□文/朱新彧 張松燕 李嘉怡
( 華北水利水電大學(xué) 河南·鄭州)
[ 提要] 教育在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中承擔(dān)著加速技術(shù)進(jìn)步和知識(shí)外溢的必要運(yùn)載體的作用。 本文為探究?jī)烧哧P(guān)系,選取我國(guó)31 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù),建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,用客觀的熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,選取TOPSI S 模型測(cè)算得分。通過(guò)計(jì)算兩者的皮爾遜相關(guān)系數(shù),得出教育水平和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平之間確實(shí)存在關(guān)聯(lián),接著畫(huà)出標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析測(cè)算中國(guó)教育水平及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間差異,得出其相應(yīng)變動(dòng)趨勢(shì)。 最后運(yùn)用GMM動(dòng)態(tài)面板模型回歸定量比較分析教育水平及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的關(guān)系, 為更好地優(yōu)化教育資源配置和促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展提出可行性建議。
隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速的加快,經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量越來(lái)越受到社會(huì)各界的重視,從質(zhì)量方面全面構(gòu)建各區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的新格局是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。其中,教育水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響不容小覷,它經(jīng)由當(dāng)今社會(huì)資源中的人為因素間接影響著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
目前,部分學(xué)者認(rèn)為教育水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平間有密切關(guān)系。王莎(2015)基于2003~2012 年全國(guó)285 個(gè)地級(jí)及以上城市面板數(shù)據(jù),從規(guī)模和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面檢驗(yàn)高等教育對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,認(rèn)為高等教育規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有區(qū)域差異。張鼎權(quán)(2019)以四川省和江蘇省為研究對(duì)象,基于數(shù)據(jù)包絡(luò)模型實(shí)證分析了教育對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的地區(qū)差異性影響。
此外,部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素在于提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量。邵伏軍(2014)基于結(jié)構(gòu)向量回歸和狀態(tài)空間模型,提取中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速的趨勢(shì)項(xiàng),認(rèn)為宏觀政策的變化會(huì)對(duì)中國(guó)未來(lái)潛在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成一定的沖擊。張治河(2019)基于知識(shí)溢出模型構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制模型,認(rèn)為創(chuàng)新對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動(dòng)機(jī)制已成為一項(xiàng)重大發(fā)展需求。徐學(xué)敏(1998)基于三大產(chǎn)業(yè)發(fā)展比重對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析驗(yàn)證,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展重在質(zhì)量。
因此,本文利用我國(guó)31 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域教育水平及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行相關(guān)分析,旨在從教育方面全面提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量,為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策性建議。
( 一)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建。 本文按照指標(biāo)選取的結(jié)構(gòu)層次性、子系統(tǒng)綜合性、過(guò)程動(dòng)態(tài)性及簡(jiǎn)明科學(xué)性等原則,選取了16 個(gè)評(píng)價(jià)教育水平的指標(biāo)和17 個(gè)衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的指標(biāo),建立基本評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1 所示。( 表1)
( 二)熵值法。 為了避免其他人為因素對(duì)權(quán)重的影響,更加客觀地確定中國(guó)各地區(qū)教育及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)指標(biāo)的權(quán)重,本文選取熵值法進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。該方法是基于評(píng)價(jià)指標(biāo)的原有信息,在大量已統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)上,根據(jù)指標(biāo)變化程度計(jì)算其權(quán)重。該方法能排除評(píng)價(jià)主體的主觀性,具有較強(qiáng)可信度。
