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我国高等教育普及化进程及其影响因素—— — 基于时间序列趋势外推模型的预测
发布日期:2016-06-06浏览次数:字号:[ ]

      摘要:我国高等教育在学总规模和毛入学率在过去20多年里不断增长,增长幅度的波动由剧烈转向平稳。未来影响我国高等教育发展的外部因素将对其规模的扩张起到推动作用。通过构建时间序列趋势外推模型对未来十年我国高等教育规模进行预测发现,2025年我国高等教育在学总规模很可能达到5187.08万人至5929.88万人,将比目前(2015年末)多1000万人至2000万人。在2018—2022年之间,我国高等教育毛入学率很可能突破50%。这也就意味着未来3到6年内,我国高等教育将进入到普及化阶段,而我们需要为此做好准备。

      关键词:高等教育普及化;高等教育在学总规模;高等教育毛入学率;预测模型

     根据马丁·特罗的高等教育发展阶段理论,2002年我国高等教育毛入学率达到15%,步入高等教育大众化阶段。特罗指出,由于高等教育规模的增加,高等教育的全部活动都要发生变化。大众化是揭示变化的一种理论,是揭示变化的一个信号。它具有一种预警功能。也就是说,高等教育发展阶段的划分其实是为人们提供一个参考值,以提示当高等教育规模发展到某种程度时,高等教育的相关活动会发生重大的变化,因此,应当为即将发生的变化做好准备。事实证明,我国高等教育进入高等教育大众化阶段后,高等教育活动的确发生了很多的变化,如学生类型的多样化,高等教育社会功能的凸显,高考招生制度的变革等。同时,也遭遇了很多问题,如伴随规模扩张的高等教育质量和结构问题等。据最新报道,2015年我国高等教育毛入学率已达40%,提前5年实现了国家教育规划制定的目标,已经进入到高等教育大众化发展的中后期。

     本文基于时间序列的趋势外推法构建预测模型,对未来十年的高等教育在学总规模及毛入学率的发展趋势进行预测,进而探讨我国高等教育普及化的进程,揭示推动我国高等教育普及化发展的力量,旨在提供一种预警,以应对未来可能出现的变化和挑战。

      一、我国高等教育规模发展历史分析

     反映一个国家高等教育发展总体水平的指标有很多,如高等教育在学总规模、毛入学率和净入学率、每十万人口高等学校平均在校生规模、每十万人口中具有大学文化程度的人口规模等。这里,笔者选取最具代表性的两个指标———高等教育在学总规模和高等教育毛入学率来对我国高等教育规模发展历史进行分析,旨在揭示历史变化中的规律和趋势。

    1.我国高等教育在学总规模统计口径。我国高等教育在学总规模的统计口径随着高等教育的发展是不断变动的。1993—1998年,我国高等教育在学总规模是普通高校的学生数和成人高校的学生数之和;1999年,教育部规划司为提高我国高等教育发展规模的国际可比性,重新修订了统计口径,即高等学校和科研机构的在学研究生数+普通高等学校各种类型本专科学生数+成人高等学校本专科学生数+军事院校本专科学生数+学历文凭考试专科学生数+电大注册视听生注册人数折算系数+高等教育自学考试毕业生人数折算系数。不同年份要根据实际情况对折算系数略作调整。随着我国高等教育的发展,一些高等教育形式成为历史,如2007年学历文凭考试的工作正式停止,而一些新的高等教育形式随即出现,如网络学历高等教育形式。根据教育部发布的最新统计指标,高等教育在学总规模的计算公式为:高等教育在学总规模=普通高等教育本专科在校生数+研究生在校生数+成人本专科折合在校生数(成人脱产班在校生数+成人夜大在校生数×0.5+成人函授在校生数×0.5)+网络本专科在校生数×0.5+自学考试毕业人数×1.5+在职攻读学位研究生在学人数+研究生课程进修班在学人数×0.5+军事院校本专科在校生数

