兰州市财政教育支出影响因素的实证分析

2019-06-20 08:25闫淑霖
青年时代 2019年15期
关键词:兰州市

闫淑霖

摘 要:为了探究影响兰州市财政教育支出的因素,本文通过对兰州市的GDP、公共财政收入、教育支出在公共教育支出中的比重、专任教师数、学校数等因素的研究,建立合适的线性模型,并对这些因素计量经济学检验与修正,来找出对财政教育支出影响最显著的因素,提出相关建议以改善对兰州市的财政教育支出结构。

关键词: 兰州市;财政教育支出;GDP ;公共财政收入

一、引言

近年来兰州市始终坚持教育优先发展战略,加快教育现代化进程,努力构建人力资源强市。根据全国教育工作会议精神,结合本市情况,制订了坚持教育优先发展战略,不断加大教育投资力度。统计数据显示,2010年—2017年全市财政用于教育方面的支出累计超过371亿元,年均增长21.54%。目前兰州拥有普通高等学校、普通中学学校、小学学校各类学校总数为735所,在校学生80.48万人,各类学校专任教师4.4万人,义务教育整体水平稳步提高。

从数据来看,兰州市每年的财政教育支出逐年增加,而学校数量却在逐年下降,到底是哪些因素引起了财政教育支出的增加,找出影响财政教育支出的显著性因素正是本文研究的方向。回归分析是数理统计的重要分支之一,在实际中得到广泛的应用,而检验回归模型中是否存在多元共线性,异方差性,自相关性,一直都是计量经济学中的一项重要的工作。对于一个拟合得好的模型来说,我们要求拟合得出的好的回归模型不存在多重共线性,异方差性和自相关性。这些,就是对本文所求的模型的要求。

二、变量的设定、数据收集与回归检验

通过建立兰州市财政教育经费支出、兰州市GDP与及公共财政收入(教育支出在公共教育支出中的比重等变量,并搜集兰州市财政教育支出与其影响因素的数据,对其进行实证分析与回归行分析与模型检验等后,如下图与回归模式:

Y=β+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β7X7+μ

首先,利用最小二乘法可得上述模型參数估计结果:

Y=292057.6+0.006863X1-470.9156X2+3.330157X3-109.4941X4-2618.356X5+0.278612X7

(179972.6)(0.005700)(578.6775)(1.946762)(96.56042)(24955.802)(0.054649)

t=(1.622789)(1.204118)(-0.813779)(1.710613)(-1.574087)(-1.049104)(5.098202)

R2=0.994783 R2=0.991937 F=349.5796 n=18

由于6个参数的t值分别为: t=1.6228,t1=1.2041,t2=-0.8138, t3=1.7106,t4=-1.5741,t5=-1.0491, t7=5.0982。在5%显著水平下自由度为n-k=18-7=11的t分布临界值为t0.025 (11)=2.201,所以此模型中多个解释变量的t检验不显著。从图中的P值可以判断,仅有X7的参数估计值对应的P值小于α=0.05,表明在α=0.05的显著性水平下,兰州市公共财政收入对兰州市财政教育支出影响显著。因此接下来又对数据进行了多重共线性的检验与修正、异方差的检验与修正、自相关的检验与修正,剔除了对解释变量影响不显著的因素,最终得到的估计结果是:

Y=-51906.21+0.015134X1+0.0208908X7

t=(-19.02067)(30.47309)(49.69473)

R2=0.999938 DW=1.991359 F=121742.4

模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,兰州市国内生产总值每增长1万元,平均说来兰州市财政教育支出将增长0.006863万元;兰州市年末总人口每增加1万人,平均说来兰州市财政教育支出会减少470.9156万元;兰州市专任教师数每增加1人,平均说来兰州市财政教育支出会增加3.330157万元;兰州市学校数每增加1所,平均说来兰州市财政教育支出会减少109.4941万元;兰州市在校学生数每增加1万人,平均说来兰州市财政教育支出会减少2618.356万元;兰州市公共财政收入每增加1万元,平均说来兰州市财政教育支出会增加0.278612万元。这说明兰州市国内生产总值国内生产总值每增加1万元,平均来说兰州市财政教育支出将增加0.015134万元;兰州市公共财政收入每增加1万元,平均来说兰州市财政教育支出将增加0.0208908万元。

三、结论

通过经济学的分析,本文将兰州市财政教育支出分为了两大部分:第一部分为兰州市财政教育支出的明细,第二部分为财政教育经费的来源,从这两个部分出发,分别研究兰州市财政教育支出问题,并希望从中发现一些问题,提出自己的见解。

通过最后的数学模型,可以清楚地看到所选的解释变量都不同程度地影响着兰州市财政教育支出。首先,在最初的简单一元线性回归中,发现教育支出在公共图书馆图书总藏书量、教育支出在公共教育支出中的比重在经济学检验中并不显著,故剔除这两个变量。

