业费的标准差自然对数和人均财政支出的标准差的相关性更强，因此在后面的回归分析中就选用人均财政支出的标准差作为解释变量。生均事业费的标准差自然对数和人均GDP以及人均教育经费的自然对数都是显著正相关的，这意味着在现阶段，经济和教育的发展会扩大义务教育分配的不公平性，至于是否表现出倒U型趋势还需进行回归分析。此外，生均事业费的标准差的自然对数和财政预算内教育经费占财政支出比重的自然对数是显著负相关的，这就说明，如果政府加强对教育的投入力度就会减少教育经费分配的差异性，这与义务教育阶段经费来源主体应该是政府投入这一道理是吻合的。
（二）回归分析
由于各地人均财政支出的标准差对于生均事业费的标准差影响最为强烈，当人均财政支出标准差的自然对数和其他解释变量同时进入模型之后，其他解释变量立刻失去了统计意义，但是这并不意味着其他的解释变量就真的没有统计意义。因此，下面的部分将分别对各个影响因素进行一元回归分析。为了描述方便，分别将关于普通初中、普通小学的回归方程称作模型1、模型2。
1、各地人均财政支出的差异性对生均事业费差异性的影响
根据前面的相关系数矩阵，我们知道各地人均财政支出的标准差的自然对数和生均事业费标准差的自然对数之间的相关关系最为紧密，下面就对其进行回归分析，首先在模型中包含截距项，其次进行不带截距项的拟合，拟合回归结果如下：
表3：人均财政支出差异对教育经费差异影响的回归分析结果（含截距项）
 
 自变量 b值 标准差 t值 p值 R2 修正R2   
模型  截距 -1.229 1.663 -0.739 0.488       
  LNSEAFE 1.173 0.268 4.383 0.005       
模型  截距 -0.505 0.532 -0.949 0.379       
  LNSEAFE 0.998 0.086 11.663 0.000     

表4：人均财政支出差异对教育经费差异影响的回归分析结果（不含截距项）
 
 自变量 b值 标准差 t值 p值 R2 修正R2   
模型1 LNSEAFE 0.976 0.024 39.945 0.000 0.996 0.995   
模型2 LNSEAFE 0.918 0.008 114.340 0.000 0.999 0.999 
可以看出，在包含截距项的拟合模型中，截距项的系数都不显著，LNSEAFE的系数都显著为正。在不含截距项的拟合模型中，LNSEAFE的系数显著为正，并且拟合优度要优于包含截距项的模型，因此选用不含截距项的模型进行拟合。从上述一元线形回归模型来看，各个郊县之间的人均财政支出差异对生均事业费的影响是很显著的，从两个模型来看，人均财政支出的标准差每增加1%，会导致相应的生均事业费标准差增加0.9%以上，这种影响关系是很显著的。
2、经济发展水平对生均事业费差异性的影响
在这里我们选用北京市人均GDP的自然对数作为衡量全社会经济发展水平的指标。根据库兹涅茨的倒U型假说，在经济发展程度较低的阶段，经济发展会加剧不平等性。为了检验义务教育经费的分配是否也呈现倒U型趋势，下面将进行线性和非线性两种曲线拟合。
表5：经济发展水平对教育经费差异影响的线性回归分析结果
 
 自变量 b值 标准差 t值 p值 R2 修正R2   
模型  截距 -18.078 5.629 -3.212 0.018       
  LNAGDP 2.474 0.577 4.284 0.005       
模型  截距 -14.748 2.146 -6.872 0.000       
  LNAGDP 2.096 0.220 9.519 0.000     

