教育支出占家庭的比重4篇

教育支出占家庭的比重4篇教育支出占家庭的比重　http://www.paper.edu.cn-1-中国科技论文在线　中国城镇居民人均可支配收入与教育文化娱乐支出关系研究　蒋全华，柳下面是小编为大家整理的教育支出占家庭的比重4篇,供大家参考。

篇一：教育支出占家庭的比重

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　 中国城镇居民人均可支配收入与教育文化娱乐支出关系研究

　蒋全华，柳向东 **

　作者简介：蒋全华（1991-），女，硕士研究生，主要研究计量经济和统计研究 通信联系人：柳向东（1962-），男，副教授和博士生导师，主要从事经济金融计量和统计研究. E-mail: tliuxd@jnu.edu.cn （暨南大学经济学院，广州市

　510632）

　5 摘要：本文选取 2000 年-2012 年中国城镇居民人均可支配收入和教育文化娱乐支出的季度数据。首先采用 X-12 季节调整法剔除原始数据的季节性，根据调整后的序列数据趋势图看出收入与教育文化娱乐支出呈现正相关关系，Granger 因果检验也说明二者是互为因果关系；其次，基于季节调整数据建立普通回归模型，检验出此模型存在着严重的异方差和自相关； 10 接着，建立对数差分序列回归模型，经过检验，仍然存在自相关性；然后通过建立基于 OLS回归和 ARMA(3,4)的组合预测模型来消除对数差分模型中存在的异方差和自相关；最后建立能同时消除异方差和自相关性的 ARCH(1)模型。并且，本文选取 2000-2011 年的季度数据为训练样本，2012 年的季度数据作为预测样本，分别通过组合模型的结构预测、非结构预测以及 ARCH(1)模型预测出 2012 年的 4 个季度的教育文化娱乐支出值，其预测误差率都比 15 较低。同时，针对本文的结论，还对政府部门提出了相关政策建议，以此促进我国经济社会的进步。

　关键词：X-12 季节调整；Granger 检验； ARMA(3,4)；组合预测；ARCH(1)模型 中图分类号：F20

　20 correlation between per capita disposalble income and expenses in education,culture and entertainment Jiang Quanhua, Liu Xiangdong (Economics School,Jinan University,Guangzhou 510632) Abstract: This paper selects 2000 - 2012, Chinese urban residents per capita disposable income 25 and expenditure of education and culture and entertainment quarter data. Firstly, X-12 seasonal adjustment method seasonally reject the original data,and Granger causality test indicates the two are mutually reinforcing. Secondly,based on seasonally adjusted data to establish general regression model,through the elimination of the number of differential model heteroscedasticity and serial correlation,it persists heteroscedasticity and serial correlation. Then,through the 30 establishment of OLS regression with ARMA (3,4) forecasting model is based on the logarithmic difference model to eliminate the presence of heteroscedasticity and autocorrelation. Lastly,Establish ARCH (1) model to Eliminate heteroscedasticity and serial correlation. Also, this article select 2000 - 2011, quarterly data for the training sample, 2012 quarterly data as predicted samples, respectively, through a combination of structural models predict, forecast unstructured 35 and ARCH (1) model to predict the 2012 four quarters culture and entertainment value of education spending.

　Key words: X12 seasonal adjustment；granger test; ARMA(3,4);Combined Forecast； ARCH(1) model

　 40 0 引言 城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入，用以衡量城市居民收入水平和生活水平的最重要和最常用的指标。教育文化

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　娱乐支出教育文化娱乐服务支出由文化娱乐用品、文化娱乐服务和教育支出三大部分组成， 45 随着人们生活水平的稳步提高，居民的精神文化消费需求不断升温，电脑、摄像机、健身器材等娱乐用品逐渐普及，休闲娱乐、健身、游泳等娱乐活动已经成为城市居民的新宠，钢琴等高档文娱用品也开始进入普通百姓家庭，带动了教育文化娱乐服务消费的持续增长。其中文化娱乐用品支出、家教费与培训班支出增幅较大，成为教育文化娱乐支出的亮点。

　改革开放前，我国城乡居民生活基本上处在温饱不足状态，农村还有 2.5 亿贫困人口。

　50 国家统计局报告指出，改革开放以来，我国城乡居民生活水平从基本消除贫困，到解决温饱，再到实现总体小康，正在向全面建设小康社会目标迈进。1979 年至 1991 年是摆脱贫困、解决温饱、迈向总体小康阶段。1992 年至 2000 年为实现总体小康阶段。2001 年至 2007 年是向全面建设小康社会扎实迈进阶段。30 年来，我国城乡居民收入大幅提高。农村居民人均纯收入从 1978 年 133.6 元增长到 2014 年 9892 元，实际年均增长 7.1%；城镇居民人均可支 55 配收入从 343.4 元增长到 28844 元，实际年均增长 7.2%。发展和享受型消费比重上升。改革开放以来，我国城乡居民消费结构明显优化，恩格尔系数（食品支出占消费总支出的比重）显著下降，发展和享受型消费比重不断上升。我国农村居民家庭恩格尔系数从 1978 年的67.7%下降到 2014 年的 43.3%，城镇居民家庭恩格尔系数从 57.5%下降到 38.6%，人民生活水平明显提高。国家统计局报告指出，随着温饱问题的解决，在城乡居民生活消费支出中， 60 发展和享受型消费比重上升。农村居民家庭人均文教娱乐用品及服务支出占消费性支出比重由 1980 年的 5.1%上升到 2014 年的 9.5%，城镇居民家庭人均教育文化娱乐服务支出占消费性支出比重也由 8.4%上升到 13.3%，到 2015 年，该比重已经上升到 12.2%，城镇居民教育文化娱乐消费市场呈现快速发展的态势，成为拉动居民消费和扩大内需的新亮点。

　城镇居民的教育文化娱乐支出呈现出这么快的增长趋势，与我国的人均可支配收入有关 65 系吗？本文选取 2000 年—2012 年的城镇人均支配收入和教育文化娱乐支出季度数据，通过Ganger 因果检验初步探究收入与教育文化娱乐支出是互为因果关系的，在此基础上一方面通过建立线性回归和 ARMA(3,4)模型的组合模型定量研究二者之间的关系，另一方面也可以建立 ARCH(1)模型来探究二者之间的相关性，然后通过这两种模型根据人均可支配收入来预测教育文化娱乐支出。最后，根据收入和教育文化娱乐支出的密切关系，对政府部门提出相 70 关建议，以此来促进社会经济的发展。

