王家齐，沙桀民，郭丛斌 | 县域高中对地区经济增长的影响研究

王家齐，北京大学教育学院博士。

郭丛斌（通信作者），教育部人文社会科学重点研究基地北京大学教育经济研究所研究员、博士生导师。

近年来，我国县域和市辖区经济发展不均衡问题日益突出，如何切实有效地推动县域经济增长成为困扰各级政府的一大难题。基于马氏距离匹配法，对普高教育质量较强和较弱的县进行匹配后的回归结果表明：县域普通高中教育质量对县域经济增长率有显著的正向影响，且这一影响存在长期效应。此外，提升县域高中教育质量对西部地区县域经济增长的促进作用最为明显，对中部地区次之，对东部地区相对最小。为此，各级政府应通过加大县域高中教育投入、提升县中教师教学质量、出台相应保障政策吸引人才流向县域地区等方式，提升县域高中教育质量，促进县域经济的长期增长。

自秦代设立郡县制的行政管理制度以来，“万事胚胎，皆由州县”“郡县治，则天下安”的治国思想便成为我国维护国家安定统一的重要准则。时至今日，在我国现行的省、市（地）、县、乡四级行政区划体制下，县级政府行政体系仍是国家治理体系的基础，发挥着承上启下的功能。改革开放后，我国经济发展逐渐从计划经济向市场经济转变，生产要素从县域地区流向地市和省级区域^①。同时，随着政府层级的增加和财政分权制的实行，县域经济不仅远离中央计划，还面临不同层级辖区政府的竞争和博弈。这使得县域经济发展不得不面对发展模式单一粗放、产业结构不合理、基础设施建设滞后、地区间发展失衡、县乡基层政府普遍财力匮乏等诸多问题^[1-2]。1999—2021年，县域GDP占我国GDP总量的比重不断下滑，从51.0%跌至37.5%。近年，县域经济衰落这一问题日益引起中央政府的高度重视。2024年国务院《政府工作报告》在谈及县域社会经济建设的问题时，一方面强调“加强县域普通高中建设”，另一方面指出要“培育发展县域经济”，其指明了当前我国县域发展的两大痛点——县域普通高中教育和县域经济。

自舒尔茨（Schultz）等在20世纪60年代正式提出人力资本理论以来^[3]，关于教育促进经济增长的结论逐渐成为广泛的国际共识，后续围绕于此的大量实证研究也进一步证明了教育在提升人力资本、推动技术进步、促进经济增长等方面的关键作用^[3-5]。部分学者进一步从不同的教育阶段切入，关注了基础教育^[6]、高等教育^[7-9]等各个阶段教育对于经济增长的异质性作用。在高等教育方面，贾彦东基于中国各省市数据分析指出高等教育与区域经济增长之间呈现出相互促进的“螺旋式”发展模式^[10]，并且不同地区间存在明显异质性，从东至西逐步递减^[11]；赵冉和杜育红进一步指出高等教育不仅能通过技术创新促进本地经济增长，还会推动邻地经济增长^[12]。在基础教育方面，王云多从地区差异出发，指出基础教育对于落后地区的经济增长促进作用更大^[13-14]。陈启斐和王双徐进一步聚焦西部地区，通过DID 方法验证了基础教育对于西部地区经济发展的关键作用^[15]。

相比之下，关于中等教育，尤其是普通高中教育与经济增长的研究付诸阙如。我国县域经济正处于产业结构升级的关键时期，劳动密集向技术密集的转型是未来的必然趋势。国外不少研究指出，在此过程中，中等教育的经济增长效应尤为显著^[16-17]。国内学者也意识到了中等教育的重要性，但更多从职中^[18]或是职中与普高对比的角度对其进行了探讨。杨一研究发现，发展职业教育对区域经济结构、经济总量等有积极影响^[19]；周洁等则基于中等教育分流的背景，分析和比较两类毕业生的收入差异及其与经济增长的关系^[20]。鲜有学者针对普通高中教育对经济增长的影响进行单独的研究分析，针对县域高中教育对经济增长的研究更是极为有限。

