严杰夫/文

行为金融学者理查德·泰勒收获了2017年诺贝尔经济学奖，这也是行为金融学在2002年获奖后，再度荣膺桂冠。但在颁奖之前，世界银行首席经济学家保罗·罗默的获奖呼声似乎更高。

由于内生经济增长方面的重要研究，保罗·罗默自去年起就被看成是诺奖的热门候选人。与传统的宏观经济模型相比，罗默的内生增长模型引入了知识和技术研发等因素，以替代传统宏观经济模型里资本、土地、劳动力等因素。这一模型最核心的内容就是，强调知识和技术是实现经济的长期增长重要因素。

当然，保罗·罗默的增长模型并非没有进一步改善的空间。斯坦福大学胡佛研究所的埃里克·哈努谢克和慕尼黑大学的卢德格尔·沃斯曼因的《国家的知识资本：教育与经济增长》一书，将罗默的理论更进了一步。

测量教育对经济增长的影响

自上世纪50年代，罗伯特·索洛在新古典增长模型中，就已引入了人力资本。但对于知识和教育在经济长期运动过程中起到什么样的作用，并未做深入分析。到了90年代，经济学家们在扩展的新古典增长理论中，开始强调教育是一种生产要素的作用：教育能够积累，从而提升劳动力的人力资本，进而提高总收入的稳定水平。但在这个理论模型里，教育的作用主要在于为经济增长提供人力资本的投入，而投入到一定的水平，教育对经济增长的影响就不明显了。

到了罗默的内生经济增长模型中，人力资本通过带来新思想和新技术，对提高经济体的创新能力发挥了重要作用。不仅如此，给定的教育水平能够产生源源不断的新思潮，因此即使没有更多的教育资源进入经济体中，教育也有可能影响长期增长速度。

不过，罗默的模型中，没有给出量化指标，来描述教育和经济增长的具体关系。也因此，在经济增长模型中，人力资本仍然不能成为具体测量和观察的变量。这导致学者们对教育与经济增长的具体关系仍然存有争议。

在此后继承罗默理论的学者中，大多习惯于将教育年限作为衡量教育回报的量化指标，以此来测量与经济增长之间的关系。

例如，哥伦比亚大学的明赛尔教授等人就证明，受教育年限能够充分测量个人技能的差异。但《国家的知识资本》的两位作者则发现，受教育年限的变化从来都不是关于增长的有力解释。

使用受教育年限测量人力资本隐含了这样一种假设：假定不论在何种教育体系下，一年的教育都能增加同样的知识和技能。例如，在日本和在巴布亚新几内亚受教育，会增加同样的生产型人力资本。另外，这种假设还假定只有正规学校才是主要的或唯一的技能来源。也因此，在这样的考察方法下，人们往往会忽视教育质量和家庭力量、健康以及其他影响因素的跨国差异。

事实上，使用教育年限来测量，是忽视了人类技能获取来源的多样性。因此，单纯依靠教育数量（即教育年限）就无法评估人力资本的合理作用。

哈努谢克和沃斯曼因认为，测量教育对经济增长的贡献，实质上就是要找到观测教育回报的关键变量。而技能来源的多样性决定了很难从教育过程去寻找到测量方法，那不如就“直捣黄龙”在人力资本中找出一项关键技能，以此来衡量教育的成果。

认知技能：用来测量教育回报的关键变量

认知技能，简单来说就是个人对事情的认知能力。哈努谢克和沃斯曼因用国际数学、科学和阅读的测试成绩来表达这种技能。

国际数学、科学和阅读测试，是在上世纪50年代末和60年代初，由一系列学术会议发起的。这些测试覆盖面较广，而且都是定期举行。在1990年时，还只有29个国家参与测试，到2012年时，则已有102个国家参加了这些测试。因此，这些测试提供的数据足够覆盖较多的样本，并且跨越的期限也有助于学者来考察教育与经济长期增长之间的秘密。

哈努谢克和沃斯曼因发现，认知技能对解释不同国家长期增长率的差异非常重要。在他们的实证分析里，添加了认知技能因素的增长模型，能够解释绝大多数国家之间的增长率差异，即国际测试的成绩长期排名与一个国家经济增长之间的关系是强相关的。因此，我们也就可以把认知技能看作是那个用来解释教育对经济增长影响的关键变量。

并且，在统计分析的过程中，他们还发现，教育程度与经济长期增长之间的关系并不显著，这并不意味着经济增长与教育不相关，而是表示贯穿生命周期的技能积累取决于一生早期的学习。这些早期时点获得的知识很大程度影响了进入劳动力市场后最终积累的技能。这也进一步说明，不确保认知能力的提升，简单投资更多的学校教育也就不会产生明显的经济回报。