　1 理论模型 1 11 .1 线性回归模型

　0 1 1 2 2ˆp pY X X X            ，

　 （1-1）

　其中2(0, ) N    ，  未知，且与各个iX 相互独立，0 1 2, , , ,p    为模型的待估 75 参数，P 为解释变量个数。线性回归经验方程的截距和斜率可以作为回归方程未知参数的估计值，需通过参数检验。利用 F 统计量检验回归方程的显著性，利用 t 统计量检验回归系数的显著性。

　2121ˆ ( ) /ˆ ( ) /( 1)niini iiy y pFy y n p  ，21ˆˆ /( )iinji ijtx x， F 统计量服从有（p,n-p-1）个自由度的 F 分布，it 统计量服从有 n-p-1 个自由度的 t 80 分布。此模型的解释变量和被解释变量都必须是数值型。

　1 1A .2 ARMA 模型

　具有如下结构的模型称为自回归移动平均模型，简记为 ARMA(p,q):

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　0 1 1 1 12,0, 0,( ) 0, ( ) , ( ) 0, ,( ) 0, .t t p t p t t q t qp qt t t ss tx x xE Var E s tE x s t                             

　 (1-2) 当00   时，称为中心化 ARMA(p,q)模型。引进延迟算子，中心化 ARMA(p,q)模型又可 85 以简记为 ( ) ( ) ,t tB x B   

　 （1-3）

　P 阶自回归系数多项式， 21 2( ) 1 ,ppB B B B       

　（1-4）

　Q 阶移动平均系数多项式，

　21 2( ) 1 ,ppB B B B          

　 （1-5）

　ARMA(p,q)模型的平稳条件是 P 阶自回归系数多项式的根都在单位圆外，即 ARMA(p,q) 90 模型的平稳性完全由其自回归部分的平稳性决定，ARMA(p,q)模型的可逆条件 q 阶移动平均系数多项式 的根都在单位圆外，即 ARMA(p,q)模型的可逆性完全由其移动平滑部分的可逆性决定 1 1 .3 一元线性回归与 A ARMA 模型的组合

　由10t t ty x       和1( ) ( )t tB B    可得组合模型表达式如下：

　95 10 1( ) ( ) ,t t ty x B B      

　 （1-6）

　模型中的参数含义跟前面的一样。

　1 1H .4 ARCH 模型

　分析宏观数据时，发现这样一些现象：时间序列模型中的扰动方差稳定性比通常假设的要差。恩格尔的结论说明在分析通货膨胀模型时，大的及小的预测误差会大量出现，表明存 100 在一种异方差，其中预测误差的方差取决于后续扰动项的大小。预测的误差在某一时期里相对地小，而在某一时期里则相对地大，然后，在另一时期又是较小的。ARCH 的主要思想是时刻 t 的 u t 的方差(=  t2 )依赖于时刻( t 1)的扰动项平方的大小，即依赖于 ût2- 1 ，即时间序列中存在异方差和自相关。检验残差序列中是否存在 ARCH 效应的拉格朗日乘数检验（Lagrange multiplier test），即 ARCH LM 检验，ARCH 本身不能使标准的 OLS 估计无效， 105 但是，忽略 ARCH 影响可能导致有效性降低。

　ARCH（P）模型表达式如下：

　2 2 2 20 1 1 2 2var( ) ,t t t t p t pu u u              

　 （1-7）

　在 ARCH( p ) 过程中，由于 u t 是随机的， u t2 不可能为负，所以对于 { ut } 的所有实现值，只有是正的，才是合理的。为使 u t2 协方差平稳，所以进一步要求相应的特征方程110 21 21- 0ppz z z        的根全部位于单位圆外，如果  i （ i = 1, 2, „, p ）都非负，等价于 1 2 3+ + + + 1p      。

　1 15 .5 结构化与非结构化预测模型

　本文选取了两类预测模型，一类是线性回归与 ARMA（3,4）的组合预测模型，这类模型又可分为结构化预测和非结构预测，如果把 ARMA（3,4）纳入预测计算中，即是非结构化预 115

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　测，如果不把 ARMA（3,4）纳入预测计算，即是结构化预测。另一类就是利用可以同时排除残差序列的异方差和自相关性的 ARCH(1)模型进行预测。

　2 实证分析 本文选取 2000 年 1 季度到 2012 年 4 季度的季度数据，数据项目包括城镇居民人均可支配收入和教育文化娱乐支出额，数据来源于中国统计年鉴。

　120 1 2.1 原始数据分析

　 图 1

　教育文化娱乐服务支出原始数据的趋势 Fig.1 Educational, cultural and entertainment services spending trends in the raw data

　125

　图 2

　 城镇居民人均可支配收入原始数据趋势 Fig.2 Urban per capita disposable income of the raw data trends 根据原始数据的趋势图可以看出，教育文化娱乐支出和人均可支配收入都呈现出严重的季节趋势，所以采用 X-12 方法进行季节调整[1] ，消除原始数据的季节趋势，得到季节调整130 后的序列趋势图如下：

　图 3

　 季节调整后的教育文化娱乐支出序列趋势 Fig.3 Recreation, education and culture expenditure trend seasonally adjusted

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　 135 图 4

　季节调整后的人均可支配收入序列趋势 Fig.4 People seasonally adjusted disposable income series trend 由上面两个图中，可以看出，经过 X-12 方法调整后的时间序列已经不存在季节趋势了。但是两个时间序列都同时还存在着上升趋势，所以可以探究城镇居民的人均可支配收入与教育文化娱乐支出存在着某种正的相关关系。

　140 2 2 .2 模型的建立

　2 21 .2.1 不含季节趋势序列的回归模型的建立

　为了进一步研究人均可支配收入（ income）和教育文化娱乐支出(ece)之间的关系，对时间序列组进行格兰杰因果关系检验，其检验结果如下：

　145 图 5 格兰杰检验结果 Fig.5 Granger test results 根据格兰杰检验结果得知，人均可支配收入是教育文化娱乐支出的格兰杰原因，同时，教育文化娱乐支出也是人均可支配收入的格兰杰原因[2] ，两者互为因果关系，于是可以就二者建立最小二乘模型。

　150

　图 6

　OLS 估计结果 Fig.6

　OLS estimation results

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　根据上表，其估计方程为 155 1111.2626 0.0758* _SAECE INCOME SA u   

　 (5.8874)

