教育公平對省域經(jīng)濟增長的影響研究

/教育公平對省域經(jīng)濟增長的影響研究【摘要】文章使用地級市人均財政性教育支出構(gòu)建省級教育基尼系數(shù)衡量教育橫向公平，基于雙向固定效應(yīng)模型探究教育公平對省域經(jīng)濟增長的影響，并分別以夜間燈光亮度和性別間教育差異作為經(jīng)濟發(fā)展水平和教育公平的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：教育公平程度和省域經(jīng)濟發(fā)展水平呈倒U型關(guān)系，以地區(qū)生產(chǎn)總值為因變量的回歸結(jié)果顯示，當教育基尼系數(shù)為0.236時，教育公平程度對省域經(jīng)濟發(fā)展最為有利；以夜間燈光亮度為因變量的模型，教育基尼系數(shù)的最優(yōu)值為0.288。研究還顯示，教育公平對省域經(jīng)濟發(fā)展水平的影響存在滯后效應(yīng)。基于此，各省政府應(yīng)統(tǒng)籌安排地區(qū)間教育財政投入，優(yōu)化教育資源配置。對于地市間教育投入差異較大的省份，應(yīng)通過轉(zhuǎn)移支付、政策支持等方式縮小地區(qū)間的教育財政投入差異。【關(guān)鍵詞】教育公平；經(jīng)濟增長；教育基尼系數(shù)；夜間燈光數(shù)據(jù) 一、引言 自Schultz(1960)提出人力資本理論后，人力資本逐步被納入主流經(jīng)濟增長模型之中。教育通過增進勞動者的知識和能力而提高人力資本質(zhì)量，進而推動經(jīng)濟增長的邏輯受到了學術(shù)界的廣泛認可。人力資本具有部分可交易性，即個體從教育中獲得的收益是不同的①，因此不僅勞動者的平均受教育水平對經(jīng)濟產(chǎn)出有影響，而且教育的分布結(jié)構(gòu)和公平程度也影響經(jīng)濟產(chǎn)出水平[1]，韓國二戰(zhàn)后經(jīng)濟騰飛的歷程就是教育公平對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響的典型案例。在二戰(zhàn)結(jié)束之初，韓國的識字率僅為55％，小學毛入學率僅64％，全國初中共166所，教育資源十分匱乏②。韓國政府在1949年頒布《教育法》，隨后又出臺了一系列旨在促進教育發(fā)展的政策，有效推動了各級教育的發(fā)展和普及，教育基尼系數(shù)從1970年的0.439大幅下降至1995年的0.189。公平的教育機會和普及化的教育為韓國的勞動力市場輸送了大量廉價且接受過良好教育的勞動者，使得韓國實現(xiàn)了經(jīng)濟的迅速增長，在同一時期內(nèi)，國內(nèi)生產(chǎn)總值在26年間上升了約60倍③，最終躋身發(fā)達國家行列。 改革開放四十多年以來，我國經(jīng)濟建設(shè)同樣取得了令人矚目的成就。然而，經(jīng)濟增長本身并非社會發(fā)展的最終目的，更高的生產(chǎn)力是為了提升人民的幸福感和獲得感。我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。其中“不平衡”對社會公平提出了更高要求，“不充分”對社會生產(chǎn)效率提出了更高要求。過度的社會不公平易引發(fā)社會矛盾，影響社會和諧穩(wěn)定，降低人們的幸福感和獲得感。因此，如何在促進經(jīng)濟增長的同時更好地維護社會公平，成了現(xiàn)階段我國社會發(fā)展亟待解決的問題之一。 隨著1955年Kuznets假說④的提出，學術(shù)界對公平和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了更加深入的研究。Stewart(2000)將不公平劃分為橫向和縱向，其中縱向不公平衡量的是群體內(nèi)的差異程度，而橫向不公平衡量的是群體之間的差異程度[2]。囿于數(shù)據(jù)限制，以往對教育公平和經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究更多從縱向公平的角度出發(fā)，而對教育橫向公平和經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究較少。相對于縱向公平，我國教育發(fā)展在區(qū)域間和城鄉(xiāng)間的橫向不公平問題更為突出，而這種橫向不公平更容易影響經(jīng)濟社會的長期可持續(xù)健康發(fā)展。 本文以地級市人均財政性教育支出構(gòu)建省份層面的教育基尼系數(shù)，將其作為教育橫向公平的代理變量，以各省GDP作為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量，對教育橫向公平和省域經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行研究。