目前发展县域教育是否有助于推动县域经济增长这一问题还缺乏严谨客观的实证分析。鉴于此，本研究以地区人均GDP增长率作为县域经济发展水平的衡量指标，利用主成分分析法综合办学规模、师资水平、学生培养等多维度信息合成的综合教育质量指数，作为衡量县域高中教育质量的指标，并基于马氏匹配的方法，探究县域普通高中教育质量对县域经济增长的影响。

已有研究从宏观视角探索了教育促进经济增长的具体作用机制^[21-22]，包括教育通过促进城镇化进程、推动产业结构优化升级等渠道促进经济的增长。县域高中一方面作为县域地区公共服务水平的重要体现，满足了县域居民子女接受普通高中教育的基本需求，是县域人口吸引力的重要决定因素；另一方面，县域高中又是县域培养人才，积累人力资本，提升县域人力资源的重要渠道，具体如图1所示。

1.县域普通高中作为县域地区人口吸引力的重要决定因素

   （1）有助于县域吸引和留住高素质人才

埃弗雷特·李（E.S.Lee）提出的“推拉理论”认为，人口流动取决于流出地和流入地的推力、拉力以及中间障碍因素的共同作用^[23]，因此地区的就业机会、自然环境和公共服务水平等因素至关重要，“为教育而流动”已成为中国人口迁移的关键因素^[24]。县域高中作为县域居民子女就学和进入高等教育的主要渠道，可提升县域人口吸引力，促进县域地区的聚智引才，同时还能有效减缓县域人口的流出，避免高素质人口因教育需要而离开县域。

    （2）有助于提升县域城镇化水平

城镇化的集聚效应能够刺激内需,提高要素利用效率，从而促进经济增长^[25]。农村地区的闲置人口和农民偏低的知识水平极大地阻碍了县域经济的发展^[26]，如何提高农村人口受教育水平、吸引其进入县域城镇地区就业尤为关键。随着农村人口对教育的重视，农村家庭为子女教育举家搬迁至县域城镇地区的现象日益普遍。提升县域高中教育质量能够增强县域城镇对农村家庭的吸引力，推动城镇化。进一步来说，县域城镇化将拉动消费需求，促使农业人口向制造业和服务业流动，推动产业结构升级，促进经济高质量发展。

    （3）有助于吸引人口回流

改革开放以来，大量农村剩余劳动力涌向城市务工，但受限于户籍制度、房价等因素，只有少数人员最终定居城镇，多数人随年龄增长后返乡^[27]。这些外出返乡人口在城市就业期间积累了较高的劳动技能、一定的城市社会网络和财富，具有更高的创业和投资能力。近年来，随着沿海地区产业升级、经济增速放缓，中西部地区特别是县域成为劳动力回流的主要承接地。

相比县域常住人口，返乡人口对子女接受优质高中教育的需求更为迫切。他们希望子女能够通过教育改变命运，定居于城市地区。因此，县域普通高中的教育发展水平是回流劳动力选择具体居住地的重要参考因素，而优质县域普通高中有助于县域吸引返乡人口，为地方经济注入活力，带动相关产业发展。

2.县域普通高中作为提升县域人力资本的主要渠道

    （1）有益于提升县域地区劳动生产率

    正规教育能够增加劳动者的知识和技能，进而提高劳动生产力 ^[28]。研究表明，师生比上升一个标准差可使劳动生产率提高约3.09%^[29]。第六次人口普查结果也指出县域劳动者知识水平低于地市级劳动者，县域人均受教育年限比市辖区低1.77年，开发潜力大。在县域各级教育中，九年义务教育已普及，而高中阶段教育尚有提升空间。因此，高质量的县域高中能够培养有用之才，为当地企业输送高素质劳动力，提升县域劳动生产率。

