关于教育层次结构与经济增长关系实证

论文导读：贡献分析，主要有：崔玉平利用丹尼森和麦迪逊分析法计算得出1982-1990年间高等教育对经济增长的贡献率只有0.48%；毛盛勇、刘一颖用1999-2007年分地区高等教育劳动力的面板数据，计算分析了高等教育劳动力对中国经济增长的贡献，得到高等教育劳动力对经济增长的贡献表现出明显的地区差异；陈光定性研究了高等教育活动导致经济增长
摘要：在柯布—道格拉斯生产函数基础上改善建立不同教育层次的生产函数，基于2000-2011年分地区的面板数据，计算分析了初等教育、中等教育和高等教育劳动力对中国经济增长的贡献。结果表明：全国中等教育对经济增长影响最为显著，高等教育次之，初等教育最小，而各层次教育表现出明显的区域差异，一是东中部地区各层次教育对经济增长明显，而西部最弱；二是东部地区高等教育对经济影响最大，中等教育次之，初等教育最小；中部地区中等教育对经济影响最大，高等教育次之，初等教育最小，而西部初等教育对经济增长影响最大，中等教育次之，高等教育最小。因此，中国东中西部地区要采取不同的针对性教育发展政策，提高各地区教育对经济发展的贡献。
关键词：教育层次；经济增长；产出弹性；面板模型
10085831（2013）05016607一、引言
中国目前已处在知识经济时代，教育与经济增长关系越来越密切，它对经济增长的作用将会得到越来越明显的表现。根据教育经济学理论，不同教育层次的劳动者掌握知识和科技水平不同，对经济的贡献量也不同。改革开放以来，中国经济发展水平呈现出地区差异，东部地区发展最快，中部地区次之，西部地区最为落后。各地区教育水平与经济发展类似，同样呈现出地区差异，东部地区教育发展较快，中西部地区经济和教育发展较为落后，并呈现了差距不断扩大的趋势。那么在中国经济发展30多年的过程中，究竟哪个层次的教育对各个地区经济增长的贡献最大？这个理由的明晰化，不仅能解释教育呈现出地区差异的主要理由，还有助于中国各地区政府研究如何提高不同层次教育的水平进而提高本地区教育对经济增长的贡献。基于此目的，本文将从教育结构角度出发，把教育分为初等教育、中等教育和高等教育三个层次，运用分地区的面板数据，实证分析中国各地区的各级教育对经济增长的影响差异及重要性程度，以此为中国各地区政府的教育投资决策提供实证依据。

二、相关文献研究

人们最初关于教育对经济增长贡献的估算，是经济学家在寻找经济增长的各种影响因素的时候，发现了教育因素对经济增长的作用，并试图把这种作用分离出来，加以量化，以确定增长余值中有多大部分归因于教育的贡献，因此，西方学者基本是在柯布—道格拉斯生产函数（Cobb—Douglas Production Function）基础上尝试各种计量分析策略。比如美国的经济学家舒尔茨（T.W.Schultz）创立的教育投资收益率估算策略、丹尼森（E.F.Denison）创立的教育量简化指数法以及前苏联经济学家斯特鲁米林所采用的劳动力质量修正法都是出于对经济增长因素计量的需要而建立的。此后，这些策略被广泛用于研究欧洲等国家教育对经济增长的贡献，开创了估算教育对经济增长贡献的理论和策略。
国内不少学者主要沿用西方学者的计量分析策略就中国教育对经济增长的贡献率进行了估算，主要有丹尼森（E.F.Denison）和麦迪逊（A.Maddison）分析法、菲德模型法和人力资本—教育收益率测算法。在此基础上，主要从以下两个方面进行实证分析：一是从教育与经济增长的关系角度进行分析，主要包括李洪天采用丹尼森策略计算了1990-2000年中国教育对GDP年均增长率的贡献，但结果与发达国家相比，中国教育的经济效益还存在明显差距[1]；陆根尧、朱省娥运用菲德模型法测定中国教育部门对经济增长的全部作用和对经济中其他部门的外溢作用，得到教育部门生产力低于非教育部门生产力的结论[2]。二是从各层次教育与经济增长关系角度分析，主要包括叶茂林等把劳动力按教育程度划分为初等教育、中等教育、大学专科、本科和研究生教育劳动力四个层次，运用丹尼森策略测定各层次教育在1981-2000年期间对经济增长的平均贡献率为0.21%、7.73%、22.88%、31.38%，分析出不同教育层次的劳动力的产出弹性，即边际生产力具有较大的差别[3]；杭永宝利用并修正丹尼森和麦迪逊分析法，即教育对经济增长贡献测算策略计算1993-2004年间中国六种教育层次（小学、初中、普通高中、中职、高职、本科以上教育）对经济增长的贡献率为：0.155%、0.643%、0.453%、1.859%、4.038%、1.922%[4]。还有一部分学者集中于研究高等教育对经济增长贡献分析，主要有：崔玉平利用丹尼森和麦迪逊分析法计算得出1982-1990年间高等教育对经济增长的贡献率只有0.48% [5]；毛盛勇、刘一颖用1999-2007年分地区高等教育劳动力的面板数据，计算分析了高等教育劳动力对中国经济增长的贡献，得到高等教育劳动力对经济增长的贡献表现出明显的地区差异 [6]；陈光定性研究了高等教育活动导致经济增长、产业结构、科技创新、人力资本、社会进步的综合贡献率，以四川2005-2009年高等教育相关数据为例，得出四川高等教育的综合贡献率为7%左右[7]；周国富在Lucas和M-R-W理论模型基础上，构建包括基础教育、中等职业教育和高等教育的内生增长模型，通过动态面板模型对全国各省份进行实证分析，认为各层次教育对经济增长的作用是有差异的[8]。以上可以看出，大部分学者集中研究教育与经济增长的关系，而较少学者从教育结构与经济增长关系角度进行研究，并且由于采用的策略、模型和数据及时间不同，得到的结论差异较大。笔者鉴于既要研究各层次教育对经济增长的贡献，又要考虑东中西部根据国家西部大开发政策的相关规定，此处东部地区是指北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省级行政区；中部地区指黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省级行政区；西部地区指四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古12个省级行政区。 教育的地区差异，从人力资本视角，将劳动力分为初等教育教育层次结构与经济增长关系的实证相关范文由写论文的好帮手www.7ctime.com提供,转载请保留.、中等教育、高等教育三个层次，以中国各省份为面板数据，分析各个受教育层次劳动力与中国各地区经济增长的关系。1重庆论文导读：2000年不变折算），δ表示折旧率，设定为9.6%。由于已有学者（张军）计算了1952-2000年各省份的资本存量，在此我们直接采用此文中的2000年各省份的资本存量数据（按2000年计算），并以其为基数推算得到其他年份的各省份资本存量数据。L1、L

