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摘要:从全国各高校学科专业的学费标准数据中选出了100个典型样本,并建立了以预期收入和国家生均投入为变量的分学校、分专业的学费收费标准评价模型。通过对模型评判、模型检验及模型建立出的学费计算标准进行分析,主要验证出当前我国高等教育学费收费标准存在的不足,并针对这一不足提出了收费标准应符合收益成本对等原则、国家教育部门应制定学费相关量化方案与制度并完善我国高等教育的资助制度等建议。
关键词:高等教育;学费;收费标准
中图分类号:G40-054文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)29-0242-04
自1999年实行高校扩大招生政策以来,我国高等教育招生规模持续增加,并已从过去的精英阶段提前过渡到大众化发展阶段。然而,在高等教育大众化发展的进程中,学费价格不但没有大众化,反而随着招生规模的扩大而提高。学费问题一直是一个敏感而又复杂的问题:过高的学费会使很多学生无力支付,过低的学费又使学校财力不足而无法保证质量。因此,就学费收费标准引发出来的问题引起了社会的广泛关注。
目前,关于高等教育费用定价的理论主要有收益论、居住地论、成本分担论、支付能力论四种主要理论[1]。根据这四种理论并结合现实状况,作者认为,一个好的评判原则应该包含以下两个部分:
(1)高等教育的收费标准应该由国家和个人共同承担;
(2)个人承担的部分应体现出毕业生毕业后能得到的预期平均收益,而不是笼统的单一费率。毕业后回报率较高的学校和专业相应地要支付更多的费用。
最后,总结出评判原则为:在成本费用国家和个人分摊的前提下,学费收取上应体现收益成本对等原则。
我国高等教育收费的现状在国家和个人之间分摊的问题上没有太大分歧,事实上当前制度也体现这一要求。而现行学费收费标准在分摊比例上是否符合收益成本对等原则,则还需要对相关数据进行定量分析。
一、模型的建立
1.模型假设
假设1:将教育培养成本视为国家和居民的教育支出;
假设2:将专业统一划分为五个类别:理工科类、人文社会科学类、农学类、医学类、艺术体育类;
假设3:将高校等级划分为985重点、211重点、一般本科、专科学校四个类别;
假设4:民办高校在高等教育中所占比重不是很大。因此,只考虑公立高校的学费标准。
假设5:衡量人才质量主要看其毕业生所能创造的社会价值,在市场经济中则表现为毕业生的收入水平。
2.模型抽样
为了使抽出的样本能够更好的反映总体特征,现做如下抽样设计:
(1)定义目标总体:抽样目标总体数量为1 483所[2];
(2)选择抽样技术:采用整群抽样与分层抽样相结合的方法进行样本选取;
(3)确定样本量:将样本总量定为100个。
3.模型评价指标体系的建立
按照上述确定的高校学费标准评判原则,所建立的评价指标体系必须能够有效的反应高校人才培养的成本收入关系。在这些条件下,可从以下几个方面建立评价指标体系。
(1)基本信息指标
基本信息指标包含学校名称、所属地区、重点类型。
(2)关于成本收入对等原则的指标
a.成本费用指标:我国高校经费来源主要为国家拨款和学费收入,因此可将这两个要素设为成本指标;
b.收益指标:衡量高校收益高低的主要指标应为其所培养学生的质量,同一专业的人才,质量越优秀则其收入也相应越高。因此高校的收益应该是高校毕业生的收入水平。
最后,由于高校学科门类众多,而且不同学科在社会中所表现的性质也相同。为了方便进行比较,在此将高校的专业学科分为五个门类:理工科类、人文社科类、农学类、医学类、艺术体育类。
4.模型数据收集的说明
(1)成本类指标。各校分专业的学费标准可在中国教育新闻网上查阅到[3]。要获得分专业的生均教育拨款,则可通过教育经费统计年鉴可获[4]。根据各高校生均占有师资比例,将各地区的总教育成本在各学校之间分配,获得各校分专业的总培养成本。然后根据以下公式计算,即得到生均教育拨款数据。
