【摘要】教育与经济发展都是多方面因素相互作用的过程,二者之间存在关联性。为您整理其它经济学论文:教育对经济互动发展影响研究，帮助您更深入的了解教育对经济的影响。

　　随着我国科技发展的日新月异、新技术的应用日益广泛和高新技术产业化的不断推进,特别是高级应用型人才短缺现象将会愈发严重,教育如若不能承担起繁重的培训任务,人力资源问题必将成为经济发展的“瓶颈”。目前,不少地方出现了失业人员找不到工作、而应用型人才又聘请不来的情况,这凸显了产业调整所带来的人力资源上的需求变化。从这个角度讲,高精尖人才可以引进,但高素质的劳动力大军的形成必须依靠教育来实现,因而大力发展教育显得尤为紧迫。

　　一、教育与经济发展的互动关系研究轨迹

　　教育与经济增长之间有着很强的内在关联。这体现出教育的经济价值。早在古希腊时代,思想家、教育学家柏拉图不仅意识到了教育的重要性,而且提出教育与国家经济增长的关系说。他说,“在生产工艺中有两个部分,其中之一与知识关系更为密切”。

　　(一)国际视角研究轨迹

　　系统地论述教育的经济供给的经济学者是英国古典经济学家亚当,斯密,他首次把人的经验、知识、能力看作是国民财富的重要组成部分和发展生产的重要因素。指出“学习是一种才能,须受教育,须进学校,须做徒弟,所费不少。这样费去的资本,好多已经实现并固定在学习者的身上。这些才能,对于他个人自然是财富的一部分,对于他所属的社会,也是财富的一部分。工人增进熟练的程度,可以便利劳动、节省劳动的机器和工具同样看作是社会上的固定资本。学习的时间里,固然要花费一笔费用,但这笔费用可以得到偿还,同时也可以取得利润”。从而揭示了人的知识、经济和才能是一种具有生产性的资本,对社会生产有着重要的作用。这为后来人力资本理论的创立提供了清晰的思维。

　　从现代经济增长经济学的角度来看,真正把教育当成经济增长的内生变量的现代学者是索洛。1957年。索罗使用总量生产函数法。就劳动力、资本、科学技术进步等因素对1909-1949年美国经济增长的促进作用进行了评估和统计,并指出资本和劳动力这些传统生产要素作用之外,还有无法解释的经济增长的“残余”,这主要归功于技术的贡献,但可能也有其他方面的贡献,实际上是间接指出了教育对经济增长的贡献。

　　有关教育与经济增长相关关系最全面、最经典的理论当属人力资本理论。舒尔茨在1960年美国经济学年会上发表了题为“论人力资本投资”的演说,系统、深刻地论述了人力资本理论,开创了人力资本研究的新领域。舒尔茨认为资本包括人力资本与物力资本两个方面。一则它们具有类似性,都是通过投资形成的;二则又有区别性,人力资本相对物力资本,带有高效性、持效性、多效性、间接性和易流失性等特点,而且人力资本的所有权一般不像物力资本那样可以转让。舒尔茨从宏观角度提出了教育是经济增长的源泉和缩小收入差别的手段,系统、深刻地论述了人力资本理论,开创了人力资本研究的新领域。

　　舒尔茨之后,教育对经济增长贡献的研究呈现出多样性。以贝克和丹尼森为代表的学者沿着舒尔茨的人力资本理论进行思考,丹尼森认为经济增长因素归为两大类,一类是生产要素投入量,一类是生产要素生产率,知识进展能使生产同样的产品所需生产要素投入量减少,并且促进经济增长的新技术只有在知识有所进展时,才能发挥作用。此外,一些学者将信息经济学和国际贸易理论的一些原理用于教育对经济增长贡献的研究提出了“教育甄别”和“教育外滋效箍”等观点,极大地拓宽了教育与经济增长关系的研究视野。

　　到了上世纪80年代,教育对经济增长的促进作用也为“新经济增长理论”所关注。“新经济增长理论”的创建者Romer和Lucas认为,对教育、培训和科学研究等人力资本要素进行投资能有效解决效益递减问题,从而实现长期的经济增长。劳动力获得知识,提高了边际生产力,成为生产投入的重要因素之一。

　　经济学家已经发现,经济增长的发动机需要4个因素,分别是人力资源、自然资源、资本和技术,无论是穷国还是富国都把人力资源放在了首位。只有通过教育。才能获得合格的人力资源。Sawami测算了从1969—2003年,教育对于澳大利亚人家GDP和总要素生产力的促进增长作用。经过测算,澳大利亚人均GDP在1969-2003年平均年增长1.9%,其中有31%来自于教育的贡献。

　　丹尼森把经济增长归为要素投入量的增加和要素生产率的提高两大类别。其中要素生产率分解为知识进展、资源配置改善和规模节约等23个要素。通过从国民收入平均增长率中逐项推算诸因素所起的作用,他比较了各因素对经济增长的相对重要性。在计算教育程度提高对国民收入增长的贡献时。丹尼森将教育程度提高归人人力资本投入量增加的范畴,把教育水平提高看作是促进人力资本质量提高,从而是对经济产生影响的主要因素。由此计算出美国1922—1957年间的经济增长有20%应归于教育,这种方法得到了广泛认可,分解结果被广泛引用。

