我國(guó)教育投入的影響因素分析研究 行政管理專業(yè)

1、目錄TOC o 1-3 h u HYPERLINK l _Toc24208 摘要 PAGEREF _Toc24208 2 HYPERLINK l _Toc14801 關(guān)鍵詞2 HYPERLINK l _Toc5485 1.引言 PAGEREF _Toc5485 3 HYPERLINK l _Toc4912 1.1研究現(xiàn)狀 PAGEREF _Toc4912 3 HYPERLINK l _Toc7705 1.2研究意義 PAGEREF _Toc7705 4 HYPERLINK l _Toc3832 2.多元線性回歸分析方法 PAGEREF _Toc3832 4 HYPERLINK l _Toc27

2、898 2.1多元線性回歸分析法簡(jiǎn)介 PAGEREF _Toc27898 4 HYPERLINK l _Toc20676 2.2顯著性檢驗(yàn) PAGEREF _Toc20676 4 HYPERLINK l _Toc15591 2.3 多重共線性 PAGEREF _Toc15591 5 HYPERLINK l _Toc16168 3.財(cái)政性教育投入的影響因素研究 PAGEREF _Toc16168 5 HYPERLINK l _Toc31956 3.1數(shù)據(jù)來源與變量介紹 PAGEREF _Toc31956 5 HYPERLINK l _Toc27958 3.2變量概念 PAGEREF _Toc27

3、958 6 HYPERLINK l _Toc31695 3.3數(shù)據(jù)分析 PAGEREF _Toc31695 7 HYPERLINK l _Toc23803 3.3.1 pearson相關(guān)關(guān)系分析 PAGEREF _Toc23803 7 HYPERLINK l _Toc19966 3.3.2 散點(diǎn)圖 PAGEREF _Toc19966 9 HYPERLINK l _Toc19214 3.4 回歸分析結(jié)果 PAGEREF _Toc19214 13 HYPERLINK l _Toc31362 3.4.1 進(jìn)入回歸分析 PAGEREF _Toc31362 13 HYPERLINK l _Toc2954

4、4 3.4.2逐步回歸分析 PAGEREF _Toc29544 15 HYPERLINK l _Toc16740 4.討論及建議 PAGEREF _Toc16740 18 HYPERLINK l _Toc534 致謝 PAGEREF _Toc534 19 HYPERLINK l _Toc506 參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc506 20 HYPERLINK l _Toc13972 英文摘要 PAGEREF _Toc13972 21我國(guó)財(cái)政性教育投入的影響因素分析摘要:改革開放以來，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛和社會(huì)持續(xù)不斷的進(jìn)步，教育事業(yè)的發(fā)展令人矚目。同時(shí)，教育事業(yè)的飛速發(fā)展又培養(yǎng)了一大批高素質(zhì)人

5、才，為經(jīng)濟(jì)騰飛與社會(huì)進(jìn)步注入了強(qiáng)大的動(dòng)力。而在教育事業(yè)中，財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出是最為重要的考量教育經(jīng)費(fèi)投入的因素。本文選擇財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的影響因素進(jìn)行研究，以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)為依據(jù)。財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)包含預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)與預(yù)算外教育經(jīng)費(fèi)，是指中央及地方各級(jí)財(cái)政部門或其上級(jí)主管部門在一年內(nèi)撥款到各類學(xué)校，教育事業(yè)單位或教育行政單位，并列入國(guó)家預(yù)算支出條目的教育經(jīng)費(fèi)。通過多元回歸的統(tǒng)計(jì)方法，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件spss建立回歸方程。最后根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的整體分析，提出通過財(cái)政性教育近年來,政府不斷加大教育資源的投入,擴(kuò)大招生規(guī)模,促使我國(guó)高等教育得到快速的發(fā)展,由此眾多學(xué)者提高了對(duì)教育資源效率問題的關(guān)

