《计量经济学课程论文》影响我国教育经费支出因素的分析

1、-1- 计量经济学课程论文计量经济学课程论文 影响我国教育经费支出因素的分析影响我国教育经费支出因素的分析 小组成员：小组成员： 指导老师：指导老师： 日期：日期：20年年 9 月月- -12 月月-2- 【摘要】【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。而教育经费的投入情况在很大程度上影响教育的现状和未来发展。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 1978-2003 年教育经费支出情

2、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建议和意见。 【关键词】【关键词】教育经费投入 GDP 高校在校生数量计量经济检验 一、引言一、引言 随着经济全球化进程的加快，中国在社会生活的各方面都面临巨大的挑战，急需高素质多元化的人才，提高中国的教育水平是当务之急；另一方面，大学素有“象牙塔”之称，具有与社会保持一定的距离以维护其学术自治和教学自由的历史传统。但随着社会经济的发展，各国大学与社会发展之间的互动都日益密切，大学逐渐从社会的边缘走向社会的中心。知识经济时代的高等教育，其职能在不断拓展：追求广泛的社会服务，为人们提供多种规格和多种形式的教育；促进知识共享，缩小社会阶

3、层的分化；开发人力资源，推动科技发展，增强国家竞争力和提供高等教育市场等。由此可见，加强我国高等教育对提高中国总体的教育水平有很大的影响，人才的竞争也将成为今后国际竞争的主流，因此政府一直关注中国教育事业特别是高等教育的发展，逐年稳步增加教育的经费投入，社会各界越来越多的人也开始积极资助中国教育事业的发展。 从1978-2003年， 我国财政预算内教育投入从50亿增长到6208.26亿， 财政教育投入占历年财政总支出的比例大约为7-15%不等，占历年财政购买性支出的比例大约为7-19%不等。有资料表明，1979年中国的教育经费投入为104.41亿元， 到2003年已经增长为6208.26亿元。

4、与此同时，自1999年大学扩招以来，我国大学生总数逐年上升。到2004年全国各类高等教育总规模达到2000多万人，高等教育毛入学率达到19%。普通高等学校教职工161.07万人，比上年增加15.81万人；专任教师85.84万人，比上年增加13.37万人。可以说，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。 -3- 针对这一点， 本文收集了我国1978年到2003年相关的时间序列数据， 并加以实证分

5、析，研究我国国内生产总值、在校学生人数、普通高等学校以及其教职工数量对我国高等教育经费的影响。 二、研究的目的和意义二、研究的目的和意义 （一）实证分析的现状和不足（一）实证分析的现状和不足 目前，国内对于我国高等教育投入的现状分析多集中为三种观点。 第一种观点是从我国财政教育投入角度出发，认为：一方面，高等教育财政投入总量呈不断增长态势，近几年其占财政支出的比例稳步上升。从1991-2003年，我国财政性教育经费投入从617.8亿增长到3850亿，占历年财政总支出的比例大约为7-15%不等，占历年财政购买性支出的比例大约为7-19%不等。另一方面，近几年我国教育投入供给正在形成一个以政府投入

6、为主，多渠道融资的格局。公民个人和集资办学经费及学杂费在全部教育投入中所占的比例从1991年的13.01%上升到2003年为23.92%。此外，财政教育分配结构正处于不但完善的过程中，财政教育投入的分配结构逐步趋于合理。 第二种观点是从我国教育经费现状的角度出发，首先分析教育经费总量占国内生产总值的比例变化情况，即1991-2003年全国教育经费占GDP的比重逐年上升；然后分析教育经费来源情况，即全国教育经费的来源仍然以政府为主体，教育经费中的大部分一直为国家财政性教育经费，其中尤以预算内教育经费为主体；接着分析教育经费支出结构的变化情况，即高等教育经费支出总数比例上升， 而小学则在下降， 表

7、明我国教育经费进一步流向高等教育。最后分析在校生生均教育经费支出占人均GDP比例的变化情况， 即高等教育和小学的这一比例均呈上升趋势，但高等教育的增幅明显大于小学，且高等教育一直都是小学的十几倍。 第三种观点是从教育兴国战略和可持续发展战略指导的角度出发，认为教育事业取得了巨大成绩， 即如期实现了“两基”奋斗目标 （基本普及九年义务教育、 基本扫除青壮年文盲） ；高等教育迅速发展，管理体制和布局结构不断优化；民办学校成为我国教育教学改革一支不可或缺的力量，多渠道筹资办学的格局初步形成；教育信息化的发展呈现明显加快的态势。 从以上观点总结中我们不难发现，大多数是对历史的回顾、对现状的描述并从理论

