謝秀桔
(仰恩大學(xué)數(shù)學(xué)系,福建泉州 362014)
人力資本及其結(jié)構(gòu)是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素之一。教育投資是人力資本最重要的組成部分,不同區(qū)域教育投資的差異是導(dǎo)致人力資本結(jié)構(gòu)失衡的重要因素之一,進(jìn)而又在與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互促進(jìn)與制約關(guān)系中起著重要作用。1776年,亞當(dāng)·斯密明確指出資本的累積、就業(yè)人口的增加及技術(shù)進(jìn)步構(gòu)成經(jīng)濟(jì)理論發(fā)展基礎(chǔ)的三要素。[1]19世紀(jì),弗里德里?!だ钏固靥岢鰧⒔處熈腥肷a(chǎn)者范圍內(nèi),從而間接提出了教育投資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的原理。[2]我國教育投資對經(jīng)濟(jì)增長是否有明顯的推動作用?國內(nèi)眾多學(xué)者進(jìn)行了研究。如王書芬等認(rèn)為,教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在正向關(guān)系,地方教育投資和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平在相同方向上變化。[3]但是,綜合以往的研究,可以發(fā)現(xiàn):其一,多數(shù)研究集中在教育投資對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的單向作用方面,而經(jīng)濟(jì)發(fā)展對教育投資的反向作用研究甚少。其二,大多數(shù)關(guān)于教育投資與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究主要集中在教育投資數(shù)量與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系上,而對教育投資質(zhì)量以及教育投資公平度等因素則考慮較少。本文基于對教育投資內(nèi)涵的理解,擬選定教育投資規(guī)模、教育投資質(zhì)量和教育投資公平度等三個指標(biāo),采用面板數(shù)據(jù)和空間計量模型研究我國各省、市教育投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相互關(guān)系,深入分析教育投資區(qū)域分布狀況,以期為政策制定和相關(guān)理論研究提供參考。
為了研究地域差異對教育投資與經(jīng)濟(jì)增長相互關(guān)系的影響,本文把我國劃分為東、中、西部三大區(qū)域。考慮到數(shù)據(jù)的可取得性,最終選取我國30 個省市1997-2013年的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)均來源于各年的統(tǒng)計年鑒。
選取1996年為基年,對各省市歷年GDP 進(jìn)行平減處理后取對數(shù),記為LNGDP。
基礎(chǔ)教育的發(fā)展主要靠教育經(jīng)費(fèi)投入來推動。從教育投入規(guī)模和教育投資產(chǎn)出這兩個因素來看,考慮到數(shù)據(jù)的可取性,本文用教育經(jīng)費(fèi)代替教育投入的總規(guī)模,用各地區(qū)居民平均受教育的年限來反映教育投資的產(chǎn)出。本文用教育經(jīng)費(fèi)的投入程度來衡量該區(qū)域的教育投資規(guī)模,教育投入取得的成就表現(xiàn)形式為居民平均受教育的年限。各省教育經(jīng)費(fèi)通過運(yùn)用居民價格指數(shù)平減后除以該地區(qū)常住人口總?cè)藬?shù)得到各省的人均教育經(jīng)費(fèi),以1996年為基年,記為JY。
居民平均受教育年限采用目前比較通用的測算方法(公式1),記為AVE:
式(1)中:AVEt表示居民受教育的平均年限(按總?cè)丝谟嬎?;t=1、2、…、12 表示時間 1997、1998、…、2007年;i=1,2,3,4,5 表示五個不同的教育程度,分別為未受教育、小學(xué)、初中、高中和中專、大專及以上;xt,i為在t年度的i層級的水平的累積受教育年限;pt,i為t年度的i層級受教育水平的人口比重。
從衡量教育投資對一區(qū)域人口受教育程度和高素質(zhì)人才的培養(yǎng)效率的影響考慮,高素質(zhì)人才的增加體現(xiàn)了教育投資質(zhì)量的高低。國際上很多學(xué)者已開展了教育投資質(zhì)量對于經(jīng)濟(jì)增長影響的研究。[4]從研究教育投資對高素質(zhì)人才產(chǎn)生的影響看,教育投資質(zhì)量的好壞直接影響到各個區(qū)域高等人才在受教育人數(shù)中的占比,因此本文以各省大專以上人數(shù)占該省總?cè)藬?shù)的比例大小來衡量該地區(qū)教育投資質(zhì)量的好壞,計算方法為大專以上學(xué)歷人數(shù)占比乘以該地區(qū)的總?cè)藬?shù),記為DJ。