　(35.7730)

　R2 =0.96

　 DW=0.559 由可决系数 R2=0.96 可知，模型的整体拟合状况良好，并且根据估计参数对应的 P 值，回归系数都是显著的，进一步证实了教育文化娱乐支出与人均可支配收入之间存在着正向的 160 相关关系。下面对模型残差进行异方差性检验和自相关性检验。

　图 7 残差自相关图 Fig.7 Residual autocorrelation plot 根据残差平方的自相关图可以看出，该序列可能存在 2 阶自相关，DW 适用于一阶自相 165 关序列，所以采用拉格朗日乘数检验（LM Test），其检验结果如下：

　图 8

　拉格朗日乘数检验结果 Fig.8

　Lagrange multiplier test results 根据 LM 检验结果可知，F 统计量较大，其对应的 P 值近似为 0，所以拒绝原假设，该模 170 型的残差序列存在二阶自相关。首先采用残差图检验异方差性，其结果如下：

　图 9

　残差趋势图 Fig.9 Residuals Trend 根据上述的残差序列图可知，波动的幅度不一样，而且存在着波动的集群效应，所以存...

篇二：教育支出占家庭的比重

城镇居民家庭收入及教育支出负担率研究 【作 者】魏新/邱黎强 【作者简介】魏新　邱黎强　北京大学高教所　　邮编100871为了在有限的财力下为更多的人提供教育机会中国除了对义务教育阶段的学生收取少量的杂费外近年来一个重要的教育财政政策变化就是开始对非义务教育阶段的学生实行成本分担收取一定的学费。对教育进行成本分担的政策虽已逐渐得到各方面的认同但在如何收费收多少的问题上还缺乏一个可供判断的标准。这主要是因为目前国内对我国居民家庭收入及家庭教育支出的现状、家庭教育支出负担率、家庭收入对家庭教育支出的影响等问题还缺乏清晰的了解国内尚少见这方面系统的实证研究。因此完整系统地研究目前我国家庭收入及教育支出的现状与特点、家庭教育支出负担率和家庭收入对教育支出的影响显得十分必要。本研究利用国家统计局城市调查队1996年中国城镇家庭调查的数据以及北大高教所配套设计的抽样调查问卷数据就以下几个方面进行了分析一是我国城镇居民个人和家庭收入的基本情况二是我国城镇家庭的恩格尔系数、教育支出和教育支出负担率三是家庭收入对家庭教育支出及其负担率的影响。并在此基础上讨论了相关结论的政策含建议。

　　　一、数据描述本研究的数据来自根据国家统计局城调队居民家庭成员基本情况一览表和北大高教所为本研究专门设计的中国教育收益率城镇居民调查表调查得到的结果。该数据采用分群抽样两表抽样的家庭一致。根据经济发展水平和经济区划分别在东部抽取浙江、广东中部抽取湖北、辽宁西部抽取甘肃、四川另加一个直辖市代表北京共六省一市作为样本省市。在样本省市中抽取了国家统计局城调队年度报表抽样的所有住房与个人。样本共4797户14979人。全部样本剔除婴幼儿共472人后 分为在校生和非在校生两部分。在校生3001人个别变量有缺省值包括小学、初中、技校、普通高中、职业高中、中专、大专、大本和研究生。为统计方便这里将中专、技校和职业高中作为一类统计统称为中等职业教育研究生人数较少故与大本归为一类统称为大本及以上。利用在校生数据可得到各级受教育者的家庭教育支出。在校生中男生占50.8%女生占49.2%平均年龄13.5岁主要集中在小学、初中和高中层次上。从省市分布看北京291人辽宁410人浙江409人湖北447人广东470人四川468人甘肃381人。

　全部样本中在校生的分教育层次的样本个数和比例如表1所示。

　非在校生样本共有11506人包括正在各种类型经济部门工作的在职人员 也包括其他有收入

　者。非在校生样本中男性占50.1%女性占49.9%平均年龄43岁平均从业年限20年平均受教育年限10.79年。

　主要受教育程度集中在小学、 初中、 高中和中专四个层次。

　从省市分布看 北京1192人辽宁1657人浙江1651人湖北1648人广东1774人 四川1841人甘肃1644人。非在校生样本的就业分布情况见表2。　　表1　在校生分教育层次的样本人数和比例 文盲小学 初中 高中 职高 中专在校生人数 10 1128 870 452 106 138百分比 0.3 38.5 29.5 15.4 3.6 4.7非在校生人数 322 1136 3526 2507 126 1313百分比 2.8 10.0 31.1 22.1 1.1 11.6技校 大专 大本 研究生 合计在校生人数 31 99 91 4 2928百分比 1.1 3.4 3.1 0.1 100非在校生人数 148 1512 733 16 11339百分比 1.3 13.3 6.5 0.1 100数据来源依据国家统计局城调队的居民家庭成员基本情况一览表1996 和北大高教所的中国教育收益率城镇居民调查表1996两份调查得到的数据。　　表2　非在校生样本的就业分布 人数 百分比(%)国有经济单位 6824 61.19集体经济单位 1336 11.98

　其它经济类型单位 180 1.61个体经营者 119 1.07个体被雇者 82 0.74离退休再就业者 302 2.71其它就业者 30 0.27离退休人员 1679 15.06丧失劳动能力者 25 0.22家务劳动者 151 1.35待业人员 186 1.67其他非就业者 238 2.13总计 11152 100　　二、我国城镇居民个人收入基本情况对城镇居民的收入进行统计分析后发现1996年我国城镇非在校生居民的平均收入达到了7754.3元见表3。

　它的主要部分来自本职收入但每种就业类型人员除了本职收入外还有其它收入来源。这反映了我国居民收入来源的非单一性。在不同类型的人员中其它经济类型职工包括股份制企业、联营企业、外资企业等收入最高达11815元。其次是个体经营者 达10463元。国有经济单位职工收入为8493元高于城镇居民平均收入。值得注意的是离退休人员的收入比国有和集体经济单位职工的收入还高达9671元这主要是由于不少离退休人员再就业后获取的额外收入提高了这部分人的收入水平。收入最低的是其他非就业人员只有

