蘇 薈 張繼偉
近年來,我國勞動力市場陸續出現勞動力供給數量減少的現象。2016年國民經濟和社會發展統計公報顯示,我國16~59歲勞動年齡人口占比下降了0.7個百分點,雖然降幅不高,但從一定層面上說明我國長期大量勞動力供給的態勢已出現逆轉。提出“提高社會生產力水平,在適當擴大總需求的前提下,優化勞動力供給質量”是我國供給側結構性改革的重要目標,由此可見,通過提高勞動力的供給質量提升勞動生產率是促進我國經濟社會發展的有效途徑。教育質量與勞動生產率之間存在正向關系,教育質量越高,越能促進勞動生產率的增長[1]。同時,勞動生產率也受到其他因素的影響,人力資本投入能夠顯著提升勞動力的勞動生產率,并且對西部地區來講人力資本的投入效果更明顯[2];降低農村生育率,提升農村勞動力的人力資本不僅能夠提高勞動生產率,而且能夠促進勞動力轉移效率[3];物質資本和技術進步的貢獻差異是影響各地區勞動生產率增長差異的主要因素,且物質資本深化對勞動生產率的提升貢獻最大[4]。教育是人力資本積累的重要途徑,有學者直接從教育層面分析教育對勞動生產率的影響。農村勞動力的健康水平和受教育水平在不同程度上對勞動生產率具有顯著的促進作用[5];教育的生產性功能在競爭性較強的市場中,對勞動生產率的作用更明顯[6]。在專業對口的條件下,高職畢業生具有較高的工作滿意度和工作努力程度,從而能夠提升勞動生產率[7]。以上研究表明,教育產生的人力資本聚集作用對勞動生產率具有積極影響。同時,勞動生產率也通過物力資本產生作用,要素資源的有效配置能提升勞動生產率。地區產業結構的升級和優化促進要素資源從低級產業向高級產業流動,從而促使勞動力提升并在產業結構之間流動。因此,近年來也有學者探析產業結構與勞動生產率之間的關系,例如有研究認為,產業結構變遷和勞動力市場扭曲均抑制了勞動生產率的增長[8],產業結構對勞動生產率具有正向的促進作用且呈倒“U”型變動[9]等。
綜上所述,國內有關勞動生產率的研究已頗為豐富,學者從不同角度探討了人力資本、物力資本、教育、產業結構等因素對我國勞動生產率的影響。然而,由于西部地區受產業結構優化升級不到位、教育水平不佳等區情的多重制約,與東、中部地區相比,勞動生產率的增長速度仍處于劣勢。那么,教育經費作為提升教育質量的重要物質保障,在西部地區產業結構升級緩慢的情況下,加大中職教育經費投入能否影響勞動生產率的提升呢?即西部地區中等職業教育經費投入對勞動生產率有何影響?針對這些問題,本文試圖基于西部五省的省級面板數據探討西部地區中等職業教育經費投入與勞動生產率之間的關系,也試圖解釋西部地區的產業結構高級化、勞動力就業轉移速度和就業人員受教育水平對勞動生產率的影響。
1.模型選擇
本文主要對1999-2016年我國西部地區新疆、寧夏、云南、廣西、內蒙古五個省(自治區)的中等職業教育經費投入與勞動生產率的關系進行探究,研究內容包含時間和空間兩個維度,面板數據回歸模型能夠為本文的分析提供良好基礎,因此,本文建立如下模型:

