高等教育公共投入影响因素的实证分析——基于OECD国家2000-2009年的面板数据，本文主要内容关键词为：实证论文,高等教育论文,面板论文,因素论文,国家论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、各国高等教育公共投入的差异及其影响因素
(一)高等教育公共投入的国际比较
高等教育因其具有公益性和正的外部性，世界各国普遍将其视为政府公共投入的重要领域之一。然而，现实中各国政府对高等教育的公共投入又是千差万别的。齐德曼(1995)根据经费来源把世界各国的高等教育筹资结构分为三种类型，分别是政府主导型、成本补偿型和收入多样化型。第一种指政府既向高校提供日常经费，也对学生提供助学金或减免学费。第二种指通过学费收入来收回部分办学成本。第三种以美国为典型，学校的经费来源包括政府的公共资金、学费和企业或校友捐赠等[1]。
不同国家的高等教育经费筹措类型反映了各国的办学理念，而对办学理念产生重要影响的理论当属美国学者布鲁斯·约翰斯通提出的“高等教育成本分担理论”。他总结了世界范围内高等教育财政的三大问题：规模、效率和成本分担，对财政危机背景下世界各国的高等教育财政危机和改革做了广泛的比较[2]。约翰斯通认为各国高等教育财政改革的趋势主要有四点：用非政府投入弥补公共投入、公立高等教育的财政改革、重构大学和其他高等教育机构、技术影响下的变动等[3]。
高等教育成本分担理论在一定程度上解释了各国高等教育公共投入存在差异的原因，即由于各国高等教育的社会收益率不同，因而各国政府财政分担的高等教育成本也有所不同。那么在现实中，各国高等教育公共投入的差异到底有多大？影响这种差异的因素到底有哪些？这两个问题是本文试图回答的主要问题，出于数据可得性的原因，本文选取的研究对象为OECD国家。
对于第一个问题，可以考察OECD每年发布的《教育概览》(Education at a Glance)，其中对高等教育经费来源的统计分类为公共资金(Public Expenditure)和私人资金(Private Expenditure)，私人资金包括了家庭资金(Household expenditure)和其他私人实体的资金(Expenditure of other private entities)。
表1为OECD国家高等教育阶段公共资金在总经费中所占的比例，我们用这一比例反映该国高等教育的公共投入水平。在2009年，这一比例最低的是韩国，只有26.09%的高等教育经费来自政府投入；最高的是挪威，高等教育公共资金在教育总经费中的比例高达96.1%。从表1可以看到，欧洲国家的高等教育公共资金占比都超过了50%，普遍高于其他国家，特别是北欧五国(瑞典、丹麦、冰岛、芬兰、挪威)，其高等教育公共资金占比一直很高，接近或超过了90%，因此这些国家的学费通常很低。
从时间序列上看，表1还表明，除韩国、日本、美国、加拿大、新西兰、波兰、西班牙、捷克、爱尔兰和挪威，其他OECD国家在1995-2009年间高等教育公共经费占高等教育总经费的比例都是下降的，总体上呈现出“公消私涨”的趋势。OECD国家公共资金在高等教育总经费中的平均比例在1995年为78%，2009年下降到73%。与此相对应，私人资金的比重则普遍呈上升趋势，澳大利亚、意大利、墨西哥、葡萄牙和斯洛伐克这一比例上升超过了10%，英国甚至超过50%。
这一显著的结构变化背后是学费持续上涨。然而，公共教育资金在教育总经费中的比重下降并不意味着政府实际教育经费的削减。事实上，许多OECD国家不仅私人教育投入增长，公共资金也同样上升。在私人投入增量最高的9个国家中，3个国家(捷克、墨西哥和波兰)同时名列公共教育投资增长最快的10个国家之中。这或许表明高等教育私人投入更像是公共资金的补充，而非替代了公共资金。
(二)影响高等教育公共投入的多种因素
对于前面提到的第二个问题，即影响各国高等教育公共投入差异的因素有哪些？在已有的研究当中，与之最为相近的实证研究是从政府努力程度入手——即影响教育或高等教育支出在政府财政支出中所占比例的因素分析。
