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本文作者：張家琛工作單位：天津財經大學

計量模型與實證結果分析

本研究所使用的全部數據均為統計年鑒中公開發表的數據。教育發展水平（HED）以歷年各級在校學生總數和當年地方常駐人口之比來代表，數據取自《天津統計年鑒2011》和《新中國六十年統計匯編》中相關部分。產業結構調整(IRS)以目前國內學者慣用的三次產業產值結構即第三產業產值與第二產業產值的比值來表示，這一指標能有效反應產業結構調整的趨勢，即第三產業超越第二產業成為主導產業，數據取自《天津統計年鑒2011》。本文的樣本區間為1981~2010年，樣本長度達30年。本文回歸與檢驗的計算過程均是通過計量經濟軟件Eviews6.0完成的，各變量的統計值如表1所示：ADF單位根檢驗在傳統的計量經濟學的建模過程中，需要隨機過程是平穩的時間序列，在不滿足平穩要求的情況下，就會產生偽回歸現象，導致按照傳統統計方法推斷得出的結論存在嚴重的誤差。然而現實經濟環境中，大多數的時間序列數據都是不平穩的，使得直接建立的回歸模型失去意義，所以對時間序列進行平穩性檢驗—單位根檢驗越來越得到學者們的重視。本文所使用的單位根檢驗方法是ADF檢驗，該檢驗的檢驗模型為：Δyt=α+δt+λyt-1+Σi=1pβiΔyt-i+μtt=1,2…T（1）模型（1）中，α是常數項，δt是線性趨勢函數，p是最優滯后期，μt是隨機誤差項。該檢驗的原假設為：H0:γ=0；備選假設為H1:γ<0，采用的是單邊檢驗中的左側檢驗法，即若一定的置信水平下的臨界值小于ADF檢驗值，則接受原假設，即時間序列為非平穩的，否則即可拒絕原假設，時間序列是平穩的。我們采用擴展的Dickey-Fuller（即ADF）法來檢測HED和IRS時間序列的平穩性，具體的結果如表2所示。由表2知，HED和IRS的原水平序列都不平穩。在一階差分的情況下，HED的ADF的絕對值為5.397585，大于置信水平為1%時的臨界值絕對值2.625121，IRS的ADF的絕對值為3.640110，也大于置信水平為5%時的臨界值絕對值。所以可以斷定，兩個時間序列HED和IRS在一階差分情況下，均拒絕存在單位根的的原假設，它們是I(1)的單位根過程。協整檢驗協整概念是上世紀80年代由Engle(恩格爾)和Granger(格蘭杰)兩位學者共同提出的，其基本思想認為，即使多個變量中的一些甚至每個都是非平穩的，但是由這些非平穩變量所組成的線性組合卻有可能相互抵消趨勢項的影響，使得組合成為一個平穩的變量。這種平穩的線性組合被稱為協整方程，該方程可以被用來解釋為變量之間的長期穩定均衡關系。協整檢驗的方法通常為Engle-Granger兩步法和Jo-hansen極大似然法。在只有兩個時間序列時，變量之間只可能存在一個線性的協整關系，所以此時使用En-gle-Granger兩步法就顯得非常有效。所以在一般情況下，對于兩變量之間的協整檢驗使用較多為Engle-Grang-er兩步法。該方法的具體檢驗過程為：第一步，用最小二乘法（OLS）對上述兩個平穩序列HED和IRS進行回歸估計，建立二者之間的回歸方程：IRS=13.07042HED-1.493953(2)(5.893379)(-4.073671)調整后的R2=0.537715，DW=0.270306，F統計量=34.73191方程中的變量（含常數）下方括號中的數值為t檢驗值。第二步，對回歸殘差做ADF單位根檢驗，看看殘差是否是平穩序列。由表3的檢驗結果可以看到，殘差序列的ADF統計值的絕對值2.564689大于5%顯著性水平下臨界值的絕對值1.952910，可以認為殘差序列是沒有單位根的平穩序列。因此，方程（2）即為HED和IRS的協整方程，兩變量之間存在長期穩定關系。表3殘差序列的單位根檢驗ADF檢驗統計值測試臨界值1%顯著性水平5%顯著性水平10%顯著性水平t-統計值-2.564689-2.647120-1.952910-1.610011P值0.0123由上述的檢驗結果可以說明，1981~2010年天津市教育發展水平與地方產業結構調整之間存在著協整關系。方程（2）是對這種長期穩定均衡關系的數學描述，從方程的系數值可以發現，教育發展水平的提升對產業結構優化升級的推動作用是十分明顯。誤差修正模型Granger定理指出，在一組具有協整關系的變量之間一定還存在一個誤差修正模型的表達形式。誤差修正模型是把原始變量和差分變量有機地結合在一起，進一步建立包括誤差修正項在內的修正模型，從而能夠用于研究模型的短期動態和長期調整特征。由方程（2）可得到誤差修正項ECMt=IRS-13.07042HED+1.493953，通過最小二乘法（OLS）估計誤差修正模型得到：D(IRS)=3.9511*D(HED)-0.0829*ECM(-1)+0.0192調整后的R2=0.244283，DW=1.165136，F統計量=5.525461誤差修正模型的結果表明了HED和IRS的短期關系，而0.0829代表誤差修正項對IRS年變化的修正速度，同時也反映了誤差修正模型自我修正的動態機制。通過誤差修正模型可以發現，教育發展水平的變動將引起產業結構調整同方向的變動，教育發展水平的波動會導致產業結構調整的波動，但是由于長期均衡機制的影響以及誤差修正模型的反向調整使得波動程度不太大，并且最終將回歸到長期均衡路徑。

結論與政策建議

本文基于天津市1981~2020年的時間序列數據，以Engle-Granger兩步法和誤差修正模型為主要計量方法，實證分析了教育發展水平對地方產業結構調整的影響。結果說明教育發展水平的提升對地方產業結構的調整有著積極的影響，兩者之間存在長期穩定的發展關系，教育發展水平導致的產業結構調整過度具有自我修正的動態機制。本文的研究可為通過發展教育推動產業結構的優化升級提供有力的理論支持，為更好的協調教育發展與產業結構調整的聯系，發揮教育的產業結構調整效應，在此本文提出以下兩點政策建議：（1）改善教育結構，以與產業結構的調整相適應為標準。一國或地區的產業結構水平是由它的生產力的發展水平，尤其是它所具有的生產技術水平所決定的，產業結構的調整趨勢是最終發展形成以資本密集型、技術(知識)密集型產業為國民經濟的主導產業。教育結構的調整應當主動承擔起適應產業結構升級要求的重任，從而體現教育應以經濟建設和現代化為最終服務對象的宗旨。在具體措施上，應重點發展職業教育與高等教育，培養面向產業結構升級尤其是適應高新技術產業化發展需要、能適應激烈國際競爭的高層次管理人才、技術人才和復合型人才。（2）加強教學內容的調整與創新。當前的產業結構正經歷了快速的調整，不同產業在發展速度和方向差別顯著，尤其是高新技術產業的變化更快，對人才的知識結構、知識深度和廣度、能力結構和素質等方面要求日益苛刻和專業化，這就要求按照社會發展和產業結構調整的需求靈活調整學科專業方向，不僅要繼續鞏固和發揮原有傳統學科的優勢，而且要在教學內容上進一步創新，根據地方產業的發展現狀和趨勢設置一些應用型學科專業，為產業結構的調整奠定人才基礎。