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計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析教育投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析教育投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
十年樹(shù)木，百年樹(shù)人。在上個(gè)世紀(jì)，各國(guó)都試國(guó)尋找最有效的發(fā)展途徑和最便捷的快速增長(zhǎng)方式，努力尋找解決本國(guó)財(cái)富與知識(shí)增加、提高民眾生活的“安全出口”。由于各國(guó)的經(jīng)濟(jì)、政治、文化及各種背景的不同，我們很難找到他們完全一致的發(fā)展道路，完全相同的發(fā)展軌跡。但是，教育卻能成為其中主要的安全出口，不管是二戰(zhàn)戰(zhàn)敗國(guó)日本，還是戰(zhàn)勝?lài)?guó)美國(guó)；不管是在歐洲還是亞洲，幾乎所有經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快、民眾生活水平提高較快的國(guó)家，無(wú)一不把教育當(dāng)做他們解決問(wèn)題的重點(diǎn)，而對(duì)教育的重視也給這些國(guó)家?guī)?lái)較高的回報(bào)，國(guó)民素質(zhì)的提高、綜合國(guó)力的增強(qiáng)、加快發(fā)展的科學(xué)技術(shù)等，無(wú)一不與教育的發(fā)展有關(guān)。無(wú)論對(duì)于個(gè)人還是國(guó)家而言,教育都是創(chuàng)造知識(shí)和傳播知識(shí)的關(guān)鍵。通過(guò)教育,人們的文化水平得到提高,相應(yīng)的提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率,從而帶來(lái)ＧＤＰ的增長(zhǎng)和整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。教育投資和物質(zhì)資本投資都是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不可或缺的因素, 但我國(guó)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展不充分，教育投入力度不夠，我國(guó)教育投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)份額較其他發(fā)達(dá)國(guó)家明顯偏低，從長(zhǎng)遠(yuǎn)利益來(lái)看，這必將阻礙我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，我們運(yùn)用大量統(tǒng)計(jì)資料,從定量角度分析教育投資對(duì)ＧＤＰ增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率,以使大家更直觀(guān)地了解教育的重要性。
【摘要】我們通過(guò)教育投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析、相關(guān)分析和回歸分析，輔以教育投資與基本建設(shè)投資貢獻(xiàn)大小比較研究，針對(duì)我國(guó)教育投資的現(xiàn)狀，提出了完善我國(guó)教育投資的幾點(diǎn)建議。
【關(guān)鍵詞】 教育投資 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) GDP 計(jì)量經(jīng)濟(jì)
一、教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的實(shí)證分析
經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)各方面因素共同推動(dòng)的結(jié)果，在現(xiàn)實(shí)生活中，人們對(duì)影響經(jīng)濟(jì)的各方面因素都做了比較詳細(xì)的探討，建立了如柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，研究的就是關(guān)于技術(shù)、資金和勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的模型，四十年代末由英國(guó)牛津大學(xué)的哈羅德和美國(guó)麻省理工學(xué)院的多馬提出的關(guān)于測(cè)定儲(chǔ)蓄、投資與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的關(guān)系模型──哈羅德-多馬模型。由于現(xiàn)階段對(duì)教育投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的測(cè)定還沒(méi)有現(xiàn)成可用的計(jì)算模型，我們借用哈羅德-多馬模型G=S/KI（G為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，S為儲(chǔ)蓄率，KI為加速系數(shù)），用教育投資率（EDi=ED/Yt-1）替換儲(chǔ)蓄率，對(duì)哈羅德-多馬模型進(jìn)行上述替換，Ged=EDi/KI=(ED/Yt-1)/[It-1/(Yt-Yt-1)]=G(ED/It-1)。上述公式中，Ged表示教育投資實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率；Yt,Yt-1分別為t年，t-1年GDP；It-1為t-1年的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資；ED為當(dāng)年教育投資總額。
