胡咏梅 唐一鹏 | 我国“十四五”期间高等教育在校生规模和财政投资规模预测
庆高教研究 CQGJYJ
引用格式：胡咏梅,唐一鹏.我国“十四五”期间高等教育在校生规模和财政投资规模预测[J].重庆高教研究,2019,7(1):10-22.基金项目：国家自然科学基金面上项目“后4%时代中国高等教育财政投资规模与配置结构研究” (71573020) ；国家自然科学基金青年项目“公共高等教育支出对经济增长的影响研究:人力资本与技术创新效应” (71704115)作者简介：胡咏梅， 女，安徽六安人，北京师范大学教授，博士生导师，主要从事教育经济学研究；唐一鹏，男，江苏盐城人，首都师范大学讲师，博士，主要从事教育经济学研究。
摘 要：财政性教育经费占GDP比例4%是我国1993年就提出的20世纪末需要达成的目标，但直到2012年我国教育财政投入才步入“后4%时代”。面对高等教育毛入学率的提高和在校生规模的不断扩张，急需对高等教育财政投资规模进行科学预测。基于我国近20年的经济增速与高等教育发展规模数据，采用两阶段回归 (2SLS) 方法，对“十四五”期间 (2021—2025年) 我国高等教育学生规模和财政投资规模进行预测， 结果发现：在“十四五”期间，我国高等教育仍将处于蓬勃发展期，到2025年高等教育毛入学率有望超过60%，各级各类在校生人数有望突破5 000万；在“十四五”时期，若我国经济保持稳定增长 (6.5%到5.5%) ，则我国高等教育财政投资比例的变动区间为1.046%到1.194%，高等教育财政投资规模的变动区间将在10 366亿元到15 614亿元之间。因此，学术界和教育行政管理决策部门应加强高等教育事业发展的预测研究，为政府积极应对高等教育事业发展，特别是毛入学率的提高和在校生规模的扩张做好决策支持。此外，政府应当科学估算高校办学成本，按照高等教育成本分担原则合理设计生均综合定额和不同类型、不同质量高校的学费标准，提高高等教育财政充足性，逐步建立高等教育生均经费增长的长效机制。关键词：“十四五”；高等教育在校生规模；高等教育财政；高等教育投入
一、问题提出
1993年我国提出要在20世纪末实现财政性教育经费占GDP比例4%的目标, 但直到2012年才真正得以实现。从2012年开始, 我国已经连续多年保持财政性教育经费占比达到4%以上, 而且呈现稳步提升的态势。“后4%时代”的教育财政问题引起了教育学界的极大关注, 不仅有学者探讨我国公共教育财政支出的走向, 以及教育投入长效保障机制建立的问题, 也有不少学者关注高等教育财政投资的问题。然而, 对于教育财政投入的预测研究却并不多见, 有关高等教育财政方面的预测研究更为罕见。过去20多年, 我国高等教育经历了扩招浪潮, 获得了快速发展, 无论是本专科生规模还是研究生规模, 都呈现出高速增长的态势 (如图1) 。1995—1997年, 我国高校的招生规模一直处于平稳发展期。从1998年扩招开始, 本专科生规模达到341万人, 研究生规模达到20万人, 随后一路快速增长, 到2014年, 本专科在校生规模高达2 548万人, 研究生在校生规模高达185万人, 分别是1998年的7.47倍和9.25倍。在学生规模保持高位增长的同时, 是政府财政投入力度的不断加大。从图2中可以看出, 在扩招前的1995年, 我国普通高校预算内财政投入仅为182亿元, 占GDP总量的0.30%;到2014年, 高等教育财政投入达到4 677亿元, 是1995年的25.7倍, 占GDP总量的比重也稳步提高到0.74%, 是1995年的2.5倍。因此可以认为, 我国政府对于高等教育的财政投入无论是在绝对量上还是在相对量上都在逐年增加。图1 我国本专科、研究生在校生规模 (1995—2014年) 高等教育财政投入的快速增长体现了国家对高等教育的重视。