金融和经济发展对东、中、西部地区教育公平的影响研究

刘 新，覃巧玲

（重庆理工大学经济金融学院，重庆 400054）

随着知识经济时代的来临，人类未来发展和国家未来繁荣比以前任何时候都要更加依赖教育的发展。然而，教育在发展过程中也出现了不少问题，其中最受关注的就是教育公平问题。教育公平作为现代社会的核心价值之一，不仅是一种美好的教育理念，更承载着促进社会公平正义的现实担当。党和国家一直高度重视教育公平问题，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》明确把促进公平、提升质量作为国家的基本教育政策。最新修订的《教育法》明确要求：“国家采取措施促进教育公平，推动教育均衡发展。”［1］不过，要采取相关措施，首先得寻找造成教育不公平的根源，从源头分析影响教育公平的影响因素。很多学者从不同角度对影响教育公平的因素进行了研究，本文从金融发展角度来分析经济发展对教育公平的影响，不但可以丰富现有研究成果，还可以为政府制定相关政策提供实证依据。

一、文献回顾

目前我国学者对教育公平影响因素的研究主要集中在以下三个方面：

一是初始禀赋对教育公平的影响。初始禀赋指影响个体的家庭背景因素以及个体与生俱来的能力因素，其中家庭背景又可具体化为家庭经济背景、家庭教育背景与家庭社会背景［2］。家庭经济背景和社会背景会直接影响子女所获得教育资源的多少，家庭教育背景会影响子女的学习动力，个体与生俱来的能力会影响个人接收知识的效率，等等，这些都会导致教育不平等。有较好文化背景的家长对子女的教育能进行积极的指导和影响，这就导致了不同家庭出身的学生学业成功机会的不均等［3］。个人与生俱来的能力可以通过基因以及家庭文化传递给下一代，由于个人智力、非智力、应变能力等差异也会对教育公平造成影响［4］。已有研究表明，家庭背景的差距是导致教育机会不平等与教育结果不平等的微观原因［5－6］。

二是制度因素对教育公平的影响。制度一般指要求大家共同遵守的办事规程或行动准则，也指在一定历史条件下形成的法令、礼俗等规范或一定的规则。如果制度本身不公平，那么在这个制度下所有的行为也是不公平的。我国教育公平制度存在诸多缺陷，严重影响教育公平的实现［7］。加上“城乡二元结构”政策取向导致学校资源占有的不平等，即教育资源配置的不平等，最终影响我国教育公平的实现［5］。除此之外，不同的教育分流制度，教育资源在学生间的分配产生差异，也会导致教育的不平等［8］。

三是经济发展水平对教育公平的影响。经济发展水平指一个国家或地区经济发展的规模、速度和所达到的水准。经济发展水平对居民的经济实力和家庭的消费结构会产生影响，从而影响家庭教育投资的增长水平［9］。经济发展水平也会影响地区对教育的投入［10］，经济发达的地区，政府有条件为当地教育提供更多的经费以改善教育教学条件，不可避免地拉大与落后地区之间的教育差距，可以说经济发展差异是造成教育不平等的主要因素［11－12］。

综上，从宏观调控角度来说，初始禀赋是政府不可控的，但对相关制度的制定以及经济发展水平却是可以调控的。教育资源配置往往由地方政府主导，此时地方经济的发展水平起决定性作用，因此，本文认为经济发展对教育公平的影响作用非常大。按此逻辑，如果能追根溯源，寻找到影响经济发展的主要因素，那么，实现教育公平的措施就将具体化了。

众所周知，金融是现代经济的核心，经济的发展有赖于金融资源的合理配置。部分学者发现金融发展与经济增长呈现强的正相关关系［13－15］，金融体系为经济发展提供了资金支持，有利于形成新的经济增长点，引导产业发展和维护区域经济稳定［16］，表现出融资规模对经济发展具有促进作用［17］。既然金融对经济发展如此重要，通过上述文献梳理也获知经济发展又是影响教育公平的重要因素，那么，金融发展对教育公平是否有影响？金融发展和经济发展的交互作用对教育公平的影响效应又如何？对以上问题的回答，将有助于决策层的宏观统筹。

