中国居民受教育情况实证研究_杨军木
第22卷第1期 2002年3月绍 兴 文 理 学 院 学 报 Vol.22No.1JOURNALOFSHAOXINGUNIVERSITYMar.2002
中国居民受教育情况实证研究
杨军木
(绍兴文理学院 数学系,浙江 绍兴312000)
摘 要:随着新经济增长理论研究的深入,人力资本已经成为经济增长研究中越来越重要的一个因素,而教育无疑是人力资本形成的首要条件,另一方面,平等地接受教育是现代社会中的基本人权之一.在国内的文献中,还没有发现有从宏观角度对我国居民受教育情况以及它与长期经济发展的关系进行研究.笔者提出了衡量居民中受教育程度和受教育分布平均程度的两个指标,对我国各省居民中的受教育情况进行了测量.关键词:教育;人均受教育年限;教育基尼系数;洛伦茨曲线中图分类号:F061
文献标识码:A 文章编号:1008-293X(2002)01-0083-04
1 理论回顾
在20世纪80、90年代,已经有许多经济学家开始研究不同国家,特别是发展中国家的教育情况,他们使用各种不同的指标来衡量教育的各个方面.这些指标包括:入学率、教育成就指标、教育质量指标、受教
育广泛度指标、受教育年限标准差等.最近,教育基尼系数作为衡量教育不平等的新指标,开始应用于跨国分析(VinodThomas等2001).
Psacharopoulos和Ariagda(1986)112认为最能恰当测量人力资本发展水平的指标应是教育成就的存量指标,它被定义为平均受教育年限.他们根据许多国家的人口普查资料,收集了这些国家受教育人口在居民中的分布情况,并以此计算教育成就.Barro和Lee(1991,1993,1997,2000)在他们的一系列文章中,收集了更多的跨国数据,并把教育成就和经济增长做了回归分析.Nehru,Swanson和Pubey(1994)122通过估计不同国家一定时间区间内的受教育分布,建立了一个表示教育成就的跨国数据库.
也有一些研究者认为,由于存在着教育质量的巨大差距,跨国教育成就可能不具可比性.他们警告说,光有数量是不够的,测量人力资本的发展必须考虑质量因素.当前测量人力资本质量的两种典型方法是资源投入的质量和教育产出的质量(以各国学生在各种国际性比赛中的成绩来衡量).
另外一些研究则更加强调受教育水平在居民中的分布情况,因为教育或技术只是部分可交易产品,它的边际产出不能通过自由市场的竞争而达到个体之间的相等,所以教育的分布平均程度对一个国家和地区的福利和产出非常重要,衡量人力资本对经济增长的作用应该将教育成就指标和教育分布平均指标结合起来.当前在跨国研究中常用的教育分布指标有代表绝对离散程度的教育标准差,和测量相对不平等程度的教育基尼系数.
Maas和Criel(1982)132以入学率为基础估计了16个东非国家的基尼系数.它们发现:1、受教育机会的不平等程度在不同的国家之间存在很大差异;2、一个国家的入学率基尼系数负相关于平均入学率.Sheret(1988)142也以入学率为基础估计了巴布亚辛几内亚的教育基尼系数.Thomas等(2000)利用15岁以上人口中的受教育程度分布数据,估计了85个国家从1960年到1990年的教育基尼系数.
在本文里,笔者将应用中国第四次人口普查数据资料,计算中国各省居民中的人均受教育年限,来衡量各省的教育成就存量;一个以居民中受教育年限为基础的教育基尼系数,衡量教育分布的相对不平等程度.
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收稿日期:2001-12-20
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绍兴文理学院学报(自然科学版) 第22卷
2 指标概念与计算公式
人均受教育年限主要用来衡量国家或地区的教育累积成就.在本文中,我们以各级受教育水平为依据,进行分组.它以受过各级教育的人数占总人数的比重为权重系数,计算居民的加权平均受教育年限.数学定义式如下:
AEY=
其中:AEY为人均受教育年限;
i:受教育程度为标准而分组的组数,i=1,2,3,4,5,分别代表文盲半文盲、小学、初中、高中、大学及以上学历;
EYi为各受教育程度的年限,在本文中,我们定义文盲半文盲受0年教育,小学5年,初中8年,高中11年,大学及以上16年;
ti:权重系数,为各组人数占总人数的比重.
