违约概率与技术要素
技术要素对经济发展有重要影响，这里的技术要素是一个广义的概念，包含各门类的专业技术及其应用。根据经典经济增长理论，产出Q是劳动L和资本K的函数：Q=Q（L，K）。经济增长模型指出，产出也是技术要素A的函数。Q=Q（L，K，A）。技术要素对各类经济变量有广泛影响。
一个地区生产要素中的技术要素对当地银行信用违约概率是否有显著(至少在0.05的检验水平显著)的影响呢？研究技术要素的作用首先要解决的问题是，如何观测地域经济中的技术要素含量。是用科研经费投入，还是用当地申请专利发明的数量呢？
笔者设想的可观测变量是以当地劳动力受教育程度表示地域经济中的技术要素含量，技术要素与当地银行信用违约概率的相关性问题就简化为劳动力受教育程度与当地银行信用违约概率的相关性问题。在找到更好的可观测变量之前，这一指标相对有以下优越性：（1）客观性，指标的统计口径统一，在地域之间有很强的可比性；（2）全面性，一切的生产活动和经济活动都是由一定的劳动力来承担的，劳动力的教育程度相对全面地反映了其所从事的生产活动和经济活动中的技术要素，涵盖各个行业和领域；（3）数据可获得，各省、自治区、直辖市劳动力受教育程度指标可以从统计年鉴中获得。
基于以上三点，用劳动力受教育程度指标作为生产中技术要素的可观测变量。统计年鉴中的劳动力受教育程度数据包括文盲、小学毕业、中学毕业及高等教育以上四类指标。根据实证检验，选用当地劳动力受高等教育的比例作为地域经济中技术要素的可观测指标。这一指标不仅是基于统计显著性上的差异，更是基于经济含义。
事实上，是否受过高等教育在当今已经逐渐成为劳动种类划分及劳动者阶层划分的一个重要指标，其在现实经济中含义也已经远大于是否受小学教育及是否受中学教育在现实经济生活中的含义。
Wald检验明确地与现实经济生活中的这种感受相吻合。基于上述理由，以劳动力受高等教育比例作为地域经济中技术要素的可观测变量。这里的高等教育含所有各类大学、学院及高等专科教育。考察各省、自治区、直辖市的劳动力受高等教育比例，除北京、上海、天津和少部分地区外，各地区多集中于2%到4%之间，全国平均水平为3.5%，不同地区劳动力受教育程度往往相差不足一个百分点。
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