山東省高等教育收費影響因素及其實證研究

山東省高等教育收費影響因素及其實證研究

一引言高等教育發(fā)展至關(guān)重要，事關(guān)國家高素質(zhì)人才的培養(yǎng)，對整個國家創(chuàng)新能力和社會生產(chǎn)力的發(fā)展具有重要意義，因此高等教育的發(fā)展廣受關(guān)注。隨著高等教育步入大眾化教育階段，在使得高等教育可以惠及越來越多適齡高中生的同時，提高高等教育質(zhì)量成為高等教育發(fā)展過程中的核心目標之一。高等教育質(zhì)量越高，越有利于整體社會的良好發(fā)展。教育經(jīng)濟學(xué)指出高等教育質(zhì)量與高等教育投入成正相關(guān)，即在其他教育條件一定的情況下，高等教育投入越多越有利于促進高等教育質(zhì)量的提升。自我國高等教育收費制度實施以來，政府雖然一直倡導(dǎo)建立以政府投入為主，受教育者個人分擔(dān)為輔，社會捐贈與高校自籌等受益者多方分擔(dān)高等教育培養(yǎng)成本的格局，但實際對于大多數(shù)公立高校而言，高等教育仍然處于依靠政府財政撥款和受教育者學(xué)費的二元教育經(jīng)費籌措階段，因此高等教育收費的恰當與否對于提升高等教育質(zhì)量至關(guān)重要。黨的十九大提出經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的目標，山東省整體也進入了新舊動能轉(zhuǎn)換的新階段，但實踐表明人才成為制約發(fā)展的重要因素之一，經(jīng)濟社會對于高質(zhì)量人才的需求出現(xiàn)新的高潮。因此提高山東省高等教育質(zhì)量，培養(yǎng)高質(zhì)量人才成為目前山東省高等教育發(fā)展過程的重中之重。本文以山東省高等教育為例研究高等教育收費水平與其影響因素之間的關(guān)系，旨在通過分析影響因素的變動趨勢為高等教育學(xué)費的恰當收取提供依據(jù)，以促進提升山東省高等教育質(zhì)量目標的實現(xiàn)。二文獻回顧國內(nèi)學(xué)者對于高等教育收費影響因素的研究文獻較多，在研究方法上大致分為定性研究和定量研究兩個方面。定性研究方面的研究成果很多。曾道榮、張諦［1］分析指出制定高校收費標準應(yīng)考慮以下因素：高等教育生均培養(yǎng)成本、居民收入水平、政府財政水平以及與之匹配的大學(xué)生資助體系的完善程度。傅維利、劉偉［2］在高等教育學(xué)費定價的理論研究中指出高等教育生均培養(yǎng)成本、高等教育的收益率、學(xué)生及其家庭的承受力和社會經(jīng)濟發(fā)展水平對高等教育學(xué)費定價有重要影響。劉文曉、胡仁東［3］指出除卻生均培養(yǎng)成本是影響高校學(xué)費最直接的計量基礎(chǔ)外，財政投入、學(xué)生及其家庭的支付能力、教育收益等眾多因素也直接或間接地對收費標準的核定產(chǎn)生影響。忻紅、吳清萍［4］指出在限漲令到期后各地上調(diào)高等教育收費標準的大環(huán)境下，高等教育收費標準調(diào)整主要是由于高等教育生均培養(yǎng)成本的影響，但收費標準調(diào)整的同時應(yīng)考慮所在地區(qū)的城鄉(xiāng)居民收入水平。而伍海泉［5］更是從整體的分析角度指出影響高等教育收費的因素相互之間不是孤立的，而是相互聯(lián)系成一個整體對學(xué)費形成影響；在這個體系中，生均培養(yǎng)成本、教育收益、私人與公共教育選擇直接影響收費水平，其他因素通過直接或間接地影響這四大因素而作用于學(xué)費水平的制定。對高等教育收費影響因素進行定量研究也越來越多。王同孝、金發(fā)起［6］運用多元回歸發(fā)現(xiàn)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入、高等教育供給和高等教育需求對學(xué)費水平有顯著影響，并利用曲線回歸模型對未來三年我國高等教育領(lǐng)域的學(xué)費水平區(qū)間進行了預(yù)測。喬資萍［7］利用一元回歸與多元回歸方法從定量方面分析了影響高等教育收費的因素，回歸結(jié)果顯示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、生均培養(yǎng)成本、居民收入水平、高等教育需求與供給都對收費水平有顯著影響作用。