普通教育和職業(yè)教育對全要素生產(chǎn)率的影響
——基于空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)

闞大學，呂連菊，余炳文

（1.南昌工程學院 經(jīng)濟貿(mào)易學院， 江西 南昌 330099； 2.江西財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院， 江西 南昌 330013）

【統(tǒng)計應用研究】

普通教育和職業(yè)教育對全要素生產(chǎn)率的影響
——基于空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)

闞大學1，呂連菊1，余炳文2

（1.南昌工程學院 經(jīng)濟貿(mào)易學院， 江西 南昌 330099； 2.江西財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院， 江西 南昌 330013）

構(gòu)建空間動態(tài)面板模型，運用空間糾正系統(tǒng)GMM法研究了普通教育和職業(yè)教育對全要素生產(chǎn)率（TFP）的影響，研究發(fā)現(xiàn)，不同層次普通教育和職業(yè)教育與TFP均存在空間自相關，TFP存在空間溢出效應，相鄰省域TFP有趨同之勢；普通教育和職業(yè)教育均提高了TFP，職業(yè)教育作用略大，前者主要通過促進技術(shù)進步提高了TFP，后者主要通過改進技術(shù)效率提高了TFP，其中普通高等、中等教育對TFP的促進作用分別低于高等、中等職業(yè)教育，普通初等和初等職業(yè)教育均不利于TFP提高；分區(qū)域看，東部地區(qū)普通教育對TFP的促進作用大于職業(yè)教育，中西部地區(qū)與之相反，東、中、西部地區(qū)對TFP促進作用最大的分別是普通高等教育、高等職業(yè)教育、中等職業(yè)教育，三個地區(qū)普通初等和初等職業(yè)教育均不利于TFP提高。

普通教育；職業(yè)教育；全要素生產(chǎn)率

一、引 言

1978年以來，中國的普通教育與職業(yè)教育發(fā)展迅速，兩類教育規(guī)模得到了很大提高。2013年當年普通教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)為22 911.81萬人，占總?cè)丝诘?6.838%，其中普通高等、中等和初等教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)分別為2 014.35萬人、9 236.5萬人和11 660.96萬人，分別占總?cè)丝诘?.480%、6.788%和8.570%。同年中國職業(yè)教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)為3 967.54萬人，占總?cè)丝诘?.916%，其中高等、中等和初等職業(yè)教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)分別為1 323.25萬人、2 638.3萬人和5.99萬人，分別占總?cè)丝诘?.973%、1.939%和0.004%。與此同時，中國經(jīng)濟快速發(fā)展，年均增長率為9.8%，但伴隨著經(jīng)濟高速增長，中國經(jīng)濟發(fā)展中的不少潛在問題和弊端日益突顯。這使得政府和學界在關注經(jīng)濟增長數(shù)量的同時，更加重視中國經(jīng)濟增長質(zhì)量。目前，中國經(jīng)濟增長進入新常態(tài)，主要矛盾不是速度問題，而是經(jīng)濟增長質(zhì)量問題。在人口紅利終結(jié)、土地等生產(chǎn)要素投入面臨資源和環(huán)境約束加劇的背景下，提升全要素生產(chǎn)率（TFP）是中國提高經(jīng)濟增長質(zhì)量的重要途徑。教育在提高自主創(chuàng)新能力、吸收技術(shù)外溢效應和加快技術(shù)擴散等方面影響著TFP。隨著中國經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變，普通教育與職業(yè)教育暴露出與之不相適應的一些問題，如辦學層次、辦學形式、辦學條件、經(jīng)費投入、專業(yè)設置、課程體系、人才培養(yǎng)類型等方面難以滿足TFP提升需要，這將影響兩類教育在中國經(jīng)濟增長質(zhì)量目標中發(fā)揮積極作用，要求調(diào)整教育的發(fā)展方向和方式。那么，中國為了提升TFP適應經(jīng)濟增長新常態(tài)，應側(cè)重發(fā)展普通教育還是職業(yè)教育？如果是普通教育，中國又應側(cè)重發(fā)展普通高等、中等和初等教育中的哪一層次？不同地區(qū)又應側(cè)重發(fā)展哪一層次？同理，如果是職業(yè)教育，中國又應側(cè)重發(fā)展高等、中等和初等職業(yè)教育中的哪一層次？不同地區(qū)又應側(cè)重發(fā)展哪一層次？由于中國經(jīng)濟增長取得的巨大成就在很大程度上是靠“犧牲”環(huán)境換來的，因此，要回答上述問題，在測度TFP時就需要將環(huán)境因素納入其中，進而分析普通教育與職業(yè)教育及其不同層次對中國不同地區(qū)TFP的影響。

