基于回歸模型的西南地區(qū)教育支出影響因素分析目錄TOC\o"1-3"\h\u145291論緒 摘要：教育支出是在我國經(jīng)濟與社會發(fā)展的關鍵要素，教育支出既影響畢業(yè)學生的就業(yè)質(zhì)量也影響著今后地方的經(jīng)濟發(fā)展，高質(zhì)量的人才對民生的發(fā)展有著重大的意義。此外這些經(jīng)濟發(fā)展社會發(fā)展也在影響著教育支出。教育支出是教育事業(yè)發(fā)展的物質(zhì)基礎，因此，研究教育支出變化所受到的影響因素也可以讓我們從客觀的因素上去了解教育的發(fā)展趨勢。本文使用2023年云貴川渝所有地級市地方一般公共預算教育支出作為研究對象，建立計量經(jīng)濟模型研究各地區(qū)年末人口數(shù)，地方一般公共預算收入，教育支出在地方一般公共預算支出中的比重，教育消費價格指數(shù)，居民人均教育文化娛樂消費六個因素對教育支出的影響。關鍵詞：財政教育支出；回歸模型；計量經(jīng)濟；1論緒1.1教育支出的研究意義教育支出決定著一個地區(qū)教育的發(fā)展趨勢,較高的教育財政支出可以支持教育的進一步發(fā)展。強國與強教密不可分，想要建設富強民主文明和諧的社會主義現(xiàn)代化強國，實現(xiàn)全面建立小康社會的長遠目標，強教振國，強教興國是不可忽略的政治決策。要支撐國家長遠發(fā)展的基礎，教育投入是必不可少的戰(zhàn)略投資方向。只有認識到教育投入的重要性，不斷加強國家財政性教育投入，保證教育行業(yè)的持續(xù)發(fā)展才是我們迫在眉睫的發(fā)展目標。要想做到這一點，改善政府支出結(jié)構(gòu)，優(yōu)化各項支出方案，把教育支出當成政府重點財政支出方向，確定教育在各項發(fā)展中的核心地位是比不可少的。隨著改革開放帶來的經(jīng)濟水平快速發(fā)展，各級政府高度重視增加財政教育投入，教育經(jīng)費在政府支出中的比重也在不斷升高。2022年，全國教育經(jīng)費總投入為61344億元，比上年增長6%，占一般公共預算支出的23.5%。其中，國家財政性教育經(jīng)費為48478億元，比上年增長5.8%。已成為公共財政的第一大支出。國家財政性教育經(jīng)費占GDP的比重，在2000年達到2.87%，2022年為4.01%，已連續(xù)第十一年保持在4%以上。因此研究教育發(fā)展的影響因素可以幫助我們更好地了解教育發(fā)展的方向與趨勢，更好地優(yōu)化教育支出的投入方向，持續(xù)而合理地發(fā)展教育事業(yè)。1.2教育支出的發(fā)展歷史教育支出的發(fā)展歷史可以追溯至19世紀初，當時的教育支出主要由私人家庭承擔，政府對教育事業(yè)的投入較少。隨著工業(yè)革命的興起，各國開始意識到教育對經(jīng)濟發(fā)展的重要性，教育支出逐漸成為政府的重要支出項目。20世紀以來，隨著教育水平的提高和教育投入的增加，教育支出已成為各國政府支出的重要組成部分。在我國，自古以來，教育就是國家不可忽視的模塊，但封建年代中，教育即使是發(fā)展到清朝的科舉，國家對教育多只是給予政策支持對于教育的支出并未占國家一般公共預算支出，這使得底層民眾并未獲得太多受教育的機會。而自辛亥革命以來，富有遠見的領導人們越來越重視教育機會，于是國家的教育支出才開始被逐漸重視，臨時政府建立了當時比較完整的“壬子癸丑學制”系統(tǒng)，國家初步有了義務教育的發(fā)展。改革開放以后由于經(jīng)濟的快速發(fā)展，教育支出也得到了大幅的增長。義務教育也逐漸形成體系，此外對高等院校的建設也有了越來越多的投入，為實施“科教興國”政策，“985工程”，“211工程”等對教育支出的投入也越來越多。教育支出的發(fā)展歷史反映了一個國家對教育事業(yè)的重視程度，也體現(xiàn)了教育對經(jīng)濟和社會發(fā)展的重要性。在今后的教育政策制定中，應該充分考慮教育支出的歷史演變，合理分配教育資源，提高教育質(zhì)量，促進經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展教育支出的發(fā)展歷史是一個國家教育事業(yè)發(fā)展的重要參考依據(jù)，對于制定教育政策、提高教育質(zhì)量具有重要意義。通過本文的研究，可以更好地了解教育支出的演變過程，為未來教育事業(yè)的發(fā)展提供借鑒與參考。