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教育财政策略互动与区域协调发展

李盈萱 方毅

李盈萱, 方毅. 教育财政策略互动与区域协调发展[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2021, 39(6): 112-125. doi: 10.16382/j.cnki.1000-5560.2021.06.010
引用本文: 李盈萱, 方毅. 教育财政策略互动与区域协调发展[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2021, 39(6): 112-125. doi: 10.16382/j.cnki.1000-5560.2021.06.010
Li Yingxuan, Fang Yi. Educational Fiscal Policy Interaction and Regional Coordinated Development: A Perspective of Spatial Spillover Effect[J]. Journal of East China Normal University (Educational Sciences), 2021, 39(6): 112-125. doi: 10.16382/j.cnki.1000-5560.2021.06.010
Citation: Li Yingxuan, Fang Yi. Educational Fiscal Policy Interaction and Regional Coordinated Development: A Perspective of Spatial Spillover Effect[J]. Journal of East China Normal University (Educational Sciences), 2021, 39(6): 112-125. doi: 10.16382/j.cnki.1000-5560.2021.06.010

教育财政策略互动与区域协调发展

doi: 10.16382/j.cnki.1000-5560.2021.06.010
基金项目: 2018年度国家自然科学基金面上项目“基于随机占优的高阶偏好投资组合构建”(71871104)
  • ①参考国办发〔2019〕27号文件《国务院办公厅关于印发教育领域中央与地方财政事权和支出责任划分改革方案的通知》、国发〔2017〕4号文件《国务院关于印发国家教育事业发展“十三五”规划的通知》以及国办发〔2018〕82号文件《国务院办公厅关于进一步调整优化结构提高教育经费使用效益的意见》。
  • ②总样本包括河北(9)、辽宁(9)、江苏(10)、浙江(9)、福建(9)、海南(1)、山东(14)、广东(7)、山西(7)、吉林(4)、黑龙江(6)、安徽(11)、江西(11)、河南(15)、湖北(11)、湖南(12)、内蒙古(4)、广西(9)、四川(10)、贵州(1)、云南(8)、陕西(5)、甘肃(5)、青海(1)、宁夏(4)、新疆(2)的194个地级市。
  • ③需要说明的是,Moran’s I统计量中Wij多设定为邻接矩阵,即若dijdwij=0;若dij<dwij=1。不过,邻接矩阵设定的前提假设在于不相邻地区不存在空间相关关系,且权重元素设定为离散的二进制0-1变量,难以刻画空间距离的连续性,与现实不符。因此,参照潘文卿(2012),本研究的Wij设定为不同带宽下的反距离空间权重矩阵,更全面地刻画地方政府行为的空间相关关系。
  • ④东部地区包括河北(9)、辽宁(9)、江苏(10)、浙江(9)、福建(9)、海南(1)、山东(14)、广东(7)的68个地级市;中部地区包括山西(7)、吉林(4)、黑龙江(6)、安徽(11)、江西(11)、河南(15)、湖北(11)、湖南(12)的77个地级市;西部地区包括内蒙古(4)、广西(9)、四川(10)、贵州(1)、云南(8)、陕西(5)、甘肃(5)、青海(1)、宁夏(4)、新疆(2)的49个地级市。
  • ⑤选用地理空间权重矩阵分样本分析政策效果的原因在于:人口距离较近的城市通常均匀分布于行政区域划分下的各省内,如本文以人口密度作为人口的代理变量测度地方之间的人口距离,各省省会人口距离相对较小,却分散在东部与中西部两个子样本中,这将导致其内部人口距离相近的城市样本量较少,难以进行有效估计。

Educational Fiscal Policy Interaction and Regional Coordinated Development: A Perspective of Spatial Spillover Effect

