中国教育投入与农业增长的格兰杰因果关系分析

张本飞

(华中科技大学经济学院,湖北武汉430074)

中国教育投入与农业增长的格兰杰因果关系分析

张本飞

(华中科技大学经济学院,湖北武汉430074)

自20世纪60年代舒尔茨从理论上论证了教育通过提高人力资本进而提高农业产出的观点之后,大量的西方文献开始从实证分析的角度研究教育投资与农业增长之间的关系。除Knight和Islam等少数西方学者认为教育投资与农业增长具有反向关系之外,其他绝大多数西方学者都肯定了教育投资对农业增长的促进作用。国内学者对教育投资与农业增长关系的实证分析的结论大致有三种:正相关、负相关和弱相关。这些结论的不同必然是与研究者所使用的不同的数据或不同的计量方法相关的。根据1978-2008年的相关数据对我国的教育投入与农业产出做格兰杰因果检验,可知它们之间的因果关系严格依赖于所包含的滞后期的个数,当滞后年数小于等于6时,教育投入与农业产出之间没有因果关系,当滞后年数增加到7时,则存在从教育投入到农业产出的单向因果关系。因而教育投入与农业产出之间的因果关系严格依赖于滞后时期的选择。

格兰杰因果检验;教育投资;农业增长

自1906年Fisher在《资本的性质和收入》的宏文中首次提出“人力资本”这一重要的经济学概念以来[1],在长达半个世纪的时间里,人力资本理论一直处于沉寂状态,直到20世纪60年代初舒尔茨系统阐述人力资本的概念之后,人力资本理论才大行其道,经济学家开始广泛地用人力资本理论来分析教育投资行为。1961年,舒尔茨在他的论文“Investment in Human Capital”中从两个方面详细论证了教育提高农业产出的观点[2]。在宏观层面上,教育通过溢出效应改善了整体的宏观经济运行环境,从而有助于农业产出的提高。在微观层面上,教育通过提高劳动者个体的生产率从而提高农业产出。对于前者,教育的溢出效应的传导机制需要较长的时期才能产生效果;对于后者,教育可以通过几年或十几年的投资促使劳动者个体的人力资本的形成。由此可见,在进行实证研究时,时期选择是得出教育投资与农业产出的不同关系的重要原因。

1 问题的提出

在20世纪80年代出版的《论人力资本投资》一书中,舒尔茨用计量经济学的方法明确测算了教育对农业增长的贡献,其结论是美国战后农业增长中有80%是由教育以及和教育紧密相关的科技进步所引起的[3]。这之后大量的关于教育与农业增长的计量分析的文献开始涌现,其中大部分西方文献的结论都是教育投资对农业增长具有促进作用 ,如 Lucas[4]、Barro[5]、Romer和 Heckman 等[6][7];极少数经济学者指出教育投资与农业增长具有反向关系,如Knight和 Islam等[8-9]。

国内学者对教育投资与农业增长关系的实证分析的结论大致有三种。其中持教育投资与农业增长正相关的观点的学者主要有周晓[10]、刘纯阳和李谷成等[11-12]。认为教育投资与农业增长弱相关的学者主要有李勋来[13]、都阳[14]、钱雪亚等[15]。汪小勤和李金良以我国1978-2002年的教育投资和农业产出的数据论证了教育投资对我国农业增长没有显著的影响[16]。认为教育投资与农业增长负相关的学者主要有孙志军等[17]。这些结论的不同必然是与研究者所使用的不同的数据或不同的计量方法相关的。如果我们用格兰杰检验来分析教育投入与农业产出的关系,可知它们之间的因果关系严格依赖于所包含的滞后期的个数。笔者根据1978-2008年的相关数据做格兰杰因果检验,发现当滞后期的个数小于等于6时,教育投入与农业产出之间没有因果关系,当滞后期的个数增加到7时,则存在从教育投入到农业产出的单向因果关系。这一结果与国内其他学者所得出的结论并不完全相同,而且其背后的经济学含义也与前面的研究不一致。下面笔者将对我国教育投入与农业增长的格兰杰因果关系展开详细的论述。

2 教育投入与农业增长的格兰杰因果检验

2.1 模型的建立

为了判明教育投入的增加是否促进了农业增长,我们建立格兰杰因果检验所需构造的模型如下[18]:

其中 y表示实际人均农业产出增长率(指扣除物价变动因素之后的人均农业产出增长率),x表示实际人均教育投入增长率(同理,扣除物价变动因素),α、β、λ和δ为方程中x和y各自的估计系数,s为滞后阶数。假定ε1t和ε2t为白噪音且不相关。当αi(i=1,2,…,s)在整体上显著不为零时,则教育投入是农业产出的格兰杰原因;当λi(i=1,2,…,s)在整体上显著不为零时,则农业产出是教育投入的格兰杰原因。

2.2 数据处理

本文采用了1978-2007年的人均农业产出和人均教育投入的数据,然后分别计算其增长率。其中人均农业产出是由历年《中国农村统计年鉴》中的农业产值除以从事农业生产活动的从业人数计算得到[19];人均教育投入是由历年《中国统计年鉴》中的社会文教费除以总人口计算得到[20]。我们在对人均农业产出增长率和人均教育增长率做计量分析之前,分别扣除掉它们各自的物价变动因素(汪小勤和李金良(2004)的分析中没有考虑到物价变动的因素),从而得到实际人均农业产出增长率和实际人均教育增长率。