1.3教育支出的發(fā)展方向鑒于教育支出對經(jīng)濟，社會發(fā)展的影響，國家一般公共預算教育支出在改革開放以后持續(xù)增長，直至今日，教育支出依舊在繼續(xù)增加，2022年教育支出超3.9萬億元，2023年超4.1萬億元，2024年超4.2萬億元。教育支出的持續(xù)增加也說明了國家對教育事業(yè)的不斷支持。在基礎教育的普及程度在全國范圍內(nèi)達到較高水平的同時，高等教育的發(fā)展也在快速發(fā)展，與基礎教育的普及相比，高等教育的發(fā)展更為消耗教育支出，無論是2對教育支出影響因素分析的基本介紹2.1對教育支出影響因素的初步判斷對地方財政教育支出產(chǎn)生影響的因素很多，本文結(jié)果分析考慮從政府，居民，社會三個方面出發(fā)尋找影響教育支出的幾個影響因素。據(jù)分析主要的因素可能有：1各地區(qū)居民對于教育數(shù)量，質(zhì)量，所產(chǎn)生的需求和對教育的重視程度不同，地區(qū)的人口數(shù)量不同決定了各地區(qū)的教育規(guī)模不同；2地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平不同，而經(jīng)濟發(fā)展水平是地區(qū)政府財政收支的根源，決定著地區(qū)的財政教育投入能力；3地方政府對教育投入意愿和重視程度的不同，可能是構(gòu)成地方財政教育支出差異的原因；4物價水平，不同地區(qū)的不同物價水平也在影響著地區(qū)的教育消費價格，而教育消費價格的變動也會影響著地方財政對教育支出的投入；5社會及民辦教育的快速發(fā)展與廣泛普及，這類民辦教育可以適應部分居民對教育消費的需求，可能對政府公共預算教育投入形成一定的補充。2.2教育支出的特點教育經(jīng)費支出大致可以分為兩個部分，教育事業(yè)費和教育基本建設投資。教育建筑和硬件設施在完成初期的投入后更新與維護相對來說費用相對較少。與之相比，教育人才的培養(yǎng)和人員經(jīng)費是需要持續(xù)消耗的經(jīng)費支出。近年來為支持偏遠地區(qū)的教育發(fā)展，國家也在不斷地增加對教育事業(yè)經(jīng)費的投入教育投資周期長、金額大。教育是一個長期的過程，從學前教育到高等教育，甚至更高層次的教育，都需要家庭或政府進行長期的投資。教育支出時間及費用相對剛性。教育支出的具體金額和時間安排通常是比較固定的，不易根據(jù)外部因素進行調(diào)整。教育費用逐年增長。教育成本通常隨時間的推移而增加，反映了教育資源的需求和市場價格的變動。不確定因素多。教育投資的回報是不確定的，這使得教育支出的決策帶有很大的風險和不確定性。具有強烈的正外溢性。教育對于提高公民的文化素質(zhì)、縮小貧富差距以及培養(yǎng)高素質(zhì)勞動力等方面具有重要的正外部效應。提供方式多樣。教育支出的提供方式包括直接教育費用（如學費、教材費等）和間接教育費用（如交通、家教費等），以及校內(nèi)支出和校外支出。具有明確的目的性。教育支出是為了獲取未來的價值回報，無論是經(jīng)濟上的還是精神上的。3探究探究教育支出影響因素的重點和難點3.1探究教育支出影響因素的重點目前我國從國家到國民對教育的重視程度都在不斷提高，因此教育支出會受到很多方面的影響在這樣的情況下我們要研究教育支出的影響因素就必須要慎重辨別哪些因素是最主要的最具有代表性的。根據(jù)對前人研究文獻的分析本文選取了各地區(qū)年末人口數(shù)，地方一般公共預算收入，教育支出在地方一般公共預算支出中的比重，教育消費價格指數(shù)，居民人均教育文化娛樂消費作為影響教育支出的六個因素。3.2探究的難點由于各地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展不平衡不充分，各地區(qū)政府財政性教育經(jīng)費支出的差異還比較明顯。為了研究影響西南各地區(qū)地方一般公共預算教育支出變動的主要原因，分析地方財政教育支出增長的數(shù)量規(guī)律，預測地方一般公共預算教育支出的增長趨勢，我們需要建立計量經(jīng)濟模型，但模型的形勢需要對數(shù)據(jù)進行初步分析后才能確定。