城乡居民家庭对高等教育学费承受力

关键词： 承受力 金融 家庭 引言

城乡居民家庭对高等教育学费承受力（共5篇）

篇1：城乡居民家庭对高等教育学费承受力

概念 ：

基尼系数：根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标，是比例数值，在0和1之间，是国际上用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。

城乡居民家庭对高等教育学费承受力的分析：

尽管改革开放二十几年来，我国的经济建设取得了举世瞩目的成就，人民生活水平大大的提高，城镇大部分居民都过上了小康生活，但是，我们也应该看到，我国社会的两极分化日益严重，社会分配出现明显不公，收入差距越来越大，基尼系数已进入国际警戒线，我国城乡居民家庭对于高校收费的总体支付能力是很低的。

(一)、城乡居民家庭的总体支付能力

1、用分担能力来估计城镇与农村家庭两个不同总体面对高校学费的承受能力。

以2012年数据为例：2012年我国普通高校的学费标准是每生每年5000元左右，住宿费1000元，加上一年的生活费，一个学生一年至少花费10000元。下面分别讨论农村居民家庭和城镇居民家庭对高等教育费用的分担能力。（以一家三口为例）

农村居民的分担能力表表

1城镇居民分担能力表 表

2通过上面的分析，不难看出：当学费标准在5000元左右时，有超过40%的农村居民家庭与20%左右的城镇居民家庭无法承受，并且由于农村人口状况比城镇复杂一些，往往一个家庭不只一个孩子，因此农村家庭对于高额的高校学费更难承受。

为了更清楚地了解城镇与农村家庭两个总体面对高校消费时的承受能力，再次利用均值中的独立样本T检验来作分析

2012年我国高校平均学费占家庭收入的比例（%）表

3（数据来源于中华人民共和国国家统计局）表3 给出的是在2012年度，我国高校平均学费在城镇与农村家庭的年收入所占的比例。通过SPSS软件分析，的相关分析结果如下：

两类学费比重的相关统计表

4N

城镇

均值 标准差 均值的标准误 N

农村

均值 标准差 均值的标准误

3122.6065 4.50947.80992

3166.1226 20.83068 3.74130

组别

Statistic

偏差

Bootstrap 标准 误差

95% 置信区间 下限

上限

a

.0144-.10738

.7991.55760

21.0260 3.25371

24.1212 5.45040

收入

.1046-.49758

3.7837 2.4775

559.0608 15.26028

73.8783 25.21147

两类学费比重的独立样本T检验结果表5

由表4可知，平均而言，对于城镇居民家庭来说，2012年高校学费占家庭收入的22%，而对于农村居民来说，却占到66%，从表5中，可以看到F检验概率值P=0<0.05,方差不等，故采用第二行数据。检验统计量t=11.368，F检验概率值P=0<0.05，这说明两类家庭的成熟能力不同，且均值大的影响也比较大。在本文的情况下，也就是说面对同样的学费水平，城镇与农村家庭有着完全不一样的压力。相对的城镇承受力会好过农村家庭。并且，从两者的标准差也可以说明问题，城镇居民家庭的标准差为4.5，农村家庭的标准差为20.这说明了城镇居民家庭对于高校学费的承受能力相对于农村居民家庭来说，家庭承受你的波动范围比较小。

可见，对于农村居民家庭来说，承担同样多的学费还是很困难的。(二)、居民支付能力的地区差异

同样采用表3的数据资料，运用聚类中的内奸平均距离连接法，分析不同省市地区间城镇居民家庭对于高翔学费的可能接受度的差异。

聚类解表6

将分析结果整理如下：

城乡居民家庭对高校学费承受能力表表7

从这个分析结果，不难看出，经济相对发达的东部沿海省市地区的城乡居民对高校学费的承受能力也相对较强；而中西部地区经济相对较弱后的省市地区对于高校学费的承受力也相对较弱。

因此，我们基于均值比较及地区的聚类分析的方法，兼顾到地区经济的不平衡引起的各个家庭的不同承受能力，按20%的学费基数来建立模型。

2012年我国城乡居民的家庭平均收入和城乡家庭承受的学费基数表8

由于高等教育费用占我国城乡家庭可支配收入的比重不同，城镇居民家庭与农村居民家庭对高等教育学费的承受力不同，为了使收入相对较低的地区在交学费之后不至落在贫困线下，达到小康线则建立如下模型