近20年来, 我国高等教育处于快速发展时期, 通过先后实施“211工程”“985工程”“2011协同创新计划”“双一流”建设等高等教育重大工程项目, 国家投入了大量的财政资金支持高校发展, 使得我国高校在国际上的影响力快速提升。美国US News发布的2018全球大学排行榜显示, 中国共有136所高校上榜 (含港澳) , 位居世界第二, 充分说明了我国高等教育重大建设所取得的显著成效。习近平总书记在十九大报告中指出, 内涵式发展、“双一流”建设将是未来我国高等教育发展的重中之重。然而, 自2012年我国GDP增速首次低于8%, 此后一路走低, 进入经济发展“新常态”后, 国家财政资金对高等教育投入的支持力度相对其他学段的投入在下降 (如图2) 。《2016年全国教育经费执行情况统计公报》数据显示, 在各级教育生均公共财政预算教育事业和公用经费支出上, 普通高校增幅最慢 (教育事业费增幅仅为3.33%) , 生均公用经费的增幅甚至为负, 这无疑将影响今后我国高等教育事业的稳步发展。因此, 我国政府能否持续为高等教育提供充足的财政支持成为亟待研究的问题, 值得研究者们根据我国高等教育和经济发展的历史数据进行科学合理的预测研究, 以期为我国政府在未来制定高等教育财政政策时提供参考。图2 我国高等教育财政投入及其占GDP的比重 (1995—2014年)
二、文献回顾
教育对于经济社会的发展具有基础性和先导性作用, 因此教育财政经费的预测是国际教育政策研究者共同关注的问题。国际上对于教育财政的预测研究多聚焦投入的绝对量, 即教育财政投入规模, 而国内学者则一直较为关注相对量, 如教育财政占GDP比重等。实际上, 教育财政投资规模的确定与教育财政投资比例密切相关, 教育财政投资比例反映政府对公共教育事业的重视和努力程度。一旦教育财政投资比例确定, 政府对于教育的财政投资规模亦即确定, 政府从财政支出的“大蛋糕”中应当分配给教育的份额也就明确了。比如, 岳昌君和丁小浩、刘泽云和袁连生等学者都曾经运用计量经济模型对2010年和2020年我国教育投资的合理比例进行过预测。在高等教育方面, 国内学者一直较为关注高等教育财政的现状研究和比较研究, 但是对于未来高等教育财政投资的预测研究相对较少。在这方面, 著名经济学家厉以宁曾经在早年做过非常有益的探索。他的主要建模思想是学生规模决定投资规模, 因此根据高校在校生人数的历史数据构建了预测高等教育投资规模的计量模型, 对高等教育投资规模进行预测。之后, 岳昌君和丁小浩从供给和需求两个角度出发, 基于2000—2007年的跨国数据构建计量模型, 预测我国高等教育财政投资占GDP的比重在2012和2020年分别达到0.81%和0.90%。该研究的主要问题在于未考虑2008年之后全球金融危机对各国财政收支带来的负面影响, 以及2012年以后我国经济步入“新常态”所伴随的结构性减速等新特征。对此, 唐一鹏和胡咏梅利用新近的数据 (2001—2011) 和采用带异质性的面板数据模型进行了修正, 对“十三五”期间我国高等教育财政投资的合理比例和可行区间进行了预测。尽管如此, 随着我国经济社会步入新时代, 既有研究中的许多假设面临着重大挑战, 尤其是有关预测期中我国经济增速这一关键指标的设定。在岳昌君和丁小浩2003年的研究中, 将2008—2020年的人均GDP平均增长率设定为9%, 在唐一鹏和胡咏梅2015年的研究中, 将2016—2020年GDP总量的增速设定为7.5%和6.5%, 这些都与我国经济发展的实际值发生了一定程度的偏离, 对于预测研究的精度造成了不可避免的影响。此外, 既有研究多采用跨国数据构建计量模型, 缺乏对我国高等教育自身发展特点的考量。