如何對數(shù)據(jù)進行明確的分析并選用正確的模型成為了本文研究的難點4模型建立與分析過程4.1模型建立的前期準備在建立模型之前我們需要對所確定的影響因素進行數(shù)據(jù)采集，在此選用2023年云貴川渝四個地區(qū)各地級市的各項數(shù)據(jù)來進行回歸分析，因此從各地市財政局、政府官網(wǎng)、中國統(tǒng)計年鑒采集到以下數(shù)據(jù)地區(qū)地方一般公共預算教育支出(Y)地方一般公共預算收入(X2)教育支出在地方一般公共預算支出中的比重(X3)年末人口數(shù)(X4)教育消費價格指數(shù)(X5)居民人均教育文化娛樂消費(X6)單位億元億元%萬人-元/人昆明市141.955816.94860103.73585曲靖市120.5175.422.34575.699.42741玉溪市45.2134.7618.22224.9599.81872保山市49.5369.5220.1239.7100.82830.41昭通市118.4105.920.57494.9100.82248麗江市26.7746.7726.77123.8102.83233普洱市50.6372.445115.48237992331臨滄市45.8650.1917.12241002238楚雄49.798.3416.64237.2102.11949紅河90.4135.918.76440.5103.22565文山90.4463.516.4345.4100.72155西雙版納27.4739.0917.1130.8101.31925大理17.8100.544.91333.76103.81864德宏26.0140.9312.29132.1103.72671怒江21.325.6214.4254.6101.71987迪慶19.1417.9413.239.1105.61881成都市433.871929.316.772140.3101.73202.73綿陽市65.49201.4711.34489.8105.92587自貢市44.4781.3814.94245.2102.22923攀枝花市25.99101.2315.01121.8105.23028.1瀘州市11.1679.58.03426.3102.91020德陽市48.95183.612.5345.3102.72728廣元市48.52103.0614.28227.1105.72325遂寧市47.58113.6315.35281.41105.22225內(nèi)江市47.4485.2115.37314.07100.81577樂山市49.87159.1414.65315.3102.42563資陽市47.4870.3118.6230.86100.42124宜賓市11.33313.91.71461.899.22019南充市101.15110.1918.18554.9992432.67達州市92.63182.6616.8538.54105.82471雅安市30.5378.7913.65143.3100.22306廣安市70.32105.6720.25323.8105.22201巴中市59.1556.0717.42262.9106.42131眉山市46159.8412.46295.5106.32801貴陽市171.97446.2122.09622.04102.53628六盤水市11.73110.333.44301.67102.13370遵義市160.24326.3710.13659.65105.92565安順市37.0669.2512.89245.55101.12366銅仁市106.9672.2622.7326.43105.23373.82畢節(jié)市174.8129.6424.68681.59104.12978重慶市858.932440.816.193191.4101.929184.2模型建立本文研究是對教育支出的影響因素進行分析，因此本次課題研究以“2022年西南各地區(qū)一般公共預算教育支出”作為被解釋變量。根據(jù)對影響中國地方一般公共預算教育支出主要因素的分析，選擇“地區(qū)一般公共預算收入”度量地區(qū)財政教育投入能力；地方對教育的投入意愿難以直接量化，選擇“教育支出在地方一般公共預算支出中占的比重”作為政府對教育投入意愿的代表；選擇“地區(qū)年末人口數(shù)”作為居民對教育需求的代表性變量；選擇“教育消費價格指數(shù)”作為價格變動影響的因素；選擇“居民人均教育文化娛樂消費支出”代表居民對教育的重視程度、對更高質(zhì)量教育的需求和實惠及民辦教育的補充因素；為方便后續(xù)數(shù)據(jù)分析操作，將各變量依次命名為Y,X2,X3,X4,X5,X6;模型的各變量選擇完畢后需要決定模型的類型，因此對數(shù)據(jù)需進行進一步觀察，為使各項數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)與數(shù)據(jù)特點更為明顯，在eviews軟件中使用“sort”指令對被解釋變量進行遞增排序并得到各變量之間的線性圖（圖4.2.1）(圖4.2.1地方財政教育支出及其影響因素數(shù)據(jù)圖形）可以看出各地區(qū)地方財政教育經(jīng)費支出及各影響因素的差異明顯，但其變動的方向基本相同，相互將可能具有一定的相關性。