汪行東

（1.深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 深圳 518000；2.深圳大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東 深圳 518000）

一、引 言

經(jīng)濟(jì)增長理論中把增長的源泉歸結(jié)為勞動、資本要素投入的增加和技術(shù)進(jìn)步。古典政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家威廉·配第有“土地是財富之母，勞動是財富之父”的觀點，強調(diào)勞動作為主要的投入要素的積極意義。到20世紀(jì)40年代，Schultz提出人力資本的理念，指出人力資本是體現(xiàn)在人身體上的知識、能力和健康［1］：Becker深入研究了人力資本的形成、教育、培訓(xùn)和其他人力資本投資過程［2］。Denison通過使用計量分析的方法，估算出1929-1957年美國經(jīng)濟(jì)增長中，人力資本的貢獻(xiàn)率高達(dá)23%［3］。另一方面，盧卡斯在人力資本溢出模型中，使用人力資本的溢出效應(yīng)來解釋技術(shù)進(jìn)步，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是教育部門進(jìn)行人力資本投資的結(jié)果［4］。人力資本在促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步上也有著重要的意義。

改革開放以來，我國憑借勞動力價格低、供給充足的比較優(yōu)勢，吸引西方勞動力密集型產(chǎn)業(yè)進(jìn)入中國，一躍而成為世界工廠。中國經(jīng)濟(jì)的增長奇跡中，人口紅利是其中最重要的因素之一［5］。隨著經(jīng)濟(jì)不斷增長和1984年以來推行以“一孩政策”為主的計劃生育政策效果顯現(xiàn)，蔡昉認(rèn)為中國已經(jīng)進(jìn)入以農(nóng)業(yè)剩余勞動力供給銳減的“劉易斯拐點”，發(fā)端于沿海地區(qū)的勞動力短缺將逐漸蔓延到全國［6］。隨著“劉易斯拐點”的來臨，經(jīng)濟(jì)增長需要從勞動力要素投入擴(kuò)大，轉(zhuǎn)向提高勞動力素質(zhì)，提高勞動力的知識、技能，從人口紅利向人力資本紅利轉(zhuǎn)變。教育作為人力資本形成最主要方式，對經(jīng)濟(jì)增長有著積極促進(jìn)作用。本文通過將教育結(jié)構(gòu)按教育層次分解為基礎(chǔ)教育和高等教育，以探討其對經(jīng)濟(jì)增長的不同影響，以期待豐富人力資本理論的內(nèi)涵，為經(jīng)濟(jì)增長提供理論支持。

二、文獻(xiàn)回顧

本文的文獻(xiàn)基礎(chǔ)主要集中在教育對經(jīng)濟(jì)增長的影響上。教育對于經(jīng)濟(jì)增長的作用，主要體現(xiàn)在內(nèi)部作用和外溢作用兩個方面：教育內(nèi)部作用是個人的人力資本對其生產(chǎn)力（率）的作用［4］：教育的外溢作用較為復(fù)雜，包括提高本人及家庭成員的健康水平、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和新技術(shù)采用等多個方面。Krueger和Mikael發(fā)現(xiàn)，對于教育水平低的國家，教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)是正的，但對教育水平高的國家，過度教育則抑制了經(jīng)濟(jì)增長［7］。Bassanini等使用1971-1998年經(jīng)合組織國家數(shù)據(jù)，以每工作年齡個人GDP為被解釋變量，以成年人口受教育平均年數(shù)為解釋變量，結(jié)論表明人力資本存量提高1%引致人均GDP增長達(dá)0.57%［8］。Liberto發(fā)現(xiàn)地區(qū)受教育程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高度相關(guān)，意大利的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有60%來自于南部，南部的教育發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于北部地區(qū)［9］。

