王 鍇

(蘇州大學(xué) 社會(huì)學(xué)院，江蘇 蘇州 215123)

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基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的高等教育投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證分析

王 鍇

(蘇州大學(xué) 社會(huì)學(xué)院，江蘇 蘇州 215123)

運(yùn)用柯布-道格拉斯函數(shù)和多重線(xiàn)性回歸模型構(gòu)建了高等教育投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。對(duì)不同教育投入方案的動(dòng)態(tài)模擬，結(jié)果表明教育投入不僅僅是消費(fèi)性投入，也是生產(chǎn)性投入。勞動(dòng)力市場(chǎng)中高等教育者1%的增量，將對(duì)GDP做出約0.138%的貢獻(xiàn)，同時(shí)教育投入保持年0.3%左右的增量，可對(duì)“新常態(tài)”下的經(jīng)濟(jì)起到穩(wěn)定作用，其中也要努力提高高等教育的質(zhì)量產(chǎn)出。教育、生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的良性循環(huán)有利于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的“軟著陸”。

高等教育；教育投入；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)

鄧小平同志曾于1977年在《關(guān)于科學(xué)和教育工作的幾點(diǎn)意見(jiàn)》中建設(shè)性地指出，“我們國(guó)家要趕上世界先進(jìn)水平，從何處著手呢？我想，要從科學(xué)和教育著手”。[1]1978年中國(guó)的GDP只有3679億元，而教育費(fèi)用支出就達(dá)到了146.99億元，占比接近4%。此后，通過(guò)對(duì)《國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒》歷年的數(shù)據(jù)匯總顯示，我國(guó)的教育經(jīng)費(fèi)總投入在絕對(duì)量上保持了持續(xù)增長(zhǎng)，從與GDP的關(guān)系上看，雖然總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但卻是“曲折上升”，且近幾年出現(xiàn)“徘徊”現(xiàn)象。從人均水平來(lái)看，我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，差距依然不小。以2010年人均公共教育支出與人均GDP之比的平均水平為例，中國(guó)和美國(guó)之比約為1比7.4，和日本是1比5.2，和韓國(guó)是1比3.6，和巴西是1比2.79。[2]可以說(shuō)，中國(guó)的教育還有著很大的發(fā)展空間，教育投入還有著進(jìn)一步提高的需求。

當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，學(xué)術(shù)界和政治界對(duì)于公共財(cái)政產(chǎn)生了一種“蛋糕論”的觀點(diǎn)，認(rèn)為對(duì)教育事業(yè)及其它社會(huì)事業(yè)的經(jīng)費(fèi)投入，是一種消費(fèi)性投入，會(huì)分掉經(jīng)濟(jì)建設(shè)的蛋糕，從而阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展。[3]為此，有必要進(jìn)一步探討教育，尤其是作為學(xué)歷教育的最高階段，也是最接近教育效益產(chǎn)出階段的高等教育，與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著怎樣的互動(dòng)關(guān)系。

一、研究回顧

學(xué)術(shù)界關(guān)于教育與經(jīng)濟(jì)的研究在數(shù)量上很豐富，定性研究主要以社會(huì)學(xué)、政治學(xué)為陣地，從宏觀層面探討教育對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的作用。定量研究則主要依托于教育學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，運(yùn)用相關(guān)面板數(shù)據(jù)，結(jié)合國(guó)外學(xué)者提出的分析模型或分析技術(shù)，微觀層面上具體地分析教育對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所做出的貢獻(xiàn)。拙文因?qū)俣垦芯?，故而僅對(duì)定量分析領(lǐng)域近期的國(guó)內(nèi)研究成果綜述。

