中國教育發展、實際投資與實際收入的動態關系

摘要:本文在對中國教育發展和實際投資、實際收入的結構分析的基礎上，運用中國1952-2004年的實際數據，首次運用協整和誤差修正模型對中國人力資本的存量、實際收入和實際投資三變量之間的動態關系進行實證研究。結果顯示:中國人力資本對實際收入和實際投資具有顯著的正面效應，人力資本、實際收入與實際投資之間存在長期關系;基礎教育是實際投資和收入的格蘭杰原因;教育相對于實際投資而言在解釋實際收入時占據更為重要的地位。

關鍵詞:基礎教育;高等教育;實際投資;經濟增長

中圖分類號:F224.0

文獻標識碼:A

文章編號:1002-2848-2006(04)-0020-07

一、引 言

教育發展因其對一國社會和經濟的發展而言有著特別重要的意義，使得國內外的相關研究廣泛而深刻。國外許多學者都強調了勞動者所受的正規教育水平對其人力資本的形成扮演著非常重要的角色[1]。隨著八十年代中期經濟增長研究的興起，內生經濟增長模型[2]強調了人力資本的發展是一國經濟得以持續增長的一個非常重要的因素，人力資本形成的最基本的途徑主要是通過教育渠道。在實證方面，利用跨國數據與時間序列數據的研究也表明教育發展與經濟增長兩者之間呈正相關關系[3]。縱觀中國教育發展、實際投資和經濟增長的指標可以發現，改革開放以來，尤其是在二十世紀九十年代后，在中國的經濟持續高速增長、實際投資得以迅速發展的同時，中國的教育水平(以小學、中學與大學的學生入學率來衡量)也相應地獲得了迅速的發展。1978-2004年間中國的經濟年平均實際增長率為9. 6%，經濟總量增長了8.4倍左右，人均GDP增長了6倍左右。物質資本的投資總額由1952年的91. 59億元，上升到2004年的70477.4億元人民幣，剔出物價因素的影響，實際增長了65倍左右。其增長率也由改革開放前年平均實際增長5. 8%發展到改革開放后的年平均增長9.1%。中國的小學入學率由1949年25%增加到1980年的84%及1995的100%[4]。中學入學率水平也具有類似的變化，建國初期的中學入學率只有2%，但歷經幾十年的發展，其值相應地提高到1996年的70%。相比較而言，中國的高等教育水平的變化并沒有像上述基礎人力資本積累變化那么明顯，其絕對值反而顯得非常低。在1989-1998年期間，高等教育入學率年平均增長率為5. 3%，在上世紀末高等教育入學率達到了10.5%。

上述數據能否說明中國教育發展、實際收入與實際投資之間的長短期的波動關系呢?國內關于這三個變量的協同研究幾乎沒有，而國外針對此方面的研究主要是在兩變量的框架下以發達國家為背景檢驗教育和經濟增長之間的因果關系。本文的目的在于以1952-2004年中國教育發展、實際投資和實際收入的實際數據為依據，首次運用時間序列分析方法分析中國教育發展與實際投資、實際收入三個變量框架下的長期動態關系。本文的以下內容是這樣安排的:第二部分簡要對相關文獻進行回顧;文章的第三部分是對所要用的數據資料的來源進行了簡要的說明;并且運用單位根、協整檢驗、格蘭杰因果關系檢驗、方差分解以及沖擊反應函數對教育發展、實際投資和實際收入的關系進行了實證分析;文章的最后一部分為本文的結論性評價。

二、文獻回顧

教育發展有可能是實際投資、實際收入的格蘭杰原因或者相反。近年來相關的經濟增長核算文獻都認同個人人力資本積累方式主要是通過教育渠道來進行，個人所受教育水平的增加將提高其人力資本的存量，從而有助于改善他們的勞動生產率最終促進經濟增長。科學技術積累或新思想新設計的發明是人力資本的函數，人力資本投資的增加有利于促進研究發明，進一步導致物資資本積累的增加，從而最終促進經濟增長;反之，實際投資、實際收入有可能是人力資本形成的格蘭杰原因。首先，這源于物質資本存量的增加及經濟快速發展引致對人力資本需求的增加，進一步導致經濟體對人力資本投資的增加;其次，新技術的發明和創造對人力資本有著更高的要求，有研究表明人力資本與新技術的發明兩者之間是一種互補的關系[6]。最后，從個人的角度而言，接受現有更多教育意味著犧牲現有收入來換取將來更高的工資收入和經濟持續增長。

