教育支出与经济增长的关系再探讨——基于1980—2012年的时间序列数据

刘孝斌，吴 艳

(1.湖州行政学院/中共湖州市委党校 经管教研室， 浙江 湖州 313000；2.怀化学院 经济系，湖南 怀化 418000)

一、引言

教育对经济增长的作用不言而喻,教育支出作为教育发展的重要资金来源，对教育发展有着十分关键的作用。教育支出除了通过促进教育发展从而促进人力资本的积累，最终促进经济增长外，本身还是社会总支出的一个组成部分，可以通过拉动消费或增加投资而促进经济增长。在实际经济生活中，教育支出对经济增长的作用要受到诸如教育支出的效率、教育支出的结构、教育支出的总量、以及教育支出的配套措施等因素的影响和干扰，如果这些干扰因素所起的干扰作用足够大，那么可以预期，教育支出对经济增长的促进作用将大为削弱，甚至还有可能为负。因此，用实际数据对教育支出和经济增长之间的关系进行检验，然后将实际检验的结果与理论上的预期进行对比。若相合，则表明理论无误，若相异，则可以启发我们去寻找产生相异的原因。无论相合还是相异，都对关于教育支出的决策有着重要的参考价值。

本文分五部分来论述教育支出与经济增长的关系。第一部分阐述了本文的研究意义;第二部分回顾了当前研究教育支出与经济增长之间关系的文献，并对教育支出与经济增长之间的关系做了理论预期;第三部分则提出了本文用来检验教育支出与经济增长之间关系的计量经济学模型，并对指标选择和样本数据做了相应说明；第四部分则是对教育支出与经济增长之间关系进行实证检验的过程，并对实证检验结果做了解释；第五部分则在实证检验结果的基础上提出了一些政策建议。

二、文献综述与理论预期

目前国内对教育支出与经济增长关系的研究大都集中于实证分析，所不同者，是在实证分析过程中所采用的计量经济学检验模型有所差别。例如，采用面板数据模型的有祝接金，胡永平(2008)等；采用时间序列数据模型的有王延军(2007)等；采用简单最小二乘法的有白芸(2006)；此外还有仅以数据说明问题的，如王桢，张建中(2006)。虽然在实证检验模型存在差异，但是在结论上大体一致，即教育支出对经济增长有着显著的正向影响作用。

王桢，张建中(2006)通过比较中国和其他国家的教育投资占GDP的比例得出结论是提升我国教育水平可以通过适当提高公共教育支出占GDP的比重来实现。白芸(2006)用1989—2003年的数据，运用最小二乘法检验了公共教育支出与GDP的关系，得出的结论是公共教育支出对GDP存在正相关关系。马栓友(2002)以数理模型分析了公共教育支出与经济增长的关系，并实证分析了我国公共教育支出与经济增长的关系。其最大的创新在于探讨了我国财政教育支出的最优规模。其认为我国教育支出还没有达到其最优规模，因此其提出了加大财政对教育的支持力度的政策建议。以上四位学者对教育支出与经济增长之间关系的研究还停留在初级阶段，表现为仅以纯数据或以简单最小二乘法来说明，无论从研究的深度还是研究的可信度来看都欠缺。正是在这样的背景下，以时间序列数据模型和面板数据模型来检验教育支出与经济增长关系的方法逐渐浮现。

在时间序列数据模型中，王延军(2007)采用协整检验和格兰杰因果关系检验来来检验我国教育支出与经济增长的互动关系，而王俊、孙蕾(2005)则采用VAR模型来检验我国经济增长与预算内教育支出增长的关系。王延军(2007)虽然得出了教育支出对经济增长有显著的正向作用，但是其并没有因此一味强调提高教育投资的比重，而是强调合理协调好教育投资与其他投资之间的关系。教育支出固然对经济增长有着促进作用，但不可忽视的是，增加教育支出必然挤出其他支出，而被挤出的其他支出对经济的促进作用就成了增加教育支出的机会成本。因此如果一味强调增加教育支出，而忽视增加教育支出的机会成本，则必然会造成增加教育支出的超额负担问题，即对经济增长造成负面影响。就增加教育支出存在机会成本这一点而论，王延军(2007)的研究非常有价值。王俊，孙蕾(2005)采用VAR模型来分析预算内教育支出与经济增长的动态关系。其最后的结论是滞后一期的预算内教育支出对GDP的弹性为负，这意味着教育支出的增加对经济增长的贡献为负值，对于这一大异于其他研究者的结论，其解释为教育支出对经济增长的促进作用存在较长的时滞以及我国预算内教育支出的效益较低，导致各项支出并没有有效促进教育水平的提高。