6、注度并對(duì)其進(jìn)行深入研究,文章借助創(chuàng)設(shè)高等教育投入與產(chǎn)出指標(biāo)體系的方法,選取我國(guó)2015-2017年數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對(duì)我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)高等教育的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算和分析,并通過托賓模型(Tobit)分析高等教育投入產(chǎn)出效率的影響因素。結(jié)果顯示:我國(guó)高等教育投入產(chǎn)出的綜合效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率均處于較高的水平,但是在綜合效率方面存在著明顯的地區(qū)差異,少數(shù)地區(qū)高等教育投入產(chǎn)出與教育規(guī)模不相匹配。建議:通過優(yōu)化高校師資隊(duì)伍的結(jié)構(gòu),提高高校教育的層次水平,同時(shí)確保教育經(jīng)費(fèi)投入的多元發(fā)展,以實(shí)現(xiàn)教育效率均衡有效。經(jīng)費(fèi)發(fā)展我國(guó)教育事業(yè)的相關(guān)建議。關(guān)鍵詞：財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi) 相關(guān)分析 多

7、元線性回歸分析 AbstractAnanalysisofthefactorsaffectingthefinancialeducationinvestmentinChinaAbstract:Sincethereformandopeningup,withtherapiddevelopmentofChinaseconomyandsocialprogress,thedevelopmentofeducation.Atthesametime,therapiddevelopmentofthecauseofeducationhastrainedalargenumberofhigh-qualitytalents

8、fortheeconomictake-offandintoapowerfuldrivingforce.Ineducation,financialeducationexpenditureisthemostimportantfactortoconsidertheinvestmentofeducationfunds.nthispaper,westudytheinfluencefactorsoffinancialeducationfunds,basedonthedatafromtheNationalBureauofstatistics.Throughthestatisticalmethodofmult

9、ipleregression,theregressionequationwasestablishedbyusingstatisticalsoftwarespss.Finally,basedontheoverallanalysisofthedata,thispaperputsforwardsomesuggestionsonthedevelopmentofChinaseducationthroughfinancialeducationfunds.In recent years, the government has increased investment in education resourc

10、es, expand the scale of enrollment, prompting the development of higher education in China to get fast, many scholars have thus increased attention to the problems of education resource efficiency and carries on the thorough research, the article with the help of creating the index system of higher

11、education input and output method, selecting data from 2015 to 2017 in our country, using the data envelopment analysis (DEA) to our countrys 31 provinces, cities and autonomous regions to measure and analysis of the input-output efficiency of higher education, and through the tobin model (Tobit) an

12、alysis the influence factors of higher education input and output efficiency. The results show that the comprehensive efficiency, technical efficiency and scale efficiency of Chinas higher education input and output are all at a high level, but there are obvious regional differences in the comprehen

13、sive efficiency, and the input-output of higher education in a few regions do not match the scale of education. Suggestions: improve the level of education and ensure the diversified development of education funds, so as to achieve the balanced and effective education efficiency.Key words: financial

14、educationfunds correlation analysis multiple regression analysis 1.引言 1.1研究現(xiàn)狀 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)包含預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費(fèi)與預(yù)算外教育經(jīng)費(fèi)，是指中央及地方各級(jí)財(cái)政部門或其上級(jí)主管部門在一年內(nèi)撥款到各類學(xué)校，教育事業(yè)單位或教育行政單位，并列入國(guó)家預(yù)算支出條目的教育經(jīng)費(fèi)。 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)在國(guó)內(nèi)有許多專家學(xué)者對(duì)其做過研究，主要是研究財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的支出現(xiàn)狀與對(duì)策，投入現(xiàn)狀與對(duì)策以及財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的管理研究等方面。其中對(duì)于財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的總量、支出結(jié)構(gòu)、支出比例、地區(qū)差異、教育經(jīng)費(fèi)短缺等問題進(jìn)行了探討。而對(duì)于影響財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的因素卻很

15、少涉及，往往片面的認(rèn)為是國(guó)家政策的影響。而事實(shí)上，在國(guó)家財(cái)政政策的背后，卻是國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平發(fā)揮著重要的影響，對(duì)于這些因素，我們需要找出來并加以研究探討。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛和社會(huì)持續(xù)不斷的進(jìn)步，教育事業(yè)的發(fā)展令人矚目。同時(shí)，教育事業(yè)的飛速發(fā)展又培養(yǎng)了一大批高素質(zhì)人才，為經(jīng)濟(jì)騰飛與社會(huì)進(jìn)步注入了強(qiáng)大的動(dòng)力。而在教育事業(yè)中，財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出是最為重要的考量教育經(jīng)費(fèi)投入的因素。本文選擇財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的影響因素進(jìn)行研究，以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)為依據(jù)。通過多元回歸的統(tǒng)計(jì)方法，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件spss建立回歸方程。最后根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的整體分析，提出通過財(cái)政性教育近年來,政府不斷加大教育資源的投入,