(一)研究?jī)?nèi)容

王利輝等側(cè)重研究教育對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展在短期和長(zhǎng)期的不同影響，“從長(zhǎng)期來(lái)看，政府教育支出和教育基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出彈性表現(xiàn)最為顯著，分別達(dá)到1.413和1.257；從短期來(lái)看，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出僅對(duì)政府教育支出和高校在校學(xué)生的響應(yīng)系數(shù)為正，分別是0.492和0.378?！盵4]陳綿水等借助江西省的相關(guān)數(shù)據(jù)，探討了教育在數(shù)量和質(zhì)量上對(duì)經(jīng)濟(jì)的不同影響，認(rèn)為當(dāng)前階段教育的數(shù)量彈性遠(yuǎn)大于質(zhì)量彈性。[5]栗建華等通過(guò)引入教育投入與基建投資的關(guān)系，認(rèn)為教育投入的增加會(huì)造成基建投資的減少，從而通過(guò)不同政策組合分析指出兩者的投資比在0.8∶039～0.13∶0.34之間經(jīng)濟(jì)效益最大。[6]邸俊鵬等創(chuàng)新性地將高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響在不同專(zhuān)業(yè)之間進(jìn)行比較分析，得出“高等教育對(duì)工業(yè)部門(mén)的影響最大，對(duì)農(nóng)業(yè)部門(mén)的影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著。工業(yè)部門(mén)中理工類(lèi)和農(nóng)林類(lèi)專(zhuān)業(yè)的影響較大，高等教育對(duì)服務(wù)業(yè)部門(mén)產(chǎn)出有顯著正效應(yīng)?！盵7]

總體來(lái)看，當(dāng)前研究在橫向和縱向領(lǐng)域都有涉及，在對(duì)該問(wèn)題的認(rèn)知上幾乎實(shí)現(xiàn)了面上的“全覆蓋”，且當(dāng)前表現(xiàn)出與時(shí)下政策結(jié)合的具體應(yīng)用性產(chǎn)出研究的趨勢(shì)，如區(qū)域經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)高等教育、現(xiàn)代職業(yè)教育、供給側(cè)改革等新的研究方向。

(二)研究方法

研究方法主要分為兩類(lèi)：一是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合SPSS或STATA等分析軟件進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)性分析。核心邏輯是運(yùn)用實(shí)證數(shù)據(jù)，建立教育與經(jīng)濟(jì)兩個(gè)變量之間的相關(guān)與回歸，并進(jìn)行不同方式的檢驗(yàn)，部分學(xué)者會(huì)考慮加上時(shí)間變量，在VAR的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析。如方超等運(yùn)用利用我國(guó)1996—2013年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，基于Lucas模型的分解，檢驗(yàn)教育人力資本對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得出“教育人力資本及溢出效應(yīng)均有利于我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而地理空間上的人力資本則表現(xiàn)出顯著的聚集態(tài)勢(shì)”。[8]孫玉環(huán)等使用聚類(lèi)分析方法，對(duì)我國(guó)2001—2010年31個(gè)省的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行地區(qū)性差異分析，得出中西部9省出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與教育消極互動(dòng)的局面。[9]毛洪濤等運(yùn)用協(xié)整分析和Granger檢驗(yàn)的方法，得出高等教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)期均衡與短期動(dòng)態(tài)關(guān)系。[10]此類(lèi)研究方法對(duì)數(shù)據(jù)要求較高。一是構(gòu)建經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，結(jié)合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)進(jìn)行研究。徐子遠(yuǎn)早在上世紀(jì)八十年代就曾使用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)對(duì)教育進(jìn)行過(guò)分析，探討了教育對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)之間的各種復(fù)雜的數(shù)量關(guān)系[11]，首先采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)在這一領(lǐng)域的應(yīng)用研究。郭慶旺等構(gòu)建包含基礎(chǔ)教育和高等教育的兩階段人力資本積累模型，并引入錦標(biāo)賽競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制、教育擁擠效應(yīng)和資本-技能互補(bǔ)效應(yīng)，揭示出公共教育政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和人力資本溢價(jià)的影響機(jī)制。[12]是這一領(lǐng)域研究中為數(shù)不多的原創(chuàng)性模型研究。代謙等借鑒了Romer的中間產(chǎn)品模型，利用內(nèi)生增長(zhǎng)模型研究了發(fā)達(dá)國(guó)家FDI業(yè)選擇與發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和人力資本積累的問(wèn)題。[13]其余研究大多建立在閔瑟收益函數(shù)或柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)其及變形形式上，即由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家舒爾茨等創(chuàng)立的教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)計(jì)量方法。

