■廖霽云，劉妍，紀(jì)明格

（東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，遼寧 大連 116025）

不同國(guó)家擁有不同的高等教育體系。在相當(dāng)一部分國(guó)家，它的高等教育不僅培養(yǎng)本土學(xué)生，同時(shí)每年都吸引了大量的海外留學(xué)生。每個(gè)國(guó)家的高等教育體系都有自己的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，同時(shí)每個(gè)國(guó)家都需要思考在當(dāng)前大流行形勢(shì)下，教育體制經(jīng)過(guò)必要的調(diào)整后，其高等教育體系的哪些方面行之有效，而哪些方面卻有所缺陷。然而，推廣任何新制度所需的體制改革都要求觀察相關(guān)政策在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)的實(shí)施效果，以實(shí)現(xiàn)更健康和更可持續(xù)制度的穩(wěn)定運(yùn)行。

一、HSDI模型構(gòu)建

（一）相關(guān)術(shù)語(yǔ)命名

本文中使用的變量如表1所示。

表1 相關(guān)變量符號(hào)和定義

1.假設(shè)

為量化本文的研究問(wèn)題，HSDI模型基于以下幾個(gè)假設(shè)。以下假設(shè)在多數(shù)情況下正確，或者在政府監(jiān)管下無(wú)可爭(zhēng)議。

假設(shè)1.世界各國(guó)的高等教育制度不受外部因素的干擾和影響。

假設(shè)2.每個(gè)國(guó)家的高等教育體系均獨(dú)立運(yùn)作，并不受其他國(guó)家的干預(yù)。

本文將高等教育體系的影響因素分為外部因素和內(nèi)部因素。同時(shí)，假設(shè)被研究的國(guó)家不受外部因素影響，故HSDI模型用于探討內(nèi)部影響因素。另外，本文中相應(yīng)數(shù)據(jù)的年份也基于以上假設(shè)進(jìn)行選擇。同時(shí)，該模型假設(shè)每個(gè)國(guó)家的教育體系獨(dú)立運(yùn)作，不受不同國(guó)家之間的惡意競(jìng)爭(zhēng)所影響。

2.HSDI模型

本文基于“基于人類可持續(xù)性發(fā)展指數(shù)的從1990年到2010年中國(guó)人類環(huán)境的可持續(xù)性評(píng)價(jià)體系”研究，應(yīng)用HSDI模型評(píng)估高等教育體系的可持續(xù)性和健康性。該模型的創(chuàng)新之處在于對(duì)可持續(xù)性的評(píng)估，與一般評(píng)估模型相比，HSDI以可持續(xù)發(fā)展指數(shù)為切入點(diǎn)，使得最終的綜合評(píng)估結(jié)果更符合可持續(xù)發(fā)展的要求；同時(shí)對(duì)原始模型數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分析和優(yōu)化，能夠使評(píng)價(jià)結(jié)果更符合現(xiàn)實(shí)[1-2]。

本文從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和教育環(huán)境三個(gè)方面評(píng)估高等教育系統(tǒng)的可持續(xù)性和健康性，指標(biāo)取值范圍為[0,1]，數(shù)值越大，可持續(xù)性越高。

3.指標(biāo)解釋

HSDI的具體計(jì)算方式如下:

模型的主要指數(shù)為 SI、ECI、GDPI，通過(guò)數(shù)據(jù)處理和二級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化，獲得一級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)；將一級(jí)指標(biāo)代入HSDI模型為相關(guān)國(guó)家的高等教育體系的可持續(xù)性和健康性評(píng)分。

4.社會(huì)層面（SI）

社會(huì)層面的二級(jí)指標(biāo)包括:就業(yè)率（EMR）和知識(shí)轉(zhuǎn)化指數(shù)（KT）。

就業(yè)率是指接受過(guò)高等教育的學(xué)齡人口的就業(yè)率。它旨在反映接受高等教育的學(xué)生的社會(huì)效益，即他們的生活是否能夠做到自給自足，他們是否能在當(dāng)下社會(huì)制度中生存，以及他們的存在在未來(lái)是否能對(duì)社會(huì)產(chǎn)生有益的影響。知識(shí)轉(zhuǎn)化指數(shù)指高科技產(chǎn)品的出口占比，可以直觀地反映獲高等教育的學(xué)生的學(xué)業(yè)成果產(chǎn)出對(duì)社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益的影響。

