教育投入对区域创新水平的影响
——以浙江省为例

2022-06-23 05:42徐姝琦李佳芮陈家盈
中国管理信息化 2022年6期
关键词:教育经费协整检验

徐姝琦,李佳芮,陈家盈

(对外经济贸易大学,北京 100029)

0 引言

基于对当前国内外宏观经济形势变化的分析与判断,以习近平同志为核心的党中央对进入“新常态”的中国经济作出重要论断,并明确提出将“中国经济从要素驱动、投资驱动转向创新驱动”作为中国经济新常态的主要特点之一,让创新成为驱动发展的新引擎。由此,创新成为我国新阶段发展的关键词之一。与此同时,教育是影响地区就业人口素质、人力资本和科创能力的重要因素之一,增加地区的教育投入很可能对该地区的创新能力产生重要影响。那么,怎样验证教育投入与地区创新能力之间的作用?如何表示这种作用的具体程度?这种作用是长期影响还是短期影响?这些问题都值得学者探究。

1 文献综述

近年来,学者对教育投入与区域发展影响的研究较多,但大多数聚焦在教育对区域整体发展水平的影响上。例如,章彰等人指出教育经费投入对宏观经济增长有促进作用,且二者存在长期稳定关系;徐培则在验证上述结论正确的同时,进一步用Panel Data模型测度了不同区域内教育经费投入对经济增长的影响程度,证明了这种影响在不同区域内是不同的。

针对区域创新水平的研究,多数学者则聚焦于教育质量和不同的教育形式,分别研究了高等教育和基础教育对创新水平的影响,并对这种影响的具体形式提出了一些假设。例如,郝洁指出教育直接影响地区就业人口素质,教育质量对地区创新能力有促进作用;桑倩倩、栗玉香则用全要素生产率来代表经济发展质量,证实教育投入可以增强经济发展动力。其中,针对高等教育,钟之阳、周欢指出高等教育投入通过创新投入和创新活动两个方面影响区域科技创新效率;白致铭、汤苍松进一步证实了这种影响甚至显著促进了相邻地区的创新发展。在基础教育方面,谢思全和李博也指出基础教育经费投入对地区创新能力有显著促进作用,同时经费的支出结构会对这种作用产生影响。

综上所述,已有研究普遍验证教育投入能够促进区域经济发展的结论,这也为本文的研究奠定了基础。但现有文献大多仅区分高等教育和基础教育,对区域整体教育投入研究较少,且目前研究选取的区域创新能力指标并不统一。对此,本文对指标选取进行了完善,更全面地体现了地区创新水平,对浙江省教育经费投入对区域创新水平的影响进行研究。

2 数据选择和研究方法

2.1 数据选择

为探究教育对创新产生的影响,本文选择浙江省作为研究对象,关键解释变量为教育经费投入,记作

edu

。本文选取国家统计局公布的中央和地方财政预算中实际用于浙江省的教育经费数据(1996—2019 年),并标准消除量纲影响。因缺少2012 年全年指标,参考詹新宇等人的数据,采用2010—2014 年全国公共财政教育支出年均增长率平均值补齐数据。

2.2 研究方法

2.2.1 主成分分析法

主成分分析法是一种非监督机器学习算法,是用于降低特征维度的常用算法,主要思想就是将n 维的特征投影到k 维空间中,用k 维特征代表原特征的信息。在处理实际问题时,为了全面考虑问题,会在模型中加入许多指标作为变量,但变量太多会导致模型运算效率下降。主成分分析的基本原理是将全部指标合成较少的、彼此互不相关的综合性指标,并做到尽量少丢失指标携带的信息。

本文的被解释变量创新指标(记作

cre

)参照詹新宇在中国省际经济发展质量中对创新指标的衡量方法,在浙江统计局收集数据并整理计算得出各项指标值后,采用主成分分析法对以上基础指标进行降维。由于各指标的量纲、量级存在差异,本文对比值以外的指标进行了无量纲处理,最终得到浙江省1996—2019年的创新水平指标。基础指标如表1 所示。

表1 创新基础指标

2.2.2 协整分析

本文使用时间序列回归,为避免伪回归,首先对数据进行平稳性检验,若数据单整,则通过E-G 两步法检验教育经费投入和创新指标之间的长期协整关系。若存在协整关系,就建立误差修正模型确定数据之间的短期关系;若不存在协整关系,则利用Granger 检验对变量间的关系进行定性分析。采用Stata SE 15计量软件。

