教育支出、人力资本积累与区域科技创新

商海岩，刘清源

(山东财经大学经济学院，山东济南 250014)

一、引 言

随着社会进步，科技以及经济水平的提高，我国正逐渐实现产业的高级化。但是产业的高级化需要大量人力资本作为支撑，这需要教育的支持，特别是有效的教育，即能够推动技术进步、社会生产力水平提高的教育。宏观上，教育是经济质量提升的前奏，教育为经济发展提供了人力资本，推动了产业的创新。微观上，教育还促进家庭收入的提高，为个人拥有更高的学历、更强的技能、提升个人甚至家庭在社会上的地位提供了一条可行的行动选择路径。

当前，随着我国家庭收入日益提高，独生子女政策的长期实施，家庭人均收入有了一定水平的提高，在“望子成龙”“望女成凤”等文化理念的推动下，我国家庭教育支出有了一定程度的扩张。从社会角度，教育既可以提升人力资本，又可以让社会生产系统得到更有效的运转，对社会有重要的正外部性。当然，当前也出现了人们对中国教育的不满，尤其是我国高校实行扩招以来，教育是否对创新产生作用，很多人对此产生了疑问。教育与创新的关系既是教育质量的问题，也是教育方向的问题，即教育发展的方向推进了社会生产的进步。本文从我国人力资源培养和科技创新的视角，分析了当前教育的现状，将教育对人力资本积累是否有效的问题作为主要探讨目标，并按照分析的结果提出了如何引导教育消费，用教育引领科技创新、推动经济转型的主要政策建议。

二、文献综述

从文献上看，教育支出被区分为教育消费与教育投资。教育消费被大多数学者定义为政府或家庭为购买教育服务及其相关产品的支出，以前研究的教育消费多数指的是学校正规教育，但是随着进入21世纪，人们对教育消费的认识逐渐偏向于总体教育消费。陶美重[1]对教育消费给出了一般性的定义，提出教育消费实际是投资性支出，与其他的消费不同，教育者可以通过教育的投资性支出形成人力资本，在未来形成收入的流量。而教育投资是对教育基础设施的货币支出。刘湖[2]进一步将教育消费分为应用型的教育消费和研究型的教育消费，前者属于水平型的教育，社会知识的总量虽不会因此增加，但可以通过参加社会生产活动，提高受教育者的人力资本，进而实现社会财富的创造与增加；而研究型教育消费通过研究性学习，探索和创新知识型的消费，从而对累计科技创新起着决定性作用。此外，国民教育的范围由校园教育延伸到社会教育，教育周期也由固有年限扩大到了终身教育，新时期下的教育已经发展成为一种时间、空间无限扩展的新型教育，因此，教育消费的范围也随之扩大到除接受学校教育、课外辅导之外的继续教育、终身教育而付出的费用。

已有的文献中，教育与科技创新的关系多是从总体的相关性进行研究的，Nelson等[3]认为教育的作用首先是提升受教育者的创新能力；其次是加强接受新技术的能力，将新技术应用到经济生活的各个方面中。叶茂林[4]指出教育的主要作用是使受教育者在教育过程中积累人力资本；同时教育是科学技术的重要推力，并使经济资源进一步得到有效配置。傅利平和王向华[5]将教育发展对科学技术进步重要的基础作用归结于教育发展会加速知识的传递和转化，而衡量教育发展最重要的就是教育经费的投入。姚雪松和向军[6]利用省级面板数据实证研究资本和教育发展对科技创新的影响作用发现，以教育经费投入为衡量指标的教育发展相比于资本形成对科技创新的拉动作用更大。但这些文献没有分析教育支出的结构性与创新之间关系问题。