其中,i代表省份,t代表具體年份,α為常數項,βi代表影響系數,ci為省份的固定效應,εit為隨機干擾項。
2.變量說明
本研究中有關教育經費投入的數據主要來自于2000-2017年的《中國教育統計年鑒》和《中國教育經費統計年鑒》,反映勞動生產率的數據主要選自2000-2017年的《中國勞動統計年鑒》,以新疆、寧夏、云南、廣西、內蒙古五個省(自治區)為研究對象。由于2013年《中國教育經費統計年鑒》未出版,研究采用內插法估算出2012年的數據,以保證研究的時效性。
(1)勞動生產率
本文的被解釋變量為勞動生產率(LP),勞動生產率是反映地區勞動力生產效率的指標。本文選擇實際GDP①本文以1978年GDP作為基數,實際GDP=當年GDP指數/1978年GDP指數*1978年名義GDP。占總就業人數的比重作為勞動生產率的代理變量。實際GDP是衡量同一產品在不同時期的產量變化,通過不變的價格反映出同一個產品最終在不同時期的實際價值。因此使用實際GDP與就業人數的比重能夠更加有效說明勞動力在不同時期所產出的實際價值,從而真正體現一個地區勞動力的實際生產效率。
(2)教育經費
本研究的核心解釋變量為教育經費投入(Eduf),其中,教育經費主要為事業性經費支出和基建支出兩部分之和,其中事業性經費包括學校的人員經費和公用經費等,其能夠較好地從一定層面上反映出教育教學過程中教師數量等因素對教育質量的影響。基建支出則包括建筑校舍和購置教學設備的費用等。學校基本設施的建設能夠有效保證教育教學過程的順利實施,對于教育質量提升具有重要的物質保障作用。
(3)控制變量
本文旨在探討西部地區中等職業教育經費投入與勞動生產率之間的關系,但不能忽視的是西部地區勞動生產率的變化,同樣也受制于經濟社會發展過程中其他因素的影響,故繼續選取了三個控制變量:產業結構高級化、勞動力就業轉移的速度以及就業人員受教育水平。其中,用第三產業生產值占生產總值的比重(shthird)來衡量該地區產業結構的高級化,一般第三產業生產值所占比重越高,說明該地區產業結構越優化,從而也反映了第三產業對勞動力就業的容納程度。采用第二、三產業就業人數占全部產業就業人數的比重(stemrate)來衡量不同地區勞動力就業轉移的速度,第二、三產業就業人數越多,則說明勞動力在產業間就業轉移的速度越快。用就業人員受高等教育程度(edu)來衡量不同地區勞動力的受教育水平,通常在勞動力市場中受高等教育就業人員人數越多,說明一個地區的勞動力受教育水平越高,人力資本積累越充足。
從表1可知,各省勞動生產率和教育經費投入均具有顯著差異,樣本數據中勞動生產率最小的只有0.194(1999年的廣西地區),而最大的則為12.897(2016年的內蒙古自治區),二者之間大約相差66倍。教育經費投入最高的為7860582萬元(2016年的云南地區),投入最低的僅有177153萬元(1999年的寧夏自治區),兩者之間大約差距44倍。此外,各地區不同時點上的產業結構高級化、勞動力的就業轉移速度和就業人員受教育水平等變量也存在不同程度的差異。

表1 描述性統計
在建立面板數據的回歸模型之前,一般要先對面板數據進行單位根檢驗和協整檢驗等。為避免各變量之間的非線性關系,并使變量趨于平穩,對核心被解釋變量和解釋變量進行對數轉換。即LPR記作LnLpr,Eduf記作LnEduf。
1.單位根檢驗
檢驗序列平穩性的標準方法是單位根檢驗。在模型建立前,為確保模型估計結果的有效性,避免出現偽回歸問題,首先需對面板數據進行平穩性檢驗。檢驗方法采用單位根檢驗中的ADF-Fisher檢驗,檢驗結果見表2。

表2 ADF-Fisher檢驗
由表2可知,經過ADF-Fisher檢驗,各序列均為一階單整序列,序列在同階的情況下可能存在協整關系,可以對分變量進一步做協整檢驗。
2.協整檢驗

表3 數據協整檢驗結果
本文在Engle and Granger二步法檢驗基礎上采用Pedroni檢驗和Kao檢驗,其中Pedroni構造的7個檢驗面板數據協整關系的統計量,即Panel v,Panel rho,Panel PP,Panel ADF,Grouprho,Group PP和Group ADF統計量。表3結果顯示,Panel PP-Statistic和Group PP-Statistic統計量推翻了原假設,即變量間不具有協整關系,同時也通過了Kao檢驗,認為變量間存在協整關系。對此本文認為,上述檢驗結果并不能較好地說明變量間存在協整關系,因此,本文進一步進行了Johansen-Juselius檢驗,見表4。

