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    地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對教育支出影響研究

    2020-09-10 12:34:21劉莉
    教育教學(xué)論壇 2020年33期

    劉莉

    [摘 要]隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展,教育地位的重要性也越來越突出。為了定量研究地區(qū)經(jīng)濟對教育支出的影響,該文選取2018年全國各地區(qū)的財政預(yù)算內(nèi)教育支出及地方生產(chǎn)總值,地方財政支出和學(xué)齡人口數(shù)進行回歸分析。模型結(jié)果表明地區(qū)經(jīng)濟水平對教育支出有顯著影響,且地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平越高,地方財政預(yù)算內(nèi)教育支出就越高。

    [關(guān)鍵詞]教育支出;經(jīng)濟增長;回歸分析

    [作者簡介]劉 莉(1984—),女,安徽利辛人,博士,南京審計大學(xué)金融學(xué)院金融工程系副教授,主要從事金融工程研究。

    [中圖分類號] G40-03[文獻標(biāo)識碼] A[文章編號] 1674-9324(2020)33-0348-02[收稿日期] 2020-04-08

    一、引言

    自從改革開放以來,我國的經(jīng)濟水平突飛猛進。在此背景下,教育的地位也愈發(fā)突出,眾所周知,經(jīng)濟的發(fā)展在一定時期和一定范圍內(nèi)會影響教育的發(fā)展與變化,從經(jīng)濟學(xué)角度來看,經(jīng)濟水平與教育的發(fā)展有著密切的關(guān)系。它們本身不能孤立發(fā)展??讘c華(2013)認為隨著經(jīng)濟全球化和一體化發(fā)展,教育的發(fā)展與社會經(jīng)濟水平的關(guān)系也愈發(fā)密切[1]。它們兩者之間存在著相互作用和相互影響的關(guān)系。除此之外,楊欣淼和羅系數(shù)(2015)也同樣認為教育必定會促進社會的快速發(fā)展,與此同時,社會的發(fā)展也會反過來影響教育[2]。教育是借助人才的培養(yǎng)和科學(xué)的研究來促使社會和經(jīng)濟蓬勃發(fā)展,所以說只有教育和經(jīng)濟共同發(fā)展,才可以更好地促進整個社會的快速發(fā)展。

    關(guān)于經(jīng)濟對教育水平的影響,目前也已經(jīng)受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。比如,鄧峰和丁小浩(2013)的研究表明中國市場轉(zhuǎn)型過程中的制度變革和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化對教育收益率的變動都有顯著影響[3]。魏后凱和楊大利(1997)關(guān)注政治結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的中央和地方財政關(guān)系的變化,將經(jīng)濟作為一個可能的影響因素對教育發(fā)展進行分析[4]。此外,也有一些學(xué)者從實證研究的角度對我國教育和經(jīng)濟之間的關(guān)系進行研究分析,探討了經(jīng)濟因素對教育發(fā)展的影響,并采用回歸模型構(gòu)建了教育發(fā)展的模型。王善邁等(1998)的研究從教育投入和教育產(chǎn)出兩個方面討論教育發(fā)展的不平衡問題,驗證了由于經(jīng)濟原因,教育的區(qū)域性差異呈上升趨勢[5]。朱迎春等(2010)在其研究中使用了格蘭杰因果檢驗和協(xié)整檢驗方法,他們分析認為我國高等教育的規(guī)模和城鎮(zhèn)居民年人均可支配收入及人均GDP之間存在著比較穩(wěn)定且動態(tài)的均衡關(guān)系[6]。周偉和張強(2013)將安徽省作為其研究的對象,探討了經(jīng)濟增長和政府對教育投入之間的關(guān)系[7]。陳國維(2013)也通過構(gòu)建計量經(jīng)濟模型來研究探討國民生產(chǎn)總值、教育支出以及人口等指標(biāo)對我國高等教育發(fā)展的影響[8]。除此之外他還通過模型預(yù)測了中國2013—2020年共七年間的高等教育發(fā)展的規(guī)模。孫路通和宋田光(2018)收集了2000—2017年的共十七年的樣本數(shù)據(jù),采用了向量自回歸模型(即VAR 模型)和時間序列的方法,對經(jīng)濟的增長和河北省財政教育支出的關(guān)系進行了定量的研究。他們的結(jié)果表明,不管是從長期來看還是短期來看,經(jīng)濟增長對教育支出的影響都具有十分積極的推動作用。然而,由于模型結(jié)構(gòu)不同或者模型變量的選擇不同以及數(shù)據(jù)來源不同,不同的研究得出了不同的結(jié)果。閆鳳嬌等(2013)使用了線性回歸的計量模型來研究高等教育規(guī)模同經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系,其結(jié)果表明我國各地方高等教育的規(guī)模并沒有受到以第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)數(shù)和各地方人均生產(chǎn)總值為替代的經(jīng)濟發(fā)展水平因素的顯著影響。

