政府教育支出与经济增长的计量经济分析

1、政府教育支出与经济增长的计量经济分析【文献综述】政府教育支出是由教育产品的公共品性质所决定的。判断教育产品是公共产品、准公共产品还是私人产品对于合理界定政府的公共支出范围，优化政府资源配置，加强政府对宏观经济调控，促进社会经济和社会事业的健康、稳定发展具有重要意义。政府教育支出对宏观经济的影响应该从两个方面来考虑：一是政府教育支出直接构成社会投资和消费资金的一部分，并且政府的公共教育支出通过产业的关联性和乘数效应还直接或间接地影响到宏观经济的增长。二是从长期来看，政府教育支出作为一种人力资本的投资，能大大提高劳动力的技术知识和管理知识，这必然导致社会劳动生产力的提高和技术的进步，从而对宏观经济

2、产生巨大影响。美国著名经济学家舒尔茨 1962 年运用大量统计数据得出 1929-1957 年美国经济增长有 33%的份额要归因于美国教育的发展，前苏联著名学者斯特鲁米林运用劳动简化率算得1940-1960 国民收入增长额中有 30%由于教育投资提高了劳动者整体文化程度，而近二十年该比例还有所提高。再看近代日本和亚洲四小龙创造的经济奇迹，他们具有一个共同的特点：高度过重视国民教育投资，人力资本在经济发展中处于绝对重要的地位。在知识经济时代，经济发展的支撑重点转移于人力资源，许多经济学家称“开发人力资源，增加人力资本投资”是促进社会、科技、经济全面发展的第一原动力。丹尼森把 19291982 年

3、间美国经济增长的因素核算分为：劳动、资本、单位投入产量、知识进展、资源配置和规模经济几个部分，经过核算表明，19291982 年间 2.92%的年实际经济增长率中的 1.90%归功于要素投入增长，1.02%应归功于技术进步。其中，知识进展对整个经济增长的贡献为 0.66 个百分点。由此可见，政府教育支出作为人力资本投资的一部分能极大地促进社会劳动生产率的提高和技术进步，从而对宏观经济的长期、稳定增长产生巨大影响。由于各国的经济、政治、文化及各种背景的不同，我们很难找到他们完全一致的发展道路，完全相同的发展轨迹。但是，教育却能成为其中主要的安全出口，不管是二战战败国日本，还是战胜国美国；不管是在

4、欧洲还是亚洲，几乎所有经济发展较快、民众生活水平提高较快的国家，无一不把教育当做他们解决问题的重点，而对教育的重视也给这些国家带来较高的回报，国民素质的提高、综合国力的增强、加快发展的科学技术等，无一不与教育的发展有关。无论对于个人还是国家而言,教育都是创造知识和传播知识的关键。通过教育,人们的文化水平得到提高,相应的提高了劳动生产率,从而带来的增长和整个社会经济的发展。教育投资和物质资本投资都是经济增长不可或缺的因素, 但我国由于经济发展不充分，教育投入力度不够，我国教育投资对国民经济发展的贡献份额较其他发达国家明显偏低，从长远利益来看，这必将阻碍我国经济的发展。因此，我们运用大量统计资料,

5、从定量角度分析教育投资对增长的贡献率,以使大家更直观地了解教育的重要性。【关键词】 教育投资经济增长GDP计量经济一、教育对经济增长贡献的一些实证分析政府的公共教育支出对宏观经济的影响是政府教育自身发挥其经济职能的表现。由于教育对人力资本影响的经济效益的复杂性及理论研究的欠缺，所以教育支出影响的人力资本和技术进步对于经济增长的贡献，至今没有一个理想的统一衡量标准（王文博等，2001）。目前，具有代表性的几种计量方法主要有：舒尔茨（Schultz ）的余数分析法、丹尼森（Denison）的经济增长因素法和斯特鲁米林（Sterlumlin）的劳动简化法。上述分析方法都有一个共同的特点，就是在研究教

6、育支出对经济效益的影响时，将教育表现为资本投入的一种因素，力求以劳动技术投入量和货币资本投入量来共同估算人力资本对宏观经济所产生的影响。然而，这种量化关系的建立是演绎推导出来的，计算结果虽然不能够准确说明问题，但是这些分析方法都对因教育投入促使人力资本水平的提高而导致经济增长做了一些相关的、合理的估算。美国著名经济学家舒尔茨1962 年运用大量统计数据得出1929-1957 年美国经济增长有 33%的份额要归因于美国教育的发展，舒尔茨教授（和他的追随者们）通过研究证实，美国经济在“人力资本”上的投资收益大于在实物资本上的投资收益，而这种状况正是导致教育投资的增长速度大大高于其他投资的增长速度的

