2013－2030年我国高等教育规模发展研究——基于适龄人口和经济水平的分析，本文主要内容关键词为：高等教育论文,人口论文,水平论文,规模论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
［中图分类号］G521.9 ［文献标识码］A ［文章编号］1007－2179(2013)06－0073－08
自1999年以来，我国高等教育规模持续扩大。2011年高等教育毛入学率达26.9％，各类高等教育总规模3167万人(教育部，2011)，我国高等教育正处于大众化初级阶段向中级阶段过度的重要时期。高等教育大众化增加了在校生数，使更多的高等教育适龄人口有机会接受高等教育，这有利于提升人口素质，储备人力资源。但是，与高等教育大众化伴生而来的另一种现象却是，文凭贬值、学历泡沫、大学应届生就业率屡创新低，2013年甚至还迎来了“史上最难就业年”。由此看来，高等教育规模是不是发展过快？未来18年高等教育规模若要与社会、经济发展相协调，应保持怎样的发展速度？高等教育何时实现普及化？届时高等教育规模如何？高等教育适龄人口又会发生怎样的变化？
一、文献综述
目前，学界对我国高等教育规模的预测分析主要围绕经济和人口因素，选取的变量多是GDP、GNP、人均GDP、人均GNP、总人口、适龄人口等，所用方法以构建回归模型和时间序列分析为主。胡咏梅和薛海平(2004)以高等教育毛入学率为因变量，以GDP的四种演化形式(年均增长率、占世界比率、人均量、财政支出占GDP的比重)为自变量建立回归模型，得出高等教育规模不宜再继续大规模扩张的结论。俞培果等人(2002)用经济发展水平、总人口对我国近年高等教育现状以及未来10年发展进行分析和预测，认为政府作出扩大高等教育规模的决策是正确的。柳博(2004)构建了人均GDP与高等教育毛入学率关系的回归模型，得出我国实际高等教育毛入学率远低于模拟值，具有较大的发展空间。米红等人(2003)将适龄人口和GDP纳入回归方程，预测了我国2020年前高等教育规模。王宁(2008)用幂函数对高等教育毛入学率与GDP进行回归预测，认为未来的高等教育规模会随经济的增长而逐渐扩大。谢尊贤和胡振(2008)将横向28个国家的人均GDP作为自变量进行回归拟合，获得高等教育毛入学率预测模型，认为我国高等教育规模应适当减缓发展速度。
用时间序列模型对高等教育规模进行预测的有：谢作栩和黄荣坦(2000)基于过去50年高等教育规模自身波动周期、振幅、趋势，以时序趋势外推出2010年前高等教育毛入学率发展趋势，并提出相。应的增长策略。程遥和章冬斌(2008)在对2020年前适龄人口分析的基础上用S曲线测量了高等学校在校生，进而反推出我国高等教育毛入学率。慕静和管宝云(2007)基于逻辑模型对高等教育毛入学率进行外推，导出2039年前各年毛入学率。
这些研究都尝试用不同的方法预测我国高等教育规模，在一定程度上解析了高等教育规模的发展趋势。然而这些研究所构建的回归模型，预测年限较长，且预测过程假定未来较长时间中，各自变量会以相同的影响力作用于因变量，忽视了自变量回归系数的变异。此外，在时间序列法的应用中，这些研究均囿于教育系统内的发展规律，缺乏与社会、经济系统的联系。鉴于这种情况，本文决定将两种方法结合，构建滚动回归模型。具体操作如下：首先，以1990－2012年新生人口为基底推算2012－2030年高等教育适龄人口，获得自变量数据，同时便于高等教育毛入学率与在校生数之间的转换。其次，筛选时间序列模型，求出预测值，整合预测结果。再次，确定研究所需的影响高等教育规模的社会、经济因素指标。复次，将时间序列外推数据与社会、经济横向指标结合，以5年为一个预测单位，构建滚动回归模型。最后，将人均GDP、适龄人口数据代入相应的方程式，得出预测结果。
