文/
严杰夫
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，甚至于去年颁奖前夕，纽约大学提前为其准备好了获奖网页以及记者会。尽管此后，这一事件成为一场乌龙，但仍可以看到内生经济增长理论在今天的宏观经济学领域，已经成为一股“新兴力量”。
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。正是因为罗默的创造性理论，也使得各国政府开始对研发投入、人力资本等领域予以更高的重视。
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·沃斯曼因就在《国家的知识资本：教育与经济增长》一书中，将罗默的理论更进了一步。
埃里克·哈努谢克
卢德格尔·沃斯曼因
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，则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，教育的积累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，我们可以看到，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，而且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。众所周知，一个人所获得的技能受到一系列因素的影响，包括家庭投入、学校教育的数量和质量，个人自身的能力等等。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，我们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。
两位作者指出，利用这种方法的好处在于，首先成绩可以测量捕捉到学校努力传授的知识和技能的变化；其次，通过强调教育的总效果，可以让这类方法涵盖技能的各种来源；第三，可以发现教育质量不同所造成的成绩差异，以研究不同的政策设计会如何影响学校教育的质量。
