對(duì)教育產(chǎn)出結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的實(shí)證探討

第第頁對(duì)教育產(chǎn)出結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的實(shí)證探討一、文獻(xiàn)綜述

內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為,資本積累既不能解釋長(zhǎng)期增長(zhǎng)的大部分原因,也不能解釋國(guó)家間收入差異的大部分原因;除資本積累外,模型中唯一的收入決定因素是“勞動(dòng)的有效性”。那么,到底什么是“勞動(dòng)的有效性”呢?不同于新古典增長(zhǎng)理論,內(nèi)生增長(zhǎng)理論提出的研發(fā)模型、干中學(xué)和人力資本等模型通過引入知識(shí)、人力資本等要素構(gòu)成“勞動(dòng)的有效性”,解釋了國(guó)家或地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和人均收入差距的主要因素,并且強(qiáng)調(diào)知識(shí)和人力資本形成的主要手段便是教育。Mankiw,RomerandWeil(1992)采用擴(kuò)展的索洛模型對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異中的教育投入因素進(jìn)行了考察,研究結(jié)果表明人力資本累計(jì)增長(zhǎng)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著影響,同時(shí)證明這一數(shù)據(jù)處理方法有利于消除索洛模型中不可解釋的殘差項(xiàng)的影響[1]。豪爾與瓊斯(HallandJones,1999)、克萊爾與羅德里格斯—克萊爾(KlennowandRodriguez-Clare,1997)估計(jì)實(shí)物資本密度、學(xué)校教育年限與殘值對(duì)各國(guó)每工人平均產(chǎn)出的貢獻(xiàn),這些最窮國(guó)和最富國(guó)之間的差異僅約1/6大致來源于實(shí)物資本強(qiáng)度的差異,不足1/4的部分大致來源于接受學(xué)校教育的差異。并且實(shí)物資本、學(xué)校教育年限與殘值的貢獻(xiàn)并不是獨(dú)立的[2][3]。亨德里克斯(Hendricks,2002)估計(jì)了不同量的教育的報(bào)酬,其結(jié)論表明,由于各國(guó)間某些人力資本的較小差異,所以存在某些較大的殘值的差異[4]。Krueger和Kumar(2004)認(rèn)為,高等教育有利于提高勞動(dòng)者對(duì)新技術(shù)的適應(yīng)和創(chuàng)造能力較強(qiáng),職業(yè)教育發(fā)展較快的經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度要低于優(yōu)先發(fā)展高等教育的經(jīng)濟(jì)體[5]。錢曉燁、遲巍、黎波(2010),陳仲常、馬紅旗(2011),以及劉智勇、胡永遠(yuǎn)、易先忠(2008)等基于中國(guó)的數(shù)據(jù)也得到了類似的結(jié)果,即從業(yè)人員的教育水平與省域創(chuàng)新活動(dòng)是高度相關(guān)的,高等教育水平的勞動(dòng)者對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)顯著大于中等或初等教育水平勞動(dòng)者的貢獻(xiàn)[6][7][8]。上述模型基本上將截面劃分為東、中、西或選取部分省域數(shù)據(jù)分析來考慮不同層次教育水平形成的人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的空間異質(zhì)性或時(shí)間上的異質(zhì)性;或者采用面板協(xié)整方法來分析我國(guó)不同教育層次形成的人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。也有部分學(xué)者簡(jiǎn)單地采用時(shí)間序列分析構(gòu)造生產(chǎn)函數(shù)或采用美國(guó)學(xué)者丹尼森指數(shù)法計(jì)算不同層次教育水平的貢獻(xiàn)率來分析某個(gè)省份不同層次教育水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。劉萍、林鴻(2010)采用盧卡斯擴(kuò)展模型計(jì)量分析了四川省不同學(xué)歷層次積累的人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率,結(jié)果表明,勞動(dòng)力的產(chǎn)出彈性(4.5862)高于物質(zhì)資本量的產(chǎn)出彈性(0.0638),勞動(dòng)力投入是四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵;人力資本對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)較小,其中中等教育人力資本對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有相對(duì)強(qiáng)的解釋力[9]。張根文、黃志斌(2010)指出,安徽省2000—2007年GDP年平均增長(zhǎng)率為10.77個(gè)百分點(diǎn),由教育帶來的增長(zhǎng)率所占份額為23.59%,其中高等教育的貢獻(xiàn)率為1.6%;全國(guó)的平均水平為2.78%[10]。