國內(nèi)學(xué)者方面，范先佐認(rèn)為教育可以提高人口的質(zhì)量，改變?nèi)丝诮Y(jié)構(gòu)，減少人口的數(shù)量，對社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和生產(chǎn)的增長，具有直接或間接的作用［10］。蔡增正使用世界上194個國家和地區(qū)的數(shù)據(jù)，考察了教育在1965-1990年對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，研究發(fā)現(xiàn)教育對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)巨大而具實質(zhì)性，具有正的外溢作用：教育對于經(jīng)濟(jì)增長的作用在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中表現(xiàn)為先弱后強最后稍有降低的趨勢［11］。李洪天計算20世紀(jì)90年代我國教育發(fā)展對國內(nèi)生產(chǎn)總值年均增長率的貢獻(xiàn)，得出了與發(fā)達(dá)國家相比我國教育的經(jīng)濟(jì)效益尚存在明顯差距，隨著教育事業(yè)的發(fā)展，教育對國民經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)將日益增強的結(jié)論［12］。

在不同教育層次對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)上，艾麗等以1985-2006年全國高等教育和人均經(jīng)濟(jì)增長率面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)高等教育的經(jīng)濟(jì)影響在東中西不呈遞增的趨勢［13］。朱曉東等發(fā)現(xiàn)東中部地區(qū)高等教育經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率較高，均達(dá)到0.9%以上，而西部較弱［14］。王家庭使用空間計量方法發(fā)現(xiàn)，我國教育對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用，特別是高等教育貢獻(xiàn)率較大，中等教育也是有一定的貢獻(xiàn)［15］。

對前人文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，教育對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究已經(jīng)較為系統(tǒng)。研究中仍存在著多個方面的不足之處。一是在對教育的度量上，大部分文獻(xiàn)均采用人均受教育年限作為指標(biāo)，忽略了教育層次的內(nèi)部差異，特別是基礎(chǔ)教育和高等教育的區(qū)別。二是在教育的貢獻(xiàn)上，文獻(xiàn)均側(cè)重于研究高等教育對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，忽略了基礎(chǔ)教育的重大意義?；A(chǔ)教育是為勞動者提供基本的文化知識、生產(chǎn)經(jīng)驗和勞動技能，對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的意義。本文從我國教育發(fā)展實際出發(fā)，將教育結(jié)構(gòu)區(qū)分為基礎(chǔ)教育和高等教育，分別研究其對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響。基礎(chǔ)教育可以分為小學(xué)教育、中等教育和普通中學(xué)，而高等教育主要為研究生、普通高校、成人高校等教育形式。三是現(xiàn)有的研究主要集中在全國范圍內(nèi)，缺乏對于省域范圍的研究。中國幅員遼闊，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平參差不齊。本文使用中部省份安徽作為研究對象，安徽地處中部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于全國的中游水平：經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于工業(yè)化中期，兼具持續(xù)工業(yè)化和向后工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的兩大重任，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上具有典型意義。在將教育按層次結(jié)構(gòu)分解后，本文使用安徽2006-2015年面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，安徽高等教育和基礎(chǔ)教育對經(jīng)濟(jì)增長均有著正面的貢獻(xiàn)，基礎(chǔ)教育的貢獻(xiàn)率更高。

三、模型與指標(biāo)建構(gòu)

（一）計量模型

在模型的建構(gòu)上，本文使用柯布道格拉斯模型為基礎(chǔ)?？虏嫉栏窭鼓Ｐ椭?，主要投入變量為勞動L、資本K和技術(shù)A，有：

其中α、β分別為勞動和資本對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。在上式中，我們引入教育因子E，公式可改寫為：

由于教育結(jié)構(gòu)可以區(qū)分為基礎(chǔ)教育P與高等教育H，假定其對經(jīng)濟(jì)增長的作用是復(fù)合的，即Eδ=PρHσ，可得：

其中ρ、σ分別是基礎(chǔ)教育和高等教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。對上式取對數(shù)就可以求出高等教育和基礎(chǔ)教育對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率，有：