在面板数据模型中，研究者们多以中国各地区的面板数据为样本，而通过实证检验得出的结果基本上是一致的，即教育支出对经济增长有着显著的正向作用，而且教育支出对经济增长的正向影响超过了固定资本对经济增长的正向影响，或者说，教育支出的生产弹性大于物质资本的生产弹性。但是，究其原因，各研究者却鲜有论及。吴舒卉(2008)用华东地区1996—2005年的面板数据来实证检验教育支出对经济增长的影响，得出了教育支出对经济增长有显著正向影响的结论，然后以此为依据提出了增大教育支出的政策建议。祝接金，胡永平(2008)用面板数据分别实证检验了中国东、中、西部地区教育支出对经济增长影响的差异，其得出的结论是三大地区教育支出促进经济增长的机制不同，由此导致三大地区教育支出的效率不同。这为三大地区根据各自的特点调整教育支出的结构从而影响教育支出对经济增长的作用机制，进而优化各地区教育支出的效率。祝树金，虢娟(2008)在实证检验了教育支出对经济增长的作用的同时，着重论述了教育部门的技术溢出效应。

以上的研究中，还没有学者在采用时间序列数据的同时采用双对数模型对教育支出与经济增长之间的关系进行检验，本文则在采用时间序列数据的同时运用双对数模型来检验教育支出与经济增长的关系。

(二)理论预期

教育支出是指国家财政支出中用于教育的部分。在我国，国家财政是教育发展所依赖的主要资金来源。国家财政中的教育支出对我国教育发展起着关键的作用。教育支出对经济增长有着两方面的作用：一方面，教育支出增加，则教育发展将会拥有更充裕的资金支持，从而为教育发展提供了有利的条件，而教育发展则将为整个社会的人力资本存量的增加提供了有利的条件，而人力资本作为资本的一个重要组成部分，是经济增长的一个重要动力。于是，教育支出通过促进教育发展，进而促进整个社会人力资本的增加，最终促进经济增长。另一方面，教育支出作为社会总支出的一部分，对经济有着直接的拉动作用。例如如果增加的教育支出用于提高教育行业从业者的工资，则教育行业从业者的工资上升，从而使教育行业从业者的购买能力和消费能力提高，从而使整个社会的消费增加，从而拉动经济增长。如果增加的教育支出用于改善和新建教育设施，则这部分支出作为整个社会的投资，也会拉动经济增长。

因此，本文假设教育支出对经济增长存在正向促进作用。

三、模型设定与指标选取

(一)模型设定与样本选择

在参考了其他研究者的研究成果的基础上，本文采用双对数模型来检验教育支出与经济增长之间的关系。本文确定的双对数模型表达式如下：

其中yt，表示经济增长，x1t表示国内投资，x2t表示劳动力，x3t表示教育支出。

考虑到数据的可获得性和整理难度，本文选取中国1980—2012年的时间序列数据作为样本数据。

(二)指标选取与数据说明

1.经济增长。衡量经济增长的指标一般采用GDP或GDP增长率，本文则采用以1978年为基期的历年不变价的GDP的对数来衡量经济增长。数据来源于《中国统计年鉴》1981—2013。

2.教育支出。考虑到数据的可得性和整理难度，本文采用预算内教育经费的对数来衡量教育支出，数据来源于《中国统计年鉴》1981—2013。

3.投资。投资是影响经济增长的一个重要因素。本文用历年的固定资产投资额的对数来衡量历年的投资。固定资产投资的数据来源于《中国统计年鉴》1981—2013。

4.劳动力。资本和劳动是经济活动中的两种最重要的投入要素，因此劳动力也是影响经济增长的一个重要因素。本文用历年的从业人口数的对数来衡量劳动力。从业人口数来源于《中国统计年鉴》1981—2013。

(三)描述性统计

本文中各变量的描述性统计见表1:

表1 本文中的数据的描述性统计*数据来源：《中国统计年鉴》1981-2013。

四、实证检验

(一)用OLS法估计模型

在Eviews5.1中用OLS法对(1)式进行估计得出的回归方程如下：

t=1980,1986,1987,……,2007

(二)多重共线性检验

(三)异方差检验

采用怀特检验来检验模型是否存在异方差。怀特检验的结果如表二所示。从表2中可知，统计量的P值为0.132253>5%,因此在5%的显著性水平上接受同方差的原假设，即模型不存在异方差。

表2 怀特检验结果

(四)序列相关性检验

本文采用LM检验来检验模型是否存在序列相关性，首先检验是否存在一阶序列相关，从表3中可以看出，LM统计量的P值为0.013962>0.01，所以在1%的显著性水平上模型存在一阶序列相关。接着，检验模型是否存在二阶序列相关，从表四中可以看出，LM统计量的P值为0.027713>0.01，所以认为在1%的显著性水平上模型不存在二阶序列相关。

表3 LM检验(一阶)

表4 LM检验(二阶)

通过以上一系列检验可以看出，通过OLS法估计得出的回归方程，即(2)式不存在异方差、多重共线性、序列相关性，因而可以作为最终的回归方程。

(五)对实证检验结果的解释

通过双对数模型的实证检验，以及在一系列假设检验的基础上，本文最终得出的回归结果如(2)式所示。从(2)可以看出投资、劳动和教育支出对经济增长有着显著的正向影响，它们的系数在5%的显著性水平上都通过了t检验。回归方程的修正的可决系数达到了0.999139，表明回归方程的拟合优度较高。回归方程的F值达到了10449.61，表明回归方程总体性显著。而且通过对异方差、多重共线性、序列相关性的检验，得出的结论是回归方程不存在异方差、多重共线性、序列相关性。此外，在双对数模型中，解释变量的系数表示被解释变量对解释变量的弹性，因此从(2)式还可以看出，经济增长对投资、劳动力、教育支出的弹性均为正，且教育支出的经济增长弹性比投资和劳动力的经济增长弹性要大。对于以上的实证检验结果，本文的解释如下。