二、影响机理分析

对教育公平内涵的概括是研究教育公平的第一步，实际上，很多人都混淆了教育公平与教育平等的概念。要区分“教育公平”和“教育平等”，首先得区分“平等”跟“公平”。平等一般是指个体间的对等关系，更加强调绝对平等，那么教育平等就是指公民受教育权利与受教育机会的相同性、一致性，更多的是涉及事实、形式上的判断［18］。而公平的本质是合理性，强调相对平等，更多的是涉及合理性的价值判断，教育公平是指对利益关系和教育资源配置的合理性。近年来，国内外的研究已很少使用教育平等这个概念，其基本内涵已被纳入到教育公平的概念体系内［19］。

对于教育公平的研究，学者们研究角度和出发点不尽相同，因此，对教育公平的称谓也会有所不同，但最终的目标却是一致的，即教育公平的实现。本文将这些表述均归属于教育公平的研究范围之内［19］。

经济发展对教育公平的影响路径：一是教育经费总量。有学者对1978—2007年的财政性教育支出数据进行分析，发现教育支出总量对教育公平的改善程度有显著正效应［9］。一个地区的教育经费由当地经济发展水平决定，随着经济的发展，对教育的投入也相应增加。二是教育资源配置。由于地区间经济发展的不均衡，发达地区对教育投入相对较多，经济不发达地区对教育投入相对较少，导致地区间教育的不公平，并且随着经济发展差距的增大，教育不公平的程度也随之加深［11－12］。

资金对一个地区的经济发展起决定作用，因此，金融的发展有利于推动经济发展。首先，金融发展规模的扩大能够加速资本积累，我国金融体制以银行系统为主导，规模扩大就意味着融资渠道可以带来更多的资本投入，能够在很大程度上帮助融资需求的企业和行业解决资金短缺问题。其次，金融发展效率的提高意味着储蓄投资转化率的提高，不仅能降低社会融资和交易成本，而且可以提供更多的贷款。总之，金融发展通过加速资本的积累为经济发展提供资金，促进经济的发展，从而增加教育投入，有利于教育公平的实现。

三、模型的设定和指标的选取

（一）模型的设定

（1）经济发展和金融发展对教育公平产生影响，首先考察经济发展对教育公平的影响，同时观察金融发展对教育公平是否有直接影响，建立模型1：

（2）金融发展通过经济发展的中介效应影响教育公平。在模型1中加入金融发展与经济发展的交互项，建立模型2：

在式（1）、式（2）中：t代表时间；i代表不同的地区；αi为随机变量，表示每个个体都有不同的截距项；εi，t为模型中的随机干扰项；edu、enc和fir分别表示教育公平、经济发展和金融发展。

（二）研究步骤

在估计模型之前，还需要先判断模型应采取“固定影响面板数据模型”还是“随机影响面板数据模型”，通常情况下有Hausman检验法和似然比检验法两种检验方法可以进行判断。本文先采取似然比检验法判断是否接受建立混合效应模型的原假设，若接受则采用混合效应模型，若拒绝则采用Hausman检验法进一步判断是否接受建立随机效应模型的原假设，若接受原假设则采用随机影响面板数据模型，若拒绝原假设则采用固定效应模型［20］。

然后，采取E－G两步法建立协整方程以考察变量间的长期关系。先对各变量进行面板平稳性检验，如果四个变量单整阶数相同，那么表示这四个变量之间存在协整关系［20］。然后建立协整方程并进行回归，对估计模型得到的残差项进行平稳性检验。若残差项平稳，则说明模型能描述变量间的长期稳定关系，是变量间的协整表达式，若残差项不平稳，就说明模型不能描述变量间的长期稳定关系，不是变量间的协整表达式。

短期内由于随机因素，变量与均值之间可能会出现偏离，如若这种偏离是持久的，就不能说这些变量之间存在均衡关系；如若这种偏离是暂时的，那么随着时间的推移将会回到均衡状态。建立误差修正模型考察变量间短期波动的影响，将回归所得残差项看作一个解释变量，误差修正项（ECMt－1）连同其他解释变量一起建立误差修正模型3，考察变量间的短期行为［20］。