　1096元。表4反映的是各省市的收入情况。可以发现 不同省市间的收入差距很大。平均收入最高的广东是最低的甘肃的2.4倍 是全国平均收入的1.5倍。东部省市的收入远远超过中西部地区。　　表3　各就业类型收入来源单位元 国有集体 个体经营 个体被雇 离退休再收入来源 收入总计 其他经济职工收入 者净收益 者收入 就业收入就业情况国有经济单位 8493 7433 1 0 2职工集体经济单位 6167 5278 0 0 0职工其他经济类型 11815 11291 0 2 26职工个体经营者 10463 106 9871 22 0个体被雇者 7028 180 142 6267 0离退休再就业者9571 284 12 0 3302其他就业者 4305 0 0 0 0离退休人员 5937 178 0 0 24丧失劳动能力者1182 0 0 0 0家务劳动者 1350 83 0 0 0待业人员 2022 461 111 31 0

　其他非就业者 1096 43 0 8 0总 计 7754.3 5601.7 112.1 48.0 98.4其他就业 其他劳动 财产性收入来源 转移收入收入 收入 收入就业情况国有经济单位 0 152 92 147职工集体经济单位 1 307 63 170职工其他经济类型 0 75 107 210个体经营者 0 177 47 129个体被雇者 9 319 6 35离退休再就业者0 145 250 5537其他就业者 3969 212 .00 101离退休人员 0 149 51 5512丧失劳动能力者0 27 62 1093家务劳动者 8 693 23* 505待业人员 45 800 80 477其他非就业者 0 398 16 618总 计 11.2 177.8 84.1 1146.3注第一列指各就业情况第一行指各就业情况的不同收入来源带*这一列把国有、集体和其他经济单位三个收入来源放在一起了。

　　　表4　各省市和地区的个人收入情况单位元省市和 个人收入 国有集体 个体经营 个体被雇其他经济地区 总计 职工收入 者净收益 者收入北京 9445 6179 7 34辽宁 5565 3652 83 41浙江 9497 7052 181 35湖北 6751 4884 76 1广东 11900 8809 292 191四川 6360 4976 53 12甘肃 4969 3604 61 13平均 7754.3 5601.7 1120 48.0省市和 离退休再 其他就业 其他劳动 财产性转移收入地区 就业收入 收入 收入 收入北京 203 26 215 107 1724辽宁 49 7 228 78 968浙江 230 33 263 25 1269湖北 81 0 143 66 1119广东 93 12 173 275 1315四川 48 2 147 8 747甘肃 10 2 82 32 1055平均 98.4 11.2 177.8 84.1 1146.3从居民受教育程度来研究收入问题发现教育对居民收入有较大影响。由表5可以得出这样一个结论即

　居民受教育程度越高 相应的收入也越高。大本及以上文化程度者的收入是文盲的3倍 是平均收入的1.35倍。全体非在校生居民的平均收入相当于高中毕业者的平均收入。　　表5　非在校生分教育程度收入分布情况单位元 国有集体 个体经营 个体被雇 离退休再分级 收入总计 其他经济职工收入 者净收益 者收入 就业收入文盲 3612 835 7 13 95小学 5781 2485 184 41 126初中 7204 5023 152 62 109高中 7658 5959 138 40 68中等职 8118 6079 70 84 81业教育大专 9374 7371 30 254 120大本及10488 8155 16 3 113以上平均 7773.2 5620.3 111.6 48.4 98.9分级 其他就业 其他劳动 财产性转移收入收入 收入 收入文盲 33 166 30 2370小学 30 157 32 2553初中 13 230 84 1143

　高中 11 167 68 741中等职 5 140 82 1041业教育大专 1 135 138 777大本及 12 156 118 1214以上平均 11.3 177.2 84.5 1144.3经济发展水平和地域对收入具有重要的影响同一教育层次的居民所处地区的经济发展水平较高其平均收入亦越高。甚至经济发达地区教育层次较低居民的收入比经济欠发达地区教育层次较高者的收入还高。例如同样是普通高中毕业生在广东一年的收入为11501元 而在甘肃只有4631元还没有在广东和浙江的文盲收入高见表6。　　表6　分省市的各级教育程度的收入单位元 北京 辽宁 浙江 湖北 广东 四川 甘肃 全国文盲 3630 2113 5450 3487 6029 2579 2926 3612小学 5650 4054 7055 5756 8395 5096 4096 5731初中 8699 5211 8911 6317 11496 5871 4811 7204高中 9290 5528 9871 6684 11501 5853 4631 7658中等职业教育 9178 6099 9843 6990 12626 65665597 8118大专 11729 7391 11386 7686 14396 7496 54309374

　大本及以上 12246 7229 12736 8512 15376 91216897 10488平均9460.75 5590.1 9499 6774 11942.5 6366.94982.7 7773.2　　三、教育对收入影响的定量分析利用收入函数法可以估计受教育者的明瑟收益率和边际收入。明瑟收入函数的形式如下式所示即为劳动者i多受一年教育的边际收入。根据已有数据对公式1估算的明瑟收益率结果见表7。表中各变量均通过了显著水平为0.05的T检验。由表中可以看出 我国城镇居民的明瑟收益率为6.4%也就是说每增加劳动者一年受教育水平 可提高个人收入6.40%。从地区来看中部地区的明瑟收益率最高为6.66%东部和西部接近均为6.24%强。　　表7　受一年教育的平均收益率明瑟收益率% 全国 东部 中部 西部常数项 7.455 7.886 7.282 7.120受教育年限 6.404E-02 6.243E-02 6.659E-026.247E-02市场经历 4.119E-02 4.460E-02 3.567E-02 4.826E-02市场经历平方-5.017E-04 -7.329E-04 -3.747E-04 -5.951E-04

　R[2]值 0.151 0.146 0.165 0.208F值 605.87 176.34 195.46 262.85注表中每一个变量都通过了显著性水平为0.05的T检验。利用已有数据根据公式3 估算的劳动者受教育的边际收入结果见表8。由表中可以看出就全国平均而言 劳动者多接受一年教育平均可以多收入441元年。表中的结果还告诉我们这样一个规律经济发展水平越高的地区教育的边际收入也越高。如广东劳动者教育的边际收入为656.88元年而经济最不发达的甘肃仅为248.13元年。前者是后者的两倍多。　　表8　受教育的边际收入单位元 北京 辽宁 浙江 湖北常数项 -575.99 -558.59 1238.36 1435.04受教育年限 546.251 360.462 506.250 281.788市场经历 295.213 131.174 226.233 141.539市场经历平方 -4.623 -0.734 -3.663 -1.579R[2] 0.188 0.150 0.107 0.074F值 87.602 88.236 60.398 38.618广东 四川 甘肃 全国常数 -1479.0 -460.60 -42.958 -483.57受教育年限 656.880 367.207 248.125 441.081市场经历 499.552 175.640 124.006 233.146