此外，分別使用各省夜間燈光亮度和性別間教育差異作為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和教育公平的代理變量對結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。 二、文獻綜述 (一)教育公平對經(jīng)濟增長的理論研究 許多研究試圖解釋社會公平對經(jīng)濟增長的影響，其中一部分從教育公平的角度出發(fā)，探討了教育公平對經(jīng)濟增長的直接影響機制；更多研究探討了收入公平對經(jīng)濟增長的影響。由于個體的受教育水平和收入水平通常正相關(guān)[3]，因此教育公平將會影響個體間經(jīng)濟收入公平，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響。我們將教育公平影響收入公平，進而影響經(jīng)濟增長的這一路徑稱為教育公平對經(jīng)濟增長的間接影響。 (1)教育公平對經(jīng)濟增長的直接影響 教育公平可以從以下四方面對經(jīng)濟增長產(chǎn)生直接影響。第一，從人力資本投資邊際收益遞減的角度。有研究指出，如果個體間的教育收益率是相同且遞減的，那么個體接受越多的教育，教育的邊際收益就越低。因此全社會通過教育形成的人力資本分布越平均，人力資本總收益就越高[4]。第二，從激勵的角度。教育不公平對于個體的教育投資選擇具有激勵作用。教育不公平程度越高，個體就有越強的動力去獲取更高層次的教育[5]，并且相對于其他階層，教育不公平對于較高收入階層的激勵作用更強[6]。因此，教育不公平將通過激勵作用提升社會總的教育投資水平，進而推動長期經(jīng)濟增長。第三，從人力資本外部性的角度。父母的人力資本水平提升能夠促進子女的人力資本積累(家庭環(huán)境外部性)，而個體人力資本的提升也將促進社會的技術(shù)進步(全局技術(shù)外部性)。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，家庭環(huán)境外部性首先發(fā)揮主要作用，而后全局技術(shù)外部性發(fā)揮主要作用。因此，教育不公平程度對經(jīng)濟增長的影響隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展呈現(xiàn)倒U型[7]。第四，從預(yù)期壽命的角度，人力資本投資取決于個體的生命預(yù)期，而個體的生命預(yù)期與父母的受教育水平密切相關(guān)。父母受教育水平較低的個體，其預(yù)期壽命也會較短。由于他們期望從教育回報中受益的時間很短，所以傾向于花較少時間積累人力資本。因此，教育不公平將會阻礙社會的人力資本投資水平，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響[8]。 (2)教育公平對經(jīng)濟增長的間接影響 教育不公平程度將會擴大收入不公平程度，而收入不公平可以從以下五方面影響經(jīng)濟增長。第一，從社會穩(wěn)定的角度。個體間收入不公平將會激化社會矛盾，引發(fā)群體間沖突[9]。沖突的增加必將影響社會運行效率，進而對經(jīng)濟增長造成不利影響[10]。第二，從稅收和政策制定的角度。嚴重的收入分配不公平將使政策制定更傾向于計劃經(jīng)濟式的分配形式[11]，降低市場運行效率，阻礙經(jīng)濟發(fā)展。此外，收入分配不公平將影響政治和宏觀經(jīng)濟上的穩(wěn)定性，導致相關(guān)財政支出的增加[12]。第三，從儲蓄、投資的角度。高收入人群有相對更高的儲蓄率，因此儲蓄和投資的主要來源是高收入階層。一定程度上的收入不公平可以增加儲蓄和投資水平，進而促進經(jīng)濟增長[13]。第四，從信貸約束和勞動分工的角度。在金融市場不完善的社會，低收入家庭會因為信貸約束而無法負擔較多的正規(guī)教育，因此收入不公平將導致低收入家庭人力資本投資不足，進而阻礙經(jīng)濟增長[14]。此外收入不公平將會降低社會分工程度，阻礙經(jīng)濟增長[15]。第五，從生育決策的角度。低收入家庭相對于高收入家庭擁有更高的生育率，而低收入家庭對子女人力資本的投資水平更低，使得低收入家庭子女的平均受教育水平較低。因此，收入不公平將會導致社會的平均人力資本積累水平降低[16]。基于以往的理論研究，本文構(gòu)建了教育不公平對經(jīng)濟增長的影響機制圖(見圖1)。 圖1教育不公平對經(jīng)濟增長的影響機制圖 (二)教育公平對經(jīng)濟增長的實證研究 國際研究方面，絕大部分學者使用以人均受教育年限構(gòu)建的基尼系數(shù)作為衡量教育公平的指標，其中Lópezetal.