互聯網、教育與貧困地區經濟增長*

王蕓舒

(美國霍瑞斯曼學校(Horace Mann School,USA),美國 紐約)

1 概述

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》明確提出“發展高質量教育體系”。然而，當前我國存在地區教育資源差異較大、教育資源共享程度偏低、在線教育優勢發揮不足等問題，嚴重抑制了學習型社會的建設，使貧困地區的經濟發展容易陷入“中等收入陷阱”。我國擁有較為完善的互聯網基礎設施，第五代移動通信建設也處于推進狀態。互聯網的發展降低了地理距離對教育資源共享的阻礙作用，如何利用互聯網推動教育資源的空間體系發展和防止返貧具有重要的現實意義。

目前，已有文獻[1-4]主要研究了教育與經濟增長或者互聯網與經濟增長的關系，尚缺少研究教育及互聯網對貧困地區經濟增長的作用。本文考察了互聯網、教育以及二者的交互效應對貧困地區經濟增長的促進作用，研究結果為我國從根源上治理貧困地區、防止返貧提供啟示。

2 理論背景及相關文獻

關于互聯網與地區經濟增長的研究方面，Jin和Cho選擇基礎設施、信息能力、信息投資和信息貿易規模作為信息技術的表征變量，分析信息技術對國家經濟增長的影響，研究發現教育水平作為中介變量影響了信息技術經濟效應的發揮[5]。Habibi和Zabardast比較不同國家互聯網的經濟效應發現，互聯網雖然與經濟增長呈正相關，但由于發達國家具有更高的教育水平，互聯網的經濟效應更高[6]。 國內研究中，劉姿均和陳文俊利用國內31個省區市2005—2017年的面板數據，采用空間計量模型得出結論：互聯網普及率每提高1%，會使實際人均GDP提高0.742%，第三產業的占比提高0.067%[1]。劉宇通過使用2002—2009年的互聯網資源指數和生產函數模型,計算了互聯網對經濟所產生的影響和貢獻率，互聯網資源指數每增長 1%，GDP將會增加0.0452%[2]。謝印成和高杰通過利用1999—2013年的互聯網數據以及計量經濟回歸模型，分析了互聯網發展對經濟的影響，發現網絡零售交易額每增長1%，中國第三產業增加值將會增加0.22%；當農村網民數量增加值每增加1%，網絡零售交易額增加值將會增加1.29%[3]。

關于教育發展與地區經濟增長的研究方面，Yardimcioglu等使用多種因果分析方法得出教育與經濟增長之間的因果關系，發現教育與經濟增長之間存在較強的協整關系[7]。Oancea等使用向量誤差修正模型進行分析，發現不同國家教育對經濟增長的影響程度雖然不同，但都存在因果關系[8]。國內研究中，朱耘嬋和王銀梅利用2003-2013 年中國省級數據，基于柯布-道格拉斯生產函數構建模型，發現財政教育投入每增長 1%，地區經濟將會增長0.46%[9]。李玲利用1978—2000年中國的教育投資數據進行實證研究，發現教育投資每增加 1%,GDP 將會增加0.67%[4]。

綜上，國內外學者多從國家或省級層面研究互聯網和教育對經濟增長的推動作用，較少文獻以我國貧困地區脫貧為背景研究互聯網和教育如何促進貧困地區持續性脫貧。此外，互聯網和教育都是經濟增長的推動因素，已有文獻為本文研究二者之間的交互效應促進貧困地區經濟增長提供了基礎。本文的創新點為聚焦貧困地區，考察互聯網和教育及交互效應對貧困地區經濟增長的促進作用。

3 實證研究方法

3.1 模型構建及變量含義

為驗證互聯網和教育對貧困地區經濟增長的促進作用，在地區經濟增長模型中引入教育與互聯網的交叉乘積項作為主要解釋變量。考慮到經濟水平的影響存在滯后性和連續性，構建動態面板模型如下：

