论。具体地说,我们以教育部或省级人民政府批准的高校更名作为度量,当一个省份出现高校更名时,就意味着该省份的大学通过更名提升了自己的形象,能够吸引到更多的考生的填报,当这种影响力足够强时,就会使得该省份高校的招生规模增长。因此,本文所要检验的第一个假设是:

假设1:高校更名会推动招生规模增长。

(二)更名的利弊

由于高校更名现象在中国高等教育发展历史中普遍存在,关于高校更名利弊的探讨也由来已久。在“大扩招”之前,高校更名的主要好处就是高校能够将自身发展与经济社会发展紧密地结合起来。徐孝民(1993)指出,由于经济结构的变化,新的行业不断产生,更名既有利于高校适应经济社会发展的新要求,拓宽学科专业面,设置新的专业,也有利于考生和社会对高校办学的理解[12]。而在“大扩招”之后,高校更名的好处就变得多样化起来。万四华、游继明(2005)认为,高校更名有助于高校进一步明确办学定位,无论是突出专业特色还是突出区域特色的准确定位,都关乎高校长远的内涵发展和特色发展[10]87。韩海燕、张炜(2006)通过对美国高校更名现象的分析,发现许多高校不仅仅是更改了名称,最重要的是一些单科院校发展成为综合性大学之后,交叉学科和新兴专业得到了快速的发展[13]。梁治平(2008)也明确指出,大学更名意在升格,升格意味着更大的权利、更多的资源、更大的发展空间;特别是教育的资源,包括办学规模、招生数量、学位授予、职称评定、教育拨款等都会因更名而大为不同[14]。徐继岭(2009)也发现,高校更名之后,学校的身份和生源明显改善,尤其是办学层次的提高,能够实现高校从一个类型向多个类型、低层次向高层次的发展[15]3。朱宝锋(2011)则从文化层面分析了高校更名的好处,他认为不少高校更名时使用山名、水名以及古地名等,凸显了深厚的民族文化底蕴,在对外交往中能够赢得更多的关注[16]。

但是,近些年来,随着高校招生竞争趋于白热化,高校更名之风也愈演愈烈,高校频频地改名换姓,也带来了很多的争议。许多学者也指出了高校更名的种种弊端。徐继岭(2009)指出,大学校名蕴含着大学的历史,是形成影响力和社会认同的重要标志,作为一所拥有着自己历史沿革和生命力的大学,应该尊重自己的发端与历史,而更名却在很大程度上割断了大学的历史,进而模糊了办学理念,破坏了大学文化[15]3。车如山、季红波(2013)在研究中发现,许多高校在更名的潮流中,只注重高校的外部建设,完全忽视了一所大学最基本的学术、文化的内涵建设,重名不重实,甚至是名不副实,不少高校的名称让人难得其解,无法通过校名判断其性质和类型[11]59。蒋理(2015)认为,高校在更名过程中过于追求学校的“高大全”发展,主要表现为不顾本校的办学特色,盲目增设学科、专业,最终造成千校一面,失去特色,使学校原来积累的声誉在更名中丢失[17]。郑晋鸣(2015)则指出了高校更名背后的政绩驱动,即各个地方政府都希望当地的大学级别越高越好,名字越响亮越好,因为高校一旦成为地方品牌,不仅有助于引进和留住人才,更能为主政者赢得骄人的政绩[18]。

通过对上述文献的梳理,我们发现,办学层次提高的更名(如升格大学、专科升格本科等),则有可能获得更大的权利、更多的教育资源,形成更大的平台,进而可以扩大学科专业数量、办学规模以及校园(区)建设,最终扩大招生规模;而那些无法明显提高办学层次,仅仅是盲目跟风更名的高校,则难以通过更名获得实质性的发展。因此,本文所提出的第二个假设是:

假设2:办学层次提高的更名对于招生规模的影响要大于其他类型的更名。

二、样本数椐与计量模型

(一)样本数据

在实证分析中,最为重要的就是高校更名的数据,我们根据教育部和中国高等教育学生信息网发布的中国高等院校名单,统计得出2015年底全国普通高等院校数量为2535所,并通过中国高校百科数据库和各所高校的官方网站,逐一考察每所高校的历史沿革;涉及院校合并的,进一步地延伸考察那些被合并高校的历史沿革,共计考察了2644所高校发展历史。考虑1999年之后中国高校全面进入到招生扩张时期,通过更名推动招生规模扩大的做法逐步普遍化,我们收集了2000年至2015年期间变更名称的高校,共计1921所。

