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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果贵州省高等教育与经济增长关系的实证分析 【摘要】利用贵州省1990年～XX年数据对高等教育与经济增长之间的关系进行研究,建立误差修正模型,进行了格兰杰因果关系检验,得出的主要结论是:贵州省经济增长和高校教育规模之间存在长期的协整关系,经济增长是高等教育发展的格兰杰原因,表明贵州省经济增长促进了高等教育的发展;误差修正模型表明高等教育在短期内主要受经济增长的影响,误差修正项系数为负,符合反向修正机制。中国编辑。 【关键词】高等教育经济增长协
2、整格兰杰因果关系误差修正模型 一、引言 经济发展水平是教育发展的物质基础,制约着教育发展的规模、速度和结构;与此同时,教育对经济的发展也具有推动作用。改革开放以来,贵州省经济稳定增长,高等教育不断发展。本文基于贵州省高等教育和经济发展的现状,运用协整方法对样本期内(1990年～XX年)贵州省高等教育与经济增长的关系进行检验,以探究两者之间的关系,并对结果进行解释。课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究
3、生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果 二、实证研究 1.变量与数据的说明 本文的样本数据区间为1990年～XX年,用国内生产总值(GDP)指标反映贵州省的经济增长,用贵州省普通高校在校学生人数(GP)衡量高等教育的发展规模。所采用数据均来自历年《贵州省统计年鉴》。为了消除价格波动的影响,对GDP指标用GDP指数进行处理(1990=100)。本文的数据处理均是在统计软件上实现的。 2.平稳性检验 单位根检验是判断时间序列平稳性的最常用的办法。在时间序列进行单位根检验时,常用的方法有DF检验法,ADF检验法及PP检验法。本文对序列进行ADF检验。由
4、于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系,并能使其趋势线性化,消除时间序列中存在的异方差现象,所以对原始数据取自然对数为LGDP和LGP,一阶差分序列记为DLGDP和DLGP,并采用软件对两个变量LGDP和LGP进行ADF单位根检验。结果如表1所示。 检验结果表明,在5%显著性水平下,原始序列LGDP和LGP为非平稳序列,而一阶差分序列均为平稳序列,课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士
5、生必须有创新性的成果所以LGDP和LGP均是一阶单整序列,即均是I(1),满足协整分析的条件,因此,可以进一步检验它们之间是否存在协整关系。 3.协整关系检验 协整关系就是多个单整序列间的均衡关系。通常检验协整性就是检验协整回归方程的残差项是否存在单位根。如果残差中存在单位根,那么这两个序列就不存在协整关系;如果残差是平稳的,那么这两个序列则存在协整关系。由于LGDP和LGP均是一阶单整,满足协整检验前提条件,故可进一步对二者进行协整检验。下面按照Engle-Granger两步法进行协整检验。首先用OLS法估计长期静态回归方程,其次用ADF统计量检验残差估计值的平稳性。
6、 结果显示,在5%的置信水平下,残差序列不存在单位根,即残差序列是平稳的,也就是说,这个回归不是伪回归。因此,贵州省高等教育与经济增长存在协整关系,即二者之间具有长期稳定的均衡关系。 4.格兰杰(Granger)因果关系检验课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果 格兰杰因果关系检验法的基本思想如下:如果变量X有助于预测变量Y,即根据Y的过去值对Y进行自回归时,再加
7、上X的过去值,能显著地增强回归的解释能力,则称X是Y的格兰杰原因;否则,称为非格兰杰原因。协整检验结果告诉我们,贵州省高等教育与经济增长存在长期的均衡关系,但是这种关系是否构成因果关系,即是高等教育的增长带来经济的增长,还是经济的增长带来高等教育的增长,还需要进一步验证。对LGP、LGDP进行因果检验结果见表3。 由表3检验结果表明,在10%的显著性水平下,当数据滞后1期时,经济增长是引起高等教育发展的格兰杰原因;高等教育发展不是引起经济增长的格兰杰原因.即说明了贵州省经济发展拉动了贵州省高等教育的发展,但贵
