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| 湖南教育投入对城乡收入差距影响分析 |
| 第662期 作者：□文/秦 权 时间：2021/8/1 17:16:31 浏览：308次 |
［提要］ 本文以湖南省1997～2017年时间序列数据，从个人和政府角度出发，利用向量自回归模型分析中的脉冲响应分析和方差分解得出教育投入对城乡收入差距具有抑制作用，城镇化对城乡收入差距影响具有波动性，经济增长对城乡收入差距具有正向作用。因此，需采取加强引导居民受教育意识、鼓励城乡居民加大私人教育投入、加大公共财政教育投入等建议。
关键词：城乡收入差距；脉冲响应分析；方差分解
中图分类号：F81 文献标识码：A
收录日期：2021年4月30日
一、前言
党的十九大报告有关提高保障和改善民生水平的政策措施中提到，重点优先发展教育事业，强调教育的公平性，推动城乡义务教育一体化发展，并高度重视农村义务教育。教育问题是重大的民生问题，在发展教育事业的同时，需要体现出共享发展的理念，能让城乡居民共享教育资源，实现教育资源均匀化。因此，为全面实现小康社会，实现全体居民的共同富裕，缩小城乡收入差距显得尤为重要。
二、模型建立
（一）向量自回归模型介绍。VAR模型通过对系统中的内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，进而将单变量VAR模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型在预测方面的精度远高于联立方程模型，加之估计方法较联立方程模型简单等优势，因此在实际运用中占有重要的地位。本文考察教育投入与城乡收入差距之间的关系，由此可以通过VAR模型进行分析。
（二）数据来源。本文以教育投入、经济发展水平相关因素、城乡二元因素和城乡收入差距为研究对象，并选取了1997～2017年来自历年统计年鉴湖南省时间序列数据。将通过建立向量自回归模型的方法来研究湖南省财政教育支出，城乡居民私人教育投入、城镇化率、GDP增长率与城乡收入差距之间的关系。
（三）变量选取。考虑到年鉴数据中只提供了城乡居民的教育文化娱乐服务支出，而没有单项的教育支出指标。因此，用城乡居民教育支出来代替城乡居民的教育文化娱乐支出。同时，考虑到教育投入应从个人和政府角度出发，同时为了结合新发展理念，在研究城乡收入差距时候，不应该忽视经济发展水平、城乡二元因素等对城乡收入差距的影响。因此采用城乡居民教育支出比（edu）、人均财政教育支出（pfe）、城镇化率（ur）和GDP增长率（gdpt）来研究对湖南省城乡收入差距（gap）的影响，变量说明如表1所示。（表1）
三、实证分析
（一）单位根检验。很多数据都存在异方差，为了消除异方差造成的影响，现对变量进行对数化处理。城乡居民教育支出比、人均财政教育支出和城乡收入差距分别用ln（edu）、ln（pfe）、ln（gdpt）来表示，而城镇化率和生产总值增长率分别用ur和gdpt来表示。实际上许多序列都是非平稳的，因此，在分析之前要先判断变量是否平稳，本文主要通过ADF检验来判断数据是否具有平稳性。通过Eviews9.0软件进行检验，得到的结果如表2所示。（表2）
根据结果可以得出：在显著性为5%的水平下，城乡居民教育支出比、人均财政教育支出、城镇化率、GDP增长率和城乡收入差距的ADF值分别为-0.597727、2.649135、-2.424703、-2.122226、-1.863439，其中城乡居民教育支出比、人均财政教育支出、城镇化率、GDP增长率和城乡收入差距的ADF值对应的概率值均大于显著性水平0.05，因此无法拒绝原假设，原时间序列非平稳，存在单位根。再对城乡居民教育支出比、人均财政教育支出、城镇化率、GDP增长率和城乡收入差距原序列进行差分处理，对应的ADF值为-3.513005、-3.198599、-4.999365、 -5.398902、-5.188234，其ADF值对应的概率值均小于显著性水平0.05。因此，拒绝原假设，一阶差分序列平稳，不存在单位根。同时，城乡居民教育支出比、人均财政教育支出、城镇化率、GDP增长率和城乡收入差距均为一阶单整，表示为ln（edu）～I（1）、ln（pfe）～I（1）、ur～I（1）、gdpt～I（1）、ln（gap）～I（1）即为一阶单整。
（二）滞后阶数确定。上文已对城乡居民教育支出比、人均财政教育支出、城镇化率、GDP增长率和城乡收入差距进行单位根检验，得到原序列非平稳，一阶差分后序列平稳，因此序列满足进行协整检验的基本要求。但进行协整分析前需要确定VAR模型的最优滞后阶数。由于本文选取湖南省1997～2017年的数据，样本量相对不够充足，因此需要分别研究教育投入、经济发展水平和城镇化水平对城乡收入差距的影响。下面先以教育投入对城乡收入差距的影响进行分析，其他因素影响作为补充部分，并针对其对收入差距影响给予对应的结论与对策。
本文根据AIC和SC取最小值准则来判定VAR模型滞后阶数。对应的统计结果如表3所示。（表3）