我们根据具体情况将高校更名行为分为6种类型。A类为“升格大学”,即高校名称由原先的“学院”升格为“大学”,办学层次提高;或者“学院”、“学校”并入已有的“大学”;或者新建大学。B类为“变更校名”,即单纯变更校名,办学层次不变,也就是保持校名中的“学院”或“大学”不变(通常是提高冠名地域级别,或者改变、扩大校名中的专业特色和领域);或者同类院校并入,如学院并入学院,或大学并入大学。C类为“专科升格本科”,即原有的高等专科院校升格为普通本科学院,或者已有的专科院校并入普通本科学院。D类为“职院升格本科”,即原有的职业(技术)学院升格为普通本科学院,或职业(技术)学院并入已有的本科学院。E类为“三本升格二本”,即原有独立学院(第三批次本科)脱离其举办院校,独立设置成为普通本科学院。F类为“升格专科”,即原有的中专学校升格为高等专科学校或职业(技术)学院,或者新筹建的高等专科学校或职业(技术)学院。上述6种更名类型的数量分布如表1所示。

需要说明的是:1.我们在选取更名高校的样本时,仅考虑普通高等院校,不考虑成人高校。2.部分高校,特别是专科院校、职业(技术)学院、独立学院(三本)关于历史沿革信息的披露较为模糊,无法确定其更名的具体时间,即便可以推断其在样本期间内变更过校名,也不予统计。3.对于同一所院校多次更名的,我们则将其重复计入样本,这样就出现了个别省份更名高校数大于现有高校数情况。4.由于独立学院(三本)与其举办院校之间的关联性较强,我们并没有对新筹建的独立学院单独分类,而是将其与举办院校视为一体。5.对于成人高校和中专学校并入各类普通高校的情况,考虑其影响程度小,信息搜集难度大,我们均未予统计。

通过对1921所高校更名数据的初步分析不难发现,在空间分布上,东部地区更名的高校数量最多,为801所;中部地区次之,为669所;而西部地区更名的高校最少,仅为451所。更名高校数量多的省份,大多为教育大省或人口大省,如山东、江苏、广东、安徽等。具体数量和排名如表2所示。

从时间维度看,在中国高校“大扩招”的前期,即2000-2005年,在“高等教育产业化”的思维下,许多高校都极力扩大招生规模,而变更校名也成为推动扩招的有效手段;众多的中专学校和成人高校纷纷升格更名,职业(技术)学院数量呈现出了爆发性增长。在这一时期内更名高校的数量共计1105所,其中本科高校314所,专科高校791所。2006-2010年可视为蓄势待发时期,更名的高校数量相对较少,为385所,本、专科高校分别为184和201所。2011-2015年,高校招生的竞争日趋激烈,提升办学层次或转变办学特色是吸引学生的重要方法,因此,各个高校(尤其是本科院校)更加倾向于通过升格更名提升竞争力,5年间更名的本科高校多达283所,专科高校为148所,合计431所。如表3所示。

(二)回归变量

根据Blaug(1967)的人力资本预测模型的分析思路,高等教育规模受到经济、社会、制度等因素的影响[19]。我们认为,对高等教育招生规模产生影响的经济因素主要为经济增长和城镇平均工资;社会因素主要为高中毕业生数和文化传播事业发展,考虑到对中国人文化生活影响最大是电视,可以选用电视节目覆盖人口数衡量文化传播事业的发展;制度因素主要为国家拨付的高校教育经费数额。因此,本文在实证分析中所使用的变量有:本专科招生规模(recruit),以普通高等院校每年本、专科招生人数来表示;高校更名(rename),为上述6种更名高校(ra、rb、rc、rd、re、rf)数量之和;经济增长水平(gdp),以人均地区生产总值的平减数表示;城镇平均工资(wage),以城镇职工平均工资的平减数表示;高中毕业生数(hsg),以普通高中毕业生人数表示;电视节目覆盖人口数(tv),以电视节目综合覆盖人口数表示;人均高校教育经费投入(fund),以中央部门高校和地方高校教育经费总收入除以人口数之后的平减数表示。各个变量的描述性统计结果如表4所示。

