焦丽娟
(首都经济贸易大学统计学院 北京 100070)
高等教育发展水平是一个国家发展水平和发展潜力的重要标志,要实现中华民族的伟大复兴,教育的地位和作用不可忽视。在知识经济时代,高素质人才是国家综合国力的重中之重,同时伴随着产业结构不断升级,社会经济的加快发展,对高素质人才的需求越来越大。在高等教育由精英式迈向大众化的阶段,高校规模逐年扩大,使高等教育经费投入需求与财政投入的有限性之间的矛盾日益凸显,再加上还存在高等教育财政性教育经费投入的效益不高及投入结构的不均衡等问题,在一定程度上都制约着高等教育的发展。因此,探索对于高等教育财政性教育经费的影响因素十分重要。例如,是哪些因素影响,又是怎样的影响程度,对各因素进行分析,有针对性发现高等教育财政性教育经费投入存在的问题,从而更好地推动高等教育的发展。
现如今,财政投入不足及经费分配不均等问题一直未能很好解决,高等教育财政性教育经费投入影响因素,一直是政府及相关部门和学术界密切关注的问题。王蓉(2008)指出,经济发展水平、所有制结构、人口因素、财政分权制度及产业结构等因素,在不同程度上影响着当地高等教育财政性教育经费的投入。方芳和刘泽云(2017)通过分析教育经费对地区高等教育的相对规模和绝对规模的影响,得出地区高等教育规模与生均财政性教育经费投入,具有显著的正相关。高耀和乔文琦(2021)通过分析我国高等教育资源分配的区域性差异,发现政府对高等教育生均经费的影响作用最大。王奔和宴艳阳(2017)采用基尼系数和核密度估计考察生均教育经费支出的动态变化特征,得出地方经济水平对财政性高等教育经费投入的影响最为显著。严全治(2016)通过对30个省区的面板数据进行描述性统计、分类统计等方法分析,研究发现人均财政收入、人均财政支出、居民可支配收入等因素,对高等教育财政性教育经费产生正向影响。邓娅和闵维方(2001)根据我国地区经济发展差异进行理论分析,得出人均国内生产总值与生均财政性教育经费成正相关。董爱(2011)通过30个省级政府的观测值进行数量化分析,研究表明高校在校生数等高校自身发展因素,对高等教育财政性教育经费投入存在正相关关系。
本文研究对象为河南省财政性教育经费投入的影响指标,为保证数据的可靠性,数据来源于2000—2020年《中国统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国统计摘要》《河南省统计年鉴》的公开数据。
通过对已有文献的梳理和分析发现,影响高等教育财政性教育经费的投入因素主要为社会经济发展水平、人均财政收入等社会经济因素,政府的投入意愿,高校规模等高校自身发展状况,就业、城镇化等社会发展水平四个方面的影响。
经济发展能力对教育发展起着决定性作用。针对教育发展的经济水平主要体现在经济总量和第三产业增量上,既决定了高等教育投入的需求量,也决定了高等教育投入的可能量。本文选取河南省人均GDP 与第三产业产值占GDP 比重,衡量河南省对于教育的经济发展能力。
政府对教育的投入意愿是教育发展的保障,政府在资源分配时对高等教育的重视和倾斜程度决定了教育发展水平的下限。本文选取河南省高等教育财政性教育经费占财政支出比重,及河南省所拥有的高等学校数量,来衡量河南省政府对教育发展的投入意愿。
高校规模与财政性教育经费投入有着直接联系,高校规模说明了高等教育经费的需求量的大小,是财政性教育经费投入的主要依据。本文选取河南省高等学校在校生数及师生比来表征高校规模。
社会发展水平对财政性教育经费投入的影响,主要体现在整个社会对教育的重视程度,只有在生活水平不断提高的时候,人们才会把更多的精力放在教育上。本文选取河南省的城镇居民可支配收入、第三产业从业率及城镇化率来评价社会发展水平。
综上所述,选取以下指标作为对河南省财政性教育经费投入的影响因素进行实证分析,如表1所示。
表1 河南省财政性教育经费投入影响指标体系
根据以下面板数据模型进行构建:
式中,A为一定技术条件下的规模参数,α1,α2,…,α9分别表示人均GDP、第三产业产值占GDP 比重、财政性高等教育经费占财政支出比重、高等学校数量、高等学校在校生数、高等学校师生比、城镇居民可支配收入、第三产业从业率及城镇化率的产出弹性。由于所设定的模型是非线性函数,无法直接进行估计,因而进行对数化处理,进行最小二乘法估计。即,lnY=lnA+α1lnX1+α2lnX2+…+α9lnX9,并令lnY=
在进行回归前需要对序列进行平稳性检验和协整检验,避免模型出现伪回归的问题。平稳性检验是为了确定是否存在随机趋势或确定趋势,协整检验是为了判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。
1.平稳性检验
现根据Augmented dickey-Fuller(ADF)单位根检验,对模型原始数据进行平稳性假设,结果如表2所示。
表2 数据的单位根检验结果
2.协整检验