   （2）有利于县域地区的产业结构升级 

    县域产业一般以资源型、劳动力密集型为主，壮大县域经济的关键之一在于县域经济的转型升级。发展教育能够为产业升级提供必要的人力资源基础^[21]。以往研究更多关注职业教育对地区产业转型和升级的作用^[30]，事实上，中等职业教育注重培养技能型、应用型人才，普通高中教育教授的知识通用性程度和适用性范围更为广泛。两者互为补充，发展县域普通高中有助于提升县域劳动者的通用型人力资本，增强劳动者对新知识的获取、吸收与应用能力，以此促进地方产业的创新和升级，进而推动县域经济增长。

（3）有助于培养出能够反哺家乡的县域高中优秀毕业生

在中国，家乡身份认同感强烈，导致个体更可能做出有利于家乡发展的选择。研究表明，家乡身份认同可能使得官员对家乡形成“偏爱”，有利于家乡的经济发展^[31]。即使个体不在家乡工作，仍可以通过引进项目、回乡投资等多种方式反哺家乡经济。因此，县域高中优秀毕业生即使不留在本县工作，未来仍可能通过捐赠或投资等方式，在更高层次和更多领域反哺县域经济。

图1 县域普通高中对县域经济的作用机制图

1.数据来源

本研究以县为分析单位，对2010年各县域截面数据进行分析^②。县域人均GDP、户籍人口、城镇化率等县域基本情况数据来源于2010年第六次全国人口普查数据、《县域统计年鉴》和各省份统计年鉴。县域普通高中教育质量是核心自变量，考虑到数据的可得性和代表性，本研究参考郭丛斌等学者的研究^[32]，选取了2007—2010年^③各县考上顶尖大学A和B的学生人数（以下简称生源人数）作为分组的具体衡量指标。A大学和B大学是我国顶尖大学的代表，在各类世界大学排行榜上均处于国内前列，是国内外公认的顶尖大学。一方面，在现行高考招生体制下，顶尖大学生源人数是学生培养质量的体现，既能较为直观反映当地县域高中教育质量，也是当地学生、家长、学校乃至全社会最关注的核心指标。另一方面，以生源人数为代表的学生培养情况是当地县域高中办学规模、师资质量、财政投入等因素综合作用的结果，其录取人数不仅能够直观呈现出当地高中对成绩拔尖学生的培养成效，同时也能综合反映出当地学生培养的整体情况。鉴于此，本研究基于A大学和B大学的本科生调查数据，统计各县生源人数后发现共有798个县域（占比48.25%）至少有1名学生考上A大学或B大学，856个县域（占比51.75%）没有学生考上A大学或B大学。按照该县域是否有学生考上A大学或B大学，本研究进一步将样本划分为普高教育质量较强组和普高教育质量较弱组。

同时，基于主成分分析法，综合当地县域高中的办学规模、师资质量、学生培养情况等多个维度情况生成综合教育质量指数，对各县域高中教育质量进行综合衡量。

本文使用2010年县域数据有两层考虑，一是目前对全国各县域人口进行完整统计的公开数据，仅有每十年一次的全国人口普查公布数据，2020年的第七次人口普查数据现已公布，但与其他县域数据较难实现匹配，在综合考虑团队现有数据情况和公开数据的可得性、匹配度，本研究使用2010年县域数据。二是当前“县中塌陷”问题已经引起较为广泛的关注，但在2000年左右县域高中教育质量与市辖区高中差异还相对较小，部分优秀县域高中的高考总体成绩甚至优于市辖区的高中。但随着2000年后我国经济进入高速发展阶段，不同层级地区间的发展水平加速分化，区域中心城市、经济发达地区城市吸纳了大量来自县城、农村的劳动人口，加上发达地区高中挖走了原属于县域高中的优质师资和生源，导致县域高中加速没落。2012年起我国开始实施的重点高校面向农村和(原)贫困地区的招生专项计划，县中塌陷的速度才趋于减缓。因此，2010年是县域高中和市辖区高中教育质量分化的高点，也是研究县域高中问题的重要时间节点。详见表1。