本文的研究與這些文章有較大的差異。首先,將不同層次教育形成的人力資本視為最終產(chǎn)品生產(chǎn)的直接投入要素,即考察人力資本對(duì)盧卡斯式作用機(jī)制的檢驗(yàn);同時(shí)隨著人力資本質(zhì)量的提高,經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的吸收和創(chuàng)新能力不斷得到提高,即尼爾森—費(fèi)爾普斯式作用機(jī)制的檢驗(yàn);由于我國(guó)發(fā)展呈現(xiàn)明顯的區(qū)域不均衡性,因而為了研究不同層次教育水平形成的人力資本對(duì)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間異質(zhì)性,本文以省域?yàn)閱挝粯?gòu)造面板數(shù)據(jù)模型分析盧卡斯作用機(jī)制的空間異質(zhì)性。

二、理論模型設(shè)定及變量選取

生產(chǎn)函數(shù)表示在一定的技術(shù)進(jìn)步下各生產(chǎn)要素投入量與最大產(chǎn)出量之間的數(shù)量關(guān)系。通過各級(jí)教育形成的人力資本存量,一方面表現(xiàn)為盧卡斯作用機(jī)制,即各級(jí)教育形成的人力資本作為新的生產(chǎn)要素投入到產(chǎn)品生產(chǎn)過程,由于教育可以提高投入的勞動(dòng)力素質(zhì),從而會(huì)極大提高產(chǎn)出效率;另一方面表現(xiàn)為尼爾森—費(fèi)爾普斯式作用機(jī)制,即隨著人力資本質(zhì)量的提高,經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的吸收和創(chuàng)新能力不斷得到提高,從而對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生間接作用。因而,本文借鑒內(nèi)生增長(zhǎng)理論人力資本模型基礎(chǔ)上,建立如下的生產(chǎn)函數(shù):

Yt=A(t)K(t)?琢L(t)?茁1H(t)?酌

其中,Y為產(chǎn)出,K為資本,而A為勞動(dòng)的有效性,H為工人提供的總的生產(chǎn)性服務(wù),它包括自然勞動(dòng)(個(gè)人天生技能)和人力資本(后天獲得的技能)的貢獻(xiàn),即人力資本。本模型假定,每工人的人力資本量?jī)H取決于他所接受的教育年數(shù)。同時(shí)由于勞動(dòng)者接受教育水平差異,形成的人力資本存在層次性,造成其技術(shù)水平的差異,其產(chǎn)生的外部效應(yīng)不同[12]。因而,設(shè)H(t)的表達(dá)式為:

H(t)=P(t)uS(t)?淄C(t)?子

式中P(t)、S(t)、C(t)分別表示初等、中等、高等教育形成的人力資本存量。將人力資本存量計(jì)算公式代入生產(chǎn)函數(shù),兩邊取對(duì)數(shù)得如下形式:

lnYt=lnA(t)+?琢lnK(t)+?茁1lnL(t)+?茁2lnP(t)+?茁3lnS(t)+?茁4lnC(t)

其中,?茁2=?酌?滋,?茁3=?酌?淄,?茁4=?酌?子。

(二)數(shù)據(jù)來源與處理

1.各層次教育形成的人力資本。采用豪爾與瓊斯對(duì)人力資本存量的計(jì)算,僅考慮接受學(xué)校教育的年數(shù)。具體地說,假定Hi的形式為:

