中國(guó)高等教育投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)協(xié)調(diào)關(guān)系分析＊

陳 霞

[新疆大學(xué),烏魯木齊 830046]

一、引 言

長(zhǎng)期以來(lái),理論界關(guān)于教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用的認(rèn)識(shí)一直存在著相當(dāng)大的分歧。許多國(guó)外學(xué)者都認(rèn)為資本才是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的根本性因素。直到 20世紀(jì) 60年代,舒爾茨采用收益法測(cè)算出了人力資本投資中最主要的教育投入對(duì)美國(guó) 1929～1957年間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)比例高達(dá) 33%。[1]隨后,丹尼爾、羅默、盧卡斯等學(xué)者的研究更是對(duì)人力資本理論的不斷完善與發(fā)展,并以此確立了教育在社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中具有重要作用的共識(shí)。[2]而以 Caffry和 Isaacs為代表的美國(guó)學(xué)者對(duì)高等教育與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系研究,則發(fā)現(xiàn)了高等教育消費(fèi)不僅可以在區(qū)域發(fā)展中創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì),而且可以拓展區(qū)域的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)建設(shè),[2]從而開(kāi)拓了學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的又一新的方向。P.E.Petrak is與D.Stam atak is(2002)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)程度不同的國(guó)家進(jìn)行人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的對(duì)比分析,得出教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系將隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)程度的不同而改變的結(jié)論,研究發(fā)現(xiàn),在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的國(guó)家或地區(qū),高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用較大,而在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平較低的國(guó)家或地區(qū),初級(jí)教育和中級(jí)教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響作用較大。[3]以上這些研究,對(duì)學(xué)界關(guān)于高等教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系問(wèn)題的認(rèn)識(shí)做出了重要貢獻(xiàn)。

近年來(lái),在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的中國(guó),高等教育作為整個(gè)國(guó)民教育體系中的一個(gè)重要組成部分,其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究成為一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,高等教育水平也在迅速提升,但由于人口基數(shù)較大,人均受教育年限過(guò)低,與西方國(guó)家比較起來(lái),中國(guó)高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率較低。[4]崔玉平 (2000)發(fā)現(xiàn)中國(guó)20世紀(jì) 80年代高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率比美國(guó) 20世紀(jì) 40年代的水平還要低。[4]安雪慧 (2002)分析得出,1981～1995年中國(guó)初等、中等和高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率分別是 16%、10%和 12%。[5]關(guān)于高等教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的相關(guān)性研究較多,但大多采用兩變量的方法進(jìn)行分析。目前,關(guān)于高等教育投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的分析所采用的方法主要有格蘭杰因果檢驗(yàn)(G ranger Casua lity Test)、面板數(shù)據(jù)模型、一般回歸分析、投資收益法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法等,其中,面板數(shù)據(jù)模型、一般回歸分析、投資收益法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法只能分析出教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度是多少,但不能得出各變量之間的因果關(guān)系。本文運(yùn)用 Ew iew s分析工具,采用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法,對(duì)高等教育與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)四變量之間的關(guān)系進(jìn)行多角度研究,并運(yùn)用方差分解技術(shù)來(lái)闡述各變量間的動(dòng)態(tài)特征。

二、實(shí)證分析

(一)指標(biāo)選取與樣本數(shù)據(jù)

本文選取中國(guó)高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入(EF)、高等學(xué)校專任教師數(shù)量 (FTT)、高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)量 (TE)等指標(biāo),從經(jīng)費(fèi)投入和人員投入兩個(gè)角度來(lái)研究中國(guó)高等教育投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) (GDP)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)來(lái)源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 (1995～2010)》[6]中 GDP、EF、FTT、TE四項(xiàng)指標(biāo) ,其中 1994、1995、2009三年的高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入數(shù)據(jù)缺失,考慮到計(jì)算的完整性,根據(jù) 1996～2008年的平均增長(zhǎng)率進(jìn)行了數(shù)據(jù)修正。

(二)模型分析

格蘭杰因果檢驗(yàn)基本思想是:如果 X的變化引起 Y的變化,那么 X的變化應(yīng)當(dāng)發(fā)生在 Y的變化之前。因此,在做 Y對(duì)其他變量 (包括自身的過(guò)去值)的回歸時(shí),如果把 X的過(guò)去或滯后值包括進(jìn)來(lái)更能顯著地改進(jìn)對(duì) Y的預(yù)測(cè),我們就可以說(shuō) X是Y的 (格蘭杰)原因。對(duì)變量之間進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)之前,要求各變量均具有平穩(wěn)性,否則就可能出現(xiàn) “偽回歸”現(xiàn)象(Granger和 New bo ld,1974)。為了避免“偽回歸”現(xiàn)象發(fā)生,需要對(duì)變量的單整性以及變量之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。如果變量是單整的且階數(shù)相同,便可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。當(dāng)且僅當(dāng)若干變量具有協(xié)整性時(shí),由這些變量所建立的回歸模型才有意義(Engle和 G ranger,1987)。為了進(jìn)一步確定變量間的因果關(guān)系,最后進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),[7]運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eview s5.0[8]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