(三)研究結(jié)論

絕大多數(shù)學(xué)者都指出經(jīng)濟(jì)發(fā)展與高等教育是互相促進(jìn)的，教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有拉動(dòng)作用。具體數(shù)值中，趙樹(shù)寬指出，“高等教育經(jīng)費(fèi)投入和人力投入每增加1%，會(huì)分別引起經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP)增加0.251%和1.175%?！盵14]宋華明等運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)1990～2000年間我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值年平均增長(zhǎng)率10.12%中，有1.28%是由教育帶來(lái)的，其中高等教育的貢獻(xiàn)率為0.83%，可見(jiàn)高等教育的回報(bào)率還是很低的。[15]燕玉鐸等運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)1991—2008年高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)進(jìn)行了全面測(cè)算，結(jié)論為高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為0.81%。[16]雖然學(xué)者們測(cè)算由于數(shù)據(jù)選取、模型構(gòu)建的差異而使得測(cè)算結(jié)果不盡相同，但大體上都表現(xiàn)出我國(guó)當(dāng)前的高等教育投入回報(bào)率偏低，認(rèn)為需要加大對(duì)高等教育的投資并提高其投資收益。

綜上所述，關(guān)于高等教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究雖然成果豐富，且在一定領(lǐng)域也達(dá)到了共識(shí)，但高水平、深入性和持續(xù)性的研究不多，多數(shù)文章只是在相同方法的框架下對(duì)不同實(shí)證數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析，而對(duì)新方法新理論的創(chuàng)新度比較欠缺，研究成果也多為對(duì)靜態(tài)時(shí)間下或?qū)^(guò)去經(jīng)驗(yàn)事實(shí)的研究，缺少對(duì)預(yù)測(cè)性和前瞻性研究，二對(duì)者互動(dòng)發(fā)展的實(shí)施途徑、原理、動(dòng)力等深層問(wèn)題的動(dòng)態(tài)定量分析和預(yù)測(cè)。且尚未在某些方面形成觀點(diǎn)明確的爭(zhēng)論和批判，這也反映出對(duì)該問(wèn)題的研究尚處于描述性研究階段，尚有較大發(fā)展和創(chuàng)新空間。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)作為系統(tǒng)性、動(dòng)態(tài)性和預(yù)測(cè)性的研究方法，可以對(duì)之前研究的不足起到補(bǔ)充作用。該方法自福瑞斯特(J.W.Forrester)教授開(kāi)創(chuàng)以來(lái)已歷數(shù)十載，但用于我國(guó)教育與經(jīng)濟(jì)互動(dòng)的研究至今仍寥若晨星。部分學(xué)者如陳煒[17]等雖然運(yùn)用了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，但研究是定性的，未厘清各變量間的數(shù)理關(guān)系，和作出系統(tǒng)流圖。拙文的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型與栗建華、陳煒等人的不同之處，在于運(yùn)用柯布-道格拉斯函數(shù)及OLS回歸方程等把握各變量間的關(guān)系，作出系統(tǒng)流圖。

二、高等教育與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模

(一)基本構(gòu)思

柯布-道格拉斯函數(shù)及其變形形式都表達(dá)了一個(gè)含義，即生產(chǎn)總值不僅僅與物質(zhì)資本存量有關(guān)，而且與人力資本的數(shù)量和質(zhì)量有關(guān)。高等教育的下一個(gè)階段就是勞動(dòng)力市場(chǎng)，因而高等教育者的數(shù)量和質(zhì)量，決定了勞動(dòng)力市場(chǎng)中勞動(dòng)者的素質(zhì)水平。增加高等教育的投入，最明顯的產(chǎn)出就是高等教育者數(shù)量的增加，進(jìn)而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)又會(huì)進(jìn)一步提高對(duì)教育的投資，形成一條正向循環(huán)鏈。然而對(duì)教育投入比例的增長(zhǎng)，必將壓縮對(duì)基礎(chǔ)建設(shè)的投資比例，造成勞動(dòng)力市場(chǎng)上就業(yè)崗位的增長(zhǎng)率下降。同時(shí)高等教育勞動(dòng)者數(shù)量急速增加，會(huì)在一定程度上造成“大學(xué)生通貨膨脹”現(xiàn)象，缺少高質(zhì)量工作崗位的吸納，使得社會(huì)失業(yè)率增加，進(jìn)而對(duì)GDP產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。

