财政投入对教育效果的长期影响分析

更新时间:2019-07-16 10:30 | 来源:新闻中心 | 作者: | 点击数:

受各地区经济发展水平的制约,各省对教育的重视和财政支出不尽相同。因此,各地区的教育水平研究不能忽视财政因素的影响。如果将财政因素作为个体效应进行研究,则忽略财政因素的群际效应或环境效应。其结果是I型误差被放大,“多层线性模型在研究具有层结构的数据时可以提供更多”。稳定的统计和估算方法“[1]。因此,在分析人均教育年限的多阶段自相关时,本文引入了具有层次结构性质的金融教育资金指标,探讨了金融投入对各种教育效果的影响。从模型的角度来看,研究财政投入对教育的长期影响具有说服力和原创性。在理论研究方面,在国外研究中,Milesi-Ferretti和Roubini(1998)分析了其间接影响。政府教育支出私营部门补贴促进人力资本积累虽然理论证明财政教育支出对人力资本积累和长期经济增长有积极影响,但在经验证据中尚未得出一致的结论[2-4] Schultz(1990)提出“人力资本”的概念是指胡的知识,技能和健康的总和男人,一般可以通过正规教育,在职培训,医疗保健和劳动力转移来积累[5]。因此,人力资本可以通过知识和健康等指标来反映,而不仅限于就业人口。本文试图从人均教育时期来衡量财政教育投资对人力资本的影响。在国内研究中,李振英(2002)在批准人力资本时也采用了人均教育年数指数[6]。在模型应用方面,Kyo-seong Kim(2010)使用分层广义线性模型来分析影响贫困的各种因素。可以看出,多层次统计模型在探索外部因素方面具有独特的优势[7]。

此外,张晓雪(2002)在中国预测,在人均教育年限的预测中,人均教育时期会产生自我影响,即工作人口的人均受教育年限越大。在上一年,这个指标在明年增长。也更大[8]。因此,本文对两种模型的分析在理论上是可行的。

在这方面,我们可以从国内外的研究中获得理论支持。在模型应用方面,人均教育期用作衡量教育效果的指标,并采用多层次统计的思想[9]。在第一级,金融教育基金是第二层,探索金融投入与实际教育效果之间的内在联系。同时,结合AR模型的滞后效应和自相关效应,逐步开发三层统计模型,探讨财政教育资金对教育效果的长期影响,试图解决财务投入的长期影响难以衡量的问题。本文试图从实证分析中得出相关结论,并为决策者提供准确的信息。二,数据介绍和处理

基于前几年《中国统计年鉴》和《中国教育经费统计年鉴》,本文计算了1997年至2012年中国各省的人均受教育年限,并用1997年的价格指数衡量了1997年至2012年的财政教育基金。 31每个省和市16年的样本数据符合变量数和样本量110的比例。为了确保数据解释更直观,本文对自然对数进行了自然对数处理。金融教育经费数据。

三,模型描述

为了更清楚地反映财政教育经费的滞后效应和滞后期的趋势,本文分析了人均受教育年限的一阶到三阶自相关,并得出了金融教育经费的长期影响。不同的订单。长期趋势和短期波动决定了当年财政投资的时间跨度,模型设定如下

第一层

信息■=?茁■+?茁■信息■+?茁■信息■+?茁■信息■+ . +?茁■信息■+? ■

第二层

?茁■=+ R00 + r01Xj?滋0J

?茁1J=R10 + r11Xj +? Zi 1j

?茁2J=R20 + r21Xj +?子2j

财政投入对教育效果的长期影响分析

.

?茁I=RI0 + ri1Xj +?燕子矶

其中,Yij(i=1,2,3 . 31; j=1,2, 15)代表第i省第j年的人均受教育年限和Xj(j)=1,2, 31)j省财政教育经费的平均值; n表示价值AR模型的滞后顺序,以探索财政投入的滞后效应顺序和财政投入的长期影响。验证模型的建立是否可研究,即,因变量的总变化多少是由于第二层单元之间的差异以及测试模型的互相关。本文的交叉性和相关性是指由于省市之间金融教育经费的差异,人均教育年限的自相关总变化的比例。

?种子■=■≈0.92120

财政投入对教育效果的长期影响分析

从互相关测试来看,模型中总变差的约92.12%是由第二层因子引起的,因此适用于多层线性模型。

四,数据分析结果

可通过HLM7.01软件分析获得

从表1和表2的比较分析可以看出,引入双层变量后三阶模型的方差发生了显着变化,整体变化约为12.67%,难度P值为小于0.05,表明引入双层变量可以使模型解释更清晰。