     2. 我国高等教育在学总规模的历史变化。

     由于我国高等教育在学总规模每年的统计口径和计算过程不得而知, 且国家相关部门并未公布 2003 年以前和 2015 年的高等教育在学总规模, 笔者在硕士论文中曾对 1995 — 2034 年高等教育适龄人口数进行测算,故在分析 1995 — 2002 年和 2015 年的高等教育在学总规模数据时笔者使用当年的高等教育毛入学率和适龄人口数进行推算,具体结果如表 1 和图 1 。

 

 

     由以上图表可知,1996—2005年,高等教育在学总规模年增长率在4.66%和25.65%之间波动,2006年及以后的十年,高等教育在学总规模的年增长率在2%到10.96%之间波动。1999年开始的高校大扩招,使得2000—2005年高等教育在学总规模大幅增长,平均年增长率为14.7%,2000年和2003年年增长率分别达到25.65%、25.42%。随后,高等教育在学总规模的增长幅度减小,呈较平稳的态势,但到2015年增长幅度又有所加大。总体上看,过去20年高等教育在学总规模不断增长,增长幅度经历了一个“峰-谷”周期,增长率的波动由剧烈转向平稳。

从高等教育在学总规模的统计口径来看,我国高等教育在学人口主要由普通高等学校本专科在校生、研究生、成人本专科在校生、高等教育自学考试在学人口、网络本专科在学人口、在职攻读研究生在学人口、研究生课程进修班在学人口和学历文凭考试在学人口组成。通过对各部分的组成进行分析,发现普通本专科在校生、研究生和成人本专科在校生占据高等教育在学总规模的绝大部分(如表2),2001—2014年这3部分学生人口占高等教育在学总规模比例均在90%以上,整体呈上升趋势,2014年达到95.13%;普通本专科学生数在高等教育在学总规模中所占据的比例总体处于上升趋势,2014年达到71.58%。

     将这3部分学生数年增长率的波动情况与在学总规模年增长率的波动情况对比发现:总体上,这3部分学生数的变化情况与在学总规模的变化情况大致相同,均趋于平稳,如图2。2006年至2014年的9年间,这3部分学生数年增长率均在0-10%的区间波动;2012—2014年,这3部分学生数年增长率和在学总规模的年增长率大致都在5%上下波动。2004年,成人本专科在校生数较上一年大幅减少,可能是由于统计口径的变化或是数据的误差造成的。

     总体看来,在过去的20年里,我国高等教育在学总规模及其主要组成部分的发展经历了剧烈波动,这些波动部分是由强力政策直接造成的,部分是由其他因素造成的,但这些波动并没有影响我国高等教育在学总规模的走势,即始终朝着稳步扩张的方向发展。

     3.我国高等教育毛入学率的历史变化。

     在高等教育发展阶段的划分中,马丁·特罗以高等教育毛入学率作为衡量指标,经过多年探讨后,这种方法基本得到国际认同。新中国成立时,我国高等教育毛入学率为0.26%,经过30年曲折发展,到1979年仅达到2.08%。1979年之后,我国高等教育才进入正常的发展轨道。目前由教育部及国家统计部门公布的、可获得的高等教育毛入学率数据是从1990年开始的,将1990—2015年的高等教育毛入学率进行统计分析,结果见表3和图3、图4。

     从以上图表可以看出,过去25年里,我国高等教育毛入学率不断增长,增长幅度近些年有上升趋势。1990年,高等教育毛入学率只有3.4%,到2015年,已达到40%,平均每年增长约1.47%。1991—1999年高等教育毛入学率的年增量比较平稳,维持在0.1%-1.2%之间,这段时期我国高等教育逐步发展,但由于底子薄,发展相对较慢,跟不上社会经济发展的速度。