二、文獻綜述

國內(nèi)相關研究主要包括兩方面：一是研究整體教育對TFP的影響。王志剛等發(fā)現(xiàn)初始具有小學以上教育程度人口比例增長促進了生產(chǎn)效率增加[1]；魏下海和張建武構(gòu)造非線性面板數(shù)據(jù)模型，研究發(fā)現(xiàn)平均受教育程度對TFP增長存在明顯的門檻特征[2]；張海峰等估計了平均受教育年限和平均師生比率對勞動生產(chǎn)率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)前者對勞動生產(chǎn)率的影響部分取決于后者的高低，后者越高，前者對勞動生產(chǎn)率的促進效應越大[3]。二是研究不同層次教育對TFP的影響。顏鵬飛和王兵研究發(fā)現(xiàn)，在校大學生人數(shù)占總?cè)丝诒戎嘏cTFP增長和技術(shù)進步呈負相關，與技術(shù)效率呈正相關[4]；華萍基于1993-2001年省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，大學教育促進了技術(shù)效率改善和技術(shù)進步，中小學教育不利于技術(shù)效率改善[5]；許和連等發(fā)現(xiàn)中等及以上學校在校學生人數(shù)顯著促進了中國TFP提高[6]；朱承亮等研究表明，高等教育對技術(shù)效率改善具有較大促進作用[7]；肖志勇等基于省級面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，只有高等教育顯著促進TFP增長[8]；魏下海借鑒Spatial Benhabib-Spiegel模型，發(fā)現(xiàn)高等教育對TFP增長具有負向空間溢出效應，中小學教育表現(xiàn)出正向空間溢出效應[9]；張玉鵬等研究發(fā)現(xiàn)在其他條件不變時，初中以上教育促進了TFP增長，其中高等教育作用更大，其對TFP的促進作用存在門檻效應[10]；韓海彬等利用GMM方法研究發(fā)現(xiàn)初等教育促進了農(nóng)業(yè)環(huán)境TFP增長，中等教育作用不顯著，高等教育為負面影響[11]；金戈則運用增長核算法和SFA法實證研究了不同層次教育投入對TFP增長的影響，發(fā)現(xiàn)中學和大學教育投入有利于TFP增長，小學教育投入不利于TFP增長[12]。

顯然，關于教育對TFP影響的研究成果較為豐富，為本研究奠定了基礎，但現(xiàn)有成果僅將教育劃分為高等教育、中等教育和初等教育，并未進一步細分，尚未發(fā)現(xiàn)關于普通高等、中等和初等教育，高等、中等和初等職業(yè)教育對中國TFP影響的研究。其次，大多數(shù)研究僅從全國范圍考察教育對TFP的影響，忽略了由于中國區(qū)域發(fā)展差異導致教育異質(zhì)性影響效應的差異性，肖志勇和魏下海研究了相關問題，但其研究也未進一步細分教育層次[8]。再者，大多數(shù)文獻在實證分析教育對TFP的影響時，測度TFP并未納入環(huán)境因素，韓海彬等人的研究限于農(nóng)業(yè)TFP，且未進一步細分教育層次，忽略了教育異質(zhì)性影響效應的區(qū)域差異性[11]。最后，現(xiàn)有研究大多數(shù)沒有考慮到空間相關性，魏下?？紤]了空間相關性，但沒有考慮到內(nèi)生性問題，也未進一步細分教育層次和將環(huán)境因素納入TFP的測度中[8-9]。本研究將彌補上述不足，基于空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)，利用空間糾正系統(tǒng)GMM法比較研究普通教育與職業(yè)教育及其不同層次對中國及東、中、西部地區(qū)TFP的影響。

