“后4%时代”的教育经费应该投向何处？——基于跨国数据的实证研究，本文主要内容关键词为：投向论文,教育经费论文,实证研究论文,时代论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]G40 [文献标识码]A [文章编号]1002-0209(2014)05-0013-12 在国际上，公共教育支出占GDP的比重一直成为衡量一国公共教育努力程度的重要指标。早在20世纪八十年代末、九十年代初，以厉以宁、王善迈为代表的老一辈经济学家就通过计量方法和国际比较提出到2000年我国财政性教育经费支出占GDP比重应达到4%这一宏伟目标①。时过境迁，这一目标在2012年终于得以实现。教育部副部长杜玉波同志指出：“4%的实现，是我国教育发展史上的重要里程碑，极大地促进了教育发展和教育公平。”②然而，姗姗来迟的4%让我国公共教育财政政策制定陷入了新的困境，国内部分学者开始以“后4%时代”为主题，着力探讨今后我国公共教育财政支出的走向问题，以及教育投入长效保障机制建立问题③，但一直再没有如4%这样清晰而明确的新的量化目标被公开提出。 实际上，国与国之间的情况大相径庭，特别是对于不同文化背景、不同经济发展水平的国家，其指标不能等量齐观。在西方发达国家，国家是教育支出的主体，整个教育支出的大部分都由国家承担，而个人分担的很少(尤其是基础教育)，由此难免会推高公共教育财政支出的比重。正如图1所显示的那样，美国、英国、法国、芬兰等四国的公共教育支出平均水平都占本国GDP的5.5%以上，并且有波动上升的趋势。而对于日本、韩国、新加坡等深受儒家文化影响的东南亚国家而言，家庭才是教育支出的主体，而并非国家，大量个性化的教育需求通过课外辅导达成。比如日本和韩国补习学校盛行，几乎是每个孩子在正常学校授课之外都必须去的地方④。比较教育学者马克·贝磊(Mark Bray)将此类与学校正规课程紧密联系的、以课业辅导为主的补充性教育界定为“影子教育”⑤，并认为通常人们所计算的学杂费等并非是学生接受教育所产生的全部成本，如果把接受影子教育的费用也考虑在内的话(即所谓的“教育全成本核算”⑥)，那么东南亚国家的生均教育成本将显著提高⑦。由图1可以发现，从2001年到2010年间，日本、韩国、新加坡三国的公共教育支出平均占本国GDP的3.5%左右，远低于西方发达国家，甚至在最近10年与金砖国家的比例也相去渐远。中国直到2009年才赶上日本、韩国、新加坡三国的平均水平，因而，尽管我国目前已经达到4%，但与西方发达国家以及金砖国家相比，相距仍远。
图1 主要国家公共教育支出占GDP比例⑧ 那么，是否完成4%之后，我国的公共教育经费投入就已然足够了呢？这还需要考虑到经济发展水平的问题，正如厉以宁、王善迈等学者曾指出的，一国的教育投资水平必须与其经济发展水平相适应。前面列举的多数是发达国家，而对于同样处于中等收入水平的金砖国家来说，其公共教育支出占本国GDP的比重在过去十年可谓一路攀升，从2001年的4%波动上升到2010年的5%左右。因此，对于中国来说，仍然应该加大公共教育经费投入，但什么时候应该达到什么水平，并不能仅由相同经济水平国家的均值来得出，还需要考虑到本国的经济发展水平和发展速度，经过计量模型分析来估计。但这并不是本文的意图所在。 实际上，我们认为，单纯的提出一个数字并没有太多意义。教育包含的面非常广，从学前到高教，从普教到职教，政府不可能包办一切，也无需对各级各类教育都一视同仁、等量齐观。我们应该探讨数字背后的问题，更深入地关注有限的公共教育财政预算应该投向何处，在我国，公共教育财政(特别是中央财政)长期存在着对高等教育过度补贴的现象。以“985工程”为例，一、二、三期建设工程的中央财政专项就接近600亿。而差不多同一时期，中央实施的各项义务教育专项工程累计投入650多亿⑨，与“985工程”不相上下。由此可见，教育层级之间的投入不平衡问题需要受到重视，并亟待从各级教育对于经济的贡献这一视角进行考察⑩。教育经济学中不乏关于教育个体收益与社会收益的研究(11)，大量理论分析和实证结果表明，从受益的主体来说，基础教育具有更大的外部性，能够产生更大的社会效益；而高等教育的社会收益率通常低于基础教育，对提高个体收益更具决定性作用。 对于“后4%时代”公共教育经费应该投向何处这一问题，我们不打算单纯地从教育财政或者教育公平的视角来看待。归根结底，公共教育财政投入是为了维护教育的准公共产品属性，而维护这一属性的直接目的，在微观上是为了使人获得一定的公民意识和生存技能，在宏观上则是为了带来经济繁荣和社会发展。