除了高校更名数据之外,本文所使用的其他原始数据主要来自《新中国60年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》、《中国广播电视年鉴》、省级《统计年鉴》相关各期,以及统计部门的快报数;少数省份的个别年份数据缺失,根据其变化趋势进行推算补齐。检验后发现,6个解释变量之间不存在多重共线性问题。另外,本文选取中国内地31个省份,并按通常的区域划分习惯,把北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等11个省份作为东部地区,把山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等9个省份作为中部地区,把广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等11个省份作为西部地区。

(三)计量模型

本文是基于省域数据考察高校更名对招生规模的影响,在实证中需要采用面板数据模型。由于被解释变量和解释变量之间具有双向的因果关系,这将导致普通的面板数据模型中存在内生性问题。因此,我们将被解释变量的滞后一期作为解释变量引入模型中,构建动态面板数据模型作为基准回归模型,即:

其中,X代表其他的控制变量,包括上文所介绍的经济增长水平(gdp)、城镇平均工资(wage)、高中毕业生数(hsg)、电视节目覆盖人口数(tv)、人均高校教育经费投入(fund);ε为随机误差项。

需要说明的是,动态面板数据模型的设定将使得内生性问题变得更为突出,固定效应设计并不足以解决这一问题,原因是:被解释变量的滞后项与各个截面上的个体效应和误差项相关,简单地采用固定效应(FE)或一阶差分(FD)的方法虽然可以消除个体效应,但是被解释变量的滞后项与误差项仍具有相关性,导致估计结果不一致。在这种情况下,采用工具变量方法去识别模型的内生性问题,估计偏误较小,但是寻找到恰当的工具变量却是极其困难的,尤其是在宏观计量模型中。当N远大于T时,使用GMM方法来估计动态面板数据模型,不失为一个解决内生性问题的好办法。但是,本文采用的省级层面的数据,N仅为T的2倍,通过GMM方法估计出来的标准差将会存在很大的偏误(吕健,2015)。为此,本文将借鉴Anderson、Hsiao(1981)的方法,先作一阶差分消除个体效应,再把被解释变量滞后二期(以上)或差分项滞后二期作为工具变量,然后再进行2SLS估计。理由是,这些工具变量与被解释变量差分项的滞后一期相关,而与误差项的差分项不相关,是有效的工具变量,可以得到一致性估计。

本文的稳健性检验和进一步讨论中所涉及的计量模型,将在后文中加以介绍。

三、回归结果分析

在本节中,我们首先根据基准回归模型,估计高校更名对招生规模的影响,以检验假设1;进而,针对不同的时间和空间范围,考察这一影响的时空异质性;最后,我们进一步地区分不同的更名类型对于招生规模的影响,以检验假设2。

(一)基准回归结果

为了形成对比,在进行基准模型回归之前,我们先利用混合模型(模型1)和双固定效应面板数据模型(模型2)进行回归,结果如表5所示。对模型1进行多余的固定效应检验之后,可以发现F值和X[2]值均较大,且伴随概率均为0,这意味着存在着固定效应,模型1不合理。通过相关检验,我们又发现模型2的回归结果与工具变量法的回归结果存在着显著的差异,说明双固定效应设计无法解决内生性问题,模型2也不合理。这也印证了前文中关于基准模型设计的合理性。

按照基准模型的估计方法,通过尝试可以寻找到一个能够通过识别不足和弱工具变量检验的工具变量,故可略去过度识别检验。这里,识别不足检验的原假设是存在识别不足的问题,弱工具变量检验的原假设是工具变量与内生变量之间有较强的相关性。在基准模型(模型3)的回归结果中,核心解释变量rename的系数为0.049,这意味着每增加一所更名的高校,招生规模大约会增长0.049个百分点,且能够通过5%水平上的显著性检验,这说明高校更名的确能够在一定程度上促进招生规模的扩大。

在控制变量方面,经济增长在模型3中没有显著地促进高校招生规模的增长,这与长期以来教育投入占GDP比重过低不无关系。同样的,城镇职工人均工资水平对于高校招生扩张的作用亦不显著,这说明在城市工作的高收入并不是学生接受高等教育的主要动力。高中毕业生数表现出了很大的推动作用,且通过了1%水平的显著性检验,这和我们的预期完全相同。电视节目覆盖人口数的系数估计值也通过显著性水平检验,可以认为,电视的普及以及电视节目的宣传,在一定程度上提高了人民群众对于高等教育的认识以及接受高等教育的意愿。最后,人均高等教育经费投入的系数显著为正,这与众多的研究结论相一致。