探索將模型設定為線性回歸模型形式：Y4.3參數(shù)估計對于以建立的模型，使用eviews軟件估計模型參數(shù)，使用最小二乘法得到回歸結(jié)果（如圖4.3.1）（圖4.3.1eviews最小二乘法回歸結(jié)果圖）根據(jù)該回歸結(jié)果圖，可以得到回歸模型的模型估計的結(jié)果，由此寫出估計模型Y(214.338)t=R4.4模型檢驗4.4.1統(tǒng)計檢驗擬合優(yōu)度檢驗：在建立模型之后對于模型是否適用所研究的問題，并且了解樣本的觀測值與多元線性回歸線之間的擬合情況。可以考察在Y的總變差中由多個解釋變量作出了解釋那部分變差的比重，以及回歸平方和與總離差平方和之間的比值。為研究這個問題，引入多重可決系數(shù)與修正的可決系數(shù)來對擬合優(yōu)度進行檢驗。多重可決系數(shù)的取值范圍是在0和1之間的一個數(shù)，R2R由此式可以看出，多重可決系數(shù)是一個不減函數(shù)，也就是說隨著模型中解釋變量的增加，總離差平凡和TSS不會改變，而解釋了的平方和ESS可能增大，多重可決系數(shù)R2多重可決系數(shù)是一個重要的統(tǒng)計指標，它用于衡量模型的擬合程度。在模型中添加更多的解釋變量可以增加多重可決系數(shù)的值，因為這些變量有助于解釋被解釋變量的變化。然而，我們必須注意到，當比較兩個模型的擬合程度時，多重可決系數(shù)可能存在一定的缺陷。該缺陷出現(xiàn)在當被解釋變量相同而解釋變量個數(shù)不同時。在這種情況下，我們不能簡單地根據(jù)多重可決系數(shù)的值來判斷擬合程度。因為不同模型可能會有不同的解釋變量個數(shù)，而這些變量的影響程度可能會不同。因此，我們需要綜合考慮其他指標來評估模型的擬合程度，以確保比較的準確性。為此，可以用自由度去修正多重可決系數(shù)R2R由回歸結(jié)果圖中的數(shù)據(jù)可以得到R2=0.963055，修正可決系數(shù)為回歸方程的顯著性檢驗（F檢驗）建立的多元線性回歸模型中包含多個解釋變量，但在此之前，變量的選擇多出于對政府，居民，社會情況作出的判斷和分析。而變量和解釋變量之間具體的線性關系并沒有被證明，因此我們還需要對整體的模型進行顯著性檢驗。對回歸模型整體顯著性的檢驗，本模型所檢驗假設的形式為HH在H0F=即統(tǒng)計量F服從自由度為k-1和n-k的F分布。給定顯著性水平α，在F分布表中查出自由度為k-1和n-k的臨界值Fαk?1,n?k，將樣本數(shù)值帶入式中計算F值，然后將F值與臨界值Fαk?1,n?k進行比較。若F>Fαk?1,n?k，則拒絕原假設H針對原假設H0:β2=β3=β4=β5（3）回歸參數(shù)的顯著性檢驗（t檢驗）我們進行多元線性回歸分析需要的不僅僅是模型的擬合優(yōu)度和整體的方程顯著效果，還要對模型中的變量進行檢驗，做出有意義的估計。因為每個變量對被解釋變量的影響并不相同，方程整體的線性水平顯著并不代表每一個變量對被解釋變量的影響都是顯著的。通過對每個回歸系數(shù)的顯著性檢驗，我們能夠判斷解釋變量是否對被解釋變量產(chǎn)生顯著影響。這些檢驗為我們提供了關于每個解釋變量的重要信息，并幫助我們理解其對被解釋變量的貢獻程度。總體而言，多元線性回歸分析通過對各個解釋變量進行顯著性檢驗，幫助我們評估每個變量對被解釋變量的影響。這一分析方法不僅僅關注整體回歸方程的顯著性，更重要的是為每個解釋變量提供了獨立的顯著性檢驗，從而更全面地理解其對被解釋變量的影響。檢驗方法與簡單線性回歸的檢驗基本相同。根據(jù)參數(shù)估計量的性質(zhì)回歸系數(shù)的估計量服從如下正態(tài)分布：R因此，其標準化隨機變量服從標準正態(tài)分布：Z=由此式已知Varβj=σ2cjj，而σ2未知，故t=由此可以使用t統(tǒng)計量來對方程中的回歸參數(shù)進行顯著性檢驗。首先需要提出檢驗假設HH根據(jù)樣本觀測值計算t統(tǒng)計量的值：t給定顯著性水平α，查自由度為n-k的t分布表，得臨界值t0.05/2若∣t?