众所周知，教育对于经济增长具有长期而正向的促进作用，那么我们没有理由不从经济增长的角度来理性思考“后4%时代”公共教育经费应该投向何处。更具体地说，究竟哪一级哪一类的教育应该得到更多的公共财政支持才更有利于国家经济增长，这也是本文所要探讨的“后4%时代”公共教育支出的主要问题。 二、两个技术问题 在研究教育与经济增长关系上，有两个问题在教育经济学中一直备受关注。首先，关于国民受教育水平的度量问题，究竟是应该看重教育数量还是教育质量(12)。很长一段时间，受限于数据，一般都用估算的平均受教育年限来代替国民受教育水平。在这方面，美国宏观经济学家罗伯特·巴罗(Robert Barro)和李钟和(Jong-Wha Lee)持续进行了大量的工作(13)，并估算出了覆盖世界200多个国家的受教育年限数据(以下简称BL数据)，每隔几年便进行更新(14)。这一算法在最近受到了质疑，美国教育经济学家艾瑞克·汉纳谢克(Eric Hanushek)认为，受教育年限数据的局限性显而易见，因为其中包含着一个非常不切实际的假设，即各个国家的教育质量是几乎均等的。也就是说，在教育发达国家(如芬兰、新加坡这些在国际学生学业测试中表现最好的国家)接受小学教育和在教育欠发达国家(如一些非洲国家)接受小学教育是差不多对等的。因此，简单地将人口的平均受教育年限作为教育发展水平的代理变量难免会得出荒谬的结果。正如汉纳谢克所指出的，一些非洲贫困国家为了达到联合国教科文组织(United Nation Educational，Scientific and Cultural Organization，简称UNESCO)等国际组织制定的教育目标而盲目提高入学率和升学率，但其学生接受教育的质量却是相当低下的(15)。为了寻找对教育质量更加合适的度量，汉纳谢克和卢德格尔·沃斯曼(Ludger Woessman)利用1960年以来开展的大型国际学生学业成就和能力测试数据，如PISA(Program for International Student Assessment)、TIMSS(Trends in International Mathematics and Science Study)、PIRLS(Progress in International Reading Literacy Study)等，通过经验校准的方法进行处理，得到了一组跨国可比的教育质量数据(以下简称HW数据)(16)。他们利用计量模型和HW数据，证明了与平均受教育年限相比，教育质量对一国长期经济增长更加具有决定性作用(17)。 其次，如何处理时滞的问题。根据人力资本理论，教育对经济增长的决定性作用是毋庸置疑的，但是这种影响绝对不可能是瞬间作用的结果，即不可能当年教育水平的提高会马上反映到当年或者隔年的GDP上，而必须经过一定的过程。这一过程就是接受更高水平教育(或者具备更高素质)的劳动者进入劳动力市场的过程。中国有句古语“十年树木、百年树人”，就是说明了教育工作的长期性。当一个人接受完了中等或者高等教育进入劳动力市场之后，其所具有的人力资本才开始慢慢发挥作用。考虑到新增劳动力仅仅是当年劳动力市场的一部分，因此，要等到整个劳动力市场被更新之后，才能够完全体现出教育发展对经济增长的真正作用。根据这一思想，汉纳谢克坚持用长期时序数据去研究教育与经济增长之间的关系。在相关实证研究中，他采用40年平均水平来考察教育对于经济增长的影响，获得了较高的解释力(18)。值得指出的是，能够利用40年的数据进行研究主要得益于汉纳谢克通过经验校准的方式得到了教育质量的数据，而这些数据刚好是从20世纪60年代开始的。 尽管汉纳谢克在考察教育与经济增长时所采用的方法克服了以往研究的不足，但我们仍然有理由质疑其教育质量度量的合理性，以及时间节点选择的正确性。汉纳谢克为了给出尽可能多的国家的教育质量数据，对2004年以前所有的大型国际测试成绩进行了统计处理，并以美国为基准进行校验。从教育测量学上来说，此种方法还是过于粗糙，难以保证估算的精确性。比如，在其数据中，中国的数据来自20世纪七八十年代参加的一次TIMSS测试，其结果能否代表1960-2003年间中国的教育质量，非常值得商榷。因此，汉纳谢克的教育质量数据对于经济社会结构较为稳定的西方发达国家来说，可能较为适用，而对于像中国、印度这样的无时无刻不处在深刻变革之中的发展中国家来说，则未必适用。也正因为此，对于40年跨度的时间节点选择也值得省思。