高等教育普及对全球竞争力的非线性影响研究——来自跨国面板数据的门槛模型分析

浦小松,赵章靖

(中国教育科学研究院 a.德育与学校党建研究所;b.比较教育研究所,北京 100088)

一、引 言

知识经济时代,国家发展越来越依赖知识创新、技术创新、制度创新。习近平总书记指出,建设教育强国,龙头是高等教育。[1]高素质人才对塑造世界经济新格局的价值与作用日益凸显,高等教育在促进经济增长、提升国家全球竞争力上的作用越来越得到政府与社会的重视,国际间综合国力的较量归根结底是教育和人才的竞争。

高等教育扩张是现代化的产物,是伴随着经济发展、技术进步产生的。[2]经济发展对特定知识和技能的人才具有需求,从而推动着高等教育规模的扩张和质量的提高。[3]高等教育扩张的动力主要来自于经济增长对人才需求的“拉力”以及社会上教育需求的“推力”。[4]也就是说,高等教育扩张是由供需关系所决定的。高等教育向社会输送人才,体现了其服务社会发展的能力,是国家发展高等教育的意愿和受教育者个体接受高等教育的意愿的体现。社会各行业对高等教育人才的需求反映了经济社会发展水平,是社会政治、经济、文化以及科技对高等教育提出的客观要求。[5]

随着经济发展、国民收入提高以及产业结构升级,高等教育扩张在各国发展历程中都是必然的趋势。[6]1971年美国高等教育毛入学率达到47.32%,1975年突破50%,率先步入高等教育普及化阶段。1975—1999年,全球共有20个国家先后进入高等教育普及化阶段。2000年以来,又有44个国家迈入高等教育普及化阶段。[7]我国高等教育毛入学率从1998年的9.8%迅速攀升至2022年的59.6%,普通本专科招生规模从1998年的108万人激增至2022年的1014.54万人。①《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出,高等教育毛入学率要达到60%的目标。高等教育入学机会的进一步扩大,对促进社会公平、扩大中等收入群体、实现共同富裕有着重要支撑作用。“十四五”期间,教育肩负高质量发展的使命,高等教育无论在规模还是质量上,都面临着新的任务、机遇和挑战,对我国建成教育强国具有战略意义。

二、理论分析与假说

全球竞争力是世界经济论坛推出的考察一个国家或者地区创造经济持续高速增长能力的指数,该指数包括制度、基础设施、宏观经济稳定性和创新能力等12项指标。全球竞争力的增强有赖于高等教育对经济增长贡献率的提升,有赖于强大而充足的人力资源,其前提是保障高等教育毛入学率持续增长。[8]高等教育大众化或普及化不仅仅是一个数字指标,而是与一个国家或一个地区的经济社会发展水平、产业结构以及高等教育内涵质量息息相关。[9]因此,本文提出如下待检验假设。

H1:高等教育毛入学率与全球竞争力之间存在显著的正相关关系。

提高人力资本存量是世界各国软实力竞争的全球性现象。[10]Schultz认为,经济增长中人力资本的作用大于物质资本,教育是人力资本投资的主要方式,高等教育毛入学率的提高将累积更高水平的人力资本,进而促进经济增长。[11]Lucas强调通过学校教育积累人力资本,并进一步阐释了人力资本的提升是经济持续增长的动力。[12]高等教育机构是人力资本的主要贡献来源[13],也是科技研发的重要基地,随着高等教育的规模日渐扩大,整个高等教育的科研实力逐渐增强。而科研实力的增强能够促进地区的技术进步,提高生产力和生产效率以及资源利用率,这对于地区经济的增长至关重要。[14]高等教育规模扩张增加了不同收入阶层获得高等教育的机会,促使劳动力整体素质和生产效率提高,为经济增长提供了较为充足的人力资本。[15]因此,本文提出如下待检验假设。

H2:提高高等教育毛入学率能够有效增强全球竞争力。

Vandenbussche等分析1960年至2000年间19个经合组织国家的面板数据后发现,教育对经济增长的作用因经济发展阶段的不同而发生变化。[16]邵宜航和徐菁指出,一方面,高等教育扩张通过提升人力资本而可能有利于增强总体创新能力;但另一方面,在信息不对称的情况下,高等教育扩张也可能产生扰乱高等教育的信号作用,扭曲研发部门劳动力的甄选,进而对增长产生负面影响,他们利用我国省际面板数据分析高等教育扩张对创新效率与经济增长两方面的影响,发现两者均呈现先上升再下降的“倒U型”态势。[17]因此,本文提出如下待检验假设。