按照最初的设想以及理论分析,这两个变量与被解释变量之间成正相关,检验与分析不相符的原因可能是每年兰州市公共图书馆图书总藏书量所收集的数据是不精确的,在收集数据的过程中,发现有几年的公共图书馆图书总藏书量的总数是没有过变化,这也是导致检验不通过的原因。在教育支出在公共教育支出中的比重方面,我们认为可能对兰州市财政教育支出的影响不大,因为在经济学分析中,这个变量的可决系数非常低,故剔除该变量。

在多元线性回归中,发现有些变量之间存在着严重的多重共线性问题,所以剔除了有严重多重共线性问题的年末总人口、专任教师数、学校数、在校学生数这四个变量。导致出现如此严重的多重共线性的原因可能是人口密度大的地区,学校更容易合理布局,形成规模经济,会减少单位教育成本,增加教育机会。人口密度小的地区,学校规模小,教育资源得不到充分的利用,单位教育成本高,往往会造成教育机会的不足。总而言之,在同样教育资源投入的情况下,人口密度大的地区教育机会更多,而人口密度小的地区,教育机会不足的局面就会出现。

在经过多重检验之后,我们发现只有GDP和公共财政收入既符合理论分析也符合经济学检验,所以将这两个变量作为此次模型最主要的显著性因素。影响支出的最主要原因是收入,对于政府也不例外,只有增加公共财政收入,才能有更多的资金投入到教育当中,所以当公共财政收入的“蛋糕”越做越大时,才能分给教育越大的“蛋糕”,毫无意外地,公共财政收入自然与财政教育支出关联很大。GDP的增加是公共财政收入增加的一个强有力的保障,只有保持当地政府的GDP每年都能有相当速度的发展,也就意味着该政府的公共财政收入会大幅增加,这对财政教育支出又是一大助力,以上说明这两个变量之间与财政教育支出的关系十分密切,这正是这两个变量作为该次建模最主要的显著性因素的原因。

四、政策建议

(一)增加财政收入

教育事业财政支出的多少,是由当地的财政总收入决定的,所以当一个地方政府的财政支出用于教育费用的比重越大,那该地的教育事业的发展就会越快,这显然是成正相关。需要加大对于财政教育支出的投入,前提是该地必须具有可观的财政收入,才能担负起对于教育费用的投入。

(二)提高财政教育支出在财政支出中的比重

当地政府要进一步明确和重视教育事业的重要作用,政府必须肩负起促进当地教育事业健康可持续发展的重要责任,在财政支出分配当中优先考虑和保证教育性财政支出,制定出科学合理,适合当地教育事业和整个经济协调发展的财政支出体系,依据当地的教育发展水平和经济发展能力,制定出教育性财政支出与财政总支出的体系结构,确保教育支出稳定发展,不断提高财政教育支出的比重,达到一个合理的比重。各级政府应当严格按照国家教育法律法规的规定,保证教师师资力量、教师工资、教师工作环境、工资福利,学校基础设施等逐步提高,教育經费拨款也逐步增长。

同时,政府要通过体制、机制的创新来增加对教育的投入,增加对教育的投入,要用体制、机制的创新,用制度的设计来引导教育投入的增加。

(三)拓宽财政教育经费的筹措渠道

政府部门应该努力探索出多元化的教育费用投入主体,要提高财政收入原则就是开源节流,为财政收入多找渠道,增加财政收入的来源,就是增大了当地财政的“蛋糕”,这样就能发给教育更大的“蛋糕”。当然,在积极开源的过程中,当地政府应该为社会资本融入教育事业的发展提供政策服务和指导,积极鼓励社会团体和社会资本来投资办学,并出台鼓励政策,充分调动社会力量的参与积极性,也可将教育适当产业化,对高等教育中后勤、服务应该适当的产业化,也可转让高校的科研成果及技术等,为教育筹措资金。

(四)优化教育支出结构

当地政府应优化教育支出的结构,不能只顾一部分地区,而放弃另一部分地区,其中最主要的是城市与农村之间的教育差异,所以优化城市和农村之间的财政教育支出结构是优化的重中之重,目前重点是改善农村地区的办学、教学条件,对于农村教育的投入责任主体可根据各地区的发展水平进行确定,进一步完善政府对落后贫困地区的教育性财政转移支付制度,同时向农村偏远地区派遣优秀教师,鼓励大学生及受过高等教育的人才下乡支教,支持农村及偏远地区教育事业的发展,缩小城乡教育发展差距,从而带动经济的发展。

参考文献:

[1]胡君楠.我国地方财政教育支出的影响因素分析[J].经济研究导刊,2015(19):74-75.

[2]廖英成,张克荣.安徽省财政教育支出与经济增长关系的实证研究[J].阜阳师范学院学报(社会科学版),2017(04):105-109.

[3]李盛基,吕康银,金凤龄.财政教育支出减贫的空间溢出效应分析[J].税务与经济,2016(06):48-52.

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