16、擴(kuò)大招生規(guī)模,促使我國(guó)高等教育得到快速的發(fā)展,由此眾多學(xué)者提高了對(duì)教育資源效率問題的關(guān)注度并對(duì)其進(jìn)行深入研究,文章借助創(chuàng)設(shè)高等教育投入與產(chǎn)出指標(biāo)體系的方法,選取我國(guó)2015-2017年數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對(duì)我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)高等教育的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算和分析,并通過托賓模型(Tobit)分析高等教育投入產(chǎn)出效率的影響因素。1.2研究意義 十年樹木，百年樹人，教育是定國(guó)安邦的百年大計(jì)。實(shí)行“科教興國(guó)”“人才強(qiáng)國(guó)”戰(zhàn)略，對(duì)于實(shí)現(xiàn)中華民族的復(fù)興有著巨大的的促進(jìn)作用。從2012年開始，國(guó)家的財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)已經(jīng)連續(xù)四年占GDP比例超過4%，達(dá)到了國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，教育取得了巨大的進(jìn)步。國(guó)家財(cái)政

17、性教育經(jīng)費(fèi)占GDP的比重是否達(dá)到4%是國(guó)際中衡量國(guó)家或地區(qū)教育發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)線。在1993年，我國(guó)就提出在2000年實(shí)現(xiàn)國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)占GDP達(dá)4%的目標(biāo)，而這一目標(biāo)一直到2012年才實(shí)現(xiàn)。本文的研究對(duì)于了解這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)有著重要意義，了解教育經(jīng)費(fèi)背后經(jīng)濟(jì)發(fā)展所起的重要作用。2.多元線性回歸分析方法2.1多元線性回歸分析法簡(jiǎn)介 在回歸分析中，被解釋的變量稱為因變量，用Y表示；用來解釋因變量的變量稱為自變量，用X表示。通常，我們把研究一個(gè)自變量與因變量和誤差項(xiàng)之間的線性關(guān)系的模型稱為一元線性回歸模型,可表示為： Y=0+1X+ （2-1） 式（2-1）中0，1為模型的參數(shù)。與一元線性回歸模型

18、類似，我們把研究多個(gè)自變量X1，X2，Xn與因變量Y和誤差項(xiàng)之間的線性關(guān)系的模型稱為多元線性回歸模型，可表示為： Y=0+1X1+nXn+ （2-2） 式（2-2）中0，1，2，n為模型的參數(shù)。然后根據(jù)搜集整理的數(shù)據(jù)計(jì)算出具體的參數(shù)值，并寫出回歸方程的具體形式，就可以估計(jì)出因變量Y怎樣隨著自變量X而變化?；貧w系數(shù)指明了自變量每變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，因變量的變化值。 誤差項(xiàng)通常要滿足以下三個(gè)性質(zhì)： （1）期望為0 （2）方差相等 （3）服從正態(tài)分布2.2顯著性檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)包括線性關(guān)系檢驗(yàn)與回歸系數(shù)的檢驗(yàn)。線性關(guān)系檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)因變量Y與多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系是不是顯著的。在多個(gè)自變量之中，僅僅只需

19、要存在一個(gè)自變量和因變量的線性關(guān)系顯著，線性關(guān)系的檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）就可以通過，但是這并不意味著每一個(gè)自變量對(duì)因變量的作用都顯著。對(duì)于影響不顯著的自變量，我們就不必放入回歸模型中了。通過了線性關(guān)系檢驗(yàn)之后，就可以進(jìn)行回歸系數(shù)的檢驗(yàn)。當(dāng)有幾個(gè)自變量之間高度相關(guān)時(shí)，會(huì)造成一部分回歸系數(shù)無法通過檢驗(yàn)。這種情況造成的問題就稱為多重共線性。2.3 多重共線性在回歸模型中，如果自變量中兩個(gè)或兩個(gè)以上的變量存在相關(guān)性，就稱回歸模型中有多重共線性。多重共線性的存在會(huì)產(chǎn)生許多問題，會(huì)使得回歸模型混亂，把回歸指向錯(cuò)誤的方向。一般來說，下列情況的出現(xiàn)表明存在多重共線性：模型中的自變量之間有明顯相關(guān)。模型中F檢驗(yàn)顯著，而