“系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是一門(mén)分析研究信息反饋系統(tǒng)的學(xué)科，是一門(mén)探索如何認(rèn)識(shí)和解決系統(tǒng)問(wèn)題的科學(xué)，是一門(mén)交叉綜合性的學(xué)科?！盵18]用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)進(jìn)行研究，首先需要對(duì)問(wèn)題進(jìn)行定性分析，找出問(wèn)題的思想脈絡(luò)并繪制因果關(guān)系圖。根據(jù)上述構(gòu)思，本研究的因果關(guān)系如圖1所示。

圖1 高等教育與GDP的因果關(guān)系

(二)模型邊界和結(jié)構(gòu)

該模型的邊界是高等教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，對(duì)高等教育只關(guān)心其數(shù)量產(chǎn)出，不研究質(zhì)量變動(dòng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)僅用GDP指標(biāo)來(lái)衡量。使用年教育經(jīng)費(fèi)總投入占當(dāng)年GDP的百分比來(lái)表示教育投入力度，GDP的增減也僅是由教育經(jīng)費(fèi)總投入中高等教育投入額所引起的。因?yàn)楸狙芯坎惶接懟A(chǔ)建設(shè)投入及高等教育人才過(guò)剩所造成的失業(yè)率出超，而與教育總投入之間的具體定量關(guān)系，只在定性層面上假設(shè)，模型對(duì)失業(yè)率的探討僅采用模擬值的方法。

該模型主要包含兩個(gè)子系統(tǒng)。其一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展子系統(tǒng)，該子系統(tǒng)主要由GDP和GDP因高校生數(shù)量變動(dòng)所產(chǎn)生的變動(dòng)量為主體組成，而GDP因高校生數(shù)量變動(dòng)所產(chǎn)生的變動(dòng)量來(lái)自于GDP因高校生變動(dòng)而造成的GDP年增長(zhǎng)率的變動(dòng)。該系統(tǒng)主要關(guān)注點(diǎn)是GDP的變動(dòng)，因而稱(chēng)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展子系統(tǒng)。

其二是教育發(fā)展子系統(tǒng)，該子系統(tǒng)主要有教育投入比例和未來(lái)N年高校畢業(yè)生總?cè)藬?shù)組成。教育投入比例是當(dāng)年度教育經(jīng)費(fèi)的總投入，包括各學(xué)歷階段。本研究雖然聚焦點(diǎn)是高等教育階段，但高等教育與其他階段教育關(guān)系密切，即對(duì)其他教育階段的資金投入也會(huì)對(duì)高等教育產(chǎn)生影響，故而使用各階段的教育經(jīng)費(fèi)總投入作為變量。經(jīng)費(fèi)投入量直接影響著當(dāng)年高校畢業(yè)生的人數(shù)，因而可以通過(guò)各年畢業(yè)生的具體人數(shù)計(jì)算畢業(yè)生變動(dòng)率。該系統(tǒng)主要關(guān)注的是高等教育的數(shù)量產(chǎn)出，因而稱(chēng)為教育發(fā)展子系統(tǒng)。

(三)預(yù)測(cè)目標(biāo)

預(yù)測(cè)時(shí)間結(jié)點(diǎn)為2030年，因?yàn)榻逃?jīng)費(fèi)總投入影響著高校畢業(yè)生的數(shù)量，進(jìn)而影響GDP，因此模型主要探求在教育經(jīng)費(fèi)投入不同比例及不同經(jīng)費(fèi)增長(zhǎng)率的情況下，GDP的變化，也即所謂對(duì)GDP的拉動(dòng)程度。同時(shí)模擬在不同失業(yè)率出超的情況下，教育經(jīng)費(fèi)的投入比例該如何調(diào)整才能使經(jīng)濟(jì)效益最大化。

(四)基本假設(shè)

