區域高校經費投入與經濟發展關系的實證分析

[摘要]利用1998－2006年中國各地區數據，得用面板數據模型對區域高校經費投入與經濟發展的關系進行了實證分析，結果表明高校經費投入與經濟發展正相關，且經濟越落后，教育負擔越重。

[關鍵詞]經費投入；經濟發展；面板數據

[中圖分類號]F224.0 ［文獻標識碼］ Ａ

[文章編號] １６７３－０４６１（２００8）12－００59－０4

※本文由全國教育科學規劃課題《政府與高校新型關系下部委院校屬地化管理后高校投入制度改革的調查與研究》（DIA050125）資助。

一、引 言

建國以來，我國高校經費投入體制經歷了兩種模式：“基數加發展的經費分配模式”和“綜合定額加專項補助的經費分配模式”。

從1949～1985年，我國采用“基數加發展的經費分配模式”。這種模式是指由財政部門和學校主管部門根據學校的規模以及各種日常經費開支的需要，核定一個撥款基數，以后各財政年度的經費預算在上年的基數基礎上，根據財力狀況增加本年度的發展經費。該分配模式由1955年8月發布的《關于加強文教衛生事業定員定額的制訂工作的聯合通知》所確定，其經費預算公式概括為：某高校撥款總額等于各項定額標準分別乘以相應定員數目再加總。其中定員定額核定經費包括“教職工經費開支”和“學生經費開支”兩部分。“基數加發展的經費分配模式”便于國家對高校的管理，但撥款與高校效益無關，會導致單位成本越高的學校，獲得的經費越多，不利于資源的最優配置，造成一方面經費不足，另一方面經費嚴重浪費。

1986年，原國家教委、財政部聯合頒發了《高等學校財務管理改革實施辦法》，提出對高等學校教育事業費的撥款辦法進行改革，在年度預算核定方式上把原來的“基數加發展”的撥款方式改為“綜合定額加專項補助的經費分配模式”。 綜合定額包括教職工工資、補助工資、職工福利費、學生獎學金（人發助學金）、公務費、業務費、設備購置費、修繕費，其他費用和差額補助費等。這部分經費由主管部門按照定額標準和學生人數核定下達。專項補助包括專業設備補助費、長期外籍專家經費、離退休人員經費、世界銀行貸款設備維護費和特殊項目補助費等。

1986年3月國務院頒布的《高等教育管理職責暫行規定》構建了分級管理的基本框架，并進一步擴大了高等學校的管理權限，包括：按照國家規定的比例實行跨部門、跨地區的聯合辦學，接受委托培養生和自費生。1995年首次實行自費、委培、公費生“并軌”，這實際上是提高了高等學校學生收費標準。高等教育收費改革工作1989年開始在全國范圍內展開，并于1997年完成，所有新生都實行繳費上學制度。1995年《中華人民共和國教育法》明確規定“建立以財政撥款為主，其他多種渠道籌措教育經費為輔的體制”， 并把教育經費的“三個增長法律化。1998年，《中華人民共和國高等教育法》明確規定“各級人民政府教育財政撥款的增長應當高于財政經常性收入的增長。”

由于兩級分權的經費投入制度的構建，各地區高校經費投入（尤其是地方高校）主要取決于各地區的財政撥款，而財政撥款取決于財政收入，財政收入又取決于經濟發展水平，因此，各地區經濟發展水平應是影響高校經費投入尤其是預算內經費投入的主要因素。

二、理論模型的構建

由于中國樣本數據的時間較短，另外各省份的情況也千差萬別，采用面板數據分析方法可將時序分析和截面分析結合起來，將那些因省份而異且不可觀察的因素控制住，盡量減少結果的偏誤。

1.面板數據模型的基本形式

設yit為被解釋變量在橫截面i時間t上的數值；xjit為第j個解釋變量在橫截面i和時間t上的數值；uit為第i截面上時間t下的隨機擾動項；βji為第i橫截面上的第j個解釋變量的模型參數；αi為常數項代表第i橫截面（第i個體的影響）；解釋變量數為j=1，2，…，k；截面數為i =1，2，…，n；時間長度為t =1，2，…，T。

