教育與經濟相互牽制發展研究論文

時間:2022-12-29 10:59:00

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教育與經濟相互牽制發展研究論文

摘要:教育經濟發展都是多方面因素相互作用的過程,二者之間存在關聯性。本文從國際視角與國內視角研究的軌跡,從定性、定量兩個方面闡述高等教育與經濟發展的互動關系的文獻綜述,得出高等教育與經濟發展是相互促進的關系:經濟的發展與對教育的投入將促進教育的發展,教育的發展將促進經濟的增長。

關鍵詞:教育;經濟;關系

隨著我國科技發展的日新月異、新技術的應用日益廣泛和高新技術產業化的不斷推進,特別是高級應用型人才短缺現象將會愈發嚴重,教育如若不能承擔起繁重的培訓任務,人力資源問題必將成為經濟發展的“瓶頸”。目前,不少地方出現了失業人員找不到工作、而應用型人才又聘請不來的情況,這凸顯了產業調整所帶來的人力資源上的需求變化。從這個角度講,高精尖人才可以引進,但高素質的勞動力大軍的形成必須依靠教育來實現,因而大力發展教育顯得尤為緊迫。

一、教育與經濟發展的互動關系研究軌跡

教育與經濟增長之間有著很強的內在關聯。這體現出教育的經濟價值。早在古希臘時代,思想家、教育學家柏拉圖不僅意識到了教育的重要性,而且提出教育與國家經濟增長的關系說。他說,“在生產工藝中有兩個部分,其中之一與知識關系更為密切”。

(一)國際視角研究軌跡

系統地論述教育的經濟供給的經濟學者是英國古典經濟學家亞當,斯密,他首次把人的經驗、知識、能力看作是國民財富的重要組成部分和發展生產的重要因素。指出“學習是一種才能,須受教育,須進學校,須做徒弟,所費不少。這樣費去的資本,好多已經實現并固定在學習者的身上。這些才能,對于他個人自然是財富的一部分,對于他所屬的社會,也是財富的一部分。工人增進熟練的程度,可以便利勞動、節省勞動的機器和工具同樣看作是社會上的固定資本。學習的時間里,固然要花費一筆費用,但這筆費用可以得到償還,同時也可以取得利潤”。從而揭示了人的知識、經濟和才能是一種具有生產性的資本,對社會生產有著重要的作用。這為后來人力資本理論的創立提供了清晰的思維。

從現代經濟增長經濟學的角度來看,真正把教育當成經濟增長的內生變量的現代學者是索洛。1957年。索羅使用總量生產函數法。就勞動力、資本、科學技術進步等因素對1909-1949年美國經濟增長的促進作用進行了評估和統計,并指出資本和勞動力這些傳統生產要素作用之外,還有無法解釋的經濟增長的“殘余”,這主要歸功于技術的貢獻,但可能也有其他方面的貢獻,實際上是間接指出了教育對經濟增長的貢獻。

有關教育與經濟增長相關關系最全面、最經典的理論當屬人力資本理論。舒爾茨在1960年美國經濟學年會上發表了題為“論人力資本投資”的演說,系統、深刻地論述了人力資本理論,開創了人力資本研究的新領域。舒爾茨認為資本包括人力資本與物力資本兩個方面。一則它們具有類似性,都是通過投資形成的;二則又有區別性,人力資本相對物力資本,帶有高效性、持效性、多效性、間接性和易流失性等特點,而且人力資本的所有權一般不像物力資本那樣可以轉讓。舒爾茨從宏觀角度提出了教育是經濟增長的源泉和縮小收入差別的手段,系統、深刻地論述了人力資本理論,開創了人力資本研究的新領域。

舒爾茨之后,教育對經濟增長貢獻的研究呈現出多樣性。以貝克和丹尼森為代表的學者沿著舒爾茨的人力資本理論進行思考,丹尼森認為經濟增長因素歸為兩大類,一類是生產要素投入量,一類是生產要素生產率,知識進展能使生產同樣的產品所需生產要素投入量減少,并且促進經濟增長的新技術只有在知識有所進展時,才能發揮作用。此外,一些學者將信息經濟學和國際貿易理論的一些原理用于教育對經濟增長貢獻的研究提出了“教育甄別”和“教育外滋效箍”等觀點,極大地拓寬了教育與經濟增長關系的研究視野。

到了上世紀80年代,教育對經濟增長的促進作用也為“新經濟增長理論”所關注。“新經濟增長理論”的創建者Romer和Lucas認為,對教育、培訓和科學研究等人力資本要素進行投資能有效解決效益遞減問題,從而實現長期的經濟增長。勞動力獲得知識,提高了邊際生產力,成為生產投入的重要因素之一。

