國(guó)家助學(xué)貸款區(qū)域性績(jī)效研究

摘 要：國(guó)家助學(xué)貸款制度實(shí)施后，在一定程度上促進(jìn)了各地國(guó)家助學(xué)貸款工作的進(jìn)展，但也存在一系列問(wèn)題，如區(qū)域總量不足、貸款覆蓋面過(guò)窄、區(qū)域不平衡等。本文采用因子分析法對(duì)國(guó)家助學(xué)貸款區(qū)域性績(jī)效進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，找出影響助學(xué)貸款發(fā)放的主要因素，并提出進(jìn)一步完善國(guó)家助學(xué)貸款運(yùn)行機(jī)制的政策建議。

關(guān)鍵詞：國(guó)家助學(xué)貸款；區(qū)域性績(jī)效；運(yùn)行機(jī)制

中圖分類號(hào)：G526.78；F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（s）.2011.12.48 文章編號(hào)：1672-3309（2011）12-102-03

一、國(guó)家助學(xué)貸款概述

國(guó)家助學(xué)貸款是由政府主導(dǎo)、財(cái)政貼息，銀行、教育行政部門與高校共同操作的專門幫助高校貧困家庭學(xué)生的銀行貸款。借款學(xué)生不需要辦理貸款擔(dān)保或抵押，但需要承諾按期還款，并承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。借款學(xué)生通過(guò)學(xué)校向銀行申請(qǐng)貸款，用于彌補(bǔ)在校學(xué)習(xí)期間學(xué)費(fèi)、住宿費(fèi)和生活費(fèi)的不足，畢業(yè)后分期償還。毫無(wú)疑問(wèn)，助學(xué)貸款政策的實(shí)施，能夠幫助經(jīng)濟(jì)困難的學(xué)生完成學(xué)業(yè)，同時(shí)也減輕了高校因?yàn)閷W(xué)生拖欠學(xué)費(fèi)所引起的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。我國(guó)國(guó)家助學(xué)貸款的發(fā)放范圍原則上是按在校生總數(shù)的20%比例確定。

二、國(guó)家助學(xué)貸款的現(xiàn)狀

助學(xué)貸款實(shí)施的過(guò)程中開(kāi)始涌現(xiàn)出一系列問(wèn)題，首先，受我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的制約，在高校中經(jīng)濟(jì)困難的學(xué)生所占的比例較大，而助學(xué)貸款的財(cái)政撥款占我國(guó)財(cái)政收入的比例相對(duì)較低，遠(yuǎn)不能滿足需求。其次，助學(xué)貸款擔(dān)保機(jī)制不健全，增大了銀行的風(fēng)險(xiǎn)。最后，助學(xué)貸款的發(fā)放標(biāo)準(zhǔn)過(guò)于單一，原則上是按在校生總數(shù)的20%比例確定，沒(méi)有考慮不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及其他許多問(wèn)題。作為高校學(xué)生中的一員，筆者認(rèn)為在眾多制約助學(xué)貸款發(fā)展的問(wèn)題中，區(qū)域性經(jīng)濟(jì)的不均衡是最為關(guān)鍵的原因之一。

國(guó)家助學(xué)貸款的發(fā)放對(duì)象沒(méi)有一個(gè)量化的標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)家助學(xué)貸款只規(guī)定要發(fā)放給那些“經(jīng)濟(jì)確實(shí)困難”的學(xué)生，沒(méi)有一個(gè)量化的標(biāo)準(zhǔn)，這使得商業(yè)銀行在發(fā)放時(shí)不好掌握。而且由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著地域性差異，在東部發(fā)達(dá)地區(qū)算經(jīng)濟(jì)困難而到了西部不發(fā)達(dá)地區(qū)可能就不算是經(jīng)濟(jì)困難了，這種東西部的差異又該如何換算呢？這些都缺乏進(jìn)一步的細(xì)化，也造成了國(guó)家助學(xué)貸款發(fā)放中的一些混亂。