則單方程面板數據模型的一般形式可寫成

yit=αi+β1ix1it+β2ix2it+…+βkixkit+uit

i=1，2，…，n;t=1，2，…，T（1）

根據對模型參數的不同假設，模型（1）可以衍生出各種不同類型的平行數據模型。常用的有如下三種情形：

情形1：αi=αj，βi=βj

這種情形意味著模型在橫截面上無個體影響、無結構變化，可將模型簡單地視為是橫截面數據堆積的模型。這種模型與一般的回歸模型無本質區別，只要隨機擾動項服從經典基本假設條件：對一切i和t，uit～iid(0，σ2)，即對任一給定的單元，觀測值皆為序列不相關，且對不同單元和不同時間，隨機擾動項都具有同方差性，且具有相同的正態分布，對此模型則就可以采用OLS法進行估計，且估計量是線性、無偏、有效和一致的。但對于這類平行數據模型，由于下面我們即將說明的原因，它通常并不適用。

情形2：αi≠αj，βi≠βj

在這種情形下，由于模型僅存在個體影響，不存在結構性的變化，即解釋變量的結構參數在不同橫截面上是相同的，不同的只是截距項，故通常把它稱為變截距平行數據模型。對于該種變截距模型，根據個體影響是常數還是隨機變量，又可分為固定效應模型和隨機效應模型。

情形3：αi≠αj，βi≠βj

在這種情形下，由于模型既存在個體影響，又存在結構變化，故通常把它稱為變系數模型。

相對于混合估計模型來說，是否有必要建立固定效應模型可以通過F檢驗來完成。

H0：對于不同橫截面模型截距項相同（建立混合估計模型）。

H1：對于不同橫截面模型的截距項不同（建立時刻固定效應模型）。

F統計量定義為：

不同根情況下的單位根檢驗主要包括IPS（Im-Pesaran-Shin）檢驗和Maddala and Wu檢驗。IPS檢驗克服了LL檢驗的缺陷，允許面板中不同時間序列的 不同。Maddala and Wu檢驗包括FisherADF、FisherPP檢驗統計量。

3.面板數據的協整檢驗

當宏觀經濟變量非平穩時，為避免虛假回歸，需要討論面板數據的協整性。基于殘差的面板數據檢驗是最常用的方法，對于同質面板數據，一般根據Kao（1999）年提出的DF檢驗和ADF檢驗；對于異質面板數據（允許截距和斜率同時變動），常采用Pedroni（2004）年提出的方法。[1]

三、經費投入與經濟發展關系的實證分析

1.變量與數據說明

根據第一部分的分析，經濟發展水平是影響各地區高校經費投入的重要因素，因此經費投入與經濟發展關系的實證模型設置如下：

eduit=αit+βit1pgdpit+uit（5）

式中，eduit為被解釋變量，表示各地區高校生均預算內教育事業費；pgdpit為解釋變量，表示各地區人均國內生產總值；i(i=1，…，31)表示第i個省份；t(t =1998，…，2006)表示第t年。

根據我國的高校經費撥款辦法，高校經費投入除了和各地區的經濟發展水平有關外，還和各地區的高校在校學生人數有關。為了模型的簡化，本文將被解釋變量設置為生均經費投入，從而把在校生人數的影響考慮在內。另外， 1998年《中華人民共和國高等教育法》第一次以立法的形式明確規定“國家建立以財政撥款為主，其他多種渠道籌措教育經費為輔的體制”，從而開啟了高校教育財政的新階段，因此，本文將樣本范圍設置為1998年至2006年。教育經費數據來源于1998～2006年《全國教育經費執行情況統計公告》，人均國內生產總值數據來源于1999－2007年《中國統計年鑒》。

2.面板數據的單位根檢驗

在進行面板數據回歸分析之前，為了避免虛假回歸，首先進行單位根檢驗。為了保證檢驗結果的穩健性，本文采用LLC、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP四種方法，以便進行比較和驗證。表1列出了面板數據單位根檢驗的結果。

由表1知，對于eduit，LLC檢驗表明拒絕存在共同的單位根，IPS和FisherADF檢驗表明存在不同的單位根，而Fisherpp檢驗卻表明不存在不同的單位根；就eduit的差分變量Δeduit而言，四種方法均表明不存在單位根，因此我們認為eduit是一階單整的；