　市场经历平方 -8.147 -1.790 -0.490 -2.839R[2] 0.106 0.138 0.282 0.096F值 62.220 86.259 180.492 36.260　　四、我国城镇家庭的教育支出及家庭教育支出负担率家庭教育支出是指家庭为其子女求学而支付的各种费用。这里根据教育支出所涵盖的范围将其分为基本教育支出、扩展教育支出、选择性教育支出和总教育支出四类。基本教育支出是指受教育者应支付的最起码的教育支出它包括学费、杂费、托幼费、学前班费、学校指定的教材及参考资料费、校服费、文具费、为求学而支出的食宿费及其它费用。扩展教育支出是指基本教育之外的家教支出、补课费、各种开发智力的培训班支出、课外书籍费用、各种与求学有关的辅导班费用等。选择性教育支出是指为学生择校而支付的费用包括为子女入学而支付的捐集资、择校费等。总教育支出则是指扩展教育支出加上选择性教育支出减学生获得的教育资助。　　一学生和家庭的教育支出根据样本统计结果表9列出了分级的和总的学生平均教育支出。

　由表9可知小学和初中教育支出相对较低大专和大本及以上较高。

　中等职业教育学生的基本教育支出远高于普通高中学生的基本教育支出

　但总教育支出的差距没有那么大了。这主要是由于普通高中学生的选择性教育支出较高。城镇小学和初中的平均杂费分别为322.62元和533.44元分别占其基本教育支出的47.86%和54.01%。

　也即是说其杂费支出约占基本教育支出的一半。　　表9　分级教育和总的演平均教育支出单位元 基本教育支出 扩展教育支出小学 674 876初中 998 1283普通高中 1394 1694中等职业教育 2305 2538大专 2850 3098大本及以上 4252 4454总平均 1208.8 1457.4选择性教育支出 总教育支出小学 720 945初中 1203 1417普通高 2362 2019中等职业 1826 2738大专 1286 2991大本及以 150 4196总平均 1297.1 1581.6注选择性教育支出计算了有该项支出即不为0的学生的平均值。

　表10和表11分别给出了分省市的各级学生...

篇三：教育支出占家庭的比重

治理 【文章编号】1006－3862(2019)05－0116－09116 城市发展研究 26 卷 2019 年 5 期 Urban Development Studies Vol．26 No．5 2019住房财富、家庭收入和教育支出———基于天津市微观调查数据的分析王丽艳1季 奕1王咿瑾2(1．天津城建大学 经济与管理学院，天津，300384;2．南开大学 金融学院，天津，300071)【摘要】利用《2018 年天津市居民交通与住房调查问卷》，探讨住房财富、家庭收入对教育支出的影响及作用机制。研究发现，总体上家庭收入对教育支出的正向影响高于住房财富，住房财富、家庭收入对校外教育支出的正向影响大于校内教育支出。从分样本看，对于子女所处教育阶段较低的家庭，住房财富和家庭收入对教育支出的影响较大;户主受教育程度较低或工作较不稳定的家庭其收入对教育支出的影响较大;户主受教育程度较高或工作较稳定的家庭其住房财富对教育支出的影响较大;此外，对于户主受教育程度较高或工作较不稳定的家庭，住房负债对教育支出存在显著影响。【关键词】家庭收入;住房财富;教育支出;群体异质性【中图分类号】F294. 1 【文献标识码】A基金项目:国家社科基金项目“我国城市‘可支付住房’供给体系构建、实现机制与政策组合研究”(17BJY056);天津市科委科技计划重点项目“营造创新大环境的体制机制研究”(17ZLZDZF00230);天津市教委社会科学重大项目“民生视域下天津市住房与交通问题治理对策研究”(2017JWZD25);“十三五”天津市高等学校创新团队培养计划项目“新型城镇化与城市可持续发展”(TD13－5001)0 引言教育作为最重要的人力资本投资，不仅对个人的文化素养和职业发展产生重大影响，而且关乎国家经济发展与国际竞争力。随着我国经济由投资驱动转向创新驱动，人力资本的重要性日益凸显，无论是国家还是居民都愈发重视教育。据《2017 中国家庭教育消费白皮书》显示，我国家庭教育支出已占年支出的 50%以上。教育支出受居民家庭收入和经济禀赋的影响，随着近年来房价的高涨，住房财富已成为家庭财富最重要的组成部分，住房财富积累对教育支出的影响愈发明显。因此，研究住房财富、家庭收入对教育支出的影响程度及影响机制，并进行群体异质性分析，对于促进教育资源的公平合理分配及推进房地产长效机制建设，助力我国经济高质量发展具有重要的现实意义。收入、财富或资产对家庭教育支出的影响一直以来都受到学者们的广泛关注。研究主要从两个视角展开，一方面是从消费的视角看待教育支出，多数研究认为家庭收入与教育支出呈现显著的正相关关系［1－2］ ，但也有研究认为在特定的教育阶段，家庭收入对教育支出的影响并不显著 ［3－4］ ，还有学者发现家庭收入与教育支出之间呈现显著的倒“U”型关系。另一方面是从投资的视角看待教育支出，考虑到投资的回报与教育支出的成本，家庭将进行跨期风险决策。张锦华等通过建立基于家庭效用最大化的教育支出选择模型，发现家庭收入的不确定性和投资教育所获收益的不确定性会对教育支出产生负向调节作用［5］ 。随着研究的深入，信贷约束、财富增值等因素也被纳入理论模型。传统观点认为，低收入家庭的教育投资由于信贷约束的存在而受到抑制，因此他们的教育投入低于最优水平［6－7］ ，但万相昱等则认为中国的低收入家庭看待教育投入更加缺乏理性，会高估教育带来的远期回报，进而导致较高的教育支出 ［8］ 。陈永伟等从信贷约束视角出发则发现住房价值和家庭教育支出之间呈现“S”型关系，当住房财富较高和较低时对于教育支出的影响都不显著，只有处于中间区间时才会产生显著正向影响［9］ 。综上，国内外学者从不同视角，运用各种方法探讨了收入、资产或财富对教育支出的影响。但结论不尽相同，关于住房财富、家庭收入对教育支出影响机制的研究还有待深入，探究住房财富对教育支出影响的文献较为稀少，本文可能的贡献在于:(1)现实中影响家庭教育支出的因素较多，加上研究方法的不同，会导致结论上的差异，本文缩小调