H(i)=e?漬(Ei)Li=e?漬EiLi

其中,Ei是i國(guó)工人平均接受教育年數(shù);?漬(Ei)是增加1年受教育時(shí)間而增加的教育回報(bào)率。豪爾與瓊斯利用相關(guān)的微觀經(jīng)濟(jì)證據(jù)表明,增加授受1年的受教育時(shí)間而增加的教育回報(bào)率隨學(xué)校教育年數(shù)的上升而下降。基于這種證據(jù),因而本文采用分段線性函數(shù)表示,利用Psacharopoulos,G.&Patrinos,A.(2004)計(jì)算得到的中國(guó)教育回報(bào)率設(shè)定初等教育的斜率系數(shù)(教育年限為0-6年)為0.180,中等教育(教育年限在6-12年間)的斜率系數(shù)為0.134,高等教育(教育年限在12年以上)的斜率系數(shù)為0.151[12]。

2.勞動(dòng)力投入。勞動(dòng)力投入數(shù)據(jù)采用各年年均從業(yè)人員數(shù)量。

3.物質(zhì)資本投入。根據(jù)新古典理論,產(chǎn)出在消費(fèi)與投資之間分配,且投資的份額是外生且不變的,假設(shè)現(xiàn)有資本以速率?啄折舊,因此有:

K(t)=(1-?啄)K(t-1)+I(t)

其中,K(t)為當(dāng)年資本存量;K(t-1)為前一年資本存量;I(t)為當(dāng)年投資;?啄為經(jīng)濟(jì)折舊率,一般取9.6%[14]。

從上述模型可以看出,計(jì)算中涉及的數(shù)據(jù)包括2000—2009年我國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))資本投入量、勞動(dòng)力投入量以及初等、中等、高等教育形成的人力資本存量的面板數(shù)據(jù),有關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來自于2001—2010年各省統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2001—2010》。為了消除價(jià)格波動(dòng)影響,使用2000年為基期商品零售價(jià)格指數(shù)對(duì)資本投入和GDP序列進(jìn)行調(diào)整,同時(shí),為了減少序列波動(dòng)及消除異方差的影響,再對(duì)數(shù)據(jù)做自然對(duì)數(shù)變換。

三、實(shí)證分析

(一)模型設(shè)定

面板數(shù)據(jù)模型有固定影響模型和隨機(jī)影響模型,當(dāng)數(shù)據(jù)中所包含的截面成員是所研究總體的所有單位時(shí),固定影響模型是一個(gè)合理的面板數(shù)據(jù)模型。由于本文研究我國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))不同層次教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的空間異質(zhì)性,因而選擇固定影響面板數(shù)據(jù)模型。固定影響面板數(shù)據(jù)模型劃分為無個(gè)體影響的不變系數(shù)模型、變截距模型、含有個(gè)體影響的變系數(shù)模型。其形式的選擇和設(shè)定非常關(guān)鍵,否則會(huì)產(chǎn)生設(shè)定的偏差,從而影響參數(shù)估計(jì)的有效性。經(jīng)常使用協(xié)方差分析進(jìn)行模型的設(shè)定,具體如下:

H1:斜率在不同的截面樣本點(diǎn)上相同,但截距不同。

H2:斜率和截距在不同的截面樣本點(diǎn)上都相同。

分別構(gòu)造在H1成立下的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

F1=■~F[(N-1)k,N(T-k-1)]

和H2成立下的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

F2=■~F[(N-1)(k+1),N(T-k-1)]。

其中,N指的是截面樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù),T指的是時(shí)序期數(shù),k指的是解釋變量個(gè)數(shù);S1、S2、S3分別指的是變系數(shù)模型、變截距模型、無個(gè)體影響的不變系數(shù)模型各自對(duì)應(yīng)的殘差平方和。首先檢驗(yàn)H2,若F2的值小于給定顯著性水平下的臨界值,則不能拒絕H2,則可以認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合無個(gè)體影響的不變系數(shù)模型,無須作進(jìn)一步檢驗(yàn);如果拒絕H2,則需檢驗(yàn)H1。如果F1的值小于給定顯著性水平下的臨界值,則不能拒絕H1,從而認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合變截距模型,反之,則認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合含有個(gè)體影響的變系數(shù)模型。