8、上提出未来应采取的措施政策来改善目前所存在的教育经费问题。而从实证的角度入手来分析影响教育经费投入因素的相对比较少， 常见的有通过比较教育经费投入与国民生产总值（GNP）-4- 或国内生产总值（GDP）之间的关系，得出教育经费投入逐年增长的结论；或者通过对比教育经费的支出结构，得出高等教育经费投入大幅度增长的结论。但这些分析很难以比较高的精确度预测未来教育经费投入的变化情况。而预测是决策的基础，由此也就很难做出最佳决策。 （二）建模的意义（二）建模的意义 基于理论分析的不足之处，我们将以建立模型的方式来分析影响我国教育经费投入的变量具体有哪些。首先我们将理论分析中提到的影响因素纳入模型的解释变

9、量中，建立模型，然后通过各种计量检验方法逐一排除影响不大的解释变量，最终保留下最佳解释变量。通过模型我们可以预测、了解和掌握教育经费的投入在未来的投入水平和发展趋势，评估国教教育经费投入政策的可行性，并对今后的工作提出建议，为合理制定教育发展战略提供依据。 三、变量的引入及数据的收集三、变量的引入及数据的收集 （一）选择变量的依据（一）选择变量的依据 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

10、事业建设的一大战略重点。教育部副部长吴启迪在“庆祝中国高等教育学会成立20周年暨2003.年高等教育国际论坛”也表明高等学校对国家经济建设和社会进步的贡献日益突出。他指出我国高等教育事业的发展还面临不少问题和困难，其中一个主要方面就是高等教育的经费投入仍然不能适应规模快速发展的要求， 高等学校的办学条件全面紧张。 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，中国大学生人数不断增加，相应的总的学费及杂费呈上升趋势； 第三，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

11、设备、设立奖学金等； 另外，民办高等学校数量每年都有增加，到2004年底已有1415所。 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。 -5- 最后，在 20042004 年 1 1 月 6 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%4%的水平。在我国，国家公共支出一直是教育经费的重

12、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（GDPGDP）是研究教育经费投入必不可少的变量。 （二）数据的收集（二）数据的收集 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GDP、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。具体数据见表1。 Y-我国教育经费投入数量（单位：亿元） X 1-我国各年GDP数值（单位：亿元） X 2-普通高等学校在校生数量（单位：万人） X X3-普通高等学校数量（单位：所） X 4-普通高等学校教师数（单位：万人） obs y x

13、1 x2 x3 x4 1978 81.24 3624.1 85.6 598 20.6 1979 101.41 4038.2 102 633 23.7 1980 125.25 4517.8 114.4 675 24.7 1981 135.31 4862.4 127.9 704 25 1982 151.37 5294.7 115.4 715 28.7 1983 171.33 5934.5 120.7 805 30.3 1984 201.33 7171 139.6 902 31.5 1985 254.31 8964.4 170.3 1016 34.4 1986 305.35 10202.2 188

14、1054 37.2 1987 320.89 11962.5 195.9 1063 38.5 1988 387.48 14928.3 206.6 1075 39.3 1989 449.78 16909.2 208.2 1075 39.7 1990 505.87 18547.9 206.3 1075 39.5 1991 731.5 21617.8 204.4 1075 39.1 1992 867.05 26638.1 218.4 1053 38.8 1993 1059.94 34634.4 253.6 1065 38.8 1994 1488.78 46759.4 279.9 1080 39.6 1

15、995 1877.95 58478.1 290.6 1054 40.1 1996 2262.34 67884.6 302.1 1032 40.3 1997 2531.73 74462.6 317.4 1020 40.5 1998 2949.06 78345.2 340.8 1022 40.7 -6- 数据来源于： 中国统计年鉴-2003 中国教育经费统计年鉴-2004中经专网中华人民共和国国家统计局 ( (三三) ) 时间序列数据的平稳性检验时间序列数据的平稳性检验 由于我们在实际中遇到的时间序列数据可能只有极少属于平稳序列，而平稳性在计量经济建模中具有重要地位，若我们研究的经济变量遵从随机游