模型3：

式（3）表示教育公平的短期波动不仅受到金融发展及经济发展短期变化的影响，还取决于教育公平对长期均衡趋势的偏离。

（三）指标选取

1.经济发展（enc）。在衡量经济发展水平方面，文献广泛利用的是人均GDP。本文将采用2000—2015年全国各个省、直辖市与自治区的人均GDP来衡量经济发展。

2.金融发展（fir）。关于衡量金融发展水平的指标，大体分为金融发展规模、金融发展效率与金融发展结构三种类型。何玉华等用贷款余额与GDP的比重来度量金融发展规模［21］，李冻菊等用全社会固定资产投资中国内贷款占国家预算资金之比这一指标来衡量金融发展效率［22］，张咏梅用全部证券资产存量/GDP来衡量金融发展结构［16］。鉴于中国的金融系统属于典型的银行主导型，同时考虑数据的可获取性与连续性等因素，本文参考何玉华等［21］的做法，采用存贷款余额占GDP之比来衡量金融发展。

3.教育公平（edu）。在分析教育公平时，标准差和基尼系数是常用的分析方法。较早研究中大多使用标准差测算教育公平［23－25］。托马斯等人认为，标准差缺乏稳定性，与标准差相比，基尼系数更能有效测算教育公平程度［26］。作为一种常用的统计分析方法，基尼系数是广义的分析工具，不仅可以用于收入分配问题的研究，而且可以用于一切分配问题和均衡程度分析，因此教育基尼系数已经逐渐成为国际上测算教育公平程度的通用指标［27－29］。本文遵循国际上的通用做法，采取教育基尼系数测算教育公平。计算公式为：

本文依据国家统计局划分的五个教育层次标准为：未上过学、小学、初中、高中以及大专以上。其中gini为教育基尼系数，yi和 yj表示不同教育程度的学校受教育年数，pi和pj分别是某等级受教育程度人口在总人口中的比例，μ为平均受教育年限，n为教育程度的划分等级（n＝5）。Eai为分不同教育程度的年数，本文定义这五种学历的受教育年数分别为0、6、9、12、16年；i为对不同教育程度的分组，i＝1，2，3，4，5分别代表未上过学、小学、初中、高中、大专及以上学历［30］。

本文数据来源于2000—2015年《中国统计年鉴》《中国教育年鉴》《中国金融年鉴》，选取了31个地区共496个样本数据。以经济技术发展水平和地理位置相结合原则将31个地区划分为：东部地区（北京市、天津市、海南省、河北省、辽宁省、山东省、上海市、江苏省、福建省、浙江省、广东省）；中部地区（山西省、河南省、吉林省、黑龙江省、湖北省、安徽省、江西省、湖南省）；西部地区（重庆市、四川省、青海省、贵州省、云南省、内蒙古自治区、西藏自治区、宁夏回族自治区、陕西省、甘肃省、新疆维吾尔自治区、广西壮族自治区）。为了消除异方差，同时使回归系数能够明确表达为变量间的弹性关系，对数据进行对数处理，得到31个地区的ln edu，ln enc，ln fir面板数据序列，本文所有检验均使用Eviews 7.2软件。教育基尼系数的统计结果见图1。

如图1所示，2000—2006年，四个样本的教育公平程度差异较大，东部地区教育基尼系数明显比较高，2007—2015年各地区差异减小且趋于稳定，四个样本的教育基尼系数都在0.4附近。我国东中西部地区间差异有所改善，但各地区教育仍不公平。由于各地区的金融环境、经济发展水平以及教育投入需求不同，应选择适合自己的发展路径以改善教育不公平状况。

图1 我国教育基尼系数（2000—2015年）

四、实证分析

（一）面板单位根检验

在进行面板数据回归之前，要确定变量的平稳性，需对面板数据进行单位根检验。面板单位根检验的方法主要有LLC检验、Breitung检验、IPS检验、ADF-Fisher检验及PP-Fisher检验五种。前两种是相同根情况下的单位根检验方法，后三种是不同单位根情况下的检验方法。Breitung检验法必须含有漂移项和趋势项才可以进行，IPS检验法必须至少含有漂移项和趋势项中的一项才可以进行［31］。本文将运用这五种检验法对四个样本数据分别进行单位根检验。

