中国教育投资对经济增长贡献率研究，本文主要内容关键词为：经济增长论文,中国教育论文,贡献率论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
教育投资是指一个国家或地区根据教育事业发展的要求，投入教育领域中的人力、物力和财力的总和。具体而言，教育投资是投入教育领域中用于培养不同熟练程度的后备劳动力和各种专门人才以及提高人的劳动能力的人力和物力的货币表现，其中包含了两层意思：一是教育投资是投入教育领域而非其他领域的人力和物力的货币表现；二是教育投资的目的是培养和提高人的劳动能力。
教育投资与经济增长的关系一直是教育学和经济学关注的重要课题。美国著名经济学家舒尔茨（T.W.Schultz）对1929—1957年美国教育投资对经济增长的关系作了定量研究，得出如下结论：各级教育投资的平均收益率为17％；教育投资增长的收益占劳动收入增长的比重为70％；教育投资增长的收益占国民收入增长的比重为33％。也就是说，人力资本投资是回报率最高的投资[1]（pp.122-123）。在舒尔茨的研究基础上，贝克尔（G.Becker）全面论述了人们为何要进行教育投资、怎样进行教育投资以及教育投资与经济增长的内在联系。他从人力资本投资、人力资本投资收益和人力资本投资收益率等关系出发，给出了基础教育、专业教育和在职培训投资收益率的测度方法与模式，奠定了教育投资测度体系的基本框架[2]（pp.89-97）。
20世纪60年代以来，各国竞相进行教育改革，增加教育投入，提高教育质量，以使劳动者适应经济改革和发展的需求。战后日本经济和亚洲“四小龙”经济的飞速增长，成为教育投资促进经济增长的成功典范。据研究，在1960—1978年的近二十年中，实施教育投资密集战略的国家和地区实际人均国民生产总值平均增长率为4.68％，而实施物质资本战略的国家和地区则为3.86％[3]（p.37）。
在知识经济的社会大背景下，教育投资是人力资本形成的最重要的途径。当今世界，几乎所有国家都把加强教育投资作为推进国家经济可持续发展的核心组成部分，并作为增强综合国力和提高国际竞争力的重大战略措施。
本研究以EViews（计量经济学软件包）为分析工具，以国家统计局发布的1952—2003年度的统计数据为基础（如表1所示），揭示中国教育投资与经济增长之间的内在依存关系，构建相关的数学模型，探讨不同经济发展阶段教育投资对经济增长的贡献率，进而提出优化教育投资结构和提高教育投资效率的策略。
表1 1952—2003年中国GDP总量、国家财政预算内教育投资
（单位：亿元）
年份
GDP
EDU
年份
GDPEDU
年份
GDP
EDU
1952
679.00
11.62
1970
2252.70
28.02
1988
14928.3
330.91
1953
824.00
18.98
1971
2426.40
34.57
1989
16909.2
397.72
1954
859.00
20.12
1972
2518.10
41.30
1990
18547.9
426.14
1955
910.00
19.02
1973
2720.90
46.42
1991
21617.8
459.73
1956
1028.00
25.75
1974
2789.90
50.81
1992
26638.1
538.74
1957
1068.00
27.47
1975
2997.30
53.26
1993
34634.4
644.39
1958
1307.00
25.51
1976
2943.70
57.16
1994
46759.4
883.98
1959
1439.00
32.48
1977
3201.90
59.91
1995
58478.1 1028.39
1960
1457.00
46.22
1978
3624.10
76.23
1996
67884.6 1211.91
1961
1220.00
33.44
1979
4038.20
93.16
1997
74462.6 1357.73
1962
1149.00
28.01
1980