( 三)TOPSI S 綜合評(píng)價(jià)。 TOPSIS 法即逼近理想解排序法,根據(jù)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法,是在現(xiàn)有的對(duì)象中進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)。本文利用TOPSIS 法對(duì)省域教育水平及發(fā)展水平進(jìn)行量化。
( 四)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓。 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(SDE)是分析空間分布方向性特征的一個(gè)經(jīng)典方法。其中,橢圓的中心是其空間分布的平均中心,即為這組要素的密度中心,反映了空間格局的移動(dòng)方向及變化趨勢(shì)。橢圓的長(zhǎng)半軸和短半軸,表征要素的集中或離散程度。橢圓長(zhǎng)軸與緯線的夾角表示數(shù)據(jù)分布的動(dòng)態(tài)方向,反映格局的主導(dǎo)方向。橢圓的大小反映空間格局總體要素的分布性,即集中或離散程度。
( 五)GMM動(dòng)態(tài)面板。由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有滯后性,即本期的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平會(huì)受到上一期的一定影響,因此為了保證后續(xù)研究的準(zhǔn)確性與可靠性,本文在構(gòu)建模型時(shí),需要引入滯后一期變量來(lái)構(gòu)建GMM 動(dòng)態(tài)面板模型,并選用省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。計(jì)量模型設(shè)定如下:
其中,i 表示截面數(shù),t 表示年份。ISUit表示省域i 第t 年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平;ISUit-1表示省域i 第t-1 年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平;INFit表示省域i 第t 年教育水平;SRIit表示省域i 第t 年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化率;FTLit表示省域i 第t 年金融發(fā)展水平;URBit表示省域i 第t 年技術(shù)創(chuàng)新水平;μit表示隨個(gè)體和時(shí)間改變的擾動(dòng)項(xiàng)。
指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源:在以上模型中,本文將經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平(ISU)作為被解釋變量,將教育水平(INF)作為解釋變量。其中,區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平和教育水平使用基于熵值算子的TOPSIS 綜合評(píng)價(jià)模型衡量。
此外,考慮到計(jì)量模型可能存在的內(nèi)生性遺漏問(wèn)題,本文選取信息化發(fā)展水平(SRI)、金融發(fā)展水平(FTL)、技術(shù)創(chuàng)新水平(URB)作為控制變量。為了消除變量之間的異方差,對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。GMM 動(dòng)態(tài)面板回歸模型的變量定義與符號(hào)如表2 所示。( 表2)
本部分?jǐn)?shù)據(jù)源自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010–2017)和《中國(guó)信息化發(fā)展水平評(píng)估報(bào)告》(2010-2017),包含了我國(guó)31 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)。
( 一)熵值賦權(quán)。 熵值賦權(quán)結(jié)果如表3 所示,結(jié)果表明:區(qū)域教育發(fā)展主要從其內(nèi)在體現(xiàn),教育背景、基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域教育水平的影響更大;同時(shí),教育成果(即教育產(chǎn)出)也體現(xiàn)了區(qū)域教育水平。發(fā)展教育應(yīng)將重點(diǎn)放在對(duì)教育產(chǎn)出的鼓勵(lì)和教育師資方面,通過(guò)教育成果的實(shí)現(xiàn)將理論與現(xiàn)實(shí)結(jié)合起來(lái),能夠更加徹底地發(fā)展區(qū)域教育水平。( 表3)
( 二)TOPSI S 評(píng)價(jià)。 利用TOPSIS 綜合評(píng)價(jià)得出各省域不同年份和各年份不同區(qū)域的教育水平及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平得分,結(jié)果表明:全國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平及教育水平呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的每年平均增長(zhǎng)率為4.187%,教育水平的年均增長(zhǎng)率為3.622%。圖1 為2010~2017 年各省份教育水平及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平得分和。( 圖1)
運(yùn)用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算出各區(qū)域教育水平與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.5252,說(shuō)明其具有較強(qiáng)的相關(guān)性。
( 三)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓建模。 運(yùn)用ARCGIS 軟件計(jì)算出不同年份教育水平得分及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平得分,橢圓的相關(guān)屬性如表4 所示。結(jié)果顯示:經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與教育水平發(fā)展具有較強(qiáng)的相關(guān)性,各年度教育水平及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平橢圓的相關(guān)屬性差別不大。( 表4)
表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系一覽表
表2 GMM動(dòng)態(tài)面板回歸模型變量定義一覽表
表3 各一級(jí)指標(biāo)具體權(quán)重一覽表
圖1 各區(qū)域教育水平及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平逐年變動(dòng)圖