从表1可见，教育公平ln edu、经济发展ln enc、金融发展ln fir以及金融发展与经济发展的交互项ln fir×ln enc在1%的水平上均为一阶非平稳序列，因此，四个序列间存在协整关系，需进行协整检验。

表1 面板单位根检验结果

续表（表1）

（二）面板协整检验

由面板数据平稳性检验结果可知，四个序列均服从I（1）序列，因此变量间必然存在协整关系。

（1）对模型1进行回归，结果如表2。对四个地区的样本数据进行回归估计，发现其面板残差项均平稳，说明模型1为三个变量间的一个协整方程，有长期的稳定关系。观察全国样本回归结果可以发现，经济发展的回归系数为负值，在1%的显著性水平下显著，金融发展的回归系数不显著，说明经济发展与教育基尼系数负相关，教育基尼系数越小表示越公平，因此，经济发展对教育公平具有促进作用。在其他条件相同的情况下，经济发展水平提高一个百分点，教育基尼系数将减少0.435805个百分点。由东部地区的样本数据回归结果可知，经济发展的回归系数为负值且在1%的显著性水平下显著，金融发展的回归系数都为正值但不显著。中部地区的金融发展回归系数为正值但不显著，经济发展的回归系数为负值且较显著，说明经济发展对教育公平有促进作用。对于西部地区，经济发展回归系数为负值且显著，金融发展的回归系数为正值但不显著，说明金融发展对教育公平没有直接影响，经济发展对教育公平有促进作用。

（2）对模型2进行回归，结果如表3。对四个样本数据进行回归，其残差项均平稳，这意味着模型2为四个变量间的一个协整方程，有长期稳定关系。根据Hausman检验和似然比检验结果，四个地区样本数据均采用固定效应模型。对模型2的回归结果，重点分析经济发展与金融发展的交互项。可以看到，全国和东部地区两个样本数据的回归系数在1%的水平下显著，中部和西部地区两个样本数据的回归系数不显著，说明在全国和东部地区中经济发展具有显著的中介效应，中西部地区的经济发展对教育公平没有中介效应。全国和东部地区的交互项的系数均为负值，说明经济发展和金融发展的交互项与教育基尼系数负相关即交互项对教育公平有促进作用。东部样本回归系数的绝对值大于全国样本数据回归系数的绝对值，说明东部地区经济发展的中介效应较强。

表2 模型1的回归结果

表3 模型2的回归结果

续表（表3）

（三）面板误差修正模型估计结果

由于教育公平、金融发展、经济发展和经济发展与金融发展的交互项间存在着一种长期的稳定关系，这意味着在某一时期变量受到干扰而偏离长期均衡点，均衡机制将在下一期进行调整使其回到均衡状态，因此建立误差修正模型来描述变量之间短期波动的影响。将模型1得到的回归残差项作为误差修正项ECMt－1，估计模型3［19］，对模型3的面板误差修正模型估计结果如表4所示。

表4 模型3的面板误差修正模型估计结果

（1）对全国样本来说，金融发展的影响系数与经济发展的影响系数均不显著。误差修正项的影响系数为负值且显著，说明当短期波动偏离了长期均衡时，这种长期稳定关系会对教育公平产生控制，将非均衡状态拉回到均衡状态。

（2）分区域考察，对东部地区而言，经济发展与金融发展的回归系数均不显著，误差修正项的系数为负值，并在1%的水平下显著。对中部地区而言，金融发展的影响系数为正值且不显著，说明金融发展水平对教育公平的影响不显著；经济发展的影响系数为正值且不显著，说明经济发展的提高对教育公平的影响不显著。对西部地区，金融发展的影响系数为正值且不显著，说明金融发展对教育公平的影响不显著；经济发展的影响系数为负值但不显著，说明经济发展的提高对教育公平的影响不显著；东、中、西部地区的误差修正机制与全国相似。