表1 各变量的描述性统计

2.基础模型

本研究的基础模型见式（1）。其中，因变量是县的经济发展水平，用2010—2011年县域人均GDP增长率表示。是本研究的核心自变量——县普通高中教育质量。在数据可得的前提下，模型尽可能对其他影响县域经济和县域高中教育质量的因素进行了控制，代表县的第个控制变量，包括：行政区域面积、人口规模（用户籍人口衡量）、人力资本水平（用平均受教育年限衡量）、城镇化率（用非农业人口比重衡量）、产业结构（分别用第一产业比重、第二产业比重衡量）。此外，本研究还控制了2010年该县是否属于国家贫困县这一地区特征，以及省份的固定效应。 

3.研究方法

（1）马氏匹配法

传统的OLS回归在探讨教育对经济增长的影响作用时，难以避免教育与经济之间存在的互为因果问题。就本研究而言，县域经济的增长会提高县域财政收入，财政性教育投入也将随之上升，同时随着居民收入上升和消费升级，家庭也将加大子女教育投入。以上因素将导致县域高中教育在推动县域经济增长的同时，县域经济发展水平也会影响到县域高中的教育质量，两者存在相互影响、互为因果的关系。

匹配法（Matching method）是基于实验思想，在实验研究或准实验研究中构建平衡样本来推断变量之间因果联系的统计方法。匹配法的基本思路是在非随机分配的实验或准实验中，为每一个处理组样本找到一个（或多个）具有相似可观测特征的控制组样本进行配对，并通过比较匹配后的处理组和控制组样本的结果计算出实验的平均处理效应。使用匹配法需要满足可忽略性假设，即给定匹配变量的情况下，实验的结果独立于样本进入实验组还是控制组这一事件。本文按照当地教育质量的高低对县域进行分组，由于县域经济与分组依据（普通高中教育质量）互为因果，如果直接按照分组计算县域经济的处理效应则不满足可忽略性假设这一前提。但是，如果在匹配变量中控制了县域当期的经济发展水平以及其他同时影响县域高中教育质量和县域经济的因素，并将县域经济增速作为计算平均处理效应的指标，则可以满足“均值可忽略”假设。换言之，本研究将借用匹配法的思路，对每一个普高教育质量较强的县（处理组），在同一省份内为其寻找当前经济发展水平相当，且人口规模大致相同、自然资源禀赋类似、地理位置相近的另一个普高教育质量相对较弱的县（控制组）。那么，我们就可以通过比较两个县此后的经济增速，以此克服反向因果的内生性问题，并在此基础上探究普通高中对县域经济增长影响的准确效应。

    根据以上分析，本研究将在同一省份内基于经济发展水平（县域人均GDP）、县域人口规模(户籍人口)、县域地理位置（经度、纬度）这四个变量对样本中实验组、控制组县域进行匹配。处于同一省份保证了县域样本在省份层面的政策环境是相同的，控制人均GDP和县域人口规模相似确保了县域样本间当期经济发展水平和经济总量是相似的，控制地理位置可以保证县域间的气候环境和自然资源禀赋相似。本研究将使用基于卡尺内最近邻匹配（nearest-neighbor matching within caliper）的马氏距离匹配法（mahalanobis matching）对本研究实验组和控制组样本进行匹配。马氏距离的具体计算公式如式2所示，其中、是包含样本、匹配变量信息的维向量。二次型矩阵为的样本协方差矩阵的逆矩阵。

（2）主成分分析法

主成分分析法是指通过主成分提取，将原有的多个存在相关关系的变量或者指标浓缩为一个或少数几个信息综合性更高且不相关的统计指标，达到降维分析的目的。本研究综合当地县域高中的办学规模（用学生数量和教师数量表示）、师资质量（用教师职级和教师学历结构表示）、学生培养情况（用顶尖大学A和B的生源人数表示）三个维度指标，在标准化后通过主成分分析法生成当地县域高中综合教育质量指数。为验证原有变量之间存在较强的相关关系这一基本前提，本文采用了 KMO 检验和Bartlett球形检验，结果如表2所示:

检验结果中KMO值为0.86，大于0.5，说明原有变量间的相关性较强，可以做主成分分析。进一步计算其相应的标准化数据矩阵、相关系数矩阵、特征值预计贡献率等，并对各主成分进行打分排序，结果如表3所示：

