研究生教育规模扩张的影响因素

1、区域经济因素和人口因素对研究生教育规模扩张的影响基于广东省静态和动态面板数据的实证研究 本文是广东省普通高等学校人文社会科学研究重点项目“广东省学位与研究生教育发展战略研究”以及广东省哲学社会科学规划2009年教育心理学项目的部分研究成果。已见刊摘 要：本文基于广东省1995-2007年7大类专业高等院校的面板数据，考察了相关经济因素和人口因素对研究生教育规模扩张的影响。研究结果表明，在静态和动态面板数据模型中，都存在着研究生教育规模扩张相对于GDP总量增长的不平衡性，在动态面板数据模型中，这种不平衡性更加显著，上年度GDP总量的增长会减缓当年研究生教育规模的扩张，而当年GDP总量的增长会加速

2、研究生教育规模的扩张；此外，从动态角度来看，经济因素对研究生教育规模扩张的拉动作用会有所减弱，而人口因素对研究生教育规模扩张的拉动作用日趋增强。关键词：研究生教育规模扩张；静态面板；动态面板中图分类号：G643.0 文献标识码：A0 引言研究生教育发展和经济增长具有一致性和协调性：经济总量越大，研究生教育规模越大；经济增长速度越快，研究生教育规模扩张就越快1。处于改革开放前沿地区的广东省，人口众多、社会稳定、经济繁荣，GDP总量和人口总数持续多年位居全国前列。2008年广东GDP总量达到35,696亿元，年末常住人口达到9544万人，双双位居全国首位，然而，2008年全省高校在校研究生人数仅为

3、5.94万人，只占全国的4.7，明显滞后于区域经济发展和人口增长需要。经济因素对广东省研究生教育规模发生作用的机制是什么？人口因素又是如何影响广东省研究生教育规模的？从长期动态的角度来看，经济因素和人口因素对广东省研究生教育规模的影响孰大孰小？这些将是本文所要探讨和解决的问题。通过对以往相关研究文献进行整理和分析发现，国内研究者认为影响研究生教育规模发展的主要因素有经济（GDP、高校RD经费等）、政治（教育政策、社会稳定等）、人口（本科毕业生数、专任教师人数等）等，这为本研究的开展提供了参考依据，但同时也发现此前的研究中还存在一些不足，例如，许多研究者主要从定性的角度对影响研究生教育规模的因素

4、进行探讨，定量研究也仅停留在双变量因素的相关性研究上，没有进行多变量因素的深入分析；为数不多的定量研究也只是将有关经济因素和人口因素变量的当期值引入方程，却没有考虑滞后因变量的影响，等等。众所周知，研究生教育规模受多种变量因素相互作用的影响，其规模扩张也是一个持续增长过程，上年度的招生规模对本年度招生规模会产生一定程度的影响，因而引入多变量和滞后因变量进行分析更符合理论与现实。本研究将同时引入表征经济因素和人口因素的四个变量，分析比较四个变量对研究生招生规模的综合影响，同时在研究方法上把传统的静态面板与动态面板结合起来进行研究，并相互对照。以期对研究生招生规模的影响因素做整体把握，同时采用动态

5、面板数据模型（GMM）进行估计，弥补现有文献中估计方法可能失效的不足，保证研究结论的准确性。1 变量与数据考虑到数据的可获取性和可度量性，本研究拟选取因变量为广东省高等学校历年研究生招生数（记为pg，postgraduate），用来表征研究生教育规模的扩张，自变量为广东省历年GDP总量（记为gdp）、广东省历年高等学校RD经费（记为rf，research funds）、广东省历年高等学校本科毕业生数（记为ug，undergraduate）、广东省历年高等学校专任教师数（记为ft，full-time teacher）等4类指标，从综合类院校(zh)、理工类院校(lg)、农业类院校(ny)、医药类

