第3节 义务教育与地方经济、社会发展的实证分析

3.1 中国地区间经济发展与教育发展的差异

柯林斯在考察教育的“技术—功能”理论时提到三点。一是教育促进经济增长。二是“教育和国家经济发展水平的相关性表明：一个国家经济发展水平越高，其人口中受过初等、中等和高等教育的人口比例就越高。但这种关系又未必构成一个必然的因果关系，在一些经济发展处于同等水平的国家，在入学率上出现了很大的差别。这显然是由于政治对教育的制约所致”。三是教育和经济发展之间存在着非同步性关系。对美国、法国、瑞典、苏联、日本等一些国家的实证研究表明，教育对经济发展做出的主要贡献显然是在大众识字阶段出现的，而不是在更高层次的教育阶段中产生的。

就我国改革开放以来的发展来说，1990—2000年恰好是“八五”和“九五”计划实施的10年。1992年10月，党的第十四次全国代表大会明确提出“建立社会主义市场经济体制”，此后，中国经济出现了持续的高速发展。但是，发展的同时，地区间的经济差距也在不断扩大。我们的问题是，这种经济差距的扩大是否影响到了义务教育的均衡发展呢？

在本章的研究中，笔者以省区市为分析单位，收集了各省级单位在1990年、2000年两个年份的一些宏观社会经济指标和教育发展指标（主要数据来源为：相关年份的《中国统计年鉴》、《新中国五十年统计资料汇编》），从经济发展、教育资源状况和教育发展容量对省级区域内义务教育失辍学问题进行相关分析和预测分析。

一般来说，基础教育水平的提高与人均国民收入水平之间存在着直接关系。为了探讨这一问题，笔者绘制了两个年份各省区市的人均国内生产总值（简写为GDP）与失辍学率之间的散点分布图（见图2—10）。

图2—10 失辍学率与人均GDP关系的散点图

资料来源：人均GDP数据来源于《中国统计年鉴》（1991、2001年）。

通过散点图分析，可以看到义务教育适龄人口失辍学率与人均GDP这两个指标间存在非常明显的非线性关系。人均GDP越大，义务教育适龄人口不在校的比重就越低。当人均GDP高于1万元时，义务教育失辍学率很低，达到两万元左右时义务教育失辍学率几乎为零。

从上一节义务教育五类区域的划分法可以看出，义务教育的发展水平一般都与地方经济发展水平正相关。“四普”和“五普”两次人口普查数据的计算结果都显示，义务教育适龄人口失辍学率最高的四、五类地区基本都是位于西部地区的省份或者是东北老工业基地。

总之，教育发展省份差异既与经济发展不平衡有着一致性，也有不一致的地方。这一点已经得到了部分学者的证实（曾满超，2000；杜育红，2000），他们得出的结论是，各省区市初等教育发展差异的空间特征与经济发展有相似之处但又不完全相同。杜育红发现小学生平均教育经费的空间特征与中国经济发展和政策导向基本一致。但民族地区小学生平均教育经费明显高于其经济实力所处的地位，这就与国家对民族地区的扶持政策直接相关（杜育红，2000）。曾满超考察包括1990年在内的多个年份的各省份小学生平均教育经费的距平值时发现，中国教育发展的落后地区主要在中部而非西部，即教育发展不存在像经济发展那样的梯度（曾满超，2000：89—90）。因为地区差距不仅与地理位置、生态环境等自然条件有关，而且与历史、文化、政治、经济等多种社会因素有着密切的联系。

3.2 统计假设、变量及模型

3.2.1 统计假设

假设一：人均GDP对降低失辍学率有显著影响。从散点图中，我们已经看到，人均GDP与义务教育儿童失辍学率有显著的非线性关系。

假设二：省级区域中高阶段教育容量对义务教育中的失辍学问题有较大影响。在这里，高阶段教育容量定义为每万中学教育适龄人口中所拥有的中学学校数。高阶段教育容量能较客观地反映一个地区儿童的教育出路，并影响个体对未来教育的期望、家庭的教育投资决策。高阶段教育容量低，学生家长对子女的教育期望就低，从而可能促使他们在较早的年龄阶段就终止孩子的就学，造成更大规模的失辍学现象发生。