教育的消费支出与教育的投资支出是一对互补品，家庭与公共支出、教育消费与教育投资对经济的影响是不一样的，比如：张文耀[7]研究西部地区高教投入与经济的关系，发现短期内两者并没有明显关系，但长期看存在显著的协整关系。乔琳[8]利用菲德尔模型对金砖五国的教育消费与经济之间的关系进行了验证，结果显示教育消费提升了全要素生产率，具有相当的外溢效应，对经济增长的作用明显。这也显示了教育消费与教育投资的差异。胡庆十等[9]研究了教育投入存在的外溢效应，发现其影响具有层次性，并将教育对经济的贡献划分为三个层次，分别对不同层次的影响途径进行了说明，强调了教育消费外溢效应的积极影响。钟无涯[10]分析了京沪粤长短期教育投资后发现，教育资源的转移，特别是聚集区向非聚集区的转移，可以提高全要素生产率，提升对经济增长的效率。刘湖等[11]进一步研究了我国生产性的教育消费的作用，他利用Granger检验和ECM模型，实证认为经济的贡献作用更大。赵利等[12]采用DID分析验证了高校扩招与收入差距的关系。于伟等[13]利用门限回归模型分析了教育投入与经济增长效率的非线性关系。但王莹[14]认为虽然我国教育与经济增长之间相互影响，不过柯布道格拉斯函数回归的结果，却显示教育投入对经济产出增长率保持中性。此外，还有学者引入人力资本这一变量，将人力资本作为教育消费和经济增长的中间桥梁，如宋家乐等[15]运用实证分析发现我国近年来人力资本在经济增长中的溢出效应显著；毛胜勇等[16]发现我国高等教育消费发展较快但不均衡，高等教育消费对人力资本的拉动作用存在区域性差异，但其产生的影响对经济增长是长期性的；类似的研究还有谢成军[17]。以上文献突出了教育消费与教育投资对经济影响的区别，也间接地从全要素生产力、人力资本的视角验证了其对区域创新的作用机制与差异化影响。

纵观以往文献，有两个方面比较突出：一是关于总体教育研究的较多，对于家庭教育消费对创新的作用的研究几乎没有。而研究家庭教育消费有助于揭示社会参与教育投入的结构性变化，分析在市场机制的作用下，家庭的教育消费是否与创新的经济目标具有一致性。二是关于教育与科技创新的关系，多数研究局限于直接的相关性研究，对人力资本中介效应方面的研究较少。事实上，按照Romer[18]的新增长模型，教育的投入是知识投入与资本投入的规模投入，从逻辑上可能出现规模报酬递增、递减和不变的情况，想要揭示这一点，从人力资本的中介效应角度进行实证分析会更为清晰。基于以上考虑，本文利用在统计年鉴等搜集到的面板数据，经过加工整理，分析教育支出对区域创新的作用机制，并进一步进行回归分析和中介效应的验证。本文的创新之处在于：从教育支出的角度分析其对科技创新的推动作用，并证实了人力资本在教育支出和科技创新之间的中介作用。

三、教育支出与创新关系的现实描述

(一)中国教育支出的现实

从现实来看，伴随着中国经济的飞速发展，人民的生活水平不断提高，家庭对教育的确越来越重视，政府也一直加大教育的补贴和相关的基础投入。1993年，国家提出了教育经费的支出占GDP比例要在2000年要达到4%。为了实现这一重要的目标，公共财政对教育的支出每年都在加大，到2012年，公共教育经费的支出占GDP比重的4.2%，实现了1993年设定的目标(图1)①数据来自教育部《全国教育经费执行情况统计公告》，国家财政性教育经费主要包括公共财政预算安排的教育经费，政府性基金预算安排的教育经费，企业办学中的企业拨款，校办产业和社会服务收入用于教育的经费等。。

图1 公共教育经费支出及占GDP的比重

图2 私人教育经费支出及占GDP的比重

如果按照2017年国内生产总值82.07万亿元来算，4%意味着国家财政支出要拿出3.283万亿元投入教育，这相当于国家财政支出的六分之一①82.07万亿元为2017年GDP最终核准数据，2017年全国财政一般公共预算支出为20.333万亿元，数据来自国家统计局。。数字虽然很惊人，但要考虑到我国人口众多，教育经费东西部投入不均衡的现实，4%的教育经费远远不能满足中国教育的需要。随着我国经济的进步，居民可支配收入水平不断提高，也由于计划生育的政策，家庭子女数量减少，家庭有足够的财力可以提升子女的教育消费，这样，私人教育经费的绝对支出呈现出逐年稳步增加，但由于近几年教育公共支出增长较快，家庭教育消费占GDP的比重逐渐从2008年的1.35%下降到2016年的1%(图2②数据来自教育部《全国教育经费执行情况统计公告》，私人教育经费为全国教育经费总投入扣除国家财政性教育经费。)。

(二)中国创新程度的国际比较

国家和私人教育经费大幅增加的同时，中国的国际专利申请量也在大幅增加，以中、美、日、韩四个国家2008—2017年国际专利申请量的对比(图3)来看：2008年中国的国际专利申请量在四个国家中垫底，在2009年首次超过韩国，之后一直把韩国甩在身后，并逐渐缩小了与美、日的差距，直到2017年中国的国际专利申请量首次超越日本，成为世界第二位。有人预言，以中国专利申请的增长速度来看，中国将在三年内超过美国。那么中国强势崛起的科技创新水平是否与教育支出有关呢?