(1998)使用12個亞洲和拉丁美洲國家從1970-1994年的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)教育不公平對經(jīng)濟增長存在負向影響[17]。Saueretal.(2014)使用143個國家超過60年的數(shù)據(jù)得出了不同的結(jié)論——對于國民平均受教育水平較低的國家來說，教育不公平程度與經(jīng)濟增長呈正相關(guān)；而對于國民平均受教育水平較高的國家，教育不公平與經(jīng)濟增長之間存在不顯著的負相關(guān)關(guān)系[18]。Andrésetal.(2010)使用個體層面的數(shù)據(jù)則發(fā)現(xiàn)教育不公平和地區(qū)兩年后的經(jīng)濟增長之間存在正向關(guān)系[19]。也有學者使用性別間教育差距這一衡量教育橫向不公平程度的指標，Knowlesetal.(2002)研究發(fā)現(xiàn)性別間教育差距對國內(nèi)生產(chǎn)總值有負面影響[20]。Klasen(2002)進一步指出兩性的教育公平促進了國家的投資和人口增長，進而間接影響到經(jīng)濟增長[21]。 國內(nèi)研究方面，許長青和周麗萍(2017)以人均受教育年限計算了我國1978-2014年的教育基尼系數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)教育獲得水平的不公平和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展之間存在倒U型關(guān)系[22]，使用美國1978-2015年的數(shù)據(jù)也得出了類似結(jié)論[23]。從省份層面來看，楊俊等(2007)使用1996-2004年29個省份數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)以人均受教育年限衡量的教育不公平對經(jīng)濟增長存在負向作用[24]。肖志勇和魏下海(2010)以全要素生產(chǎn)率作為生產(chǎn)效率的代表，研究發(fā)現(xiàn)教育不公平對全要素生產(chǎn)率具有顯著的負向作用[25]。金鈺瑩和葉廣宇(2019)基于2003-2016年的省際面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)教育公平和經(jīng)濟增長之間的耦合協(xié)調(diào)度在14年間小幅上升，但整體還處于較低水平[26]。 綜合實證研究結(jié)果來看：(1)相對于收入公平對經(jīng)濟增長的影響，對教育公平和經(jīng)濟增長之間關(guān)系的討論，不論是從研究熱度還是內(nèi)容豐富度來看都相對較低。此外，國內(nèi)研究在研究數(shù)據(jù)和對教育公平的測量方法上存在一定的同質(zhì)性，相關(guān)論文較多以省級層面數(shù)據(jù)進行研究，僅在時間維度上存在不同，且主要以平均受教育年限基尼系數(shù)作為教育縱向公平的衡量指標，對教育橫向公平的研究較少。(2)以往實證研究得出的結(jié)論并不一致。部分研究發(fā)現(xiàn)教育不公平程度阻礙了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，也有學者發(fā)現(xiàn)教育不公平對經(jīng)濟增長有促進作用，還有學者研究發(fā)現(xiàn)教育不公平對經(jīng)濟增長的影響在不同經(jīng)濟社會發(fā)展水平的國家存在異質(zhì)性。(3)以往研究主要使用平均受教育年限構(gòu)建的基尼系數(shù)作為衡量教育不公平的指標。依據(jù)Stewart(2000)的分類，以平均受教育年限計算的基尼系數(shù)衡量的是教育的縱向公平程度，體現(xiàn)了教育總量中各層次或各類型教育形式的構(gòu)成比例關(guān)系。換言之，如果地區(qū)的教育發(fā)生了擴招，而擴招的名額全部由高社會階層的子女獲得，那么衡量縱向公平程度的指標可能依然會顯示教育變得更加公平了，這與大眾對于教育公平的感知是不一致的。因此，相對于教育縱向公平，事實上教育橫向公平程度更能反映出教育公平與否。但目前對于教育橫向公平和經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究較為缺乏。 三、研究設(shè)計 (一)模型構(gòu)建 本研究在索洛經(jīng)濟增長模型的基礎(chǔ)上加入通過教育形成的人力資本這一要素，建立基礎(chǔ)研究模型： Yit=AKit[β1]Lit[β2]Hit[β3] (1) 其中Yit代表i省t年的經(jīng)濟發(fā)展水平，Kit代表i省t年的資本投入，Lit代表i省t年的勞動力投入，Hit代表i省t年的人力資本水平。