区域经济与地区居民受教育程度的关系分析

崔文娟

摘 要：本文从区域经济与教育发展的理论研究入手，应用构建向量自回归模型进行实证分析的方法对某地居民教育程度和当地经济发展的指标进行分析，使用SPSS22.0软件对相关因素和指标进行了研究。得出以下结论：首先，区域经济与居民受教育程度具有一定的关联;其次，在显著性水平方面，居民受教育程度与经济发展的短期关系不显著，而在长期更为明显。本文的研究结论进一步丰富了区域经济学和计量经济学的相关研究，拓展了研究的边界，能够为区域经济与教育的协同发展提供相应的现实指引。

关键词：VAR模型;区域经济;教育水平

教育与经济发展的关系较为复杂，教育水平的提升和教育环境的改善究竟在何种程度上影响着区域经济的发展，目前尚缺乏明确的结论性意见。但自从美国经济学家西奥多？舒尔茨精辟地阐述了其人力资本理论之后，现代经济学界和教育界对彼此相关关系的研究便与日俱增。教育成为提高经济发展水平、促进社会经济运行方式转变的重要途径得到了越来越多人的重视。现代经济发展理论认为教育可在很大程度上通过影响个人和国家的知识与智力资本储备而使得经济得以持续发展。特别是地区受教育程度较高的居民从事的经济回报率较高的职业可更好的促进当地产业转型和经济结构的创新，因而也被普遍认为是实现经济发展的原动力。当前我国经济发展呈现地区性差异，东部沿海和中西部内陆地区经济发展水平差距明显，这其中不乏有教育发达的原因，基于此，通过分析区域经济和地区教育发展水平的关系能够进一步揭示二者之间的关系，继而起到完善相关理论的作用。

一、理论基础

（一）教育与区域经济增长的关系

居民受教育程度与经济增长关系密切，主要体现在以下2个方面：

第一，居民受教育程度和经济增长呈现动态变化，彼此影响的关系。居民受教育程度在很大程度上要受到区域教育资源配置及教育資本投入情况的影响，而当居民经过一定的教育之后，教育的经济附加值得以凸显，表现在高智识人群的富集和创新型人力资本的增多，继而会更好地促进消费、产业结构及经济部门组织的变化，影响经济的发展。

第二，居民受教育程度影响经济发展变量的作用方式。如果以GDP作为衡量区域经济增长的指标，那么教育便在很大程度上与GDP增长的三驾马车——“投资、消费、净出口”密切相关，这是因为上述过程的实现基于更为完善的产业组织、更加有效的经济政策体系以及更加发达的市场环境。而这一切的实现都有赖于在相应行业或部门中具有良好创新能力和规划实力的个人，继而教育的发达将通过影响上述有关经济发展的中介变量传导到经济发展过程中。

（二）居民受教育程度与经济增长的互动影响关系

居民受教育程度与区域经济增长间的关系为相互影响关系，教育回报率越高，区域经济增长潜力越大。而随着区域经济的不断增长，教育投入也不断增加，实现教育基础设施和教育环境的改变。本文案例研究的区域在2017年的识字率为98.94%。截至2017年末，在校学生达102，073人，教师5，616人。全境共有327所学校，其中公立学校81所，社区学校165所，私立学校81所。教育对于经济增长的促进关系有待进一步明确。

二、建立研究模型

（一）研究对象与方法

本文调查研究的对象为我国中部省份某地的居民。调查选用问卷调查的方法进行，通过对当地不同年龄的居民群众随机发放问卷并在规定时间内完成问卷调查，并统计结果。本文根据调查的实际需求，发放100份问卷，回收98份，其中有效问卷95份，问卷调查的完成度为95%，可对问卷数据进行进一步地整理分析。

（二）数据来源

变量选取本文研究过程中未解释变量以及解释变量分别设定为某地的经济增长（以GDP衡量）、某地居民教育水平（最高学历人群占比、最低学历人群占比）。其中，某地经济发展水平（Y1）用GDP表示;此外，最高学历人群（X1）和最低学历人群分别用是否取得学士学位表示。本文对经过不变价处理的某地国民生产总值，某地居民消费以及所从事的行业等进行自然对数变化，变化之后不会对原有的协整关系产生影响，而且能使其趋势化。本文在实证研究过程中选择的剂量软件为SPSS20.0、EVRWS1.0。

（三）模型的建立与样本数据的处理分析

1.模型的建立

向量自回归（VAR）模型是Sims（1980）提出来的，该理论其主要解决变量滞后项对变量本身的影响问题。

假设y1t，y2t存在关系，建立AR模型如下

而这两个AR模型无法反映彼此的变量关系，采用联立方程形式，构建VAR模型，如下式所示：

我们要解决的问题是某地居民受教育程度对某地经济是否具有显著影响以及其影响来源。针对此问题，建立双变量VAR模型，以此研讨某地居民受教育程度对某地经济的影响。

2.实证检验

2.1滞后阶数的确立

为了更好的明确VAR模型的平稳性，需要确立适当的滞后阶数，以衡量模型对数据的解释水平。如果模型的滞后阶数较少，可能导致误差项自相关而无法显示模型的估计准确度。而当滞后阶数较大时，同样会由于数据自由度的减少导致模型处理效果的下降。对此，本文在信息准则的基础上明确了VAR模型的滞后期，并得到如表1所示的模型滞后阶数。

根据表1中VAR模型的滞后阶数以及信息准则，进一步判断该模型较为合理的滞后阶数，即完成模型的平稳性检验。结果如下表2所示：

根据数据准则的原理，采取多数优先的原则确定建立滞后阶数为4阶的VAR模型。

根据上述信息，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对以上建立的VAR（4）向量自回归模型进行协整分析主要从序列的平稳性检验和协整关系检验进行。

首先对各变量进行序列平稳性检验。检验结果如表3所示，从中可以看出，相对于显著性水平上的Mackinnon临界值5%来说，全部变量的水平序列的ADF检验值均较高，这意味着全部变量的水平值序列均是非平稳的。但是所有的变量在接受了一阶差分之后均低于1%的临界值，意味着一阶差分序列是平稳序列。因此，本文全部变量的时间序列均为一阶单整过程，也就是Ⅰ（1）。因此，Y1、X1以及X2之间可能存在协整关系。

此外，本文通过基于VAR模型进行的Johansen检测法，进一步优化VAR模型的最优滞后阶数。完成在1%的水平上，区域经济变化与居民受教育程度之间存在长期协整关系。

協整关系如下表4所示：

通过表4可以看出，居民中受教育程度较高的人群数量每增加1%，区域经济增长将增加0.86%。而低学历人群的数量每增加1%，区域经济增长将滞后0.62%。

三、某地经济与居民受教育程度的关系分析

（一）居民受教育程度可被区域经济发展水平拉动

通过以上研究可以看出，居民受教育程度与当地经济发展的关系在短期内不明显，不同受教育人群对区域经济发展的影响均较小，但是在长期来看，区域经济越发达，针对教育领域的投资也将相应的扩展，继而能够提高区域内居民的教育资源水平，提高其受教育程度。

（二）居民受教育程度与区域经济的短期变化关系不显著

良好的教育水平对于提高区域经济的创新水平、发展实效都具有相应的意义。教育水平的提高可通过刺激技术创新为经济增长提供驱力，继而能够给区域经济增长带来多元化的可能性。比如教育质量的提高会增加区域服务业及旅游业等获得发展的可能，而随着越来越多的高智商、高学历人群的集聚，第三产业的发展将更加带动当地旅游经济和传统自然经济的普遍发展。

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