我國財政性教育經費支出對經濟、就業影響的統計分析

古洋波，區文玉

（廣西師范大學 數學與統計學院，廣西 桂林 541000）

0 引 言

教育是民族振興和社會進步的基石。隨著知識經濟時代的來臨，教育愈發成為影響一國經濟社會發展的重要因素。為了搶占經濟增長的制高點，世界各國尤其是發達國家紛紛將目光投向教育領域。改革開放30 多年來，我國堅持以經濟建設為中心，經濟增長取得了顯著的成效，國內生產總值從1978年的3 645.2 億元到2010年的401 202 億元。與此同時，隨著經濟增長，社會對人才的需求日益增加。人才培養離不開教育支出，1978年國家財政性教育經費支出僅為93.8億元，占當年國內生產總值的2.57%；而到2012年國家財政性教育經費支出達到了21 984.63 億元，占國內生產總值的4.23%，首次超過4%。國家財政性教育經費支出占GDP 比重的變化趨勢如圖1所示。

在教育支出與經濟增長關系方面，國內外有許多研究成果。舒爾茨（1960）在美國經濟年會上題為《人力資本投資》的演說，創新性地提出人力資本理論。他對1929—1957年美國教育投資與經濟增長的關系作了定量研究，得出如下結論：各級教育投資的平均收益率為17%，教育投資增長帶來的收益是勞動收入增長的70%，教育投資增長帶來的收益占國民收入增長的33%。他認為，人力資本的積累是社會經濟增長的源泉，教育使社會分配趨于平等。

圖1 1978—2012年國家財政性教育經費支出占國內生產總值的比重

丹尼森（1985）對1929—1982年間美國的經濟數據進行了分析，發現知識進展解釋了技術進步對經濟增長的貢獻率占66%。據此，丹尼森得出一個結論，知識進展是發達資本主義國家經濟增長最重要的動力，且技術知識和管理知識進步同等重要。

國內對教育支出與經濟增長關系的理論研究成果也不少。王俊、孫蕾（2005）通過構造預算內財政教育支出和GDP 的VAR（2）模型，從動態角度說明GDP 預算內教育支出相互影響和相互作用的效果。結果表明：從長期來看，預算內教育支出促進GDP 增長；但從短期來看，增加教育支出將使GDP 的增速降低。

田祖蔭、武娜（2007）對177 個低、中、高收入國家的相關指標進行定量分析發現，對于發展中國家特別是貧困地區來說，增加教育投入，提高教育水平是減少貧困的重要戰略。

王延軍（2007）通過改造羅默——盧卡斯模型，建立聯立方程組，研究我國教育支出與經濟增長的互動關系，結果表明，前者每增長1%可以帶動后者增長0.376%，而后者每增長1%可以帶動前者增長0.694%。

陳文虎、周凌光、褚曉靜（2012）指出，教育支出對經濟增長的影響主要體現在兩方面：一是教育支出作為消費的一種表現形式，教育支出的增加可以刺激消費，從而促進經濟增長；二是教育支出增長對投資結構、人力資源結構產生的效應及教育自身的外部性促進經濟社會發展。

王春元（2013）將教育支出納入生產函數，分析表明我國教育支出對經濟增長有較大的促進作用，教育支出增長1%能帶動經濟增長28%。國內外大多的研究成果集中在教育支出與經濟增長關系的研究，并未考慮教育支出、經濟增長、就業率三者之間的關系。而事實上，經濟發展離不開就業，就業與教育投入也密切相關。因此，有必要分析就業與教育支出的關系。本文采用計量經濟分析方法，構造教育支出、經濟增長、就業率的SVAR 模型，分析三者之間的動態效應。