教育投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)
年份 教育投資額(億元) 固定資產(chǎn)投資額(億元) GDP（億元） GDP增長(zhǎng)率(%) 教育投資貢獻(xiàn)率
1990 4517 18598.4
1991 736.5 5594.5 21662.5 9.1 0.021688965
1992 867.05 8080.1 26651.9 14.1 0.024715372
1993 1059.94 13072.3 34560.5 13.1 0.024060282
1994 1488.78 17042.1 46670 12.6 0.030609315
1995 1877.95 20019.3 57494.9 9 0.021758113
1996 2262.34 22913.5 66850.5 9.8 0.016066037
1997 2531.73 24941.1 73142.7 8.6 0.009554317
1998 2949.06 28406.2 76967.2 7.8 0.005428429
1999 3349.0416 29854.7 80579.4 7.2 0.005264704
2000 3849.0806 32917.7 88228.1 8.4 0.011099186
資料來(lái)源：2002年統(tǒng)計(jì)年鑒
從表中數(shù)據(jù)看出，我國(guó)教育投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率均在5%以下。再來(lái)看其他國(guó)家和地區(qū)的情況，舒爾茨1962年運(yùn)用大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出1929-1957年美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有33%的份額要?dú)w因于美國(guó)教育的發(fā)展，前蘇聯(lián)著名學(xué)者斯特魯米林運(yùn)用勞動(dòng)簡(jiǎn)化率算得1940-1960國(guó)民收入增長(zhǎng)額中有30%由于教育投資提高了勞動(dòng)者整體文化程度，而近二十年該比例還有所提高。再看近代日本和亞洲四小龍創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)奇跡，他們具有一個(gè)共同的特點(diǎn)：高度過(guò)重視國(guó)民教育投資，人力資本在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中處于絕對(duì)重要的地位。
相比之下，我們國(guó)家不足5%的貢獻(xiàn)份額明顯偏低，尤其是在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐重點(diǎn)轉(zhuǎn)移于人力資源，許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家稱(chēng)“開(kāi)發(fā)人力資源，增加人力資本投資”是促進(jìn)社會(huì)、科技、經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展的第一原動(dòng)力。
二、教育投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)分析
我們應(yīng)用Eview軟件對(duì)教育投資額與GDP進(jìn)行相關(guān)關(guān)系分析，得到如右圖所示的變量相關(guān)關(guān)系散布圖上的點(diǎn)接近一條直線(xiàn)，可近似看作兩變量具有線(xiàn)性相關(guān)。
鑒于此，我們繼續(xù)對(duì)兩變量---教育投資和GDP進(jìn)行如下回歸分析。
三、教育投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的回歸分析
用最小二乘法由Eview輸出結(jié)果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/19/03 Time: 21:58
Sample: 1991 2000
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 12121.39 3849.278 3.149003 0.0136
X 21.53372 1.650105 13.04991 0.0000
R-squared 0.955132 Mean dependent var 57280.77
Adjusted R-squared 0.949523 S.D. dependent var 23727.46
S.E. of regression 5330.853 Akaike info criterion 20.17727
Sum squared resid 2.27E+08 Schwarz criterion 20.23778
Log likelihood -98.88633 F-statistic 170.3002
Durbin-Watson stat 0.421717 Prob(F-statistic) 0.000001
得擬合方程：
從估計(jì)的結(jié)果可以看出，模型擬合較好，可決系數(shù)R2=0.955132，表明模型在整體上擬合得比較好。系數(shù)顯著性檢驗(yàn)：對(duì)于而言,t統(tǒng)計(jì)量為13.04991。給定，查t分布表，在自由度為n-2=8下，得臨界值t0.025(8)=2.3060，因?yàn)閠>t0.025(8)，所以拒絕原假設(shè)H0：=0，表明教育投資對(duì)GDP增長(zhǎng)有比較顯著的影響。
由DW=0.421717，給定顯著性水平=0.05，查Durbin-Watson表，n=10，k’ (解釋變量個(gè)數(shù)) =1，得下限臨界值dL=0.879，上限臨界值dU=1.320，因?yàn)镈W統(tǒng)計(jì)量為0.421717< dL=0.879。根據(jù)判定區(qū)域知，這里隨機(jī)誤差項(xiàng)存在正的一階自相關(guān)。因此，我們對(duì)其進(jìn)行自相關(guān)的修正，利用對(duì)數(shù)線(xiàn)性回歸修正方法得如下結(jié)果：