4517.80
113.19
1998
78345.2 1565.59
1963
1233.00
29.87
1981
4862.40
122.22
1999
82067.5 1815.76
1964
1454.00
34.92
1982
5294.70
137.20
2000
89442.2 2085.68
1965
1716.10
35.90
1983
5934.50
154.72
2001
95933.0 2582.38
1966
1868.00
40.00
1984
7171.00
180.14
2002
102398.0 3114.24
1967
1773.90
36.44
1985
8964.40
234.89
2003
117251.9 3453.86
1968
1723.10
28.16
1986
10202.20
267.30
1969
1937.90
27.45
1987
11962.50
276.57
①数据来源：《新中国五十年统计资料汇编》（中国统计出版社1999年版）、《中国统计年鉴》（中国统计出版社2000—2003年版）。
一、教育投资与中国GDP总量之间的相关分析与因果关系检验
教育投资的来源是多方面、多渠道、多主体的。我国的教育投资包括国家财政预算内教育经费、预算外教育经费、社会团体和公民办学经费、社会捐资和集资办学经费、其他教育经费等几个组成部分。我国（尤其是在实行高度集权的计划经济时期）国家财政预算内教育经费是教育投资的主体。在我国的统计年鉴中，1952—1978年期间还没有教育经费总投入的统计数字，为了保证统计数据的准确性和权威性，本文的教育投资仅指国家财政预算内教育经费的投入。
笔者以国家统计局发布的1952—2003年度统计数据为基础，对教育投资与GDP总量之间进行的简单相关分析表明，两者之间的Pearson相关系数高达0.9759，显然，教育投资与GDP总量之间确实存在着十分紧密的内在依存关系。图1显示的教育投资与GDP总量之间相关关系的散点图也有力地证明了这一点。
附图
图1 1952—2001年国家财政预算内教育投资与GDP关系的散点图
教育投资与GDP总量之间存在着十分密切的内在依存关系，但两者之间是否存在明确的因果关系呢？是教育投资的变化引起的GDP的变化，还是GDP的变化引起教育投资的变化，或者两者之间存在着互为因果的关系？本研究用Granger Causality的因果关系检验法来考察教育投资与GDP总量之间的关系。
Granger Causality因果关系检验法的基本思想是：如果X的变化引起Y的变化，则X应该有助于预测Y，即在Y关于Y过去值的回归中，增加X的过去值作为独立变量应当显著地增加回归的解释能力[4]（p.83）。检验X是否为引起Y变化的原因基本过程如下：
附图
（1）“X不是引起Y变化的原因”作为原假设。
（2）把Y对Y的滞后值及X的滞后值进行回归，建立无限制条件的回归模型：
（3）把Y只对Y的滞后值进行回归，建立有限制条件的回归模型：y[，i]=
a[，i]y[，t-i]+u[，t]
（4）用回归模型的残差平方和计算F统计值，检验回归系数b[，1]，b[，2]，…，b[，m]是否同时显著地不为零。如果是，则拒绝“X不是引起Y变化的原因”的原假设，即X是引起Y变化的原因，说明X与Y之间存在着因果关系。
教育投资与GDP总量之间Granger Causality因果关系检验结果如表2所示：
表2 Granger Causality因果关系检验结果
原假设 观测量
F统计值 显著性水平
GDP变化不是引起教育投资变化的原因
49
6.93160
0.00068
教育投资变化不是引起GDP变化的原因
6.54939
0.00098
表2结果表明，两个F统计值都达到了足够大，通过了显著性检验，有理由拒绝“GDP变化不是引起教育投资变化的原因”和“教育投资变化不是引起GDP变化的原因”的两个原假设。因此，可以得出结论：教育投资与GDP总量之间存在着互为因果关系，即GDP变化是引起教育投资变化的原因，同时，教育投资变化也是引起GDP变化的原因。
