摘 要：以我国1980—2013年的相关数据为研究样本，运用协整检验、VAR模型、格兰杰因果关系检验、脉冲函数以及方差分解等方法，对我国财政研发投资、公共教育投资以及经济增长之间的动态关系进行实证研究。结果表明，公共教育投资与经济增长之间存在双向因果关系。财政研发投资是公共教育投资和经济增长的格兰杰原因;而公共教育投资和经济增长与财政研发投资之间的格兰杰因果关系存在阶段性，在1998年之前，经济增长和公共教育投资是研发投资的格兰杰原因，之后这些格兰杰因果关系不再显著。教育投资、研发投资对经济增长的拉动作用存在一定的滞后期，而且作用较弱。最后，针对我国教育、研发投资不足、教育投资结构不合理等问题，提出了相应的对策建议。

关键词：财政研发投资;公共教育投资;经济增长

中图分类号：F830.59   文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）23-0004-04.5

引言

无论是改革开放以来的高增长，还是目前新常态下的结构性减速，经济增长的重要性一直吸引着越来越多的学者探寻其影响因素。越来越多的实证研究表明，现代经济增长主要依靠技术进步，或称全要素生产率，而全要素生产率又主要来自教育投入和研发投入。目前，我国的教育投资与研发投资主要来自政府层面，企业层面相对较小。因此，研究公共教育投资以及财政R&D投资与经济增长的关系具有重要意义，它关乎到一国经济是否能够实现可持续增长。保罗（1986）以及卢卡斯（1988）认为，教育以及R&D投资是促进技术进步的两种方式，将这两者放在一起研究也能够得出对经济增长贡献最大的因素，从而为政府投资决策提供指导。

目前，国内学者从不同的角度，利用不同的研究方法，对教育、R&D投资以及经济增长之间的关系进行了实证研究。已有的研究主要是基于两个角度：一是（王琼，2015;李敏，2014;刘幼昕，2013;王琴梅，2011;王维国，等，2009）将教育、R&D投资分开，单方向地、分别研究其与经济增长之间的关系;二是（陈红玲、罗炳彦，2013;李雪峰，2006）将教育以及R&D投资结合起来，单方向地研究其对经济增长的作用，而没有考虑到经济增长、教育以及R&D投资三者之间的双向互动关系，更没有考虑到这三者之间可能存在的长期动态关系。鉴于此，本文选取我国1980—2013年财政研发投资、公共教育投资以及经济增长的相关数据，利用向量自回归法检验这三者之间的协整关系以及格兰杰因果关系，并通过脉冲响应函数以及方差分解分析这三者之间的动态关系，从而为政府的投资决策提供建议。

一、实证分析

（一）数据说明及模型设定

本文以我国1980—2013年国内生产总值、公共教育投资以及财政研发投资数据作为研究样本。由于我国自1988年以后才有关于中国研究开发活动的统计数据，而且自2007年开始国家统计年鉴统计口径发生变化，所以，1980—2006年财政研发投资以财政科技拨款数据近似替代，2007—2013年财政研发投资以公共财政支出中用于科学技术的支出近似替代，而我国的公共教育投资则以教育经费中的国家财政性教育经费支出代表。本文所有变量都采取对数形式，以LNGDP代表国内生产总值，以LNJY代表公共教育投资，以LNKJ代表财政研发投资。为了研究公共教育投资、财政研发投资以及经济增长这三者之间的关系，本文构建以下VAR模型：

<D：＼3月＼经济研究导刊201523＼7-28陈丹4.5财政研发投资、公共_p0001.jpg>[（1）

（2）

（3）]

