1引言
改革开放来，江西省的经济取得了长足的进步，作为中部地区经济大省，经济一直保持高速发展的态势。2009年江西省的国内生产总值达到7589.22亿元，是1978年地区生产总值的87.22倍。伴随着经济的快速发展，江西省的高等教育也得到了跨越式发展，培养规模迅速扩张，为江西经济发展和“中部崛起”战略目标的实现提供有力的人才、知识、技术等方面的支撑。2009年江西普通高校达到72所，普通高等在校生总规模达到76.40万人，高等教育逐步迈向了大众化的初始阶段。“十一五”期间，是江西实现在中部地区崛起和全面建设小康社会的关键时期，要深入实施科教兴赣、人才强省的战略，就必须把教育和人才放在发展经济的首要位置，就必须继续扩大高等教育规模，而于此同时，大学生就业难、文凭贬值问题日益凸显，“教育无用论”也再次抬头。因此，研究江西高等教育与区域经济增长的关系，高等教育对区域经济增长是否有促进作用， 高等教育是否能与区域经济增长形成一种良性的互动，就显得非常有意义。
关于高等教育与区域经济增长的研究，国内学者们已经进行了一定的实证研究，主要有四个方面的研究：一是采用丹尼森、麦迪逊的算法，测量受过高等教育的人力资本对经济增长的贡献；二是使用投入产出模型与菲德模型，研究高等教扩招之后对经济增长的影响；三是借鉴并利用柯布道格拉斯生产函数，建立教育生产函数，通过格兰杰检验、协整分析和误差修正模型来进行分析；四是利用双对数模型来研究高等教育规模与经济增长的联动关系。
目前对江西高等教育规模与区域经济增长的研究，多为定性研究和统计研究，应用经济计量来进行实证分析的并不多。因此，笔者利用江西省1978-2008年的数据，采用双对数模型，在VAR模型的基础上来计量分析改革开放以来江西高等教育规模对区域经济增长的影响，以确定江西高等教育对区域经济增长是否有促进作用，两者之间是否具有良性的互动关系，并在此基础上提出促进江西高等教育发展的相关政策建议。
2模型说明及实证分析过程
2.1确定变量和计量模型
变量解释：第一，用地区生产总值GDP来衡量江西区域经济增长。为消除通货膨胀的影响，对江西省地区生产总值GDP用GDP指数进行处理，以1978年为基期。第二，用省内普通高等学校的在校生数衡量其高等教育规模，本文研究的数据均来自各年的《江西统计年鉴》。第三，为消除数据中存在异方差，分别对两个变量取自然对数，记为LNGDP和LNEDU，取对数不但不改变变量的长期关系，还能使趋势线性化，能有效的消除时间序列中的异方差现象。
本文构造向量自回归模型进行分析。向量自回归模型（VAR）模型能对具有相互联系的时间序列变量进行有效的预测，通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统动态的影响，由于LNGDP和LNEDU之间存在相互影响的关系，为此，我们构造VAR模型：
LNGDP和LNEDU是地区生产总值和高等教育发展规模的N维内生变量，α、β、δ、ε是待估计的参数矩阵，m和n为内生变量的滞后期，Ut为随机扰动项。数据使用Eviews6.0统计软件进行处理。
2.2对LNGDP和LNEDU进行单位根检验
本文运用ADF检验对两个变量进行了单位根检验，对滞后项的选择和模型优劣识别主要运用了AIC和SC信息量，结合AIC和SC信息准则，使AIC和SC的值同时相对较小，则所选的ADF模型最恰当，检验结果如表1所示。
由表1可知，两变量的水平和一阶差分的ADF检验值值均大于5%和1%显著性水平的临界值，接受原假设，即都存在单位根，是非平稳的。对它们的二阶差分检验，结果显示LNGDOP和LNEDUD二阶差分的ADF值均小于5%和1%显著性水平的临界值，即拒绝原假设，表明各序列的二阶差分是平稳的，即LNGDP、LNEDU～I(2)。
2.3对LNGDP和LNEDU进行格兰杰因果检验
选择最大滞后期为2期，对序列LNGDP和LNEDU进行格兰杰因果检验，结果见表2。
对于LNEDU不是LNGDP的格兰杰成因的原假设，拒绝概率为0.0835，GDP 增长率在显著性为5%水平上拒绝零假设，表明高等教育规模的变化是引起区域经济增长变化的原因；对于LNGDP不是LNEDU的格兰杰成因的原假设，拒绝概率为0.1399，区域经济增长变化率没有拒绝显著性为5%水平上的零假设，表明它对GDP变化率的影响不大，但其拒绝了显著性为10%水平上的零假设，说明区域经济增长仍然对地高等教育规模变化有一定的影响作用。通过格兰杰因果检验，验证了高等教育规模和区域经济增长相互影响的理论假设，构造VAR模型描述二者在时间序列上的长期关系是合理的。
2.4VAR模型参数估计和检验
在VAR模型的构建过程当中，最关键就是滞后期K值的确定。根据确定滞后期K的赤池信息准则（AIC）、施瓦兹信息准则（SC）、LR、FPE统计量的要求标准，综合考虑滞后项和自由度两个指标，最终选定最佳滞后期为2。进一步运用AR根的图来检验VAR（2）模型滞后结构的稳定性，检验结果显示VAR（2）模型所有根模的倒数小于1，表明位于单位圆内，说明VAR（2）模型是稳定的，如果模型不稳定，则模型结果将不是有效的。模型参数估计如下：