（四）实证结论与解释

综合前面实证分析过程，得出如下结论：

（1）对全国而言，经济发展回归系数为负值且较显著，说明经济发展会促进教育公平；金融发展回归系数并不显著，说明金融发展对教育公平没有直接影响；经济发展的中介效应显著，说明经济发展与金融发展交互项对教育公平有促进作用。

（2）对东部地区来说，金融发展回归系数不显著，说明金融发展不会影响教育公平；经济发展显著影响教育公平，对教育公平有促进作用；经济发展的中介效应也十分显著，经济发展与金融发展的交互项对教育公平有促进作用。

（3）对中部地区来说，金融发展对教育公平的影响不显著，说明金融发展对教育公平没有直接影响；金融发展与经济发展的交互项对教育公平的影响也不显著，说明金融发展对教育公平没有间接影响；经济发展对教育公平的影响较显著，说明经济发展对教育公平有促进作用。

（4）对西部地区来说，金融发展回归系数不显著，说明金融发展对教育公平没有影响；金融发展与经济发展的交互项为负值但不显著，说明在西部地区经济发展的中介效应弱；经济发展回归系数较显著，说明经济发展对教育公平有促进作用。

四个样本的实证结果不一致，是因为四个样本间的金融发展规模和经济发展水平存在差距，全国和东部地区的金融发展规模、经济发展水平领先于中部地区和西部地区。金融发展主要通过为实体经济提供的资金支持和良好的金融环境来提高经济发展水平，如果金融发展规模大，对经济发展的促进作用会增强，经济发展水平提高引起的教育经费投入也会成倍增加。由于中部地区和西部地区的金融发展规模小，经济发展水平也较落后，因此，经济发展对教育公平的影响显著性不强，金融发展通过经济发展的中介作用也不显著。

五、对策建议

以上研究结论表明，总体来说，经济发展对教育公平的直接影响是比较显著的，金融发展对教育公平的直接影响不显著，但是经济发展在不同区域表现出不同的间接影响效果：全国层面和东部地区是显著的，中西部地区不显著。因此分区域提出相应的对策建议如下：

从全国水平来看，应加快多层次资本市场建设，为企业提供更多融资渠道，促进实体经济发展。因为从实证结果可知，从全国水平看，虽然金融发展对教育公平的直接影响不显著，但是通过经济发展对教育公平的促进作用是显著的，而且经济发展本身对教育公平的促进作用也是显著的，因此建议大力发展金融促进经济发展。

对东部地区而言，金融发展通过经济发展对教育公平的促进效应是显著的。但东部地区金融发展规模已经相当大了，因此建议从调整金融发展结构方面入手，尽可能实现定向金融支持，使金融服务能力得到转型升级，从而促进东部地区经济高质量的发展。除此之外，也建议东部充分发挥区域优势，加大投资，促进贸易进一步发展，提高经济发展水平，增加财政收入，进一步促进教育公平。

对中西部地区而言，只有经济发展对教育公平的影响显著，金融发展以及金融发展通过经济发展对教育公平的影响都不显著。经济发展的显著影响给本文的启示是中西部需要进一步大力发展经济。金融发展对教育公平的直接影响、间接影响都不显著给本文的启示是，并不是否认金融发展对经济发展的促进作用，恰恰说明中西部的金融发展还有许多需要进一步完善的地方。考虑到中西部地区金融发展规模相对东部来说小很多，因此提出以下建议：第一，扩大中西部地区的金融发展规模，充分发挥金融发展对经济发展的促进作用。建议经济条件稍好的地区加大引进外资金融机构力度，构建良好的金融环境及完善的体制机制与国际接轨，引进更多的全国性股份制金融机构，增设股份制商业银行网点，增设村镇银行等。扩大中西部地区的金融业规模，发挥好金融对实体经济的促进作用。第二，大力发展中西部经济。促进中西部地区基础设施的互联互通，将不同的经济市场联系起来，提高经济增长；在中西部地区传统产业中创新，并与地方知识技能相结合，发展具有区域特色的产业集群，比如纺织、服装、冶金制造等传统产业；不断提高中西部地区城镇化水平、完善城镇功能，引导经济发展重心向大城市与重点区域集中。