20、回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著?；貧w系數(shù)的符號(hào)明顯與預(yù)期不同。通過計(jì)算容忍度與方差擴(kuò)大因子。即1-Ri2與1/1-Ri2 對(duì)于多重共線性，通常采用逐步回歸分析法，剔除一個(gè)或多個(gè)相關(guān)的自變量。需要注意的是，在建立模型時(shí)，并不是自變量越多越好。如果引入的不合適或者數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠好，回歸結(jié)果會(huì)混亂，不能完全消除共線性，致使回歸結(jié)果無意義。3.財(cái)政性教育投入的影響因素研究3.1數(shù)據(jù)來源與變量介紹數(shù)據(jù)均來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。在選擇變量時(shí)均考慮了與財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的關(guān)系后慎重選擇。記Y為財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出（億元）。自變量有：X1GDP（億元）X2普通高等學(xué)校數(shù)（所）X3社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億

21、元）X4城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）X5全國(guó)高校本科生在校生人數(shù)(萬(wàn)人）X6中國(guó)人口總數(shù)(萬(wàn)人） （7）X7新增固定資產(chǎn)(億元)3.2變量概念（1） GDP：一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一段時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)的所有產(chǎn)品與勞務(wù)的總價(jià)值。（2）普通高等學(xué)校數(shù)：由教育部或省級(jí)教育廳主管的全日制高?？倲?shù)。（3）社會(huì)消費(fèi)品零售總額：每年國(guó)家各行業(yè)的消費(fèi)品零售額加總而得。（4）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入：從居民總收入中扣除各項(xiàng)費(fèi)用而剩下來的自由支配的收入。 （5）全國(guó)高校本科生在校生人數(shù)：全國(guó)各個(gè)本科高校在校生人數(shù)之和。中國(guó)人口總數(shù)：中國(guó)每年年末統(tǒng)計(jì)的全國(guó)人口總數(shù)。新增固定資產(chǎn)：每一年通過投資活動(dòng)形成的新固定資產(chǎn)的價(jià)值。 表3-

22、1 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與其他變量的經(jīng)費(fèi)支出時(shí)間YX1X2X3X4X5X6X719961671.771813.6103228360.24838.9115.389112238913080.619971862.5479715102031252.95160.3153.468912362614959.9119982032.4585195.5102233378.15425.1223.464712476117081.3419992287.1890564.4107135647.95854272.442112578618682.7120002562.61100280.1104139105.76280340.01

23、8112674320715.1720013057.01110863.1122543055.46859.6424.374412762721666.2720023491.4121717.4139648135.97702.8527.084512845324791.9120033850.62117422155252516.38472.2629.208912922728663.920044465.86161840.21731595019421.6737.843612998834731.3920055161.08187318.9179268352.610493848.818813075645206.652

24、0066348.36219438.5186779145.211759.5943.339513144856290.920078280.21270232.3190893571.613785.81024.30313212967367.49200810449.63319515.52263114830.115780.81104.220713280284545.26200912231.09349081.42305133048.217174.71179.8511133450113943.89201014670.07413030.3235815800819109.41265.6132134091136970.

25、26201118586.7489300.62409187205.821809.81349.6577134735184353.91201223147.57540367.42442214432.724564.71427.0888135404222399.81201324488.21595244.42491242842.826955.61494.4353136072269780.28201426420.586439742529271896.128844.51541.0653136782333338.99201529221.45689052.12560300930.831195.21576.68481

26、37462386200.09201631058.377441272573329027.633616.71609.2458138567415278.263.3數(shù)據(jù)分析3.3.1 pearson相關(guān)關(guān)系分析 相關(guān)關(guān)系與函數(shù)關(guān)系是兩種完全不同的類型，它的特征是某個(gè)變量的取值不可以由另一個(gè)變量唯一確定，這種不確定的變量之間的關(guān)系不能由函數(shù)關(guān)系進(jìn)行描述，但可以通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的觀察和分析，發(fā)現(xiàn)許多變量之間存在一定的客觀規(guī)律。在判定相關(guān)程度時(shí)，通常通過相關(guān)系數(shù)r判定。它是通過樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出來的，主要性質(zhì)包括：在-1到1之間取值，當(dāng)r等于-1時(shí)，說明存在完全負(fù)線性相關(guān)；當(dāng)r等于-1到0之間時(shí)，說明存在負(fù)線性相

