基于回歸模型的西南地區(qū)教育支出影響因素分析

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(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵要素，教育支出既影響畢業(yè)學(xué)生的就業(yè)質(zhì)量也影響著今后地方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，高質(zhì)量的人才對(duì)民生的發(fā)展有著重大的意義。此外這些經(jīng)濟(jì)發(fā)展社會(huì)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(chǔ)，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(shì)。本文使用2023年云貴川渝所有地級(jí)市地方一般公共預(yù)算教育支出作為研究對(duì)象，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型研究各地區(qū)年末人口數(shù)，地方一般公共預(yù)算收入，教育支出在地方一般公共預(yù)算支出中的比重，教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，居民人均教育文化娛樂消費(fèi)六個(gè)因素對(duì)教育支出的影響。關(guān)鍵詞：財(cái)政教育支出；回歸模型；計(jì)量經(jīng)濟(jì)；1論緒1.1教育支出的研究意義教育支出決定著一個(gè)地區(qū)教育的發(fā)展趨勢(shì),較高的教育財(cái)政支出可以支持教育的進(jìn)一步發(fā)展。強(qiáng)國(guó)與強(qiáng)教密不可分，想要建設(shè)富強(qiáng)民主文明和諧的社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)，實(shí)現(xiàn)全面建立小康社會(huì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)，強(qiáng)教振國(guó)，強(qiáng)教興國(guó)是不可忽略的政治決策。要支撐國(guó)家長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的基礎(chǔ)，教育投入是必不可少的戰(zhàn)略投資方向。只有認(rèn)識(shí)到教育投入的重要性，不斷加強(qiáng)國(guó)家財(cái)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(biāo)。要想做到這一點(diǎn)，改善政府支出結(jié)構(gòu)，優(yōu)化各項(xiàng)支出方案，把教育支出當(dāng)成政府重點(diǎn)財(cái)政支出方向，確定教育在各項(xiàng)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(jì)水平快速發(fā)展，各級(jí)政府高度重視增加財(cái)政教育投入，教育經(jīng)費(fèi)在政府支出中的比重也在不斷升高。2022年，全國(guó)教育經(jīng)費(fèi)總投入為61344億元，比上年增長(zhǎng)6%，占一般公共預(yù)算支出的23.5%。其中，國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)為48478億元，比上年增長(zhǎng)5.8%。已成為公共財(cái)政的第一大支出。國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)占GDP的比重，在2000年達(dá)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(shì)，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(jì)初，當(dāng)時(shí)的教育支出主要由私人家庭承擔(dān)，政府對(duì)教育事業(yè)的投入較少。隨著工業(yè)革命的興起，各國(guó)開始意識(shí)到教育對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性，教育支出逐漸成為政府的重要支出項(xiàng)目。20世紀(jì)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(guó)政府支出的重要組成部分。在我國(guó)，自古以來，教育就是國(guó)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(guó)家對(duì)教育多只是給予政策支持對(duì)于教育的支出并未占國(guó)家一般公共預(yù)算支出，這使得底層民眾并未獲得太多受教育的機(jī)會(huì)。而自辛亥革命以來，富有遠(yuǎn)見的領(lǐng)導(dǎo)人們?cè)絹碓街匾暯逃龣C(jī)會(huì)，于是國(guó)家的教育支出才開始被逐漸重視，臨時(shí)政府建立了當(dāng)時(shí)比較完整的“壬子癸丑學(xué)制”系統(tǒng)，國(guó)家初步有了義務(wù)教育的發(fā)展。改革開放以后由于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，教育支出也得到了大幅的增長(zhǎng)。義務(wù)教育也逐漸形成體系，此外對(duì)高等院校的建設(shè)也有了越來越多的投入，為實(shí)施“科教興國(guó)”政策，“985工程”，“211工程”等對(duì)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(gè)國(guó)家對(duì)教育事業(yè)的重視程度，也體現(xiàn)了教育對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要性。在今后的教育政策制定中，應(yīng)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(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展教育支出的發(fā)展歷史是一個(gè)國(guó)家教育事業(yè)發(fā)展的重要參考依據(jù)，對(duì)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(duì)經(jīng)濟(jì)，社會(huì)發(fā)展的影響，國(guó)家一般公共預(yù)算教育支出在改革開放以后持續(xù)增長(zhǎng)，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(wàn)億元，2023年超4.1萬(wàn)億元，2024年超4.2萬(wàn)億元。