中国中小学教育投资影响因素调研

对中小学个人家庭教育投资影响因素的线性多元回归分析，是以城镇居民家庭年均教育总支出、年均学校教育支出和年均学校外教育支出作为因变量，反映了城镇居民为子女接受中小学教育而支出的教育费用总额、向学校支付的教育费用、家庭于学校之外支付的教育费用的情况。我们的分析以5组变量作为自变量。第1组为家庭背景变量，包括父亲或母亲年龄、家庭人口数量、孩子数量、家庭年收入、父亲或母亲受教育程度、家庭社会阶层（以低社会阶层为参照组，包含中社会阶层、高社会阶层两个虚拟变量）；第2组为受教育孩子的相关变量，包括孩子性别（虚拟变量，以女性为参照）、孩子年级、孩子学习成绩（以中下等成绩为参照组，包含优等成绩、中上等成绩、中等成绩三个虚拟变量）；第3组为家长对孩子教育期望变量，包括对孩子的最高教育期望和最低教育期望；第4组为学校类型变量，包括以一般学校为参照组，重点学校和民办学校两个虚拟变量；第5组为政府教育财政支出变量，该数据来源于第四章表3－4计算的2005年各地区当量在校生的生均财政经费指标，以被调查的省（市）当量生均财政经费水平近似表示该省（市）下辖市的生均财政经费水平。

三组回归方程均采用逐步回归法。逐步回归法的基本思想是有进有出，具体做法是将变量一个一个引入，当每引入一个自变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。这个过程要反复进行，直到既无显著的自变量选入方程，也无不显著的自变量从回归方程剔除为止。这样就保证了最后得到的回归子集是最优回归子集^[4]。而且，逐步回归法也是消除自变量共线性的主要方法之一^[5]。

表5－1为采用逐步回归法得到的三个回归方程的计算结果。从表中可见：（1）对方程1年均家庭教育总支出产生显著影响的因素有家庭年收入、父母的受教育程度、生均教育财政经费、家长期望子女的最低教育程度、孩子数量以及学校类型中的重点学校和民办学校。根据回归系数的正负号判断，学校类型中的重点学校回归系数为负，表明重点学校学生的家庭教育支出显著低于一般学校学生；其他自变量都与年均家庭教育支出呈正相关关系，即随着家庭年收入、父母的受教育程度、生均教育财政经费和孩子数量的增加，家庭的教育支出会显著增多；随着家长对子女最低教育程度期望的提高会使家庭教育支出显著增加；民办学校学生的家庭教育总支出显著高于一般公办学校学生。（2）对方程2年均家庭学校教育支出有显著影响的因素分别是家庭年收入、生均教育财政经费、父母年龄、孩子年级以及学校类型中的重点学校和民办学校。这些影响因素的回归系数中也是除学校类型中的重点学校为负数外，其他都为正数。它表明随家庭年收入、生均教育财政经费、父母年龄、孩子年级的增加，年均学校教育支出也会增加；民办学校比一般公办学校学生年均学校教育支出要多，而重点学校学生比一般学校学生年均学校教育支出要少。（3）对方程3的年均家庭学校外教育支出有显著影响的因素分别是家庭年收入、父母的受教育程度、生均教育财政经费、对子女最低教育程度的期望和家庭社会阶层中的高社会阶层、子女学习成绩中的优等成绩。这些因素的回归系数都是正值，表明家庭年均收入、父母的受教育程度、生均教育财政经费越高则年均家庭学校外教育支出就越高；子女学习成绩是优等的家庭，其学校外教育支出比孩子学习成绩中下等家庭明显要高；高社会阶层家庭学校外教育支出比低社会阶层家庭要高。三个方程的F值都非常显著（P＜0.001）；DW值都接近2，自变量之间相互独立无自我相关；虽然三个方程R2值分别只有0.220、0.233和0.174，但当样本量很大、R2值很小时方程仍会达到显著水平。

表5－1　城镇居民中小学年均家庭教育支出的影响因素回归分析表

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说明：1.B表示非标准化回归系数，Beta表示标准化回归系数；2.＊P＜0.05，＊＊P＜0.01，＊＊＊P＜0.001。

之所以建立由家庭教育总支出、学校教育支出和学校外教育支出这样三个回归方程，是由于家庭教育总支出由学校教育支出和学校外教育支出构成，通过寻找它们影响因素之间的相互作用关系，可以揭示家庭教育总支出的变化是如何受到其结构因素变化的影响。家庭年收入和生均教育财政经费两个因素对于家庭教育总支出、学校教育支出、学校外教育支出都是显著性影响因素，表明随着家庭年均收入和生均教育财政经费的增加，则家庭的学校教育支出与学校外教育支出都会增加，从而使家庭教育总支出也显著增加；公办重点学校在学校教育支出方面显著低于一般公办学校学生，民办学校在学校教育支出方面显著高于一般公办学校学生，进而显著影响到家庭教育总支出水平并使其出现了显著差异；父母受教育程度的提高和对子女最低教育期望的提高，都会显著提高家庭的学校外教育支出，从而使家庭教育总支出水平提高。父母年龄与孩子年级的增加会较显著地提高家庭的学校教育支出水平；子女学习成绩优秀和高社会阶层会增加家庭的学校外教育支出数量；但是这些因素的影响作用对家庭教育总支出来说，相对要弱一些，没有成为家庭教育总支出的显著影响因素。

虽然可以从表5－1中的标准化回归系数来比较各影响因素之间的相对作用强弱，但由于学校类型、学习成绩、社会阶层都是作为虚拟变量引入模型的，因此不便于对虚拟变量和非虚拟变量之间进行比较。为此，本研究进一步计算了各影响因素的偏决定系数。偏决定系数表明在控制模型中其他因素的影响后，该因素对家庭各类教育支出的独立解释能力和影响能力。从表5－2的偏决定系数大小可以看出：（1）对于家庭教育总支出，家庭年均收入具有最强影响能力，可以解释其11.9%的变化原因；民办学校是第二位的影响因素，可以解释2.6%的变化原因；对孩子最低教育期望是第三位的影响因素，可以解释2.4%的变化原因。再其下依次是生均教育财政经费　（2.0%）、重 点 学 校（－0.7%）、父 母 受 教 育 程 度　（0.6%）和 孩 子 数 量（0.4%）。（2）对于家庭的学校教育支出，重点学校因素具有最强的影响作用，可以解释9.4%的学校教育支出变化原因；第二位的是年级因素，可以解释8.4%的学校教育支出变化原因；第三位的是家庭年均收入，可以解释2.8%的学校教育支出变化原因。再其下依次是民办学校（1.7%）、生均教育财政经费（0.6%）、父母年龄（0.5%）。（3）对于家庭的学校外教育支出，家庭年均收入因素具有最强的影响作用，它可以解释11.0%的学校外教育支出变化原因；第二位的是父母受教育程度因素，可以解释2.6%的变化原因；第三位的是生均教育财政经费因素，可以解释1.8%的变化原因。再其下依次是对子女最低教育期望（1.2%）、高社会阶层和优等成绩（都为0.4%）。

表5－2　影响家庭教育支出因素的独立贡献比较