表6：经济发展水平对教育经费差异影响的非线性回归分析结果
 
 自变量 b值 标准差 t值 p值 R2 修正R2   
模型  LNAGDP -1.241 0.594 -2.089 0.082       
  LNAGDP2 0.191 0.061 3.135 0.020       
模型  LNAGDP -0.946 0.226 -4.196 0.006       
  LNAGDP2 0.157 0.023 6.785 0.001     
从上面线性和非线性回归结果来看，总体上说线性模型的拟合优度更好，因此决定采用线性模型。之所以非线性模型没有截距项，是因为加上截距项之后关键的自变量就失去了统计显著性。从线性模型的结果来看，人均GDP对教育经费分配的差异性表现出很强的正向关系，人均GDP每提高1%，则生均事业费差异性会增加2.10%～2.47%。两个模型的自变量均通过了显著性检验，模型拟合优度良好。之所以非线性模型的拟合优度稍微差于线性模型，有可能是因为样本数据较少所致。但是，在当前阶段，随着经济发展程度的提高，北京市各个郊县之间义务教育经费分配的差异性呈加速扩大的情况却是与实际相吻合的。这可能是因为随着经济的发展，政策目标逐渐从公平为主转向效率优先，以前对于教育的投入强调“一碗水端平”，现在则要强调发展优质教育资源——在高等教育阶段是所谓的世界级水平的重点大学，在义务教育阶段则是示范性学校。所以，现在尽管经济发展水平在迅速提高，但是经济总量仍然很有限，那么在效率优先的目标约束下，教育资源的分配自然就会出现差异性扩大的现象。
3、教育发展水平对于生均事业费差异性的影响
在这里我们选用北京市人均教育经费的自然对数（LNBJAE）作为衡量全社会教育发展水平的指标，下面就分别对其进行线性回归和非线性回归。
表7：教育发展水平对教育经费差异影响的线性回归分析结果
 
 自变量 b值 标准差 t值 p值 R2 修正R2   
模型1 LNBJAE 1.063 0.032 33.074 0.000 0.994 0.993   
模型2 LNBJAE 1.000 0.016 62.863 0.000 0.998 0.998 

表8：教育发展水平对教育经费差异影响的非线性回归分析结果
 
 自变量 b值 标准差 t值 p值 R2 修正R2   
模型  LNBJAE 0.477 0.451 1.059 0.331       
  LNBJAE2 0.102 0.078 1.300 0.241       
模型  LNBJAE 0.553 0.175 3.167 0.019       
  LNBJAE2 0.078 0.030 2.565 0.043     
从上面的回归结果来看，线性模型的拟合优度要好于非线性模型，并且，在非线性模型中，除了模型2以外，系数的估计值基本上都没有通过显著性检验，二次项的系数相当小。因此，我们选定用线性模型进行拟合。从线性模型的拟合结果来看，随着人均教育经费的增加，各个郊县之间的生均事业费分配的差异性也逐步增加，人均教育经费每增加1%，生均事业费的差异性会增加1%～1.06%。这说明在当前教育还不是很发达但是正在高速发展的阶段，教育发展水平的提高会加剧教育经费分配的不平等性。这可以从北京市总体教育高速发展与城乡之间、乡村之间的办学条件差异中体现出来：北京市到2000年全社会教育经费投入200亿元，占当年GDP的8%。小学入学率为99.95%，初中入学率为98.53%，但是，城区的生均经费支出却是农村地区的3－4倍，即使是在郊县之间，有的县的生均公用费只相当于别的县一个零头。
4、政府对教育的投入力度对于生均事业费差异的影响
这里选用政府预算内教育经费占财政支出比重的自然对数（LNBJEI）作为衡量政府对教育的投入力度的指标，下面就对其进行一元线性回归。

表9：政府对教育投入的努力程度对教育经费差异影响的线性回归分析结果
 
 自变量 b值 标准差 t值 p值 R2 修正R2   
模型  截距 -3.168 3.165 -1.001 0.356       
  LNBJEI -4.640 1.594 -2.911 0.027       
模型  截距 -2.532 1.634 -1.550 0.172       
  LNBJEI -4.141 0.823 -5.033 0.002     
从上面的回归结果来看，2个模型的LNBJEI系数都是负的，且都通过了显著性检验，政府预算内教育经费占财政支出比重每增加1%，生均事业费差异性会减少4.14%～4.64%左右。常数项没有通过显著性检验，但是常数项关系不大。此外，模型的拟合优度比较理想。系数之所以为负，是因为如果政府对教育的投入力度较小的话，那么各个郊县就得从其他渠道筹集教育经费，比如说农村地区的教育费附加。根据统计，目前在农村地区，农村教育费附加是农村教育经费的最主要来源，1999年通过该渠道获得的教育经费已经达到126.1亿元。而其他渠道的经费来源是和当地经济、社会发展水平密切相关的，因此该比重低的话就会导致经费来源更大的依赖于社会，这就会产生较大的差异。因此，对于义务教育来说，加大政府投入力度将有效的减小地区之间教育经费投入的差异性。

第四部分：解决郊县间义务教育经费分配使用非公平性的方法
根据前面的分析，造成北京市郊县之间义务教育经费分配不公平的最根本原因是因

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