27、關(guān)；當(dāng)r等于1時(shí)，說明存在完全正線性相關(guān)；當(dāng)r等于0到1之間時(shí)，說明存在正線性相關(guān)；當(dāng)r等于0時(shí)，說明無關(guān)。r是對(duì)稱的，即Y與X，X與Y的相關(guān)系數(shù)相等。當(dāng)r的絕對(duì)值大于等于0.8時(shí)，是高度相關(guān)；當(dāng)r的絕對(duì)值大于等于0.5小于0.8時(shí)，是中度相關(guān)；當(dāng)r的絕對(duì)值大于等于0.3小于0.5時(shí)，是低度相關(guān)；當(dāng)r小于0.3時(shí)，相關(guān)程度很弱。 首先，我們將對(duì)財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出Y的變化態(tài)勢(shì)用折線圖簡(jiǎn)單圖示。 圖3-2 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)隨年份變化的折線圖由以上折線圖可以看出，財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)隨著年份的增長(zhǎng)呈現(xiàn)出遞增趨勢(shì)，對(duì)于增長(zhǎng)有重要影響的因素，值得去研究。接下來將用相關(guān)分析方法進(jìn)行分析。表3-3 pearson相

28、關(guān)分析圖相關(guān)性YX1X2X3X4X5X6X7YPearson 相關(guān)性1.996*.888*.998*.995*.919*.908*.985*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000.000.000N2121212121212121X1Pearson 相關(guān)性.996*1.917*.995*.999*.944*.932*.975*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000.000.000N2121212121212121X2Pearson 相關(guān)性.888*.917*1.885*.924*.990*.973*.823*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000.

29、000.000N2121212121212121X3Pearson 相關(guān)性.998*.995*.885*1.995*.917*.910*.991*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000.000.000N2121212121212121X4Pearson 相關(guān)性.995*.999*.924*.995*1.950*.941*.975*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000.000.000N2121212121212121X5Pearson 相關(guān)性.919*.944*.990*.917*.950*1.992*.864*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.0

30、00.000.000N2121212121212121X6Pearson 相關(guān)性.908*.932*.973*.910*.941*.992*1.862*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000.000.000N2121212121212121X7Pearson 相關(guān)性.985*.975*.823*.991*.975*.864*.862*1顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000.000.000N2121212121212121*. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。由上圖可知，相關(guān)系數(shù)的值均在0.823以上，表明各變量之間有高度的線性關(guān)系，為了直觀表明相關(guān)關(guān)系的正

31、負(fù)，接下來用散點(diǎn)圖更直觀的說明。 3.3.2 散點(diǎn)圖 圖3-4 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與GDP關(guān)系散點(diǎn)圖 圖3-5 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與普通高等學(xué)校數(shù)關(guān)系散點(diǎn)圖 圖3-6 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與社會(huì)消費(fèi)品零售總額關(guān)系散點(diǎn)圖 圖3-7 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入關(guān)系散點(diǎn)圖 圖3-8 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與全國(guó)高校本科生在校生人數(shù)關(guān)系散點(diǎn)圖 圖3-9 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與中國(guó)人口總數(shù)關(guān)系散點(diǎn)圖 圖3-10 財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出與新增固定資產(chǎn)關(guān)系散點(diǎn)圖通過以上7個(gè)散點(diǎn)圖，可以說明因變量Y與自變量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之間大體存在著正線性相關(guān)關(guān)系,即財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)隨著各個(gè)變量的

32、增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。接下來用回歸分析更清楚地說明，當(dāng)各個(gè)變量變動(dòng)時(shí)對(duì)因變量變量的影響。3.4 回歸分析結(jié)果3.4.1 回歸分析 表3-11 模型匯總圖模型匯總b模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.999a.998.996608.26143a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), X7, X2, X6, X1, X5, X4, X3。b. 因變量: Y 表3-11表明調(diào)整的可決系數(shù)為0.996，說明財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的變差中約有99.6%可由回歸模型解釋，模型擬合較好。 表3-12 方差分析表Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸2.043E972.919E8788.928.000a殘差4809765.

