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【摘 要】知识经济是区别于传统经济模式的各种以知识和技术为导向的新型经济形态的总称,二战后在全球以前所未有的速度发展着。不同于传统的经济发展模式,知识经济将人力资本视为第一生产要素,而在这其中,高等教育无疑是是一个决定性的因素。本文通过以实证的视角,分析发现自90年代以来,中国高等教育投入的增加对以高科技产业为代表的中国知识经济存在着显著的推动作用。同时,我国的教育经费投入和来源结构都与世界平均水平存在差距。解决这些问题是实现我国经济产业升级、促进知识经济发展的必要举措。
【关键词】 知识经济; 高等教育; 新经济增长模型
中圖分类号:G640 文献标识码:A 文章编号:1009-8283(2009)05-0177-02
1 导论
知识经济出现在二战后,是一系列新技术和新型经济发展模式的总称。综合各方观点,知识经济可以被定义为:“以智力资源的占有、配置,以科学技术为主的知识的生产、分配和使用(消费)为最重要因素的经济”。这种经济形态改变了传统工业经济以自然资源为第一生产要素的发展模式,转而以高科技产业为主要产业支柱,以智力资源为第一生产要素,追求人、自然、技术的协调发展,以提高人类生活质量为目标[1] 。从本质上来讲,知识经济是人类历史上继“农业经济”、“工业经济”后出现的新的经济增长模式,所谓的信息产业、高科技产业、文化创意产业等都可以被归类为知识经济。人类进入文明社会后,学界一般将资本、土地和劳动力当作最重要的三个生产要素来分析。一直到二十世纪左右,科技才作为一个独立的生产要素,尔后其作用越来越被重视。智力因素的加入在某种程度上可以被看成是科技要素的衍生,是科技发展的必然结果。
知识经济的提出与美国经济学家罗默和卢卡斯提出的新经济增长理论,即内生增长模型相契合。由于存在着边际回报递减的规律,一定量的投入的上升式回报只能维持一定的时间。而新经济增长模型视知识因素特殊要素,可以无限使用,不存在边际回报递减的问题,而且往往存在规模效应。该理论将新古典增长模型中的劳动力要素从简单的数量拓展到包括了劳动者的受教育程度、生产技能等的人力资本层面。而人力资本的优化提高在很大程度上依靠一国的教育水平,特别是高等教育水平。
2 背景
在我们的研究中,高等教育主要是指本专科及其以上的教育机构。新中国的高等教育事业是在文革结束后的80年代才进入正常发展轨道。到了90年代后期,由于扩招政策的影响,招生人数迅速增长。高等教育开始变得普及,不考虑其他因素我们可以认为中国的人力资本在宏观层面上得到了提高。从数据上来看,1990年全国本专科招生数为60.9万人,到了1995年增长了近一半达到92.6万。而以后每隔5年都以超过200%的速度增长,到了2005年,这个数字到了504.5万人。研究生的招生以大体呈现相同的趋势。高校规模扩大的最重要的原因之一即是财政投入的增长。从1985到2005年20年间,我国的高等教育投入为79.96亿上升到了203.11,增速高于同期GDP的增长速度。
与高投入和规模增长相对应的是我国以高科技产业为代表的知识经济的发展。相关数据显示,在1991-2006年15年时间里,我国高新技术产品出口占出口总额比例从4%上升至29%,出口额从28.77亿美元上升至2814.5美元。同期科技专利申请量从5万件跃升至57.3万件,科技专利授权量从2.5万上升到26.8万。此外,这一时期科技论文的发表数也从94435篇增长到404858篇。
3 计量模型
一般经济学将产出函数简化为Y=f(K, A, N), 其中Y表示产出,K 表示物质资本投入,N 表示劳动。此类模型对于工业经济的解释能力较强,但应用于知识经济,我们有必要进行一定的修改。根据吴季松 [2] ,知识经济的产出函数可以表述为Y=f(H, A, K, R),其中H表示人力资本投入,A表示技术投入,K表示物质资本投入,R表示自然资源投入。在我们的具体模型中,我们选取高新技术产业作为知识经济产出Y的代表,用高新技术的产品的出口Techex表示,H表示为高等教育的投入Hiedu,技术部分分为两个部分,一个是技术转让Techtrans(以高新技术产品进口来表示),另一个是R&D投入RD。自然资源在我们的模型中没有直接的作用,所以忽略此变量。修改后的模型可以表示为Y=f(Hiedu, TechTrans, R&D)。
在构建计量模型时,考虑到高新技术产业产出时间序列具有一定的滞后性,同时诸多变量都具有持续效应,我们选择由Jorgenson提出的自回归分布滞后(Auto-regressive Distributed Lag, ADL)模型,同时对原序列进行自然对数变换,生成新序列命名为Ltechex, Lhiedu, Lrd, Ltechtrans.
