金融和經濟發展對東、中、西部地區教育公平的影響研究

劉 新，覃巧玲

（重慶理工大學經濟金融學院，重慶 400054）

隨著知識經濟時代的來臨，人類未來發展和國家未來繁榮比以前任何時候都要更加依賴教育的發展。然而，教育在發展過程中也出現了不少問題，其中最受關注的就是教育公平問題。教育公平作為現代社會的核心價值之一，不僅是一種美好的教育理念，更承載著促進社會公平正義的現實擔當。黨和國家一直高度重視教育公平問題，《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020年）》明確把促進公平、提升質量作為國家的基本教育政策。最新修訂的《教育法》明確要求：“國家采取措施促進教育公平，推動教育均衡發展。”［1］不過，要采取相關措施，首先得尋找造成教育不公平的根源，從源頭分析影響教育公平的影響因素。很多學者從不同角度對影響教育公平的因素進行了研究，本文從金融發展角度來分析經濟發展對教育公平的影響，不但可以豐富現有研究成果，還可以為政府制定相關政策提供實證依據。

一、文獻回顧

目前我國學者對教育公平影響因素的研究主要集中在以下三個方面：

一是初始稟賦對教育公平的影響。初始稟賦指影響個體的家庭背景因素以及個體與生俱來的能力因素，其中家庭背景又可具體化為家庭經濟背景、家庭教育背景與家庭社會背景［2］。家庭經濟背景和社會背景會直接影響子女所獲得教育資源的多少，家庭教育背景會影響子女的學習動力，個體與生俱來的能力會影響個人接收知識的效率，等等，這些都會導致教育不平等。有較好文化背景的家長對子女的教育能進行積極的指導和影響，這就導致了不同家庭出身的學生學業成功機會的不均等［3］。個人與生俱來的能力可以通過基因以及家庭文化傳遞給下一代，由于個人智力、非智力、應變能力等差異也會對教育公平造成影響［4］。已有研究表明，家庭背景的差距是導致教育機會不平等與教育結果不平等的微觀原因［5－6］。

二是制度因素對教育公平的影響。制度一般指要求大家共同遵守的辦事規程或行動準則，也指在一定歷史條件下形成的法令、禮俗等規范或一定的規則。如果制度本身不公平，那么在這個制度下所有的行為也是不公平的。我國教育公平制度存在諸多缺陷，嚴重影響教育公平的實現［7］。加上“城鄉二元結構”政策取向導致學校資源占有的不平等，即教育資源配置的不平等，最終影響我國教育公平的實現［5］。除此之外，不同的教育分流制度，教育資源在學生間的分配產生差異，也會導致教育的不平等［8］。

三是經濟發展水平對教育公平的影響。經濟發展水平指一個國家或地區經濟發展的規模、速度和所達到的水準。經濟發展水平對居民的經濟實力和家庭的消費結構會產生影響，從而影響家庭教育投資的增長水平［9］。經濟發展水平也會影響地區對教育的投入［10］，經濟發達的地區，政府有條件為當地教育提供更多的經費以改善教育教學條件，不可避免地拉大與落后地區之間的教育差距，可以說經濟發展差異是造成教育不平等的主要因素［11－12］。

綜上，從宏觀調控角度來說，初始稟賦是政府不可控的，但對相關制度的制定以及經濟發展水平卻是可以調控的。教育資源配置往往由地方政府主導，此時地方經濟的發展水平起決定性作用，因此，本文認為經濟發展對教育公平的影響作用非常大。按此邏輯，如果能追根溯源，尋找到影響經濟發展的主要因素，那么，實現教育公平的措施就將具體化了。

眾所周知，金融是現代經濟的核心，經濟的發展有賴于金融資源的合理配置。部分學者發現金融發展與經濟增長呈現強的正相關關系［13－15］，金融體系為經濟發展提供了資金支持，有利于形成新的經濟增長點，引導產業發展和維護區域經濟穩定［16］，表現出融資規模對經濟發展具有促進作用［17］。既然金融對經濟發展如此重要，通過上述文獻梳理也獲知經濟發展又是影響教育公平的重要因素，那么，金融發展對教育公平是否有影響？金融發展和經濟發展的交互作用對教育公平的影響效應又如何？對以上問題的回答，將有助于決策層的宏觀統籌。

