【文章內(nèi)容簡介】 學費單一定價的情況下 ,各個專業(yè)的利益回報與其培養(yǎng)成本不是一個大致相同的比例 ,相同的投入帶來明顯不同的收益 ,導(dǎo)致生源市場上一些專業(yè) “ 冷 ” 下去。 通過使高等教育各個專業(yè)之間的定價差別化能夠調(diào)節(jié)他們各自的供需 ,緩解擁擠局面 ,解決市場問題。假設(shè)現(xiàn)在有兩個本科專業(yè) :國際貿(mào)易 專業(yè)和 地質(zhì) 專業(yè)。學生對這兩個專業(yè)的需求可分別用圖 1和圖 2來表示。假設(shè)初期這兩個專業(yè)的供給和需求曲線以及兩個專業(yè)的價格相同 ,即 P1等于 P2。 由此可得出結(jié)論， 畢業(yè)后獲得的工資待遇 越高，學 費越高，反之，學費越低。 圖 61 國際貿(mào)易專業(yè) 11 P國 際 貿(mào) 易 專 業(yè) 招 生 人 數(shù)P 4S 4S 3P 2L ’ 圖 62 地質(zhì)專業(yè) 地 質(zhì) 專 業(yè) 招 生 人數(shù)價 格PL ”P 1P 3S 2 S 1 假如 國際貿(mào)易 專業(yè)的需求曲線移動到 L’ ,而 地質(zhì) 專業(yè)的需求曲線移動到 L’’ 。如果現(xiàn)在高校使這兩個專業(yè)的價格仍然相同 ,由于價格不變 ,高校的總收益沒有隨之增加 ,因而不能增加工商管理專業(yè)的供給 ,從而出現(xiàn) 國際貿(mào)易 專業(yè)的教師和教學設(shè)施短缺。而在相同價格上 ,地質(zhì) 專業(yè)正好相反 ,出現(xiàn)教師和設(shè)施的剩余。如果考慮到需求增加 ,如果工商管理專業(yè)的學費和各項收費提高到 P4,供給增加到 S4。而 地質(zhì) 專業(yè)的學費下降到 P3高校就會將這個專業(yè)供給減少到 S2。高等教育各專業(yè)價格的變化能緩解供需矛盾 ,使他們各自達到市場均衡 ,提高兩個專業(yè)的辦學效益。 七、 模型二：高等教育學費貸款模式分析 1997 年 ,我國高等學校統(tǒng)一實行招生并軌 ,全面實行了高等教育新的收費制度。 [4]這一制度的實行 ,補充了教育經(jīng)費的不足 ,對保證教育質(zhì)量、擴大辦學規(guī)模起到了一定的 12 作用。但是不斷增加的教育收費 ,給中低收入家庭帶來很大的壓力 ,社會各界反映強烈。 根據(jù)國際比較流行的觀點 ,按照成本 補償與教學活動發(fā)生的時間關(guān)系 ,可把成本補償?shù)膶崿F(xiàn)形式歸納為實時收費制、預(yù)付學費制和延遲付費制 3種。實時收費制是指學生在每學期或每學年初一次性繳納學費。它的好處是確保了學校的經(jīng)費來源 , 該收費方式存在的問題主要是對貧困家庭來說不能及時繳納學費 ,這在普通院校更為嚴重。 為解決這個問題 ,建議學校與學生簽訂貸款、還款協(xié)議 ,學生用未來工作收入償還貸款。這樣既可以為貧困的優(yōu)秀學生提供受教育的機會 ,同時也在一定程度上解決了學校過多壞賬問題。這種方式實質(zhì)上是延遲付費制。 ,主要形式有學生貸款、畢業(yè)生稅、服務(wù)合同、獎學金等 在本 文中 ,僅討論貸款模式 。 [5] 現(xiàn)在我們僅討論貸款模式 。 表 71 農(nóng)村人均收支 [5] 項 目 1990 1995 2020 2020 2020 平均每人年收入 (元 ) 平均每人消費性支出 (元 ) 表 72 城鎮(zhèn)人均收支 [5] 項 目 1990 1995 2020 2020 2020 平均每人年收入 (元 ) 平均每人消費性支出 (元 ) 4998 Dependent Variable: SER01 Method: Least Squares Date: 09/20/08 Time: 19:36 Sample: 1901 1905 Included observations: 5 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. SER02 C Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 根據(jù) EViews 擬合曲線，得農(nóng)村 平均每人全部年收入 (元 ) ： y=+ DurbinWatson stat=,說明變量內(nèi)自相關(guān)性不明顯。 13 P(F=statistic)= 得出整個模型 所以可以得出 y=+ 有 maple程序作圖 : with(plots): plot(*x+,x=0..24)。 年份 圖 71 Dependent Variable: SER01 Method: Least Squares Date: 09/20/08 Time: 19:55 Sample: 1901 1905 Included observations: 5 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. SER02 C Rsquared Mean dependent var 0 Adjusted Rsquared . dependent var 3 . of regression Akaike info criterion 7 Sum squared resid Schwarz criterion 4 Log likelihood 2 Fstatistic 5 DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 9 根據(jù) EViews 擬合曲線，得農(nóng)村 平均每人年消費性支出 (元 )： y=+ with(plots): plot(*x+,x=0..24)。 