由上式，我們得出本文的計量模型：

其中，i為城市，t為年份。Yit是城市的產(chǎn)出水平，Pit和Hit分別表示基礎(chǔ)教育和高等教育，?i是不可觀測的城市個體效應(yīng)，εit是隨機(jī)誤差項。根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長研究的相關(guān)文獻(xiàn)，本文在模型中加入了一些有利于提高模型解釋力的控制變量Conit，包括勞動力L、固定資本投入K、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)S、對外開放水平F、技術(shù)進(jìn)步Te。

（二）指標(biāo)的建構(gòu)

被解釋變量：被解釋變量為區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平，以區(qū)域GDP和人均GDP作為主要的解釋變量。GDP和人均GDP能夠較好地反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況。

核心被解釋變量：基礎(chǔ)教育P和高等教育H。基礎(chǔ)教育使用年度小學(xué)畢業(yè)人數(shù)、年度中學(xué)畢業(yè)人數(shù)和年度中等學(xué)校畢業(yè)人數(shù)之和相加得到。高等學(xué)校使用高等學(xué)校畢業(yè)人數(shù)。

控制變量：①勞動力L，使用年平均在崗人員數(shù)作為指標(biāo)。②資本K，使用固定資產(chǎn)投入作為指標(biāo)。③對外開放程度F，使用實際使用外資額作為指標(biāo)。④政府規(guī)模Gov，政府是經(jīng)濟(jì)活動的主要參與者，政府對經(jīng)濟(jì)活動的宏觀調(diào)控和產(chǎn)業(yè)政策制定在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中起著重要的作用：另一方面，政府主導(dǎo)的投資活動也是經(jīng)濟(jì)活動的重要內(nèi)容。在本文中，使用政府財政支出占GDP的比重作為衡量政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)活動強度的指標(biāo)。⑤產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Str，使用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重作為解釋變量。安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展上，仍處于工業(yè)化中期，2015年第二產(chǎn)業(yè)占比僅為49.75%，工業(yè)化進(jìn)程仍在持續(xù)。⑥技術(shù)進(jìn)步Te，技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動力，本文使用GDP增長率作為技術(shù)進(jìn)步的代理變量。

數(shù)據(jù)主要來源于《安徽統(tǒng)計年鑒（2007-2016）》，數(shù)據(jù)缺失使用《中國城市統(tǒng)計年鑒（2006-2017）》補足。GDP、人均GDP、固定資產(chǎn)投資、數(shù)據(jù)均進(jìn)行了平減。為了避免出現(xiàn)多重共線性，對涉及價值形態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)化處理，數(shù)據(jù)描述性表格①如下：

表1 數(shù)據(jù)描述表格

續(xù)表1

四、實證結(jié)果分析

（一）全樣本回歸結(jié)果

本文的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，（5）式為普通面板模型，估計方法主要有隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)。在進(jìn)行面板單位根檢驗后，發(fā)現(xiàn)變量均不存在單位根，數(shù)據(jù)為平穩(wěn)的時間序列。豪斯曼檢驗（Hausman Test）的結(jié)果顯示，模型在1%的顯著性水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型，數(shù)據(jù)較為適合固定效應(yīng)模型。結(jié)果報告在下表中。第I、II列報告的是未加入控制變量的回歸結(jié)果，作為參照，III、IV列報告了加入控制變量的回歸結(jié)果。