     1999 年开始“大扩招”,尽管 2000 年高等教育适龄人口大幅增长 5.55% (见图 5 ), 但 2000 年高等教育毛入学率依旧大幅增长 2% 。 由此可以看出,国家政策在推动高等教育发展中起到强大作用。 2001 — 2005年,高等教育适龄人口的变动对高等教育规模的发展影响不大。 2005 年之后毛入学率年增量逐年下降,在2008 年达到低谷(增量只有 0.3% ),笔者认为这主要是由于强力政策的推动作用逐步减弱,高等教育适龄人口的增长幅度突然升高造成的。 将近 20 年的高等教育毛入学率年增量和适龄人口数年增长率进行对比(见图 5 )可以发现, 2001 — 2005 年适龄人口的年增长率都在 2% 上下, 2006 —2008 年高等教育适龄人口数年增长率突然上升, 2008 年达到8.03% , 这是近 20 年来适龄人口增长幅度最大的 3 年,由于“分母”增长幅度的突然加大, 造成 2006 —2008 年毛入学率增量的减少。 由此可见, 人口的变化对于毛入学率的增长也有着强大影响。 当其他因素不发生大变化时, 适龄人口数大幅

增加, 毛入学率的增长速度会被拉慢;适龄人口数大幅减少,毛入学率的增长速度会被推进。 从图 5 中可以看出, 2008 年以后,高等教育毛入学率的增量逐步回升, 增长幅度总体呈加大趋势, 与适龄人口数之间呈同步反向变化,由此可见,近些年高等教育毛入学率受适龄人口数的影响更大。

     综上分析, 不论是否有强力政策的直接推动, 或是适龄人口的增减变化, 我国高等教育毛入学率始终处于不断上升的态势。 同时,在一定条件下,强力政策和人口因素对于高等教育毛入学率的增长幅度也有着强大的影响。随着强力政策带来的“红利”的消失,我国高等教育规模扩张的速度将主要由自身发展的力量与适龄人口的变动所决定。

      二、基于时间序列的趋势外推预测模型构建

     趋势外推法,也称趋势延伸法,是根据预测目标的历史时间序列所揭示的变动趋势外推到未来以确定预测值的时序预测法。它的基本理论事物发展过程一般都是渐进式变化,而不是跳跃变化。时序分析预测技术要求预测的数据具有一定的随机平稳性。正由于这一点,时序预测技术一般适用于中短期预测。从第一部分的历史分析可知,在高等教育在学总规模和高等教育毛入学率背后,都有一股内在的较为稳定的力量在推动其自身向上发展,而未来的一定时间内这股力量依旧会成为推动其自身发展的主力军。这里,笔者用此方法模拟历年高等教育在学总规模和毛入学率变化的轨迹,构建出预测模型,由此外推出未来十年二者发展的趋势。趋势外推法又分为平稳趋势预测法、线性趋势预测法、非线性趋势预测法(包括二次项模型、三次项模型、幂模型、指数模型等)和有增长上限的曲线模型预测法等。考虑到我国高等教育发展的实际情况,这里主要选用线性模型、二次曲线、三次曲线和指数曲线四种方法分别对历年高等教育在学总规模和毛入学率变化的轨迹进行拟合和测试,构建合适的预测模型。

