基于回归模型的西南地区教育支出影响因素分析

基于回归模型的西南地区教育支出影响因素分析目录TOC\o"1-3"\h\u145291论绪 摘要：教育支出是在我国经济与社会发展的关键要素，教育支出既影响毕业学生的就业质量也影响着今后地方的经济发展，高质量的人才对民生的发展有着重大的意义。此外这些经济发展社会发展也在影响着教育支出。教育支出是教育事业发展的物质基础，因此，研究教育支出变化所受到的影响因素也可以让我们从客观的因素上去了解教育的发展趋势。本文使用2023年云贵川渝所有地级市地方一般公共预算教育支出作为研究对象，建立计量经济模型研究各地区年末人口数，地方一般公共预算收入，教育支出在地方一般公共预算支出中的比重，教育消费价格指数，居民人均教育文化娱乐消费六个因素对教育支出的影响。关键词：财政教育支出；回归模型；计量经济；1论绪1.1教育支出的研究意义教育支出决定着一个地区教育的发展趋势,较高的教育财政支出可以支持教育的进一步发展。强国与强教密不可分，想要建设富强民主文明和谐的社会主义现代化强国，实现全面建立小康社会的长远目标，强教振国，强教兴国是不可忽略的政治决策。要支撑国家长远发展的基础，教育投入是必不可少的战略投资方向。只有认识到教育投入的重要性，不断加强国家财政性教育投入，保证教育行业的持续发展才是我们迫在眉睫的发展目标。要想做到这一点，改善政府支出结构，优化各项支出方案，把教育支出当成政府重点财政支出方向，确定教育在各项发展中的核心地位是比不可少的。随着改革开放带来的经济水平快速发展，各级政府高度重视增加财政教育投入，教育经费在政府支出中的比重也在不断升高。2022年，全国教育经费总投入为61344亿元，比上年增长6%，占一般公共预算支出的23.5%。其中，国家财政性教育经费为48478亿元，比上年增长5.8%。已成为公共财政的第一大支出。国家财政性教育经费占GDP的比重，在2000年达到2.87%，2022年为4.01%，已连续第十一年保持在4%以上。因此研究教育发展的影响因素可以帮助我们更好地了解教育发展的方向与趋势，更好地优化教育支出的投入方向，持续而合理地发展教育事业。1.2教育支出的发展历史教育支出的发展历史可以追溯至19世纪初，当时的教育支出主要由私人家庭承担，政府对教育事业的投入较少。随着工业革命的兴起，各国开始意识到教育对经济发展的重要性，教育支出逐渐成为政府的重要支出项目。20世纪以来，随着教育水平的提高和教育投入的增加，教育支出已成为各国政府支出的重要组成部分。在我国，自古以来，教育就是国家不可忽视的模块，但封建年代中，教育即使是发展到清朝的科举，国家对教育多只是给予政策支持对于教育的支出并未占国家一般公共预算支出，这使得底层民众并未获得太多受教育的机会。而自辛亥革命以来，富有远见的领导人们越来越重视教育机会，于是国家的教育支出才开始被逐渐重视，临时政府建立了当时比较完整的“壬子癸丑学制”系统，国家初步有了义务教育的发展。改革开放以后由于经济的快速发展，教育支出也得到了大幅的增长。义务教育也逐渐形成体系，此外对高等院校的建设也有了越来越多的投入，为实施“科教兴国”政策，“985工程”，“211工程”等对教育支出的投入也越来越多。教育支出的发展历史反映了一个国家对教育事业的重视程度，也体现了教育对经济和社会发展的重要性。在今后的教育政策制定中，应该充分考虑教育支出的历史演变，合理分配教育资源，提高教育质量，促进经济社会的可持续发展教育支出的发展历史是一个国家教育事业发展的重要参考依据，对于制定教育政策、提高教育质量具有重要意义。通过本文的研究，可以更好地了解教育支出的演变过程，为未来教育事业的发展提供借鉴与参考。1.3教育支出的发展方向鉴于教育支出对经济，社会发展的影响，国家一般公共预算教育支出在改革开放以后持续增长，直至今日，教育支出依旧在继续增加，2022年教育支出超3.9万亿元，2023年超4.1万亿元，2024年超4.2万亿元。教育支出的持续增加也说明了国家对教育事业的不断支持。在基础教育的普及程度在全国范围内达到较高水平的同时，高等教育的发展也在快速发展，与基础教育的普及相比，高等教育的发展更为消耗教育支出，无论是2对教育支出影响因素分析的基本介绍2.1对教育支出影响因素的初步判断对地方财政教育支出产生影响的因素很多，本文结果分析考虑从政府，居民，社会三个方面出发寻找影响教育支出的几个影响因素。据分析主要的因素可能有：1各地区居民对于教育数量，质量，所产生的需求和对教育的重视程度不同，地区的人口数量不同决定了各地区的教育规模不同；2地区的经济发展水平不同，而经济发展水平是地区政府财政收支的根源，决定着地区的财政教育投入能力；3地方政府对教育投入意愿和重视程度的不同，可能是构成地方财政教育支出差异的原因；4物价水平，不同地区的不同物价水平也在影响着地区的教育消费价格，而教育消费价格的变动也会影响着地方财政对教育支出的投入；5社会及民办教育的快速发展与广泛普及，这类民办教育可以适应部分居民对教育消费的需求，可能对政府公共预算教育投入形成一定的补充。