教育对经济增长贡献率的估算方法综述
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高等教育对经济增长率的贡献一、估算方法介绍自1986年Romer提出了内生化经济增长理论2(EndogenousGrowthTheory)以来,人们开始把技术进步、政府支出、研究与开发(R&D)和人力资本(包括教育投入)当作内生变量,纳入经济增长模型中,这不同于以Solow(1956)为代表的新古典经济增长理论。
内生化经济增长理论为研究教育对经济增长的贡献提供了新的方法论基础。
但是,教育投入是否可以作为内生变量,纳入生产函数中,值得讨论。
一国的教育发展水平、教育供求状况受该国资本量、人口数量、经济发展水平和社会承受能力的制约,但更主要的是受国家的公共政策和人民的教育需求所左右。
从教育产生发展的历史过程上看,它不是内生于经济系统之中,不能在经济领域得到充分解释,但是它又对经济系统产生较大的促进作用。
教育对经济增长的作用是通过提高劳动力的素质和劳动生产率而间接实现的,劳动者教育水平的提高是促使劳动力质量提高的源泉。
各国学者用于表示教育对经济增长贡献率的尺度有多种,其中计算教育对国民收入增长速度的贡献比例,即计算由教育这个要素投入所带来的那部分国民产值的增长速度(Ye)占国民产值总增长速度(Y)的比例(Ye/Y),是比较受欢迎的方法,丹尼森、麦迪逊等美国学者所采用的方法,主要从这个方面入手来衡量教育对经济增长的贡献。
计算中国教育对经济增长率贡献的基本模型如下所述:假设土地数量没有变化,导致经济增长的因素抽象为资本(K)、劳动(L)和技术进步率(A),K、L可以相互替代,且能以可变的比例组合。
又假设经济发展处于完全竞争的市场经济条件下,生产要素都以其边际产品作为报酬,规模报酬保持不变。
那么,在时间t范围内变化的中性技术进步的产出增长模型可以被构造为:Yt=Atf(Kt,Lt)同时,柯布—道格拉斯生产函数(Cobb-Douglasproductionfunction)为:Yt=AtKαtLβt考虑到教育因素对劳动力质量的作用,教育的作用相当于使初始劳动力投入成倍地增加,因此,可以把Lt分解为初始劳动力(Lot)与教育投入(Et)的乘积,这样,柯布—道格拉斯生产函数可以表示为:Yt=AtKαt(LotEt)β,对该式两边取自然对数之后,再求时间t的全导数,然后用差分方程近似代替微分方程,于是得:y=a+αk+βlo+βe,这里y代表年经济增长率,α为产出的资本投入弹性,k为资本投入的年增长率,β为产出的劳动投入弹性,α+β=1,l0为初始劳动力投入的年增长率,e为教育投入年增长率。
高等教育对经济增长贡献率估算方法的比较研究随着高等教育的迅速发展,人们对于高等教育对于经济增长的贡献越来越关注。
对于高等教育对于经济增长的贡献率的估算,是经济学家们研究的重要课题。
本文比较了三种计算高等教育对经济增长贡献率的方法,并进行了比较研究,以期为高等教育对于经济增长的研究提供参考。
第一种方法是均衡增长理论(EGT),该方法基于加索尔、琼斯和罗默的研究。
该模型认为经济增长是由于产出、投资和新技术的发展所带来的内生性因素所驱动。
该方法将经济增长分解为劳动力增长率、资本增长率、技术变迁和其它因素共同作用而来的增长率,并考虑到了高等教育的不同程度对于人力资本的积累和技术进步的促进作用。
然而,其缺点是模型过于简单,没有考虑到国际贸易的影响,忽略了政策、制度和文化的影响。
第二种方法是基于回归分析的方法,该方法基于扩展的古典增长理论。
该方法认为经济增长取决于资本积累、劳动力、技术水平和制度环境等因素,及其相互关系。
通过建模分析高等教育与经济增长之间的关系,通过OLS回归求出高等教育对于经济增长的贡献率。
该方法具有一定的优点,能够识别出高等教育对于经济增长的贡献,同时也能够考虑到其他因素的影响。
但其缺点是需要选择大量解释变量,并且可能存在多重共线性问题。
第三种方法是基于增长账户的方法,该方法结合了EGT和基于回归分析的方法,包括人力资本成本会计模型和孟德尔森的成本会计模型等。
这些模型都将高等教育的贡献与人力资本形成的价值联系起来,并计算其对于经济增长的贡献。
此方法具有朴素的账务智慧,通过标准会计方法分析高等教育的经济成本和收益,并考虑到出口、贸易和产出之间的关系。
该方法具有较好的透明度和可解释性,同时计算结果也比较精确。
但其缺点是需要大量的数据支持,并且缺乏完全的统计分析。
综上所述,三种方法各有优缺点。
高等教育对经济增长的贡献率在不同的经济环境下有不同的表现。
因此在实际研究中,应该根据具体情况选择合适的方法进行分析和研究。
高等教育对经济增长贡献率估算方法的比较研究高等教育对经济增长的贡献一直是经济学界和教育界关注的焦点问题。
高等教育被认为是对人力资本的投资,能够提高人们的综合素质和技能水平,从而促进经济增长。
如何准确评估高等教育对经济增长的贡献率成为了研究的难点之一。
本文将从几种不同的估算方法入手,对高等教育对经济增长的贡献率进行比较研究。
一、文献综述高等教育对经济增长贡献率的研究一直备受关注。
早在20世纪60年代,美国经济学家西奥多·舒尔茨就提出了“人力资本”理论,指出投资于教育的回报率远高于其他领域,对经济增长有着巨大的促进作用。
之后,国内外学者对高等教育对经济增长的贡献进行了大量的研究和估算。
