义务教育投资区域差异探析范文

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一

本研究数据全部来自教育部信息中心1997年的《全国教育经费统计报表》。本研究所要讨论的是义务教育投资,所以仅仅使用了其中的地方教育部门和其他部门办的普通中小学(下文中的中小学如无特殊说明均指此类)的有关数据。且仅仅涉及原数据库中的如下指标:年平均学生数、预算内教育事业支出、预算内教育支出2、预算内教育经费总支出、预算内教育经费总支出2,以及各县的发展指标,如总人口数、农业人口数、国民生产总值、财政总支出以及农民人均纯收入。其中预算内教育经费总支出、事业支出和预算内教育经费总支出2、事业支出2的区别在于前者包括来自预算内专项资金及其它教育经费的支出。

由于讨论的是县(下文中的县如无特殊说明均指县级行政区)的义务教育投资状况,为了得到各个县对义务教育的投资额,本研究对每个县的中小学的预算内教育经费的数据按小学、初中预算内经费和预算内义务教育总投资三种情况进行汇总。在经过上述处理之后,研究者考虑到直辖市、地级市辖下“区”的教育投资与其他的县级行政区有所区别,即市一级有部分教育投资是所辖“区”的共享教育资源。但是本研究考察的县级教育投资,这一部分教育投资无法体现出来。这样就导致实际上少计算了这些地方的教育投资。因此,为了剔除这种影响,研究中必须删除这些“区”的数据。为此,本研究采用了如下办法:即这样的区在地县情况数据库反映出没有农业人口和农民人均纯收入的特殊情况,把这样的数据删除,即可。这个办法有局限性(下文会论及),但笔者尚未找到更好的其他方法。在此同时亦剔除年平均学生数、预算内教育事业性经费、预算内教育经费总支出等指标缺省的样本。

而某些县的年平均学生数和总人口数太少,原因是边远地区,如内蒙古、新疆、西藏的一些县,人口很少。因为人少,所以预算内教育经费也不多。但是这些人口太少的县教育情况太特殊。如果将这样的县纳入研究范围可能会对结果产生不利影响,因而在正式研究时剔除了人口少于10万的县。此外,为了更好地研究1997年和1998年我国初中、小学和预算内义务教育经费的县际差异及其影响因素的问题,还需要对上述数据进行再处理。本研究在讨论各县的预算内教育经费差异时应避免干扰因素的影响。由于各县的教育规模不同,一个县的学生人数较多,其教育方面的开支也较大。为了排除学生人数对预算内教育经费的影响,在讨论中小学经费差异问题的时候,本研究将使用生均经费:因为初中学生的开支大于小学生,初中和小学人数不易加总,而一个县学生数的多少受人口数影响,所以在讨论义务教育阶段预算内经费差异时,本研究将使用人均预算内义务教育经费的指标。所以需要对原来的数据进行再处理求出其生均或者人均预算内教育经费的数据。

本研究经过此种处理,用于讨论经费差异问题的数据的一些统计特征可见。有关经费差异影响因素问题的其他数据的情况及其统计特征,将在后面的章节讨论。

二

本研究希望先通过统计的方法说明差异的存在,然后再进一步说明差异的情况。为了便于进行统计检验,本研究根据县所属的省份,按照国家划分的“一片”、“二片”、“三片”地区将所有的县归类到这三个地区:“一片”地区有北京、天津、上海、江苏、浙江、山东、广东、辽宁、吉林等9省市;“二片”地区为河北、山西、黑龙江、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、海南、四川、重庆和陕西等13个省市:“三片”地区包括新疆、内蒙古、青海、宁夏、甘肃、西藏、云南、广西、贵州等9省区。

由于出现了异方差,多个平均数差异的显著性F检验的前提不满足,所以本研究使用不依赖于数据分布状况的Kruskal-Wallis检验(KW检验)来检查这三组平均数是否具有相同的平均数。对3个项目的检验结果显示②这三组数据各项目的平均数相等的概率(p值)都是0.0000,非常接近于零,也就是说,在统计学意义上这三个地区诸人均预算内教育支出项目的平均数是不相等的。

通过上述检验,本研究可以认为,在统计意义上,我国“一片”、“二片”、“三片”地区的人均预算内义务教育经费确实存在着差异。从情况来看,富裕的“一片”地区预算内义务教育经费高于不发达的“二片”、“三片”地区。