二、适龄人口分析
高等教育毛入学率＝高等教育在校生数/适龄人口。公式中在校生数和毛入学率可以相互转换，转换的关键在于适龄人口的确定。此外，适龄人口作为除数，其大小直接决定高等教育毛入学率的数值，影响高等教育规模。由于学制的限制，普通高中毕业生进入大学的年龄一般为18－22岁，因此本文确定的适龄人口标准为18－22岁的青年。据此分析，2030年的适龄人口出生年份段为2008－2012年，即我们可用1990－2012年出生的人口为基础来测定2012－2030年的适龄人口。适龄人口预测模型(程遥，章冬斌，2008)：
从《中国统计年鉴2012》获取1990－2011年总人口、出生率，22岁前人口的死亡率参照赵岚的研究成果，假定8岁前死亡率为6‰，8岁后死亡率为4‰(赵岚，2006)。将以上数据代入适龄人口模型对2012－2030年适龄人口进行估算。结果见表一。
根据表1计算得出2012－2030年适龄人口数，得出2012－2030年适龄人口变化趋势图。从图1可看出，2030年前适龄人口总体呈快速下降趋势，年均下降156.58万。从内部来看，2012－2030年适龄人口下降趋势呈先快、后慢、后期平稳的态势。2012－2021年适龄人口急速下降，年均减少260.8万；2021－2024年下降趋势放缓，年均减少159.2万；2024－2030年适龄人口平稳发展、增减交替，稳定在7600万左右。适龄人口的迅速减少，降低了高等教育毛入学率测算基数，可能会使我国提前进入高等教育普及化阶段。
图1 2012－2030年适龄人口变化趋势
三、我国高等教育规模时序模型分析
衡量高等教育规模的主要指标包括高等学校数、在校学生数、招生数、毕业生数、教职工数和专任教师数、教育经费总额及国家财政性教育经费以及毛入学率等。毛入学率是衡量高等教育发展水平、发展层次、发展类型、发展结构、发展科类的核心指标；其次是衡量社会经济发展水平的核心指标；最后是衡量高等教育与社会经济互动发展水平的核心指标(冯用军，2010)。在我们看来，高等教育毛入学率既能从纵向反映高等教育发展速度，也能从横向反映出同时期内适龄人口接受高等教育的规模，而且马丁·特罗教授还将其视为划分高等教育发展阶段：精英阶段(15％)、大众化阶段(15％～50％)、普及阶段(50％)的重要标准，因此，将它作为衡量高等教育发展规模的指标，具有典型意义。
图2 高等教育毛入学率时序趋势图
时间序列趋势外推法就是根据历年教育规模统计数据的绝对值和相对值，以时间为变量进行趋势分析，探寻因变量的内部发展规律。(毛建青，2008)。从图2看，我国高等教育毛入学率与年份有高度一致性，毛入学率随年限的推移呈现增速快慢交替、总体递增趋势。但二者关系难以用单一的线性模型准确衡量，需采用探索性方法，构建多种拟合模型同时预测并比较各种方法的结果，以减小方法选取上的随机误差。逻辑函数(Logistic)、幂(Power)、逆函数(Inverse)、指数(Exponential)、S曲线(S)、三次曲线(Cubic)、二次曲线(Quadratic)、对数(Logarithmic)、增长(Growth)、复合(Compound)这10种模型均可进行时间序列预测。将1991－2011年高等教育毛入学率数据(教育部，2010)代入时间序列模型，运行SPSS 19.0，得出各模型的参数、判定系数
、F值和概率P值。拟合结果显示10个模型的概率P值均近似为0，全部通过α＝0.01的显著性检验，说明构建的模型有效。根据判定系数看，对数、逆函数、二次曲线、三次曲线的判定系数均为0.985，S曲线的判定系数也达0.964，说明这5个模型的拟合效果优于其他，故舍弃剩余模型。经检验，S曲线获得预测值过大，显著异于另4个模型的结果。综合考虑，适配度最好的4个模型被保留下来(见表2)。
