教育扶贫、教育投入与受教育程度关系的实证分析.pdf
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1、第 43 卷 第 7 期 高 师 理 科 学 刊 Vol.43 No.7 2023 年 7 月 Journal of Science of Teachers College and University Jul.2023 文章编号:1007-9831(2023)07-0027-06 教育扶贫、教育投入与受教育程度关系的实证分析 李宁宁,申世昌(青海民族大学 数学与统计学院,青海 西宁 810007)摘要:基于 20112020 年东三省 35 个市域的面板数据,建立动态联立方程模型,研究教育扶贫、教育投入和受教育程度之间的关系实证分析结果表明,教育扶贫、教育投入与受教育程度三者之间存在明显的互
2、动效应,教育投入对教育扶贫有显著的促进作用,受教育程度对教育扶贫的影响不明显,教育投入和受教育程度呈现双向互动效应为巩固拓展东三省脱贫攻坚成果,实现乡村振兴,政府应进一步加大高等教育投入力度,优化教育扶贫制度,持续提升受教育程度,健全社会保障体系,防止人才流失,从而推动东北地区乡村振兴取得新的阶段性进展 关键词:教育扶贫;教育投入;受教育程度;动态联立方程组模型;东三省 中图分类号:O29 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1007-9831.2023.07.007 Empirical study on the relationship between educationa
3、l poverty alleviation,educational investment and educational level LI Ningning,SHEN Shichang(School of Mathematics and Statistics,Qinghai Minzu University,Xining 810007,China)A Ab bs st tr ra ac ct t:Based on the panel data of 35 cities in the three eastern provinces from 2011 to 2020,a dynamic simu
4、ltaneous equation model is established to study the relationship between educational poverty alleviation,educational investment and educational level The empirical analysis results show that there is an obvious interaction effect among education poverty alleviation,education investment and education
5、 levelEducation investment has a significant role in promoting education poverty alleviation,while education level has no obvious impact on education poverty alleviationEducation investment and education level show a two-way interaction effectIn order to consolidate and expand the achievements of po
6、verty alleviation,and achieve rural revitalization,the government should further increase investment in higher education,optimize the education poverty alleviation system,continue to improve the level of education,improve the social security system to prevent brain drain,so as to promote rural revit
7、alization in the northeast region to make new progress K Ke ey y w wo or rd ds s:educational poverty alleviation;educational investment;educational level;dynamic simultaneous equations model;three eastern provinces 百年大计,教育为本近年来教育扶贫从“输血式”转向“造血式”,贫困家庭在脱贫能力上有所提升,贫困人口子女的发展空间得到持续开拓,阻断了贫困代际传递为了顺利推进乡村振兴,必须
8、做好巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接的各项工作戴妍1等研究得出我国民族地区教育扶贫与乡村振兴之 收稿日期:2022-09-08 基金项目:青海民族大学研究生创新项目(07M2022008)作者简介:李宁宁(1997-),女,陕西汉中人,在读硕士研究生,从事数理经济学研究E-mail: 通信作者:申世昌(1970-),男,河北定州人,教授,硕士生导师,从事数理经济学研究E-mail: 28 高 师 理 科 学 刊 第 43 卷 间互动作用在不断增强;严仲连2等通过动态联立方程组模型实证研究得出教育扶贫具有累积效应,受教育水平的提高可以促进地方教育扶贫的正向发展;桑倩倩3等指出教育投入可以增强经
9、济发展动力并具有稳健性,需要建立教育投入的长效机制;辛岭4等使用 Granger 因果关系检验和基于协整理论的 Panel Data模型检验得出农民收入和农民受教育水平具有长期稳定的均衡关系,但农民受教育水平对农民收入的促进是微弱的;戚伟5等通过测算发现东三省年轻劳动力流失严重,人口年龄结构老龄化问题加剧;王希元6等实证分析发现,可以通过增加高等教育投入来减弱人口老龄化对产业结构升级的消极影响 虽然现有文献对教育扶贫、教育投入和受教育程度均有丰富且深入的研究,但目前学界很少将三者纳入同一框架进行分析本文基于 20112020 年东三省 35 个市域的面板数据,建立动态联立方程模型,进一步研究教
