我国财政性教育经费支出对经济、就业影响的统计分析

古洋波，区文玉

（广西师范大学 数学与统计学院，广西 桂林 541000）

0 引 言

教育是民族振兴和社会进步的基石。随着知识经济时代的来临，教育愈发成为影响一国经济社会发展的重要因素。为了抢占经济增长的制高点，世界各国尤其是发达国家纷纷将目光投向教育领域。改革开放30 多年来，我国坚持以经济建设为中心，经济增长取得了显著的成效，国内生产总值从1978年的3 645.2 亿元到2010年的401 202 亿元。与此同时，随着经济增长，社会对人才的需求日益增加。人才培养离不开教育支出，1978年国家财政性教育经费支出仅为93.8亿元，占当年国内生产总值的2.57%；而到2012年国家财政性教育经费支出达到了21 984.63 亿元，占国内生产总值的4.23%，首次超过4%。国家财政性教育经费支出占GDP 比重的变化趋势如图1所示。

在教育支出与经济增长关系方面，国内外有许多研究成果。舒尔茨（1960）在美国经济年会上题为《人力资本投资》的演说，创新性地提出人力资本理论。他对1929—1957年美国教育投资与经济增长的关系作了定量研究，得出如下结论：各级教育投资的平均收益率为17%，教育投资增长带来的收益是劳动收入增长的70%，教育投资增长带来的收益占国民收入增长的33%。他认为，人力资本的积累是社会经济增长的源泉，教育使社会分配趋于平等。

图1 1978—2012年国家财政性教育经费支出占国内生产总值的比重

丹尼森（1985）对1929—1982年间美国的经济数据进行了分析，发现知识进展解释了技术进步对经济增长的贡献率占66%。据此，丹尼森得出一个结论，知识进展是发达资本主义国家经济增长最重要的动力，且技术知识和管理知识进步同等重要。

国内对教育支出与经济增长关系的理论研究成果也不少。王俊、孙蕾（2005）通过构造预算内财政教育支出和GDP 的VAR（2）模型，从动态角度说明GDP 预算内教育支出相互影响和相互作用的效果。结果表明：从长期来看，预算内教育支出促进GDP 增长；但从短期来看，增加教育支出将使GDP 的增速降低。

田祖荫、武娜（2007）对177 个低、中、高收入国家的相关指标进行定量分析发现，对于发展中国家特别是贫困地区来说，增加教育投入，提高教育水平是减少贫困的重要战略。

王延军（2007）通过改造罗默——卢卡斯模型，建立联立方程组，研究我国教育支出与经济增长的互动关系，结果表明，前者每增长1%可以带动后者增长0.376%，而后者每增长1%可以带动前者增长0.694%。

陈文虎、周凌光、褚晓静（2012）指出，教育支出对经济增长的影响主要体现在两方面：一是教育支出作为消费的一种表现形式，教育支出的增加可以刺激消费，从而促进经济增长；二是教育支出增长对投资结构、人力资源结构产生的效应及教育自身的外部性促进经济社会发展。

王春元（2013）将教育支出纳入生产函数，分析表明我国教育支出对经济增长有较大的促进作用，教育支出增长1%能带动经济增长28%。国内外大多的研究成果集中在教育支出与经济增长关系的研究，并未考虑教育支出、经济增长、就业率三者之间的关系。而事实上，经济发展离不开就业，就业与教育投入也密切相关。因此，有必要分析就业与教育支出的关系。本文采用计量经济分析方法，构造教育支出、经济增长、就业率的SVAR 模型，分析三者之间的动态效应。

1 数据选取及分析方法

1.1 数据选取说明

（1）随着中国经济快速发展，国家越来越重视教育，教育支出增长迅速。与此同时，社会经济环境变化对就业也产生了影响。鉴于数据的可得性，本文选取1978—2011年国家财政性教育经费支出（单位：亿元人民币）X1、国内生产总值（单位：亿元人民币）X2以及社会就业率（单位：%）X3作为原始数据，并作对数化处理。

（2）数据来自历年《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国劳动统计年鉴》《2011年全国教育经费执行情况统计公告》中的数据，并整理得到。运用Eviews6.0 完成建模和检验过程。模型检验的显著性水平为α=0.05。

1.2 分析方法

（1）本文通过建立三变量SVAR 模型，构造教育支出对国内生产总值和社会就业率的脉冲响应函数，分析二者对教育支出变化的响应。此外，计算方差贡献率，分析每一个结构冲击对自身和其他变量变化的贡献度，评价不同冲击结构的重要性。

（2）向量自回归（VAR）模型将系统每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。但是VAR 模型没有给出向量之间当期相关关系的确切形式，模型中的误差项是不可观察的，通常被称为新息 （innovations） 向量。而结构VAR（SVAR）模型，则包含了变量之间的当期关系。P阶结构向量自回归模型SVAR(p)如下：