JKNK

K10%M(4200或1067)PP12

E

JKNKK10%M(4200或1067)

（其中M=4760，P13.2，P24.3）P1

P2

篇2：城乡居民家庭对高等教育学费承受力

关键词：居民消费,住房支出,教育支出,医疗支出

一、引言

自从20世纪90年代以来, 我国经济持续高速增长, 城乡居民的收入也大幅度增加。然而, 随着居民收入的不断增加, 居民消费在整个GDP的比重却逐年下降。我国居民平均消费倾向也逐年下降, 其中城镇居民的平均消费倾向从1990年的0.84下降到2011年的0.69, 农村居民的平均消费倾向从1990年的0.85下降到2011年的0.74。相反, 伴随着平均消费倾向的不断下降, 城乡居民的储蓄却屡创新高。为什么会出现这种现象呢?

从20世纪90年代以来, 随着医疗、教育、住房的不断改革, 逐步实现了市场化。然而, 医疗、教育和住房的市场化似乎并没有给国民带来多大的实惠, 相反, 使得本应由政府承担的这些社会保障公共支出逐渐转移到了老百姓自己的身上。再加上市场化改革后, 药价、学费和房价不断上涨, 且上涨幅度已经远远超出普通百姓所能承受的范围。从消费结构看, 1993年开始, 娱乐教育文化支出超过家庭设备成为第三大居民消费支出项目, 90年代中期以后, 住房成为第四大居民消费支出项目;而从增长速度来看, 1990—2006年, 居民医疗保健支出在所有消费支出项目中增长最快。所以, 在老百姓身上出现了新的三座大山:看不起病、上不起学、买不起房。因此, 学术界出现了这样的声音:新的三座大山使得居民不敢消费, 反而增加储蓄来预防未来不确定性支出, 使得我国城乡居民消费萎靡不振。那么, 真的就如大多数学者所说的这样, 住房支出、教育支出和医疗支出会对居民消费产生抑制作用?

二、国内外文献综述

Leland (1968) 对预防性储蓄进行了理论阐述, 后来经过多人的不断改进, 形成了目前为大家所认可的消费理论。Kimball (1990) 认为未来收入的不确定性会使得边际消费倾向降低。但国外对于居民的预防性储蓄影响居民消费行为的程度并没有统一的观点。那么, 中国居民消费不足是否是因为居民过高的预防性储蓄动机引起的呢?黄继炜 (2008) 研究教育和医疗价格的变化, 发现教育和医疗价格的上升会对居民的消费支出产生负面的影响。杨水根和雷楚晶 (2013) 基于2001—2011年的面板数据分析了医疗保健支出对城镇居民消费的影响, 研究发现居民医疗保健支出与消费支出存在正向相关。骆祚炎 (2010) 研究了住房支出、住房价格与居民消费的影响, 他认为住房支出的比例与居民消费的增长呈负相关。杨汝岱和陈斌开 (2009) 研究了高等教育对居民消费行为的影响, 他们以经验时事观察为基础, 利用CHIP数据进行实证检验, 截面分析表明, 高等教育支出对居民消费有显著的挤出效应, 它使得有大学生的家庭居民边际消费倾向下降12%, 两年混合截面分析也有类似的结论。张乐和雷良海 (2010) 基于预防性储蓄理论, 研究了住房、医疗、教育支出对我国城镇居民消费的影响, 结果显示, 制度变革引起的教育、医疗和住房支出是制约城镇居民消费的主要因素。

三、实证研究

结合国内外文献, 本文利用1993—2011年中国城镇和农村居民的相关数据, 通过协整模型, 分别研究了住房支出、教育支出和医疗支出对我国城镇居民和农村居民消费的影响。本文与其他文章不同之处有四点: (1) 与大多数研究不同, 本文的住房支出不是统计年鉴中消费支出中的住房支出, 而是购房支出。中国统计年鉴中的住房支出不包括购房支出, 居民的购房支出属于固定资产投资, 而不属于消费。 (2) 本文直接研究住房支出、教育支出和医疗支出对城乡居民消费的影响, 而不是像其他研究那样, 将三者综合为不确定性支出, 这样能更好地观察三者对消费的不同影响。 (3) 本文使用中国统计年鉴1993—2011年的数据, 而并没有选用从1978年至今的数据。这是因为教育改革、医疗改革和房地产市场改革是从20世纪90年代开始的, 选用这些数据能更好地分析“三改”之后对消费的影响。

