孟越 張曉清

基于2006-2018年省際面板數(shù)據(jù)，建立PVAR模型對高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長的動態(tài)交互效應(yīng)進行實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：一方面，高等教育發(fā)展是我國經(jīng)濟增長強有力的驅(qū)動力量，另一方面經(jīng)濟增長對高等教育發(fā)展具有正向促進作用，但程度上稍弱。高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長的動態(tài)交互效應(yīng)存在地區(qū)差異。高等教育發(fā)展，尤其是高等教育質(zhì)量的提升對經(jīng)濟增長的促進作用，表現(xiàn)為西高東低。經(jīng)濟增長對高等教育發(fā)展的促進作用則表現(xiàn)為東強西弱。本文認(rèn)為，應(yīng)在中、西部地區(qū)實施質(zhì)量優(yōu)先，兼顧規(guī)模的高等教育發(fā)展戰(zhàn)略。

一、引言

我國高等教育已邁入普及化和高質(zhì)量發(fā)展的新階段，極大地滿足了人民群眾接受更高層次教育的愿望需求，為各行各業(yè)輸送了數(shù)以千萬計的高級專門人才，有力提升了我國人力資源開發(fā)水平，成為科技進步和經(jīng)濟增長的重要引擎。與此同時科技進步和經(jīng)濟增長也對高等教育產(chǎn)生深刻影響?？梢哉f，高等教育普及化、大眾化是經(jīng)濟社會發(fā)展的必然結(jié)果。但是，正如《中國教育現(xiàn)代化2035》所指出的，我國教育發(fā)展仍不平衡不充分，區(qū)域之間的發(fā)展水平尚存在明顯差距。對于高等教育而言，這一問題同樣存在。因此，客觀刻畫高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長的互動關(guān)系及地區(qū)差異，對推動高等教育充分、均衡發(fā)展，促進經(jīng)濟社會全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

教育通過提供技術(shù)和知識來提高勞動生產(chǎn)率，促進經(jīng)濟增長與社會發(fā)展。納爾遜等（1966）認(rèn)為教育加快了吸收、轉(zhuǎn)化和傳播技術(shù)進步的效率。曼昆等（1992）通過擴展新古典增長模型，將人力資本累積的過程加入到公式中，人力資本同物質(zhì)資本一樣，是促進經(jīng)濟增長的重要要素。劉倩等（2019）的研究表明，實際經(jīng)濟增長對高等教育規(guī)模增長有較強拉動效應(yīng)。潘興俠等（2020）的研究發(fā)現(xiàn)，高等教育發(fā)展水平具有顯著的空間溢出效應(yīng)，教育發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的彈性系數(shù)更大，投入到高等教育中的資源更多。鄒克等（2020）認(rèn)為，隨著時間的推移，高等教育不充分發(fā)展的結(jié)構(gòu)異質(zhì)性加大，高等教育質(zhì)量的區(qū)域不平衡逐步演變?yōu)楦叩冉逃l(fā)展不平衡的最核心問題。白彥鋒等（2018）通過構(gòu)建PVAR模型發(fā)現(xiàn)，高校教師數(shù)量的增長可以帶來該地區(qū)經(jīng)濟的持續(xù)增長，而地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展?fàn)顩r和教育經(jīng)費的投入情況對高校教師人數(shù)的變化也具有不可忽視的作用。

本文認(rèn)為，在對高等教育“量”的積累的同時，不應(yīng)忽視對“質(zhì)”的要求。因此從高等教育規(guī)模和高等教育質(zhì)量兩個維度出發(fā)，對高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長的動態(tài)交互效應(yīng)及地區(qū)差異展開實證檢驗，并提出政策建議。本文構(gòu)建的PVAR模型能夠較好地克服變量內(nèi)生性問題。

二、實證設(shè)計

（一）樣本選擇、數(shù)據(jù)來源及變量定義

本文以2006-2018年我國31個省區(qū)（不含港澳臺）為研究對象，獲得由403個有效樣本構(gòu)成的平衡面板。研究數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國教育統(tǒng)計年鑒》。本文主要變量定義如下：