2.2教育支出的特点教育经费支出大致可以分为两个部分，教育事业费和教育基本建设投资。教育建筑和硬件设施在完成初期的投入后更新与维护相对来说费用相对较少。与之相比，教育人才的培养和人员经费是需要持续消耗的经费支出。近年来为支持偏远地区的教育发展，国家也在不断地增加对教育事业经费的投入教育投资周期长、金额大。教育是一个长期的过程，从学前教育到高等教育，甚至更高层次的教育，都需要家庭或政府进行长期的投资。教育支出时间及费用相对刚性。教育支出的具体金额和时间安排通常是比较固定的，不易根据外部因素进行调整。教育费用逐年增长。教育成本通常随时间的推移而增加，反映了教育资源的需求和市场价格的变动。不确定因素多。教育投资的回报是不确定的，这使得教育支出的决策带有很大的风险和不确定性。具有强烈的正外溢性。教育对于提高公民的文化素质、缩小贫富差距以及培养高素质劳动力等方面具有重要的正外部效应。提供方式多样。教育支出的提供方式包括直接教育费用（如学费、教材费等）和间接教育费用（如交通、家教费等），以及校内支出和校外支出。具有明确的目的性。教育支出是为了获取未来的价值回报，无论是经济上的还是精神上的。3探究探究教育支出影响因素的重点和难点3.1探究教育支出影响因素的重点目前我国从国家到国民对教育的重视程度都在不断提高，因此教育支出会受到很多方面的影响在这样的情况下我们要研究教育支出的影响因素就必须要慎重辨别哪些因素是最主要的最具有代表性的。根据对前人研究文献的分析本文选取了各地区年末人口数，地方一般公共预算收入，教育支出在地方一般公共预算支出中的比重，教育消费价格指数，居民人均教育文化娱乐消费作为影响教育支出的六个因素。3.2探究的难点由于各地区社会经济发展不平衡不充分，各地区政府财政性教育经费支出的差异还比较明显。为了研究影响西南各地区地方一般公共预算教育支出变动的主要原因，分析地方财政教育支出增长的数量规律，预测地方一般公共预算教育支出的增长趋势，我们需要建立计量经济模型，但模型的形势需要对数据进行初步分析后才能确定。如何对数据进行明确的分析并选用正确的模型成为了本文研究的难点4模型建立与分析过程4.1模型建立的前期准备在建立模型之前我们需要对所确定的影响因素进行数据采集，在此选用2023年云贵川渝四个地区各地级市的各项数据来进行回归分析，因此从各地市财政局、政府官网、中国统计年鉴采集到以下数据地区地方一般公共预算教育支出(Y)地方一般公共预算收入(X2)教育支出在地方一般公共预算支出中的比重(X3)年末人口数(X4)教育消费价格指数(X5)居民人均教育文化娱乐消费(X6)单位亿元亿元%万人-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丽江市26.7746.7726.77123.8102.83233普洱市50.6372.445115.48237992331临沧市45.8650.1917.12241002238楚雄49.798.3416.64237.2102.11949红河90.4135.918.76440.5103.22565文山90.4463.516.4345.4100.72155西双版纳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迪庆19.1417.9413.239.1105.61881成都市433.871929.316.772140.3101.73202.73绵阳市65.49201.4711.34489.8105.92587自贡市44.4781.3814.94245.2102.22923攀枝花市25.99101.2315.01121.8105.23028.1泸州市11.1679.58.03426.3102.91020德阳市48.95183.612.5345.3102.72728广元市48.52103.0614.28227.1105.72325遂宁市47.58113.6315.35281.41105.22225内江市47.4485.2115.37314.07100.81577乐山市49.87159.1414.65315.3102.42563资阳市47.4870.3118.6230.86100.42124宜宾市11.33313.91.71461.899.22019南充市101.15110.1918.18554.9992432.67达州市92.63182.6616