葉仁玉等［8］通過建立廣義嶺估計模型得出生均學(xué)費水平與生均培養(yǎng)費用、生均國家撥款顯著相關(guān)的結(jié)論。而后黃海敏［9］利用2005年31個省份的橫截面數(shù)據(jù)進行實證研究發(fā)現(xiàn)學(xué)費標準與教育經(jīng)費支出、社會捐贈水平、財政性教育經(jīng)費撥款、居民收入水平顯著相關(guān)，并指出家庭對高等教育成本分擔(dān)程度取決于某省家庭經(jīng)濟發(fā)展水平。國內(nèi)學(xué)者對于高等教育收費影響因素的研究大多是從定性方面展開，有少數(shù)學(xué)者從定量的方面對其進行研究，但年份久遠且方法較單一，主要是運用曲線回歸與嶺回歸，而且定量研究主要是對學(xué)費水平進行預(yù)測，鮮有從影響因素的變動趨勢方面來研究收費的調(diào)整問題。因此，本文在此基礎(chǔ)上，通過主成分回歸方法，在前人研究成果的基礎(chǔ)上選取影響高等教育收費的基本要素，構(gòu)建實證模型，從定量層面分析各影響因素是如何對收費水平產(chǎn)生影響的，以便為后期高等教育收費水平的合理確定提供數(shù)據(jù)上的支撐。三實證研究（一）變量的選擇1.選擇研究變量的原則在已有文獻的基礎(chǔ)上找出影響高等教育收費的基本要素是構(gòu)建計量模型的關(guān)鍵。因此在進行實證研究的變量選擇過程中，我們要明確選擇研究變量應(yīng)該遵循的原則，以便更好地為構(gòu)建模型進行實證分析做好準備。首先要遵循定量性原則，變量的選取要有明確的數(shù)值表達式，以便可以進行定量研究，缺乏可測量性的定性研究變量在實證過程中缺乏意義。其次遵循權(quán)威性原則，選取的定量性變量應(yīng)該具有權(quán)威性，以便加強實證結(jié)果的可信度和可靠性。其次要兼顧簡便性原則，選取的變量數(shù)值最好可以從原始資料中直接獲得，或者經(jīng)過簡單的轉(zhuǎn)化獲得，以便可以最大程度保留原始數(shù)據(jù)信息，增強結(jié)果的可信度。最后指標的選取盡量做到公開性，數(shù)據(jù)最好可以通過公開渠道獲得，以便增強數(shù)據(jù)的真實性和有效性，增強結(jié)果的說服力。根據(jù)以上原則，本文選取生均培養(yǎng)成本、財政性教育經(jīng)費投入、居民收入水平三項作為基本影響因素進行實證研究。關(guān)于前人提到的高等教育供給、高等教育需求和高等教育質(zhì)量、高等教育收益率在此我們不做相關(guān)的研究。一方面衡量高等教育質(zhì)量是一個綜合性的復(fù)雜過程，很難用單一的指標全面反映其對收費的影響；另一方面高等教育質(zhì)量主要通過影響培養(yǎng)成本來形成對收費的影響，所以在此不再進行單獨的研究。而居民對于高等教育的需求和供給程度對于具體一個省內(nèi)而言很難找到合適的定量研究指標。另外，對于高等教育私人收益率的測算很難做到精準，在此我們均不做相關(guān)研究。但是并不代表這幾項因素對學(xué)費的影響不重要，相反大眾對于高等教育的需求和提升高等教育質(zhì)量的需要正是學(xué)費變動的動力所在。2.高等教育生均培養(yǎng)成本指標關(guān)于高等教育領(lǐng)域的生均培養(yǎng)成本的界定一直都是頗具爭議的，教育部門的相關(guān)文件中目前只有2005年的《高等學(xué)校教育培養(yǎng)成本監(jiān)審辦法》中對高等教育生均培養(yǎng)成本的計算做出過較為明確的規(guī)定；文件指出高校教育培養(yǎng)成本由人員支出、公用支出、對個人和家庭的補助支出、固定資產(chǎn)折舊四部分構(gòu)成；生均培養(yǎng)成本等于高校教育培養(yǎng)成本與當量學(xué)生人數(shù)之商。但迄今為止并沒有任何相關(guān)部門披露過生均培養(yǎng)成本的具體核算過程，因此不管是相關(guān)政府部門還是在學(xué)術(shù)界，目前大家都無法講清楚具體的生均培養(yǎng)成本是如何計算得到，所以在該指標的選取過程中我們從我國對高校教育經(jīng)費支出的統(tǒng)計口徑出發(fā)，選用生均教育事業(yè)費支出近似代替生均培養(yǎng)成本［10］。