其中，

假定A、B 是（k×k）的可逆矩阵，若A、B 满足下列条件：

则称AΦ(L)yt=Aεt,t=1,2,…,T,Φ（L）=Φ0+Φ1L+Φ2L2+…ΦPLP（L 为滞后算子） 为AB 型SVAR 模型。识别AB 型SVAR 模型，需要施加k(k+1)/2 个非线性限制条件。

2 实证分析

2.1 单位根检验

序列lnx1、lnx2、lnx3随时间变化的趋势如图2所示。

由图2可以看出，序列lnx1、lnx2随时间变化有明显上升的趋势，而序列lnx3则相对平稳。但是，序列是否为平稳序列仍需要进一步的统计检验，因此需要进行单位根检验，结果如表1所示。

图2 lnx1、lnx2、lnx3 的变化趋势

表1 原序列及一阶差分序列单位根检验结果

由表1可以看出，序列lnx1、lnx2、lnx3为非平稳序列；经过一阶差分之后，三个序列均为平稳序列。因此，lnx1、lnx2、lnx3均为一阶单整序列。

2.2 协整检验

对序列lnx1、lnx2、lnx3进行Johansen协整检验，假设序列lnx1、lnx2、lnx3有确定的线性趋势，但协整方程只有截距，并用差分的2 阶滞后结果如表2所示。

表2 序列协整检验的结果

由表2可知，在5%的显著性水平下拒绝“0个协整向量”的假设，不拒绝“最多1 个协整向量”和“最多2 个协整向量”的假设。若存在1 个协整向量，以标准化协整向量为系数建立序列z1,可以检验z1是非平稳的：

因此，认为序列lnx1、lnx2、lnx3存在2 个协整向量，以标准化协整向量为系数建立序列z2，z3，可以检验z2，z3是平稳的：

2.3 格兰杰因果关系检验

选择最大滞后期为2 期，对序列lnx1、lnx2、lnx3进行格兰杰因果关系检验，结果如表3所示。由表3可以看出，在5%的显著性水平下，拒绝“LNX1不能格兰杰引起LNX3”和“LNX2不能格兰杰引起LNX3”的原假设，即认为财政性教育支出是引起国内生产总值和社会就业率变化的原因。此外，以11.26%的概率拒绝“LNX2不能格兰杰引起LNX1”和以6.24%的概率拒绝“LNX1不能格兰杰引起LNX2”的原假设，即也可认为财政性教育支出和国内生产总值在一定程度上存在互为因果关系。通过格兰杰因果关系检验，初步验证了财政性教育支出、国内生产总值和社会就业率相互影响的关系，因而构造的VAR 模型来描述三者的关系是合理的。

表3 格兰杰因果关系检验结果

2.4 建立三变量的VAR 模型

序列lnx1、lnx2、lnx3虽然均为非平稳序列，但是协整检验结果表明，三变量之间存在协整关系，因而可以在之间建立VAR 模型。对lnx1、lnx2、lnx3建立VAR（2）模型，结果如下：

该式描述了三变量lnx1、lnx2、lnx3之间互相影响的关系，并且三个方程的调整拟合优度分别为0.9990、0.9991、0.8246。考虑到各残差项之间可能存在同期相关，可用残差同期相关矩阵来描述，如表4所示。

表4 残差同期相关矩阵

由表4可知，lnx1与lnx2的残差项之间存在的同期相关系数较高，因此表明三变量之间存在着同期的影响关系。然而VAR（2）模型未能描述变量同期的相互影响，因此考虑建立SVAR 模型。

2.5 建立AB 型的SVAR（2）模型

其中变量和参数矩阵为

由于该AB 型SVAR 模型有3 个内生变量，因此至少要施加2k2-k (k+1)/2=12 个约束才能使得SVAR 模型满足可识别条件。因为矩阵A 对角线上元素为1，矩阵B 为单位矩阵，相当于施加了k+k2=12 个约束条件。根据实际情况，再施加两个约束条件，一是当期财政性教育支出不影响当期国内生产总值，即a21=0；二是当期就业率对当期财政性教育支出无影响，即a13=0。模型估计结果如下。

2.6 脉冲响应分析

在SVAR 模型中，脉冲响应函数描述了给予一个扰动项加上一次性冲击，对于内生变量当前值和未来值所带来的影响。为了解决VAR 模型脉冲响应函数非正交化的问题，用残差协方差矩阵Cholesky 因子的逆来正交化脉冲。给予财政性教育经费支出lnx1一个标准差的冲击后，选取滞后长度为12年，描述脉冲响应函数图，如图3和图4所示。

图3 国内生产总值对财政性教育支出冲击的响应

从图3可以看出，当在本期给财政性教育经费支出一个正冲击后，该正向冲击会给国内生产总值带来正面的影响，且随着时间该正面影响不断增大，有较长的持续效应。

图4 描述社会就业率对财政性教育支出的响应

从图4可以看出，当在本期给财政性教育经费支出一个正冲击后，从第1 期起给社会就业率带来反向的冲击，可是该反向冲击随着时间不断减少，逐步趋近于零，但是从第5 期开始带来正面的影响，且此正面影响一直持续。