在对高等教育对经济增长的贡献率进行估算时,研究者们通常会采用几种不同的方法,包括计量经济学方法、增长模型和回归分析等。
这些方法各有特点,从不同的角度对高等教育对经济增长的贡献率进行估算。
二、计量经济学方法计量经济学方法是一种比较常用的研究方法,通过利用大量的统计数据进行实证分析,揭示变量之间的内在关系。
在对高等教育对经济增长的贡献率进行估算时,研究者们通常会利用教育水平和经济增长率之间的相关性进行分析。
他们会通过计量实证分析方法,测算高等教育对经济增长的贡献率,例如采用教育产出函数、人力资本积累模型等方法进行研究。
计量经济学方法的优点在于可以通过大数据样本进行实证研究,得出客观的结果。
这种方法也存在着一定的局限性,比如数据的选择和处理会对结果产生一定的影响,同时在实证研究中很难回避内生性和遗漏变量等问题,需要特别注意数据源的可靠性和稳健性。
三、增长模型方法增长模型方法是一种通过建立经济增长模型,揭示不同因素对经济增长的影响。
研究者们可以通过构建教育因素的增长模型,量化教育对经济增长的贡献率。
在这种方法中,研究者可以将高等教育纳入生产函数中,分析其对经济增长率的影响,并测算其贡献率。
增长模型方法的优点在于可以通过建立模型,很好地揭示出教育对经济增长的影响机制。
试论广东省高等教育对经济增长贡献率的测算一、引言高等教育是现代经济发展的重要推动力之一,其在经济增长、国际竞争力的提高、人民生活水平的提升等方面都具有不可替代的作用。
作为经济活跃的省份,广东省在高等教育方面的投入和成果也备受瞩目。
本文旨在通过测算广东省高等教育对经济增长的贡献率,探讨广东省高等教育的现状和发展方向,并结合实际案例进行分析。
二、广东省高等教育的现状1. 高等教育资源的投入根据统计公报,广东省在高等教育方面的投入逐年增加。
2019年,广东省高等教育投入资金达305.5亿元,同比增长9.6%。
其中,省财政预算内支出占71.5%、省级资金占0.6%,中央财政支出占26.9%。
2. 高等教育资源的建设广东省在高等教育资源方面也有一定的建设和发展。
全省已有各类本、专科高等院校162所,涉及文、理、工、医、法、教育等多个学科领域。
同时,广东省还积极引进世界一流大学和研究机构,如华南理工大学、中山大学、华南师范大学、中山眼科中心等。
3. 高等教育人才的培养广东省高等教育人才的培养也取得了一定的进展。
截至2019年,全省高等教育招生规模达122万人,已有328万名本专科毕业生。
同时,广东省高等教育毕业生就业率逐年提高,2019年高等教育毕业生就业率已达到86%以上。
三、广东省高等教育对经济增长的贡献测算高等教育的重要作用之一是对经济增长的推动。
本文将采用全要素生产率法(TFP)来测算广东省高等教育对经济增长的贡献率。
1. TFP测算的理论基础全要素生产率(TFP)被认为是经济增长的主要因素之一,而高等教育被认为是提高企业的全要素生产率的重要手段之一。
那么,广东省高等教育对经济增长的贡献率究竟有多大呢?2. TFP测算的结果经过全要素生产率法测算,广东省高等教育对经济增长的贡献率为10.2%。
这表明广东省高等教育对经济增长有着较为显著的正向影响。
3. 影响高等教育对经济增长贡献因素的分析广东省高等教育对经济增长的贡献率受多个因素影响。
现代经济信息职业教育对区域经济增长贡献率估算方法比较研究牛玉霞 任 伟 南通科技职业学院摘要:职业教育对区域经济增长贡献率估算对于职业教育、经济发展的规划具有重要意义。
随着相关理论成熟,相关领域的研究从定性向定量发展,目前比较常用的计算方法为柯布道格拉斯生产函数、丹尼尔森系数法,两种方法都有一定的缺陷。
需要分析职业教育对劳动要素增长的真实贡献,总教育投入对经济增长的贡献,再换算职业教育的贡献。
关键词:职业教育;区域经济;经济增长贡献率中图分类号:G710 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2017)004-0450-02教育与经济之间的互动关系已成为学术研究的热点,大量的质性研究也证实教育水平的提高对于经济的增长具有巨大的推动作用,单纯的采用语言描述教育对经济增长的影响是非常苍白无力的,采用数学的方法,分析教育对经济增长的贡献,能够直接反映教育的价值[1]。
职业教育与行业发展、企业生产关系密切,深入探讨职业教育对区域经济增长贡献率,对于职业教育发展、行业发展的战略布局具有指导意义。
本次研究试简要的探讨当前几种职业教育对区域经济增长贡献率估算方法,分析不同算法的利弊。
一、定性与定量研究目前关于职业教育与经济发展之间相互关系的理论研究已经取得一定的进展,近年来定量分析研究开始涌现。
教育具有滞后性,对经济发展的推动作用需要经过一定的周期,才能够体现,教育对劳动者的影响是间接性。
从人力资本的角度来看,劳动者对经济增长的影响,不仅受教育程度影响,还包括其自身的健康状态、思想水平、技能水平等,这些因素都会随着劳动者在接收职业教育、进入工作过程中发生变化。
通过分析影响因素,与区域经济增长进行关联分析,有助于分析职业教育的贡献率。
近年来,丹尼森经济增长理论、新经济增长理论逐年完善,进一步推动职业教育对区域经济增长贡献率估算方法发展。
二、方法1.丹尼森系数法丹尼森系数发是开展经济增长贡献率的经典方法,又称为增长核算方法,将经济总产出的增长率与投入要素增长进行关联计算,从而计算各投入要素的贡献。