(一) 模型构建

本文将使用协整模型, 利用OLS模型研究三者对消费的长期均衡关系, 并且, 本文将对城镇和农村进行分别研究。基于上述考虑, 本文影响居民消费的回归模型为:

其中, ct为t期居民消费支出, ht为t期住房支出, et为t期教育支出, mt为t期医疗支出, ut为白噪声。

(二) 变量选取、数据说明及平稳性检验

本文使用1993—2011年城乡时间序列数据, 主要变量包括居民消费支出、居民住房支出、居民教育支出和居民医疗支出。其中住房支出为居民的购房支出。

注:D (c, 2) 表示对消费二阶差分, 其他类同。检验类型中依次表示是否有常数项、趋势项和滞后阶数, 其中滞后阶数根据SZ准则自动选取。根据上述ADF检验, 发现这些变量都是二阶平稳的。

(三) 协整检验

运用Johansen检验方法检验是否存在协整关系, 结果如下:

根据Johansen检验 (表2) , 我们可以看出不管是城镇还是农村, 居民消费支出与住房支出、教育支出和医疗支出存在长期稳定均衡关系。

(四) 回归结果

该方程的拟合优度为0.999372, 调整后的拟合优度为0.999087, F检验的值为3503.187, 概率为0.000, DW值为1.343328。除了教育支出e在15%水平上成立外, 其他均在95%以上显著。因此, 该模拟的方程还是可以接受的。

该方程的拟合优度为0.993890, 调整后的拟合优度为0.992668, F检验的值为813.3679, 概率为0.0000, DW的值为1.024508。所有的变量均在95%的水平上显著。因此该模拟方程可以接受。

(五) 回归结果分析

城镇居民消费与医疗支出、住房支出以及其滞后一期、二期呈正相关, 从模型来看这几个变量都十分显著。其中, 医疗支出对城镇居民消费有很强的促进作用。城镇居民消费虽然与住房支出呈正相关, 但住房支出对消费的促进作用非常小, 可以说住房支出几乎不会促进消费。而消费与教育支出呈负相关, 虽然是在15%水平上显著, 但我们还是可以认为两者是负相关的, 并且教育支出对城镇居民消费的挤出作用也是相当强的, 教育支出每增加1元, 消费支出就减少1.09元。再看农村, 农村居民消费与住房支出、教育支出和医疗支出都呈正相关, 且所有变量都显著。与城镇居民一样, 医疗支出对农村居民消费也有很大的促进作用, 而住房支出对消费的促进作用也是极小。不同的是, 农村居民消费与教育支出呈现很明显的正相关, 且教育支出对消费的促进作用很强。

四、结论与政策建议

本文利用城乡宏观数据, 利用协整模型, 分析了长期城乡居民消费与住房支出、教育支出和医疗支出的关系。结果发现医疗支出与消费呈正相关, 且有很强的促进作用;住房支出虽然与消费呈正相关, 但对消费的促进作用不强;教育支出对与城乡来说都有很强的正的影响。基于实证研究结论, 针对“新三座大山”的现实背景, 提出如下政策建议。

1.对于住房来说

自从开始房地产市场改革以来, 不论是城镇还是农村, 房价上涨都过快。尽管本文的实证研究并没有发现住房支出对消费有明显的抑制作用, 但在这个动辄需要用一辈子的储蓄买一套房的现实下, 政府应当采取适当的政策进一步完善房地产市场, 抑制市场上的过度投机行为, 控制房价的过快上涨, 保证中低收入阶层的住房条件, 控制资产过度膨胀带来的危害和风险。另外, 在进行城镇化建设时, 多多考虑普通百姓的利益, 让他们住得起房。

