摘要：利用教育統(tǒng)計年鑒和城市年鑒的數(shù)據(jù)，將教育微觀發(fā)展維度—上海高校生均教育支出作為因變量，其他影響因素作為自變量，建立回歸方程式，運(yùn)用多元回歸和逐步回歸分析的方法，對上海地區(qū)未來幾年內(nèi)的高校生均教育支出情況加以預(yù)測。

關(guān)鍵詞：逐步回歸；評價指標(biāo)；生均支出；移動平均比率法

中圖分類號：D40-03文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ文章編號：1673－291Ｘ（2008）06－0191－02

文章有關(guān)教育預(yù)測研究，是在對以往的研究進(jìn)行總結(jié)和發(fā)展的基礎(chǔ)上，選取了十個變量作為影響高校生均教育支出的因素，運(yùn)用多元回歸和逐步回歸的方法，試探性地對上海高校生均教育支出情況進(jìn)行預(yù)測。

一、高校生均教育支出指標(biāo)體系建構(gòu)的原則

學(xué)者潘蘇東和李健寧在《對構(gòu)建我國教育現(xiàn)代化指標(biāo)體系若干理論問題的探討》一文中指出，建構(gòu)教育現(xiàn)代化的指標(biāo)要注意四個原則，即針對性原則、系統(tǒng)性原則、導(dǎo)向性原則和可操作性原則。

（1）針對性原則。自變量的選取要具有針對性，直接或者間接地影響高校生均教育經(jīng)費(fèi)。

（2）系統(tǒng)性原則。變量的選取要具備系統(tǒng)有序的原則。

（3）導(dǎo)向性原則。變量必須能夠真實(shí)反映區(qū)域教育現(xiàn)代化發(fā)展的歷史、現(xiàn)狀、潛力以及演變趨勢，揭示內(nèi)在發(fā)展規(guī)律。

（4）可操作性原則。選取的變量要易于獲取，有較大信息容量，易于分析運(yùn)算。

二、指標(biāo)體系的建構(gòu)

選取了1995—2004年11組時間序列數(shù)據(jù)，構(gòu)成影響上海高校生均教育支出水平的影響因素。各變量數(shù)據(jù)如下：

Y=高校生生均教育支出（元）

X1=普通高校數(shù)（個）

X2=在讀碩士研究生數(shù)（人）

X3=在讀本?？茖W(xué)生數(shù)（人）

X4=高校專任教師占教職工比例

X5=全市各級財政對教育事業(yè)撥款（億元）（包括市級財政、縣級財政和鄉(xiāng)級財政）

X6=市級財政撥款（億元）

X7=社會事業(yè)建設(shè)費(fèi)（萬元）

X8=多渠道投資教育領(lǐng)域的經(jīng)費(fèi)總和 （億元）

X9=城市教育費(fèi)附加（億元)

X10=全市教育部門教育事業(yè)費(fèi)總支出（億元）

三、分析

通過統(tǒng)計年鑒上的數(shù)據(jù)，利用sas統(tǒng)計軟件，首先對其進(jìn)行相關(guān)分析，然后進(jìn)行回歸分析，建立多元線性回歸方程式，再對模型進(jìn)行逐步回歸，最后建立逐步回歸后的多元回歸方程，通過該方程式，預(yù)測出2004年以后的各年上海市政府對高校生均教育支出的情況。

（一）建立初級回歸模型

將“高校生生均教育支出（元）”作為因變量y，建立相關(guān)回歸模型：y^=a+b1x1+b2x2+b3x3+……b10x10。

（二）程序輸入（省略）

（三）輸出結(jié)果及其數(shù)據(jù)分析

1.corr輸出程序結(jié)果，形成相關(guān)矩陣（略）

相關(guān)矩陣中顯示各個自變量之間以及自變量與因變量之間的相關(guān)程度均比較高，p值不顯著。

2.reg輸出

f值為5.79，p=（0.0428）

由于p值為（0.5918）>（0.05），t檢驗(yàn)差異不顯著，說明該回歸模型需要進(jìn)一步的修正，剔除無關(guān)變量，對該回歸方程進(jìn)行進(jìn)一步的逐步回歸分析。

當(dāng)進(jìn)行逐步回歸時，首先引入變量x5，t=0.0428<0.05，所以繼續(xù)引進(jìn)其他變量；當(dāng)變量x9也被引進(jìn)時，p值為0.01，回歸分析結(jié)果顯著。最后得出僅當(dāng)變量x5和x9同時引入模型時，整個模型回歸的意義最顯著。最后的回歸方程式為：y^=15750.3889+173.4432x5-1348.544x9

3.預(yù)測誤差e及其分析

將各自變量（Xt）各年的實(shí)際數(shù)據(jù)代人多元線性回歸預(yù)測模型方程，計算“高校生均教育支出”（Yt）的預(yù)測值，以及t檢驗(yàn)預(yù)測模型的可靠程度，建立預(yù)測誤差分析表，見表2。

在回歸方程中，由于殘差等于0.6647以及矯正后殘差等于0.7256，可以看出，模型本身的誤差范圍還是比較小的，可以對實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行72.56%的解釋。

四、實(shí)際預(yù)測的運(yùn)用以及移動平均比率法的使用

教育預(yù)測是對未來一段時期的教育發(fā)展情況作出決斷，在總結(jié)以往學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，針對經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)，筆者提出，采用“移動平均比率預(yù)測法”進(jìn)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測，然后通過該預(yù)測數(shù)據(jù)再對y進(jìn)行預(yù)測?！耙苿悠骄嚷暑A(yù)測法”就是將某一個時間段的數(shù)據(jù)（本文為1994—2003年）的平均增長比率算出來，方法就是用每一年的數(shù)據(jù)，除以上一年的數(shù)據(jù)，得到一個比率，將所有的比率相加，再除以年數(shù)，最后算出的就是平均增長比率，按此增長比率對其他時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。本文中X5、X9與y的預(yù)測時間從2005年到2010年。

當(dāng)?shù)玫絏5與X9的數(shù)據(jù)之后，可以對上海地區(qū)的教育現(xiàn)代化水平進(jìn)行相關(guān)的預(yù)測。例如，將2010年的數(shù)據(jù)代入回歸方程式，y^=15750.3889+173.4432x5-1348.544x9，得y^= 65193.842924-32513.39584=32680.447444，即預(yù)測出2010年上海高教生均教育支出為32680.447444元，這個關(guān)于生均教育支出的標(biāo)準(zhǔn)與我國的其他城市或地區(qū)，或者與國外發(fā)達(dá)國家的指標(biāo)相比較，可以對上海教育在發(fā)展過程中的優(yōu)勢與不足有一個比較清晰的認(rèn)識。

由于采用的是時間序列數(shù)據(jù)，并且隸屬于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，所以，得到的實(shí)際回歸方程式與預(yù)想的方程式有部分出入，而在實(shí)際運(yùn)用中，由于X5與X9不可能取值為零，所以，不存在教育支出基數(shù)為15 750元的情況。雖然在逐步回歸后得到的回歸方程式的系數(shù)比較大，但經(jīng)回代發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)誤差還是比較小的，可以對模型進(jìn)行部分推廣和預(yù)測的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]潘蘇東，李健寧.對構(gòu)建我國教育現(xiàn)代化指標(biāo)體系若干理論問題的探討[J].徐州師范大學(xué)學(xué)報，2004，3（1）：11-12.

[2]上海統(tǒng)計年鑒1995—2004.