生均教育拨款额=■-各专业学费标准
(2)收入指标类。在分析中只要能够体现收入高低差异即可,而是否获得精确数据并不是问题的关键。在此采用序数收入等级法,即建立收入等级评定规则,以收入等级来表示不同学校、不同专业的收入高低关系。具体来说,影响毕业生平均收入的因素主要可以归为学校教育质量和专业学科。因此做如下规定:
1.生均师资占有量越高的院校其毕业生平均收入水平也越高,因此可将毕业生收入水平按照高校的生均师资占有量划分为8、6、4、2 四个等级,由高到低代表不同收入水平。
2.不同专业毕业生收入水平也是有差异的,通过收集相关文献不难得到目前各专业的社会平均收入,在此以五个等级(5、4、3、2、1)从高到低分别表示艺术类、理工科类、医学类、人文社会科学类、农学类的当前收入水平,等级越高收入水平越高。
最后为了体现具有专业特长的学科优势,规定具有某一专业特长的毕业生收入相应加一级。例如,经实际聚类分析后得到北京大学的学校等级为最高等级8,人文社科类毕业生平均收入等级为2,则北京大学人文社科类的毕业生的预期收入应为:(人文社科收入登记2+专业特长加分1)×学校登记8=总收入等级24
二、评判模型的分析
模型一:不同类型学校之间学费标准评判的聚类模型
对于不同类型学校之间学费标准的评判,需要把不同类型学校之间的学费数据进行聚类。本文采用聚类分析中最为常用的分层聚类法,在对定距变量、定序变量分别采用最常用的欧式距离和卡方不相似测度来描述个案之间的远近关系。在此将分类数确定为四类。在spss15.0中按上述聚类规则得到聚类结果树型图。为了便于分析,用列量表技术将上面树状图的信息与学校类型联系起来以表格的形式,表示如下:
通过比较上述两类聚类结果,可以初步得出结论:目前我国高等教育学费标准的差异不大,而不同类型学校学生的预期收益却表现出较大差异,因此,不符合收益成本对等原则。
模型二:不同专业之间学费标准的评判模型
对于不同专业学费标准的分析,主要是判定不同专业之间的收入成本是否存在显著影响和依存关系。因此,可采用方差分析和相关分析进行分析。下面分别对各专业之间的学生预期收入与学费成本进行分析。
从表3中可以看出,在显著水平为0.05的前提下,由于F统计量的观察值远远大于概率P值,则应拒绝原假设,即认为不同学科间的预期收入有显著差异。从表3.4可以看出,第一组包括学科有农学、医学、理工、人文社科;而第二组包括理工、人文、艺术体育。其中理工、人文为两个组共有,其均值在两组中的差距近似,但艺术体育类与其他学科差距比较大。但值得注意的是:在显著性水平為0.05的情况下,第一组相似概率0.888远大于第二组相似概率。因此可认为在学费标准上除了艺术体育类外,其他学科之间没有太大差别,用Scheffe检验方法检验两两学科之间学费标准均值的相似性。
从表5(见下页)可以看出,学费标准的差异主要由艺术体育类的高学费引起的,而其他学科之间学费标准是没有多大差别。在各学科间预期收入的方差分析中可以看到农学、人文社科等学科与理工、医学和艺术体育类学科之间差异较大。这就比较清晰地反应了各学科之间预期收入是有差别的,而当前学费标准基本是相同的。因此不符合收益成本对等原则。
下面使用相关分析法分析各学科内部的成本收益关系。相关分析是研究变量之间紧密关系程度的一种统计方法。而相关系数以数值的方式精确地反映两个变量之间线性关系的强弱程度。在此采用最常用的Pearson相关系数分别对前面所划分的五类专业的收益与成本关系进行相关分析。
(1)理工科类
表6(见下页)是相关分析的主要结果,从表中可以看出,两个变量的Pearson相关系数为-0.069,呈负相关,但接近于零,而且表中的P值概率为0.525,大于0.10,表明这种相关性并不明显。因而可以得出结论:理工科类学生预期收入与学费成本是不匹配的。
(2)其他学科