1 數據選取及分析方法

1.1 數據選取說明

（1）隨著中國經濟快速發展，國家越來越重視教育，教育支出增長迅速。與此同時，社會經濟環境變化對就業也產生了影響。鑒于數據的可得性，本文選取1978—2011年國家財政性教育經費支出（單位：億元人民幣）X1、國內生產總值（單位：億元人民幣）X2以及社會就業率（單位：%）X3作為原始數據，并作對數化處理。

（2）數據來自歷年《中國統計年鑒》《中國財政年鑒》《中國勞動統計年鑒》《2011年全國教育經費執行情況統計公告》中的數據，并整理得到。運用Eviews6.0 完成建模和檢驗過程。模型檢驗的顯著性水平為α=0.05。

1.2 分析方法

（1）本文通過建立三變量SVAR 模型，構造教育支出對國內生產總值和社會就業率的脈沖響應函數，分析二者對教育支出變化的響應。此外，計算方差貢獻率，分析每一個結構沖擊對自身和其他變量變化的貢獻度，評價不同沖擊結構的重要性。

（2）向量自回歸（VAR）模型將系統每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型。但是VAR 模型沒有給出向量之間當期相關關系的確切形式，模型中的誤差項是不可觀察的，通常被稱為新息 （innovations） 向量。而結構VAR（SVAR）模型，則包含了變量之間的當期關系。P階結構向量自回歸模型SVAR(p)如下：

其中，

假定A、B 是（k×k）的可逆矩陣，若A、B 滿足下列條件：

則稱AΦ(L)yt=Aεt,t=1,2,…,T,Φ（L）=Φ0+Φ1L+Φ2L2+…ΦPLP（L 為滯后算子） 為AB 型SVAR 模型。識別AB 型SVAR 模型，需要施加k(k+1)/2 個非線性限制條件。

2 實證分析

2.1 單位根檢驗

序列lnx1、lnx2、lnx3隨時間變化的趨勢如圖2所示。

由圖2可以看出，序列lnx1、lnx2隨時間變化有明顯上升的趨勢，而序列lnx3則相對平穩。但是，序列是否為平穩序列仍需要進一步的統計檢驗，因此需要進行單位根檢驗，結果如表1所示。

圖2 lnx1、lnx2、lnx3 的變化趨勢

表1 原序列及一階差分序列單位根檢驗結果

由表1可以看出，序列lnx1、lnx2、lnx3為非平穩序列；經過一階差分之后，三個序列均為平穩序列。因此，lnx1、lnx2、lnx3均為一階單整序列。

2.2 協整檢驗

對序列lnx1、lnx2、lnx3進行Johansen協整檢驗，假設序列lnx1、lnx2、lnx3有確定的線性趨勢，但協整方程只有截距，并用差分的2 階滯后結果如表2所示。

表2 序列協整檢驗的結果

由表2可知，在5%的顯著性水平下拒絕“0個協整向量”的假設，不拒絕“最多1 個協整向量”和“最多2 個協整向量”的假設。若存在1 個協整向量，以標準化協整向量為系數建立序列z1,可以檢驗z1是非平穩的：

因此，認為序列lnx1、lnx2、lnx3存在2 個協整向量，以標準化協整向量為系數建立序列z2，z3，可以檢驗z2，z3是平穩的：

2.3 格蘭杰因果關系檢驗

選擇最大滯后期為2 期，對序列lnx1、lnx2、lnx3進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表3所示。由表3可以看出，在5%的顯著性水平下，拒絕“LNX1不能格蘭杰引起LNX3”和“LNX2不能格蘭杰引起LNX3”的原假設，即認為財政性教育支出是引起國內生產總值和社會就業率變化的原因。此外，以11.26%的概率拒絕“LNX2不能格蘭杰引起LNX1”和以6.24%的概率拒絕“LNX1不能格蘭杰引起LNX2”的原假設，即也可認為財政性教育支出和國內生產總值在一定程度上存在互為因果關系。通過格蘭杰因果關系檢驗，初步驗證了財政性教育支出、國內生產總值和社會就業率相互影響的關系，因而構造的VAR 模型來描述三者的關系是合理的。

