高等教育学费标准探讨

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各专业学费的收费标准 国家财政性教育经费 预算内教育经费 社会团体和公民个人办学
x• 4—— 社会捐款和集资办学经费
x• 5 —— 其他教育经费
b• i —— 相对应的系数
C• —— 学费制定标准
y•yi
i1— 2准
—
学生期望的各专业学费标
a• —— 学校期望的各专业学费标 准
b• —— 的权重系数
• 1.我国大学的收费较发达国家相比生 均费与GDP比值偏高；
• 2.社会收益大而对个人收益小的专业 收取费用较低，而对社会收益小而对个人 收益大的专业收取费用较高；
• 3.不同地区同一专业收费也不一样， 高收入地区收费较高，低收入地区收费较 低。
• 为此政府在制定收费标准时应该考虑以上问 题，以使我国教育体制更加完善。
由图可以看出，我国 普通高校生均学费与人均GDP 的比值总体上呈不断上升的趋 势，1995年~1998年增长幅度 较小（范围在0.20~0.30之内 ），1998年以后出现猛烈增长 ，两年之内从0.28突增至0.50 ，之后两年基本稳定，2002到 2004年内又有小范围的滑落， 但整体上一直处于高水平状态 ，保持再0.45以上。
• 为了顾全学费制定标准C涉及到的两个方面 ，我们把这两个方面看成是对C的影响因素， 分别赋予它们权重a和b，由此得到目标函数：
C a * yi1 b * yi2
结合模块Ⅰ和模块Ⅱ所得的结论，我们可列出如 下所列的约束条件：
yi1 G * R *Q
yi2 yi * Ri
a+b=1 a>0 b>0
• 1.假设收集的数据均真实有效。 • 2.假设不考虑第三批本科国家不给予补助
； • 3.因为《中国统计年鉴》公布有关高等教
育数据的滞后性，我们假设选取2005年 的数据对本论文不构成影响。
定义与符号说明
G• —— 人均GDP
• —— 人均GDP的权重系数
Q• —— 各专业的权重系数
xRx••••xy21i3i费————
• —— 的权重系数
模块Ⅰ
• 基于学生个人支付能力能力制定的学费标 准
• 模型的分析： • 就学生家庭的经济承受能力这个角度来看
，基于能力支付和利益获得这两个基本原 则，我们从影响普通高校学费能力的众多 因素中选取全国人均GDP和学生就读的 专业这两个基本因素进行研究。
• 模型的准备：
1995~2004年我国普通高校生均费和人均GDP统计值 （单位：元）
可以建立如下的多元一次方程：
yi =b1x1 b2 x2 b3x3 b4 x4 b5 x5
• 利用matlab求回归方程，数据见P5表。 • 可得各个系数的值如表：
• 所以，建立的回归方程如下：
• yi =1.0502x1 1.1959x2 1.3108x3 1.3636x4 0.7929x5
• •
C
由 R此i 便G *可Q得*(1到综b)合
(学1.0费50标2x准1 C1.的19取59值x2
1.3108
范围。
x3
1.3636x4
0.7929x5
)
*
Ri
*
b
•
• 然后，我们随机选取了同一区域不同专业，并根据表达式计算这 些专业的学费，结果发现对社会收益大，个人收益小的专业如地 质学的学费范围为：3469.8~3506.3元之间；对社会收益小，个 人收益大的专业如广告设计的学费范围为：7931.0~8014.5元之 间。与通常高校实现的一刀切政策有了明显的优点。
• 2.影响我国普通高校学费标准制定的因素
•
主要因素包括：各方面的承受能力
、高等教育个人收益率、生均培养成本以
及地区差异
•。
• 3.我国普通高校学费标准制定的原则
•
一.能力支付原则，是根据利益获得
者的付款能力来确定负担主体及负担程度
。
•
二.利益获得原则，简言之，谁受益
谁负担，获益多者多负担。
模型假设
模型结果
• 选取同一地区不同专业进行学费制定得到如下 表所示：
• 随机选取湖北地区不同专业制定其学费如下表 所示
模型的评价
模块Ⅰ：在论证指数Q时，我们综合了国内外 的生均学费与GDP的比值，得到修正指数 Q=36%，主观因素较大；关于指数，参阅了其 他的科技文献。并且选用的专业代表性值得商 榷。
y y R 而，得到了学校办学利益的收费标准。
•
在模块Ⅲ中，为了获取i 2最优解i ，我i 们综合了前面两个模块所制定
的收费指标，并分别给予不同权系数，得到最终学费的C表达a式yi1 byi2
• 。然后，我们从学校收费指标的权系数b考虑，利用神经网络得到的区
域划分，根据不同区域而计算出的权系数b的范围。最终得到的表达式
各类地域的权重系数表
• 在这样的情况下，我们就可以定量求出在各 个地区不同专业的收费范围。
• 最终表达式为：
C Ri G*Q*(1b) (1.0502x1 1.1959x2 1.3108x3 1.3636x4 0.7929x5)*Ri *b
• 选取2005年的数据以及以上所得即可求出相应的 结果。
• 首先，我们政府应该适当的加大对教育的投 入，提高我们的人均教育费用。
• 其次，建立特殊生补贴制度，促使大学生的 竞争良性学习，让更多的学生投入到为社会收 益多而自我收益少的事业当中。
• 由于数据的不完整性，我们无法对在校生贫 困人数进行确切的统计，所以我们应当建立适 当反馈机制，使贫困生尽可能的获得国家助学 金的资助或贷款的帮助。