二、影響機理分析

對教育公平內涵的概括是研究教育公平的第一步，實際上，很多人都混淆了教育公平與教育平等的概念。要區分“教育公平”和“教育平等”，首先得區分“平等”跟“公平”。平等一般是指個體間的對等關系，更加強調絕對平等，那么教育平等就是指公民受教育權利與受教育機會的相同性、一致性，更多的是涉及事實、形式上的判斷［18］。而公平的本質是合理性，強調相對平等，更多的是涉及合理性的價值判斷，教育公平是指對利益關系和教育資源配置的合理性。近年來，國內外的研究已很少使用教育平等這個概念，其基本內涵已被納入到教育公平的概念體系內［19］。

對于教育公平的研究，學者們研究角度和出發點不盡相同，因此，對教育公平的稱謂也會有所不同，但最終的目標卻是一致的，即教育公平的實現。本文將這些表述均歸屬于教育公平的研究范圍之內［19］。

經濟發展對教育公平的影響路徑：一是教育經費總量。有學者對1978—2007年的財政性教育支出數據進行分析，發現教育支出總量對教育公平的改善程度有顯著正效應［9］。一個地區的教育經費由當地經濟發展水平決定，隨著經濟的發展，對教育的投入也相應增加。二是教育資源配置。由于地區間經濟發展的不均衡，發達地區對教育投入相對較多，經濟不發達地區對教育投入相對較少，導致地區間教育的不公平，并且隨著經濟發展差距的增大，教育不公平的程度也隨之加深［11－12］。

資金對一個地區的經濟發展起決定作用，因此，金融的發展有利于推動經濟發展。首先，金融發展規模的擴大能夠加速資本積累，我國金融體制以銀行系統為主導，規模擴大就意味著融資渠道可以帶來更多的資本投入，能夠在很大程度上幫助融資需求的企業和行業解決資金短缺問題。其次，金融發展效率的提高意味著儲蓄投資轉化率的提高，不僅能降低社會融資和交易成本，而且可以提供更多的貸款。總之，金融發展通過加速資本的積累為經濟發展提供資金，促進經濟的發展，從而增加教育投入，有利于教育公平的實現。

三、模型的設定和指標的選取

（一）模型的設定

（1）經濟發展和金融發展對教育公平產生影響，首先考察經濟發展對教育公平的影響，同時觀察金融發展對教育公平是否有直接影響，建立模型1：

（2）金融發展通過經濟發展的中介效應影響教育公平。在模型1中加入金融發展與經濟發展的交互項，建立模型2：

在式（1）、式（2）中：t代表時間；i代表不同的地區；αi為隨機變量，表示每個個體都有不同的截距項；εi，t為模型中的隨機干擾項；edu、enc和fir分別表示教育公平、經濟發展和金融發展。

（二）研究步驟

在估計模型之前，還需要先判斷模型應采取“固定影響面板數據模型”還是“隨機影響面板數據模型”，通常情況下有Hausman檢驗法和似然比檢驗法兩種檢驗方法可以進行判斷。本文先采取似然比檢驗法判斷是否接受建立混合效應模型的原假設，若接受則采用混合效應模型，若拒絕則采用Hausman檢驗法進一步判斷是否接受建立隨機效應模型的原假設，若接受原假設則采用隨機影響面板數據模型，若拒絕原假設則采用固定效應模型［20］。

然后，采取E－G兩步法建立協整方程以考察變量間的長期關系。先對各變量進行面板平穩性檢驗，如果四個變量單整階數相同，那么表示這四個變量之間存在協整關系［20］。然后建立協整方程并進行回歸，對估計模型得到的殘差項進行平穩性檢驗。若殘差項平穩，則說明模型能描述變量間的長期穩定關系，是變量間的協整表達式，若殘差項不平穩，就說明模型不能描述變量間的長期穩定關系，不是變量間的協整表達式。

短期內由于隨機因素，變量與均值之間可能會出現偏離，如若這種偏離是持久的，就不能說這些變量之間存在均衡關系；如若這種偏離是暫時的，那么隨著時間的推移將會回到均衡狀態。建立誤差修正模型考察變量間短期波動的影響，將回歸所得殘差項看作一個解釋變量，誤差修正項（ECMt－1）連同其他解釋變量一起建立誤差修正模型3，考察變量間的短期行為［20］。

