教育差距对区域经济的影响,教育经济学论文

教育差距对区域经济的影响,教育经济学论文题目第一章2.12.2第三章第四章教育差距对区域经济的影响结论/以下为参考文献4、教育差距对区域经济的影响舒尔茨很早就认识到教育的积极作用，他以为教育是发展之源，它的作用超过普世价值中有高额定价的实物。固然关于教育与经济关系的研究相当丰富，但是国内外直接研究教育不平等与经济增长关系的文献较少；大部分学者在宏观层面上的研究都集中于教育投入与支出或教育的分布状况对经济发展或收入不平等的影响。VinodThomas[35]估算八十五个国家超过三十年的教育发展情况下，以为衡量教育公平性的教育基尼系数和衡量教育层次的受教育年限之间是负相关，其对经济也有反作用。王家赠[56]在分析教育与经济之间的关系时，主要从教育的奉献率入手，发现教育不平等对我们国家次发达和落后地区的经济没有奉献，而对发达地区却有着高达百分之二十九的奉献。郭淡泊[57]则指出教育基尼系数对经济增长有负面影响，公平的教育分配能够促进经济的发展；杨俊、李雪松[45]也以为教育的公平程度是阻碍区域间经济平衡发展的重要因素。从学者们的研究能够看出对于教育不平等与经济增长的关系，仍然存在着分歧，不过倾向于以为教育不平等会阻碍经济增长。但是，这些研究所采用的数据无论是时间序列还是面板数据，并没有检验其单位根及协整关系，因而数据平稳性值得怀疑的，如王家赠〔2002〕的计量模型的可信度较差；另外，无论持赞成还是反对的观点，这些文献仅仅分析了教育不平等对于经济增长率的影响程度，这是不全面的。由于教育不平等程度反映的是教育发展的差异性，这种差异性对于经济增长的差异性也会产生影响；也就是教育不平等是有利于经济增长差距是扩大还是缩小，由于区域间教育协调发展也是促进区域经济协调发展的必要手段。然而这些文献并未对此进行分析。4.1教育不平等对经济增长的影响近年，教育基尼系数〔EGINI〕已经应用于衡量跨国或跨区受教育水平均等程度。Maas和Criel在1982年对东非十六国的教育情况进行了估算，Thomas.et.al利用教育基尼系数测量了各国的教育不平等状况；国内学者如王善迈[20]、吴德刚[58]、杜鹏[49]、孙百才[59]、祝梅娟[60]、张长征[61]、聂江[62]、杨俊和李雪松〔2007〕、翟博〔2008〕、孙百才〔2018〕都采用这一指标度量了不同时期中国教育的平等程度。教育基尼系数是一个比拟稳定的、有效的测度教育不平等程度的指标；因此在本文的研究中同样运用这一指标，而经济增长率以实际的人均增长率〔GR〕来衡量。计算方式方法参照第二节中的公式，数据选择2000年到2020年的(中国统计年鉴〕和(中国人口统计年鉴〕，统计口径为6岁及6岁以上人口,根据各地区受教育程度人口分布状况来计算各省份的教育基尼系数。因而，根据上述公式测算得到了1999-2020年共15年的教育基尼系数〔EGINI〕面板数据。而实际的人均增长率〔GR〕的数据来源于2000年到2020年的(中国统计年鉴〕，进行了可比处理。4.1.1面板数据检验。为了避免产生伪回归问题，在进行分析前，首先应用单位根检验及协整检验[63]对面板数据的平稳性进行检验。分别应用LLC、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher以及Hadri五种方式方法，对GR和EGINI进行面板单位根本检验，发现经济增长率和教育基尼系数均为零阶单整变量。应用基于残差的面板数据协整检验，其思路是将时间序列的EG两步法协整检验推广到面板数据。本文同时应用Kao和JohansenFisher两种面板协整检验。从检验结果来看，经济增长率和教育之间有协整关系。因而两者之间能够进行回归估计分析，避免了伪回归的存在。