　王丽艳等:住房财富、家庭收入和教育支出———基于天津市微观调查数据的分析 城市治理城市发展研究 26 卷 2019 年 5 期 Urban Development Studies Vol．26 No．5 2019 117查范围，利用《2018 年天津市居民交通与住房调查问卷》的微观数据，从特定地区的人群出发，控制了一些难以观察的变量。(2)将住房财富、家庭收入与教育支出纳入统一的分析框架，并加入住房负债因素综合探讨这一问题。(3)探讨住房财富、家庭收入对教育支出影响的群体异质性，如子女所处教育阶段、户主受教育程度、户主工作单位不同。1 理论框架与模型1. 1 理论框架教育支出对家庭来说既是消费又是长期性的投资。本文对生命周期—持久收入模型进行扩展，家庭为了实现效用最大化，会根据长期能够保持的收入水平做出决策。首先，一般来说家庭收入与教育支出呈正相关关系，收入良好的家庭能够承担更多的教育支出。其次，住房财富则可以通过直接的财富效应、减少预防性储蓄、增加资产性收益、缓解流动性约束等传导渠道影响教育支出。第一，在直接财富效应方面，长期以来房价的上涨提高了住房的贴现价值和预期价值，受心理预期的影响，家庭可能会相应增加教育支出［10］ 。第二，家庭持有的住房财富会减轻为应对未来不确定性而产生的预防性储蓄，增加当期投资与消费倾向。第三，当家庭将住房用于自住外的其他用途时，会为家庭带来一定的资产性收益，如家庭将住房出租会获得房租［11］ 。第四，在缓解流动性约束方面，住房财富越多，可以通过房产抵押从正规或非正规渠道获得更多的外部融资，进而增加教育支出。但是，由于受到我国住房再融资工具的限制，该渠道对教育支出的传导效应可能会受到抑制。最后，住房财富会与家庭收入可能产生相互作用后共同影响教育支出，一方面，住房财富可以通过资产性收益以及住房抵押融资引起的潜在投资收益影响家庭收入;另一方面家庭收入可以形成一定的住房财富，二者相互促进累积循环。此外，家庭在拥有住房财富的同时，可能由此背负相应的住房负债。一方面，家庭住房债务对教育支出存在一定的抑制作用 ［12］ 。近年来，我国大城市房价高企，越来越多的家庭选择住房抵押贷款的方式购房，还贷压力可能会挤出部分教育支出。尤其是对于自住房的家庭来说，住房的消费属性占主导，住房负债可能会削弱住房的直接财富效应、减少信贷的可得性并占用家庭部分储蓄与未来的现金流，进而抑制教育支出［13］ 。另一方面，住房负债可能会对教育支出产生正向影响，住房按揭贷款能够缓解家庭购房的预算约束，为居民提供融资杠杆，房价上涨时，对家庭住房财富的积累具有助推作用［14］ 。尤其是对于拥有多套房的家庭，首先，买房可能更多基于投资目的，家庭可以适时出售房产以获得增值收益，因此能够形成很好的预防性储蓄替代。其次，家庭将非自住房屋用于出租时，所带来的租金收益会抵消部分住房负债对教育支出的负面影响。最后，非自住住房更加方便抵押融资，能够更大程度上放松家庭的流动性约束。综合以上分析，住房财富、家庭收入对教育支出的影响与传导机制如图所示(图 1)。图 1 住房财富、家庭收入对教育支出的影响与作用机制图片来源:作者自绘1. 2 理论模型基于上述理论分析，本文参照标准的教育投资模型［15］ ，在陈永伟 ［9］ 研究的基础上，采用一个两期模型来简要说明住房财富、家庭收入对家庭教育支出的影响。模型的基本假设如下:(1)设 t 代表时间，家庭在整个生命周期中初期t=0，第 1 期时 t=1。(2)假设家庭的收入来源，一是劳动收入 Y(t)，Y 0 表示家庭在第 0 期的收入，Y 1 表示家庭在第 1 期时将要获得的收入，如果家庭在第 0 期时投入的教育支出等于 E，那么在第 1 时，家庭的收入将提升为f(E)Y 1 。

　二是住房财富可能带来的资产性收益，假定住房财富值为 w，r 为住房财富的收益率，以利率衡量(1＞r＞0)，则这项收入为 rw。(3)家庭的效用现值可表示为:U = u(C 0)+βu(C 1 )，其中，u(·)是家庭的即期效用函数，C0 根表示家庭在第 0 期的消费，C 1 表示家庭在第 1 期的消费，β 是贴现因子。(4)家庭在现期面临的约束条件分别为:

　城市治理 王丽艳等:住房财富、家庭收入和教育支出———基于天津市微观调查数据的分析118 城市发展研究 26 卷 2019 年 5 期 Urban Development Studies Vol．26 No．5 2019C 0 + E + L +C 11 + r= Y0+f(E)Y 11 + r+ rw +rw1 + r和 C 0+ E + L ≤ Y 0 + rw + B(H)其中，L 为家庭在现期即第 0 期需要偿还的住房贷款，最终家庭在第 0 期与第 1 期的支出总和的现值需等于收入总和的现值。D 表示借贷限额，与家庭的可抵押资产正相关，本文假设住房资产 H 是家庭唯一可以抵押的资产，则 D = D(H)。

　第 0 期时，家庭的消费、教育支出以及房贷偿还会存在一定的限制，它不能超过当期收入、住房的资产性收益与借贷限额。此外，假设 E－为家庭教育支出的下限，可以理解为教育必要的开支。在上述基本假设下，家庭在既定约束条件下的跨期效用最大化问题可以写为:maxC 0 ，C 1， Eu(C 0)+ βu(C1{ )}s．t．C 0 + E + L +C 11 + r= Y0+f(E)Y 11 + r+ rw +rw1 + r ，C 0+ E + L ≤ Y 0 + rw + D(H)，E  E－(1)对公式(1)用库恩 － 塔克条件求解，设库恩 － 塔克函数为:L = u(C 0)+ βu(C1)+ λ［Y0+f(E)Y 11 + r+ rw +rw1 + r－ C0－ E － L －C 11 + r］+μ 1 ［Y 0 + D(H)+ rw －C 0 － E － L］+ μ 2 (E － E－)其中，λ 和 μ 分别是拉格朗日乘子和库恩 － 塔克乘子，λ ＞ 0，μ 0。