表4 Johansen-Juselius檢驗
通過表4檢驗結果可知,該檢驗推翻了變量間不存在協整關系的原假設。綜合上述檢驗結果,本文認為這些變量具有長期穩定的協整關系,適合使用固定效用模型進行實證分析。
如表5中模型1、模型2和模型3分別顯示了混合回歸模型、固定效應模型和隨機效應模型的估計結果,對模型1和模型2的結果對比發現,模型1中R2僅僅只有0.290,說明擬合度偏低,因此本文數據并不適用混合回歸模型。此外,由于混合回歸模型沒有考慮到各地區自身的異質性,從而數據中可能存在自相關,出現同質性問題。為解決該問題,本研究引入固定效應模型,并做了F檢驗,F=582.48>F(4)=3.65,拒絕原假設,即說明固定效應模型更適合對該數據的處理。其次,將模型3和模型2再次做了Hausman檢驗,通過得到的P值為0.000,即進一步證實對于該面板數據使用固定效應模型是合理的。因此有理由認為使用固定效應模型處理的估計結果是穩健的。

表5 教育經費投入與勞動生產率的關系
通過模型2的估計結果顯示,在控制了產業結構的高級化、勞動力就業轉移的速度以及就業人員受教育的高級化等條件下,教育經費對勞動生產率的影響在1%的水平上是顯著的,教育經費投入每增加一個單位可以幫助該地區勞動生產率提升0.262個百分點,由此說明近十五年來政府給予中等職業教育的經費投入對提升勞動生產率具有一定的正向效果。因為一方面學校獲得的教育經費越高,可以購置更多的教學設備,并有足夠的經費用來改善中職學生的學習環境,從而為中等職業學生提供更加優質的職業技能培訓,增強中等職業學生的職業技能和實際操作水平,進而提升了教育質量。而高質量的中等職業畢業生具有更加嫻熟的操作技能,在相同的時間內能夠生產出更多的產品,從而提升了勞動生產率。另一方面,中等職業學校利用充足的教育經費,不僅可以通過提高教師的薪酬待遇,留住優秀的職業教師人才,還可以吸引更多的優質教師選擇進入中職學校就業,既提高了中職學校原有教師的積極性,又增強了學校的師資隊伍建設,最終達到提升中職教學質量的目的。此外,教育經費投入越高的省份,說明政府對當地中等職業教育發展的重視程度越高,從而激勵了該地區各個中等職業學校辦學的積極性,為獲得政府提供的經費,各中等職業學校間的競爭意識逐漸增強,不斷注重對學生的質量培養,嚴把質量關,同樣使得中職教育質量得到優化,對提升勞動生產率起到正向作用。
此外,從表5的檢驗結果中還可以看出,產業結構的高級化在5%的水平上顯著影響勞動生產率且與勞動生產率呈負相關,產業結構的高級化每提升一個單位則使得地區勞動生產率降低0.505個單位。因為目前西部地區產業結構的高級化更多的是以生產力較低的傳統服務業為主,缺乏具有技術進步與創新特點的高新技術產業,這與各中職學校的培養目標相偏離。因此,并不能滿足中等職業學生的就業需求,從而導致產業結構的高級化對西部地區勞動生產率帶來了抑制作用。其次,勞動力就業轉移的速度在1%的顯著水平上與勞動生產率具有正向關系。而且,勞動力就業轉移的速度每增加一個單位,該地區的勞動生產率相應提高1.338個單位,其原因是由于勞動力就業更多的是從第一產業向第二產業以及第三產業轉移,并且勞動力在第二、三產業的生產勞動相較于在第一產業具有更高的生產力,所以能夠促進勞動生產率的提高。最后,就業人員受教育水平的高級化在5%的水平上顯著影響勞動生產率,就業人員的受教育水平每提升一個單位,則勞動生產率提高0.095個單位。這表明,就業人員的受教育水平越高,其所獲得的知識儲備相對于受教育水平低的人員更加豐富,他們可以利用較為完備的知識體系,能夠更加靈活且具有創造性地參與生產勞動,縮短生產勞動時間,從而提升勞動生產率。
為了進一步驗證上述檢驗結果的可靠性,本文再次對上文的結果進行穩健性檢驗。研究采用五省生均教育經費來替代教育經費,進行穩健性檢驗。表6中模型1、模型2和模型3分別表示了混合回歸模型、固定效應模型和隨機效應模型穩健性檢驗的結果。檢驗結果說明,無論被解釋變量為中等職業教育經費,還是為中等職業教育生均教育經費,各變量系數的符號與上文基本一致,這說明本文上述的研究結果具有穩健性。