運(yùn)用EVIEWS6.0構(gòu)建得到不同類型模型的殘差平方和,采用上述公式計(jì)算得到兩個(gè)F統(tǒng)計(jì)量分別為F1=5.7275,F2=54.6876,在給定5%的顯著性水平下兩個(gè)自由度均大于120相應(yīng)的臨界值為1.25。由于F2>1.25,所以拒絕H2;又由于F1>1.25,所以也拒絕H1。因此,模型采用變系數(shù)的形式。

由于隨機(jī)干擾項(xiàng)在不同橫截面?zhèn)€體之間是相關(guān)的,即協(xié)方差不為零,此時(shí)最小二乘法將失去有效性,因?yàn)樗鼪]有考慮不同截面之間相關(guān)的信息,因而本文采用廣義最小二乘法估計(jì)變系數(shù)模型,相關(guān)結(jié)果如表1如示。

從表1變系數(shù)模型估計(jì)結(jié)果可以看出,判定系數(shù)R2為0.9992,F統(tǒng)計(jì)量為922.8833,其伴隨概率為1.34E-151,這說明模型整體擬合效果較好。DW統(tǒng)計(jì)量為2.23,這表明模型基本上不存在序列相關(guān)性。

根據(jù)模型輸出結(jié)果,各省截距項(xiàng)大于1的地區(qū)依次為:北京、廣東、江蘇、山東、上海、浙江、天津、黑龍江、遼寧、四川等;大于0小于1的地區(qū)依次為:遼寧、四川、福建、安徽、陜西、山西、湖北、河北、重慶、河南、湖南、廣西等;其他地區(qū)為負(fù)值。由于截距項(xiàng)代表的是技術(shù)進(jìn)步狀況,數(shù)據(jù)越大表明該地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步效率越高?；貧w結(jié)果表明,北京、廣東、江蘇、山東、上海等地是我國(guó)技術(shù)進(jìn)步效率最高的省份,這主要是由于這些地區(qū)受過高等教育的人力資本存量較高。一方面,這些地區(qū)高等學(xué)校密集,從而培養(yǎng)了大量的高等教育人力;另一方面,由于這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,從而吸引了大量高等教育人才就業(yè)。

表2回歸模型的估計(jì)結(jié)果中,物質(zhì)資本的回歸系數(shù)為正,且在1%的顯著性水平下通過變量顯著性檢驗(yàn),表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要的驅(qū)動(dòng)作用。物質(zhì)資本彈性系數(shù)估計(jì)值大于0.8且排在前十位的省市依次為:上海、北京、天津、浙江、廣東、福建、山東、江蘇、遼寧、河北等;其他省份的資本彈性系數(shù)在0.36-0.74之間;尤其是隨著西部開發(fā),部分西部省份的資本彈性系數(shù)明顯強(qiáng)勁,如陜西、重慶、四川等。這充分顯示了我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式特點(diǎn),長(zhǎng)期以來,我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依靠投資拉動(dòng)的特點(diǎn)非常顯著。內(nèi)生增長(zhǎng)理論指出地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉是科技進(jìn)步,也就是上文所說的“勞動(dòng)有效性”。因而,我國(guó)投資驅(qū)動(dòng)型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型難以長(zhǎng)期維繼,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式勢(shì)在必行。那么,今后我國(guó)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的轉(zhuǎn)軌進(jìn)程中,如何提高“勞動(dòng)有效性”是關(guān)鍵所在。根據(jù)內(nèi)生增長(zhǎng)理論,通過教育這一關(guān)鍵要素形成知識(shí)、人力資本及技術(shù)吸吶和創(chuàng)新能力,從而提高“勞動(dòng)有效性”,才能真正實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。

