1、教育投資、人力資本提高與西部經(jīng)濟(jì)的崛起以貴州省19502021年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為例論文摘要：基于協(xié)整理論和向量誤差修正模型，本文利用貴州省19502021年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析了西部地區(qū)教育投入與其經(jīng)濟(jì)增長之間的長短期因果關(guān)系。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，從長期來看，教育確實(shí)對西部經(jīng)濟(jì)增長起到了促進(jìn)作用，而且經(jīng)濟(jì)增長對各類教育指標(biāo)也有顯著影響。從短期來看，只有政府教育支出對總產(chǎn)出有顯著影響，不過該影響為負(fù)，即政府教育支出增加1%會使得總產(chǎn)出減少0.13%。另外，普通高校專任教師數(shù)和在校學(xué)生數(shù)在短期內(nèi)對總產(chǎn)出沒有顯著影響。論文關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長,教育投入,協(xié)整檢驗(yàn),因果關(guān)系檢驗(yàn)一、引言長期以來，由于各種歷史和現(xiàn)實(shí)

2、原因，西部經(jīng)濟(jì)的開展程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于東部和中部地區(qū)。為了實(shí)現(xiàn)東中西部地區(qū)協(xié)調(diào)開展，大力支持西部地區(qū)開發(fā)建設(shè)成為我們黨領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)濟(jì)工作的一條重要方針，也是我國現(xiàn)代化建設(shè)中的一項(xiàng)重要戰(zhàn)略任務(wù)。自2000年3月國務(wù)院西部開發(fā)辦正式開始運(yùn)行，西部大開發(fā)戰(zhàn)略已經(jīng)實(shí)施了十一年。在這十一年里，西部十二個(gè)省市區(qū)經(jīng)濟(jì)保持平穩(wěn)較快增長勢頭，并農(nóng)村生產(chǎn)生活條件、根底設(shè)施、生態(tài)環(huán)境、特色產(chǎn)業(yè)、東西合作等方面取得了顯著成效。要實(shí)現(xiàn)西部經(jīng)濟(jì)的全面崛起，除了實(shí)行各種有利于加快經(jīng)濟(jì)開展的政策外，開展教育特別是開展根底教育和高等教育也至關(guān)重要。美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家舒爾茨認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)開展主要取決于人的質(zhì)量而不是自然資源的豐裕或資本存量的多寡，而

3、人力資本的形成又離不開教育。從這個(gè)意義上講，開展教育才是西部經(jīng)濟(jì)崛起的必由之路。在西部大開發(fā)的十一年里，國家西部兩基;攻堅(jiān)方案實(shí)現(xiàn)了西部普九;的突破：農(nóng)村寄宿制學(xué)校建設(shè)新增校舍面積近1200萬平方米、兩免一補(bǔ);政策廣泛實(shí)施、農(nóng)村中小學(xué)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育工程覆蓋中西部36萬所農(nóng)村中小學(xué)，這些成就使廣闊農(nóng)村學(xué)生能夠進(jìn)得來;、留得住;、學(xué)得好;。在國家實(shí)施的貧困地區(qū)義務(wù)教育工程;二期方案、中小學(xué)危房改造工程;、中西部農(nóng)村初中校舍改造工程;等一系列專項(xiàng)工程中，中央累計(jì)投入的360億元多數(shù)投向西部地區(qū)，帶來了西部辦學(xué)條件的顯著改善?？紤]到教育的重要性以及政府大力對西部教育根底設(shè)施進(jìn)行投資，我們不禁要問以下幾個(gè)

4、問題：第一、既然教育對西部經(jīng)濟(jì)開展這么重要，那么政府投資教育根底設(shè)施到底能對西部經(jīng)濟(jì)增長起到多大作用呢？第二、教育投資屬于長期投資，那么在短期內(nèi)，教育投資的回報(bào)率是多少呢？第三、教育根底設(shè)施與西部經(jīng)濟(jì)開展的因果關(guān)系是怎樣的呢？到底是教育根底設(shè)施的建設(shè)促進(jìn)了西部經(jīng)濟(jì)的開展，還是經(jīng)濟(jì)開展后產(chǎn)生了對教育根底設(shè)施的需求？答復(fù)這些問題具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義，可以為西部大開發(fā)戰(zhàn)略的繼續(xù)實(shí)施提供理論和實(shí)踐依據(jù)。鑒于此，本文基于協(xié)整理論和向量誤差修正模型，利用貴州省19502021年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析西部地區(qū)教育投入與其經(jīng)濟(jì)增長之間的協(xié)整關(guān)系以及Granger因果關(guān)系，并給出相應(yīng)的政策建議。本文的結(jié)構(gòu)組織如下：第

5、二局部對已有的研究成果進(jìn)行文獻(xiàn)綜述；第三局部介紹本文所使用的方法以及進(jìn)行數(shù)據(jù)描述并檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。第四局部為實(shí)證分析，包括建立VAR模型、協(xié)整檢驗(yàn)及Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)、建立向量誤差修正模型。第五局部給出本文結(jié)論及政策建議。二、文獻(xiàn)綜述除了理論研究，許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家也對教育與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了大量的實(shí)證研究。舒爾茨(1961)對美國19291957年教育投資增量的收益率作了測算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)美國教育對國民經(jīng)濟(jì)增長的奉獻(xiàn)率為33%。丹尼森(Dennison,1962)采用因素分解的方法，計(jì)算出美國19221957年間的經(jīng)濟(jì)增長大約有1/5應(yīng)歸功于教育。喬根森和弗朗梅尼(Jorgensonand

6、Fraumeni,1992)對美國19481986年的增長進(jìn)行核算說明，人力資本質(zhì)量的提高對經(jīng)濟(jì)增長的奉獻(xiàn)占經(jīng)濟(jì)增長的26%。曼金、羅默和韋爾(Mankiw、RomerandWeil,1992)對98個(gè)國家1985年每個(gè)工人產(chǎn)出的跨國差異進(jìn)行了核算，結(jié)果說明人力資本水平對跨國差異的奉獻(xiàn)為49%，每個(gè)工人人力資本提高1%將導(dǎo)致產(chǎn)出增長0.28%?？唆敻?Krueger,1998)發(fā)現(xiàn)人力資本存量與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著倒U形關(guān)系，平均受教育年數(shù)對經(jīng)濟(jì)增長作用的峰值為7.5年，而1990年這些國家人口的平均受教育年齡為8.4年，意味著這些國家進(jìn)一步擴(kuò)張教育將會得到負(fù)的收益。國內(nèi)學(xué)者對此也進(jìn)行了大量的實(shí)

7、證研究(崔玉平,2001;宋華明、王榮,2004;宋華明,2005;李雯,2006;周平、徐曉艷,2007;樊華,2006;劉林,2007;周祥,2007)。分析以上的參考文獻(xiàn)，不難發(fā)現(xiàn)：第一、大局部文獻(xiàn)都是利用柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)分析計(jì)算教育對經(jīng)濟(jì)增長的奉獻(xiàn)率，但該種方法存在著模型設(shè)定和參數(shù)估計(jì)等方面的問題，比方利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸就會產(chǎn)生偽回歸;現(xiàn)象。第二、大局部文獻(xiàn)都沒有進(jìn)一步考察教育與經(jīng)濟(jì)增長之間的因果關(guān)系，只是默認(rèn)教育對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用，而忽略了經(jīng)濟(jì)增長對教育開展的反作用。第三、大局部文獻(xiàn)都只是研究一定時(shí)期內(nèi)教育對經(jīng)濟(jì)增長的平均作用，而忽略了教育的長短期回報(bào)率。第四、大局部文獻(xiàn)

8、都是以教育支出為解釋變量進(jìn)行回歸分析，無法全面地反映教育對經(jīng)濟(jì)增長的影響。鑒于此，本文利用貴州省19502021年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，基于協(xié)整理論和向量誤差修正模型，實(shí)證性地研究教育對西部經(jīng)濟(jì)增長的長短期影響。與以往研究相比，本文所作的改良主要包括：第一、在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)，本文將使用向量自回歸模型，可以有效地克服時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)和偽回歸等問題。第二、本文將使用協(xié)整理論找出教育與經(jīng)濟(jì)增長之間的長期均衡關(guān)系，并通過構(gòu)建向量誤差修正模型找出這二者之間的短期因果關(guān)系。第三、本文將從政府、學(xué)校及學(xué)生三個(gè)角度描述教育開展水平，從而全面地分析教育對西部經(jīng)濟(jì)的增長作用。三、方法介紹及數(shù)據(jù)描述(一)方法介紹目前

9、，大局部學(xué)者都利用生產(chǎn)函數(shù)法實(shí)證研究教育與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，但是該方法存在著模型設(shè)定和參數(shù)估計(jì)等方面的問題，比方由于時(shí)間序列共同趨勢引起的偽回歸;問題，不僅如此，教育與經(jīng)濟(jì)增長的因果關(guān)系也無法確定。向量自回歸法(VectorAutoregression,VAR)不過多拘泥于經(jīng)濟(jì)理論分析框架，而是以有限數(shù)目的當(dāng)期變量對變量自身和其它變量的滯后值進(jìn)行回歸，也就是說讓數(shù)據(jù)自己說話;(古扎拉蒂,2000)。換句話說，該方法是依據(jù)數(shù)據(jù)自身的內(nèi)在特征來探討數(shù)據(jù)之間的長短期均衡關(guān)系。在后面的實(shí)證分析中，我們首先會對本文所使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，如果這些數(shù)據(jù)都具有相同的單整階數(shù)，那么我們就可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)

10、(Co-integrationTest)和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)(GrangerCausalityTest)，從而獲得變量間的長期均衡關(guān)系，并確定這些變量之間的因果關(guān)系。在協(xié)整分析的根底上，我們將進(jìn)一步構(gòu)造向量誤差修正模型(VectorErrorCorrectionModel,VECM)，從而得出變量間的短期波動關(guān)系。(二)數(shù)據(jù)描述本文使用貴州省19502021年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。之所以選擇貴州省作為研究對象是因?yàn)椋旱谝?、貴州省的經(jīng)濟(jì)開展程度在西部十二個(gè)省市區(qū)中屬于中等水平；第二、貴州省的教育水平也大致處于西部十二個(gè)省市區(qū)的中等位置。因此，貴州省的情況根本上能代表西部十二個(gè)省市區(qū)

11、的情況，研究其教育與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系根本上可以反映整個(gè)西部的教育與經(jīng)濟(jì)增長的長短期關(guān)系。本文所使用的數(shù)據(jù)全部表1列出了各變量的統(tǒng)計(jì)性描述。在回歸模型中，我們將用貴州省歷年的生產(chǎn)總值(Y)表示該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開展程度，并根據(jù)GDP平減指數(shù)進(jìn)行調(diào)整以去除價(jià)格因素。教育投入指標(biāo)是本文重點(diǎn)考察的變量。為了更加準(zhǔn)確地估計(jì)出教育與經(jīng)濟(jì)增長的長短期關(guān)系，本文擬用政府、學(xué)校及學(xué)生三個(gè)角度入手衡量教育水平。從政府角度出發(fā)，本文用政府教育支出總額(G)來表示政府的教育投入；從學(xué)校角度出發(fā)，本文用普通高校專任教師數(shù)(N)表示學(xué)校的根底設(shè)施建設(shè)；從學(xué)生角度出發(fā)，本文用普通高校在校學(xué)生數(shù)(N)表示該地區(qū)居民對教育的需求。值得

12、注意的是，總產(chǎn)出不可能僅僅只受教育水平的影響，還與其它很多經(jīng)濟(jì)變量存在聯(lián)系。因此，我們要盡可能得考慮其它經(jīng)濟(jì)因素對總產(chǎn)出的影響，從而更加準(zhǔn)確地反映教育與經(jīng)濟(jì)增長的真實(shí)關(guān)系。但是，模型中涉及的變量又不能太多，因?yàn)檫^多的變量會使得向量自回歸模型中的待估參數(shù)大大增加。鑒于此，本文只添加地區(qū)總?cè)丝?POP)和地區(qū)固定資產(chǎn)投資額(I)這兩個(gè)變量。其中，固定資產(chǎn)投資額用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整以消除價(jià)格因素。另外，在進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)前，我們會對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理，這樣做不僅會使數(shù)據(jù)的波動幅度變小，而且處理后的數(shù)據(jù)會具備一些良好的特性，同時(shí)還不影響變量之間存在的協(xié)整關(guān)系。在變量符號前加L表示數(shù)據(jù)經(jīng)過了對數(shù)處

13、理。表1樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述 變量 描述 單位 均值 最小值 最大值 Y 貴州省生產(chǎn)總值 億元 399.36 6.39 3097.96 G 政府教育支出總額 億元 18.61 0.01 229.77 N 普通高校專任教師數(shù) 人 4533.54 243 18037 N 普通高校在校學(xué)生數(shù) 人 39343.73 948 267526 POP 總?cè)丝?萬人 2669.53 1417.2 3903.7 I 固定資產(chǎn)投資額 億元 184.88 0.03 1844.45 資料來源：?新中國60年統(tǒng)計(jì)資料匯編?(三)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)在構(gòu)造VAR模型和進(jìn)行協(xié)整分析之前，必須對變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，只有當(dāng)相關(guān)變

14、量都具有相同的單整階數(shù)時(shí)，才能進(jìn)行協(xié)整分析。為確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文使用ADF單位根檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)上述變量的平穩(wěn)性，在滯后期數(shù)的選擇上，參照赤池信息準(zhǔn)那么(AkaikeInfoCriterion,AIC)。從檢驗(yàn)結(jié)果來看，時(shí)間序列LY、LG、LN、LN、LPOP、LI的水平值均為非平穩(wěn)序列，經(jīng)過一階差分之后變得平穩(wěn)，因此它們都是I(1)序列。四、實(shí)證分析結(jié)果協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)通常有兩種方法：Engle-Granger兩步法表3VAR系統(tǒng)2(LY,LN,LPOP,LI)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果 原假設(shè) 特征根 跡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(P值) 最大特征值統(tǒng)計(jì)量(P值) 0個(gè)協(xié)整向量 0.52 98.91(0

15、.0000) 41.72(0.0006) 最多1個(gè)協(xié)整向量 0.47 57.19(0.0001) 36.56(0.0003) 最多2個(gè)協(xié)整向量 0.21 20.63(0.0445) 13.26(0.1240) 最多3個(gè)協(xié)整向量 0.12 7.36(0.1085) 7.36(0.1085) 表4VAR系統(tǒng)3(LY,LN,LPOP,LI)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果 原假設(shè) 特征根 跡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(P值) 最大特征值統(tǒng)計(jì)量(P值) 0個(gè)協(xié)整向量 0.56 99.31(0.0000) 47.77(0.0001) 最多1個(gè)協(xié)整向量 0.42 49.55(0.0008) 31.22(0.0022) 最多

16、2個(gè)協(xié)整向量 0.22 18.33(0.0902) 14.41(0.0842) 最多3個(gè)協(xié)整向量 0.07 3.92(0.4240) 3.92(0.4240) 表5各類教育指標(biāo)與總產(chǎn)出的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn) VAR系統(tǒng) 原假設(shè)H c 統(tǒng)計(jì)量 自由度 P值 (LY, LG, LPOP, LI) LG不是LY的Granger原因 11.90 2 0.0026 LY不是LG的Granger原因 13.64 2 0.0011 (LY, LN , LPOP, LI) LN 不是LY的Granger原因 11.04 2 0.0040 LY不是LN 的Granger原因 26.22 2 0.0000

17、(LY, LN , LPOP, LI) LN 不是LY的Granger原因 9.26 2 0.0097 LY不是LN 的Granger原因 19.32 2 0.0037 注：*分別表示在5%的顯著性水平下顯著；總?cè)丝诩肮潭ㄙY產(chǎn)投資額的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果省去了。LY=29.92+1.61LG-4.21LPOP+2.36LI(2)LY=46.24+1.26LN-4.98LPOP+1.67LI(3)LY=14.99+0.86LN-4.76LPOP+2.11LI(4)表6各VAR系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)整向量系數(shù) y LY 教育指標(biāo) LPOP LI 常數(shù)項(xiàng) (LY, LG, LPOP, LI) 1.0

18、0 -1.61(-2.59) 4.21(2.15) -2.36(-5.71) -29.92(-2.00) (LY, LN , LPOP, LI) 1.00 -1.26(-1.82) 4.98(2.47) -1.67(-5.15) -46.24(-3.25) (LY, LN , LPOP, LI) 1.00 -0.86(-5.15) 4.76(3.95) -2.11(-3.35) -14.99(-3.74) 注：括號內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*、*、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著。從表6的回歸結(jié)果中可以看出，就長期而言，各類教育指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長之間存在正相關(guān)關(guān)系。具體而言，第一、政府教育支出

19、的產(chǎn)出彈性最大，而且在5%的顯著性水平下顯著，其經(jīng)濟(jì)含義是政府教育支出每增加1%，貴州省總產(chǎn)出將增加1.61%。這和大局部研究結(jié)果類似。政府增加教育投入會大大改良教育根底設(shè)施，使得各層次的學(xué)校能夠培養(yǎng)出更多優(yōu)秀的人才為地區(qū)經(jīng)濟(jì)的開展做奉獻(xiàn)。第二、高校專任教師數(shù)的產(chǎn)出彈性為1.26，但只是在10%的顯著性水平下才顯著。其經(jīng)濟(jì)含義是普通高校專任教師數(shù)每增加1%，貴州省總產(chǎn)出將增加1.26%。此產(chǎn)出彈性小于教育支出的產(chǎn)出彈性，這也不難理解，因?yàn)榻逃С隹梢杂糜诤芏喾矫?，增加教師?shù)量只是其中一個(gè)。第三，普通高校在校學(xué)生數(shù)的產(chǎn)出彈性最小，不過非常顯著，其經(jīng)濟(jì)含義是普通高校在校學(xué)生數(shù)每增加1%，貴州省總產(chǎn)

20、出將增加0.86%。學(xué)生數(shù)的產(chǎn)出彈性不高說明單單依靠增加學(xué)生數(shù)量，比方說高校擴(kuò)招，如果相應(yīng)的教育根底設(shè)施無法跟上的話，其效果不一定理想。另外，在3個(gè)VAR系統(tǒng)中，人口的產(chǎn)出彈性都為負(fù)，而且都比擬顯著。這和西部落后地區(qū)的實(shí)際情況是相符合的。人口增加，雖然一方面會增加這些地區(qū)的勞動力數(shù)量，但是另一方而也會加重政府的財(cái)政負(fù)擔(dān)，考慮到西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)比擬落后，人口增加的綜合結(jié)果很有可能是總產(chǎn)出下降。3個(gè)VAR系統(tǒng)中的固定資產(chǎn)投資額的產(chǎn)出彈性為正，而且非常顯著。這與西部落后地區(qū)勞動力豐裕，資本稀缺的現(xiàn)實(shí)相吻合。(三)向量誤差修正模型協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果證明了總產(chǎn)出、各類教育指標(biāo)、總?cè)丝诤凸潭ㄙY產(chǎn)投資額之間存在長期穩(wěn)

21、定的均衡關(guān)系，但二者之間是否存在短期波動關(guān)系，還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。下面，本文將借助向量誤差修正模型，建立教育與經(jīng)濟(jì)增長之間的短期波動模型。由于向量誤差修正模型的滯后期是無約束VAR模型一階差分變量的滯后期，前文確定的所有無約束VAR模型的滯后期為2，所以對應(yīng)的VECM滯后期應(yīng)為1?；貧w模型時(shí)，我們還是假定序列沒有確定性線性趨勢而且協(xié)整方程只有截距。具體估計(jì)結(jié)果詳見表7。為了節(jié)省篇幅，表7中只列出了3個(gè)VAR系統(tǒng)中以DLY和各類教育指標(biāo)為因變量的誤差修正方程。從回歸結(jié)果來看，以DLY為因變量的誤差修正方程中，誤差修正項(xiàng)ECM的系數(shù)都很顯著，它的大小反映了對偏離長期均衡的調(diào)整力度，其經(jīng)濟(jì)含義是，當(dāng)短

22、期波動偏離長期均衡時(shí)，3個(gè)VAR系統(tǒng)的ECM將以-0.16、-0.15、-0.12的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。另外，以各類教育指標(biāo)為因變量的誤差修正方程中，誤差修正項(xiàng)ECM的系數(shù)也比擬顯著。其經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋和上面相同，故不再贅述。表7向量誤差修正模型的回歸結(jié)果 VAR系統(tǒng) (LY, LG, LPOP, LI) (LY, LN , LPOP, LI) (LY, LN , LPOP, LI) 變量 DLY DLG DLY DLN DLY DLN ECM -0.16(-6.51) 0.03(1.89) -0.15(-5.27) -0.06(-1.73) -0.12(-4.57) 0.03(3.

23、06) DLY -0.39(-2.19) -0.30(-1.03) -0.26(-1.33) 0.33(1.29) -0.08(-0.40) 0.88(2.07) DLG -0.13(-2.13) 0.45(4.33) DLN -0.07(-0.74) 0.31(2.29) DLN -0.12(-1.13) 0.11(0.13) DLPOP 0.95(1.40) 1.46(1.34) 0.90 (1.17) 1.27(1.22) 0.39(0.46) -1.17(-0.63) DLI 0.16(2.94) 0.14(1.61) 0.10(1.87) -0.07(-0.94) 0.06(1.11

24、) 0.25(2.30) C 0.10(4.37) 0.05(1.32) 0.06(2.33) 0.05(1.33) 0.07(3.06) 0.12(2.10) 調(diào)整后的R 0.393 0.445 0.322 0.413 0.374 0.516 F統(tǒng)計(jì)量 10.06 12.21 6.18 7.38 5.26 10.50 注：括號內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量；*、*、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著。下面我們討論一下各類教育指標(biāo)與總產(chǎn)出在短期內(nèi)的因果關(guān)系。首先，我們看一下各類教育指標(biāo)對總產(chǎn)出的短期影響。從回歸結(jié)果來看，不難發(fā)現(xiàn)以下幾個(gè)結(jié)論。第一、政府教育支出的回歸系數(shù)為-0.13，而且在5%的顯

25、著性水平下顯著。這說明，就短期而言，政府教育支出增加1%會使得總產(chǎn)出減少0.13%。教育投資是一種長期投資，從長遠(yuǎn)來看，教育投資的回報(bào)率會非常得高，方程(2)就是一個(gè)佐證。但是由于接受教育需要一個(gè)過程，不能一蹴而就，所以在短期內(nèi)增加教育支出對經(jīng)濟(jì)增長的作用不會太明顯。不僅如此，教育支出的增加意味著其它有利可圖的投資減少，因此，綜合的結(jié)果有可能是總產(chǎn)出下降，正如本文的回歸結(jié)果所示，不過總產(chǎn)出下降的幅度不是很大僅僅下降0.13%。第二、普通高校專任教師數(shù)的回歸系數(shù)為負(fù)但不顯著。和上面分析一樣，教育投資具有長期性，因而，教育根底設(shè)施的投資效果具有一定的滯后性。第三、普通高校在校學(xué)生數(shù)的回歸系數(shù)為負(fù)也

26、不顯著。這從另一個(gè)角度說明了高校擴(kuò)招的經(jīng)濟(jì)效果不是很理想，特別是在短期。接著，我們討論一下總產(chǎn)出對各類教育指標(biāo)的短期影響。第一、總產(chǎn)出在短期內(nèi)對教育支出沒有影響。西部落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)不興旺，政府財(cái)政收入不是很寬裕，但政府需要投資的工程非常得多，考慮到教育投資的長期性以及開展經(jīng)濟(jì)的急迫性，政府在短期內(nèi)不急于增加教育支出也是可以理解的。第二、總產(chǎn)出在短期內(nèi)對教育根底設(shè)施用高校教師數(shù)表示也沒有影響。正如上面分析的一樣，教育根底設(shè)施在短期內(nèi)沒有經(jīng)濟(jì)效益，所以政府傾向于將有限的資金投入到在短期能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益的工程中。第三、總產(chǎn)出在短期內(nèi)對普通高校在校學(xué)生數(shù)有正向促進(jìn)作用。在校學(xué)生數(shù)反映的是西部地區(qū)居民對教育

27、產(chǎn)品的需求程度。隨著社會的進(jìn)步，人們逐漸地意識到教育的重要性，所以當(dāng)人們的收入水平提高以后，他們傾向于讓自己的子女多接受一些教育，因而高校在校學(xué)生數(shù)會隨著經(jīng)濟(jì)增長而增加。五、結(jié)論及政策建議(一)相關(guān)結(jié)論基于協(xié)整理論和向量誤差修正模型，本文利用貴州省19502021年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析了西部地區(qū)教育投入與其經(jīng)濟(jì)增長之間的長短期因果關(guān)系，具體結(jié)論如下：第一、根據(jù)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，本文發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與各類教育指標(biāo)、總?cè)丝诤凸潭ㄙY產(chǎn)投資額在樣本期間內(nèi)存在長期均衡關(guān)系。通過Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，本文證實(shí)了各類教育指標(biāo)是長期經(jīng)濟(jì)增長的原因。具體而言，政府教育支出每增加1%，總產(chǎn)出將增加1.61

28、%；普通高校專任教師數(shù)每增加1%，總產(chǎn)出將增加1.26%；普通高校在校學(xué)生數(shù)每增加1%，總產(chǎn)出將增加0.86%。反之，從長期來看，經(jīng)濟(jì)增長對各類教育指標(biāo)也有顯著影響。第二、從短期來看，只有政府教育支出對總產(chǎn)出有顯著影響，不過該影響為負(fù)，即政府教育支出增加1%會使得總產(chǎn)出減少0.13%。而普通高校專任教師數(shù)和在校學(xué)生數(shù)的回歸系數(shù)在短期內(nèi)都不顯著。就總產(chǎn)出對各類教育指標(biāo)的短期影響而言，只有普通高校在校學(xué)生數(shù)的回歸系數(shù)比擬顯著，說明在短期內(nèi)，人們收入水平的提高會使他們增加對教育產(chǎn)品的需求。另外，其它兩個(gè)教育指標(biāo)的回歸系數(shù)都不顯著，說明在短期內(nèi)總產(chǎn)出對這些教育指標(biāo)沒有顯著影響。(二)政策建議為了更好地

29、發(fā)揮教育在西部經(jīng)濟(jì)崛起中的作用，基于上述結(jié)論，本文提出如下政策建議：第一、根據(jù)回歸結(jié)果，政府教育支出在長期內(nèi)對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用非常顯著，但在短期內(nèi)它會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)向影響。根據(jù)上述分析，政府教育支出在短期內(nèi)產(chǎn)生負(fù)向影響主要是因?yàn)樵诙唐趦?nèi)政府財(cái)力缺乏。因此，國家在實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略時(shí)，一定要確保西部欠興旺地區(qū)擁有足夠的教育投入，否那么僅僅依靠地方政府的財(cái)力既無法保證正常的教育投入又會影響這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開展速度。另外，地方政府也應(yīng)該拓寬渠道，從多方面籌集資金，以保證教育的正常投入。第二、就西部地區(qū)教育根底設(shè)施本文以普通高校專任教師數(shù)表示而言，雖然從長期來看，它對西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用非常顯著，

30、但在短期內(nèi)，對其進(jìn)行投資具有一定的時(shí)滯。因此，西部地區(qū)的教育根底設(shè)施必須保持適當(dāng)?shù)爻靶砸詰?yīng)對未來西部地區(qū)居民對教育產(chǎn)品的需求。政府在對教育根底設(shè)施進(jìn)行投資時(shí)，應(yīng)從兩個(gè)方面入手：1硬件設(shè)施，包括修建現(xiàn)代化的教學(xué)大樓、引進(jìn)高科技的教學(xué)設(shè)備等；2軟件設(shè)施，包括從國內(nèi)外引進(jìn)優(yōu)秀的老師、先進(jìn)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)等。第三、由于接受教育需要一個(gè)過程，所以短期內(nèi)增加在校學(xué)生數(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的影響不明顯，但即使這樣，地方政府也應(yīng)該采取各種政策讓更多的人接受到應(yīng)有的教育，因?yàn)橐环矫孢@些在校生畢業(yè)后會對地方經(jīng)濟(jì)的開展作出奉獻(xiàn)，另一方面讓更多的人接受教育可以提高整個(gè)西部地區(qū)居民的教育水平。值得慶幸的是，西部地區(qū)居民的收入水平提高

31、后會自覺地增加教育消費(fèi)。因而，這就形成了一個(gè)良性循環(huán)：一局部人接受教育經(jīng)濟(jì)增長，人們收入水平提高更多的人接受教育經(jīng)濟(jì)更加快速的增長，人們收入水平進(jìn)一步提高。政府在這個(gè)良性循環(huán)中，只需要給一個(gè)推動力，即采取各種政策讓一局部人先接受教育，就可以讓這個(gè)循環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)起來。參考文獻(xiàn)1 Robert M. Solow. A Contribution to the Theory of Economics Growth. Quarterly Journal ofEconomics, 1957(2).2 Schultz. Investment in Human Capital. American Economic

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