1.反映經(jīng)濟增長的變量

ECO：平減后的GDP增長率，該變量反映經(jīng)濟增長情況。

2.反映高等教育發(fā)展的變量

高等教育發(fā)展應(yīng)包括規(guī)模擴張與質(zhì)量提升兩個方面，用兩個變量分別反映。

（1）EDUscale：普通高等院校在校生數(shù)的增長率，該變量反映高等教育規(guī)模擴張。

（2）EDUquality：生師比是反映高等教育質(zhì)量的常用的核心指標(biāo)，生師比越高，說明教育質(zhì)量越低。為方便表述，本文以生師比的相反數(shù)表征高等教育質(zhì)量，以其增長率（EDUquality）反映高等教育質(zhì)量的變化。

（二）實證模型設(shè)定

本文采用面板向量自回歸模型（Penal Vector Autoregressive Model，簡稱PVAR模型）進行實證分析，檢驗高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長的動態(tài)交互效應(yīng)。首先，采用廣義矩估計法（GMM）進行參數(shù)估計;其次，通過正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)分離出某一內(nèi)生變量的沖擊對其他內(nèi)生變量的影響程度，繪制動態(tài)脈沖響應(yīng)圖，直觀刻畫各變量對沖擊的反應(yīng);最后，通過誤差項的方差分解，提供每個擾動因素對各內(nèi)生變量影響的相對程度并進行分析。本文的PVAR模型設(shè)定如下：

Yi，t=Φ0+Φ（L）Yit-1+Fi+Dt+εi，t （1）

其中，Φ0是常數(shù)（截距）項;Yi，t是由模型所有內(nèi)生變量構(gòu)成的向量，本文中為{ECO，EDUscale，EDUquality}，分別代表i地區(qū)在t年的經(jīng)濟增長、高等教育規(guī)模擴張和高等教育質(zhì)量提升;Φ（L）是滯后算子向量;Fi是固定效應(yīng)向量;Dt是時間效應(yīng)向量;εi，t是隨機擾動項。

三、實證檢驗與分析

（一）描述性統(tǒng)計

主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

（二）模型處理

1.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗。數(shù)據(jù)不平穩(wěn)會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，也會影響脈沖響應(yīng)與方差分解的穩(wěn)定性。本文采用主流的LLC、IPS、HT和ADF-Fisher四種檢驗方法對模型變量進行單位根檢驗，結(jié)果顯示三個變量原序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

2.最佳滯后階數(shù)的選擇。根據(jù)AIC、BIC、HQIC三個準(zhǔn)則，結(jié)合脈沖響應(yīng)函數(shù)的收斂情況和實踐經(jīng)驗，判定樣本的最佳滯后階數(shù)為3。

3.模型平穩(wěn)性檢驗。處于非穩(wěn)定狀態(tài)的動態(tài)系統(tǒng)面臨外生沖擊時，某些內(nèi)生變量會一直增加，難以刻畫符合現(xiàn)實的動態(tài)發(fā)展趨勢。本模型為三個變量滯后三期構(gòu)成的系統(tǒng)，特征根均位于單位圓之內(nèi)，如圖1所示，說明模型具有平穩(wěn)性。

4.格蘭杰因果檢驗。用于判斷變量的滯后項對于其他變量是否有顯著影響，從而說明變量之間在時間上的因果關(guān)系。本模型格蘭杰因果檢驗結(jié)果顯示高等教育發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的雙向因果關(guān)系在統(tǒng)計上顯著，驗證了本研究采用PVAR模型的合理性。

（三）PVAR模型的參數(shù)估計

GMM參數(shù)估計結(jié)果如表2所示。表2第（1）列以ECO為被解釋變量，EDUscale和EDUquality的系數(shù)均大于零且多數(shù)具有顯著性，說明高等教育發(fā)展對經(jīng)濟增長具有明確而顯著的正向影響。第（2）列以EDUscale為被解釋變量，ECO系數(shù)的符號和顯著性并不統(tǒng)一，說明經(jīng)濟發(fā)展對高等教育規(guī)模的影響較為復(fù)雜，長期影響難以通過參數(shù)估計結(jié)果得出明確結(jié)論。EDUquality的系數(shù)均小于零但不顯著，說明提升高等教育質(zhì)量短期內(nèi)不會顯著抑制高等教育規(guī)模。第（3）列以EDUquality為被解釋變量，ECO和EDUscale系數(shù)的符號均不統(tǒng)一且不顯著，說明高等教育質(zhì)量短期內(nèi)不容易受到顯著影響。