鄧宏亮 黃太洋

(宜春學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江西 宜春 336000)

0 引言

關(guān)于教育投入對(duì)人力資本積累的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了相關(guān)的研究。如Schultz，T.W.(1964)指出，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)離不開人力資本，而教育是形成人力資本的關(guān)鍵，加強(qiáng)教育投入有利于人力資本的形成。Glomm等(2003)通過建構(gòu)世交迭代模型，實(shí)證研究指出教育質(zhì)量決定著人力資本，但是政府的公共教育支出又決定著教育質(zhì)量。公共教育投入水平?jīng)Q定著人力資本積累水平。張貞齊等(2002)指出，現(xiàn)代人力資本的開發(fā)離不開高等教育，我國(guó)應(yīng)加大高等教育的投入，努力提高人力資本積累水平。傅征(2006)研究指出，我國(guó)各地區(qū)教育資源配置不均衡，人力資本差異較大，因此，各地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)教育投入，尤其是鼓勵(lì)多種形式的教育投入，努力提高我國(guó)人力資本積累水平?？族P(2008)研究指出教育投入在人力資本積累中發(fā)揮著重要作用，我國(guó)政府應(yīng)努力加大公共教育投入，并鼓勵(lì)社會(huì)教育投入，以解決農(nóng)村人力資本結(jié)構(gòu)失調(diào)問題。梁斌玲等(2013)實(shí)證研究指出年齡與性別對(duì)人力資本積累的貢獻(xiàn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于教育和城鎮(zhèn)化對(duì)人力資本積累的貢獻(xiàn)，這種特點(diǎn)1994年后更為明顯。柳勁松等(2019)基于2000-2014年數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)考察了少數(shù)民族地區(qū)公共教育投入對(duì)人力資本積累效率的影響，發(fā)現(xiàn)在教育投入上少數(shù)民族地區(qū)依然低于全國(guó)平均水平，在整體上教育投入對(duì)人力資本積累效率較好，然而仍然存在教師投入與經(jīng)費(fèi)投入冗余之現(xiàn)象。楊曉妹等(2019)基于2000-2015年省級(jí)地區(qū)面板數(shù)據(jù)，對(duì)公共教育投入、人力資本積累和制造業(yè)升級(jí)進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)公共教育投入強(qiáng)化了人力資本的積累效果，而人力資本積累有利于制造業(yè)的升級(jí)，公共教育投入減少了人力資本積累低端制造業(yè)的負(fù)效應(yīng)，但加強(qiáng)了中端制造業(yè)的正效應(yīng)。范琛等(2019)研究認(rèn)為，我國(guó)各地區(qū)公共教育投入與人力資本分布很不均衡，公共教育投入有利于人力資本積累，公共教育投入對(duì)人力資本積累不但產(chǎn)生了直接效應(yīng)，還產(chǎn)生了空間溢出效應(yīng)。

綜上所述，以往的研究更多地注重教育投入對(duì)人力資本積累的時(shí)間序列效應(yīng)，而忽略了教育投入對(duì)人力資本積累影響的空間效應(yīng)，鑒于此，本文以江西省為例，基于2000-2019地市級(jí)面板統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，嘗試采用空間計(jì)量模型，力圖取得突破。

1 變量選擇、權(quán)重矩陣設(shè)定與基本模型

1.1 變量選擇

“教育經(jīng)費(fèi)投入”是通過“人力資本積累”對(duì)“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”產(chǎn)生影響的，即教育經(jīng)費(fèi)投入積累了人力資本，人力資本要素促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。從這個(gè)意義上理解，人力資本積累可以視為教育經(jīng)費(fèi)投入的產(chǎn)出，本文選擇人力資本積累水平(借鑒學(xué)界的多數(shù)做法，用“在校學(xué)生數(shù)量”表示教育產(chǎn)出，即人力資本積累水平)作為被解釋變量，選擇公共教育經(jīng)費(fèi)投入和社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入作為解釋變量、選擇各地區(qū)人均GDP作為控制變量，具體如表1所示。

表1 解釋變量和被解釋變量的含義

1.2 權(quán)重矩陣的設(shè)定

由于教師在不同地區(qū)的流動(dòng)產(chǎn)會(huì)空間關(guān)聯(lián)，本文根據(jù)Roy(2004)的空間引力模型，計(jì)算兩地間的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，其公式為：

(1)

(1)式中，TPij表示i地區(qū)和j地區(qū)的教師投入空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；K等于1；Pi和Pj表示i地區(qū)與j地區(qū)的教師投入，Dij為i地區(qū)與j地區(qū)的距離(取中心測(cè)量)，兩地區(qū)間的距離可用Geoda95i按照國(guó)家地理信息系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)算。

然后根據(jù)不同地區(qū)的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度設(shè)定空間關(guān)聯(lián)矩陣，其中：