     1.高等教育在学总规模预测模型的构建。

     利用SPSS软件,分别用线性、二次曲线、三次曲线和指数曲线对1995—2015年我国高等教育在学总规模发展轨迹进行拟合,拟合效果如图6。分别对4种拟合模型进行拟合优度和显著性检验,结果如表4。4种拟合模型回归方程的判定系数R 2均达到0.95以上,三次曲线方程的R 2最接近1,说明4种回归方程对样本数据点拟合得都较好,其中三次曲线拟合得最好。对4种拟合模型回归方程的显著性检验采用的是F检验,参考指标为F统计量的相伴概率值(显著性水平sig值)和F统计量。当sig值<0.01,说明回归方程极显著,当回归方程显著时,F统计量较大,说明随机因素对因变量造成的影响较小。从表4中可以看出,各个模型的方程显著性检验都显著,线性模型的F值最高。观察图6发现,如果以三次曲线模型进行预测,随着时间推移,高等教育在学总规模有下降趋势,这与高等教育发展规律并不相符。综合各项指标来看,决定采用线性趋势法,设定置信度为95%,以时间为自变量(取1995年对应的t=1),建立预测模型,具体如下:Y=167.643t+361.548 对该方程进行拟合优度检验、显著性检验(方差分析)和回归系数显著性检验,具体结果见表5、表6、表7。此回归方程的判定系数R 2=0.983,说明该模型能够解释高等教育在学总规模变化的98.3%,拟合优度较高。估计值的标准误差为141.749万人,F统计量的相伴概率值趋近于0,两个回归系数的t统计量分别为32.818和5.637,二者的相伴概率值(显著性水平sig值)<0.01,说明两个回归系数的变动能够较好地解释因变量的变动,方程的质量较好。但D-W值为0.565,说明残差序列存在某种程度的正自相关,这可能主要由于高等教育在学总规模变化相对于时间序列存在一定的滞后性造成的。综合来看,模型通过检验,可用此模型对未来十年高等教育在学规模进行预测,根据95%的置信区间(confidence interval),可得出相应的预测区间(prediction interval)。

 

    2.高等教育毛入学率预测模型的构建。

     利用SPSS软件,分别用线性、二次曲线、三次曲线和指数曲线对1990—2015年我国高等教育毛入学率进行拟合,拟合效果如图7。分别对四种拟合模型进行拟合优度和显著性检验,结果如表8。各个模型的方程显著性检验都显著(sig值<0.01),二次曲线和三次曲线的拟合优度最高(R 2值最高),二次曲线的F统计量值最高。故选择构建二次曲线方程模型,设定置信度为95%,以时间为自变量(取1990年对应的t=1),建立预测模型,具体如下:Y=0.0325t 2+0.5196t+2.6441

     对该方程进行拟合优度检验、显著性检验(方差分析)和回归系数显著性检验,具体结果见表9、表10、表11。判定系数R 2=0.989,说明该模型能够解释高等教育在学总规模变化的98.9%;F统计量=1045.999,F统计量相伴概率值(sig值)<0.01,说明回归方程极显著;三个回归系数t值分别为4.048、7.033、3.516,其相伴概率值均小于0.01,说明该回归方程的各项系数对于解释样本数据点均有很大的贡献。模型通过检验,可以利用此模型对未来十年的高等教育毛入学率进行预测,设定95%的置信区间,可以得到相应的预测区间。考虑到近些年我国高等教育毛入学率受适龄人口变化的影响较大,故同时使用高等教育在学总规模的预测结果和高等教育适龄人口的测算值对未来十年的高等教育毛入学率进行二次预测,对比两次的结果,决定最终的预测区间。

    3.模型说明。

     应用时间序列趋势外推模型来进行预测,与实际值之间会有不可避免的误差,原因主要有3个。任何一种模型都是对现实的一种模拟,它将一些对实际影响不大的因素排除在外。在本文中,笔者所构建的两个模型方程能够解释样本数据的98%以上,仍有2%不能解释,所以方程的模拟值与实际值之间还是会有一些偏差,而这些偏差对于未来的预测也会有影响。同时,本文的模型所设置的置信度为95%,也就是说在模型成立的情况下,参数的真实值落在预测区间的概率为95%,仍有5%的概率落在预测区间之外。趋势外推法的基本假设是未来是过去和现在联系发展的结果,基本理论是决定事物过去发展的因素,在很大程度上也决定该事物未来的发展,其变化不会太大。所以,以上高等教育规模预测模型成立的理论假设是:决定过去20年我国高等教育总体规模发展的因素,在很大程度上也决定未来十年我国高等教育规模的发展,且这些因素变化不大。而实际上,没有人能够断定这些因素一定对未来高等规模发展起决定作用,且一定不发生较大变化,所以这样的模型其自身具有局限性。在构建模型时,笔者所使用的历年数据本身可能存在误差,而这也会造成预测结果的偏差。尽管具有一定的局限性和不可避免的误差,但从统计学的角度来看,上述预测模型依然具有很强的信度和效度,用它们进行预测,有助于了解未来我国高等教育可能的发展趋势。