从表3可以看出， 特征值大于1的主成分有2个， 其方差累积贡献率已经达到82.80%，其所代表的信息量已经能够比较充分地解释并提供原始数据所能表达的信息，因此本研究选取前2个主成分构建综合教育质量指数。

1.匹配结果分析

通过马氏距离匹配后样本剩余241个，其中实验组样本133个，控制组样本108个^④。如表4所示，匹配后人均GDP这一变量偏差下降了约65%，户籍人口、经度的偏差均下降了约85%，但纬度这一变量的偏差有所上升，这主要是由于实验组和控制组纬度均值在匹配前就较为接近所致。T检验结果表明接受两组县域匹配变量均值相等的原假设，以上检验结果说明在经济发展水平、人口规模、县域地理位置方面，我们找到了与普高教育质量较强县相匹配的普高教育质量较弱县。

为进一步验证基于A、B大学生源进行分组的合理性，针对匹配成功的241个样本县，本研究进一步探究不同组别县的学生数量、教师数量（代表办学规模），以及教师学历、教师职级（代表师资质量）是否存在显著差异，统计结果如表5所示：

由表5可知，匹配后的教育质量较强组和教育质量较弱组在办学规模、优质教师数量和教师学历方面存在显著差异。在办学规模方面，教育质量较强组的学生数量和教师数量比教育质量较弱组显著高约1 951人和104人。在教师职级方面，质量较强组的特级教师和一级教师平均数量分别为135.32人和220.70人，高于质量较弱组的109.31人和177.39人，并且其P值均小于0.05，说明差异显著。在二级教师及以下水平的平均教师数量上，两组不存在显著差异，说明了质量较强组的优势主要体现在优质教师数量方面。在教师学历结构方面，同样发现质量较强组中的样本县拥有更多数量的高学历教师，质量较强组中拥有研究生学历的教师是质量较弱组的1.5倍，拥有本科学历的教师比质量较弱组平均多出近一百人。而在低学历教师数量方面，质量较强和较弱的两个组间并不存在显著差异，可见质量较强组不仅在学生培养质量上与质量较弱组存在显著差异，并且在优质师资和办学规模方面也明显优于质量较弱组，印证了使用A、B大学生源分组的合理性。 

2.回归结果分析

（1）回归结果

表6汇报了匹配后的回归结果，其中模型1—3使用A、B大学生源的分组作为自变量。模型1仅加入了组别这一变量，结果显示平均处理效应为0.027，即相比于县域高中教育质量较弱的县，县域高中教育质量较强县人均GDP年增长率显著高出2.7%。模型2在模型1的基础加入了其他控制变量，回归结果表明相比于县域高中教育质量较弱的县，县域高中教育质量较强县人均GDP年增长率显著高出2.6%。模型4—5使用县域高中教育质量指数作为自变量，回归结果同样表明在初始经济发展水平相近、资源禀赋相似的情况下，县域高中教育质量的加强将显著提升县域的人均GDP增长率，并且其显著性和系数大小均明显增强，教育质量指数每上升1个单位，人均GDP年增长率将显著上升4.1%。

为探究普高教育质量对县域经济的影响在地区间的差异，模型3、模型5加入了自变量和地区的交互项，结果表明，县域高中教育质量对三大地区的县域人均GDP均有正向的影响，但在实际效果方面存在较大差异。其中，对西部地区县域的影响最大，且远高于中部和东部地区。普高教育质量较高县的人均GDP年增长率将显著提升6.6%；中部其次，人均GDP年增长率的提升数值为1.4%；县域高中教育质量对东部地区县域的影响最小，人均GDP年增长率的提升数值仅为0.2%。使用综合教育质量指数作为自变量也得出了类似结论，在西部地区县域，综合教育质量指数每上升1个单位，人均GDP年增长率将显著上升10.9%；中部其次，人均GDP年增长率的提升数值仅为2.4%；县域高中教育质量对东部地区县域的影响最小，人均GDP年增长率的提升数值仅为2.0%。