7、一个原因。这样，舒尔茨教授通过农业经济学研究，特别是大量的实证研究，发现并提出了“人力资本”理论，并进而把这一理论应用到经济发展领域。前苏联著名学者斯特鲁米林运用劳动简化率算得 1940-1960 国民收入增长额中有 30%由于教育投资提高了劳动者整体文化程度，而近二十年该比例还有所提高。丹尼森把 19291982 年间美国经济增长的因素核算分为：劳动、资本、单位投入产量、知识进展、资源配置和规模经济几个部分，经过核算表明，19291982 年间 2.92%的年实际经济增长率中的 1.90%归功于要素投入增长，1.02%应归功于技术进步。其中，知识进展对整个经济增长的贡献为 0.66 个百分点

8、。由此可见，政府教育支出作为人力资本投资的一部分能极大地促进社会劳动生产率的提高和技术进步，从而对宏观经济的长期、稳定增长产生巨大影响。二、教育投资与经济增长的相关分析我们将历年的教育支出与 GDP 的数据收集整理如下：年份gdp量（亿元）19783624.101122.091132.2675.0577719794038.201281.791146.3893.1688819804517.801228.831159.93114.15910.919814862.401138.411175.79122.7996119825294.701229.981212.33137.611230.41983593

9、4.501409.521366.95155.241430.0619847171.001701.021642.86180.881832.8719858964.402004.252004.82226.832543.2198610202.202204.912122.01274.723120.6198711962.502262.182199.35293.933791.7198814928.302491.212357.24356.664753.8198916909.202823.782664.90412.394410.4199018547.903083.592937.10462.454517199121

10、617.803386.623149.48532.395594.5199226638.103742.203483.37621.718080.1199334634.404642.304348.95754.9013072.3199446759.405792.625218.101018.7817042.1财政支出财政收入教育支出固定资产投资总199558478.106823.726242.201196.6520019.3199667884.607937.557407.991415.7122913.5199774462.609233.568651.141545.8224941.1199878345.20

11、10798.189875.951726.3028406.2199982067.5013187.6711444.081927.3229854.71200089468.1015886.5013395.232179.5232917.73200197314.8018902.5816386.042636.8437213.492002104790.6022053.1518903.643105.9943499.912003116898.4024649.9521715.253351.3255566.61我们设 GDP 为因变量 Y，同时设为解释变量 X。再应用 Eview 软件对教育投资额与 GDP进行相关关

12、系分析，得到如下图 1 所示的变量相关关系散布图上的点接近一条直线，可近似看作两变量具有线性相关。鉴于此，我们继续对两变量-教育投资和 GDP 进行如下回归分析。三、教育投资与经济增长的回归分析（图1）（一）分别用各期的教育支出解释 GDP，进行比较考虑用最小二乘法 Y 对各滞后期 X 分别回归，得出关于各滞后期的可决系数的数据表格AdjustedR-squaredR-squaredYX0.9681270.966799YX（-1）0.9623490.960712YX（-2）0.9607450.958691YX（-3）0.9513210.949003YX（-4）0.9314820.928056Y

13、X（-5）0.9102730.905551YX（-6）0.8906390.884563YX（-7）0.8742080.866808YX（-8）0.8733530.865438YX（-9）0.8839090.876169YX（-10）0.9205080.914830YX（-11）0.9206180.914511YX（-12）0.9090150.901433YX（-13）0.8948590.885301YX（-14）0.8921510.881366YX（-15）0.9135030.903892YX（-16）0.9460940.939356YX（-17）0.9758260.972373YX（-18）

14、0.9881140.986128YX（-19）0.9683440.962012YX（-20）0.9679470.959934A我们发现各个回归方程的T检验都很理想（由于篇幅限制，此处只将Y X模型列出，其他从略），说明各滞后期教育支出X对Y都有很大的影响Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/18/05Time: 11:04 Sample: 1978 2003Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C3445.5941875.853

