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1、(一)研究目的研究中国高等教育支出的变化态势以及分析影响高等教育支出的主要因素。(二)影响因素分析我国高等教育投入总量呈不断增长趋势，近几年其占财政支出的比例稳步上升，教育投入主要是以政府为主，国家公共支出是教育支出的一个重要来源，而财政支出的变动与经济增长息息相关，因此，国内生产总值是分析教育支出一个必不可少的变量。此外，高等学校在校生数量、高等学校专职教师数量以及高等学校的数量也对高等教育支出有着一定的影响。被解释变量Y取高等教育支出，影响因素及模型解释变量设置如下：Y：高等教育经费支出(亿元)X1：国内生产总值GDP(亿元)X2：高等学校数量(所)X3：高等学校在校生数量(万人)X4：
2、高等学校专任教师数量(万人)下表列出了上述变量的有关统计资料。高等教育支出影响因素的统计资料年份YX1X2X3X419901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009659.4731.5876.01059.91488.81878.02262.32531.72949.13349.03849.14637.75480.06208.37242.68418.89815.312148.114500.716502.718667.821781.526923.535333.948197.960793.7
3、71176.678973.084402.389677.199214.6109655.2120332.7135822.8159878.3184937.4216314.4265810.3314045.4340506.910751075105310651080105410321020102210711041122513961552173117921867190822632305206.3204.4218.4253.6279.9290.6302.1317.4340.9413.4556.1719.1903.41108.61333.51561.81738.81884.92021.02144.739.53
4、9.138.838.839.640.140.340.540.742.646.353.261.872.585.896.6107.6116.8123.7129.5数据来源:2010中国统计摘要(三)多重共线性分析利用相关系数法检验分析被解释变量与解释变量之间、以及各个解释变之间的相关关系。在Eviews中所得的相关系数矩阵如下：YX1X2X3YX10.9979X20.96890.9559X30.97740.97070.9833X40.97710.96940.98940.9946根据相关系数可以得出分析：解释变量X1,X2,X3,X4都与被解释变量Y高度相关，这说明国内生产总值、高等学校的数量、高
5、等学校在校生数量以及高等学校专任教师的数量都是对高等教育支出有着重要影响的解释变量。但是，从X之间的相关系数也可以看出解释变量之间存在较强的相关关系。因此，如果就被解释变量对X1,X2,X3,X4做回归，将存在严重的多重共线性。考虑到解释变量X2即高等学校数量在1990-1999年之间的波动性很大，便显出很强的不稳定性，这可能与国家的教育政策有关，并且X2与X1,X3,X4之间的相关性也较强，都在0.97以上，因此为了方便分析可以将解释变量X2剔除。此外，X1,X3,X4之间也存在较强的相关性，但是我们的研究目的是想通过计量模型来分析各个因素对高等教育支出的影响，所以可以将他们作为解释变量先
6、全部引入模型，如果多重共线性产生了不利影响可以再做相关处理。(四)估计模型在Eviews中得到Y与X1,X3,X4的相关图根据相关系数和Y与X1,X3,X4的相关图，可以考虑以下五种模型：1、LSYCX1X3X42、LSYCX1X33、LSYCX1X44、LSYCX1X3^25、LSYCX1X4^2各个模型的估计结果如下：模型CA1A3A41-1325.1030.041290.1114622.197430.996686(13.72318)(0.11366)(1.09520)2-773.0620.041811.086470.996437(13.99383)(2.62835)3-1377.730
7、.0413824.288940.996683(14.66455)(2.94615)4-337.5450.040020.000600.996829(13.01901)(3.14087)51596.0550.041320.153050.996525(13.57953)(2.74112)如果将X1,X3,X4同时引入模型，虽然拟合度很高，但是对于解释变量X3,X4，t检验不显著，因此可以将模型1排除，对于模型2,3