此外,显示:“一片”地区的各项人均预算内义务教育经费支出的标准差明显大于“二片”、“三片”地区,数值上是这两个地区的2—3倍。Levene方差齐次性检验又显示这三个地区的方差不齐,方差相等的概率几乎就是零。所以富裕地区和贫困地区不仅预算内义务教育支出的平均水平存在差异,而且其内部的差异水平也是不同的。这说明,对于富裕地区而言,它们有必要向本地区的落后县投入资金减少其内部的县在预算内义务教育投资上的差异。

至于小学和初中的生均经费支出的情况与人均预算内义务教育经费支出情况类似。多个平均数差异的显著性F检验显示,这三个地区中至少有两个地区的小学和初中各项经费支出的平均数在统计学意义上是不相等的。但是方差齐次性Levene检验表明各项支出数据的方差不齐。进一步的Kruskal-Wallis检验显示,虽然方差不齐,但各地区之间在小学和初中各项预算内经费支出上确实存在的显著性差异(p值均为0.0000)。

综上所述,本研究基本可以认定,我国的县预算内义务教育经费总支出和预算内教育事业支出,就人均水平来说,是存在着地区差异的。

三

测度相对差异的指标有变异系数、基尼系数、塞尔系数,它们各有不同的特点,所以为了能够全面地反映我国县级义务教育投资的相对差异,本文将分别运用这三种系数来进行讨论。

从所示的情况来看,小学生均经费、初中生均经费和人均经费的相对差异中,小学生均经费的变异系数、基尼系数、塞尔系数明显大于初中生均经费和人均的系数值。小学生均经费的相对差异最大,人均经费的相对差异最小。这说明我国小学经费的地区差异要大于初中经费的地区差异:也要高于人均预算内义务教育经费的地区差异。这是可以理解的。因为初中对于教材、教具、教师的要求远远高于小学、且面临较大的升学压力,所以经费的需求量也较多,此时,在我国整体上教育经费并不富余的情况下,富裕地区与贫困地区初中经费上的差异便相对要小一些。

预算内教育经费中事业支出与总支出的差异只在于“是否计入基建支出”。而“是否计入基建支出”对三种系数变化的方向的影响参差不齐,有增大、有减小;对其变化数值的影响则非常小。“是否计入基建支出”对义务教育人均经费支出的三种系数的影响最小,系数的改变不到1%;对小学生均经费支出的影响不及7%;而对初中生均经费支出的影响不足4%。由于影响微弱,我们再考虑计入基建费前后的系数方向的变化已经没有什么大的意思。但是这种微弱的影响却不能不引起有关部门的注意。造成这种情况的原因还需要进一步的讨论。

最后,我们来比较一下数据中预算内总支出与预算内总支出2、预算内教育事业支出和预算内教育事业支出2的相对差异变化。这两组之间的区别在于前者包括了来自预算内专项补助资金和其它教育经费的支出,后者没有包括这部分经费。上述两组数据的变异系数和塞尔系数均是后者的系数值大于前者的;基尼系数值的变化比较特殊,人均或生均事业支出的基尼系数大于人均或生均事业支出2的基尼系数,而预算内总支出的情况恰恰相反,人均或生均预算内总支出的基尼系数小于人均或生均预算内总支出2的基尼系数。但是与上面分析的“是否计入基建费”的情况相似,“是否计入这部分专项补助资金和其它经费”对上面的这三种系数的影响都不大。变异系数的变化都没有超过1%;各对支出项目的基尼系数和塞尔系数的变化大多数也没有达到1%,可见变化不大。

从这三种系数的变化上,我们至少可以得出这样的结论,国家专项补助资金对改善预算内教育事业支出的相对差异没有起到多大作用。因为变异系数、基尼系数和塞尔系数不仅变化不大,而且都变大了。究其原因,可能是发达地区预算内教育经费中来自其它教育经费③较多,抵消了国家对贫困地区育进行补助的影响。美国的情况也是这样,有研究显示,美国联邦资金对改进教育投资的公平作用有限(Gittell,1996)。

