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摘 要：教育经费的支出不仅反映了一个地区对教育的重视程度，也在很大程度上决定了该地区教育水平及教育事业未来的发展情况。通过对我国31个省2016年教育经费支出的比较，找出影响教育经费支出的各个因素，并结合教育事业发展的发展状况，为各地区改善教育经费支出问题提出合理性建议，促进各地区以及全国教育事业的长久和快速发展。
通过对比各地区2016年教育经费支出的情况，以及各地区的生产总值，并建简单的线性回归模型进行实证分析，以及对模型进行参数估计、检验以及修正，最后对所得的结果做出经济意义上的分析，并相应提出一些合理建议。
关键词：财政教育支出;影响因素;简单线性回归分析;异方差;自相关
一.影响地方财政教育支出的因素
（一）.数据选择
以国家统计局公布的2016年31个省份的数据作为样本，从《中国统计年鉴2016》可以搜集到数据
二.用Eviews软件分析检验
（一）.为利用Eviews软件分析和估计模型的参数，对数据按Y递增排序，并作出线性图，如图1.1所示
可以看出，各地区地方财政教育经费支出及各影响因素的差异明显，其变动的方向几本相同，互相间可能具有一定的相关性。探索将模型设定为线性回归模型形：
（二）统计学检验
利用Eviews估计模型参数，回归結果如表所示
根据表1.2中的数据，模型估计的结果写为
（44.39625）（0.001387）
（5.591993）（17.03491）
说明模型对样本的拟合程度较好
F=290.1882，（2）F检验 ：F对应的 P值小于 0.05，说明回归方程显著
（2）F检验 ：F对应的 P值小于 0.05，说明回归方程显著
（三）计量经济学检验
1.多重共线性：因解释变量只有一个，所以该模型不存在多重共线性
2.异方差检验运用适当的方法检验模型是否存在异方差，并说明存在异方差的理由
（1）.图来观察是否存在异方差，如图1.2
由图1.2可以大致可以看出存在异方差随着X的大而增大
（2）.White检验是否存在异方差
运用White检验检验模型是否存在异方差，检验结果如所示
由表可得nR2显著性水平为0.4087>0.05，所以接受假设，认为模型存在异方差
（3）修正异方差
存在异方差，运用适当方法加以修正，加权最小二乘法修正：
经估计检验用权数X^2的效果较好，进行最小二乘估计：
由可以得到加权最小二乘估计结果，可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方差以后，参数的t检验均显著，F检验也均显著。
3.自相关检验
（1）DW检验法：由回归模型表1.2得到DW=1.557682
当显著性水平时，查表得
该模型不存在自相关
4.对最终模型结果进行解读
t=（9.4065，12.27222）
SE=（13.27574，0.002561）
修正后的R2增加，模型变得更好。修正的模型说明地区总产值每增加1万元，地区财政教育投入平均增加0.031426万元，而不是最先未修正回归的0.023630
参考文献
[1]影响我国财政收入的多元线性回归模型[J] 白萍.统计与决策 . 2005 （10）
[2]基于多元线性回归模型的中国装备制造业升级研究[J]. 景侠，朱文超.商业经济 . 2020（02）
[3]国内旅游收入主要影响因素的实证分析——基于多元线性回归模型[J]. 谢艳琳，周艳，梁佳佳.北京印刷学院学报 . 2020（01）
[4]总体最小二乘求解线性回归模型的迭代算法[J]. 汪奇生，杨德宏，杨根新.工程勘察 . 2014（09）
[5] 线性回归参数的总体最小二乘估计算法研究[J]. 杨根新，于庆锋.地理空间信息 . 2020（01）
通过对比各地区2016年教育经费支出的情况，以及各地区的生产总值，并建简单的线性回归模型进行实证分析，以及对模型进行参数估计、检验以及修正，最后对所得的结果做出经济意义上的分析，并相应提出一些合理建议。
关键词：财政教育支出;影响因素;简单线性回归分析;异方差;自相关
一.影响地方财政教育支出的因素
（一）.数据选择
以国家统计局公布的2016年31个省份的数据作为样本，从《中国统计年鉴2016》可以搜集到数据
二.用Eviews软件分析检验
（一）.为利用Eviews软件分析和估计模型的参数，对数据按Y递增排序，并作出线性图，如图1.1所示
可以看出，各地区地方财政教育经费支出及各影响因素的差异明显，其变动的方向几本相同，互相间可能具有一定的相关性。探索将模型设定为线性回归模型形：
（二）统计学检验
利用Eviews估计模型参数，回归結果如表所示
根据表1.2中的数据，模型估计的结果写为
（44.39625）（0.001387）
（5.591993）（17.03491）
说明模型对样本的拟合程度较好
F=290.1882，（2）F检验 ：F对应的 P值小于 0.05，说明回归方程显著
（2）F检验 ：F对应的 P值小于 0.05，说明回归方程显著
（三）计量经济学检验
1.多重共线性：因解释变量只有一个，所以该模型不存在多重共线性
2.异方差检验运用适当的方法检验模型是否存在异方差，并说明存在异方差的理由
（1）.图来观察是否存在异方差，如图1.2
由图1.2可以大致可以看出存在异方差随着X的大而增大
（2）.White检验是否存在异方差
运用White检验检验模型是否存在异方差，检验结果如所示
由表可得nR2显著性水平为0.4087>0.05，所以接受假设，认为模型存在异方差
（3）修正异方差
存在异方差，运用适当方法加以修正，加权最小二乘法修正：
经估计检验用权数X^2的效果较好，进行最小二乘估计：
由可以得到加权最小二乘估计结果，可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方差以后，参数的t检验均显著，F检验也均显著。
3.自相关检验
（1）DW检验法：由回归模型表1.2得到DW=1.557682
当显著性水平时，查表得
该模型不存在自相关
4.对最终模型结果进行解读
t=（9.4065，12.27222）
SE=（13.27574，0.002561）
修正后的R2增加，模型变得更好。修正的模型说明地区总产值每增加1万元，地区财政教育投入平均增加0.031426万元，而不是最先未修正回归的0.023630
参考文献
[1]影响我国财政收入的多元线性回归模型[J] 白萍.统计与决策 . 2005 （10）
[2]基于多元线性回归模型的中国装备制造业升级研究[J]. 景侠，朱文超.商业经济 . 2020（02）
[3]国内旅游收入主要影响因素的实证分析——基于多元线性回归模型[J]. 谢艳琳，周艳，梁佳佳.北京印刷学院学报 . 2020（01）
[4]总体最小二乘求解线性回归模型的迭代算法[J]. 汪奇生，杨德宏，杨根新.工程勘察 . 2014（09）
[5] 线性回归参数的总体最小二乘估计算法研究[J]. 杨根新，于庆锋.地理空间信息 . 2020（01）