2007年第2期(总第325期)EDUCA TIONAL RESEARCHNo.2,2007 General,No.325中国教育对经济增长贡献率分类测算及其相关分析杭永宝 [摘 要] 1993—2004年间中国小学、初中、普通高中、中职、高职、本科以上教育对经济增长的贡献率为:01155%、01643%、01453%、11859%、41038%、11922%。
总体上,中国教育事业发展速度较快,但与发达国家相比存在差距。
因此,政府应当进一步加大行政推进力度,加快教育整体发展;在进一步完善市场经济体制和体系的同时,努力实现教育的快速发展;进一步优化教育与经济协同发展机制,提高高等教育和经济发展的匹配性;大力提升职业教育内涵发展水平,进一步提高职业教育对经济发展的适应性和贡献率;进一步理顺教育管理体制,平衡教育投入,促进教育公平、均衡发展;采取有效措施,促进教育理性消费,实现高中阶段教育的健康可持性发展;通过行政、经济和法律等调控手段,适当增加高职和中职的投入比例,适当降低受教育者个人投入比重,促进各类教育高效、健康、协调发展,实现各类教育的供求均衡。
[关键词] 教育经济;教育发展;经济增长;贡献率[作者简介] 杭永宝,江苏技术师范学院兼职教授,常州市教育局副局长 (江苏常州 213003) 衡量教育对经济增长贡献的定量方法有多种,其中最容易为人们所接受的是计算教育对国民收入增长速度的贡献比例,即计算由教育投入所带来的那部分国民产值的增长速度占国民产值总增长速度的比例。
本文在柯布—道格拉斯生产函数基础上,借鉴并修正丹尼森(E.F.Denison)和麦迪逊(A. Maddison)的教育对经济增长贡献测算方法①,构造教育投入的劳动增长型生产函数,计算中国确立市场经济体制前11年(1982—1993年)和后11年(1993—2004年)当中教育对经济增长率的总贡献,以及1993—2004年间中国小学、初中、高中、中职、高职、本科以上高等教育对经济增长的贡献率,并将计算结果与国内外相关指标数据进行比较分析。
教育对经济增长贡献率分析一、教育贡献率的表示方法表示教育对经济增长贡献率的方法有多种,概括起来看,可以从估算以下四个方面的指标值入手①:教育对新增国民收入额的贡献比例,即由教育所带来的国民收入的增加量占国民收入总增加量的比例。
教育对国民收入增长速度的贡献比例,即把教育当作一个生产要素,由教育这个要素投入所带来的那部分国民收入的增长速度占国民收入总增长速度的比例。
教育对新增劳动生产率的贡献比例,即由教育所带来的劳动生产率的增加量e)占总劳动生产率增加量)的比例e/Δ)。
教育对劳动生产率增长速度的贡献比例,即由教育这一生产要素所带来的劳动生产率的增长速度占总劳动生产率增长速度的比重。
目前所见到的方法,主要是从前两个方面入手来衡量教育对经济增长的贡献,下面主要介绍前两方面的估算方法。
二、估算教育对国民收入增长额的贡献率的方法1.舒尔茨的教育投资收益率估算方法在西方,舒尔茨被认为是就教育对经济增长贡献做定量分析的第一人。
②柯布—道格拉斯生产函数是西方众多估算方法的根据,也是舒尔茨、丹尼森的估算方法的基础,这里简单介绍一下此函数。
美国经济学家道格拉斯和数学家柯布于20世纪30年代,在研究1899—1922年美国制造业劳动和资本对生产的作用时得出一个生产函数③。
Y=AKαLβ其中,Y代表产出量;K代表资本投入量;L代表劳动投入量;A为不变的“效率系数”;指数α和β代表资本和劳动在总产量中的相对比重,且α>0,β>0,α+β=1。
根据美国20世纪的统计资料估算出α和β分别约为和,表明这一期间,资本所得和劳动所得对总产出的贡献率分别为25%和75%。
参数α和β还可以称之为产出关于资本和劳动的弹性。
因为根据柯布一道格拉斯生产函数,存在着资本和劳动的边际产量,分别为:Y/K=αAKα-1Lβ=α,K/L=βAKαLβ-1 =β。
由这两个式子得出α=,β=,α表示产出量的变动率与资本投入量的变动率的比率即产出的资本弹性,β表示产出量的变动率与劳动投入量的变动率的比率即产出的劳动弹性。
教育对经济增长贡献率分析一、教育贡献率的表示方法表示教育对经济增长贡献率的方法有多种,概括起来看,可以从估算以下四个方面的指标值入手①:(1)教育对新增国民收入额的贡献比例,即由教育所带来的国民收入的增加量(ΔYe)占国民收入总增加量(ΔY)的比例(ΔYe/ΔY)。
(2)教育对国民收入增长速度的贡献比例,即把教育当作一个生产要素,由教育这个要素投入所带来的那部分国民收入的增长速度(ye)占国民收入总增长速度(y)的比例(ye/y)。
(3)教育对新增劳动生产率的贡献比例,即由教育所带来的劳动生产率(劳动力的人均国民收入水平)的增加量(Δ(Y/L)e)占总劳动生产率增加量(Δ(Y/L))的比例(Δ(Y/L)e/Δ(Y/L))。
(4)教育对劳动生产率增长速度的贡献比例,即由教育这一生产要素所带来的劳动生产率的增长速度(Se)占总劳动生产率增长速度(Sy)的比重(Se/Sy)。
目前所见到的方法,主要是从前两个方面入手来衡量教育对经济增长的贡献,下面主要介绍前两方面的估算方法。
二、估算教育对国民收入增长额的贡献率的方法1.舒尔茨的教育投资收益率估算方法在西方,舒尔茨被认为是就教育对经济增长贡献做定量分析的第一人。
