计量经济学影响我国高等教育经费投入因素的分析

影响我国高等教育经费投入因素的分析摘要21世纪，国家之间综合实力的竞争归根结底是人才的竞争，我国能否在新世纪实现稳步较快的发展，取决于高素质、多元化人力资本的投入的多寡。因此，提高我国的教育水平、增加高素质人力资源是当务之急。然而教育经费的投入在很大程度上影响着教育的现状和未来的发展。本文建立在前人经验基础上，收集了相关数据并利用EViews软件对模型进行参数估计和检验，对我国1994-2013年高等教育经费支出情况进行多因素的实证分析最后根据分析结果提出一些可供参考的政策意见。关键词：高等教育经费投入；相关因素；模型；计量经济学；参数估计；检验1绪论1.1研究背景及意义随着经济全球化进程的加快，我国在社会生活的各方面都面临着巨大的挑战。急需高素质多元化的人才，因此提高我国的教育水平是当务之急。自1999年大学扩招以来，我国大学生总数逐年上升。教育是一项需要巨大资金投入的事业。教育经费成为教育事业赖以发展的必要的物质保障，而且一直是影响我国教育规模扩大和教育质量提升的最直接因素。因此，研究教育经费的影响因素，不仅对财政支出中教育支出的合理安排，而且对中国教育水平的提高都有重大意义。1.2国内研究综述近年来，很多学者都从定性和定量分析两方面对影响高等教育经费投入的诸多因素进行了探讨。通过对现有文献的梳理，发现其中大部分相关文献集中于对高等教育经费的来源进行探讨。刘卫东试图从国家和个人的支付能力上来探讨国家和个人在普通高等教育投入上的比例，认为只有建立起成熟的高等教育成本分摊机制，才能从来源方面解决高等教育经费短缺的问题。唐佳认为，人口和经济因素是影响高等教育经费投入的两个关键方面，除了经济外，人口的数量、质量和劳动力类型都对高等教育经费产生直接的正向影响。郑磊基于中国省际面板数据，对财政分权、政府竞争对中国省级政府教育支出比重的影响进行了验证，得出了以经济绩效为考核标准的官员晋升机制和财政分权制度的结合、转移支付比重过高都会对地方政府的教育支出比重产生显著的负影响；地方政府的财政自给度则对教育支出比重具有正效应。王蓉使用我国31个省、自治区、直辖市2000-2004年的面板数据,计算了经济发展水平、所有制结构、产业结构、人口因素、财政分权制度等对公共支出比例的影响。宗晓华使用1998-2006年的省级面板数据，证明地区经济对高校毕业生的需求规模、毕业生流出比重、地方高校财政责任向中央财政和地区居民的可转嫁程度等因素对地方高等教育财政投入有显著的影响。1.3国外研究综述高等教育因其具有公益性，世界各国普遍将其视为政府公共投入的重要领域之一。然而，现实中各国政府对高等教育的公共投入又是千差万别的。齐德曼根据经费来源把世界各国的高等教育筹资结构分为三种类型，分别是政府主导型、成本补偿型和收入多样化型。不同国家的高等教育经费筹措类型反映了各国的办学理念，而对办学理念产生重要影响的理论当属美国学者布鲁斯·约翰斯通提出的“高等教育成本分担理论”。他认为各国高等教育财政改革的趋势主要有四点：用非政府投入弥补公共投入、公立高等教育的财政改革、重构大学和其他高等教育机构、技术影响下的变动等。2实证分析2.1变量选取中国教育经费包括国家财政性教育经费、社会团体和公民个人办学经费、社会捐资集资的教育经费、学费、杂费和其他教育经费。我们建模时是根据以下四点来选择变量。首先，《2003-2007年教育振兴行动计划》明确确定“重点推进高水平大学和重点学科建设”为教育事业建设的一大战略重点。可见，国家对教育经费中高等教育的投入十分重视。总体教育经费用于高等教育的部分也在逐步上升。其次，自1999年高校扩招以来，中国大学其次，社会各界有识之士和知名企业都越来越重视中国的高等教育，纷纷捐助各大高等学校进行科研创新、改善教学设备、设立奖学金等。由此可见，高等教育经费对中国的总体教育经费投入有很大影响。另外，现在对教育经费的理论研究大都是从高等教育对教育经费的影响入手。因此，我们在此基础上选择大学生人数、高等学校数及高等学校教职员工数为解释变量。最后，在2004年1月6日教育部颁布的《中国教育改革与发展及全国教育经费投入情况》的报告中又对教育经费的投入做了部署。中国政府在教育经费投入方面的目标是争取在较短的时间内实现国家财政性教育经费占国内生产总值的比例达到4%的水平。在我国，国家公共支出一直是教育经费的重要来源，而财政支出的变动与经济增长息息相关，因此国内生产总值GDP是研究教育经费投入必不可少的变量。Y—教育经费投入量(万元）X1—国内生产总值(亿元)X2—普通本专科在校学生数(万人）X3—普通高等学校学校数(所)X4—普通高等学校专任教师数(万人)2.2数据取得1994-2013年教育经费相关因素统计表年份教育经费投入量(亿元）国内生产总值(亿元)普通本专科在校学生数(万人）普通高等学校学校数(所)普通高等学校专任教师数(万人)1994年731.5026,923.48204.36621,07539.07711995年867.0535,333.92218.43761,05338.75851996年1,059.9448,197.86253.61,06538.81997年1,488.7860,793.73279.91,08039.61998年1,877.9571,176.59290.61,05440.11999年2,262.3478,973.03302.11,03240.32000年2,531.7384,402.28317.41,02040.52001年2,949.0689,677.05340.91,02240.72002年3,349.0499,214.55408.58741,07142.62003年3,849.08109,655.17556.091,04146.282004年4,637.66120,332.69719.071,22553.192005年5,480.03135,822.76903