先對模型的控制變量進(jìn)行解釋。在第III列以總產(chǎn)出水平為被解釋變量的模型中，勞動力L的系數(shù)為0.223且高度顯著，勞動力投入的增加對與產(chǎn)出水平的提高有著積極正面的影響。資本投入K的系數(shù)為0.082 2且高度顯著，資本投入的增加有利于總產(chǎn)出水平的提高。對外開放水平F系數(shù)為正且高度顯著，外商直接投資（FDI）為地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長帶來先進(jìn)的技術(shù)水平和管理經(jīng)驗及其產(chǎn)出的溢出效應(yīng)，對本地的經(jīng)濟(jì)增長有著顯著的促進(jìn)作用，這符合經(jīng)濟(jì)理論也與中國對外開放多年的發(fā)展實踐相符合的。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Str上，系數(shù)為正且高度顯著。安徽處于工業(yè)化階段，Str使用的第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重為解釋變量，工業(yè)化水平的提升對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著顯著的促進(jìn)作用。政府規(guī)模變量Gov上，系數(shù)顯著且為負(fù)，政府支出的提升對民間消費、投資有著顯著的擠出效應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步Te變量上，系數(shù)為正但并不顯著，表明技術(shù)水平并未成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)力，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長仍主要依賴于要素投入的擴(kuò)張。與這一點相對應(yīng)的，資本投入K、對外開放F、技術(shù)水平Te系數(shù)均遠(yuǎn)低于勞動力L的系數(shù)，也表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長上，高度依賴于勞動力投入的增加，資本投入不足、新技術(shù)采用緩慢導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步不足、外商投資意愿不高，均成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要阻礙。在第IV列以人均產(chǎn)出水平為解釋變量的模型中，勞動力、資本、對外貿(mào)易、政府規(guī)模的系數(shù)均不顯著：對人均產(chǎn)出水平有顯著提升的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，也即工業(yè)化水平的提高。工業(yè)化水平的提高，大量的勞動力會從生產(chǎn)率較低的農(nóng)業(yè)勞動中轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)率較高的工業(yè)生產(chǎn)上，對人均產(chǎn)出水平的提高有著顯著的貢獻(xiàn)。

在核心解釋變量上。模型III中的高等教育H的系數(shù)為0.121且高度顯著，高等教育的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著明顯的促進(jìn)作用?；A(chǔ)教育的P的系數(shù)為0.133且高度顯著。從系數(shù)的大小看，基礎(chǔ)教育對總體產(chǎn)出水平的提高的貢獻(xiàn)率要高于高等教育。這與控制變量的系數(shù)的結(jié)果是高度一致的。區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長高度依賴于勞動力投入的增加，作為勞動力投入在重要部分的技能勞動力和高技能勞動力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)較大，是符合預(yù)期的。由于資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)不足和技術(shù)水平較低，高技能勞動力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)會低于與現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平匹配程度更高的低技能勞動力。模型IV中，高等教育H對人均產(chǎn)出水平的貢獻(xiàn)為正但不顯著，高等教育能夠提高人均產(chǎn)出水平但在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)階段并未顯現(xiàn)出來?；A(chǔ)教育P的系數(shù)高度顯著且為正，表明基礎(chǔ)教育水平對人均產(chǎn)出水平的提高貢獻(xiàn)更大。

表2 全樣本回歸結(jié)果

由于城市的教育發(fā)展受到城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，可能產(chǎn)生同時性偏差（simultaneity bias）導(dǎo)致模型估計結(jié)果不穩(wěn)健。在計量上，我們引入系統(tǒng)廣義矩估計（表中為記為SYSGMM）方法，使用解釋變量和被解釋變量的滯后項作為模型的工具變量，結(jié)果報告在上表第V、VI行。在引入較多工具變量的情形下，模型會產(chǎn)生過度識別的問題。Sargan test檢驗原假設(shè)是工具變量有效，表中的匯報的結(jié)果表明系統(tǒng)GMM模型不存在過度識別問題，工具變量有效。系統(tǒng)GMM模型估計的結(jié)果系數(shù)比固定效應(yīng)模型稍低，與FE模型傾向于高估變量系數(shù)的計量經(jīng)驗是一致的。在模型6中，高等教育H的系數(shù)為正且在5%的顯著性水平上顯著，高等教育在促進(jìn)人均產(chǎn)出水平的提高上有著積極的意義。

