彭妮娅

　　摘 要 通过对柯布-道格拉斯生产函数进行改进后的双对数多元线性模型，对西北五省教育投入与农民收入面板数据进行实证分析，结果表明：（1）教育经费投入对西北五省农民收入具有稳定的正向影响；（2）教育经费每增加1%，农民收入增加0.56%，高于位于第二的农业生产投入弹性系数0.53%；（3）近年西北五省农民人均纯收入的增加，65%以上的贡献来源于教育经费投入，最高可达87%，教育扶贫成效明显。基于以上结论，新时期教育脱贫攻坚战略应继续保障教育经费优先投入民族地区，发挥教育投入对民族地区农民收入增加的有效促进作用和代际经济效应，并建设面向2020年后的民族地区教育经费投入长效机制。

　　关键词 西北五省；教育扶贫；成效评价；教育投入；农民收入

　　中图分类号 F061.3；G40-054 文献标识码 A

　　党和政府历来非常重视民族地区贫困人口的脱贫问题，从改革开放初期在连片贫困地区实施的救济式扶贫，到上世纪九十年代开始的开发式扶贫，再到新时期深度贫困地区脱贫攻坚，我们的扶贫工作已伴随着改革开放走过四十余年，而民族地区一直是扶贫战略的重点区域。在扶贫的众多举措中，教育扶贫一直是重中之重。早在1992年，国家就已对143个少数民族贫困县实施教育扶贫。随着2015年11月，中央扶贫开发工作会议把“发展教育脱贫一批”列入“五个一批”脱贫举措中，教育扶贫被提上了国家战略的高度。2018年1月15日，教育部、国务院扶贫办印发《深度贫困地区教育脱贫攻坚实施方案（2018-2020年）》，标志着民族地区教育脱贫攻坚进入到决战全面建成小康社会的关键时期。在2020年即将到来之际，我们以往的教育扶贫工作究竟成效如何是大家关注的问题，本文基于以上背景展开，并以西北五省作为研究对象，以提供西北五省教育扶贫成效的实证依据。

　　一、文献综述

　　通过增加教育投入使贫困人口增加收入、脱离贫困的过程也被称为“教育扶贫”“教育脱贫”的过程。对教育扶贫的研究离不开教育投入经济效应的研究，因为教育投入促使民族地区经济增长是贫困人口收入增加的前提和基础，已有的相关研究可分为如下几类。

　　第一类，教育扶贫的思想和理论研究。教育扶贫具有深厚的思想和理论基础。习近平总书记多次论述过教育扶贫的机理和意义：教育通过培养和提高贫困人口的主动性、创造性和科学文化素养，提高贫困人口的整体生存生产生活能力，增强贫困地区发展的内生动力，从而消除贫困（杜栋 ）。习近平教育扶贫战略思想总结了“教育阻断贫困代际传递”认识论，“扶贫先扶智、扶贫防致贫、脱贫防返贫”实践论，“把教育摆在优先发展的战略地位”方法论，“深入实施精准扶贫、精准脱贫”模式论，及“人民对美好生活的向往”动力论，解释了教育为什么能扶贫以及如何通过教育脱贫（袁利平 ）。从教育回报的角度来说，教育回报是教育结果在贫困者身上的投射,是摆脱贫困、实现发展的根本（吴晓蓉 ）。从经济学的角度，教育对经济的作用机制有要素积累直接作用于产出、效率提升促进经济增长及与物质资本互补等模式（杜育红 ），2018年诺贝尔经济学奖获得者罗默的核心主张便是投资教育和提高研究开发的人力资本存量，以促进经济增长。无论从哪种模式出发，教育都是转变经济增长方式的根本，是实现产业结构升级的保障，优化教育资源配置能提高低收入群体的收入从而实现扶贫脱贫（闵维方 ）。

　　第二类，教育扶贫的政策和实践研究。教育扶贫政策具有较高的国际化水平，很多国际组织以减贫战略文件（PRSPs）为依据，指导其在教育发展和减贫领域的战略和政策制定（Aina Tarabini et al. ）。在对于公平正义的价值追求中，教育扶贫通过对贫困人口的教育分配正义，体现了差别正义和起点公正、权利平等和过程公正、机会均等和结果公正等理念（李兴洲 ）。进城务工人员随迁子女教育改革，则是教育扶贫在入学机会均等与教育起点公平视角的最好体现（卢伟 ）。随着教育实践的进行，精准扶贫在各学段和领域采取了针对性的政策与措施（王嘉毅 ），过程中突显出来的困难，亦得到了重视与解决，随着教育扶贫的政策演进，治理路径愈发清晰（代蕊华 ）。改革开放以来，我国教育扶贫政策在内容、领域、对象、主体等几个方面都发生了转变（向雪琪 ），以更好地适应教育和经济形势，但始终坚持了以人民为中心的价值取向，和抬高民生底线的基本目标（吴霓 ）。对比分析发达国家教育扶贫政策及特征，我国教育精准扶贫的政策依然具有先进性（张彩云 ）。

　　第三类，教育投入与经济增长的实证研究。该类研究主要从四个角度进行：一是研究对象是教育投入与宏观经济增长之间的内在联动关系，及教育对经济增长的贡献率（于凌云 ）；二是基于我国总体（梁军 ）或区域教育、人力资本和经济数据进行检验和比较（杨亚军 ）；三是分析各教育层次对经济的贡献差异（李锋亮 ）或不同的学历水平对居民收入的影响（Blanca Zuluaga Díaz ,Mihaela Mihai et al. ）；四是我国教育扶贫项目的效果调查评估（陈平路 ）。此外，还有其他国家的教育减贫效果分析（Caine Rolleston ）也为我们的实证研究提供了重要参考。