三、模型設定與變量測度

依據(jù)國內(nèi)外學者關于TFP影響因素研究，基于省級面板數(shù)據(jù)，借鑒Lesage 和 Pace構(gòu)建的廣義空間面板模型，設定以教育（ED）為解釋變量，分別包括普通教育（GE）與職業(yè)教育（VE）及其不同層次，同時納入包含滯后內(nèi)生變量和外生變量的空間動態(tài)面板計量模型為[13]156-175：

lnTFPit=C+γlnTFPit-1+ρWlnTFPit+β1lnEDit+λXit+μi+φt+εit

lneffit=C+γlneffit-1+ρWlneffit+β1lnEDit+λXit+μi+φt+εit

lnteit=C+γlnteit-1+ρWlnteit+β1lnEDit+λXit+μi+φt+εit

εit=φWεit+υit

上述模型可以派生出兩種常用模型：一是當ρ≠0，β1≠0，φ=0時，它們?yōu)榭臻g動態(tài)面板滯后模型，該模型表明本省域因變量不僅與本省域自變量有關，還與相鄰省域因變量有關；二是當ρ=0，β1≠0，φ≠0時，它們?yōu)榭臻g動態(tài)面板誤差模型，該模型表明本省域因變量不僅與本省域自變量有關，還與相鄰省域因變量以及自變量有關。

上述模型中C表示常數(shù)項，i表示第i個省域，t表示第t年，X為控制變量，包括城市化水平UR、外資FDI、經(jīng)濟開放度EO、基礎設施水平BS、市場化水平IN，μ、φ分別為個體和時間虛擬變量，ε為隨機誤差項，W為空間權(quán)重矩陣，eff和te分別為技術(shù)進步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)，并且為了涵蓋未考慮到的其他影響因素，加入滯后一期的被解釋變量。

首先，關于TFP測度。參考大多數(shù)文獻做法，將勞動力和資本存量作為投入指標，將GDP和SO2排放量作為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標*資本存量使用“永續(xù)盤存法”計算，具體公式為Kit=Iit/Pit+（1-λ）Kit-1，其Iit為第i個省域第t年的名義固定資產(chǎn)投資額，Pit為固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)（以1992年為100），λ為資本折舊率，采用國際上慣常的做法，將其設定為5%，至于初始年份1992年各省域資本存量，通過下式求出：K1,992=Ii,1992/（0.03+git），其中g(shù)it為i省域1992—2012年的GDP平均增長率；勞動力使用年底從業(yè)人員數(shù)來衡量。為了消除統(tǒng)計數(shù)據(jù)中價格因素的影響，用各省域GDP指數(shù)（以1992年為100）對GDP數(shù)據(jù)進行了折算。，為了擴大期望產(chǎn)出，縮小非期望產(chǎn)出，引入方向性距離函數(shù)，在此基礎上構(gòu)造Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，以此衡量TFP變動率，并分解為技術(shù)進步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)。具體是利用MaxDEA6.0軟件來測算。

其次，關于普通教育與職業(yè)教育及其不同層次測度。本文均用相應教育在校生數(shù)和畢業(yè)生數(shù)之和占總?cè)丝跀?shù)比重來衡量?，F(xiàn)有研究表明，教育主要通過作用要素重置、促進技術(shù)創(chuàng)新、有助于技術(shù)外溢吸收、加快技術(shù)擴散和推進專業(yè)化分工等方面影響TFP。但教育對TFP的影響存在局限性，不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平存在差異，且區(qū)域教育發(fā)展不平衡，不同層次教育程度差異也顯著，這些均制約了教育通過上述傳導機理促進TFP增長，甚至對TFP增長產(chǎn)生了負面影響。因此，普通教育與職業(yè)教育及其不同層次對TFP的影響有待檢驗。

再者，關于控制變量測度。用城市人口數(shù)與總?cè)丝跀?shù)之比衡量城市化水平，用實際利用外資金額占GDP比重測度FDI，用進出口總額占GDP比重衡量經(jīng)濟開放度*為了消除統(tǒng)計數(shù)據(jù)中匯率因素的影響，對實際利用外資金額和進出口總額均按當年平均匯率進行換算，再按照各省域GDP指數(shù)折算為1992年不變價格。，用公路里程數(shù)與省域面積之比測度基礎設施水平，用非國有投資與總投資之比衡量市場化水平。