高等教育学费标准探讨
2021年7月22日星期四
问题回顾
•
高等教育属于非义务教育，其经费在世界各国都由
政府财政拨款、学校自筹、社会捐赠和学费收入等几
部分组成。对适合接受高等教育的经济困难的学生，
一般可通过贷款和学费减、免、补等方式获得资助，
品学兼优者还能享受政府、学校、企业等给予的奖学
金。学费问题涉及到每一个大学生及其家庭，是一个
根据上表所列的数据，以各个年份为横坐标，普 通高校生均学费和人均GDP的比值为纵坐标作图
• 模型的建立与求解：
• 1.人均GDP的权重系数Q
• 在此考虑到我国的人均GDP并借鉴国外的 一般平均水平为参照标准。一般国外的学费与 人均GDP的比例是很低的，很多国家公立高校 的学费与人均GDP的比例只占到了5﹪~15﹪。 综合考虑国内外的这一比例，我们取国外的高 校学费与人均GDP的比值为15﹪，国内的为 45﹪，权重系数分别为0.3和0.7。这样我们可 以算出高校学费占人均GDP的一般比例,即 Q=15﹪×0.3+0.7×45﹪=36﹪。
模块Ⅱ
• 基于学校办学利益获得能力的回归模型的 建立
• 模型的分析：
•
综合考虑各种因素，定义学杂费为
因变量，而教育的总经费、国家财政性教
育经费、社会团体和公民个人办学经费、 社会捐资和集资办学经费及其它教育经费
这五项作为自变量，然后利用回归分析的 方法来建立学杂费模型。
• 模型的建立与求解：
x • 通过设分i析为如因下变表量y的，i 数为据第和i(i采=1用,2尝,3试,4,的5)做个法自，变我量们，
比较折中、合理的学费制定标准。
• 模型的准备：
•
地域因素不仅影响着各地区人均GDP的值
进而影响学生的个人支付能力，而且与各高校
经费的来源、预算与支出结构密切相关，因此
在制定高校学费标准时，绝对不能忽略这一至
关重要的因素。按照不同的划分标准对我国的
地区划分有很多种，但是为了让我们的模型更
合理更具有说服力，我们有必要对我国重新进
• 模型的求解
• 选取2005年相关数据（人均GDP和 2005年国家教育财政费用表5.8进行数据 分析，最终获得关于权重a和b与; 最终标 准C的关系。得到的最优得到学费标准。
• 由目标函数
• 根据神经网络模型得到的的对地域划分的原 始数据并且结合层次分析法对3类地域的权值b 的划分范围如下表5.8所示：
敏感而又复杂的问题：过高的学费会使很多学生无力
支付，过低的学费又使学校财力不足而无法保证质量。
学费问题近来在各种媒体上引起了热烈的讨论。请你
们根据中国国情，收集诸如国家生均拨款、培养费用、
家庭收入等相关数据，并据此通过数学建模的方法，
就几类学校或专业的学费标准进行定量分析，得出明
确、有说服力的结论。
行区域划分，在此我们通过建立新的模型来实
现区域的划分。这里采取 自组织竞争网络对区
域进行划分。
神经网络模型的建立
•
将上表的数据做为输入数据建立神经网络
，然后对所建立的神经网络训练到达到我们所
需的要求即可。
神经网络输出数值
区域分类表
以上所得结果代入未做为初试数据的6个省份的数据进行检验结果是很吻合。
• 通过对模型进行检验可得误差 在1%之内。
• 由此可得学校期望的各专业学 费标准：
yi2 yi Ri
模块Ⅲ
• 模型的分析：
•Leabharlann 在前面的两个模块中，我们基于学
生的个人支付能力和学校办学利益获得能
力两个主体方面，得到了各自对各个专业
学费的划分标准的制定方法。接下来我们
就将这两个方面进行综合考虑，求得一个
• 最后，我们从本论文研究方向考虑，为优化高校费用标准的制定 提出参考意见，如建立反馈制度和特殊生补贴制度的建议。
问题分析
• 1.我国教育收费的现 状
• 分析：1996年12月16日颁布的《高等学 校收费管理暂行办法》规定在现阶段，高 等学校学费占年生均教育培养成本的比例 最高不得超过２５％，而有图可以看出我 们国家的比例与会越来越远，由此现行的 高校收费制度存在着相当大的不合理性。
2.几个典型专业权重系数的划分
• 由于我们是从学生的角度来考虑，所以 个人收益大的专业应该占有较大的权重。 于是我们将位于最中间的新闻学设为1， 向右依次为1.1、1.2……1.7，向左依次为 0.9、0.8……0.4。这样我们就得到了各个 专业的权重系数。
• 这样，我们就容易得到不同专业的收
• 费指标：yi1 G * Ri *Q
模块Ⅲ：首先，我们很好的运用模型一和模型二 并且组合成双目标函数；接着，采用自组织竞 争神经网络方法，它能够对输入模式进行自组 织训练和判断，并将其最终分为不同的类型。 与BP神经网络方法相比，这种自组织、自适应 的学习能力进一步拓宽了人工神经网络在模式 识别、分类方面的应用。
给有关部门的报告
• 选取了同一地区不同专业的部分数据 及不同地区同一专业费用进行分析，得到 结果如下：
摘要简介
•
模块Ⅰ中，从学生个人支付能力角度制定合理的学费标准。制定
了修正参数，由此来获取生均学费的修正指标。随后，分析了高校专
业的相关系数，从个人支付能力角度，探讨高校收费与专业的关系，
y G R Q 进一步得到了高校收费标准
•
在模块i1 Ⅱ中，从i学校办学利益获得能力出发，利用回归分析法进
行相关因素的分析,根据专业相关系数来确定学校收取学费的标准。从