教育支出的持續(xù)增加也說明了國(guó)家對(duì)教育事業(yè)的不斷支持。在基礎(chǔ)教育的普及程度在全國(guó)范圍內(nèi)達(dá)到較高水平的同時(shí)，高等教育的發(fā)展也在快速發(fā)展，與基礎(chǔ)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(duì)教育支出影響因素分析的基本介紹2.1對(duì)教育支出影響因素的初步判斷對(duì)地方財(cái)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(huì)三個(gè)方面出發(fā)尋找影響教育支出的幾個(gè)影響因素。據(jù)分析主要的因素可能有：1各地區(qū)居民對(duì)于教育數(shù)量，質(zhì)量，所產(chǎn)生的需求和對(duì)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(jì)發(fā)展水平不同，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是地區(qū)政府財(cái)政收支的根源，決定著地區(qū)的財(cái)政教育投入能力；3地方政府對(duì)教育投入意愿和重視程度的不同，可能是構(gòu)成地方財(cái)政教育支出差異的原因；4物價(jià)水平，不同地區(qū)的不同物價(jià)水平也在影響著地區(qū)的教育消費(fèi)價(jià)格，而教育消費(fèi)價(jià)格的變動(dòng)也會(huì)影響著地方財(cái)政對(duì)教育支出的投入；5社會(huì)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(yīng)部分居民對(duì)教育消費(fèi)的需求，可能對(duì)政府公共預(yù)算教育投入形成一定的補(bǔ)充。2.2教育支出的特點(diǎn)教育經(jīng)費(fèi)支出大致可以分為兩個(gè)部分，教育事業(yè)費(fèi)和教育基本建設(shè)投資。教育建筑和硬件設(shè)施在完成初期的投入后更新與維護(hù)相對(duì)來說費(fèi)用相對(duì)較少。與之相比，教育人才的培養(yǎng)和人員經(jīng)費(fèi)是需要持續(xù)消耗的經(jīng)費(fèi)支出。近年來為支持偏遠(yuǎn)地區(qū)的教育發(fā)展，國(guó)家也在不斷地增加對(duì)教育事業(yè)經(jīng)費(fèi)的投入教育投資周期長(zhǎng)、金額大。教育是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，從學(xué)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(jìn)行長(zhǎng)期的投資。教育支出時(shí)間及費(fèi)用相對(duì)剛性。教育支出的具體金額和時(shí)間安排通常是比較固定的，不易根據(jù)外部因素進(jìn)行調(diào)整。教育費(fèi)用逐年增長(zhǎng)。教育成本通常隨時(shí)間的推移而增加，反映了教育資源的需求和市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)。不確定因素多。教育投資的回報(bào)是不確定的，這使得教育支出的決策帶有很大的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。具有強(qiáng)烈的正外溢性。教育對(duì)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(dòng)力等方面具有重要的正外部效應(yīng)。提供方式多樣。教育支出的提供方式包括直接教育費(fèi)用（如學(xué)費(fèi)、教材費(fèi)等）和間接教育費(fèi)用（如交通、家教費(fèi)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(jià)值回報(bào)，無論是經(jīng)濟(jì)上的還是精神上的。3探究探究教育支出影響因素的重點(diǎn)和難點(diǎn)3.1探究教育支出影響因素的重點(diǎn)目前我國(guó)從國(guó)家到國(guó)民對(duì)教育的重視程度都在不斷提高，因此教育支出會(huì)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(duì)前人研究文獻(xiàn)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(yù)算收入，教育支出在地方一般公共預(yù)算支出中的比重，教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，居民人均教育文化娛樂消費(fèi)作為影響教育支出的六個(gè)因素。3.2探究的難點(diǎn)由于各地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡不充分，各地區(qū)政府財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)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(yù)算教育支出變動(dòng)的主要原因，分析地方財(cái)政教育支出增長(zhǎng)的數(shù)量規(guī)律，預(yù)測(cè)地方一般公共預(yù)算教育支出的增長(zhǎng)趨勢(shì)，我們需要建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，但模型的形勢(shì)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析后才能確定。如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行明確的分析并選用正確的模型成為了本文研究的難點(diǎn)4模型建立與分析過程4.1模型建立的前期準(zhǔn)備在建立模型之前我們需要對(duì)所確定的影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，在此選用2023年云貴川渝四個(gè)地區(qū)各地級(jí)市的各項(xiàng)數(shù)據(jù)來進(jìn)行回歸分析，因此從各地市財(cái)政局、政府官網(wǎng)、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒采集到以下數(shù)據(jù)地區(qū)地方一般公共預(yù)算教育支出(Y)地方一般公共預(yù)算收入(X2)教育支出在地方一般公共預(yù)算支出中的比重(X3)年末人口數(shù)(X4)教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(X5)居民人均教育文化娛樂消費(fèi)(X6)單位億元億元%萬(wàn)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(yáng)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(yáng)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(yáng)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(dá)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(yáng)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(duì)教育支出的影響因素進(jìn)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(yù)算教育支出”作為被解釋變量。