    因此,結(jié)合上述文獻,不難看出經(jīng)濟水平與教育之間的關(guān)系十分密切。前人的研究也為本文的研究分析提供了理論指導(dǎo)與理論基礎(chǔ)。本文選擇從地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對教育支出的影響的角度進行研究分析。

    二、數(shù)據(jù)及指標(biāo)選取

    首先,本文選取財政預(yù)算內(nèi)教育支出作為被解釋變量的指標(biāo),記作Y,它反映了各個地區(qū)的政府對教育領(lǐng)域的投入規(guī)模,作為教育支出的衡量指標(biāo),單位為億元。另外,本文主要使用了以下解釋變量:地方生產(chǎn)總值記作G,地方財政支出記作Z和學(xué)齡人口數(shù)記作P。地方生產(chǎn)總值G反映了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平,地方財政支出Z反映了地方政府的一般預(yù)算支出,學(xué)齡人口量反映了當(dāng)?shù)氐慕逃枨蟆F渲?,地方生產(chǎn)總值和地方財政支出的單位為億元,學(xué)齡人口數(shù)單位為百人。樣本數(shù)據(jù)選取了2018年全國共31個地區(qū)的截面數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)和《中國統(tǒng)計年鑒2018》。

    三、實證研究分析

    (一)模型的建立

    為了定量研究地方經(jīng)濟發(fā)展對教育支出的影響,使用上文中選取的經(jīng)濟指標(biāo)來建立下列回歸方程式:

    Y=C+αG+βZ+γP+μ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)

    其中公式中G表示地方生產(chǎn)總值,Z表示地方財政支出,P表示學(xué)齡人口數(shù),C代表常數(shù)項,μ表示隨機擾動項。

    (二)參數(shù)估計及檢驗

    利用Eviews 軟件對模型進行普通最小二乘估計,我們可以得到如下回歸式:

    Y=0.008G+0.089Z+0.003P-0.668? ? ? ? ? ? ?(2)

    從參數(shù)估計上來看,被解釋變量和解釋變量之間呈正相關(guān)關(guān)系,且每增加一單位的地方生產(chǎn)總值,財政預(yù)算內(nèi)教育支出就增加0.008個單位,每增加一單位的地方財政支出,教育支出就增加0.089個單位,每增加一個單位的學(xué)齡人口數(shù),教育支出就增加0.003個單位。變量的顯著性檢驗結(jié)果表明三個解釋變量的所得系數(shù)的t值均大于臨界值,且P值在1%的顯著性水平拒絕原假設(shè),認為地方生產(chǎn)總值、地方財政支出和學(xué)齡人口數(shù)對財政預(yù)算內(nèi)教育支出的影響都是顯著的。

    (三)模型檢驗

    我們也做了相應(yīng)的模型檢驗。首先,從模型的擬合優(yōu)度上來看,R2的值十分靠近1,為0.975,這表明了該模型的擬合優(yōu)度檢驗是通過的。也就是說,該回歸模型對選取的樣本數(shù)據(jù)的擬合程度較高,且整體模型的擬合效果也比較好。這也說明地方經(jīng)濟發(fā)展水平可以解釋財政預(yù)算內(nèi)教育支出。此外,關(guān)于該回歸模型中被解釋變量指標(biāo)Y與三個解釋變量指標(biāo)G,Z,P之間的線性關(guān)系是否能夠顯著成立這一問題,我們發(fā)現(xiàn)F=352.68大于臨界值F0.01,拒絕原假設(shè)。我們可以得出地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展水平和學(xué)齡人口數(shù)對財政預(yù)算內(nèi)教育支出的影響是顯著的結(jié)論。