　　教育扶贫的思想和理论研究，探讨了教育投入增加居民（尤其是贫困居民）收入的原因和机理，从思想根源和理论依据上为教育扶贫的研究和实践提供了坚实基础。对相关政策效果的分析，体现了教育扶贫强大的政策支持，这是我们进行后续研究和思考长效建议时的政策背景和现实保障。教育投入与经济增长的实证研究，是在承认教育扶贫机理的前提下，对教育投入与国民经济及居民收入的内在数量关系进行挖掘。已有研究用实证证据肯定了教育促进贫困地区经济增长的功能，是研究教育扶贫的认知前提和学理基础，同时也有一些不足之处：一是教育促使经济增长只是贫困人口脱贫的经济环境，鲜有研究表明教育投入和民族地区贫困人口收入之间的数量关系；二是教育扶贫效果评估尚处于走访调查和政策评估阶段，缺乏来自现实教育和经济数据的支撑；三是还有一部分研究虽名义上是评价教育扶贫，但实际上评估的是教育事业的发展，并非教育投入促使贫困人口收入增加的成效。而本文试图解决上述问题，用西北五省教育投入和农村居民收入数据来验证教育扶贫脱贫的成效大小。

　　二、实证研究

　　（一）模型构建：西北五省农民收入的影响因素

　　1.研究内容：教育经费投入对西北五省农村地区农民收入增加的影响大小。

　　2.研究对象：本研究对象为西北五省的农村居民，研究样本为西北五省，即陕西省(简称陕西)、甘肃省（简称甘肃）、青海省（简称青海）、宁夏回族自治区（简称宁夏）、新疆维吾尔自治区（简称新疆）。选择西北五省作为研究对象的原因是，西北五省的农民收入在全国属于较低水平，是精准扶贫战略的重点关注区域，其教育投入促进农民收入增加的情况对于说明教育扶贫的成效具有代表性和典型性。

　　3.模型构建：模型为对柯布-道格拉斯生产函数Y=AL^α K^β e^u进行改进后的双对数多元线性模型，采用此模型的主要原因是，双对数模型能较好地表示自变量的变化百分比对因变量的变化百分比带来的影响，即能表示教育投入的变化对农民收入变化产生的影响，能从数量上表明教育扶贫的成效。考虑到居民收入和地区经济的内在联系Inc=f(Y)，将被解释变量选为农村人均纯收入，解释变量为中央脱贫攻坚“五个一批”提到的脱贫措施：教育投入、发展生产、异地搬迁、生态建设、社会保障。构建的模型及取双对数形式为

　　上式中，Inc代表农民收入，Edu代表教育投入，Pro代表农业生产投入，Ass代表农村异地搬迁投资，Eco代表生态建设投资，Ins代表社会保障支出,另外， A代表影响农民收入的其他因素，u代表随机误差项，α，β，γ，δ，ε分别为各项投入对农民收入的弹性系数。相关变量和指标说明见表1。

　　表1 变量和指标说明

　　4.数据来源：数据采用国家统计局网站公布的2002年至2017年地区年度数据组成的省级混合面板数据。由于各指标数据可获得年份有差异，因此所用数据为非平衡面板数据。面板数据能有效避免时间序列数据常存在的残差序列自相关问题，产生伪回归的可能性小，在回归结果通过显著性检验的情况下，无需另做数据平稳性检验也能有较高的可信度。

　　具体而言，农民收入数据年份为2002至2017年，教育投入数据年份为2002至2016年，农业生产投入数据年份为2009至2017年，异地搬迁数据年份为2002至2017年，生态建设数据年份为2004至2017年，社会保障数据年份为2010至2012年。其中，农民人均纯收入数据来源于两处，2012年及以前数据来源于独立开展的农村住户抽样调查的“农村居民家庭人均纯收入”项目，2013年及以后的数据来源于城乡一体化住户收支与生活状况调查的“农村居民人均可支配收入”项目。另外，教育经费缺2012年各地数据。

　　（二）实证分析：教育投入对西北五省农民收入的影响大小

　　1.西北五省近年教育经费投入与农民人均收入变化

　　虽然西北五省的农民人均收入从聚类分析结果来看，在全国处于较低水平，但近年的教育经费投入和农民收入增速处于较高水平。具体而言，青海、宁夏、甘肃三省的教育经费年均增速高于全国平均增速，其中青海的增速比全国最快增速仅慢3个百分点，而低于全国平均增速的新疆和陕西两省与全国平均增速的差距很小，尤其是新疆教育经费增速与全国平均增速几乎持平，五省中增速最低的陕西比全国教育经费最慢增速高出约5个百分点。农民人均纯收入方面，西北五省的年均增速与全国平均增速相比略有差距，但比全国最低增速还是明显高出不少。西北五省的教育经费和农民收入年均增速与全国平均、最高、最低水平的比较见图1。

　　图1 近年西北五省教育经费和农民收入年均增速

　　2.西北五省教育投入对农村居民收入的影响大小

　　在农民收入和教育经费均呈快速增长的态势下，考察教育经费投入对农民收入增加的影响大小，同时加入其他四个投入因素，变量描述（见表2）和基于Eviews8.0统计分析软件的省级非平衡面板数据回归结果（见表3）如下。

　　表2 变量的描述性统计