　容易求得该优化问题的最优条件为:u " (C 0*)=λ + μ，βu " (C 1*)=λ1 + r ，λ［f " (E * )Y 11 + r－ 1］= μ，μ 1 ［Y 0 + D(H)+ rw － C 0 *－ E*－ L］= 0μ 1 0，Y 0 + D(H)+ rw － C 0 *－ E*－ L 0，μ 2 (E*－E－)= 0，μ 2 0，E *－ E  0借助以上条件，我们可以探讨 t =0 时住房财富H 对教育支出 E * 的影响。若 E *= E－，此时 H 对 E * 无影响。若 E * ＞ E，且信贷约束放松，则 C0*+ E*+ L＜ Y 0 + rw + D(H)，μ = 0。

　这时可以得到教育支出E * 由 f" (E *)Y 11 + r－ 1 = 0 决定，与 H 没有关系。若 E * ＞ E，且信贷约束收紧，则 C0*+ E*+ L= Y0+ rw + D(H)，μ ＞ 0。

　这时可以得到:M =f " (E * )Y 11 + r－ u" (Y0+ D(H)+ rw － E * － L)= 0(2)对(2)使用隐函数定理，可得:dE *dH=－M/HM/E *=f ″ ·Y 1 + (1 + r)u ″(1 + r)u ″ ·D "(3)由 f″＜ 0，u ″ ＜ 0，有 dE * /dH ＞ 0 即家庭的教育支出随着住房财富的增加而增加。2 数据来源、计量模型设定与主要变量描述2. 1 数据来源本文数据来源于《2018 天津市交通与住房调查问卷》，调查为期一周，调查区域包括天津市市内六区(和平区、河西区、南开区、河东区、红桥区、河北区)和环城四区(西青区、东丽区、北辰区、津南区)。调查地点为商业综合体与公园绿地等人口密集区(图 2)，其中各行政区商业综合体的选取主要依据综合体的人气排名与消费水平;各行政区公园绿地的选取主要依据园内的日均客流量。各区调查地点的问卷发放数量主要依据 2017 年年底天津市内各行政区常住人口占全市人口的比例确定。总计发放问卷 4320 份，最终有效回收 3642 份。图 2 调研地点空间分布图片来源:作者自绘

　王丽艳等:住房财富、家庭收入和教育支出———基于天津市微观调查数据的分析 城市治理城市发展研究 26 卷 2019 年 5 期 Urban Development Studies Vol．26 No．5 2019 1192. 2 模型设定及变量选取根据理论模型的推导结果，将微观家庭层面教育支出的实证基本模型设定为:ln(Education_Spending)= α 0 + α 1 ln(Income)+α 2 ln(Housing_Wealth)+ ∑ α i x i + ε 0 (4)其中，被解释变量 Education_ Spending 为家庭在读子女中年龄最大的孩子去年一年的教育支出，可以划分为基础教育支出 Education_ Spending1 和非基础教育支出 Education_ Spending2，前者是指学校内的教育支出，主要包括学杂费、书本费等，后者指家庭自发选择的拓展性校外教育服务支出，主要包括补习班、兴趣班等。核心解释变量 Income 为家庭年可支配收入，Housing_ Wealth 为家庭住房财富，以家庭自有产权的住房总价值表示，包括自住房和非自住房，其中自住房财富按照住房面积与每平米房屋市场估价相乘计算，非自住房财富由家庭自报，如果家庭没有自有产权的住房，则其住房财富被定义为 0。x i 为控制变量，主要有三类，一是户主特征:包括户主年龄、户主工作单位、户主受教育程度、户主户口类型(是否为天津户口)以及户主对子女学历的最低期望;二是子女特征:包括在读子女中年龄最大孩子所处的教育阶段、性别以及在读子女个数;三是住房特征:包括是否拥有二套以上住房以及是否有尚未偿还的住房负债。2. 3 关键指标统计性描述本文的研究对象是已经发生教育支出的家庭，因此，剔除问卷中教育支出为零的家庭，得到 1692个可分析样本。相关变量的描述性统计如表 1 所示，以教育支出为例，样本家庭去年教育总支出最高达 20 万 元，最 低 仅 为 100 元，平 均 花 费 为19995. 47 元。标准差为 20437. 35 元，这说明，各个家庭间的教育支出存在明显的差异。在教育总支出中，基础教育支出的平均值为 9774. 60 元，标准差为12659. 14 元，非基础教育支出平均值为10206. 09元，标准差为 15100. 93 元。非基础教育支出要高于基础教育支出，且各家庭间差距更大，说明中国城市家庭子女教育支出的重心由校内向校外的“影子教育”转移。表 1相关变量的描述性统计变量名称 变量说明 均值 标准差 最大值 最小值Education_ Spending 家庭在读子女中年龄最大的孩子去年一年的教育支出(万元) 2. 000 2. 0...

篇四：教育支出占家庭的比重

　 学校代码：

　10327

　学

　号：

　1120160547

　 硕 硕

　士

　学

　位

　论

　文

　 义务教育 财政 支出对家庭教育投入的 影响问题 研究 —— 基于中国教育财政家庭调查（ （CIEFR-HS）

　）

　数据

　学 学

　 院：

　 财政与税务学院

　专 专

　 业：

　财政学（含税收）

　研 研 究 方 向：

　 教育财政

　姓 姓

　 名：

　 蒋劭杰

　 指 指 导 教 师：

　汪栋

　完 完 成 日 期 期：

　：

　2019 年 3 月

　答 答 辩 日 期：

　 2019 年 5 月

　 万方数据

　STUDY ON THE INFLUENCE OF FINANCIAL EXPENDITURE ON FAMILY EDUCATION INVESTMENT IN COMPULSORY EDUCATION —— BASED ON THE DATA OF CHINA INSTITUTE FOR EDUCATIONAL FINANCE RESEARCH-HOUSEHOLD SURVEY (CIEFR-HS)

　A Dissertation Submitted to

　Nanjing University of Finance and Economics For the Academic Degree of Master of Economics

　BY Jiang Shaojie

　 Supervised by (Associate)Professor Wang Dong

　 School of Public Finance and Taxation Nanjing University of Finance and Economics