2.对于医疗来说

虽然本文实证研究表明医疗支出对消费有很大的促进作用。但是笔者认为, 医疗支出对消费的促进作用是因为现在人的健康意识增强, 很多人会去购买一些医疗保健用品。因此, 作为政府部门按照“保基本、强基层、建机制”要求, 继续重点推进医疗保障、医疗服务、药品供应、公共卫生以及监管体制等综合改革;整合城乡居民基本养老保险和基本医疗保险制度, 全面建成覆盖城乡居民的社会保障和医保体系;健全农村三级医疗卫生服务网络和城市社区卫生服务体系。

3.对于教育来说

农村居民普遍意识到只有知识才能改变命运, 因此他们会更多地为子女在教育上投入资金。笔者认为这是因为城镇的孩子在择校方面有时要投入很大一笔资金。前段时间说某城市幼儿园一年二十万, 还有许多家长排队去给孩子报名。这说明我国在教育资源分配上存在很大问题, 政府应该规范学校的收费项目, 严禁学校乱收费。

参考文献

[1]郭志仪, 毛慧晓.制度变迁、不确定性与城镇居民消费——基于预防性储蓄理论的分析[J].经济经纬, 2009 (05) .

[2]杨汝岱, 陈斌开.2009高等教育改革、预防性储蓄与居民消费行为[J].经济研究, 2009 (08) .

[3]张乐, 雷良海.基于预防性储蓄理论的中国城镇居民的消费行为研究[J].消费经济, 2010 (04) .

[4]田青, 马健, 高铁梅.我国城镇居民消费影响因素的区域差异分析[J].管理世界, 2008 (07) .

[5]杨水根, 雷楚晶.我国医疗保健支出对城镇居民消费影响研究[J].价格理论与实践, 2013 (03) .

[6]易行健, 王俊海, 易君健.预防性储蓄动机强度的时序变化与地区差异——基于中国农村居民的实证研究[J].经济研究, 2008 (02) .

[7]骆祚炎.住房支出、住房价格、财富效应与居民消费增长——兼论货币政策对资产价格波动的关注[J].财经科学, 2010 (05) .

篇3：城乡居民家庭对高等教育学费承受力

随着我国经济发展水平不断提高, 家庭参与金融市场的渠道与能力都发生了显著变化。因此家庭金融成为区别于公司金融、资产定价等传统领域的一个独立的研究方向 (Campbell, 2006) [1]受到国内外学者的密切关注。家庭金融资产作为家庭财产的重要组成部分越来越受到重视, 但在进行合理的家庭金融资产配置时又面临资产配置的复杂化与金融知识欠缺的问题。因此, 对家庭金融行为进行合理的引导, 鼓励家庭进行理性投资, 促进居民财产保值增值。

为了研究家庭金融资产配置的影响因素, 国内外学者从理论和实证上进行了大量的研究。突出表现为两个方面, 一是家庭自身的经济因素对金融资产选择的影响, 另一方面就是家庭特征因素对金融资产的影响。

我国已有文献大多是只研究了城市或者农村单方面的金融资产的选择问题 (骆祚炎, 2007[2];韩立岩、杜春越, 2011[3]) , 而由于我国城乡间的二元结构以及区域的异质性会导致金融资产在总量和配置上存在差异, 有必要对城乡及全国家庭金融资产的配置及影响因素进行进一步实证研究。同时鉴于前人的研究多集中在对风险资产和股票的参与率及在金融资产的占比这一结构的研究上, 本文对影响家庭金融总量的因素进行一致稳健性回归, 采用分位数回归法研究解释变量对金融资产不同的家庭的影响是否一致, 最后根据得出的研究结论提出有针对性的政策建议。

二、数据来源、变量选取与模型设定

1. 数据来源

本文研究使用的数据来自“中国家庭金融调查CHFS”。数据详细地反映了2010年我国居民家庭各项金融资产的信息, 对研究我国家庭资产配置现状提供了重要依据, 是我国家庭金融研究领域的一大突破。在剔除了缺失数据及收入、金融资产为负的样本家庭后, 得到有效样本7086个, 其中城市样本4466个, 农村样本2620个。本文计量分析软件为Stata。