由于格兰杰因果关系检验的前提条件是假定两个变量是平稳的,因而我们必须对实际人均农业产出增长率和实际人均教育投入增长率作平稳性检验,其检验结果如表1所示。

由表1可知 xt和yt在1%的水平下不平稳,△xt和△yt在1%的水平下是平稳的,因而我们须对(1)和(2)式作一阶差分变换,得:

我们可以利用(3)和(4)式作进一步的数据分析。

2.3 格兰杰因果关系分析

我们用格兰杰因果检验来分析实际人均教育投入增长率与实际人均农业产出增长率的关系,表2反映了在不同滞后年数△x和△y的因果关系的方向。

表2中没有列出滞后年数大于等于8的 F统计值,其原因如下:格兰杰因果检验所使用的模型本质上是一个VAR模型,对于一个包含 p个变量,滞后阶数为 m的p方程VAR模型,总共会产生(p+mp2)个有待估计的参数(包括截距项),即随着滞后阶数每增加1,有待估计的参数将增加 p2,从而自由度将减少 p2,我们知道格兰杰所构造的 F统计量是遵循自由度为m和(n-k)的 F分布,其中 k为无约束回归中待估参数的个数,n为Obs的个数。原始数据(1978-2007年)的样本容量是30,经过对人均农业产出和人均教育投入求增长率然后作一阶差分后,样本容量减少为28,当滞后阶数为9时,n=k=19,此时不满足 n大于k的前提条件。因而我们只需要比较滞后阶数为8时的AIC值与滞后阶数为7时的AIC值的大小,由于AIC8=-1.000 065,AIC7=-1.144 083,由施瓦茨信息准则知,较小的AIC值模型较优,因而滞后阶数是7的模型优先。

分析表2可知,当滞后阶数为1-6时,实际人均教育投入增长率与实际人均农业产出增长率之间不存在统计上可识别的关系;当滞后阶数为7时,存在从实际人均教育投入增长率到实际人均农业产出增长率的单向因果关系,即教育投入是农业增长的格兰杰原因。因而从统计上我们有理由认为,在前6年实际人均教育投入的增长对实际人均农业产出的增长的促进作用不显著,但是到了第7年其促进作用开始表现得较为显著。

表1 ADF检验结果Tab.1 ADF Test

表2 格兰杰因果检验结果Tab.2 Granger Causality Test

3 结 语

早在20世纪60年代舒尔茨就从理论上论证了教育通过提高人力资本进而提高农业产出的观点,在舒尔茨明确列出的五条形成人力资本的途径中有三条涉及教育,这三条分别是初、中和高级教育,企业组织的在职教育以及不是企业组织的成人在职教育[2]。然而在实证层面,经济学家对教育投入与农业增长的关系的异议颇多。根据上文对我国教育投入和农业产出的相关数据所作的格兰杰因果检验,我们可知当滞后年数小于等于6时,教育投入与农业产出之间没有因果关系,然而当滞后年数增加到7时,则存在从教育投入到农业产出的单向因果关系,即教育投入对农业增长的促进作用到了6年后才会显著地反映出来。

附录

附表1 实际人均农业产出增长率表Appended Tab.1 Real Growth Rates of Agriculture Output Per Capita

附表2 实际人均教育投资增长率表Appended Tab.2 Real Growth Rates of Education Investment Per Capita

References)

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[18]Johnston,J.Econometric Methods[M].McGraw2Hill Companies,2002:297-299.

[19]国家统计局农村社会经济统计司.中国农村统计年鉴[Z].北京:中国统计出版社,1986-2009.[National Bureau of Statistics of China.China Agriculture Statistical Yearbooks[Z].Beijing:China Statistics Press,1986-2009.]

[20]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[Z].北京:中国统计出版社,1983-2009.[National Bureau of Statistics of China.China Statistical Yearbooks[Z].Beijing:China Statistics Press,1983-2009.]

Granger Causality Test on Chinese Education Investment and Agricultural Growth

ZHENG Ben2fei
(Huazhong University of Science and Technology,Wuhan Hubei 430074,China)

Since the sixties of the last century when Schultz theoretically proved that education pushed agricultural growth through human capital improvement,there have been a lot of documents empirically analyzing the correlation between education investment and agricultural growth.Except Knight and Islam,most western scholars have affirmed the positive correlation between them.There are mainly three kinds of correlations between education investment and agricultural growth in domestic scholars’empirical research:the positive correlation,the negative correlation and the weak correlation.These differences must be related to the different data and econometric methods which have been used.If we use Granger Causality Test to analyze the correlation with the 1978-2007 relevant data,we know that the causality correlation strictly depends on the included lags.When the lags are no more than six,there is no causality correlation between education investment and agricultural growth.While the lags are seven,there is unidirectional causality from education investment to agricultural growth.

Granger Causality Test;education investment;agricultural growth

F08;G 40-054

A

1002-2104(2010)12-0117-05

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.12.024

2010-08-20

张本飞,博士,讲师,主要研究方向为发展经济学。

(编辑:于 杰)