高等教育体系健康状况与可持续性评估及预测

秦家辉 陈玖豪 杨智豪

摘 要：高等教育制度的核心是高等教育竞争力，属于国际竞争力范畴，因此拥有一个健康和可持续发展的高等教育体系对一个国家来说具有重要的战略意义。在现实中，高等教育体系存在着许多内外部因素，因此本文选取了15个指标进行评价和分析。本文运用因子分析法提取4个公因子，建立健康—可持续性模型，并算出18个样本国家的综合评价分数。基于灵敏度分析结果，本文运用了向量自回归的方法对中国未来五年高等教育体系发展状况进行了预测。中国近10年来发展迅速，高等教育体系具有巨大的潜力。在发展的同时，应当健全人才引进机制，扩大研发投入比重，为高等教育发展做出持续努力。

关键词：高等教育体系;因子分析;向量自回归

1 绪论

教育是一个国家的重要基础工程，高等教育是其重要的组成部分。良好的高等教育体系可以为高校和科研机构提供优质发展环境，保证高层次人才的持续供给。高等教育体系是指高等教育机构和中等以上学生所需的人员和基础设施。高等教育的核心是高等教育的竞争力，高等教育的竞争力属于国际竞争力范畴。1997年，经济合作与发展组织（经合组织）提出，国际竞争力是“一个国家在符合国际市场测试标准的自由公平市场上生产商品和服务的能力，同时保持和扩大本国人民的实际收入”。高等教育竞争力的概念来自国际竞争力领域，因此，在思考构建高等教育体系时，主要考虑人才培养质量、学术创新能力、社会服务能力、国际化水平、政府政策支持、国民教育指数和國民经济发展状况七个要素。

2 文献综述

高等教育体系评价是近年来国际学术界的热点话题。第一，高等教育与国民经济发展的关系。Lane J设计了一个关于高等教育在经济发展中的作用的测试，考察了大学与经济增长和国家竞争力之间的关系[1]。Dill D分析了公共政策对知识经济和高等教育体系的影响[2]。第二，高等教育体系建设指标与大规模比较研究。ANATOLI A通过选择来自联合国教科文组织数据库的12项与高等教育有关的指标，对全球32个国家的高等教育质量进行了排名[3]。第三，高等教育竞争力的比较研究。PAVLIN S调查了欧盟国家一万名大学毕业生的就业能力[4]，CARNOY M使用产品指数法研究了金砖国家工科学生的教育质量[5]，Aldrich a[6]对“金砖国家”的人力资本水平进行了比较研究。

3 指标选取与权重计算

3.1 内部因素

内部因素由反映高等教育竞争水平的指标构成。其中，人才培养质量包括两个二级指标：国际获奖人数和每千名就业人数中研发人员总数。学术创新能力包括两个指标：ESI排名数据和顶尖大学数量。ESI排名包括论文总数、被引论文总数、篇均引文数和高水平论文数四个二级指标，这四个指标都能反映国内高校和科研机构的学术水平。社会服务能力代表高等教育系统参与国民经济和创新活动、满足社会需求的能力，体现在高等教育是否满足经济需要上。在现有数据的基础上，本研究最终选取了9个高等教育评价指标。

3.2 外部因素

外部因素是指影响高等教育发展环境的因素。经济发展是一个国家高等教育体系发展环境的重要背景。我们用人均GDP作为衡量一个国家经济发展的指标。其中，政府政策支持是保持教育体系有效运行的必要物质条件，主要体现在政府财政对高等教育的投入规模上，主要包括公共教育支出总额占GDP的比重，大学生人均支出占国民生产总值的比重，公共教育支出占政府支出的比重，研发支出占人均GDP的比重。此外，我们选择了入境流动率来反映国家高等教育体系的国际化水平。此外一个国家的教育公平具有重要意义，我们选择高等教育毛入学率和高等教育毕业率来衡量该国高等教育的公平性。在现有数据的基础上，本研究选取了影响各国高等教育竞争力的7个指标。

3.3 数据来源

本文中的所有数据均来自国际当局的统计报告或公共数据库。其中，“ESI论文总数”“篇均引文数”“被引论文总数”和“高水平论文数”均来自ESI数据的7个索引数据库（SCI、SSCI、A&HCI等）上，来自IMD的《2019年世界竞争力报告》中的“高等教育满足经济的需求”，QS世界大学排名中排名前500的大学数据来自QS排名官方网站;“诺贝尔奖、图灵奖和菲尔兹奖国际奖项的数量”全部来自每个评审的官方网站;其他指标，如“高等教育毛入学率”和“入境流动率”，都是基于联合国教科文组织的在线数据。中国的一些数据来自《中国国家统计年鉴》和教育部网站上的公开信息。

4 建立健康—可持续评估模型

4.1 模型公式

因子分析是通过研究相关系数矩阵的关系，找出关键变量来描述原始变量之间的相关性，从而降低维数的一种统计分析方法。本文采用因子分析法，对数据进行标准化处理后，模型公式如下：

本部分对各指标的数据进行标准化处理，然后用KMO统计检验和BARTLETT球面检验对各指标进行检验，其中KMO值为0.793，BARTLETT球面检验p值小于0.01，这16个评价指标的数据适合于因子分析，但发现高等教育毕业率公因子的方差小于0.4，因此省略了这个指标。然后用主成分分析提取因子，最大方差法对15个指标进行旋转。结果发现，有4个因子的初始特征值大于1。累积方差为87.883%。如表1所示：

4.2 模型的应用

本文运用模型比较2010年和2020年样本国家的CES，本文发现美国高等教育系统目前的健康状况是样本国家中最好的，而古巴目前的健康状况是最差的。同时，通过对抽样国家高等教育系统可持续性的评估，本文发现中国高等教育系统的可持续性是最好的，而古巴高等教育系统的可持续性处于负面状态。可以看出，中国近10年的发展率最高，所以作为接下来的预测对象。