蒋鸣和(1998)也曾经计算过1997年我国人均和生均教育投资的基尼系数和塞尔系数。但是其并未在论文中列出塞尔系数的值,故无法进行比较。就基尼系数来说,蒋鸣和算出的人均教育支出在0.23和0.24之间;生均教育支出的值也大致在相同水平上,均要比本研究计算出的值要小。原因可能是:第一,样本不同。蒋鸣和用的是1753个县的数据。第二,对预算内教育经费统计的口径可能不一样,某些指标也不一样。蒋鸣和计算了生均预算内拨款的基尼系数,未算本研究用的预算内总支出2和事业支出的指标。第三,计算基尼系数的方法可能不同。蒋鸣和的论文虽然没有列出基尼系数的计算方法,但从其行文来看,估计是用积分逼近方法计算基尼系数的,而本文采用的是Fei,Ranis和Kuo(1978)所用的公式。

最后,本研究用塞尔系数分解公式对差异进行分解以阐明我国县级义务教育投资的省际差异和省内差异的状况。

列出了我国县级各项教育支出项目的塞尔系数总值和分解所得的省际差异和省内差异的数值。需要说明的是:因为某些省份的县级数据较少,所以,此处塞尔系数的计算仅仅涉及河北、山西、内蒙古、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、陕西、甘肃、新疆等19个省区的有效数据。

这种教育投资的省内差异大于省际差异的情况并非我国所独有,美国也有类似的情况。据有关研究,美国学区的经费的州内差异大于州际差异(Odd-en,Monk,Nakib&Picus,1995),不仅如此,同一类型学校经费的学区内部的差异也要大于学区之间的差异(Cooper,Bloomfleld&Speakman,1997)。此类现象的产生,原因是多方面的。估计是:预算内教育经费的分布虽然不平均但并非是经费少的多数地方集中于一处,一个省或者一个地区内部总有相对较为富裕、预算内教育经费较多的地方。当我们进行省际比较的时候,只能将各省的平均水平进行对比。而各省的平均水平使经费多的和少的地方扯平,但是对于一个国家这种平均水平的差异又不是很大,于是导致了这种教育投资的省内差异大于省际差异的现象。从此处,我们还可以看到使用省级数据所作研究的缺陷。由于我国省内差异实际上要比省际差异大得多,这样,省级数据掩盖省内差异的缺陷便显得更加突出了。

在预算内教育经费支出和支出2之间由于前者“计入预算内专项资金和其它教育经费”;后者未“计入”这项经费的差异,导致了对省际差异和省内差异的不同影响。其中省际差异在“计入上级专项补助和其它经费”后略有下降;相反,这时省内差异稍有上升。结果,省际差异占在总差异的比例比“计入预算内专项资金和其它教育经费”前减少了;省内差异则增加了。这表明,上文说明的相对差异在此时“不仅变化不大,而且都变小了”的现象正是由于省内差异的增大导致的。几乎可以肯定地说,省际差异的减少是由于国家专项补助的结果,因为贫困省份是没有什么其它来源的经费的。这也证明了,我们在前文中对这种相对差异变化原因的推测是正确的。同时,上述情况也进一步说明了国家专项补助资金对于改善已有的预算内教育经费的地区差异收效甚微。

蒋鸣和(1999)也曾用塞尔系数的分解公式对1997年的县小学和初中的生均经费的总差异进行了分解。与本研究不同的是,该研究仅仅按地理位置把全国的县分为东中部地区和西部地区两组,分组比较粗。如前文所述,其得出的结论,与本研究类似,是地区内的县际差异远大于地区之间的差异。

四

本研究利用回归方法研究了的“人均国民生产总值”、“人均财政收入”、“农民人均纯收入”等指标对县预算内义务教育经费支出的影响程度。本文预定以县“预算内义务教育经费总支出2”或者县“人均预算内义务教育经费总支出2”为因变量。因为上文说的经费预算内总支出包括了上级补助,而一个县的教育投资能力显然不能包括这部分经费。因为这部分经费并非是一个县由自己的收入中支出的,所以不能计入某县的教育投资能力之内。

为了进行以“人均预算内义务教育经费总支出2”为因变量、分别以“人均国民生产总值”、“人均财政收入”、“农民人均纯收入”为自变量的一元回归,我们将报表中的数据国民生产总值和财政收入数据处理为人均值,并删除不合理数据。