現有的有關文獻大都集中在兩變量框架中探討人力資本的形成與經濟增長之間的因果關系。DeMeulemeester和Rochat[7]利用六個發達國家不同時期的高等教育入學率與經濟增長時間序列數據，分析了六個國家的高等教育入學率與經濟增長之間因果關系。得出結論:高等教育入學率與經濟增長之間存在協整關系，短期內所研究的樣本中有4個國家的高等教育入學率并不是經濟增長的原因，其他2個國家高等教育入學率與經濟增長之間的關系是中性的。In和Doucouliagos[8]利用美國1949-1984年期間的年度時間序列數據，分析了私人生產部門的產出與人力資本形成之間的關系，在其他條件不變的情況下，他分別用美國1-8年級的入學率、高中入學率和大學入學率作為人力資本的衡量指標，在絕大多數的情況下，得出了人力資本與經濟增長兩者之間是互為因果關系。Asteriou和Agiomirgianakis利用希臘1960-1994年度數據，檢驗了經濟增長與小學入學率、中學入學率和大學入學率之間的因果關系，得出了教育與經濟增長之間存在長期動態關系[9]。小學入學率和中學入學率是經濟增長的原因，大學入學率不是經濟增長的因而是經濟增長的果。

Chuang在多變量的框架結構中探討了人力資本的形成與經濟增長之間的因果關系，利用協整和誤差修正模型檢驗了臺灣1952-1999年度期間的實際收入、出口與人力資本存量的因果關系，Chuang發現:實際出口與實際收入之間并沒有直接的關系，實際出口通過影響人力資本的積累而間接的影響實際收入[10]。Khan運用巴基斯坦的年度數據，檢驗了閱讀能力與勞動生產率之間的關系，得出了閱讀能力并不是勞動生產率的直接的格蘭杰原因。Mark[11]建立了一個人力資本與經濟增長之間的模型，利用有關勞動經濟文獻的數據對模型校準之后，再運用跨國面板數據對經濟增長與教育之間的關系進行了實證分析，得出了不到三分之一的國家的教育是經濟增長的格蘭杰原因[12]。Narayan和Smyth運用中國1960-1999年度數據對人力資本和實際收入的協整關系與格蘭杰因果關系進行了檢驗[13]。得出了中國的人力資本和經濟增長之間的存在長期關系，并且從長期看，人力資本并不是實際收入的直接原因，而在短期內實際收入也不是人力資本的直接原因。

三、實證檢驗結果與分析

(一)數據

研究樣本所涉及的時間序列數據的跨度為1952-2004年，分別來源于《新中國五十年統計資料匯編》(中國統計出版社1999年版)、China sNational In-come①、各期《中國統計年鑒》(1996年到2005年歷年)。本文所選取的變量為人均GDP(Y)、實際投資(I)、小學入學率(P)、中學入學率(S)和大學入學率(C)，人均GDP和固定投資是以1952年為基期。對于實際投資水平的資料，我們選擇中國1952-2004年全社會固定資產的數據，小學入學率、中學入學率和大學入學率分別用在校學生占當年期末勞動總人口的比率來衡量。

(二)單位根檢驗

本研究利用Eviews5. 0軟件，對各變量進行單位根檢驗，以確定變量的穩定性。首先對人均GDP取對數，用y1表示。固定投資在本文中我們采用中國固定資本形成總額來衡量，對固定投資取對數，用i1表示;衡量基本人力資本指標時，根據國內外有關研究文獻的通用方式，在本文中用小學入學率和中學入學率之和(基礎教育)來衡量。本文主要致力于人力資本存量(分別用勞動人口所受基礎教育、高等教育人數占總勞動人口比率衡量)與實際收入、實際投資之間的關系，基礎教育和高等教育的對數分別用s1和co1表示。通過檢驗發現y1、i1、s1、co1均為非平穩變量。我們對非平穩變量的處理采用差分的方法，采用傳統的ADF檢驗，PP檢驗作為參照，檢驗的類型都是含線性趨勢項和常數項，結果見表1。其中Δy1、Δi1、Δs1和Δco1分別表示對相關變量取其一階差分值。從表1中我們可以看出，經過處理后的所有時間序列數據在1%的顯著的水平下都是平穩的，同時也是一階單整的。

