我国普通高中教育经费投入的地区差异及分布动态演进——基于2005—2018年省级面板数据的实证研究

doi:10.16382/j.cnki.1000-5560.2021.02.010

摘要/Abstract

摘要：

基于2005—2018年全国时序数据和省级面板数据，以普通高中生均教育事业费为指标，采用Dagum基尼系数和Kernel密度估计方法，实证考察我国普通高中教育经费投入的地区差异及分布动态演进。研究发现，我国普通高中生均教育事业费的空间分布呈现出显著的“东西高，中部低”的空间非均衡特征；普通高中生均教育事业费空间分布的总体差异呈下降趋势，地区间差异是总体差异的主要来源；全国及各地区普通高中生均教育事业费的绝对差异均表现为明显扩大，呈现出两极或多极分化特征。当务之急必须落实普通高中教育生均拨款制度，建立拨款标准动态调整机制；构建符合地区实际的政府分担机制，强化省级财政对普通高中教育的统筹；完善普通高中教育财政转移支付制度，加强全过程动态监管，以促进普通高中教育的优质均衡发展。

关键词: 普通高中, 教育经费, 地区差异, Dagum基尼系数, Kernel密度估计

Abstract:

The national time series data and provincial panel data from 2005 to 2018 are used to analyze the regional difference and distribution dynamics evolution of regular senior secondary school education funds in China with Dagum gini coefficient and Kernel density estimation method. Results show that per-student educational funding of regular senior secondary school is characterized by significant spatial inequality. Spatial distribution of per-student educational funding of regular senior secondary school is decreasing, and the disparity among regions is the major source of overall inequality. The absolute difference in per-student educational funding of regular senior secondary school is widening and is characterized by bipolar or multipolar differentiation. It is imperative to improve and implement the per-student allocation system for regular senior secondary school education, strengthen the overall planning of provincial finance for regular senior secondary school education, and improve the transfer payment system of central finance, so as to promote the high-quality and balanced development of regular senior secondary school education.

Key words: regular senior secondary school, education funding, regional difference, Dagum gini coefficient, Kernel density estimation

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图/表 10

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参考文献 0

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年份	总体	地区内基尼系数			地区间基尼系数			贡献率（%）
年份	总体	东部	中部	西部	东-中	东-西	中-西	地区内	地区间	超变密度
2005	0.3112	0.3030	0.1177	0.2035	0.4409	0.3462	0.2164	27.86%	63.97%	8.17%
2006	0.2969	0.3108	0.1274	0.1725	0.4111	0.3401	0.1859	28.33%	63.43%	8.24%
2007	0.2884	0.3039	0.1215	0.1756	0.3980	0.3280	0.1849	28.62%	62.47%	8.91%
2008	0.3002	0.3329	0.1522	0.1604	0.4079	0.3384	0.1936	29.16%	61.25%	9.59%
2009	0.3028	0.3219	0.1541	0.1784	0.4116	0.3386	0.2060	29.00%	61.07%	9.94%
2010	0.3160	0.3196	0.1448	0.1967	0.4388	0.3461	0.2331	28.44%	62.01%	9.54%
2011	0.2967	0.3232	0.0873	0.1881	0.4098	0.3285	0.2058	29.07%	60.65%	10.28%
2012	0.2556	0.2956	0.0739	0.1579	0.3415	0.2994	0.1510	29.45%	60.71%	9.84%
2013	0.2691	0.3148	0.0755	0.1614	0.3594	0.3169	0.1503	29.62%	60.71%	9.67%
2014	0.2919	0.3240	0.0791	0.1869	0.3837	0.3490	0.1607	29.31%	60.62%	10.07%
2015	0.2805	0.2952	0.1097	0.1937	0.3667	0.3289	0.1770	29.22%	59.15%	11.63%
2016	0.2689	0.2936	0.1102	0.1657	0.3581	0.3205	0.1536	29.00%	60.52%	10.48%
2017	0.2702	0.3019	0.0890	0.1657	0.3595	0.3246	0.1477	29.07%	60.53%	10.40%
2018	0.2608	0.2978	0.0872	0.1445	0.3536	0.3157	0.1348	28.75%	61.71%	9.54%

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