齊新宇，張輝

(中國傳媒大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與智能媒體學(xué)院，北京100024)

1 引言

中國是人口大國，也是教育大國，教育也是很多中國家庭最重視的觀念之一。由于新型冠狀病毒的影響，疫情期間在線教育規(guī)模的快速增長也體現(xiàn)了家庭和社會(huì)對(duì)教育的重視程度。教育投資作為居民投資的一部分，在一定程度上受到居民收入和社會(huì)發(fā)展的影響，我國近年來發(fā)展迅速，社會(huì)日新月異，在新的發(fā)展背景下分析我國城鄉(xiāng)居民教育投資的差異性，能夠回答近年來居民的投資偏好變化，反應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r。

國內(nèi)學(xué)者從不同角度對(duì)我國居民教育投資進(jìn)行了分析，馬曉強(qiáng)，丁小浩(2005)對(duì)我國城鎮(zhèn)居民教育投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究，說明了教育投資風(fēng)險(xiǎn)確實(shí)存在，教育投資風(fēng)險(xiǎn)與收益具有同向變動(dòng)的特征，并對(duì)教育投資風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)提出了建議。聶盛(2005)指出農(nóng)民教育投資收益率較高的原因是農(nóng)民收入較低，認(rèn)為教育資源應(yīng)向農(nóng)村傾斜來提高社會(huì)整體的經(jīng)濟(jì)效率。

張輝，史書新(2009)從經(jīng)濟(jì)理論出發(fā)，以家庭為研究對(duì)象，分析了不同收入水平和不同生命周期的家庭教育投資的動(dòng)機(jī)，并建立回歸模型量化了不同狀態(tài)下家庭教育投資的差異性。徐麗，楊澄宇等(2017)構(gòu)建了一個(gè)家庭與政府教育投資的三期世代交疊模型，通過數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)了政府對(duì)基礎(chǔ)教育的投資和家庭教育投資存在替代效應(yīng)，表現(xiàn)為政府基礎(chǔ)教育投資占比增加時(shí)，子輩對(duì)父輩的收入依賴程度減小。此外還發(fā)現(xiàn)了家庭教育投資與家庭收入存在正向相關(guān)性。

許祥云等(2012)直接指出了農(nóng)村高等教育投資的公平性缺失。馬文武(2018)比較了城鄉(xiāng)教育投資收益的差異性，發(fā)現(xiàn)以1999年高校擴(kuò)招為分界線，城鄉(xiāng)教育投資收益率的差距明顯在逐漸擴(kuò)大。農(nóng)村居民高等教育投資收益率要高于城鎮(zhèn)居民。李心斐等(2018)農(nóng)戶教育投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響存在一定的滯后性，并在長期是顯著的。

在前人研究的基礎(chǔ)上，本文將從宏觀角度對(duì)我國居民教育投資進(jìn)行分析，期望能在新的時(shí)代背景下分析居民教育投資的新變化與城鄉(xiāng)間的差異性并提出建議。

2 我國居民教育投資現(xiàn)狀分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文通過整理中國統(tǒng)計(jì)年鑒獲取了了2013年-2019年共七7年的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括居民人均可支配收入，居民人均消費(fèi)支出，居民人均教育文化和娛樂消費(fèi)支出，由于未能獲取單獨(dú)的教育投資數(shù)據(jù)，本文將使用教育文化和娛樂消費(fèi)支出做替代，用以說明教育投資的變化趨勢(shì)。此外還有按城鎮(zhèn)與農(nóng)村劃分的相關(guān)指標(biāo)，單位均為元。

2.2 描述性分析

做出居民、城鎮(zhèn)居民、農(nóng)村居民人均教育投資如圖1，教育投資增長率如圖2。

圖1 2013-2019城鎮(zhèn)居民、農(nóng)村居民人均教育投資變動(dòng)