(三)協整檢驗

由于上述變量都是一階單整的，因此，我們可利用Johansen檢驗判斷他們之間是否存在協整關系，并進一步確定相關變量之間的符號關系。我們在這里分別檢驗基礎教育、高等教育與實際收入和實際投資的協整關系，即檢驗y1、s1、i1之間的協整關系和檢驗y1、co1、i1之間的協整關系。由單位根檢驗原理知道，y1、s1、i1、co1均含線形趨勢項和常數項，相應的協整方程也應含線性趨勢項和常數項。而Johansen檢驗是一種基于向量自回歸模型的檢驗方法，在進行檢驗之前，我們必須確定向量自回歸模型(VAR)的結構。本文采用的是根據AIC和SC準則確定上述兩個VAR方程的最優滯后期數，經過多次試驗確定最優滯后期為4。結果如下表2、3所示。

表2的結果表明，在長期內基礎教育與實際投資、實際收入這三個變量之間存在一個協整關系，即使我們在樣本區間1978-2004年期間內，上述三個變量之間也存在一個長期的關系。根據向量誤差修正模型我們可以得到均衡向量如下:

β= (y1，co1， i1) = (1.000000， -0.058623，-0.146286)

基礎教育、實際收入和實際投資三者之間的協整方程為:

y1=5.19568+0.058623*s1+0.146286*i1-vecm(0.49624) (0.30471) (1)

由表3可知，協整檢驗的結果表明在樣本區間1952-2004年范圍內，高等教育co1、實際收入y1和實際投資i1這三個變量之間存在著一個協整關系。根據向量誤差修正模型我們可以得到均衡的向量如下所示:

上述方程(1)、(2)分別表明了在1952-2004年上述三個變量之間存在著長期均衡關系，從中可以發現1952-2004年中國居民實際收入、實際投資和居民所受的基礎教育或高等教育存在著正相關的關系。這說明1952-2004年中國投資和居民所受教育程度的提高有力于促進整個經濟增長。

(四)格蘭杰因果關系檢驗

我們在這一節里分別利用基于多變量VAR格蘭杰因果關系檢驗對y1、i1、s1與y1、i1、co1這些變量的關系進行分析。具體的結果如表4、表5所示。

從表4可知，對于y1不是s1的Granger原因的原假設，拒絕它犯第一類錯誤的概率為0.25，表明y1不是s1的Granger原因的概率較大，不能拒絕原假設。第一、三和四個檢驗的相伴概率分別只有0. 00014、0.04185和0. 0798，表明最少在90%的置信水平下，可以認為它們相應的Granger原因假設成立。即基礎教育是實際收入、實際投資的原因，且實際投資與基礎教育是互為因果關系。從表5可知，對于co1不是i1的Granger原因的原假設，拒絕它犯第一類錯誤的概率為0.42848，表明co1不是i1的Granger原因的概率較大，不能拒絕原假設。同理，我們也不能拒絕高等教育是實際投資的原因的假設。第二、四個假設的相伴概率分別只有0. 03649和0. 05714，這說明了最少在95%的置信水平下，我們可以認為它們相應的Granger原因假設成立———實際收入、實際投資是高等教育的Granger原因。高等教育并不是實際收入、實際投資的原因。