对所有序列进行johanseni 检验,判断是否存在稳定关系。先对解释变量和被解释变量做一个回归函数,然后提取残差项,对残差进行单位根检验,判断其是否是平稳序列,结果如表3所示。
表3 数据的协整检验结果
结果表明,残差项原序列的ADF 值在5%的显著性水平下是显著的,是平稳序列,即这些变量之间存在长期稳定关系,可以进行回归分析,不会出现伪回归现象。
通过最小二乘估计方法将所有解释变量进行回归分析,判断是否存在多重共线性。若存在,采用向前逐步回归的方法对模型进行修正,并对模型进行异方差检验和系相关检验,判断模型是否符合回归的基本假定。
1.模型估计
根据上面建立利用最小二乘法,进行回归对取对数后的数据进行回归分析,估计结果如表4所示。
表4 数据取对数后的回归结果
2.多重共线性检验
采用变异系数膨胀因素来检验是否存在多重共线性,结果如表5所示。
表5 多重共线性检验结果
结果表明,诸多vif 值大于20,即存在严重的多重共线性的问题。
3.修正多重共线性
采用向前逐步回归的方法,逐步添加重要指标,以保证最后所得到的指标集是最优的。先对每个变量进行一元回归,选取拟合度最好的解释变量,再逐一添加变量,结果如表6所示。
表6 逐步回归结果
改进后的回归结果可以看出,符合经济学意义和统计推断。模型为:
4.异方差检验
为了避免遗漏解释变量对模型设定偏误影响及对模型参数估计有效性的影响,线性回归模型进行异方差检验是一个必要检验。对模型White test方法进行异方差检验,结果如表7所示。
表7 异方差检验结果
检验结果P值大于0.05,不拒绝原假设,则该回归模型不存在异方差性。
5.自相关检验
由于河南省财政性教育经费投入的影响可能被包含在随机误差项中,即出现自相关。因此根据DW 检验来判断该模型是否存在自相关性,结果如表8所示。
表8 DW检验结果
根据DW 检验结果可知,其P 值大于0.05,没有拒接原假设,说明其随机误差不存在自相关性。
修正后的模型通过了自相关检验和异方差检验,即存在解释意义。从修正后的模型中可以看出,人均GDP、教育经费占财政支出比重、城镇居民可支配收入、高等学校师生比,对河南省财政性教育经费投入的影响最大,对河南省财政性教育经费投入的影响均为正相关。其影响程度为人均GDP>教育经费,占财政支出比重>城镇居民可支配收入>高等学校师生比。
人均GDP 的弹性为0.907,从计量经济学的角度可以说明,人均GDP 每增加一个单位,河南省财政性教育经费投入会随之增加0.907;同理,教育经费占财政支出比重的弹性为1.062,教育经费占财政支出比重每增加一个单位,河南省财政性教育经费投入会随之增加1.062;城镇居民可支配收入的弹性为0.254,城镇居民可支配收入每增加一个单位,河南省财政性教育经费投入会随之增加0.254;高等学校师生比的弹性为0.576,高等学校师生比每增加一个单位,河南省财政性教育经费投入会随之增加0.576。
从宏观角度上来看,投入不足、经费困难一直是制约教育发展的主要原因。在人民生活水平日益提高的同时,人民对教育的追求也加快了步伐,只有人民政府对教育的重视度提高,才能满足人民日益增长的教育文化需求,更好地留住人才。因此,一方面要强化人民政府在教育中的责任,提高其财政转移支付的分担比例,提升办学条件和扩大优质资源,解决学校基础设施建设和教学环境滞后的问题,并加大高校科研教学设备的投入力度,为公办学校提供良好的发展平台。另一方面积极引导民间资金参与高等学校办学,提升这一领域对民营资本的开放程度,有效增加高等教育供给。例如,让高校和当地银行企业开展合作项目,既可以保证学校研究资金,又可以直接为河南省的经济发展添砖加瓦。
教育的目的是培养具有高竞争力的人才,高校人才流失是人力资源的极大损失。河南省人民政府要将储备人才且减少人才流失问题上升到“战略高度”,制定有效的应对管理机制,从长远角度完善人才引进政策。因此,一方面要健全师资人才激励机制,各个高校结合自身实际情况,完善薪酬体系,加大激励性薪酬力度,拉开职务之间的激励性薪酬差距,有利于吸引和稳定优秀人才。同时,要不断为教师提供能够充分发挥才能的舞台和机会,优化其工作、生活及科研环境,为其创建和谐的内部竞争的环境。另一方面要合理设置高校专业,加大高校信息化平台建设,在设置专业时做到与时俱进,跟上多元发展的社会步伐,积极引导高校充分运用专业设置自主权,加强专业性内涵建设。
教育本身是具有公共性的产品,教育的公平性是实现社会公平正义的一个重要组成部分。现在地区生产总值已经稳步上涨且已经处在一个较好的水平上,已经有能力让全省教育均衡发展。因此,要坚持实现教育的公平发展,加大对欠发达地区和农村地区的投入力度,让每个区域的适龄儿童都可以上得起学和上好学。加强省级政府在各个县区的基础教育投入责任及高校人才培养责任,县级政府教育经费的监管力度,建立有效的评估监督机制,保证教育经费投入落到实处,提高资金的使用效率。在中央线性对欠发达地区补助的基础上,逐步扩大扶助范围,加快扭转农村和城市教育发展不均衡的局面。