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时间:2018-07-07
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1、高等教育发展与高校信贷风险相关性研究的论文 【摘要】文章在综述国内外研究现状的基础上,综合前人的研究成果及教育经济学的相关理论,构建了高等教育发展与高校信贷风险评价指标体系,建立了两者之间的回归模型,并结合evieurray也从规模因素、效率因素评估了高校发展过程中产生的效益问题。国内学者杨栋辉、刘慧峰(2008)从高等院校数量、高等院校学生数量、教职工情况、高等院校规模、经费投入五个方面,选取了每百万人口学校数、每十万人口毕业生数等11项指标对我国高等教育发展状况进行了评价;詹正茂(2004)选用了规模、
2、效率和速度指标作为考虑因素对高等教育发展进行评价等等。 因此,尽管在实践方面高等教育发展及其信贷风险已经引起了社会各界的普遍关注,但目前国内对高等教育发展与高校信贷风险的研究尚处于“割裂”状态,缺乏对于两者之间互动机制的研究。高等教育发展主要体现在高等教育规模扩大、效率的提升和速度的加快三个方面,国内许多文献将高校信贷风险的形成归因于招生规模的急剧扩大,但究竟两者之间是否有必然联系,并没有进行深入理论与实证探讨,从而也无法为我国高等教育的可持续发展与信贷风险的防范提供可借鉴的思路。 二、高等教育发展
3、与高校信贷风险评价指标体系的构建 (一)高等教育发展评价指标体系的建立 遵循科学性、可比性、可操作性等指标体系建立原则,借鉴前人的研究成果,本文重点从规模、效率、速度因素来评价高等教育发展状况和水平(如表1所示)。 1.规模因素,反映教育整体的发展状况与水平。主要从学生、教师、资产等方面来进行说明。具体指标包括校舍面积、在校生总人数、固定资产总值、教育经费拨款、自筹经费、银行贷款额等。 2.效率因素,反映教育发展资源利用情况与投入产出情况。具体指标包括生师比、高级职称占专职教师比重、教学与科研经
4、费占教育经费的比重等。 3.速度因素,反映高等教育在现有的规模和效率的情况下发展和扩展的速度。主要从学生、教师、经费等指标的增长速度来进行说明。具体指标包括在校生年增长率、专任教师增长率、固定资产增长率等。 (二)高校信贷风险评价指标体系的建立 本文重点从高校的偿债能力、运营能力与自筹资能力三个维度建立高校贷款风险评价指标体系(如表2所示)。 1.偿债能力因素,主要包括资产负债率、流动比率、已获利息倍数和偿债保障率等。 2.运营能力因素,主要反映高校对其现有资源的经营能力。具体的评价指标包括高等教
5、育经费收入支出比、贷款依存度和贷款负担率等。 3.自筹资能力因素,反映高校利用自身资源筹集资金能力的强弱。高校自筹经费主要包括学费收入、教育服务收入、科研服务收入、投资收入等,即除财政收拨款以外的所有收入。具体的评价指标包括教学活动收入比重、财政拨款比重两项指标。其中财政拨款占比越大,说明对财政拨款的依赖性越强,自筹资金的能力越弱。 三、高等教育发展与高校信贷风险之相关性研究:基于广西2004—2008年高等教育发展的面板数据 (一)编制二级指数 本文运用2004—2008年25所高校6个二
6、级指数进行面板数据分析,以确定二者之间的关联性,但在实际中不能直接获得规模(gm)、效率(xl)、速度(sd)、偿债能力(czh)、运营能力(yy)、筹资能力(cz)的数值。因而,必须编制基于三级指标的二级指数。本文结合spass软件利用主成分分析法为三级指标赋权(如表3和表4所示),再加权编制成为二级指数。 (二)回归结果与分析 调用evie、xl、sd为自变量建立三个回归模型,分别采用似然比(likelihood,lr)检验与hausman检验进行固定效应检验与随机效应检验,再根据检验结果选择恰当的
7、模型。evie、xl、sd的回归应接受随机效应模型,yy与gm、xl、sd、cz与gm、xl、sd的回归模型,应采用固定效应模型。根据效应检验的结果分析,所采用的回归模型的变量系数及检验如表6所示。 从表5可看出,在模型ⅰ中gm的系数在10%的显著性水平下显著,模型ⅱ中gm与xl的系数在5%的显著性水平下显著,模型ⅲ中gm与sd的系数分别在1%、5%的显著水平下显著。因此,可以得出如下结论: 1.在样本的范围之内,10%的显著性水平下,广西高等教育发展的规模与高校的偿债能力呈负相关关系,即高等教育规模增
8、加1个单位,高校偿债能力下降0.261个单位; 2.在样本的范围之内,5%的显著性水平下,广西高等教育的规模与高校的运营能力呈负相关关系,即高等教育规模增加1个单位,高校的运营能力下降0.559个单位; 3.在样本的范围之内,1%的显著性水平下,广西高等教育发展的规模与高校的筹资能力呈正相关关系,即高等教育的规模增加1个单位,广西高校筹资能力增加0.435个单位; 4.在样本的范围之内,5%的显著性水平下,广
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