聂 颖 郭艳娇 韩洁
(沈阳师范大学国际商学院,辽宁 110000)
《中国教育改革和发展纲要》要求,20世纪末国家财政性教育经费占GDP的比例要达到4%,预算内教育投入占财政支出的比重不低于15%。然而直到2005年,国家财政性教育经费占GDP的比重只有2.47%,占财政支出的比例为13.35%。在反思中国公共教育投入不足的原因时,一种观点认为这是由于我国经济发展水平偏低;另一种观点则认为1994年的分税制改革之后,中国地方政府的收入、支出权利不对等,收支缺口变大,有限的财政分权改变了地方政府的支出结构,一定程度上使地方政府对资本投资的财政支出与教育开支形成挤占关系,造成地方政府的经常性财政收入的增速高于财政性教育支出增速的局面,出现了义务教育投入不均衡和地方高等院校财政困难等一系列问题。本文在整理国内外文献的基础上总结了影响教育财政支出的因素,并利用省级面板数据进行回归,分析中国公共教育投入不足的影响因素。
1.财政分权度和地方政府竞争。教育是一种公共产品,特别是义务教育,因为具有的外部性特征,其所需经费一般都由政府财政来提供。在这种情况下,一国财政收入和支出的制度安排对教育支出的影响就很大。西方主流财政分权理论认为,联邦制下的财政分权会提高社会总体福利水平。这是因为地方政府较之中央政府具有信息优势,即更加了解当地居民对于公共服务的需求偏好,从而应该由地方政府提供这方面的服务(Hayek,1945)。Tiebout(1956)进一步指出由于居民的“用手投票”和“用脚投票”机制的存在,会导致地方政府之间相互竞争,不断主动采取措施来提高和改善公共产品供给的效率,从而有利于社会整体福利水平的提高。大多数学者认为上述结论在中国不成立。王爱民(2005),乔宝云、范剑勇和冯兴元(2005)认为由于我国户籍制度的原因,“用脚投票”机制在我国不成立。王爱民(2005),傅勇和张晏(2007),王蓉、杨建芳(2008)等人的研究则认为我国垂直的政治治理体制形成了一种自上而下的标尺竞赛,导致财政分权度越高,教育财政支出越少。从财政收入方面看,地方政府为了吸引流动性资本而竞相降低税率,从而压缩公共支出总体规模,包括教育财政支出;从财政支出方面看,为了提高本地区的GDP,会增加直接促进投资环境改善的基础设施建设,而减少不能直接影响投资环境的公共支出,包括教育财政支出等。综上,财政分权和地方政府竞争会影响教育财政支出的规模,但是影响结果存在不确定性。
2.经济发展水平。德国经济学家瓦格纳发现,随着人均收入的增加,包括教育在内的公共财政支出也随之提高。瓦格纳本人认为当人均收入水平提高以后,居民对于教育、文化、医疗保健等方面服务的需求增加,从而政府会提高这方面的投入,皮考克和魏斯曼则指出经济发展,收入水平上升,以不变的税率所征得的税收也上升,所以财政支出随GDP的上升而上升。马斯格雷夫和罗斯托进一步指出一旦经济发展达到成熟阶段,政府的公共支出将从基础设施投资支出转向不断增加的教育、医疗保健与福利等方面的支出,而且这方面支出的增加大大超过其他方面支出的增长速度,也会快于GDP的增长速度。虽然这些早期的理论还比较简单,不能解释历史上诸多国家在公共支出增长方面呈现的模式,但是这些理论表明了经济发展水平与一国教育财政支出之间存在正相关的关系。
3.需求因素。在需求因素方面,学者们一般认为教育财政支出的总体规模及其构成会受到教育需求、人口规模和人口结构等因素的影响。Alesina和Wacziarg(1998)提出,由于公共品提供的规模效益,人口越多的国家,政府支出的规模(以其总量占国内生产总值的比例来衡量)则越小;并以各国为分析单位,实证验证了人口规模和政府支出总量以及政府教育支出之间的负向显著关系。与此同时,几乎所有研究都证明教育需求和人口结构对于一国的公共教育支出有着显著的影响。
4.其它因素。王蓉、杨建芳(2008),邹俊伟、杨中全和段谋娟(2010),周业安、王曦(2008)研究认为,其它影响教育财政支出因素包括所有制结构、城市化程度和产业结构等。
本文用于实证检验的模型如下:
下标it分别表示第i个省份和第t年。本文的数据来源于《中国财政统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。分析中采用了Excel和SPSS统计软件。