3.1 平稳性检验
为了避免对非平稳序列进行回归时造成的伪回归问题,构建模型前的首要任务就是先检验时间序列模型的平稳性.
通过建立趋势图发现四个变量都是非平稳的,分别表现出明确的向上趋势。用ADF检验来检验单位根,发现四个时间序列都存在单位根,序列间也就不存在协整关系,故需要对序列进行一阶差分,差分后的序列在ADF检验时显现出较大的t值和较小的p值,表现出较好的平稳性。新序列为DLtechex, DLhiedu, DLrd, DLtechtrans.
3.2 Granger因果关系检验
Granger因果关系检验可以考察序列X是否是序列Y产生的原因,防止经济时间序列常出现的伪相关问题。该检验显示,各自变量对应变量都较显著的作用(在10%的显著性下),不存在伪相关性问题。
3.3 变量阶数、模型的确定。
由于用本文数据构建的向量自回归模型(VAR)结果不甚理想,特别是解释现实时,所以我们决定使用个变量的不同阶数分别观察。首先我们将各变量的初始时滞设定为3(主要由于数据样本的大小),然后依据各参数估计的显著性适当选择阶数。
在经过一番比较验证后,我们发现以Dltech(-4),DLhiedu(-3), Dlhiedu(-4),Dlrd(-3),Dltechtrans(-3)组成的等式中,各变量有较大的t值和较小的p值,各变量十分显著。同时,R-Squared 和 Adjusted R-Squared 分别为0.833161和0.749742,模型的拟合度较为理想,说明各自变量对应变量的解释能力较强。此外F统计量接近10,并且其相伴概率很小,AIC, AC等结果都较为理想,模型的解释能力较好。具体结果如下:
最终估计模型为
3.4 结果解释
从模型中可以看出,在决定高技术产品出口的因素中,高等教育投入要三到四年才会显现出效果,技术转让要1年,而R&D投入需要三年才会显现出效果。在这几个变量中,显然R&D是影响最大的要素,1%R&D的增加可以带来1.046%的高技术产品出口增长。而高等教育投入的累积效应也较大,高等教育投入1%的增加在四年内可以带来0.61%高科技产品出口的增长。
从计量分析结果来看,对高等教育的投入在中长期内对高科技产业的发展有较好的促进作用,这只是其对作为促知识经济一部分的高科技产业作用的体现,可以预见其对整个知识经济产出的促进将会远远超过对其的投入。
高等教育对知识经济的促进作用主要体现在以下几个方面:
为知识经济储备提供人才。一方面,高等院校为高科技产业培养必要的从业人员,提供必要的科技素养。另一方面,高等院校是除了专业的科研机构和企业的R&D部门外的另一个主要科研聚集地,进行着一些前沿科学的探索,许多革新性的理念与实践都诞生在高校。
提高整个社会的科技素质。这方面的影响一是直接体现在高校对其学生的科学知识的教授,以至于直接提高其科技素养。二是这些学生进一步的影响其周遭的人,从而提高整个社会的科技素养,使得新技术、新发明更容易普及,成为进一步的创新的动力。
高校与产业界的合作促使了双赢局面的形成。从高校方来看,与产业界的合作为其研究提供了必要的资金和其他的支持。从企业方来讲,与高校各种形式的联姻降低了一部分R&D的支出,明确行业技术发展趋势。如今国内各种形式的企业赞助的科创中心、合资企业、实习生机会等都是这种双赢合作的具体实例。
4 结论
21世纪通常被定义成人才竞争的年代。各国都无一例外地都将教育发展放在一个战略的高度。我国目前公共教育经费占GDP的比重只有3.28%,按照国际经验,当一国人均GDP达到800-1000美元时,公共教育经费占GDP的比重下限为4.07%-4.25%,而我国人均GDP早在多年前就已超过了这个标准,而公共教育经费占GDP的比重却还赶不到发达国家,甚至如墨西哥之类的一些发展中国家九十年代的水平, 远远低于了世界水平[3] 。与此同时,我国经济中的三大产业比例截至到2006年还为12%、49%和39%,而同期美国第三产业的比例已经超过60%。而我们知道知识经济的很多部分都处在第三产业。可以看出,中国的知识经济发展与世界先进水平都存在较大的差距。从以上的模型分析,R&D投入和高等教育投入都是发展高科技产业,扭转中国知识经济发展的较为滞后局面[4] 。
除了教育经费在投入不足外,我国的高等教育經费来源渠道十分单一。国家的财政投入占了绝大部分比重,社会资金没有形成强大的力量。在未来,政府需要引导建立良好的企业社会和教育机构互动机制,为我国教育经费筹措来源实现多元化奠定基础。这些都是我国今后发展战略中亟需解决的问题。
参考文献:
[1]、[2] . 吴季松.知识经济学[M] .北京:首都经济贸易大学出版社, 2007:10-11.