上述變量原始數(shù)據(jù)來源于《中國教育統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、各省域《統(tǒng)計年鑒》和《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》。本文選擇的樣本時間為1992—2012年，研究目標為29個省份，其中西藏數(shù)據(jù)不全，故排除，并為保持數(shù)據(jù)口徑相對一致，合并重慶與四川的數(shù)據(jù)。

四、實證分析

（一）空間自相關檢驗

檢驗區(qū)域經(jīng)濟變量是否存在空間相關性，一般使用空間自相關指數(shù)Moran’I。具體計算公式為:

從圖1可知，1992—2012年的普通教育和職業(yè)教育及其不同層次與TFP的Moran’I值呈現(xiàn)一定的波動，但均大于0，說明中國省域普通教育和職業(yè)教育及其不同層次與TFP均具有明顯的正相關關系，普通教育和職業(yè)教育及其不同層次與TFP的空間差異現(xiàn)象并不是隨機產(chǎn)生的，而是表現(xiàn)出相似值之間的空間集群，普通教育和職業(yè)教育及其不同層次與TFP在全局上表現(xiàn)出較強的空間依賴特征。具有相對較高普通教育和職業(yè)教育及其不同層次教育水平的省域傾向于接近其他較高省域，具有相對較低普通教育和職業(yè)教育及其不同層次教育水平的省域趨于和其他較低省域相鄰。同樣，具有相對較高TFP水平的省域傾向于接近其他較高省域，具有相對較低TFP水平的省域趨于和其他較低省域相鄰?？芍哂邢鄬^高普通教育和職業(yè)教育及不同層次數(shù)育水平的省域和相對較高TFP水平的省域存在空間相關性。

圖1 1992—2012年各類教育與TFP的Moran'I指數(shù)

（二）空間動態(tài)面板模型選擇

依據(jù)上述空間自相關檢驗結(jié)果，引入空間計量模型來研究普通教育與職業(yè)教育及其不同層次對TFP的影響是必要的。依據(jù)Anselin等提出的判別準則[14]，采用LM統(tǒng)計量來判斷模型是空間動態(tài)面板誤差模型還是滯后模型，當LM（lag）和LM（error）檢驗統(tǒng)計量中只有一個是顯著時，就選擇顯著的統(tǒng)計量相對應的空間回歸模型，當LM（lag）和LM（error）檢驗統(tǒng)計量均顯著時，Robust LM（lag）和Robust LM（error）檢驗統(tǒng)計量中一個是顯著的或一個比另外一個更顯著時，就選擇最顯著的統(tǒng)計量相對應的模型。研究發(fā)現(xiàn)當解釋變量為普通教育、職業(yè)教育、普通中等教育和中等職業(yè)教育時，LM（lag）和LM（error）檢驗統(tǒng)計量均通過了顯著性檢驗，Robust LM（lag）檢驗統(tǒng)計量顯著，Robust LM（error）檢驗統(tǒng)計量不顯著。當解釋變量為普通高等教育、高等職業(yè)教育、普通初等教育和初等職業(yè)教育時，LM（lag）和LM（error）檢驗統(tǒng)計量均顯著，Robust LM（lag）統(tǒng)計量比Robust LM（error）統(tǒng)計量顯著。因此，均選擇空間動態(tài)面板滯后模型。

（三）對中國TFP影響的實證結(jié)果分析

在利用空間動態(tài)面板滯后模型進行估計前，為了防止估計產(chǎn)生的謬誤回歸結(jié)果，本文已經(jīng)使用面板數(shù)據(jù)的LLC檢驗等6種單位根檢驗方法和Pedroni檢驗等3種協(xié)整檢驗方法分別對變量平穩(wěn)性和變量間協(xié)整關系進行檢驗。發(fā)現(xiàn)變量有單位根，變量為一階單整I（1），變量間存在協(xié)整關系。估計前還可能因為存在內(nèi)生性問題產(chǎn)生有偏估計，本文采用Jambs等提出的空間糾正系統(tǒng)GMM估計（SCBB）進行實證分析，這樣既克服了內(nèi)生性問題，也減少了空間權(quán)重矩陣設定對空間效應檢驗結(jié)果和空間模型估計結(jié)果產(chǎn)生的影響[15]。估計結(jié)果如表1、表2所示，其中Wald統(tǒng)計量、Hansen檢驗和Arellano-Bond檢驗均無異常。