以表2得出的模型为基础，把年份作为时序变量代入回归模型，外推2013－2030年我国的高等教育毛入学率。
由表三、表四可以看出，4种模型的预测值差异性很小，代表集中趋势的标准误、均值指标趋同，模型得出的毛入学率年均增长率也非常接近，各模型的预测值能够互相验证，表明时间序列法获得的结果一致，预测结果较为理想。由于各模型得出的结论近似，差异小，可用平均数法处理其结果，进一步减少方法选取上的随机误差，获得时间序列法预测最具代表性的结果。
图3 4种模型高等教育毛入学率预测值均值图
从图3可知，2020年高等教育毛入学率为37.98％，到2030年我国高等教育毛入学率达50.22％，高等教育迈入普及化阶段，届时在校生3834万人。2013－2030年高等教育毛入学率年均增长1.22％。未来18年，我国高等教育规模呈稳步增长趋势。
时间序列外推模型利用高等教育毛入学率历史数据进行趋势外推，能够从历史维度纵向反映高等教育规模内部发展规律和走向，能够一定程度上探析事物的发展规律。但若使用外推模型需假定决定过去发展的因素一直存在且预测对象以渐变式发展。另一方面，时间序列预测囿于教育系统内部的发展规律，得出的结论具有保守性，难以衡量高等教育系统自身发展规律与横向社会系统的关系。以此来看，若把时间序列法得出的纵向规律与横向社会经济系统相联系进行回归拟合预测，那么所得结论将更有参考价值。故我们将时间序列法获得的结论作为参考标准，在下文进行进一步分析。
四、高等教育规模多因素分析
考虑到数据的操作性、量化等问题，我们选择人均GDP和适龄人口这两个变量。人均GDP既能反向推出经济总量，衡量一国的经济发展水平，又能在一定程度上反映一国居民的在生活、教育等方面的支付能力，直接影响学生的入学选择。较之GDP，其与高等教育规模的关系更为紧密，因此将其作为自变量引入回归模型。现阶段，我国人口出生率已多年维持在较低水平，高等教育大众化阶段的层次不断提升，高等教育在校生数不断增加，人口因素对高等教育规模的影响作用越发突出(米红等，2003)，但人口因素中存在少年儿童、中年人、老年人等不直接影响高等教育规模的因素，为提高模型适切度，我们选用高等教育适龄人口作为变量进行回归分析。
高等教育规模回归预测是在开放系统中，将高等教育毛入学率历史变化规律与同期经济、社会变化规律相联系，把经济、社会中某些条件作为自变量引入回归方程，进而算出高等教育毛入学率与经济、社会间的决定关系，利用回归系数来测算未来数年高等教育毛入学率。这种算法假定在未来较长时间内，外部因素会以同样影响力作用于高等教育毛入学率，而不考虑这种关系的变化。但从毛入学率计算公式来看，适龄人口在相当时间内是既定的，随着高等教育毛入学率的不断提升，适龄人口逐步成为稀缺资源，相应的其决定作用也会递增。鉴于此，为了控制变量回归系数的变异，减小估计误差，我们缩减了回归方程的预测年限，以5年作为一个预测单位滚动修正回归模型，并将时间序列法得出的预测结果与社会经济系统进行回归拟合，把高等教育毛入学率纵向历史数据发展规律与横向人口、经济因素相联系，增加模型可靠性。具体操作如下：引入时间序列法获得2013－2025年高等教育毛入学率预测结果，分别用1991－2015年、1991－2020年、1991－2025年的数据(来自《中国统计年鉴2012》)拟合方程式一、二、三，以对2016－2020年、2020－2025年、2025－2030年高等教育毛入学率进行预测，其中2013、2014、2015年数据就近代入方程式就可得预测值。将数据录入SPSS19.0得出预测模型。
