基于面板数据和空间计量模型的研究

#注：当滞后阶数为2时，*、**、***分别代表各变量在1%、5%、10%的水平下拒绝原假设。从表3可见，在10%显著性水平下，除了教育基尼系数和平均受教育年限外，东部地区存在着人均GDP与人均教育经费、万人大专以上学历人数两个指标的单向因果关系。中部地区的检验结果同于西部地区，而在5%和10%显著性水平下，除教育基尼系数外，中部、西部地区存在人均GDP与人均教育经费、平均受教育年限、万人大专以上学历人数三个指标的单向因果关系；同时中、西部地区存在人均GDP与万人大专以上学历人数的双向因果关系。检验结果表明，教育投资规模随着人均GDP的增长而增长；而教育投资质量与人均GDP相互影响；教育投资公平度却并不影响着人均GDP。这是因为我国东、中、西部各省市的教育基尼系数都处于0.18-0.3之间，而且1997-2007年11年之间波动变化不大，教育投资的公平程度较高，教育资源分配合理，已经处于有利于经济发展的公平状态。3．模型估计(1)PanelData模型选择使用面板数据模型，第一步需要确定使用哪种模型，主要是检验两个假设：H:p=p=…=BTOC\o"1-5"\h\z124H:(x=a=・・・=a124P=p=…=卩124在假设H，H下检验统计量F，F服从相应自由度下的F分布:1212F=^2[3)(—〜F[(N—1)k,N(T—k—1)]1S[N(T—k—1)」3F[(N—1)(k+1),N(T—k—1)]F=(S-S3F[(N—1)(k+1),N(T—k—1)]2_S[N(T—k—1)]S、S、S分别为混合估计模型、变截距模型和变系数模型的残差平方和，N、T、K123分别表示截面个数、时间和待估参数个数。若不能拒绝假设H2,则可以认为样本数据符合不变系数模型，无需进行进一步检验。而若拒绝假设冬，则还需要检验假设H1。若不能拒绝H1假设，则认为符合变截距模型，反之符合变系数模型。检验结果见表4。表4东、中、西部地区面板数据模型的选择不变系数模型S]变截距模型表4东、中、西部地区面板数据模型的选择不变系数模型S]变截距模型S20.4920.010变系数模型S3假设检验比假设检验h2F1统计量临界值f2统计量临界值0.0035.251.98293.42.00如表4所示，统计量F大于临界值，不能拒绝假设H,即可以认为东部、中部以及西22部地区样本数据不符合不变系数模型。统计量F大于临界值，不能拒绝假设H，即可以认11为东部、中部以及西部地区样本数据符合变系数模型。（2）PanelData模型估计根据检验结果，运用Eviews6.0软件建立PanelData变系数模型分析我国各东、中、西部地区教育投资对经济增长产生的区域经济差异效应。得到各影响因素的回归结果如表5所示。表5我国东、中、西部地区面板模型回归结果地区截距项FUAVEDZGINI东部地区0.31460.0575-0.05110.0002-0.0868中部地区0.08590.1068-0.06510.0003-0.1296西部地区-0.40060.2146-0.0151-0.00003-0.2174统计量R2=0.998DW=1.415表5回归结果表明：教育投资规模和教育投资质量对经济增长均有显著的促进作用，教育投资不公平度对经济增长有阻碍作用。总体来说各地区的教育投资规模扩大和教育投资质量提高会推动经济增长，但是各地区回归模型中的斜率系数不同，故全国各地区的教育投资对经济增长的贡献不同。而截距项数据表明东部地区教育投资对经济增长的影响最大，其次是中部和西部。教育投资规模对于经济增长的作用在经济发展的过程中表现为先弱、后强、最后稍有降低的趋势。从教育投资规模来看，西部地区的人均教育经费对经济增长的贡献率最大，高达21%，其次是中部、东部地区，分别是11%、6%。由于目前西部地区教育经费投入不足，加大教育经费的投入，明显促进了西部地区的经济增长，东部地区教育经费投入较充足，故加大教育经费的投入对经济增长的促进作用明显低于中、西部地区。