關(guān)于教育對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的計(jì)量分析

1、關(guān)于教育對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的計(jì)量分析小組構(gòu)成：申將軍40201119張偉40201042劉柳郭40201206符業(yè)軍.40201065凌子恩40201092袁煒40201019一.內(nèi)容介紹：“科教興國(guó)”作為中國(guó)長(zhǎng)期基本國(guó)策，有其重要意義；教育是此基本國(guó)策的有效實(shí)施途徑，因此考慮教育對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響至關(guān)重要。本文利用菲德模型作為手段來(lái)考察教育對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，以教育的溢出效應(yīng)作為考察重點(diǎn)，使用計(jì)量分析的方法試圖使模型在中國(guó)的應(yīng)用更貼近現(xiàn)實(shí)，從而有助于解決實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，并求得對(duì)教育影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)程度的進(jìn)一步認(rèn)識(shí)。二.理論敘述：幾種具有代表性的研究教育影響經(jīng)濟(jì)的理論、方法：1、舒爾茨的余數(shù)分析

2、法：舒爾茨是把柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中資本的投入分解為物質(zhì)資本投入和人力資本投入，通過(guò)計(jì)算社會(huì)積累的教育資本量及其收益率來(lái)衡量教育的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。2、丹尼森的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素法：丹尼森不象舒爾茨那樣，把教育資本的增加看作是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而是把教育當(dāng)作提高勞動(dòng)力質(zhì)量的一個(gè)因素，以勞動(dòng)工資的多少作為簡(jiǎn)化勞動(dòng)的尺度，來(lái)確定教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。3、斯特魯米林勞動(dòng)簡(jiǎn)化法：這種方法依據(jù)馬克思勞動(dòng)價(jià)值論中復(fù)雜勞動(dòng)等于倍加的簡(jiǎn)單勞動(dòng)的原理，按照一定的比例關(guān)系，把多種不同程序的復(fù)雜勞動(dòng)折算為同一的簡(jiǎn)單勞動(dòng)，標(biāo)志著勞動(dòng)者由于受教育程度的提高而導(dǎo)致的勞動(dòng)復(fù)雜程度，或熟練程序的提高，如果計(jì)算出勞動(dòng)復(fù)雜度的提高而引起的國(guó)

3、民收入增量，就能計(jì)算出教育對(duì)國(guó)民收入增長(zhǎng)所做的貢獻(xiàn)。4、在發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)中，對(duì)教育成本收益分析的內(nèi)部收益率法有了初步了解，根據(jù)哈夫曼和沃爾夫在1984年所做的研究表明，使用收益率法計(jì)量教育教育的價(jià)值大約只能捕捉到教育價(jià)值的一半。上訴計(jì)量方法所測(cè)量的教育投資的經(jīng)濟(jì)效益，是用教育投資所引起的國(guó)民生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)量來(lái)反應(yīng)的，其中包括因教育而增加的個(gè)人所得收入以及由教育引起所得增加而增加的利稅額，通過(guò)這些計(jì)量方法所衡量的教育對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的作用，只是教育的直接收益，屬于其內(nèi)部作用。二、文章依據(jù)理論的敘述：教育作為一個(gè)部門，與經(jīng)濟(jì)中其他部門的聯(lián)系是重要的，而要估計(jì)教育對(duì)非教育部門的影響，就需要關(guān)注教育對(duì)非教

4、育部門的基礎(chǔ)性影響作用，即外溢作用。（1；教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響可以分為內(nèi)部作用和外溢作用按照盧卡斯的定義，育的內(nèi)部作用是“個(gè)人的能力資本對(duì)其生產(chǎn)力（率）的作用”1988），可以表述為：由教育帶來(lái)的貨幣收入的增加；而教育的外溢作用，其內(nèi)容相對(duì)復(fù)雜：）提高子女的品質(zhì)（指健康狀況、認(rèn)識(shí)能力的發(fā)展、接受教育的程度、選擇的職業(yè)性質(zhì)、未來(lái)收入等）（2）提高家庭內(nèi)部勞務(wù)生產(chǎn)的生產(chǎn)率；（3）有助于改善受教育者本人的健康狀況；（4）改善配偶和家庭成員的健康狀況；（5）降低生育率；（6）提高消費(fèi)者選擇效率；（7）提高勞動(dòng)力市場(chǎng)雙向選擇的效率；（8）婚姻選擇更具有效率；（9）提高儲(chǔ)蓄率；（10）降低犯罪率；（11）

5、提高社會(huì)和諧程度；（12）促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步與傳播。教育的作用被劃分為兩個(gè)方面，為利用菲德兩部門模型創(chuàng)造了條件，從而研究（1）教育的外溢作用和（2）教育與非教育部門之間的生產(chǎn)力差異。三、菲德模型的介紹：本文所使用的模型由菲德提出，用于估計(jì)出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。出口貿(mào)易面臨激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)會(huì)帶來(lái)若干有益的經(jīng)濟(jì)結(jié)果：刺激技術(shù)改良與進(jìn)步、實(shí)現(xiàn)更具效率的經(jīng)營(yíng)管理、提高生產(chǎn)能力的使用程序、實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的效果等。當(dāng)出口行業(yè)發(fā)揮上述作用時(shí)，對(duì)國(guó)內(nèi)非出口行業(yè)產(chǎn)生有力的促進(jìn)作用。經(jīng)濟(jì)學(xué)家們認(rèn)為，出口對(duì)于GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)可能要比出口本身增長(zhǎng)所形成的GDP增長(zhǎng)量大。菲德使用了一個(gè)兩部門模型出口部門與非出口部門

6、，將如上作用納入模型并進(jìn)行估計(jì)。在此模型內(nèi)，可以估計(jì)（1）出口對(duì)于非出口部門的外溢作用；（2）出口與非出口部門之間要素生產(chǎn)力的差別。菲德模型被廣泛的使用于若干領(lǐng)域，該模型以兩個(gè)部門的生產(chǎn)方程為基礎(chǔ)：（1）.Ef(Le,Ke)（2）Ng(Ln,Kn,E)E和N分別代表教育和非教育部門的產(chǎn)量L和K分別是勞動(dòng)力與資本要素，下標(biāo)代表部門。第（2）個(gè)方程假設(shè)，教育部門的產(chǎn)量水平（E）影響經(jīng)濟(jì)中其他部門（N）的產(chǎn)量，與資本（K）總量可以表達(dá)為：(3).LLeLn(4).KKeKn社會(huì)總產(chǎn)品（Y）就是兩個(gè)部門之和。(5).YEN菲德模型將不同部門勞動(dòng)與資本邊際生產(chǎn)力的相互關(guān)系表達(dá)為如下形式：fl（6）.gl

7、fkgk1lkf，f，gl和gk是方程勞動(dòng)力和資本的邊際產(chǎn)出，兩個(gè)部門間相對(duì)邊際生產(chǎn)力的差異，結(jié)果上可以等于.大于和小于零。負(fù)的意味著教育部門的相對(duì)邊際生產(chǎn)力低于非教育部門。調(diào)整上述生產(chǎn)方程，利用方程（3），（4），（5）和（6），可以推導(dǎo)出如下回歸方程：dYIdLdEE()()()()（7）.YYLEY是非教育部門資本的邊際產(chǎn)品；是非教育部們產(chǎn)品對(duì)勞動(dòng)力的彈性；實(shí)際上代表教育對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全部作用，1gdYdLdEe，Y,L和E分別是總產(chǎn)品.勞動(dòng)力和E教育產(chǎn)品的這、增長(zhǎng)率；Y是教育產(chǎn)品占總產(chǎn)品的比例，或者是教育部門在經(jīng)濟(jì)中的“規(guī)I?！?；Y是國(guó)內(nèi)投資占GDP的比例，原本處于I位置的是dK，但d

8、K（資本存量的增量）在全國(guó)的統(tǒng)計(jì)資料中并不存在，由于其非常近似于國(guó)內(nèi)投資I，所以以I代替dK?；貧w方程中的參數(shù)代表教育外溢效益與部門間要素生產(chǎn)力差異這兩種作用之和。為了分別估計(jì)教育的外溢效益和相對(duì)要素生產(chǎn)力差異（），仍然循著菲德模型的設(shè)計(jì)，假設(shè)對(duì)于菲德教育部門的彈性是不變的。Ng(L,K,E)E(L,K)（8a).nnnn方程（8a）中的就是外溢作用的參數(shù)，可以求出NN()（8b).EE利用（8a）和（8b），方程（7）可以變形為：dY1dLNdEE()()()()()（9）.YYL1EEY再次調(diào)整，則有：dY1dLdEEdE()()()()()（10).YYL1EYE將一個(gè)常數(shù)項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)

9、加入上述方程（7）和（10）之中，并同時(shí)假設(shè)隨機(jī)變量具有通常所說(shuō)的優(yōu)點(diǎn)特點(diǎn)，則方程（7）和（10）將成為本研究的回歸方程。從方程（7）中，dEE()()對(duì)EY之系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，可以得到教育對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全部作用。對(duì)方程（10）中的和進(jìn)行估計(jì)，則可以知道教育的外溢作用（）和相對(duì)邊際要素生產(chǎn)力差異（）的值。三數(shù)據(jù)收集全國(guó)歷年有關(guān)數(shù)據(jù)資料L年I固定末從Y2:GDPy:GDP資產(chǎn)投X1業(yè)人X2E教育X3X4年份增長(zhǎng)率（億元）資（億（I/Y）員總（dL/L）投入（dE/E）（E/Y）（%）元）數(shù)（萬(wàn)人）X5=X3*X4198916917.8199018598.44410.43.845170.2607629

10、64587.430.03470.2429639090.0148659.380.10910.03550.0039199121662.59.25594.50.2583647990.0137731.50.09860.03380.0033199226651.9199334560.5199446670199557494.9199666850.5199773142.7199876967.2199980579.4200088228.1200194346.42002107514.214.28080.113.513072.312.617042.110.520019.39.622913.58.824941.17.

11、828406.27.129854.7832917.77.837213.5843499.90.3032655540.3782663730.3652671990.3482679470.3428688500.3410696000.3691699570.3705705860.3731720850.3944730250.4046737400.0115867.050.01231059.940.01231488.780.01101877.950.01312262.340.01082531.730.00512949.060.00893349.040.02083849.080.01294637.660.0097

12、5480.030.15630.03250.18200.03070.28800.03190.20720.03270.16990.03380.10640.03460.14150.03830.11940.04160.12990.04360.17000.04920.15370.05100.00510.00560.00920.00680.00570.00370.00540.00500.00570.00840.007820031166949.1551180.4723744320.00936406.260.1445820.05490.0079資料來(lái)源中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2003及中國(guó)教育網(wǎng)四.模型回歸與檢驗(yàn)一.無(wú)滯

13、后回歸及檢驗(yàn)結(jié)果：1.回歸結(jié)果：DependentVariable:Y2Method:LeastSquaresDate:12/21/04Time:22:46Sample(adjusted):19902003Includedobservations:14afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X10.2249910.0926232.4290960.0355X2X3X50.0509140.662983-15.183431.3907290.1844926.6719370.0366093.593564-2.2

14、757150.97150.00490.0461R-squared0.530110Meandependentvar0.092857AdjustedR-squared0.389143S.D.dependentvar0.027363S.E.ofregression0.021386Akaikeinfocriterion-4.617168SumsquaredresidLoglikelihood0.004574Schwarzcriterion36.32017Durbin-Watsonstat-4.4345801.141509大程度上歸因于年份數(shù)據(jù)的缺少，使得樣本數(shù)據(jù)與模型擬合出現(xiàn)偏差。t檢驗(yàn)值中2的對(duì)應(yīng)2

15、.經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)從各解釋變量的回歸系數(shù)來(lái)看,符合其經(jīng)濟(jì)含義X5的值為負(fù),可以理解為教育對(duì)非教遇的外溢作用,小于教育部門與非教育部門間邊際生產(chǎn)力差異的影響.在我國(guó)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中有其真實(shí)背景.3.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)可決系數(shù)R2不高，說(shuō)明教育等因素作用的模型對(duì)觀測(cè)值的擬合度還有所缺失，這在很x值不顯著，這是計(jì)量檢驗(yàn)中的一個(gè)問(wèn)題所在，我們將在后面作一次修正。4.計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn):(1)簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣：X1X2X3X5X11-0.3050748602950.2889014184050.709362441472X2-0.3050748602951-0.0560525422067-0.128645904536X30.2889

16、01418405-0.056052542206710.752410491281X50.709362441472-0.1286459045360.7524104912811簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣從一個(gè)側(cè)面說(shuō)明：多重共線性不嚴(yán)重，解釋變量能夠較好得解釋被解釋變量。(2)ARCH檢驗(yàn)：ARCHTest:F-statisticObs*R-squared0.061353Probability0.072106Probability0.8089330.788295TestEquation:DependentVariable:RESID2Method:LeastSquaresDate:12/26/04Time:15

17、:29Sample(adjusted):19912003Includedobservations:13afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CRESID2(-1)0.0002530.0713510.0001960.2880591.2910250.2476950.22320.8089R-squared0.005547Meandependentvar0.000278AdjustedR-squared-0.084858S.D.dependentvar0.000585S.E.ofregression0.00

18、0609Akaikeinfocriterion-11.82788SumsquaredresidLoglikelihood4.08E-06Schwarzcriterion78.88120F-statistic-11.740960.061353Durbin-Watsonstat2.036923Prob(F-statistic)0.8089332Obs*R-squared為0.0721，根據(jù)其檢驗(yàn)公式(n-p)*R=13*0.0721=0.9373說(shuō)明其異方差不嚴(yán)重。(3)D-W值：根據(jù)回歸結(jié)果，D-W值為1.1415，說(shuō)明自相關(guān)不嚴(yán)重。(4)擴(kuò)展的迪克-富勒檢驗(yàn)：21(0.05)=7.87944,

19、ADFTestStatistic-3.2238141%CriticalValue*-4.06815%CriticalValue10%CriticalValue-3.1222-2.7042*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(R1)Method:LeastSquaresDate:12/26/04Time:14:01Sample(adjusted):19912003Includedobservations:13

20、afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.R1(-1)C-0.9286490.0002530.2880590.000196-3.2238141.2910250.00810.2232R-squared0.485813Meandependentvar-6.78E-05AdjustedR-squared0.439068S.D.dependentvar0.000814S.E.ofregression0.000609Akaikeinfocriterion-11.82788SumsquaredresidLoglik

21、elihoodDurbin-Watsonstat4.08E-06Schwarzcriterion78.88120F-statistic2.036923Prob(F-statistic)-11.7409610.392980.008104ADF值說(shuō)明在顯著性為1%的情況下模型是非平穩(wěn)的；但在5%-10%的顯著性水平情況下，是平穩(wěn)的。、滯后一期的回歸與檢驗(yàn)：I1、以下將在方程中引入滯后變量Y（-1），希望通過(guò)這樣的方式，以期望在上述幾個(gè)不足之處，得到提高：DependentVariable:Y2Method:LeastSquaresDate:12/25/04Time:10:00Sample(adju

22、sted):19902003Includedobservations:14afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X1X2X3X5X1(-1)0.6341821.0981380.707316-13.59997-0.5131310.1531331.0949260.1384365.0056820.1713684.1413691.0029335.109333-2.716906-2.9943300.00250.34210.00060.02370.0151R-squared0.764610Meandepende

23、ntvar0.092857AdjustedR-squared0.659993S.D.dependentvar0.027363S.E.ofregression0.015956Akaikeinfocriterion-5.165568SumsquaredresidLoglikelihood0.002291Schwarzcriterion41.15897Durbin-Watsonstat-4.9373332.207147可決系數(shù)R2達(dá)到0.7646；X2的t檢驗(yàn)值為1.0029，盡管還存在問(wèn)題，但的確有所改進(jìn)，與無(wú)滯后回歸結(jié)果相比較來(lái)看。2、有滯后的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣：X1X1(-1)X2X3X5X11

24、0.86178809578-0.305074860290.2889014184050.70936244147552X1(-10.861788095781-0.194910058870.3674724710480.73430854928)5X2-0.3050748602-0.1949100588514-0.05605254220-0.128645904595756736X30.288901418400.36747247104-0.0560525422010.7524104912858671X50.709362441470.73430854928-0.128645904530.7524104912

25、811246簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣的結(jié)果，從一個(gè)側(cè)面說(shuō)明了多重共線性不嚴(yán)重。3、ARCH檢驗(yàn)（1）ARCHTest:F-statisticObs*R-squared0.717218Probability0.795738Probability0.4151030.372371TestEquation:DependentVariable:RESID2Method:LeastSquaresDate:12/26/04Time:15:34Sample(adjusted):19912003Includedobservations:13afteradjustingendpointsVariableCoefficie

26、ntStd.Errort-StatisticProb.CRESID2(-1)9.65E-050.2233597.59E-050.2637411.2707080.8468870.23000.4151R-squared0.061211Meandependentvar0.000135AdjustedR-squared-0.024134S.D.dependentvar0.000216S.E.ofregression0.000218Akaikeinfocriterion-13.88190SumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat5.24E-07Schwar

27、zcriterion92.23235F-statistic2.074059Prob(F-statistic)-13.794980.7172180.415103計(jì)算：(n-p)R22(0.05)10.5966=120.795738=9.5488562，接受原假設(shè)，表明模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在異方差。（2）.圖示法：0.50.40.30.20.10.0X2X3X5X1(-1)E50.200.250.300.350.400.450.50X1由圖直觀觀測(cè)可知，異方差不存在。4、自相關(guān)：0.040.02-(10DER1)SI0.00-0.02-0.04-0.04-0.020.00RESID010.020.

28、04同樣，此圖顯示，自相關(guān)不存在。ADFTestStatistic-11.387001%CriticalValue*-4.22075%CriticalValue10%CriticalValue-3.1801-2.7349*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(TABLE1)Method:LeastSquaresDate:12/27/04Time:12:20Sample(adjusted):19932003In

29、cludedobservations:11afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.TABLE1(-1)D(TABLE1(-1)D(TABLE1(-2)C-0.9914440.0443390.0194049.92E-050.0870680.0789280.0565574.51E-05-11.387000.5617640.3430962.2022180.00000.59180.74160.0635R-squared0.976688Meandependentvar-0.000192AdjustedR-squ

30、ared0.966698S.D.dependentvar0.000615S.E.ofregression0.000112Akaikeinfocriterion-15.07585SumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat8.82E-08Schwarzcriterion86.91720F-statistic1.592054Prob(F-statistic)-14.9311797.759700.000004由上表知由該模型回歸產(chǎn)生的殘差序列在擴(kuò)展的迪克-富勒檢驗(yàn)下是平穩(wěn)的,從而可以保證該回歸結(jié)果的真實(shí)性.、對(duì)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)的評(píng)價(jià)：1.無(wú)滯后的回歸結(jié)果是

31、：dYIdLdEEdE0.22500.050915.18340.6630YYLEYEt:2.42910.0366-2.2757R2=0.53013.5936由回歸結(jié)果可知，該方程擬合度較好（R2=0.5301），解釋變量的系數(shù)除值外，其他系數(shù)都很顯著；并由方程可知=0.6630，說(shuō)明教育產(chǎn)出E每增長(zhǎng)1%，不考慮其他因素的變化，非教育部門的產(chǎn)出將增加0.6630%。2.滯后一期的結(jié)果是：dYIdLdEEdEI0.63421.098113.59990.70730.5131(1)YYLEYEYt:R2=0.76464.14141.0029-2.71695.1093-2.9943I該方程引入滯后變量Y

32、(1),這更好得使投資I對(duì)以后年份的作用得以顯現(xiàn)，t檢驗(yàn)值除X2以外仍為顯著，其值都大于t0.05(5)1.4763。13.5999另外，將值代入1，可得兩部門間生產(chǎn)差異=-0.92800，由前面二.理論陳述中的分析可知：教育部門的生產(chǎn)力低于非教育部門的生產(chǎn)力。五、幾點(diǎn)啟示：1、教育的外溢作用對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的推動(dòng)作用，這一方面的研究需要給予較高的重視，以便全面估計(jì)教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，從而為制定有效的政策提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。2、教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全部作用是經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長(zhǎng)的決定性因素，因?yàn)橥ㄟ^(guò)教育使專業(yè)化能力資源加速積累，使人們的“內(nèi)生比較利益”規(guī)模遞增，并且通過(guò)其外溢作用使其他生產(chǎn)要素產(chǎn)生遞增

33、收益，從而使總體經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)規(guī)模收益遞增，但外溢效應(yīng)確是教育以外的其他部門所受益，受益了卻未支付成本，勢(shì)必造成教育供給的不足，其后果是資源在教育部門配置的減少，有鑒于此，作為全社會(huì)都有所收益的教育，其投入應(yīng)該由社會(huì)各方面按適合比例給予支付，這是社會(huì)支持教育的理論基礎(chǔ)。3、保證教育開(kāi)支是保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的重要因素，進(jìn)一步強(qiáng)化財(cái)政主渠道作用，提高中央和省級(jí)政府本級(jí)財(cái)政支出中教育經(jīng)費(fèi)支出的比重，力爭(zhēng)早日達(dá)到國(guó)務(wù)院面向世紀(jì)教育振興行動(dòng)計(jì)劃所定的全國(guó)教育經(jīng)費(fèi)占的目標(biāo)。、教育由于可被劃分為內(nèi)生作用和外溢效應(yīng)，因而，其投資既是直接利益驅(qū)動(dòng)下的家庭個(gè)人和企業(yè)組織的投資，也是作為間接投資者的納稅人通過(guò)政府部門“代理”的社會(huì)性投資，但這種社會(huì)性投資是由政府具體操作，其間有一個(gè)投資比例問(wèn)題。由于基礎(chǔ)教育為一個(gè)社會(huì)提供著國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系得以