高等教育發展與經濟增長的動態交互效應及地區差異

孟越 張曉清

基于2006-2018年省際面板數據，建立PVAR模型對高等教育發展與經濟增長的動態交互效應進行實證檢驗。研究發現：一方面，高等教育發展是我國經濟增長強有力的驅動力量，另一方面經濟增長對高等教育發展具有正向促進作用，但程度上稍弱。高等教育發展與經濟增長的動態交互效應存在地區差異。高等教育發展，尤其是高等教育質量的提升對經濟增長的促進作用，表現為西高東低。經濟增長對高等教育發展的促進作用則表現為東強西弱。本文認為，應在中、西部地區實施質量優先，兼顧規模的高等教育發展戰略。

一、引言

我國高等教育已邁入普及化和高質量發展的新階段，極大地滿足了人民群眾接受更高層次教育的愿望需求，為各行各業輸送了數以千萬計的高級專門人才，有力提升了我國人力資源開發水平，成為科技進步和經濟增長的重要引擎。與此同時科技進步和經濟增長也對高等教育產生深刻影響。可以說，高等教育普及化、大眾化是經濟社會發展的必然結果。但是，正如《中國教育現代化2035》所指出的，我國教育發展仍不平衡不充分，區域之間的發展水平尚存在明顯差距。對于高等教育而言，這一問題同樣存在。因此，客觀刻畫高等教育發展與經濟增長的互動關系及地區差異，對推動高等教育充分、均衡發展，促進經濟社會全面、協調、可持續發展具有重要的理論與現實意義。

教育通過提供技術和知識來提高勞動生產率，促進經濟增長與社會發展。納爾遜等（1966）認為教育加快了吸收、轉化和傳播技術進步的效率。曼昆等（1992）通過擴展新古典增長模型，將人力資本累積的過程加入到公式中，人力資本同物質資本一樣，是促進經濟增長的重要要素。劉倩等（2019）的研究表明，實際經濟增長對高等教育規模增長有較強拉動效應。潘興俠等（2020）的研究發現，高等教育發展水平具有顯著的空間溢出效應，教育發達地區經濟發展水平的彈性系數更大，投入到高等教育中的資源更多。鄒克等（2020）認為，隨著時間的推移，高等教育不充分發展的結構異質性加大，高等教育質量的區域不平衡逐步演變為高等教育發展不平衡的最核心問題。白彥鋒等（2018）通過構建PVAR模型發現，高校教師數量的增長可以帶來該地區經濟的持續增長，而地區經濟的發展狀況和教育經費的投入情況對高校教師人數的變化也具有不可忽視的作用。

本文認為，在對高等教育“量”的積累的同時，不應忽視對“質”的要求。因此從高等教育規模和高等教育質量兩個維度出發，對高等教育發展與經濟增長的動態交互效應及地區差異展開實證檢驗，并提出政策建議。本文構建的PVAR模型能夠較好地克服變量內生性問題。

二、實證設計

（一）樣本選擇、數據來源及變量定義

本文以2006-2018年我國31個省區（不含港澳臺）為研究對象，獲得由403個有效樣本構成的平衡面板。研究數據來自《中國統計年鑒》和《中國教育統計年鑒》。本文主要變量定義如下：

1.反映經濟增長的變量

ECO：平減后的GDP增長率，該變量反映經濟增長情況。

2.反映高等教育發展的變量

高等教育發展應包括規模擴張與質量提升兩個方面，用兩個變量分別反映。

（1）EDUscale：普通高等院校在校生數的增長率，該變量反映高等教育規模擴張。

（2）EDUquality：生師比是反映高等教育質量的常用的核心指標，生師比越高，說明教育質量越低。為方便表述，本文以生師比的相反數表征高等教育質量，以其增長率（EDUquality）反映高等教育質量的變化。

（二）實證模型設定

本文采用面板向量自回歸模型（Penal Vector Autoregressive Model，簡稱PVAR模型）進行實證分析，檢驗高等教育發展與經濟增長的動態交互效應。首先，采用廣義矩估計法（GMM）進行參數估計;其次，通過正交化脈沖響應函數分離出某一內生變量的沖擊對其他內生變量的影響程度，繪制動態脈沖響應圖，直觀刻畫各變量對沖擊的反應;最后，通過誤差項的方差分解，提供每個擾動因素對各內生變量影響的相對程度并進行分析。本文的PVAR模型設定如下：

Yi，t=Φ0+Φ（L）Yit-1+Fi+Dt+εi，t （1）

其中，Φ0是常數（截距）項;Yi，t是由模型所有內生變量構成的向量，本文中為{ECO，EDUscale，EDUquality}，分別代表i地區在t年的經濟增長、高等教育規模擴張和高等教育質量提升;Φ（L）是滯后算子向量;Fi是固定效應向量;Dt是時間效應向量;εi，t是隨機擾動項。

三、實證檢驗與分析

（一）描述性統計

主要變量描述性統計結果如表1所示。

（二）模型處理

1.數據平穩性檢驗。數據不平穩會出現偽回歸現象，也會影響脈沖響應與方差分解的穩定性。本文采用主流的LLC、IPS、HT和ADF-Fisher四種檢驗方法對模型變量進行單位根檢驗，結果顯示三個變量原序列數據平穩。

2.最佳滯后階數的選擇。根據AIC、BIC、HQIC三個準則，結合脈沖響應函數的收斂情況和實踐經驗，判定樣本的最佳滯后階數為3。

3.模型平穩性檢驗。處于非穩定狀態的動態系統面臨外生沖擊時，某些內生變量會一直增加，難以刻畫符合現實的動態發展趨勢。本模型為三個變量滯后三期構成的系統，特征根均位于單位圓之內，如圖1所示，說明模型具有平穩性。

4.格蘭杰因果檢驗。用于判斷變量的滯后項對于其他變量是否有顯著影響，從而說明變量之間在時間上的因果關系。本模型格蘭杰因果檢驗結果顯示高等教育發展與經濟增長之間的雙向因果關系在統計上顯著，驗證了本研究采用PVAR模型的合理性。

（三）PVAR模型的參數估計

GMM參數估計結果如表2所示。表2第（1）列以ECO為被解釋變量，EDUscale和EDUquality的系數均大于零且多數具有顯著性，說明高等教育發展對經濟增長具有明確而顯著的正向影響。第（2）列以EDUscale為被解釋變量，ECO系數的符號和顯著性并不統一，說明經濟發展對高等教育規模的影響較為復雜，長期影響難以通過參數估計結果得出明確結論。EDUquality的系數均小于零但不顯著，說明提升高等教育質量短期內不會顯著抑制高等教育規模。第（3）列以EDUquality為被解釋變量，ECO和EDUscale系數的符號均不統一且不顯著，說明高等教育質量短期內不容易受到顯著影響。