因此可以推断出，随着教育投资规模从小到大，可以明显促进经济发展，但是随着教育投资规模的加强，对经济增长的贡献率却是逐渐递减的。平均受教育年限对经济增长的影响为负，但是目前负面影响较小。这表明过度的注重教育投资规模的扩大，反而不利于经济的发展。美国、德国、芬兰、日本和韩国的发展历程都揭示了高等学历人才对于经济发展的乘数作用远高于基础教育的发展。国家和地方政府制订教育发展战略时，需要重视回收期相对较长，显性收益时间滞后的高等教育的投资。目前各地区教育投资质量对经济增长的促进作用处于较低水平。从教育投资质量方面来看，东、中、西部地区万人大专以上学历人数的增加对经济发展具有相同的效用，但是贡献率非常低。我国目前东、中、西部地区的高等学历人才并不多，相对于教育投资规模简单地扩大，高素质人才队伍的扩增能够在后续发展上增强经济发展后劲。但是我国目前仍处于发展中国家，还是粗放式经济，以投资驱动为主，相较于发达国家，高级人力资本对经济增长的贡献并不明显。目前各地区教育投资公平度阻碍经济增长，西部地区抑制作用比东、中部明显。从教育投资公平度方面来看，由于东、中、西部地区的教育基尼系数对经济增长均是反作用。东、中部地区的教育不平等对经济增长的抑制作用不明显，西部地区教育不平等对经济增长的阻碍作用较为明显。目前东、中部地区的教育投资的公平状况明显好于西部地区，这说明公平的教育资源分配可以促进经济的发展。四、教育投资与经济增长的空间影响因素分析为了进一步探索不同省市之间教育与经济增长间的地域因素影响差异，本文选取2007年人均GDP、人均教育经费、人均受教育年限、万人大专以上学历人数、教育基尼系数，同时引入29个省市省会地区之间的公路营运里程（不含海南省、西藏省）作为衡量各省之间距离的指标，建立地理加权模型，考察2007年省级截面数据中教育投资规模、质量以及公平度对经济增长的影响。数据来源于《中国高速公路及各等级公路网地图册》。（一）空间相关性检验本文采用R软件对自变量和因变量进行了空间相关性检验。截面数据回归估计残差的Moran'sI统计量值见表6。表6空间相关性检验结果变量Moran'sIP值LGDP0.5963*（0.001）FU0.5047*（0.001）AVE0.6903*（0.001）DZ0.5908*（0.001）GINI0.6586*（0.001）注：*分别代表各变量在1%的水平下拒绝原假设。由表6可以说明，五个变量的Moran'sI统计量的P值都小于0.01,故能够拒绝原假设，认为各变量的截面数据均具有显著正空间相关性。因此在进行实证研究时，有必要考虑空间因素，下面将建立空间计量模型来估计我国各省市间教育投资对经济增长影响的差异性。（二）地理加权回归模型的建立及分析通过上述初步分析可以看出，我国省域之间由于地理因素存在着一定差距。应该用地理加权回归方法（GWR）为进一步研究复杂的空间变化。直接用SAS进行编程建模，建模后得到的各省域的GWR系数估计结果见表11（编程过程见附件2）。表7地理加权回归模型参数估计结果地区截距项FUAVEDZGINI0.91461.09990.1303-0.00015-1.40390.88021.10270.1321-0.00015-1.37840.92991.09630.1311-0.00014-1.39850.98931.08800.1290-0.00014-1.3975内蒙古1.00641.08580.1285-0.00013-1.40690.90351.10310.1293-0.00015-1.40750.90851.10340.1286-0.00015-1.4151黑龙江0.90811.10250.1294-0.00015-1.41230.53061.13090.1462-0.00018-1.03340.60291.12440.1434-0.00017-1.08720.50861.13250.1467-0.00018-1.99690.61411.12000.1447-0.00017-1.06440.36341.14290.15260.00019