政府教育支出与经济增长的计量经济分析.doc
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1、年份gdp财政支出财政收入教育支出19783624.101122.091132.2675.0519794038.201281.791146.3893.1619804517.801228.831159.93114.1519814862.401138.411175.79122.7919825294.701229.981212.33137.6119835934.501409.521366.95155.2419847171.001701.021642.86180.8819858964.402004.252004.82226.83198610202.202204.912122.01274.7219871
2、1962.502262.182199.35293.93198814928.302491.212357.24356.66198916909.202823.782664.90412.39199018547.903083.592937.10462.45199121617.803386.623149.48532.39199226638.103742.203483.37621.71199334634.404642.304348.95754.90 政府教育支出与经济增长的计量经济分析学号:205020204143专业:金融学姓名:胡海涛【文献综述】政府教育支出是由教育产品的公共品性质所决定的。判断教育产品
3、是公共产品、准公共产品还是私人产品对于合理界定政府的公共支出范围,优化政府资源配置,加强政府对宏观经济调控,促进社会经济和社会事业的健康、稳定发展具有重要意义。政府教育支出对宏观经济的影响应该从两个方面来考虑:一是政府教育支出直接构成社会投资和消费资金的一部分,并且政府的公共教育支出通过产业的关联性和乘数效应还直接或间接地影响到宏观经济的增长。二是从长期来看,政府教育支出作为一种人力资本的投资,能大大提高劳动力的技术知识和管理知识,这必然导致社会劳动生产力的提高和技术的进步,从而对宏观经济产生巨大影响。美国著名经济学家舒尔茨1962年运用大量统计数据得出1929-1957年美国经济增长有33%
4、的份额要归因于美国教育的发展,前苏联著名学者斯特鲁米林运用劳动简化率算得1940-1960国民收入增长额中有30%由于教育投资提高了劳动者整体文化程度,而近二十年该比例还有所提高。再看近代日本和亚洲四小龙创造的经济奇迹,他们具有一个共同的特点:高度过重视国民教育投资,人力资本在经济发展中处于绝对重要的地位。在知识经济时代,经济发展的支撑重点转移于人力资源,许多经济学家称“开发人力资源,增加人力资本投资”是促进社会、科技、经济全面发展的第一原动力。丹尼森把19291982年间美国经济增长的因素核算分为:劳动、资本、单位投入产量、知识进展、资源配置和规模经济几个部分,经过核算表明,19291982
5、年间2.92%的年实际经济增长率中的1.90%归功于要素投入增长,1.02%应归功于技术进步。其中,知识进展对整个经济增长的贡献为0.66个百分点。由此可见,政府教育支出作为人力资本投资的一部分能极大地促进社会劳动生产率的提高和技术进步,从而对宏观经济的长期、稳定增长产生巨大影响。由于各国的经济、政治、文化及各种背景的不同,我们很难找到他们完全一致的发展道路,完全相同的发展轨迹。但是,教育却能成为其中主要的安全出口,不管是二战战败国日本,还是战胜国美国;不管是在欧洲还是亚洲,几乎所有经济发展较快、民众生活水平提高较快的国家,无一不把教育当做他们解决问题的重点,而对教育的重视也给这些国家带来较高
6、的回报,国民素质的提高、综合国力的增强、加快发展的科学技术等,无一不与教育的发展有关。无论对于个人还是国家而言,教育都是创造知识和传播知识的关键。通过教育,人们的文化水平得到提高,相应的提高了劳动生产率,从而带来的增长和整个社会经济的发展。教育投资和物质资本投资都是经济增长不可或缺的因素, 但我国由于经济发展不充分,教育投入力度不够,我国教育投资对国民经济发展的贡献份额较其他发达国家明显偏低,从长远利益来看,这必将阻碍我国经济的发展。因此,我们运用大量统计资料,从定量角度分析教育投资对增长的贡献率,以使大家更直观地了解教育的重要性。【关键词】 教育投资 经济增长 GDP 计量经济一、教育对经济
7、增长贡献的一些实证分析政府的公共教育支出对宏观经济的影响是政府教育自身发挥其经济职能的表现。由于教育对人力资本影响的经济效益的复杂性及理论研究的欠缺,所以教育支出影响的人力资本和技术进步对于经济增长的贡献,至今没有一个理想的统一衡量标准(王文博等,2001)。目前,具有代表性的几种计量方法主要有:舒尔茨(Schultz )的余数分析法、丹尼森(Denison)的经济增长因素法和斯特鲁米林(Sterlumlin)的劳动简化法。上述分析方法都有一个共同的特点,就是在研究教育支出对经济效益的影响时,将教育表现为资本投入的一种因素,力求以劳动技术投入量和货币资本投入量来共同估算人力资本对宏观经济所产生
