區域經濟與地區居民受教育程度的關系分析

崔文娟

摘 要：本文從區域經濟與教育發展的理論研究入手，應用構建向量自回歸模型進行實證分析的方法對某地居民教育程度和當地經濟發展的指標進行分析，使用SPSS22.0軟件對相關因素和指標進行了研究。得出以下結論：首先，區域經濟與居民受教育程度具有一定的關聯;其次，在顯著性水平方面，居民受教育程度與經濟發展的短期關系不顯著，而在長期更為明顯。本文的研究結論進一步豐富了區域經濟學和計量經濟學的相關研究，拓展了研究的邊界，能夠為區域經濟與教育的協同發展提供相應的現實指引。

關鍵詞：VAR模型;區域經濟;教育水平

教育與經濟發展的關系較為復雜，教育水平的提升和教育環境的改善究竟在何種程度上影響著區域經濟的發展，目前尚缺乏明確的結論性意見。但自從美國經濟學家西奧多？舒爾茨精辟地闡述了其人力資本理論之后，現代經濟學界和教育界對彼此相關關系的研究便與日俱增。教育成為提高經濟發展水平、促進社會經濟運行方式轉變的重要途徑得到了越來越多人的重視。現代經濟發展理論認為教育可在很大程度上通過影響個人和國家的知識與智力資本儲備而使得經濟得以持續發展。特別是地區受教育程度較高的居民從事的經濟回報率較高的職業可更好的促進當地產業轉型和經濟結構的創新，因而也被普遍認為是實現經濟發展的原動力。當前我國經濟發展呈現地區性差異，東部沿海和中西部內陸地區經濟發展水平差距明顯，這其中不乏有教育發達的原因，基于此，通過分析區域經濟和地區教育發展水平的關系能夠進一步揭示二者之間的關系，繼而起到完善相關理論的作用。

一、理論基礎

（一）教育與區域經濟增長的關系

居民受教育程度與經濟增長關系密切，主要體現在以下2個方面：

第一，居民受教育程度和經濟增長呈現動態變化，彼此影響的關系。居民受教育程度在很大程度上要受到區域教育資源配置及教育資本投入情況的影響，而當居民經過一定的教育之后，教育的經濟附加值得以凸顯，表現在高智識人群的富集和創新型人力資本的增多，繼而會更好地促進消費、產業結構及經濟部門組織的變化，影響經濟的發展。

第二，居民受教育程度影響經濟發展變量的作用方式。如果以GDP作為衡量區域經濟增長的指標，那么教育便在很大程度上與GDP增長的三駕馬車——“投資、消費、凈出口”密切相關，這是因為上述過程的實現基于更為完善的產業組織、更加有效的經濟政策體系以及更加發達的市場環境。而這一切的實現都有賴于在相應行業或部門中具有良好創新能力和規劃實力的個人，繼而教育的發達將通過影響上述有關經濟發展的中介變量傳導到經濟發展過程中。

（二）居民受教育程度與經濟增長的互動影響關系

居民受教育程度與區域經濟增長間的關系為相互影響關系，教育回報率越高，區域經濟增長潛力越大。而隨著區域經濟的不斷增長，教育投入也不斷增加，實現教育基礎設施和教育環境的改變。本文案例研究的區域在2017年的識字率為98.94%。截至2017年末，在校學生達102，073人，教師5，616人。全境共有327所學校，其中公立學校81所，社區學校165所，私立學校81所。教育對于經濟增長的促進關系有待進一步明確。

二、建立研究模型

（一）研究對象與方法

本文調查研究的對象為我國中部省份某地的居民。調查選用問卷調查的方法進行，通過對當地不同年齡的居民群眾隨機發放問卷并在規定時間內完成問卷調查，并統計結果。本文根據調查的實際需求，發放100份問卷，回收98份，其中有效問卷95份，問卷調查的完成度為95%，可對問卷數據進行進一步地整理分析。

（二）數據來源

變量選取本文研究過程中未解釋變量以及解釋變量分別設定為某地的經濟增長（以GDP衡量）、某地居民教育水平（最高學歷人群占比、最低學歷人群占比）。其中，某地經濟發展水平（Y1）用GDP表示;此外，最高學歷人群（X1）和最低學歷人群分別用是否取得學士學位表示。本文對經過不變價處理的某地國民生產總值，某地居民消費以及所從事的行業等進行自然對數變化，變化之后不會對原有的協整關系產生影響，而且能使其趨勢化。本文在實證研究過程中選擇的劑量軟件為SPSS20.0、EVRWS1.0。