經濟學家已經發現,經濟增長的發動機需要4個因素,分別是人力資源、自然資源、資本和技術,無論是窮國還是富國都把人力資源放在了首位。只有通過教育。才能獲得合格的人力資源。Sawami測算了從1969—2003年,教育對于澳大利亞人家GDP和總要素生產力的促進增長作用。經過測算,澳大利亞人均GDP在1969-2003年平均年增長1.9%,其中有31%來自于教育的貢獻。

丹尼森把經濟增長歸為要素投入量的增加和要素生產率的提高兩大類別。其中要素生產率分解為知識進展、資源配置改善和規模節約等23個要素。通過從國民收入平均增長率中逐項推算諸因素所起的作用,他比較了各因素對經濟增長的相對重要性。在計算教育程度提高對國民收入增長的貢獻時。丹尼森將教育程度提高歸人人力資本投入量增加的范疇,把教育水平提高看作是促進人力資本質量提高,從而是對經濟產生影響的主要因素。由此計算出美國1922—1957年間的經濟增長有20%應歸于教育,這種方法得到了廣泛認可,分解結果被廣泛引用。

(二)國內視角研究軌跡

黃仁德、趙振英以內生成長理論為基礎,利用1964年至1994年的資料進行臺灣經濟成長來源的研究,探討勞動、實物資本對臺灣經濟成長的貢獻,并估計教育的投資報酬率與門檻效果。結果顯示,產出彈性的估計:勞動為0.4,實物為0.6,人力資本達1.1。以教育程度估計,教育投資的報酬為0.13,其中社會的報酬率高達0.07,顯示在臺灣產出成長的過程中,人力資本具有顯著正面的外溢效果。

二、教育與經濟發展關系的數學模型

從數學的角度來分析教育對經濟發展的作用,較早進行這方面嘗試的是英國和美國的一些學者。比如:道奇在1904年將幾個大工廠從業人員的收入,按普通勞動者、在工廠受過學徒訓練者、職業學校畢業生和技術學校畢業生等幾種類型,進行比較研究。目的在于估算受不同程度教育者的“貨幣價值”。科馬洛夫在1972年根據受教育年限長短的不同,確定了具有不同教育程度的勞動者的勞動復雜程度系數,以此勞動復雜程度系數作為勞動力質量修正尺度,計算了前蘇聯1960-1975年期間教育對國民收入增長的貢獻為37.1%。科斯坦揚在1979年以教育費用的不同作為勞動力質量修正的尺度,計算了前蘇聯1960-1970年教育對國民收入增長的貢獻為18%。

隨著經濟、技術的發展,許多經濟學家開始對教育對經濟增長的貢獻進行研究,通過某種特定的假設,設計出數學模型,并計算得到教育對經濟增長的具體貢獻。由于計算教育發展對國民經濟增長的貢獻。是件十分復雜的事情。現有的計算方法都只是近似的方法,計算模型本身也有一定的缺陷,但是通過計算模型,有助于更加深刻的認識教育發展對經濟增長的作用,下面就就不同類型的數學模型展開列舉和說明。

(一)舒爾茨計算模型方法

20世紀50年代,舒爾茨發表了他的關于人力資本的經典論文,定義了教育投資和人力資本等經濟活動,設計了對教育投資價值的計算方法,并估算了1929-1957年美國教育投資的成本和收益率。他把資本分解為物質資本和人力資本兩部分,通過計算一定時期內因教育水平的提高而增加的教育資本存量和教育資本收益率來測量教育的經濟效益。其中:Pe-教育對國民收入增長的貢獻額:△Kc一教育投資增量,等于末期的教育資本存量減去初期的教育資本存量,教育資本存量為各年級畢業生人數和各等級教育支出的乘積;r-教育投資的平均收益率,為各級畢業生教育收益率的加權平均值;△Y-一定時期內國民收入增量。具體的公式為:

Pe=(△KC□r)/△Y(1)

舒爾茨對1929-1957年美國教育投資對經濟增長的關系作了定量研究,得出如下結論:各級教育投資的平均收益率為17%,教育投資增長的收益占勞動收入增長的比重為70%,教育投資增長的收益占國民收入增長的比重為33%。

(二)丹尼森通用計算模型

在生產過程中,各個要素投入量的組合與實際產出量之間總有一定的依存關系。美國數學家柯布(C.W.Cobb)和經濟學家道格拉斯(D.H.Doumas)于20世紀20年代研究了美國1899-1922年期間制造業生產中,資本和勞動要素對生產發展的影響,提出產出主要Y與勞動力數量L、資本投入量K、技術進步A、土地數量G等有關,可用普通函數式:

Y=AKα(2)