特别是自2004年以来, 我国民办高等教育发展迅速, 本专科在校生规模突破百万人, 到2013年已经达到550多万人, 占全国高校本专科在校生总人数的18.43%。因而, 民营投资在高等教育总投入中的比重也在逐年增长。以学杂费占高等教育总经费的比例这一指标为例, 该指标在1999年扩招之后便一路攀升, 从21.30%增加到2008年的峰值33.68%, 虽然之后有所下降, 但仍保持在25%以上。那么, 未来几年我国高等教育在校生规模将有怎样的变化?与此相关的教育财政投入的合理规模应当保持在什么范围?这两个问题迫切需要得到科学合理的回答。因为它不仅关系到高等教育的可持续发展问题, 也关系到新时代我国高校顺应经济社会发展对人才需求规格的变化而做出的人才培养体系改革所需要的政府财政资金的支持与保障问题。因此, 本研究拟基于新的时间序列数据 (1995—2014年) 构建计量模型, 以期对即将到来的“十四五”期间 (2020—2025年) 我国高等教育在校生规模、财政投资的比例和规模进行科学预测, 为教育部门和高校提前制定校舍建设规划和师资招聘计划, 以及财政部门合理安排财政资金提供有益参考。
三、数据与模型
(一) 数据及样本描述
本研究旨在利用1995—2014年我国高等教育和经济发展的历史数据对2021—2025年的高等教育在校生规模、财政投资比例和规模进行预测。研究中所涉及的变量主要包括:高等教育预算内经费占GDP比重、GDP增速、学杂费占高等教育总收入比重、在校生规模。上述变量涉及的指标包括:GDP、GDP增速、高等教育经费总收入、高等教育经费预算内收入、高等教育学杂费收入、在校生规模、高等教育毛入学率等。其中, GDP和GDP增速的数据来自《中国统计年鉴》;高等教育经费总收入、高等教育经费预算内收入、高等教育学杂费收入等数据均来自《中国教育经费统计年鉴》中普通高等学校的经费数据 (包括高等本科学校和高职高专学校, 不包括成人高等学校) ;在校生规模数据来自《中国统计年鉴》, 包括普通高校本专科生、硕士生和博士生;高等教育毛入学率数据来自《中国教育统计年鉴》中有关18～22周岁人口接受高等教育情况的统计。主要变量的描述统计结果见表1。由表1可知, 在1995—2014年这20年间, 高等教育财政性经费占GDP比例的均值为0.54, 标准差为0.16, 平均年增幅为5.05%。GDP增速的均值为9.61, 标准差为1.77。高等教育毛入学率稳步增长, 从1995年的7.2%增加到2014年的37.5%, 平均年增幅达到9.17%。学杂费占高校总收入比例也基本保持增长, 从1995年的13.57%增加到2014年的23.27%, 平均年增幅为3.52%。最后, 高校在校生规模保持较高的增长速度, 平均年增幅高达12.64%。
(二) 预测模型设定
对于预测模型的构建, 主要借鉴厉以宁 (1988)预测中国高等教育投资规模的思路, 采用时间序列方法进行建模。基于中国高等教育发展规模和经济发展速度较快的1995—2014年的历史数据, 从高等教育发展适应经济发展速度需求的角度构建高等教育财政投资比例的预测模型, 其具体形式如下:其中Yt是因变量, 表示中国第t年高等教育财政投资比例。STUSIZEt表示第t年的高等教育在校生折合数 (百万人)。dGDPt或者dGDPt-1分别表示第t期或第t-1期的GDP增速。TSHAREt表示学杂费占高等教育经费总投入的比例。Ut和Vt分别是两个方程的随机误差项。模型中加入STUSIZE的原因是由于高等教育现有的发展规模会影响国家对高等教育的投资规模。因而, 模型中纳入高等教育在校生折合数作为自变量。许多国家的实践表明, GDP增长速度与高等教育财政投资增速呈正相关。在经济发展增长期, 国家对高等教育投资增速一般会相对较高, 在经济发展稳定及下降期, 国家会减少或放缓对高等教育的投资。