5.教育環(huán)境（ECI）

教育環(huán)境的二級(jí)指標(biāo)有:全日制高等教育在校生的教育經(jīng)費(fèi)支出與人均GDP之比（CE）、專利申請(qǐng)數(shù)量（P）、知識(shí)轉(zhuǎn)化指數(shù)（KT）、入學(xué)率（ER）、諾貝爾獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)數(shù)（N）。

CE是教育部公布的“教育財(cái)務(wù)指標(biāo)”開支類別中具有代表性的指標(biāo)，其中教育財(cái)務(wù)指標(biāo)是根據(jù)教育水平、教育機(jī)構(gòu)類型、教育經(jīng)費(fèi)來(lái)源和教育經(jīng)費(fèi)支出類型編制的主要教育財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集，反映了一個(gè)國(guó)家對(duì)投資高等教育事業(yè)的重視程度，也代表了國(guó)家為創(chuàng)造一個(gè)良好的教育環(huán)境所提供的財(cái)政支出量。KT和N表示一個(gè)國(guó)家的高等教育體系為學(xué)生提供的高質(zhì)量教育資源的累積量。ER是一國(guó)高等教育機(jī)構(gòu)的總?cè)雽W(xué)率，能夠良好地反映學(xué)生進(jìn)入高等教育體系的學(xué)習(xí)情況，進(jìn)而通過(guò)可以獲得高等教育的學(xué)生的多少，充分反映一國(guó)整體高等教育體系的總體情況。

值得一提的是，將KT同時(shí)應(yīng)用于SI和ECI兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)，是因?yàn)樗粌H能反映高等教育體系對(duì)社會(huì)效益的有效性，也能反映一個(gè)國(guó)家教育環(huán)境的資源背景。

6.經(jīng)濟(jì)水平（GDPI）

經(jīng)濟(jì)水平（GDPI）即是每個(gè)國(guó)家的GDP的年增長(zhǎng)率。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的年增長(zhǎng)率的計(jì)算方法為按可比價(jià)格計(jì)算的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 （GDP）；GDP增長(zhǎng)率是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的四大重要指標(biāo)之一，用GDP增長(zhǎng)率來(lái)評(píng)估經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展，對(duì)整個(gè)模型具有重要的參考意義。

每一個(gè)不同的二級(jí)指標(biāo)采用不同的加權(quán)方法得到一級(jí)指標(biāo)。

在對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理中，采用熵值法確定其權(quán)重，以便更好地反映SI指標(biāo)的影響。同時(shí)，根據(jù)種種考慮和研究，鑒于CRITIC方法適用于數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)相關(guān)、數(shù)據(jù)量大小不存在的情況，故決定在ECI中使用的二級(jí)指標(biāo)將采用CRITIC方法進(jìn)行權(quán)重的確定。同時(shí)，用rij表示評(píng)價(jià)指標(biāo)i與j之間的相關(guān)系數(shù)；以此方式?jīng)Q定的權(quán)重綜合考量了每個(gè)指標(biāo)之間對(duì)比和沖突的強(qiáng)度。

7.模型構(gòu)建

通過(guò)搜集英美澳三國(guó)2012—2017年各個(gè)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)便于模型的構(gòu)建、檢驗(yàn)優(yōu)化及后續(xù)國(guó)家選擇。其中CE來(lái)自O(shè)ECD.Stat網(wǎng)站的教育財(cái)務(wù)指標(biāo)EAG2020 C1.4章,EMR、KT、CE、P、KT、ER、GDPI來(lái)源于世濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù),P來(lái)源于維基百科。

通過(guò)HSDI模型經(jīng)行計(jì)量評(píng)估，我們發(fā)現(xiàn)美國(guó)高等教育體系可持續(xù)性和健康性得分最高，英國(guó)次之，澳大利亞得分最低。

8.敏感性檢驗(yàn)

在建立模型后，為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，本文對(duì)模型進(jìn)行了敏感性分析。