4.1.2动态面板模型。在经济活动领域，同期的若干因素会对经济造成一定影响，并且很多因素的作用往往具有滞后性，这就造成了前一期的的因子对这一期的经济还有牵连影响，例如教育发展和人口迁移这一对因子，当期的教育发展水平和迁移速度、迁移规模同上一期的教育发展、迁移流动情况有直接的关系。动态面板模型相对于面板静态模型〔无论是固定效应或是随机效应〕[63],其优点是能够考察具有动态特征的经济关系。动态面板模型的基本形式如下：4.1.3教育不平等与经济增长分析。解释变量用经济增长率各省份的人均增长率〔GR〕表示，以各省城市教育基尼系数〔EGINI〕及滞后各省人均增长率〔GRt-i〕为自变量；利用Arellano-Bond的动态面板数据模型建立省级的动态面板模型，计量结果如下。Waldchi2〔4〕=936.5520.05c〔3〕，所以，Wald2c检验拒绝了〔除截距项外的〕模型系数均为零的原假设；其次，在0.05的显着性水平下，GR差分的一阶滞后项、二阶滞后项、EGINI的差分项的系数均通过了z检验；再次，Prob.chi2=0.000,Sargan检验接受了GMM估计的模型过渡约束正确的原假设；所以，在统计意义下，该动态面板数据模型是一个较理想的模型。另外，从经济意义来看，GR的滞后项和EGINI对GR的影响具有合理的经济特征。因而，基于1999~2020年31个省份的面板数据建立的Arellano-Bond动态模型。从面板数据结果来看，教育的不公平对经济增长有着特别显着的作用，其系数为0.29,教育不平等变化1%,在经济增长率变化0.29%.即教育差距的变大会导致经济增长的下降。4.2教育不平等对经济收敛的影响。对于经济收敛的分析，国外学者Levine[64]、Carlino和Leornard[65]、Bernard和Durlauf[66]、Sala-i-Martin〔1997〕、Barro〔1997〕、Hoeffler[67]进行了理论与实证的研究；在国内魏后凯[68]、蔡昉和都阳[69]、朱保华和徐丽[70]、沈坤荣和马俊[71]、陈安平和李国平[72]、徐现祥和舒元[73]、金相郁[74]、张焕明[75]等都展开了大量研究，实证了各个角度下我们国家经济增长的地区趋同性。尽管研究文献丰富，但是，国内外学者的研究大多集中于区域经济差距能否存在收敛进行论证；本文则是关注在添加教育不平等作为控制变量后经济的收敛或者扩散变化的比拟，侧重分析教育不平等对经济增长差异性的影响。在进行收敛分析时，仍采用Barro,R.J.和Sala-i-martin的-收敛模型，在分析区域经济收敛时添加某一影响因素为控制变量，模型如下：分析经济收敛性时以教育基尼系数为控制变量，分别比照分析有无控制变量时1999-2004、2005-2018、1999-2018三个时段收敛或者扩散的情况。之所以将1999-2018年分为1999-2004年和2005-2018年两个时段，除了由于时长均为6年外；最主要的原因是在2003年以后我们国家进行了教育投入体制改革，这样划分还能够考察教育投入体制改革后教育不平等程度的变化对经济收敛或者扩散所带来的影响。此处代表教育基尼系数。在下文分析中，①表示未添加控制变量的情况，②表示添加了控制变量的情况。不参加控制变量时，在2000-2006年，我们国家区域经济趋向具有收敛性，收敛速度为0.02308;2007-2020年，区域经济趋向也是收敛，收敛速度为0.02508;在2000年到2020年整个时间段里，区域经济同样有收敛性，收敛的速度为0.00569.2000-2006年这个时段的收敛速度略小于2007-2020年这个时段的收敛速度。在将教育不平等作为控制变量后，教育不平等使得2000-2006年之间区域经济收敛速度下降，原来的收敛速度是如今的1倍。