截距和滞后期的回归系数因省而异。单词2检验的结果表明,各省之间的截距和滞后期的回归系数有明显的变化,因此可以建立具有Yi滞后三阶的二层模型。引入了二级可变金融教育资金X,并获得了以下回归结果(见表3)。从表3可以看出,模型结果属于滞后的三阶模型,金融教育资金的效果每隔一年都在下降。从短期来看,财政教育经费每增加1%,人均受教育年限将增加0.073年;从长远来看,财政教育经费对人均教育期的总体影响是相对平衡的。根据第二层财政投入系数的计算,第一年财政支出的投入效应是正的,在未来两年,它将逐渐受到其他因素的影响,从而提高效率包括金融教育投资。因此,基于本文的数据,财务投入的影响期约为3年,这也证明了做三阶滞后模型的合理性。五。结论和政策建议

(1)研究结论

1.在创新方面。本文首次利用多层次模型探讨了金融教育经费与教育效应的关系,并结合两个变量中的金融教育经费指标,探讨了财政教育经费投入的效应期,并进行了量化量化。财务投入。影响。

2.在影响因素方面。对于不同的省份,人均教育年数存在显着差异。这些差异的92.12%是由于其自身因素以外的因素造成的。根据可靠性分析,财政教育资金的投入是主要因素。

3.在实证分析方面。从模型可以看出,财政教育经费每增加一个百分点,相应的人均受教育年限将增加0.073年。如果不考虑持续投入,人均教育年限将呈下降趋势,相应的实际结果是中国人力资本知识水平下降。因此,政府投资的长期,不间断和稳定增长是确保中国人口素质提高的首要因素。当然,这篇论文也有缺点。例如,用于探索教育效果的指标具有一定的局限性,不能反映整体教育水平,需要进行修订。

(2)政策建议

由于目前的教育资金投入较轻,教育经费评估和教育质量评估无法统一。一方面,政策的有效性受到空间和时间的限制,政策的先见之明偏离了教育问题。考虑到金融教育支出缺乏灵活性,教育产业结构链不长,金融资本投资带来的溢出效用仍然较差。另一方面,由于长期教育经费不足,提供公共教育服务与购买公共教育服务之间存在不平衡。公众对优质教育服务的需求与实际教育质量之间存在差异。除了公共教育,家庭还会考虑其他教育。服务。在现行的教育体制下,教师的“终身”地位阻碍了教师的资源流动。在两种失衡的共同作用下,教师将选择更多特殊的课外培训班,进一步提高金融教育投入的效率。在短期内,教育投资可以带来教育效果的提高,但这种平衡点相对较低。 Soro模型原则的类比意味着对教育的持续投资只会在短期内提高人口的质量,但会改善人口。质量增长率接近于零。最终的结果是浪费了教育资金的金融投资,限制了资金的流动性和目标,降低了教育的投资收益。因此,在教育政策的压力下,管理者会错误地报告教育成果。从长远来看,财政教育投资的收入将接近零。以下是本文的一些建议。1,规范金融教育经费管理,提高资金使用效率。由于不同省市的经济发展水平不同,教育支出差异很大。受区域因素和历史因素的影响,各省,市,自治区应更加有针对性地管理金融教育经费的分配。在地理区域有限的地区,财政教育基金的收入曲线应该是灵活的。可以结合当地情况,重点建设教师和基础教育设施,解决贫困山区教师稀缺,教学设备落后等问题。在教育发展水平较高的地区,我们应该把重点放在改变教育质量观念上。基于本省财政资源的总体滞后,我们应该对教育发展进行长期规划和教育,以最大限度地发挥资金的长期效用。公众重视知识的重要性,改变长期温床培训带来的教育惯性。同时,教育部门审查教育项目计划时,对资金使用情况进行评估和评估,科学指导教育资金流动,确保人口教育稳步提高。

2.扩大财政教育的资金来源,增加教育投资。金融教育投资受省市GDP影响,相对稳定的外部环境是确保金融投入稳定增长的前提。因此,扩大财政教育经费来源,对于规范资金风险,稳定外部教育投资环境具有重要意义。一方面,地方教育是教育的充分补充,教育经费按照规定的比例从土地出让收入中累计,一定比例从当地彩票公益金拨款用于教育,教育投入通过多个渠道增加;另一方面,教育督导部门完善投资机制,适当引入非金融教育经费,利用慈善基金会充分发挥社会教育的积极性,倡导民间资本投入教育,弥补了教育资源的短缺。 (续第18页)

(上接第6页)同时,为确保多渠道教育经费来源的稳定,政府需要将财务资源纳入金融监管范围,严格执行国家财政资金管理法律制度和财务经纪法,建立科学详尽的预算管理机制。政府约束力和法律效力确保资金到位。

3.财政和教育共同制定了以“质量”为主要“数量”的财政政策。管理部门的分工可以在一定程度上保证实施效率,但也会降低政策的实际可操作性。共同制定政策,制定长期投资保障机制,确保资金投入和使用监督审计的统一,确保责任对人民的准确,进一步确保资金到位。在此前提下,金融投资基金将引导资金效应,资金流动将通过科研成果,质量课程和教学创新来控制,教育者的积极性和竞争性将通过以下形式得到加强。 “以奖励为补充”的财政支持。意识。






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