(ⅰ)假設(shè)高校畢業(yè)生最終都進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)，不存在主動(dòng)性失業(yè)或移民等情況；

(ⅱ)假設(shè)高校教育的質(zhì)量保持現(xiàn)狀不變，也即高校畢業(yè)生的質(zhì)量年增長(zhǎng)率為0；

(ⅲ)由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的限制，時(shí)間起點(diǎn)定為2015年，并假設(shè)從該時(shí)間起進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)的高校生都將連續(xù)工作至2030年，不存在中途退出的情況。

(五)變量指標(biāo)與方程

1.EIPer表示年教育總投入百分比。根據(jù)《2015全國(guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)公告》知當(dāng)年教育經(jīng)費(fèi)總投入為36129.19億元，當(dāng)年GDP為689100億元，得到2015年EIPer=0.0524。因此EIPer=0.0524+EIrate(年教育投入增長(zhǎng)率)*TIME STEP(時(shí)間跨度)；

2.EI表示年教育投入總額。EI=EIPer*GDP；

3.SC表示年高校畢業(yè)生。對(duì)未來(lái)每年高校畢業(yè)生的計(jì)算需要采用對(duì)過(guò)往數(shù)據(jù)的回歸。首先根據(jù)歷年《全國(guó)教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計(jì)公告》和《全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》數(shù)據(jù)計(jì)算出2000年以來(lái)的各年教育總投入和高校畢業(yè)生人數(shù)，檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)都呈正態(tài)分布，進(jìn)行Pearson相關(guān)檢驗(yàn)，得出二者在0.01的置信度下，相關(guān)性達(dá)到了1，說(shuō)明二者高度正相關(guān)。直接用OLS進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表1，t檢驗(yàn)的Sig值小于0.05，因此回歸模型有意義。得到回歸方程為SC=0.019*EI+167.814。

表1 SC與EI雙變量OLS回歸系數(shù)和t檢驗(yàn)結(jié)果

4.TSC表示未來(lái)TIME STEP時(shí)間跨度下，高校畢業(yè)生總?cè)藬?shù)。根據(jù)《2015年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》計(jì)算得到當(dāng)年畢業(yè)生總?cè)藬?shù)約為736萬(wàn)，TSC=736+SC*TIME STEP，初始值為0。

5.SCrate表示高校畢業(yè)生增長(zhǎng)率。此處并非同比增長(zhǎng)率，而是新增人數(shù)與高等教育勞動(dòng)力總?cè)藬?shù)之比，同時(shí)根據(jù)假設(shè)3)，不存在勞動(dòng)者中途退出的情況。因此這里需要弄清，2015年全國(guó)勞動(dòng)者中的高等學(xué)歷者人數(shù)，因2016年資料尚無(wú)法查到，根據(jù)《2015中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》，全國(guó)2014年末就業(yè)者中高等學(xué)歷者約16%，因而再加上2014和2015年高校畢業(yè)生，得到基數(shù)大約為11000萬(wàn)人，忽略計(jì)算周期內(nèi)退休的高等學(xué)歷勞動(dòng)者。因而SCrate=SC/(TSC+11000)。

6.GDP in 表示GDP因高校畢業(yè)生的增長(zhǎng)率。此公式為該模型的關(guān)鍵，需要借助柯布-道格拉斯函數(shù)計(jì)算。對(duì)原函數(shù)稍加改進(jìn)，可以設(shè)為

其中Yi、Ki、Li、Hi分別表示第i期的GDP、物質(zhì)資本存量、勞動(dòng)力數(shù)量和勞動(dòng)力質(zhì)量。A為系數(shù)，e為殘差。將原式兩邊取自然對(duì)數(shù)得