（三）模型的建立與樣本數據的處理分析

1.模型的建立

向量自回歸（VAR）模型是Sims（1980）提出來的，該理論其主要解決變量滯后項對變量本身的影響問題。

假設y1t，y2t存在關系，建立AR模型如下

而這兩個AR模型無法反映彼此的變量關系，采用聯立方程形式，構建VAR模型，如下式所示：

我們要解決的問題是某地居民受教育程度對某地經濟是否具有顯著影響以及其影響來源。針對此問題，建立雙變量VAR模型，以此研討某地居民受教育程度對某地經濟的影響。

2.實證檢驗

2.1滯后階數的確立

為了更好的明確VAR模型的平穩性，需要確立適當的滯后階數，以衡量模型對數據的解釋水平。如果模型的滯后階數較少，可能導致誤差項自相關而無法顯示模型的估計準確度。而當滯后階數較大時，同樣會由于數據自由度的減少導致模型處理效果的下降。對此，本文在信息準則的基礎上明確了VAR模型的滯后期，并得到如表1所示的模型滯后階數。

根據表1中VAR模型的滯后階數以及信息準則，進一步判斷該模型較為合理的滯后階數，即完成模型的平穩性檢驗。結果如下表2所示：

根據數據準則的原理，采取多數優先的原則確定建立滯后階數為4階的VAR模型。

根據上述信息，使用eviews9.0，建立模型方程如下：DLNP= 0.087*DLNP（-1）+0.0902*DLNP（-2）+0.0311*DLNP（-3）+0.2520*DLNP（-4）-0.2882*DLNI（-1）-0.2027*DLNI（-2）+ 0.9878*DLNI（-3）+0.5193*DLNI（-4）+0.0022。

2.2對以上建立的VAR（4）向量自回歸模型進行協整分析主要從序列的平穩性檢驗和協整關系檢驗進行。

首先對各變量進行序列平穩性檢驗。檢驗結果如表3所示，從中可以看出，相對于顯著性水平上的Mackinnon臨界值5%來說，全部變量的水平序列的ADF檢驗值均較高，這意味著全部變量的水平值序列均是非平穩的。但是所有的變量在接受了一階差分之后均低于1%的臨界值，意味著一階差分序列是平穩序列。因此，本文全部變量的時間序列均為一階單整過程，也就是Ⅰ（1）。因此，Y1、X1以及X2之間可能存在協整關系。

此外，本文通過基于VAR模型進行的Johansen檢測法，進一步優化VAR模型的最優滯后階數。完成在1%的水平上，區域經濟變化與居民受教育程度之間存在長期協整關系。

協整關系如下表4所示：

通過表4可以看出，居民中受教育程度較高的人群數量每增加1%，區域經濟增長將增加0.86%。而低學歷人群的數量每增加1%，區域經濟增長將滯后0.62%。

三、某地經濟與居民受教育程度的關系分析

（一）居民受教育程度可被區域經濟發展水平拉動

通過以上研究可以看出，居民受教育程度與當地經濟發展的關系在短期內不明顯，不同受教育人群對區域經濟發展的影響均較小，但是在長期來看，區域經濟越發達，針對教育領域的投資也將相應的擴展，繼而能夠提高區域內居民的教育資源水平，提高其受教育程度。

（二）居民受教育程度與區域經濟的短期變化關系不顯著

良好的教育水平對于提高區域經濟的創新水平、發展實效都具有相應的意義。教育水平的提高可通過刺激技術創新為經濟增長提供驅力，繼而能夠給區域經濟增長帶來多元化的可能性。比如教育質量的提高會增加區域服務業及旅游業等獲得發展的可能，而隨著越來越多的高智商、高學歷人群的集聚，第三產業的發展將更加帶動當地旅游經濟和傳統自然經濟的普遍發展。

參考文獻：

[1]侍文庚.區域經濟視域下高職教育的問題及對策——以江蘇高職教育為例[J].江蘇經貿職業技術學院學報，2019（03）：18-20.

[2]張波.民辦高校與區域經濟發展互動關系研究[J].中外企業家，2019（14）：73-74.

[3]石艷.我國區域教育差距對收入差距影響的實證研究[D].蘇州大學，2013.