二、中国GDP增长率对教育投资增长率的简单线性回归分析
回归分析是研究一个变量或一组变量（自变量）的变动对另一个变量（因变量）变动的影响程度的一种统计分析方法，它可以根据自变量的已知固定值来估计或预测因变量的总体平均值。由于教育投资增长率和GDP增长率指标的变化趋势具有一定的波动性，很可能会产生异方差问题，从而导致伪回归现象，致使研究结论无效。为了消除异方差，更好地揭示教育投资与经济增长之间的关系，笔者对教育投资和GDP取对数，并进行差分处理，用log（GDP）表示GDP的增长率、log（EDU）表示教育投资的增长率。
根据1952—2003年年度的历史数据，笔者以教育投资增长率为自变量和GDP增长率为因变量进行简单线性回归分析，结果如表3所示。
表3 中国GDP增长率对教育投资增长率的简单线性回归分析（1）
解释变量回归系数
标准误
T统计值 显著性水平
C
0.062574
0.012888
4.855082
0.0000
△log（EDU）
0.344220
0.072257
4.763808
0.0000
表3和表4结果显示，在GDP增长率对教育投资增长率的简单线性回归模型中，自变量和常数项的回归系数t统计值都超过了临界值，检验结果呈现高度显著性，表明教育投资增长率对GDP增长率的影响是显著的。回归方程的F统计值为22.69，也通过了显著性检验。但回归模型的复相关系数仅为0.32，其方差解释能力为32％。DW统计值仅为1.023，与2还有较大的差距。说明回归模型残差项存在较为严重的序列自相关问题。
表4 中国GDP增长率对教育投资增长率的简单线性回归分析（2）
评价指标 数值 评价指标 数值
复相关系数
0.316538
被解释变量均值
0.101009
修正复相关系数 0.302590
被解释变量标准差
0.085949
回归标准0.071777
赤池统计值 -2.392084
残差平方和
0.252444
许瓦兹统计值
-2.316326
对数似然估计值 62.99814
F统计值
22.69387
DW统计值1.023374
显著性水平 0.000017
图2是在简单线性回归模型下GDP增长率对教育投资增长率回归的残差趋势图。图2结果显示，简单线性回归模型不仅对历史数据拟合效果很不理想，而且其残差项的估计值并不频繁地改变符号，而是相继若干个负的以后跟着几个正的，表明回归模型的残差确实存在着高度的正自相关。
附图
图2 GDP增长率对教育投资增长简单线性回归的残差趋势图
回归模型残差项的序列自相关，违背了OLS（普通最小二乘法）的高斯—马尔柯夫定理的基本假定，会产生严重的后果：（1）OLS估计量虽然仍具有线性无偏性，但不再具有最小方差性，OLS估计量不再是有效的；（2）建立在t和F分布之上的假设是不可靠的，t和F统计量的假设检验结果是不可信的；（3）回归模型一些参数检验结果看起来是通过了显著性检验，其实并非都是如此，从而导致得出错误的结论。上述分析结果表明，中国教育投资增长率与GDP增长率之间存在的内在依存关系并不是简单的线性回归关系，因而不能采用简单线性回归模型来揭示教育投资增长率与GDP增长率之间的内在依存关系。
三、中国GDP增长率对教育投资增长率的广义差分回归分析
为了揭示教育投资增长率与GDP增长率之间真实的内在依存关系，必需消除序列自相关问题。笔者采用广义差分法来达到使得模型残差保持序列独立，不具有自相关性。先将回归方程的变量滞后一期，改写为：
y[，t-1]=b[，0]+b[，1]x[，t-1]+u[，t-1]
方程的两边同时乘以ρ，得到：ρy[，t-1]=ρb[，0]+ρb[，1]x[，t-1]+ρu[，t-1]
将两方程相减，得到：y[，t]-ρy[，t-1]=b[，0]（1-ρ）+b[，1]（x[，t]-ρb[，1]x[，t-1]）+ν[，t]
通常把变换后的上述方程称为广义差分方程。广义差分方程中被解释变量对解释变量的回归，不是使用原来的形式，而是以差分的形式来表示。要成功地求解和应用广义差分方程，必需采用一定方法来估计未知的ρ。估计ρ值的方法有很多，Cochrane-Orcutt迭代法已成为目前估计未知的ρ和消除序列自相关问题的主流方法。EViews是采用在原回归方程中添加AR（1）来消除一阶序列自相关，添加AR（2）消除二阶自相关，添加AR（3）消除三阶自相关，依次类推[4]（pp.61-67）。