(二)高校更名影响的时间异质性

为了考察高校更名对招生规模影响的时间异质性,我们把原样本划分为三个时段子样本,即2000-2005、2006-2010、2011-2015,分别对三个子样本进行回归,结果如表6所示。在2000-2005年,高校更名对招生规模的影响最大,系数高达0.063,不难看出,在高校“大扩招”的初期,高校更名在短时期内的确是推动招生规模增长的有效手段。在2006-2010年,高校更名对于招生规模的影响程度有所下降,且未能通过显著性检验,可能是因为该时段内更名高校数量大幅减少的缘故。在2011-2015年,高校更名对招生规模的影响有所提高,为0.043个百分点,究其原因,不难发现这一时段更名的高校中有2/3为本科院校,它们具有更大招生规模。综上可知,高校更名对招生规模的影响自“大扩招”以来呈现出U型特征。此外,高中毕业生数在所有时段均显著为正;而电视节目覆盖人口数和人均高校教育经费投入仅在第一时段内对招生规模均产生了显著的影响,说明此二者自2006年之后对招生规模增长的推动作用并不明显。

(三)高校更名影响的空间异质性

类似地,我们根据区域划分标准,把原样本划分为东、中、西部三个子样本,借以考察高校更名对招生规模影响的空间异质性。如表7所示,在东、中部地区,高校更名对招生规模的影响显著,且这种影响在东部地区较大,系数为0.069。这说明,东部地区高等教育发展水平较高,高校更名能够吸引更多的学生选择报考;而中部地区的高等教育正处于快速发展时期,高校更名所产生影响作用虽然不及东部,但绝对值依然较大,为0.047。而西部地区由于高等教育发展比较落后,高校更名对招生规模的影响作用很小,且不显著。总体上说,这种影响呈现出东强西弱的态势。就控制变量来看,无论东、中、西部地区,高中毕业生数对招生规模影响都是非常显著的;电视节目覆盖人口数和人均高校教育经费仅在西部地区发挥了明显的推动作用。

(四)不同更名类型的影响差异

根据前文所构建的基准模型,我们可以进一步分析6种不同更名类型对招生规模的影响差异,即以ra、rb、rc、rd、re、rf这6个变量替代基准回归模型中的变量rename,回归结果如表8所示。我们发现:

1.升格大学(A类更名)对招生规模影响较大,系数为0.029。原因不难理解,当一所学院升格为大学之后,其学科、专业的设置会相应增加,办学规模和校园(区)建设也会相应扩大,因此,升格大学对于招生规模的影响显著。

2.专科升格本科(C类更名)对招生规模的影响程度最大,系数高达0.081。原因是当专科高校升格为本科高校之后,专业数量、办学规模和校园(区)建设将会大规模地扩张,因此,能够极大地推动招生规模增长。职院升格本科(D类更名)的情况与之类似,但此类更名之后的办学性质绝大多数为民办本科院校,其社会影响力与接受度远不如公办本科院校,因此,更名对于招生规模的影响就小得多。

3.升格专科(F类更名)对于招生规模的影响也相当显著,系数为0.021。其中原因较为简单,因为中专升格专科或者新建专科(高职)院校,都意味着高等学校的数量增加,招生规模自然也会相应的增长。

4.变更校名(B类更名)对于招生规模的影响很小,且未通过显著性检验。这说明在办学层次不变的情况下,单纯变更校名,即便是提高了冠名地域级别,或者改变了专业特色,也难以推动招生规模的增长,这或许能够在一定程度上解释为什么有不少高校在短短数年间多次更名。

5.三本升格二本(E类更名)对于招生规模的影响作用亦不显著。原因可能是独立学院(三本)本身已经达到了相应的规模,虽然升格为普通本科学院,但在专业设置、办学规模、校园(区)建设上已难以进一步扩大,因此,对招生规模的影响不大。

综上,不难发现,A、C、D、F类更名均对招生规模的增长产生了显著的影响作用,而这4种更名恰好都属于办学层次提高的更名类型①,因此,回归结果与本文的假设2的推断相吻合。

四、稳健性分析及进一步讨论

为了更加深入地研究高校更名对招生规模的影响,在本节中,我们首先对上节基准模型的回归结果进行稳健性分析,主要的做法是引入空间效应,采用空间计量分析方法;其次,对另外两个相关问题展开进一步讨论,即邻近省份高校更名在本省是否具有学习和示范作用,以及高校更名是否增加了教育经费的支出。