圖2 2014-2019 居民、城鎮(zhèn)居民、農(nóng)村居民人均教育投資增長率

從圖1中可以看出，2013年-2019年間，我國人均教育投資一直保持著增長趨勢(shì)，但城鄉(xiāng)差異越來越大。通過對(duì)比圖2，整體上來看居民教育投資增長率僅在2015年短暫增加，隨后一直下降，到2018年下降到6.71%。農(nóng)村教育投資增長率則先降后增，除2017年最低下降到9.44%外，增長率均保持在10%以上，并在2019年增長到13.82%，推測(cè)可能與國家近些年來對(duì)農(nóng)村地區(qū)的教育補(bǔ)貼增加有關(guān)。城鎮(zhèn)居民教育投資增長率波動(dòng)較大，在2015年上升到11.25%，隨后又連續(xù)下降，到2018年僅為4.46%，隨后又迅速回升到11.9%。圖3對(duì)比了城鄉(xiāng)居民人均教育投資占人均總消費(fèi)的比例?？梢钥闯龀擎?zhèn)居民和農(nóng)村居民的人均教育支出占總消費(fèi)的比例都在穩(wěn)步上升，但漲幅不大，從2013年到2019年，城鎮(zhèn)居民的教育支出占比增長了1.11%，農(nóng)村居民增長了1.03%，但城鎮(zhèn)居民的教育支出比例始終要高于農(nóng)村居民。

綜合以上分析，我國居民對(duì)教育的重視程度在逐年增長，并且農(nóng)村居民對(duì)教育投資的增長率基本高于城鎮(zhèn)居民，但城鄉(xiāng)教育投資的差距卻逐年增加。

圖3 2013-2019城鎮(zhèn)居民、農(nóng)村居民人均教育投資占人均總支出比例

3 居民教育投資動(dòng)機(jī)收入影響因素的定量分析

基于經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，可以認(rèn)為居民收入是影響其消費(fèi)與投資的主要影響因素，下面將建立包含虛擬變量的線性回歸模型，對(duì)城鄉(xiāng)居民教育投資的差異性做定量分析。

建立回歸模型：

lnYt=β0+β1lnXt+Diβ2lnXt+μt

其中l(wèi)nYt表示我國居民人均教育投資的自然對(duì)數(shù)，Xt為居民人均可支配收入的自然對(duì)數(shù)，Di為虛擬變量，用來捕捉城鄉(xiāng)之間的差異性，μt為隨機(jī)干擾下，代表其他影響因素。這里使用的是2013年-2019年我國城鄉(xiāng)居民人均可支配收入及人均教育支出數(shù)據(jù)，見表1。

表1 城鄉(xiāng)居民人均可支配收入及教育支出

使用最小二乘法進(jìn)行模型估計(jì)，結(jié)果如表2。

表2 城鄉(xiāng)居民教育投資模型回歸結(jié)果

lnYt=-4.35+1.2lnXt-0.03lnXt+μt，R2=0.99

從回歸結(jié)果可以看出模型擬合效果很好，模型的截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)也都通過了顯著性檢驗(yàn)，這也進(jìn)一步說明了收入的確是居民教育投資的重要影響因素。虛擬變量系數(shù)的估計(jì)值為-0.03，并且通過t檢驗(yàn)，因此說明了城鄉(xiāng)居民的教育投資彈性的確存在差異，并且農(nóng)村居民的教育投資彈性要大于城鎮(zhèn)居民的教育投資彈性。

可見，我國居民的教育投資很大程度上取決去人均可支配收入，并且城鎮(zhèn)與農(nóng)村之間存在一定的差異，具體表現(xiàn)在教育投資對(duì)收入的彈性。當(dāng)人均可支配收入發(fā)生變動(dòng)時(shí)，農(nóng)村居民的人均教育投資變動(dòng)將大于城鎮(zhèn)居民。因此如果能夠增加農(nóng)村居民的人均可支配收入，全社會(huì)的教育投資的增長速度將會(huì)更快。

4 結(jié)論

教育是社會(huì)的未來之所在，我國教育事業(yè)近年來發(fā)展迅速，但仍存在著很多問題，城鄉(xiāng)之間教育發(fā)展不平衡就是其中之一，本文引用了2013年-2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)雖然農(nóng)村居民的教育投資增長率高于城鎮(zhèn)居民，教育支出占城鄉(xiāng)居民總支出的比例在緩慢增長，但由于農(nóng)村居民整體收入水平較低，高的教育投資增長率并沒有讓城鄉(xiāng)差距縮小。回歸分析的結(jié)果說明了農(nóng)村居民的教育投資對(duì)收入彈性要高于城鎮(zhèn)居民，這些都進(jìn)一步支撐了這一觀點(diǎn)。農(nóng)村教育投資對(duì)縮小城鄉(xiāng)差距有著重要影響。政府應(yīng)在推進(jìn)教育事業(yè)發(fā)展時(shí)讓政策向農(nóng)村傾斜，這樣不僅能提升全社會(huì)的教育水平，同時(shí)也有助于縮小城鄉(xiāng)差距，增加全社會(huì)的幸福感。