本文所有数据均用GDP平减指数进行了处理，所有数据处理采用Eviews5.0软件，数据来源于历年《中国统计年鉴》。

（二）1980—2013年我国财政R&D投资、公共教育投资以及经济增长概况

以1978年不变价格来衡量，我国GDP从1978年的3 645.2亿元人民币上升到2013年的95 087.9亿元人民币，增长了26.09倍，每年大约以9.77%的速度增长;人均GDP从381元人民币上升到7 000.875元人民币，增长了18.375倍，每年大约以21.35%的速度增长。与此同时，我国公共教育投资与财政研发投资分别从1980年的108.2亿元、64.59亿元增加到2013年的22 001.76亿元、5 084.3亿元。公共教育投资在GDP中所占的比重远大于财政研发投资，而财政研发投资在GDP中所占比率具有阶段性，在1998年之前呈逐渐下降态势，之后逐渐上升。尽管如此，这一比率仍非常小，公共教育投资还不足4%，而美国在1980年就已经达到了6.7%;财政研发投资不足1%，而一些工业化国家在2010年就已经超过了3%。

（三）计量检验

1.平稳性检验

为了使回归结果更能真实反映各变量之间的关系，本文首先采用ADF检验方法对LNGDP、LNJY和 LNKJ及其差分形式进行单位根检验，滞后期由AIC准则确定。检验结果显示，原序列LNGDP、LNJY以及 LNKJ是不平稳的，但它们的一阶差分是平稳的。因此，序列LNGDP、LNJY以及 LNKJ是一阶单整的，即LNGDP～I（1）、LNJY～I（1）以及 LNKJ～I（1）。

2.协整检验

由于我国的财政研发投资、公共教育投资以及经济增长满足一阶单整，因此，可以进一步检验变量之间是否存在协整关系，我们采用基于VAR模型的Johanson协整检验方法。结果显示，LNGDP、LNJY以及LNKJ之间至少存在一个协整关系，这说明我国财政研发投资、公共教育投资与经济增长之间存在长期均衡关系，但这三者之间究竟存在何种形式的关系仍不能确定。

上述检验表明，虽然我国经济增幅自2010年以来呈下降态势，但这种下降态势并未改变其与公共教育投资、财政研发投资的长期均衡关系。为了进一步探寻这三者之间的关系，本文运用格兰杰因果关系检验、VAR模型、脉冲响应函数以及方差分解方法进行研究。

3.格兰杰因果关系检验

为了进一步考察各变量之间的这种均衡关系是否构成因果关系，我们采用格兰杰因果关系检验方法。

检验结果显示，在10%的显著性水平下，LNJY不是LNGDP的Granger原因、LNKJ不是LNGDP的Granger原因以及LNKJ不是LNJY的Granger原因皆被拒绝，而LNGDP不是LNJY的Granger原因、LNGDP不是LNKJ的Granger原因以及LNJY不是LNKJ的Granger原因皆被接受。从理论上来说，财政研发投资、公共教育投资与经济增长之间应该是一种双向因果关系。为了进一步深入分析，同时，考虑到我国财政政策、科教兴国战略等因素的影响，我们将数据划分为1980—1997年和1998—2013年两个区间，分别进行检验。结果显示，在10%的显著性水平下，LNJY不是LNGDP的格兰杰原因的P值从0.059 5变为0.401 0，由之前的显著变得不显著了。这可能是因为，在1998年之前，我国的基础教育状况比较差，教育投资弹性比较大，此时，公共教育投资增加对经济增长的促进作用就会比较明显;而之后，在科教兴国战略、金融危机的影响下，国家实行扩张性的财政政策，教育投资增加，我国的基础教育逐渐提高，教育投资弹性在逐渐减小。LNGDP不是LNJY的格兰杰原因的P值从0.158 0降到0.095 1，这说明LNGDP对LNJY的促进作用在增强。这与理论相符，只有经济增长了，国家才有充足的资金用于教育投资。LNKJ不是LNGDP的格兰杰原因是被拒绝的，而LNGDP不是LNKJ的格兰杰原因的P值从0.016变为0.191 5，这可能与我国研发投资不足有关，研发投入的不足导致其对经济增长的推动作用较弱。LNKJ不是LNJY的格兰杰原因的P值从0.841 2降到0.373 6，这说明研发投资是教育投资的格兰杰原因是可以接受的。而LNJY不是LNKJ的格兰杰原因的P值由0.054 1变为0.283 1，由之前的显著而变得不显著了。