因此, 模型中加入GDP增长率变量 (dGDP) , 反映高等教育投资比例适应经济发展速度的变化。通常情形下, 高等教育规模会受到经济发展水平增速和毛入学率的影响, 因而我们采用联立方程来构建预测高等教育财政投资比例的模型。REDURt为第t年高等教育毛入学率。由于中国高等教育招生计划是由教育部根据高校现有容纳能力以及经济发展需求制定的, 因为每年的高等教育在校生规模的变化受教育部制定的录取率影响, 录取率各地均不相同, 而且尚未纳入中国教育统计年鉴, 故采用毛入学率变量替代。此外, 正如前文中分析指出的, 民办高校在校生规模已经接近全部高校在校生的1/5, 而由于体制原因, 我国民办高校的办学经费主要依靠学费, 受到的财政支持非常有限。为了控制民办高校在校生规模的影响, 应将历年在校生数纳入模型作为控制变量, 但考虑到2002年以前相关统计年鉴中没有民办高校在校生数据, 因此采用学杂费占高等教育经费总投入的比例 (TSHARE) 作为代理变量来控制民办高校在校生规模的影响。
四、实证研究结果
(一) 计量模型的估计结果
借鉴厉以宁 (1988) 从高等教育发展适应经济发展需求的预测思路, 基于我国高等教育发展规模和经济发展速度较快的近20年 (1995—2014年) 的历史数据, 采用两阶段最小二乘法 (2SLS) 进行估计, 结果见表2。模型A与模型B的主要区别在于, 前者在第一阶段回归中使用了当期GDP增速 (即dGDPt) , 而后者在第一阶段回归中使用了滞后一期的GDP增速 (即dGDPt-1) 。回归结果显示, 两个模型的系数较为接近, 特别是在第二阶段, 回归系数非常相似。通过比较两者的R2不难发现, 模型A和模型B在两个阶段回归中的拟合度相差不大, 前者在第一阶段的预测中具有更高的R2, 而后者在第二阶段预测中具有更高的R2。考虑到我国经济规划的特性 (本年度预算根据上年度决算做出) , 此处采用模型B的结果来进行预测。
(二) 样本内预测精度
预测精度是预测科学性的重要保障。为此, 我们根据预测模型的结果, 对样本内 (1996—2014年) 的预测精度进行计算, 主要包括偏差值和均方根误差 (root-mean-square error, 简称RMSE) 两个指标。偏差值是指预测值 (Ei) 对实际值 (Ri) 的偏离程度, 用百分比来表示, 其计算公式为RiEi-Ri×100%。RMSE则能够对预测值和实际值之间的偏离程度进行更为精确的度量, 其计算公式为槡 (∑Ei-Ri) 2/n, 其中n表示样本量。图3的左边呈现了在校生规模的预测值与实际值, 并且提供了预测精度的统计指标。从第一阶段对学生规模的预测结果来看, 在1996—2008年都较为准确, 在2009—2014年的偏差较为明显, 而且偏差程度由负转正。这主要是由于2009年受到全球性金融危机冲击, 我国大学生就业难问题更加凸显, 政府采取了扩招研究生的办法来缓解就业压力, 当年开始推进专业研究生教育, 也给研究生扩招带来契机。2009年研究生招生数高达51.09万人, 比2008年增长14.4%。总体来看, 所有年份的平均预测偏差为6.4%, 而RMSE仅为1.29。这些统计量都表明第一阶段对于学生规模的预测具有较高的精度。类似地, 图3的右边则呈现了高等教育财政投资比例的预测值与实际值。从图上可以看出, 第二阶段对于高等教育财政投资比例的预测结果在大部分年份都没有明显的偏差, 仅在2010年左右出现了明显估计偏差, 尤其是2011年最为明显。对于这种情况, 我们推测有两方面原因:一是由于2011年高等教育在校生规模被低估;二是由于社会舆论和学界关注的“4%”一直未实现, 因而2011年教育财政投入大幅增长, 财政性教育经费占GDP比例达到3.93%, 全国教育经费投入比2010年增加22.02%, 对于高等教育的投入增速更大, 比如生均公共财政预算教育事业费支出增长44.71%, 在各级各类教育的生均经费中增速最大。总体来看, 高等教育财政投资比例在所有年份的平均预测偏差为5.4%, RMSE仅为0.04, 均优于第一阶段对于学生规模的预测。因此, 可以认为所有的预测偏差都在可接受的范围内, 预测模型较为符合我国经济和教育发展的趋势, 预测结果具有较高的精度。