最直接的例子莫过于，中国改革开放30年已经诞生了截然不同的两代农民工，而两代农民工之间在人力资本上的巨大差异也绝不是简单的一次TIMSS测试能够概括的(19)。对于时滞问题，我们觉得40年跨度有些过长，而10年左右则较为合适。因为经济结构是不断变化的，而教育也在随之不断发生变革的，所以如果将时滞放大到半个世纪甚至更长无疑会要求在计量模型中控制更多的结构变量，而这些结构变量往往是不可得的。比如，在汉纳谢克取样的1960-2003年间，中国就经历了从计划经济到市场经济的转变，如果不能选择适当的代理变量对此进行控制，而仅认为是教育发展带动了经济腾飞是有失偏颇的。当然，本文并不试图彻底解决以上两个问题，只是认为有必要利用近期的高质量数据，在一个较为合适的时滞范围内，再次验证教育发展和经济增长之间的关系，并在此基础上估算各级各类教育对于经济增长的不同影响效应。 三、数据来源与描述统计 本文中，经济数据来源较为单一，主要采用世界银行统计数据库中2011年的“现价美元GDP(GDP current US$)指标(20)；教育发展数据来源相对复杂，因为既要考察教育数量又要考察教育质量对经济增长的影响，必须同时利用BL数据、HW数据和PISA数据。对于PISA数据来说，从2000开始至今已经实施了5轮(分别是2000、2003、2006、2009和2012)，虽然没有中国，但是有香港、澳门等地区，也能在一定程度上反映中国的部分情况。考虑到毕业生进入劳动力市场的时滞问题，这里主要选用PISA2003的数据(21)，其涵盖了包括中国的香港和澳门在内的全球39个国家或地区(22)。表1给出了关键变量的描述统计结果。
在39个国家中，共有7个亚太经济体，在后面的计量模型中，这一虚拟变量用来控制地域因素，而且还用来控制文化影响。这样的做法在经济增长的建模中经常使用。由于后面计量模型都建立在2003年到2011年这个时间段内，因此表中也给出了2003年对数人均GDP和2011年对数人均GDP。 另外，表1中有四组重要的教育发展变量，分别是PISA2003的成绩、HW标定的认知技能水平、BL统计出的各级受教育年限和各级受教育比例。对于PISA2003，这里分别给出了阅读、数学、科学和三门平均成绩。可以看出，科学成绩均分最高，数学次之，阅读最低，不过，阅读的标准差最小(即各国之间的差距相对较小)，而数学的标准差最大(各国之间差距相对较大)。三门的均分和数学成绩非常接近，但标准差更小，是一个更为合适的度量，这一点将在后面的计量模型中得到体现。 对于HW标定的认知技能水平，是将历次大型国际测试进行经验校准后得到的，为了与对数人均GDP等变量保持同一量级，汉纳谢克和沃斯曼将所得的结果除以100(23)。除了认知技能水平，HW数据还在此基础上提供了衡量一国教育发展内涵的两个变量，即ordinary(普通生比例)和talent(优等生比例)。汉纳谢克认为，认知技能水平只能反映一国的平均教育发展程度，很难展现出一国的教育发展内涵。变量ordinary测算了一国达到合格以上水平的学生的比例，而talent则测算了一国达到优秀水平的学生比例。这两个变量可以当做一国教育发展模式的代理变量，ordinary表示大众教育，而talent则表示精英教育。 对于BL测算的两组衡量教育数量的数据，从1950年开始到2010年每隔五年一组，而2003年的数据是利用2000年和2005两年的数据取均值得到的，可以看做是一个近似的结果。schy03表示一国全部人口在2003年时接受教育的平均年限，py03、sy03、ty03的含义与之类似，分别表示一国全部人口在2003时接受初等教育、中等教育、高等教育的平均年限；pp03、sp03、tp03分别表示一国全部人口在2003年时接受各级教育的比例。总体来说，这两组BL数据在使用时有两点值得注意：一是各级平均受教育年限(或比例)仅表示全部人口接受该级教育的年限(比例)，而不包括其他两级(如sy03的测算不考虑接受初等和高等教育的情况)；二是ty03和tp03实际上表示的是第三级教育(tertiary)，并非仅指高等教育，但考虑到我国的习惯，我们仍将其称作高等教育。 四、计量模型结果 在本节中，我们将使用如下计量模型来探讨教育与经济增长之关系：
因变量是样本国家2011年的对数人均GDP。自变量主要有三类，一类是由
表示的衡量教育数量的变量，主要包括BL数据中的各级受教育年限(如schy03、py03、sy03、ty03)和各级受教育比例(如pp03、sp03、tp03)；另一类由