6、院校(yy)、师范类院校(sf)、财经类院校(cj)、其它类院校(qt) 等7个截面选取各指标数据，构成面板数据后取自然对数值进行建模，对数变换后各变量依次代表原先各变量的增长率，此时面板数据不会改变原有性质，而且更容易消除观察数据的异方差问题和得到平稳序列，各截面单元的个体差异用i度量，随机扰动项用it表示。各变量的描述性统计结果如表1。表1各变量的描述性统计结果变量lnpg（人）lnug（人）lngdp（万元）lnft（人）lnrf（万元）均值6.65128.172618.58248.16628.2582中位值6.49688.018218.43987.97768.1037最大值7.7588

7、9.280219.18239.13489.3658最小值5.96977.491117.99857.55187.5766标准差0.68730.68730.16980.59260.6873本研究数据来源于广东省统计年鉴1997-2008年的基本数据，包括广东国民经济统计情况、人口统计情况、各级各类学校情况、高等学校情况的统计、研究生情况的统计、高等学校研究与发展经费等统计数据。2 面板数据模型应用及结果分析2.1 静态面板数据模型2.1.1模型设定及检验原则 当模型中的自变量只在当期发生作用，没有滞后影响时，称之为静态面板数据模型。为不失一般性，在此先讨论静态面板数据模型的一般形式2： （1）其中

8、，是向量，为向量，为解释变量的数目，误差项的均值为零，方差为，i,t表示面板数据的两个维度（横截面和时间）。模型（1）常见的形式有三种情形：情形i=j, i=j；情形ij, i=j；情形ij, ij。情形，称之为“混合回归模型”，在横截面上无个体影响，也无结构变化；情形，称之为“变截距模型”，在横截面上只存在个体影响不同；情形，称之为“变系数模型”，因为模型存在个体影响，结构参数在不同的横截面上是不同的。对于变系数模型和变截距模型，都有固定效应和随机效应两种情形式，常采用以下步骤来进行模型具体设定形式的检验。1）检验是否为混合回归模型原假设为H0：1=2=，1=2=。构造F1统计量如下： （2

9、）在给定的显著性水平下，若F1统计量值小于临界值，则接受原假设H0，认为模型中的参数与个体无关，符合混合回归模型。2）检验是变截距模型还是变系数模型原假设为H1：1=2=。构造F2统计量如下： （3）若第1）步中拒绝原假设，需继续利用F2统计量对H1进行检验，若F2小于临界值，则接受原假设H1，模型设定为变截距模型；若F2大于临界值，则拒绝原假设H1，模型设定为变系数模型。对于固定效应和随机效应模型的判断，采用Hausman统计量。当原假设成立时，统计量服从自由度为K的2分布，在给定的显著性水平下，若统计量的值大于临界值，则拒绝随机效应的原假设，选择固定效应模型3。2.1.2静态面板数据模型估

10、计结果首先对广东教育系统中7个截面的面板数据进行方差分析，发现在各个截面的数据间不存在异方差性，即系统内各截面方程的随机误差项之间不存在异方差，各截面之间和时期之间的协方差为零，相应的假设为：利用静态面板数据，首先对模型具体设定形式进行F检验，结果表明应采用变截距模型，再用hausman检验得到应采用固定效应模型，最后估计出的固定效应回归模型见式（4）。 （4）（注：括号内为t统计量值，“*”、“* *”和“* * *”分别表示置信水平为10%、5%和1%下显著，下同。）从式（4）各回归系数的显著性程度可以看出，表征经济因素的变量（lngdp, lnrf）和人口因素的变量（lnug, lnft

11、）均对研究生教育规模的扩张有着重要影响，当期经济因素的作用远大于人口因素的作用，说明在目前广东省研究生教育规模的扩张过程中，很大程度上依赖于经济要素的投入。需要强调的是研究生教育规模的扩张相对于GDP总量的增长存在着不平衡性，如图1所示。00.10.20.30.40.50.60.70.80.91995199819992000200120042005lnpg/lngdp研究生教育规模扩张相对于GDP总量增长的变化率20032007200619961997图1 研究生教育规模扩张相对于GDP总量增长的不平衡性从图1可以看出，广东省研究生教育规模虽然持续扩张，但是扩张的速度随着GDP总量的增长时而放