(三) 高等教育在校生规模预测
根据第一阶段回归的结果, 对2021—2025年我国高等教育在校生规模进行预测, 结果见表3。此外, 表3中还呈现了第一阶段回归中两个关键变量毛入学率和学杂费占比的预测值。考虑到这两个变量本身具有一定的内在趋势, 因此采用时间序列递归平滑 (recursive smoothing) 方法进行估计。递归平滑算子方法是基于历史变量自身随时间的变化规律来预测未来发展趋势的一种方法, 在单变量时间序列数据的预测中占据重要地位, 它能够根据数据的历史趋势进行动态的样本外预测 (out-of-sample forecast) 。本文中主要采用hwinters方法, 该方法的优点在于能够通过双参数的调整来优化预测精度。表3 2021—2025年我国高等教育在校生规模的预测结果高等教育毛入学率一直是我国高等教育发展的重要指标。《国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010—2020年) 》 (简称《纲要》) 明确提出, 到2020年我国高等教育毛入学率应达到40%。但实际数据显示, 2010年以后我国高等教育进入跨越式大发展时期, 毛入学率成功实现从30% (2012年) 到40% (2015年) 的跳跃。《中国教育统计年鉴》的最新数据显示, 2016年我国高等教育毛入学率已经达到42.7%, 超前完成了《纲要》所提出的目标。为了符合高等教育此种飞速发展趋势, 我们采用hwinters (0.4, 0.6) 对高等教育毛入学率进行预测, 结果发现2021—2025年我国高等教育将继续呈现出跨越发展的态势, 到2025年毛入学率将达到60.19%。对于学杂费占比这一变量的预测, 需要考虑高校扩招 (1999年) 和民办教育发展的影响 (2004年) 。在对不同的参数组合进行尝试并比较其预测精度的基础上, 最终确定选择hwinters (0.9, 0.1) 的结果, 因为不仅最符合已有变化态势, 而且预测值均值与2004—2014年的历史趋势最为接近。从预测结果来看, 2021—2025年我国高等教育总收入中学杂费的占比将保持在一个较为稳定的水平, 即24%左右。最后考察在校生规模的增长情况。根据实际情况, 研究将经济增速设定为两个水平, 即中高增速 (6.5%) 和中低增速 (5.5%) 。预测结果显示, 如果我国经济保持较高的增长速度, 那么高等教育各级各类在校生规模会保持较快增长, 从2021年的4 174万人增长到2025年的5 020万人, 分别比2016年增长43.30%和73.47%, 年均增长率为4.7%。如果我国经济保持中低增速, 那么高等教育各级各类在校生规模的增长会相对变缓, 从2021年的4 111万人增长到2025年的4 956万人, 分别比2016年增长42.06%和71.26%, 年均增长率为4.5%。由此可见, 只要我国经济保持平稳增长, 在毛入学率逐年递增的情况下, “十四五”期间我国高等教育在校生规模都会呈现快速增长的态势 (如图4) 。图4 2021—2025年高等教育毛入学率和在校生规模预测值
(四) 高等教育财政投资比例和规模预测