對式(1)兩邊取對數(shù)可得： lnYit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3lnHit (2) 在式(2)中加入衡量教育不公平程度的教育基尼系數(shù)，考慮到不公平程度和經(jīng)濟增長之間可能存在的倒U型關(guān)系，因此同時加入了教育基尼系數(shù)的二次項。模型如式(3)所示： lnYit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3lnHit+β4Git+β5G[2]it (3) 其中Git為i省t年的教育基尼系數(shù)，G[2]it為i省t年教育基尼系數(shù)的平方。考慮到教育投入對經(jīng)濟增長存在滯后效應(yīng)，參考Rodríguez-Poseetal.(2010)的處理方法，使用t-2期的教育基尼系數(shù)作為衡量教育不公平的指標[27]。此外，由于省份的經(jīng)濟發(fā)展水平可能會影響到省內(nèi)不同地區(qū)間的教育發(fā)展水平，因此教育不公平和經(jīng)濟增長之間可能存在反向因果的關(guān)系。使用提前2期的教育基尼系數(shù)還可以在一定程度上解決由于教育不公平和經(jīng)濟增長之間存在的反向因果而導致的內(nèi)生性問題。模型轉(zhuǎn)化為式(4)： lnYit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3lnHit+β4Git-2+β5G[2]it-2 (4) 考慮到：第一，省份間的經(jīng)濟增長在省份和年份兩個維度上都可能存在共同趨勢。第二，加入時間效應(yīng)和個體效應(yīng)可以控制相關(guān)遺漏變量。第三，豪斯曼檢驗在1％的顯著性水平下支持使用固定效應(yīng)模型。因此本研究在模型中加入了時間和個體的雙向固定效應(yīng)。加入了個體效應(yīng)μi、時間效應(yīng)νt和其他控制變量Xitj的模型如式(5)： lnYit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3lnHit+β4Git-2+β5G[2]it-2+γjXitj+μi+νt (5) (二)變量選擇和數(shù)據(jù)來源 本研究以省為分析單位，對1994-2016年20個省份數(shù)據(jù)進行研究。由于研究需要基于地級市數(shù)據(jù)構(gòu)建省級的教育支出基尼系數(shù)，而直轄市無法構(gòu)建這一指標，因此四個直轄市被排除在外。此外，缺失數(shù)據(jù)值較多的西藏、內(nèi)蒙古、青海、新疆、寧夏、海南、云南7個省份排除在外。 1.衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和教育橫向公平程度的指標選擇 本研究使用1990年不變價地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)作為各省經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量⑤。對于教育公平的代理變量選擇，由于教育資源的平均分配是受教育機會公平的必要條件，地區(qū)間人均財政性教育支出的均衡程度是地區(qū)間教育資源分配公平性的重要體現(xiàn)。并且以往相關(guān)研究衡量教育公平所使用的平均受教育年限僅能反映個體獲得教育的數(shù)量，相比之下，個體所獲得的教育資源投入既能體現(xiàn)教育的數(shù)量又能體現(xiàn)教育的質(zhì)量⑥。基于此，本文以地級市人均財政性教育支出構(gòu)建省級教育基尼系數(shù)，將其作為教育公平的代理變量，以反映地市間人均公共教育資源的橫向公平程度。 教育基尼系數(shù)的具體構(gòu)建方法如下，首先從1995-2017年《城市統(tǒng)計年鑒》中提取各省每個地級市1994-2016這23年間財政性教育支出和各地市人口數(shù)量，由于1995-2003年的年鑒僅匯編了各地市市轄區(qū)的財政性教育支出，因此1994-2002年的教育基尼系數(shù)是基于地級市市轄區(qū)的財政性教育支出和人口計算得到的，2003-2016年則使用全地級市數(shù)據(jù)計算得到，時間固定效應(yīng)可以緩解由此產(chǎn)生的估計偏差。