3.高等教育財政性教育經(jīng)費投入指標研究高等教育領(lǐng)域教育經(jīng)費中的財政性教育經(jīng)費投入力度時，有微觀和宏觀兩個方面。微觀指標是指單一的政府部門對于普通高等教育經(jīng)費投入即公共財政預(yù)算安排的教育經(jīng)費投入力度；宏觀指標是指應(yīng)用我國高等教育教育經(jīng)費收入來源統(tǒng)計口徑中的國家財政性教育經(jīng)費投入總力度，表示財政性教育經(jīng)費對于高等教育的投入力度。根據(jù)歷年來教育經(jīng)費統(tǒng)計口徑的一致性，國家財政性教育經(jīng)費投入主要包括公共財政預(yù)算安排的教育經(jīng)費、政府性基金預(yù)算安排的教育經(jīng)費、企業(yè)辦學(xué)中的企業(yè)撥款、校辦產(chǎn)業(yè)和社會服務(wù)收入用于教育的經(jīng)費。為了更加全面地反映財政性教育經(jīng)費投入對生均收費水平的影響，本文選用公共財政預(yù)算安排的教育經(jīng)費在教育經(jīng)費中的占比和國家財政性教育經(jīng)費投入在教育經(jīng)費中的占比兩個指標進行實證研究。4.居民收入水平指標除卻從2013年至今對于居民收入水平的統(tǒng)計是按城鄉(xiāng)居民一體化綜合反映城鄉(xiāng)居民收入水平外，以前年份均是對城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民收入水平分別核算。為了從整體和城鎮(zhèn)、農(nóng)村三方面分別反應(yīng)居民收入水平對收費的影響作用，我們選取三個指標作為居民收入水平的實證研究變量，一是人均國內(nèi)生產(chǎn)總值指標代表全省經(jīng)濟發(fā)展水平和整體居民的收入水平，另外兩個指標是城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入，兩者分別代表城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民收入水平。在以下實證分析過程中，Y代表山東省高等教育生均收費水平，X1表示生均培養(yǎng)成本，X2表示國家財政性教育經(jīng)費投入在高等教育總經(jīng)費中的占比，X3表示公共財政預(yù)算安排的教育經(jīng)費在高等教育總經(jīng)費中的占比，X4表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，X5表示農(nóng)村居民人均純收入，X6表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。（二）模型構(gòu)建與實證1.數(shù)據(jù)的來源與處理利用山東省1998年至2015年的數(shù)據(jù)對山東省公辦高校平均收費水平與其影響因素的關(guān)系進行實證分析，數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份的《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》和《山東省統(tǒng)計年鑒》。主成分分析方法主要解決原始變量之間的多重共線性問題，其采取降維思想，將多個指標運用一定的統(tǒng)計方法轉(zhuǎn)化為幾個具有代表性的綜合指標來反映問題，每個綜合指標都是原始指標的線性表達式，并且彼此之間不再具有相關(guān)性。因此，首先對原始變量之間進行相關(guān)系數(shù)檢驗，以驗證變量之間確實存在多重共線性而有進行主成分分析的必要。其次，為消除不同變量之間因單位不同帶來的影響，對數(shù)據(jù)進行標準化處理后進行KMO抽樣適度測定和Bartlett球型檢驗，以驗證是否滿足進行主成分分析的條件；最后對原始變量通過主成分分析方法確定主成分個數(shù)，提取主成分，將提取出來的主成分作為自變量與因變量進行回歸分析并進行還原，以得到原始變量對收費水平的影響結(jié)果。2.