根據(jù)對(duì)影響中國(guó)地方一般公共預(yù)算教育支出主要因素的分析，選擇“地區(qū)一般公共預(yù)算收入”度量地區(qū)財(cái)政教育投入能力；地方對(duì)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(yù)算支出中占的比重”作為政府對(duì)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(duì)教育需求的代表性變量；選擇“教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)”作為價(jià)格變動(dòng)影響的因素；選擇“居民人均教育文化娛樂消費(fèi)支出”代表居民對(duì)教育的重視程度、對(duì)更高質(zhì)量教育的需求和實(shí)惠及民辦教育的補(bǔ)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(duì)數(shù)據(jù)需進(jìn)行進(jìn)一步觀察，為使各項(xiàng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)特點(diǎn)更為明顯，在eviews軟件中使用“sort”指令對(duì)被解釋變量進(jìn)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(cái)政教育支出及其影響因素?cái)?shù)據(jù)圖形）可以看出各地區(qū)地方財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)支出及各影響因素的差異明顯，但其變動(dòng)的方向基本相同，相互將可能具有一定的相關(guān)性。探索將模型設(shè)定為線性回歸模型形式：Y4.3參數(shù)估計(jì)對(duì)于以建立的模型，使用eviews軟件估計(jì)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(jì)的結(jié)果，由此寫出估計(jì)模型Y(214.338)t=R4.4模型檢驗(yàn)4.4.1統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：在建立模型之后對(duì)于模型是否適用所研究的問題，并且了解樣本的觀測(cè)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(gè)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(gè)問題，引入多重可決系數(shù)與修正的可決系數(shù)來對(duì)擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗(yàn)。多重可決系數(shù)的取值范圍是在0和1之間的一個(gè)數(shù)，R2R由此式可以看出，多重可決系數(shù)是一個(gè)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(huì)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(gè)重要的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，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?yàn)檫@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(dāng)比較兩個(gè)模型的擬合程度時(shí)，多重可決系數(shù)可能存在一定的缺陷。該缺陷出現(xiàn)在當(dāng)被解釋變量相同而解釋變量個(gè)數(shù)不同時(shí)。在這種情況下，我們不能簡(jiǎn)單地根據(jù)多重可決系數(shù)的值來判斷擬合程度。因?yàn)椴煌Ｐ涂赡軙?huì)有不同的解釋變量個(gè)數(shù)，而這些變量的影響程度可能會(huì)不同。因此，我們需要綜合考慮其他指標(biāo)來評(píng)估模型的擬合程度，以確保比較的準(zhǔn)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(yàn)（F檢驗(yàn)）建立的多元線性回歸模型中包含多個(gè)解釋變量，但在此之前，變量的選擇多出于對(duì)政府，居民，社會(huì)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(guān)系并沒有被證明，因此我們還需要對(duì)整體的模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。對(duì)回歸模型整體顯著性的檢驗(yàn)，本模型所檢驗(yàn)假設(shè)的形式為HH在H0F=即統(tǒng)計(jì)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(jì)算F值，然后將F值與臨界值Fαk?1,n?k進(jìn)行比較。若F>Fαk?1,n?k，則拒絕原假設(shè)H針對(duì)原假設(shè)H0:β2=β3=β4=β5（3）回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）我們進(jìn)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(duì)模型中的變量進(jìn)行檢驗(yàn)，做出有意義的估計(jì)。因?yàn)槊總€(gè)變量對(duì)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(gè)變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的。通過對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，我們能夠判斷解釋變量是否對(duì)被解釋變量產(chǎn)生顯著影響。