鉴于教育支出是政府财政支出的一项内容，在研究教育支出时可从财政支出入手，把政府财政支出影响因素的理论分析框架总结为两类，即需求因素理论和政府体制与制度理论[4]。在需求因素理论框架下，Alesina和Wacziarg证明了影响公共支出的因素包括人口规模、人口结构和人们对公共与私人物品的偏好，Burney提出了经济结构和城市化程度等因素。在政府体制与制度理论中，财政分权的收益和成本问题与公共教育相关。经典的理论观点有三个：一是Hayek提出地方政府因为信息优势更适合向当地居民提供合适的服务。二是Tiebout模型。由于人们可以“用脚投票”，选择到公共服务和税收的组合最令他们满意的地方居住，因此分权可以促使地方政府彼此竞争，从而改善公共服务的效率。三是Keen和Marchard通过对财政竞争和地方政府公共支出构成之间的关系的分析，认为财政竞争促使地方政府偏向于投人生产性的公共项目，而对于消费性的公共支出项目(包括教育支出)可能投入不足[5]。
在实证研究方面，Tanzi和Schuknecht、del Granado分别证明了征税法制化程度和财政分权程度对政府支出的影响。Weerts和Ronca基于1984-2004年的面板数据，研究了美国各州对高等教育财政支持的差异，把影响因素总结为财政健康、人口因素、公共机构间的优先权竞争、政治氛围和文化传统、高等教育机构自身特征等五个方面[6]。
国内的实证研究包括郑磊(2008)基于中国省际面板数据，对财政分权、政府竞争对中国省级政府教育支出比重的影响进行了验证，得出了以经济绩效为考核标准的官员晋升机制和财政分权制度的结合、转移支付比重过高都会对地方政府的教育支出比重产生显著的负影响；地方政府的财政自给度则对教育支出比重具有正效应[7]。王蓉(2008)使用我国31个省、自治区、直辖市2000-2004年的面板数据，计算了经济发展水平、所有制结构、产业结构、人口因素、财政分权制度等对公共支出比例的影响[4]。宗晓华(2010)使用1998-2006年的省级面板数据，证明地区经济对高校毕业生的需求规模、毕业生流出比重、地方高校财政责任向中央财政和地区居民的可转嫁程度等因素对地方高等教育财政投入有显著的影响[8]。
总体而言，已有文章的研究对象以美国、欧洲各国、澳大利亚、东亚国家为主，介绍高等教育比较发达的国家的政府拨款体制和拨款政策，对各国各类高等教育资金的数量、比重和变化做了简单的描述统计，把经费来源总结为政府拨款、学生学杂费、科研拨款、资助和科研合同收入、提供咨询和教育科研服务的收入、校产收入、捐赠收入等。对于中国高等教育筹资现状提出的政策建议，可以归结为鼓励企业团体办学、发行高等教育债券、股票、彩票、允许一定额度的投资利润回报、兴办校办产业、利用银行信贷筹措资金等。
这些研究一致认为大部分国家高等院校的资金都有实质性的增长，公共资金的直接投入也在增长，其相对份额却在减少，筹资结构发生了变化，但都没有从国际比较的视角对影响高等教育公共投入的因素做进一步实证分析。
因此，本文试图在以往研究的基础上，采用2000-2009年的OECD国家面板数据，综合研究在不同的经济社会状况下，影响各国高等教育公共投入差异的因素有哪些？在下文中，笔者以OECD国家公共资金占高等教育总经费的百分比来反映高等教育公共投入情况，进而分析影响这一比例的各种相关因素及其显著性。
二、OECD国家高等教育公共投入影响因素的实证分析
(一)研究模型的建立
1.计量模型。
本文数据来自OECD发布的2003-2012年《教育概览》，以及OECD官方网站上的经济统计数据。人均国内生产总值和生均教育经费都用GDP平减指数消除通货膨胀的影响。
根据前面的理论分析并借鉴已有的相关研究，笔者构建了如下计量模型，用以分析高等教育公共投入的影响因素：
模型中t代表年份，i代表国家。其中RPPE代表高等教育公共投入，也就是高等教育公共资金占高等教育总经费的比例；lnPGDP代表经济发展水平；RETE代表高等教育相对收入，也就是高等教育学历人群的年收入与中等教育学历人群的收入之比；lnperstu代表生均经费调整后的对数值；PTPE代表政府对高等教育的努力程度，为高等教育所获得的公共资金占政府财政支出的比例；PEinGDP代表财政支出总量占国内生产总值的比例；EA是人口素质，即25-64岁人群中接受了高等教育的人口占25-64岁总人口的比例；young是20-24岁人口数占总人口数的比例，代表人口比例。ε表示模型中未考虑到的其他影响高等教育公共投入的因素(见表2)。
2.变量解释。