相較于物質(zhì)資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)明顯偏弱,其彈性系數(shù)估計(jì)值在0.317~0.011之間。我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中呈現(xiàn)兩個(gè)特點(diǎn):一方面,我國(guó)勞動(dòng)資源豐富,大部分產(chǎn)業(yè)屬于勞動(dòng)密集型;另一方面,勞動(dòng)力質(zhì)量偏低,多數(shù)產(chǎn)業(yè)處于產(chǎn)業(yè)鏈低端,從而造成其對(duì)產(chǎn)出貢獻(xiàn)明顯不足。勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性也呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域不平衡性,相比較而言,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)低于欠發(fā)達(dá)地區(qū)。勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性在0.197~0.317且排在前十位的省份依次是:寧夏、西藏、甘肅、湖南、海南、河南、青海、吉林、貴州、江西等。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份如浙江、江蘇、上海、廣東、北京等,勞動(dòng)力彈性系數(shù)偏小,雖然這部分地區(qū)每年都吸引大量勞動(dòng)力,但由于勞動(dòng)力質(zhì)量參差不齊而且以沒有經(jīng)過培訓(xùn)的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力為主,因而呈現(xiàn)出勞動(dòng)力要素投入多而產(chǎn)出少的特點(diǎn)。由此可見,提高勞動(dòng)力質(zhì)量尤其是農(nóng)村勞動(dòng)力是提高勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性的關(guān)鍵所在。因而,我國(guó)要大力發(fā)展中等教育尤其是職業(yè)技術(shù)培訓(xùn),從而為經(jīng)濟(jì)發(fā)展供給專門人才。

相對(duì)于物質(zhì)資本和勞動(dòng)力要素,由各種不同等級(jí)教育形成的人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)明顯不足,并呈現(xiàn)出區(qū)域的不平衡性和層次性。由初等教育形成的人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)在欠發(fā)達(dá)地區(qū)表現(xiàn)突出,如海南、青海、寧夏、西藏等地;而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東南沿海地區(qū)貢獻(xiàn)度則不明顯,如上海、浙江、江蘇、廣東、福建等地。由中等教育形成的人力資本則呈現(xiàn)出兩個(gè)梯度,一個(gè)梯度是中等教育(職業(yè)教育)高度發(fā)達(dá)的省份,如廣東、江蘇、山東、福建、上海、浙江等地,其產(chǎn)出彈性在0.07~0.12,值得重點(diǎn)關(guān)注的是重慶市,其中等人力資本產(chǎn)出彈性也達(dá)到了0.056;其他省市屬于第二個(gè)梯度,其人力資本產(chǎn)出彈性在0.01~0.048,中等教育發(fā)展明顯滯后。由高等教育形成的人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的彈性系數(shù)大致分為三個(gè)梯度,第一個(gè)梯度高等人力資本產(chǎn)出彈性在0.058~0.109,包括的省市有北京、山東、廣東、重慶、上海、湖北、浙江、天津、福建、四川、河南、湖南、江蘇等;第二個(gè)梯度高等人力資本產(chǎn)出彈性在0.037~0.054,包括的省市有黑龍江、寧夏、安徽、江西等;第三個(gè)梯度高等人力資本產(chǎn)出彈性在0.005~0.03,包括的省市有云南、內(nèi)蒙古、西藏、河北、廣西、山西、陜西、遼寧、吉林、青海、貴州、海南、甘肅等。另外,各個(gè)層次教育形成的人力資本產(chǎn)出彈性系數(shù)整體上呈現(xiàn)出一定的層次性,欠發(fā)達(dá)地區(qū)初等教育形成的人力資本作用往往比較突出,而中等教育人力資本、高等教育人力資本作用不突出,如內(nèi)蒙古、海南、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏等地;經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)尤其是沿海省份,由于其中等職業(yè)教育比較成熟,中等職業(yè)教育對(duì)產(chǎn)出彈性明顯突出,其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)高于初等教育和高等教育,如江蘇、浙江、福建、山東、廣東等地;高等學(xué)府較集中且經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),高等教育形成的人力資本彈性系數(shù)高于初等、中等教育形成的人力資本,如北京、天津、上海等地?？傮w而言,各省份各層次人力資本對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)總和基本上與一般勞動(dòng)力相持平,這說明,人力資本在我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的作用日益顯現(xiàn),這對(duì)于我國(guó)投資驅(qū)動(dòng)型和勞動(dòng)密集型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變無疑具有重要意義。

四、結(jié)論及建議

本文以內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論為基礎(chǔ),構(gòu)造了納入不同層次教育水平(初等、中等、高等教育)人力資本的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),重點(diǎn)分析物質(zhì)資本、技術(shù)進(jìn)步水平、一般勞