12、缓时而加快，呈现出一定程度的波动性。结合式（4）发现，上年度GDP总量每增长1个百分点，将拉动当年研究生教育规模扩张-0.08个百分点，即扩张速度放缓0.08个百分点，在5%的水平下显著；当年GDP总量每增长1个百分点，将拉动研究生教育规模扩张0.51个百分点，在1%的水平下显著。这种研究生教育规模扩张相对于GDP总量增长的不平衡性与李亚勍（2006）4的研究结论相一致。2.2 动态面板数据模型2.2.1动态面板数据估计方法(GMM)的基本思想当模型中引入滞后因变量时，就变成动态面板数据模型。滞后因变量的引入缘于在静态面板数据模型中忽略了政治体制、传统文化、教育行为自身内动力等无法量化的因素，

13、考虑到这些因素同样也对上年度研究生招生规模产生了影响，且在短期内变化不大，因而滞后一期的因变量能在一定程度上反映这些潜在因素的影响。5因此，将滞后一期的因变量作为解释变量引入方程，最终模型重新设定为： （5）在动态面板数据模型中，由于因变量的滞后项作为解释变量，从而有可能导致解释变量与随机扰动项相关（即解释变量具有内生性），传统的估计方法将导致参数估计的非一致性，估计结果的经济含义也会发生扭曲。因此，对于动态面板数据模型，其估计的前提是面板数据必须是平稳的，否则可能产生“伪回归”的结果，为了检验动态面板数据的平稳性，本文沿用Engle和Granger（1987）提出的两步检验法6。 为了解决解

14、释变量的内生性问题，本研究沿用广义矩（GMM）估计思想对动态面板数据模型进行估计。GMM估计的核心思想是运用工具变量产生相应的矩条件方程，本文构建一个包含模型（5）的系统，采用解释变量一阶差分的滞后值作为水平变量估计方程的工具变量。该方法纳入了所有的矩条件，估计结果在统计上也更加有效，适合动态面板数据模型的估计7。GMM估计是通过J统计量，即目标函数迭代而达到的最小值，来衡量估计参数的质量。2.2.2动态面板数据模型估计结果引入表征研究生教育规模增长率的变量lnpg的一期滞后值，运用系统广义矩（SYS-GMM）方法进行回归，得到结果如表2。表2 动态面板数据模型回归结果变量lnpgi,t-1l

15、nugitlngdpitlngdpi,t-1lnftitlnrfit系数0.24*0.36*0.30*-0.27*0.31*0.25*T值2.7171-3.03325.5893-4.04914.02612.1863p值0.00810.03050.00560.02970.00290.0318J统计量为0.002，在1%的置信水平下显著，接受原假设，工具变量的设置有效。上年度研究生教育规模的扩张对当年研究生教育规模的扩张影响显著，上年度研究生教育规模每扩张1个百分点，将拉动当年研究生教育规模扩张0.24个百分点，在1%的水平下显著；上年度GDP总量每增长1个百分点，将拉动当年研究生教育规模扩张-0

16、.27个百分点，即扩张速度放缓0.27个百分点，在5%的水平下显著；当年GDP总量每增长1个百分点，将拉动教育规模扩张0.30个百分点，在1%的水平下显著；当年高校RD经费每增加1个百分点，将拉动教育规模扩张0.25个百分点，在5%的水平下显著；当年本科毕业生数每增加1个百分点，将拉动教育规模扩张0.36个百分点，在5%的水平下显著；当年高等学校专任教师数每增加1个百分点，将拉动教育规模扩张0.31个百分点，在1%的水平下显著。可见，在动态面板数据模型中，当期人口因素的作用大于经济因素的作用。采用两步法来检验动态面板数据的平稳性，首先提取动态面板数据回归模型的残差序列it，同时运用LLC检验、

