教育對(duì)經(jīng)濟(jì)互動(dòng)發(fā)展影響研究所有專業(yè)(完整版)
【正文】 ,這凸顯了產(chǎn)業(yè)調(diào)整所帶來的人力資源上的需求變化。從這個(gè)角度講 ,高精尖人才可以引進(jìn) ,但高素質(zhì)的勞動(dòng)力大軍的形成必須依靠教育來實(shí)現(xiàn) ,因而大力發(fā)展教育顯得尤為緊迫。這些才能 ,對(duì)于他個(gè) 人 自然 是財(cái)富的一部分 ,對(duì)于他所屬的社會(huì) ,也是財(cái)富的一部分。就勞動(dòng)力、資本、 科學(xué)技術(shù)進(jìn)步等因素對(duì) 19091949 年美國經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用進(jìn)行了評(píng)估和統(tǒng)計(jì) ,并指出資本和勞動(dòng)力這些傳統(tǒng)生產(chǎn)要素作用之外 ,還有無法解釋的經(jīng)濟(jì)增長的“殘余” ,這主要?dú)w功于技術(shù)的貢獻(xiàn) ,但可能也有其他方面的貢獻(xiàn) ,實(shí)際上是間接指出了教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。以貝克和丹尼森為代表的學(xué)者沿著舒爾茨的人力資本理論進(jìn)行思考 ,丹尼森認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長因素歸為兩大類 ,一類是生產(chǎn)要素投入量 ,一類是生產(chǎn)要素生產(chǎn)率 ,知識(shí)進(jìn)展能使生產(chǎn)同樣的產(chǎn)品所需生產(chǎn)要素投入量減少 ,并且促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的新技術(shù)只有在知識(shí)有所進(jìn)展時(shí) ,才能發(fā)揮作用。 Sawami 測(cè)算了從 1969— 2020 年 ,教育對(duì)于澳大利亞人家 GDP 和總要素生產(chǎn)力的促進(jìn)增長作用。 (二 )國內(nèi)視角研究軌跡 黃仁德、趙振英以內(nèi)生成長理論為基礎(chǔ) ,利用 1964 年至 1994 年的資料進(jìn)行臺(tái)灣 經(jīng)濟(jì)成長來源的研究 ,探討勞動(dòng)、實(shí)物資本對(duì)臺(tái)灣經(jīng)濟(jì)成長的貢獻(xiàn) ,并估計(jì)教育的投資報(bào)酬率與門檻效果。隨著 經(jīng)濟(jì) 、技術(shù)的 發(fā)展 ,許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家開始對(duì) 教育 對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)進(jìn)行研究 ,通過某種特定的假設(shè) ,設(shè)計(jì)出數(shù)學(xué)模型 ,并 計(jì)算 得到教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的具體貢獻(xiàn)?！?Y一定時(shí)期內(nèi)國民收入增量。 丹尼森用此模型在 1974 年測(cè)算了美國教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。杭永寶根據(jù)丹尼森計(jì)算模型 ,采用“權(quán)數(shù)分配法” ,從而計(jì)算出小學(xué)、初中、普通高中、中職、高職、本科以上高等教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長率的貢獻(xiàn)。面板數(shù)據(jù)模型的一般形式可以寫成 : y=a+xb+U (4) 對(duì)于平衡的面板數(shù)據(jù) ,即在每一個(gè)截面單元上具有相同個(gè)數(shù)的觀測(cè)值 ,模型樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)的總數(shù)等于 NT。根據(jù)熵的特性 ,可以通過計(jì)算熵值來判斷一個(gè)事件的隨機(jī)性及無序程度 ,也可以用熵值來判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度 ,指標(biāo)的離散程度越大 ,該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響越大。再將其和經(jīng)濟(jì)指標(biāo) (地區(qū)生產(chǎn)總值 )做灰色關(guān)聯(lián)度分析。 (四 )基于熵值法的灰色關(guān)聯(lián)度模型 灰色綜合評(píng)價(jià)主要是依據(jù)以下模型 : R=Y W (5) 式中 ,R為 M個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量 :W 為 N個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量 。 面板數(shù)據(jù) (panel data)也稱平行數(shù)據(jù) ,或時(shí)間序列截面數(shù)據(jù) (time series and cross section data)或混合數(shù)據(jù) (pool data
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