為了保證研究結(jié)果具有一定的穩(wěn)定性和可靠性,在模型回顧之前先要對涉及的數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗,以剔除模型的偽回歸。本文對選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗,分別選擇同質(zhì)面板的LLC 檢驗、異質(zhì)面板的 IPS 檢驗和 Fisher-PP 檢驗三種方法,檢驗結(jié)果如表1所示:
從表 1 可以看出,LNGDP、JY、AVE、DJ 這四個變量的單位根檢驗結(jié)果不平穩(wěn),但進(jìn)行一階差分以后,這些變量的單位根檢驗結(jié)果顯示平穩(wěn)。因此,可以繼續(xù)進(jìn)行變量間的面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗,檢驗結(jié)果見表2:
表2 協(xié)整檢驗結(jié)果
由表2可知,協(xié)整檢驗 p 值為 0.0381,小于0.05,拒絕非協(xié)整關(guān)系假設(shè),也即 LNGDP、JY、AVE、DJ 這4 個變量具有協(xié)整關(guān)系,因此需對變量進(jìn)行Granger 因果關(guān)系檢驗。
檢驗結(jié)果見表3:
表3 教育投資面板數(shù)據(jù)的因果關(guān)系檢驗結(jié)果
Granger 因果檢驗結(jié)果表明,人均GDP 是影響教育投資規(guī)模的因素,即隨著人均GDP 增加教育投資規(guī)模也會相應(yīng)地增加,并且這種影響是單向的。主要原因是我國東、中、西部各個省份的教育基尼系數(shù)處于較為穩(wěn)定但比較小的區(qū)間,即在0.18-0.3區(qū)間內(nèi),且在我們研究的 1997-2013年之間無較大波動。教育投資較多、教育資源分配合理對于該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是有利的。
1.面板(Panel Data)模型選擇
面板模型有很多種,對面板模型的選擇主要是檢驗兩個假設(shè):
在假設(shè)H1,H2下檢驗統(tǒng)計量F1,F(xiàn)2服從相應(yīng)自由度下的F分布:
檢驗結(jié)果見表4:
表4 東、中、西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)模型的選擇
從表4可以看出,統(tǒng)計值F1為5.25,大于臨界值1.98,表明接受H1,即東中西部地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)適合變系數(shù)的面板模型;統(tǒng)計值F2為293.4,大于臨界2.00,表明檢驗結(jié)果接受H2假設(shè),即東中西部地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)符合變系數(shù)面板模型。因此,對我國東、中、西部地區(qū)教育投資對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異效應(yīng)的研究選擇變系數(shù)的面板模型。
2.Panel Data 模型估計
基于以上的檢驗結(jié)果,本文建立Panel Data 變系數(shù)模型,運(yùn)用Eviews6.0 軟件進(jìn)行回歸,根據(jù)回歸結(jié)果分析我國東、中、西部地區(qū)教育投資對經(jīng)濟(jì)增長影響的差異性,以及產(chǎn)生這種差異性的原因,結(jié)果如表5所示:
表5 我國東、中、西部地區(qū)面板模型回歸結(jié)果
表5回歸結(jié)果表明:
(1)教育投資規(guī)模對經(jīng)濟(jì)增長的影響,呈現(xiàn)的是一個由弱到強(qiáng)、最后轉(zhuǎn)向降低的過程。
從教育投資規(guī)模的角度研究,根據(jù)以上回歸結(jié)果,中部和東部地區(qū)教育投入對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度分別是11%和6%,而增加西部地區(qū)教育投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度最大,達(dá)到了21%。主要原因是西部地區(qū)整體教育投入相比于東中部少得多,因此在教育投入對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的效益就更高。整體上看,目前我國西部地區(qū)在教育經(jīng)費(fèi)投入方面較東中部更缺乏,如果加大西部地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)的投入,對于整個西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響是顯著;而東部地區(qū)教育投入已處于一個較高水平,再增加教育經(jīng)費(fèi)的投入對該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響就沒那么明顯。本文認(rèn)為,隨著教育投資規(guī)模的逐漸增大,其對經(jīng)濟(jì)的增長有明顯的促進(jìn)作用,但隨著投資規(guī)模達(dá)到一定的程度,其對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度是逐漸遞減的。
