教育结构与国民经济关系的计量分析

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发表于 2020-8-7 15:36:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
摘 要:该文以各类学校在校学生人数为解释变量,对被解释变量我国人均国内生产总值建立多元线性回归模型,并对这一现象进行数量化分析。在得到人均国内生产总值与各主要因素间的数量关系后,通过分析模型方程中的各因素系数,总结我国各种不同层次的教育对我国国民经济的贡献程度,从而找出政府干预的主要着手点,以便改进我国的教育结构,从而更好的促进我国国民经济的增长。   关键词:教育结构;国民经济;线性回归      一、变量与数据的选取   新古典经济增长理论告诉我们,产出主要取决于资本存量,劳动力和技术水平。而这三者都与人口及其素质有很大关系。   人均国内生产总值综合代表了一个国家和地区的经济和社会发展水平,它是衡量经济发展水平的重要指标。所以,可以采用人均国内生产总值作为被解释变量。教育结构的则可用各层次学校的的在校生人数来描述。所以,我选用普通本、专科学校,中等职业学校及普通中学普通小学在校学生数为解释变量。   考虑到我国各地区的学校尤其是大专院校分布极为不均,东西部生产力差异巨大,而且人口流动相当迅速,采用截面数据已不能够说明不同的教育程度即教育结构对国内生产总值的影响。因此,我选取了从1985年至2009年的时间序列数据。(85年以前由于改革力度较大,故不宜采用。所用数据均来自中经网统计数据库)   二、模型设定   可把该模型设定为双对数模型,β系数为受教育程度不同规模对人均GDP的弹性。经济意义仍然成立。因此,可设定模型为:lnY=β0+β1ln X1+β2ln X2 +β3lnX3+μ   其中:   Y:人均国内生产总值GDP   X1:普通本、专科在校学生人数   X2:中等职业学校在校学生人数   X3:普通中学在校学生人数   三、模型检验与修正   (1)协整检验   对lnY,ln X1,ln X2 ,lnX3分别进行单位根检验。发现,它们都是非平稳序列。而且,lnY,lnX2是二阶单整序列,ln X1,ln X3是一阶单整序列。因此,它们之间可能存在协整。   用OLS方法得到估计的回归模型为:   logY=-10.0481 + 0.121132log X1+ 2.3023 1logX2 +0.431924logX3 +e对残差项e进行ADF检验   从检验结果看,在1%,5%,10%三个显著性水平下,单位根检验的临界值分别为-3.15294 ,-2.9980 4,-2. 38152,t检验统计量值-4.019  1小于相应临界值,残差e不存在单位根,从而表明变量之间是协整的关系。所以,模型设定应是正确的。   (2)异方差ARCH检验   (n-1)R2 = 0.410381,在a=0.05下,查卡方分布表的临界值χ20.05 (1)=3.8415,   (n -1)R2





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