表3 格蘭杰因果關系檢驗結果

2.4 建立三變量的VAR 模型

序列lnx1、lnx2、lnx3雖然均為非平穩序列，但是協整檢驗結果表明，三變量之間存在協整關系，因而可以在之間建立VAR 模型。對lnx1、lnx2、lnx3建立VAR（2）模型，結果如下：

該式描述了三變量lnx1、lnx2、lnx3之間互相影響的關系，并且三個方程的調整擬合優度分別為0.9990、0.9991、0.8246。考慮到各殘差項之間可能存在同期相關，可用殘差同期相關矩陣來描述，如表4所示。

表4 殘差同期相關矩陣

由表4可知，lnx1與lnx2的殘差項之間存在的同期相關系數較高，因此表明三變量之間存在著同期的影響關系。然而VAR（2）模型未能描述變量同期的相互影響，因此考慮建立SVAR 模型。

2.5 建立AB 型的SVAR（2）模型

其中變量和參數矩陣為

由于該AB 型SVAR 模型有3 個內生變量，因此至少要施加2k2-k (k+1)/2=12 個約束才能使得SVAR 模型滿足可識別條件。因為矩陣A 對角線上元素為1，矩陣B 為單位矩陣，相當于施加了k+k2=12 個約束條件。根據實際情況，再施加兩個約束條件，一是當期財政性教育支出不影響當期國內生產總值，即a21=0；二是當期就業率對當期財政性教育支出無影響，即a13=0。模型估計結果如下。

2.6 脈沖響應分析

在SVAR 模型中，脈沖響應函數描述了給予一個擾動項加上一次性沖擊，對于內生變量當前值和未來值所帶來的影響。為了解決VAR 模型脈沖響應函數非正交化的問題，用殘差協方差矩陣Cholesky 因子的逆來正交化脈沖。給予財政性教育經費支出lnx1一個標準差的沖擊后，選取滯后長度為12年，描述脈沖響應函數圖，如圖3和圖4所示。

圖3 國內生產總值對財政性教育支出沖擊的響應

從圖3可以看出，當在本期給財政性教育經費支出一個正沖擊后，該正向沖擊會給國內生產總值帶來正面的影響，且隨著時間該正面影響不斷增大，有較長的持續效應。

圖4 描述社會就業率對財政性教育支出的響應

從圖4可以看出，當在本期給財政性教育經費支出一個正沖擊后，從第1 期起給社會就業率帶來反向的沖擊，可是該反向沖擊隨著時間不斷減少，逐步趨近于零，但是從第5 期開始帶來正面的影響，且此正面影響一直持續。

2.7 方差分析

與脈沖響應函數相比，方差分析提供了另一種描述系統動態變化的方法，它將系統的均方誤差分解成各變量沖擊所做的貢獻，滯后長度為12年。分析結果如表5和表6所示。

表5 對國內生產總值方差分析結果

表6 對社會就業率方差分析結果

由表5可以看出，在前5 期，財政性教育經費支出對國內生產總值的影響逐步降低，而國內生產總值對自身的影響則逐步上升。但從第5 期開始，后者的影響逐步下降，而前者的影響則逐步上升。這說明，財政性教育支出對國內生產總值的影響在短期內不明顯，但在長期內有著更強的影響，在此后的一定時間內，財政性教育經費支出對國內生產總值的影響會超過國內生產總值對自身的影響。就業率對國內生產總值的影響在短期內不顯著，但是隨著時間的推移，該影響逐步增大。

由表6可以看出，財政性教育經費支出對社會就業率的影響要小于國內生產總值的影響，但前者的影響一直較小。這說明，盡管由前面的分析可知，增加教育經費支出會對社會就業率帶來負面影響，但這一負面影響較小。相比之下，社會就業率對自身的影響在長時間內占據主導地位。