1.普通教育與職業(yè)教育均提高了TFP，職業(yè)教育作用略大。從表1可知，普通教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重提高1%，TFP提高0.074%，通過了10%水平顯著性檢驗；職業(yè)教育在校生和畢業(yè)生數(shù)占總?cè)丝跀?shù)比重提高1%，TFP提高0.082%，通過了5%水平顯著性檢驗。可見，普通教育與職業(yè)教育均提高了TFP，職業(yè)教育作用略大。原因可能在于中國整體經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和企業(yè)需求更多的是技能型人才，職業(yè)教育所培養(yǎng)出來的人才在一定程度上更好地迎合了這種需求。從表1可知，普通教育主要通過促進技術(shù)進步提高了TFP，職業(yè)教育主要通過改進技術(shù)效率提高了TFP。

表1 普通教育和職業(yè)教育對中國TFP影響的實證結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上通過顯著性檢驗。下表同。

2.除普通初等教育和初等職業(yè)教育外，其他層次教育均促進了中國TFP提高，其中高等職業(yè)教育的作用大于普通高等教育，中等職業(yè)教育的作用大于普通中等教育。從表2可知，普通高等、中等與初等教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝跀?shù)比重提高1%，TFP分別顯著提高0.170%、0.071%、-0.034%；高等、中等和初等職業(yè)教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝跀?shù)比重提高1%，TFP分別顯著提高0.179%、0.084%、-0.031%。因此，除普通初等教育與初等職業(yè)教育外，其他層次教育均促進了中國TFP提高，其中高等職業(yè)教育的作用大于普通高等教育，中等職業(yè)教育的作用大于普通中等教育。原因可能在于中國入世后經(jīng)濟發(fā)展較快，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中現(xiàn)代制造業(yè)和現(xiàn)代服務業(yè)比重增加，并且中國作為發(fā)展中國家承接了發(fā)達國家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，發(fā)達國家更多的是將產(chǎn)品的制造環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移到中國，這一環(huán)節(jié)往往需要的是熟練的技能型人才，因此對高等職業(yè)教育產(chǎn)生了大量需求。1999年高校擴招增加的高等職業(yè)教育學生在2002年開始走上工作崗位，且2002年國務院召開全國職業(yè)教育工作會議，要求積極發(fā)展高等職業(yè)教育，使得高等職業(yè)教育規(guī)模大幅增加，正好在一定程度上滿足了需求。相對發(fā)達國家，中國經(jīng)濟發(fā)展整體水平不高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中技術(shù)知識密集型行業(yè)、高精尖行業(yè)和新興服務業(yè)比重還較低，對普通高等教育人才需求增加有限，且發(fā)達國家將產(chǎn)品研發(fā)、設計等高附加值環(huán)節(jié)大多保留在國內(nèi)，致使中國在國際產(chǎn)業(yè)鏈中位于較低端，減少了中國對普通高等教育人才需求。再者，1999年以后，高校擴招中大部分錄取的學生接受的是普通高等教育，這致使普通高等教育規(guī)模迅速增加，但也帶來了普通高校辦學資源緊張，在相關政策措施跟不上的情況下，教學質(zhì)量滑坡，畢業(yè)生就業(yè)技能水平低下，產(chǎn)生了就業(yè)困境，導致普通高等教育對TFP的邊際提高效應下降。與此相對應的是“技工荒”，高技能人才短缺，這使得高等職業(yè)教育對TFP的邊際提高效應較高。

至于中等職業(yè)教育對TFP的促進作用高于普通中等教育，原因在于中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中還存在比重較高的低層次勞動密集型行業(yè)和傳統(tǒng)服務業(yè)，這些行業(yè)通常要求有一定的基本工作技能，但對專業(yè)技能和綜合技能要求不高。因此，相對普通中等教育，中等職業(yè)教育者往往更符合企業(yè)要求，且接受中等職業(yè)教育比例較高的農(nóng)村勞動力從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到第二、三產(chǎn)業(yè)，這種產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移也提高了TFP。普通初等教育與初等職業(yè)教育不利于TFP提高，原因在于僅受過普通初等教育與初等職業(yè)教育的人多在第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)，即便在第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)也多從事技術(shù)含量低的簡單勞動，其提高了技術(shù)效率，但卻不利于技術(shù)進步，最終對TFP產(chǎn)生了負面影響*由于篇幅所限，本文未給出不同層次教育對技術(shù)進步和技術(shù)效率影響的實證結(jié)果，但從估計結(jié)果可知，普通高等教育主要是通過促進技術(shù)進步提高TFP，高等職業(yè)教育、中等職業(yè)教育和普通中等教育主要是通過改善技術(shù)效率提高TFP，普通初等教育和初等職業(yè)教育提高了技術(shù)效率，但不利于技術(shù)進步。。