4.VAR模型的参数估计与检验

在进行参数估计前，我们根据LR、FPE、AIC、SC和HQ准则对滞后期进行选择，检验结果显示，最佳滞后期为2，由此进行VAR模型的参数估计和检验。由于参数是否显著不为零不是VAR模型最关注的，所以，在建立VAR模型时可以保留各个滞后变量而不考虑其是否显著。VAR模型可以表示为：

LNGDP=0.52+1.45LNGDP（-1）-0.55LNGDP（-2）-0.07LNJY（-1）+0.16 LNJY（-2）-0.14 LNKJ（-1）+0.15 LNKJ（-2）  （4）

LNJY=-1.27+0.24 LNGDP（-1）+0.04 LNGDP（-2）+0.65 LNJY（-1）-0.01 LNJY（-2）+0.003 LNKJ（-1）+0.17 LNKJ（-2） （5）

LNKJ=-0.65-1.02 LNGDP（-1）+1.17 LNGDP（-2）-0.09 LNJY（-1）-0.03 LNJY（-2）+1.11 LNKJ（-1）-0.08 LNKJ（-2）   （6）

三个模型的拟合优度分别为R1=0.999 705，R2=0.997 825，R3=0.992 158。从拟合优度可以看出，模型的拟合效果比较好，AIC以及SC值也比较小，分别为-10.48、-9.51。

通过参数估计，可以发现如下现象：经济增长具有一定的自我拉动性。在滞后两期的时候，教育投入以及研发投入的增加才开始对GDP的增长产生正的效益。GDP的滞后项对公共教育投资的影响不显著，可能是因为教育投入是由长期规划决定的，不受上年度GDP的影响。研发投资除受到自身滞后期的影响外，还受到GDP滞后一期的负向影响、滞后两期的正向影响，可能是因为当上年度增加值增长较快时，经济增长的粗放型特征较强，这时研发主体的研发意愿下降，表现为经济增长对其影响为负向的，当增加值连续增长较快时，此时产业竞争加剧，研发主体的研发意愿增强，表现为经济增长对其影响为正。

5.脉冲响应函数

为了进一步考察财政研发投资、公共教育投资与经济增长之间的动态关系，我们对其进行脉冲分析，将脉冲响应函数的追踪期设定为十期。

图2表明，LNGDP对自身新息的一个标准差扰动的脉冲响应在第二期达到最大（0.027 8）后开始逐渐减小;对LNJY新息的一个标准差扰动的脉冲响应在第一期为0，在第二期甚至为负数（-0.000 1），之后开始正向增强，且在第三期取得正值0.004 6之后继续正向增强;对LNKJ新息的一个标准差扰动的脉冲响应在第一期为0，随后开始正向增强，在第三期达到0.015 6后，正向缓慢减弱，在第六期后才又开始继续正向增强。这说明，经济增长在最初受自身影响显著，具有较强的自身带动效应，而研发投资和公共教育投资对经济增长都有一个较显著、较持续的正向影响，相比较而言，研发投资对经济增长的冲击更显著，教育投资对经济增长的带动作用没有充分显示出来，但两者都存在时滞。

图3表明，LNJY对自身新息的一个标准差扰动的脉冲响应由第一期的0.045 9逐渐减小到第十期的0.011 0;对LNKJ新息的一个标准差扰动的脉冲响应从第一期的0逐渐增强到第十期的0.045 1，而对LNGDP新息的一个标准差扰动的脉冲响应在第三期取得正值0.002 6后开始逐渐正向增强。GDP变化对教育的影响在前两期显示为负向的，这可能是由于我国各地区教育支出水平存在差异，再加上我国体制的不完善，使得GDP变化对教育的影响不能立刻显示出来。这说明，公共教育投资在最初受自身影响显著，研发投资对公共教育投资支出的冲击最为显著，持续影响效应较长，而GDP对公共教育投资的促进作用存在两期滞后。