由表五可知，三个模型各自的判定系数R[2]都趋近于1，说明模型拟合良好，自变量能较好地被解释变量解释。式一、式二、式三所对应F值依次是214.695、420.193和266.248，对应概率P值均近似为0.00，通过了α＝0.01的F检验，认为各回归系数不同时为零，建立模型有效。从回归系数来看，适龄人口的回归系数从0.408上升至0.433，说明适龄人口对高等教育规模的影响权重不断增加，适龄人口对高等教育规模的作用力会越来越大，在未来十多年，应该更加重视适龄人口变化对高等教育规模发展的影响。人均GDP回归系数的浮动可忽略不计，说明社会经济因素对高等教育规模的影响较为稳定，在一定时期内其作用力基本固定。在此情况下可判断，2030年前适龄人口成为影响高等教育规模的关键因素。随着高等教育规模的不断扩大，适龄人口迅速减少，招生问题将凸显，可能会发生“生源大战”，部分办学条件差的学校甚至出现“生源锐减、无生可招”的局面。
据表六预测结果，从经济形势来看，若2013－2020年GDP按世界银行预期增长，到2020年高等教育毛入学率为39.01％，高等教育在校生3289万人，基本完成《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010－2020年)》对高等教育发展的规划目标。若2020－2030年GDP能维持年均8％的增长速度，到2025年我国将迈入高等教育普及化阶段，2030年高等教育毛入学率可达71.47％，届时将有高等教育在校生5400万；若这10年里GDP维持6％或7％增幅，则高等教育普及化会推迟1年～2年，在实现高等教育普及化的当年，高等教育在校生规模约3920万人。从年均增长率来看，未来18年GDPGR＝6％、7％、8％的情况下，高等教育毛入学率年均增长率分别为1.76％、2.2％和2.5％。三种结果存在较大差异，需要评估取舍。参照我国高等教育毛入学率历史变化趋势，发现1978－1998年高等教育毛入学率年均增长0.41％。这一时期我国高等教育尚处于“精英化”阶段，国家对高等教育招生没有放开，总体规模较小，增长幅度也较小。1999年扩招后，高等教育毛入学率显著提升，从扩招后到2012年，毛入学率年均增长1.5％，高等教育开始迈入大众化。同时，参照世界其他国家进入高等教育大众化阶段后的毛入学率变化来看，东亚、中亚、拉美及加勒比海及太平洋地区等发展中国家在进入高等教育大众化阶段后，高等教育毛入学率在1999－2005年年均增长1.43％。结合国内外发展经验分析，我国高等教育增长趋势应稳定在2％以内。故我们更倾向于标准误最小，年均增长率趋近于国内外高等教育发展规律，GDPGR＝6％时年均增长率为1.76％的预测结果。
注：1.GDPGR为GDP增长速度GDP Growth Rate的简写。2.2013－2020年GDP数据来自世界银行《2020年前的中国——宏观经济设想》报告；2020－2030年GDP数据根据林毅夫预测结论(林毅夫，2012)，参照摩根士丹利中国经济蓝皮书，研究设定GR＝6％、7％、8％三种情况；总人口预测数据源自段克峰(段克峰，2012)。3.2013－2020年结果由式一获得，2021－2026年结果由式二得出，2026－2030年结果由式三推出。
总的来看，在适龄人口既定，2021－2030年GDP年均增速6％，其他年份按世界银行预测值的情况下，得出的高等教育毛入学率预测值达到了理想效果。参照此结果，我们估计，2013－2030年间，高等教育毛入学率年均增长率应控制在1.76％以内，2020年毛入学率可达39.01％，2027年我国高等教育开始进入普及化阶段，当年毛入学率为51.7％，约有在校生3920万人，2030年毛入学率可达60％，在校生4600万人，我国高等教育普及化健康发展。
五、结论与讨论
(一)我国高等教育规模增长速度平稳、合理，扩招不是冒进主义，是顺应国际高等教育发展趋势和我国经济发展必然选择。
