计量经济学课程论文Word下载.docx

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附录

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1.什么是教育事业

2.影响各地区地方财政教育支出的主要影响因素是什么？

影响中国地方财政教育支出的因素有很多，据分析，主要的因素可能有：

①由地区经济规模决定的地方整体财力是地方财政支出的基本源泉；

②各地区居民对教育的需求有差异，地区的人口数量不同决定各地教育规模不同；

③随着人民生活水平的提高，对教育质量的需求会不断提高，对以政府教育投入为代表的公共财政的需求会有相当的影响。

④物价水平，特别是教育消费的价格变动会影响地方财政对教育的支出。

⑤地方政府对教育投入的能力与意愿的不同也可能构成地方财政教育支出差异的原因。

3.阐述所要分析问题的重要性；

“要牢固树立人才资源是第一资源观念，为全面建设小康社会和实现中华民族的伟大复兴提供重要保证”。

这是胡锦涛总书记在2003年12月19日我国历史上第一次全国人才工作会议上强调指出的。

教育事业是我国人才战略的基础,由教育投资形成的人力资本及其规模和结构则是经济实现持续增长的主要动力与源泉，是当今乃至未来国际竞争的核心所在,没有良好的教育,就没有有竞争力的人才。

另一方面，教育作为一种社会产品，有较高的正外部效应，对我国生产力有举足轻重的地位，能够提高劳动者素质及劳动生产率，促进经济增长,提高民族文化与文明程度,增加社会的团结与稳定。

但教育完全依靠市场机制无法满足社会的需求，需要政府的大力投入，将市场收费与政府拨款结合起来，使教育的提供在最大程度上满足社会的需要。

同时，政府介入教育投资使每个人都能获取到基本均等的教育机会，避免因教育机会不均所造成的贫富差距与不平等状况进一步扩大，实现社会公平。

为了构建社会主义和谐社会,统筹社会与经济的发展,促进人的全面发展,我国财政支出必须再进一步向教育事业倾斜。

4.阐述索要分析问题的现状。

改革开放以来，随着经济的快速增长，中国各级政府对教育的投入不断增加。

2013年中央和地方公共财政预算，政府性基金预算用于教育的支出21994亿元，达到了占国内生产总值4%的目标。

据财政部公布的数据，2011年，全国中央和地方财政的教育支出16497.33亿元，占全部财政支出的15.10%，其中，中央财政教育支出999.05亿元，地方财政的教育支出15498.28亿元.在全国中央和地方财政的教育支出中，地方财政的支出占94%，地方财政支出是财政教育经费的主要来源。

然而，由于各地区社会经济发展差异较大，各地区的财政的教育支出水平也差异明显。

2011年人均地方财政教育支出最低的湖南省仅为819.99元，最高的北京市为2576.22元，北京市是湖南省的3.14倍。

1.找出影响因变量的因素；

2.找到可以分析该问题的经济学理论；

利用计量经济学的统计回归分析可以找出影响各地区地方财政教育支出的主要因素，通过多重共线性，异方差检验可以修正该理论函数模型

3.查找因变量和自变量的数据，确定最终的影响因素；

为了全面反映中国地方财政教育经费支出的差异，选择地方财政教育支出为被解释变量。

根据对影响中国地方财政教育支出主要因素的分析，选择“地区生产总值”作为地方经济规模的代表；

各地区对教育规模的需求，选择各地区的“年末人口数量”作为代表；

选择“居民平均每人教育现金消费”代表居民对教育质量的需求；

选择居民教育消费价格指数作为价格变动影响的因素；

地方政府教育投入的能力与意愿难以直接量化。

选择“教育支出在地方财政支出中的比重”作为其代表。

以国家统计局已经公布的2013年31个省份的数据为样本，从《中国统计年鉴2013》可以收集到数据。

见附件表1.1

4.根据经济理论建立模型，并进行各项统计检验、计量检验；

为了分析“各地区地方财政教育支出及主要影响因素数据”，选择“地方财政教育支出”（单位：

亿元）作为被解释变量（用Y表示）；

选择“地区生产总值”、“年末人口数”、“年末人口数”、“居民教育消费价格指数”、“教育支出在地方财政支出中的比重”（单位：

亿元）分别作为解释变量X2、X3、X4、X5、X6,用EViews软件分析估计模型的参数。

首先，依次点击File/New/Workfile，在出现的对话框的菜单中选择文件数据的结构类型，选择数据类型“integerdata”、“Startdata”中输入“1”，“Enddata”中输入“31”，点击“OK”出现未命名文件的“WorkfileUNTITLED”工作框。