表示的衡量教育质量的变量，主要包括HW数据中的认知技能水平(cognitive)、普通学生比例(ordinary)和优等生比例(talent)，以及PISA2003的阅读(pisa03r)、数学(pisa03m)、科学(pisa03s)和均分(pisa03a)成绩；最后一类是由control表示的控制变量，主要包括控制地域和文化因素的变量，如是否亚太国家(ap)。此外，为了尽可能控制前期经济水平的影响，真正获得新增劳动力人口的经济增长效应，衡量前期经济水平的2003年对数人均GDP(lngdp03)也被纳入模型中。以上模型中包含了所有将要用到的变量，不过在实际运行中，我们会根据问题的需要呈现改动过的计量模型结果，并解释其政策含义。下面，我们将分别围绕“教育对经济增长的影响”、“各级受教育年限对经济增长的影响”、“各级受教育比例对经济增长的影响”三个问题就构建具体模型展开讨论。 1.教育对经济增长的影响 为了考察教育对经济增长的影响，我们采用如下增值模型(即控制2003年的初始人均GDP)，并加入受教育年限、PISA2003成绩、认知技能水平等解释变量。
其中，PISA成绩包括阅读、数学、科学，以及三门均分。考虑到教育指标之间的高度相关性会使得普通最小二乘方法(OLS)由于共线性而产生严重的估计偏误，在表2模型1-6中我们选择单独进入的方式进行估计。为了比较不同类型教育指标之间的重要性，在模型7-11中采用两两放入的方式进行估计。此外，模型12-13还特别考察了优等生比例和普通生比例对经济增长的影响。 从模型1-6的结果可以看出，在增值模型中，教育指标对经济增长的作用在统计意义上并不显著，但是正向作用非常明显，由高到低依次为阅读素养(0.284)、三门均分(0.224)、科学素养(0.193)、数学素养(0.185)、认知技能(0.157)、受教育年限(0.015)。而且，阅读素养和三门均分的模型解释力最高(0.911)，而受教育年限的模型解释力最低(0.906)，说明教育质量能够更好地解释经济增长率。以阅读素养为例，每提高10分，可以带动人均GDP增长2.48%，相比之下，受教育年限每提高一年，仅能带动人均GDP增长1.5%。 从模型7-11两两对比的结果中可以看出，当将不同类型的教育指标一起放入时，教育质量指标更能够反映经济增长水平，而受教育年限的解释效果则被大大压缩甚至扭曲了。由于共线性的存在，受教育年限全部为负，此处只能将其作为控制变量，不宜对其进行解释。相反，PISA得分和认知技能的系数都得到了显著提高，特别是三门均分的系数提高了0.027。这说明在同等受教育年限的水平上，教育质量更高的国家能够获得更高的经济增长。 模型12-13用于揭示不同教育模式对于经济增长的影响效应，以便回答一国是应该重视精英教育还是应该重视大众教育的问题。从模型12-13的结果来看，优等生比例对于经济增长有着异常显著的正向效应，其作用程度远远超过任何其他教育指标。无论是否控制受教育年限，优等生比例对于人均GDP的回归系数都超过3。这说明，如果优等生比例提高1%，那么将会使人均GDP提高3倍。这也为西方发达国家重视科技创新人才培养和引进，以提升一国经济实力提供了佐证。这一结果也给予我们启示：在注重基础教育均衡发展的同时，仍然要兼顾对于英才少年的培养。这些英才是未来社会发展的中流砥柱，他们往往具有过人的天赋，能够通过科技创新大幅度提高国民生产力。 2.哪一级受教育年限对经济增长影响最大 在教育经济学中讨论较多的是教育与经济增长的关系问题，但是学者们很少对各级教育和经济增长的关系展开讨论，相关实证研究也非常少。实际上，劳动力市场是具有层次性的，不同行业对劳动力的素质要求也不尽相同。比如目前高等院校一般都需具有博士学位，而制造业则更需要熟练技术工人，对学历没有太高要求。因此，仅估算一国劳动力人口平均受教育年限对经济增长的影响不足以全面揭示一国教育发展状况对经济增长的作用。不少经济学研究表明，发达国家的技术进步呈现出技能偏向，即技术进步会使劳动力市场向具有更高技能的劳动者倾斜(24)，从而拉大社会差距。这一点，在中国也得到了部分证实(25)。本小节中，我们将对初等教育、中等教育和高等教育的受教育年限水平的经济影响进行估计，探讨究竟哪一级受教育年限对经济增长的影响最大。 具体地，我们采用下面增值模型：