[3] . 张汉兰, 高等教育经费需求与投入保障机制思考 [J] .华南师范大学学报(社会科学版),2008 (3):142-144.
[4] . 李忠民,《知识经济发展理论》,中国社会科学出版社,2006.
【关键词】 知识经济; 高等教育; 新经济增长模型
中圖分类号:G640 文献标识码:A 文章编号:1009-8283(2009)05-0177-02
1 导论
知识经济出现在二战后,是一系列新技术和新型经济发展模式的总称。综合各方观点,知识经济可以被定义为:“以智力资源的占有、配置,以科学技术为主的知识的生产、分配和使用(消费)为最重要因素的经济”。这种经济形态改变了传统工业经济以自然资源为第一生产要素的发展模式,转而以高科技产业为主要产业支柱,以智力资源为第一生产要素,追求人、自然、技术的协调发展,以提高人类生活质量为目标[1] 。从本质上来讲,知识经济是人类历史上继“农业经济”、“工业经济”后出现的新的经济增长模式,所谓的信息产业、高科技产业、文化创意产业等都可以被归类为知识经济。人类进入文明社会后,学界一般将资本、土地和劳动力当作最重要的三个生产要素来分析。一直到二十世纪左右,科技才作为一个独立的生产要素,尔后其作用越来越被重视。智力因素的加入在某种程度上可以被看成是科技要素的衍生,是科技发展的必然结果。
知识经济的提出与美国经济学家罗默和卢卡斯提出的新经济增长理论,即内生增长模型相契合。由于存在着边际回报递减的规律,一定量的投入的上升式回报只能维持一定的时间。而新经济增长模型视知识因素特殊要素,可以无限使用,不存在边际回报递减的问题,而且往往存在规模效应。该理论将新古典增长模型中的劳动力要素从简单的数量拓展到包括了劳动者的受教育程度、生产技能等的人力资本层面。而人力资本的优化提高在很大程度上依靠一国的教育水平,特别是高等教育水平。
2 背景
在我们的研究中,高等教育主要是指本专科及其以上的教育机构。新中国的高等教育事业是在文革结束后的80年代才进入正常发展轨道。到了90年代后期,由于扩招政策的影响,招生人数迅速增长。高等教育开始变得普及,不考虑其他因素我们可以认为中国的人力资本在宏观层面上得到了提高。从数据上来看,1990年全国本专科招生数为60.9万人,到了1995年增长了近一半达到92.6万。而以后每隔5年都以超过200%的速度增长,到了2005年,这个数字到了504.5万人。研究生的招生以大体呈现相同的趋势。高校规模扩大的最重要的原因之一即是财政投入的增长。从1985到2005年20年间,我国的高等教育投入为79.96亿上升到了203.11,增速高于同期GDP的增长速度。
与高投入和规模增长相对应的是我国以高科技产业为代表的知识经济的发展。相关数据显示,在1991-2006年15年时间里,我国高新技术产品出口占出口总额比例从4%上升至29%,出口额从28.77亿美元上升至2814.5美元。同期科技专利申请量从5万件跃升至57.3万件,科技专利授权量从2.5万上升到26.8万。此外,这一时期科技论文的发表数也从94435篇增长到404858篇。
3 计量模型
一般经济学将产出函数简化为Y=f(K, A, N), 其中Y表示产出,K 表示物质资本投入,N 表示劳动。此类模型对于工业经济的解释能力较强,但应用于知识经济,我们有必要进行一定的修改。根据吴季松 [2] ,知识经济的产出函数可以表述为Y=f(H, A, K, R),其中H表示人力资本投入,A表示技术投入,K表示物质资本投入,R表示自然资源投入。在我们的具体模型中,我们选取高新技术产业作为知识经济产出Y的代表,用高新技术的产品的出口Techex表示,H表示为高等教育的投入Hiedu,技术部分分为两个部分,一个是技术转让Techtrans(以高新技术产品进口来表示),另一个是R&D投入RD。自然资源在我们的模型中没有直接的作用,所以忽略此变量。修改后的模型可以表示为Y=f(Hiedu, TechTrans, R&D)。
在构建计量模型时,考虑到高新技术产业产出时间序列具有一定的滞后性,同时诸多变量都具有持续效应,我们选择由Jorgenson提出的自回归分布滞后(Auto-regressive Distributed Lag, ADL)模型,同时对原序列进行自然对数变换,生成新序列命名为Ltechex, Lhiedu, Lrd, Ltechtrans.
3.1 平稳性检验
为了避免对非平稳序列进行回归时造成的伪回归问题,构建模型前的首要任务就是先检验时间序列模型的平稳性.