      三、高等教育普及化进程预测结果

      根据预测模型对2016—2025年我国高等教育在学总规模和高等教育毛入学率进行预测,可以得出表12和表13中的结果。从表12中可以看出,2020年至2024年之间,我国高等教育在学总规模很可能突破5000万人。到2025年可能达到5187.08万人至5929.88万人,比目前(2015年末)多1000万人至2000万人。这也就意味中,未来5到9年内,我国高等教育在学总规模将增加1000多万人,相比于目前将增长25%。这将对我国高等教育发展所需的资金支持、师资力量及学生培养能力等提出新的要求。根据二次曲线模型,可以得出2016—2025年我国高等教育毛入学率的预测结果,具体见表13。考虑到近些年高等教育适龄人口的变化对毛入学率有着重要影响,故用在学总规模的预测结果和适龄人口测算值推算,进行二次预测。对比两次预测的结果可知,考虑适龄人口变化所预测的高等教育普及化进程会更快一些,二次预测结果显示,在2018—2020年之间,我国高等教育毛入学率将突破50%,进入普及化阶段。而基于二次曲线拟合模型的预测结果,我国将在2019—2022年间进入普及化阶段。两种预测均有可信度,综合来看,我国高等教育进入普及化阶段的时间段很可能就在2018—2022年之间,且2018—2020年之间进入普及化阶段的可能性更大。

 

       四、影响我国高等教育普及化进程的因素分析

      在前两部分对高等教育在学总规模和毛入学率的预测中, 笔者主要是对过去 20 多年的高等教育规模发展情况进行分析,根据其自身的波动规律和人口因素对未来高等教育规模发展的情况进行推测,其基本假设是影响其过去 20 多年发展的因素未来依旧存在,且不发生较大变化。从理论上来讲,当高等教育发展到一定程度之后, 作为社会系统中的重要子系统,其发展速度必然会受到很多外部因素的影响。从近 20多年的发展历程来看,影响我国高等教育发展的主要因素包括政治格局、经济发展、文化氛围、基础教育和高中阶段教育发展等,一定时期内这些因素依旧会对高等教育的发展起重要作用。

    1. 社会经济发展。

     根据学者的相关研究可知,经济发展与高等教育规模发展之间具有很紧密的联系,并认为高等教育规模发展波动与经济波动存在较强的依存关系。国内生产总值是衡量国家经济发展的重要指标。改革开放以来,我国国内生产总值不断增长。最近3年(2013—2015年)我国国内生产总值的年增长率分别为7.7%、7.7%、6.9%,平均年增长率为7.4%。最新的经济研究表明,预计在2016—2020年和2021—2030年两个时间段内,中国GDP潜在增长率区间分别为5.7%-6.6%和5.4%-6.3%,我国正进入以中高速增长、结构调整、创新驱动、素质提升和公平分享为主要特征的新的经济发展阶段。可见,尽管我国经济的增长速度将减缓,但减缓的幅度并不大,并不会对高等教育规模的发展起阻碍作用。而经济结构的调整、创新驱动发展的推进都需要大量的受过高等教育的专门人才,经济发展对高等教育人才的需求上升会对高等教育规模的扩张起推动作用。