②柯布—道格拉斯生产函数(Cobb—DouglasProductionFunction)是西方众多估算方法的根据,也是舒尔茨、丹尼森的估算方法的基础,这里简单介绍一下此函数。
美国经济学家道格拉斯和数学家柯布于20世纪30年代,在研究1899—1922年美国制造业劳动和资本对生产的作用时得出一个生产函数③。
Y=AKαLβ其中,Y代表产出量;K代表资本投入量;L代表劳动投入量;A为不变的“效率系数”;指数α和β代表资本和劳动在总产量中的相对比重,且α>0,β>0,α+β=1。
根据美国20世纪的统计资料估算出α和β分别约为0.25和0.75,表明这一期间,资本所得和劳动所得对总产出的贡献率分别为25%和75%。
高等教育对经济增长贡献率估算方法的比较研究高等教育对经济增长贡献率的估算方法是评估高等教育对经济增长的实际影响的一种方式。
在过去几十年中,许多学者和研究人员已经开展了各种方法来估算高等教育对经济增长的贡献率。
本文将比较几种常见的估算方法,包括人力资本方法、教育经济学方法和计量经济学方法。
人力资本方法是估算高等教育对经济增长贡献率最早也是最常用的方法之一。
该方法基于一个假设,即高等教育可以提高劳动者的技能和知识水平,从而提高劳动生产率。
通过估算教育水平提高对劳动力市场的影响,可以得出高等教育对经济增长的贡献率。
人力资本方法的优点是简单易于实施,但它也存在一些局限性,比如忽略了其他可能影响经济增长的因素,如科技进步和制度改革,并且很难确定因果关系。
教育经济学方法是在人力资本方法的基础上发展起来的,它更关注教育投资的回报率。
该方法通过比较高等教育的成本和收益来估算其对经济增长的贡献率。
教育经济学方法通常使用成本效益分析和成本效益分析来估算高等教育的贡献。
这些方法的优点是可以综合考虑教育的社会、经济和个人效益,但也存在一些挑战,如测量困难和数据不足。
计量经济学方法是使用统计模型来估算高等教育对经济增长的贡献率。
这些模型可以控制其他可能的影响因素,并且可以提供更准确的估计。
计量经济学方法的优点是能够提供更精确的估计,但缺点是需要大量的数据和复杂的统计分析。
高等教育对经济增长贡献率的估算方法各有优劣。
人力资本方法简单易用,但无法考虑其他可能的影响因素;教育经济学方法更关注教育投资的回报率,但需要更多的数据和分析;计量经济学方法可以提供更精确的估计,但需要更复杂的统计分析。
在实际研究中,可以根据研究目的和数据可用性选择合适的方法。
最好的方法是将这些方法结合起来,以获得更全面和可靠的结果。
高等教育对经济增长贡献率估算方法的比较研究高等教育被认为是推动经济增长的重要因素之一,因此各国政府在政策制定中一直重视发展高等教育。
然而,如何度量高等教育对经济增长的贡献率是一个复杂的问题。
本文比较了几种估算方法,并从方法的优缺点、适用范围和实际应用情况等方面进行了分析。
一、计量模型计量模型是最常用的高等教育贡献率估算方法之一。
它通过建立高等教育和经济增长之间的数学模型,来分析高等教育对经济增长的影响。
常用的计量模型包括回归分析、VAR 模型和卡尔曼滤波器模型等。
优点:计量模型可以分析高等教育对经济增长的方向、大小和显著性等各种因素的影响,能够提供较为准确的估算结果。
此外,它还可以提供对模型假设的敏感性分析,有助于评估模型的稳健性。
缺点:计量模型需要保存大量数据,并且需要较高的统计技能来实现。
此外,不同国家或地区的数据可用性和可信度不同,计量模型本身的局限性和误差也需要注意。
适用范围:计量模型通常适用于大规模的数据集和复杂的经济环境下进行分析。
实际应用情况:计量模型已经被广泛应用于高等教育的经济学研究中。
例如,有学者使用 VAR 模型对中国高等教育的贡献率进行了估算,并发现高等教育对经济增长的贡献率较高(Liu et al., 2018)。
二、回顾性分析回顾性分析是一种比较简单的高等教育贡献率估算方法。
它通过回顾过去的经验,比较高等教育与经济增长之间的关系,来估算高等教育对未来经济增长的贡献率。
例如,根据过去的数据,可以推断未来高等教育对经济增长的贡献率可能在 X%-Y% 之间。
优点:回顾性分析简单易行,无需过多的数据和技术支持。
并且,通过对历史数据的分析可以发现高等教育对经济增长的持续性和稳定性,对决策可能产生一定的参考价值。
缺点:回顾性分析的可靠性相对较低,因为它并没有考虑到其他因素对经济增长的影响。
此外,回顾性分析往往只能作为初步研究的依据,其结果只能用于简单的政策参考。
适用范围:回顾性分析适用于数据来源稳定、有统计历史数据的案例,但缺乏确认高等教育影响贡献上限的实践意义。
经济增长贡献率是怎样计算的
首先,确定所要计算的经济因素。
经济增长贡献率可以应用于各种不
同的经济指标,例如GDP、就业、劳动生产率等。
不同的指标有不同的计
算方法,但是基本的原理都是一样的。
接下来,确定参考期间。
经济增长贡献率的计算通常会用到一个参考
期间,比如一年或者一个季度。
在这个参考期间内,我们可以比较经济因
素的变化,从而计算出它对经济增长的贡献率。
然后,计算参考期间内的经济因素数值。
根据所选的经济因素,我们
需要从相关数据源中获取参考期间内的数值。
比如,如果我们想计算一些
行业对GDP增长的贡献率,我们需要获取该行业在参考期间内的GDP数值。
接下来,计算经济增长的总体数值。
将参考期间内的经济因素数值加