（2）稳健性检验

为验证实证研究结果的稳健性，本研究首先将主回归中仅利用匹配后样本替换为使用全国的县域样本（共1 654个）进行回归分析，结果（表7模型1）表明，县域教育质量能够显著促进县域人均GDP增长率的提升这一结论，对于全国县域样本同样有效。在此基础上，本文基于匹配后实验组和控制组样本，计算组间的教育质量差值与县域人均GDP增长率差异，并将其带入主回归模型中替换自变量与因变量来再次进行稳健性检验，回归结果（表7模型2）同样显示了较好的稳健性，教育质量差异与县域人均GDP增长率差异之间存在显著的正向关系，这表明本文主回归的结果是稳健可靠的。

为探究县域高中教育质量对县域经济的长期影响，本研究以2010年作为基期，分别计算出各县1至6年后的人均GDP增长率，并分别将它们作为因变量放入回归中，表8汇报了回归的结果，除2010—2013年外，以其他时间段的县域经济增长率为因变量的模型均显示组别的回归系数显著为正^⑤，这一结果表明县域高中教育质量对县域经济具有较为长期的正向影响，相比于县域高中教育质量较弱的县，县域高中教育质量较强县的经济增长率在6年间显著高出8.5%。进一步将自变量更换为综合教育质量后（表9），回归结果基本一致，除2010—2013年外，其他时间段模型的回归系数均显著为正，并且相较于使用组别变量时而言，各时间段模型的系数和显著性均出现显著提高，同样说明县域高中教育质量对县域经济具有较为长期的正向影响。

本研究以地区人均GDP增长率作为县域经济发展水平的衡量，使用县域被A、B两所顶尖大学录取的生源人数，以及利用主成分分析法综合办学规模、师资水平、学生培养等多维度信息合成的综合教育质量指数，作为衡量县域高中教育质量的指标，通过马氏匹配法对普高教育质量较强组和较弱组的两组样本县进行匹配后，探究了县域高中质量对于县域经济增长的影响。本部分将在总结本文主要研究结论的基础上，针对性地提出政策建议，最后说明还存在的不足之处。 

1.研究结论

第一，县域普通高中教育质量对县域经济的增长具有显著的正向影响。在初始经济发展水平相近、资源禀赋相似的情况下，县域的教育质量的加强将显著提升县域的人均GDP增长率，相比于县域高中教育质量较弱的县，县域高中教育质量较强县的人均GDP年增长率显著高出2.6%；综合教育质量指数每上升1个单位，人均GDP年增长率将显著上升4.1%。其机制如上文所述，县域高中教育质量的提升能够从增强县域人口吸引力、提升县域的人力资源水平两方面，通过提升县域城镇化水平、提高劳动生产率等方式推动县域经济的发展。

第二，县域普通高中对县域经济的影响存在地区间异质性，对西部地区县域经济的影响效果最为明显，对中部地区次之，对东部地区县域经济的影响相对最小。以往研究同样发现，相比东部地区，西部地区省份的教育投入具有更高的产出效率^[32]，这可能有两方面原因：从产业发展水平角度来看，东部地区经济结构相对成熟，经济增长的动力更多源于高端人才和技术创新发展，县域高中教育对经济增长推动作用较为有限，而中西部地区县域产业发展水平相对滞后，县域高中教育对地方经济的促进作用更为明显。从人才稀缺性角度来看，东部地区人力资源较为丰富，普通人才的饱和度较高，而西部地区人才较为紧缺，人力资本投入对经济推动效果更为明显，因此县域高中教育质量对经济增长的边际效益自东向西逐渐增强。

第三，县域普通高中对县域经济增长的影响存在长期效应，相比于县域高中教育质量较弱的县，县域高中教育质量较强县的经济增长率在6年间显著提升了8.5%。这可能是由于人才培养本身是长期过程，需要逐步积累和沉淀，同时县域普高教育通过促进人口回流、吸引高端人才、优化县域产业结构等机制促进县域经济增长，以上机制对经济的影响是循序渐进、逐步显现的。值得注意的是，郝晓伟、闵维方研究发现教育经费投入对地区经济的长期增长效果有限，只有实质性提升地区教育质量才能够促进地区经济长期增长^[33]。本研究在一定程度上印证了这一结论，根据本文的研究设计，两个经济发展水平接近地区的生均教育投入水平差异一般较小，主要是师资水平、学生规模、学生培养情况等代表教育质量的因素推动经济长期增长。

