劉莉

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

[關(guān)鍵詞]教育支出;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);回歸分析

[作者簡(jiǎn)介]劉 莉（1984—），女，安徽利辛人，博士，南京審計(jì)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(hào)] G40-03[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1674-9324（2020）33-0348-02[收稿日期] 2020-04-08

一、引言

自從改革開放以來(lái)，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)水平突飛猛進(jìn)。在此背景下，教育的地位也愈發(fā)突出，眾所周知，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在一定時(shí)期和一定范圍內(nèi)會(huì)影響教育的發(fā)展與變化，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)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。孔慶華（2013）認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)全球化和一體化發(fā)展，教育的發(fā)展與社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(rèn)為教育必定會(huì)促進(jìn)社會(huì)的快速發(fā)展，與此同時(shí)，社會(huì)的發(fā)展也會(huì)反過(guò)來(lái)影響教育[2]。教育是借助人才的培養(yǎng)和科學(xué)的研究來(lái)促使社會(huì)和經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，所以說(shuō)只有教育和經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展，才可以更好地促進(jìn)整個(gè)社會(huì)的快速發(fā)展。

關(guān)于經(jīng)濟(jì)對(duì)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(guó)市場(chǎng)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的制度變革和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)教育收益率的變動(dòng)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(cái)政關(guān)系的變化，將經(jīng)濟(jì)作為一個(gè)可能的影響因素對(duì)教育發(fā)展進(jìn)行分析[4]。此外，也有一些學(xué)者從實(shí)證研究的角度對(duì)我國(guó)教育和經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行研究分析，探討了經(jīng)濟(jì)因素對(duì)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(gè)方面討論教育發(fā)展的不平衡問題，驗(yàn)證了由于經(jīng)濟(jì)原因，教育的區(qū)域性差異呈上升趨勢(shì)[5]。朱迎春等（2010）在其研究中使用了格蘭杰因果檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)方法，他們分析認(rèn)為我國(guó)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(dòng)態(tài)的均衡關(guān)系[6]。周偉和張強(qiáng)（2013）將安徽省作為其研究的對(duì)象，探討了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和政府對(duì)教育投入之間的關(guān)系[7]。陳國(guó)維（2013）也通過(guò)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)研究探討國(guó)民生產(chǎn)總值、教育支出以及人口等指標(biāo)對(duì)我國(guó)高等教育發(fā)展的影響[8]。除此之外他還通過(guò)模型預(yù)測(cè)了中國(guó)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(shí)間序列的方法，對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)和河北省財(cái)政教育支出的關(guān)系進(jìn)行了定量的研究。他們的結(jié)果表明，不管是從長(zhǎng)期來(lái)看還是短期來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)教育支出的影響都具有十分積極的推動(dòng)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(lái)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(jì)量模型來(lái)研究高等教育規(guī)模同經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，其結(jié)果表明我國(guó)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(jì)發(fā)展水平因素的顯著影響。

因此，結(jié)合上述文獻(xiàn)，不難看出經(jīng)濟(jì)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(jì)發(fā)展水平對(duì)教育支出的影響的角度進(jìn)行研究分析。

二、數(shù)據(jù)及指標(biāo)選取

首先，本文選取財(cái)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(gè)地區(qū)的政府對(duì)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(cái)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(jì)發(fā)展水平，地方財(cái)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?。其中，地方生產(chǎn)總值和地方財(cái)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(guó)共31個(gè)地區(qū)的截面數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2018》。

三、實(shí)證研究分析

（一）模型的建立

為了定量研究地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)教育支出的影響，使用上文中選取的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)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(cái)政支出，P表示學(xué)齡人口數(shù)，C代表常數(shù)項(xiàng)，μ表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)

利用Eviews 軟件對(duì)模型進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)，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(jì)上來(lái)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(cái)政預(yù)算內(nèi)教育支出就增加0.008個(gè)單位，每增加一單位的地方財(cái)政支出，教育支出就增加0.089個(gè)單位，每增加一個(gè)單位的學(xué)齡人口數(shù)，教育支出就增加0.003個(gè)單位。變量的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果表明三個(gè)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(rèn)為地方生產(chǎn)總值、地方財(cái)政支出和學(xué)齡人口數(shù)對(duì)財(cái)政預(yù)算內(nèi)教育支出的影響都是顯著的。

（三）模型檢驗(yàn)

我們也做了相應(yīng)的模型檢驗(yàn)。首先，從模型的擬合優(yōu)度上來(lái)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(yàn)是通過(guò)的。也就是說(shuō)，該回歸模型對(duì)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(shuō)明地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可以解釋財(cái)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(gè)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(jì)的發(fā)展水平和學(xué)齡人口數(shù)對(duì)財(cái)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(yàn)

如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)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(gè)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(jì)量便不再是有效的，也不能算是漸近有效的估計(jì)量。另外若存在異方差性也無(wú)法對(duì)該回歸模型的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)的顯著性檢驗(yàn)。所以，針對(duì)這一問題，我們對(duì)模型進(jìn)行了White檢驗(yàn)，P值大于0.05，因此，我們認(rèn)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(jì)發(fā)展水平對(duì)教育支出的影響，選取了財(cái)政預(yù)算內(nèi)教育支出作為被解釋變量指標(biāo)，全國(guó)31個(gè)地區(qū)地方生產(chǎn)總值、地方財(cái)政支出與學(xué)齡人口數(shù)作為解釋變量指標(biāo)，通過(guò)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(jì)發(fā)展水平對(duì)教育支出確實(shí)有著顯著的影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，地方財(cái)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(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，加快經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，促使各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，從而推動(dòng)各地區(qū)教育事業(yè)的發(fā)展。同時(shí)，擴(kuò)大對(duì)教育的投資或者增加教育專項(xiàng)財(cái)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(duì)各個(gè)地區(qū)不同層次的教育，應(yīng)該為其提供確實(shí)可靠的教育資金保障，從而進(jìn)一步減小教育差距，促進(jìn)整體教育體系更加協(xié)調(diào)完善地發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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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