數(shù)據(jù)降維與回歸分析從表1各原始影響因素之間的相關(guān)系數(shù)檢驗結(jié)果我們可以看出，原始變量之間存在極大程度的相關(guān)性。其中，生均培養(yǎng)成本與其余5個指標具有不同程度的相關(guān)性，與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值水平的相關(guān)系數(shù)均高達0.9以上；國家財政性教育經(jīng)費占比與生均培養(yǎng)成本和預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費占比之間存在相關(guān)性，預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費是國家財政性教育經(jīng)費組成的一部分，導(dǎo)致國家財政性教育經(jīng)費占比與預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費占比之間的相關(guān)性高達0.996；而城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值水平三者之間存在極高的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)達到0.99以上，若直接對原始變量進行回歸則存在多重共線性影響，因此需要通過降維采取主成分分析方法。表1各影響因素相關(guān)系數(shù)檢驗生均成本國家財政性經(jīng)費占比預(yù)算內(nèi)經(jīng)費占比城鎮(zhèn)居民人均可支配收入農(nóng)村居民人均純收入人均國內(nèi)生產(chǎn)總值生均成本10.549*0.482*0.926**0.939**0.919**國家財政性經(jīng)費占比0.549*10.996**0.2700.3360.262預(yù)算內(nèi)經(jīng)費占比0.482*0.996**10.1890.2580.181城鎮(zhèn)居民人均可支配收入0.926**0.2700.18910.992**0.999**農(nóng)村居民人均純收入0.939**0.3360.2580.992**10.998**人均國內(nèi)生產(chǎn)總值0.919**0.2620.1810.999**0.998**1注：*代表在0.05的水平下顯著相關(guān)，**代表在0.01的水平下顯著相關(guān)。|Excel下載表1各影響因素相關(guān)系數(shù)檢驗在統(tǒng)計學(xué)上，分析數(shù)據(jù)是否適合進行主成分分析需要KMO抽樣適度測定和Bartlett球型檢驗滿足一定的條件。KMO抽樣適度測定主要檢驗變量之間的相關(guān)性，其值越大變量之間相關(guān)性越好，偏相關(guān)性越弱，越適合進行主成分分析。一般認為KMO的檢驗值大于0.6即可；Bartlett球型檢驗主要是檢驗原始變量是否呈單位陣，概率一般小于顯著性水平0.01，則適合進行主成分分析。本文通過對數(shù)據(jù)進行標準化處理以后進行KMO抽樣適度測定和Bartlett球型檢驗，發(fā)現(xiàn)KMO值為0.703，Bartlett球型檢驗概率為0.000，由此分析數(shù)據(jù)適合進行主成分分析。如表2所示，根據(jù)原始影響因素的方差解釋結(jié)果我們可以看出，總共有兩個主成分的特征值大于1，即第一個主成分的特征值為4.241，方差貢獻率為70.679%；第二個主成分的特征值為1.710，方差貢獻率為28.493%。而從第三個主成分之后特征值均小于1，即第三個主成分的特征值為0.039，方差貢獻率為0.642%，以此類推可以看出主成分的特征值和方差貢獻率逐漸減小。在進行主成分提取的過程中，主成分個數(shù)的確定一般要根據(jù)兩個條件，特征值大于1或者累計方差貢獻率大于85%，在此我們綜合運用兩種方法確定兩個主成分。分析得出兩個主成分的累計方差貢獻率達到99.172%，基本上很好地反映了原始變量的絕大部分信息。