高校扩招对于经济的计量经济分析以及其现实意义的思考

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高校扩招对于经济的计量经济分析

[摘要] 高等教育的扩招政策从长期和短期来着，既具有对经济的刺激拉动作

用，同时也存在着一些结构性的矛盾和问题。高校的扩招，在消费、投资、财政支出以及进出口方面都产生了积极的影响，在实践中发挥了对经济的拉动作用。但是，人学生人数的盲目激增，导致了教育产业与社会结构的发展速度脱节，一些现实性问题仍然值得关注。

[关键词] 高校 扩招 计量经济分析 现实意义

一、引言

研究背景

从1999年高校扩招51万人开始至今，高等教育规模的迅速发展实践着高等教育从“精英化”培养到“大众化”的过程。亚洲开发银行驻北京代表处首席经济学家汤敏陈述5个理由支持大学扩招：其一，当时中国大学生数量远低于同等发展水平的国家；其二，1998年国企改革，大量下岗工人进入就业市场，如果大量年轻人参与竞争，就业将面临恶性局面；其三，国家提出保持经济增长8%目标，扩招前经济增长率为7.8%，急需扩大内需，教育被认为是老百姓需求最大的；其四，当时高校有能力消化扩招，平均一个教师仅带7个学生；最后也是最重要的，高等教育的普及事关中华民族的整体振兴。

高校扩招政策实施10年来，高等教育产业的发展。目前，我国高等教育的毛入学率已经达到15%，成为同等经济水平的发展中国家高等教育的领头羊。随着高校扩招的步伐，中国GDP的增长保持着高速发展，有关高校扩招的经济推动作用的理论分析层出不穷。扩大大学教育规模是一个可以拉动内需的消费点，如果高校每年扩招30万学生，按年个学生消费1万元计算，30万学生实际消费将近30亿元（汤敏，1998）。同时也有数据显示:每扩大招收自费生300万，会直接扩大内需270亿元，加上边际消费效应，总过可以扩大内需1350亿元（蔡永莲，2000）。总之，高等教育产业对中国经济的推动作用是不可忽视的，同时也验证了教育经济学的理论。

问题与方法

高等教育对经济的长期推动作用，不论从西方的教育经济理论，还是中国的现代科教战略来着，都是毋庸质疑的。但是高等教育，尤其是高校扩招，对经济的贡献作用是否显著是我们所关心的问题。对于全国经济而言，高校扩招对消费

还是否依然是显著影响因素？对于GDP的其他方面影响是否显著呢？影响GDP的因素有很多，计量经济的回归结果在现实中又会出现怎样的思考结果？

本文将从个国GDP的四个方面入手，分别进行最小二乘分析，求证高校扩招人数对于国民经济的影响是否显著的，并将结果用于现实的理性分析中，去探求认识高校扩招在各个方面现存的问题和矛盾。

二、回归分析

高校扩招的直接效果就是普通高等学校在校人数的增加，通过分析在校人数对国民经济各方面的相互影响，来检验高校扩招对宏观经济的作用。

收集数据

注：数据来自中国国家统计局网站

回归分析

设招生人数为Q，居民消费为X，社会投资为I，，政府财政支出为G，货物与服务进出口贸易净额为NX，则国内生产总值Y= C+I+G+NX

1. 国民经济各方面对高校扩招的影响

对原始数据进行处理，以99年的价格指数为基准：

对以上数据做X、I、G、NX对Q的回归：

Dependent Variable: Q

Method: Least Squares Date: 03/01/10 Time: 14:38 Sample: 1999 2007 Included observations: 9

C X I G NX

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Coefficient -205.7444 -0.001404 0.021022 0.014667 -0.055697

Std. Error 67.50383 0.001384 0.001559 0.003876 0.005497

t-Statistic -3.047892 -1.014228 13.48349 3.783524 -10.13285

Prob. 0.0381 0.3678 0.0002 0.0194 0.0005 1135.511 528.1599 10.24826 10.35782 10.01181 1.963092

0.997805 Mean dependent var 0.995611 S.D. dependent var 34.99127 Akaike info criterion 4897.557 Schwarz criterion -41.11715 Hannan-Quinn criter. 454.6604 Durbin-Watson stat 0.000014

对方程进行LM检验：

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

1.652298 Prob. F(2,2) 5.606716 Prob. Chi-Square(2)

0.3770 0.0606

Obs*R-squared

结果表明，方程没有序列相关性。

对方程进行ARCH检验：

Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic

1.295254 Prob. F(1,6) 1.420380 Prob. Chi-Square(1)

0.2985 0.2333

Obs*R-squared

结果表明，方程没有异方差。

对方程进行协整检验：

Null Hypothesis: R1 has a unit root Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)

t-Statistic -3.154736

Prob.* 0.0678

Augmented Dickey-Fuller test statistic

Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-4.803492 -3.403313 -2.841819

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

结果表明，方程是协整的。

但由于方程存在多重共线性，因此对原数据换位对数模型：

Dependent Variable: LOG(Q) Method: Least Squares Date: 03/01/10 Time: 14:43 Sample: 1999 2007 Included observations: 9

C LOG(X) LOG(I) LOG(G) LOG(NX)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Coefficient -7.003675 -0.082660 1.331865 0.324375 -0.366498

Std. Error 1.349102 0.100649 0.180651 0.185847 0.092629

t-Statistic -5.191362 -0.821270 7.372584 1.745391 -3.956637

Prob. 0.0066 0.4576 0.0018 0.1559 0.0167 6.921347 0.529396 -1.909897 -1.800328 -2.146347 1.872693

0.988542 Mean dependent var 0.977084 S.D. dependent var 0.080140 Akaike info criterion 0.025690 Schwarz criterion 13.59454 Hannan-Quinn criter. 86.27525 Durbin-Watson stat 0.000391

结果表明，多重共线性依然没有消除

相同地对方程进行如上检验：

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

0.2942 0.0417

0.2438 0.1869

2.399110 Prob. F(2,2) 6.352248 Prob. Chi-Square(2)

Obs*R-squared

Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic

1.670019 Prob. F(1,6) 1.741867 Prob. Chi-Square(1)

Obs*R-squared

Null Hypothesis: R1 has a unit root

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