2.7 方差分析

与脉冲响应函数相比，方差分析提供了另一种描述系统动态变化的方法，它将系统的均方误差分解成各变量冲击所做的贡献，滞后长度为12年。分析结果如表5和表6所示。

表5 对国内生产总值方差分析结果

表6 对社会就业率方差分析结果

由表5可以看出，在前5 期，财政性教育经费支出对国内生产总值的影响逐步降低，而国内生产总值对自身的影响则逐步上升。但从第5 期开始，后者的影响逐步下降，而前者的影响则逐步上升。这说明，财政性教育支出对国内生产总值的影响在短期内不明显，但在长期内有着更强的影响，在此后的一定时间内，财政性教育经费支出对国内生产总值的影响会超过国内生产总值对自身的影响。就业率对国内生产总值的影响在短期内不显著，但是随着时间的推移，该影响逐步增大。

由表6可以看出，财政性教育经费支出对社会就业率的影响要小于国内生产总值的影响，但前者的影响一直较小。这说明，尽管由前面的分析可知，增加教育经费支出会对社会就业率带来负面影响，但这一负面影响较小。相比之下，社会就业率对自身的影响在长时间内占据主导地位。

3 结 论

3.1 财政性教育经费支出对国内生产总值的影响

（1）由国内生产总值对财政性教育支出冲击脉冲响应图（图3）可知，增加财政性教育支出可以对国内生产总值带来持续的增长效应。这一结果与内生增长理论和人力资本理论一致，表明国家加大对国民教育领域的投资，可以增加社会知识资本的积累，从而推动经济持续增长。

（2）由国内生产总值方差分析表（表5）可知，在增加财政教育支出后的短期内（滞后1 期），财政教育支出对国内生产总值的贡献率约为37.1%，此后该贡献率有所降低。教育领域的投资增加后，提高了个体的劳动生产率；由于教育具有正外部性，个体的劳动生产率的提高带动了社会劳动生产率的提高，从而推动一个或多个领域的发展，促进经济增长。某一领域的发展，使得社会对该领域的投资增加，根据乘数加速原理，循环反复，不断地推动经济增长。因此，教育支出增加带动经济增长后，经济通过自身的积累以推动自身的发展。这就说明为何在增加财政教育支出后（滞后1 期到5 期内），国内生产总值对自身的贡献率在增加，而财政教育支出的贡献率在下降。知识积累是一个过程，财政教育支出对国内生产总值的贡献率呈现逐步上升的趋势，最终超过国内生产总值对自身的贡献率。

3.2 财政性教育经费支出对就业率的影响

（1）由就业率对财政性教育支出的脉冲响应图（图4）可知，在增加财政教育支出的初期，对就业率带来反向的影响，但随着时间推移，该反向影响会逐步趋向于零。国家更加重视教育领域后，有人会暂时放弃当前的工作，学习新知识，必然改变就业结构，引起就业率下降。这些人在获取新知识之后，更倾向选择较高层次的岗位就业，使得许多较低层次岗位的人员空缺。但是高层次岗位对劳动力的需求远低于低层次岗位的需求，造成了就业率下降。此外，国家增加财政性教育支出，在就业方面的支出相对减少，也在一定程度上导致就业率下降。就业率下降幅度不大，且持续时间短。国家政策和社会环境在不断变化，劳动力市场最终要逐步恢复出清状态，即财政性教育经费支出的反向影响消失，就业率逐步提升。

（2）由社会就业率方差分析表（表6）可知，财政性教育经费支出对社会就业率的贡献率，远小于国内生产总值和就业率本身的贡献率，即财政性教育经费支出增加，引起就业率小幅下降。不可否认，从整体和长期来看，适当增加教育投入，逐步提高全体劳动者的素质，优化就业结构，对就业率带来正面影响。

3.3 建 议

（1）提高教育支出占国民生产总值的比重。虽然，我国经济快速增长，财政性教育支出逐年增加，但是，财政性教育支出占国民生产总值的比重却没有明显的提高。进入21 世纪以来，特别是2008年金融危机之后，我国面临了更多的机遇与挑战。如何把握机遇和应对挑战，除了要夯实经济基础外，还应该培养更多的人才。因此，中央和地方政府应该不断加大教育投入，提高教育支出占国内生产总值的比重，使教育支出增长率高于国内生产总值的增长率。

（2）优化教育支出结构。我国东、中、西部地区经济发展不平衡，教育支出也存在区域差异。为了推动经济发展和提高，中央和地方政府应促进教育资金在区域间合理流动，发达地区带动欠发达地区的教育发展。

（3）处理好教育与就业的关系。良好的教育背景，可以提高劳动者的综合素质，并能提高劳动者的劳动报酬。这容易导致劳动者进入就业误区——倾向于选择较高层次的岗位，而忽略许多基层岗位对人才的需求，导致失业率上升。因此，各级政府在加大教育领域投入时，也应创造更多的就业岗位，引导人们更新就业观念。

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