2. 变量选取

本文所涉及的家庭金融资产中风险资产包括股票、基金、衍生品、金融理财产品和非人民币资产, 无风险资产包括现金、银行活期及定期存款、债券、黄金和借出款等。本文中居民家庭的财富用净财产表示, 总财产是金融资产与非金融资产的和, 非金融资产包括自有房屋 (包括所有房产) 、生产经营项目、车辆及其他非金融资产。

参照李实 (2000) [4]的研究本文将影响家庭金融资产总量的因素分为三类:家庭经济因素、家庭特征因素以及外部影响因素。为了验证年龄是否与家庭金融资产积累存在相关性以及金融资产是否具有生命周期效应, 本文刻画两个年龄变量:年龄 (age) 和年龄的平方 (age2) 。金融资产 (financial assets) 用风险资产与无风险资产总和表示;家庭收入 (income) 为家庭年收入;风险资产 (risk assets) 是股票、基金、衍生品等资产总和;财富 (wealth) 取总资产减去总负债的财产净值;家庭规模 (family size) 为家庭人口;户主性别 (gender) 当户主为男性取值为1, 女性为0;受教育程度用三个不同的变量来刻画:second表示若户主学历为没上过学, 小学, 初中, 高中及中专, 赋值为1, 否则为0, coll表示若户主的学历为大专, 赋值为1, 否则为0, ug表示若户主的学历为本科, 研究生及博士, 则赋值为1, 否则为0;户主年龄 (age) 如果户主年龄为29岁及以下, 赋值为1;30-39赋值为2;40-49赋值为3;50-59赋值为4;60-69赋值为5;70岁及以上赋值为6;婚姻情况 (married) 户主已婚赋值为1, 否则为0;风险态度 (risk-attitude) 受访者回答投资高风险、高回报项目, 赋值为1;回答略高风险、略高回报的项目, 赋值为2, ;回答平均风险、平均回报的项目, 赋值为3;回答略低风险、略低回报的项目, 赋值为4;回答不愿意承担任何风险, 赋值为5;回答不清楚的赋值为9。变量描述性统计见表1。

所选取变量的描述性统计分析显示 (表1) , 2010年居民家庭金融资产平均值为5.24万元;家庭收入为5.67万元;而包括非金融资产在内的财富平均值高达59.3万, 说明金融资产在净财产中的比重偏小, 这与已有研究结论:房产占家庭财产70%以上相吻合 (吴卫星、吕学梁, 2013[5]) 。户主年龄平均值为3.77, 平均年龄分布在45岁~55岁之间;户主受教育程度多集中在大专以下, 整体受教育程度较低;同时被调查者中已婚以及户主为男性占比较大;风险态度平均值为3.9, 显示出我国家庭风险偏好趋于保守, 持规避风险的态度。

3. 模型设定

根据上述介绍, 为了考察各种因素对居民家庭金融资产的影响建立如下函数:ln (financial_assets) =f (Y, T, C, μ)

其中Y代表家庭经济因素, T表示家庭特征因素, C为外部影响因素, μ为随机误差项。具体的计量模型如下:

其中α0为模型截距项, αi (i=1, 2……12) 表示回归系数, μ为随机误差项。

三、实证结果分析

1. 金融资产影响因素的一致稳健估计结果

表2显示金融资产影响因素的一致稳健估计结果, 收入和财富对居民家庭金融资产的选择均具有显著正向作用, 且财富对金融资产积累的影响大于年收入, 但是财富的平方项对家庭金融资产的影响却显著为负, 无论从全国还是城乡都发现财富对金融资产的持有呈现“钟形”, 这与我国学者吴卫星等 (2013) [5]得到的研究结果一致。风险态度对居民家庭持有金融资产表现为显著地负向作用, 这一方面说明风险态度能在很大程度上影响金融资产数量及配置结构, 另一方面也表明我国居民家庭现在对待金融资产的态度表现为偏保守型。年龄一次项在全部家庭和城市家庭在1%的显著性水平上表现为对金融资产的正效应, 而年龄的二次项却表现出显著地负向作用, 表明年龄和家庭金融资产并非简单的线性关系, 而是呈现随着年龄的增长, 家庭金融资产先增后减的状态, 说明家庭金融资产在全国和城镇范围内城乡显著的生命周期效应, 但是年龄对农村家庭金融资产的选择影响并不显著。居民教育水平的不同会导致金融资产持有量很大不同, 教育程度越低的家庭越倾向于减少金融资产的持有, 而随着教育程度的提高, 居民金融知识和抵抗风险能力加强, 本科及以上的高学历家庭金融资产的持有量不断增加, 这种情况在全国层面尤为显著。家庭规模对家庭金融资产的持有显现出显著地正效应, 说明家庭规模越大, 家庭越愿意持有更多的金融资产。户主性别和婚姻状况对家庭金融资产的影响并不显著。