总起来,就可以得到经济增长的总体数值。
最后,计算经济增长贡献率。
将一些经济因素数值除以经济增长的总
体数值,再乘以100,就可以得到该经济因素的经济增长贡献率。
公式可
以表示为:
举例来说,如果我们想计算一些行业对GDP增长的贡献率,首先需要
获取该行业在参考期间内的GDP数值。
然后,将该数值除以参考期间内GDP的总体数值,再乘以100,就可以得到该行业对GDP增长的贡献率。
需要注意的是,经济增长贡献率是一个相对数值,其大小会受到参考
期间的选择和其他经济因素的影响。
因此,在使用该指标进行分析和决策时,需要综合考虑其他相关因素,以获得更准确的结论。
高等教育对经济增长贡献率估算方法的比较研究高等教育是促进经济增长的重要因素之一,然而,如何准确估算高等教育对经济增长的贡献率仍然存在争议。
本文将对三种常见的估算方法进行比较研究:收入-支出法、生产函数法和计量经济学方法。
1. 收入-支出法收入-支出法是一种简单而直接的计算方法,基于高等教育的经济贡献可分为直接贡献和间接贡献。
直接贡献包括高等教育提供的教育和研究服务,以及相关的贸易、旅游等服务。
间接贡献则是指高等教育为其他经济部门带来的收益,例如高等教育提供的人才储备和创新技术,会直接促进其他行业的发展。
然而,这种方法忽略了高等教育对其他产业的间接影响,而且在计算经济贡献时没有考虑高等教育的成本投入,因此,其估算结果存在一定的误差。
2. 生产函数法生产函数法是一种常用的经济学方法,基于高等教育对劳动力和资本的影响来估算其对经济增长的贡献。
该方法假设高等教育对人力资本的投资能够提高劳动者的技能和知识水平,从而提高生产效率和经济增长率。
该方法能够考虑高等教育的投入和成本,并且能够间接考虑高等教育对其他产业的影响,因此其结果更为准确。
但需要注意的是,该方法假设高等教育的贡献与其他因素相互独立,忽略了复杂的经济环境和多元因素的相互关系,因此其结果存在一定的误差。
3. 计量经济学方法计量经济学方法是一种基于数据分析的经济学方法,通过对高等教育和经济增长数据的回归分析来估算高等教育对经济增长的贡献。
该方法通常使用多元回归模型,以高等教育投入、人力资本、技术进步等变量作为解释变量,以经济增长率作为目标变量,寻找它们之间的关系。
这种方法可以充分考虑高等教育对其他经济变量的影响,并且能够初步解决多元因素互相影响的问题,因此其结果比前两种方法更为准确。
但该方法依赖于长期时间序列数据的可靠性和准确性,并且需要解决因果关系的问题,因此需要对各种变量是否存在因果关系进行充分的测试。
总之,不同估算方法各自有其优缺点,选取适合自身需要和研究对象的方法才能得到准确可信的结果,对于高等教育政策制定和经济增长的研究具有重要的参考价值。
高等教育对经济增长贡献率估算方法的比较研究高等教育对经济增长的贡献一直是经济学领域的热门话题之一,但是对于其具体贡献率的估算方法却存在多种观点和研究成果。
本文旨在比较不同研究方法对高等教育对经济增长贡献率的估算结果,并分析其优劣势,以期为今后相关研究提供参考和启示。
一、传统生产函数法传统的生产函数法是高等教育对经济增长贡献率估算的重要方法之一。
该方法将高等教育视为一种人力资本的投入,通过对产出和投入的函数关系进行实证分析,来估算高等教育对经济增长的贡献率。
这种方法的优势在于理论基础较为坚实,研究步骤清晰,估算结果相对客观可靠。
但是该方法也存在着一定的局限性,例如在实证分析中需要确认其他影响因素的固定化,同时在对高等教育及其他投入变量的测度上也存在一定的争议。
二、计量经济学方法计量经济学方法是近年来应用较为广泛的一种高等教育对经济增长贡献率估算方法。
该方法通常运用面板数据模型、时间序列模型等统计工具,对高等教育和经济增长之间的关系进行深入分析,并得出相应的估算结果。
计量经济学方法相较于传统生产函数法而言,其优势在于能够更为灵活地处理复杂的数据结构和非线性关系。
但是这种方法也需要高度的概率统计知识和数据处理技能,对研究人员的要求相对较高。
三、输入-产出分析法输入-产出分析法是另一种常见的高等教育对经济增长贡献率估算方法。
该方法通过构建高等教育产业与其他产业之间的关联模型,分析高等教育对其他产业的溢出效应以及对整体经济增长的影响。
输入-产出分析法的优势在于能够较全面地考虑高等教育产业与其他产业之间的复杂关系,同时也能够考虑到不同类型高等教育对经济增长的贡献差异。
但是这种方法在数据获取和构建模型的过程中也存在一定的困难,需要较为全面和具体的产业数据支撑。
四、成本效益分析法我们可以看到不同的高等教育对经济增长贡献率估算方法在研究能力、方法复杂度和适用场景等方面存在着巨大差异。
每种方法都有其适用的范围和局限性,应用时需要充分考虑具体的研究问题和数据条件。
教育投资对经济增长的贡献程度评估近年来,随着经济的高速发展,人们越来越意识到教育的重要性。
投资于教育被普遍认为是推动经济增长和社会发展的关键因素之一。
然而,现实中的教育投资在促进经济增长方面如何发挥作用,其贡献程度如何评估,是一个备受关注的问题。
首先,教育投资可以促进人力资本的积累,从而推动经济增长。
教育是培养和提高劳动力素质的有效途径。
通过投资于教育,人们可以获得更好的教育和培训,从而提高技能和知识水平。
这将有助于提高劳动力质量和生产力,为经济的持续增长提供支持。