模型3：

式（3）表示教育公平的短期波動不僅受到金融發展及經濟發展短期變化的影響，還取決于教育公平對長期均衡趨勢的偏離。

（三）指標選取

1.經濟發展（enc）。在衡量經濟發展水平方面，文獻廣泛利用的是人均GDP。本文將采用2000—2015年全國各個省、直轄市與自治區的人均GDP來衡量經濟發展。

2.金融發展（fir）。關于衡量金融發展水平的指標，大體分為金融發展規模、金融發展效率與金融發展結構三種類型。何玉華等用貸款余額與GDP的比重來度量金融發展規模［21］，李凍菊等用全社會固定資產投資中國內貸款占國家預算資金之比這一指標來衡量金融發展效率［22］，張詠梅用全部證券資產存量/GDP來衡量金融發展結構［16］。鑒于中國的金融系統屬于典型的銀行主導型，同時考慮數據的可獲取性與連續性等因素，本文參考何玉華等［21］的做法，采用存貸款余額占GDP之比來衡量金融發展。

3.教育公平（edu）。在分析教育公平時，標準差和基尼系數是常用的分析方法。較早研究中大多使用標準差測算教育公平［23－25］。托馬斯等人認為，標準差缺乏穩定性，與標準差相比，基尼系數更能有效測算教育公平程度［26］。作為一種常用的統計分析方法，基尼系數是廣義的分析工具，不僅可以用于收入分配問題的研究，而且可以用于一切分配問題和均衡程度分析，因此教育基尼系數已經逐漸成為國際上測算教育公平程度的通用指標［27－29］。本文遵循國際上的通用做法，采取教育基尼系數測算教育公平。計算公式為：

本文依據國家統計局劃分的五個教育層次標準為：未上過學、小學、初中、高中以及大專以上。其中gini為教育基尼系數，yi和 yj表示不同教育程度的學校受教育年數，pi和pj分別是某等級受教育程度人口在總人口中的比例，μ為平均受教育年限，n為教育程度的劃分等級（n＝5）。Eai為分不同教育程度的年數，本文定義這五種學歷的受教育年數分別為0、6、9、12、16年；i為對不同教育程度的分組，i＝1，2，3，4，5分別代表未上過學、小學、初中、高中、大專及以上學歷［30］。

本文數據來源于2000—2015年《中國統計年鑒》《中國教育年鑒》《中國金融年鑒》，選取了31個地區共496個樣本數據。以經濟技術發展水平和地理位置相結合原則將31個地區劃分為：東部地區（北京市、天津市、海南省、河北省、遼寧省、山東省、上海市、江蘇省、福建省、浙江省、廣東省）；中部地區（山西省、河南省、吉林省、黑龍江省、湖北省、安徽省、江西省、湖南省）；西部地區（重慶市、四川省、青海省、貴州省、云南省、內蒙古自治區、西藏自治區、寧夏回族自治區、陜西省、甘肅省、新疆維吾爾自治區、廣西壯族自治區）。為了消除異方差，同時使回歸系數能夠明確表達為變量間的彈性關系，對數據進行對數處理，得到31個地區的ln edu，ln enc，ln fir面板數據序列，本文所有檢驗均使用Eviews 7.2軟件。教育基尼系數的統計結果見圖1。

如圖1所示，2000—2006年，四個樣本的教育公平程度差異較大，東部地區教育基尼系數明顯比較高，2007—2015年各地區差異減小且趨于穩定，四個樣本的教育基尼系數都在0.4附近。我國東中西部地區間差異有所改善，但各地區教育仍不公平。由于各地區的金融環境、經濟發展水平以及教育投入需求不同，應選擇適合自己的發展路徑以改善教育不公平狀況。

圖1 我國教育基尼系數（2000—2015年）

四、實證分析

（一）面板單位根檢驗

在進行面板數據回歸之前，要確定變量的平穩性，需對面板數據進行單位根檢驗。面板單位根檢驗的方法主要有LLC檢驗、Breitung檢驗、IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗及PP-Fisher檢驗五種。前兩種是相同根情況下的單位根檢驗方法，后三種是不同單位根情況下的檢驗方法。Breitung檢驗法必須含有漂移項和趨勢項才可以進行，IPS檢驗法必須至少含有漂移項和趨勢項中的一項才可以進行［31］。本文將運用這五種檢驗法對四個樣本數據分別進行單位根檢驗。