使用居民消費價格指數(shù)對財政性教育支出進行平減后，計算出1990年價格的各地級市人均財政性教育支出(簡稱為人均教育支出)，并基于人均財政性教育支出計算省份層面的教育基尼系數(shù)，計算公式如下： EGINIi=1-(xi，j-xi，j-1)(yi，j+yi，j-1)；(xi，0=0，yi，0=0，xi，n=1，yi，n=1) EGINIi為i省的教育基尼系數(shù)，xi，j為i省j地級市人口的累計百分比，yi，j為i省j地級市人均財政性教育支出的累計百分比，基尼系數(shù)EGINIi的值越大表明人均財政性教育支出在i省各地區(qū)的分布越不均衡。 2.控制變量的指標選擇 研究以各省資本存量作為資本投入的代理變量，并采用永續(xù)盤存法計算資本存量。計算公式如下： Ki，t=Ki，t-1(1-δi，t)+Ii，t 其中，基期的資本存量Ki，1使用張軍等(2004)計算的1990年中國各省資本存量[28]；Ii，t為i省t年的投資額，使用固定資產(chǎn)價格指數(shù)平減后的固定資本形成總額來衡量(基期為1990年)⑦；折舊率δi，t使用張軍等(2004)估算得出的各省固定資本形成總額的經(jīng)濟折舊率9.6％。 研究以各省常住人口作為勞動力投入的代理變量，以各省人均受教育年限作為人力資本水平的代理變量，各省1994-2016年的人均受教育年限從《中國統(tǒng)計年鑒》中獲得。本研究設(shè)定未上過學的受教育年限為0；小學為6；初中為9；高中為12；大專及以上為16。并以此計算各省人均受教育年限，計算公式如下：=Eduj*pitj/pitj 其中代表i省t年的平均受教育年限；j代表不同受教育水平的分組；Eduj代表j組人群的受教育年限；pitj代表i省t年j組的人數(shù)。 本研究的模型還存在以下兩方面內(nèi)生性問題：(1)地市政府對教育的財政投入水平和當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平相關(guān)，因此地市間經(jīng)濟發(fā)展水平的不公平程度可能同時影響地市間教育投入的不公平程度和全省的經(jīng)濟發(fā)展水平，并由此產(chǎn)生遺漏變量。因此，本研究在實際回歸中加入以各地級市人均GDP構(gòu)建的省級人均GDP基尼系數(shù)，用以衡量地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展的均衡程度，以消除內(nèi)生性。(2)由于人口的省際流動，省內(nèi)教育投入并不完全作用于本省的經(jīng)濟發(fā)展。因此，本研究在模型中加入衡量省份人口凈流出水平的變量，人口凈流出率的測算方法是省份的戶籍人口與常住人口之差比上戶籍人口⑧。變量的描述性統(tǒng)計見表1。 四、實證結(jié)果 (一)人均財政性教育支出和教育基尼系數(shù)的變化趨勢 首先對全國人均財政性教育支出和教育基尼系數(shù)在1994-2016年間的變化趨勢進行分析。圖2是全國人均財政性教育支出的變化趨勢，該數(shù)值基于樣本中20個省份數(shù)據(jù)計算得到。從圖2可看出，全國人均財政性教育支出從1994年至2016年是持續(xù)上升的。其中，1994-2005年之間的增幅較為平緩；2006年開始，隨著農(nóng)村義務(wù)教育經(jīng)費保障新機制等政策的實施，以及我國《“十一五”規(guī)劃綱要》將教育列為公共財政支出的重點領(lǐng)域，政府投入教育的比重迅速提升，人均財政性教育支出的增加幅度大幅上升；相比于2011年，2012年人均財政性教育支出有較大幅度的提升，我國財政性教育經(jīng)費在同年達到GDP的4％這一目標。此外，由于年鑒數(shù)據(jù)存在一定限制，1994-2002年的數(shù)值基于市轄區(qū)數(shù)據(jù)計算得到，因此2003年的人均財政性教育支出低于2002年的數(shù)值，這側(cè)面說明了城市地區(qū)的人均財政性教育支出是高于農(nóng)村地區(qū)的，反映了教育投入在城鄉(xiāng)間存在不公平。 圖2全國人均財政性教育支出(1990年價)的變化趨勢 圖3展示了以地級市為單位計算的全國教育基尼系數(shù)1994-2016年的變化趨勢，其中1994-2002年教育支出基尼系數(shù)是基于市轄區(qū)數(shù)據(jù)計算的，2003-2016年的數(shù)據(jù)使用全地級市數(shù)據(jù)計算。從總趨勢來看，教育支出基尼系數(shù)從1994年持續(xù)上升至2002年到達高峰，而從2002年后開始降低，至2014年后趨于平穩(wěn)，說明了全國教育的不公平程度經(jīng)歷了先上升而后下降的過程。2002年后全國教育基尼系數(shù)的下降，一方面是由于市轄區(qū)之間人均財政性教育支出的差異大于全地級市之間的差異導致的，另一方面是由于2002年中央和地方政府的所得稅收入分享改革⑨和2003年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于進一步加強農(nóng)村教育工作的決定》等政策導致的。 