我國教育經(jīng)費的影響因素分析

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上我國教育經(jīng)費投入的影響因素分析摘 要：教育是國家發(fā)展的關(guān)鍵。我國這樣一個發(fā)展中國家尤其應加大對教育的投入和投資。教育經(jīng)費一直是我們關(guān)注的問題，教育經(jīng)費的來源及其有關(guān)的影響因素對教育經(jīng)費產(chǎn)生的影響來說明對現(xiàn)代教育的重視程度。改革開放以來，隨著經(jīng)濟體制改革的深化和經(jīng)濟的快速增長，我國的教育經(jīng)費也發(fā)生了很大的變化，教育經(jīng)費從1995年為1878億元，到2009年已增長到16502.7億元。為了研究影響中國教育經(jīng)費增長的主要原因，需要建立計量經(jīng)濟模型。關(guān)鍵字：教育經(jīng)費 GDP CPI 受教育人數(shù) 財政收入一、 問題的提出教育問題既是一個經(jīng)濟問題，也是一個社會問題。教育過度或不

2、足，既涉及一國教育規(guī)模和發(fā)展速度的設(shè)定以及教育投資方向的調(diào)整，還涉及國民經(jīng)濟各部門的協(xié)調(diào)發(fā)展。教育無論是過度還是不足，都會給社會帶來巨大的負面影響。因此，把握教育的“度”非常重要。國家是教育的最大受益者。因為辦教育，培養(yǎng)各級各類專業(yè)人才，能極大地提高社會生產(chǎn)力，促進國家政治、經(jīng)濟、文化的繁榮昌盛，提高國家的綜合國力，所以國家理應應加強對教育投入。二、 變量選擇影響中國教育經(jīng)費增長的因素很多，但據(jù)分析主要的因素可能有：從宏觀經(jīng)濟看，國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、財政收入是教育經(jīng)費增長的基本來源。從微觀上來看，物價水平、受教育人數(shù)也對教育經(jīng)費產(chǎn)生了很大的影響。所以，本文主要是通過對解釋變量我國國內(nèi)生產(chǎn)總值（

3、GDP）、居民消費價格指數(shù)、受教育人數(shù)、財政收入，對被解釋變量教育經(jīng)費的影響而建立的多元線性回歸模型，并對這一現(xiàn)象進行數(shù)量化分析，通過分析結(jié)果來看我國對教育的重視程度。 三、 數(shù)據(jù)來源說明本文采用了1995年到2009年教育經(jīng)費和我國國內(nèi)生產(chǎn)總值等數(shù)據(jù)?？梢钥闯鼋逃?jīng)費隨著我國的國內(nèi)生產(chǎn)總值逐漸增加而逐漸增加。由于樣本的局限性使自由度過于偏低而造成可能給模型帶來的一定影響。四、 模型設(shè)定從中國統(tǒng)計年鑒2010收集到以下數(shù)據(jù)：表1：中國教育經(jīng)費及相關(guān)數(shù)據(jù)年份教育經(jīng)費（億元）Y國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP(億元) X1居民消費價格指數(shù)（上年為100）X2受教育人數(shù)（萬人）X3財政收入（億元）X4199518

4、7860793.7107.822045.866242.219962262.371176.6109.422828.517407.9919972531.778973104.523395.668651.1419982949.184402.3105.923576.149875.951999334989677.1108.323630.0611444.0820003849.199214.6108.623723.4413395.2320014637.7.2106.123625.4716386.0420025480.710723932.9118903.6420036208.3.8107.123950.0821

5、715.2520047242.6.3108.123971.126396.4720058418.9.4107.723847.7731649.2920069815.3.4109.623878.638760.2200712148.3110.723823.4751321.78200814500.7.4108.723680.8761330.35200916502.7.9109.223570.3968518.3設(shè)定的線行回歸模型為：Y=1X1+2X2 +3X3 +4X4+5+其中，Y年教育經(jīng)費 X1 年國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP X2 居民消費價格指數(shù) X3年受教育人數(shù) X4年財政收入注：所有量化單位為億元和萬人