(一)引入空间效应的稳健性检验

一般来说,稳健性检验是考察实证结果是否随着数据调整、变量替换、计量方法改变而发生变化,如果发现主要变量的符号和显著性发生了改变,说明实证的结果并不稳健,需要寻找问题的所在。由于篇幅的限制,我们无法针对所有可能进行稳健性检验,只能选择具有代表性的做法进行检验。近年来,诸多经验研究文献表明,中国高等教育的发展具有显著的空间效应(吕健,2014)[20],因此,我们将运用空间计量方法,构建空间滞后模型、空间杜宾模型,考察存在空间效应的情况下,高校更名对于招生规模的影响。

在稳健性检验中,我们分别构建无固定效应的空间滞后模型、双固定效应空间滞后模型和双固定效应空间杜宾模型,这3种模型的表达式依次为:

其中,ρ为空间回归系数,反映了其他省份的被解释变量对本省被解释变量的影响方向和程度;W为n阶空间权重矩阵,矩阵元素采用两地中心位置距离平方的倒数,即。由于空间杜宾模型中引入了解释变量的空间滞后项,能够较好地解决遗漏变量问题;而且,空间计量模型利用极大似然估计(MLE)方法,空间效应系数将会受到对数似然函数中的雅可比项(Jacobian Term)的约束,从而可以有效地处理内生性问题。

引入空间效应的稳健性回归结果如表9所示,3个空间计量回归模型中的空间回归系数ρ均显著地大于0,说明高校更名在影响招生规模的过程中存在着空间效应。联合显著性检验和Hausman检验的结果,也支持了模型中个体时点双固定效应的设定。在双固定效应的空间滞后模型和空间杜宾模型(即模型12和13)中,高校更名的估计系数均通过了至少10%水平的显著性检验,分别为0.020和0.019。此外,在模型13中,外省高校更名将使得本省招生规模下降0.046个百分点,这也说明了各省高等教育发展之间存在着明显的竞争。总的来说,核心解释变量rename的系数估计结果与之前基准回归结果相比较为一致。

(二)高校更名的学习示范效应

通过引入空间效应,构建空间计量模型,我们还可以进一步考察高校更名这一行为在省际是否存在学习示范效应,即各个省份之间是否存在着高校竞相更名的情况。因此,我们构建了双固定效应空间杜宾模型(模型16),表达式如下:

另外,我们还构建了无固定效应的空间杜宾模型和个体固定效应空间杜宾模型(模型14和15)作为比较。在表10的检验结果中,我们发现,个体时点双固定效应空间杜宾模型要稍优于其他两个模型。在该模型中,外省当年和上年高校更名均对本省当年的高校更名产生了积极而显著的影响,影响系数分别为0.239和0.401。这说明高校更名会在省际形成学习示范效应,导致竞相更名的现象。另外,本省上年高校更名对当年亦有显著影响,这也说明高校更名存在一定的惯性,或者说更名已经成为高校发展的一种“路径依赖”。

(三)高校更名对人均高校教育经费支出的影响

根据上文,既然办学层次提高的更名能够推动招生规模的增长,不难推测,此类更名自然会增加教育经费的支出。而办学层次未提高的更名(即B、E类更名)是否也增加了教育经费的支出呢?首先,需要引入新的回归变量对基准模型进行修正,新的被解释变量为人均高校教育经费支出(expenditure),以中央部门高校和地方高校教育经费总支出除以人口数之后的平减数表示;新的核心解释变量为办学层次未提高的更名(rename0),以变更校名、和三本升格二本的高校数量表示;新的控制变量为办学层次提高的更名(rename1),以升格大学、专科升格本科、职院升格本科以及升格专科的高校数量表示。这样,新的基准回归模型为:

与表5类似地,我们先利用混合模型(模型17)和双固定效应面板数据模型(模型18)进行回归,发现这两个模型不及新的基准模型(模型19)合理。在模型19中,每增加一所办学层次未提高的高校更名时,人均高校教育经费支出将增加0.020个百分点。这说明,办学层次未提高的更名虽然未能扩大招生规模,由于更名的需要,也加大了相关的建设以及各种投入,从而增加了人均高校教育经费的支出。而办学层次提高的高校更名对人均高校教育经费支出的影响则更大,系数为0.051。因此,无论办学层次提高与否,高校更名都会导致人均高校教育经费支出的显著提高。

