教育不平等对居民收入差距影响的空间效应与门槛特征——基于典型地区的分析

张洪全

教育不平等对居民收入差距影响的空间效应与门槛特征——基于典型地区的分析

张洪全

（宜春学院 计划财务处，江西 宜春 336000）

根据2001—2017年我国教育和经济相关统计数据，运用空间动态计量模型和门槛面板模型探讨教育不平等对居民收入差距的影响与门槛特征，研究发现：教育不平等对居民收入差距的影响存在着显著的空间效应，是影响居民收入差距的重要因素；居民受教育年限、产业结构水平和对外开放水平对居民收入差距均产生显著的正向影响，但固定资产投资水平对居民收入差距的影响相对要较小。因此，政府应加大财政教育支出，尤其是中西部的基础教育财政支出，减小教育不平等，同时优化经济布局，实现我国东中西部地区经济均衡发展。

教育不平等；收入差距；空间效应；门槛特征

在我国，地区间居民收入差距较为明显，东部地区居民的收入水平明显高于中部地区居民的收入水平，中部地区居民收入水平明显高于西部地区居民收入水平。而且随着经济的发展，地区间居民收入差距似乎有扩大化的趋势，这必将影响中国社会的和谐发展。导致居民收入差距的原因是多方面的，其中教育不平等是一个非常重要的原因。教育是人力资本积累的重要途径[1–2]，人力资本是收入分配的主要依据[3]，因此，如何实现教育均衡发展显得格外重要。

教育不平等对居民收入差距的影响这一问题，国内外学者进行了相关探讨，但以往的研究基本建立在时间序列的基础上，忽略了变量间的空间效应，同时大多数研究认为，教育不平等对居民收入差距一般呈现线性关系[4–5]，未考虑到教育不平等对居民收入差距的门槛特征，即非线性影响。鉴于此，本文选取我国东中西部12个典型地区（东部地区：北京、天津、上海、浙江；中部地区：安徽、湖北、江西、湖南；西部地区：陕西、云南、贵州、甘肃），利用空间动态面板计量模型和门槛面板模型，基于2001－2017年我国教育与经济统计数据，考察教育不平等对居民收入差距影响的空间效应和门槛特征，力求取得突破。

一、教育不平等对居民收入差距影响的空间效应

（一）变量选取、模型设定与数据来源

1. 变量选取

本文选择居民收入差距作为被解释变量，选择教育不平等作为解释变量，选择居民受教育水平、产业结构水平、固定资产投资水平和对外开放水平作为控制变量[1–2]。

（1）居民收入差距

居民收入差距用居民收入基尼系数来表示，基尼系数越小，说明贫富差距越小，反之则相反。根据贺青等（2015）居民收入基尼系数计算公式[6]为：

其中，表示全体居民收入基尼系数；GR表示城镇居民收入基尼系数；GR表示农村居民收入基尼系数；P表示城镇人口占总人口比率；P表示农村人口占总人口比率；U表示城镇居民人均收入；U表示农村居民人均收入；U表示农村居民人均收入。

（2）教育不平等

本文参照Thomas，Wang and Fan（2000）的做法采用教育基尼系数来表示教育不平等程度[7]，教育基尼系数越小，说明教育越平等，教育基尼系数越大，说明教育越不平等。其计算公式为：

表1 各变量的含义

（3）产业结构水平

（4）固定资产投资水平

固定资产投资水平用该地区固定资产存量来表示。

（5）对外开放水平

2. 模型选择

本文采用空间误差模型SER和空间自相关模型SAR建立空间动态面板模型，考察教育不平等对居民收入差距的影响。

（1）空间误差模型SER

当空间相关性来自于模型的误差项时（Anselin，1988），则拟建立空间误差模型。其形式设定如下：

其中为居民收入差距，（－1）表示居民收入差距的一阶滞后项，为教育不平等程度，X表示控制变量，包括民居受教育水平（X）、产业结构（X）、固定资产投资（X）和对外开放水平（X）。为随机误差项，表示空间误差估计系数。

（2）空间自相关模型SR

当空间相关性来自变量的空间依赖性时，则拟采用空间自相关模型，其形式设定如下：

表示空间自相关估计系数，为空间权重矩阵，为随机干扰项。

3. 数据来源

本文的数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》《中国教育统计年鉴》，以及典型地区的相关统计年鉴。