2.政策建议

经过四年的高中阶段教育普及攻坚，我国县域高中阶段入学率有了一定的提升^⑥，但由于生源流失、师资落后、超级中学挤占等多重因素，近年来县域普通高中教育质量下滑的问题日益显现^[34]。鉴于此，本研究针对性地提出以下建议，以期为提高县域高中教育质量，推动县域经济高质量增长提供参考和借鉴。

1.强化考核激励，加大对县域高中的投入力度

长期来看，人力资本提升和技术进步是推动经济长期增长的关键因素，现阶段我国的发展方式已经转向创新驱动，低技术含量低附加值制造业对经济的带动作用十分有限，在县域层面，以土地财政驱动的经济增长模式逐步陷入瓶颈，进一步推动县域经济高质量增长需要加大教育投入。但与之相对的是，由于县级政府税源相对较少，却承担了较重的支出事务责任，导致县级政府财政缺口普遍较大，县级层面的高中教育投入普遍不足。对此，中央应加大对县域高中的财政投入和政策扶持力度，进一步完善县域贫困生补助体系，并逐步将高中阶段纳入中央、地方分档按比例分担经常性事项费用体系中，保证县域高中有充裕的办学经费。同时加强省内统筹，进一步平衡省内地区间教育投入水平，切实保障县域教育经费投入充足。

此外，在现有公务员考核评价体系下，地方官员晋升更多以GDP增长为导向，因此县级政府的工作重心更多聚焦于招商引资、工程项目建设等对经济短期拉动能力较强的领域，导致对诸如教育、医疗、社会保障等民生领域重视不足。对此，应进一步完善干部考核评价制度，破除公务员考核的“唯GDP”论，避免仅以单一的、短期的指标作为官员晋升依据，引导地方官员加大对民生投入力度，特别是教育投入这类“潜绩”的考核权重，多元化运用考核方式，加强任期制考核、长期考核，以此更好发挥考核指挥棒作用，推动县域经济长期高质量发展。

2.加强软实力建设，支持县域高中特色化办学

近年来，随着各级政府的不断重视，县域高中的硬件设施有了很大的提升，但在教师素质、教研水平、学校管理等“软实力”方面与地市高中的差距依然很大。尤其是新高考改革后，在赋予学生更多自主性的同时，也为县域高中发展带来了巨大挑战。对此，教育主管部门应加强县域内、县际、县域和地市间学校的教研合作，鼓励和支持优质高中与资源相对匮乏的县域高中之间建立定点帮扶机制。同时，应组织教师更多参与有关新高考、新课改内容的培训，帮助县域高中教师尽快掌握课改新增的知识点，加强其对命题方向的把握，提升能力素养。

县域高中由于师资水平、学生基础和学生家庭社会经济地位相对薄弱，同位于市辖区的高中相比始终处于弱势地位，为此，县域高中可以通过特色化办学改革寻求突破。教育主管部门应支持和鼓励县域高中在夯实常规教育的基础上，突破“千校一面”的同质化学生培养模式，基于自身办学的基础、历史、资源，结合县域的禀赋、条件、优势，向学术性高中、文史类高中、艺术高中、体育高中、外语类高中等多种方向发展，积极满足学生的个性化发展需求，通过走错位发展特色化办学道路，形成比较优势提升学校办学活力。