從上述分析可知,平均受教育的年限越高經(jīng)濟(jì)發(fā)展越受阻,即平均受教育年限與經(jīng)濟(jì)增長成反比,但從實證結(jié)果看目前其反作用效果還不是很明顯。這表明,過分強(qiáng)調(diào)擴(kuò)大教育投資的規(guī)模,可能還不利于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。美國、德國、芬蘭、日本和韓國已經(jīng)揭示:發(fā)展過程中的高學(xué)歷人群的乘數(shù)效應(yīng)比基礎(chǔ)教育發(fā)展的影響要高得多。[5]因此,在一相對長的投資回收期內(nèi),相比于高等教育,基礎(chǔ)教育的投資收益有一段較明顯的滯后期。這是國家和地方政府制定教育發(fā)展戰(zhàn)略時需予以重視的。
(2)教育投資失衡對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的抑制作用,但不同區(qū)域存在差異。這種由于教育投入的失衡影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度在西部地區(qū)相比東、中部地區(qū)表現(xiàn)得更加明顯。
從教育投資公平度看,教育投入的不公平對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用在東部和中部地區(qū)表現(xiàn)得并不明顯,但西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長明顯受阻于教育投入的不平等。教育投資的均衡性,中部、東部明顯好于西部地區(qū),這說明教育資源公平的合理分配可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
本文采用R 軟件對自變量和因變量進(jìn)行了空間相關(guān)性檢驗。截面數(shù)據(jù)回歸估計殘差的Moran’s I 統(tǒng)計量值見表6:
表6 空間相關(guān)性檢驗結(jié)果
由表6可以看出,上面五個變量的空間相關(guān)性檢驗的 Moran’s I 統(tǒng)計量的 P 值均為 0.001,都小于臨界值0.01,故拒絕原假設(shè),也說明了LGDP、JY、AVE、DJ、GINI 五個變量的截面數(shù)據(jù)均具有顯著正空間相關(guān)性。因此在對上述五變量進(jìn)行實證研究時,需要考慮它們之間的空間關(guān)聯(lián)性。下面將建立空間計量模型來估計我國各省市間教育投資對經(jīng)濟(jì)增長影響的差異性。
通過對各個區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,我們了解到我國各省域之間存在一定的地理差距。因此在空間模型的選擇方面,應(yīng)該選用地理加權(quán)回歸方法(GWR)進(jìn)一步研究復(fù)雜的空間變化。
本文直接用SAS 進(jìn)行編程建模,得到的各省域的GWR 系數(shù)估計結(jié)果見表7:
表7 地理加權(quán)回歸模型參數(shù)估計結(jié)果
由表7可知:
在教育投入方面,目前我國總體教育投資規(guī)模仍不高,擴(kuò)大教育投資規(guī)模對區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長將有明顯的促進(jìn)作用,這與國內(nèi)相關(guān)研究一致。[6][7]從對經(jīng)濟(jì)增長的直接影響看,當(dāng)前東部省份教育投資規(guī)模相對較高,對經(jīng)濟(jì)增長的絕對貢獻(xiàn)度會略高于中、西部地區(qū)的省份。分析地區(qū)間的差異會發(fā)現(xiàn),人均教育支出對于人均GDP 的作用方面會稍微不同,最高的是福建、浙江,上海緊隨其后,影響比較大的省份有廣東、江蘇、江西、吉林、湖南、遼寧。
不同地區(qū)的人均受教育年限對人均GDP 增長率的促進(jìn)作用有差異性,最高的是廣東,貴州、福建、廣西、江西、湖南緊隨其后,正效應(yīng)較大的地方還有上海、江蘇、浙江、安徽。
1.由于受地理差異性影響,我國東、中、西部在教育投入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模方面都存在較大的差異,東、中部地區(qū)無論在經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是教育投入方面均明顯優(yōu)于西部地區(qū)。
2.我國高素質(zhì)人才所帶來的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度并沒有我們預(yù)計的那么高。這就表明教育投資質(zhì)量對經(jīng)濟(jì)增長的作用還處于較低水平。
3.我國各區(qū)域教育投入的不公平性嚴(yán)重阻礙了我國經(jīng)濟(jì)增長。西部地區(qū)對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用比東、中部地區(qū)明顯。
4.我國各省市高等人力資本帶來的貢獻(xiàn)率并不高。教育投資質(zhì)量對于經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用仍然處于較低的水平。