∣≥t0.05/2n?k，就拒絕H0若∣t?∣≤t0.05/2n?k，通過查看t分布表，并比較臨界值與t值，的在給定顯著性水平α=0.05的情況下，當自由度大于10時，臨界值tα/2基本上都接近2.因此當系數(shù)估計的t統(tǒng)計量的絕對值明顯超過2時，可以粗略作出判斷，在顯著性水平0.05下可拒絕原假設H0根據(jù)上文做出的假設，針對原假設H0給定顯著性水平α=0.05，查t分布表的自由度為n-k=35臨界值t0.05/2n?k=2.030；給定顯著性水平變量βββββ∣0.2903.8606.3490.8600.56α=0.05βββββα=0.10β^β^3β^β^3β^3由表中結(jié)果可知，β^3、β^4所對應的t統(tǒng)計量絕對值均大于t0.05/2n?k=2.030與t0.10/2n?k=1.689，這說明在顯著性水平α=0.05，α=0.10分別都應當拒絕原假設，也就是說，在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量“教育支出在地方一般公共預算支出中比重”（X3)、“地方年末人口數(shù)”(X4）分別對被解釋變量“地方一般公共預算教育支出”（Y）都有顯著的影響。除此之外，與β^24.4.2經(jīng)濟意義檢驗根據(jù)模型估計結(jié)果可得，在假定其他變量不變的情況下，地區(qū)地方一般公共預算收入每增長1億元，平均來說地方一般公共預算教育支出會增長0.0132億元；教育支出在地方一般公共預算教育支出中的比重增加1%，平均來說地方一般公共預算教育支出將增加3.799829億元；地區(qū)年末人口每增長1萬人，平均來說地方一般公共預算教育支出會增長0.240572億元；教育消費價格指數(shù)增加1個百分點，平均說來地方一般公共預算教育支出會增加1.815663億元；居民人均教育文化娛樂消費每增加1元，平均來說地方一般公共預算教育支出可減少0.005416億元；得到的結(jié)果與模型建設的理論相吻合，與經(jīng)驗判斷相近，符合常理。5總結(jié)與結(jié)論本文通過對西南地區(qū)的教育支出情況進行分析，在對前人文獻的分析與總結(jié)，最終決定從政府、居民、社會發(fā)展三個方面來研究教育支出的影響因素。經(jīng)過分析與比較，選擇了“地區(qū)年末人口數(shù)”，“地方一般公共預算收入”，“教育支出在地方一般公共預算支出中的比重”，“教育消費價格指數(shù)”，“居民人均教育文化娛樂消費”五個變量來代表政府、居民、社會三方面對教育支出的影響。通過對五個解釋變量數(shù)據(jù)的收集與觀測，決定構(gòu)建多元線性回歸模型，并使用最小二乘法得到了回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果中我們可以看出模型的擬合優(yōu)度很好，并且回歸方程的顯著性檢驗也得到了較好的結(jié)果。但在回歸參數(shù)的顯著性檢驗中我們發(fā)現(xiàn)有三個變量的顯著性水平在給定的兩個顯著性水平中都未得到較好結(jié)果。最終在模型的經(jīng)濟意義檢驗中，得到的檢驗結(jié)果與理論分析和檢驗判斷都基本一致，說明模型與變量的選擇基本上都得到了較好的結(jié)果。通過對模型的最終分析，得到的結(jié)論為在以西南地區(qū)為代表的數(shù)據(jù)中。地區(qū)年末人口數(shù)，地方一般公共預算收入，教育支出在地方一般公共預算支出中的比重，教育消費價格指數(shù)，居民人均教育文化娛樂消費五個因素對教育支出的影響都是較為明顯的，但在回歸參數(shù)的檢驗中“地方一般公共預算收入”，“教育消費價格指數(shù)”，“居民人均教育文化娛樂消費”三個變量沒有得到很好的顯著性檢驗效果，究其原因分析，數(shù)據(jù)來源于西南地區(qū)的的各地級市，而在這些地級市中，除了省會城市外其余的地級市經(jīng)濟發(fā)展水平都較為落后。在較為落后的這些城市中，都是以基礎教育為主，而對基礎教育支出影響較為明顯的是“地區(qū)年末人口數(shù)”，和“教育支出在地方一般公共預算支出中的比重”。在較為落后的城市中，經(jīng)濟發(fā)展水平較為緩慢，所以地方一般公共預算收入變化相對不高，在公共預算收入變化不大的情況下，教育支出在地方公共預算支出中的比重就會更多的影響最終的教育支出情況。類外在經(jīng)濟情況落后，以基礎教