LnYi=LnA+αLnKi+βLnLi+γLnHi+εi

再對(duì)時(shí)間進(jìn)行求導(dǎo)，可得各變量的年變化率

yi=a+αki+βli+γhi+θi

其中α、β、γ為各指標(biāo)相對(duì)于GDP增長(zhǎng)率的彈性。由于該模型所關(guān)注的對(duì)象為高等教育學(xué)歷勞動(dòng)者，同時(shí)結(jié)合假設(shè)(ⅱ)，可得hi為0。*然而根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，高校教育質(zhì)量呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)。因此，真實(shí)狀況中的hi更接近某個(gè)負(fù)值li為第i年高校畢業(yè)生相對(duì)于高等教育勞動(dòng)者總?cè)藬?shù)的增長(zhǎng)率，計(jì)算方法見(jiàn)上述第5)點(diǎn)即高校畢業(yè)生增長(zhǎng)率。而ki也即資本存量增長(zhǎng)率，該指標(biāo)獲得較為麻煩，沒(méi)有直接數(shù)據(jù)可控查詢(xún)，且尚無(wú)權(quán)威估算方法。目前學(xué)界內(nèi)引用的是單豪杰對(duì)1952—2006年我國(guó)K值的估算[19]，本文也借助此數(shù)據(jù)，大致估算K的增長(zhǎng)率k的各年指標(biāo)。

根據(jù)所得指標(biāo)首先進(jìn)行相關(guān)性分析，運(yùn)用Pearson相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)y、k、l雙變量間的相關(guān)性都達(dá)到了0.9以上，數(shù)據(jù)良好。之后進(jìn)行多重線(xiàn)性回歸，這里不涉及變量篩選，可直接使用“進(jìn)入法”，得到回歸結(jié)果如表2?？梢?jiàn)k的回歸結(jié)果尚可，置性度達(dá)到了95%，然而li的回歸結(jié)果則不盡如人意，但置信度也接近90%。通過(guò)回溯原始數(shù)據(jù)，認(rèn)為主要存在1997年的異常數(shù)值，同時(shí)樣本量偏少。然而對(duì)本模型來(lái)說(shuō)，只需關(guān)注l的彈性β，且通過(guò)之前的相關(guān)性檢驗(yàn)可知的確與y存在強(qiáng)相關(guān)，加上系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)只是一種長(zhǎng)期性地粗略分析，因此盡管檢驗(yàn)值稍稍偏大，依然有可利用的價(jià)值。據(jù)此可以寫(xiě)出公式

GDP in=SC rate*0.138。

7.GDP de 表示GDP受基建投資減少和失業(yè)率出超等原因造成的降低率，該模型中為可變常量；GDP rate 表示GDP的變動(dòng)率，GDP rate=0.069-GDP de *TIME STEP+ GDP in；rGDP 表示GDP年增長(zhǎng)量；GDP R 表示GDP在Time Step里的總增長(zhǎng)量。

據(jù)此做出系統(tǒng)流圖，如圖2：

圖2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型流圖

三、動(dòng)態(tài)仿真模擬

首先，在不考慮失業(yè)率出超、基建投資減少及各種因素造成的GDP縮減的情況時(shí)，即GDP de=0。假設(shè)EIPer(教育投入增長(zhǎng)率)存在三種方案：

方案1EIPer=0.8%，即教育投入較大增長(zhǎng)；

方案2EIPer=0.3%，即教育投入少量增長(zhǎng)；

方案3EIPer=0，即教育投入維持當(dāng)前比例。輸出結(jié)果如圖3所示。

由圖3可以看出，在教育投入三種方案下，GDP都呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中教育投入年增長(zhǎng)0.8%所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益要更好，但三者的差別不是非常明顯，到2030年，方案1比方案3的GDP總量多出約12萬(wàn)億。因此，加大對(duì)教育力度的投入是可以對(duì)經(jīng)濟(jì)起到拉動(dòng)作用的。但是，由于前文所述高等教育人力資本數(shù)量彈性β的值偏低，因此對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)不大。換句話(huà)說(shuō)，僅僅靠增加高等教育勞動(dòng)者的數(shù)量，對(duì)經(jīng)濟(jì)有拉動(dòng)作用，但收效一般。同時(shí)如果考慮到高校教育質(zhì)量的實(shí)際下滑，即hi為負(fù)值，那么將會(huì)對(duì)GDP造成一定的下拉作用。具體的下拉幅度取決于γ數(shù)值，即教育質(zhì)量彈性系數(shù)的大小。根據(jù)文獻(xiàn)[5]陳綿水的研究，可知在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，教育質(zhì)量彈性的大小也是不同的。教育質(zhì)量決定勞動(dòng)力市場(chǎng)中的人才質(zhì)量，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期可能更依賴(lài)于人才的數(shù)量，而人才質(zhì)量的影響不大。到了經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展階段，尤其是以高新科技為主要經(jīng)濟(jì)推動(dòng)力的時(shí)期，人才的質(zhì)量彈性將會(huì)顯著增大。