(2)

wij表示權(quán)重矩陣中的元素，在標(biāo)準(zhǔn)化后將之作為本文計(jì)算的權(quán)重矩陣。

1.3 基本模型的設(shè)定

為了考察教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累的影響，本文借鑒Jayasuriya等(2003)的思路，構(gòu)建教育生產(chǎn)函數(shù)。Anselin(1988)以為，假如解釋變量與被解釋變量的空間依賴性來源于它們的空間相關(guān)性，則應(yīng)該采用空間自相關(guān)計(jì)量模型SAR來估計(jì)被解釋變量與解釋變量之間的函數(shù)關(guān)系。如果解釋變量與被解釋變量的空間依賴性來源于所構(gòu)建模型產(chǎn)生的誤差項(xiàng)，那么應(yīng)采用空間誤差模型SEM來解釋被解釋變量與解釋變量之間的函數(shù)關(guān)系。

(1)本文的空間自相關(guān)計(jì)量模型SAR設(shè)定如下：

lnyit=α+ρWlnyit+β1lnx1it+β2lnx2it+β3lnrjgdpit+μit

(3)

其中，y表示人均 GDP，x1表示公共教育經(jīng)費(fèi)投入，X表示社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入，rjgdp表示各地區(qū)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，W表示空間權(quán)重矩陣，μ表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

從(3)式可以看出，本地區(qū)的人力資本積累水平，不僅受到本地區(qū)各解釋變量的影響，還受到空間關(guān)聯(lián)地區(qū)Wlny的影響。如果系數(shù)ρ是正數(shù)，則表明空間關(guān)聯(lián)地區(qū)的人力資本積累水平對(duì)本地區(qū)有著正向影響，如果系數(shù)ρ是負(fù)數(shù)，則表明空間關(guān)聯(lián)地區(qū)的人力資本積累水平對(duì)本地區(qū)有著負(fù)向影響。

(2)本文的空間誤差計(jì)量模型SEM設(shè)定如下：

lnyit=α+β1lnx1it+β2lnx2it+β3lnrjgdpit+μit+υt+φit，μit=λWμit+εit

(4)

誤差系數(shù)λ反映了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)中樣本觀測(cè)數(shù)值的空間依賴性，也就是說反映了空間關(guān)聯(lián)地區(qū)人力資本積累水平誤差沖擊對(duì)本地區(qū)人力資本積累水平的影響。ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng) 。

考慮到SAR模型和SEM模型均是從全域來測(cè)算空間相關(guān)性，容易導(dǎo)致內(nèi)生性問題，從而產(chǎn)生有偏估計(jì)，為了克服這種現(xiàn)象，Anselin(1988)建議使用極大似然法進(jìn)行檢驗(yàn)，從而可以避免這個(gè)問題。

2 面板數(shù)據(jù)空間依賴性檢驗(yàn)

所考慮的變量是否存在空間依賴性，以及依賴性是否顯著，是判斷能否采用空間計(jì)量模型的重要依據(jù)。接下來采用Moran'I檢驗(yàn)、CD檢驗(yàn)和Geary's檢驗(yàn)來測(cè)算解釋變量和被解釋變量的空間依賴性與截面相關(guān)性。其結(jié)果見表2所示。三種檢驗(yàn)結(jié)果表明，解釋變量和被解釋變量均通過5%的顯著性水平檢驗(yàn)，其中Moran'I和Geary's檢驗(yàn)表明各變量都存在顯著的空間依賴性，CD檢驗(yàn)拒絕了“截面獨(dú)立性”的原假設(shè)，接受解釋變量和被解釋變量存在顯著空間依賴性的假設(shè)。所以，在探討教育投入對(duì)人力資本積累影響時(shí)，應(yīng)考慮空間依賴性的存在。

表2 CD檢驗(yàn)、Moran'I檢驗(yàn)與Geary's檢驗(yàn)

3 變量穩(wěn)定性檢驗(yàn)

利用空間計(jì)量模型回歸分析之前，需要對(duì)面板變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，以防止虛假回歸，從而保證回歸結(jié)果的有效性。本文采用二代單位根方法來估計(jì)解釋變量和被解釋變量的平穩(wěn)性。其檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從表3可以看出，所有變量的二階單整在5%的顯著性水平下都是穩(wěn)定的，因此，從變量平穩(wěn)性的角度來看，所有變量均達(dá)到了回歸的前提條件。

表3 面板變量穩(wěn)定性估計(jì)

4 空間效應(yīng)估計(jì)

為了選擇合適的模型進(jìn)行回歸估計(jì)，本文首先對(duì)LSDV、SAR和SEM模型的殘差空間自相關(guān)進(jìn)行檢測(cè)，其結(jié)果如表4所示。LSDV估計(jì)結(jié)果顯示，無論是時(shí)間還是空間固定效應(yīng)，不管用什么方法進(jìn)行檢驗(yàn)，均存在空間依賴性(拉格朗日檢驗(yàn)LM或穩(wěn)健的拉格朗日檢驗(yàn)R-LM都存在著顯著性)。面板SAR和面板SEM檢驗(yàn)表明，兩模型對(duì)殘差的空間自相關(guān)控制得較好，只有面板SEM模型中的統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)出比較顯著。這在一定程度上表明面板SAR模型和面板SEM模型可以較好地解釋問題，但殘差仍然出現(xiàn)了自相關(guān)性。為了克服這一現(xiàn)象，Elhorst(2010a)提出，采用SDM模型可以很好地克服此類問題，并且能較好地提高計(jì)量模型的擬合優(yōu)度，其經(jīng)濟(jì)含義也更為明顯。