图3 中、美、日、韩四国国际专利申请量

(三)中国家庭教育消费与创新关系的相关性描述

中国家庭的教育消费正逐渐成为教育支出的重要部分，家庭教育消费在外语、艺术、数学、体育以及留学等方面的支出，是否有效的内化为人力资本，从而提升区域创新程度呢，这里进行总体的验证，首先从统计年鉴中选取全国人均教育消费2006—2015年的数据，定义为EDU；采用全国的2006—2015年的专利数据，定义为P，为了数据的可比性，这里对其进行了标准化，然后利用Stata做相关性散点图(图4)。

从散点图可以看出，双方的确具有一定的相关关系，随着家庭教育消费的增加，专利水平逐步上升，显示出双方的正相关关系。当然，这只是表示了大致的关系，严格地说，创新水平除了受到家庭教育消费的影响之外，还受到公共教育支出以及其他的控制变量的影响。为了进一步验证教育支出与创新水平之间的关系，下面进行实证分析。

图4 教育消费与专利的相关图

四、实证分析

(一)解释变量的作用机制

教育支出对科技创新的影响作用是多方面和复杂的，关于教育如何推进科技的研究较多，但大多数学者认为教育支出促进人力资本积累和技术进步，人力资本的积累和技术的进步对促进技术创新变革有着积极影响。直观表现为教育支出——知识积累(人力资本)——技术进步——经济长期增长。这一逻辑主线也是以Romer[18]为代表的新经济增长理论研究的核心内容。另外，模型还揭示了，教育支出是否有效，与存量知识的边际报酬递减的程度、规模报酬等密切相关。人力资本是存量知识的载体，教育支出在潜移默化中促进人力资本形成，人力资本形成直接影响知识创造和技术创新。在资源稀缺的情况下，教育支出是否能够促进人力资本最大效率的提升，促进资本在物质生产部分与知识生产部门的有效配置，也是现代增长理论探讨的话题。本文按照这个逻辑，对教育支出对区域创新的作用、人力资本的中介作用进行探讨。

另外，从知识获取角度来看，教育资源来源内部和外部两个途径：从内部来看，主要是教育支出引起的人力资本形成，刺激科技创新；从外部来看，应该是外商投资过程中的技术溢出，通过学习、竞争来促进科技创新，后者不属于教育支出的直接后果，这里应该作为控制变量考虑。

(二)指标选取

1.被解释变量

专利申请量(P)。

专利授权和新产品代表了科学发明和科技创新的结果，因此已有的文献中一直使用专利作为创新水平的度量指标，具体则包括了授权量、申请量以及有效性的专利数等。唐恒等[19]的研究发现专利的申请量与科技创新水平的关联度更密切。因此本文使用申请量作为科技创新的度量指标。

2.解释变量

(1)城镇居民人均教育消费支出(HEE)。以往的文献中利用教育消费这一指标进行实证研究的不多，数据难以获得。考虑到数据的可得性，这里的家庭教育消费指标是各省统计年鉴的城镇居民消费中的教育消费数据，考察居民的教育消费投入。

(2)政府财政性教育支出(GEE)。财政资金对义务教育的推行和高等教育的推广起着举足轻重的作用，现阶段，我国的教育经费一方面主要依靠国家财政性投入，政府财政教育支出是福利支出，替代了家庭的消费支出，有利于贫困家庭的教育消费。另一方面是公共支出，主要是建立了公共设施，供给教育资源，提升教育质量。为了指标的全面性，这里将2006—2015各省统计年鉴中地方财政教育支出与国家财政性教育经费进行加总，代表政府财政教育支出，突出公共资源对创新的贡献。