3.TFP存在空間溢出效應。從表1和表2可知，所有回歸滯后項參數(shù)ρ均顯著為正，這表明TFP受相鄰省域TFP影響，TFP存在空間溢出效應，一個省域在其經(jīng)濟效率提升過程中會帶動周邊省域經(jīng)濟效率提升，使得相鄰省域TFP有趨同之勢。原因可能在于省域行政壁壘的逐漸清除，各種要素在省域間流動促使其對TFP的邊際影響趨于相同，相鄰省域競爭效應采取的相似政策，省域間的教育和技術(shù)外溢效應都促使相鄰省域TFP趨同。

表2 不同類型、層次教育對中國TFP影響的實證結(jié)果

（四）對不同地區(qū)TFP影響的實證結(jié)果分析

進一步利用SCBB法估計了普通教育與職業(yè)教育對東、中、西部地區(qū)TFP的影響，估計結(jié)果如表3～表5所示，其中Wald統(tǒng)計量、Hansen檢驗和Arellano-Bond檢驗均無異常。

1.東部地區(qū)普通教育對TFP的促進作用大于職業(yè)教育，中西部地區(qū)正好與之相反。從表3～5可知，東、中、西部地區(qū)普通教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝跀?shù)比重提高1%，TFP分別顯著提高0.107%、0.075%、0.062%。職業(yè)教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重提高1%，TFP分別顯著提高0.096%、0.084%、0.070%。可見，東部地區(qū)普通教育對TFP的促進作用大于職業(yè)教育，中西部地區(qū)正好與之相反。原因可能是東部地區(qū)由于地理位置、歷史原因和國家給予的優(yōu)惠政策促使其經(jīng)濟快速發(fā)展，為了實現(xiàn)經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，該地區(qū)對普通教育人才需求往往高于職業(yè)教育。中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)滯后，多數(shù)省份還處于工業(yè)化中期，因此，需要的是有一定知識和技能的職業(yè)教育人才。研究發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的普通教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝诘谋戎馗哂谥形鞑康貐^(qū)，中西部地區(qū)的職業(yè)教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝诘谋戎馗哂跂|部地區(qū)，這使得普通教育和職業(yè)教育在一定程度上滿足了東部和中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的需要。