其本身也对经济差距有所影响，其系数为-0.008,教育不公平会扩大区域经济差异；在2007-2020年时段，添加控制变量以后，区域经济的收敛速度有所提升，与2000-2006时段的教育基尼系数相比，这一时段的教育基尼系数总体下降，教育公平程度得到提升，教育公平得到保障，因此加速了区域经济的收敛程度，讲明降低教育不平等下降能够促进经济收敛、减少区域经济差距，进而促进经济协调发展；从2000-2020年整个时段来看，添加控制变量以后，区域收敛速度下降了，原速度也是如今收敛速度的1倍多，收敛速度与2000-2006年和2007-2020年相比，收敛速度最小，这是由于2000-2006年的教育不公平程度大于2007-2020年，而2000-2020年的教育不公平程度大于前两个时期，教育不公平扩大了经济差距。从分时段比照看，教育的不平等是影响经济收敛的重要因素，这讲明发展教育、消除教育不平等是促进区域经济协调发展的重要手段。教育在2000-2006年时段与2007-2020年时段年出现截然不同的效果，在前一时段缩小区域经济收敛速度，即扩大经济差距，在后一时段扩大了收敛速度，即缩小了区域经济差距，这是由于教育投入体制的改革，提升了教育投入重心、加大了教育投入，教育基尼系数下降，教育不平等状况的改善促进了区域经济的协调发展。上世纪八十年代中期的教育体制改革确立了基础教育实行地方负责，分级管理的体制。在这种体制下，实际承当比例最大的重担放到了乡镇和农民身上，这与他们的财政收入并不匹配，这种分配构造很不合理。由于乡镇并没有足够的财力，又受农民收入水平的制约，农村教育发展经费严重缺乏。这个阶段教育发展缓慢，教育公平问题严重。2003年以后，为了解决农村义务教育投资主体重心偏低带来的问题，国家将义务教育的投资主体上升到县级这对于解决农村教育贫困、促进教育协调发展、提高教育公平等问题是有显着作用的。基于上述分析，我们可得到一个推论：教育的不平等是影响经济发散与收敛的重要因素，发展教育、改善教育平等状况是促进区域经济协调发展的重要手段。综上所述，31个省份的经济增长存在着棘轮效应，教育不平等将对经济增长有明显的影响，即假如教育不平等程度变化1%,那么将使经济增长率变化0.29%.另外，教育不平等也是影响经济增长差距发散与收敛的重要因素：教育不平等使得2000-2006年之间经济增长差距收敛速度减小；而且本身也会扩大经济增长差距；然而在2006-2020年之间教育基尼系数总体下降，教育不平等程度降低，使得区域经济的收敛速度提高，而且教育平等的改善本身也有减少区域经济差距、促进经济协调发展的作用。教育在2000-2006年时段与2007-2020年时段年对区域经济收敛速度表现两种效果，是由于教育公平程度在2000-2006年和2007-2020年是不同的，我们国家教育财政体制的改革，提升了教育投入重心、加大了教育投入，教育基尼系数下降，教育平等状况的改善促进了区域经济的协调发展。因而，发展教育、改善教育平等状况是促进区域经济协调发展的重要手段；而提升教育投入重心则有利于教育公平进而促进经济收敛。4.3东、中、西部教育差异对区域经济差异性影响。4.3.1教育水平差距对居民收入差距的影响。教育差异性可直接具体表现出于教育基尼系数，上一节直接研究了教育不平等对经济增长的影响，以及其对经济收敛性的影响作用，平均受教育年限也是衡量教育发展水平的一个重要指标，各区域间教育发展程度不同，教育水平差异能够用受教育年限的差距来衡量。同时也对各省份的教育不平等性的差距用教育基尼系数的差值来衡量，即在本身是差异性的情况下，做出差值再来衡量教育公平性程度差异。国内生产总值固然能衡量地区经济差距，但居民收入更能详细反应个体居民经济状态，是个体的生活状况的反响。