.8538.54105.82471雅安市30.5378.7913.65143.3100.22306广安市70.32105.6720.25323.8105.22201巴中市59.1556.0717.42262.9106.42131眉山市46159.8412.46295.5106.32801贵阳市171.97446.2122.09622.04102.53628六盘水市11.73110.333.44301.67102.13370遵义市160.24326.3710.13659.65105.92565安顺市37.0669.2512.89245.55101.12366铜仁市106.9672.2622.7326.43105.23373.82毕节市174.8129.6424.68681.59104.12978重庆市858.932440.816.193191.4101.929184.2模型建立本文研究是对教育支出的影响因素进行分析，因此本次课题研究以“2022年西南各地区一般公共预算教育支出”作为被解释变量。根据对影响中国地方一般公共预算教育支出主要因素的分析，选择“地区一般公共预算收入”度量地区财政教育投入能力；地方对教育的投入意愿难以直接量化，选择“教育支出在地方一般公共预算支出中占的比重”作为政府对教育投入意愿的代表；选择“地区年末人口数”作为居民对教育需求的代表性变量；选择“教育消费价格指数”作为价格变动影响的因素；选择“居民人均教育文化娱乐消费支出”代表居民对教育的重视程度、对更高质量教育的需求和实惠及民办教育的补充因素；为方便后续数据分析操作，将各变量依次命名为Y,X2,X3,X4,X5,X6;模型的各变量选择完毕后需要决定模型的类型，因此对数据需进行进一步观察，为使各项数据之间的关联与数据特点更为明显，在eviews软件中使用“sort”指令对被解释变量进行递增排序并得到各变量之间的线性图（图4.2.1）(图4.2.1地方财政教育支出及其影响因素数据图形）可以看出各地区地方财政教育经费支出及各影响因素的差异明显，但其变动的方向基本相同，相互将可能具有一定的相关性。探索将模型设定为线性回归模型形式：Y4.3参数估计对于以建立的模型，使用eviews软件估计模型参数，使用最小二乘法得到回归结果（如图4.3.1）（图4.3.1eviews最小二乘法回归结果图）根据该回归结果图，可以得到回归模型的模型估计的结果，由此写出估计模型Y(214.338)t=R4.4模型检验4.4.1统计检验拟合优度检验：在建立模型之后对于模型是否适用所研究的问题，并且了解样本的观测值与多元线性回归线之间的拟合情况。可以考察在Y的总变差中由多个解释变量作出了解释那部分变差的比重，以及回归平方和与总离差平方和之间的比值。为研究这个问题，引入多重可决系数与修正的可决系数来对拟合优度进行检验。多重可决系数的取值范围是在0和1之间的一个数，R2R由此式可以看出，多重可决系数是一个不减函数，也就是说随着模型中解释变量的增加，总离差平凡和TSS不会改变，而解释了的平方和ESS可能增大，多重可决系数R2多重可决系数是一个重要的统计指标，它用于衡量模型的拟合程度。在模型中添加更多的解释变量可以增加多重可决系数的值，因为这些变量有助于解释被解释变量的变化。然而，我们必须注意到，当比较两个模型的拟合程度时，多重可决系数可能存在一定的缺陷。该缺陷出现在当被解释变量相同而解释变量个数不同时。在这种情况下，我们不能简单地根据多重可决系数的值来判断拟合程度。因为不同模型可能会有不同的解释变量个数，而这些变量的影响程度可能会不同。因此，我们需要综合考虑其他指标来评估模型的拟合程度，以确保比较的准确性。为此，可以用自由度去修正多重可决系数R2R由回归结果图中的数据可以得到R2=0.963055，修正可决系数为回归方程的显著性检验（F检验）建立的多元线性回归模型中包含多个解释变量，但在此之前，变量的选择多出于对政府，居民，社会情况作出的判断和分析。而变量和解释变量之间具体的线性关系并没有被证明，因此我们还需要对整体的模型进行显著性检验。对回归模型整体显著性的检验，本模型所检验假设的形式为HH在H0F=即统计量F服从自由度为k-1和n-k的F分布。给定显著性水平α，在F分布表中查出自由度为k-1和n-k的临界值Fαk−1,n−k，将样本数值带入式中计算F值，然后将F值与临界值Fαk−1,n−k进行比较。若F>Fαk−1,n−k，则拒绝原假设H针对原假设H0:β2=β3=β4=β5（3）回归参数的显著性检验（t检验）我们进行多元线性回归分析需要的不仅仅是模型的拟合优度和整体的方程显著效果，还要对模型中的变量进行检验，做出有意义的估计。因为每个变量对被解释变量的影响并不相同，方程整体的线性水平显著并不代表每一个变量对被解释变量的影响都是显著的。