  • 摘要: 立足于空间溢出效应视角,本研究对2004—2018年中国194个地级市面板数据展开了空间计量分析,实证检验了地方政府教育财政之间策略互动关系的存在性,并考察了地方政府教育投入的内在动机与激励机制。研究发现,地理邻近与人口邻近地方政府的教育财政之间存在显著的互补性策略互动关系;地方政府的教育财政策略不仅受到地方经济特征与财政特征的显著影响,还受到制度惯性与官员晋升锦标赛机制的共同激励;面对中央教育领域的预算调控,东部、中西部地区地方政府存在异质性反馈机制,其中东部地区对中央政策的反馈更灵敏。因此,中央的教育发展规划应充分考虑地方政府的教育财政策略互动行为,以及地方政府对中央计划反馈机制的异质性,从而均衡区域间教育资源的配置,并推动区域协调发展。
    1)  ①参考国办发〔2019〕27号文件《国务院办公厅关于印发教育领域中央与地方财政事权和支出责任划分改革方案的通知》、国发〔2017〕4号文件《国务院关于印发国家教育事业发展“十三五”规划的通知》以及国办发〔2018〕82号文件《国务院办公厅关于进一步调整优化结构提高教育经费使用效益的意见》。
    2)  ②总样本包括河北(9)、辽宁(9)、江苏(10)、浙江(9)、福建(9)、海南(1)、山东(14)、广东(7)、山西(7)、吉林(4)、黑龙江(6)、安徽(11)、江西(11)、河南(15)、湖北(11)、湖南(12)、内蒙古(4)、广西(9)、四川(10)、贵州(1)、云南(8)、陕西(5)、甘肃(5)、青海(1)、宁夏(4)、新疆(2)的194个地级市。
    3)  ③需要说明的是,Moran’s I统计量中Wij多设定为邻接矩阵,即若dijdwij=0;若dij<dwij=1。不过,邻接矩阵设定的前提假设在于不相邻地区不存在空间相关关系,且权重元素设定为离散的二进制0-1变量,难以刻画空间距离的连续性,与现实不符。因此,参照潘文卿(2012),本研究的Wij设定为不同带宽下的反距离空间权重矩阵,更全面地刻画地方政府行为的空间相关关系。
    4)  ④东部地区包括河北(9)、辽宁(9)、江苏(10)、浙江(9)、福建(9)、海南(1)、山东(14)、广东(7)的68个地级市;中部地区包括山西(7)、吉林(4)、黑龙江(6)、安徽(11)、江西(11)、河南(15)、湖北(11)、湖南(12)的77个地级市;西部地区包括内蒙古(4)、广西(9)、四川(10)、贵州(1)、云南(8)、陕西(5)、甘肃(5)、青海(1)、宁夏(4)、新疆(2)的49个地级市。
    5)  ⑤选用地理空间权重矩阵分样本分析政策效果的原因在于:人口距离较近的城市通常均匀分布于行政区域划分下的各省内,如本文以人口密度作为人口的代理变量测度地方之间的人口距离,各省省会人口距离相对较小,却分散在东部与中西部两个子样本中,这将导致其内部人口距离相近的城市样本量较少,难以进行有效估计。
  • 图  1  空间相关性识别结果

    表  1  主要变量描述性统计结果

    变量平均标准差峰度偏度最小值最大值单位
    生均教育投入−1.7111.2540.031−0.326−8.9191.557万元/万人
    产业结构−0.8690.2552.766−0.792−2.456−0.227%
    经济基础−0.2191.140−0.2960.160−3.1872.889亿元
    人口密度−1.4151.1730.700−0.231−5.9302.114万人/平方公里
    财政预算−2.5831.397−0.213−0.099−6.7531.183元/万人
    基础设施0.9270.8940.0430.153−2.1513.993万平方米/万人
    分权程度−0.9060.9480.1590.119−3.7022.055%
    人力资本−4.7311.0200.0550.237−9.442−1.934%
    官员晋升0.2730.445−0.9551.0220.0001.000
    经济增长11.3624.0783.695−0.593−15.07031.700%
    政策惯性11.1041.183−0.064−0.0554.24814.740亿元
    官员教育0.9760.15436.075−6.1680.0001.000
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    表  2  基准回归

