教育对我国国民经济增长的影响.docx
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教育对我国国民经济增长的影响
计量经济学课题研究
教育对我国国民经济增长的影响
小组成员
祥玉
依
江叶帆
一、问题的提出3
二、理论基础3
三、实证计量分析5
(一)、数据的来源与确定5
(二)、模型构建6
(三)、参数估计与检验分析6
1、对模型进行回归6
2、多重共线性检验7
3、检验是否为线性相关关系11
4、检验是否存在异方差性13
5、序列相关性的检验与处理14
四、结论与启示14
参考文献15
教育对我国国民经济增长的影响
摘要:
随着科技的进步,知识经济时代已经到来,人力资本对经济
增长的影响越来越大,而教育是影响人力资本的一个关键性因素。
因此,我课题小组采取多元分析的方法,构建多元线性模型,对1992至2010年间我国我国教育情况对国民经济的影响进行分析,探讨教育对国民经济增长的影响。
关键词:
国民经济教育实证分析
一、问题的提出
近年来,我国教育事业蓬勃发展,国家对教育工作的重视程度有目共睹,目前我国已经实现了教育支出占财政支出比重4%的目标。
在各大高校纷纷扩招,本科毕业生人数显著增长的同时,在校本科生选择继续读研的比例也在逐年上升,大家都希望通过接受更多的教育来提升自己从而创造更大的价值。
那么,教育的作用到底有多大,它对于国民经济增长的贡献力到底有多强,我们如何通过提升教育质量的途径来推动我国经济的发展?
这些问题都值得我们去探讨。
而且,随着经济飞速发展,我国国民生产总值已排名世界第二,但跟排名第一位的美国相比依然存在着很大的差距。
所以,探求推动国民经济增长的方法具有很强的现实意义,因此,我们选择了本课题。
结合二者1992至2010年间的时间序列数据,我课题小组试图运用计量的方法,探求教育的发展所带来的高素质劳动力对我国国民经济的增长的影响,从而提出有利于国民经济发展的有效政策建议。
二、理论基础
教育是一种同时影响一国经济和社会发展的活动,教育的发展必影响经济社会生活的各个方面,从柯布—道格拉斯的方法研究到罗默—卢卡斯模型的建立都使人们坚信了教育对经济增长的贡献。
在经济发展理论中做出开创性贡献而获得诺贝尔经济学奖的美国经济学家易斯(1954)在其《经济增长理论中》直接把“教育所引起的知识的增长”归结为经济增长的三个原因之一。
那么教育对经济增长的影响体现的哪些方面呢?
总的来说,教育对经济增长的作用有外两种机制,教育的部作用是“个人的人力资本对其生产力的作用。
”人力资本是凝聚在劳动者身上的知识、技能及其表现出来的能力,这种能力具有提高劳动生产力的作用,教育恰恰是人力资本形成最为重要的途径。
教育的部作用可以从宏观和微观两个方面进行分析。
从宏观角度看,教育提高了人力资本,并从两方面影响了经济增长:
一是通过提高劳动生产力直接促进经济增长;二是促进国技术的研发和对国外技术的采用,通过技术进步促进经济增长。
从微观角度看,企业往往根据受教育年限或学历来识别不同能力的求职者,并据此来安排职位与薪酬。
雇员整体受教育程度的提高促进公司生产力的提高,所以,教育通过促进人力资源合理配置促进经济增长。
教育的外部作用体现在受教育较多的人往往会带动他受教育较少的同事提高自身生产力,人力资本较高的环境也会激发他们进一步学习和增加对教育的投资,从而间接促进经济增长。
而衡量一个国家的教育发展水平的方法有很多,其中,国家财政支出中教育支出所占的比重直接体现了政府对教育事业的重视程度。
一国师学校的数量、教师队伍的总人数、学龄儿童入学率以及高学历毕业生(大学本科以上)人数等都可以作为衡量一国教育发展情况的指标。
长期以来,讨论教育与经济的关系问题一直是国民经济发展中的一个热点问题。
目前,现有的文献中关于教育与经济的关系的讨论主要有人力资本理论(humancapitaltheory)、赶超模型(catch-upmodel)、何罗(arrow,1992)、干中学模型(learningbydoing)三种思路和方法。
三、实证计量分析
(一)、数据的来源与确定
本文数据主要取自国家统计局(
表1衡量教育发展程度的指标数据
年份
国民总收入
学龄儿童入学率
教师队伍
本科以上人数
教育经费支出
1992
26937.3
97.2
10138000
633303
8670491
1993
35260.0
97.7
10225000
604342
10599374
1994
48108.5
98.4
10403000
669277
14887813
1995
59810.5
98.5
10591000
842627
18779501
1996
70142.5
98.8
10828000
885222
22623394
1997
78060.9
98.9
11021000
882669
25317326
1998
83024.3
98.9
11164000
