文档介绍：中国经济增长与教育支出关系研究
摘要：随着中国经济的快速发展，政府对教育投入规模不断扩大。通过分析1978-2007年中国教育支出和国内总产值的变化趋势，运用VAR模型和因果关系检验理论对中国教育支出与经济增长之间的关系进行实证研究。结果表明，教育支出对经济增长具有时滞作用，教育支出冲击对GDP的作用较强，GDP冲击对教育支出相对较弱，说明教育对经济增长的回报高于经济对教育的投入。关键词：教育支出；经济增长；VAR模型；脉冲响应中图分类号： F2 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）16-0019-02 1 引言知识经济时代已经到来，教育成为促进经济增长的关键因素。世界各国尤其是发达国家为在国际经济竞争中争取主动权，纷纷把推动人才教育作为国家发展战略，大幅度提高教育投入。我国政府亦明确提出，实现长期可持续发展要依靠科技进步和劳动力素质的提高，要深入实施科教兴国战略和人才强国战略。科技进步的核心因素是教育，随着经济的发展，我国的教育投入经费也在快速增长。那么，教育投入和经济增长之间究竟存在一种什么样的关系呢？发达国家的经济学家对二者间的定量关系已经进行了广泛而深入的实证研究，为政府提供了大量的宝贵信息。而我国在这一领域的研究，以往由于受到数据可得性的限制，多数倾向于定性分析，定量研究较少，而且结论常有相互矛盾之处，因此有必要采用新的数据和运用新的分析方法对该问题进行深入研究。
本文选择1978-2007年的国内生产总值（GDP）和教育支出（EDU）作为原始数据，单位是亿元人民币。对EDU、GDP对数化处理后表示为LNGDP、LNEDU，其一阶差分分别为DLNGDP、DLNEDU。建模和检验计算过程借助计量经济软件Eviews完成。 2 VAR模型建立与实证分析向量自回归是Sims在1980年提出的使用模型中的所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响。它突出的一个核心问题是：让数据自己说话。（1）变量平稳性检验。时间序列数据往往表现出一致的变化趋势，呈现非平稳状态，即使两列数据之间没有任何经济关系，进行回归时也可表现出较高的可决系数，产生虚假回归现象。因此，在对时间序列数据进行计量分析时，首先要对各变量进行平稳性检验，本文采用ADF检验来确定各变量的平稳性。经检验后，结果显示，在99%的显著水平上，LNEDU和LNGDP的一阶差分都不平稳。通过二阶差分后，序列均达到了显著性水平
99%以上的平稳性。因此可以认为，两个时间序列LNEDU和LNGDP都是二阶单整序列。（2）VAR模型滞后期的选择。 Johansen检验是基于VAR模型进行的，构建VAR模型需明确模型共含有哪些变量及滞后期数。该VAR模型中的变量已经确定，为了保持合理的自由度使模型参数具有较强的解释能力，同时在综合参照了残差的自相关性、异方差性和正态性后，本文选取最佳滞后期为2。。（3）协整分析。协整检验模型的滞后期即为无约束VAR模型的一阶差分变量的滞后期。无约束VAR模型的最优滞后期为3，所以协整检验模型的滞后期应为2。在长期关系中，教育投入每增长1%，%。这从数量上证明了在样本区间内，