15、1.8368150.0787X37.189581.37740126.999830.0000R-squared0.968127Mean dependent var39089.11Adjusted R-squared0.966799S.D. dependent var37294.10S.E. of regression6795.404Akaike info criterion20.55968Sum squared resid1.11E+09Schwarz criterion20.65646Log likelihood-265.2759F-statistic728.9909Durbin-Watson

16、 stat0.242493Prob(F-statistic)0.000000B同时我们发现S.E. of regression都非常大，作散点图我们得知的确存在异方差（图2。只作了Y-X方程的散点图，其他近似。）说明每一个方程都丧失了重要的解释变量，各个滞后期教育支出都不能单独解释GDP的增长，而导致异方差。（图 2）C我们考察R-squared 与Adjusted R-squared在X模型中分别高达0.968127和0.966799而在以后年份逐年减小。在X（-9）滞后期又开始回升并在X（-18）滞后期达到最大值0.98811和0.986128。而随着滞后期的再延长又逐渐变小。说明当年的教

17、育支出会直接拉动当年的消费和投资，从而增长GDP。这种作用和别的固定资产等实物的投资没有区别。同时当期经济的增长还要受到滞后期教育支出的影响。随着滞后期的再延长（18年以前），教育支出对于当期GDP的影响又渐渐减弱。当期的GDP是由众多滞后期教育支出共同作用的，而其作用强弱的具有U型分布。（如图3）可决系数（图 3）这与舒尔茨的人力资本论是相符合的。政府教育支出对宏观经济的影响应该从两个方面来考虑：一是政府教育支出直接构成社会投资和消费资金的一部分，并且政府的公共教育支出通过产业的关联性和乘数效应还直接或间接地影响到宏观经济的增长。二是从长期来看，政府教育支出作为一种人力资本的投资，能大大提高

18、劳动力的技术知识和管理知识，这必然导致社会劳动生产力的提高和技术的进步，从而对宏观经济产生巨大影响。（二）现在我们考虑如何确定各个滞后解释变量共同解释 GDP 的增长由上面的分析得知，若干滞后期和当期解释变量共同解释当期 GDP。同时，我们在 EVIEW 中用 CORRELATION 建立各期解释变量的相关系数，发现存在高度的相关关系（篇幅限制，此处从略）。所以用逐步回归法剔除有关的解释变量，驱除多重共线性的影响。由于可决系数呈现先先下降后上升的趋势，其中滞后 18 期的可决系数和调整可决系数都是最大的，根据可决系数最大原则，首先选用X（-18）来建立初始回归模型。 Dependent Var

19、iable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/05Time: 21:13 Sample(adjusted): 1996 2003Included observations: 8 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C42509.492188.92819.420230.0000X(-18)335.672015.0325522.329680.0000R-squared0.988110Mean dependent var88903.98Adjusted R-sq

20、uared0.986128S.D. dependent var16543.13S.E. of regression1948.438Akaike info criterion18.19976Sum squared resid22778475Schwarz criterion18.21962Log likelihood-70.79905F-statistic498.6147Durbin-Watson stat1.440511Prob(F-statistic)0.000001分别引入其他解释变量，发现由X和 X（-18）共同的方程的R-squared和Adjusted R-squared达到0.99

21、6398和0.994957比其他模型拟和的更好。且大于初始模型的数值。同时T检验也很显著。Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/15/05Time: 21:47 Sample(adjusted): 1996 2003Included observations: 8 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C40139.231493.33726.878890.0000X(-18)192.378643.206174.4525730.0

22、067X9.9169742.9236603.3919720.0194R-squared0.996398Mean dependent var88903.98Adjusted R-squared0.994957S.D. dependent var16543.13S.E. of regression1174.758Akaike info criterion17.25551Sum squared resid6900279.Schwarz criterion17.28530Log likelihood-66.02203F-statistic691.5754Durbin-Watson stat2.3754

23、41Prob(F-statistic)0.000001用同样的方法继续引入其他解释变量，发现R-squared和Adjusted R-squared有所改善，但是变化不大，同时T检验均出现极其不显著的状况。故停止引入解释变量。用X和X（-18）共同解释GDP。回归方程Y=40139.23+192.3786X（-18）+9.916974X（26.87889） （4.452573） （ 3.391972）R-squared=0.996398 Adjusted R-squared=0.994957 F=691.5754DW=2.375441现在开始考虑是否有自相关样本容量 N=8，解释变量 K=2，