圖3全國教育支出基尼系數(shù)的變化趨勢 (二)回歸結(jié)果分析 以地區(qū)生產(chǎn)總值的對數(shù)為因變量的回歸結(jié)果如表2所示，其中模型1、3、5未加入雙向固定效應(yīng)，模型2、4、6加入了雙向固定效應(yīng)。模型1、2展示了僅加入資本投入、勞動力投入和人力資本投入的基準模型回歸結(jié)果，從模型1的回歸結(jié)果可以看出，資本投入、勞動力投入和人力資本投入均對省域經(jīng)濟有顯著正向的影響。加入雙向固定效應(yīng)后，資本投入和人力資本投入依然對省域經(jīng)濟有顯著的正向影響，但勞動力投入對省域經(jīng)濟的影響并不顯著。 模型3、4在模型1、2的基礎(chǔ)上加入了當期人均教育支出基尼系數(shù)、人均教育支出基尼系數(shù)平方和其他控制變量。模型3、4的回歸結(jié)果均顯示基尼系數(shù)的回歸系數(shù)顯著為正，其平方項的系數(shù)顯著為負，說明教育基尼系數(shù)和地區(qū)生產(chǎn)總值之間存在倒U型的關(guān)系。考慮到教育投入對經(jīng)濟增長存在滯后影響的可能性，模型5、6在模型1、2的基礎(chǔ)上加入了t-2期的教育基尼系數(shù)、t-2期的教育支出基尼系數(shù)平方和其他控制變量。 模型6的回歸結(jié)果顯示，組內(nèi)R＾2為0.99，說明模型擬合良好，自變量對因變量的解釋力度較強。此外，資本投入、勞動力投入和人力資本投入對省域經(jīng)濟有顯著的正向影響，符合傳統(tǒng)經(jīng)濟增長模型的假設(shè)；t-2期教育基尼系數(shù)對地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著影響，若不考慮二次項，則人均教育支出基尼系數(shù)每增加0.1，地區(qū)生產(chǎn)總值將上升0.101％；t-2期教育基尼系數(shù)的平方項系數(shù)顯著為負，若不考慮一次項，則人均教育支出基尼系數(shù)的平方每增加0.1，地區(qū)生產(chǎn)總值將降低0.214％。資本投入、勞動力投入和人力資本投入的系數(shù)分別為0.357、0.912、0.762，說明資本投入每增加1％，地區(qū)生產(chǎn)總值將上升0.357％；勞動力投入每增加1％，地區(qū)生產(chǎn)總值將上升0.912％；人力資本投入每增加1％，地區(qū)生產(chǎn)總值將上升0.762％，因此勞動力投入對省域經(jīng)濟的貢獻度最高，人力資本投入的貢獻度其次，而資本性投入對地區(qū)經(jīng)濟增長的貢獻度較低。在未加入固定效應(yīng)的模型5中，人口凈流出率的系數(shù)為負，說明人口流出地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低。而對于加入固定效應(yīng)的模型6，人口凈流出率的系數(shù)為正，這可能是由于人口凈流出地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低，因此經(jīng)濟的相對增速較快。此外，t-2期人均GDP基尼系數(shù)的回歸系數(shù)顯著為正，說明了人均收入越不公平的省份，經(jīng)濟發(fā)展越快。綜合考慮模型6的結(jié)果，教育不公平程度和地區(qū)經(jīng)濟水平呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，隨著地區(qū)教育不公平程度的上升，其對省域經(jīng)濟發(fā)展水平先會產(chǎn)生正向的影響，而后產(chǎn)生負向的影響。因此，過低或過高的教育不公平都會阻礙經(jīng)濟增長，教育基尼系數(shù)為0.236⑩的教育公平程度對地區(qū)經(jīng)濟增長最為有利。 (三)穩(wěn)健性檢驗 使用地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)作為經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量可能存在以下5方面問題：(1)因統(tǒng)計技術(shù)手段和統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，導致數(shù)據(jù)失真。(2)地方政府虛報、瞞報統(tǒng)計數(shù)字。(3)地區(qū)和年份間的統(tǒng)計口徑存在差異。(4)價格折算不準確。(5)低估服務(wù)業(yè)產(chǎn)出[29][30]。