通过建立趋势图发现四个变量都是非平稳的,分别表现出明确的向上趋势。用ADF检验来检验单位根,发现四个时间序列都存在单位根,序列间也就不存在协整关系,故需要对序列进行一阶差分,差分后的序列在ADF检验时显现出较大的t值和较小的p值,表现出较好的平稳性。新序列为DLtechex, DLhiedu, DLrd, DLtechtrans.
3.2 Granger因果关系检验
Granger因果关系检验可以考察序列X是否是序列Y产生的原因,防止经济时间序列常出现的伪相关问题。该检验显示,各自变量对应变量都较显著的作用(在10%的显著性下),不存在伪相关性问题。
3.3 变量阶数、模型的确定。
由于用本文数据构建的向量自回归模型(VAR)结果不甚理想,特别是解释现实时,所以我们决定使用个变量的不同阶数分别观察。首先我们将各变量的初始时滞设定为3(主要由于数据样本的大小),然后依据各参数估计的显著性适当选择阶数。
在经过一番比较验证后,我们发现以Dltech(-4),DLhiedu(-3), Dlhiedu(-4),Dlrd(-3),Dltechtrans(-3)组成的等式中,各变量有较大的t值和较小的p值,各变量十分显著。同时,R-Squared 和 Adjusted R-Squared 分别为0.833161和0.749742,模型的拟合度较为理想,说明各自变量对应变量的解释能力较强。此外F统计量接近10,并且其相伴概率很小,AIC, AC等结果都较为理想,模型的解释能力较好。具体结果如下:
最终估计模型为
3.4 结果解释
从模型中可以看出,在决定高技术产品出口的因素中,高等教育投入要三到四年才会显现出效果,技术转让要1年,而R&D投入需要三年才会显现出效果。在这几个变量中,显然R&D是影响最大的要素,1%R&D的增加可以带来1.046%的高技术产品出口增长。而高等教育投入的累积效应也较大,高等教育投入1%的增加在四年内可以带来0.61%高科技产品出口的增长。
从计量分析结果来看,对高等教育的投入在中长期内对高科技产业的发展有较好的促进作用,这只是其对作为促知识经济一部分的高科技产业作用的体现,可以预见其对整个知识经济产出的促进将会远远超过对其的投入。
高等教育对知识经济的促进作用主要体现在以下几个方面:
为知识经济储备提供人才。一方面,高等院校为高科技产业培养必要的从业人员,提供必要的科技素养。另一方面,高等院校是除了专业的科研机构和企业的R&D部门外的另一个主要科研聚集地,进行着一些前沿科学的探索,许多革新性的理念与实践都诞生在高校。
提高整个社会的科技素质。这方面的影响一是直接体现在高校对其学生的科学知识的教授,以至于直接提高其科技素养。二是这些学生进一步的影响其周遭的人,从而提高整个社会的科技素养,使得新技术、新发明更容易普及,成为进一步的创新的动力。
高校与产业界的合作促使了双赢局面的形成。从高校方来看,与产业界的合作为其研究提供了必要的资金和其他的支持。从企业方来讲,与高校各种形式的联姻降低了一部分R&D的支出,明确行业技术发展趋势。如今国内各种形式的企业赞助的科创中心、合资企业、实习生机会等都是这种双赢合作的具体实例。
4 结论
21世纪通常被定义成人才竞争的年代。各国都无一例外地都将教育发展放在一个战略的高度。我国目前公共教育经费占GDP的比重只有3.28%,按照国际经验,当一国人均GDP达到800-1000美元时,公共教育经费占GDP的比重下限为4.07%-4.25%,而我国人均GDP早在多年前就已超过了这个标准,而公共教育经费占GDP的比重却还赶不到发达国家,甚至如墨西哥之类的一些发展中国家九十年代的水平, 远远低于了世界水平[3] 。与此同时,我国经济中的三大产业比例截至到2006年还为12%、49%和39%,而同期美国第三产业的比例已经超过60%。而我们知道知识经济的很多部分都处在第三产业。可以看出,中国的知识经济发展与世界先进水平都存在较大的差距。从以上的模型分析,R&D投入和高等教育投入都是发展高科技产业,扭转中国知识经济发展的较为滞后局面[4] 。
除了教育经费在投入不足外,我国的高等教育經费来源渠道十分单一。国家的财政投入占了绝大部分比重,社会资金没有形成强大的力量。在未来,政府需要引导建立良好的企业社会和教育机构互动机制,为我国教育经费筹措来源实现多元化奠定基础。这些都是我国今后发展战略中亟需解决的问题。
参考文献:
[1]、[2] . 吴季松.知识经济学[M] .北京:首都经济贸易大学出版社, 2007:10-11.
[3] . 张汉兰, 高等教育经费需求与投入保障机制思考 [J] .华南师范大学学报(社会科学版),2008 (3):142-144.
[4] . 李忠民,《知识经济发展理论》,中国社会科学出版社,2006.