LNGDP=1.2461378*LNGDP(-1)-0.261030201*LNGDP(-2)-0.004
83430932*LNEDU(-1)+0.025399601*LNEDU(-2)-0.071997646
LNEDU = 0.300534697*LNGDP(-1) - 0.159387341*LNGDP(-2) +1.03965988*LNEDU(-1) - 0.1022571509*LNEDU(-2) - 0.049
416273
从模型的整体检验结果看，模型整体的对数似然函数值（96.72465）较大，AIC值（-5.98084）和SC值（-5.50932）也比较小，表明模型整体解释力较强，可以在模型的基础上进行脉冲响应分析和方差分解。
2.5脉冲响应函数
脉冲响应函数是描述一个内生变量对误差的反应，也就是说在扰动项上加上一个标准差大小的新息冲击对内生变量的当前值和未来值的影响。为了更加清晰地了解江西高等教育规模与区域经济增长两个个变量之间的动态特征，在VAR（2）模型的基础上，用脉冲响应函数来解读VAR（2）模型中回归系数的应变量如何响应误差项的冲击，从而考察来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来值的影响。利用Eviews6.0软件得到LNGDP和LNEDU各自的脉冲响应曲线图，如图1所示。
由图1可知，江西区域经济增长对其自身的一个标准差新息立刻有较强的反应，经济增加了约0.026，到第2期保持在0.032左右，并一直持续到第10期仍有较大的影响。该序列来自教育规模的新息在第1期没有反应，第2期后其影响越来越强烈，到第10期达到0.018；江西教育规模对区域经济增长、教育规模的一个标准差新息就有强烈的反应，对于自身反映最为强烈，其正向影响为0.085，第2期达到顶点，此后呈下降趋势，到第10时期达到0.065，对于区域经济增长的一个标准差新息其影响为0.015，此后其影响越来越强烈。
2.6方差分解
本文前面的脉冲响应分析考虑了各冲击对LNGDP和LNEDU的影响，为了进一步考虑两个个变量彼此的波动，利用方差分解技术对LNGDP和LNEDU各变量的预测均方误差进行分解，并计算出每个变量冲击的相对重要性，方差分解的结果见图2。
由图2可知，江西区域经济增长的波动主要受自身冲击的影响，尽管这种影响呈下降的趋势，但下降的趋势并不明显，到第10期仍保持92%的方差贡献率，江西高等教育规模的新息对区域经济增长的预测方差贡献在第2期预测时才开始显现，随着预测期的延长，其冲击对地区经济增长的影响越来越强烈，到第10期其预测方差贡献率达到20%。这表明江西地区经济增长主要受自身的影响，但从长期来看，教育规模对区域经济增长的影响越来越重要。
对于教育规模的方差分解，得知来自于自身影响的预测方差贡献随预测期的延长，呈下降趋势，但下降趋势并不明显，由第1期的预测方差贡献97.066%下降至第10期的81.85%，地区经济增长的冲击对教育规模的影响从一开始就有影响，并随预测期的延长，其冲击呈上升趋势。这表明江西地区经济增长对教育规模的影响无论是从短期来看还是从长期来看都有重要的影响。
3结论与建议
本文使用ADF检验、Granger因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解等计量经济学工具，通过对江西省高等教育规模与区域经济之间关系进行了研究，得出以下结论：
（1）从Granger因果关系检验可知，江西高等教育规模是区域经济增长格兰杰原因，意味着随着高等教育规模的扩大，高等教育所具有的人力资本功能对经济增长的作用是明显的；区域经济增长对高等教育规模仍然有影响，意味着伴随着江西经济的增长和人民收入水平的提高，高等教育规模也在不断扩大。
（2）从脉冲响应函数和方差分解可知，江西区域经济增长主要受自身的影响，但从长期来看，教育规模对区域经济增长的影响越来越重要；江西区域经济增长对教育规模的影响无论是从短期来看还是从长期来看都有重要的影响。
因此根据以上的结论提出以下建议：第一，重视高等教育发展，为江西经济发展输送高层次、高质量的人力资本。要完善与高等教育发展相关的制度，强化政策、制度和法律对高等教育发展的引导；多渠道筹集资金，加大对高等教育的经费投入；大力发展经济，拓宽就业渠道，吸纳高校培养的人力资源。第二，进一步深化高等教育改革，调整专业结构，改变人才培养模式，使高等教育主动适应和服务于经济建设。同时，政府要加强宏观调控，结合区域经济发展情况，控制高等教育的发展速度、规模，合理的安排高等教育布局和层次分级。第三，继续提高高校的科研能力以提升办学水平，形成“产学研”相结合的互动机制。江西要根据自己的资源优势和潜力做好产业发展规划，形成有特色的产业集群凝聚效应，要大力倡导和投入科技创新，以支撑高新技术产业的领先发展，从而打下坚实的经济产业发展基础。