運(yùn)用95%的標(biāo)準(zhǔn)差等級(jí)得到的2010~2017 年經(jīng)濟(jì)得分和教育得分橢圓變化,其中小橢圓為教育得分,大橢圓為經(jīng)濟(jì)得分。在該空間格局上,兩個(gè)指標(biāo)測(cè)度都呈現(xiàn)出“東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)”的趨勢(shì)。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓扁率略大,說(shuō)明兩個(gè)指標(biāo)由西向東呈上升態(tài)勢(shì),且有一定的方向性。在時(shí)間上,教育水平的短半軸逐年減小,說(shuō)明其數(shù)據(jù)逐年集中。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的短半軸逐年增加,說(shuō)明其數(shù)據(jù)略有離散。且長(zhǎng)軸與緯線的夾角反映了其地域分布的方向性稍強(qiáng),且方向?yàn)槲髀云现翓|略偏北。同時(shí),橢圓的幾何中心都約分布在東部地區(qū),結(jié)合其方向,可判斷出東部地區(qū)是集聚度最高的地區(qū)。最后,該兩個(gè)指標(biāo)的水平隨著時(shí)間逐年動(dòng)態(tài)提升。
(四)GMM 動(dòng)態(tài)面板回歸結(jié)果??紤]到模型可能產(chǎn)生內(nèi)生性遺漏,使用廣義矩估計(jì)(GMM)方法來(lái)估計(jì)研究設(shè)計(jì)給出的測(cè)量模型。系統(tǒng)GMM 將差分方程與水平方程結(jié)合起來(lái),增加了一組滯后的差分變量作為水平方程相應(yīng)的工具變量,提高了工具變量有效性。因此,運(yùn)用系統(tǒng)廣義矩陣估計(jì)在引入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平(ISU)的一階滯后值的模型中進(jìn)行回歸。首先對(duì)模型進(jìn)行過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn),采用Hansen 檢驗(yàn)并判斷工具變量是否使用合理。若過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)大于0.05,則接受原假設(shè),即表明所選工具變量均為有效工具變量,回歸結(jié)果如表5 所示。(表5)
表5 的估計(jì)結(jié)果表明,前一年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平在0.1%的顯著性水平上影響本年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,前一年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平每提高1%,本年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提高0.3122%,說(shuō)明本期經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平對(duì)上期經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平具有較強(qiáng)的依賴(lài)性。因此,應(yīng)用動(dòng)態(tài)面板模型相較于靜態(tài)模型將更適用于刻畫(huà)這一現(xiàn)象,也更能夠驗(yàn)證本文模型選擇的嚴(yán)密性及準(zhǔn)確性。
教育水平的影響系數(shù)為0.4401,且顯著性p=0.007,表明教育水平在0.1%的顯著性水平上正向影響著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,即教育水平每提高1%,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提高0.4401%。這與皮爾遜相關(guān)系數(shù)的結(jié)果分析基本一致。
另外,Sargan 檢驗(yàn)p=0.067,可以在5%的顯著性水平上接受“所有工具變量都有效的原假設(shè)”,這表明可以進(jìn)行GMM 系統(tǒng)估計(jì)。
信息化發(fā)展水平影響系數(shù)為正,說(shuō)明信息化發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈顯著的正相關(guān)。技術(shù)創(chuàng)新水平影響系數(shù)為正,說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新水平與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)年技術(shù)創(chuàng)新水平每增加1%,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平提高0.1526%,且在0.1%的水平上顯著。金融發(fā)展水平影響系數(shù)為正,說(shuō)明金融發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。
平穩(wěn)性檢驗(yàn):通過(guò)對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)來(lái)避免偽回歸。本文使用LLC 檢驗(yàn)方法,結(jié)果顯示:各變量都拒絕存在單位根的原假設(shè),即變量是平穩(wěn)的,保證了模型估計(jì)的可行性。(表6)
表4 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓各年份屬性一覽表
表5 全國(guó)面板回歸結(jié)果一覽表
表6 各內(nèi)生變量單位根檢驗(yàn)一覽表
本文在以上結(jié)論基礎(chǔ)上提出政策性建議:政府應(yīng)增大對(duì)中西部地區(qū)教育資源優(yōu)化的財(cái)政支持,縮小區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距,增大經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間。適度地調(diào)整區(qū)域政策導(dǎo)向,給予不發(fā)達(dá)地區(qū)政策上的幫助,激發(fā)其發(fā)展積極性,幫助它們調(diào)整產(chǎn)業(yè)布局。同時(shí),應(yīng)當(dāng)調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),注重生態(tài)協(xié)調(diào),從多方面加快區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量的發(fā)展。
社會(huì)方面應(yīng)充分調(diào)動(dòng)城鎮(zhèn)多元主體的積極性,建設(shè)適用性強(qiáng)的教育共享資源庫(kù),并擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)教育資源;提高貧困學(xué)區(qū)教師待遇,增加貧困地區(qū)教師數(shù)量,避免教育不公,促進(jìn)教育資源的優(yōu)化,進(jìn)而使區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間增大。
企業(yè)方面應(yīng)加大對(duì)貧困地區(qū)的開(kāi)發(fā),促進(jìn)教育資源的平衡,讓教育優(yōu)化方面不僅僅限于單個(gè)地區(qū),從多個(gè)地區(qū)綜合促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)加快改革開(kāi)放的步伐,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí),優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。