始于1999年的高校“大扩招”带来了一轮又一轮高校更名潮,这对招生规模究竟有何影响?这个问题受到了理论界和实务界的广泛关注,也是本文的研究命题。在本文的理论部分,我们分析了高校更名有可能提升自己的形象和社会影响力,并提出了高校更名会推动招生规模增长这一理论假设。在实证部分,利用中国31个省份2000-2015年的年度数据,我们采用动态面板数据模型研究了高校更名对招生规模的影响,发现高校更名能够使得招生规模分别增长0.049个百分点;同时,我们还考察了该影响作用在不同时段和不同地区所呈现的时空异质性,即在时间维度上具有U型特征,在空间维度上呈现出东强西弱态势。

虽然高校更能够推动招生规模的增长,但是,我们在研究中也发现,并不是所有类型的高校更名都能够起到这一推动作用。因此,本文在理论部分提出了第二个假设,即:办学层次提高的更名对于招生规模的影响要大于其他类型的更名。从我们的实证研究结果来看,升格大学、专科升格本科、职院升格本科、升格专科这4种更名均对招生规模的增长产生了显著的影响作用,而办学层次未提高的2种更名对招生规模的影响则不显著。充分说明了为什么长期以来有众多的高校对升格更名趋之若鹜。

我们通过稳健性检验和进一步讨论,还发现:在一省之内,高校更名存在一定的惯性;在省与省之间,高校更名会在省际间形成学习示范效应,导致竞相更名的现象。此外,无论办学层次提高与否,高校更名运动都增加了人均高校教育经费的支出。

最后,需要说明的是,整体而言,高校更名能够推动招生规模的增长,且这种推动作用会因时间、空间和更名类型的不同而有所不同。但是,推动招生规模的增长并不意味着推动高等教育的发展。当前,社会上更多的质疑是高校更名是否能够推动高校办学质量的提高,即教学、科研、育人水平的提高,并最终推动高等教育的全面发展?本文的研究并不能给出明确的回答,这是一个未来值得继续研究的问题。