截至2006年6月，全國(guó)申請(qǐng)貸款累計(jì)總?cè)藬?shù)為395.2萬(wàn)人，銀行審批人數(shù)為240.5萬(wàn)人；申請(qǐng)貸款累計(jì)總金額為305.64億元，銀行審批金額201.4億元。其中，自2004年6月國(guó)家助學(xué)貸款新機(jī)制實(shí)施以來(lái)至2006年6月底，全國(guó)申請(qǐng)貸款人數(shù)2l1.1萬(wàn)人，銀行審批人數(shù)154.3萬(wàn)人；申請(qǐng)貸款金額171.8億元，銀行審批金額131.7億元。與2005年年底相比，審批人數(shù)和審批金額分別增加33.9萬(wàn)人和29.1億元 。2008年，全國(guó)審批貸款合同金額65.92億元，審批貸款人數(shù)67.39萬(wàn)人；發(fā)放貸款金額65．96億元，發(fā)放貸款人數(shù)125．9萬(wàn)人(含當(dāng)年增發(fā)放人數(shù)和以往年度已簽訂合同當(dāng)年續(xù)發(fā)放人數(shù))。

三、基于因子分析法國(guó)家助學(xué)貸款區(qū)域性績(jī)效分析

（一）建立我國(guó)各區(qū)域國(guó)家助學(xué)貸款績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

由于我國(guó)還沒(méi)有評(píng)價(jià)國(guó)家助學(xué)貸款績(jī)效的統(tǒng)一指標(biāo)，因此，我們運(yùn)用國(guó)際上對(duì)學(xué)生貸款時(shí)普遍使用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，最終，我們選擇6項(xiàng)指標(biāo)，即人均GDP、高校數(shù)目、在校大學(xué)生人數(shù)、貧困生比率、累計(jì)獲貸學(xué)生人數(shù)、累計(jì)獲貸學(xué)生人數(shù)占在校生比率。

（二）數(shù)據(jù)的選取

為了更好的研究區(qū)域性經(jīng)濟(jì)差異對(duì)助學(xué)貸款的影響，我們特地選取了中部、西部、東部的代表城市進(jìn)行了相關(guān)的分析研究。其中西部選取四川、甘肅、陜西三省；中部選取安徽、湖南、吉林三省；東部選取山東、浙江、遼寧三省。最終我們以2009年各省市數(shù)據(jù)為分析對(duì)象。（數(shù)據(jù)見(jiàn)附錄）

（三）評(píng)價(jià)方法及過(guò)程

1.因子分析法

因子分析的基本思想就是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量相關(guān)性較高，而不同組的變量間的相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，并用一個(gè)不可測(cè)的綜合變量表示，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)就稱為公共因子。對(duì)于所研究的某一具體問(wèn)題，原始變量就可以分解成兩部分之和的形式，一部分是少數(shù)幾個(gè)不可測(cè)的所謂公共因子的線性函數(shù)，另一部分是與公共因子無(wú)關(guān)的特殊因子。因子分析的過(guò)程就是從一些錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中找出幾個(gè)主要因子，每一個(gè)主要因子就代表經(jīng)濟(jì)變量間相互依賴的一種經(jīng)濟(jì)作用。抓住這些主要因子就可以幫助我們對(duì)復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行分析和解釋。

使用指標(biāo)體系評(píng)價(jià)的方法能夠在一定程度上克服單項(xiàng)指標(biāo)的局限性，提高評(píng)價(jià)的全面性和科學(xué)性。但是，由于同時(shí)使用多個(gè)指標(biāo)，經(jīng)常會(huì)發(fā)生不同指標(biāo)之間相互矛盾的情況，這是由于評(píng)價(jià)指標(biāo)較多，指標(biāo)之間存在著相關(guān)性。因子分析法根據(jù)相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合成較少的幾個(gè)公共因子，便于比較分析。

2.分析過(guò)程

運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析。先對(duì)6個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并得到各指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣，以上6個(gè)指標(biāo)有的相關(guān)性較強(qiáng)，如人均GDP與貧困生比率相關(guān)性為-0.912，而助學(xué)貸款的需求往往與一個(gè)地區(qū)的貧困生比例密切相關(guān)，從這方面可以看出一個(gè)地區(qū)的助學(xué)貸款需求與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是緊密相連的；而有的相關(guān)性較弱，如累計(jì)獲貸學(xué)生人數(shù)占在校生比率與貧困生比率相關(guān)性為-0.225，這說(shuō)明助學(xué)貸款并未與區(qū)域性經(jīng)濟(jì)的差異緊密聯(lián)系。驗(yàn)證了KMO和Bartlett’s球度檢驗(yàn)結(jié)果并通過(guò)了檢驗(yàn)，認(rèn)為適合于進(jìn)行因子分析。

