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　　摘 要：教育投入是支撑国家长远发展的基础性、战略性投资，是发展教育事业的重要物质基础。作为公共财政保障的重点——财政性教育投入，其占教育总投入比重最大，因此研究如何规范财政性教育投入具有重要意义。但目前财政对教育影响的研究只停留在理论上，缺乏实证性的结论，教育政策的制定以及财政资金效益评价必须依靠实证分析和数据支持。本文试通过建立多层统计模型阐述两者之间的计量关系，实证研究结果显示：财政性教育经费每增加一个百分点，对应的人均受教育年限将增长0.073年；若不考虑财政资金的持续投入，人均受教育年限会3年内将会下降原始水平，对应的实际结果就是我国人力资本的知识水平呈现负增长。因此，长期的、不间断的、稳步增长的教育经费投入是保证我国人口素质稳步提升的关键。

　　关键词：财政性教育经费；滞后效应；多层统计模型

　　中图分类号：G322 文献标识码：A〓 文章编号：1003-9031（2014）10-0004-03 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.10.01

　　一、引言

　　受各地区经济发展水平的制约，各省份对教育的重视程度和财政支出不尽相同，因此在研究各地区教育水平不能忽略财政因素的影响。如果把财政因素作为个体效应研究，便忽视了财政因素的间组效应或环境效应，这样做的结果是I类错误被放大，而“多层线性模型在研究具有层结构的数据时能提供更加稳定的统计和估计方法”[1]。因此，本文在分析人均受教育年限的多阶段自相关性时，引入具有层结构性质的财政性教育经费指标，探究财政投入对于我国各地区的教育效果的影响。从模型角度出发，研究财政投入对教育的长期影响就有说服性和独创性。在理论研究方面，国外研究中，Milesi-Ferretti，Roubini（1998）分析了政府教育支出通过对私人部门补贴进而促进人力资本积累的间接作用。尽管理论证明财政教育支出对人力资本积累和长期经济增长具有促进作用，但在实证方面却未得到一致的结论[2-4]。Schultz（1990）提出“人力资本”概念是指人身上的知识、技能及健康的总和，一般可通过正规教育、在职培训、医疗保健以及劳动力转移等方式进行投资积累[5]。因此，人力资本可以通过知识、健康等指标反映而不单单只限于就业人口，本文试从人均受教育年限这个指标衡量财政性教育投入对人力资本的影响是可行的。在国内研究中，李震英（2002）等在核定人力资本时也采用了人均受教育年限指标[6]。在模型运用方面，Kyo-seong Kim（2010）利用分层广义线性模型分析了影响贫困的各种要素，可知在探究外因方面多层统计模型有独特的优势[7]。除此之外，国内张晓雪（2002）等在预测人均受教育年限中证明了人均受教育年限存在自相关影响，即上一年的劳动人口人均受教育年限越大，下一年此指标的增长也越大[8]。因此即，本文结合两种模型进行分析在理论上是可行的。

　　对此，可以从国内外这方面的研究上以获得理论支持；在模型运用方面，以人均受教育年限作为衡量教育效果的指标，运用多层统计的思想[9]，以人均受教育年限为第一层，财政性教育经费为第二层，探究财政投入与实际教育效果之间的内在关系。同时，结合AR模型的滞后效应和自相关影响，通过三个多层统计模型逐步展开，探索财政性教育经费对教育效果的长期影响，以试着解决财政投入长期效应难以计量的问题。本文力求在实证分析上得到相关结论，为政策制定者给予准确的信息。

　　二、数据介绍与处理

　　本文依据历年的《中国统计年鉴》和《中国教育经费统计年鉴》核算了1997—2012年中国各省的人均受教育年限，并以1987年的价格指数为100测得1997—2012年的除去通胀因素的财政性教育经费。31各省市16年样本数据符合变量个数和样本量的比例1：10。为保证数据解释更具有直观性，本文将财政性教育经费数据作了自然对数处理。

　　三、模型说明

　　为更清晰地反映财政性教育经费的滞后效应以及滞后各期变化趋势，本文对人均受教育年限滞后一阶到三阶自相关进行分析，获得不同阶数下财政性教育经费的长期影响，以长期趋势和短期波动入手确定当年财政投入作用的时间跨度，模型设定如下：

　　层一：

　　Y=茁+茁Y+茁Y+茁Y+…+茁Y+着

　　层二：

　　茁=r00+r01Xj+滋0j

　　茁1j=r10+r11Xj+滋1j

　　茁2j=r20+r21Xj+滋2j

　　……

　　茁i=ri0+ri1Xj+？滋ij

　　其中，Yij（i=1，2，3…31；j=1，2，…15）表示第i个省市第j年的人均受教育年限，Xj（j=1，2，…31）为第j省的财政性教育经费的平均值；n表示值AR模型滞后阶数，以此探索财政投入的滞后效应阶数以及财政投入的长期影响。为验证模型的建立是否具有可研究性，即检验因变量的总变异程度有多少是由于第二层单位间差异造成的，检验模型的跨及相关。本文所涉及的跨及相关是指人均受教育年限自相关的总变异中有多少是由于省市间财政性教育经费差异而造成的变异所占比例。

　　籽≈0.92120

　　从跨及相关检验可以得到，模型中约92.12%的总变异是由第二层的因素引起，因此适合做多层线性模型。

　　四、数据分析结果

　　通过用HLM7.01软件分析可得：

　　由表1和表2对比分析可知，在引入二层变量后三阶模型方差的有显著变化，总体变化约为12.67%，到难P值小于0.05，表明引入二层变量能够使模型解释更加清楚。

　　截距与滞后各期的回归系数随着省份的不同而不同，字2检验的结果显示，截距与滞后各期的回归系数在省份之间存在着明显的变异，因此可建立Yi滞后三阶的层二模型。引入二层变量财政性教育经费X，获得如下回归结果（见表3）。

　　由表3可知，模型结果在滞后三阶模型中，财政性教育经费投入效果呈现隔年递减的趋势。从短期来看，财政性教育经费每增加1%，将提升人均受教育年限0.073年；从长期来看，财政性教育经费投入对人均受教育年限的整体效果比较均衡。根据层二财政性教育经费投入的系数的测算，第一年的财政经费的投入效果为正值，在其后两年中会逐步受到其他因素的影响使得财政教育经费投入的效率被覆盖。因此基于本文的数据为研究的前提下，财政投入的效应期大约为3年，这也从侧面证明了做滞后三阶模型的合理性。

　　五、结论及政策建议

　　（一）研究结论

　　1.在创新性方面。本文首次利用多层模型探讨了财政性教育经费投入与教育效果之间关系，并结合层二变量中财政性教育经费指标，试探究财政性教育经费投入的效应期，从数值上量化财政投入的影响。

　　2.在影响因素方面。对于不同省份而言，人均受教育年限有显著性差异，这些差异有92.12%是由于自身因素以外其他因素造成的，由信度分析可知，这些因素中财政性教育经费的投入占据主要因素。

　　3.在实证分析方面。从模型可以看出财政性教育经费每增加一个百分点，对应的人均受教育年限将增长0.073年。在不考虑持续投入前提下，人均受教育年限会呈现下降趋势，对应的实际结果就是我国人力资本的知识水平下降。因此，长期地、不间断地、稳步增长的政府投入是保证我国人口素质提升的首要因素。当然本文也存在不足，如在探索教育效果所选用的指标具有一定局限性，不能反映衡量整体教育水平，需要加以修正。