    变量模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)
    OLS地理权重人口权重地理权重人口权重
    $ \mathrm{\delta } $0.480***0.076**0.413***0.070*
    产业结构−0.086**−0.067−0.093**−0.073*−0.090**
    经济基础0.251***0.148**0.235***0.158**0.234***
    人口密度0.137***0.125***0.145***0.148***0.164***
    财政预算−0.044*−0.064***−0.041*−0.061***−0.042*
    基础设施−0.078***−0.068***−0.078***−0.073***−0.078***
    分权程度0.585***0.599***0.580***0.546***0.529***
    产业结构交叉项−0.686*0.236*−1.015**0.197
    经济基础交叉项0.5860.484***0.1190.465***
    人口密度交叉项0.244*−0.139***0.226−0.099**
    财政预算交叉项0.716***−0.0070.767***−0.005
    基础设施交叉项−0.800***−0.091*−0.829***−0.075
    分权程度交叉项−1.02***−0.013−1.143***0.000
    人力资本−0.012−0.018
    官员晋升0.0110.009
    经济增长−0.004**−0.002
    政策惯性0.166***0.164***
    官员教育−0.054−0.061
    人力资本交叉项0.229−0.078
    官员晋升交叉项−0.221**0.035
    经济增长交叉项−0.0030.001
    政策惯性交叉项0.050−0.011
    官员教育交叉项−0.624−0.098
    样本量29102910291029102910
    $ {R}^{2} $0.2970.9370.9360.9400.938
    调整$ {R}^{2} $0.2960.3130.3020.3400.326
    $ {\sigma }^{2} $0.0550.0570.0580.0550.056
    $ \mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}-\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{k}\mathrm{e}\mathrm{l}\mathrm{i}\mathrm{h}\mathrm{o}\mathrm{o}\mathrm{d} $139.202112.100195.202162.664
    WALD空间滞后检验48.955***21.529***59.031***17.606*
    WALD空间误差检验51.074***22.485***60.024***18.723*
    LR空间滞后检验57.855***23.499***67.903***19.311*
    LR空间误差检验61.667***24.428***70.557***20.286**
      注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。
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    表  3  直接效应、空间溢出效应与总效应

    变量模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)
    地理权重人口权重地理权重人口权重
    直接效应 产业结构 −0.073* −0.091** −0.083** −0.087**
    经济基础 0.155** 0.243*** 0.161** 0.240***
    人口密度 0.128*** 0.144*** 0.151*** 0.164***
    财政预算 −0.057** −0.041* −0.057** −0.042*
    基础设施 −0.075*** −0.079*** −0.080*** −0.078***
    分权程度 0.591*** 0.581*** 0.540*** 0.529***
    人力资本 −0.009 −0.018
    官员晋升 0.009 0.009
    经济增长 −0.004** −0.002
    政策惯性 0.168*** 0.164***
    官员教育 −0.057 −0.062*
    空间溢出效应 产业结构 −1.438* 0.248* −1.841** 0.195
    经济基础 1.298 0.536*** 0.271 0.503***
    人口密度 0.593** −0.137*** 0.493** −0.094**
    财政预算 1.338*** −0.011 1.267*** −0.009
    基础设施 −1.634*** −0.100* −1.487*** −0.086
    分权程度 −1.424*** 0.034 −1.572*** 0.038
    人力资本 0.376 −0.086
    官员晋升 −0.388** 0.039
    经济增长 −0.009 0.001
    政策惯性 0.210 0.000
    官员教育 −1.115 −0.112
    总效应 产业结构 −1.511** 0.157 −1.924*** 0.108
    经济基础 1.453 0.779*** 0.432 0.743***
    人口密度 0.72** 0.007 0.644*** 0.070
    财政预算 1.281*** −0.052 1.209*** −0.051
    基础设施 −1.709*** −0.179*** −1.567*** −0.164***
    分权程度 −0.833* 0.614*** −1.032** 0.567***
    人力资本 0.367 −0.105
    官员晋升 −0.378** 0.048
    经济增长 −0.013 −0.001
    政策惯性 0.378 0.164***
    官员教育 −1.171 −0.175
      注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。
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    表  4  空间溢出政策效果分析(地理权重)

    变量名称模型(6)模型(7)模型(8)模型(9)模型(10)模型(11)
    全域全域东部东部中西部中西部
    2004—20102011—20182004—20102011—20182004—20102011—2018
    $ \mathrm{\delta } $0.1780.325***0.306**0.1740.266**0.286**
    样本量135815524765448821008
    WALD空间滞后检验13.089**43.317***12.543*17.205***13.682**50.335***
    WALD空间误差检验14.806**46.727***12.087*21.926***14.541**48.393***
    LR空间滞后检验16.618**57.194***16.005**24.530***16.759**60.095***
    LR空间误差检验18.140***61.921***15.806**28.605***17.436***59.215***
      注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。一般控制变量的估计结果与表2基本一致,此处省略。
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  • 刊出日期:  2021-06-01

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