24、查表得 DL=0.559 ，DU=1.777 ，4-DU=2.223 ，4-DL=3.441DW 值落在不可判定区间，即不可判断有无自相关。用 C-O 迭代法进行修正 Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/15/05Time: 22:38 Sample(adjusted): 1997 2003Included observations: 7 after adjusting endpoints Convergence achieved after 5 iterationsVariableCoefficientStd. Errort

25、-StatisticProb.C40466.081372.56029.482200.0001X12.150863.7861173.2093200.0490X(-18)154.606359.427502.6015950.0803AR(1)-0.3962820.545320-0.7266970.5200R-squared0.996361Mean dependent var91906.74Adjusted R-squared0.992722S.D. dependent var15334.03S.E. of regression1308.199Akaike info criterion17.48625

26、Sum squared resid5134155.Schwarz criterion17.45534Log likelihood-57.20187F-statistic273.7862Durbin-Watson stat2.349862Prob(F-statistic)0.000372Inverted AR Roots-.40DW 值仍然落在不可判定区间，利用对数线性回归修正自相关方法得如下结果Dependent Variable: LY Method: Least SquaresDate: 12/15/05Time: 22:42 Sample(adjusted): 1996 2003Incl

27、uded observations: 8 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C7.8443910.33345323.524750.0000LX0.3108880.0953243.2613870.0224LX(-18)0.2364420.0857632.7569210.0400R-squared0.994042Mean dependent var11.38049Adjusted R-squared0.991658S.D. dependent var0.183223S.E. of regres

28、sion0.016734Akaike info criterion-5.062698Sum squared resid0.001400Schwarz criterion-5.032907Log likelihood23.25079F-statistic417.0688Durbin-Watson stat2.060646Prob(F-statistic)0.000003DW=2.0606464-DU，说明已经不存在自相关问题。LY=7.844391+0.310888LX+0.236442LX（-18）（23.52475） （ 3.261387）（ 2.756921）R-squared=0.994

29、042Adjusted R-squared=0.991658 F=417.0688DW=2.060646评价：（1）经检验，模型各方面都比较完美，无论是从整体上拟合还是个别参数的检验。而且原来的残差Sum squared resid很大，通过对数变形残差Sum squared resid也趋于正常。说明除了教育还有其他变量对GDP有重要的影响，从而有异方差的出现。同时其他变量是线形影响的而教育支出对GDP的影响呈指数增长，通过对数变换消除了其他因素的影响。从而使新的模型中异方差消除。（2）模型中LX的系数为0.310888，LX（-18）的系数0.236442，说明了当期教育支出增加1%，GD

30、P增长31.0888%，18年前的教育支出增加1%，今年的GDP增长23.6442%.说明了两个问题首先：当期的教育支出的回报率高于实物资本的回报率（据已有的詹姆斯·赫克曼的研究数据表明中国的实物资本投资回报率估计可达 20%，见附 2）。从投资和消费的角度来考虑，原因有以下几个方面：1）政府对公共教育的支出对 GDP 的增长有着直接影响。从财政支出对 GDP 的贡献来看，以 2000 年数据为例，2000 年我国 GDP 比上年增长 7336.1亿元，国家财政性教育支出增长 275.43 亿元，国家财政性教育支出增长对 GDP 的贡献率为 3.75%.2）政府对教育的公共支出可以通

31、过相关联的产业间接影响宏观经济。仅从国家财政支出方面来看，财政教育支出除了用于教育事业费外，还用于教育基本建设投资支出、各部门用于教育的支出、城市教育附加费支出等。此外，政府对教育的支出必然带动饮食、服务等第三产业的发展，而第三产业的发展又能带动其它产业一起联动共同影响着宏观经济的发展。3）政府对教育的公共支出与其它经济主体的投资和消费有着密切相关的关系，共同影响着宏观经济其次：滞后期对经济增长的作用也是重大的，这与··舒尔茨的人力资本论是相符合的。人力资本理论主要包括（1）人力资源是一切资源中最主要的资源，人力资本理论是经济学的核心问题。（2）在经济增长中，人力资本的作用