3.推动均衡发展，重点加强中西部地区县域高中建设

针对本研究发现的县域高中教育质量对中西部地区县域经济的影响效果更为明显这一结论，考虑到中西部地区县域高中发展基础较为薄弱这一实际情况，建议继续加大对中西部困难地区教育支持力度，重点加强对中西部地区县域高中帮扶力度，促进区域间教育协调发展。一是国家应向西部经济欠发达地区的县域高中进行额外的经费倾斜和资源支持，聚焦促进省域内不同地市、县区高中间缩小办学条件和水平差距，建立经济欠发达县区学校办学条件跟踪评估和定期调度机制。二是推动东部优质高中和中西部县域高中之间建立定点帮扶机制，围绕提升教学科研能力、提升学科建设水平等方面进行帮扶，定期组织中西部县域高中教师到东部优质高中进行跟岗学习培养，积极引进东部优质高中的优秀教师到县域高中任教或开展专家讲座，通过定点帮扶和常态化交流，提高中西部地区县域高中办学水平，促进区域间县域高中教育优质均衡。

4.做好政策保障，增强县域地区人口吸引力

人口是地区间竞争的关键因素，2022年我国人口首次出现负增长,正步入人口老龄化加速阶段，劳动人口对于县域经济发展的重要性将进一步提升。对此，一方面各级政府应出台相应的激励政策和配套措施，提供引才薪酬补贴，并给予住房和子女就学等多方面生活保障，鼓励高素质人才下基层工作，加强县级层面的人才引进。加大县域高中毕业大学生回乡创业和就业的政策保障，提供更多工作机会和良好的工作环境吸引县中毕业生返乡就业，通过招才引智和引智回归增强县域经济的活力和竞争力，促进县域经济长期增长。另一方面，县域高中的优质生源和师资的流失是导致其出现“县中塌陷”重要原因，有必要强化激励保障，提高县域高中教师薪酬待遇，加大县域高中优秀教师引进，加强宣传引导和典型选树，充分调动县域高中教师的工作积极性，鼓励优秀教师和优质生源留在县域高中。同时，严禁跨区域“掐尖”招生，鼓励本地优秀学生留在县域高中就读，减少县域高中生源流失。

3.研究不足

首先，在综合考虑研究团队现有数据情况和公开数据的可得性、匹配度，我们选择了2010年各县域的人口、教育等方面的截面数据，以及2010—2016年各县域经济数据作为研究数据。针对可能存在的滞后效应，本研究在基准回归之后进行了长期效应的分析，但仍难以捕捉和分析县中促进经济增长的动态效应。未来研究将收集县域教育相关数据，构建面板数据并采用更严格的因果推断方法进行分析。

其次，基于数据的限制，本研究选取各县顶尖大学的录取人数作为具体指标对县域高中进行初步分组。虽然A大学和B大学处于高等教育体系的“金字塔尖”，其录取人数能够较好地代表学校的培养质量^[34]，并且也是学生、家长和社会认可度较高的指标，但其作为教育质量的维度之一，在全面反映县域高中教育质量上仍可能存在一定程度的偏差。鉴于此，本研究进一步使用了主成分分析所得的“教育质量综合指标”作为自变量来重新进行分析。未来研究将继续收集县域教育质量的多维数据，以更深入论证教育与经济增长的关系。

 文中注释：（滑动可查看更多内容）

①县级行政区包括市辖区、县级市、县、自治县、旗等，而本文所指的县域主要是指除市辖区外的其他县级行政区。

②由于2011年《中国县域统计年鉴》中汇报的各县户籍人口数据单位精度仅达到万人，同时本研究将基于户籍人口数据计算人均GDP，考虑到人均GDP数据计算的准确度问题，因此在样本中剔除户籍人口少于10万的县。

③A大学和B大学分别于2012年和2011年开始施行面向贫困地区的专项招生计划，本研究所选取的2007-2010年数据不受上述政策的影响。

④由于有多个实验组样本匹配到了同一个控制组的样本，因此实验组样本数量多于控制组样本。

⑤以2010—2013年县域经济增长率为因变量的模型虽然显示组别的回归系数在10%的显著性水平下不显著，但其p值为0.12，与10%这一显著性水平差距较小。

⑥《高中阶段教育普及攻坚计划（2017—2020年）》要求各省到2020年毛入学率都要达到90%以上，其中要重点解决贫困地区教育资源不足和职业教育招生比例持续下降等问题。

注：参考文献已省略，如需要参考请阅读原文。

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