　　(二)国内视角研究轨迹

　　黄仁德、赵振英以内生成长理论为基础,利用1964年至1994年的资料进行台湾经济成长来源的研究,探讨劳动、实物资本对台湾经济成长的贡献,并估计教育的投资报酬率与门槛效果。结果显示,产出弹性的估计:劳动为0.4,实物为0.6,人力资本达1.1。以教育程度估计,教育投资的报酬为0.13,其中社会的报酬率高达0.07,显示在台湾产出成长的过程中,人力资本具有显著正面的外溢效果。

　　二、教育与经济发展关系的数学模型

　　从数学的角度来分析教育对经济发展的作用,较早进行这方面尝试的是英国和美国的一些学者。比如:道奇在1904年将几个大工厂从业人员的收入,按普通劳动者、在工厂受过学徒训练者、职业学校毕业生和技术学校毕业生等几种类型,进行比较研究。目的在于估算受不同程度教育者的“货币价值”。科马洛夫在1972年根据受教育年限长短的不同,确定了具有不同教育程度的劳动者的劳动复杂程度系数,以此劳动复杂程度系数作为劳动力质量修正尺度,计算了前苏联1960-1975年期间教育对国民收入增长的贡献为37.1%。科斯坦扬在1979年以教育费用的不同作为劳动力质量修正的尺度,计算了前苏联1960-1970年教育对国民收入增长的贡献为18%。随着经济、技术的发展,许多经济学家开始对教育对经济增长的贡献进行研究,通过某种特定的假设,设计出数学模型,并计算得到教育对经济增长的具体贡献。由于计算教育发展对国民经济增长的贡献。是件十分复杂的事情。现有的计算方法都只是近似的方法,计算模型本身也有一定的缺陷,但是通过计算模型,有助于更加深刻的认识教育发展对经济增长的作用,下面就就不同类型的数学模型展开列举和说明。

　　(一)舒尔茨计算模型方法

　　20世纪50年代,舒尔茨发表了他的关于人力资本的经典论文,定义了教育投资和人力资本等经济活动,设计了对教育投资价值的计算方法,并估算了1929-1957年美国教育投资的成本和收益率。他把资本分解为物质资本和人力资本两部分,通过计算一定时期内因教育水平的提高而增加的教育资本存量和教育资本收益率来测量教育的经济效益。其中:Pe-教育对国民收入增长的贡献额:△Kc一教育投资增量,等于末期的教育资本存量减去初期的教育资本存量,教育资本存量为各年级毕业生人数和各等级教育支出的乘积;r-教育投资的平均收益率,为各级毕业生教育收益率的加权平均值;△Y-一定时期内国民收入增量。具体的公式为:

　　Pe=(△KC□r)/△Y (1)

　　舒尔茨对1929-1957年美国教育投资对经济增长的关系作了定量研究,得出如下结论:各级教育投资的平均收益率为17%,教育投资增长的收益占劳动收入增长的比重为70%,教育投资增长的收益占国民收入增长的比重为33%。

　　(二)丹尼森通用计算模型

　　在生产过程中,各个要素投入量的组合与实际产出量之间总有一定的依存关系。美国数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家道格拉斯(D.H.Doumas)于20世纪20年代研究了美国1899-1922年期间制造业生产中,资本和劳动要素对生产发展的影响,提出产出主要Y与劳动力数量L、资本投入量K、技术进步A、土地数量G等有关,可用普通函数式:

　　Y=AKα (2)

　　α、β、y一分别表示资本、劳动、土地在总产出中的相对比重。

　　丹尼森认为,劳动不仅有数量方面,且有质量方面的构成因素。如果把教育作为构成成熟劳动质量方面的一个因素,人均劳动小时数和同质工人的数量可以看作是劳动的数量方面因素。因此,可以把L分解为初始劳动力L与教育投入E的乘积。这样,柯布一道格拉斯生产函数可以变为:

　　Y=AKα(LE)β

　　其中,L-不包含教育质量因素的劳动投入量:E-教育投入量。

　　丹尼森用此模型在1974年测算了美国教育对经济增长的贡献。在计算教育程度提高对国民收入增长的贡献时,丹尼森将教育程度提高归人人力资本投入量增加的范畴。把教育水平提高看作是促进人力资本质量提高,从而是对经济增长产生影响的主要因素,由此计算出美国1922-1957年间的经济增长有20%应归功于教育。另根据丹尼森的测算,如果假设美国1929-1969年间,其人均国民收入增长率为1.89%,则教育对国民经济的贡献率大约为0.39%。这种方法假定了工资差别与人力资本受教育程度对经济增长贡献程度相同以及将知识进展当成独立要素,得到了广泛认可,分解结果被广泛引用。2001年北京师范大学崔玉平,采用与丹尼森大致相同的方法,研究了1982-1990年期间我国教育对经济增长率的贡献。结果发现教育对经济增长率的贡献率是8.84%,其中,职业教育的贡献率仅为0.48%。

　　在丹尼森计算教育对经济增长率贡献的模型与方法当中,没能给出分别估算各类教育对经济增长率贡献的具体方法。杭永宝根据丹尼森计算模型,采用“权数分配法”,从而计算出小学、初中、普通高中、中职、高职、本科以上高等教育对经济增长率的贡献。

　　(三)面板数据(Panel Data)模型方法

　　陈用芳基于计算经济理论中的Panel Data模型,考察了教育发展水平对经济增长的贡献程度。

　　面板数据(panel data)也称平行数据,或时间序列截面数据(time series and cross section data)或混合数据(pool da-ta),是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。面板数据从横截面上看是由若干个体在某一时刻构成的截面观测值,从纵剖面上看是一个时间序列。