3.控制变量

(1)人力资本存量(HC)。根据人力资本理论，教育支出的贡献主要体现在受教育的劳动者通过社会劳动直接创造社会财富或者通过受教育者在教育或时间过程中的创新发明和创新改革了提高劳动生产率间接创造社会财富。教育支出的直接受益者是劳动者，直接受益形式是劳动者人力资本的形成和提高。其中人力资本产出的反映了教育支出的质量，因此也将人力资本纳入本模型中，作为重要的控制变量。本文利用各省平均受教育年限，作为衡量各省人力资本存量衡量指标，用HC表示。

(2)外商直接投资(FDI)。外商投资是教育支出的替代品，外商投资是否会对一个地区的技术创新产生影响、产生什么方向的影响，学者们一直存在着争论，未达成共识。邵亦哲[20]验证了FDI与技术创新的关系，他利用31省市2001—2011年的面板数据，进行了实证检验，发现FDI对东、中、西部有不同的影响，其中，对中部的影响较大，高于其他区域。郭利平[21]指出外商直接投资抑制了我国东部地区企业的技术创新。张宇[22]认为FDI并没有显著提高大多数行业的自主创新能力，给我国带来的技术溢出效应甚微。按照以上这些文献，本文引入外商直接投资作为控制变量，来分析外商直接投资对技术创新的影响，因此，模型对于外商投资的度量指标，采用了各省实际利用外商投资数，用FDI表示。

以上指标使用的数据均来自《中国统计年鉴》《中国人口统计年鉴》和Wind数据库。

(三)面板模型的构建

1.模型构建

根据对科技创新影响因素的分析，以专利申请量为被解释变量，实际利用外资、城镇居民人均教育消费支出、政府财政教育支出、人力资本存量为解释变量建立计量经济模型。运用31个省份2006—2015年的统计数据建立面板数据模型。模型如下：

其中，i表示 31 个省份，t表示时间，β0是截距项，β1、β2、β3、β4是系数，μ是随机误差项。

2.实证分析

运用Stata14.0统计分析软件，以(1)式为基本模型，建立面板数据，分别采用广义最小二乘法(OLS)、固定效应(Fixed Effect)模型和随机效应(Random Effect)模型得到教育支出对科技创新影响的估计结果(见表1)。

对固定效应模型和随机效应模型的估计结果进行比较，两个模型中解释变量的系数均为正值且均通过了1%的显著性检验，Wald检验表明整体回归系数显著。同时，由Hausman检验的p值可知，p＜0.05，因此拒绝原假设，接受固定效应模型的估计。在固定效应模型的基础上对估计结果进行如下分析：

(1)城镇居民人均教育消费支出和政府财政教育支出的系数均为正，且均通过的1%的显著性检验。居民教育消费系数为正说明我国居民教育消费具有目的性，在创新方面起着积极的正向作用。

政府财政教育支出的系数明显大于居民人均教育支出，表明政府财政支出的效果更明显。这是因为，一是公共支出在我国教育支出中占有比重仍然较大，具有规模经济，而且公共支出大多属于基础教育支出。由于政府一般承担了教育的公共投资，教育的公共投入为居民教育消费培训了师资，有利于居民获取更好的教育资源。公共教育投入还建立了公共设施，为居民的教育消费提供了更多的便利性，保证居民可以选择更多的教育产品。

(2)外商投资并没有通过10%显著性检验，但系数均为正，显示了外商投资和区域的科技创新水平关系的复杂性，外商投资是否内化为区域教育支出的替代品，与外商的技术水平，区域人力资本的现状以及技术转让的制度等密切相关，简单的分析难以揭示外商投资与区域创新的关系。

(3)人力资本的系数为正，且通过了1%的显著性检验，也与预期相符，人力资本的存量每增加1%，专利授权量将增加2.813%，影响效果十分显著，这足以说明人才是科技创新的源泉也是科技创新的推动力。

表1 面板模型估计结果

(四)中介效应分析

1.模型构建

鉴于本文有两个自变量，因此将两个自变量分开进行中介效应的检验。首先以政府财政教育支出为自变量，城镇居民人均教育消费等变量为控制变量，利用方程(2)(3)(4)(6)建立中介效应回归模型A；然后用城镇居民人均教育消费支出作为自变量，外商直接投资、政府财政教育支出等变量作为模型的控制变量，利用方程(2)(3)(5)(6)建立中介效应的结构模型B。