3.2.2 变量

地区间教育发展差异总体上是由区域经济发展水平差异造成的。具体地讲，地区间教育发展差异与各地区的经济结构、城市化程度等方面有密切关系。因此，为研究区域经济社会发展水平与义务教育发展的关系。在相关分析中，笔者选取的变量有：

人均GDP——代表各省区市经济发展水平的指标。它是最综合且常用的代表经济与社会发展水平的指标。

非农业人口占总人口比例——反映地区城市化程度的一个逆指标。

第三产业占GDP的比重——反映地区产业结构发展程度。

第三产业从业人员比重——代表地区劳动力市场化的指标。

学龄儿童入学率、小学升初中入学率——反映地区义务教育发展已取得的成绩。

普通中学和小学的生师比——衡量地区教育规模和质量的指标。（注：由于1990年教育经费数据缺失，所以模型中不得不舍弃教育投入这一指标。）

以上这些变量在本章中将被作为反映地区经济社会发展、教育发展状况等宏观因素的解释变量。

7～15周岁不在校并且未完成义务教育（失辍学）人口的比重（注：此年龄段不在校（受教育程度包括未上过学、识少量字、小学毕业、小学和初中肄业及辍学等其他情况）的人口数之和在同龄人口中所占百分比。）作为因变量，这是本章中将被研究和解释的变量。

通过多元相关分析，变量之间的主要相关系数如表2—9所示。

表2—9 各地区义务教育发展指标与经济社会发展指标的相关系数（省级数据）

注：表中括号中的英文为变量名；双尾检验显著性水平：*p<0.05，**p<0.01。

值得注意的是，2000年与1990年相比，有四组指标间的关系发生了重大变化。其中两组指标关系发生逆转变化。第一组：普通中学生师比与义务教育失辍学率，1990年两者的关系为正向相关且相关系数较小，2000年二者的相关变为了负相关且相关系数绝对值从0.085上升到0.282。中学生师比是反映教育容量的一个指标，指每个教师所对应的学生人数。第二组：人均GDP与学龄儿童入学率的系数由1990年0.27的负相关变为2000年0.252的正相关。另外一组指标两年相比有较大的变化：小学生师比与义务教育失辍学率相关系数从0.02上升到0.147。

相关分析结果表明，反映义务教育发展规模指标之一的学龄儿童入学率指标与经济社会发展关系间的相关系数普遍较低，只有与反映劳动力市场化的第三产业从业人员比重指标（persn_rd）的相关系数达到了-0.682，是显著的，反映出产业结构升级导致的劳动力市场化程度指标与小学入学率有较大的逆向关系。有学者曾解释小学入学率与经济发展水平相关系数普遍较低的原因在于存在一种政治效应（杜育红，2000：21）。主要是因为义务教育法制化以来，国家对“普九”目标的重视、监督力度加大，因此各级地方政府必将义务教育尤其是小学入学率这一指标纳入到政府工作任务的范畴中。这体现为加大对义务教育的投入力度，既有规模上升也有质量的提高。但此过程中也出现了诸如有的地方政府以数量观代替质量观的问题，忽视了义务教育发展的质量而以达到国家规定的某一数字为目标。小学毕业升学率指标与经济社会发展的相关系数中，其中有两项较高：非农人口占总人口的比重（nr_pop）和人均GDP（pergdp）。这反映出小学毕业生升学率不仅与地方的城市化水平和经济发达程度密切相关，还与小学和普通中学的生师比有较大相关，并成反比。