1.單位根檢驗(yàn)

本文采用單位根檢驗(yàn) (ADF)方法,先后對(duì)相關(guān)變量的序列進(jìn)行檢驗(yàn),為了消除變量之間可能存在的異方差,變量取對(duì)數(shù)值。[9]從表 1可以看出,變量的 LNGDP、LNEF、LNFTT、LNTE的 ADF檢驗(yàn)值均小于 10%顯著水平下的臨界值,表明拒絕原假設(shè),且表明各變量的時(shí)間序列是平穩(wěn)的,可進(jìn)一步判斷變量之間的協(xié)整關(guān)系。

表1 LNGDP、LNEF、LNFTT、LNTE變量的單位根檢驗(yàn)

2.協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整分析反映了所研究變量之間存在一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上講,這種關(guān)系的存在使得可以通過(guò)其他變量的變化來(lái)影響另一變量的變化。協(xié)整檢驗(yàn)主要有兩種方法:Eng le-Granger方法是基于回歸殘差的協(xié)整檢驗(yàn),適用于檢驗(yàn)兩變量的協(xié)整關(guān)系;Johansen最大似然估計(jì)方法是基于回歸系數(shù)的協(xié)整檢驗(yàn),對(duì)于多變量模型的協(xié)整檢驗(yàn)較為適用。[10]Johansen最大似然估計(jì)方法可以對(duì)系統(tǒng)中所有獨(dú)立的變量關(guān)系作總體分析,并且不事先假定系統(tǒng)中變量關(guān)系的個(gè)數(shù),也無(wú)需確定對(duì)哪一個(gè)變量作規(guī)范,有較為普遍的適用性。本文主要研究 LNGDP、LNEF、LNFTT、LNTE四個(gè)變量之間的協(xié)整檢驗(yàn),故采用Johansen最大似然估計(jì)方法進(jìn)行分析。Johansen最大似然估計(jì)方法檢驗(yàn)的結(jié)果對(duì)滯后期長(zhǎng)度比較敏感,不當(dāng)?shù)臏箅A數(shù),可能導(dǎo)致虛協(xié)整。最佳滯后期的選擇是在建立無(wú)約束VAR模型的基礎(chǔ)上對(duì)對(duì)數(shù)似然比值 (LR)、最終預(yù)測(cè)誤差 (PPE)、A kaike信息量 (A IC)、Schw arz信息量 (SC)以及 Hannan-Qu inn信息量 (HQ)進(jìn)行分析判斷的。從表 2中可以得出,該模型的最佳滯后期為 2。

表2 無(wú)約束VAR模型的最佳滯后期檢驗(yàn)結(jié)果

Jonhansen協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后階數(shù)比無(wú)約束 VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)小 1,因此 Jonhansen協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后階數(shù)應(yīng)為 1階。在大多數(shù)時(shí)間序列中,對(duì)于協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)僅存在兩種比較常見(jiàn)的情況:如果在VAR模型中沒(méi)有出現(xiàn)非零漂移項(xiàng),協(xié)整方程中可以不包含趨勢(shì),僅有截距作為顯著因子;如果 VAR模型中出現(xiàn)了非零漂移項(xiàng),協(xié)整方程應(yīng)該包含截距和趨勢(shì)。[11]本文采用包含截距和趨勢(shì)的協(xié)整方程項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)。為了確保檢驗(yàn)結(jié)果的有效性和一致性檢驗(yàn),需要分別分析跡檢驗(yàn)和最大特征根檢驗(yàn)。從表 3和表 4中可以得出,跡檢驗(yàn)結(jié)果顯示至少有三個(gè)協(xié)整關(guān)系,結(jié)合最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果得出變量LNGDP、LNEF、LNFTT、LNTE之間有三個(gè)協(xié)整關(guān)系,說(shuō)明這四個(gè)變量之間具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。本文選擇以 LNGDP為解釋變量,選擇結(jié)果中的協(xié)整方程 1得出協(xié)整方程為:

從協(xié)整方程可以看出,LNEF、LNFTT、LNTE對(duì) LNGDP的彈性系數(shù)分別為 1.2576、0.7657和 -0.4277,這說(shuō)明 LNEF、LNFTT每增長(zhǎng) 1%,LNGDP就分別增長(zhǎng) 1.2576%、0.7657%,LN TE則對(duì) LNGDP的變動(dòng)起著負(fù)相關(guān)作用。

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果 (跡檢驗(yàn))

表4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果(最大特征根檢驗(yàn))

3.Granger因果檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)變量之間的單位根檢驗(yàn)和協(xié)整性檢驗(yàn)可知,這四個(gè)變量之間具有平穩(wěn)性和長(zhǎng)期均衡的關(guān)系,故而可以運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行因果分析。另,根據(jù)最優(yōu)滯后期選擇的原則,得出該模型的最優(yōu)滯后期為 2,如表 5所示變量 LNGDP、LNEF、LNFTT、LNTE之間的關(guān)系是:在顯著水平為 10%的情況下,LNGDP與 LNEF、LNFTT、LNTE三個(gè)變量之間互為因果關(guān)系。

表5 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

4.方差分解

方差分解方法用以研究模型的動(dòng)態(tài)特征。方差分解不僅是樣本期間以外的因果關(guān)系檢驗(yàn),而且將每個(gè)變量的單位增量分解為一定比例的自身原因和其他變量的貢獻(xiàn),并能夠給出隨機(jī)信息的相對(duì)重要性信息,使我們進(jìn)一步分析特定變量的變化中各種沖擊的相對(duì)重要性,分析結(jié)果如表 6所示:從LNGDP預(yù)測(cè)誤差的方差看,LNEF的增長(zhǎng)對(duì) LNGDP的增長(zhǎng)影響較大;LNFTT和 LNTE對(duì) LNGDP的影響程度不大,數(shù)據(jù)變化相對(duì)比較平穩(wěn)。

表6 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差分解

三、結(jié)果與分析

本文通過(guò)運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)及方差分解等計(jì)量方法對(duì)中國(guó) 1994～2009年間的GDP、高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入、高等學(xué)校專任教師投入以及高等學(xué)校在校生數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析,得出了以下結(jié)論:

(一)通過(guò)單位根檢驗(yàn),可知各變量的時(shí)間序列是平穩(wěn)的;

(二)通過(guò) Jonhansen協(xié)整檢驗(yàn),可得出各變量之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系;

(三)格蘭杰因果檢驗(yàn)顯示,GDP與高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入、高等學(xué)校專任教師投入以及高等學(xué)校的在校生數(shù)三個(gè)變量之間互為因果關(guān)系;

(四)方差分解表示:從 GDP預(yù)測(cè)誤差的方差看,高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入的增長(zhǎng)對(duì)GDP增長(zhǎng)的影響較大;高等學(xué)校專任教師投入以及高等學(xué)校的在校生數(shù)對(duì) GDP的影響程度不大,其貢獻(xiàn)度比較平穩(wěn)。

綜上所述,通過(guò)對(duì)單位根檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、Jonhansen協(xié)整檢驗(yàn)及方差分解的結(jié)論進(jìn)行分析表明:

第一,中國(guó)高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入、高等學(xué)校專任教師投入以及高等學(xué)校的在校生數(shù)與 GDP之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

第二,高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入的增加對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有較強(qiáng)的正向拉動(dòng)作用,而高等學(xué)校專任教師投入以及高等學(xué)校的在校生數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)的影響較小,說(shuō)明中國(guó)高等教育事業(yè)發(fā)展處于初期階段,高等學(xué)校資金投入的增加所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)邊際效益大于人力投入所增加帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)邊際效益,人力投入增長(zhǎng)速度低于資金投入的增長(zhǎng)速度,導(dǎo)致高等教育生均教師數(shù)量少。

第三,高等學(xué)校的在校生數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響成負(fù)相關(guān)關(guān)系,從研究期和遠(yuǎn)期兩方面來(lái)看,在研究期,由于 1999年以來(lái)中國(guó)高等學(xué)校招生規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng),且高等學(xué)校在校生規(guī)模擴(kuò)大到高等院校軟硬件所能容納的臨界點(diǎn)時(shí),繼續(xù)擴(kuò)大招生將大規(guī)模增加高校辦學(xué)成本,降低高校學(xué)生素質(zhì),減緩經(jīng)濟(jì)水平總體增長(zhǎng);從遠(yuǎn)期來(lái)看,基于滯后效應(yīng)的考慮,擴(kuò)大招生規(guī)模帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)在遠(yuǎn)期中將存在較強(qiáng)的正相關(guān)作用。