H3:高等教育毛入学率对全球竞争力的影响具有门槛效应,其对全球竞争力的促进作用在高经济发展水平的国家或地区更大。

对于步入普及化阶段的我国高等教育而言,以国际数据为基础,通过横向比较,深入研究高等教育普及对全球竞争力的影响,不仅有助于正确审视我国的高校扩招政策,为普及化阶段的高等教育发展提供现实依据,而且有助于制定科学合理的国民经济和社会发展规划以及相关政策。

三、模型构建及数据选取

高等教育普及对全球竞争力的影响可能是线性的,也可能是非线性的,本文拟建立线性模型和门槛模型深入分析二者之间的关系。线性模型描述了一个或多个解释变量对另一个被解释变量的影响是简单的比例、线性关系,适用于数据表现出线性分布特性的回归问题。门槛模型是指解释变量与被解释变量之间存在拐点,二者的函数关系以分段函数形式呈现,描述的是变量之间的非线性关系。

(一)模型构建

线性模型:

GCIit=β0+β1GERit+β2Tradeit+β3ICTit+

β4RDit+εit

其中,GCIit为全球竞争力指数②,GERit为核心解释变量——高等教育毛入学率,控制变量分别为进出口贸易总额占GDP的比重(Tradeit),信息和通信技术产品占出口总额的比重(ICTit),研发支出占GDP的比重(RDit),εit为随机扰动项,用来控制其他可能影响全球竞争力的因素。

对应的门槛模型建立如下:

GCIit=β0+αiXit+β1GERitI(pGDPit≤γ1)+

β2GERitI(γ1γn)+μit

其中,Xit对应线性模型中的控制变量,包括进出口贸易总额占GDP的比重(Tradeit),信息和通信技术产品占出口总额的比重(ICTit),研发支出占GDP的比重(RDit)。pGDPit为门槛变量,I(·)为示性函数,γ1,γ2,…,γn表示各个不同水平的门槛值。本文通过不同水平的人均GDP将全部样本划分为不同区间下的子样本,研究在不同经济发展水平下高等教育毛入学率与全球竞争力的作用关系。

(二)数据选取

根据数据的可得性,本文选取2008—2018年64个国家和地区的强平衡面板数据建立门槛模型,识别高等教育普及对全球竞争力的影响。表1列出了所用到的变量及其数据来源。

表1 变量说明

四、实证分析

(一)描述性统计

表2为描述性统计结果,由此可以看到各个变量的观测值、均值、标准差、最小值和最大值,以及各个变量的分布。通过描述性统计分析发现,各个变量在时间维度和截面维度上都有很大差别,尤其是在时间维度上变化很大。

全球竞争力指数最大值为美国2018年的5.992,最小值为马达加斯加2015年的3.320;高等教育毛入学率最大值为希腊2018年的142.852%,最小值为马达加斯加2008年的3.276%;人均GDP最大值为卢森堡2018年的110 701.877美元,最小值为马达加斯加2013年的465.389美元;进出口贸易总额占GDP的比重最大值为中国香港2013年的419.962%,最小值为美国2009年的18.419%;信息和通信技术产品占出口总额的比重最大值为中国香港2018年的55.476%,最小值为阿塞拜疆2012年的0.003%;研发支出占GDP的比重最大值为以色列2018年的4.953%,最小值为马达加斯加2017年的0.015%。

表2 描述性统计结果

(二)相关性分析

表3为相关性分析结果,由此可以初步判断各变量间的相关关系。在不控制其他变量的情况下,核心解释变量高等教育毛入学率(GERit)与被解释变量全球竞争力指数(GCIit)的相关系数为0.421,并在1%的显著性水平上显著,说明高等教育毛入学率与全球竞争力之间存在显著的正相关关系(假设H1得到验证),即两个变量之间数据存在一定程度的关联性,反映出高等教育毛入学率与全球竞争力之间具有某种依存关系。教育是促进知识经济发展的基本驱动力,是提高全球竞争力的关键所在。而高等教育是全球竞争力的源头,其发展水平是一个国家发展水平和发展潜力的重要标志。那些具有高等教育优势的国家,其人力资本、科研与技术等与高等教育相关的要素要比别的国家具有更强的竞争力,这就使人们深刻地认识到高等教育在国家或区域竞争中的地位。[18]