.361,39661.842006年6,208.27159,878.341,108.601,55272.52007年7,242.60184,937.371,333.501,73185.82008年8,418.84216,314.431,561.781,79296.58392009年9,815.31265,810.311,738.841,867107.62010年12,148.07314,045.431,884.901,908116.832011年14,500.74340,902.812,021.022,263123.74512012年16,502.71401,512.802,144.662,305129.52482013年19,561.85473,104.052,231.792,358134.3127表1以上数据来自中国国家统计局2.3模型的建立与构造在EVIEWS软件中输入数据，观察Y与三个解释变量X1、X2、X3、X4之间的散点图，如图1、图2、图3、图4所示：0100,000200,000300,000400,000500,00004,0008,00012,00016,00020,000YX104008001,2001,6002,0002,40004,0008,00012,00016,00020,000YX2图1y与x1的散点图图2Y与X2的散点图1,0001,2001,4001,6001,8002,0002,2002,40004,0008,00012,00016,00020,000YX32040608010012014004,0008,00012,00016,00020,000YX4图3Y与X3的散点图图4Y与X4的散点图发现存在较强的线性关系，故此选择建立线性模型。建立模型：443322110XXXXY利用EVIEWS软件对数据进行普通最小二乘回归，得到如下结果：Y=-2336.794+0.042863*X1-1.029927*X2+3.815936*x3-71.76873*X42.4模型检验2.4.1模型的经济意义检验从经济意义上来说，我国教育经费投入应该和我国各年GDP数值、普通高等学校在校生数量、普通高等学校数量、普通高等学校教师数呈正相关的关系。根据回归结果，我们可以看到，1=0.042863，2=1.029927，3=3.815936均大于0。4=-71.76873小于0。其中1表示我国GDP每增加一个单位，将会相应增加0.042863个单位的教育经费投入。2、3、4也表示相应的边际效应。4在经济意义上不成立，这可能是由于模型存在多重共线性引起的，因此在计量经济意义检验中将对其进行修正。2.4.2统计检验模型的可决系数为0.998160，表明模型的拟合度较好，被解释变量对解释变量的解释能力较强。F统计量等于2034.546，大于5%显著性水平下F（4，20-4-1）的临界值3.06，表明模型整体的显著性较高。除X1、X3的t检验值大于5%显著性水平下自由度为20-4-1=15的临界值2.131，通过了变量的显著性检验。其他变量的t值明显小于给定的显著性水平，是不显著的，故还须对模型进行计量经济学检验并作出修正。3计量检验3.1多重共线性检验3.1.1对各解释变量进行多重共线性检验利用EVIEWS软件得到各变量间相关系数矩阵表：从系数矩阵表中看出，X2与X4之间的相关系数较高，可能存在多重共线性。3.1.2修正多重共线性①利用EVIEWS分别对Y与各解释变量X1、X2、X3和X4做最小二乘回归，回归结果如下：Y=-874.0949+0.043100*X1Y=-574.6847+7.278420*X2Y=-9834.536+11.14401*X3Y=-60460527+1854499*X4其中,最终，教育经费投入与国内生产总值(亿元)的影响最大。因此与经验相符合，因此选择X1与Y的模型作为初始的回归模型，顺次加入其他变量进行逐步回归。加入X2：Y=-877.7803+0.042086*X1+0.182787*X2加入X3：Y=-1743.252+0.039382*X1+1.027973*X3加入X4：Y=-912.8825+0.042681*X1+1.559986*X4在加入X2、X3、X4回归后可决系数都有所提高，经对比，先保留Ｘ３，再进行三元回归Y=-2756.652+0.040807*X1-1.054061*X2＋2.251681*X3Y=-2833.924+0.042738*X1-3.771392*X３-49.42492*X4虽然，加入X2和X4后拟合效果看上去更好，但通过观察X2和X4的Ｐ值，发现X2和X4应剔除。因此，修正后的模型为：Y=-1743.252+0.039382*X1+1.027973*X3由于剔除了变量X2和X4，故模型已不存在多重共线性，且各解释变量前得系数均符合经济意义，模型拟合度上升，各变量t检验值上升。在其他因素保持不变的情况下，国内生产总值每增加1亿元，普通高等学校学校数每增加一所，则最终教育经费投入消费支出总额会增加0.039382亿元，增加1.027973亿元。3.2异方差检验（1)异方差检验首先利用EVIEWS做出残差平方项2e与X1、X3的散点图4、图5所示图42e与X1的散点图图52e与X2的散点图（2）再利用EVIEWS进行怀特检验，结果如下：此时2nR6.266751小于5%显著性水平下自由度为5的2分布临界值11.07因此不存在异方差。3.3自相关检验首先利用EVIEWS软件做出残差序列与时间以及滞后一期的残差散点图，如图6所示：图6残差序列与滞后一期的残差散点图其次进行D.W．检验模型D.W.值等于1.047129，给定显著性水平05.0，查ＤＷ表，可知临界值上下限分别为1.20和1.41，20.1d047129.1DW0l，因此存在正自相关。下面进行自相关性的修正：迭代法由于AR（1）的Ｔ绝对值小于1.8，所以该模型存在一阶自相关