本文采用联合国科教文组织使用的教育供给指标来表示教育财政支出EDUit。该指标分为两类:一类是经费指标,通常采用公共教育支出占GDP的比重和公共教育支出占政府公共总开支比重;另一类是人员指标,通常采用师生比。由于师生比是按照教育级别分别计算的,而我们的财政支出指标是总体数据,所以本文采用经费指标来表示教育财政支出额。而教育财政支出数据在《中国统计年鉴》中有两处:一处是财政收支表中列支的教育支出;另一处是教育科技中列支的国家财政性教育经费和预算内教育经费。本文分别采用这三个指标来进行度量。具体来说,EDU1是各省教育支出占各省财政支出的比重;EDU2是国家财政性教育经费占各省GDP的比重;EDU3是预算内教育经费占各省GDP的比重;EDU4是国家财政性教育经费占各省财政支出的比重;EDU5是预算内教育经费占各省财政支出的比重。解释变量主要包括财政分权度FDit和地方政府竞争LGCit两个变量。
以往的研究中采用了不同的纬度来衡量财政分权。乔宝云(2002)、张晏(2005)、周业安和章泉(2008)评价了各种指标的优劣。我们遵循目前国际上通用的做法,采用一个省的人均财政支出占人均总财政支出的份额来衡量财政分权度。选择人均数据主要是为了剔除人口规模和经济发展水平对教育财政支出的影响。公式如下:
FDit为财政分权度,PFE为省级财政支出,CFE为中央财政支出,peop表示人口数。本文预期该指标与教育财政支出负相关。
我们采用两种方法来表示地方政府竞争LGCit:一种是按照郑磊(2008)和王爱民(2009)等人的做法,采用各省政府吸引的FDI(对外直接投资)占全国当年FDI的比重来衡量;另一种是按照邹俊伟、杨中全和段谋娟(2010)的做法,采用交通邮电事业增加值的对数来衡量。本文预期这两个指标与教育财政支出指标负相关。
控制变量包括以下几种:人均GDP(PGDP)的一次项对数,该指标控制了地区经济发展水平对教育支出的影响;教育需求(DDEDU)指标采用小学、中学(包括职业中学、初中、高中和中等专业学校)在校学生人数占年底总人口比例,该指标控制了各省对教育支出的需求;人均财政收入(PFI)采用省财政收入占GDP的比值,本文用该指标来度量各省政府汲取财力用于公共服务的能力,并且预期这一变量为正。所有制结构SOE为国有经济固定资产投资占全社会固定资产投资的比例。产业结构IND为第三产业占地区生产总值的比例。人口结构POP采用0-14岁人口占15岁以上人口的比重。年份虚拟变量为YEAR00-09。
按照模型(1),采用逐步回归的方法,检验结果见表1。其中,采用EDU1作为被解释变量时,只有SOE和YEAR00两个变量在统计上显著。采用EDU2作为被解释变量时,地方竞争指标LGC2与教育财政支出显著负相关。财政分权度依然在统计上不显著。此外,教育需求DDEDU、市场化SOE、产业结构IND、人口结构POP均在统计上显著,年份虚拟变量2009和2008与教育财政支出正相关,而2002和2005则对教育财政支出负相关。但是产业结构和人口结构虽然在统计上显著,但是对于教育财政支出的影响甚微。采用EDU3作为被解释变量与EDU2结果类似,地方竞争指标LGC2与教育财政支出显著负相关。产业结构IND、人口结构POP虽然在统计上显著,但是对于教育财政支出的影响甚微。如果不考虑年份的影响,则财政分权度指标与教育财政支出EDU2和EDU3负相关,且分别在1%和5%的水平上显著,但是依然与EDU1不显著相关。采用EDU4作为被解释变量时,财政分权度和地方政府竞争LGC1与教育财政支出在1%的水平上显著负相关,这样的结果支持财政分权不利于教育财政支出的增长,而且为了吸引FDI,各地方政府会减少教育方面的投入。人均GDP、教育需求和产业结构与教育财政支出显著正相关。这表明各省在教育方面的财政投入与该省的经济发展、接受教育的人口数和本地区的产业结构相关。而且,以EDU4作为被解释变量,我们发现2002-2009的年份虚拟变量均与EDU4显著负相关,这表明自2002年以来,国家财政性教育经费占各省财政支出的比例不仅没有增加,相反却减少了。采用EDU5和EDU4的实证结果类似。