16、走，当运用最小二乘时，一个变量对其他变量的回归可能会导致虚假结果或伪回归结果，因此有必要在进一步用计量经济方法分析之前对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。 运用扩展迪克富勒检验时间序列的平稳性 (1) 对Y的平稳性检验 ADFTestStatistic1.8176671%CriticalValue*-4.3942 5%CriticalValue-3.6118 10%CriticalValue-3.2418 *MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot. AugmentedDickey-FullerTestEquatio

17、nDependentVariable:D(Y) Method:LeastSquares Date:12/09/05Time:00:26Sample(adjusted):19802003 Ineludedobservations:24afteradjustingendpoints Variable Coeffieient Std.Error t-Statistie Prob. Y(-1) 0.079197 0.043571 1.817667 0.0841 D(Y(-1) 0.223341 0.266131 0.839213 0.4113 C -51.84439 51.00936 -1.01637

18、0 0.3216 TREND(1978) 10.60896 5.839026 1.816905 0.0842 R-squared 0.906196 Meandependentvar 254.4521 AdjustedR-squared 0.892125 S.D.dependentvar 261.5644 1999 2000 2001 2002 2003 3349.04 3849.08 4637.66 5480.03 6208.26 82067.46 89468.1 97314.8 105172.3 117251.9 413.4 556.1 719.1 903.36 1108.56 表1 107

19、1 1041 1225 1396 1552 42.6 46.3 53.2 61.8 72.4658 -7- S.E.ofregression 85.90890 Akaikeinfocriterion 11.89546 Sumsquaredresid 147606.8 Schwarzcriterion 12.09181 Loglikelihood -138.7456 F-statistic 64.40351 Durbin-Watsonstat 1.831003 Prob(F-statistic) 0.000000 表2 由表2中给出的Mackinnon临界值显示（假设取a=0.05）, k1=1

20、1.817667ll3.61181，表明我国1978-2003年度的全国教育经费投入数量可能是非 平稳的。通过下面的时序图也可以进行验证。 用同样的方法分别对其他变量进行检验 2）对X1的平稳性检验 IT1=11.159188113.61181=111 表明我国1978-2003年度的GDP可能是非平稳的 8000 6000 4000 2000 78808284868890929496980002 Y -8- （3）对X2的平稳性检验 |t|=|0.448396|3.6118|=|t|影响我国教育经费支出因素分析 X -9- 表明我国1978-2003年度的普通高等学校在校生数量可能是非平稳的

21、 （4）对X的平稳性检验 3 IT1=11.710696ll3.61181=111 表明我国1978-2003年度的普通高等学校数量可能是非平稳的 5）对X的平稳性检验 |t|=|0.717753|00二4.0582176490 12 0=-0.438965248600=-15.72659069=0.025说明普通高等学校数量的增加对 32 d 教育经费投入影响是不显著的；=-0780652其P值为0-4437y=0-025说明 普通高等学校教师数的增加对教育经费投入影响是不显著的。 对t值不显著的变量，我们同样也在接下来的计量经济检验中进行修正。 (138.0446)(0.001190) t

22、=(1.779267)(24.27013) 0.439407) 9.235678) R2=0.997496 F 二 2091.550 (0.619668)(20.14547) -0.708388)(-0.780652) DW 二 1.229481 影响我国教育经费支出因素分析 -12- ( (三三) ) 计量经济的检验计量经济的检验 1、多重共线性检验、多重共线性检验 简单相关系数矩阵法 X1 X2 X3 X4 X1 1.000000 0.890934 0.729841 0.845733 X2 0.890934 1.000000 0.813830 0.937757 X3 0.729841 0.