從表1可見，教育公平ln edu、經濟發展ln enc、金融發展ln fir以及金融發展與經濟發展的交互項ln fir×ln enc在1%的水平上均為一階非平穩序列，因此，四個序列間存在協整關系，需進行協整檢驗。

表1 面板單位根檢驗結果

續表（表1）

（二）面板協整檢驗

由面板數據平穩性檢驗結果可知，四個序列均服從I（1）序列，因此變量間必然存在協整關系。

（1）對模型1進行回歸，結果如表2。對四個地區的樣本數據進行回歸估計，發現其面板殘差項均平穩，說明模型1為三個變量間的一個協整方程，有長期的穩定關系。觀察全國樣本回歸結果可以發現，經濟發展的回歸系數為負值，在1%的顯著性水平下顯著，金融發展的回歸系數不顯著，說明經濟發展與教育基尼系數負相關，教育基尼系數越小表示越公平，因此，經濟發展對教育公平具有促進作用。在其他條件相同的情況下，經濟發展水平提高一個百分點，教育基尼系數將減少0.435805個百分點。由東部地區的樣本數據回歸結果可知，經濟發展的回歸系數為負值且在1%的顯著性水平下顯著，金融發展的回歸系數都為正值但不顯著。中部地區的金融發展回歸系數為正值但不顯著，經濟發展的回歸系數為負值且較顯著，說明經濟發展對教育公平有促進作用。對于西部地區，經濟發展回歸系數為負值且顯著，金融發展的回歸系數為正值但不顯著，說明金融發展對教育公平沒有直接影響，經濟發展對教育公平有促進作用。

（2）對模型2進行回歸，結果如表3。對四個樣本數據進行回歸，其殘差項均平穩，這意味著模型2為四個變量間的一個協整方程，有長期穩定關系。根據Hausman檢驗和似然比檢驗結果，四個地區樣本數據均采用固定效應模型。對模型2的回歸結果，重點分析經濟發展與金融發展的交互項。可以看到，全國和東部地區兩個樣本數據的回歸系數在1%的水平下顯著，中部和西部地區兩個樣本數據的回歸系數不顯著，說明在全國和東部地區中經濟發展具有顯著的中介效應，中西部地區的經濟發展對教育公平沒有中介效應。全國和東部地區的交互項的系數均為負值，說明經濟發展和金融發展的交互項與教育基尼系數負相關即交互項對教育公平有促進作用。東部樣本回歸系數的絕對值大于全國樣本數據回歸系數的絕對值，說明東部地區經濟發展的中介效應較強。

表2 模型1的回歸結果

表3 模型2的回歸結果

續表（表3）

（三）面板誤差修正模型估計結果

由于教育公平、金融發展、經濟發展和經濟發展與金融發展的交互項間存在著一種長期的穩定關系，這意味著在某一時期變量受到干擾而偏離長期均衡點，均衡機制將在下一期進行調整使其回到均衡狀態，因此建立誤差修正模型來描述變量之間短期波動的影響。將模型1得到的回歸殘差項作為誤差修正項ECMt－1，估計模型3［19］，對模型3的面板誤差修正模型估計結果如表4所示。

表4 模型3的面板誤差修正模型估計結果

（1）對全國樣本來說，金融發展的影響系數與經濟發展的影響系數均不顯著。誤差修正項的影響系數為負值且顯著，說明當短期波動偏離了長期均衡時，這種長期穩定關系會對教育公平產生控制，將非均衡狀態拉回到均衡狀態。

（2）分區域考察，對東部地區而言，經濟發展與金融發展的回歸系數均不顯著，誤差修正項的系數為負值，并在1%的水平下顯著。對中部地區而言，金融發展的影響系數為正值且不顯著，說明金融發展水平對教育公平的影響不顯著；經濟發展的影響系數為正值且不顯著，說明經濟發展的提高對教育公平的影響不顯著。對西部地區，金融發展的影響系數為正值且不顯著，說明金融發展對教育公平的影響不顯著；經濟發展的影響系數為負值但不顯著，說明經濟發展的提高對教育公平的影響不顯著；東、中、西部地區的誤差修正機制與全國相似。