為了能進一步細化探索基礎教育(或高等教育)、實際投資和實際收入之間的關系，我們可以利用Sims[8]提出的向量自回歸(VAR)技術進行方差分解方法和技術沖擊反應( impulse-response)來研究模型的動態特征[14]。方差分解主要思想是，把系統中每個內生變量的波動按其成因分解為各方程新息相關聯的組成部分，從而了解各新息對模型內生變量的相對重要性。Sims[14]指出如果一個變量相對于系統內其他變量而言比較重要時，那么這個變量的新息的影響能夠占所被解釋的變量預測誤差方差的較大比率。方程(1)和(2)的方差分解結果如下表6、7所示(附后)。從表6的結果可見，對于y1的方差結果可知，從第六期開始，方差分解的結果基本穩定，來自于基礎教育s1方程新息的影響占y1預測誤差的26%，因此對y1該變量最重要。從s1的方差分解結果看，來自于基礎教育s1方程的新息對于變量s1也是最重要的。從方差分解的最后一期我們還可知，實際投資i1所能解釋實際收入y1、基礎教育s1的預測誤差的比率只是占其中很小的一部分。在十期之后，實際投資分別只能解釋實際收入和基礎教育預測誤差的5.16%和2.37%。從表7的結果看，從內生變量y1的方差分解的結果知，從第六期開始，其方差分解的結果趨于穩定，其中來自于高等教育co1方程新息的影響占據y1所預測誤差的9%左右，相比較實際投資的1.9%而言，大概是實際投資的5倍左右。因而co1對于y1這一變量而言是重要的。從另一角度出發，我們可以知道co1自生新息的變化對其自身也是最重要的。同樣的，從分解期的最后一期知，實際投資i1也只能解釋實際收入、高等教育預測誤差的比率分別為2.83%和7.51%。

另一種考慮變量之間動態關系的方法是IRF(impulse response function)， IRF是用于衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前和未來取值的影響。圖1表示方程(1)的沖擊反應函數，圖2是方程(2)的沖擊反應函數。

從圖1知實際投入對其自身的一個標準新息立刻有較強的反應，實際收入增加了約0.042，第2期時達到最大值約0.058。來自于基礎教育的影響到第3期比較明顯，是正向關系，持續時間不長，到第3期時就開始回落，不到一期時間就恢復到原有的水平。基礎教育對實際投資的沖擊影響有著正向影響且到第3期時最大，但其影響時間不長;基礎教育對其自身的一個標準新息有著較強的反應，基礎教育增加了0.04，到第2期時達到頂峰。實際收入對其也有著立即的正效應，基礎教育增加了約0. 03，持續3期之后開始回落，到4-5期中間左右恢復到原有水平。來自于實際投資的沖擊使基礎教育立即增加了約0.02，然后逐漸下降，到第4期時回落到原有的水平。

圖2顯示實際收入對高等教育、實際投資的動態反應。實際收入對于本身的一個新息反應非常快，實際收入增加了約0.056。實際收入對高等教育一個新息沖擊反應是逐漸下降的，到第7期之后逐漸上升。對于實際投資的沖擊反應在第4期達到底端，隨后呈上升趨勢，在第4期之后又開始上升;實際投資對高等教育的新息反應呈下降的狀態。高等教育對實際收入一個新息的沖擊反應期初上升，第4期之后攀升到頂峰，最大值為0.1，之后呈下降趨勢到第7期時恢復到初始狀態。與此同時，高等教育對實際投資的沖擊反應初開始下降，直至第2期后才開始呈小幅上揚趨勢。

四、結 論

本文主要利用1952-2004年度數據，運用協整檢驗與Granger因果檢驗的方法對中國的教育發展、實際收入和實際投資的長短期的關系進行了實證分析。之后我們還運用了基于VAR技術的方差分解分析以及沖擊反應函數來檢驗這三個變量之間的動態關系。實證結果顯示，基礎教育是實際收入、實際投資的原因，實際投資與基礎教育之間且是互為因果關系;高等教育并不是實際收入、實際投資的Granger原因，實際收入、實際投資是高等教育的原因。總之，結論意味著對教育投入的增加不僅有利于促進內生經濟持續增長所要求的物質資本的積累，而且其還有引致進一步投資(這其中包括促進FDI增加)的功能，而FDI的增加將進一步促進經濟增長。另外從方差分析的結果看，教育相對于資本而言，教育在經濟發展中占據著更為重要的地位。本文所得出的結果很顯然支持中國教育發展有利于經濟增長的這一假設。因而，政府應加大對教育投資的力度和優化教育投資結構，特別是加大對廣大農村和中西部地區的教育投資的支持，從而為中西部地區的發展和其與東部地區的收入差異的縮小提供有力的保障，有利于整個社會的和諧發展。

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責任編輯、校對:李再揚

作者簡介:饒曉輝(1973-)，江西省撫州市廣昌人，江西財經大學講師，上海財經大學經濟學院博士生，研究方向:西方經濟學。