教育程度和成绩的分离：

读懂拉美与东亚的差异之谜

在经济增长研究领域，讨论不同地区之间的经济增长差异是一个重要命题。最为明显的是，在过去半个世纪中，东亚地区和拉美地区的经济增长体现出了巨大的反差。1960年，东亚地区的收入远远低于拉丁美洲，但到2000年时，情况却正好相反。

统计显示，在预期受教育年限这个指标上，拉丁美洲接近中欧和东欧，仅次于北美和西欧，排名并不差。相比之下，东亚的预期年限则与中亚接近，在全球只能排在中档水平。所以，教育年限这一指标显然无法解释过去几十年里，拉丁美洲和东亚之间的增长差异。

而用哈努谢克和沃斯曼因的经济增长模型就可以发现，两个地区的收入差异绝大部分都源自于人力资本的差异，其中最关键的就是认知技能方面的差异。这种差异很明显的就表现在国际测试的成绩上面。

拉丁美洲参与国际测试非常少，而且成绩参差不齐。2000年之后，测试评估中，拉丁美洲国家参加的次数增多了，但成绩仍然几乎位于垫底位置。与之相较，东亚学生在整个国际测试的历史上一直都是明星。在2012年的一次测试中，中国上海、新加坡、中国香港、中国台湾、韩国、中国澳门和日本的学生成绩在65个参与者中排名前七位。

这些数据都证明，拉美的教育投入并没转化出认知技能。也难怪经常有人吐槽，几乎所有拉美国家，学生每年在学校学习的知识量比世界其他地方的学生要少得多。拉美和东亚之间的这种反差，一方面证明了教育程度和教育成绩之间的分离，同时也充分解释了两个地区之间命运的明显差距。

精英还是普及，教育政策选择的关键问题

当然，涉及到政策层面，不同国家在考虑教育的经济增长回报时，仍然会出现更多细节问题——其中一个就是，教育政策应该更关注最底层还是最高层？也就是说，更应该支持精英教育，还是更为关注基础教育？用哈努谢克和沃斯曼因的说法就是“火箭科学家”教育和全面教育计划。这一问题也可以通过国际测试成绩的变化与经济增长分析来给出回答。

测算显示，基本技能和优秀成绩，都体现了各自对经济增长的重要作用；但同比例增加基本素养水平的学生，比增加优秀成绩学生带来的回报更为明显。不过，对于一些远离技术前沿的国家来说，国家需要高技能人力资本来实施模仿战略，而且在优秀学生占比较高的国家，经济收敛进程会加快，即更容易赶上发达国家。在这方面，典型的案例就是东亚国家和地区，比如韩国、新加坡等，它们均有高比例的优秀学生，初始发展水平较低，但在过去的大半个世纪里经济增长均表现出色。

所以，对于发展中国家来说，最为现实的政策路径就是，打牢基础教育的底子，同时又适时地推动精英教育的升级，这样或许才有助于寻找到内生增长的有效路径。从这个角度来说，正如两位作者在最后一章“改善知识资本的政策”中所提到的，“教育政策的制定不能简单地依靠一劳永逸的决策，有效的政策需要连续的关注，成绩的改善不能被假设，而需要经常进行分析”。

另外，尽管鼓励提高统一的入学率不一定能够增进知识资本，但是，各种可能增进公平的项目，包括扩大学前教育、推迟学生分级、重视通识课程，也对社会的整体知识资本产生直接的影响。

整体来看，哈努谢克和沃斯曼因的研究是对罗默内生增长模型的进一步扩展。他们所作的努力是为知识对经济增长作用，寻找到最关键的变量，以此更好地证明教育与经济增长之间的显著关系。同时，在这样的分析过程中，也为各国在推动知识经济的发展过程中，寻找到更有效的政策着力点——究竟是将更多的投入放在教育年限和教育程度上，还是更加注重提升教育质量。

可以说，两位学者所做的这一研究，对于目前处在转型关口的中国，也正是恰逢其时地回答了许多关键性问题。特别是在许多人忧虑我们是否会陷入“拉美陷阱”的时候，他们似乎也是从不同的角度给出了答案。在他们的实证分析下，我们或许会发现，我们现在所进行的供给侧改革，或许不仅仅要着力于产业结构的调整和升级，而如何提升国家教育的价值和回报，恐怕才是更加亟待解决的问题。