利用RAND代替7項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)生成了7組樣本數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)隨機(jī)生成100個(gè)樣本。將7組數(shù)據(jù)篩選后帶入模型，得到一組HSDI數(shù)據(jù)，并根據(jù)HSDI和7組自變量，通過(guò)作圖直觀地展示模型的敏感性。通過(guò)觀察圖表可以發(fā)現(xiàn)，HSDI變化不大，因此，模型靈敏度低，穩(wěn)定性強(qiáng)，滿足實(shí)際需要。

對(duì)使用的二級(jí)指標(biāo)分別進(jìn)行敏感性檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)除CDPI在0—1之間線性遞增以外，各級(jí)指標(biāo)均在0.5—0.55之間波動(dòng)，擁有較強(qiáng)穩(wěn)定性。

值得一提的是,與其他擁有兩個(gè)或兩個(gè)以上二級(jí)指標(biāo)的一級(jí)指標(biāo)相比，衡量經(jīng)濟(jì)水平只有一個(gè)指標(biāo):一級(jí)指標(biāo)GDP增長(zhǎng)率。而在HSDI模型中，三個(gè)一級(jí)指標(biāo)是等比的，這無(wú)疑影響了HSDI指標(biāo)的數(shù)值。因此，在模型的敏感性檢驗(yàn)中，GDP增長(zhǎng)率的穩(wěn)定性較差。

（二）HSDI模型應(yīng)用

1.對(duì)澳大利亞高等教育體系的評(píng)估

在利用HSDI模型對(duì)英美澳三國(guó)進(jìn)行初步評(píng)估后，因?yàn)榘拇罄麃喌脑u(píng)估得分較低，故決定對(duì)澳大利亞進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估分析。

為了對(duì)澳大利亞的高等教育體系進(jìn)行更合理地優(yōu)化，決定對(duì)高等教育模型進(jìn)行優(yōu)化。故修改初始模型中的教育指標(biāo)分析方法，將CRITIC方法改為主成分分析方法。主成分分析法獲得數(shù)據(jù)的速度較快，且剔除了相關(guān)性較小的指標(biāo)。在確定主要影響因素后，新計(jì)算得到的指標(biāo)更具代表性，結(jié)果更加合理可信。

表2 所示為三個(gè)國(guó)家在不同層次上的指標(biāo)比較。對(duì)于優(yōu)化后的模型，從綜合指標(biāo)來(lái)看，美國(guó)的HSDI指標(biāo)高于澳大利亞和英國(guó)的HSDI指標(biāo)；即就此三國(guó)而言，美國(guó)在高等教育體系可持續(xù)性和健康性方面指標(biāo)數(shù)值最高，澳大利亞次之，英國(guó)在此方面指標(biāo)數(shù)值最低。

表2 優(yōu)化后的三國(guó)指標(biāo)

2.對(duì)澳大利亞高等教育體系的分析

在以上數(shù)據(jù)中值得注意的是澳大利亞高等教育體系的高CE指標(biāo)和高GDPI指標(biāo)，究其原因須追溯澳大利亞高等教育體系的發(fā)展歷史[3]。

據(jù)調(diào)查了解，澳大利亞早期已經(jīng)從多個(gè)方面對(duì)高等教育體系進(jìn)行了分析研究[3]，并較為成熟[4]。這無(wú)疑為該國(guó)高等教育體系的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，但也需注意其HSDI指數(shù)與英國(guó)和美國(guó)之間的差距。

澳大利亞的GDPI和CE指數(shù)在三個(gè)國(guó)家中最高，很大程度上是因?yàn)殚_展的國(guó)際教育對(duì)澳大利亞社會(huì)和城市發(fā)展有著非常重要的影響；同時(shí)，開展的國(guó)際教育也是確保澳大利亞經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)和地位的主要?jiǎng)恿?lái)源。