從定量方面看,教育投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用是非常明顯的。因此,政府應(yīng)該加大力度解決目前我國教育投入不足的問題,促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長,主要應(yīng)采取以下幾方面的措施:
1.加大教育投資,基礎(chǔ)教育和高等教育兼?zhèn)?/p>
我國在人均教育經(jīng)費(fèi)投入、人均受教育年限以及大專以上學(xué)歷人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例均落后于世界平均水平。政府教育投資的不足在一定程度上制約了教育部門的發(fā)展。因此政府應(yīng)把義務(wù)教育作為教育投資的重點?,F(xiàn)代化進(jìn)程離不開人力資本的有效開發(fā),其中包括高等人力資本的開發(fā),過度注重教育投資規(guī)模的擴(kuò)大,反而不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。人力資本的高效投入對地方經(jīng)濟(jì)增長具有無法替代的作用,因此我國應(yīng)該加大高等教育的投資。努力提高我國勞動者的整體素質(zhì),使國民經(jīng)濟(jì)的高效發(fā)展建立在勞動者素質(zhì)不斷提高、并充分利用勞動者高素質(zhì)的基礎(chǔ)上,這是我國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必要條件。
2.縮小地區(qū)差距,加快中、西部地區(qū)的發(fā)展
西部地區(qū)的人力資本對經(jīng)濟(jì)的彈性比較大,加強(qiáng)西部地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)的投入將明顯促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。相反,西部地區(qū)落后的經(jīng)濟(jì)也影響了該地區(qū)的教育事業(yè)發(fā)展,抑制了該區(qū)域人力資本的投入,進(jìn)一步拉大了與東、中部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距。要加快中西部的發(fā)展,中央政府的資金支持應(yīng)集中在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域,這樣可以降低兒童的失學(xué)率,提高總體的國民素質(zhì)。
3.劃分教育層次和類別,確定教育投資主體
作為提供知識、培養(yǎng)人才的教育事業(yè),也必將成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步的重要動力源。在教育投資的戰(zhàn)略中,應(yīng)注重高素質(zhì)人才隊伍的發(fā)展,以增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動力和后勁。
政府包辦教育的時代已經(jīng)成為歷史,面對教育需求的持續(xù)擴(kuò)張和國民不同的教育需求,有必要走官民結(jié)合的發(fā)展道路。在高等教育和職業(yè)教育投資上,應(yīng)形成政府、民間資本共存的局面。這樣,一方面能夠有效彌補(bǔ)我國教育投入經(jīng)費(fèi)不足的問題,滿足人們的不同需求;另一方面還可以形成一個政府與民間教育共存的競爭局面,有利于教育質(zhì)量的提高。
注釋:
[1]參見西奧多·W·舒爾茨:《人力資本投資》,吳珠華譯,北京:北京經(jīng)濟(jì)學(xué)院出版社,1992年,第46-52頁。
[2]參見蔡增正:《教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的計量分析——科教興國戰(zhàn)略的實證依據(jù)》,《經(jīng)濟(jì)研究》1999年第2 期。
[3]王淑芬:《全國百強(qiáng)縣教育與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的定量研究》,《統(tǒng)計與決策》2007 第4 期。
[4]參見徐寬:《基尼系數(shù)的研究文獻(xiàn)在過去八十年是如何拓展的》,《經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊》2003年第4 期。
[5]葉茂林、鄭曉齊等:《教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的計量分析》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2003年第1 期。
[6]劉云忠、徐映梅:《我國城鄉(xiāng)教育差距與城鄉(xiāng)居民教育投入差距的協(xié)整研究》,《教育與經(jīng)濟(jì)》2007年第4 期。
[7]吳舒卉:《華東地區(qū)教育支出與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實證分析》,《商情》(教育經(jīng)濟(jì)研究)2008年第6 期。