33、52313369981.963總計(jì)2.048E920a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), X7, X2, X6, X1, X5, X4, X3。b. 因變量: Y由表3-12可知方差檢驗(yàn)的F=788.928，p值=0.00，在顯著性水平=0.05下，回歸模型的線性關(guān)系顯著。 表3-13 模型參數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計(jì)量B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版容差VIF1(常量)64322.23149597.0041.297.217X1-.006.022-.125-.249.807.0011388.939X2-4.2952.578-.255-1.666.120.008129.430X3

34、.133.0991.2861.347.201.0005041.051X4.571.809.532.705.493.0003150.156X56.0447.459.307.810.432.001794.253X6-.525.394-.245-1.334.205.005187.160X7-.041.026-.531-1.556.144.002644.451a. 因變量: Y 由表3-13回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)可知，X1，X2，X,6，X7，在顯著性水平=0.05下不顯著，同時(shí)X1，X2，X6，X7的回歸系數(shù)符號(hào)與我們的預(yù)期不符，得到的回歸模型為：Y=64322.231-0.006X1-4.295X2

35、+0.133X3+0.571X4+6.044X5-0.525X6-0.041X7雖然模型擬合較好，但是可以初步判斷存在多重共線性。下面采用逐步回歸分析法消除多重共線性。3.4.2逐步回歸分析表3-14 模型匯總圖模型匯總c模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.998a.995.995728.601012.998b.996.996661.14324a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), X3。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), X3, X1。c. 因變量: Y 表3-14表明兩個(gè)模型的調(diào)整的可決系數(shù)分別為0.995和0.996，表明模型一與模型二分別可以解釋財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)99.5%與99.6%的變差。兩個(gè)

36、模型擬合的都很好。表3-15 方差分析表Anovac模型平方和df均方FSig.1回歸2.038E912.038E93838.957.000a殘差10086329.33919530859.439總計(jì)2.048E9202回歸2.040E921.020E92333.695.000b殘差7867986.86618437110.381總計(jì)2.048E920表3-15表明模型一的F檢驗(yàn)值為3838.597，p值=0.00，在顯著性水平=0.05下，回歸模型的線性關(guān)系顯著；模型二的F檢驗(yàn)值為2333.695，p值=0.00，在顯著性水平=0.05下，回歸模型的線性關(guān)系也顯著。表3-16 模型參數(shù)的估計(jì)和檢

37、驗(yàn)系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計(jì)量B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版容差VIF1(常量)-1394.800258.157-5.403.000X3.103.002.99861.959.0001.0001.0002(常量)-1736.397279.049-6.223.000X3.068.016.6554.291.000.009109.238X1.015.007.3442.253.037.009109.238a. 因變量: Y 表3-16表明兩個(gè)模型用于檢驗(yàn)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)量t值均大于顯著性水平，都通過了顯著性檢驗(yàn)。 可以寫出最后兩個(gè)模型分別為（1）Y=-1394.8+0.103X3 （2）Y=-

38、1736.397+0.068X1+0.015X3由于模型二多保留了一個(gè)變量，對(duì)模型因變量的解釋更全面，所以選擇模型二為最后得到的模型。模型二說明當(dāng)GDPX1每增加1億元時(shí)，財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出Y將增加0.068億元，社會(huì)消費(fèi)品零售總額X3每增加1億元時(shí)，財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)支出Y將增加0.015億元。表3-17 已排除變量表已排除的變量c模型Beta IntSig.偏相關(guān)共線性統(tǒng)計(jì)量容差VIF最小容差1X1.344a2.253.037.469.009109.238.009X2.025a.714.484.166.2174.604.217X4.200a1.216.240.276.009106.610.00

39、9X5.028a.688.501.160.1596.288.159X6.002a.049.962.011.1725.822.172X7-.226a-1.975.064-.422.01758.031.0172X2-.100b-1.964.066-.430.07213.980.003X4-.406b-1.344.197-.310.002447.025.002X5-.112b-1.927.071-.423.05518.232.003X6-.085b-1.977.064-.432.1009.992.005X7.022b.077.939.019.003353.390.001 表3-17表明兩個(gè)模型分別排