澳大利亞統(tǒng)計(jì)局公布的最新數(shù)據(jù)顯示，澳大利亞開展的國(guó)際教育對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)連續(xù)5年實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)增長(zhǎng)，為澳大利亞提供了24萬(wàn)個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)、商業(yè)機(jī)會(huì)，并成為澳大利亞第三大服務(wù)出口產(chǎn)業(yè)。除了巨大的經(jīng)濟(jì)利益，國(guó)際教育已經(jīng)成為澳大利亞努力增強(qiáng)其對(duì)鄰國(guó)的影響力，加強(qiáng)鄰國(guó)關(guān)系并建立全球穩(wěn)定的核心[5]。然而，澳大利亞國(guó)際教育的快速發(fā)展也面臨著兩大挑戰(zhàn):吸引更多的國(guó)際留學(xué)生到大城市以外的地區(qū)學(xué)習(xí)；減少高等教育機(jī)構(gòu)對(duì)國(guó)際留學(xué)生學(xué)費(fèi)作為主要經(jīng)濟(jì)來(lái)源的依賴。而自2020年爆發(fā)的新冠肺炎疫情也加重這兩項(xiàng)挑戰(zhàn)所帶來(lái)的影響。

3.對(duì)澳大利亞高等教育體系發(fā)展的政策性建議

根據(jù)澳大利亞高等教育系統(tǒng)存在的問(wèn)題，認(rèn)為澳大利亞當(dāng)局應(yīng)該關(guān)注高等教育部門的可持續(xù)發(fā)展，使高等教育的利益惠及全國(guó)[5]。

充分發(fā)揮國(guó)際教育優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)國(guó)家高等教育發(fā)展?？紤]到其他地區(qū)高等教育的發(fā)展相對(duì)于大都市來(lái)說(shuō)非常緩慢，加之澳大利亞人口少、出生率低的現(xiàn)狀，高等教育發(fā)展最快和最有效的方式即是利用國(guó)際教育的影響。但澳大利亞留學(xué)生人數(shù)與教育資源在大中小城市的分布不均也是澳大利亞國(guó)際教育面臨的一項(xiàng)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，澳大利亞聯(lián)邦政府應(yīng)該通過(guò)向全球推廣當(dāng)?shù)亟逃?、培?xùn)和研究的優(yōu)勢(shì)來(lái)吸引更多的國(guó)際留學(xué)生。這項(xiàng)政策也可以作為澳大利亞未來(lái)人口計(jì)劃的重要組成部分，用以釋放大城市地區(qū)的人口壓力，也可支持中小城市地區(qū)的人口和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。政府應(yīng)加大在其他地區(qū)的教育投資力度，改善其教學(xué)環(huán)境，利用教學(xué)設(shè)施的改善優(yōu)化吸引更多國(guó)際留學(xué)生在該地區(qū)學(xué)習(xí)和生活。

同時(shí)，應(yīng)當(dāng)分散留學(xué)生來(lái)源，降低高等教育對(duì)留學(xué)生依賴程度。過(guò)度依賴國(guó)際留學(xué)生，尤其是來(lái)自同一國(guó)家的留學(xué)生，使澳大利亞的高等教育機(jī)構(gòu)面臨巨大的金融風(fēng)險(xiǎn)。相關(guān)機(jī)構(gòu)迫切需要采取措施，減少對(duì)國(guó)際留學(xué)生依賴，更要減輕以留學(xué)生學(xué)費(fèi)作為經(jīng)濟(jì)來(lái)源的過(guò)度依賴。因此，聯(lián)邦政府應(yīng)該推動(dòng)大學(xué)發(fā)展多元化的國(guó)際教育戰(zhàn)略，適當(dāng)增加本土學(xué)生的招生規(guī)模，并加強(qiáng)對(duì)留學(xué)生學(xué)費(fèi)的管理。

澳大利亞可以非常規(guī)留學(xué)生輸出國(guó)為目標(biāo)招收學(xué)生，確定新招收的國(guó)際留學(xué)生來(lái)源，相應(yīng)設(shè)立辦事處來(lái)增加國(guó)際學(xué)生招生，并擴(kuò)大獎(jiǎng)學(xué)金計(jì)劃并降低留學(xué)生費(fèi)用。

以上措施可以促使澳大利亞提高生產(chǎn)力，增加勞動(dòng)力數(shù)量，從而提高GDP的增度，扭轉(zhuǎn)GDP增長(zhǎng)放緩的局面，使得支出指數(shù)、專利申請(qǐng)數(shù)量（P）、知識(shí)轉(zhuǎn)化指數(shù)（KT）、入學(xué)率、諾貝爾獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)數(shù)、全日制高等教育在校生的教育經(jīng)費(fèi)支出與人均GDP之比得到改善，以提高HSDI指標(biāo)和其高等教育體系的可持續(xù)性和健康性。