進(jìn)而運(yùn)用SPSS因子分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：

表1顯示，前2個(gè)公共因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為84.806%，雖小于85%，但已提取了各原始變量的絕大部分信息。所以本文取前2個(gè)主因子，并得到因子載荷矩陣。然而初始載荷矩陣結(jié)構(gòu)不夠簡(jiǎn)單，各因子的典型代表變量不很突出，容易使因子的意義含糊不清，不便于對(duì)因子進(jìn)行解釋。為此須對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行正交旋轉(zhuǎn)，達(dá)到簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)的目的，使各變量在某單個(gè)因子上有高額載荷，而在其余因子上只有小到中等的載荷。旋轉(zhuǎn)后得到了F1、F2兩個(gè)主因子。通過(guò)對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行正交旋轉(zhuǎn)后，第一個(gè)主成分因子F1包含前四項(xiàng)變量即累計(jì)獲貸學(xué)生人數(shù)、高校數(shù)目、在校大學(xué)生人數(shù)和累計(jì)獲貸學(xué)生人數(shù)占在校生比率的內(nèi)容；第二個(gè)主成分因子F2包含后兩項(xiàng)變量即貧困生比率和人均GDP的內(nèi)容。

由表2可知，第一主因子F1的方差貢獻(xiàn)率為51.018% ， 說(shuō)明其在6項(xiàng)指標(biāo)中起主導(dǎo)作用。 F1在累計(jì)獲貸學(xué)生人數(shù)、高校數(shù)目、在校大學(xué)生人數(shù)和累計(jì)獲貸學(xué)生人數(shù)占在校生比率上有很大的載荷，反映的是各區(qū)域高校發(fā)展規(guī)模情況以及在校學(xué)生獲得國(guó)家助學(xué)貸款的情況，因此該因子可命名為“高校情況因子”。

第二主因子F2的方差貢獻(xiàn)率為33.788% ， 其在貧困生比率和人均GDP上有較大的載荷。反映的是該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，因此該因子可命名為“區(qū)域經(jīng)濟(jì)因子”。

F1、F2兩個(gè)公共因子能反映6項(xiàng)指標(biāo)信息總量的84.806%， 亦即用F1、F2兩個(gè)公共因子有84.806% 的把握，代表原來(lái)的6項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)效益。我們得到取2個(gè)公共因子時(shí)的因子模型。

根據(jù)因子得分系數(shù)表：

為了對(duì)這些地區(qū)的國(guó)家助學(xué)貸款的效益狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，對(duì)兩個(gè)主因子計(jì)算其因子得分，得到因子得分表，并以各自的貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)平均求和，得到綜合得分和總名次，見(jiàn)表4所示。

四、結(jié)論

第一，排名第一位的為山東省。通過(guò)表4可以看出，山東省的高校情況因子得分與區(qū)域經(jīng)濟(jì)因子得分都具有較高的水平，所以其總得分排名第一。山東省是我國(guó)有名的教育大省，其高校數(shù)目（126所）及在校大學(xué)生人數(shù)（1592974人）都是我們所選省市中的最大值。因此，山東省具有較充分的教育資源，故其高校情況因子得分較高。并且山東省的人均GDP為35894億元，雖不是我們算選樣本中排名第一，但是也具有較高水平（排名第二）。并且山東省內(nèi)沿海城市較多，帶動(dòng)山東省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力較強(qiáng)，故其區(qū)域經(jīng)濟(jì)因子得分較高。因此，山東省在教育資源與經(jīng)濟(jì)水平都相對(duì)發(fā)達(dá)的情況下，貧困生比率也就較低（18%），就國(guó)家規(guī)定的按20%比例給予國(guó)家助學(xué)貸款，可以較好滿足山東省學(xué)生的貸款需求，國(guó)家助學(xué)貸款實(shí)施的效率也就相對(duì)較高。排名第二的浙江省情形與山東省相似。