-0.82380.49501.12550.1513-0.00018-0.90980.82871.10420.1359-0.00016-1.30520.85011.10080.1343-0.00015-1.28190.64651.10800.1478-0.00017-1.00320.58211.11350.1501-0.00017-0.94650.46611.12550.1531-0.00018-0.84300.60581.10170.1519-0.00016-0.81590.89011.05930.1496-0.00013-0.89961.00601.05700.1401-0.00011-1.04250.71771.08130.1528-0.00014-0.82370.89621.07800.1349-0.00011-0.96340.97351.08230.1311-0.00011-1.27561.09251.06510.1290-0.00011-1.28011.09281.06480.1285-0.00011-1.25631.10521.06680.1294-0.00012-1.38081.11661.06580.12570.00011-1.3032由表7可以得出：1．我国各省市现阶段存在较大教育投资规模差距；各省市教育投资规模扩大对经济增长均具有积极重要的作用，东部地区省市教育投资规模的扩大对经济增长的促进作用略高于其他省市。分析地区间的差异可以发现，不同地区人均教育经费对人均GDP增长率的促进作用略有差异，最高的是福建省、浙江、上海紧随其后，人均教育经费对人均GDP正效应比较大的地方还有广东、江苏、江西、吉林、湖南、辽宁。不同地区的人均受教育年限对人均GDP增长率的促进作用有差异性，最高的是广东省，贵州、福建、广西、江西、湖南紧随其后，正效应较大的地方还有上海、江苏、浙江、安徽。2．我国各省市高等人力资本带来的贡献率并不高。东、中部地区万人大专以上学历人数的增加对经济发展具有相同的负效用，但是贡献率并不高，平均只有0.01%。我国目前各经济区域的高度学历人才并不多，对经济增长的贡献率非常低。中国的经济增长主要还是依靠物质资本的投入，高等人力资本带来的贡献率并不高。相对于教育投资规模的扩大，高素质的人才队伍的增强能够更好的促进经济发展。但是我国目前处于发展中国家，以投资驱动为主，相较于发达国家，高级人力资本对经济增长的贡献不明显，教育投资质量对于经济增长的促进作用仍然处于较低水平。3．各省市地区的教育基尼系数对经济增长均是反作用。进一步考虑地区间教育公平程度的差异，不同省市的教育基尼系数对经济增长的负效应具有差异性，其中负效应最高的是浙江省，高达-1.9969，其次吉林、黑龙江、辽宁、内蒙古、北京，负效应最低的是广西、广东、福建、贵州、重庆。结合目前各省市的教育投资基尼系数，在地理加权模型中考虑了地理距离因素的影响，因此教育资源的分配产生的教育投资不公平程度与经济增长的阻碍作用并不是完全正相关关系。这与面板模型估计结果得出的结论有差异，正是因为考虑了各省市之间地理差距因素对教育投资公平度的影响。五、主要结论和政策启示（一）主要结论本文要的结论如下：1．我国东、中、西部各省市存在较大的经济差距和教育投资差距。东部地区各省市的经济增长速度快于中、西部地区。同时，西部地区各省市在教育投资方面较落后。2．基础教育和高等教育取得很大进展，受教育程度普遍提高。经济较发达的东部地区人均受教育年限以及高等教育的人口比例都高于中部和西部。3．随着教育水平的提高，我国各地区教育不平等程度有所下降。但经济发展相对落后的西部的教育不平等程度仍大于东部和中部。4．我国各地区的教育投资规模扩大对经济增长均具有积极重要的作用。东、中部地区的大部分省市的教育投资规模对经济增长的促进作用略高于其他省市。5．我国各省市高等人力资本带来的贡献率并不高。教育投资质量对于经济增长的促进作用仍然处于较低的水平。6．各地区的教育投资的不公平程度阻碍经济增长。西部地区抑制作用比东、中部明显。