因此选用教育基尼系数、居民人均收入、平均受教育年限指标来进行测算。数据选用(中国统计年鉴〕2002-2020年，(中国人口统计年鉴〕2002-2020年，计算城乡居民收入增长率差距〔SGR〕，教育水平差距〔AEY〕和教育不平等程度差〔EGINI〕。东、中、西部三个经济区域，由于各自的地理位置、自然资源、包含的省份各不一样，因此区域经济差异性尤为明显，而城乡之间的差异是随城市、乡村构成之初一直存在的自然属性差异，因而在这里我们研究东中西部这三个区域的城乡差异性，更能明确教育在华而不实的作用性。参照第三章中研究教育不平等对区域经济增长的影响中，对数据首先进行平稳性检验和协整性检验，以避免产生伪回归。分别应用LLC、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher以及Hadri五种方式方法，对SGR和EGINI、SGR和AEY分别做面板单位根本检验，发现收入增长率、教育基尼系数、平均受教育年限均为零阶单整变量。从检验结果来看，我们国家教育发展水平差距与收入差距之间有协整关系，因而可对三区域教育与经济之间进行回归研究。除西部地区的截距项未通过检验，其余截距项都通过检验，有较显着效果；滞后一期和滞后两期的历史收入增长率差距的边际效应分别为：东部省份为0.200和-0.311;中部省份为0.167和0.099;而西部区域为-0.020和0.019,但西部省份的效果并不明显，未通过检验；从教育水平差距的影响来看，在三个区域里，城乡教育水平的差距对居民收入差距有着不同的影响力度，从受教育平均年限的系数来看，东部地区系数为正，中部、西部以及全国区域的系数为负值，教育水平差距每减小1%,那么对应的中部地区、西部地区和全国区域的居民收入增长率差距相对应的减小。054%、0.005%、0.01%,而东部省份和其余两省份相比，教育基础好，经济基础好，贫富差距程度大，外来人口聚集，教育的作用相对削弱；从各区域城乡教育水平差距来看，东部地区城乡教育水平差距最小，其次为中部省份、差距最大的是西部省份〔见图5.1〕，中部地区教育水平差距对区域内居民收入影响程度最大，在中部省份经济程度在三个区域属于中等，其城乡教育水平和东部发达地区相差值小，从图4-2能够看出差距基本趋于一致，并且中部区域间间省际教育公平性也是最好的，并且在近十年来西部大开发是我们国家的一项长久战略，对西部的扶持力度高于中部，东部地区本身经济态势良好，因此中部地区在这种大环境下，提升教育水平对个人的收入有比拟大的作用，从中部地区一些省份就能够看到类似的情况，河南是一个人口大省，教育资源有限的情况教育竞争特别剧烈，教育程度能得到提高时其相应的生存质量会得到提高。西部地区因教育、经济基础较差，经济、教育发展对政策的依靠性较高。4.3.2教育不平等差异对居民收入差距的影响。分别应用LLC、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher以及Hadri五种方式方法，对SGR和AEY分别做面板单位根本检验，发现收入增长率、教育不平等差异均为零阶单整变量。再对数据进行协整性检验。东中西部的教育不平等差异对居民收入差距的计量结果效果并不好，很多数值没有通过检验，没有显着的效果，而全国数据的动态模型效果较好，从结果通过Wald2c检验，拒绝了〔除截距项外的〕模型系数均为零的原假设；其次在0.05的显着性水平下，SGR差分的一阶滞后项、二阶滞后项、截距项的系数均通过了z检验；EGINI的差分项的系数为0.18,在这种程度下，它对收入差距有一定的影响。并且Prob.chi2=0.000,Sargan检验接受了GMM估计的模型过渡约束正确的原假设。因而，教育的公