①严格地说,E类更名后,办学层次是有所提高的,但仅属三本升格二本,不存在学历层次上的明显提高,因此,本文将其视为办学层次未提高的更名。

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西安科技大学是一所历史底蕴厚重、综合实力强、办学水平高的中央与地方共建高校。他的前身是1958年9月以西安交通大学采矿系、地质系及基础课部部分师资与设备等为基础成立的西安矿业学院。经教育部批准,2003年4月,更名为“西安科技大学”。学校在2004年教育部组织的全国高校本科教学水平评估中荣膺“优秀”等级。学校现有51个本科专业;52个二级学科硕士点;博士学位一级学科1个,博士学位二级学科9个;博士后科研流动站1个。拥有1个国家重点学科,10个省(部)重点学科,5个省级名牌专业。是陕西省“文明校园”、西安市“园林化单位”。西安科技大学高新学院是经教育部批准,由西安科技大学主办,社会力量参与的全日制普通本科大学。学院位于西安市南郊大学城,占地面积600余亩,南依巍巍终南,北临香积古刹,风景秀丽,环境优美。西安科技大学高新学院继承了西安科技大学厚重的历史文化积淀,充分发挥了西安科技大学的优质教育教学资源,同时加强实践教学,突出“产学研”相结合的办学特色。学院从西安科技大学现有的本科专业中精选出部分特色优势专业作为重点建设和发展的学科专业。学院现下设六个二级院系(部),开设本、专科专业21个,在校学生近7000余人,是“西安市重点建设项目”、“西安市园林化单位”、“陕西省校园文化建设创新单位”。2009年开始,学院部分专业已纳入二本招生,是陕西省首批纳入二本招生的四所独立学院之一。编辑本段教学管理与师资 学院的教学组织与管理由西安科技大学负责,教学管理过程做到科学、规范、严格。学院教学计划编制、教学任务下达、课表编排、成绩管理、图书借阅、教材的管理等实现了信息化网络管理;学院制定了教学信息员制度、三评教制度、教学督导制度等教学质量监控制度,各项教学质量监控体系规范运行。学院严格考试过程管理,具有良好的教风与学风。学院建立了规范的教师聘任制度,在教师聘任过程中,坚持学术造诣深、教学实践经验丰富、教学认真负责的教师聘任标准,形成了一支以西安科技大学优秀师资为骨干,企业“双师型”教师和学院专任教师为辅助的高素质的教师队伍。学院拥有一支创新有为、团结进取的领导班子。班子成员主要由西安科技大学委派的领导干部担任。院长丁正生教授,是陕西省教学名师、“概率论与数理统计”国家精品课程负责人、西安科技大学应用数学学科带头人。现有教师300余名,其中副教授以上职称占教师人数1/2,硕士以上学历教师占教师总数80%,形成了一支以西安科技大学优秀教师和学校专职教师为骨干,企业“双师型”教师为辅助的高素质教师队伍。学院2009年承担了国家级教改课题一项、省级教改项目两项、校级教改项目多项,实现了陕西省独立学院国家级教改项目立项零的突破。学院“基于嵌入式技术矿山综合接入设备”项目被列为西安市重大科技成果产业化推广项目;“高校后勤数字化管理系统”项目被列为西安市发改委节能减排重点支持项目;等等一批优秀科研成果正在迅速地转化为生产力。在学生培养方面,注重理论与实践相结合、共性与个性相结合,培育多形式、个性化的育人环境,为学生个性化发展和学生综合素质的提高创造条件。学院建有现代化的物理实验室、电路电子实验室、单片机实验室、传感器应用实验室、自动化实验室、电子系统与集成电路实验室、工程造价实验室、财务管理模拟实验室、摄影平面输出实验室、测绘工程实验室、制图模型室、平面设计实验室、建筑材料实验室、电工电子实训室等专业实验室;还与世界著名企业Mentor Graphic、Cypress、中国航天微电子研究所等单位建立了校内联合实验室。我院学生在各类科技创新活动中屡创佳,2009年,荣获全国大学生数学建模竞赛一等奖、陕西省电子设计竞赛中荣获二等奖等,在陕西省独立学院中名列前茅。学校充分利用合作各方在建筑、机电等行业的产业优势,突出“产学研”相结合的办学特色,加强实践教学,以产业带动就业,为学生提供了一个广阔的实习、就业、创业平台。学院与华为、中兴、赛格、陕西能源化工集团、广厦集团等国内大型知名企业建立了上百个实习实训基地。学校鼓励由青年教师带队,学生参与,共同创业,先后创立了“银河科技信息技术有限公司”、“恒业建筑科技发展有限公司”、“巧的木国际(香港)有限公司”“科大高新科技有限公司”、“航天意德高科技产业有限公司”等创新型企业。在工业现场自动化控制、新型建筑工程、文化创意产业、节能减排工程、太阳能光伏与LED照明产业等高端、新兴产业领域形成广泛影响。通过“创新、创业、创未来”等系列实践活动,不仅使创新、创业在校内蔚然成风,还使学生的综合素质和能力得到强化锻炼,为学生的未来发展奠定了良好的基础。编辑本段实践教学 学院注重学生实际动手能力与职业素质的培养,坚持开放办学和教育创新,使学生毕业后适应研发、生产、经营、管理、服务等一线需要,成为不同职业领域内的高级专门人才,并为学生继续深造和发展奠定良好的基础。