第二，以中部、西部、東部為三個(gè)整體進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的山東、浙江、遼寧總得分分別為第一、第二、第三。我國(guó)東部地區(qū)各省市沿海城市較多，國(guó)際進(jìn)出口貿(mào)易發(fā)達(dá)，可以帶動(dòng)省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。東部地區(qū)教育資源發(fā)達(dá)也是東部地區(qū)總分排名靠前的重要原因，無(wú)論是山東還是浙江都有許多著名的高校，這也有助于國(guó)家助學(xué)貸款的比例向東部地區(qū)傾斜。而中部（安徽、湖南、吉林）和西部（四川、甘肅、陜西）地區(qū)排名相對(duì)混插在后六名之中。在以上六個(gè)省市中湖南省與四川省經(jīng)濟(jì)條件相對(duì)較好，也有一些國(guó)內(nèi)知名的高等院校，如湖南大學(xué)、四川大學(xué)等，帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟逃?jīng)濟(jì)水平發(fā)展。因此，湖南省與四川省兩省市分別排在第四名和第五名。中部和西部其他選取的有代表性的省市經(jīng)濟(jì)與教育都發(fā)展相對(duì)緩慢，貧困生比率較高，導(dǎo)致剩下的四個(gè)省市總得分情況相對(duì)較低，排在最后幾名。

第三，排名第一的山東省與排名第九的甘肅省總得分相差2.36，得分差距較大，說(shuō)明我國(guó)國(guó)家助學(xué)貸款的實(shí)施績(jī)效參差不齊，相距甚遠(yuǎn)。甘肅省經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后，不僅在我們所選的樣本中經(jīng)濟(jì)條件較差，就全國(guó)水平來(lái)講，也是處于相對(duì)靠后的位置，貧困生比率本身就較高（26%）。根據(jù)教育部、財(cái)政部、央行、銀監(jiān)會(huì)2004年6月8日發(fā)布的《關(guān)于進(jìn)一步完善國(guó)家助學(xué)貸款工作的若干意見(jiàn)》的要求，我國(guó)國(guó)家助學(xué)貸款的發(fā)放范圍原則上是按在校生總數(shù)的20%比例確定。高校數(shù)目較少的甘肅省（39所）教育資源匱乏，所能獲得貸款的學(xué)生比率相對(duì)較少，需要國(guó)家助學(xué)貸款的區(qū)域反而不能得到國(guó)家的有效資助，其國(guó)家助學(xué)貸款的經(jīng)濟(jì)效率自然較低。以上說(shuō)明我國(guó)區(qū)域性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件對(duì)國(guó)家助學(xué)貸款的實(shí)施績(jī)效具有較大的影響。

五、完善國(guó)家助學(xué)貸款運(yùn)行機(jī)制的政策建議

通過(guò)以上對(duì)國(guó)家助學(xué)貸款的區(qū)域性經(jīng)濟(jì)績(jī)效的分析與評(píng)價(jià)可知，要建設(shè)一個(gè)長(zhǎng)期有效的國(guó)家助學(xué)貸款制度，需在許多方面加以改進(jìn)。

首先，由于我國(guó)不同地區(qū)之間社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展十分不平衡，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于西部地區(qū)，沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于內(nèi)陸地區(qū)，不同地區(qū)居民家庭經(jīng)濟(jì)能力差距甚大。因此，政策規(guī)定以20%的在校生比例給予國(guó)家助學(xué)貸款的補(bǔ)助不合理，這種“一刀切”的政策過(guò)于片面，應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況制定相應(yīng)的貸款比例，從而保證各地區(qū)獲得國(guó)家助學(xué)貸款的可能性大致相同，確保政策實(shí)施的公平性。

其次，各個(gè)學(xué)校的生源構(gòu)成也不盡相同，都以相同的比例來(lái)決定可以獲得國(guó)家助學(xué)貸款的學(xué)生人數(shù)，也有違公平性的原則。例如，許多地區(qū)高校的當(dāng)?shù)貙W(xué)生較多。以北京市來(lái)說(shuō)，北京生源相對(duì)較多，北京市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，教育資源充足，貧困生比例較低，對(duì)國(guó)家助學(xué)貸款的需求相對(duì)其他地區(qū)較低。而北京的高校同樣具有20%的在校生比例獲得國(guó)家助學(xué)貸款，幾乎使每一個(gè)申請(qǐng)貸款的學(xué)生都能獲得滿足，可獲得性甚至達(dá)到100%，這相對(duì)于那些貸款需求更加旺盛的地區(qū)是非常不公平的。所以應(yīng)該針對(duì)不同院校生源構(gòu)成情況制定不同的政策，運(yùn)行相應(yīng)的比例政策，不可以“以偏概全”。

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