3 实证检验

3.1 单位根检验

表2 为DF 检验结果。

表2 DF 检验结果

原始序列

edu

cre

均为非平稳序列,一阶差分后Δ

edu

、Δ

cre

在5%的显著水平下是平稳序列。因此,原始序列

cre

edu

为一阶单整序列。

3.2 协整检验

根据AIC 准则确定

cre

edu

的最优滞后阶数为1。对其残差(记作

e

)进行单位根检验,在1%的置信水平下,残差序列平稳。对残差

e

进行White 检验和Q检验,结果如表3 所示。

表3 White 检验和Q 检验

协整方程(1)说明,教育经费投入和区域创新指标长期存在稳定正相关关系,系数在5%置信水平下显著。从定性角度,笔者验证了教育经费投入对于创新指标增长在长期上有积极影响。

3.3 误差修正模型

除常数项外,系数均在1%的置信水平下显著。经检验,在误差修正模型(Error Correction Model,ECM)中,Δ

cre

ε

的皮尔逊相关系数为0.52,在5%的置信水平下排除多重共线性存在的可能性。

3.4 结论和未来的探究方向

文章利用浙江省数据成功验证教育经费投入和区域创新指标在长期存在稳定的正相关关系,说明教育经费投入的增加对区域创新有显著的积极影响。但教育投入对创新的作用存在滞后性,因此在短期内,教育投入增加很难对创新产生效果,且创新指标的自相关性较强,侧面证明区域创新自驱动力强劲。

但由于本文模型中仅引入教育经费代替教育投入,且存在技术水平进步等遗漏变量未参考,目前解释变量仅能捕捉被解释变量约67%的变化原因。同时,根据已有文献研究结果,教育经费投入在区域内的分布具有不均衡性,对不同层次的教育水平的刺激作用也有所不同,因此未来还需对教育经费投入的变量进行细化以追求更深入的结果。

4 政策建议

本文以党的十八届五中全会提出的“五大发展理念”为指导,以创新视角构建出测度区域经济增长质量的指标,通过实证检验结果探究教育投入对创新的影响,并进一步延伸至教育投入对经济增长质量的效应。这对于调整财政教育支出规模和结构、提高教育经费的使用效率等具有一定的指导意义。鉴于此,笔者提出以下建议。

4.1 继续加大财政性教育支出力度

创新作为国民经济发展的重要部分,与“绿色、开放、协调、共享”指标相辅相成,共同作用于经济增长质量。实证结果表明,教育经费对创新指标的长期效果显著为正。在中国当前的经济新常态下,长远来看,进一步增加教育经费投入将提高经济社会创新层面的发展水平。詹新宇和刘文彬的研究表明,财政性教育支出的增加能通过有效提高就业者的受教育年限增加就业者的人力资本积累,这对转变经济增长方式、提高经济增长质量大有裨益。我国应当在现有基础上进一步加大教育拨款力度,以缩小与发达国家在教育支出占国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)总量上的差距,从而为创新发展助力,以更庞大的优质人才后备支持经济持续健康发展。

4.2 进一步深化教育及科技体制改革,提倡素质教育,完善创新体系

浙江省近年来不断创新教育体制形式和始终保持高经济增长水平,取得的成果远优于全国平均水平,显然在教育水平拉动经济增长的过程中,浙江省有效实现了投资回报率的优化,证明在教育体制改革下教育资源可以更有效地被利用,并体现在区域创新产业方面。同时,随着改革进入深水区,区域创新的底层逻辑也随着教育和制度特性不断调整,教育与科技体制相辅相成,这样才能进一步释放创新推动发展的活力。为此,我们应当进一步向教育资源投入,优化现有教育和科技体制改革。

4.3 逐步构建完善的教育投资体系

研究表明,教育对创新水平提升有明显促进作用,创新也是经济社会发展的重要动力,除了扩大教育经费投入规模,我国也要构建更优的教育投资体系,控制教育经费的来源和流向。当前,教育投资体系主要依赖于政府财政性教育支出,我国应该从根本上改变以政府为主体的单一投资机制,避免过于依赖政府教育经费,可以改革办学体制,实现教育投资体制多元化。

为实现教育投资体制的多元化,我国应当鼓励政府以外的社会资本投资办学,同时积极引导私人部门支持教育,探索教育的中国模式;形成集政府、科研院所、实体企业于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。在更完善的教育投资体系之下,教育支出来源多元化,进一步支持教育体制建设和完善,从而推动经济发展中的创新板块发展,以实现整个经济社会的发展。

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