對于pgdpit，四種方法均表明存在單位根；就pgdpit的差分變量Δeduit，四種方法均拒絕原假設，表明差分后平穩，不存在單位根，因此pgdpit也是一階單整的。由于eduit和pgdpit均為一階單整序列，所以具有存在協整關系的可能。

由于目前面板數據的協整檢驗多為基于恩格爾—格蘭杰殘差的檢驗方法，所以應首先進行協整回歸，然后進行協整檢驗。

3.面板數據的回歸分析

為了辨別面板回歸模型的具體形式，需要進行模型設定檢驗。在理論上可以采用hausman檢驗判斷應采用固定效應模型還是隨機效應模型，采用F檢驗判斷應采用固定效應模型還是混合回歸模型。由于本文數據的時間長度相對于截面不是足夠長，無法直接估計隨機效應變系數模型（可直接估計隨機效應模型），也就無法計算hausman檢驗的x2統計量。在實際應用時，一般經驗的做法是，當我們不能把觀測值當做從一個大總體中隨機抽樣的結果時，我們通常使用固定效應法。否則，如果研究樣本是從總體隨機抽取的，并且預期利用模型推斷總體的統計性質，則將模型設定為隨機效應模型。[2]由于本文采用了中國大陸31個省（自治區、直轄市）的數據，所以既使不進行hausman檢驗，根據經驗做法，也可以建立固定效應變系數模型。經過檢驗，截面固定效應不成立，最后的估計結果見表2：

4.面板協整檢驗

為了驗證變系數模型是否為虛假回歸，采用Kao面板協整檢驗，結果見表3：

由表3中ADF檢驗t統計量取值及P值可知，在0.05的顯著性水平下，eduit和pgdpit存在協整關系。

四、結 論

由表2的回歸分析結果，可以得出以下兩個結論：

第一，高校經費投入與經濟發展水平正相關。各截面單元回歸系數均為正值，表明高校經費投入與經濟發展水平正相關。高校經費主要來源于國家財政收入，財政收入又與經濟發展水平高度相關。因此經濟發展水平越高，就越有可能投入更多的教育經費。改革開放后，我國高校教育經費隨著經濟發展持續增長充分說明了這一點。1995年《中華人民共和國教育法》規定了教育經費的“三個增長”，即教育財政撥款的增長要高于財政經常性收入的增長；生均教育費用逐步增長；老師工資和生均公用經費逐步增長速度。1998年《中華人民共和國高等教育法》進一步規定“國家財政性教育經費支出占國民生產總值的比例應當隨著國民經濟的發展和財政收入的增長逐步提高。各級人民政府教育財政撥款的增長應當高于財政經常性收入的增長。”這些法律法規為高校經費投入與經濟增長的關系提供了法律保障。

第二，經濟發展水平越低，用于高校的經費投入相對越高。由表2可知，經濟相對落后的西部地區，回歸系數相對較高。我們可以把表2中的回歸系數定義為教育恩格爾系數。恩格爾系數是指隨著收入的增長，食品類支出在收入中所占的比重越來越低。這一規律也適用于教育，即與經濟發達地區相比，經濟落后地區的教育負擔更重。安徽省城調隊調查顯示，縣城居民需要8.6年的收入，農村居民則需18年的收入，才能培養一名大學畢業生[3]。

[參考文獻]

[1]白仲林．面板數據的計量經濟分析[M] ．天津：南開大學出版社，2008：197-209.

[2]伍德里奇．計量經濟學導論現代觀點[M] ．北京：中國人民大學出版社，2003：438－439.

[3]儲葉來．十八年收入培養一個大學生[N] ．人民日報，2005-11-07（13）.

An Empirical Analysis on the Relationship between Inputs into Regional Higher Education and Economic Growth

Li Guozhu，Wang Bifeng，Liu Dezhi

（School of Trade and Economics，Shijiazhuang University of Economics， Shijiazhuang 050031，China）

Abstract: By using a panel data of 1998-2006 in China， we give an empirical analysis on the relationship among inputs into regional higher education and economic growth. We find that higher education inputs are positively related with economic growth， and the burden of higher education is heavier when the economy is less developed.

Key words: financial inputs; economic growth; panel data

（責任編輯：張丹郁）