在教学基本条件建设和教学环节设计等方面,注重共性与个性、统—性与多样性相结合,培育多层次、多形式、个性化的育人环境,为学生个性化发展、扩大学生知识面、强化学生综合素质的培养创造条件。学院建有现代化的物理实验室、语音室、电路电子实验室、单片机实验室、传感器应用实验室、自动化实验室、电子系统与集成电路实验室、工程造价实验室、财务管理实验室、摄影平面输出实验室、测绘工程实验室、制图模型室、平面设计实验室、建筑材料实验室、电工电子实训室、多媒体教室、计算机室、体质检测室等基础和专业基础实验室,满足实践教学需求;学院的专业实验室建设按照实验教学、科学研究、技能训练为一体的建设思路,密切与科研产业相结合,建立了诸多行业特色鲜明的专业实验室,与国内许多大型企业联合设立了实习实训基地,与许多世界著名企业如Mentor Graphic、Cypress等公司合作在学院内建立了联合实验室。编辑本段实习与就业 学院依托自身产业集团在信息、机电、建筑、能源等行业的资源优势,结合西安科技大学高新学院专业特点,在北京、上海和长三角地区、深圳及珠三角地区、陕西、山西等地区建立了80多个实习实训基地,为学生实践能力培养和就业提供了良好的平台。使学生在毕业前就有一定的实际工作经验和行业从业经验,从而促进学生的高质量就业。学院注重国际交流与合作,目前已与美国、俄罗斯、日本、澳大利亚等10多个国家和地区的30多所院校、企业建立了友好合作关系。已与美国特洛伊大学、美国劳伦斯大学、美国新墨西哥州立大学等10余所大学联合实施“1+2+1”“2+2”才培养计划,学生毕业后可获得国家教育部认可的美国大学本科学历文凭和我院的本科学历文凭,目前已有部分学生通过该项目赴美学习。编辑本段发展规划 面向未来,西安科技大学高新学院将以科学发展观为指导,依托西安科技大学的优质教育资源,整合自身产业资源,引入企业先进的管理理念,实施高效严格的现代化管理机制,坚持“质量立校、特色兴校、品牌强校”的办学指导思想,不断深化教学改革,提高教育质量,强化素质教育,以对学生高度负责的责任心和强烈的社会责任感为己任,努力把学院建成专业优势明显、社会服务功能强,以工科为主,文、管等多学科协调发展的以高素质、应用型人才培养为主的综合型大学。院长丁正生丁正生 教授,硕士生导师,陕西省教学名师,“概率论与数理统计”国家精品课程负责人。1985年学士毕业于南开大学数学系,1992年硕士毕业于南开陈省身数学研究所,为西安科技大学应用数学学科带头人,全国经济与管理数学学会理事、陕西省工业与应用数学学会常务理事、陕西省数学学会理事、陕西省运筹学学会理事、陕西高校数学教学指导委员会委员,陕西省青年突击手。曾任西安科技大学理学院党委书记兼副院长,现任西安科技大学高新学院院长。副院长孙龙杰信息学院院长、西安科技大学硕士研究生导师、西安电子科技大学客座教授、陕西西科美芯科技集团董事长、陕西集成电路行业协会副理事长、陕西航天意德高科技产业公司董事长、美国Atelic INC.Corp.董事、新加坡Adtance RFIC 公司副董事长、俄罗斯KEE System 公司副董事长、香港可瑞奇科技有限公司副董事长、甘肃省首届“十大杰出青年”。现任西安科技大学高新学院董事长、常务副院长。编辑本段院校产业 院校产企业-西安巧木方商贸有限公司推出的适用新型专利产品-推车椅,自国家知识产权局于2009年5月20日授权公告后,立即受到国内各级媒体和相关企业的一致追捧和广泛关注。被普遍认为该专利为人类的科技创新、技术进步贡献了智慧和力量。西安巧木方商贸有限公司自2008年成立以来,以“新颖奇创、彰显品质”为产品设计理念,以“成就事业、快乐工作”为企业管理理念,以“坦城务实、敬业守信、为客户想、为客户做”为客户服务理念。成立当年即赢利达20万元,连年创下骄人经营业绩,截止目前已经成功申报6项国家专利。其中推车椅于去年8月7日开始申报专利,今年5月20日获得国家知识产权局专利证书。本实用新型专利提供了一种儿童用推车,它能够经过组装提供座椅。通过其自身使用状态的变化,可增强认同的想象力及情趣的培养,又能节约成本,方便实用。西安巧木方商贸有限公司是秉承学院产、学、研相结合的理念成立的一家以设计及销售家居用品、家俱、个性礼品、木制玩具为主的大型商贸公司。公司采取教师牵头经营,艺术设计系学生实施设计相配合的方案,不仅为艺术类学生搭建了一个极好地实践与就业的平台,更可贵的是为学院文化产业的持续发展创出了一条新路。编辑本段学院成绩 学校在2004年教育部组织的全国高校本科教学水平评估中荣膺“优秀”等级。学校现有47个本科专业;51个二级学科硕士点;博士学位一级学科1个,博士学位二级学科9个;博士后科研流动站1个。拥有1个国家重点学科,10个省(部)重点学科,5个省级名牌专业。是陕西省“文明校园”、西安市“园林化单位”。1、2009年成为陕西省首批纳入二本招生的四所独立学院之一。2、“中国教育改革创新示范院校”。3、“陕西省校园文化建设..内容来自www.egvchb.cn请勿采集。

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