2.東、中、西部地區(qū)對TFP提高作用最大的分別是普通高等教育、高等職業(yè)教育和中等職業(yè)教育。從表3～5可知，東部地區(qū)普通高等、中等與初等教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝跀?shù)比重提高1%，TFP則分別顯著提高0.265%、0.089%、-0.050%；高等、中等與初等職業(yè)教育在校生和畢業(yè)生人數(shù)占總?cè)丝跀?shù)比重提高1%，TFP分別顯著提高0.206%、0.109%、-0.043%?？梢?，東部地區(qū)對TFP的促進作用大小依次是普通高等教育、高等職業(yè)教育、中等職業(yè)教育、普通中等教育，該地區(qū)普通初等教育與初等職業(yè)教育均不利于TFP提高。同樣發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)對TFP的促進作用大小依次是高等職業(yè)教育、普通高等教育、中等職業(yè)教育、普通中等教育。西部地區(qū)對TFP的促進作用大小依次是中等職業(yè)教育、高等職業(yè)教育、普通高等教育、普通中等教育，且中西部地區(qū)普通初等教育與初等職業(yè)教育均不利于TFP提高。因此，東、中、西部地區(qū)對TFP提高作用最大的分別是普通高等教育、高等職業(yè)教育和中等職業(yè)教育。原因在于東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中知識技術(shù)密集型行業(yè)，特別是高新技術(shù)行業(yè)比重較高，需要大量的普通高等教育人才（本科、碩士和博士）從事產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)。東部地區(qū)服務業(yè)比重較高，部分省市已遠超工業(yè)，特別是金融、會計、專有權(quán)利及其許可、法律等服務業(yè)比重增加較快，需大量普通高等教育人才。當然對職業(yè)教育人才的技能知識要求也大幅提高，增加了高等職業(yè)教育需求，但東部地區(qū)普通高等教育更為發(fā)達，致使其對TFP的提高作用最大。中部地區(qū)經(jīng)濟水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與全國整體狀況類似，其積極承接了東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中技能型、勞動密集型行業(yè)和現(xiàn)代服務業(yè)比重在不斷提高，加大了對高等職業(yè)教育人才的需求。由于該地區(qū)知識技術(shù)密集型行業(yè)比重仍然較低，對普通高等教育人才需求有限，致使該地區(qū)大量普通高等教育人才流入東部地區(qū)，進而導致該地區(qū)高等職業(yè)教育促進TFP作用最大。西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中農(nóng)業(yè)、資源性行業(yè)、生產(chǎn)加工初級產(chǎn)品行業(yè)和傳統(tǒng)服務業(yè)比重較高，其承接的東中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，也大多是技術(shù)含量較低的勞動密集型行業(yè)，需求多是有一定基本工作技能的中等職業(yè)教育者。且該地區(qū)的一部分高職畢業(yè)生流入到中東部地區(qū)，使得該地區(qū)中等職業(yè)教育對TFP的促進作用最大?？梢灶A知的是，隨著西部地區(qū)經(jīng)濟水平提高和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，高等職業(yè)教育對TFP的促進作用將會逐漸增加。

表3 普通教育和職業(yè)教育對東部TFP影響的實證結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上通過顯著性檢驗。下表同。

表4 普通教育和職業(yè)教育對中部TFP影響的實證結(jié)果

表5 普通教育和職業(yè)教育對西部TFP影響的實證結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

基于1992—2012年省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間動態(tài)面板模型，運用Moran’I指數(shù)和空間糾正系統(tǒng)GMM法實證研究了普通教育和職業(yè)教育及其不同層次對TFP的影響。本研究得到以下結(jié)論：

一是不同層次普通教育和職業(yè)教育與TFP均存在空間自相關，TFP存在空間溢出效應，相鄰省域TFP有趨同之勢。因此，各個省域政府在制定經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略或者區(qū)域政策時，既要考慮本省特點，也需考慮外省溢出效應對本省經(jīng)濟發(fā)展可能產(chǎn)生的影響。這需要政府部門進一步深化市場體制改革，消除行政壁壘，實現(xiàn)跨省域協(xié)調(diào)與合作，最終實現(xiàn)TFP增長。

二是普通教育和職業(yè)教育均提高了TFP，職業(yè)教育作用略大，前者主要通過促進技術(shù)進步提高了TFP，后者主要通過改進技術(shù)效率提高了TFP，其中普通高等、中等教育對TFP的促進作用分別低于高等、中等職業(yè)教育，普通初等和初等職業(yè)教育均不利于TFP提高。因此，從全國層面來看，應大力發(fā)展職業(yè)教育，尤其是高等職業(yè)教育，且對初等和中等職業(yè)教育者、普通中等與初等教育者需提供更多接受高層次教育的機會，進而提高TFP。

三是東部地區(qū)普通教育對TFP的促進作用大于職業(yè)教育，中西部地區(qū)與之相反，其中東、中、西部地區(qū)對TFP促進作用最大的分別是普通高等教育、高等職業(yè)教育、中等職業(yè)教育，三大地區(qū)普通初等和初等職業(yè)教育均不利于TFP提高。因此，東部地區(qū)需發(fā)展普通教育，尤其是普通高等教育，通過促進技術(shù)進步來提高TFP，中西部地區(qū)則需發(fā)展職業(yè)教育，其中中部地區(qū)需重點發(fā)展高等職業(yè)教育，西部地區(qū)則需重點發(fā)展中等職業(yè)教育，進而通過改善技術(shù)效率來提高TFP。三大地區(qū)均需制定政策為普通初等和初等職業(yè)教育者提供更多接受高層次教育的機會。

[1] 王志剛,龔六堂,陳玉宇.地區(qū)間生產(chǎn)效率與全要素生產(chǎn)率增長率分解（1978-2003）[J].中國社會科學,2006（2）.