其中已有对象：

“c”为截距项，“resid”为剩余项。

在“Quick”菜单中点击“EmptyGroup”，出现数据编辑窗口，将第一列数据命名为Y：

方法是按上行键“↑”，对应“obs”格自动上跳，在对应的第二行有边框的“obs”空格中输入变量名“Y”，再按下行键“↓”，变量名以下各格出现“NA”，依顺序输入Y的对应数据。

为了初步分析“各地方财政教育支出”与其他变量之间的关系，可以做以X2、X3、X4、X5、X6为横坐标，以Y为纵坐标的线型图。

方法是按住“Ctrl”依次选择工作文件中的对象Y和X2、X3、X4、X5、X6,在双击的菜单中点“View/graph/line/ok”，出现序列Y、X2、X3、X4、X5、X6的线型图（图1.2）。

可以看出，各地区地方财政教育支出及各影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间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：

Yii=β1+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+μi

5.用以上模型解决“一”中提出的问题。

5.1估计参数

利用Eviews估计参数模型，可点击“Quick”下拉菜单中的“EstimateEquation”，在出现的对话框的“EstimateEquation”栏中键入“YX2X3X4X5X6”，在“EstimationSettings”栏中选择“LeastSquares”，点“ok”，或者在命令栏输入“LSYCX2X3X4X5X6”，回车即出现回归结果（图1.2）

根据图1.2中的数据，模型估计的结果写为

（1891.086）（16.80662）（0.006918）（0.093246）（0.053598）（99.79023）

t=（-2.058040）（2.000284）（17.87180）（5.437791）（-0.213105）（-0.746236）

R2=0.941912

2=0.930294F=81.07603n=31

5.2模型检验

5.2.1经济意义的检验

模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，地区生产总值没增长一亿元，平均说来说地方财政教育支出将增长33.61800亿元；

地区年末人口每增长一万人，平均说来地方财政教育支出会增长0.123640亿元；

当居民平均每人教育现金消费增加1元，平均说来地方财政教育支出会增长0.507053亿元；

当居民教育消费价格指数增加1个百分点，平均说来地方财政教育支出会增长0.053598亿元。

当教育支出在地方财政支出中的比重增加1%，平均说来地方财政教育支出会增长99.79023亿元。

这与理论分析和经验判断相一致。

5.2.2统计检验

（1）拟合优度：

由图1.2中数据可以得到：

R2=0.941912，修正的可决系数为R2=0.930294，这说明模型拟合得很好。

（2）F检验：

针对H0：

β1=β2=β3=β4=β5=β6=0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为K-1=5和n-k=25的临界值Fα（5,25）=2.61。

由图1.2得到F=81.07603，由于F=81.07603﹥Fα（5,25）=2.61，应拒绝原假设H0：

β1=β2=β3=β4=β5=β6=0，说明回归方程显著，即“地区生产总值”、“年末人口数”、“居民平均每人教育现金消费”、“居民教育消费价格指数”、“教育支出在地方在地方财政支出中的比重”等变量联合起来确实对“地方财政教育支出”有显著影响。

（3）t检验：

分别针对H0：

βj=0（j=1,2,3,4,5,6），给定显著性水平α=0.05，，查t分布得自由度为n-k=25临界值t

（n-k）=2.060.由图1.2中数据可得，除了β5、β6以外，与β1、β2、β3、β4对应的t统计量分别为-2.078040

2.200284、17.87180、5.437791，其绝对值均大于t

（n-k）=2.060，这说明在显著性水平α=0.05下，分别都应当拒绝H0：

βj=0（j=1,2,3,4），也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“地区生产总值”（X2）、“年末人口数”（X3）、“居民平均每人教育现金消费”（X4）分别对被解释变量“地方财政教育支出”（Y）都有显著的影响。

当给定显著性水平α=0.05时，由于与β5、β6对应的t统计量分别为-0.213105、-0.746236，小于t

（n-k）=2.060，不能拒绝H：

βj=0（j=5,6），表明在α=0.05的显著性水平的条件下，“居民教育消费价格指数”（X5）、“教育支出在地方财政支出中的比重”（X6）对“地方财政教育支出”（Y）没有显著性的影响。

在给定显著性水平α=0.05情况下，2013年各地区地方财政教育支出的主要影响因素为“地区生产总值”、“居民平均每人教育现金消费”、“年末人口数”、“年末人口数”。

附出参考的文献，按照“作者，文献名称，文献出处，日期”的格式撰写，

1. 