3 結 論

3.1 財政性教育經費支出對國內生產總值的影響

（1）由國內生產總值對財政性教育支出沖擊脈沖響應圖（圖3）可知，增加財政性教育支出可以對國內生產總值帶來持續的增長效應。這一結果與內生增長理論和人力資本理論一致，表明國家加大對國民教育領域的投資，可以增加社會知識資本的積累，從而推動經濟持續增長。

（2）由國內生產總值方差分析表（表5）可知，在增加財政教育支出后的短期內（滯后1 期），財政教育支出對國內生產總值的貢獻率約為37.1%，此后該貢獻率有所降低。教育領域的投資增加后，提高了個體的勞動生產率；由于教育具有正外部性，個體的勞動生產率的提高帶動了社會勞動生產率的提高，從而推動一個或多個領域的發展，促進經濟增長。某一領域的發展，使得社會對該領域的投資增加，根據乘數加速原理，循環反復，不斷地推動經濟增長。因此，教育支出增加帶動經濟增長后，經濟通過自身的積累以推動自身的發展。這就說明為何在增加財政教育支出后（滯后1 期到5 期內），國內生產總值對自身的貢獻率在增加，而財政教育支出的貢獻率在下降。知識積累是一個過程，財政教育支出對國內生產總值的貢獻率呈現逐步上升的趨勢，最終超過國內生產總值對自身的貢獻率。

3.2 財政性教育經費支出對就業率的影響

（1）由就業率對財政性教育支出的脈沖響應圖（圖4）可知，在增加財政教育支出的初期，對就業率帶來反向的影響，但隨著時間推移，該反向影響會逐步趨向于零。國家更加重視教育領域后，有人會暫時放棄當前的工作，學習新知識，必然改變就業結構，引起就業率下降。這些人在獲取新知識之后，更傾向選擇較高層次的崗位就業，使得許多較低層次崗位的人員空缺。但是高層次崗位對勞動力的需求遠低于低層次崗位的需求，造成了就業率下降。此外，國家增加財政性教育支出，在就業方面的支出相對減少，也在一定程度上導致就業率下降。就業率下降幅度不大，且持續時間短。國家政策和社會環境在不斷變化，勞動力市場最終要逐步恢復出清狀態，即財政性教育經費支出的反向影響消失，就業率逐步提升。

（2）由社會就業率方差分析表（表6）可知，財政性教育經費支出對社會就業率的貢獻率，遠小于國內生產總值和就業率本身的貢獻率，即財政性教育經費支出增加，引起就業率小幅下降。不可否認，從整體和長期來看，適當增加教育投入，逐步提高全體勞動者的素質，優化就業結構，對就業率帶來正面影響。

3.3 建 議

（1）提高教育支出占國民生產總值的比重。雖然，我國經濟快速增長，財政性教育支出逐年增加，但是，財政性教育支出占國民生產總值的比重卻沒有明顯的提高。進入21 世紀以來，特別是2008年金融危機之后，我國面臨了更多的機遇與挑戰。如何把握機遇和應對挑戰，除了要夯實經濟基礎外，還應該培養更多的人才。因此，中央和地方政府應該不斷加大教育投入，提高教育支出占國內生產總值的比重，使教育支出增長率高于國內生產總值的增長率。

（2）優化教育支出結構。我國東、中、西部地區經濟發展不平衡，教育支出也存在區域差異。為了推動經濟發展和提高，中央和地方政府應促進教育資金在區域間合理流動，發達地區帶動欠發達地區的教育發展。

（3）處理好教育與就業的關系。良好的教育背景，可以提高勞動者的綜合素質，并能提高勞動者的勞動報酬。這容易導致勞動者進入就業誤區——傾向于選擇較高層次的崗位，而忽略許多基層崗位對人才的需求，導致失業率上升。因此，各級政府在加大教育領域投入時，也應創造更多的就業崗位，引導人們更新就業觀念。

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