其次，考慮在經(jīng)濟(jì)下行壓力之下，同時(shí)由于增大對(duì)教育的支出所造成的基建投資減少，帶來(lái)失業(yè)率出超的問(wèn)題，都將造成GDP增長(zhǎng)率的下降。根據(jù)奧肯定律，失業(yè)率每上升1%，將會(huì)使GDP增長(zhǎng)率下降2%。因此依然假設(shè)三種情況：

方案1 每年增加0.8%教育投入；

方案2 每年增加0.3%教育投入；

方案3 維持現(xiàn)狀，不增加教育投入。

此次檢視GDP增長(zhǎng)率，輸出結(jié)果如圖4所示。

由GDP增長(zhǎng)率可知，在當(dāng)前假設(shè)下，較多地增加教育投入可以抵消GDP下行壓力，而采取方案3，則GDP增速將緩慢下降，而若想增速維持穩(wěn)定，則教育投入增速需要維持0.3%左右。

四、結(jié)語(yǔ)

(一)高等教育投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互促進(jìn)

從上述分析中可以看出，對(duì)教育的投入可以拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。從對(duì)現(xiàn)有材料的定量分析來(lái)看，教育投入越大，高等教育畢業(yè)人數(shù)越多，從而GDP增長(zhǎng)越多。具體表現(xiàn)為勞動(dòng)力市場(chǎng)中高等教育勞動(dòng)者人數(shù)每增加1%，將會(huì)對(duì)GDP產(chǎn)生0.138%的貢獻(xiàn)。這一結(jié)果與學(xué)界內(nèi)多數(shù)學(xué)者的結(jié)果近似，因而可以說(shuō)具有一定準(zhǔn)確性。政策上需要明確教育投入是一種生產(chǎn)性投入，不是或不僅僅是消費(fèi)性投入。公共財(cái)政領(lǐng)域的“蛋糕論”有失偏頗。

(二)不僅需要關(guān)注高等教育的數(shù)量產(chǎn)出，更要關(guān)注質(zhì)量產(chǎn)出

該模型的假設(shè)之一為高等教育的質(zhì)量維持不變，僅關(guān)注高等教育的數(shù)量產(chǎn)出。然而這一產(chǎn)出對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率不高，由此提醒我們，對(duì)教育尤其是高等教育的投入時(shí)，除了要關(guān)注數(shù)量，還要關(guān)注質(zhì)量。高等院校擴(kuò)招以來(lái)，雖然圓了眾多學(xué)子的“大學(xué)夢(mèng)”，然而造成的后果是高校教育質(zhì)量的下降，每年超過(guò)700萬(wàn)的高校畢業(yè)生投放到勞動(dòng)力市場(chǎng)中，極易造成“大學(xué)生通貨膨脹”。因此具體來(lái)說(shuō)，一方面要在現(xiàn)有高校中完善課程設(shè)置體系，提高師資水平和學(xué)術(shù)科研條件，努力提高高校教育質(zhì)量。另一方面也要注意“分流”，促進(jìn)多元化辦學(xué)體制和多元化人才選拔制度的發(fā)展。建設(shè)一批實(shí)用型技術(shù)院校，做好學(xué)生的篩選工作，將不同興趣、不同志向和不同能力的學(xué)生進(jìn)行區(qū)分，提高整體教學(xué)效率。

(三)經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”中，教育社會(huì)政策的地位應(yīng)當(dāng)更為凸顯