[2] 魏下海,張建武.人力資本對全要素生產(chǎn)率增長的門檻效應研究[J].中國人口科學,2010（5）.

[3] 張海峰,姚先國,張俊森.教育質(zhì)量對地區(qū)勞動生產(chǎn)率的影響[J].經(jīng)濟研究,2010（7）.

[4] 顏鵬飛,王兵.技術(shù)效率、技術(shù)進步與生產(chǎn)率增長：基于DEA的實證分析[J].經(jīng)濟研究,2004（12）.

[5] 華萍.不同教育水平對全要素生產(chǎn)率增長的影響[J].經(jīng)濟學（季刊）,2005（1）.

[6] 許和連,元朋,祝樹金.貿(mào)易開放度、人力資本與全要素生產(chǎn)率：基于中國省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J].世界經(jīng)濟,2006（12）.

[7] 朱承亮,師萍,岳宏志，等.人力資本、人力資本結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟增長效率[J].中國軟科學,2011（2）.

[8] 肖志勇,魏下海.教育不平等、人力資本與中國全要素生產(chǎn)率增長——來自省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[J].統(tǒng)計與信息論壇,2010（3）.

[9] 魏下海.人力資本、空間溢出與省際全要素生產(chǎn)率增長[J].財經(jīng)研究,2010（12）.

[10]張玉鵬,王茜.人力資本構(gòu)成、生產(chǎn)率差距與全要素生產(chǎn)率：基于中國省級面板數(shù)據(jù)的分析[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,2011（12）.

[11]韓海彬,趙麗芬,張莉.異質(zhì)型人力資本對農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響[J].中央財經(jīng)大學學報,2014（5）.

[12]金戈.不同層次和來源教育投入對地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響[J].浙江社會科學,2014（6）.

[13]Lesage J, Pace A.Introduction to Spatial Econometrics[M].Florida:CRC Press, Taylor & Francis Group, 2009.

[14]Anselin L, Key S.Properties of Tests for Spatial Dependence in Linear Regression Models [J].Geographical Analysis, 1991, 23（2）.

[15]Jambs J E, H Vrijburg.Dynamic Panel Data Models Featuring Endogenous Interaction and Spatially Correlated Errors[R].Georgia: The Andrew Young School of Policy Studies, Georgia State University, 2009.

（責任編輯：李 勤）

Effect of General Education and Vocational Education on TFP: Based on the Spatial Dynamic Panel Data

KAN Da-xue1, LV Lian-ju1, YU Bing-wen2

（1.School of Economics and Trade, Nan Chang Institute of Technology, Nanchang 330099,China; 2.School of Economics, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013,China）

Constructing the spatial dynamic panel model, this paper uses the spatial correction system GMM empirically study effect of general education and vocational education on TFP, and found that general education, vocational education and their different levels and TFP are spatial autocorrelation, TFP exists spatial spillover effects, adjacent provincial TFP has convergent trend; general education and vocational education have improved the TFP, the effect of vocational education has slightly larger, the former mainly has improved the TFP by promoting technological progress, the latter mainly has improved the TFP by promoting technological efficiency, the effect of general higher and secondary education has respectively lower than ordinary higher and secondary vocational education, general elementary education and elementary vocational education are not conducive to enhance TFP; from a regional perspective, the effect of general education on TFP is larger than the vocational education in eastern area, the central and western areas are in contrast, the largest effects are respectively general higher education, higher vocational education and secondary vocational education in eastern area, central and western areas, general elementary education and elementary vocational education are not conducive to enhance TFP in the three areas.

general education; vocational education; TFP

2015-03-26

國家社會科學基金“十二五”規(guī)劃2014年度教育學青年課題項目《普通教育與職業(yè)教育對城鎮(zhèn)化影響的比較研究：基于水平、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)視角》（CFA140137）

闞大學，男，安徽合肥人，經(jīng)濟學博士，副教授，研究方向：教育經(jīng)濟與管理； 呂連菊，女，湖北武穴人，經(jīng)濟學碩士，講師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟； 余炳文，男，湖北鄂州人，經(jīng)濟學博士，講師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，資產(chǎn)評估。

G718.3

A

1007-3116（2015）09-0066-08