表3中的模型1、2表示OLS估计的非标准化回归结果，它的系数可以用来衡量每一级受教育年限增加一年带来的人均GDP增幅。而模型1′和2′则显示了标准化后的结果，它的系数可以用来比较不同层级教育之间的相对重要性。模型1给出了未控制地区变量的结果，三级教育对于经济增长的影响分别为0.006、0.022和0.036，这说明受教育年限每增加一年，相应的人均GDP可以分别增长0.6%、2.2%和3.6%。由此可见，延长高等教育年限对于经济增长的促进作用最大，中等教育次之，初等教育最有限。不过，在控制了地区变量之后(模型2)，三级受教育年限的回归系数发生了明显变化，初等、中等受教育年限的系数变大而高等教育年限的系数明显减小。这说明对处于相同地区的国家来说，延长中等受教育年限对经济增长最为重要，每延长一年能带动人均GDP提高2.6%。标准化的结果(模型1′和2′)进一步佐证了提高中等教育年限的重要性。
3.哪一级受教育比例对经济增长的影响最大 除了考察各级受教育年限之外，各级受教育比例也是教育发展规划研究中较为关注的指标。为此，我们采用类似的增值模型，并给出非标准化和标准化的估计结果。
从表4模型1中可以看出，中等受教育比例对于经济增长的影响显著，每提高一个百分点能够带动人均GDP增长1.4%。相比之下，初等和高等受教育比例均不显著，但是影响程度差不多。标准化之后的结果显示，高等受教育比例的相对影响明显下降，中等受教育比例的影响仍然最大。在控制了地区因素之后(模型2)，各级教育比例的效应略有提高，而且高等教育参与率的影响变得显著。这说明，对于相同地区的国家来说，积极扩大中、高等教育参与率能够对经济增长产生较显著的提升作用。 五、教育投资方向的路径分析 前文中利用OLS方法对不同教育指标和经济增长之间的关系进行了探讨，发现教育质量比教育数量更重要，而且从边际收益来看，中等教育比高等教育对经济增长的影响更大。根据以往教育经济学研究所达成的共识，提高生均教育经费对于提升教育质量极其重要，而教育质量提升对于增加未来劳动力人口的人力资本至关重要，从而促进一国的经济增长。遵循这一逻辑，我们利用世界银行关于各级生均教育经费的数据(PPP美元计价)来对各级教育促进经济增长的方式展开路径分析，进一步揭示教育投资的方向与重点。路径分析结果如图2所示。
图2 路径分析结果 从卡方统计量(=3.868)的p值大于零，说明无法拒绝零假设，因此样本数据与模型可以适配。RMSEA值为0.087，说明模型的拟合效果较为理想。总体来看，初等教育生均经费和中等教育生均经费都对PISA阅读成绩有正向影响，且PISA阅读对于人均GDP有非常显著的正向影响。初等、中等教育经费投入对于经济增长的总效应分别为0.07和0.30，即投入每提高1000美元，可使人均GDP分别增长7%、30%。高等教育生均经费对经济增长有非常显著的正向影响，生均经费每提高1000美元可使人均GDP增长55%。因此，从促进经济增长的角度来看，应当提高中、高等教育生均经费投入水平，以提升未来劳动力人口的人力资本质量。 六、对“后4%时代”教育财政投入的建议 我国财政性教育经费支出占GDP比重远低于西方发达国家水平，也低于发展水平相当的金砖国家水平，因此有必要进一步加大教育投入，才能保证各级各类教育事业的健康发展和与国家经济发展水平相适应。通过跨国数据的分析，我们看到，教育对于经济增长的正向促进作用，特别是以PISA为代表的教育质量变量，其每提高10分就可以带动人均GDP提高2%左右，这一贡献是其他任何生产要素都难以匹敌的。 近年来我国对于GDP增长的强调已经逐渐淡化，不再盲目地看产值，还要顾及社会效益和生态效益。但是，一个不容忽视的事实是，中国改革开放30年的年均GDP增速为9.8%，而2012年和2013年的增速分别为7.8%和7.7%，经济下滑的风险在不断加大。如何成功实现经济转型，跨越“中等收入陷阱”，成为摆在政府面前的难题(26)。对此，教育作为一项公共事业，具有不可推卸的责任(27)。回顾过去几十年的教育发展历程，在党的政策支持下，在中央资金的大力倾斜下、在地方政府的高度配合下，我国成功保障了义务教育、教师工资和学校运转工作，显著提高了学前和职教的经费投入，有效解决了弱势群体、贫困地区上学难的问题。对于下一步的发展，正如杜玉波副部长指出的那样，必须在坚持4%不动摇的宗旨下，加快制定各级各类教育投入的标准，大力推动教育财政制度改革(28)。但是，从促进经济可持续发展的角度来看，将有限的教育经费投向何处仍然是摆在政府面前的难题。根据本文的实证研究结果，我们对未来中国的教育财政投入提出以下三点建议： 首先，继续扩大各级教育投入，在保持义务教育受教育年限、参与率和提高中等教育的受教育年限、参与率的基础上，着力提升教育质量。