基尼系数是上世纪初由意大利经济学家基尼(Gini)首创的.他根据收入洛伦茨曲线找出了判断收入平等程度的指标.如图1所示为洛伦茨曲线,以累积人口百分比(POP)作为横坐标,以累积收入百分比(IM)作为纵坐标.正方形对角线OT为绝对分配平均曲线,让SA代表实际收入分配曲线和绝对分配平均
SA
曲线之间的面积,SA+SB代表绝对平均分配线以下三角形OPT的面积,则收入基尼系数GINI=.
SA+SB
作为一种常用的统计分析方法,基尼系数不仅仅专用于收入分配问题的研究,而且可用于一切分配问题和均衡程度的分析.它是广义均衡分析的工具,尤其可用于描述财产、资本、资源、产品、市场等分配的均衡程度
.
EEYiti
i=1
5
(1)
现在,在收入洛伦茨曲线的基础上,我们用教育成就累积百分比(CEA)代替收入累积百分比(IM),作为纵坐标,得到受教育分布洛伦茨曲线,如图2所示.通过图中SA与整个下三角形SA+SB相对面积的比较,从教育洛伦茨曲线可以非常清晰非常直观地看出各省居民受教育分布的平均程度.
我们用各级教育的年数(EYi)乘以受过相应教育的人数(POPi),来表示各级教育的迄今为止的累积成就,各级教育成就的百分比(以EAi表示)就是各级教育累积成就除以总的教育累积成就,数学定义式为:
EAi=
教育成就累积百分比:
CEAi=
j=1
EYiPOPi
j=1
EEYjPOPj
i
,i=1,2,3,4,5.(2)
EEAj,i=
1,2,3,4,5.(3)
考虑到我们的教育成就百分比(EAi)的以下特殊性:1、我们是以各级学历作为分组的依据,由于教育本身的特点和统计资料的限制,分组的组数较少,只能分为5组;2、我们的教育累积百分比是离散型数据;3、教育和其它资源的一个最大的不同是存在着一定比例的文盲和半文盲,他们的受教育年限是零,所以相应的.(
第1期 杨军木:中国居民受教育情况实证研究
节的实际教育洛伦茨曲线).也为了计算的简便,我们在计算教育基尼系数(以IGINI来表示)时使用了简化的公式:
EGINI=
i=1
E(CEAiPOPi+1-
4
CEAi+1POPi)(4)
3 具体计算
根据上一小节的计算公式和计算方法,利用我国第四次人口普查中的数据,我们的数据来自5中国人口统计年鉴19916第12页,/每十万人拥有小学以上文化程度人口0.画出了各省的教育洛伦茨曲线
.
如图3、4分别为北京和甘肃两省的教育洛伦茨曲线.从图中可以看出,北京市和甘肃省的教育洛伦茨曲线相差非常明显,北京市的教育洛伦茨曲线平缓而且接近于对角线,与水平轴的交点离原点较近,说明北京市居民的受教育分布比较平均.而甘肃省的洛伦茨曲线则较陡,离对角线较远,与水平轴的交点离原点较远,说明甘肃省的居民受教育分布不是很均匀.
我们还计算出了各省的人均受教育年限和教育基尼系数,如表1所示.表中的1、2、3列为东部各省的教育基尼系数和人均受教育年限,4、5、6列为中部各省,7、8、9列为西部各省.EGINI表示教育基尼系数,AEY表示人均受教育年限.
从表1中我们可发现以下几个特点:
(1)在我国居民中,受教育程度还是比较低的,大多数省份的人均受教育年限在4~5年之间,连北京、上海、天津三个直辖市的人均受教育年限都在7年左右.可见历史上我国的教育底子之薄.