（二）教育不平等对居民收入差距影响的空间计量分析

按照Anselin（1988）判断方法，Hausman估计结果，以及广义似然率统计量，本文拟采用空间滞后固定效应模型来进行计量分析，其空间计量结果如表2所示。

表2 空间误差动态面板计量回归结果

注：***、**、*分别表示通过了1%、5%、10%的显著性水平检测。

表2显示，从拟合优度来看，无固定效应模型的拟合优度为0.7544，地区固定效应模型的拟合优度为0.9598，时间固定效应模型的拟合优度为0.8392，双固定效应模型的拟合优度为0.7818，所以本文选择地区固定效应模型进行分析。等于0.2683，且通过了显著性水平检验，表明典型地区间存在较强的空间相关性。居民收入差距一阶滞后项的估计系数为0.3912，表明上一期的收入差距对本期的居民收入差距产生了较强的惯性。教育不平等（）的估计系数为0.2944，且非常显著，表明教育不平等是影响居民收入差距的重要因素。居民受教育水平（X）的估计系数为0.0935，且通过了1%的显著性水平检验，表明居民受教育年限每提高一年，居民收入差距将提高0.0935%，这意味着居民平均受教育年限的提高，不但没有缩小收入差距，反而加大了其收入差距。产业结构水平（X）估计系数为0.0751，表明产业结构水平每提高一个百分点，将使收入差距扩大0.0751个百分点。固定资产投资水平（X）的估计系数为0.0017，表明固定资产投资的提高，对收入差距的影响相对要小一些。对外开放水平（X）的估计系数为0.1436，且通过了1%的显著性水平检验，表明对外开放水平每增加1%，将导致收入差距提高0.1436%。

三、教育不平等对居民收入差距影响的门槛特征

（一）模型的设定

门槛效应是检验解释变量对被解释变量的影响是否是线性的，是否具有门槛特征。本文选择教育不平等作为门槛变量，采用Hansen（1999）门槛面板模型进行估计，其模型设定为：

为居民收入基尼系数（表示居民收入差距），为教育不平等，表示随机误差项，ω，ω，……ω为待估的教育不平等门槛值。

（二）门槛效应回归分析

1. 门槛效应检验

教育不平等对居民收入差距影响的门槛效应检验结果如表3所示。从表3可以看出，教育不平等对居民收入差距的影响有两个门槛值，呈现双门槛特征。接下来进一步检验门槛值及其估计系数的大小。

表3 教育不平等对居民收入差距影响的门槛效应检验

注：同表2。

2. 门槛值与回归系数

教育不平等对居民收入差距影响的门槛值和估计系数的大小如表4所示。从表4中可以看出，教育不平等对居民收入差距影响的门槛值分别为0.2131和0.2301。当<0.2131时，估计系数为0.1733，表明，当教育基尼系数小于0.2133时，教育基尼系数每增加1%，可以引起居民收入基尼系数提高0.1733%。当0.2131≤<0.2301时，其估计系数为0.2053，表明当教育基尼系数介于0.2131和0.2301之间时，教育基尼系数每提高1%，可以引起居民收入基尼系数提高0.2053%。当≥0.2301时，其估计系数为0.2172，表明当教育基尼系数大于0.2301时，教育基尼系数每提高1%，可以引起居民收入基尼系数提高0.2172个百分点。教育不平等对居收入差距的影响并非表现为线性关系，而是表现为非线性关系，且随着教育基尼系数的增加而增加[7]。

表4 教育不平等对居民收入差距影响的门槛值和估计系数

注：同表2。

四、结论与建议

（一）研究结论

本文基于2001—2017年统计数据，采用空间动态面板模型和门槛面板模型，考察了教育不平等对居民收入差距的影响以及门槛特征，研究结论如下：

1. 教育不平等对居民收入差距的影响存在着显著的空间效应，所以在考察教育不平等对居民收入差距影响时，拟选择空间计量模型，以防止忽视变量间空间效应的存在。

2. 教育不平等对居民收入差距呈现显著的正向影响，表明地区间的教育不平等的扩大，不利于缩小地区间居民收入的差距，而会加剧了地区间居民收入的差距。

3. 在影响居民收入差距的其他因素中，居民受教育水平、产业结构水平和对外开放水平对居民收入差距均产生显著的正向影响，但固定资产投资水平对居民收入差距的影响相对要较小[8]。