GDPit=β0+β1GDPi,t-1+β2EDUit+β3NETit+β4(EDU×NET)it+αi+μit

(1)

式(1)中，i為城市；t為年份；GDPit表示貧困地區所處的城市i在時間t期的人均GDP；GDPit-1表示在時間t-1期的人均GDP；EDUit表示教育變量；NETit表示互聯網變量；(EDU×NET)it是交叉乘積項，代表互聯網教育水平；αi為個體固定效應；uit為隨機擾動項。

3.2 變量選取及數據來源

本文的主要研究對象為貧困地區。根據2012年國務院扶貧開發領導小組辦公室公布的貧困縣名單，對貧困縣所在的地級市進行篩選。剔除數據缺失嚴重的地區，共篩出貧困縣所在的112個城市。各項指標的數據來自于《中國城市統計年鑒》以及從2010-2019年各省份統計年鑒。

目前，我國實行全國范圍內的九年義務教育，貧困地區所在城市一般沒有高等教育院校。因此本文選用高中在校生衡量地區教育水平。考慮到城市高中在校生數量與城市總人口息息相關，本文計算了全國的高中在校生平均比例，然后計算各個城市的高中生在校生比例。對高中生在校生比例大于全國平均比例6.15%的城市，取值為1；對那些小于全國平均比例的城市，取值為0，構建虛擬變量表征城市教育水平。

伴隨手機迅速普及，許多人已經將手機作為電腦的替代品。因此本文使用手機模式下移動互聯網(mobile)和傳統網絡模式下的固定互聯網(web)來表征城市互聯網發展水平(NETit)。

4 結果分析

根據Hausman 檢驗結果，應采用固定效應類型，選擇個體固定效應。利用Stata 16軟件對模型進行回歸分析，具體估計結果如表1所示。

表1 互聯網、教育對經濟增長的回歸結果

表1中，第(1)、(2)欄為不含交叉項的基準回歸結果，即沒有將互聯網教育考慮在內，可以看出教育水平對貧困地區的經濟增長具有顯著的促進作用，固定互聯網基礎設施和移動互聯網基礎設施都對貧困地區的經濟具有顯著的正向增長作用。第(3)、(4)欄為引入了具有互聯網與教育的交叉項的回歸結果，從回歸結果可以看出，固定互聯網教育與移動互聯網教育對經濟增長的影響并不顯著。這表明對于那些高中入學率在6.15%以上的城市，教育對經濟增長的影響遠大于互聯網教育對經濟增長的影響。鑒于互聯網教育與經濟增長之間的回歸系數值為負且不顯著，是由于互聯網教育與教育形成多重共線性造成的。為進一步說明交互效應對經濟增長的作用，在表1中的(5)、(6)欄為(3)、(4)欄刪除教育水平的虛擬變量后進行回歸，其結果表明兩種模式的互聯網水平在10%的顯著性水平下對經濟增長具有正向作用。結果表明，對于高中入學率在6.15%以上的城市，教育與移動互聯網、固定互聯網基礎設施具有交互效應，對貧困地區的經濟增長起到正向促進作用。

5 結論

如何有效發揮教育和互聯網的積極經濟效應，推動貧困地區持續性脫貧，是當前我國實現高質量發展和區域協調發展的重要措施。本文利用貧困地區數據，采用動態固定效應面板模型探究了教育和互聯網的交互效應。主要結論是：①互聯網和教育發展顯著促進了貧困地區經濟增長；②互聯網與教育的交互效應顯著促進了貧困地區經濟增長，教育水平是互聯網發揮經濟效應的關鍵中介。

為此，貧困地區城市應注重發展互聯網的基礎設施，完善基站建設，提高互聯網的覆蓋率。同時應該重視義務階段教育，提高學生在信息技術方面的操作能力，使學生在教學資源、軟件工具方面享受互聯網帶來的福利，縮小地區間的數字鴻溝，為更快更好實現鄉村振興提供新動力。