教育对地区经济增长贡献的数学模型分析及其应用

发布时间：2017-10-27 17:22

  本文关键词：教育对地区经济增长贡献的数学模型分析及其应用

  更多相关文章： 教育 地区经济增长 贡献 数据包络分析 系统动力学模型

【摘要】： 改革开放以来，随着产业结构调整和升级，我国经济取得长足的发展，教育在经济发展中的作用日益凸现。在“西部大开发”口号的带动下，西部地区经济在全国经济发展中的地位有所提升。然而，，从全国范围来看，综合考虑西部地区和东部地区的发展，地区经济发展失衡仍是我国经济面临的主要问题，西部地区的经济发展和反贫困是未来一段时间内该领域重点所在。西部地区如何提升经济发展，如何落实教育反贫困，如何促进教育和地区经济的协调发展，具有重要的现实意义。 明确教育在地区经济增长中的地位，量化教育对地区经济增长的贡献作用，以此更大程度地发挥教育对地区经济增长的贡献作用，制定合理的政策建议，具有重要的理论意义和现实意义。将数学模型用于较多现实问题的研究，是多学科交叉研究的典范，也是理论与实践问题相结合的有效证明。本研究对该问题的理论综述建立在将不同时期的理论与建立在该理论基础上的方法模型相结合的基础上。 在已有的研究中，学者多从定性和定量两方面就教育对经济的贡献做研究。定量研究方面，研究教育对经济增长贡献具体体现在估算教育对国民收入增长额的贡献率和教育对国民收入增长速度的贡献率，学者们在教育经费投入和教育资源配置、区域教育公平与效率、地方办学模式等问题的研究上取得了较为一致的看法。较少有学者对教育与区域经济协调发展的问题进行思考和分析，通过纵横两方面研究教育对地区经济增长的贡献。运用超效率DEA模型分析教育在经济发展中的地位的研究也较少。 国内学术界对我国教育对经济增长贡献的测算大多根据西方的理论和方法，集中在教育投资收益率估算方法、教育量简化指数法、劳动力质量修正、劳动生产率简化指数法等方法上，部分学者还尝试建立不同的数学模型对这一研究进行数量分析。在已查到的文献中，主要集中在生产函数、菲德模型的两部门模型和投入产出模型等方面。 本研究以不同地区、不同层次教育对经济增长的贡献及影响作为主要内容，首先通过超效率DEA模型，研究东西部地区教育对经济增长的影响，明确教育对地区经济增长的贡献。量化教育对地区经济增长的贡献后，建立系统动力学模型，具体研究不同层次教育对经济增长的影响，通过调控不同层次教育的入学率实现。两者分别通过EMS软件和Vensim软件实现。 超效率DEA评价结果显示，在有教育事业费支出作为投入指标的情况下，各地超效率DEA评价值除部分城市部分年份为DEA无效外，均为DEA有效，且其评价值的大小变动较大。具体到成都市的情况来看，教育作为经济发展中一项在长期上推动动经济增长的因素，其作用和地位已得到广泛认识，然而，教育投资未能得到有效的利用，教育如何更好地促进经济增长，需要进一步的研究和分析。 系统动力学方案分析显示，在四种方案中，方案三的国内生产总值不管从绝对增长额还是相对年均增长率来看，都较其他三种方案有较大的差距。同时，经济发展较好的年份，教育也有很好的发展，这说明教育在拉动经济增长的同时，良好的经济发展也为教育提供了良好的保障。 本文的最后，在以上分析和研究结果的基础上，针对西部地区的实际情况，就教育的发展提出了政策建议。即加强东西部地区交流与协助、通过提高升学率提高劳动者素质、构建良好的高校毕业生就业制度。并对研究的主要创新和后续研究做了讨论和说明。
【关键词】：教育 地区经济增长 贡献 数据包络分析 系统动力学模型
【学位授予单位】：四川大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：G40-054
【目录】：

• 摘要2-4
• Abstract4-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究现状13-14
• 1.3 研究内容14-15
• 1.4 研究路线15-18
• 2 文献综述18-41
• 2.1 教育投资收益率估算18-21
• 2.1.1 早期理论18-19
• 2.1.2 生产函数模型19
• 2.1.3 生产函数改进模型19-21
• 2.2 劳动力质量修正法21-26
• 2.2.1 社会主义教育经济学理论21-25
• 2.2.1.1 教育劳动学说21-22
• 2.2.1.2 社会再生产理论22-24
• 2.2.1.3 劳动价值学说24-25
• 2.2.2 方法描述25-26
• 2.3 简化指数法26-32
• 2.3.1 人力资本理论26-31
• 2.3.1.1 基本概念26-27
• 2.3.1.2 主要观点27-31
• 2.3.2 实现方法31-32
• 2.4 菲德模型32-34
• 2.4.1 内生经济增长理论32-34
• 2.4.2 菲德两部门模型34
• 2.5 多元化发展34-39
• 2.5.1 理论多元化34-36
• 2.5.2 方法多元化36-39
• 2.5.2.1 灰色系统模型36-37
• 2.5.2.2 投入产出模型37-38
• 2.5.2.3 神经网络模型38-39
• 2.6 评价及启示39-41
• 3 教育对经济增长贡献地区差异的数据包络分析41-53
• 3.1 应用前提41-42
• 3.2 模型运用42-49
• 3.2.1 基本概念43-44
• 3.2.2 模型描述44-47
• 3.2.3 模型建立47-49
• 3.2.3.1 决策单元确定47-48
• 3.2.3.2 指标体系确定48-49
• 3.3 结果分析49-53
• 4 教育层次对经济增长贡献的系统动力学模型53-86
• 4.1 应用分析53-56
• 4.1.1 研究方法分析53
• 4.1.2 研究对象分析53-56
• 4.2 现状描述56-59
• 4.3 模型运用59-74
• 4.3.1 模型介绍59-63
• 4.3.2 建立模型63-74
• 4.3.2.1 教育因果关系分析63-65
• 4.3.2.2 变量定义及参数设置65-74
• 4.4 方案分析74-84
• 4.4.1 方案一74-76
• 4.4.2 方案二76-79
• 4.4.3 方案三79-81
• 4.4.4 方案四81-84
• 4.5 综合分析84-86
• 5 结束语86-90
• 5.1 主要结论86-87
• 5.2 政策建议87-88
• 5.3 主要创新88-89
• 5.4 后续研究89-90
• 参考文献90-95
• 附录: 超效率DEA模型原始数据表95-99
• 研究生期间的科研成果简介99-101
• 致谢101

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