安徽省财政教育支出地区分配差异的影响因素及预测研究
发布时间：2021-08-04 18:19
教育作为一种准公共产品,其发展需要政府提供强有力的资金保障,地方财政教育支出对教育水平的发展有着至关重要的影响。文章首先基于2018年安徽省各地级市的截面数据构建出多元线性回归方程,并进行了经济意义检验、统计检验和计量经济检验,以对地区教育支出差异的影响因素进行探究,后基于历史数据对各地级市2019—2025年的教育支出数额进行灰色预测。研究表明:人口数量和地区生产总值对安徽省各城市间的教育支出差异产生了一定影响,预计在2019—2025年各地级市的教育支出数额仍呈现不断上涨趋势,但上涨的幅度差存在较大的差异,铜陵市和淮南市的教育支出增长幅度领先于安徽省其他城市。
【文章来源】：安徽理工大学学报(社会科学版). 2020,22(05)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
偏相关系数检验图
根据预测的结果,可见从2019年到2025年每个城市的教育支出数额都呈现不断上涨趋势,省会城市合肥市在2025年的财政教育支出预计会达到371.48亿元,依然保持全省最多。此外,各个城市教育支出上涨的幅度差存在较大的差异,在此以2018年至2025年教育支出的增长比体现增长幅度,由图4可以明显地看出,铜陵市和淮南市的教育支出增长幅度领先于安徽省其他城市,接近于2倍的增加,增长幅度较小的城市主要有:池州市、安庆市、马鞍山市和六安市,增长幅度均未超过70%,其中池州市的增长比仅有56.81%。预测的未来年度教育支出数额变化其实间接体现了历史数据所呈现的某种规律,由此可以推断出,在过去的十年里,铜陵市和淮南市对于教育方面的投入力度要明显高于其他城市的,对于增长幅度测算较小的几座城市,有必要引起相关部门的高度重视,教育乃兴邦之本,意义重大,在实力允许的情况下,地方财政支出可以适当地向教育方面倾斜。三、结论与对策建议
表7 安徽省2019—2025年各地市教育支出预测值 城市 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 2018—2025年增长比/% 合肥市 184.49 207.32 232.97 261.79 294.18 330.58 371.48 127.20 淮北市 32.46 35.96 39.83 44.12 48.87 54.13 59.96 103.33 亳州市 71.89 80.43 89.98 100.66 112.61 125.98 140.94 119.87 宿州市 83.72 93.02 103.35 114.84 127.60 141.78 157.53 109.32 蚌埠市 65.11 73.08 82.02 92.05 103.31 115.94 130.12 149.63 阜阳市 125.41 141.32 159.25 179.45 202.21 227.87 256.78 140.38 淮南市 53.73 62.44 72.56 84.32 97.98 113.87 132.32 190.99 滁州市 81.36 92.33 104.78 118.91 134.94 153.13 173.77 142.69 六安市 84.24 90.60 97.44 104.80 112.72 121.23 130.39 68.63 马鞍山市 40.34 43.29 46.45 49.84 53.47 57.37 61.56 65.33 芜湖市 88.01 98.48 110.18 123.27 137.92 154.32 172.66 132.09 宣城市 49.10 53.54 58.37 63.65 69.40 75.67 82.50 92.55 铜陵市 31.88 36.93 42.79 49.58 57.44 66.55 77.10 193.71 池州市 24.00 25.50 27.10 28.79 30.59 32.50 34.54 56.81 安庆市 83.12 89.33 96.02 103.20 110.92 119.22 128.13 64.18 黄山市 22.64 24.87 27.33 30.03 32.99 36.25 39.83 98.81图3 2019—2025年淮北市教育支出预测
【参考文献】：
期刊论文
[1]安徽省人口老龄化预测与分析——基于灰色GM（1,1）模型[J]. 李鲁. 洛阳理工学院学报(社会科学版). 2020(01)
[2]安徽财政教育支出与经济增长动态关系研究——基于ARDL-ECM模型的实证检验[J]. 唐志祥. 江苏经贸职业技术学院学报. 2019(06)
[3]增加教育财政供给对经济增长影响的实证研究——以江苏省为例[J]. 李根忠,朱洪亮. 安徽商贸职业技术学院学报(社会科学版). 2019(04)
[4]2020—2025年我国农科人才需求预测——基于灰色GM（1,1）模型的分析[J]. 刘志民,赵杏娜. 中国农业教育. 2019(05)
[5]江苏省财政教育支出的现状及对策分析[J]. 金文婷. 经济研究导刊. 2019(29)
[6]四川省旅游经济发展影响因素实证探究[J]. 邢泽斌,朱家明,马桂花. 西昌学院学报(自然科学版). 2019(02)
[7]山西省教育支出与经济增长互动关系实证研究[J]. 邢泽斌,朱家明,马桂花. 山西师范大学学报(自然科学版). 2019(02)
[8]政府教育支出结构对人均GNI的影响——基于跨国非平衡面板数据的实证研究[J]. 詹宏毅,朱立成. 中国人民大学教育学刊. 2018(04)