884456
29490592
1999
88479.2
99.1
11367000
910018
33490416
2000
98000.5
99.1
11536100
1017688
38490806
2001
108068.2
99.1
11482500
1116352
46376626
2002
119095.7
98.6
11684700
1436086
54800278
2003
134977.0
98.7
11897000
2008243
62082653
2004
159453.6
98.9
12136000
2566503
72425989
2005
183617.4
99.2
12385876
3292671
84188391
2006
215904.4
99.3
12631000
4072902
98153087
2007
266422.0
99.5
12867377
4833746
121480663
2008
316030.3
99.5
13064997
5533623
145007374
2009
340320.0
99.4
13285362
5790596
165027065
2010
399759.5
99.7
13494617
6272645
195618471
(二)、模型构建
Y表示国民生产总值(亿元),X1表示学龄儿童入学率(%),X2表示教师总人数(人),X3表示本科以上学历人数(人),X4表示教育经费支出总额(万元)。
其中,师资队伍包括普通高等学校教师、普通中学教师、职业中学教师、普通小学教师、特殊学校教师和学前教育教师;本科以上学历人数包括本科生毕业人数、研究生毕业人数和学成归国留学生人数。
据此构建模型方程为:
Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+u
(三)、参数估计与检验分析
1、对模型进行回归
表2教育对国民经济增长影响的回归结果
从表2实证分析结果中我们可以得到:
该模型R2=0.999477,调整后的R2=0.999328,F值=6693.519,很大,方程整体拟合优度高。
所以,我们能够认为教育对国民经济的发展有很强的影响。
但是X2的系数符号为负,不符合经济学原理,而且当显著性水平为1%时,p值为0.0102>0.01,所以没有通过T检验,不显著。
模型的R2值很高,F检验通过,却存在自变量没有通过T检验的情况,这表明很可能存在多重共线性。
2、多重共线性检验
以X2为因变量,其他自变量为自变量构建方程模型,得出方差扩大因子为vif=34.59317>10,所以存在多重共线性。
采用采用逐步回归法,来检验并解决多重共线性问题。
分别作y对X1、X2、X3、X4、的一元回归,结果如表3所示:
表3逐步回归结果
变量
X1
X2
X3
X4
T估计
4.823221
13.68436
24.07430
75.20101
R2
0.577781
0.916773
0.971504
0.997003
调整后的R2
0.552945
0.911878
0.969828
0.996827
其中,X4的判断系数最大,所以,以X4为基础,依次添加X3、X2、X1,结果如表4:
表4
(1):
X4X2进行回归
表4
(2):
X4X3进行回归
表4(3):
X4X1进行回归
在满足经济意义和可决系数的条件下,选择X1作为第二个解释变量,再次进行回归,如表5
表5
(1):
X4X1X3进行回归
表5
(2):
X4X1X2进行回归
由表5可以看出:
应剔掉X2,保留X1、X3、X4,修正后的线性模型为Y=-1087773+11258.87X1+0.008838X3+0.001570X4
3、检验是否为线性相关关系
由散点图可以发现,X1、X2、X3与Y存在不同程度的线性关系,其中,X4与Y呈高度线性。
4、检验是否存在异方差性
由怀特检验可判断,p值为0.784>0.05,所以不拒绝原假设,不存在异方差问题。
5、序列相关性的检验与处理
LM检验的p值=0.0651,在显著性水平为0.05的情况下,不存在序列相关性
四、结论与启示
从得出的模型中可以看出,教育的发展对国民经济的发展有影响。
其中X1增加一单位,国民生产总值增加的幅度最大。
所以,国家应加大对欠发达地区教育事业的扶持,从基层做起,进一步落实好义务教育政策,在全国围提高学龄儿童入学率。
但考虑到学龄儿童入学率已达99.7%,进一步提升的空间不大,所以建议通过普及高等教育,增加本科以上学历人数的方式来提升劳动者素质,增加高素质人力资本,促进我国国民经济的发展。
参考文献
[1]史仕新:
教育对经济发展贡献的计量模型与方法研究[J].经济问题探索,2006,(12)126
[2]盛箐:
教育对经济增长的实证分析[J].科技,2005,
(1)59-69
[3]青梁军:
教育对经济增长的实证分析[J].中国电力教育,2010,22