     2.国家发展战略。

     从我国高等教育发展的历程中可以看出,我国高等教育规模变化受国家政治和政策的影响是最直接的。表面上看,这些与高等教育发展相关的政策因素似乎是随机的,不具有规律性,所以在预测未来高等教育规模时,很多学者都选择排除政策因素。但深入分析可知,这些国家政策的导向其实都与社会和经济发展的方向是一致的。在国内政治格局稳定的今天,所有的国家发展战略均是以目前社会和经济发展的实际情况为基础,决定未来社会和经济发展的走向。目前我国正在实行创新驱动发展战略,促进经济发展方式的转变,同时推动社会改革,全面建设小康社会。不论是科技创新、战略新兴产业发展,还是社会基础领域的改革进步,都需要大量受过高等教育的高层次人才做支撑。《教育规划纲要》指出了教育发展的战略目标:到2020年,基本实现教育现代化,基本形成学习型社会,进入人力资源强国行列。由此可以预计,未来的国家政策必将支持高等教育规模的继续发展。

     3.基础教育和高中阶段教育的发展。

     基础教育和高中教育的发展情况是高等教育发展的重要基础,对历年我国各阶段的毛入学率及其增长率进行统计分析可知,过去20多年我国小学阶段毛入学率始终保持在100%以上,初中阶段和高中阶段的毛入学率逐年增长,到2013年,初中阶段毛入学率达104.1%,高中阶段毛入学率达86%,具体见图8。总体来看,近20多年,小学阶段毛入学率增减幅度较小,年增量在-2.1%至3%之间波动,近十年变化幅度更小;初中阶段和高中阶段毛入学率增长幅度相对较大,初中阶段毛入学率的波动在近十年已趋于稳定,年增量在1%上下浮动,高中阶段毛入学率在2004—2010年之间的增长幅度较大,年增量维持在3.3%~8.0%之间,但在最近的几年里增长幅度减缓,年增量维持在2%以内,具体见图9。从以上情况可知,我国基础教育已达到普及的程度,这为高等教育规模的发展提供了良好的基础,高中阶段的教育规模正处于稳步增长的阶段,这将为我国高等教育规模的继续发展提供动力。

     4.生源的升学意愿。

     从目前我国高等教育的生源情况来看,传统生源即18~22岁适龄人口占主要部分,而这些生源的主要入学途径是参加全国统一的高考。根据我国现行学制可知,应届高中毕业生的普遍年龄是18岁,而应届高中毕业生是高考报名人口的主要来源。通过分析历年高中升高等教育的升学率和高考报名人数占18岁人口数的比例,可以推断出我国高等教育传统生源升学意愿的变化。从表14和图10中可以看出,在1995—2014这20年里,高中升高等教育的升学率在经历了1999—2014年由高等教育大扩招导致的大增长后有所下降,随后又处于平稳增长态势,2014年达到90.2%。而高考报名人数占18岁人口数的比例总体呈上升趋势,2014年达到59.08%。由此可见,尽管近些年来高考的报名人数有所下降,但我国高等教育传统生源的入学意愿呈逐年上升的趋势。除了有传统生源作为高等教育规模发展的基本人口保障,高等教育非传统生源的升学意向也逐年高涨。同时,随着终身教育理念的推广,高等教育非传统生源的升学意愿也将会继续增大。

 

       五、结论

      根据时间序列趋势外推模型对高等教育规模的预测可知:2018年至2022年之间,我国高等教育毛入学率突破50%的可能性很大;2020年至2024年之间,我国高等教育在学总规模很可能突破5000万人;到2025年,我国高等教育在学总规模很可能达到5187.08万人至5929.88万人,将比目前(2015年末)多1000万人至2000万人,我国高等教育毛入学率很可能达到63.42%至78.27%。这也就意味着,未来的3到6年内,我国将进入高等教育普及化阶段,未来5到9年内,我国高等教育在学总规模将增加1000多万人,相比于目前将增长25%。当高等教育进入普及化阶段,高等教育的活动必将发生重大的变化,这将对我国高等教育发展经费、高校的学生培养能力、师资力量等提出新的要求,而我们急需为此做好充足的准备。

 

 

                                                       来源:《高等教育研究》2016年第3期

                                         厦门大学台湾研究院、两岸关系和平发展协同创新中心 易梦春




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