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中國城鄉(xiāng)教育投入差距對收入差距的影響研究

0教育對收入不平等的影響收入差距一直是中國社會各界日益重視的重要問題之一。在個人收入中,工資收入是最重要的一部分,而工資收入與個人的受教育程度密切相關。因此,教育對收入的不平等有著重要的影響。多數(shù)研究認為,教育水平的提高會降低收入不平等程度。教育不平等會加劇收入不平等程度。白雪梅(2004)利用中國1982-2000年的時間序列數(shù)據(jù),考察中國的教育與收入分配不平等之間的關系發(fā)現(xiàn):中國教育的不平等程度和收入不平等程度正相關,通過教育縮小收入差距、促進經(jīng)濟增長是一個漫長而復雜的過程。冉幕娟等(2006)采用2001-2003年我國各地區(qū)的面板數(shù)據(jù),研究我國城鄉(xiāng)之間教育與收入差距的關系,證明了城鄉(xiāng)教育不平等是造成城鄉(xiāng)收入差距的重要原因之一。國外學者在教育與收入分配平等方面也做了很多研究。Becker和Chiswick(1966)的研究表明,美國各地區(qū)的收入不平等與教育不平等正相關,與平均受教育程度負相關。Tinbergen(1972)用美國、加拿大和荷蘭的數(shù)據(jù)所作的研究也發(fā)現(xiàn),教育水平與教育的不均等對收入分配有相當重要的影響,平均受教育程度增加和教育不平等程度的減小有助于改善收入分配狀況。國內(nèi)目前對教育與收入不平等關系在定性研究方面不少,但實證研究文獻并不多?,F(xiàn)有的實證分析方面的文獻主要存在的問題是假定經(jīng)濟數(shù)據(jù)平穩(wěn),實際上很大一部分經(jīng)濟數(shù)據(jù)具有時間趨勢,顯示出非平穩(wěn)的特征,如果直接回歸,可能導致虛假回歸問題。其次是缺乏對兩者之間的動態(tài)的研究,即利用動態(tài)分析的方法研究教育對收入不平等的短期和長期影響。本文利用1981-2004年中國城鄉(xiāng)人均可支配收入差距和人均教育支出差距時間序列數(shù)據(jù),通過建立向量自回歸模型,運用脈沖響應函數(shù)和預測方差分解的方法,研究了中國城鄉(xiāng)教育支出差距對城鄉(xiāng)收入差距動態(tài)影響,在此基礎上,給出相應的政策建議。1示范分析1.1計算模型的確定本文采用城鄉(xiāng)人均可支配收入差距ID和城鄉(xiāng)人均教育支出差距ED兩個指標來反映我國城鄉(xiāng)收入與教育方面的差距。原始數(shù)據(jù)根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》計算而得,見表1。為消除物價變動的影響,以1978年為基期的商品零售價格指數(shù)對兩個變量進行縮減。另外,為消除數(shù)據(jù)中存在的異方差,分別對兩個變量取對數(shù),記為lnID和lnED。采用EViews5.0統(tǒng)計軟件,對lnID和lnED的單位根進行ADF檢驗,采用AIC準則確定最佳滯后階數(shù),檢驗結果見表2。由表2可知原序列LnID與序列LnED都是非平穩(wěn)的時間序列,但是ΔLnID與序列ΔLnED不存在單位根,在5%的檢驗水平下均是平穩(wěn)的序列,即序列LnID與LnED都是一階單整序列。1.2極大似然估計法的應用由于LnID與LnED都是一階單整變量,它們之間可能存在協(xié)整關系。本文使用了Johansen提出的極大似然估計法進行協(xié)整檢驗,協(xié)整檢驗結果見表3。協(xié)整檢驗結果表明:跡統(tǒng)計量均小于在5%顯著水平下的臨界值,LnID和LnED之間不存在協(xié)整關系。1.3格蘭杰因果性檢驗利用EViews5.0統(tǒng)計軟件,對序列ΔLnID和ΔLnED進行格蘭杰因果性檢驗,檢驗結果表明,在5%的顯著性水平下,ΔLnID與ΔLnED之間存在單向因果關系,即ΔLnED是ΔLnID的格蘭杰原因,ΔLnID不是ΔLnED的格蘭杰原因,具體結果見表4。1.4脈沖響應函數(shù)及“漸進解析法”等因素組合協(xié)整分析最近的研究表明,在變量間不存在協(xié)整關系時,應用向量自回歸模型(VAR)是有效的。由于ΔLnID與ΔLnED都是平穩(wěn)序列,本文采用ΔLnID與ΔLnED的數(shù)據(jù)來建立向量自回歸模型,并且將利用脈沖響應函數(shù)和預測方差分解分別對其進行解釋。根據(jù)格蘭杰因果性檢驗結果,本文主要分析城鄉(xiāng)教育支出差距對城鄉(xiāng)收入差距的動態(tài)影響。首先要確定模型中變量滯后的階數(shù)。根據(jù)AIC和SC最小準則原理,多次對變量的滯后階數(shù)進行試驗(見表5),最終將變量的滯后階數(shù)確定為一階。采用最小二乘法來估計VAR(1)模型。運行結果見以下方程:要對一個VAR模型做出結論,往往需要觀察系統(tǒng)的脈沖響應函數(shù)和方差分解。