（二）政策启示充分认识教育投资对于我国经济增长的重要性，着力改变目前我国教育投资不足的问题，促进经济增长的良性循环，应该注意以下几项措施：1．加大教育投资，基础教育和高等教育兼备我国人均教育经费、人均受教育年限、万人大专以上学历人数等都处于世界落后国家行列中。我国的人均受教育年限不断增加，教育基尼系数有所下降，但仍存在一定程度上的教育不平等。政府教育投资的不足在一定程度上制约了教育部门的发展。因此政府教育投资的重点是义务教育投资，政府应当成为义务教育的完全责任主体，确保义务教育真正成为普适性的、完全公平的福利教育。现代化进程离不开人力资本的有效开发，其中包括高等人力资本的开发，过度注重教育投资规模的扩大，反而不利于经济发展。高等人力资本对经济发展是具有无法替代的高效作用，因此也要适当的加大对高等教育的投资，将整个国民经济建立在劳动力素质不断提高并得到充分利用的基础上，也是我国经济可持续发展的必要条件。2．缩小地区差距，加快中、西部地区的发展西部地区的人力资本对经济的弹性都比较大，加大西部的经济发展力度，加强对西部地区的教育投资是提高我国总体人力资本的有效途径。西部地区的落后对当地的教育事业也有不利影响，人力资本状况也落后于东部。为了发展西部，国家责无旁贷地需要发挥平衡教育资源的作用，将资源更多地投向中西部地区。中西部地区经济发展的突破口就在于抓住机遇，全方位、多层次、宽领域对外开放，重点是扩宽利用外资的渠道，以投资促进发展。其次中央政府对中西部地区的资金支持应集中在基础教育领域，可以降低儿童的失学率，提高总体的国民素质；另外，应加快中西部地区的经济发展，改善中西部地区教育不平等状况。3．划分教育层次和类别，确定教育投资主体随着知识经济时代的到来，知识产业正在逐渐成为社会的主导产业，拥有高素质的人才已经成为衡量一国竞争力的重要因素。作为提供知识、培养人才的教育事业，也必将成为经济发展和社会进步的重要动力源。在教育投资的战略中，应注重高素质人才队伍的发展，培养经济增长的动力和后劲。政府包办教育的时代已经成为历史，面对教育需求的持续扩张和国民不同的教育需求有必要走官民结合的发展道路。在高等教育和职业教育投资上，形成政府、民间资本共存的局面。这样，一方面能够有效地弥补我国教育投入经费不足的问题，满足人们的不同需求另一方面还可以形成一个政府与民间教育共存的竞争局面，有利于教育质量的提高。主要参考文献舒尔茨，《人力资本投资》[M],北京经济学院出版社，1992年。蔡增正，《教育对经济增长贡献的计量分析一一科教兴国战略的实证依据》[J],《经济研究》，1999（2）：第39-48。徐宽，《基尼系数的研究文献在过去八十年是如何拓展的》[J],《经济学季刊》，2003：第757-778页。[4]叶茂林，郑晓齐等，《教育对经济增长贡献的计量分析》J],《数量经济技术研究》，2003(1)：第89-92页。⑸王淑芬，《全国百强县教育与经济协调发展的定量研究》[J],《统计与决策》，2007(4)：第86-88页。⑹刘云忠，徐映梅，《我国城乡教育差距与城乡居民教育投入差距的协整研究》J],《教育与经济》，2007(4)：第42-46页。[7]吴舒卉，《华东地区教育支出与经济增长关系的实证分析》[J],《教育经济研究》，2010年：第178-179页。InvestmentofEducationandEconomicGrowth:AnregionalStudy

ofPanelDataAbstract:Educationisanimportantroutetotheformationofhumancapital.BasedontheIndexofscale,qualityandequalityofeducationinvestment,thispaperusesGinicoefficienttomeasureeducationinequalityfor30provincesinChinaduring1997-2007,theresultsshowthat:thescale