4.未來(lái)指標(biāo)走勢(shì)預(yù)測(cè)和階段性政策規(guī)劃

對(duì)澳大利亞進(jìn)行分析，其數(shù)據(jù)如圖1所示。

圖1 澳大利亞HSDI指標(biāo)走勢(shì)

根據(jù)以上信息預(yù)測(cè)，在2020—2030年間，GDP增速緩慢的狀況將得到改善，生產(chǎn)力將得到進(jìn)一步發(fā)展，勞動(dòng)力數(shù)量穩(wěn)定增加，從而提高GDP增速，扭轉(zhuǎn)GDP增速放緩的趨勢(shì)。適當(dāng)降低高等教育門檻，讓高等教育進(jìn)一步普及，使得入學(xué)率增加并穩(wěn)定保持于90%以上。教育環(huán)境也將得到進(jìn)一步改善，諾貝爾獎(jiǎng)獲得數(shù)、專利申請(qǐng)數(shù)、知識(shí)轉(zhuǎn)化指數(shù)等作為學(xué)術(shù)成果穩(wěn)中有升，吸引更多人對(duì)高等教育的興趣從而走進(jìn)大學(xué)校園，也為國(guó)家發(fā)展作出更大貢獻(xiàn)。與此同時(shí)，更多種多樣的工作崗位也將向完成高等教育者開放，這項(xiàng)舉措將提升就業(yè)率至65%以上。另外，高等教育機(jī)構(gòu)應(yīng)開設(shè)更多樣化的課程和培養(yǎng)方案，相關(guān)機(jī)構(gòu)聯(lián)合政府應(yīng)為高等教育體系中的學(xué)生提供足夠的資金支持，形成更好的教育環(huán)境，同時(shí)能夠提高全日制高等教育在校生的教育經(jīng)費(fèi)支出與人均GDP之比至45%以上。

針對(duì)以上預(yù)測(cè)，對(duì)澳大利亞高等教育體系的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)分析，并對(duì)各二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行線性預(yù)測(cè)，得出合理的實(shí)施時(shí)間表，并根據(jù)每個(gè)二級(jí)指標(biāo)的時(shí)間序列[7]進(jìn)行預(yù)測(cè)。之后基于各指標(biāo)的預(yù)測(cè)，再根據(jù)各成分在不同層次中的累積貢獻(xiàn)率計(jì)算二級(jí)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，加權(quán)得到一級(jí)指標(biāo)，將一級(jí)指標(biāo)的值代入HSDI模型中，可評(píng)估澳大利亞高等教育系統(tǒng)的可持續(xù)性和健康性。

通過(guò)對(duì)2021—2030年HSDI預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，可見HSDI指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，也略有波動(dòng)。HSDI在過(guò)去幾年的數(shù)值均大于初始值，足以說(shuō)明澳大利亞高等教育系統(tǒng)的可持續(xù)性呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，即健康性程度相對(duì)較高。根據(jù)圖2數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，上文所提供的政策性建議將行之有效，并在未來(lái)以更佳的HSDI指標(biāo)呈現(xiàn)。

圖2 2021—2030年澳大利亞的HSDI預(yù)測(cè)指標(biāo)折線圖

二、模型評(píng)價(jià)

在對(duì)HSDI模型進(jìn)行一系列應(yīng)用分析之后，得到如下模型評(píng)估。

（一）模型優(yōu)勢(shì)

1.模型建立的方法簡(jiǎn)單可行，適用于實(shí)際生活。

2.本評(píng)估模型利用數(shù)學(xué)方法正確建立。

3.各級(jí)指標(biāo)所需的數(shù)據(jù)可以隨時(shí)得到。

（二）模型的不足之處

1.經(jīng)過(guò)對(duì)該模型的敏感性分析，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)水平指標(biāo)（GDPI）的穩(wěn)定性較差，對(duì)模型的整體穩(wěn)定性產(chǎn)生一定影響。

2.該模型在經(jīng)濟(jì)水平指標(biāo)的選取方面僅考慮了GDP的增長(zhǎng)率。

3.HSDI模型不能很好地量化外部因素的影響，例如金融危機(jī)、疫情、自然災(zāi)害、宗教等。