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安徽省高等教育发展与经济增长关系定量分析 　　摘要：本文利用安徽省1979-2008年数据对高等教育发展水平与经济增长之间的关系进行了协整分析和Granger因果关系检验，研究发现，安徽省高等教育发展水平与经济增长之间存在长期的动态均衡关系；经济增长是安徽省高等教育发展的格兰杰原因，但高等教育对其经济增长的拉动作用仍然未能有效释放出来。 　　关键词：高等教育　经济增长　协整分析 　　 　　高等教育与经济增长的关系是相互影响、相互促进的。一方面，高等教育可以通过推动科技进步、提高劳动者素质及其生产效率等促进社会经济的良性和快速发展；另一方面，经济增长也可以因社会需求增加、人力资本投资扩大等带动高等教育的发展。安徽省地处中国中部，与江、浙、沪为邻，长江横贯全省，自然资源丰富，但安徽省经济在华东地区，甚至在全国也是比较落后的。改革开放以来，尤其是国家西部大开发战略实施以后，安徽省高等教育和经济发展水平均有了较大提高，但同全国平均水平相比，尤其是与东部沿海地区相比，两者均存在较大差异。本文试图运用协整检验和格兰杰因果检验模型，采集1979―2008年的数据，对安徽省高等教育与经济增长关系进行实证分析，探讨二者的效应关系。 　　 　　一、安徽高等教育发展水平与经济增长关系的定量分析 　　 　　考虑到数据的可获得性和研究需要，本文选取GDP反映安徽省经济增长，用省内普通高等学校在校人数(Q)衡量其高等教育的发展规模。为消除物价变动对GDP的影响，采用居民价格指数对GDP数据进行平减，将样本期内GDP的数据调整为1978年不变价格。同时，为消除数据中存在的异方差，分别对两个变量取自然对数，记为LNQ和LNGDP。取对数不但不改变变量的长期关系，并使其趋势线形化，能消除时间序列中的异方差现象，而且使指标变为弹性指标。LNO就表现为高等教育发展指标，LNGDP表现为经济增长指标，这样更具有经济统计意义。 　　 　　 　　 　　二、安徽高等教育发展水平与经济增长关系的协整分析 　　 　　(一)平稳性检验 　　由于对非平稳的时间序列数据建立回归模型可能会产生虚假回归问题，使得回???模型的结果变得没有解释现实的意义，因此需要进行检验以确定变量的平稳性。本文借助Eviews3.1软件，采用迪克(Dickey)和福勒(Fuller)提出的著名的单位根检验法(Augmented Dickey-FuHer，ADF)检验。检验方程的选取一般根据相应序列的时序图来确定，滞后阶数根据AIC和SC最小准则自动确定。 　　在对变量进行平稳性检验之前，我们首先观察变量的时序图，序列LNO和LNGDP呈上升的趋势，具有随时间递增的特征，应选取包含常数项和时间趋势项的检验方程。序列LN0和LNGDP平稳性检验结果见表1。 　　从表1可知，序列LNO和LNGDP以及它们的一阶差分的ADF统计值均大于各显著性水平下的临界值，由此判断LNO、DLNQ,LNGDP、DLNGDP都是非平稳的时间序列。在10％的显著性水平下，D(LN0.2)和D(LNGDP.2)的AD统计值均小于临界值，故其二阶差分是平稳的，表明安徽省每万人中的大学生人数和GDP变量均属于二阶单整序列，它们之间可能存在协整关系。 　　 　　(二)协整关系检验 　　如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶相同时，才可能协整。当两个变量协整时，它们之间具有一个长期的稳定关系，可以使用经典回归模型方法建立回归模型：反之，当两个变量不是协整的，它们之间就不存在长期均衡关系，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等问题。为确定安徽地区的LNO和LNGDP之间是否具有协整关系，本文根据艾格(Engle)和格兰杰(Granger)提出的两步检验法(EG检验)进行协整检验。 　　首先，用普通最小二乘法建立回归模型为： 　　 　　从残差序列u1的自相关和偏自相关系数图看出，该序列存在序列自相关，在Eviews软件包下采用广义差分法(二阶)进行自相关处理后。估计回归模型为： 　　 　　从回归估计的结果来看。模型拟合较好。可决系数和调整后的可决系数在0.99以上，表明模型在整体上拟和得非常好。截距项和斜率项的t检验值也通过5％水平下的显著性检验。表明两者的线性关系显著成立。从D-W值来看，已经消除序列相关。然后对该回归模型的残差u进行平稳性检验。其单位根检验结果见表2。 　　从表2可以看出。由于ADF检验统计量的值为-5.992296，比各显著性水平下的临界值均小，因此，可以认为残差序列u为平稳序列，表明序列LNGDP和LNQ为(2，2)阶协整，存在长期稳定的均衡关系。安徽省经济增长的高等教育发展弹性为1.3。 　　 　　(三)格兰杰因果检验 　　前面的协整分析中已经确定