4. 门槛效应检验表明，教育不平等对居民收入差距的影响表现为双门槛特征，在不同的门槛区间，教育不平等对居民收入差距的影响不同，且随着教育基尼系数的提高，其对居民收入差距的影响也随之增大[9]。

（二）建议

1. 加大财政教育支出。导致教育不平等很重要的一个原因是各地区财政教育经费支出不平衡。一般来说，经济发展地区，财政教育支出相对更多，而经济欠发达地区，财政教育经费支出相对更少。因此，经济欠发达地区，一方面本级政府要加大财政教育经费投入，尤其是基础教育的投入；另一方面，中央财政应加大对中西部地区，尤其是西部地区财政教育支持，实现教育资源的合理配置，以减少教育不平等现象[10]，从而缩小居民收入差距。

2. 受教育年限、产业结构水平和对外开放水平的提高并没有缩小居民收入差距，反而扩大了居民收入差距，这是由我国东部、中部和西部地区经济发展不平衡所导致的，因此，如何实现我国东中西部地区经济均衡发展，优化经济布局非常重要。各地区一方面要立足本地区特色和资源，实现本地区经济跨越式发展，同时，国家应加强对中西部，尤其是西部地区的政策倾斜与扶持，缩小与东部地区的经济发展差距。

[1] Schultz, T.W. Investment in human capital, American Economic Review[J]. 1961, 51（1）: 13－17

[2] Becker G.S.and B.R.Chiswick. Education and the distribution of earnings[J].American Economic Review, 1966, 56（1）: 358–369.

[3] Knight, J.B and Sabot，R.H. Educational expansion and the Kuznets effect[J]. American Economic Review, 1983, 73（5）: 1132–1136.

[4] Heckman, James J.Varieties of Selection Bias[J]. American Economic Review, 1990（2）: 313–318.

[5] Anselin, L..Spatial econometrics: methods and model[M]. Kluwer Academic Publishers, 1988.

[6] 杨俊, 黄潇, 李晓羽. 教育不平等与收入分配差距: 中国的实证分析[J]. 管理世界, 2008（1）: 38–46.

[7] 杨俊, 黄潇. 教育不平等与收入分配差距的内在作用机制[J]. 公共管理学报, 2010（3）: 75–82.

[8] 冯云. 中国教育不平等对居民收入差距影响研究[D]. 大连: 东北财经大学, 2014.

[9] 王多云. 受教育水平与收入差距及相关影响因素[J]. 南京人口与管理干部学院学报, 2010（3）: 42–46.

[10] 贺青, 张虎. 教育不平等对收入差距扩大的动态影响分析[J]. 统计与决策, 2015（7）: 108–112.

[11] 段卜源. 城镇居民收入差距的影响因素及其分解[J]. 经济师, 2020（4）: 71–73.

The Spatial Effect and Threshold Characteristics of Educational Inequality on Residents’ Income Gap——Analysis Based on Typical Areas

ZHANG Hong-quan

（Department of Strategy Planning and Financing, Yichun University, Yichun Jiangxi 336000, China）

On the basis of China’s educational and economic statistics from 2001 to 2017, the influence of education inequality on residents’ income gap and the threshold characteristics are discussed with spatial dynamic econometric model and threshold panel model. It is found that:there is a significant spatial effect of educational inequality on residents’ income gap, which is an critical factor in this respect; residents’ education level, industrial structure level and opening to the outside world all have a significantly positive impact on residents’ income gap, but the fixed asset investment level has a relatively small impact on residents’ income gap. Therefore, the government should increase the financial expenditure on education, especially on elementary education in the central and western regions, reduce the educational inequality, optimize the economy layout, and realize the balanced economic development in the eastern and western regions of China.

education inequality; income gap; spatial effect; threshold characteristics

2021-04-23

江西省高校人文社会科学研究项目（JY18204）

张洪全（1989—），男，江西宜春人，会计师，硕士，研究方向：财务管理，教育经济。

G630

A

2095-9249（2021）04-0094-04

〔责任编校：吴侃民〕