32、大于物质资本的作用。人力资本投资与国民收入成正比，比物质资源增长速度快。（3）人力资本的核心是提高人口质量，教育投资是人力投资的主要部分。不应当把人力资本的再生产仅仅视为一种消费，而应视同为一种投资，这种投资的经济效益远大于物质投资的经济效益。教育是提高人力资本最基本的主要手段，所以也可以把人力投资视为教育投资问题。生产力三要素之一的人力资源显然还可以进一步分解为具有不同技术知识程度的人力资源。高技术知识程度的人力带来的产出明显高于技术程度低的人力。（4）教育投资应以市场供求关系为依据，以人力价格的浮动为衡量符号。政府教育支出对宏观经济的影响应该从两个方面来考虑：一是政府教育支出直接构成社会投

33、资和消费资金的一部分，并且政府的公共教育支出通过产业的关联性和乘数效应还直接或间接地影响到宏观经济的增长。二是从长期来看，政府教育支出作为一种人力资本的投资，能大大提高劳动力的技术知识和管理知识，这必然导致社会劳动生产力的提高和技术的进步，从而对宏观经济产生巨大影响。（3）该模型的缺点是数据数量受到限制，造成了模型的偏差和滞后期解释变量的确定可能出现的误差。只能大致说明当期和滞后期教育支出共同影响当期GDP，但是不能准确的计量确定是哪一年的影响。随着年度数据的增加，这种情况会得到改善。当然不同国家，不同时期的数据或者由于数据的误差和不足，会造成滞后期的确定都会有所偏差。但是这里我们仅仅是为了说

34、明政府教育支出对GDP既有当期影响又有长期影响这个理论。就这一点来说，我们已经达到了目的。四对中国教育资本现状的分析（一）中国在人力资本上的投资与发达国家的差距是很明显的在中国，政府的教育支出占整个社会教育支出的绝大部分，在整个 1990 年代，中国各级政府的教育支出占 GDP 的比重不足 3，而在实物上的投资却大约占到 GDP 的 30%.相比之下，美国教育投资和实物投资占 GDP 的比重分别是 5.4%和 17。即使是在发展中国家，中国在人力资本上的投资也是低于平均水平。近年来政府在人力资本投资的绝对量有所上升，但相对水平的国际比较只降不升。2002年，中国教育支出占 GDP 的比重上升到

35、 3.3，但实物投资占 GDP 的比重更上升到 45！在中国，实物资本与人力资本投资的比例比其他大多数国家都要高得多。在一个有效的投资市场中，应该是各种形式、各个地区的投资回报率都是一样的，否则资本会从低回报的地方流向高回报的地方。如果实物资本的投资回报远远高于人力资本的回报，那么这种不平衡是合理的。但是，实际上中国人力资本的潜在投资回报率不但远远高于实物资本的投资回报率，也高于发达国家的教育投资回报率。只是中国存在很大的政策扭曲，使得这种潜在回报率无法实现。在这个意义上，可以说中国的教育投资严重不足。这极大地阻碍了中国经济的发展。（二）中国人力资本投资的潜在回报比发达国家还要高得多中国是个处

36、于转型期的大国，其变化日新月异。越是有知识和技能的人，越能很好地适应各种变化，并反过来更好地推进经济的发展。与此同时，中国与国际经济的联系日益紧密，新思想、新技术的本土化，以及中国经济的全球化都迫切需要大量受过良好教育的人，因为大量实物资本的投资，需要很高的技术含量，也需要大量高素质的人员去操作。需要高效率运转的项目投资尤其如此。而且，中国当前大量不熟练劳工进入城市，也需要高素质人员去培训他们。由于中国整体处于一个比较低的水平，所以有知识和技能的人接受新技术、帮助整个社会的"溢出效应"更为显著。换句话说，就是人力资本投资的社会总回报很高。新近的一项研究表明，如果考虑对社会产出的贡献，而不仅仅是个人收入，中国人力资本投资回报率高达 30%至 40%，高于物质资本投资的回报（估计可以高达 20%），也高于美国等发达国家的人力资本投资回报（15%20%）。（三）必须为这些潜在的回报变成真正的回报创造条件关键的问题是，首先，放开劳动市场，消除劳动力市场的结构性障碍，让教育的高回报真正体现出来，让人们愿意投资教育。其次，改革教育市场，对所有形式的资本开放竞争，创造融资的条件，让人们不但愿意、而且可以投资教育。中国已经有一些资金投资于教育领域，也有一批私营学校，但这些都需要大大加速。教育的各个领