通过对每个回归系数的显著性检验，我们能够判断解释变量是否对被解释变量产生显著影响。这些检验为我们提供了关于每个解释变量的重要信息，并帮助我们理解其对被解释变量的贡献程度。总体而言，多元线性回归分析通过对各个解释变量进行显著性检验，帮助我们评估每个变量对被解释变量的影响。这一分析方法不仅仅关注整体回归方程的显著性，更重要的是为每个解释变量提供了独立的显著性检验，从而更全面地理解其对被解释变量的影响。检验方法与简单线性回归的检验基本相同。根据参数估计量的性质回归系数的估计量服从如下正态分布：R因此，其标准化随机变量服从标准正态分布：Z=由此式已知Varβj=σ2cjj，而σ2未知，故t=由此可以使用t统计量来对方程中的回归参数进行显著性检验。首先需要提出检验假设HH根据样本观测值计算t统计量的值：t给定显著性水平α，查自由度为n-k的t分布表，得临界值t0.05/2若∣t∗∣≥t0.05/2n−k，就拒绝H0若∣t∗∣≤t0.05/2n−k，通过查看t分布表，并比较临界值与t值，的在给定显著性水平α=0.05的情况下，当自由度大于10时，临界值tα/2基本上都接近2.因此当系数估计的t统计量的绝对值明显超过2时，可以粗略作出判断，在显著性水平0.05下可拒绝原假设H0根据上文做出的假设，针对原假设H0给定显著性水平α=0.05，查t分布表的自由度为n-k=35临界值t0.05/2n−k=2.030；给定显著性水平变量βββββ∣0.2903.8606.3490.8600.56α=0.05βββββα=0.10β^β^3β^β^3β^3由表中结果可知，β^3、β^4所对应的t统计量绝对值均大于t0.05/2n−k=2.030与t0.10/2n−k=1.689，这说明在显著性水平α=0.05，α=0.10分别都应当拒绝原假设，也就是说，在其他解释变量不变的情况下，解释变量“教育支出在地方一般公共预算支出中比重”（X3)、“地方年末人口数”(X4）分别对被解释变量“地方一般公共预算教育支出”（Y）都有显著的影响。除此之外，与β^24.4.2经济意义检验根据模型估计结果可得，在假定其他变量不变的情况下，地区地方一般公共预算收入每增长1亿元，平均来说地方一般公共预算教育支出会增长0.0132亿元；教育支出在地方一般公共预算教育支出中的比重增加1%，平均来说地方一般公共预算教育支出将增加3.799829亿元；地区年末人口每增长1万人，平均来说地方一般公共预算教育支出会增长0.240572亿元；教育消费价格指数增加1个百分点，平均说来地方一般公共预算教育支出会增加1.815663亿元；居民人均教育文化娱乐消费每增加1元，平均来说地方一般公共预算教育支出可减少0.005416亿元；得到的结果与模型建设的理论相吻合，与经验判断相近，符合常理。5总结与结论本文通过对西南地区的教育支出情况进行分析，在对前人文献的分析与总结，最终决定从政府、居民、社会发展三个方面来研究教育支出的影响因素。经过分析与比较，选择了“地区年末人口数”，“地方一般公共预算收入”，“教育支出在地方一般公共预算支出中的比重”，“教育消费价格指数”，“居民人均教育文化娱乐消费”五个变量来代表政府、居民、社会三方面对教育支出的影响。通过对五个解释变量数据的收集与观测，决定构建多元线性回归模型，并使用最小二乘法得到了回归结果。从回归结果中我们可以看出模型的拟合优度很好，并且回归方程的显著性检验也得到了较好的结果。但在回归参数的显著性检验中我们发现有三个变量的显著性水平在给定的两个显著性水平中都未得到较好结果。最终在模型的经济意义检验中，得到的检验结果与理论分析和检验判断都基本一致，说明模型与变量的选择基本上都得到了较好的结果。通过对模型的最终分析，得到的结论为在以西南地区为代表的数据中。地区年末人口数，地方一般公共预算收入，教育支出在地方一般公共预算支出中的比重，教育消费价格指数，居民人均教育文化娱乐消费五个因素对教育支出的影响都是较为明显的，但在回归参数的检验中“地方一般公共预算收入”，“教育消费价格指数”，“居民人均教育文化娱乐消费”三个变量没有得到很好的显著性检验效果，究其原因分析，数据来源于西南地区的的各地级市，而在这些地级市中，除了省会城市外其余的地级市经济发展水平都较为落后。在较为落后的这些城市中，都是以基础教育为主，而对基础教育支出影响较为明显的是“地区年末人口数”，和“教育支出在地方一般公共预算支出中的比重”。在较为落后的城市中，经济发展水平较为缓慢，所以地方一般公共预算收入变化相对不高，在公共预算收入变化不大的情况下，教育支出在地方公共预算支出中的比重就会更多的影响最终的教育支出情况。类外在经济情况落后，以基础教