一、高等教育规模应与经济发展相适应 高等教育规模是指在校大学生的人数。在国际上，高等教育规模只统计全日制大学的在校生，不包括电大、自学考试等非学历教育人数。中国的高等教育规模究竟应该有多大？2000年的规模是否已经达到合理水平？这是判断高等教育形势的两个基本问题。高等教育是一国的社会经济活动的组成部分，其发展应当与经济发展相适应，这是符合马克思主义原理的。 从本质上说，高等教育规模问题是由高等教育过程的非市场性质与人才需求的市场化矛盾所引起的。在这一对矛盾中，前一个矛盾方面表现为：教育过程是学生接受专业知识和技能训练的过程，学生与校方不是买卖关系。而家长对子女上大学的要求，反映了社会的需求愿望，这一愿望并非以现实支付能力为基础。从经济学观点看，脱离了支付能力的需求将永远超过供给，因而属于一般供求矛盾。可见，高等教育过程具有非市场性质。而后一个矛盾方面属于劳动力市场供求问题，由于中国的高等教育具有受业教育性质，其产品——学生最终将出现于劳动力市场，这就受到劳动力市场供求规律的制约。因此，虽然高等教育过程具有非市场性质，但最终必须服从市场规律，这就存在着一个与经济相适应的发展规模问题。 经济对高等教育发展的制约作用除了前面指出的原因外，还在于高等教育既是培养人才的活动，又是消耗大量物质资源的活动。 首先，无论是家长付钱，还是政府拨款，从本质上说，高等教育将消耗社会财富。为此，社会必须有一个合理安排，即创造的国民收入中有多少用于高等教育，否则就会产生“挤出效应”。挤出效应是指由于资本过度地由生产领域向非生产领域转移而使生产发展受到限制，经济速度减缓的现象。而高等教育过程的非市场性质决定了政府不能像电视机、空调等产品那样通过市场化来解决供求问题，因为这样做会产生“市场失灵”。这一市场失灵，既可能表现为高等教育的盲目发展而导致资源浪费，也可能表现为因家长无力承担高等教育费用而发展缓慢（如早期西方国家那样）。 其次，盲目扩大高等教育规模会导致投资失败。在正常情况下，投入高等教育的资金是可以通过学生毕业后较高的就业收入来回收的，因而它属于人力资本投资。但如果盲目发展高等教育，大学生超过了社会吸纳能力而就业困难，就会导致投资无法回收而失败，同时会影响社会稳定。这一点，在一些发展中国家，如印度等是有教训的。 总之，高等教育属于人力资源开发，从适应知识经济时代的要求来看它必须超前发展。但教育过程的非市场性质又决定了它具有非营利性，必须置于政府管理和调控之下。而政府管理和调控高等教育的重要方式之一是制定发展规划。因此，高等教育合理规模既是社会理性认识的自我表现，也是国民经济发展的客观要求。我国是发展中国家，是在资金紧缺的情况下发展高等教育的，因此，避免资源浪费尤为必要。 二、高等教育合理规模的测定 高等教育合理规模是指与经济发展相适应的教育规模。为了寻求这一规模，我们采用数理统计方法，对某一年份的各国高等教育规模作国际比较。这样做的好处，一是可以避免个案分析上的片面性，二是可以运用回归分析方法，寻求高等教育发展的一般规律。 （一）分析指标 在具体分析上，以下三项指标具有关键意义： 1.大学生毛入学率，指一国在校大学生（含本、专科）总数占同年龄人口（18-22岁）的比例。这一指标总括地反映一国的高等教育规模。按国际标准，毛入学率只统计全日制高校在校生，不含电大、职大生。 2.城市化率，指城市人口占全部人口的比重。这一指标反映一国的经济发展水平。由于城市的劳动生产力高于农村，所以一国的城市化程度越高，则表明经济越发达。由于城市对大学生的需求远远超过农村，因而从理论上说，城市化程度高的国家吸纳大学生能力强。 3.人均收入水平，指按现有人口计算的一国的国民生产总值(GNP)。这是反映一国经济发展水平的重要指标。从供给方面说，人均GNP高的国家，社会支付大学生成本的能力强。从需求方面说，人均GNP高的国家生产力发达，相应地吸纳大学生的能力强。目前，世行公布的人均GDP采用的是美元，具体有两个体系：一是按官方汇率或市场汇率计算的人均GNP。二是按“购买力平价美元”计算的人均GNP（简称人均PPP）。例如，中国1998年的人均GNP为750美元，而人均PPP为3051美元，就是说，1美元的平价购买力大约相当于2元人民币。设立人均PPP指标，目的是弥补各国因采用不同的货币汇率制度（有的采用官方汇率，有的采用市场汇率制度）和不同物价指数而造成的计算口径上不一的缺陷。本文采用的是按平价购买力美元计算的人均GNP，即人均PPP指标。 （二）人均国民收入（人均PPP）与毛入学率的相关性分析 在我们分析各国的现实高等教育规模时，有两个因素是无法回避的，一是经济因素，二是政策因素。如挪威与瑞士的人均GNP差不多，1998年，前者为26196美元，后者为26876美元，而大学毛入学率却差距很大，前者为62%，后者为34%。因此，如何排除政策因素，客观地反映教育与经济发展之间的规律，这是一大难题。对此，我们试图通过回归分析来实现。 按上述设想，我们将世界银行2000年统计的世界136个国家的数据输入计算机，剔除资料不全的，共有68个国家（见表1），采用指数乘幂、线性和多项式等四种回归分析方法，对上述国家的人均收入水平（即人均PPP）与毛入学率进行了计算，计算结果如表2所示。比较各种方法描出的图形：