由于能夠避免GDP數(shù)據(jù)存在的缺點，地區(qū)夜間燈光亮度被相關(guān)學者認為是反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的良好代理變量[31]。本研究將使用各省夜間燈光亮度作為各省經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量以進行穩(wěn)健性檢驗。夜間燈光數(shù)據(jù)的處理方式如下：夜間燈光數(shù)據(jù)源自美國國家海洋與大氣管理局(NOAA)公布的空軍氣象衛(wèi)星所采集的DMSP/OLS影像數(shù)據(jù)，并選取其中的穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)為燈光的灰度值(DN值)，反映了地區(qū)夜間燈光的亮度水平，同時數(shù)據(jù)為無云數(shù)據(jù)，剔除了由火災(zāi)、爆炸等造成的短暫亮光，只包含了相對穩(wěn)定的燈光。由于衛(wèi)星傳感器的性能差異可能導致數(shù)據(jù)異常波動，本文基于LiuZ.etal(2012)提出的方法對數(shù)據(jù)進行了校正[32]，并將各省的DN總值除以該省份的柵格數(shù)得到該省的平均DN值。平均DN值(簡稱DN值)反映了該省份每一柵格的夜間燈光明亮程度，可以作為該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量。由于平均DN值的數(shù)據(jù)絕對值較小，因此該變量在回歸分析中并沒有進行對數(shù)化處理。 此外，教育公平的內(nèi)涵豐富、維度多樣，單一的指標無法反映教育公平的全部內(nèi)容。除不同地區(qū)群體間的教育差異外，不同性別群體間的教育差異也是教育橫向公平的重要體現(xiàn)。因此，本文使用各省不同性別間的平均受教育年限差值(11)作為教育公平的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。 穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果如表3所示。模型7、8分別是以地區(qū)夜間燈光亮度(DN值)作為因變量，加入當期教育基尼系數(shù)和加入t-2期教育基尼系數(shù)的雙向固定效應(yīng)模型。模型7的回歸結(jié)果顯示，資本投入、勞動力投入和人力資本投入對地區(qū)夜間燈光亮度存在正向影響，但資本投入的影響不顯著。模型7中人均教育支出基尼系數(shù)項系數(shù)顯著為正，其二次項系數(shù)為負，但不顯著。相比于模型7，模型8中人均教育支出基尼系數(shù)項的系數(shù)在1％的顯著性水平下為正，其二次項系數(shù)在10％的顯著性水平下為負。此外，模型8的擬合優(yōu)度高于模型7，以上結(jié)果都說明教育不公平程度對省域經(jīng)濟的影響存在滯后效應(yīng)。模型8的結(jié)果顯示，省份的教育橫向不公平程度和經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，使用教育基尼系數(shù)的一次項系數(shù)和二次項系數(shù)進行計算，則教育基尼系數(shù)為0.288的教育公平程度對地區(qū)經(jīng)濟增長最為有利。模型9、10以各省不同性別間平均受教育年限差值作為教育公平的代理變量，以地區(qū)生產(chǎn)總值的對數(shù)為因變量。模型9使用了當期數(shù)據(jù)，性別間教育差異的二次項系數(shù)顯著為負，其一次項系數(shù)為正，但不顯著。相比于模型9，模型10使用了t-2期的性別間教育差異，其一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負，同樣說明了教育不公平程度對省域經(jīng)濟發(fā)展水平有倒U型的影響，同時這一影響存在滯后效應(yīng)。 比較不同模型，以地區(qū)生產(chǎn)總值和以DN值作為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量各有優(yōu)勢和劣勢，對于使用地區(qū)生產(chǎn)總值為因變量的模型，地區(qū)生產(chǎn)總值由于統(tǒng)計口徑差異等因素可能存在公布數(shù)據(jù)和實際值產(chǎn)生偏離的問題。其優(yōu)勢在于GDP是衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平最常用的指標，并且從擬合優(yōu)度來看，模型6的組內(nèi)R＾2(0.99)高于模型8的組內(nèi)R＾2(0.7)，說明了使用地區(qū)生產(chǎn)總值作為因變量的模型，其變量的解釋力度更強，符合傳統(tǒng)模型對于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)Q定因素的設(shè)定。