前文根据第一阶段的回归结果对几个关键变量进行了预测, 下面将根据第一阶段的预测结果以及第二阶段的回归结果, 对高等教育财政投资比例和规模进行预测, 结果见表4。与第一阶段中对预测期经济增长的假设一致, 此处也考虑中高增速 (6.5%) 和中低增速 (5.5%) 两种情形进行预测, 并且给出中国高等教育财政投资比例和规模的预测值。由表4可知, 如果未来我国经济发展保持中高增速, 则2021年我国高等教育财政投资占GDP的比例将达到1.046%, 并在随后几年稳步攀升至1.187%。如果我国经济发展保持中低增速, 那么高等教育财政投资的比例也会在2021—2025年稳步攀升, 且比例要略高于中高增速的情形。类似地, 如果我国保持经济增速在6.5%的水平, 则2021—2025年的高等教育财政投资总规模将会从10 696亿元增加到15 614亿元, 增幅达到45.98%。当然, 若我国经济增长下降至5.5%, 则到2025年的高等教育财政投资规模也会有所下降, 大约为14 560亿元, 但仍比2021年增加40.47%。
表4 2021—2025年我国高等教育财政投资比例和规模的预测值通过上述预测不难发现 (如图5) , 对于我国来说, 低经济增速不可避免地会带来高等教育财政投资规模的相对缩减, 但是高等教育财政投资占GDP的比例却反而会有所增大。这主要是由于高等教育财政支出具有一定的刚性, 而且高等教育在校生的规模不会由于经济紧缩而发生大的改变。因此, 即便在经济紧缩时, 政府会缩减对高等教育的投入, 但投入所占比例可能反而会更高。图5 2021—2025年高等教育财政投资比例和规模预测值
五、结论与建议
(一) 结 论
我国进入经济发展“新常态”后, 国家对各类人才尤其是高层次创新人才的需求在不断增加, 高校为顺应新时代经济社会发展对人才需求规格的变化, 需要不断探索新的人才培养体系, 而改革探索需要政府财政资金的支持与保障。本研究基于我国近20年的经济增速与高等教育发展规模数据的经验研究, 给出了即将到来的“十四五”时期 (2021—2025年) 我国高等教育在校生规模、财政投资比例和规模的预测结果, 获得了如下3点主要结论:
1. 到2025年, 我国高等教育毛入学率有望达到60%
进入21世纪以来, 我国高等教育一直处于蓬勃发展期, 更是一跃成为世界高等教育大国。相关统计资料表明, 以18～22岁的学龄人口为基数, 我国高等教育毛入学率已在2015年达到40%, 提前5年完成了《纲要》所提出的目标, 为我国迈向高等教育大众化奠定了坚实的基础。通过对高等教育毛入学率的时间序列数据进行预测, 发现在2021和2025年, 毛入学率将分别突破50%和60%, 这一情况需要相关部门在未来的规划中进行提前布局和统筹考虑。
2.“十四五”时期, 我国高等教育仍将处于持续扩张期, 在校生规模有望增加到5 000万人左右
《中国教育统计年鉴》的最新数据显示, 2016年我国高等教育各级各类在校生数 (不含成教) 为2 894万人。本研究的预测表明, 10年之后 (即2025年) , 我国高等教育在校生规模将达到5 000万人左右。在校生规模的快速扩张必然会对高等教育财政投入带来挑战, 相关部门需要制定更加积极的财政政策以保证生均经费的稳定。
3.“十四五”时期, 若我国经济保持稳定增长, 则我国高等教育财政投资规模也能保持稳定增长
根据本文的预测研究, 若我国经济增速保持在6.5%, 则2021—2025年高等教育财政投资比例的变动区间为1.046%～1.187%, 高等教育财政投资规模的变动区间为10 696亿元～15 614亿元。类似地, 若我国经济增速保持在5.5%, 则2021—2025年高等教育财政投资比例的变动区间为1.053%～1.194%, 规模的变动区间为10 366亿元～14 560亿元。因此, 只要我国经济保持相对平稳的发展态势, 都能够为高等教育提供较为充足的经费保障。