图4表明，LNKJ对自身新息的一个标准差扰动的脉冲响应比较平稳，一直保持在0.07左右;对LNGDP新息的一个标准差扰动的脉冲响应在第一期为0.013 6，随后正向逐渐减小，在第三期冲破负值（-0.008 2）以后，负向慢慢减弱，正向慢慢增强，在第五期取得正值（0.006 9）以后，正向继续增强;对LNJY新息的一个标准差扰动的脉冲响应在第一期的0.023 0以后，正向逐渐减弱，在第六期取得负值（-0.000 6）以后，负向逐渐增强。这说明，研发投资受自身影响显著，GDP以及教育投资一个百分点的变化虽然会对研发投资产生同向的带动作用，但作用不强。

6.方差分解

本文利用方差分解进一步分析财政研发投资、公共教育投资与经济增长的动态特征。

在LNGDP的变动中，第一期仅受其自身波动的影响，但其贡献率呈逐渐下降趋势。LNKJ以及LNJY对LNGDP波动的贡献都是在第二期才开始显现出来，但LNJY对LNGDP波动的贡献具有阶段性，在前十二期逐渐增强，随后就慢慢减弱。从长期来看，经济增长主要受研发投资的影响，公共教育投资对经济增长的贡献相较于研发投资来说较小。

在LNJY的变动中，在第一期主要受自身波动的影响，但其贡献逐渐减小。LNKJ对LNJY波动的贡献虽然在第二期才开始显现，但其对LNJY波动的贡献率增长比较快，在第八期突破50%后继续增强，在第三十期达到75%。LNGDP对LNJY波动的贡献率;而LNGDP对LNJY波动的贡献率相对较小。可见，公共教育投资在短期内受经济增长的影响，影响较弱;在长期中主要受研发投资的影响，影响较强。

在LNKJ的变动中，在第一期就受到自身以及LNGDP、LNJY波动的影响，其中受自身波动的影响最大（88.3%），虽然之后呈逐渐减小的趋势，但始终保持在87%以上;而LNGDP以及LNJY对LNKJ波动的贡献相对较小。可见，研发投资主要受自身影响比较显著，GDP以及公共教育投资对其影响相对比较小。GDP与公共教育投资相比，研发投资在短期内受公共教育投资影响比较大，在长期内受GDP影响比较大。

二、主要结论与政策建议

以上通过应用协整检验、脉冲响应函数、VAR模型、方差分解以及格兰杰因果检验等计量经济方法，对我国财政研发投资、公共教育投资以及经济增长之间的关系进行了实证研究，得出如下结论及建议。

1.我国财政研发投资、公共教育投资与经济增长之间存在长期均衡关系。

2.我国公共教育投资与经济增长之间存在双向因果关系。财政研发投资是公共教育投资和经济增长的格兰杰原因;而公共教育投资和经济增长与财政研发投资之间的格兰杰因果关系存在阶段性，在1998年之前经济增长和公共教育投资是研发投资的格兰杰原因，之后这些格兰杰因果关系不再显著。

3.我国经济增长具有一定的自我拉动性。公共教育投入和财政研发投入的增加在滞后两期的时候才开始对GDP的增长产生正的效益。经济增长在长期中主要受研发投资影响。公共教育投资在短期内受经济增长的影响，在长期中主要受研发投资的影响。研发投资主要受自身影响比较显著，GDP以及公共教育投资对其影响相对比较小。

当前，我国经济发展正在进入新常态时期。为适应和引导新常态，应根据我国财政研发投资、公共教育投资以及经济增长之间的关系，除了加大对教育、研发的投资外，还要根据当前的基础教育的发展状况，制定合适的投资规模和投资领域;除了注重义务教育外，还要加强对高等教育、民工教育的关注，提高教育质量。同时，政府在制定教育投资政策时应考虑到教育投资对经济增长的时滞效应，采取长期政策而非短期政策，这样才能促进实际经济增长。

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[责任编辑   仲 琪]