6、五、 模型的參數(shù)估計、檢驗及修正1、用OLS估計未知參數(shù)，得下表： Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/19/11 Time: 14:28Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-7571.6797517.136-1.0.3376X1-0.0.-0.0.9552X2-9.52.99929-0.0.8654X30.0.2.0.0526X40.0.1.0.0866R-squared0. Mean

7、dependent var6784.893Adjusted R-squared0. S.D. dependent var4622.920S.E. of regression257.8566 Akaike info criterion14.20389Sum squared resid.2 Schwarz criterion14.43990Log likelihood-101.5291 F-statistic1122.479Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.由上表可見，該模型R2=0.99777，Adjusted R2=0.可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值112

8、2.479，明顯顯著。從t值可以看出X3、X4系數(shù)的t檢驗不顯著，而且X1、X2系數(shù)的符號與預期的相反，這表明很肯能存在嚴重的多重共線性。2、多重共線性檢驗：計算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)，選擇X1、X2、X3、X4數(shù)據(jù)，得相關(guān)系數(shù)矩陣。表：相關(guān)系數(shù)矩陣X1X2X3X4X110.90.90.4X20.910.750.3X30.90.7510.2X40.40.30.21由相關(guān)系數(shù)矩證可以看出，各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，整個模型可能存在嚴重多重共線性。3、修正多重共線性采用逐步回歸的方法，去檢驗和解決多重共線性問題。分別做Y對X1、X2、X3、X4的一元回歸，結(jié)果如下表所示。 表：一元回歸結(jié)果變

9、量X1X2X3X4參數(shù)估計量-0.-9.0.0.T統(tǒng)計量-0.-0.2.1.R20.0.0.0.Adjusted R20.0.0.0.其中：X1的方程Adjusted R2最大，以X1為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸，結(jié)果如下表所示：表：加入新變量的回歸結(jié)果（一）X1X2X3X4Adjusted R2X2、X10.（49.43501）-29.95549(-0.)0.X3、X10.56.907380.1.0.X4、X10.1.0.0.0.經(jīng)比較，新加入X3的方程Adjusted R2=0.，改進最大，保留X3。X2的參數(shù)為負值不合理，而且X4的t檢驗也不顯著，這說明X4引起嚴重多重共線性，應予以

10、剔除。4、異方差檢驗：（White檢驗）White Heteroskedasticity Test:F-statistic1. Probability0.Obs*R-squared7. Probability0.Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/19/11 Time: 14:58Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.0.2265X1-51.3508

11、653.10683-0.0.3588X121.43E-056.63E-062.0.0588X1*X30.0.0.0.3926X3-3491.8332787.158-1.0.2418X320.0.1.0.2522R-squared0. Mean dependent var60550.90Adjusted R-squared0. S.D. dependent var51099.39S.E. of regression44344.69 Akaike info criterion24.52655Sum squared resid1.77E+10 Schwarz criterion24.80977Log

12、 likelihood-177.9491 F-statistic1.Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.從上表可以看出，N*R2=7.20.05(5)=11.071，所以接受原假設(shè)，拒絕備擇假設(shè)，表明原假設(shè)中隨機誤差項不存在異方差。5、自相關(guān)性檢驗（DW檢驗）本文解釋變量有2個，樣本容量為15。在0.05顯著水平下，查德賓-沃林d統(tǒng)計量表，知dL=0.946， dU=1.543。由表知2.457=4-duDW=1.du表明該模型中誤差項之間無自相關(guān)。所以模型不存在異方差。在進行了一列系列的檢驗和修正后得到的最終結(jié)果如下： Y= -6216.453+0.X1 +0.X3 T=（-1.）（56.90738）（1.）R2=0. Adjusted R2=0. F=1970.516 DW=1. 這說明，在其他因素不變的情況下，當國內(nèi)生產(chǎn)總值GDPX1、受教育人數(shù)X3分別增長一億元、人數(shù)增加1萬人時，教育經(jīng)費Y將分別增長0.億元和0.億元。六、 結(jié)論（1）通過對模型的多重共線性檢驗和