在世界范围内，高等教育的大众化、普及化早已成为国际趋势。据联合国教科文组织公布的全球教育摘要显示，早在2007年世界范围内已有40多个国家和地区进入高等教育普及化阶段，一些国家的高等教育毛入学率更是高达90％以上。除了发达国家，综合国力远不如我国的蒙古共和国，高等教育毛入学率高达48％，即将进入高等教育普及化阶段(联合国教科文组织，2009)。比较来看，2012年我国高等教育毛入学率仅为30％，远远落后于世界主要国家的平均水平，我国高等教育规模还有很大的提升空间。
另一方面，从世界部分国家和地区进入高等教育大众化阶段后的毛入学率平均增长率来看，部分欧洲国家在从大众化向普及化过渡的年份里，高等教育毛入学率平均增长率均维持在1.55个百分点之内(王宁，2008)。如英国于1975年进入高等教育大众化阶段，至1994年进入高等教育普及化阶段的19年中，毛入学率年均增长率为1.55％；同样处于这一过渡过程的法国，年均增长率为1.01％，西班牙为1.35％，奥地利为1.36％，比利时为1.14％。除发达国家，部分发展中国家和地区处于该过渡阶段时，高等教育毛入学率年均增长率也都维持在1.75％以内，如部分亚太国家的年均增长率为1.75％，中亚地区为1.36％。我国从1999年扩招至2012年的13年中，高等教育毛入学率年均增长1.5％，符合高等教育规模发展的世界规律，扩招不是冒进主义。
再从每十万居民中高等教育在校生数来看，1990年我国每十万居民中有326位高等教育在校生，到1999年这一数字增加为594人，截至2010年，我国高等教育在校生为2189人/100000人(教育部，2011)。纵向来看，我国扩招效果明显，但是放眼世界，我国这一指标远落后于其他主要国家。有资料显示，1996年世界主要国家每十万居民中高等教育在校生数，美国为534.1人，澳大利亚为5682人，韩国为6106人，日本为3131人，泰国为2252人，埃及为1895人，而当时中国的数字仅为470人，远落后于发达国家，甚至一些欠发达国家。因此，我国的扩招是大势所趋，是为我国社会主义现代化建设储备人才的必然选择。
1999年以来我国的经济增长速度已连续十多年维持8％以上，2012年据联合国公布的数据显示，我国更是超过美国成为全球吸引外资最多的国家。经济的持续发展，对外商吸引力的持续提升有多种原因，但是应该看到，高等教育规模的扩大为国家培养了大批高技能、高素质人才，提高了人口素质，形成人口红利，为我国宏观经济创造了良好的人力资源环境，吸引外资额度不断增加，符合社会主义市场经济建设的需求，政府应在未来十多年促进高等教育内涵发展的同时，继续稳步推进高等教育小幅扩招，为我国经济社会建设提供更高素质的人才。
(二)未来18年我国高等教育规模若要与社会经济协调发展，年均增长率应维持在1.76％左右。照此速度，2027年我国将进入高等教育普及化阶段，在校生规模可达3920万人。
高等教育是一定社会经济条件的产物，其发展要遵循外部规律。一方面，高等教育的发展要受一定社会政治、经济的制约，要适应社会经济发展。根据“奥肯定律”，GDP每增加2％，社会失业率可降低1％，也就是说GDP每提升1％，就能为社会提供600万个工作岗位。据此推算，未来18年我国平均每年新增就业岗位4200万个。因此高等教育的发展速度必须考虑此条件与之匹配，否则若扩张过快，就可能出现大面积失业，居民收入降低，给社会带来不安定因素；若过度保守，则可能造成生产能力下降，经济疲软、萧条。在未来18年里，我国高等教育规模若要适应社会经济发展，最为理想的增长速度为年均增长1.76个百分点，在此增速水平下我国到2027年便可进入高等教育普及化阶段，更多人有机会接受高等教育。