(2)总体上来讲,经济相对发达的东部各省的人均受教育年限、教育基尼系数这两项指标都比中部和西部省份要好,中部各省又比西部省份好.如人均受教育年限指标,东部地区只有5个省低于5年,只有福建省低于4.5年,最高的北京市为7.1年;中部各省中,只有两个省份超过了5年;而西部9省中,超过4年的只有4个省.东部有7个省的教育基尼系数在0.4以下,超过了50%;中部8省中,只有三个省的这一指标低于0.4;西部省份中,这一指标低于0.4的只有四川省,且大部分在0.5以上.
表1 中国各省的人均受教育年限和教育基尼系数
省份北京天津山东浙江河北福建广东辽宁吉林AEY7.1486.3294.7694.8404.7854.4755.0625.9175.613EGINI0.3520.3590.4190.4030.4170.4320.3900.3410.376省份上海海南江苏山西安徽内蒙古江西河南湖北AEY6.8554.8685.0435.3164.0275.0504.4804.7734.870EGINI0.3510.4350.4090.3750.4920.4200.4370.4200.429省份广西四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏AEY4.6584.6703.5953.5781.5634.7913.8423.8944.229EGINI0.3970.3940.5200.5210.7880.4540.5490.5590.514
绍兴文理学院学报(自然科学版) 第22卷
(3)人均受教育年限和教育基尼系数这两个指标存在明显的负相关性,人均受教育年限越高,教育基尼系数就越低.事实上,我们根据上表的数据,算得这两个指标的相关系数为-0.89833.图5为EGINI和AEY两指标的散点图,中间的曲线为趋势线.可以看出,这两个指标之间的趋势性非常明显,说明在我国,教育比较发达的地区,受教育的公平性也较好.当然,中西部地区教育相对落后的原因可能是多方面的,有很大的可能是中老年人口中普遍地受教育程度不高,属历史遗留问题.
4 结束语
以上,我们计算了我国各省至1990年第四次人口普查为止的教育发展情况,从总体上看,我国的教育发展是相当落后的.当然,这也是我国教育基础薄弱的真实写照.
另外,在各省之间,教育发展的情况也有很大差距,很不平衡.初步看来,经济发展比较好的省份,教育的发展情况也较好.但是,到底是经济的发展促进了教育的发展,还是良好的教育基础使经济快速发展,这还需要进一步的实证研究.参考文献:
1 Psacharopoulos,George;andArriagada,Ana-Maria/TheEduca-tionalAttainmentoftheLaborForce:anInternationalComparison01J2.TheWorldbank,October1986ReportNo.EDT38.
2 Nehru,Vikram;Swanson,Eric;andDubey,Ashutosh/Anewdatabaseonhumanstock:sources,methodology
andresults0JournalofDevelopmentEconomics1J2.1995,46:379-401.
3 Maas,JacobvanLutsenburg,andCeertCriel./DistributionofPrimarySchoolEnrollmentsinEasternAfrica01J2.WorldBankStaffWorkingPapers.TheWordbank,WashingtonD.C.1982,511.4 Sheret,Michael/EqualityTrendsandComparisonsfortheEducationSystemofPapuaNewGuinea0StudiesinEd-ucationalEvaluation1J2.1988,(1):91-112.
5 世界银行,托马斯等.增长的质量1M2.北京:中国财政经济出版社,2001.45-49,191-197.6 施建军等.统计学教程1M2.南京:南京大学出版社,2000.176-180.
APositiveStudyofChineseResidentscSchoolingSituation
YangJunmu
(Dept.ofMath.,ShaoxingUniversity,Shaoxing,Zhejiang,312000)
Abstract: AsthestudyofnewgrowththeoryProgresses,humancapitalhasbecameamoreandmoreimportantfac-toringrowththeory,andthemostimportantfactorinhumancapitalaccumulationiseducation.Ontheotherhand,schoolingisoneofthebasichumanrightsinmodernsociety.Inthisarticlewepresenttwoindexesinrelationtores-idents.schoolinglevelandschoolingequalityrespectively,andcalculatethesetwoindexesbasedonthedataofdiffer-entprovincesinChina.
Keywords: schooling;schoolingyearspercapita;educationGini;lorentzcurve.