教育对我国国民经济增长的影响

计量经济学课题研究教育对我国国民经济增长的影响

小组成员

祥玉

依

江叶帆

目录

一、问题的提出 (3)

二、理论基础 (3)

三、实证计量分析 (5)

（一）、数据的来源与确定 (5)

（二）、模型构建 (6)

（三）、参数估计与检验分析 (6)

1、对模型进行回归 (6)

2、多重共线性检验 (7)

3、检验是否为线性相关关系 (11)

4、检验是否存在异方差性 (13)

5、序列相关性的检验与处理 (14)

四、结论与启示 (14)

参考文献 (15)

教育对我国国民经济增长的影响

摘要：随着科技的进步，知识经济时代已经到来，人力资本对经济增长的影响越来越大，而教育是影响人力资本的一个关键性

因素。因此，我课题小组采取多元分析的方法，构建多元线

性模型，对1992至2010年间我国我国教育情况对国民经济的

影响进行分析，探讨教育对国民经济增长的影响。

关键词：国民经济教育实证分析

一、问题的提出

近年来，我国教育事业蓬勃发展，国家对教育工作的重视程度有目共睹，目前我国已经实现了教育支出占财政支出比重4%的目标。在各大高校纷纷扩招，本科毕业生人数显著增长的同时，在校本科生选择继续读研的比例也在逐年上升，大家都希望通过接受更多的教育来提升自己从而创造更大的价值。那么，教育的作用到底有多大，它对于国民经济增长的贡献力到底有多强，我们如何通过提升教育质量的途径来推动我国经济的发展？这些问题都值得我们去探讨。而且，随着经济飞速发展，我国国民生产总值已排名世界第二，但跟排名第一位的美国相比依然存在着很大的差距。所以，探求推动国民经济增长的方法具有很强的现实意义，因此，我们选择了本课题。结合二者1992至2010年间的时间序列数据，我课题小组试图运用计量的方法，

探求教育的发展所带来的高素质劳动力对我国国民经济的增长的影响，从而提出有利于国民经济发展的有效政策建议。

二、理论基础

教育是一种同时影响一国经济和社会发展的活动，教育的发展必影响经济社会生活的各个方面，从柯布—道格拉斯的方法研究到罗默—卢卡斯模型的建立都使人们坚信了教育对经济增长的贡献。在经济发展理论中做出开创性贡献而获得诺贝尔经济学奖的美国经济学家易斯(1954)在其《经济增长理论中》直接把“教育所引起的知识的增长”归结为经济增长的三个原因之一。那么教育对经济增长的影响体现的哪些方面呢?

总的来说，教育对经济增长的作用有外两种机制，教育的部作用是“个人的人力资本对其生产力的作用。”人力资本是凝聚在劳动者身上的知识、技能及其表现出来的能力，这种能力具有提高劳动生产力的作用，教育恰恰是人力资本形成最为重要的途径。教育的部作用可以从宏观和微观两个方面进行分析。从宏观角度看，教育提高了人力资本，并从两方面影响了经济增长：一是通过提高劳动生产力直接促进经济增长；二是促进国技术的研发和对国外技术的采用，通过技术进步促进经济增长。从微观角度看，企业往往根据受教育年限或学历来识别不同能力的求职者，并据此来安排职位与薪酬。雇员整体受教育程度的提高促进公司生产力的提高，所以，教育通过促进人力资源合理配置促进经济增长。教育的外部作用体现在受教育较多的人

往往会带动他受教育较少的同事提高自身生产力，人力资本较高的环境也会激发他们进一步学习和增加对教育的投资，从而间接促进经济增长。

而衡量一个国家的教育发展水平的方法有很多，其中，国家财政支出中教育支出所占的比重直接体现了政府对教育事业的重视程度。一国师学校的数量、教师队伍的总人数、学龄儿童入学率以及高学历毕业生（大学本科以上）人数等都可以作为衡量一国教育发展情况的指标。

长期以来，讨论教育与经济的关系问题一直是国民经济发展中的一个热点问题。目前，现有的文献中关于教育与经济的关系的讨论主要有人力资本理论（human capital theory）、赶超模型（catch-up model）、何罗（arrow ,1992）、干中学模型（learning by doing）三种思路和方法。

三、实证计量分析

（一）、数据的来源与确定

本文数据主要取自国家统计局（/）1992年至2010年统计年鉴。其中，衡量教育发展程度的标准由学龄儿童入学率、教师队伍总人数、本科以上学历人数、教育经费总支出四类数据组成。具体数据参见表1

表1 衡量教育发展程度的指标数据

（二）、模型构建

Y表示国民生产总值（亿元），X1表示学龄儿童入学率（%），X2表示教师总人数（人），X3表示本科以上学历人数（人），X4表示教育经费支出总额（万元）。其中，师资队伍包括普通高等学校教师、普通中学教师、职业中学教师、普通小学教师、特殊学校教师和学前教育教师；本科以上学历人数包括本科生毕业人数、研究生毕业人数和学成归国留学生人数。据此构建模型方程为：

Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+u

（三）、参数估计与检验分析

1、对模型进行回归

表2 教育对国民经济增长影响的回归结果

从表2实证分析结果中我们可以得到:该模型R2=0.999477，调整后的R2=0.999328，F值=6693.519，很大，方程整体拟合优度高。所以，我们能够认为教育对国民经济的发展有很强的影响。但是X2的系数符号为负，不符合经济学原理，而且当显著性水平为1%时，p 值为0.0102>0.01，所以没有通过T检验，不显著。模型的R2值很高，F检验通过，却存在自变量没有通过T检验的情况，这表明很可能存在多重共线性。

2、多重共线性检验

以X2为因变量，其他自变量为自变量构建方程模型，得出方差扩大因子为vif=34.59317>10，所以存在多重共线性。

采用采用逐步回归法，来检验并解决多重共线性问题。分别作y 对X1、X2、X3、X4、的一元回归，结果如表3所示:

表3 逐步回归结果

变量X1 X2 X3 X4

T估计 4.823221 13.68436 24.07430 75.20101

R2 0.577781 0.916773 0.971504 0.997003 调整后的R2 0.552945 0.911878 0.969828 0.996827 其中，X4的判断系数最大，所以，以X4为基础，依次添加X3、X2、X1，结果如表4：表4（1）：X4X2进行回归