[9]影响我国财政教育支出相关因素的实证分析[J]. 崔庆岳,赵彩月. 高师理科学刊. 2018(11)
[10]2016年我国地方财政教育支出主要影响因素的实证分析[J]. 顾玉铃. 时代金融. 2018(15)
硕士论文
[1]宁夏财政教育支出影响因素及预测研究[D]. 张凤.宁夏医科大学 2019
本文编号：3322178
【文章来源】：安徽理工大学学报(社会科学版). 2020,22(05)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
偏相关系数检验图
根据预测的结果,可见从2019年到2025年每个城市的教育支出数额都呈现不断上涨趋势,省会城市合肥市在2025年的财政教育支出预计会达到371.48亿元,依然保持全省最多。此外,各个城市教育支出上涨的幅度差存在较大的差异,在此以2018年至2025年教育支出的增长比体现增长幅度,由图4可以明显地看出,铜陵市和淮南市的教育支出增长幅度领先于安徽省其他城市,接近于2倍的增加,增长幅度较小的城市主要有:池州市、安庆市、马鞍山市和六安市,增长幅度均未超过70%,其中池州市的增长比仅有56.81%。预测的未来年度教育支出数额变化其实间接体现了历史数据所呈现的某种规律,由此可以推断出,在过去的十年里,铜陵市和淮南市对于教育方面的投入力度要明显高于其他城市的,对于增长幅度测算较小的几座城市,有必要引起相关部门的高度重视,教育乃兴邦之本,意义重大,在实力允许的情况下,地方财政支出可以适当地向教育方面倾斜。三、结论与对策建议
表7 安徽省2019—2025年各地市教育支出预测值 城市 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 2018—2025年增长比/% 合肥市 184.49 207.32 232.97 261.79 294.18 330.58 371.48 127.20 淮北市 32.46 35.96 39.83 44.12 48.87 54.13 59.96 103.33 亳州市 71.89 80.43 89.98 100.66 112.61 125.98 140.94 119.87 宿州市 83.72 93.02 103.35 114.84 127.60 141.78 157.53 109.32 蚌埠市 65.11 73.08 82.02 92.05 103.31 115.94 130.12 149.63 阜阳市 125.41 141.32 159.25 179.45 202.21 227.87 256.78 140.38 淮南市 53.73 62.44 72.56 84.32 97.98 113.87 132.32 190.99 滁州市 81.36 92.33 104.78 118.91 134.94 153.13 173.77 142.69 六安市 84.24 90.60 97.44 104.80 112.72 121.23 130.39 68.63 马鞍山市 40.34 43.29 46.45 49.84 53.47 57.37 61.56 65.33 芜湖市 88.01 98.48 110.18 123.27 137.92 154.32 172.66 132.09 宣城市 49.10 53.54 58.37 63.65 69.40 75.67 82.50 92.55 铜陵市 31.88 36.93 42.79 49.58 57.44 66.55 77.10 193.71 池州市 24.00 25.50 27.10 28.79 30.59 32.50 34.54 56.81 安庆市 83.12 89.33 96.02 103.20 110.92 119.22 128.13 64.18 黄山市 22.64 24.87 27.33 30.03 32.99 36.25 39.83 98.81图3 2019—2025年淮北市教育支出预测
【参考文献】：
期刊论文
[1]安徽省人口老龄化预测与分析——基于灰色GM（1,1）模型[J]. 李鲁. 洛阳理工学院学报(社会科学版). 2020(01)
[2]安徽财政教育支出与经济增长动态关系研究——基于ARDL-ECM模型的实证检验[J]. 唐志祥. 江苏经贸职业技术学院学报. 2019(06)
[3]增加教育财政供给对经济增长影响的实证研究——以江苏省为例[J]. 李根忠,朱洪亮. 安徽商贸职业技术学院学报(社会科学版). 2019(04)
[4]2020—2025年我国农科人才需求预测——基于灰色GM（1,1）模型的分析[J]. 刘志民,赵杏娜. 中国农业教育. 2019(05)
[5]江苏省财政教育支出的现状及对策分析[J]. 金文婷. 经济研究导刊. 2019(29)
[6]四川省旅游经济发展影响因素实证探究[J]. 邢泽斌,朱家明,马桂花. 西昌学院学报(自然科学版). 2019(02)
[7]山西省教育支出与经济增长互动关系实证研究[J]. 邢泽斌,朱家明,马桂花. 山西师范大学学报(自然科学版). 2019(02)
[8]政府教育支出结构对人均GNI的影响——基于跨国非平衡面板数据的实证研究[J]. 詹宏毅,朱立成. 中国人民大学教育学刊. 2018(04)
[9]影响我国财政教育支出相关因素的实证分析[J]. 崔庆岳,赵彩月. 高师理科学刊. 2018(11)
[10]2016年我国地方财政教育支出主要影响因素的实证分析[J]. 顾玉铃. 时代金融. 2018(15)
硕士论文
[1]宁夏财政教育支出影响因素及预测研究[D]. 张凤.宁夏医科大学 2019
本文编号：3322178
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