作者简介：郑磊，男，北京师范大学教育学部讲师，主要从事教育经济学研究，北京 100875

　　内容提要：基于高校内涵式发展的理论视角，以格兰杰因果检验方法为基础，利用北京和上海的相关数据，分析了高等学校在校生规模和当地人均GDP之间的关系。结果发现，两地的高等教育规模对推动当地经济增长的作用并不明显，说明外延扩大型的高等教育发展模式无助于促进经济增长。此外，从高等教育内涵式发展的视角对此进行了反思，特别强调了高等教育在这种发展模式转变过程中应当注重对技术和技能的生产。

　　关 键 词：内涵式发展 经济增长 高等教育　

　　标题注释：北京师范大学“985工程”世界一流教育学科与中国教育创新”基地项目。

　　自从美国经济学家舒尔茨提出人力资本的概念和理论之后，学术界和政策制定者长期以来都认为扩展教育可以促进国家的经济发展和增长。对教育发展与经济发展之间互动关系的研究也成为经济学、公共管理、教育行政管理领域的一个热门研究问题。传统的教育经济学与经济增长理论认为，教育与经济发展之间是相互促进的，教育的发展可以促进经济的增长，反过来经济的发展可以带动教育的发展。

　　1999年开始的全国范围内的高等教育招生规模的持续扩大使中国的高等教育在短时间内迅速步入大众化阶段。高等教育的规模扩大是否真的能促进经济增长？高等教育和经济增长之间到底是怎样的关系？是因为高等教育的发展推动了经济的增长，还是因为经济的增长带来了高等教育的发展？两者之间谁是因谁是果？尽管许多研究表明高等教育和经济发展之间存在高度相关性，但我们并不清楚它们之间的关系到底怎样。本研究利用格兰杰因果分析的方法，以北京和上海两地的数据为例研究高等教育规模与经济增长之间的关系，并且从高等教育内涵式发展的视角反思了我国的高等教育发展模式。

　　一、数据与研究方法

　　本研究基于北京和上海两地的教育及经济发展数据进行研究。之所以选取北京和上海进行研究，是因为这两地高校集中，并且学生毕业后主要的意愿就业地点和实际就业地点均集中在本地，这样可以尽可能地减少由于毕业生流向其他城市造成的高等教育外溢效应对模型的偏误。

　　本研究用北京和上海的人均GDP来衡量当地经济发展水平，并且对GDP进行了不变价格处理，以此避免物价通胀对真实经济增长情况的影响。对于教育发展水平，可以采用的指标较多，一般可以用人均教育经费、财政性教育经费总量、人均受教育年限以及在校生人数占人口比重等指标。由于数据的可获得性，参考De Meulemeester和Rochat(1995)的方法，以大学在校生人数占当地人口比重作为衡量指标，该指标反映了高等教育的规模。通过注册人数规模来度量高等教育发展状况，目的在于检验中国从1999年以来持续采取的外延扩大型高等教育发展模式对经济增长的影响。相关数据来自1978年以来历年《北京统计年鉴》和《上海统计年鉴》。

　　我们的数据是历年的地方人均GDP以及高校在校生相对规模，因此是一个时间序列数据。由于经济发展和高等教育发展不可避免地存在时间趋势上的不稳定性(比如在不同年份之间，经济增长速度的加快或放缓，以及高校招生人数受政策影响的大起大落等)，因此在计量经济模型中直接用变量的水平值进行回归就会产生“伪回归”的偏误。为了解决这一问题，越来越多的有关教育和经济增长的研究在传统的计量经济模型中采用了协整检验方法(Co-integration Test)和格兰杰因果检验方法(Granger Causality Test)。下面就简单介绍该方法的原理。