(二) 相关建议
根据上述研究结论, 为了更好地保障我国高等教育事业的可持续发展, 为创新型国家建设提供高质量的人才储备, 为建设高等教育强国提供充足的财政资金支持, 本文提出如下3点政策建议:
1. 合理控制“十四五”期间在校生规模, 在确保高等教育质量的前提下促进高等教育规模有序、良性扩张
按照马丁·特罗的理论, 我国高等教育已经进入大众化阶段, 并逐步向普及高等教育的阶段发展。本文的预测结果显示, 如果按照现行的经济增长速度, 我国高校在校生规模在“十四五”期间将迎来高等教育的普及化 (高等教育毛入学率超过50%) 。高等教育普及化一方面能够使更多适龄人口享受高等教育扩张带来的普惠利益, 但另一方面也可能会由于过度扩张而导致高等教育质量的下降以及文凭贬值等一系列问题。实际上, 扩招在我国既是老问题, 但也面临着新局面。从1998年开始本科生扩招, 随后研究生扩招, 直到最近, 2018年教育部再度发文, 要求“适度扩大博士研究生规模”, 可以说高校扩招已经成为我国高等教育发展的“新常态”。但是如何为扩招提供充足的财政经费支持, 以确保有充足的硬件设施、师资力量和较好的教学条件却是一个更为严峻的问题。本文在问题提出部分的数据表明, 近几年我国高等教育生均经费已经面临较大压力, 所以政府应当合理控制高校在校生规模的扩张, 为高等教育质量提升提供有力保障。
2. 科学估算生均成本, 按照高等教育成本分担原则合理设计生均综合定额和不同类型、不同质量高校的学费标准
由于我国高校内部一直没有建立内部成本核算制度, 因此高校提高财政资金使用效率、降低办学成本的动机弱化, 很容易出现年度预算高估、年底经费结余过多的情形, 导致资金的闲置甚至年底突击花钱的浪费现象。2007年发布的《国家发展改革委关于公布中央部属高校学费标准的通知》已经过了5年的学费冻结期限, 但很多省区高校学费政策仍然没有调整, 维持在3 000～5 000元/学年, 而物价水平和教职工工资随着GDP增长而不断攀升, 生均成本必然随之快速增长。同时, 我国现行的学费水平在不同层次、不同质量的高校间没有体现出应有的差别, 这既不利于公平又不利于高校办学效率的提高。因此, 急需科学估算各类高校办学成本和生均综合定额, 为高等教育财政拨款提供可靠数据。此外, 还需要按照高等教育成本分担原则, 对不同类型、不同质量的高校分别制定学费标准, 保障高校稳定的收入来源。
3. 加大高等教育财政资金投入, 逐步建立高等教育生均经费增长的长效机制
本文对于2021—2025年的高等教育财政规模预测结果表明, 只要我国经济发展保持稳定增长态势, 我国政府就有能力保障高等教育财政投资规模的逐年增长。但是, 如果不合理规划增量资金的使用方式, 那么仍然会出现生均公用经费负增长的尴尬局面。因此, 政府应该考虑建立健全高等教育生均财政预算经费逐年增长的长效机制。更为重要的是, 创新型国家和世界一流大学建设的客观要求必然使得未来我国高等教育财政经费要向一批重点高校和重点学科倾斜, 因此我国政府应该科学规划增量资金的使用方式, 在确保公平的基础上提高增量经费的使用效益。
六、结 语
高等教育事业的健康稳定发展离不开政府的科学规划和政策引导, 而对高等教育事业发展指标的科学预测则是政府制定发展规划以及财政投资政策的重要基础。目前, 在高等教育研究领域对预测研究的重视程度还不够, 导致预测研究在数据、方法、成果等多个方面都存在局限, 无法为高等教育管理部门提供准确的信息, 政府规划更多地停留在历史数据和经验判断上, 无形中制约了高等教育的发展。展望未来, 大数据、云计算等新技术正在崛起, 国内高等教育学者应当紧跟时代步伐, 不断开拓创新, 充分利用新技术、新手段开展预测研究, 以更好地支持和促进我国高等教育事业发展规划的科学性和前瞻性。