在GDP增长率对教育投资增长率的原回归模型中添加AR（1）项，得到如表5所示的广义差分回归结果。
表5 中国GDP增长率对教育投资增长率的广义差分回归分析（1）
解释变量
回归系数
标准误
T统计值 显著性水平
C 0.074646 0.020825 3.584444
0.0008
△log（EDU） 0.244053 0.071334 3.421302
0.0013
AR（1）
0.549710 0.134807 4.077761
0.0002
由表6可知，DW检验值由原来的1.023提升到1.75，圆满地消除了残差项的序列自相关。复相关系数也有了大幅度的提升，由原来的0.32提升到0.49。回归模型的F统计值依然呈现高度显著性。回归模型中的常数项、解释变量和AR（1）的t统计值都一致地通过了显著性检验，回归系数都显著地不为零。
表6 中国GDP增长率对教育投资增长率的广义差分回归分析（2）
评价指标 数值评价指标 数值
复相关系数
0.491230
被解释变量均值
0.099158
修正复相关系数 0.469580
被解释变量标准差 0.085789
回归标准0.062480
赤池统计值-2.649821
残差平方和
0.183475
许瓦兹统计值
-2.535099
对数似然估计值 69.24551
F统计值
22.68985
DW统计值1.745525
显著性水平 0.000000
图3为GDP增长率对教育投资增长率的广义差分回归的残差趋势图。图3显示，经广义差分变换，回归模型不仅消除了残差项的序列自相关问题，而且该模型对历史数据的拟合效果也非常理想。
附图
图3 中国GDP增长率对教育投资增长率广义差分回归的残差趋势图
由此，笔者可以得出GDP增长率对教育投资增长率的广义差分回归模型（1）：
△LOG（GDP）（1952—2003）=0.0746+0.244×△LOG（EDU）+[AR（1）=0.549] （1）
模型自变量的回归系数为0.244，说明LOG（EDU）每增加1个单位，LOG（GDP）就相应地增加0.244个单位，表明在1952—2003年期间中国教育投资对经济增长贡献率约为24.4％。
考虑到我国在经济发展的不同时期，由于市场机制对教育资源的配置能力的差异，引致教育投资对中国经济增长的推动作用也不尽相同。笔者将1952—2003年划分为1952—1978年、1978—2003年两个时期，以△LOG（GDP）为因变量和△LOG（EDU）为自变量分别进行广义差分回归，结果如下：
△LOG（GDP）（1952—1978）=0.046+0.228×△LOG（EDU）+[AR（1）=0.274] （2）
（0.0357）
（0.0424） （0.2678）
（2.2370）
（2.1546） （1.1368）
△LOG（GDP）（1978—2003）=0.096+0.297×△LOG（EDU）+[AR（1）=0.732] （3）
（0.0183）
（0.0166） （0.0000）
（2.540034） （2.583101）（5.093063）
R[2]=0.606596 SE=0.044174 DW=1.425725 F=17.73203
回归模型（2）自变量的回归系数为0.228，表明在1952—1978年期间，△LOG（EDU）每增加1个单位，△LOG（GDP）就相应地增加0.228个单位，即教育投资的贡献率为22.8％。回归模型（3）自变量系数为0.297，说明在1978—2003年期间△LOG（EDU）每增加1个单位，△LOG（GDP）将增加0.297单位，即教育投资的贡献率为29.7％。可见，实施以市场为导向的经济体制改革后，我国教育投资对经济增长的贡献率有了大幅度的提升，教育投资贡献率由改革前的22.8％上升到实施改革后的29.7％，提高了7个百分点。