14 年份 圖 72 Dependent Variable: SER01 Method: Least Squares Date: 09/20/08 Time: 20:01 Sample: 1901 1905 Included observations: 5 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. SER02 C Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 22816628 Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 根據(jù) EViews 擬合曲線，得城鎮(zhèn) 平均每人年收入 (元 ):y=+ Prob(Fstatistic)= =.05,所以 于是 ,利用 MAPLE 擬合曲線 ,程序如下 with(Statistics):with(plots): 15 X := [0, 5, 10, 15, 16]: Y := [, , , , ]: NonlinearFit(a+b*x+c*x^2+d*x^3, X, Y, x)。 XY:=[seq([X[i],Y[i]],i=1..nops(X))]。 g1:=plot(XY,numpoints=100,symbolsize=20,style=point): g2:=plot(+**x^2+*x^3,x=0..24): display(g1,g2)。 y=+**x^2+9667973956596*x^3 年份 圖 73 由 maple 得y=+**x^2+667973956596*x^3 Dependent Variable: SER01 Method: Least Squares Date: 09/20/08 Time: 20:04 Sample: 1901 1905 Included observations: 5 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. SER02 C Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 5504467. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson 16 stat Prob(Fstatistic) 根據(jù) EViews 擬合曲線，得城鎮(zhèn) 平均每人年消費性支出 (元 )： y=+ Prob(Fstatistic)= = with(Statistics):with(plots): X := [0, 5, 10, 15, 16]: Y := [, , , ]: NonlinearFit(a+b*x+c*x^2+d*x^3, X, Y, x)。 XY:=[seq([X[i],Y[i]],i=1..nops(X))]。 g1:=plot(XY,numpoints=100,symbolsize=20,style=point): g2:=plot(+**x^2+*x^3,x=0..24): display(g1,g2)。 1 2 8 4 . 0 8 0 8 8 7 7 4 3 2 0 5 7 2 6 5 0 . 2 5 1 9 1 4 2 6 9 6 1 1 8 0 2 x 5 4 . 1 6 2 9 9 8 5 8 4 0 8 8 8 7 5 0 x 2?? ? ?? ?2 . 6 6 9 2 2 6 9 2 5 2 3 1 2 8 1 0 2 x 3?? ? : = XY [ ], , , ,[ ],0 1 2 7 8 .8 9 [ ],5 3 5 3 7 .5 7 [ ],10 4 9 9 8 .0 0 [ ],15 7 9 4 2 .8 8 [ ],16 8 6 9 6 .5 5 年份 圖 74 由 maple 程序得y=+**x^2+692523128102*x^3 表 73 城鎮(zhèn)平均每人年收入（單位 :元 ） [5] 表 74 城鎮(zhèn)平均每人年消費性支出（單位 :元） [5] 年份 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 年份 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 平均每人年收入 19323 17 平均每人年消費性支出 表 75 農(nóng)村平均每人年消費性支出（單位 :元） [5] 年份 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 平均每人年消費性支出 表 76 農(nóng)村平均每人年收入（單位 :元） [5] 年份 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 平均每人年收入 根據(jù)以上四條擬合曲線 ,可預(yù)測出 2020~2020 年 城鎮(zhèn)平均每人年收入 , 城鎮(zhèn)平均每人年消費性支出 ,農(nóng)村平均每人年收入 ,農(nóng)村平均每人年消費性支出 ,據(jù)此來分析學生四年畢業(yè) 后四年內(nèi)能否還清貸款 ,若能還清貸款 ,說明學費價格是合理的。反之 ,學費價格不合理 . 表 76 年份 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 城鎮(zhèn)平均每人年收入 0 0 0 0 城鎮(zhèn)平均每人年支出 5000 5000 5000 5000 凈流入量 5000 5000 5000 5000 累計凈流入量 5000 10000 15000 20200 農(nóng)村平均每人年收入 0 0 0 0 農(nóng)村平均每人年支出 5000 5000 5000 5000 凈流入量 5000 5000 5000 5000 累計 凈流入量 5000 10000 15000 20200 22319 有上表可得結(jié)論 :對于城鎮(zhèn)學生 ,四年后的 累計凈流入量大于 0,學費對于城鎮(zhèn)學生是合理的 對于農(nóng)村學生 ,四年后的 累計凈流入量小于 0,學費對于農(nóng)村學生是不合理的。 八、模型 3 不同院校、不同批次、不同專業(yè)的高等教育收費定價模型 根據(jù)每年的高考計劃招生表，我們很容