注:表2、表3中“*”、“**”、“***”分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著

2. 金融资产影响因素分位数回归结果

分位数回归法能很好地刻画不同家庭金融资产的决定因素, 因此采用陈斌开 (2011) [7]进行家庭资产负债关系研究时使用的分位数回归法进一步研究各解释变量对金融资产分布的影响。表3汇报了在25、50和75分位的回归结果。回归结果显示, 收入和家庭财富对家庭金融资产的影响均显著为正, 说明家庭经济因素对金融资产选择具有重要影响。同时也发现在低分位水平, 家庭金融资产受年收入的影响大于家庭财富, 而这一情况在高分位水平呈现出相反的情况, 说明家庭金融资产持有量较高的家庭在进行金融资产配置时更注重家庭财富这一存量的影响。风险态度仍旧呈现显著地负向影响, 但是这一负向影响在高分位水平下更小, 这可能是因为家庭金融资产高的家庭投资渠道增加, 承受风险能力提高。年龄在各分位数都显现出显著的生命周期效应。其他家庭特征因素与前文分析基本一致。

四、结论与启示

本文采用西南财经大学2010年首次家庭金融资产调查的数据, 运用一致稳健回归和分位数回归方法初步探讨了家庭经济因素和家庭特征因素对家庭金融资产持有量的影响, 得出如下结论:

家庭经济因素对金融资产具有重要影响, 随着收入和净财产的增加, 家庭金融资产的城乡差距越大。金融资产影响因素的回归分析也证明了家庭经济因素对金融资产规模的显著正向影响, 即收入及家庭净财产越多, 家庭越愿意持有更多的金融资产。分位数回归结果表明处于低分位水平时家庭金融资产更易受到收入影响, 处于高分位水平家庭金融资产持有量在很大程度上由家庭净财产决定。

家庭特征因素中城市家庭金融资产呈现出与生命周期理论相似的趋势, 农村家庭的这种趋势不明显。同时户主接受教育程度高的家庭会持有更多的金融资产, 这表明随着受教育程度的增加, 居民持有金融资产的意识和能力不断加强。风险态度也是影响金融资产的一个显著因素, 我国现阶段居民仍旧是偏保守型, 但年收入和总资产较高的家庭风险承受能力强而偏好选择风险资产。

研究表明虽然我国居民家庭金融资产开始向多样化发展, 但是城乡、区域间的收入和净财产差距仍旧制约家庭金融资产参与。因此要实现金融资产增加, 金融资产配置完善, 需要突破收入水平的约束, 不断积累家庭净财富。政府应该加大教育投入, 也应从多方面普及金融知识, 完善金融市场, 降低居民参与金融活动的门槛, 引导居民进行正确的金融资产选择行为, 使得更多的收入从储蓄存款转变为金融资产, 在增加资金流动性的同时实现资产的保值、增值。

参考文献

[1]Campbell J Y.Household Finance[J].Journal of Finance, 2006 (4) :1553-1604.

[2]骆祚炎.城镇居民金融资产与不动产财富效应的比较分析[J].数量经济技术经济研究, 2007, (11) :57~65.

[3]韩立岩, 杜春越.城镇家庭消费金融效应的地区差异研究[J].经济研究, 2011 (增1) :30~42.

[4]李实, 魏众, B.古斯塔夫森.中国城镇居民的财产分配[J].经济研究, 2000, (3) :16~23.

[5]吴卫星, 吕学良.中国城镇家庭资产配置及国际比较--基于微观数据的分析[J].国际金融研究, 2013, (10) :45~57.

[6]史代敏, 宋艳.居民家庭金融资产选择的实证研究[J].统计研究, 2005, (10) :43~49.