模型A、B中，方程(2)(3)(6)分别是中介效应检验涉及的三个回归模型，方程(2)是中介效应检验的前提条件，只有当政府财政教育支出对科技创新的回归系数通过了给定的显著水平检验，才可以进一步检验人力资本的中介效应的显著性。方程(3)以政府财政教育支出为自变量、人力资本为因变量，考察政府财政教育支出对人力资本的影响。然后以政府财政教育支出和人力资本存量为自变量，科技创新为因变量构建方程(6)，以检验以人力资本为中介变量的中介传导机制是否成立。

以模型A的检验为例，假设方程(3)中的政府财政教育支出(前置变量)的系数a与方程(6)中人力资本(中介变量)的回归系数b都能够呈现显著，那么中介效应就成立；进一步说，假设方程(6)前置变量——政府财政教育支出，它的回归系数C’并不显著，则存在着完全中介效应显著。假设方程(3)中的前置变量——政府财政教育支出的回归系数a与方程(6)中人力资本这个中介变量的回归系数b，至少存在着一个不显著，那么就需要进一步构建Sobel统计量，进行Sobel检验，以推定假设中的中介变量，是否产生了中介效应[23]。

2.检验结果

由于方程(1)Hausman统计量的值是118.82，且通过了1%的显著性检验，说明检验结果在99%置信区间上，随机效应模型的原假设被拒绝，固定效应模型才是合理的。所以后续方程采用固定效应进行估计，估计结果如表2所示。

表2 各方程固定效应回归结果

由于模型A和模型B在本质上相同的，因此在此按照模型A中的方程(2)(3)(4)(6)进行中介效应的检验说明。检验步骤如下：第一，检验政府财政教育支出对科技创新的影响。由方程(2)的结果可以发现，政府财政教育支出的系数通过了1%的显著性检验，其系数为0.940，这表明可以进行下一步中介效应的检验。第二，检验政府财政教育支出对人力资本存量的影响。根据方程(3)的结果，公共教育支出的系数为0.063，显著为正。这说明了加大政府公共财政教育支出对一个区域的人力资本有显著的作用，增加了人力资本存量。第三，检验政府财政教育支出与人力资本存量共同对技术创新的影响。当把这两个变量放到同一个方程时，由方程(6)的结果可以看到政府财政教育支出的系数是0.764，人力资本的系数是2.813，两个变量的系数都是显著为正，说明政府财政教育支出和人力资本均对一地区的科技创新水平有正向促进作用。

3.人力资本的中介效应

表3的结果表明，人力资本存量在政府财政教育支出对科技创新的影响中具有部分的中介效应。其中，模型中的总效应系数C为0.940，并且它在1%水平下显著，这说明政府财政教育支出显著提升了科技创新水平。另外，a和b两个回归系数分别为0.063与2.813，也是都在1%水平下显著，证明了中介变量人力资本存量的确中介效应明显，中介效应值为0.177，中介效应占总效应的18.8%，也就是政府财政教育支出促进科技创新的作用中，有18.8%的效果是通过人力资本存量来实现的。

表3 以政府财政教育支出为自变量的人力资本中介效应

表4的结果表明，人力资本存量在城镇居民人均教育消费支出对科技创新的影响中具有部分的中介效应。模型第一步中的总效应系数C为0.517，且在1%水平下显著说明城镇居民人均教育消费支出对科技创新水平的提升有积极的影响。其中a和b两个回归系数分别为0.044和2.813，而且都在1%水平下显著，证明了人力资本存量这个中介变量具有鲜明的中介效应，中介效应值为0.124，中介效应占总效应的24.0%，即城镇居民人均教育消费支出对科技创新的促进作用有24.0%的效果是通过人力资本存量来实现的。

表4 以城镇居民人均教育消费支出为自变量的人力资本中介效应

通过对表3和表4的对比分析，家庭教育消费在创新促进作用方面更依赖于人力资本存量，说明家庭教育消费相比公共教育支出，更具有专业性，内化成了专门的人力资本。相比之下，公共教育支出在创新产出方面强调基础性，强调资本与知识的共同驱动作用，通过资本的投入在产生创新，对人力资本的存量依赖性较弱。但是双方都共同证明了罗默[16]的新经济增长模型思想，既在教育支出通过人力资本的中介作用促进了科技创新。