跨国数据表明，各级受教育年限和参与率的提高都能够带来一定的经济增长，特别是中等教育，其对经济增长的正向促进作用最大，而且更加显著。因而，我们建议增加中等教育受教育年限(比如，增加一年高中后教育，作为大学预科教育)，适当缩短本科教育年限(29)，以减轻接受高等教育学生的家庭教育负担，扩大高等教育毕业生的教育收益率，同时，也可以使政府相对减少对高等教育的投入总量，而集中力量提高高等教育生均经费水平。在受教育年限相同的情况下，更高的教育质量能够带来更快的经济增长。教育质量的提升首先离不开教育经费的充足保障。因此“推动各地制定学前教育、特殊教育、普通高中教育、中等职业教育、高等职业教育生均财政拨款基本标准，并建立与财力状况、办学需求和物价水平联动的稳定增长机制。”(30)此外，我国必须积极夯实基础教育发展成果，通过提高教师培训质量和优秀教师、校长流动机制，力争让每个孩子都享受到同等高水平的教育，真正实现基础教育相对均衡和高质量。 其次，坚持“三个增长”(31)，努力提高各级教育生均经费，特别是高等教育生均经费。路径分析的结果表明，各级教育生均经费对于经济增长具有正向影响，其中高等教育生均经费的影响最为显著，中等教育次之，而初等教育最小。对于我国来说，近年来国家加大了义务教育的生均投入水平，但是对于高等教育生均经费的投入(尤其是生均教学经费)并无明显增长。高等教育扩招后带来的高校教学资源紧缺，生均教学经费下降，以及高等教育绩效评估产生的教师不重视教学等因素而导致高等教育培养质量逐年下滑的局面急需遏制。因而，《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中指出，要健全教学质量保障体系、推进研究生培养机制改革，全面提高高等教育质量。此外，我国对于成人高等教育的经费投入一直不足，2011年成人本专科在校生超过500万，但生均事业性经费仅为2400元，远低于其他各类教育的经费水平，为保障质量，有必要加大教学经费投入。高等职业教育的生均经费虽然增速较快，但起点较低，仍然有待进一步提高(32)，才有可能尽快提高我国普通劳动力人口的人力资本质量。 最后，建议教育财政性经费中建立“英才教育基金”，给予天赋高的学生以特殊的人才培养机制，为我国未来科技和经济的快速发展提供充足的精英后备人才。跨国数据表明，优等生比例对于经济增长具有高度显著的巨大效应，此效应是其他教育指标的上百倍。这表明杰出人才在国家经济发展中起着举足轻重的作用。环顾世界主要发达国家，基本上都有选拔和培养英才少年的特别学校(33)，有些国家还颁布了天才儿童法案(34)，从立法上确保科技创新人才的培养制度。我国曾经也有过类似“少年班”的现象，但后来渐渐式微。“钱学森之问”警醒我国教育决策者，必须在教育顶层设计中适当兼顾英才教育，创设有利于培养拔尖创新人才的机制，并且在教育财政经费上予以充足的保障。 ①20世纪80年代厉以宁、王善迈等著名教育经济学家组成的“教育经费占国民生产总值合理比例研究”的国家课题项目成果表明，当人均GDP达到800美元到1000美元时，公共教育支出占GDP的比重至少要达到3.87%，才能实现教育与经济的良性发展。这一比例的分子是“政府教育支出”，1993年版的《中国教育改革和发展纲要》中4%占比的分子已经改为“财政性教育经费”，分子扩大了统计范畴，因而占比也随之扩大。 ②(28)(30)焦新：《把教育经费花到最需要的地方——专访教育部党组副书记、副部长杜玉波》，《中国教育报》，2014年2月21日第001版。 ③鲍成中：《后4%时代：我国教育经费的保障和使用》，《中国教育学刊》，2012年第9期；曾晓东、龙怡：《后4%时代，路该怎么走》，《光明日报》，2013年3月19日第015版；张学敏、兰正彦：《“后4%时代”我国的公共教育财政制度研究》，《国家教育行政学院学报》，2014年第4期。 ④彭湃：《“影子教育”：国外关于课外补习的研究与启示》，《比较教育研究》，2008年第1期。 ⑤Bray,Mark,1999,"The Shadow Education System",Paris:Unesco International Institute for Educational Planning.Bray,Mark,Mazawi,André,and Sultana,Ronald(Eds.),2013,"Private Tutoring across the Mediterranean:Power Dynamics,and Implications for Learning and Equity".Rotterdam:Sense Publishers。 ⑥贝磊：《教育全成本核算》，胡文斌译，北京：北京师范大学出版社，2000年，第55-60页。 ⑦在PISA测试历年的结果中，日本、新加坡、韩国三国一直遥遥领先于美、英等国，相比之下，这三个国家的公共教育支出占本国GDP比例并没有西方发达国家平均水平高，与美英两国更有一段距离。这其中与“影子教育”的作用无不关联。 ⑧该图中均值一、二、三的原始数据均来自世界银行数据库中的Public Spending on Education，Total(% of GDP)，即“公共教育支出占GDP百分比”这一指标。中国数据根据历年《中国教育经费统计年鉴》自行计算获得。均值一包括美国、英国、法国和芬兰四个西方发达国家；均值二包括日本、韩国和新加坡三个东南亚发达国家；均值三包括俄罗斯、巴西、印度和南非四个发展中国家(金砖国家)。 ⑨这里主要统计了2002-2011年间中央启动的义务教育专项工程，包括：现代远程教育工程(2002-2007)、农村寄宿制学校建设工程(2004-2007)、新农村卫生新校园工程(2006-2008)、中西部农村初中校舍改造工程(2007-2011)、中西部特殊教育学校建设项目(2008-2009)、中小学校舍安全工程(2009-2011)、中小学薄弱学校改造计划(2010-2011)、教师周转宿舍(2010-2011)、校园安全保卫专项资金(2010)、中小学教师国培计划(2010-2011)、特岗教师计划(2007-2011)。 ⑩陈晋玲：《教育层次结构与经济增长关系的实证研究——基于2000-2011年面板数据分析》，《重庆大学学报(社会科学版)》，2013年第5期。 (11)刘泽云：《教育经济学》，上海：华东师范大学出版社，2008年版，第22-46页。 (12)梁文艳、唐一鹏：《教育质量与国家经济增长的研究述评——兼论跨越“中等收入陷阱”背景下中国教育发展的启示》，《教育学报》，2013年第5期。 (13)Barro,Robert and Lee,Jong-Wha,2010,"A New Data Set of Educational Attainment in the World,1950-2010",Journal of Development Economics,104:184-198。 (14)在数据库的官方网站http://barrolee.com/上，提供了关于该数据库的详细介绍和下载资源。 (15)Hanushek,E.A.,and Woessmann,L.,2010,"The Economics of International Differences in Educational Achievement".In E.A.Hanushek,S.Machin,& L.Woessmann(Eds.),Handbook of the Economics。 (16)该数据可从汉纳谢克个人主页(hanushek.stanford.edu.)获得。 (17)Hanushek,E.A.,and Woessmann,L.,2008,"The Role of Cognitive Skills in Economic Development",Journal of Economic Literature,46(3):607-668。 (18)Hanushek,E.A.,and Woessmann,L.,2011,"How Much Do Educational Outcomes Matter in OECD Countries?",Economic Policy,26(67):427-491.Hanushek,E.A.,2013,"Economic Growth in Developing Countries:The Role of Human Capital",Economics of Education Review,37:204-212。 (19)王东、秦伟：《农民工代际差异研究——成都市在城农民工分层比较》，《人口研究》，2002年第5期；段成荣、马学阳：《当前我国新生代农民工的“新”状况》，《人口与经济》，2011年第4期。 (20)该数据可从以下链接获得：http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD。 (21)本文中采用了2011年的经济数据，根据表1中2003年39个国家劳动力人口平均受教育年限约为10年。 (22)PISA2003中共有40个国家或地区，但由于列支敦士登(Liechtenstein)缺乏教育统计数据，暂不纳入分析。 (23)对于PISA2003数据，我们也参考此种做法，将PISA2003的分数除以100。 (24)Card,D.and DiNardo,J.E.,2002,"Skill-biased Technological Change and Rising Wage Inequality:Some Problems and Puzzles",Journal of Labor Economics,20(4):733-783.Beaudry,P.and Green,D.A.,2005,"Changes in U.S.Wages,1976-2000:Ongoing Skill Bias or Major Technological Change?",Journal of Labor Economics,23(3):609-648.Goldin,Claudia and Katz,Lawrence,2010,The Race between Education and Technology,Massachusetts:The Belknap Press of Harvard University Press.Balleer,Almut and van Rens,Thijs,2013,"Skill-biased Technological Change and the Business Cycle",Review of Economics and Statistics,95(4):1222-1237。 (25)宋冬林、王林辉、董直庆：《技能偏向型技术进步存在吗？——来自中国的经验证据》，《经济研究》，2010年第5期；徐舒：《技术进步、教育收益与收入不平等》，《经济研究》，2010年第9期。 (26)蔡昉：《中国经济如何跨越“低中等收入陷阱”？》，《中国社会科学院研究生院学报》，2008年第1期；蔡昉：《“中等收入陷阱”的理论、经验与针对性》，《经济学动态》，2011年第12期；郑秉文：《“中等收入陷阱”与中国发展道路——基于国际经验教训的视角》，《中国人口科学》，2011年第1期；张德荣：《“中等收入陷阱”发生机理与中国经济增长的阶段性动力》，《经济研究》，2013年第9期。 (27)张勇、王慧炯、古明明：《通过发展教育规避“中等收入陷阱”——教育与增长、转型的分析》，《经济管理》，2012年第5期；杜育红、周铃钞、曹浩文：《教育在跨越“中等收入陷阱”中的作用：分析框架与主要问题》，《教育与经济》，2013年第4期。 (29)将本科学制改为3年，这也是英国、法国等国家的传统，香港高校也是三年本科学制。美国自2009年金融危机以来，也在考虑实施3年的本科教育，以减轻政府和家庭高等教育负担。 (31)《教育法》对“三个增长”有明确的规定，即“保证教育财政拨款的增长高于财政经常性收入的增长”；“使按在校学生人数平均的教育费用逐步增长”；“保证教师工资和学生人均公用经费逐步增长”。 (32)根据《中国教育统计年鉴》和《中国教育经费统计年鉴》数据，2005年，我国高职高专学校生均事业性经费为3000元/生，到2011年上升为12404元/生，提高了约4倍。同期的高等本科学校生均事业性经费分别为16207元/生(2005)和33599/生(2011)，提高了约2倍左右。但是，从绝对水平上来说，2011年高职高专学校生均事业型经费仍然没有达到2005年高等本科学校的水平。 (33)如美国的杰弗逊科技高中是全美闻名的资赋优异者的学校，学生研修大学课程，从事相当于硕士、博士水平的研究。法国著名的路易大帝中学盛产大数学家，如庞加莱、阿达玛、埃尔米特等。日本超级科技高中(SSH)2002年开始只有9所，2012年已经达到178所。政府对每所高中每年投入2亿日元左右的经费。 (34)1978年美国国会通过了《天才儿童教育法》，1988年通过了《杰维斯资赋优异学生教育法案》，强调学校必须提供资赋优异者特殊的教育活动或服务，以培养发展其特殊的潜能。该法案还明确每年联邦政府为法案落实所需拨款的额度。
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