关于其他学科收入与成本的相关性,由于计算方法类似,此不一一列出。总的趋势是:各学科收入与学费之间都有微弱的正相关性,但都不是很显著。
模型三:学费标准的确定模型
合理学费标准的设定应与预期收入存在较强的正相关性;而在国家投入费用上,学费与国家平均投入也应该有较强的正相关性。因此可以建立以下回归模型:
关键词:高等教育;学费;收费标准
中图分类号:G40-054文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)29-0242-04
自1999年实行高校扩大招生政策以来,我国高等教育招生规模持续增加,并已从过去的精英阶段提前过渡到大众化发展阶段。然而,在高等教育大众化发展的进程中,学费价格不但没有大众化,反而随着招生规模的扩大而提高。学费问题一直是一个敏感而又复杂的问题:过高的学费会使很多学生无力支付,过低的学费又使学校财力不足而无法保证质量。因此,就学费收费标准引发出来的问题引起了社会的广泛关注。
目前,关于高等教育费用定价的理论主要有收益论、居住地论、成本分担论、支付能力论四种主要理论[1]。根据这四种理论并结合现实状况,作者认为,一个好的评判原则应该包含以下两个部分:
(1)高等教育的收费标准应该由国家和个人共同承担;
(2)个人承担的部分应体现出毕业生毕业后能得到的预期平均收益,而不是笼统的单一费率。毕业后回报率较高的学校和专业相应地要支付更多的费用。
最后,总结出评判原则为:在成本费用国家和个人分摊的前提下,学费收取上应体现收益成本对等原则。
我国高等教育收费的现状在国家和个人之间分摊的问题上没有太大分歧,事实上当前制度也体现这一要求。而现行学费收费标准在分摊比例上是否符合收益成本对等原则,则还需要对相关数据进行定量分析。
一、模型的建立
1.模型假设
假设1:将教育培养成本视为国家和居民的教育支出;
假设2:将专业统一划分为五个类别:理工科类、人文社会科学类、农学类、医学类、艺术体育类;
假设3:将高校等级划分为985重点、211重点、一般本科、专科学校四个类别;
假设4:民办高校在高等教育中所占比重不是很大。因此,只考虑公立高校的学费标准。
假设5:衡量人才质量主要看其毕业生所能创造的社会价值,在市场经济中则表现为毕业生的收入水平。
2.模型抽样
为了使抽出的样本能够更好的反映总体特征,现做如下抽样设计:
(1)定义目标总体:抽样目标总体数量为1 483所[2];
(2)选择抽样技术:采用整群抽样与分层抽样相结合的方法进行样本选取;
(3)确定样本量:将样本总量定为100个。
3.模型评价指标体系的建立
按照上述确定的高校学费标准评判原则,所建立的评价指标体系必须能够有效的反应高校人才培养的成本收入关系。在这些条件下,可从以下几个方面建立评价指标体系。
(1)基本信息指标
基本信息指标包含学校名称、所属地区、重点类型。
(2)关于成本收入对等原则的指标
a.成本费用指标:我国高校经费来源主要为国家拨款和学费收入,因此可将这两个要素设为成本指标;
b.收益指标:衡量高校收益高低的主要指标应为其所培养学生的质量,同一专业的人才,质量越优秀则其收入也相应越高。因此高校的收益应该是高校毕业生的收入水平。
最后,由于高校学科门类众多,而且不同学科在社会中所表现的性质也相同。为了方便进行比较,在此将高校的专业学科分为五个门类:理工科类、人文社科类、农学类、医学类、艺术体育类。
4.模型数据收集的说明
(1)成本类指标。各校分专业的学费标准可在中国教育新闻网上查阅到[3]。要获得分专业的生均教育拨款,则可通过教育经费统计年鉴可获[4]。根据各高校生均占有师资比例,将各地区的总教育成本在各学校之间分配,获得各校分专业的总培养成本。然后根据以下公式计算,即得到生均教育拨款数据。
生均教育拨款额=■-各专业学费标准
(2)收入指标类。在分析中只要能够体现收入高低差异即可,而是否获得精确数据并不是问题的关键。在此采用序数收入等级法,即建立收入等级评定规则,以收入等级来表示不同学校、不同专业的收入高低关系。具体来说,影响毕业生平均收入的因素主要可以归为学校教育质量和专业学科。因此做如下规定:
1.生均师资占有量越高的院校其毕业生平均收入水平也越高,因此可将毕业生收入水平按照高校的生均师资占有量划分为8、6、4、2 四个等级,由高到低代表不同收入水平。
2.不同专业毕业生收入水平也是有差异的,通过收集相关文献不难得到目前各专业的社会平均收入,在此以五个等级(5、4、3、2、1)从高到低分别表示艺术类、理工科类、医学类、人文社会科学类、农学类的当前收入水平,等级越高收入水平越高。
最后为了体现具有专业特长的学科优势,规定具有某一专业特长的毕业生收入相应加一级。例如,经实际聚类分析后得到北京大学的学校等级为最高等级8,人文社科类毕业生平均收入等级为2,则北京大学人文社科类的毕业生的预期收入应为:(人文社科收入登记2+专业特长加分1)×学校登记8=总收入等级24
二、评判模型的分析
模型一:不同类型学校之间学费标准评判的聚类模型
对于不同类型学校之间学费标准的评判,需要把不同类型学校之间的学费数据进行聚类。本文采用聚类分析中最为常用的分层聚类法,在对定距变量、定序变量分别采用最常用的欧式距离和卡方不相似测度来描述个案之间的远近关系。在此将分类数确定为四类。在spss15.0中按上述聚类规则得到聚类结果树型图。为了便于分析,用列量表技术将上面树状图的信息与学校类型联系起来以表格的形式,表示如下:
通过比较上述两类聚类结果,可以初步得出结论:目前我国高等教育学费标准的差异不大,而不同类型学校学生的预期收益却表现出较大差异,因此,不符合收益成本对等原则。
模型二:不同专业之间学费标准的评判模型
对于不同专业学费标准的分析,主要是判定不同专业之间的收入成本是否存在显著影响和依存关系。因此,可采用方差分析和相关分析进行分析。下面分别对各专业之间的学生预期收入与学费成本进行分析。
从表3中可以看出,在显著水平为0.05的前提下,由于F统计量的观察值远远大于概率P值,则应拒绝原假设,即认为不同学科间的预期收入有显著差异。从表3.4可以看出,第一组包括学科有农学、医学、理工、人文社科;而第二组包括理工、人文、艺术体育。其中理工、人文为两个组共有,其均值在两组中的差距近似,但艺术体育类与其他学科差距比较大。但值得注意的是:在显著性水平為0.05的情况下,第一组相似概率0.888远大于第二组相似概率。因此可认为在学费标准上除了艺术体育类外,其他学科之间没有太大差别,用Scheffe检验方法检验两两学科之间学费标准均值的相似性。
从表5(见下页)可以看出,学费标准的差异主要由艺术体育类的高学费引起的,而其他学科之间学费标准是没有多大差别。在各学科间预期收入的方差分析中可以看到农学、人文社科等学科与理工、医学和艺术体育类学科之间差异较大。这就比较清晰地反应了各学科之间预期收入是有差别的,而当前学费标准基本是相同的。因此不符合收益成本对等原则。
下面使用相关分析法分析各学科内部的成本收益关系。相关分析是研究变量之间紧密关系程度的一种统计方法。而相关系数以数值的方式精确地反映两个变量之间线性关系的强弱程度。在此采用最常用的Pearson相关系数分别对前面所划分的五类专业的收益与成本关系进行相关分析。
(1)理工科类
表6(见下页)是相关分析的主要结果,从表中可以看出,两个变量的Pearson相关系数为-0.069,呈负相关,但接近于零,而且表中的P值概率为0.525,大于0.10,表明这种相关性并不明显。因而可以得出结论:理工科类学生预期收入与学费成本是不匹配的。
(2)其他学科
关于其他学科收入与成本的相关性,由于计算方法类似,此不一一列出。总的趋势是:各学科收入与学费之间都有微弱的正相关性,但都不是很显著。
模型三:学费标准的确定模型
合理学费标准的设定应与预期收入存在较强的正相关性;而在国家投入费用上,学费与国家平均投入也应该有较强的正相关性。因此可以建立以下回归模型: