高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)交互效應(yīng)及地區(qū)差異

孟越 張曉清

基于2006-2018年省際面板數(shù)據(jù)，建立PVAR模型對(duì)高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)交互效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：一方面，高等教育發(fā)展是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)有力的驅(qū)動(dòng)力量，另一方面經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)高等教育發(fā)展具有正向促進(jìn)作用，但程度上稍弱。高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)交互效應(yīng)存在地區(qū)差異。高等教育發(fā)展，尤其是高等教育質(zhì)量的提升對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，表現(xiàn)為西高東低。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)高等教育發(fā)展的促進(jìn)作用則表現(xiàn)為東強(qiáng)西弱。本文認(rèn)為，應(yīng)在中、西部地區(qū)實(shí)施質(zhì)量?jī)?yōu)先，兼顧規(guī)模的高等教育發(fā)展戰(zhàn)略。

一、引言

我國(guó)高等教育已邁入普及化和高質(zhì)量發(fā)展的新階段，極大地滿(mǎn)足了人民群眾接受更高層次教育的愿望需求，為各行各業(yè)輸送了數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的高級(jí)專(zhuān)門(mén)人才，有力提升了我國(guó)人力資源開(kāi)發(fā)水平，成為科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎。與此同時(shí)科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也對(duì)高等教育產(chǎn)生深刻影響?？梢哉f(shuō)，高等教育普及化、大眾化是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然結(jié)果。但是，正如《中國(guó)教育現(xiàn)代化2035》所指出的，我國(guó)教育發(fā)展仍不平衡不充分，區(qū)域之間的發(fā)展水平尚存在明顯差距。對(duì)于高等教育而言，這一問(wèn)題同樣存在。因此，客觀刻畫(huà)高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系及地區(qū)差異，對(duì)推動(dòng)高等教育充分、均衡發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

教育通過(guò)提供技術(shù)和知識(shí)來(lái)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與社會(huì)發(fā)展。納爾遜等（1966）認(rèn)為教育加快了吸收、轉(zhuǎn)化和傳播技術(shù)進(jìn)步的效率。曼昆等（1992）通過(guò)擴(kuò)展新古典增長(zhǎng)模型，將人力資本累積的過(guò)程加入到公式中，人力資本同物質(zhì)資本一樣，是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要要素。劉倩等（2019）的研究表明，實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)高等教育規(guī)模增長(zhǎng)有較強(qiáng)拉動(dòng)效應(yīng)。潘興俠等（2020）的研究發(fā)現(xiàn)，高等教育發(fā)展水平具有顯著的空間溢出效應(yīng)，教育發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的彈性系數(shù)更大，投入到高等教育中的資源更多。鄒克等（2020）認(rèn)為，隨著時(shí)間的推移，高等教育不充分發(fā)展的結(jié)構(gòu)異質(zhì)性加大，高等教育質(zhì)量的區(qū)域不平衡逐步演變?yōu)楦叩冉逃l(fā)展不平衡的最核心問(wèn)題。白彥鋒等（2018）通過(guò)構(gòu)建PVAR模型發(fā)現(xiàn)，高校教師數(shù)量的增長(zhǎng)可以帶來(lái)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，而地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r和教育經(jīng)費(fèi)的投入情況對(duì)高校教師人數(shù)的變化也具有不可忽視的作用。

本文認(rèn)為，在對(duì)高等教育“量”的積累的同時(shí)，不應(yīng)忽視對(duì)“質(zhì)”的要求。因此從高等教育規(guī)模和高等教育質(zhì)量?jī)蓚€(gè)維度出發(fā)，對(duì)高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)交互效應(yīng)及地區(qū)差異展開(kāi)實(shí)證檢驗(yàn)，并提出政策建議。本文構(gòu)建的PVAR模型能夠較好地克服變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題。

二、實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量定義

本文以2006-2018年我國(guó)31個(gè)省區(qū)（不含港澳臺(tái)）為研究對(duì)象，獲得由403個(gè)有效樣本構(gòu)成的平衡面板。研究數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》。本文主要變量定義如下：

1.反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變量

ECO：平減后的GDP增長(zhǎng)率，該變量反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況。

2.反映高等教育發(fā)展的變量

高等教育發(fā)展應(yīng)包括規(guī)模擴(kuò)張與質(zhì)量提升兩個(gè)方面，用兩個(gè)變量分別反映。

（1）EDUscale：普通高等院校在校生數(shù)的增長(zhǎng)率，該變量反映高等教育規(guī)模擴(kuò)張。

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

（二）實(shí)證模型設(shè)定

本文采用面板向量自回歸模型（Penal Vector Autoregressive Model，簡(jiǎn)稱(chēng)PVAR模型）進(jìn)行實(shí)證分析，檢驗(yàn)高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)交互效應(yīng)。首先，采用廣義矩估計(jì)法（GMM）進(jìn)行參數(shù)估計(jì);其次，通過(guò)正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)分離出某一內(nèi)生變量的沖擊對(duì)其他內(nèi)生變量的影響程度，繪制動(dòng)態(tài)脈沖響應(yīng)圖，直觀刻畫(huà)各變量對(duì)沖擊的反應(yīng);最后，通過(guò)誤差項(xiàng)的方差分解，提供每個(gè)擾動(dòng)因素對(duì)各內(nèi)生變量影響的相對(duì)程度并進(jìn)行分析。本文的PVAR模型設(shè)定如下：

Yi，t=Φ0+Φ（L）Yit-1+Fi+Dt+εi，t （1）

其中，Φ0是常數(shù)（截距）項(xiàng);Yi，t是由模型所有內(nèi)生變量構(gòu)成的向量，本文中為{ECO，EDUscale，EDUquality}，分別代表i地區(qū)在t年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、高等教育規(guī)模擴(kuò)張和高等教育質(zhì)量提升;Φ（L）是滯后算子向量;Fi是固定效應(yīng)向量;Dt是時(shí)間效應(yīng)向量;εi，t是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

三、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

（二）模型處理

1.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)不平穩(wěn)會(huì)出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，也會(huì)影響脈沖響應(yīng)與方差分解的穩(wěn)定性。本文采用主流的LLC、IPS、HT和ADF-Fisher四種檢驗(yàn)方法對(duì)模型變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示三個(gè)變量原序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

2.最佳滯后階數(shù)的選擇。根據(jù)AIC、BIC、HQIC三個(gè)準(zhǔn)則，結(jié)合脈沖響應(yīng)函數(shù)的收斂情況和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，判定樣本的最佳滯后階數(shù)為3。

3.模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)。處于非穩(wěn)定狀態(tài)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)面臨外生沖擊時(shí)，某些內(nèi)生變量會(huì)一直增加，難以刻畫(huà)符合現(xiàn)實(shí)的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)。本模型為三個(gè)變量滯后三期構(gòu)成的系統(tǒng)，特征根均位于單位圓之內(nèi)，如圖1所示，說(shuō)明模型具有平穩(wěn)性。

4.格蘭杰因果檢驗(yàn)。用于判斷變量的滯后項(xiàng)對(duì)于其他變量是否有顯著影響，從而說(shuō)明變量之間在時(shí)間上的因果關(guān)系。本模型格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果顯示高等教育發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的雙向因果關(guān)系在統(tǒng)計(jì)上顯著，驗(yàn)證了本研究采用PVAR模型的合理性。

（三）PVAR模型的參數(shù)估計(jì)

GMM參數(shù)估計(jì)結(jié)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(shù)均大于零且多數(shù)具有顯著性，說(shuō)明高等教育發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(shù)的符號(hào)和顯著性并不統(tǒng)一，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高等教育規(guī)模的影響較為復(fù)雜，長(zhǎng)期影響難以通過(guò)參數(shù)估計(jì)結(jié)果得出明確結(jié)論。EDUquality的系數(shù)均小于零但不顯著，說(shuō)明提升高等教育質(zhì)量短期內(nèi)不會(huì)顯著抑制高等教育規(guī)模。第（3）列以EDUquality為被解釋變量，ECO和EDUscale系數(shù)的符號(hào)均不統(tǒng)一且不顯著，說(shuō)明高等教育質(zhì)量短期內(nèi)不容易受到顯著影響。