1、产业升级与教育政策 产业升级与教育政策摘要：文章比拟了不同国家和地区15岁以上人群的受教育年限和人均GNI水平 ， 发现这两者并不完全匹配 。
新加坡平均受教育年限只相当于阿根廷的水平 ， 但是人均GNI仅此于美国和日本；俄罗斯那么恰好相反 ， 人均受教育年限仅低于美国 ， 但人均GNI只到达拉美国家的水平 。
本文进一步研究了新加坡和俄罗斯两国的教育制度和政策 ， 发现新加坡的成功在于教育政策随着经济开展水平不断调整 ， 而俄罗斯的失败正是由于教育政策追随错误的产业政策 ， 而没有真正符合本国的要素禀赋结构和经济开展阶段 。
因此 ， 对中国而言 ， 教育政策的制定应该紧随经济开展的不同阶段而不断变化 。
如果产业政策符合国家现阶段的要素禀赋 。

2、结构 ， 那么教育政策应该与产业政策相一致；如果产业政策不合理 ， 那么教育政策应该根据禀赋结构 ， 超越错误的产业政策 ， 并反过来引导正确的产业政策的制定和实施 。
关键词：产业结构；教育水平 一、 引言 人力资本一直被认为是促进经济长期增长的重要因素 ， 现阶段的教育体制和相关政策 决定了长、短期的人力资本水平 。
因此 ， 在经济开展过程中 ， 如何制定并实施与开展水平相适应的教育政策 ， 对推动经济增长具有长远意义 。
教育对经济增长的影响 ， 在文献中被称为“教育的社会回报问题 。
关于教育的个人回报的实证文章比拟多 ， 主要通过个人受教育后的工资收入的增长来衡量 。
在微观计量中 ， 经济学家运用比拟成熟的计量方法 ， 通过寻找随机实验或政策 。

【产业升级与教育政策|产业升级与教育政策】3、冲击等 ， 来检验教育对个人回报的影响 。
与之相对 ， 教育的社会回报指的那么是教育促进的人力资本对人均产出增长的总体影响 。
研究教育的个人回报作为劳动经济学的重要分支 ， 文献可谓汗牛充栋 。
然而 ， 关于教育的社会回报的研究那么相对较少 。
一方面 ， 影响经济增长速度和水平的变量过多 ， 在普通的横截面和面板数据回归中 ， 很可能出现遗漏变量的问题 ， 导致估计结果不一致；另一方面 ， 更重要的是 ， 教育水平本身也是内生的 ， 与经济增长水平和社会开展程度有密切的关系 。
因此 ， 实证分析中很难将教育政策的效果从其他的社会经济因素中单独别离出来 ， 导致过分夸大它的作用 。
出于问题的复杂性和数据、技术两方面的约束 ， 已有的实证分析结果往往直接忽略教育 。

4、制度的内生性问题 ， 主要立足于解决遗漏变量的问题 ， 从跨国的面板数据中检验教育对经济增长的作用 。
Barro基于新古典经济增长模型 ， 搜集了包括各个收入水平在内的将近100多个国家1960年1990年的面板数据 ， 对理论假说进行了检验 。
他们以男性接受高等教育的比例作为教育的测量指标 ， 视为最主要的解释变量 ， 并控制了人均产出水平、政府消费占产出的比重、法制水平、对外开放度以及汇率等等因素进行回归 ， 结果发现教育对经济增长具有显著的正向作用 。
但是这种正向作用对OECD国家的影响效果并不明显 ， 主要是这些国家可能已经进入平衡增长的路径 ， 教育的作用主要表达在产出水平上 ， 而不能再在经济增长率上反映出来 。
二、 各国教育 。

5、水平与人均产出 正如前面提到的 ， 已有的实证研究没有考虑教育程度本身的内生性 ， 其作用可能被高估 。
为了更细致地考察不同国家之间教育水平对经济增长促进作用的差异 ， 进一步探究教育制度本身是否独立地起作用 ， 本文研究了东亚、拉美和北美处于不同开展阶段和收入水平的主要国家 ， 通过搜集教育水平和经济开展水平的面板数据 ， 发现这种促进作用在不同国家之间差异很大 。
本文选取的衡量教育水平的指标仍然来自于Barro和 Lee的数据 。
该数据分年龄、分性别地统计了受到不同程度教育的人群占总人群的比例、受教育年限等 ， 其中每五岁为一个年龄组群 。
本文分别选取了15岁以上和25岁以上人群的平均受教育年限 ， 从图示结果来看 ， 两者差异不 。

6、大 ， 因此这里主要报告以15岁以上人群的平均受教育年限来衡量教育水平的结果 。
本文选取的人均产出指标是世界银行数据库中的人均GNI水平 。
之所以用人均GNI而不用人均GDP ， 是因为世界银行构造GNI指数主要就是调整了汇率水平以便进行更广泛的国际比拟 ， 它常常作为世界银行划分不同国家为高等收入、中等收入或者低收入国家的依据 。

稿源：(未知)

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