举个例子来说,一个国家在教育领域的投资可以培养出高素质的技术人才,这些人才在各个行业中发挥着关键的作用,推动着科技创新和经济的快速发展。
其次,教育投资可以促进创新能力的提升,从而推动经济结构的升级和转型。
教育可以激发人们的创造力和创新思维,培养出更多有创新能力和创业精神的人才。
这些人才可以带来新的商业模式、产品和服务,推动经济的升级和转型。
例如,一些发达国家通过投资于高等教育和科研机构,不仅培养出了大量的科研人才,还孕育了一系列的科技创新和研发成果,进而推动了相关产业的快速发展。
此外,教育投资还可以促进社会的平等和包容,为经济增长创造更好的环境。
通过提供普惠的教育机会,使得每个人都有平等的接受教育的权利和机会。
这不仅有助于提高全社会的人力资本水平,还有助于减少贫困和不平等的现象,促进社会公平和社会和谐。
在这方面,一些国家通过政府投资于教育的方式,提供免费或低廉的教育机会,为全体公民提供良好的受教育条件,从而推动了整个国家的经济增长。
然而,教育投资对经济增长的贡献程度也受到一些限制。
首先,教育投资可能需要较长的时间才能见到显著效果。
教育是一个长期的过程,人们的接受教育和实际应用之间可能存在一定的滞后。
其次,教育投资需要大量的资源投入,这可能对财政造成一定的压力,尤其是对于一些贫困国家来说。
此外,教育质量的提高也面临着不平衡的问题,一些地区或群体可能由于各种原因无法享受到优质的教育资源。
教育投资对经济增长的贡献度评估随着全球竞争的加剧,教育对于一个国家的经济发展越来越重要。
教育投资是指政府或个人对教育事业的投入,包括资金、师资等方面的支持。
本文将评估教育投资对经济增长的贡献度,并探讨其中的关联性。
教育投资对经济增长具有直接和间接的影响。
首先,教育投资可以提高人力资源的素质和知识水平,从而增强劳动力市场的竞争力。
通过教育培训,人们可以获得更多的技能和专业知识,提高自身的职业能力。
高素质的劳动力可以吸引更多的投资和创新资源,带动创造更多的就业机会,促进经济的持续增长。
其次,教育投资有助于提高创新能力和科技进步,从而推动经济的技术升级和产业转型。
教育培训可以培养人们的创新思维和解决问题的能力,激发他们对新知识和新技术的热情。
通过推动科学研究和技术创新,教育投资可以加速科技进步,促进经济结构的优化和产业的升级。
新的科技成果和创新产业的兴起可以带动整体经济的增长。
另外,教育投资对于提高社会文化素质和公民素养也起到了重要作用。
教育可以培养人们的道德观念和社会责任感,激发他们对社会问题的关注和解决能力。
通过提供普及教育和提高教育质量,我们可以培养更多高素质、有国际竞争力的公民。
这些高素质的公民将会成为社会的中坚力量,推动社会的稳定和发展。
然而,教育投资对于经济增长的贡献度并不是单向的。
经济增长也可以为教育投资提供支持。
随着经济的发展,国家财政的收入也会增加。
政府可以通过增加教育投资来提高教育资源的配置和质量。
此外,经济增长还可以为个人提供更多的经济实力,使他们能够更好地投资教育。
例如,经济发展可以提高家庭收入水平,使更多的家庭能够给子女提供更好的教育条件。
综上所述,教育投资对于经济增长的贡献度是双向的。
教育投资可以促进经济增长,提高劳动力素质,推动科技进步和产业转型,以及提高社会文化素质。
同时,经济增长也可以为教育投资提供支持,提高教育资源的配置和个人的教育投资能力。
因此,教育投资是实现经济可持续增长和社会进步的重要手段之一。
高等教育对经济增长贡献率估算方法的比较研究高等教育对经济增长的贡献一直是学术界和实践领域关注的热点问题。
高等教育体系的发展与经济增长之间存在着怎样的关系以及高等教育对经济增长的具体贡献率是多少,一直是学者们争论的焦点。
本文将对高等教育对经济增长贡献率的估算方法进行比较研究,探讨不同方法的优缺点以及对贡献率的影响,从而加深对高等教育与经济增长关系的理解。
高等教育对经济增长的贡献率估算方法目前主要有几种:生产函数法、计量模型法和国别比较分析法。
首先是生产函数法。
生产函数法是通过构建反映经济增长的生产函数,从而辨析高等教育对经济增长的贡献。
通过将高等教育的投入纳入生产函数中,计算出其对生产率和经济增长的影响。
典型的代表是米国经济学家西蒙·库兹涅茨提出的“人力资本积累”理论。
生产函数法的优点是考虑了高等教育对劳动者的技能水平、创新能力以及生产力的提升作用,更加贴近实际情况。
但是生产函数法的缺点也是显而易见的,它对数据要求严格,而事实上很多因素难以量化,同时生产函数的构建也需要涉及到一系列的假设,因此计算结果可能存在较大的误差。
其次是计量模型法。
计量模型法是通过建立经验模型来对高等教育对经济增长的贡献率进行估算。
这种方法既考虑了高等教育对经济增长的直接效应,也会考虑到其间接影响。
典型的代表是普通最小二乘法(OLS)模型。
计量模型法相对于生产函数法来说,它所涉及到的变量更丰富,更全面地考虑了高等教育对经济增长的各个方面的影响。
并且其估算结果也相对更加准确。
不过计量模型法最大的问题在于数据的获取以及模型本身的复杂性。
由于经济发展水平的不同,所以估算结果也可能会因此而有所偏差。
最后是国别比较分析法。
国别比较分析法主要是通过比较不同国家的高等教育发展水平与经济增长之间的关系来对高等教育对经济增长的贡献进行估算。
这种方法的优点在于其对数据的要求较低,从而极大地方便了研究的进行。