篇4：城乡居民家庭对高等教育学费承受力

(1) 调查对象所属地区。本次调查的273份有效问卷中, 132份的填写者来自衡水市桃城区, 141份的填写者来自衡水市景县。调查对象中城乡居民比例为13:12。

(2) 调查对象年龄。本次调查主要针对中老年人, 现将调查对象按年龄分为四组, 各组人数如下图所示:

二、环境因素

1.调查对象的居住情况

在衡水市桃城区的132名被调查者中104人的居住地附近有公园, 而在景县的141名被调查者中仅有65人的居住地附近有公园

2.一个月平均的看望者次数

3.您感觉自己在家中是否得到了足够的尊重

对这一问题, 273名被调查者中仅2人认为自己在家中未得到足够的尊重。

三、行为特征

1.经济地位

(1) 平均月收入:

(2) 收入的主要来源:

2.日常活动

(1) 是否积极参与社区的活动?

(2) 是否吸烟?

(3) 一天利用多长时间锻炼身体?

3.信息技术的使用情况

(1) 您是否利用网络获取健康知识?

(2) 您是否愿意接受远程治疗?

(3) 不愿意接受远程治疗的原因是什么?

4.服务使用情况

(1) 平均多长时间进行一次体检?

(2) 健康状况与满意度?

(3) 您认为自己健康水平如何?

对社区卫生服务或乡镇卫生院的服务的满意程度调查表:

四、总结

通过此次调查, 我发现本次调查地区的城乡居民在居住模式、健康行为与医疗行为存在以下特点:

(1) 居民以与配偶同居和与子女同居为主, 绝大多数人认为自己在家中得到了足够的尊重, 并对现今的生活表示满意, 可以推断多数居民能在生活中保持良好的心情, 这为居民拥有健康身体奠定了基础。

(2) 该地区居民大多具有锻炼身体的好习惯, 但另一方面, 他们的定期体检、及时治病的意识不足。具体而言, 在城市和乡镇居民群体中又有不同的情况, 说明这与经济发展程度和人们的健康意识有关。由此, 我认为一个地区要改善居民的健康状况一方面要增强经济实力, 为居民提供良好的医疗条件;另一方面, 又要加大宣传力度, 提高居民的健康意识。

篇5：莫让教育支出成为家庭承受之重

此前, 据媒体报道, 江苏省扬州市城调队的专题问卷调查结果显示, 教育支出占到家庭人均可支配收入的46.2%, 家庭子女教育负担沉重。另外, 甘肃省副省长坦言, 教育支出是甘肃农民返贫的第二大因素。可以说, 教育支出正在超出家庭承受能力的极限。

一言以蔽之, 目前我国多数家庭教育支出增长对家庭承受能力提出了考验。经过对比发现, 在各个教育阶段, 我国家庭的教育费用负担水平大大高于发达国家和一般发展中国家。差距最大的表现在基础教育和中等教育阶段, 我国家庭的教育费用负担率比国外高出数十倍, 从基础教育阶段就开始承担较高比例的教育费用, 从整体上大大增加了家庭的教育负担。

由于巨大的城乡差别, 农村家庭在支付高中以上教育阶段的教育消费时已经力不从心, 一个农村家庭全年的纯收入尚不足以支付一个本科生一学年的教育消费, 而其家庭存款也只能支撑一个本科生完成不到半年的学业, 城镇家庭的情况相对要好一些, 但教育支出的挤出效应和替代效应无可避免, 尤其子女在较高教育阶段就学的家庭可能存在明显的替代效应, 因为一个本科生一学年的教育消费将近占去城镇家庭可支配收入的一半, 势必要影响其他消费。

笔者认为, 四成家庭教育负担沉重表明了我国家庭教育费用负担水平的不合理性。这充分说明, 在实行教育费用分担机制后, 由于地方政府没有完全承担起相应的责任, 导致家庭的负担水平节节上升, 许多家庭已经不堪重负。

根据我国的实际情况, 有关部门应参照发达国家的经验和一般发展中国家的水平, 可以以人均可支配收入为基础, 确定各级教育费用的家庭负担比例, 在确定比例时要充分考虑社会差别, 以此稳定人们的教育预期。