2、L3分别表示初等教育劳动力、中等教育劳动力和高等教育劳动力数量。样本数据为

大学学报（社会科学版）2013年第19卷第5期
陈晋玲教育层次结构与经济增长关系的实证研究——基于2000-2011年面板数据分析

三、理论模型及数据说明

(一)理论模型建立

本文在传统的柯布—道格拉斯生产函数基础上进行改善。传统的柯布—道格拉斯生产函数为：
Yt= At Kαt Lβt （1）
（1）式中A代表技术效率，K代表资本投入，L代表劳动投入，α和β分别是资本和劳动的产出弹性系数。A>0，0<α<1，0<β<1。通常假定α+β=1表示规模报酬不变。
为了分析各层次教育对经济增长的贡献，把劳动力按教育程度划分为教育层次结构与经济增长关系的实证相关论文由www.7ctime.com收集,如需论文.初等教育及以下劳动力（小学及文盲）（L1）、中等教育劳动力（初中及高中）（L2）和高等教育劳动力（大学专科、本科及研究生）（L3）三个层次，柯布—道格拉斯生产函数（1）式变形可得如下教育生产函数：
Yt=AtKαtLβ11tLβ22tLβ33t（2）
对（2）式取对数，线性化处理得到：
lnYt=lnAt+αlnKt+β1lnL1t+β2lnL2t+β3lnL3t（3）
（2）和（3）式中β1、β2、β3分别表示初等教育、中等教育和高等教育的劳动力产出弹性，即初等教育、中等教育和高等教育劳动力每增加1个百分点，经济总产值增加的百分比。

(二)数据选取

总产出Y用不变价的各地区生产总值表示（按2000年计算）。资本存量K采用戈登史密斯（Goldith）在1951年开创的永续盘存法计算。计算公式为：
Kit=Kit-1（1-δit）+Iit
式中i表示第i个省份，t表示时间，Kit、Kit-1表示某省份当期资本存量和前一期资本存量，Iit表示某省份当期投资，用全社会固定资产投资额反映（按2000年不变折算），δ表示折旧率，设定为9.6%。由于已有学者（张军）[9]计算了1952-2000年各省份的资本存量，在此我们直接采用此文中的2000年各省份的资本存量数据（按2000年计算），并以其为基数推算得到其他年份的各省份资本存量数据。L

1、L2、L3分别表示初等教育劳动力、中等教育劳动力和高等教育劳动力数量。

样本数据为2000-2011年全国30个省区市构成的面板数据（包含直辖市，西藏因数据缺乏而未入选）。所有数据均来自于2001-2012年《中国统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》。

四、面板模型检验及分析

(一)面板模型的说明与选择

面板数据（Panel Data）模型的基本形式是：
Yit=αit+β′itXit+uiti=1，…，N；t=1，…，T （4）
其中，X′it=x1it，x2it，…，xkit，为外生变量向量，β′it=β1it，β2it，…，βkit，为参数向量，K是外生变量个数，T是时期总数，N表示截面成员的个数，随机扰动项μit相互独立，且满足零均值，等方差。具体形式有如下三类。
其

一、变系数模型是假设在截面成员上既存在个体影响，又存在结构变化，可写成：

Yit=αi+β′iXit+uit（5）
其二，变截距模型是假设在截面成员上存在个体影响而无结构变化，并且个体影响可以用截矩项的差别说明，可写成：
Yit=αi+β′Xit+uit （6）
其

三、无个体影响的不变系数模型是假定模型（1）中的截距与斜率系数都是常数，可写成：

Yit=α+β′Xit+uit（7）

(二)模型检验

1.模型设定检验

对模板模型进行估计时，首先要正确选择面板模型的形式，经常使用协方差分析检验，主要检验如下两假设：