1.投资对经济增长有正向影响作用。根据传统的经济理论，在国民收入核算中，Y=I+C+G+X-M，其中I指的就是投资。在其他条件不变的情况下，投资增加时，总产出也会增加，从而促进经济增长。

2.劳动力对经济增长有正向影响作用。劳动力的增加，意味着就业率上升，在劳动生产率不变的情况下，就业率的上升会使总产出增加，更多的劳动力将创造更多的产值。

3.教育支出的经济增长弹性大于0，且教育支出的经济增长弹性大于投资和劳动力的经济增长弹性。这一结果的前半部分与理论预期一致。教育支出通过增加整个社会人力资本存量，从而促进经济增长，同时教育支出作为社会总支出的组成部分可以拉动消费或增加整个社会的投资，进而促进经济增长。教育支出的经济增长弹性大于投资和劳动力的经济增长弹性，这可以用边际报酬递减规律来解释。边际报酬递减规律是指当一种生产要素持续增加到超过某一临界点后，这种生产要素的边际产出将出现递减现象。资本和劳动作为生产活动的最主要的两种生产要素，一直被视为促进经济增长的主要动力，于是投资和劳动力持续扩大和增加，这种情况在我国也是如此。但是教育支出对经济增长的促进作用在我国一直不被重视，到改革开放之后，我国对教育的关注才开始增加，于是教育支出开始较快地增加，这与我国自建国以来一直重视投资和劳动力对经济增长的作用显然不同。于是在样本区间，当投资和劳动力已经出现边际报酬时，教育支出却仍处于边际报酬递增阶段，或者至少比投资和劳动力晚进入边际报酬递减阶段。于是在整个样本区间，教育支出的经济增长弹性要比投资和劳动力的经济增长弹性大。但是这并不意味着教育支出对经济增长的贡献要比投资和劳动力大。作为生产活动最主要的两种要素，投资和劳动力仍然是经济增长的主要贡献者。

五、结论及政策建议

本文采用双对数模型，运用中国1980—2007年的时间序列数据实证检验了教育支出与经济增长的关系。结果显示，教育支出、投资、劳动力对经济增长都存在显著的正向影响，而且教育支出的经济增长弹性比投资、劳动力的经济增长弹性更大。在此基础上，本文提出了以下的建议。

既然教育支出的经济增长弹性为正，那么适当增加教育支出将会促进经济增长。但是在这里，我们要注意的是“适当增加”，因为教育支出的最优规模我们并不清楚。在一些研究者的文献中(如马栓友，2002)发现有的研究者用数理模型对教育支出的最优规模进行了大胆地预期，得出的结论是教育支出的最有规模是教育支出占GDP的一个具体百分比。然而值得商榷的是，他们的数理模型是在一个理想的环境中进行推理测算的，而这样的理想环境在现实中并不存在。因此，这些学者以教育支出占GDP的一个具体百分比作为教育支出的最优规模只能具有参考价值，无论这些百分比经过了多么严密、精确的推算。由于教育支出的最有规模无法确定，只能“适当增加”教育支出，至于何为“适当”，则要靠决策者根据主客观的情况去把握。在“适当增加”教育支出总量之外，对于教育支出的结构、教育支出的效率、教育支出与其他支出的关系等因素也不可忽视。优化教育支出的结构，例如在区域结构中将更多的教育支出投放到教育支出效率较高的地区，将使教育支出的总效益发挥到最大。提高教育支出的效率，例如加强对教育资金运用的监管、创新教育资金运用的形式，将使一定量的教育支出的效益发挥到最大。协调教育支出与其他支出的关系，将使财政支出的结构得以优化，从而对经济增长形成一股强大的合力。

[参考文献]

[1] 祝接金，胡永平.政府教育支出、人力资本异质性与地区经济增长[J].统计观察，2008(6)：82-84.

[2] 王延军.我国教育支出与经济增长的互动关系研究[J].生产力研究，2007(21)：77-78.

[3] 白 芸.公共教育支出的经济分析[J].经济论坛，2006(5)：105-106.

[4] 王 桢，张建中.提高我国公共教育支出水平的经济依据[J].发展，2006(12)：110-111.

[5] 马栓友.公共教育支出与经济增长[J].社会科学家，2002(2)：16-20.

[6] 王 俊，孙 蕾.我国经济增长与预算内教育支出增长的VAR时间序列分析[J].财贸研究，2005(6)：72-78.

[7] 吴舒卉.华东地区教育支出与经济增长关系的实证分析[J].商情，2008(6)：178-179.

[8] 祝树金，虢 娟.开放条件下的教育支出、教育溢出与经济增长[J].世界经济，2008(4)：56-66.