這些檢驗(yàn)為我們提供了關(guān)于每個(gè)解釋變量的重要信息，并幫助我們理解其對(duì)被解釋變量的貢獻(xiàn)程度。總體而言，多元線性回歸分析通過對(duì)各個(gè)解釋變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，幫助我們?cè)u(píng)估每個(gè)變量對(duì)被解釋變量的影響。這一分析方法不僅僅關(guān)注整體回歸方程的顯著性，更重要的是為每個(gè)解釋變量提供了獨(dú)立的顯著性檢驗(yàn)，從而更全面地理解其對(duì)被解釋變量的影響。檢驗(yàn)方法與簡(jiǎn)單線性回歸的檢驗(yàn)基本相同。根據(jù)參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)回歸系數(shù)的估計(jì)量服從如下正態(tài)分布：R因此，其標(biāo)準(zhǔn)化隨機(jī)變量服從標(biāo)準(zhǔn)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(jì)量來對(duì)方程中的回歸參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。首先需要提出檢驗(yàn)假設(shè)HH根據(jù)樣本觀測(cè)值計(jì)算t統(tǒng)計(jì)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(dāng)自由度大于10時(shí)，臨界值tα/2基本上都接近2.因此當(dāng)系數(shù)估計(jì)的t統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值明顯超過2時(shí)，可以粗略作出判斷，在顯著性水平0.05下可拒絕原假設(shè)H0根據(jù)上文做出的假設(shè)，針對(duì)原假設(shè)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(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)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(yīng)當(dāng)拒絕原假設(shè)，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(yù)算支出中比重”（X3)、“地方年末人口數(shù)”(X4）分別對(duì)被解釋變量“地方一般公共預(yù)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(jì)意義檢驗(yàn)根據(jù)模型估計(jì)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(yù)算收入每增長(zhǎng)1億元，平均來說地方一般公共預(yù)算教育支出會(huì)增長(zhǎng)0.0132億元；教育支出在地方一般公共預(yù)算教育支出中的比重增加1%，平均來說地方一般公共預(yù)算教育支出將增加3.799829億元；地區(qū)年末人口每增長(zhǎng)1萬(wàn)人，平均來說地方一般公共預(yù)算教育支出會(huì)增長(zhǎng)0.240572億元；教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增加1個(gè)百分點(diǎn)，平均說來地方一般公共預(yù)算教育支出會(huì)增加1.815663億元；居民人均教育文化娛樂消費(fèi)每增加1元，平均來說地方一般公共預(yù)算教育支出可減少0.005416億元；得到的結(jié)果與模型建設(shè)的理論相吻合，與經(jīng)驗(yàn)判斷相近，符合常理。5總結(jié)與結(jié)論本文通過對(duì)西南地區(qū)的教育支出情況進(jìn)行分析，在對(duì)前人文獻(xiàn)的分析與總結(jié)，最終決定從政府、居民、社會(huì)發(fā)展三個(gè)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(yù)算收入”，“教育支出在地方一般公共預(yù)算支出中的比重”，“教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)”，“居民人均教育文化娛樂消費(fèi)”五個(gè)變量來代表政府、居民、社會(huì)三方面對(duì)教育支出的影響。通過對(duì)五個(gè)解釋變量數(shù)據(jù)的收集與觀測(cè)，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(yàn)也得到了較好的結(jié)果。但在回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)中我們發(fā)現(xiàn)有三個(gè)變量的顯著性水平在給定的兩個(gè)顯著性水平中都未得到較好結(jié)果。最終在模型的經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)中，得到的檢驗(yàn)結(jié)果與理論分析和檢驗(yàn)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(duì)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(yù)算收入，教育支出在地方一般公共預(yù)算支出中的比重，教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，居民人均教育文化娛樂消費(fèi)五個(gè)因素對(duì)教育支出的影響都是較為明顯的，但在回歸參數(shù)的檢驗(yàn)中“地方一般公共預(yù)算收入”，“教育消費(fèi)價(jià)格指數(shù)”，“居民人均教育文化娛樂消費(fèi)”三個(gè)變量沒有得到很好的顯著性檢驗(yàn)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(jí)市，而在這些地級(jí)市中，除了省會(huì)城市外其余的地級(jí)市經(jīng)濟(jì)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(chǔ)教育為主，而對(duì)基礎(chǔ)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(yù)算支出中的比重”。在較為落后的城市中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為緩慢，所以地方一般公共預(yù)算收入變化相對(duì)不高，在公共預(yù)算收入變化不大的情況下，教育支出在地方公共預(yù)算支出中的比重就會(huì)更多的影響最終的教育支出情況。類外在經(jīng)濟(jì)情況落后，以基礎(chǔ)教