8、的影响。然而,这种量化关系的建立是演绎推导出来的,计算结果虽然不能够准确说明问题,但是这些分析方法都对因教育投入促使人力资本水平的提高而导致经济增长做了一些相关的、合理的估算。美国著名经济学家舒尔茨1962年运用大量统计数据得出1929-1957年美国经济增长有33%的份额要归因于美国教育的发展,舒尔茨教授(和他的追随者们)通过研究证实,美国经济在“人力资本”上的投资收益大于在实物资本上的投资收益,而这种状况正是导致教育投资的增长速度大大高于其他投资的增长速度的一个原因。这样,舒尔茨教授通过农业经济学研究,特别是大量的实证研究,发现并提出了“人力资本”理论,并进而把这一理论应用到经济发展领域。
9、前苏联著名学者斯特鲁米林运用劳动简化率算得1940-1960国民收入增长额中有30%由于教育投资提高了劳动者整体文化程度,而近二十年该比例还有所提高。丹尼森把19291982年间美国经济增长的因素核算分为:劳动、资本、单位投入产量、知识进展、资源配置和规模经济几个部分,经过核算表明,19291982年间2.92%的年实际经济增长率中的1.90%归功于要素投入增长,1.02%应归功于技术进步。其中,知识进展对整个经济增长的贡献为0.66个百分点。由此可见,政府教育支出作为人力资本投资的一部分能极大地促进社会劳动生产率的提高和技术进步,从而对宏观经济的长期、稳定增长产生巨大影响。二、教育投资与经济
10、增长的相关分析我们将历年的教育支出与GDP的数据收集整理如下:年份gdp财政支出财政收入教育支出固定资产投资总量(亿元)19783624.101122.091132.2675.0577719794038.201281.791146.3893.1688819804517.801228.831159.93114.15910.919814862.401138.411175.79122.7996119825294.701229.981212.33137.611230.419835934.501409.521366.95155.241430.0619847171.001701.021642.86180.
11、881832.8719858964.402004.252004.82226.832543.2198610202.202204.912122.01274.723120.6198711962.502262.182199.35293.933791.7198814928.302491.212357.24356.664753.8198916909.202823.782664.90412.394410.4199018547.903083.592937.10462.454517199121617.803386.623149.48532.395594.5199226638.103742.203483.3762
12、1.718080.1199334634.404642.304348.95754.9013072.3199446759.405792.625218.101018.7817042.1199558478.106823.726242.201196.6520019.3199667884.607937.557407.991415.7122913.5199774462.609233.568651.141545.8224941.1199878345.2010798.189875.951726.3028406.2199982067.5013187.6711444.081927.3229854.712000894
13、68.1015886.5013395.232179.5232917.73200197314.8018902.5816386.042636.8437213.492002104790.6022053.1518903.643105.9943499.912003116898.4024649.9521715.253351.3255566.61我们设 GDP为因变量Y,同时设为解释变量X。再应用Eview软件对教育投资额与GDP进行相关关系分析,得到如下图1所示的变量相关关系散布图上的点接近一条直线,可近似看作两变量具有线性相关。鉴于此,我们继续对两变量-教育投资和GDP进行如下回归分析。(图1)三、教育
14、投资与经济增长的回归分析(一)分别用各期的教育支出解释GDP,进行比较考虑用最小二乘法Y对各滞后期X分别回归,得出关于各滞后期的可决系数的数据表格R-squaredAdjusted R-squaredYX0.9681270.966799YX(-1)0.9623490.960712YX(-2)0.9607450.958691YX(-3)0.9513210.949003YX(-4)0.9314820.928056YX(-5)0.9102730.905551YX(-6)0.8906390.884563YX(-7)0.8742080.866808YX(-8)0.8733530.865438YX(-9)