23、813830 1.000000 0.958213 X4 0.845733 0.937757 0.958213 1.000000 表3 由上表可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。但这仅是一个粗略的判断。 1)变量显著性与方程显著性的综合判断 Y二 245.6181816+0.02887995678X+4.058217649X0.4389652486X15.72659069X 1234 由以上可知，模型的R-squared(AdjustedR-squared)很大，且通过F检验，但 X,X厶对应的偏回归系数的t值不显著，且系数的符号与经济意义相悖，可以判断该模型存在多重共线性。 (2) 下面运

24、用逐步回归法对多重共线性进行修正： 经分析在四个一元回归模型中教育经费投入Y对GDPX的线性关系最强，如下： Y=-300.9742989+0.04749872354X 1(113.9200)(0.002126) R2=0.954129F=499.2115S.E.=397.0152DW=0.436402 将其余解释变量X、X、X分别逐一代入上式，得到如下最佳模型234 Y=-512.2764757+0.02858572495X+3.134814408X 12 (47.56915)(0.001809)(0.267170) R2=0.993434F 二 1739.872S.E.=153.4411

25、再将其余变量X、X逐一代入上面的二元方程，发现其效果并不理想，结果如下： 34 Y二204.6765708+0.02870805293X+3.754055224X-0.9069699574X 123 (126.5555)(0.001159)(0.201337)(0.155388) R2=0.997424F 二 2838.931S.E.=98.27601 虽然整体上拟和效果看上去似乎更好， 但是由于其截距项部分P值为0.1201-=0.025所以予以排除。 (138.0446)(0.001190) t=(1.779267)(24.27013) 0.439407) 9.235678) (0.619

26、668)(20.14547) -0.708388)(-0.780652) R2=0.997496 F 二 2091.550 DW 二 1.229481 影响我国教育经费支出因素分析 -13- 2 Y二259.3470208+0.02902708187X+4.306056916X-29.53304641X 124 （135.1210）（0.001158）（0.262817）（5.039101） R2=0.997436F 二 2853.175S.E.=98.03102 a 同上面的分析相同，其截距项部分P值为.0680=.025所以也予以排除。 通过对方程的多重共线性的判断，我们最后得出的模型为

27、Y二-512.2764757+0.02858572495X+3.134814408X 12 经检验，它同时又通过了以上的经济意义和统计推断检验。 2、异方差性检验、异方差性检验 （1）ARCH检验 在显著性水平a=0.05的水平下,ARCH检验滞后一期的P值=0.121788a，通过ARCH检验。进一步检验发现，ARCH检验滞后两期和三期的P值均大于a，通过了ARCH检验。所以随即误差项不存在异方差。 （2）.WHITE检验 因为所收集的数据不满足WHITE检验所要求的大样本条件，所以在此不进行WHITE检验。 综上可知，该模型通过了ARCH检验，可以说明模型不存在异方差性。 3、自相关性检验

28、、自相关性检验 （1）图示法 E影响我国教育经费支出因素分析 表4 -14- 由上图可以看出残差e呈现线性自回归，表明随机扰动项u存在自相关。tt (2)D-W检验 查表可得d二1.224，d二1.553。DW=0.436402d，所以随机误差项存在正的 LUL 一阶自相关。 (3) 下面进行自相关性的修正： Q广义差分法 DW=0.436402,贝VP=1-DW/2=0.781799 构造DX1=X1-0.781799*X1(-1)； DX2=X2-0.781799*X2(-1)； DY=Y-0.781799*Y(-1) 然后再用OLS法估计其参数，结果为 DY=-120.0762+0.03

29、2068*DX1+2.664632*DX2 t=(-4.281382)(10.36404)(8.247195) R2=0.978870F=509.5919DW=1.613608 此时d二1.206,d二1.550,dDW4d，自相关性得到了修正。 LUUU A 但由于广义差分法用P作为P的估计，精确度不能令人满意。 Q迭代法 DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/04/05Time:22:34 Sample(adjusted):19792003 Includedobservations:25afteradjustingendpoints

30、 Convergeneeachievedafter11iterations Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -550.9113 161.5021 -3.411172 0.0026 X1 0.032093 0.005498 5.837104 0.0000 X2 2.661473 0.559684 4.755313 0.0001 AR 0.784939 0.205386 3.821772 0.0010 R-squared 0.997750 Meandependentvar 1616.084 AdjustedR-squared 0

31、.997428 S.D.dependentvar 1828.068 S.E.ofregression 92.70532 Akaikeinfocriterion 12.04238 Sumsquaredresid 180479.8 Schwarzcriterion 12.23740 Loglikelihood -146.5297 F-statistic 3103.753 Durbin-Watsonstat 1.617293 Prob(F-statistic) 0.000000 InvertedARRoots .78 此时d二1.206,d二1.550,dDW4d，自相关性得到了修正。 LUUU 影