7~15周岁不在校儿童比重这一义务教育发展指标与地方经济社会发展指标间具有较高的相关系数。1990年和2000年，与学龄儿童入学率（r_enpri）的相关系数分别为-0.938、-0.795，与小学毕业升学率（r_enmid）的相关系数分别为-0.475、-0.879，与第三产业从业人员比重（persn_rd）的相关系数分别为0.560、-0.487，与非农人口比重（nr_pop）的相关系数分别为-0.396、-0.471，与人均GDP（pergdp）的相关系数分别为-0.400、-0.455。可以看出，经济越发展，义务教育阶段适龄人口不在校比重的大小与经济发展的关联程度越大。值得注意的是，第三产业从业人员比重与义务教育失辍学率两个指标间的关系有重大变化：1990年两者间呈正相关，而2000年则变成负相关了。这就要结合政治历史背景、社会经济发展等状况来解释。20世纪90年代初，邓小平同志南行之前，我国改革开放的步伐还未加大。当时国家的整体经济结构、产业结构仍以一二产业为重，仍有很多计划经济的成分，所以，第三产业比例很小，并且《义务教育法》颁布没几年，人均受教育年限也比较低。10年的变化，反映出国家产业结构的升级、义务教育的普及与国民受教育水平的提高。2000年我国的义务教育学龄儿童入学率从1990年的97.8%提高到99.1%。

3.2.3 多重回归分析

多重回归分析选用了三个指标作为预测变量。

从散点图可观察到，人均GDP与7~15周岁人口失辍学率两个变量明显呈非线性关系，模型分析时对人均GDP进行了对数转换。

学龄儿童入学率、小学毕业升学率间存在高度相关，所以模型分析时只选用了其中“学龄儿童入学率”作为预测指标。

第三个指标为普通中学容量，指每万人口中普通中学学校数（con_put）。

对两个年份的预测分析设立了相同的模型，如下所示：

Y_ti=a_ti+β_ti1（lngdp_ti）+β_ti2（r_enpri_ti）+β_ti3（con_put_ti）+ε_ti（方程1）

下标t表示1990年、2000年两个年份，i表示省份，Y为各省的失辍学率，β₁～β₃为相应自变量的系数。

为了能比较这三个解释变量对失辍学率的影响在两个年份之间的差异，笔者同时也设立了与方程1等价的比较模型2：

Y=a+β₀X+β（X*T）+ε（方程2）

方程2以两个年份的省级单位为样本，Y为失辍学率，X为自变量向量矩阵，X*T为自变量向量矩阵与时间T的交互效应，T为时点虚拟变量，取T_（t=2000）=1。

上述模型结果如表2—10所示。

表2—10 人均GDP、中学教育容量、学龄儿童入学率三因素对1990、2000年失辍学的影响

*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。

从表2—10的模型数据可以看出，人均GDP、中学教育容量、学龄儿童入学率三个因素对1990年、2000年的失辍学问题都有一定的降低作用。

就1990年的情况来说，人均GDP每提高1元，失辍学率可以降低4个百分点〔＝1-exp（-0.040）〕，每万人口中的学校数每增加1所，失辍学率可降低1.3%，学龄儿童入学率每提高1个百分点，失辍学率可降低1.7%。

就2000年的情况来说，人均GDP和中学教育容量对失辍学率的影响不具统计显著性。但学龄儿童入学率每提高1个百分点，可降低失辍学率2.8个百分点。

从两个年份的比较来看，人均GDP和中学教育容量对失辍学率的影响没有明显的变化。不过就学龄儿童入学率对失辍学率的降低作用而言，2000年较之1990年又增强了1.1%。

一般来说，学龄儿童入学率和义务教育失辍学率，是衡量义务教育发展过程的两个相反指标，笔者之所以将两者放在一起分析，主要目的是将学龄儿童入学率作为控制变量，来观察人均GDP和普通中学的教育容量两个指标对义务教育失辍学率的影响。

模型预测结果在一定程度上验证了如下假设：教育经济学的研究成果广泛证明，经济增长对教育发展具有较大的促进作用。因此，伴随各省区市的经济发展，义务教育的失辍学人数和比率都会下降。关于经济对教育的促进作用，曾满超、杜育红等学者都通过模型分析已经验证了这一点。曾满超通过分析同时还验证了每万人口中小学及以上文化程度人数及小学师资质量等文化因子对小学重读率、辍学率有着重要影响，其中文化因素对小学重读率的影响甚至超过了经济对其的影响。本章的模型中普通中学教育容量这一指标，实际上与曾满超的分析有一定共同点。本章的模型主要研究影响义务教育阶段失辍学的因素。模型检验的结果同时一定程度上验证了如下假设：省级区域中普通中学教育容量对义务教育中的失辍学问题有较大影响。