（二）分區(qū)域回歸結(jié)果

安徽省各區(qū)域城市間存在著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然歷史條件、交通區(qū)位條件的巨大差異。由于這種差異的存在，本文按照國務(wù)院2010年批復(fù)《皖江城市帶承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移示范區(qū)規(guī)劃》形成的區(qū)域經(jīng)濟(jì)體系，將城市分為皖江城市帶和其他城市。皖江城市帶包括合肥、蕪湖、馬鞍山、安慶、滁州、池州、銅陵、宣城和六安市的金安區(qū)、舒城縣?？紤]到數(shù)據(jù)的完整性和一致性，本文將六安市整體納入皖江城市帶，以GDP為解釋變量的回歸結(jié)果②報告在下表：

表3 分區(qū)域回歸結(jié)果

由上表可知，對于皖江城市帶而言，高等教育H對與總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率是高于基礎(chǔ)教育P的貢獻(xiàn)率的，特別是在使用系統(tǒng)GMM方法估計時，高等教育H的系數(shù)超過了基礎(chǔ)教育P的兩倍。但對與非皖江城市帶而言，情況就完全不同了：在固定效應(yīng)模型中，高等教育H的系數(shù)雖為正，但并不顯著；在系統(tǒng)GMM模型中，高等教育H系數(shù)顯著，但仍低于基礎(chǔ)教育P的貢獻(xiàn)率。

五、結(jié) 論

由前文的實證結(jié)果可以，對于安徽省現(xiàn)階段的經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言，由于仍處在工業(yè)化階段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的技術(shù)水平不高，資本投入有限，高度依賴勞動要素的擴(kuò)張，高等教育和基礎(chǔ)教育對經(jīng)濟(jì)增長均有顯著的貢獻(xiàn)，但基礎(chǔ)教育對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)更高。具體到省內(nèi)不同的區(qū)域，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同，對于皖江城市帶而言，高等教育對總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)要高于基礎(chǔ)教育；對于非皖江城市帶的城市而言，基礎(chǔ)教育的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率更高?；谶@個結(jié)論和安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀，有以下政策建議。

首先，安徽經(jīng)濟(jì)增長高度依賴于勞動力投入的擴(kuò)張，高等教育的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率不足，應(yīng)致力發(fā)展高等教育，提高產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平、為高技能人才提供就業(yè)機(jī)會。另一方面，應(yīng)大力建設(shè)技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)，吸引本地區(qū)的人才就業(yè)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供技術(shù)支持。高等教育為區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長培養(yǎng)了大量的高素質(zhì)勞動力，對于高端制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和科研研發(fā)機(jī)構(gòu)等而言，高校畢業(yè)生作為其主要的來源有著重要的意義。

其次，勞動力和人才的流失嚴(yán)重也成為制約安徽發(fā)展的重要因素。安徽臨近長三角，成為長三角地區(qū)重要的勞動力重要的提供地，勞動力大量流失的同時，技能勞動力流失也十分嚴(yán)重。2006年，安徽外出務(wù)工人口達(dá)1 377.37萬人，到2015年為1 560.08萬，占全省人口的比例超過20%，勞動力的大規(guī)模流失，特別是其中技能勞動力的流失。由表4，中國科技大學(xué)的2 350名畢業(yè)生中僅545人在安徽省就業(yè)，比重僅為23.1%，合肥工業(yè)大學(xué)留省內(nèi)就業(yè)僅為33.27%，2/3的畢業(yè)生流失到省外。華東省份其他地區(qū)985高校，學(xué)校畢業(yè)生在學(xué)校所在地就業(yè)人數(shù)均在50%左右，復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)本地就業(yè)比例更是分別高達(dá)到78.5%、85.7%。如何建立留住優(yōu)質(zhì)人才，也是安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的必修課。

再者，對于皖江城市帶而言，高等教育對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)大，應(yīng)著力于建設(shè)一批優(yōu)質(zhì)的、有區(qū)域影響力的高校，進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研合作，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。在承接長三角區(qū)域的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的同時，發(fā)揮本地的高校專業(yè)優(yōu)勢，做好對接，為產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展做基礎(chǔ)。對于非皖江城市的城市而言，基礎(chǔ)教育對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率較高，應(yīng)著力于產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，培育新興現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，提高高等教育對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率，實現(xiàn)彎道超車。