国别比较分析法所得到的结果也更具有说服力。
教育对经济增长贡献率的估算方法综述哈尔滨师范大学经济学副教授崔玉平什么是经济增长?简单地说,就是指一个国家在一定时期内国民财富的的实际增加量或实际增长速度。
一般用国内生产总值(GDP)的增长率、人均国民生产总值(GNP Per capita)增长率或人均国民收入(NI per capita)增长率来表示。
随着当今信息时代的发展及未来知识经济时代的迫进,过去主要依靠自然资源、劳动力数量和实物资本积累为经济增长的源泉,现在正逐步转变为以科学技术的进步、制度的创新、人力资本的积累和盘活为经济增长的首要来源。
随之而来,教育尤其是高等教育的角色作用,日益成为争论的中心议题。
作为科技进步的主要推动力、人力资本投资的主要方式,它对经济增长的贡献,将越来越显著。
这种显著性及显著性的大小,需要通过估算的数据来说明。
尤其是在我国,一方面希望通过发展高等教育,实现和促进科学技术和社会制度的创新,进而促进经济增长;另一方面由于公共教育资源的稀缺和高等教育产品的平均生产成本日趋递增,人们开始思考高等教育是否应该随着私人教育需求量的扩大而扩大,公共教育资源是更多地投入到基础教育以促进公平,还是更多地投入到高等教育以提高民族的科技竞争力。
为了解决这些问题,人们被迫重新去思考和估算,教育及高等教育对经济增长的贡献到底有多大,是否值得进一步扩大高等教育投资。
事实上,人们最初关于教育对经济增长贡献的估算,并不是出于教育自身资源配置效率的原因,而是由于经济学家在寻找导致经济增长的各种因素的时候,发现了教育这个人力资本因素对经济增长的作用,并试图把这种作用分离出来,加以量化,从而开创了估算教育对经济增长贡献的理论和方法。
比如前苏联经济学家斯特鲁米林于20世纪20年代所采用的工资劳动简化法;以及美国的经济学家舒尔茨(T.W.Schultz)、丹尼森(E.F.Denison)于20世纪60年代创立的关于教育对经济增长贡献的计量方法,都是出于对经济增长因素计量的需要而建立的。
本文的目的仅在于综述和发挥各种有关估算教育及高等教育对经济增长贡献的方法。
一、教育贡献率的表示方法表示教育对经济增长贡献率的方法有多种,概括起来看,可以从估算以下四个方面的指标值入手;(1)教育对新增国民收入额的贡献比例,即由教育所带来的国民收入的增加量(△Y e)占国民收入总增加量(△Y)的比例(△Y e/△Y)。
(2)教育对国民收入增长速度的贡献比例,即把教育当作一个生产要素,由教育这个要素投入所带来的那部分国民收入的增长速度(y e)占国民收入总增长速度(y)的比例(y e/y)。
(3)教育对新增劳动生产率的贡献比例,即由教育所带来的劳动生产率(劳动力的人均国民收入水平)的增加量(△(Y/L)e),占总劳动生产率增加量(△(Y/L))的比例(△(Y/L)e/△(Y/L))。
(4)教育对劳动生产率增长速度的贡献比例,即由教育这一生产要素所带来的劳动生产率的增长速度(S e)占总劳动生产率增长速度(S y)的比重(S e/S y)。
目前所见到的方法,主要是从前两个方面入手来衡量教育对经济增长的贡献,下面主要介绍前两方面的估算方法。
二、估算教育对国民收入增长额的贡献率的方法1.舒尔茨的教育投资收益率估算方法在西方,舒尔茨被认为是就教育对经济增长贡献做定量分析的第一人。
柯布一道格拉斯生产函数(Cobb—Douglas Production Function)是西方众多估算方法的根据,也是舒尔茨、丹尼森的估算方法的基础,这里简单介绍一下此函数。
美国经济学家道格拉斯和数学家何布于20世纪30年代,在研究1899—1922年美国制造业劳动和资本对生产的作用时得出一个生产函数。
Y=AαKβ其中,Y代表产出量;K代表资本投入量;L代表劳动投入量;A为不变的“效率系数”;指数α和β代表资本和劳动在总产量中的相对比重,且α>0,β>O,α+β=1。
根据美国20世纪的统计资料估算出α和β分别约为0.25和0.75,表明这一期间,资本所得和劳动所得对总产出的贡献率分别为25%和75%。
参数α和β还可以称之为产出关于资本和劳动的弹性。
因为根据柯布—道格拉斯生产函数,存在着资本和劳动的边际产量,分别为:δY/δK=αAK a-1Lβ=α(Y/K),ΔK/δL=βAKαLβ-1=β(Y/L)。
由这两个式子得出α=(δY/δK)(K/Y),β=(δY/Δl)(L/Y),α表示产出量的变动率与资本投入量的变动串的比率即产出的资本弹性,β表示产出量的变动率与劳动投入量的变动串的比率即产出的劳动弹性。
舒尔茨以美国1929—1957年的数据为例,计算了教育对经济增长的贡献率。
第一步,计算1929—1957年国民收入增长额(△Y)以及劳动力所创造的国民收入的余值增长额。
△Y等于报告期(1957年)国民收入(3020亿美元)减去基期(1929年)国民收入(1500亿美元),结果等于1520亿美元。
然后,求出1957年劳动力所创造的实际国民收入与按照1929年劳动生产率水平计算出来的1957年劳动力所创造的虚拟国民收入之差额,结果为710亿美元。
其中劳动力所创造的那部分国民收入是通过总的国民收入乘以何布-道格拉斯生产函数中的β值即0.75求得的。
第二步,用反事实度量法,计算出1929年至1957年教育投资增量。
首先计算1929年、1957年社会积累的教育资本存量。
