新中国成立以来,高等教育的规模得到了较大的扩张。普通高校和成人高校在校生数从1949年的11.7万上升至1999年的742万,通过高等教育自学考试的毕业生数从1984年的147人上升至1999年的42.2万人。累计达283万人。(注:教育部:《1999年全国教育事业发展统计公报》,《中国教育报》2000年5月30,第2版。段旻雯:《自学考试作用不可替代》,《中国教育报》2000年2月29日,第1版。)但发展并非一帆风顺,其间存在四起三落的波动,尤其是50年代末至70年代初的大起大落波动,给高等教育造成重大损失。当今,面对以高新技术为核心的知识经济时代的到来,一个国家的综合国力和国际竞争能力将越来越取决于教育发展与科技知识创新。许多国家都把振兴教育作为面向新世纪的基本国策。在此形势下,国务院批转的教育部《面向21世纪教育振兴行动计划》明确提出,2010年高等教育规模要有较大扩展,到2010年入学率达到适龄青年的15%。(注:教育部:《面向21世纪教育振兴行动计划》,《光明日报》1999年2月25日,第1版。)该计划吹响了向大众高等教育进军的号角。然而,今后我国的高等教育规模该以什么速度扩张,才能得以健康发展?本文试图以20世纪下半叶我国高等教育学生数和高等教育毛入学率(gross enrolment ratios)的波动为研究对象,通过对高等教育毛入学率的统计分析,探讨我国高等教育50年来规模扩张过程的波动周期、振幅和趋势,预测今后10年的发展趋势。文中的高等教育“学生人数”和“毛入学率”的统计口径是参照教育部发展规划司纪宝成司长在《关于“高等教育毛入学率”问题》一文中所提出的统计新口径加以计算的,即“高等教育学生人数=研究生数+普通高校学生数+成人高校学生数+高等教育自学考试毕业生数×5”,“毛入学率=学生人数÷18~22岁年龄组人口数×100%。”(注:纪宝成:《关于“高等教育毛入学率”问题》,《光明日报》1999年1月16日,第2版。)学生、人口和经济数据摘自教育部的历年教育统计年鉴和我国的人口与经济统计年鉴。 一、高等教育规模扩张过程的波动周期、振幅和发展趋势 任何运动只要有增长就有波动,波动包括周期(cycle)、振幅(amplitude)、趋势(trend)和随机(chance of disturbance)等组成部分。人们通过对事物增长运动过程中周期波动的规律性的把握,对趋势的认识,以及对事物运动过程中所出现的随机变化现象的原因分析,可在遵循事物运动规律的前提下发挥人的主观能动性,去影响该事物的运动进程。笔者是基于这一思想,展开对我国50年来高等教育扩张过程的波动周期、振幅和发展趋势的探讨。 1.周期波动 周期是指事物长期或较长期的增长运动所历经的复苏-高涨-衰落-低谷-复苏这一周而复始的波状循环过程,一般是有规律性的,可测量的。以高等教育学生数的年增长率或者以高等教育毛入学率的年增长率的波动为对象,按照“谷—谷”法划分,在1949~1999年这50年中,中国高等教育规模扩张过程共经历了5个波动周期,最后一个周期(1993~)至今仍处在持续中,详见表1。
从表1可知,无论是使用学生人数还是使用毛入学率都得到相同的周期性。为了便于与国际高等教育规模发展的横向比较,下面我们只选择中国高等教育毛入学率作为对象,继续探讨高等教育规模发展波动的固定周期、振幅和趋势。 2.固定周期与振幅 固定周期是指会重复出现的、周期时间长度和波动幅度相对稳定的有规则性的波动周期。为了更直观地观察高等教育规模扩张过程的周期波动情形,我们将高等教育实际毛入学率值减去毛入学率的多项式趋势(具体可见“方程2”)值后所得到的毛入学率的多项式趋势的残差(residual)制作成图一中的“残差”曲线。同时,我们采用谱分析(spectral analysis)方法,剔除周期波动中的随机因素,结果发现在毛入学率残差的周期波动中,存在一个长度为22年的固定周期。用线性回归分析方法,可得到这个固定周期波动的方程(t为时间,t=0代表1949年): RES[,t]=-0.876cos(πt/11) (1) t:(8.62) 括号内的数字为系数估计的t比率。这个固定周期的波动振幅为0.876个百分点。这个固定周期能解释残差中60%的波动,有相当的可信度。该方程可用图一中的“固定周期”曲线来表示。 图一 毛入学率的残差图及其固定周期
振幅,是指每个周期内高等教育规模增长上下波动的离差。简便、直观的方法是计算每个周期内高等教育规模发展波动的“峰”“谷”之间的落差。从表1来看,50年来我国高等教育学生数增长率的振幅分别为116.1、164.4、19.6、35和14.1个百分位点,同期的高等教育毛入率增长率的5个周期的振幅分别为122、129.5、42.9、30和26.6个百分位点。从这5个周期的振幅可将50年来我国高等教育波动状态简洁地概括为:以1978年改革开放为界,从“大起大落”型转向“平缓”型。