（四）實證結論與解釋

綜合前面實證分析過程，得出如下結論：

（1）對全國而言，經濟發展回歸系數為負值且較顯著，說明經濟發展會促進教育公平；金融發展回歸系數并不顯著，說明金融發展對教育公平沒有直接影響；經濟發展的中介效應顯著，說明經濟發展與金融發展交互項對教育公平有促進作用。

（2）對東部地區來說，金融發展回歸系數不顯著，說明金融發展不會影響教育公平；經濟發展顯著影響教育公平，對教育公平有促進作用；經濟發展的中介效應也十分顯著，經濟發展與金融發展的交互項對教育公平有促進作用。

（3）對中部地區來說，金融發展對教育公平的影響不顯著，說明金融發展對教育公平沒有直接影響；金融發展與經濟發展的交互項對教育公平的影響也不顯著，說明金融發展對教育公平沒有間接影響；經濟發展對教育公平的影響較顯著，說明經濟發展對教育公平有促進作用。

（4）對西部地區來說，金融發展回歸系數不顯著，說明金融發展對教育公平沒有影響；金融發展與經濟發展的交互項為負值但不顯著，說明在西部地區經濟發展的中介效應弱；經濟發展回歸系數較顯著，說明經濟發展對教育公平有促進作用。

四個樣本的實證結果不一致，是因為四個樣本間的金融發展規模和經濟發展水平存在差距，全國和東部地區的金融發展規模、經濟發展水平領先于中部地區和西部地區。金融發展主要通過為實體經濟提供的資金支持和良好的金融環境來提高經濟發展水平，如果金融發展規模大，對經濟發展的促進作用會增強，經濟發展水平提高引起的教育經費投入也會成倍增加。由于中部地區和西部地區的金融發展規模小，經濟發展水平也較落后，因此，經濟發展對教育公平的影響顯著性不強，金融發展通過經濟發展的中介作用也不顯著。

五、對策建議

以上研究結論表明，總體來說，經濟發展對教育公平的直接影響是比較顯著的，金融發展對教育公平的直接影響不顯著，但是經濟發展在不同區域表現出不同的間接影響效果：全國層面和東部地區是顯著的，中西部地區不顯著。因此分區域提出相應的對策建議如下：

從全國水平來看，應加快多層次資本市場建設，為企業提供更多融資渠道，促進實體經濟發展。因為從實證結果可知，從全國水平看，雖然金融發展對教育公平的直接影響不顯著，但是通過經濟發展對教育公平的促進作用是顯著的，而且經濟發展本身對教育公平的促進作用也是顯著的，因此建議大力發展金融促進經濟發展。

對東部地區而言，金融發展通過經濟發展對教育公平的促進效應是顯著的。但東部地區金融發展規模已經相當大了，因此建議從調整金融發展結構方面入手，盡可能實現定向金融支持，使金融服務能力得到轉型升級，從而促進東部地區經濟高質量的發展。除此之外，也建議東部充分發揮區域優勢，加大投資，促進貿易進一步發展，提高經濟發展水平，增加財政收入，進一步促進教育公平。

對中西部地區而言，只有經濟發展對教育公平的影響顯著，金融發展以及金融發展通過經濟發展對教育公平的影響都不顯著。經濟發展的顯著影響給本文的啟示是中西部需要進一步大力發展經濟。金融發展對教育公平的直接影響、間接影響都不顯著給本文的啟示是，并不是否認金融發展對經濟發展的促進作用，恰恰說明中西部的金融發展還有許多需要進一步完善的地方。考慮到中西部地區金融發展規模相對東部來說小很多，因此提出以下建議：第一，擴大中西部地區的金融發展規模，充分發揮金融發展對經濟發展的促進作用。建議經濟條件稍好的地區加大引進外資金融機構力度，構建良好的金融環境及完善的體制機制與國際接軌，引進更多的全國性股份制金融機構，增設股份制商業銀行網點，增設村鎮銀行等。擴大中西部地區的金融業規模，發揮好金融對實體經濟的促進作用。第二，大力發展中西部經濟。促進中西部地區基礎設施的互聯互通，將不同的經濟市場聯系起來，提高經濟增長；在中西部地區傳統產業中創新，并與地方知識技能相結合，發展具有區域特色的產業集群，比如紡織、服裝、冶金制造等傳統產業；不斷提高中西部地區城鎮化水平、完善城鎮功能，引導經濟發展重心向大城市與重點區域集中。