10、育扶贫、教育投入和受教育程度之间的关系 1 模型建立 1.1 理论基础 联立方程组模型的矩阵形式7表示为 111112111121122212222122221212tttMMtttMMMtKtMtMMMMKKMKyxyxyx 用矩阵可表示为 tttAyBx 式中:rty为内生变量,下标r表示第(1,2,)r rM个内生变量;jtx为外生变量,下标j表示第(1,2,)j jK个外生变量;kr为内生变量的系数,表示第(1,2,)k kM个方程中第r个内生变量的系数,类似地,外生变量的系数为kj,扰动项为kt系数矩阵M MA与MKB的每一列对应一个方程 考虑到教育扶贫、教育投入与受教育程度之间存在
11、一定的内生性和相互作用关系,并且政策的提出与实施存在一定的滞后效应因此,本文构建动态联立方程组模型,在解释变量中加入被解释变量的一阶滞后项,以控制政策发展状态对自身变动的影响 1.2 模型构建 目前关于东三省教育扶贫、教育投入与受教育程度的研究较少,为实证检验三者之间的互动关系,本文考虑到前一年教育扶贫、教育投入与受教育程度的效果可能会对当年的效果产生影响,因此,分别构建以教育扶贫、教育投入和受教育程度为被解释变量的动态联立方程模型,对三者之间的互动关系进行了实证检验 令pate为教育扶贫,edi为教育投入,edl为受教育程度取地区人均生产总值(pgdp)、全社会固定资产投资(iv)、地方城镇
12、化率(urb)作为控制变量,有 01,123456iti titititititiitpatepateediedlpgdpivurb (1)01,123456iti titititititiitediedipateedlivpgdpurb (2)01,123456iti titititititiitedledlpateediivpgdpurb (3)式中:下标i表示第(1,2,35)i i 个市;下标t表示第(2011,2020)t t 年;i为个体效应,it为残差项 在稳健性检验时,采取替换变量的方法,使用公共财政支出(edin)替代教育投入 2 实证分析 2.1 变量设计 教育扶贫是通过在
13、农村普及教育,使农民提高思想道德意识和掌握实践技能,脱离贫困的一项扶贫政第 7 期 李宁宁,等:教育扶贫、教育投入与受教育程度关系的实证分析 29 策 借鉴文献2,选取能够体现贫困人口收入增加的农村人均可支配收入(单位:元/人)的对数表示pate;用地区当年教育支出(单位:亿元)的对数表示edi;用地区常住人口的平均受教育年限表示edl(每 10万人口中,平均受教育年限=(文盲人数1+小学程度人口数6+初中程度人口数9+高中(含中专)程度人口数12+大专及以上程度人口数16)/100 000);用地区人均生产总值(单位:元/人)的对数表示pgdp;用地区当年的全社会固定资产投资(单位:亿元)的
14、对数表示iv;用地区城镇常住人口占年末地区常住人口数的百分比表示urb(单位:%);用地区当年的公共财政支出(单位:亿元)的对数表示edin 具体的变量定义及计算方法见表 1 表 变量定义及计算方法 变量名称 变量符号 计算方法 教育扶贫 pate 农村人均可支配收入取对数 教育投入 edi 地区当年教育支出取对数 受教育程度 edl 地区常住人口的平均受教育年限 地区人均生产总值 pgdp 地区人均生产总值取对数 全社会固定资产投资 iv 地区当年的全社会固定资产投资取对数 地方城镇化率 urb 地区城镇常住人口占年末地区常住人口数的百分比 公共财政支出 edin 地区当年的公共财政支出取对
15、数 2.2 数据说明 相关数据来源于各省市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报、EPS 数据库因为通化市部分指标数据缺失,所以只选取黑龙江、吉林和辽宁 3 省的 35 个地级市的数据作为面板数据,相关数据借助 Excel和 Stata16 进行整理和计算,并运用均值法补全相关缺失数据相关变量的描述性统计见表 表 变量描述性统计 变量 均值 标准差 最小值 最大值 观测值 pate 9.421 227 0.255 364 7 8.614 864 9.986 403 350 edi 3.343 792 0.747 291 3 1.172 482 5.549 31 350 edl 9.514 571
16、 0.496 694 7 8.57 10.82 350 pgdp 10.595 49 0.515 137 5.773 557 11.906 38 350 iv 6.289 366 1.096 199 2.794 839 8.839 91 350 urb 58.551 830 16.454 95 26.24 93.21 350 edin 5.398 249 0.652 255 3 3.797 51 7.058 113 350 2.3 实证检验 借助 Stata16 软件,对模型(1)(3)进行系统 GMM 和差分 GMM 估计,结果见表 34 表 东三省地区系统GMM估计 变量 pate edi
17、 edl,1i tpate 0 0.945*(0.013 1),1i tedi 0.162*(0.014 8),1i tedl 0.993*(0.002 3)pate -0.262*(0.055 4)0.009 7*(0.002 09)edi 0 0.123*(0.005 90)-0.015 4*(0.000 764)edl-0.018 4(0.016 8)0.583*(0.078 7)pgdp 0.011 9*(0.001 48)-0.066 1*(0.003 43)0.007 58*(0.000 393)iv-0.034 9*(0.003 62)0.122*(0.010 4)0.001 1
18、1*(0.000 474)urb 0.002 74*0.000 389)-0.018 8*(0.002 36)0.000 616*(0.000 092)_ cons 0.286*(0.068 7)0.783*(0.207)-0.044 9*(0.013 9)AR(1)0.828 8 0.911 9 0.451 6 Sargan 1.000 0 1.000 0 1.000 0 N 315 315 315 注:*,*,*分别表示在 1%,5%,10%的水平下显著,括号内为相应系数的标准误;AR(1)(Arellano-Bond 检验统计量),Sargan 给出的是各统计量所对应的 P 值下同 30
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