　　对于时间序列数据，首先采用常用的迪基—富勒检验方法来判定数据是否满足动态平稳性这一假设前提。接下来，利用恩格尔—格兰杰两步法进行协整检验，目的在于检验时间序列变量水平数据是否存在长期均衡关系。如果协整检验的结果表明两个变量(也即人均GDP和高校在校生相对规模)之间存在协整关系，就意味着二者之间肯定存在因果关系。但是这一步还无法判断因果关系的方向和个数——既可以是人均GDP影响高校在校生规模(一个因果关系)，也可以是高校在校生规模影响人均GDP(一个因果关系)，甚至可以是两者互相影响(两个因果关系)。

　　对此我们还需要进行第三步检验——格兰杰因果关系检验，以此确定两个时间序列变量之间因果关系的方向。由于基于时间序列数据的回归模型的一个主要作用是预测——利用前期的变量值预测未来某期的变量值，因此格兰杰因果检验所提示的因果关系也是一种预测性质的。一般说来，某个变量(比如Y)受到其之前若干期取值的影响，因此该变量自身之前若干期的取值信息有助于预测其将来的取值。但是如果格兰杰检验提示另一个变量X是Y的“格兰杰原因”，这就意味着在预测Y的将来值时，将X的过去若干期取值信息包含进模型可以提高预测精度。换言之，基于图1 北京市Avecongdp和Aveh之间的冲击响应图

　　由此可见，Aveh不是Avecongdp的格兰杰原因，而Avecongdp是Aveh的格兰杰原因。也就是说，前期的经济增长情况可以很好的解释后期的高等教育规模的扩大，而反之则不行。更通俗地说，是由于前期的经济增长情况较好从而带动了后期高等教育规模的扩大，而非前期高等教育规模的扩大从而推动了后期的经济增长。如果继续对这两个序列进行无限制的向量自回归分析并做相应的冲击响应图的话，我们可以得到更加直观的概念。如图1所示，其中实线表示对自身或另一个因素的冲击的响应，虚线表示两个标准差的偏离范围，水平线是标准差的基准线。

　　在图1中，左边的图表示Avecongdp对Aveh冲击的响应。该图清楚的显示，前期的高等教育规模如果有一个正的冲击(也即规模扩大)会让本期的人均GDP有向下的(或者说负的)的响应情况。通俗地说，也即前期的高等教育规模如果扩大(正的冲击)会给本期的人均GDP带来负的影响，这与通常的认识是大相径庭的，这其中部分的原因可能是因为中国高等教育扩招以来的学费政策的变化——高等教育成本分担结构由以前的政府全部负担改为政府和个人共同承担所致，家庭的学费开支对于其他家庭消费支出具有挤出效应。右边的图表示Aveh对Avecongdp冲击的响应，从该图可以看到，前期的人均GDP如果有一个正的冲击(也即经济持续增长)会对本期的高等教育规模产生向上的(或者说正的)响应情况。通俗地说，也即前期的经济增长(正的冲击)可以推动本期高等教育规模扩大。

　　接下来，我们对上海市的情况进行分析，步骤同上，单位根检验同样发现两个变量序列是非平稳的，其次进行的协整分析结果如表3所示。时间序列数据的格兰杰因果检验无法判断两个变量在同一时期上是否具有因果关系，只能判断两个变量在不同时期上是否具有因果关系。而这一特点对于研究教育与经济增长的关系恰恰是有益的。因为增加教育投资、扩展教育规模对经济增长的影响并不是立竿见影的，或者说两者之间几乎不可能存在同期的互动关系。教育对经济增长作用的时滞性导致两者之间即使存在因果关系，一般说来也是非同期的因果关系。

　　二、结果及分析

　　在具体分析中，Avecongdp表示不变价格下的人均GDP，该指标剔除了物价变动对经济增长的影响；Aveh表示每万人在校大学生数量。

　　首先对北京市的经济和教育指标进行分析。经过单位根检验，发现两个变量序列之间是非平稳的，这就要进一步进行协整检验，结果如表1所示。

　　Avecongdp和Aveh两个序列在各自取2个滞后期之后，在5%的显著性水平上存在1个协整方程。由于两个序列表现出协整的关系，因此进一步进行格兰杰因果检验，检验结果如表2所示。

　　图1 北京市Avecongdp和Aveh之间的冲击响应图