表2全部解釋方差主成分初始值提取值合計方差的貢獻率（%）累計貢獻率（%）合計方差貢獻率（%）累計貢獻率（%）14.24170.67970.6794.24170.67970.67921.71028.49399.1721.71028.49399.17230.0390.64299.814———40.0100.16099.974———50.0010.01799.991———60.0010.009100.000———|Excel下載表2全部解釋方差如表3所示，根據(jù)因子載荷矩陣表可以看出，第一個主成分基本上綜合反映了生均培養(yǎng)成本、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值水平四個指標的大部分信息，對這四個指標的載荷值在0.9以上，我們將這個主成分定義為經(jīng)濟水平指標，這也就不難解釋雖然該主成分在國家財政性教育經(jīng)費占比和預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費占比兩個影響因素的載荷相對較小，但也超過了0.5的原因；第二個主成分是對第一主成分的補充，其對國家財政性教育經(jīng)費占比和預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費占比的載荷較大，在0.8以上，反映了這兩個指標的大部分信息，我們將其定義為財政性教育經(jīng)費投入指標。表3因子載荷矩陣變量主成分12生均培養(yǎng)成本0.985-0.016國家財政性教育經(jīng)費占比0.5760.816預(yù)算內(nèi)教育經(jīng)費占比0.5070.862城鎮(zhèn)居民人均可支配收入0.941-0.335農(nóng)村居民人均純收入0.959-0.266人均國內(nèi)生產(chǎn)總值0.936-0.342|Excel下載表3因子載荷矩陣因此由因子載荷矩陣中的載荷數(shù)值除以原始影響因素總方差解釋表中對應(yīng)的特征值，相應(yīng)特征向量乘以原始影響因素的標準化數(shù)值就可以得出主成分的表達式。F1=0.478×ZX1+0.280×ZX2+0.264×ZX3+0.451×ZX4+0.461×ZX5+0.448×ZX6F2=-0.012×ZX1+0.624×ZX2+0.659×ZX3-0.256×ZX4-0.203×ZX5-0.262×ZX6主成分回歸的思想就是將進行主成分分析后提取出來的主成分作自變量，進而與原始因變量做回歸，以達到消除多重共線性影響的目的。由分析結(jié)果可知抽取出來兩個主成分即F1經(jīng)濟水平指標和F2財政性教育經(jīng)費投入指標為影響生均收費水平的重要因素，在此將其作為自變量和因變量生均收費水平進行線性回歸，根據(jù)多元線性回歸結(jié)果分析其對生均收費水平的影響情況（見表4、表5）。表4多元線性模型回歸結(jié)果模型R值R2修正后的R2F檢驗值顯著性檢驗0.9640.9300.92099.2320.000|Excel下載表4多元線性模型回歸結(jié)果表5回歸模型系數(shù)檢驗結(jié)果模型非標準化的系數(shù)標準的系數(shù)T檢驗結(jié)果顯著性檢驗結(jié)果系數(shù)標準誤常數(shù)-0.00020.0670.0001.000F10.3800.0330.78311.4430.000F2-0.4300.052-0.563-8.2210.000|Excel下載表5回歸模型系數(shù)檢驗結(jié)果由模型整體擬合度的分析結(jié)果我們可以看出，R2為0.930，修正后的R2為0.920，顯著性檢驗值為0.000，即在0.01的顯著性水平下該模型整體通過檢驗，具有統(tǒng)計學(xué)意義，結(jié)果可信。由模型系數(shù)檢驗結(jié)果也可以看出，自變量F1、F2均在顯著性水平0.01下通過檢驗，結(jié)果可信，系數(shù)分別為0.380與-0.430，對因變量生均收費水平具有顯著影響作用。ZY=-0.0002+0.38F1-0.43F2根據(jù)主成分F1、F2與原始變量的線性表達式，可以得到因變量與原始影響因素標準化后的線性表達式。ZY=-0.0002+0.187ZX1-0.162ZX2-0.190ZX3+0.284ZX4+0.264ZX5+0.285ZX6最后