从控制变量来看,所选取的进出口贸易总额占GDP的比重(Tradeit)、信息和通信技术产品占出口总额的比重(ICTit)、研发支出占GDP的比重(RDit)与被解释变量(GCIit)的相关系数均在1%的显著性水平上显著,说明控制变量的选取合理科学,能够在很大程度上解释全球竞争力的变化,有助于提高模型的拟合程度。而且,核心解释变量高等教育毛入学率(GERit)、被解释变量全球竞争力指数(GCIit)与人均GDP均在1%的显著性水平上显著相关,说明高等教育发展、全球竞争力水平与经济增长紧密关联,为下一步建模提供了逻辑前提。

表3 变量间相关系数

(三)线性模型

表4为固定效应的线性模型回归结果。随着控制变量的加入,模型的R2明显提高,说明模型的拟合程度提高。同时,回归结果的F值都在99%的置信水平上显著,说明自变量的联合显著性较强,所选变量对全球竞争力(GCI)具有一定的解释力度。具体而言,当未加入控制变量时,高等教育毛入学率(GER)的系数为0.005,并在99%的置信水平上显著,说明高等教育毛入学率的提高能够显著促进全球竞争力的提升。在加入控制变量后,高等教育毛入学率(GER)的系数仍为0.005,在99%的置信水平上显著。从线性模型的结果来看,高等教育毛入学率对全球竞争力具有显著的正向作用。提高高等教育毛入学率,大力发展高等教育,能够有效增强全球竞争力(假设H2得到验证)。控制变量中,研发支出占GDP的比重(RD)系数为0.067,并在95%的置信水平上显著,说明提高研发支出占GDP的比重能够显著促进全球竞争力的提升。加大研发投入,是我国实现关键核心技术攻关和建设创新型国家的应有之义。

表4 线性模型回归结果

(四)门槛模型

线性模型说明了高等教育毛入学率对全球竞争力的线性影响,但是高等教育普及对全球竞争力的影响是否具有异质性特征,有没有可能存在拐点?在不同的经济发展水平下,高等教育毛入学率对全球竞争力的影响是否不同?高等教育毛入学率对全球竞争力的影响也许是以某种约束来实现的,这种非线性影响的函数形式可能依赖于某个变量而改变,从而导致门槛效应的形成。在门槛值的作用下,高等教育毛入学率对全球竞争力的影响呈现出不一致现象,当其通过相应门槛值后,对全球竞争力的影响会出现差异性。

门槛效应是指当一个参数达到特定的数值,引起另外一个参数发生突然转向其他发展形式的现象。这种作为原因的现象的临界值称为门槛值。门槛模型由Tong首次提出,之后这种非线性模型在经济和金融分析领域得到了广泛应用。门槛分界点由门槛模型运用门槛变量来决定,通过门槛变量的观察值来估算出合适的门槛值。Hansen的门槛面板模型是一种较为实用的检测方法,模型中门槛值的精确度和内生门槛效应是否存在,都能通过显著性检验得出。[19]

在估计门槛模型时,必须首先进行门槛效应的检验,若存在门槛效应就需要进行门槛模型的回归,若不存在门槛效应,则高等教育毛入学率与全球竞争力间即为上文探究的线性关系。因此,运用面板数据模型的门槛估算技术,以人均GDP作为门槛变量,进一步检验高等教育毛入学率对全球竞争力影响的非线性效应,以揭示在不同人均GDP门槛下高等教育毛入学率对全球竞争力影响的转换特征。考虑到研究样本时间长度,我们只进行2个门槛值的检验,不再进行3个及以上门槛值的检验。

表5为门槛效应的检验结果,可以看到F统计量在第一组假设检验中,在10%的显著性水平上拒绝原假设,在第二组假设检验中没有拒绝原假设,由此得出存在1个门槛,经计算人均GDP的门槛值为51 499.596美元。

表5 门槛效应检验结果

门槛模型回归结果表明(见表6),将人均GDP作为门槛变量,通过门槛数值将全部样本分为两个子样本。当国家或地区的人均GDP在51 499.596美元以下时,高等教育毛入学率(GER)的系数为0.004,当国家或地区的人均GDP在51 499.596美元以上时,高等教育毛入学率(GER)的系数为0.007,这两个系数均在99%的置信水平上显著。伴随着高等教育毛入学率跨越人均GDP相应门槛值,其对全球竞争力的作用由小变大,跃迁到更高层级,高等教育毛入学率与全球竞争力具有显著的正向非线性关系。这说明扩大高等教育毛入学率确实可以显著提升全球竞争力,而且其作用在高经济发展水平的国家或地区更大(假设H3得到验证)。