表4 LSDV模型、SAR和SEM模型估計(jì)結(jié)果

但是，關(guān)于SDM模型的選擇，究竟是選擇該模型的隨機(jī)效應(yīng)模型還是選擇固定效應(yīng)模型或雙效應(yīng)模型，通過Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，其伴隨概率P=0.414，因此模型接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，所以本文接下來利用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果如表5。

表5 SDM模型空間效應(yīng)估計(jì)

由表5可以看出，公共教育經(jīng)費(fèi)投入、社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)人力資本積累水平存在著顯著的直接效應(yīng)，而且還存在著顯著的間接效應(yīng)(即空間溢出效應(yīng))。

第一，公共教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累的直接效應(yīng)為0.086，表明公共教育經(jīng)費(fèi)投入每增加1個(gè)百分點(diǎn)，可以引本地區(qū)人力資本水平提高0.086個(gè)百分點(diǎn)。公共教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累的空間溢出效應(yīng)為0.014，表明關(guān)聯(lián)地區(qū)公共教育經(jīng)費(fèi)投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，可以引起本地區(qū)人力資本積累水平提高0.014個(gè)百分點(diǎn)，因此，公共教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累影響的總效應(yīng)為0.100。

第二，社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累的直接效應(yīng)為0.023，表明社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入每增加1個(gè)百分點(diǎn)，可以引本地區(qū)人力資本水平提高0.023個(gè)百分點(diǎn)。社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累的空間溢出效應(yīng)為0.005，表明關(guān)聯(lián)地區(qū)社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，可以引起本地區(qū)人力資本積累水平提高0.005個(gè)百分點(diǎn)，因此社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累影響的總效應(yīng)為0.028。

第三，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)人力資本積累的直接效應(yīng)為0.043，表明人均GDP每增加1個(gè)百分點(diǎn)，可以引本地區(qū)人力資本積累水平提高0.043個(gè)百分點(diǎn)。人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)人力資本積累的空間溢出效應(yīng)為0.010，表明關(guān)聯(lián)地區(qū)人均GDP每增加一個(gè)百分點(diǎn)，可以引起本地區(qū)人力資本積累水平提高0.010個(gè)百分點(diǎn)，因此，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)人力資本積累影響的總效應(yīng)為0.053。

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

(1)人力資本積累水平、公共教育經(jīng)費(fèi)投入、社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入以及人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值均具有顯著的空間依賴性。因此，在考察教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累影響的時(shí)候不應(yīng)忽略其空間效應(yīng)的存在，擬采用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。

(2)公共教育經(jīng)費(fèi)投入、社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)人力資本積累水平不但存在著顯著的直接效應(yīng)，而且還存在著顯著的空間溢出效應(yīng)。但社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累的影響遠(yuǎn)小于公共教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累的影響，因此，應(yīng)適當(dāng)鼓勵(lì)社會(huì)教育辦學(xué)，以彌補(bǔ)公共教育辦學(xué)經(jīng)費(fèi)不足的問題。

5.2 建議

(1)加大公共教育經(jīng)費(fèi)投入。公共教育經(jīng)費(fèi)投入是形成人力資本的關(guān)鍵因素之一，作為地方政府，應(yīng)加強(qiáng)教育財(cái)政經(jīng)費(fèi)投入，確保教育財(cái)政支出總體比例不低于國(guó)家最低要求。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村公共教育經(jīng)費(fèi)投入和基礎(chǔ)教育經(jīng)費(fèi)投入。目前，江西省城鄉(xiāng)教育資源配置很不均衡，教育資源重點(diǎn)配置在縣城周圍，農(nóng)村地區(qū)非常薄弱，因此，應(yīng)重視農(nóng)村地區(qū)公共教育經(jīng)費(fèi)的投入，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)教育一體化發(fā)展。

(2)鼓勵(lì)社會(huì)教育經(jīng)費(fèi)投入，拓展教育經(jīng)費(fèi)來源。隨著教育和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，社會(huì)教育越來越受到政府的重視，鼓勵(lì)社會(huì)教育辦學(xué)，有利教育形式的多樣化，滿足不同層次的教育需求，同時(shí)可以緩解公共教育經(jīng)費(fèi)的不足，有利于培養(yǎng)不同層次的人力資本，滿足我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本多樣化的需求。

(3)由于教育經(jīng)費(fèi)投入對(duì)人力資本積累產(chǎn)生了空間溢出效應(yīng)，因此，政府應(yīng)加大對(duì)典型地區(qū)的教育經(jīng)費(fèi)投入，從而充分發(fā)揮典型地區(qū)對(duì)其他地區(qū)的輻射和引領(lǐng)作用，促進(jìn)其他地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)投入，從而進(jìn)一步提高人力資本積累水平。