基于教育经费的人均可支配收入分析与预测

安景文，倪 源

（中国矿业大学（北京）管理学院，北京100083）

1 引言

城镇居民人均可支配收入，反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。人均可支配收入的增加可以拉动内需、促进就业，为国民经济平稳较快发展提供有力支撑。当今世界，科学技术是第一生产力，要大力发展科学技术，就得优先发展教育，教育事业为各行各业培养人才，科技成果转化成为生产力和核心竞争力，促进国民经济的良性发展，改善人民生活水平，提高居民的可支配收入。

表1 教育经费与人均可支配收入增长率对照表

一个国家，教育的投入越高，教育对经济的促进作用越明显，与经济密切相关的居民生活水平就越高，居民收入也相应越高。在人均可支配收入影响因素的研究中，重庆大学的刘忠群、夏丽丽，以重庆市为例论证了人均GDP与人均可支配收入相互促进的正相关关系，并用量化分析的方法对该问题进行了求解。田世海、翟忠和在《我国各产业对城镇人均可支配收入的贡献分析》一文中把各产业增加值与人均可支配收入进行回归分析和灰色关联分析，建立了人均可支配收入随各产业增加值变动的线性模型，直观地描述了各产业对人均可支配收入的影响程度。西南民族大学的郑长德在《中国金融发展与城镇居民收入差距关系的实证研究》一文中，从金融中介发展的角度分析金融与城镇居民收入的关系，把各区域居民收入的差异作为分析的落脚点，不仅揭示了金融发展与居民收入的关系，而且说明了经济货币化程度和金融中介的发展扩大了城镇居民收入的基尼系数。基于面板数据分析，西北大学的吴三忙、李树民对中国经济高速增长过程中的城乡收入差距演化问题进行了研究，分析城乡居民收入差距演化的4个阶段，得出缩小城乡居民收入差距必须是进行农村制度创新，避免形成新的工农业产品价格剪刀差。

2 变量关系阐述

教育的投入不仅表现在教育基础设施投资、教育软硬件的改善上，它还有更深层的影响，比如对科技成果转化的促进、对人力资本体系的构建等都有力地促进了国民经济的发展，也间接增加了居民可支配收入。华南理工大学的张振刚等人在《我国区域教育经费投入对各区域高等教育规模的影响》一文中，阐述了教育投入对高等教育的促进作用和促进方式。不仅如此，教育经费投入提高了全民教育水平、促进经济发展，有助于提高人民生活水平。正是根据以上思路，本文探究教育经费投入对未来5年我国人均可支配收入的影响，挖掘人均可支配收入与教育经费的内在联系，其具体关系如图1所示。

图1 教育经费与人均可支配收入关系图

教育经费可以分为两部分，教育基本建设费和教育事业费。就短期而言，新校舍的修建、大型科研设备购置会拉动内需，对GDP产生直接的推动作用；在中期，教育的投入带来科技的不断进步，科技成果的转化促进生产力的提升，国民经济亦受益于此；在长期，教育事业的发展使得人才涌现，与此同时优化产业结构，提高经济发展质量，有效服务国家各项重大战略，比如西部大开发、振兴东北老工业基地等等。总而言之，在短、中、长期，教育投入对GDP有显著影响，故图1中由实线箭头连接。GDP的上升，每个人获得的生产成果（初次分配和再次分配）也不断增加，因此居民人均可支配收入不断上涨。另一方面，从提高人均可支配收入的角度出发，人均可支配收入的上升带来税收的增加，财政收入也会相应上升。这样就会增加国家对教育的投入，但是税收的影响因素很多，且教育经费在财政收入中占比并不固定，故人均可支配收入对教育经费影响不显著，图1中两者由虚线连接。

3 基于时间序列模型的教育经费预测

本部分首先对时间序列平稳性进行识别，然后建立1992～2010年我国教育经费投入时间序列模型，最后预测2011～2015年我国教育经费。

3.1 时间序列模型的识别

图2为我国1992～2010年教育经费（单位：亿元）时间序列图。可以看出，教育经费时间序列长期内具有明显的上升趋势，因此序列非平稳，需进一步对序列进行平稳性检验。利用EViews5.0，通过单位根检验法（ADF检验）对序列进行平稳性检验，结果如表2、3所示。

图2 1992～2010年我国教育经费时间序列图

表2 二阶差分检验结果

表3 三阶差分检验结果

表2中P值显示，序列二阶差分在水平1%，5%，10%水平下ADF检验均不通过，即可以接受原假设，一阶差分序列有一个单位根，教育经费一阶差分序列不平稳；由表3可以看出，序列三阶差分序列不具有单位根，因此教育经费序列为3阶单整序列，记：