相比之下，夜間燈光亮度是更為客觀地衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，但其短板在于：(1)夜間燈光亮度僅體現(xiàn)出地區(qū)夜間的明亮、繁榮程度，而GDP是較為全面和系統(tǒng)的核算指標。(2)對于處于城市化過程中的地區(qū)，夜間燈光數(shù)據(jù)的效果更加明顯，但是隨著經(jīng)濟進一步的增長，夜間燈光反映經(jīng)濟發(fā)展水平的能力會遞減[33]。另一方面，對比使用地區(qū)間人均財政性教育支出和性別間受教育年限差異作為教育公平代理變量的模型，受教育年限是直接衡量個體教育結(jié)果的指標，但僅能反映受教育的數(shù)量，而人均財政性教育支出是衡量個體受教育情況的間接指標，但同時能體現(xiàn)個體受教育的數(shù)量和質(zhì)量。結(jié)合不同模型的結(jié)果來看，各模型(模型6、8、10)的回歸結(jié)果均顯示教育不公平程度和地區(qū)經(jīng)濟增長存在倒U型的關(guān)系，通過模型間的相互印證，可以認為隨著教育橫向不公平程度的逐漸上升，教育不公平先促進省域經(jīng)濟增長而后阻礙省域經(jīng)濟增長這一結(jié)果是較為穩(wěn)健的。 結(jié)合以往理論來分析，對于大多數(shù)省份，在社會經(jīng)濟發(fā)展的早期階段，省份內(nèi)的教育發(fā)展處于“均貧”狀態(tài)，即居民的平均受教育水平、教育的投入水平和教育投入基尼系數(shù)都較低，在這一階段，由于教育資源較為有限，有一定差異性的教育投入對經(jīng)濟發(fā)展起到了促進作用。具體來說，在經(jīng)濟發(fā)展的早期階段，教育投入的總體水平較低，讓一部分地區(qū)的教育先發(fā)展起來，使這些地區(qū)有更多人能夠接受更高層次的教育，可以有效提升這些地區(qū)的人力資本積累水平和經(jīng)濟發(fā)展水平，進而讓先發(fā)地區(qū)發(fā)揮“領(lǐng)頭羊”作用，帶動其他地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，這是較為有效的經(jīng)濟發(fā)展策略。而隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的上升，地區(qū)間教育投入的不公平性將對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負面影響。在這一階段，對于先發(fā)地區(qū)來說，教育和經(jīng)濟已經(jīng)取得一定程度的發(fā)展，繼續(xù)將過多教育資源集中于發(fā)達地區(qū)必然導致教育投資邊際收益持續(xù)下降，而對于發(fā)展暫時落后的地區(qū)，教育投入的不公平使得這些地區(qū)的教育投入水平過低，有天賦和能力的學生因為缺少優(yōu)秀的老師、足夠的資金而無法獲得良好的教育，這必將造成極大的人才浪費，不利于這些地區(qū)的人力資本積累。此外，地區(qū)間教育不公平還會間接導致地區(qū)間的居民收入不公平，居民收入不公平又會傳導至教育層面，導致地區(qū)間居民的私人教育投入差距拉大，并拉開不同地區(qū)政府的財政收入水平，進一步擴大地區(qū)間公共教育投入的不公平程度。因此，教育不公平程度過高不僅直接阻礙了地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，還將通過教育和收入不公平之間的相互迭代，進一步對社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負面影響。 五、結(jié)論及討論 本研究以地級市人均財政性教育支出構(gòu)建的基尼系數(shù)作為教育資源在地區(qū)間橫向公平程度的衡量，以地區(qū)生產(chǎn)總值作為各省經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量，在控制人口流動和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平差異的情況下，使用雙向固定效應(yīng)模型進行回歸，并進行了穩(wěn)健性檢驗。研究發(fā)現(xiàn)：(1)教育不公平程度和省域經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，隨著教育不公平程度的上升，其對省域經(jīng)濟發(fā)展水平先會產(chǎn)生正向的影響，