一定时期内教育资本存量计算公式:E r=Ci*Bi,其中,i为毕业生的教育等级或类别的数字代码,n代表不同教育等级或类别的个数,E t为一定时期内全部教育资本存量,C i为i级毕业生人均教育费用,B i为具有i级学历或类别的就业劳动力人数。
其中的各级教育毕业生费用包括社会支付费用、家庭支付费用以及为上大学或中学而放弃的收入即教育机会成本。
其次,计其1957年实际教育资本存量与按照1929年人均教育投资水平计算出的1957年虚拟教育资本存量的差额,把这一差额作为1929—1957年教育投资增量,用△Ke表示(△K e=2860亿元)。
第三步,计算1929年至1957年间平均年教育投资收益率(r)。
某级教育收益率(R i)=(X2一X1)/C1·100%其中,X2代表本级毕业生人均年均工资收入,x,代表低一级毕业生人均年均工资收入,Ci代表本级毕业生获得本级教育学历的人均教育费用。
平均年教育投资收益率(r)=W i·R I,式中i分别取初等、中等、高等三个级别。
W i为权重,其值为某级教育投资占总教育投资的比重,R i为某级教育投资收益率。
按此公式计算,美国1929—1957年初等、中等、高等教育占总教育投资的比重分别为28%、45%、27%,教育投资收益率依序分别为35%、10%、11%,总的平均年教育投资收益率:r=28%×35%十45%×10%十27%×11%=17.27%。
第四步,计算教育对国民收入增长的贡献。
公式为:P e=(△K e r)/△Y,其中P e为教育对国民收入增长的贡献率,△K e为一定时期教育投资增量,r为一定时期内平均年教育投资收益率,△Y为一定时期内国民收入增量。
利用上述方法,舒尔茨计算结果为,1957年美国由教育所创造的国民收入占总的国民收入增量P e=2860×17.27%÷1520≈33%,占劳动所创造的国民收入余值增长额(710亿美元)的70%。
舒尔茨没有单独计算高等教育对经济增长的贡献率,但是我们按照他的方法推算下去,用高等教育投资量占总教育投资的比例27%,乘以总教育资本增量(△K e=2860亿元),求出高等教育资本增量(△K he=772.2亿元),再乘以高等教育收益率(11%)得84.942亿元,这就是1929—1957年劳动者因接受高等教育所多获得的收入,它占国民收入增量1520亿元的的百分比为5.59%,,即1929一1957年高等教育对国民收入增长额的贡献为5.59%。
我国学者曾采用舒尔茨的教育投资收益率估算方法,估算过我国特定时期的教育贡献率。
但是这种方法在中国未必完全适合,因为它的理论前提是假定处于充分竞争的市场经济条件下,其理论基础是建立在西方经济学的要素理论上的。
西方经济学的要素理论认为,劳动力所创造的边际产品价值等于劳动力的价格,而劳动力所创造的边际产品价值就是劳动力在生产上的贡献,工资是劳动力的价格,因此,工资等于劳动力在生产上所作出的贡献。
于是便以不同教育程度劳动力起止年间工资收入差别,作为其计算起止年间教育投资收益串的依据。
在中国,则不同,劳动力工资收入不是通过劳动力市场竞争形成的,计划经济体制下的“工资刚性”、“收入分配上的趋同性”、“收入来源的隐蔽性和多元化”、“劳动力部门所有制”等现象迄今依然存在,因而,工资收入基本上不能正确反映劳动力的市场价值和知识价值,也不等于他对国民收入的贡献。
在这种情况下,在我国采取舒尔茨方法计算出来的起止年间教育投资收益率可能很低,因而导致低估了教育投资对经济增长的贡献率。
其次,舒尔茨计算教育投资收益率的方法也未必合理。
即使在充分竞争的劳动力市场中,不同教育程度的劳动力的收入差别也不能全部归因于教育程度的差别,如个人天赋、种族特权、家庭背景、社会机遇等都会直接影响收入,因此需要对收入差别进行折算,否则便高估了教育投资收益率。
这一点丹尼森已经考虑到了,对工资收入差别用O.6做折算。
再次,舒尔茨的方法并没有涉及教育尤其是高等教育对经济生活中的科技进步和制度创新的促进作用,当今时代的经济增长很大程度上来源于科技进步和制度创新,忽视了高等教育对科技进步和制度创新的作用,使低估了教育尤其是高等教育对经济增长的贡献。
2.劳动力质量修正法这种方法不是在生产函数中增加一个教育因素、而是在考虑教育对劳动力质量作用的前提下,通过某种简化系数,使劳动力质量的提高转化为劳动力数量的增加。
通过计算一定时期内,由于教育的作用而增加的那部分劳动力所创造的国民收入量,占国民收入总增加量的比例,从而估算出教育对经济增长的贡献。
1924年,前苏联经济学家、前苏联社会科学院院士斯特鲁米林发表了著名的论文《国民教育的经济意义》,在世界上首次以工资为尺度确定劳动简化系数。
对劳动力质量进行修正、计量了前苏联20年代教育对国民收入的贡献。
此后,前苏联学者科马洛夫于1972年在《培养和使用专门人才的经济问题》一文中,根据受教育年限长短的不同,确定了具有不问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年-1975年期间,整个教育对国民收入增长的贡献为37.1%。
前苏联学者C.JI.科期塔年在《教育经济学的对象与方法》一书中,则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1965年一1970年教育对国民收入增长的贡献率为18%。