    (四)異方差檢驗

    如果線性回歸模型的隨機誤差項的方差不相等,那么我們就稱該線性回歸模型存在著異方差性的問題。值的注意的是,若某個線性回歸模型存在著異方差性,那么如果繼續(xù)使用經(jīng)典的最小二乘法回歸模型,得到的參數(shù)的估計量便不再是有效的,也不能算是漸近有效的估計量。另外若存在異方差性也無法對該回歸模型的各個參數(shù)進行相關(guān)的顯著性檢驗。所以,針對這一問題,我們對模型進行了White檢驗,P值大于0.05,因此,我們認為該回歸模型并未存在異方差問題。

    四、結(jié)論及建議

    本文研究了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對教育支出的影響,選取了財政預(yù)算內(nèi)教育支出作為被解釋變量指標(biāo),全國31個地區(qū)地方生產(chǎn)總值、地方財政支出與學(xué)齡人口數(shù)作為解釋變量指標(biāo),通過最小二乘法回歸分析了影響地區(qū)教育支出的因素。結(jié)果表明,地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對教育支出確實有著顯著的影響,地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平越高,地方財政預(yù)算內(nèi)教育支出就越高。

    本文建議教育比較薄弱的地區(qū)全面促進經(jīng)濟的發(fā)展,加快經(jīng)濟增長或轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式,促使各項經(jīng)濟蓬勃發(fā)展,從而推動各地區(qū)教育事業(yè)的發(fā)展。同時,擴大對教育的投資或者增加教育專項財政支出。構(gòu)建更合理的教育支出結(jié)構(gòu),并且充分發(fā)揮教育資金的作用。此外針對各個地區(qū)不同層次的教育,應(yīng)該為其提供確實可靠的教育資金保障,從而進一步減小教育差距,促進整體教育體系更加協(xié)調(diào)完善地發(fā)展。

    參考文獻

    [1]孔慶華.我國的宏觀教育與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系[J].陜西教育(高教),2013,(9):6.

    [2]楊欣淼,羅系數(shù).教育與經(jīng)濟的關(guān)系研究綜述[J].課程教育研究:學(xué)法教法研究,2015,(27):108-109.

    [3]鄧峰,丁小浩.中國教育收益率的長期變動趨勢分析統(tǒng)計研究[J].統(tǒng)計研究,2013,(7):39-47.

    [4]魏后凱,楊大利.地方分權(quán)與中國地區(qū)教育差異[J].中國社會科學(xué),1997,(1):98-113.

    [5]王善邁,杜育紅,劉遠新.我國教育發(fā)展不平衡的實證分析[J].教育研究,1998,(6):19-23.

    [6]朱迎春,王大鵬.經(jīng)濟發(fā)展對高等教育規(guī)模影響的實證研究[J].統(tǒng)計與決策,2010,(10):79-81.

    [7]周偉,張強.政府教育支出對經(jīng)濟增長的影響—以安徽省為例[J].赤峰學(xué)院學(xué)報,2013,(22):51-52.

    [8]陳國維.基于多因素影響的高等教育發(fā)展規(guī)模實證研究[J].教育與經(jīng)濟,2013,(4):40-43.

    Research on the Impact of Regional Economic Development on Education Expenditures

    LIU Li

    (Department of Financial Engineering, School of Finance, Nanjing Audit University,

    Nanjing, Jiangsu 211815, China)

    Abstract: With the development of economy, the education plays a more and more important role over time. In order to quantitatively study the impact of the regional economy on education expenditures, this article selects the 2018 education expenditures and local GDP, local fiscal expenditures and the number of school-age populations in the fiscal budget of various regions across the country for regression analysis. The model results show that the regional economic level has a significant impact on education expenditure, and the higher the regional economic development level, the higher the education expenditure in the local fiscal budget.

    Key words: education expenditure; economic growth; regression analysis

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