17、Hadri检验和IPS检验三种方法对残差序列it进行单位根检验，如表3。表3 残差序列原值的单位根检验检验方法LLC检验Hadri检验IPS检验检验结果-7.6823*-1.679-4.619*LLC检验、IPS检验在1%置信水平下拒绝原假设，同时Hadri检验接受原假设，表明残差序列it是平稳的，表明动态面板数据平稳，GMM方法估计有效。2.3 两种不同模型估计结果的比较分析通过对静态和动态面板数据模型的估计结果进行比较后发现，二者之间存在的差异主要体现在以下两个方面：（1）经济因素和人口因素对研究生教育规模作用程度大小不同。在静态面板数据模型中，经济因素的作用大于人口因素的作用；而在动态条

18、件下，人口因素的作用大于经济因素的作用。发生这种变化的原因可能在于：广东省GDP总量增幅年均达10%以上，它对研究生教育规模扩张的影响，更多的体现在当年经济要素的短期拉动作用上，一旦从动态的角度衡量经济因素的作用，其对研究生教育规模扩张的长期拉动作用会有所减弱。而人口因素作用的发挥，不像经济因素那样具有滞后的影响，其对研究生教育规模扩张的当期拉动作用明显，同时广东省历年研究生入学率持续攀高，这表明广东省研究生招生规模尚处在补偿性增长阶段，尚没有形成适应性增长机制。（2）高等学校专任教师数对研究生教育规模的拉动作用不同。静态面板模型的系数较小（0.18）且不显著，动态面板模型的系数较大（0.31

19、）且显著，这正反映了高等学校专任教师数的动态作用过程。高等学校师资力量的积累是个动态的过程，在短期内，高等学校专任教师数对研究生教育规模扩张的影响并不显著；而在长期内，高等学校专任教师数对研究生教育规模扩张的拉动作用日趋显著。这一结论与樊明成（2006）8对专任教师队伍水平的研究相一致。3 结论和建议3.1 研究结论通过对广东省1995-2007年7大类专业院校研究生教育规模的面板数据进行分析，可以得到如下研究结论：（1）研究生教育规模扩张相对于GDP总量增长的不平衡性在静态和动态面板数据模型中都存在，这种不平衡性在动态面板数据模型中表现更为显著。上年度GDP总量的增长会减缓当年研究生教育规模

20、的扩张，而当年GDP总量的增长会加速研究生教育规模的扩张。其原因在于上年度经济的快速增长使得社会对技术型、基层管理型人才的需求增加，来年部分高校毕业生就会放弃继续深造的机会而选择就业，使得研究生教育规模扩张减缓。而当年经济的快速增长有利于当地政府加大对高校RD经费的投入，间接地促进了研究生教育规模的快速扩张。（2）通过对两种不同模型估计结果的对比分析中发现，经济因素和人口因素对研究生规模扩张作用程度的相对大小发生了改变。从短期来看，经济因素的作用大于人口因素的作用；但从长期动态角度来看，经济因素对研究生教育规模扩张的拉动作用会有所减弱，而人口因素对研究生教育规模扩张的拉动作用日趋增强。（3）动

21、态面板数据模型中，高等学校专任教师数对研究生教育规模扩张的拉动作用较强且显著。这反映了高等学校专任教师数作用的发挥是一个动态的过程，长期来看，高等学校专任教师数是影响研究生教育规模扩张的重要因素。 3.2 相关建议上述研究结果显示，GDP总量增长与区域研究生规模扩张两者存在不平衡性，区域经济因素和人口因素在不同时期对研究生规模扩张的影响程度不同，区域高等学校专任教师对研究生规模扩张会产生重要影响。鉴于此，广东省应做好高等院校毕业生的就业指导工作，避免毕业生单纯地根据经济发展形势盲目地选择就业或是报考研究生，同时，要加强对研究生教育规模扩张的宏观调控，消除研究生教育规模扩张相对于GDP总量增长的不平衡性。此外，在研究生招生过程中，应充分发挥政策导引作用，避免尚处在补偿性增长阶段的广东省研究生教育规模盲目扩