建立▽3D序列，观察其自相关系数（AC）与偏相关系数（PAC），如图3所示。

图3 三阶差分序列▽3 D相关图

由图3可以看出▽3D序列的自相关系数及偏自相关系数均落在2倍标准差范围以内，且每一滞后期的P值均大于0.05，有拖尾现象。所以可以初步判断▽3D序列为白噪声序列，▽3D～WN（μ，σ）～ARMA（0，0），即D～ARIMA（0，3，0）。

3.2 ARIMA（0，3，0）模型建立及教育经费预测

利用非线性最小二乘法对模型D～ARIMA（0，3，0）进行估计，得：

回归模型中，常数项参数未通过t检验，但模型整体拟合优度良好，不存在高阶序列相关及异方差现象，且残差序列为白噪声序列。因此，可得出我国教育经费时间序列递推方程：

3.3 2011年～2015年教育经费进行预测

利用1992～2011年我国教育经费序列值及时间序列方程（2），对我国2012～2015年教育经费进行预测，如图4所示：

图4 教育经费预测图

4 我国城镇居民人均可支配收入与教育经费关系研究

教育经费作为解释变量，人均可支配收入（选取全国平均城镇人均可支配收入数据）作为被解释变量，采用回归模型模拟教育经费对人均可支配收入滞后的影响，以期通过对教育经费的预测把握未来中国居民人均可支配收入的走向。

（1）模型拟合

选取2001～2011年近11年我国城镇居民人均可支配收入作为研究对象，如表4所示：

表4 2001～2011年我国城镇居民人均可支配收入（单位：元）

以城镇居民可支配收入It为因变量，教育经费Dt＊为自变量，建立2001年～2010It与GDPt＊的全对数回归模型：

（2）滞后期筛选

分别采用表4中数据与不同滞后期的教育经费序列做模型（3）的参数估计，随着滞后期的增大，可能会出现一个滞后期L，使得模型拟合为最优，并且根据经济规律此种变化具有单调性。模型估计情况如图5、6、7所示。

图5 0期滞后期的拟合（数据来源：中华人民共和国国家统计局—年度统计数据）

图6 1期滞后期的拟合（数据来源：中华人民共和国国家统计局—年度统计数据）

图7 2期滞后期的拟合

由上述图表可知，当L＝0时，模型拟合度最高，即以符合全对数回归模型为前提假设，当期城镇居民可支配收入受当年的教育经费影响较为显著，因此，得全对数回归方程

利用2011～2015年教育经费的预测值，通过回归方程（4）预测2011～2015年城镇居民可支配收入，如表5所示：

表5 2011～2015城镇人均可支配收入预测表

（3）模型验证

运用已知的2011年人均可支配收入值，检验回归方程的准确性：

2011年回归预测值：21866.823（元）

2011年实际值：21800（元）

误差率：［（21866－21800）/21800］×100% ＝0.31%

结果说明该模型方程（4）预测误差很小，模型估计效果佳。

5 结论

国家对小康社会的界定已经由最初的“国内生产总值”主导向“国内生产总值和城乡居民人均收入”共同主导转变，“城乡居民人均收入”被提到了经济工作的显著地位。

结合以上研究结果，得出以下4点结论：

（1）居民人均可支配收入将继续保持上涨趋势。十八大报告中提出：确保到2020年实现国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番的目标。国家对教育事业的投入必将持续反哺国民经济体系，可以预知在国民经济大环境不发生重大变化的情况下，伴随教育事业的发展，我国的居民人均可支配收入将保持不断上涨的趋势。

（2）人均可支配收入增长率表现出周期性。如图10，城镇居民人均可支配收入的增长率呈现明显的周期性，且该周期大致为5年。本文预测这可能受到国家五年计划的影响，每一个五年计划都有相应的教育事业发展方针，与之对应的教育经费预算也会有变动，所以与教育经费投入相关的居民人均可支配收增长率也呈现出周期性波动。

（3）分析图7可知，“十五”期间，我国人均可支配收入增长率与教育经费增长率相关性不高，个别年份两者出现背离的情况（如图7A段）；在“十一五”期间，人均可支配收入增长率与教育经费增长率已经基本步调一致，大体保证同增减（如图7B段）。笔者认为，随着经济的发展，教育体系不断完善，教育经费的规划和分配趋于优化，教育投入与国民经济变动大体保持同步，人们生活水平的变动与教育经费的变动也会表现出一致性。故本文预测“十二五”期间，人均可支配收入增长率与教育经费增长率将具有很高的相关性（如图7C段）。

（4）人均可支配收入增速异动点分析。2007～2008年，人均可支配收入增长率出现较大幅度下滑，尤其是2008年，该增长率降至近15年的最低值（如图7B段）。从2007年开始的全球经济危机波及我国，导致进出口贸易下滑，国民经济增长乏力，一定程度上抵消了教育对人均可支配收入的促进作用，延缓了人均可支配收入的高速上涨态势。

图7 人均可支配收入与教育经费的增长率对比图

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