从上述结果所示的VAR（p）模型滞后选取的结果可得最优回归阶数为1。
（三）协整检验。根据序列lnedu、lnpfe和lngap确定好最优回归阶数后，结合一阶单整序列是进行协整分析的必要条件，利用计量软件Eviews9.0对其进行分析，结果如表4所示。（表4）
检验结果表明，变量之间最多有一个协整关系。通过对协整系数进行处理之后，可以得到如下协整回归模型：
lngap=0.0082lnedu-0.067lnpfe
从上述模型可以看出，每增加一个单位的lnedu，lngap则会增加0.0082个单位；每增加一个单位的lnpfe，lngap则会减少0.067个单位，这也说明了增加教育投入能减少城乡收入差距，为后文给予相关对策与建议建立了基础。
（四）模型平稳性检验。上文已求出VAR最优滞后阶数为1，因此VAR模型如表5所示。（表5）
为了检验VAR模型的稳定性，需要对AR特征根倒数的模进行检验，当特征根倒数的模均处于单位圆内则可说明该模型是稳定的。通过计量软件Eviews的运行处理，如图1所示，可以得到3个特征根的倒数均在单位圆内，因此可以说明该VAR模型是平稳的。（图1）
（五）脉冲响应分析。VAR是非理论性的模型，它不需要对变量进行先验性约束，因此在分析VAR模型时，通常是研究当一个误差项发生变化，或反映在模型受到冲击时，由于内部相互作用，从而对系统造成动态影响。通过构建脉冲响应函数便能反映城乡居民教育支出差距、人均财政性教育支出和城乡居民收入比之间的响应函数。设定冲击期为10，得到脉冲响应函数路径。（图2）
图2为城乡居民教育支出比对城乡收入差距的脉冲响应图，当对城乡居民教育支出做出一个单位正向标准差冲击时，城乡收入差距立即做出0.0039的正响应。在冲击期的前八期中，城乡收入差距均作出正响应，着说明了城乡居民教育投入比越大则会扩张城乡收入差距，并在第三期时，城乡收入差距对其做出的响应达到峰值，为正的0.0071，而在第八期过后，城乡收入差距做出负反应，即随着教育支出比的扩大，对城乡收入差距起到较弱的抑制，说明随着居民教育支出的增多，尽管城乡居民之间仍存在着差距，但是基于总量的提高会对城乡收入差距起到抑制作用。
图3为财政教育支出对城乡收入差距的脉冲响应函数图，当对财政教育支出做出一个单位正向标准差冲击时，城乡收入差距并没有做出回应，这说明财政性政策具有一定的滞后性，但在第二期过后，城乡收入差距做出极强的负响应，说明随着财政教育的投入，能够有效地抑制城乡收入差距。（图3）
（六）方差分解分析。方差分解可以将系统中的因素分解到干扰项上，从而提供关于每个扰动因素作用于各个因素的程度大小。在这里来说，可以利用方差分解来具体分析城乡居民教育支出比、人均财政教育支出对城乡收入差距影响的贡献率，结果如图4和表6所示。（图4、表6）
对图4数据进行整合，选取1～10期变量对城乡收入差距的贡献度数据，并制成表6。
由图4和表6可知，城乡收入差距对自身解释的贡献度在逐期递减；对于教育投入包括的城乡居民教育投入和财政教育支出而言，自第一期至第七期，城乡居民教育支出比对城乡收入差距解释的贡献度在逐年递增，可知前期城乡居民教育支出比越大，越能解释城乡收入差距，但自第七期之后，由于城乡居民加大对于教育方面的支出，因此就其总量而言均在增大，尽管城乡居民教育支出仍存在着一定的差距，但对城乡收入差距的影响程度并没有像前期那样强烈；对于财政教育支出而言，前期的财政教育政策具有一定的滞后性，但在第三期过后，财政教育支出对城乡收入差距解释的贡献度逐年增加，这说明加大财政教育政策的出台能够有效抑制城乡收入差距的扩张。
四、结论及建议
从上述分析可知，教育投入对城乡收入差距具有抑制作用，城镇化率对城乡收入差距的影响具有波动性，经济增长对城乡居民收入差距有正向作用。基于以上结论，提出以下几点建议：（一）当地政府可以组织宣传通过教育能够给居民带来的益处，加强对居民思想性引导，引导居民认识到教育能够给个人带来的发展空间。（二）政府应该推出城乡教育改革体制，提高农村地区师资力量，进而间接增加农村居民家庭教育支出的意愿，加大财政性教育投入，特别是要对农村地区加强基础教育设施水平建设，增加城乡居民对教育和服务方面的消费支出。（三）政府应该对于不同发展水平地区的资源分配不偏不倚，同时对于经济水平相对落后、地理位置偏远的地区给予更多的财政教育投入，为教育事业的发展做好充分的保障。同时，还需要改善基础设施，增加先进教育设备，制定相应的人才引进政策，呼吁和引导具备丰富教学经验的老师到偏远地区进行支教，提升落后地区居民的受教育现状，尽量缩小居民因教育资源分配问题而产生的收入差距。
（作者单位：广西师范大学数学与统计学院）
主要参考文献：
［1］刘志雄，陆扬.广西城乡收入差距与经济增长关系实证研究［J］.中国物价，2019（05）.
［2］周红梅，李明贤.湖南省财政支农、城镇化对城乡收入差距的影响研究——基于VAR模型［J］.调研世界，2015（08）.
［3］赖德胜.教育扩展与收入不平等［J］.经济研究，2011（10）.
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