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 12/19/03 Time: 23:03
Sample: 1991 2000
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.517249 0.346008 13.05533 0.0000
LX 0.844335 0.045951 18.37477 0.0000
R-squared 0.976854 Mean dependent var 10.85809
Adjusted R-squared 0.973961 S.D. dependent var 0.495179
S.E. of regression 0.079905 Akaike info criterion -2.039091
Sum squared resid 0.051079 Schwarz criterion -1.978574
Log likelihood 12.19545 F-statistic 337.6323
Durbin-Watson stat 0.468852 Prob(F-statistic) 0.000000
由于上表發(fā)現(xiàn)自相關(guān)性沒(méi)有好轉(zhuǎn)，同時(shí)考慮迭代法，經(jīng)過(guò)兩次迭代，我們得到比較理想的結(jié)果：
Date: 12/19/03 Time: 23:00
Sample(adjusted): 1993 2000
Included observations: 8 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 7 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.237629 1.222369 5.920984 0.0041
LX 0.502479 0.148079 3.393307 0.0274
AR(1) 1.070777 0.233336 4.588989 0.0101
AR(2) -0.340981 0.188327 -1.810574 0.1445
R-squared 0.997512 Mean dependent var 11.05087
Adjusted R-squared 0.995645 S.D. dependent var 0.315954
S.E. of regression 0.020850 Akaike info criterion -4.596071
Sum squared resid 0.001739 Schwarz criterion -4.556350
Log likelihood 22.38428 F-statistic 534.4769
Durbin-Watson stat 1.873818 Prob(F-statistic) 0.000012
Inverted AR Roots .54 -.23i .54+.23i
由上表中，dU=1.320<DW=1.873818<4-dU ，表明不存在一階自相關(guān)。因此我們選用修正的模型：
經(jīng)檢驗(yàn)，模型各方面都比較完美，無(wú)論是從整體上擬合還是個(gè)別參數(shù)的檢驗(yàn)，它表明教育投資每增加1%，GDP平均增長(zhǎng)0.502479%。
四、教育投資與基本建設(shè)投資貢獻(xiàn)大小比較研究
人的知識(shí)技能是一種無(wú)形資產(chǎn)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響是潛在，同時(shí)也是滯后的。這與固定資產(chǎn)投資有共通處。但教育投資卻完全同于固定資產(chǎn)投資，它與有形的物質(zhì)資本投資有明顯區(qū)別。通過(guò)比較二者的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析，我們可以對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)程度的不同。
以國(guó)民生產(chǎn)總值（GDP）為應(yīng)變量，國(guó)家財(cái)政用于教育的支出(EDg)和基本建設(shè)投資（INV）為自變量，利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，進(jìn)行二元線(xiàn)性回歸，得如下結(jié)果：
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 12/20/03 Time: 00:10
Sample: 1991 2000
Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.434160 0.319144 10.76055 0.0000
LX1 0.453661 0.105987 4.280349 0.0077
LX2 0.397296 0.107586 3.692827
0.0037
R-squared 0.993601 Mean dependent var 10.85809
Adjusted R-squared 0.991773 S.D. dependent var 0.495179
S.E. of regression 0.044914 Akaike info criterion -3.124830
Sum squared resid 0.014121 Schwarz criterion -3.034054
Log likelihood 18.62415 F-statistic 543.4931
Durbin-Watson stat 1.70414 Prob(F-statistic) 0.000000
12模型在整體上擬合得比較
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