第四,通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)可以得出,在顯著水平為 10%的情況下,中國(guó)高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)投入、高等學(xué)校專任教師投入以及高等學(xué)校在校生數(shù)與 GDP之間是互為因果關(guān)系的,這說(shuō)明四個(gè)變量之間是相互促進(jìn)、相互依托的,符合 “教育—人力資本—經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)—教育”的循環(huán)發(fā)展模式。

四、對(duì)策建議

當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)正處在一個(gè)溫和復(fù)蘇的階段,低速增長(zhǎng)可能還要持續(xù)一段時(shí)間?？傮w上,中國(guó)已經(jīng)處于新一輪的增長(zhǎng)期,因此我們要大力發(fā)展經(jīng)濟(jì),必須重視高等教育,大力發(fā)展科技創(chuàng)新,培養(yǎng)更多的高層次、創(chuàng)新型人才,為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供智力支持。

(一)持續(xù)提高高等教育投入規(guī)模

根據(jù)《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要 (2010～2020年)》,到 2012年,中國(guó)的國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出要占到 GDP的 4%,這一比例仍然低于發(fā)展中國(guó)家目前4.1%的平均水平。中國(guó)高等教育投入約占教育經(jīng)費(fèi)總投入的 30%左右,按此比例計(jì)算,到 2012年,中國(guó)高等教育經(jīng)費(fèi)投入才占 GDP的 1.2%左右,而韓國(guó)高等教育經(jīng)費(fèi)投入在 1996年就已經(jīng)占國(guó)民生產(chǎn)總值的5%了,可見(jiàn)中國(guó)政府對(duì)高等教育經(jīng)費(fèi)的投入遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國(guó)家的水平?；诟叩冉逃?jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)效益,應(yīng)該持續(xù)提高高等教育投入水平,從而帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)更好更快地發(fā)展。

(二)建立多元化投資體系

在建立以政府投資為主體的機(jī)制的基礎(chǔ)上,積極改善高等教育的投融資狀況,創(chuàng)新管理機(jī)制與服務(wù)方式,積極拓寬投資渠道,堅(jiān)持多元辦教育、多元促教育的教育理念,大力促進(jìn)、鼓勵(lì)、扶持社會(huì)力量辦學(xué),努力建設(shè)多元捐資助教的機(jī)制和渠道。

(三)鼓勵(lì)推動(dòng)民辦教育發(fā)展

積極引導(dǎo)民間資金投資到教育領(lǐng)域,是緩解高等教育投入不足的一個(gè)良好舉措。民辦高校辦學(xué)方式和內(nèi)容比較靈活,專業(yè)設(shè)置也較有針對(duì)性,有很強(qiáng)的社會(huì)適應(yīng)性,可以將競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制引入教育領(lǐng)域,制定各種優(yōu)惠政策鼓勵(lì)社會(huì)力量辦學(xué),大力發(fā)展民辦高校。

(四)加強(qiáng)高校教師隊(duì)伍建設(shè)

把對(duì)教師的靜態(tài)管理轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)系統(tǒng)開(kāi)發(fā),主動(dòng)制定高校教師開(kāi)發(fā)與培訓(xùn)計(jì)劃,從單純注重人才引進(jìn)轉(zhuǎn)向?qū)ΜF(xiàn)有人才潛能的合理開(kāi)發(fā)與利用,綜合提高高校教師的科研、教學(xué)水平,加強(qiáng)高校教師隊(duì)伍建設(shè)。

(五)改革學(xué)生培養(yǎng)體系

通過(guò)改革高等學(xué)校的學(xué)生培養(yǎng)體系,充分培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情,促進(jìn)高等學(xué)校在校生發(fā)揮出積極的人才效應(yīng),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

(六)保持高等教育的適度規(guī)模,促進(jìn)教育與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展

自 1999年中國(guó)明確確定高等教育擴(kuò)招政策以來(lái),高等學(xué)校主要是采取外延式的增長(zhǎng)方式,以在校學(xué)生的數(shù)量作為高等教育發(fā)展的主要指標(biāo)。國(guó)家在關(guān)注高等教育發(fā)展規(guī)模的同時(shí),應(yīng)更加注重資源投入的效益比,立足現(xiàn)有實(shí)際,結(jié)合各高校自身的師資、教學(xué)設(shè)備等條件,依據(jù)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治、文化發(fā)展需求和教育現(xiàn)狀制定合理的發(fā)展規(guī)模。

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