32、响我国教育经费支出因素分析 -15- 相应方程为：Y二-550.91131+0.03209253718X+2.661473083X 12 4分布滞后模型与自回归模型分布滞后模型与自回归模型 一般来说，由于心理预期因素、技术因素、制度因素等影响，使得解释变量与应变量的因果联系不可能在瞬时发生，在这一过程中通常都有时间滞后，也就是说解释变量需要通过一段时间才能完全作用于应变量，从而形成滞后现象。接下来，我们将建立滞后变量模型，从而把滞后变量引入模型。在经济分析中，运用滞后变量模型可以使不同时期的经济现象彼此联系起来，同时也经济活动的静态分析转化为动态分析，使模型更加切合实际经济的运行状况。 （1）

33、分布滞后模型 对分布滞后模型的估计，我们下面只讨论有限分布滞后的情况。 运用“PDL指令”来表示进行阿尔蒙多项式分布滞后模型的估计， 我们将两个解释变量都滞后二期，结果如下： 丫=-383.76260.007甲 0.011卑-1片 0.015甲-2十 3.357码+0.692呂-1）-1.97学2） （49.54375）（0.00363）（0.00045）（0.00400）（0.40372）（0.12727）（0.61579）t=（-7.745933）（2.18945）（25.7746）（3.83609）（8.31717）（5.43806）（-3.20485） R2=0.998165F 二 2

34、583.852 对以上结果我们可以初步看出，各参数的t值都通过检验，这个模型比较理想。从经济意义上来看，我们也可以发现，教育经费的投入和往年的GDP以及往年的普通高校在校生数量应该有一定联系的， 因为国家进行经费投入预算的时候是在上年预算基础上进行调整的，从而上年的GDP和普通高校在校生数量对其也应起到一定的影响作用。 但模型中X2（-2）的参数估计值为负，和实际的经济意义不相吻合；而且对分布滞后模 型直接进行估计会存在自由度损失和多重共线性等问题。 基于教育经费投入预算是基于上年预算进行的调整这一点， 我们将建立自回归模型进行讨论。 （2）自回归模型 在前文对多重共线性进行了修正后，我们得出

35、如下模型： Y二-512.2764757+0.02858572495X+3.134814408X，在此，我们选择库伊克模型进 12 行回归分析，即估计如下模型 Y=a*+P*X+P*X+P*Y+u* i11i22i3i1i 影响我国教育经费支出因素分析 -16- 利用已有数据，我们可以得到如下结果： 影响我国教育经费支出因素分析 -17- DependentVariable:Y Method:LeastSquares Date:12/11/05Time:00:21 Sample(adjusted):19792003 Ineludedobservations:25afteradjustingen

36、dpoints Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -137.1761 51.02595 -2.688359 0.0138 X1 0.009269 0.002414 3.839140 0.0010 X2 0.858181 0.291603 2.942978 0.0078 丫(-1) 0.809386 0.093653 8.642392 0.0000 R-squared 0.998663 Meandependentvar 1616.084 AdjustedR-squared 0.998473 S.D.dependentvar 18

37、28.068 S.E.ofregression 71.44613 Akaikeinfocriterion 11.52141 Sumsquaredresid 107195.6 Schwarzcriterion 11.71643 Loglikelihood -140.0176 F-statistic 5230.420 Durbin-Watsonstat 1.761906 Prob(F-statistic) 0.000000 在显著性水平0.05的水平下，查标准正态分布表得临界值h二1.96，由于 a 2 Ih1=0.673656h=1.96，所以可认为自回归模型扰动项不存在一阶序列相关，同时我 a 2 们从回归结果中看出，t检验值、F检验值及R2都显著。所以我们最终的估计模型就为： Y=-137.1760741+0.009268862786X+0.8581810659X+0.8093861103Y（-1） 12 （51.02595）（0.002414）（0.291603）（0.093653） R2=0.998663F=5230.420DW=1.761906 这个模型比较好得解释了GDP、高校在校生数量和教育经费投入的关系。 六、模型分析与政策建议六、模