另一方面，高等教育会对社会政治、经济的发展产生反作用。高等教育可以通过推动社会经济的发展，支撑起年均1.8％的增长率。在未来几年，中国经济发展方式必须由高增长、高能耗、高投入的“库兹尼茨”模式，向技术革新、经济结构优化，微观企业制度变革的“熊彼特”模式转变(人民网，2010)。从本质上讲，经济发展方式转变最为根本的动力是劳动力素质的提升。换而言之，我国要在未来十多年实现经济发展方式转变，维持经济持续增长，需要大批高素质劳动力作为支撑。高等教育作为人才培育机构，在今后需为社会提供更多优质的劳动力，为我国经济发展方式转变提供智力支持和人才保障，促进我国经济稳定持续增长，产生更多岗位需求，形成高等教育与经济发展的和谐共荣。
(三)2030年前，我国高等教育适龄人口将迅速减少，平均每年下降156.58万，特别是2012－2021年，每年减少约260万。
从“计划生育政策”载人宪法到2010年全国第六次人口普查的18年中，人口出生率从2.22％下降到1.19％，年均减少0.58‰，新生人口数降幅明显。特别是1994～2003年，9年人口出生率年均下降0.59‰，直接导致2012－2021年适龄人口迅速减少。2003－2010年的7年中，我国人口出生率平稳维持在1.2％左右，人口出生率年均下降0.07‰。“计划生育政策”的实施使我国人口再生产类型由传统型过渡为现代型，优化了人口结构，但也减少了新生人口数，直接减少了高等教育适龄人口数。
此外，我国高等教育扩招使更多的居民曾经接受或正在接受高等教育，居民学历层次提高，但随着受教育年限增长，他们的生育观念发生了重大变化。“文化程度较低的受访者更希望生育较多子女，随着文化程度的提升，受访者理想生育数量逐渐下降”(周福林，2005)。学历层次提高了，人们的生育意愿却下降了，至2009年我国拥有大学学历的人口为9830万，占主要劳动年龄人口的9.9％(教育部，2010)，更多倾向于少生孩子，居民生育观念的转变也在一定程度上减少了新生人口的数量，降低了我国高等教育适龄人口。
虽然九年义务教育阶段施行免费政策，但是大中城市基础教育入学难问题迟迟难以解决。2010年《人民日报》曾连发5文，深入探讨幼儿园“入托难问题”。另有报道指出“收费贵，入托难，已然成为全国通病”，部分幼儿园的学费已直逼大学，有的甚至已经超过大学，年学费过万是常有的事。在北京、上海等城市，小学入学难问题更为突出，由于教育资源分配不均，部分重点小学“人满为患”。为了入学，家长“想办法、托关系、打招呼、递条子”，重点学校的入学资格常常“一票难求”。“上学难”问题，使部分家庭降低生育欲望，减少了新生人口，降低了高等教育适龄人口基数。
总的来看，我国适龄人口的迅速减少，短期内将缓解高等教育压力，相对提升受高等教育人口占总人口的比例，提高人口素质；但另一方面，也会对我国高等教育带来冲击，一批院校可能会出现“生源荒”，造成高等教育资源的闲置和浪费。为了应对这种形势，政府可以调整高等院校招生结构，稳步提升普通高中的录取率，拓宽高等学校的普通高中生源；完全打通职业高中、中职中专的升入高校学习的路径，让追求更高知识、技能的中职学生能方便升入理想院校；适当增加自主招生资格院校数量，使更多有特殊才能的学生能够进入大学。此外，国家还可一定程度上放松“计划生育”政策，按照“鼓励一胎，放开二胎，控制三胎”的原则进行调整，以稳步增加适龄人口，促进我国高等教育的持续性发展。
本研究也存在局限和不足：(1)由于国际形势、国家周边安全环境等错综复杂的因素，一国的经济发展波动率无法准确推论。本研究拟合模型所用经济发展数据是基于世界银行等机构的参数设定，获得结论可能会与实际发展状况有出入。(2)由于现实的复杂性、突变性，许多因素难以用指标衡量。本研究所用数学模型的运算是理想运算，存在估计误差。(3)本研究对参数“适龄人口”有前提假定，研究设定高等教育适龄人口为18－22岁，但由于“复读班”、“高考补习学校”的存在，部分学生入学年龄可能超过22岁，这也可能带来估计误差。
［收稿日期］2013－07－06 ［修回日期］2013－11－01