表6 穩健性檢驗
本文以1999-2016年我國新疆、寧夏、云南、廣西、內蒙古五個省(自治區)的面板數據為樣本,在控制其他變量的前提下,分析了中等職業教育經費投入對勞動生產率的影響。研究認為,西部地區的中等職業教育經費投入與勞動生產率之間具有顯著的正向關系,加大中職教育經費投入可以提升地區勞動生產率。而西部地區較快的產業轉移卻對勞動生產率起到抑制作用,其原因可能是由于產業結構調整過程中產業轉移的人才需求與中等職業教育人才供給不能相適應,人才的專業和質量對勞動力生產率有影響。但是,隨著產業結構調整進度的加快,第三產業的發展使得就業容納水平提升,勞動力的就業轉移速度越來越快,從而進一步促進西部地區勞動生產率的提升。此外,就業人員的受教育水平越高,勞動生產率也越高,說明人力資本積累對勞動生產率具有正向作用。
基于以上研究結論,本研究認為提升西部地區勞動生產率需做好以下幾個方面。第一,政府要重視中等職業教育發展,建立西部地區中等職業學校經費投入的保障機制,進一步完善和做好我國西部地區及經濟欠發達地區中等職業教育免學費制度以及貧困家庭子女就學資助體系。同時,要鼓勵各中等職業學校加強與企業間的緊密合作,進一步做好行業企業對于中等職業教育發展的激勵機制,這樣既有助于職業學校的培養方案與企業人才需求相適應,又能拓寬教育經費的來源渠道,使學校獲得更加充裕的教育經費,從而為中等職業學校建設和教學水平提升提供重要保障。第二,建設高水平教師隊伍,提升中等職業教育質量。實現中等職業教育教師的合理有序流動,從職業教育發展較好的地區引進優質的職業教師,加強教師間業務學習的交流合作。加快中等職業學校“雙師型”教師隊伍建設,加強對職業教師的職能培訓,增加職業教師的職業技能,拓寬職業教師的知識面,提高職業教師的教學水平,進而提升中職學生的職業技能水平。第三,進一步優化產業結構,合理引導勞動力在產業間的流動。西部地區在經濟社會發展水平相對落后的條件下,一方面,要把握西部大開發戰略帶來的機遇,充分發揮資源豐富的優勢,大力發展具有本土特色的產業和高新技術產業,加快產業結構高級化的進程與中等職業教育培養目標之間的相協調,提高第三產業對中等職業學生就業的容納水平,從而破解西部地區產業結構高級化對勞動生產率的阻礙作用;另一方面,要加快勞動力就業轉移的速度,即加快中等職業學校畢業生從第一、二產業就業向第三產業就業轉移,優化西部地區勞動力市場人力資源配置效率,統籌好第三產業就業的分流,避免具有職業技能的中職畢業生進入第三產業生產率較低的傳統服務業。第四,提升就業人員的受教育水平并增加就業人員的職業技能,使其更加嫻熟和高效地參與生產勞動。鼓勵就業人員積極參加培訓,強化其理論基礎,完善就業人員的專業知識體系,加強就業人員創造性思維的培養,增強就業人員的人力資本積累,從而提升地區勞動生產率,促進西部地區的經濟社會發展。