(1)高等教育公共投入(RPPE)。高等教育公共投入为本文的研究对象，即用公共投入占总投入的比重作为衡量高等教育公共投入的指标(Relative Proportion of Public Expenditure)，是计量模型中的因变量。该数据来源于2003-2012年OECD网站公布的《教育概览》。
(2)人均国内生产总值(lnPGDP)。人均国内生产总值是用来衡量一国经济社会发展水平最常见的指标之一，经济发展水平既决定了高等教育投资的需要量，也决定了高等教育投资的可能量，几乎所有研究都会把这一指标纳入考虑。该数据来自OECD网站。
(3)高等教育相对收入(RETE)。常见教育收益率的计算方法有明瑟收入法、内部收益率法等，基于数据的可获得性，本文用高等教育相对收入作为衡量个人教育收益率的指标。高等教育相对收入是把接受了高等教育的个体的年收入均值与最高学历只是中等教育的个体的年收入均值相比较。此处的收入指个体从劳动力市场所赚取的税前收入，不包括转移支付、投资所得等其他来源的收入。它表明了接受了高等教育能够多获得的收入，更高的相对收入意味着个人可以有更强烈的激励去接受高等教育，愿意为进入高等教育机构付出更高的成本。计算方法为最高学历为高等教育的个体的年收入均值除以最高学历为中等教育的个体的年收入均值。该数据同样来源于2003-2012年OECD网站公布的《教育概览》。
(4)高等教育生均经费(lnperstu)。高等教育生均经费的计算方法为高等教育机构的总经费除以相当于全日制在校学生数，各国的数据都以GDP平价购买力转换成等价的美元。个别国家私立学校的数据不可获得或者不完整时，则只考虑了公立学校以及政府依赖性私立学校的经费和学生数。此外，各国定义全日制和非全日制学生的方法不同，一些国家把每个接受高等教育的学生都当作全日制学生，而另一些国家则只认同在特定时限内完成了特定课程的学生为全日制学生。这两者都可能造成计算的误差，但基于目前可获得的数据是无法修正的。该数据来源同样是2003-2012年OECD网站发布的《教育概览》。
(5)政府努力程度(PTPE)。本文用高等教育所获得的公共资金占各国政府财政总支出的比例来衡量各国政府对教育投资的努力程度。比例越大，说明该国政府在财政支出中拨付给高等教育的份额越多，从某种程度上也可以反映出对高等教育越重视。《教育概览》直接给出了这一指标的数据。需要注意的是，OECD在统计时，尽管债务偿还(例如利息支付)也包括在财政总支出之内，却没有包含在教育支出上。这是由于一些国家不能把对教育的利息支付从对其他公共支出的利息支付中分离出来。这意味着高等教育所获得的公共资金占各国政府财政总支出的比例这一指标被低估了。
(6)财政支出比重(PEinGDP)。财政支出比重可以用财政支出占国民收入或国内生产总值的相对量来衡量，即财政支出总量除以国内生产总值。它反映了政府公共经济部门在社会资源配置过程中的地位和作用。财政支出与财政收入息息相关，因此也可以间接反映各国的税收差异，以及政府对经济的政策干预等。该数据来自OECD网站。
(7)人口素质(EA)。用来衡量一个国家或一个地区的人口素质的指标有很多，例如各级学历水平的人口数在总人口数中的比重、科技工作者的比重、劳动者的文化构成等。本研究的人口素质用25-64岁人群中接受高等教育的人口比例来衡量一国的人口素质指标。该数据来源同样是2003-2012年OECD网站发布的《教育概览》。
(8)人口结构(young)。人口结构可能会影响国家决策者对教育的预期投入。例如，当一个国家的老龄人口较多时，政府对高等教育的支持力度可能会下降，因为医疗卫生等问题也许会成为政策重点。“而当一个国家或地区的入学适龄人口数较大时，政府会倾向于对高等教育投入更多以满足更多的教育需求。”[9]本文用20-24岁人口数占总人口数的比重作为衡量人口结构的指标。该数据来自OECD网站。
3.变量的特征值和相关性。
从表3不难看出，各个统计变量的数值分布比较均匀，除高等教育生均经费和经济发展水平之外，其他各变量的变异系数都控制在0.2-0.4之间。其中高等教育公共资金在财政支出中所占的比例和人口素质存在较大差异。本文将利用不同指标的差异性对高等教育公共投入的差异做出分析和解释。
从表4中我们可以发现高等教育公共资金占高等教育总经费的比例与高等教育相对收入、高等教育生均经费、人口素质、人口结构成负相关关系，与高等教育财政经费占财政支出总量的比例、财政支出总量占GDP的比例、人均GDP成正相关关系。