最后，由于基礎(chǔ)教育對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的突出貢獻(xiàn)，也應(yīng)提高基礎(chǔ)教育的發(fā)展水平。在全面實施九年制義務(wù)教育的基礎(chǔ)上，積極提高高中入學(xué)率，健全中等職業(yè)教育體系，提高區(qū)域整體教育程度，培養(yǎng)心智健全的產(chǎn)業(yè)勞動者。

表4 2016年安徽與華東地區(qū)主要高校畢業(yè)生就業(yè)去向

由于篇幅所限，本文未對基礎(chǔ)教育、高等教育對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制作進(jìn)一步的區(qū)分和闡釋，這也是作者進(jìn)一步寫作的方向。

注 釋

①2011年安徽省對行政區(qū)劃進(jìn)行了重要調(diào)整，原地級市巢湖市被一份為三，廬江縣劃歸合肥，無為、和縣沈巷鎮(zhèn)劃歸蕪湖，含山縣、和縣（不含沈巷鎮(zhèn)）劃歸馬鞍山市，在數(shù)據(jù)處理上，2011年前的巢湖市經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)按照各縣GDP占地級市的比重，進(jìn)行劃分，加到后并入的城市上；涉及人數(shù)的數(shù)據(jù)按照各縣人口占比進(jìn)行劃分，加到后并入的城市上。沈巷鎮(zhèn)人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)規(guī)模均較小，不做處理不影響最終結(jié)果。

②人均GDP的回歸結(jié)果顯示系數(shù)與總產(chǎn)出類似，因篇幅所限未匯報，需要請向作者索取。

［1］舒爾茨.教育的經(jīng)濟(jì)價值［M］.長春：吉林人民出版社，1982.

［2］貝克爾，梁小民.人力資本：特別是關(guān)于教育的理論與經(jīng)驗分析［M］.北京：北京大學(xué)出版社，1987.

［3］DENISON E F.The sources of economic growth in the United States and the alternatives before us［M］.Com?mittee for Economic Development，1962.

［4］JR R E L.On the mechanics of economic develop?ment［J］.Journal of Monetary Economics，2011，22（1）：3-42.

［5］汪小勤，汪紅梅.“人口紅利”效應(yīng)與中國經(jīng)濟(jì)增長［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2007（1）：104-110.

［6］蔡昉.發(fā)展階段轉(zhuǎn)折點與勞動力市場演變［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2007(12):25-29.

［7］KRUEGER A B，LINDAHL M.Education for Growth:Why and For Whom？［J］.Journal of Economic Litera?ture，2001，39(4):1101-1136.

［8］BASSANINI A，SCARPETTA S，Hemmings P.Eco?nomic Growth:The Role of Policies and Institutions.Panel Data Evidence from OECD Countries［J］.Ssrn Electronic Journal，2001.

［9］LIBERTO A D.Education and Italian regional develop?ment［J］.Economics of Education Review，2008，27（1）：94-107.

［10］范先佐.教育經(jīng)濟(jì)學(xué).第2版［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，2012.

［11］蔡增正.教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的計量分析——科教興國戰(zhàn)略的實證依據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，1999（2）：41-50.

［12］李洪天.20世紀(jì)90年代我國教育發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)研究［J］.南京政治學(xué)院學(xué)報，2001（6）：100-104.

［13］艾麗，石剛.地區(qū)間高等教育與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系比較［J］.北京社會科學(xué)，2010（3）82-87.

［14］朱曉東，張忠家，王利軍.我國高等教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的區(qū)域差異研究——基于人力資本產(chǎn)出彈性視角［J］.江西社會科學(xué)，2014（2）：82-86.

［15］王家庭.教育對我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)——基于31省區(qū)面板數(shù)據(jù)的實證研究［J］.復(fù)旦教育論壇，2013（3）：30-36.