40、除了哪些變量，消除了多重共線性。 表3-18 殘差統(tǒng)計(jì)量圖殘差統(tǒng)計(jì)量a極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn) 偏差N預(yù)測(cè)值1285.538231959.837911206.890010099.9132121殘差-901.468572075.07935.00000627.2155521標(biāo)準(zhǔn) 預(yù)測(cè)值-.9822.055.0001.00021標(biāo)準(zhǔn) 殘差-1.3633.139.000.94921a. 因變量: Y表3-18表明殘差的均值為0，符合對(duì)殘差的期望為0的假設(shè)。 圖3-19 標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖 圖3-19表明出了標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)曲線，符合正態(tài)性的假定。接下來用P-P圖進(jìn)一步說明。 圖3-19 標(biāo)準(zhǔn)化殘差的正態(tài)概

41、率圖圖3-19表明散點(diǎn)基本在直線附近，各點(diǎn)近似呈現(xiàn)成一條直線，基本符合正態(tài)性假定，模型擬合較好。討論及建議 多元線性回歸中，本文用逐步回歸消除多重共線性，建立了較為良好的模型。通過對(duì)上文數(shù)據(jù)分析的解讀，我們可以知道在選取的變量中，消除了多重共線性之后，對(duì)財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)有重要影響的因素有GDP與社會(huì)消費(fèi)品零售總額，均與財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)呈現(xiàn)正相關(guān)，對(duì)于如何促進(jìn)教育事業(yè)發(fā)展的建議就可以從這兩個(gè)方面入手。結(jié)果顯示:我國(guó)高等教育投入產(chǎn)出的綜合效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率均處于較高的水平,但是在綜合效率方面存在著明顯的地區(qū)差異,少數(shù)地區(qū)高等教育投入產(chǎn)出與教育規(guī)模不相匹配。建議:通過優(yōu)化高校師資隊(duì)伍的結(jié)構(gòu),提高高

42、校教育的層次水平,同時(shí)確保教育經(jīng)費(fèi)投入的多元發(fā)展,以實(shí)現(xiàn)教育效率均衡有效。經(jīng)費(fèi)發(fā)展我國(guó)教育事業(yè)的相關(guān)建議。經(jīng)濟(jì)實(shí)力的強(qiáng)大是我國(guó)發(fā)展教育的重要支柱，有了強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，才會(huì)有充足的財(cái)政收入和開支，才會(huì)有充足的財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)投入，從而促進(jìn)教育事業(yè)取得更大的突破。我國(guó)的GDP增長(zhǎng)在7%左右，經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，要促進(jìn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展，保證充足的經(jīng)費(fèi)來源，趕上乃至超越發(fā)達(dá)國(guó)家教育經(jīng)費(fèi)占GDP 的比重，早日實(shí)現(xiàn)教育興國(guó)，人才強(qiáng)國(guó)的目標(biāo)。社會(huì)消費(fèi)品零售總額的增長(zhǎng)也對(duì)財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)的增長(zhǎng)有重要作用，為了促進(jìn)其增長(zhǎng)。我們要采取措施，擴(kuò)大內(nèi)需，增加居民的消費(fèi)需求，保持物價(jià)水平穩(wěn)定，使居民保持穩(wěn)定的收入消費(fèi)預(yù)期。 從以上建議入手，必定可以使教育事業(yè)有更大的進(jìn)步。、參考文獻(xiàn)： 1張方捷,趙明濤,饒慧婷,王妍.基于主成分回歸法的我國(guó)教育經(jīng)費(fèi)投入影響因素研究J.現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2018,39(20):11-12.2李瑛,蔡聲霞,任珺楠.城市基礎(chǔ)教育財(cái)政投入均等化的測(cè)量與影響因素基于天津的實(shí)證J.城市發(fā)展研究,2018,25(03):112-117.3蔡文伯,翟柳淅.我國(guó)中等職業(yè)教育經(jīng)費(fèi)投入效率及影響因素分析基于DEA-Malmquist指數(shù)模型與空間面板計(jì)量模型J.職業(yè)技術(shù)教育,2018,39(01):55-59.4高娟,馬陸亭.OECD國(guó)家高職教育宏觀投入的影響因素