(二)面板数据分析
本文的样本包括了34个OECD国家中的26个，有8个国家的数据缺失较多，因此在分析中被剔除，近似于全样本分析。样本数据也做了相应处理，包括平减了通货膨胀、对数化等。计量的经验分析建立在2000-2009年各国经过处理的面板数据上，年份的选择主要基于数据的可获得性。本研究使用的统计软件是STATA 11.0。先分别用固定效应模型和随机效应模型对数据进行回归，随后进行Hausman检验，检验结果是拒绝零假设，所以更适合固定效应模型。模型的回归结果见表5。
三、研究结论
笔者对面板数据做了两种回归分析，在回归方程1中，人均国内生产总值对数值的回归结果不显著，t统计量只有0.17。可能由于OECD国家的经济发展水平都比较高，差异不够大。因而，在回归方程2中剔除了这一变量，数据显示对回归结果的影响不大，无论是
还是各回归系数。根据上述两种回归结果，可以分析各个变量对高等教育公共投入的不同影响及其显著性，主要结论如下：
1.回归方程1和方程2的高等教育相对收入的系数显著为负，这说明高等教育个人收益率越高的国家，高等教育公共资金占总经费的比例就越低。这与前文假设相一致，即在高等教育个人收益率较高的国家，私人资金的主要主体——家庭——可能更愿意为高等教育分担成本，原因在于投资高等教育能够获得较高的回报。反之，如果接受了高等教育的相对收入与未接受高等教育相差无几，基于投资回报的理性考虑，公众会慎重考虑成本与收益，可能不愿意为高等教育支付较高的学费，这种情况下需要政府为高等教育分担更多成本。
2.方程1和方程2高等教育生均经费对数值的系数显著为负，表明高等教育生均经费越高，则高等教育公共资金在高等教育总经费中所占的比例就越低。这个结果也与前文的理论分析和假设相符合。随着高等教育生均经费的上涨，仅仅依靠国家财政的力量不足以保证高等教育机构的运转，因此会需要更多的私人资金作为成本补偿，公共资金在总经费中所占的比例就有所下降。当然，回归分析只能表明两者间的相关关系，而非因果关系。也有可能是由于私人资金对高等教育投入的增加，才导致了生均经费的上涨。但正如前文理论分析指出，生均经费的上涨是高等教育规模扩大和教师工资上涨的结果，因此可以认为私人资金的投入并非推高了生均经费，而只是作为财政资金不足的补充。
3.在方程1中，代表人口的结构变量不显著。但去除人均国内生产总值的方程2中代表人口结构中20-24岁人口占总人口的比例这一指标的系数显著为负。这可能是因为在一般情况下，经济发展水平越高的国家，老龄化程度较高，反之适龄入学人口数相对较少。人均GDP对人口结构的影响较大，使得变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外。
方程2中人口结构变量显著为负的统计意义为：随着适龄入学人口的增加，高等教育公共资金在高等教育总经费中所占的比例反而下降。与此类似，王蓉(2008)在研究中国地方政府教育财政支出行为时，验证了少儿抚养比(0-14岁人口占15-64岁人口的比例)对公共教育投入比例(在地区生产总值中有多大比例是通过政府财政投入到了教育事业中)的影响，其实证研究的结果是两者负相关，但系数较小，因此未做进一步解释[4]。而人口结构与高等教育公共投入呈现负相关关系的一个可能原因是，当适龄人口在总人口中比重较大，高等教育的潜在入学人口随之增加，在毛入学率相同的情况下，该国的高等教育规模也可能较大，有限的公共资金无法满足较大的高等教育资金需求，因此只能依靠私人资金的补充，所以高等教育公共资金在高等教育总经费中所占的比例反而变小了。遗憾的是，回归方程并未加入毛入学率的变量，因此这个解释有待进一步考证。
4.方程1和方程2的财政支出比重的系数均显著为正，说明财政支出总量在国内生产总值中所占的比例越大，则高等教育公共资金占高等教育总经费的比例就越大。财政支出比重反映的是政府公共经济部门在社会资源配置过程中的地位和作用，规模越大即政府在经济社会生活中发挥的作用越大，因此对高等教育的参与程度也就更高。与此同时，财政支出以实际财政收入和预期财政收入为前提，财政支出比重越大，也意味着政府在社会创造的价值中获取的份额越大，因而也有必要在高等教育中承担更多的责任。
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