15、0.8839090.876169YX(-10)0.9205080.914830YX(-11)0.9206180.914511YX(-12)0.9090150.901433YX(-13)0.8948590.885301YX(-14)0.8921510.881366YX(-15)0.9135030.903892YX(-16)0.9460940.939356YX(-17)0.9758260.972373YX(-18)0.9881140.986128YX(-19)0.9683440.962012YX(-20)0.9679470.959934A我们发现各个回归方程的T检验都很理想(由于篇幅限制,此处只将
16、Y X模型列出,其他从略),说明各滞后期教育支出X对Y都有很大的影响Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/18/05 Time: 11:04Sample: 1978 2003Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3445.5941875.8531.8368150.0787X37.189581.37740126.999830.0000R-squared0.968127 Mean dependent var39089.11Adju
17、sted R-squared0.966799 S.D. dependent var37294.10S.E. of regression6795.404 Akaike info criterion20.55968Sum squared resid1.11E+09 Schwarz criterion20.65646Log likelihood-265.2759 F-statistic728.9909Durbin-Watson stat0.242493 Prob(F-statistic)0.000000B同时我们发现S.E. of regression都非常大,作散点图我们得知的确存在异方差(图2。
18、只作了Y-X方程的散点图,其他近似。)说明每一个方程都丧失了重要的解释变量,各个滞后期教育支出都不能单独解释GDP的增长,而导致异方差。(图2)C我们考察R-squared 与Adjusted R-squared在X模型中分别高达0.968127和0.966799而在以后年份逐年减小。在X(-9)滞后期又开始回升并在X(-18)滞后期达到最大值0.98811和0.986128。而随着滞后期的再延长又逐渐变小。说明当年的教育支出会直接拉动当年的消费和投资,从而增长GDP。这种作用和别的固定资产等实物的投资没有区别。同时当期经济的增长还要受到滞后期教育支出的影响。随着滞后期的再延长(18年以前),
19、教育支出对于当期GDP的影响又渐渐减弱。当期的GDP是由众多滞后期教育支出共同作用的,而其作用强弱的具有U型分布。(如图3)(图3)这与舒尔茨的人力资本论是相符合的。政府教育支出对宏观经济的影响应该从两个方面来考虑:一是政府教育支出直接构成社会投资和消费资金的一部分,并且政府的公共教育支出通过产业的关联性和乘数效应还直接或间接地影响到宏观经济的增长。二是从长期来看,政府教育支出作为一种人力资本的投资,能大大提高劳动力的技术知识和管理知识,这必然导致社会劳动生产力的提高和技术的进步,从而对宏观经济产生巨大影响。(二)现在我们考虑如何确定各个滞后解释变量共同解释GDP的增长由上面的分析得知,若干滞
20、后期和当期解释变量共同解释当期GDP。同时,我们在EVIEW中用CORRELATION建立各期解释变量的相关系数,发现存在高度的相关关系(篇幅限制,此处从略)。所以用逐步回归法剔除有关的解释变量,驱除多重共线性的影响。由于可决系数呈现先先下降后上升的趋势,其中滞后18期的可决系数和调整可决系数都是最大的,根据可决系数最大原则,首先选用X(-18)来建立初始回归模型。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/05 Time: 21:13Sample(adjusted): 1996 2003Included observations
21、 8 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C42509.492188.92819.420230.0000X(-18)335.672015.0325522.329680.0000R-squared0.988110 Mean dependent var88903.98Adjusted R-squared0.986128 S.D. dependent var16543.13S.E. of regression1948.438 Akaike info criterion18.19976Sum s
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- 关 键 词:
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