表6 单门槛模型及参数估计结果

控制变量中,研发支出占GDP的比重(RD)系数为0.079,并在99%的置信水平上显著,说明提高研发支出占GDP的比重能够显著促进全球竞争力的提升。加大研发投入,成为增强全球竞争力的重要议题。2022年,我国研发经费投入总量达到30 870亿元,占GDP比重为2.55%,这是历史最高(总量稳居世界第二),但与世界主要发达国家相比,仍然存在一定差距。比如在2018年,美国的研发投入占GDP总量为2.83%,德国为3.13%,瑞典为3.31%,丹麦为3.03%,而同在亚洲的日本为3.28%,韩国达到了4.53%,以色列高达4.95%。2022年,我国基础研究经费支出1951亿元,占研发经费投入的比重为6.32%,连续4年保持6%以上的水平,为我国原始创新能力的不断提升发挥了积极作用。从国际对比来看,法国、意大利和新加坡基础研究投入强度均超过20%,英国和美国高于15%,日本和韩国高于10%,我国基础研究投入强度偏低。③总体而言,我国研发投入在规模、结构和效能等方面仍有不足,需要进一步完善多元化投入机制,特别是要加大对基础研究的支持力度,保证从源头上提升原始创新能力。

以上结果表明,高等教育毛入学率对全球竞争力的影响存在显著的门槛效应。当人均GDP较低时,高等教育毛入学率对全球竞争力的作用较小;当人均GDP较高时,高等教育毛入学率对全球竞争力的作用进一步增强。这说明随着经济水平的提高,高等教育毛入学率对全球竞争力逐渐释放出更大的促进作用,高校扩大学生规模与全球竞争力存在一定的协同性。高等教育普及通过提升人力资本而有利于增强全球竞争力,引致的全球竞争力提升效应可能随经济发展阶段不同而有所差异。

梳理样本数据发现,已经跨过人均GDP门槛值的国家有加拿大、丹麦、爱尔兰、冰岛、卢森堡、荷兰、挪威、瑞典、美国,我国的人均GDP还未达到这一门槛值(见表7)。我国人均GDP、高等教育毛入学率、全球竞争力三个指标均与跨越门槛国家有很大差距。《中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报》显示,2022年我国人均GDP为85 698元,比上年增长3.0%,按年平均汇率折算为12 741美元,处于中等偏上收入国家行列。如何切实提高居民收入,缩小城乡、地区之间的差距,进而缩小与发达国家的差距,使高等教育普及在提升全球竞争力方面发挥更大作用,是我国需要重视的方向。有研究表明,我国自高校扩招政策实行以来,高等教育规模日益扩大,人数逐渐增加的大学生群体对各地区经济增长产生深远影响;在剔除高校扩招政策短期冲击效应的情况下,高等教育规模对地区经济增长仍然有着积极的作用,随着高等教育规模的扩大,地区的经济水平会有所提升。[14]

表7 跨越门槛国家和中国数据

(五)稳健性检验

高等教育毛入学率的提高,扩大了接受高等教育人群的规模,使得新增劳动力人均受教育年限进一步提高,劳动年龄人口平均受教育年限也会大幅提升。因此,为了检验结果的可靠性,我们将核心解释变量高等教育毛入学率(GER)替换为25岁以上人口中至少获得专科学历的比重(Pro)进行稳健性检验。

表8为稳健性检验的线性模型回归结果。可以看到,不论是否加入控制变量,25岁以上人口中至少获得专科学历的比重(Pro)的系数均为0.022,且都在99%的置信水平上显著,说明高等教育普及化程度越高,越有利于全球竞争力的提升。

表8 稳健性检验的线性模型回归结果

表9为门槛效应的检验结果,可以看到F统计量在第一组假设检验中,在5%的显著性水平上拒绝原假设,在第二组假设检验中没有拒绝原假设,由此得出存在1个门槛,经计算人均GDP的门槛值为30 758.312美元。

表9 门槛效应检验结果

25岁以上人口中至少获得专科学历的比重(Pro)在门槛之下的系数为0.018,在门槛之上的系数为0.025,均在99%的置信水平上显著(见表10)。当一个国家或地区的经济发展水平超过门槛值时,高等教育普及化程度的提升对全球竞争力的促进作用更大,这与核心解释变量为高等教育毛入学率(GER)时得到的结果一致,验证了结论的稳健性。