教育投入是國(guó)家人力資本建設(shè)的重要途徑，不能也不應(yīng)當(dāng)成為經(jīng)濟(jì)下滑的“替罪羊”。每年持續(xù)增加對(duì)教育的投資力度可以有效地緩解經(jīng)濟(jì)下行的壓力，有助于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的軟著陸。同時(shí)，明確發(fā)展不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展又不僅僅是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，雖然拙文主要關(guān)注GDP的數(shù)量值，但是經(jīng)濟(jì)積累到一定階段，必須注重經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提高，只有經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)步協(xié)調(diào)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展才可持續(xù)。正如西方部分福利國(guó)家所倡導(dǎo)建設(shè)的“社會(huì)投資型國(guó)家”，提倡以人力資本投資代替?zhèn)鹘y(tǒng)消極型福利，“把救濟(jì)型的福利政策轉(zhuǎn)變?yōu)殚_(kāi)發(fā)型的福利政策，把生活福利改變?yōu)楣ぷ鞲＠儭谌艘贼~(yú)’為‘授人以漁’”，[20]走積極社會(huì)福利道路，這之中需要更加凸顯教育社會(huì)政策的地位，倡導(dǎo)全民學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)。正如2010年《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010—2020)》中提出的“構(gòu)建體系完備終身教育”，“促進(jìn)全體人民學(xué)有所教、學(xué)有所成、學(xué)有所用”。

本研究采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，分析了經(jīng)濟(jì)發(fā)展和高等教育之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，但仍屬于開(kāi)拓性的探索研究，還有許多方面值得學(xué)術(shù)同仁繼續(xù)探討。其一是不同學(xué)歷階段的教育對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)如何，高等教育、高中、初中、小學(xué)所引起的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出在不同歷史階段是如何變化的；其二是上文所提，對(duì)教育投入的增加所造成的負(fù)效應(yīng)，也即擠占了基建投資份額、造成“大學(xué)生通貨膨脹”等問(wèn)題的假設(shè)是否成立。 如成立其具體定量關(guān)系該如何表達(dá)；其三是教育對(duì)個(gè)人帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益，不同家庭背景、不同地域的學(xué)生，即使具有相同的受教育經(jīng)歷，也可能存在不同的收益，換句話(huà)說(shuō)，對(duì)不同家庭的學(xué)生來(lái)說(shuō)，具有不同的“成本-收益”函數(shù)。該問(wèn)題應(yīng)當(dāng)如何進(jìn)行實(shí)證，又當(dāng)如何提出改進(jìn)對(duì)策。

因此，本研究雖然嘗試性地解決了一些問(wèn)題，但仍然有很多值得進(jìn)一步研究的地方。這也正印證了教育界常說(shuō)的“學(xué)無(wú)止境”一說(shuō)，誠(chéng)如小平同志40年前慧眼如炬般地提出的“尊重知識(shí)，尊重人才”，這也正是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的后現(xiàn)代社會(huì)中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心與關(guān)鍵所在。

[1] 鄧小平.鄧小平文選：第二卷[M].北京：人民出版社，1994：48.

[2] 鳳凰網(wǎng).世界各國(guó)教育經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)對(duì)比[EB/OL].(2010-2-21)[2017-3-1].http：//edu.ifeng.com/news/201002/0221_6978_1550955.shtml.

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(責(zé)任編輯：饒 超)

An Empirical Analysis of Higher Education Investment and Economic Growth Based on System Dynamics Model

WANG Kai

(Department of Sociology， Soochow University， Suzhou 215123， China)

It built a system dynamics model about higher education investment and economic growth using the Cobb-Douglas function and the multiple linear regression. The model shows that education investment is of not only the consumption investment but also the production investment by comparing different policy options with dynamic simulation. The 1% increasing of higher educator in labor market will contribute 1.38% increasing of GDP. At the same time， 0.3% increasing of education investment can contribute to the stability of economy in China’s now normal. After all， quality output of higher education should be increased accordingly. The virtuous circle between education， production and economic growth will be conducive to soft landing of China’s economy.

higher education； education investment； economic growth； system dynamics

2017-03-21

王 鍇(1992— )，男，江蘇鎮(zhèn)江人，蘇州大學(xué)社會(huì)學(xué)院碩士研究生。

G649.2；F224.0

A

2095-4476(2017)07-0025-07