为了方便表达和进行回归分析运算,本研究设定分别以“Y”为因变量,代表“人均预算内义务教育经费总支出2”;以“X”代表自变量。首先本研究按照一元线性的模型对各指标对义务教育支出的影响进行讨论。本研究在进行一元线性回归时,按照模型,Y=a+bX+u,进行回归计算,(其中a为常数项或截距:b为自变量系数或者斜率;u为随机扰动项。)虽然回归结果显示,在三个不同的自变量的情况下,回归的t检验和F检验都通过了,但是在自变量是“人均国民生产总值”、“人均财政收入”、“农民人均纯收入”的时候,拟合优度R2值分别为0.0802、0.1773、0.1891,都小于经验临界值0.2,即模型没有通过拟合优度检验。因此,模型不能被接受。

综合以上的内容,可知,第一,在影响县人均预算内义务教育经费支出的诸多因素中,县人均财政收入的影响最大。这一点可以理解,因为我国的预算内义务教育经费的主要来源是政府财政拨款。而居民收入对人均预算内义务教育经费支出的影响仅次于人均财政收入,这也反映了我国人民比较重视子女教育的传统。相对而言,县人均国民生产总值对人均预算内义务教育经费支出的影响较弱。但是我们在认识到县人均财政收入对县人均预算内义务教育经费支出的影响最大的同时,还应该看到,县财政收入的增加受到当地经济发展水平和居民收入水平的制约;而根据人力资本理论,某地的经济发展水平和居民收入水平又受到当地居民受教育程度的影响。这就是本文所谈及的“贫困地区的经济不发达和教育落后之间的‘“恶性循环’”。这样在某些县财政收入有限、经济不发达的情况下,中央及省级地方政府介入,并通过财政转移支付向贫困地区的教育投入资金,便是改善这些地区教育的至关重要的手段了。

第二,人均国民生产总值、人均财政收入、居民人均收入等因素对人均义务教育经费支出的影响都非常有限。线性回归的情况说明这几个因素增加一个单位,人均预算内义务教育经费支出的增长最大只有0.1112个单位。而非线性回归的结果也说明了同样的问题。上述因素增长1%,人均预算内义务教育经费支出最多增加0.75%,这是比较少的,因为教育投入毕竟只是财政支出中较少的一部分。产生上述情况的原因可能还是第一节所说的,教育规模对义务教育支出的影响较大,与国民生产总值、财政收入、居民人均收入都没有直接的联系,但是这种情况也说明对于地方政府而言增大对教育的投入还是有可能的。

根据以上的研究结果,笔者认为,中央及地方各级政府向贫困地区的教育投入资金时应该注意:“第一,既要增加教育专项资金的总额,又要增大对教育经费一直较少的省份的资金投入,特别是基建投入:第二,在对教育专项资金进行分配的时候,各级地方政府既要注意资金分配向贫困县倾斜,又要注意资金分配的平衡,增加对小学的资金投入,因为研究中发现小学的经费的差距大于初中;第三,省、县级地方政府对于教育的投入努力程度不够,还应该有能力增加对义务教育的投入。或许我们不能要求县国民生产总值、人均国民生产总值、财政收入、人均财政收入增长一单位,对应地,预算内教育经费就要增加一单位,但是是不是应该提高相应的增长比例。实际上,地区差异是难以避免的,而且出于鼓励效率的考虑,也有必要保留差异,只是我国的教育处于发展阶段,过大的差异会影响发展,所以国家采用对预算内教育经费少的地区投入资金以避免差距过大的政策,而不同时采取美国式对经费多的地区的开支进行限制的措施(Murray,Evans&Schwab,1998)。

此外,本研究还存在着许多不足和空白有待改进和填补。首先,由于数据所限,本研究没有就县义务教育投资的差异是否导致学生所接受的教育质量的差异进行讨论。而事实上,如果投资的差异只有在导致了教育质量的差异之后,才能够说是真正地有了差异。

其次,在数据处理的时候未能完全排除数据中城市辖区的数据带来的问题。因为市属县和有些市属区也有农业人口,数据据处理不能剔除这部分样本。但是这些区和县不少学生可以进入市属重点中学学习而这些中学的经费是由市提供的,这导致对某些市县的人均和生均预算内教育经费计算是不准确的。

第三,在进行回归分析的时候,有些变量未能进入回归方程,并且某些变量使用的数据不够准确。例如,一个县的文化传统、地理环境都会对通过影响入学率而间接作用于预算内教育经费。但是一方面这些因素难于量化,另一方面研究使用的数据中也没有这些数据。因此,本文没有对这些因素进行研究,而由于数据中没有县居民的平均收入,这使我们只能以农民人均纯收入代用,这也会影响回归分析的准确性。