　 May

　2019

　 万方数据

　学位论文独创性声明

　本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。

　作者签名：

　 日期：

　 学位论文使用授权声明

　本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。

　作者签名：

　 导师签名：

　日期：

　万方数据

　 I

　摘

　要 义务教育作为教育事业的基础，是国家统一实施的，所有适龄儿童、少年都必须接受的国民教育 1 。义务教育是国家财政必须予以保障的公共物品，在整个教育体系中具有举足轻重的地位。鉴于义务教育对国家长远发展的战略作用，政府划拨的财政性教育经费是整个教育投入的重要组成部分。家庭教育投入作为政府财政性教育经费的补充，在教育发展中发挥着良好的促进作用。2017 年 12 月，北京大学中国教育财政科学研究所发布了国内首个专门针对家庭教育支出的全国家庭跟踪调查数据，统计数据显示：2016 年，全国学前和基础教育阶段家庭教育支出规模高达 1.9 万亿，占当年 GDP 比重接近 2.5%。

　公共教育支出和家庭教育投入作为教育经费的两大来源，一直是教育经济研究领域所关注的重点领域，但由于数据方面的限制，二者之间的关系却鲜有研究内容涉及。因此，本文把义务教育阶段家庭教育投入作为切入点，运用中国教育财政家庭调查（CIEFR-HS）微观数据库，深入探究义务教育财政支出对家庭教育投入的影响效应。

　依据公共产品理论、乘数效应理论和微观消费者行为理论，公共教育支出对家庭教育投入会产生“挤出效应”或“挤入效应”。为了进一步研究义务教育财政支出对我国家庭教育投入的影响效应，本文基于乘数效应理论、公共产品理论和消费者行为理论，建立计量模型进行实证研究。通过对以往文献的梳理，笔者选取了 CIEFR-HS 数据库中县级政府生均教育支出、家庭教育投入、家庭人均收入、母亲受教育程度、家庭学生数量、学生性别、学生成绩、县所属区域、户籍等相关变量指标，利用 Stata 14.0 进行回归，结果发现，县级义务教育生均财政支出每增长 1%，将带动该县子女处于小学阶段的家庭教育投入增加 0.3 个百分点左右。在义务教育初中阶段，县级义务教育生均财政支出对家庭教育投入的影响效应不显著。

　本文在实证研究的基础上，对我国义务教育财政政策历史沿革和义务教育财政支出和家庭投入现状进行了梳理，分析了现阶段教育政策设计存在的问题，并有针对性地提出了政策建议，以期为制定公共教育政策、引导家庭正确合理的教育消费提供参考。

　关键词：义务教育财政；家庭教育投入；乘数效应

　 1

　摘自《中华人民共和国义务教育法》 万方数据

　 II

　ABSTRACT Compulsory education, as the foundation of education, is implemented by the state in a unified way. All school-age children and adolescents must receive national education. Compulsory education is a public good which must be guaranteed by national finance and plays an important role in the whole educational system. In view of the strategic role of compulsory education in the country"s long-term development, the government appropriation of financial education funds is an important part of the whole education input. Family education input, as a supplement to the government"s financial education funds, plays a good role in promoting the development of education. In December 2017, the institute of Chinese education finance and science at Peking University released the data of the first national tracking survey on family education expenditure in China. Statistics show that in 2016, the national expenditure on family education in preschool and basic education reached 1.9 trillion yuan, accounting for nearly 2.5% of the GDP in that year. Public education expenditure and family education input, as two major sources of education funds, have always been the focus of research in the field of educational economics. However, due to the limitation of data, there is little research on the relationship between the two. Therefore, this paper takes the family education input in the stage of compulsory education as the entry point, and makes use of the micro-database of China Institute for Educational Finance Research-Household Survey (CIEFR-HS) to conduct an in-depth exploration of the influence mechanism of the financial expenditure of compulsory education on the family education input. According to public goods theory, multiplier effect theory and micro consumer behavior theory, public education expenditure will produce "crowding out effect" or "crowding in effect" on family education input. In order to further study the effect of compulsory education fiscal expenditure on China"s family education input, this paper, based on the multiplier effect theory, public goods theory and consumer behavior theory, establishes an econometric model for empirical research. By reviewing the previous literature, the author selected the CIEFR-HS database at the county level government spending on education, family education investment, family income per capita, mother"s level of education, family, the number of students, students" gender, grades, county area, the household registration and other related variable indicators, using Stata 14.0 to return, it was found that the compulsory education finance at the county level for every growth of 1%, will drive the children at the primary stage of county family education investment increased by about 0.3%. In the junior middle school stage of compulsory education, the effect of county-level compulsory education expenditure on family education input is not significant. In this paper, on the basis of empirical research, historical evolution of our 万方数据

　 III

　country"s compulsory education finance policy and the present conditions of the compulsory education spending and family investment, analyzes the problems existing in the present education policy design, and puts forward the policy Suggestions, in order to formulate public education policy, to guide family education consumption correctly to provide the reference.

　KEY WORDS: Finance for compulsory education; Investment in family education; The Multiplier Effect

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　 IV

　 目

　录

　摘 摘

　要 ............................................................................................................................ I ABSTRACT ................................................................................................................. II 第一章 绪论 ................................................................................................................. 1 1.1

　选题背景及意义 ................................................................................................. 1 1.1.1 研究背景....................................................................................................... 1 1.1.2 研究意义....................................................................................................... 2 1.2 研究设计.............................................................................................................. 3 1.2.1 研究目标....................................................................................................... 3 1.2.2 数据来源及方法........................................................................................... 3 1.2.3 研究设计及框架........................................................................................... 4 1.3 文献综述.............................................................................................................. 4 1.3.1 公共支出影响的相关研究........................................................................... 4 1.3.2 公共支出与家庭教育投入........................................................................... 6 1.3.3 文献评析....................................................................................................... 7 1.4 可能的创新点与不足.......................................................................................... 8 1.4.1 可能的创新点............................................................................................... 8 1.4.2 存在的不足................................................................................................... 9 第二章 理论基础及政策沿革 ................................................................................... 10 2.1 相关概念界定.................................................................................................... 10 2.1.1 义务教育总支出......................................................................................... 10 2.1.2 义务教育财政支出..................................................................................... 10 2.1.3 义务教育家庭投入..................................................................................... 11 2.2 义务教育财政支出影响效应的理论基础........................................................ 11 2.2.1 公共产品理论............................................................................................. 11 2.2.2 乘数效应理论............................................................................................. 12 2.2.3 微观消费者行为理论................................................................................. 13 2.2.4 义务教育财政支出影响家庭教育投入的内在机理................................. 13 万方数据

　 V

　2.3 中国义务教育财政政策沿革.............................................................

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