表10 单门槛模型及参数估计结果

当今全球的竞争说到底是人才的竞争、劳动者素质的竞争。近年来,我国新增劳动力受教育水平显著提升,表现出强劲的后发优势。2020年开展的第七次全国人口普查数据显示,劳动年龄人口中大专及以上受教育程度的人口占比达到了23.61%。劳动年龄人口受教育水平提高,人口红利逐步向人才红利转变,人口资源优势得到有效发挥,为应对新一轮科技革命和产业变革提供了更为坚实的人力基础,将进一步促进经济发展方式转变、产业结构升级、全要素生产率提高,使全球竞争力提升有了源源不竭的动力。

五、结论与启示

本文基于2008—2018年64个国家和地区的强平衡面板数据构建线性模型和门槛模型,考量高等教育毛入学率对全球竞争力的影响,形成以下五个结论。

第一,高等教育毛入学率与全球竞争力之间存在显著的正相关关系,相关系数为0.421。

第二,线性模型回归结果表明,高等教育毛入学率对全球竞争力具有显著的正向作用。提高高等教育毛入学率,扩大高等教育规模,能够有效增强全球竞争力。

第三,门槛模型分析发现,高等教育普及对全球竞争力的影响存在拐点,表现出异质性特征。高等教育毛入学率对全球竞争力的影响具有门槛效应,人均GDP的门槛值为51 499.596美元,在跨越门槛值后,高等教育毛入学率对全球竞争力的作用由小变大,跃迁到更高层级,其与全球竞争力具有显著的正向非线性关系。这说明扩大高等教育毛入学率确实可以显著提升全球竞争力,而且这一促进作用在高经济发展水平国家或地区更大。

第四,线性模型和门槛模型都显示,提高研发支出占GDP的比重能够显著促进全球竞争力的提升。

第五,我国人均GDP还未达到门槛值,高等教育毛入学率、全球竞争力、人均GDP三个指标均与跨越门槛国家或地区有较大差距。当我国经济的发展跨过人均GDP的拐点后,高等教育毛入学率对我国的全球竞争力将释放出更大的促进作用。

我国已建成世界上规模最大的高等教育体系,高等教育进入了普及化阶段。在这一阶段,高等教育发展的重心从服务社会民众接受高等教育需求转向服务社会需求与国家战略需求并重。[20]综上所述,我们得出如下五点政策启示。

一是要进一步促进高等教育入学机会公平,扩大高等教育的机会供给,消弭城乡教育资源配置鸿沟。尤其是保障弱势阶层获得更多接受高质量高等教育的机会,提高高等教育的预期回报率,增加人力资本积累,使得中国高等教育规模的增长速度和经济发展水平大体相当,支撑我国建成教育强国,增强全球竞争力。

二是要更加注重提高教育质量,加快建设高质量教育体系,着力提升高等教育水平,推进高等教育内涵式发展。要更加关注优化高等教育的区域布局结构、层次类型结构、学科专业结构、课程设置结构,更好地发挥高等教育储备人力资本的作用,使高等教育能够对提升全球竞争力发挥更大的效力。

三是要应对百年变局,坚持经济高质量发展是最好的中国方案的理念。我国的经济发展水平还没有达到使高等教育毛入学率发挥更大促进作用的人均GDP门槛值,面对世界局势的不稳定性与不确定性,要完整、准确、全面地贯彻新发展理念,构建新发展格局,经济增长方式要向高质量高技术高技能方向转变,充分利用好高等教育扩张带来的大量高素质人才资源。

四是要重视高校作为科技第一生产力、人才第一资源和创新第一动力的结合点。要一手抓人才培养,一手抓科技创新,充分发挥高校基础研究主力军、重大科技突破策源地的作用,持续深化科技评价改革,推进政产学研用全方位协同育人新机制建立,从制度上加强STEM(Science、Technology、Engineering、Mathematics)教育,强化现代化建设人才支撑,着力形成人才国际竞争的比较优势。

五是要不断加大研发投入,提高研发支出占GDP的比重,提升科技投入效能。要更加重视基础研究,突出原创,通过高强度的研发加速提升科技发展,实现科技自立自强,释放科技第一生产力的作用,助推科学研究与高等教育的深度融合。

【注释】

① 2022年招生数据包含职业本科生7.63万人。

② 全球竞争力指数在1～7之间。

③ 数据来源:中国新闻网https:∥www.chinanews.com.cn/gn/2023/03-21/9975725.shtml。