此外，一方面，教育支出对科技创新有直接的正效应，即教育支出确实会促进科技创新。另一方面，教育支出通过人力资本存量对科技创新有间接的促进作用，但与总效应0.940和0.517相比，作用变小，系数变为0.764和0.394，即人力资本存量这个中介变量会稀释教育支出对科技创新的促进作用，这说明了教育支出的规模报酬递减，在知识存量提高的情况下，家庭教育消费与公共教育投资具有一定的互补性，公共投资落后的情况下，教育消费边际报酬会下降，出现了教育支出的规模报酬递减。

五、结论与建议

通过文中的实证结果可知，教育支出对我国的科技创新有着显著的正相关影响，推动科技进步要把教育支出作为重要的影响因素之一进行考虑。但我国科技创新实力仍与美国、日本等发达国家有较大的差距，因此要提高我国的科技创新能力就要继续加大教育消费和教育投资的力度，培养创新型人才。同时，人力资本存量在教育消费与科技创新的关系中的中介效应非常明显，经过测算，政府财政教育支出和城镇居民人均教育消费支出对科技创新的影响分别大约有18.8%和24.0%的效果是通过人力资本存量来实现的，要提高科技创新水平，人才是关键，提高人力资本存量，把“人口大国”转变为“人才强国”，通过刺激教育支出来提高人力资本存量，然后实现科技创新水平的提高是一条可行的道路。因此有以下几点建议：

(一)教育促进了科技创新，应该加强教育资源投入

教育对创新有着明显的作用，是创新社会重要的发动机。教育的作用并非一日显现，它的推动力量也会呈现出持久性，教育的效用会伴随终生。正如舒尔茨[24]所说：“教育具有耐久性，是一种经久耐用的消费品，因而它能够自始至终地满足消费者。”从理论上来看，教育消费与教育投资是互补品，教育投资的落后会导致教育消费的边际报酬递减，导致整个知识生产的规模报酬递减。教育资源的投入是一个国家教育长久发展的重要保证，基础教育更是整个教育体系的基石，忽视基础教育不仅会使得高等教育缺少基础支持还会制约整个教育体系的协调发展。国家应重视教育资源的投入，引导家庭进行教育消费，提升人力资本，确保教育公共资源的均衡性。

(二)逐步构建完善的教育投资体系

我国要从根本上改变以政府为主体的单一的教育投资机制，不能过于依赖政府财政对于教育的投入，要改革办学体制，实现教育投资体制多元化：鼓励政府以外的社会资本投资办学；积极引导私人部门支持教育，探索教育的中国模式；形成政府、科研院所、实体企业为一体的多元化的办学创新体系；鼓励支持企业、民间机构、个人发起设立教育公益资金等，多重渠道解决教育资金短缺问题，激发教育活力。

(三)提升人力资本转化的效率，鼓励更多人接受高等教育

高等教育与经济、社会、科学技术发展的关系最为密切，是整个教育体系中的最高层次，其学术性和专业性强，教育过程复杂，因此高等教育成本在所有的教育成本中是最高的。政府要对高等教育统一管理、统筹规划、综合协调，完善高等教育消费结构，鼓励各种社会资本融入高校教育投资体系中，在均衡成本分担的机制下，引导家庭对高等教育消费的合理支出，突出高等教育的人力资本投资性质，通过市场机制让高等教育具有更高的收益性，积极推进教育的人力资本转化效率[25]。政府在加大对高等教育投资的同时更多地鼓励家庭的高等教育消费，如对进入研究生和博士生深造的子女给予奖励金。

(四)推进生产性教育的基础建设

生产性教育是科学技术进步的再生产基地，生产性教育又分研究型教育和应用型教育。生产性教育消费之中的研究型教育就是为基础研究提供支撑，其中的高等教育和国家重大专项研究资金就是专门从事基础研究，生产性教育为基础研究提供了经费支持、人才支持和硬件支持，极大的促进和保障了基础研究的展开和进行。科学技术的形成和转化需要专业的科研人才，而人力资本的形成又需要教育的投入，生产性教育在科学技术实现从形成到产业化的过程中扮演着重要的角色。因此要重视对生产性教育的投入，实现高等教育和产学研结合项目的良性互动，为科学技术产业化应用提供良好的平台和渠道。