由于我国经济体制转轨的渐进性特征,使得我国各地区在方方面面均存在不同,从而分组讨论我国教育财政支出的影响因素非常必要。国内学者在探讨教育财政支出的时候,通常按照地理位置将研究样本分成东部、中部和西部三个地区来分组研究。本文发现,各省的国家财政性教育经费占GDP的比重(EDU2)确实存在不同,但是这种不同与地理位置的关系不大。由图1我们可知,在2000年-2009年期间,EDU2达到《中国教育改革和发展纲要》要求的4%的省市包括北京、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏和新疆等8个省市。本文发现这8个省市和其他省市在财政分权、地方政府竞争和教育财政支出方面存在显著差异(通过了差异性检验),所以本文按照EDU2是否达到4%的标准将全样本分成两个子样本进行回归,结果见表2。根据表2的检验结果,两个组别主要存在以下几点不同:一是EDU2达到4%要求的8个省市的教育财政支出与财政分权度不存在显著负相关关系,原因可能是由于这些省市大多数是少数民族地区,国家对这些地区的优惠政策较多,从而使得财政分权指标与这些地区实际收入支出存在出入,从而财政分权不显著;二是地方竞争指标在这些地区与教育财政支出指标显著正相关,原因可能在于中央对这些地区的基础设施提供了财政支持,从而使得这些地区这方面的投入与财政教育投入并不存在替代关系,相反是互补关系;三是8省市人均GDP值对教育财政投入的影响是负的,而其他省市人均GDP与教育财政支出显著正相关,其原因有待进一步探讨。此外,其他省市的教育财政支出自2005年之后呈显著下降趋势,而上述8省市却没有呈现出这种趋势。
本文利用2000年-2009年省级面板数据检验中国财政性教育支出的影响因素,其中重点检验财政分权度和地方政府竞争和教育财政支出的关系。实证结果表明,采用不同方法度量教育财政支出,影响因素也不同。其中,财政分权度与国家财政性教育经费占本省财政支出的比重(EDU4)和预算内教育经费占本省财政支出的比重(EDU5)负相关,而且这种负相关在北京和少数民族聚集的省市不存在。本文的样本中,北京和少数民族聚集的8个省市的财政分权度均值为0.7409,其他省市的均值为0.6767。这种均值差异在1%水平上显著,表明财政分权程度的提高,并不必然导致教育财政支出的减少。
同时,本文利用各省吸引FDI占全国FDI的比例和交通邮电事业增加值的对数两种方法衡量地方政府竞争。其中,全样本表现出显著的负相关,即各省为了吸引FDI和发展交通邮电事业,降低了在教育方面的投资。但是在本文的分组讨论中,北京和少数民族聚集的8个省市中,上述两个指标与教育财政支出却是显著的正相关关系。本文认为地方政府竞争和教育财政支出的负相关关系应该是在一个区间内存在,低于这个区间或者高于这个区间均不成立。这是本文未来需要进一步研究的问题。本文还有三个值得注意的实证结果:一是本文的PFI与教育财政支出负相关,表明当地方政府从地方经济发展中汲取了更大财力的时候,该地区的教育财政支出反而减少了,特别是在北京和少数民族地区聚集的省市更加明显。二是本文代表市场化指标的SOE与教育财政支出显著正相关,即国有经济固定资产投资占全社会固定资产投资的比例越高的地区,教育财政支出水平越高。三是在北京和少数民族聚集的省市,人均GDP提高,教育财政支出反而减少,表现为人均GDP增加1个百分点,教育财政支出减少1.2个百分点。以上结果的原因可能是我国中央和地方的收支安排在不同地区不同领域内是不同的,在经济发展水平低和特殊地区,中央转移支付和中央财政支出所占比例较大,从而导致地方财政支出中各种支出之间的关系也发生了变化。
〔1〕Zodrow and Mieszkowski(1986).Pigou,Tiebout,Property taxtation and the underprovision of local public goods,Journal of urban economics,19,pp.356-70.
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