财政性教育支出的国际比较及对策研究梁伟真 

《经济经纬》20014年第6期 

2.《中国统计年鉴2014》 

3. 

我国教育支出的财政分析和对策选择骆勤 

《财经论丛》2004年第5期 

4. 

中国财政部主页 

5.中国教育的公平之痒[N].南方周末。

2005-3-10. 

6.朱四倍。

期待教育公平的制度保障[N].京华时报，2005-2-21.

附出论文中的原始数据或文中用到的图表。

2013年各地区地方财政教育支出及主要影响因素数据

地区

地方财政教育支出Y/亿元

地区生产总值X2/亿元

年末人口数X3/亿元

居民平均每人教育现金消费X4/亿元

居民教育消费价格指数X5/亿元

教育支出在地方财政支出中的比重X6/%

北京

681.18

107.7

2114.8

1171.28

101.154

0.1603

天津

461.36

112.5

1472.21

780.85

100.2218

0.1683

河北

837.63

108.2

7332.61

523.54

100.8826

0.1843

山西

542.44

108.9

3629.8

722.92

102.8852

0.1784

内蒙古

456.87

109

2497.61

740.41

101.5562

0.1304

辽宁

669.48

108.7

4390

757.94

101.664

0.1393

吉林

422.09

108.3

2751.28

739.14

100.4868

0.1453

黑龙江

501.28

108

3835.02

598.7

102.554

0.1338

上海

679.54

2415.15

1285.61

101.566

0.1403

江苏

1434.99

109.6

7939.49

1005.65

102.346

0.1757

浙江

950.07

5498

1332.63

99.456

0.1956

安徽

736.59

110.4

6029.8

776.9

100.645

0.171

福建

574.91

111

3774

629.11

99.55465

0.184

江西

664.53

110.1

4522.15

610.69

100.5454

0.18526

山东

1399.67

9733.39

656.83

99.64654

0.1876

河南

1171.52

9413.35

544.6

101.544

0.2153

湖北

690.63

5799

690.86

100.8576

0.2122

湖南

809.45

6690.6

626.86

101.828

0.1519

广东

1744.59

108.5

10644

929.03

101.2545

0.1536

广西

609.93

110.2

4719

564.81

101.2555

1.1829

海南

174.57

109.9

895.28

565.08

102.5655

0.1795

重庆

437.28

112.3

2970

460.55

101.8485

0.124

四川

1036.41

110

8107

534.15

101.5956

0.1465

贵州

560.67

3502.22

487.46

101.4119

0.167

云南

685.97

112.1

4686.6

462.374

102.3186

0.1649

西藏

107.18

312.04

227.86

100.6202

0.1023

陕西

710.11

3764

873.45

2101.657

0.1807

甘肃

377.06

110.8

2582.18

447.5

104.3721

0.1584

青海

121.51

577.79

328.25

103.2631

0.1345

宁夏

112.95

109.8

654.19

566.71

102.2149

0.1459

新疆

532.67

2264.3

514.5

102.8143

0.1759

表1.1

图1.2各地方财政教育支出及影响因素数据图形

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

07/04/15Time:

21:

39

Sample:

131

Includedobservations:

31

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

X6

-74.46710

99.79023

-0.746236

0.4625

X5

-0.011422

0.053598

-0.213105

0.8330

X4

0.507053

0.093246

5.437791

0.0000

X3

0.123640

0.006918

17.87180

X2

33.61800

16.80662

2.200284

0.0564

C

-3891.931

1891.086

-2.078040

0.0502

R-squared

0.941912

Meandependentvar

674.0365

AdjustedR-squared

0.930294

S.D.dependentvar

380.4625

S.E.ofregression

100.4492

Akaikeinfocriterion

12.22917

Sumsquaredresid

252250.9

Schwarzcriterion

12.50671

Loglikelihood

-183.5521

Hannan-Quinncriter.

12.31964

F-statistic

81.07603

Durbin-Watsonstat

1.764473

Prob（F-statistic）

0.000000

图1.2回归结果