α、β、y一分別表示資本、勞動、土地在總產出中的相對比重。

丹尼森認為,勞動不僅有數量方面,且有質量方面的構成因素。如果把教育作為構成成熟勞動質量方面的一個因素,人均勞動小時數和同質工人的數量可以看作是勞動的數量方面因素。因此,可以把L分解為初始勞動力L與教育投入E的乘積。這樣,柯布一道格拉斯生產函數可以變為:

Y=AKα(LE)β

其中,L-不包含教育質量因素的勞動投入量:E-教育投入量。

丹尼森用此模型在1974年測算了美國教育對經濟增長的貢獻。在計算教育程度提高對國民收入增長的貢獻時,丹尼森將教育程度提高歸人人力資本投入量增加的范疇。把教育水平提高看作是促進人力資本質量提高,從而是對經濟增長產生影響的主要因素,由此計算出美國1922-1957年間的經濟增長有20%應歸功于教育。另根據丹尼森的測算,如果假設美國1929-1969年間,其人均國民收入增長率為1.89%,則教育對國民經濟的貢獻率大約為0.39%。這種方法假定了工資差別與人力資本受教育程度對經濟增長貢獻程度相同以及將知識進展當成獨立要素,得到了廣泛認可,分解結果被廣泛引用。2001年北京師范大學崔玉平,采用與丹尼森大致相同的方法,研究了1982-1990年期間我國教育對經濟增長率的貢獻。結果發現教育對經濟增長率的貢獻率是8.84%,其中,職業教育的貢獻率僅為0.48%。

在丹尼森計算教育對經濟增長率貢獻的模型與方法當中,沒能給出分別估算各類教育對經濟增長率貢獻的具體方法。杭永寶根據丹尼森計算模型,采用“權數分配法”,從而計算出小學、初中、普通高中、中職、高職、本科以上高等教育對經濟增長率的貢獻。

(三)面板數據(PanelData)模型方法

陳用芳基于計算經濟理論中的PanelData模型,考察了教育發展水平對經濟增長的貢獻程度。

面板數據(paneldata)也稱平行數據,或時間序列截面數據(timeseriesandcrosssectiondata)或混合數據(poolda-ta),是指在時間序列上取多個截面,在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。面板數據從橫截面上看是由若干個體在某一時刻構成的截面觀測值,從縱剖面上看是一個時間序列。

伴隨著經濟理論,包括宏觀經濟理論和微觀經濟理論、計算機技術和統計方法的發展,PanelData模型在經濟學領域的應用逐漸被經濟計算學家推廣。在宏觀經濟領域,它被廣泛應用于經濟增長、技術創新、金融、稅收政策等領域;在微觀經濟領域,它被大量應用于就業、家庭消費、入學、市場營銷等領域。PandData模型既能反映某一時期各個個體數據中所隱含的規律,也能描述每個個體隨時間變化的規律,集合了時經濟增長、經濟增長方式的轉變與高等職業教育間序列和截面數據兩方面的信息,能夠提供更大容量的樣本點,改善參數估計的有效性,可以用來深入分析復雜的經濟問題。面板數據模型的一般形式可以寫成:

y=a+xb+U(4)

對于平衡的面板數據,即在每一個截面單元上具有相同個數的觀測值,模型樣本觀測數據的總數等于NT。

陳用芳以全國31個省(市、自治區)國內生產總值為因變量,以全國31個省(市、自治區)的平均受教育年限及受教育人口為自變量,采用面板數據作為樣本數據進行了回歸分析。

(四)基于熵值法的灰色關聯度模型

灰色綜合評價主要是依據以下模型:

R=Y×W(5)

式中,R為M個被評價對象的綜合評價結果向量:W為N個評價指標的權重向量;Y為各指標的評判矩陣:根據R的數值。進行排序。

在信息論中,熵是對不確定性的一種度量。信息量越大,不確定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不確定性越大,熵也越大。根據熵的特性,可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度,也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度,指標的離散程度越大,該指標對綜合評價的影響越大。

鞏海霞運用基于熵值法德灰色關聯度模型對江蘇省1990-2007年教育支出與經濟增長的關系進行了分析,將家庭教育支出人和財政教育投入通過適當的權重配比化成一個綜合指標。再將其和經濟指標(地區生產總值)做灰色關聯度分析。結果發現,家庭教育支出對經濟增長的貢獻率為8.53%,財政教育投入對經濟增長的貢獻率為8.46%。

三、小結

綜上所述,通過對高等教育對經濟發展的互動關系的文獻綜述分析,揭示高等教育對經濟的提升作用,同時經濟對高等教育的促進作用,但分析的方法比較單一,本文認為應將定性與定量相結合進行分析。