脈沖響應函數(shù)用于衡量來自隨機擾動項(新息)的一個標準差沖擊對內(nèi)生變量當前和未來取值的影響軌跡,它能夠比較直觀地刻畫出內(nèi)生變量之間的動態(tài)交互作用及其效應。方差分解表示的是當系統(tǒng)的某個變量受到了一個單位的沖擊以后,以變量的預測誤差方差百分比的形式反映內(nèi)生變量之間的交互作用程度,它的基本思想是把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量的變動按其成因分解為與各方程隨機擾動項(新息)相關聯(lián)的各組成部分,以了解各新息對模型內(nèi)生變量的相對重要性。圖1和圖2是基于VAR(1)和漸進解析法模擬的脈沖響應函數(shù)曲線,橫軸代表響應函數(shù)的追蹤期數(shù),圖1中縱軸代表城鄉(xiāng)收入差距對自身新息的響應程度,圖2中縱軸則代表城鄉(xiāng)收入差距對城鄉(xiāng)教育支出差距新息的響應程度。圖1和圖2中實線為響應函數(shù)的計算值,虛線為響應函數(shù)值加或減兩倍標準差的置信帶。在VAR(1)模型中,我們將響應函數(shù)的追蹤期數(shù)設定為10年。我們首先考察城鄉(xiāng)收入差距對其自身的一個正標準差新息的響應情況和響應路徑。從圖1中我們可以看到,城鄉(xiāng)收入差距對其自身的一個正標準差新息的沖擊,在初期會產(chǎn)生很強烈的正向反應,ΔLnID增長達9.9%,第2年轉(zhuǎn)為負向反應,最大響應程度為-3.8%,第3年轉(zhuǎn)為微弱的正向反應,ΔLnID僅增長0.7%,第3年后,波動幅度越來越小,最終趨于零。這表明當前的城鄉(xiāng)收入差距與其滯后值有一定的關聯(lián),前3年關聯(lián)度較強,但隨后其關聯(lián)度呈弱化態(tài)勢,且趨于穩(wěn)定。由于這種關聯(lián)持續(xù)時間較長,這提醒我們縮小城鄉(xiāng)收入差距是一項長期艱苦的任務,制定有關這方面的政策時候,應該注意政策的連續(xù)性和長期性。從圖2中我們可以看到,城鄉(xiāng)收入差距對城鄉(xiāng)教育支出差距的一個正標準差新息的響應曲線在前3年是一個典型的駝峰坡,具體軌跡為:當城鄉(xiāng)教育支出差距沖擊發(fā)生時,ΔLnID期初這種響應為零,隨后呈現(xiàn)明顯的正向反映。大約在第2年達到最大值,ΔLnID增長達4.6%,但是這種狀態(tài)并沒有維持多長時間,從第3年開始基本上恢復到原來水平,轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N穩(wěn)定的、微弱的正向響應。這說明了城鄉(xiāng)教育支出差距增加,城鄉(xiāng)收入差距也隨之增加。從另一個角度看,增加農(nóng)村教育支出,縮小城鄉(xiāng)教育支出差距,對于減少城鄉(xiāng)收入差距可以起到積極的作用。此外,由于城鄉(xiāng)收入差距與城鄉(xiāng)教育支出差距關聯(lián)持續(xù)時間比較長,因此在提高農(nóng)村教育水平方面,我國政府應采取長期政策而非短期政策。Ahluwalia(1976)指出:隨著教育的擴展,勞動力隊伍將隨教育水平的提高而更加技能化。通過競爭性市場,技能工人供給增加必將相對降低技能較好、報酬較高工人的工資。同時,低技能工人供給的下降必將提高技能較低、報酬較低工人的工資,這就是所謂的工資壓縮效應。因此,長期增加農(nóng)村教育的投入,提高整個社會尤其是農(nóng)村的平均教育水平,減少城鄉(xiāng)教育的不平等程度,對于縮小城鄉(xiāng)收入差距是很有好處的。顯然,在社會教育水平普遍提高的條件下,通過工資壓縮效應可以減少了城鄉(xiāng)收入差距。脈沖響應函數(shù)是追蹤系統(tǒng)對一個內(nèi)生變量的沖擊效應,而預測方差分解則是將系統(tǒng)的預測均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所作的貢獻。因此,方差分解給出對VAR中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息。表6顯示出:城鄉(xiāng)收入差距的波動在第1期只受自身波動的影響,城鄉(xiāng)教育支出差距對城鄉(xiāng)收入差距的波動的沖擊在第2期才顯現(xiàn)出來,達到15.95%,以后沖擊影響基本穩(wěn)定在這一數(shù)值,這與我們上述的脈沖響應函數(shù)分析的結果基本上是一致的。2縮小城鄉(xiāng)收入差距上述實證分析的政策含義是:首先,通過教育縮小城鄉(xiāng)收入差距是一個長期的過程,政府必須提高公共教育經(jīng)費支出占GDP的比重,增加農(nóng)村教育投入,減少城鄉(xiāng)教育差距,提高全社會的平均教育水平,最終通過教育的平等化達到縮小收入差距的預

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