四、提高教育投资对经济增长贡献率的策略分析
从上述研究中可以看出，教育投资与经济增长之间确实存在着十分密切的内在依存关系，但并非简单的线性关系，本文以国家统计局发布的1952—2003年度的统计数据为基础，采用广义差分回归分析方法揭示了两者之间的内在依存关系，并建立了相关的数学模型。
研究结果表明，教育投资是推动我国经济增长的重要动力。因此，在规划一个国家或地区的经济增长问题时，不能轻视、更不能忽视教育投资的作用。但是，当人们逐渐认识和懂得了教育投资对于经济增长的重要意义之后，往往又会产生一种简单化甚至片面的理解，似乎只要增加教育投资，就会自然而然地带来经济的增长。事实上，不同的历史发展阶段，在不同的国家或地区，由于教育投资结构和教育投资效率的不同，教育投资对经济增长的推动作用是完全不同的。
近年来，我国在教育领域出现了较为严重的教育投资总量不足和教育资源浪费的“怪圈”问题。我国教育投资总量虽然逐年递增，但教育投入水平依然较低，经费短缺的矛盾仍很突出，集中表现在我国教育投入占GDP的比重显著低于世界平均水平。在我国教育投资总量不足的同时，教育投资结构不合理和教育资源使用效率低的问题却相当严重。从我国各级教育经费分配比例及其与国际的比较来看，我国小学经费占总经费比例远低于其他发展中国家及经济合作及发展组织（OECD）成员国；中等和高等教育经费占总经费比例却明显地高于其他发展中国家及成员国，这很典型地反映出我国教育投资结构的严重错位。教育投资结构的严重错位，将无法全面、有效地提升国民素质。我国教育资源使用效率低主要表现在：（1）教育部门和地方“条块分割”造成了教育资源的重复设置，大而全、小而全，数量多但条件差，教育质量不高等问题普遍存在；（2）教育设施闲置严重，教室、实验室、图书馆、体育设施及其他贵重器材利用率过低；（3）学校尤其是高校办学模式趋同，层次不清，职能不明确，无特色，不规范；（4）教育投入不注意成本核算，缺乏科学管理，水、电、财产等消耗性开支过大[5]（pp.45-47）。
长期以来，人们对教育投资问题的关注焦点是教育投资的总量，却忽视了教育投资的结构和教育资源的优化配置，对教育资源的使用效率未给予足够的重视。笔者认为，增加教育投资的总量，只是为经济增长提供了物质基础和可能性，但并不等于经济增长本身。只有保持合理的教育投资结构，实现教育资源的优化配置，不断提高教育资源的使用效率，教育投资才能真正成为推动经济增长的重要手段。如果教育投资的结构不合理，则不仅不能发挥教育资源的应有作用，反而可能会降低整个经济大系统的运行效率。因此，为了充分发挥我国教育投资在推动经济增长中的积极作用，整个社会在高度重视教育投资总量增加的同时，必须对教育投资的结构和教育资源的使用效率问题给予更高程度的关注：
第一，从我国还处在社会主义初级阶段这个最基本的国情出发，调整教育投资结构。投入重点依次应是：基础教育、中等教育、高等教育，我国应将有限的教育资源更多地投入基础教育。
第二，加大对农村和贫困地区教育的投资力度。我国农村教育无论从升学率、教学设备配置，还是师资配备等方面来看，都远落后于城市教育，贫困地区与发达地区之间的教育水平差距也很悬殊；而农村，特别是不发达的农村地区又是我国剩余劳动力的主要来源，是最急需提高文化教育素质的地区。加大对农村落后地区的教育投资，对于改善我国过剩劳动力素质、提高全社会人力资本的积累是必不可少的[6]（pp.3-4）。
第三，根据我国社会和经济发展的实际需要，调整教育结构布局。政府应进一步深化高等教育管理体制改革，确立高等教育发展的适度规模，优化高等教育资源配置，及时纠正用庞大教育资源扶植重点高校发展而忽视普通高等院校和初中等教育发展的片面做法。
第四，对近年来出现的高校合并和规模扩张所产生的效果进行科学评估，抑制不讲实际的高校合并风、高校办学层级提升风和圈地风。
第五，建立科学的教育管理体制，加强教育审计，强化教育成本与收益核算，在注重开源的同时，切实注意节流，尽可能地减少教育资源的浪费和损失。
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