【導讀】芆薅羅芀芅蚇膀膆芄蝿羃肂莃袁螆莁莂薁羈芇莁蚃螄芃莀袆肀腿莀薅袃肅荿蚈肈莄莈螀袁芀莇袂肆膆蒆薂衿肂蒅蚄肅羈蒄螇袇莆蒄薆膃節(jié)蒃蠆羆膈蒂螁膁肄蒁袃羄莃蒀薃螇艿蕿蚅膅薈螇螅肁薈蕆羈肇薇蠆螃蒞薆螂聿芁薅襖袂膇薄薄肇肅薃蚆袀莂蚃螈肆羋螞袁袈膄蟻薀肄膀芇螃羇肆芆裊膂莄芆薅羅芀芅蚇膀膆芄蝿羃肂莃袁螆莁莂薁羈芇莁蚃螄芃莀袆肀腿莀薅袃肅荿蚈肈莄莈螀袁芀莇袂肆膆蒆薂衿肂蒅蚄肅羈蒄螇袇莆蒄薆膃節(jié)蒃蠆羆膈蒂螁膁肄蒁袃羄莃蒀薃螇艿蕿蚅膅薈螇螅肁薈蕆羈肇薇蠆螃蒞薆螂聿芁薅襖袂膇薄薄肇肅薃蚆袀莂蚃螈肆羋螞袁袈膄蟻薀肄膀芇螃羇肆芆裊膂莄芆薅羅芀芅蚇膀膆芄蝿羃肂莃袁螆莁莂薁

　　

【正文】 一項分別表示財政撥款、社會籌款、學雜費、學校自籌、城鎮(zhèn)家庭收入、教育花費、辦學經費、辦學水平、辦學質量，由此可以得出，教育花費對學費影響最大，按影響程度系數(shù)從大到小排列如下所示： 辦學質量 辦學經費 辦學水平 農村家庭收入 學校自籌 教育花費 財政撥款 學雜費 社會籌款 其中 財政撥款、社會籌款、學雜費、學校自籌、農村家庭收入、教育花費、辦學水平與學費呈負相關，這些費用越少，那么學費就會越高，而農村居民就越不能承受。其中存在有相等因 子如學校自籌和城鎮(zhèn)家庭收入，說明這二者在考慮辦學水平后，對學費的影響是沒有太大差異的，在這里將農村家庭收入排在學校自籌之前，是因為對于一個農村家庭來說，其收入高低直接影響能否支付高額學費。 對以上結論進行綜合分析可以知道，由于不同地區(qū)經濟發(fā)展狀況不一樣，各類指標對不同等級高校學費的影響情況也不一樣，經過訓練得出其影響程度系數(shù)排列為 :辦學質量辦學經費，辦學水平，生均培養(yǎng)費，家庭收入，財政撥款，學雜費，學校自籌，社會籌款。 五、模型檢驗 問題求解中，模型充分反映了各變化因數(shù)的影響， BP 神經網絡模型較準確的對學費標準進行定量分析，找到了各個影響因素作用與學費時的主次關系。 在多元線形回歸模型的求解過程中，存在一定的誤差，數(shù)據處理與函數(shù)擬合貫穿始終，由于在數(shù)據處理上，對個別奇異值進行了剔除，難免有部分較精確的數(shù)據也在其中被刪除，從而影響了數(shù)據的真值。其次在數(shù)據擬合上，每個圖形、函數(shù)的擬合優(yōu)度雖然都比較高，但都不是 100%的擬合優(yōu)度，利用此模型求解，固然也會對結果造成一定的誤差。但是誤差范圍在可以允許范圍里。 在對神經網絡模型進行訓練前，設定了模型的性能函數(shù)，訓練次數(shù)，如果在訓 練過程中這些值超過設定值，那么這各模型是發(fā)散的，又因在此模型中，運用的是 trainlm 訓練函數(shù)，運用了線性轉換函數(shù) purelin ，使用默認函數(shù) initnw 初始化第一層，它的初始化權由于使用線性轉換函數(shù)，而設為 rands 它使權重在 1 和 1 之間隨機取值。由圖 [2]圖 [5]可知每一次訓練，都是收斂的，故該 18 模型誤差很小，廣泛適用。 六、啟示與建議 本文采用理論分析與實證分析相結合 的方法，對我國高等教育學費標準進行了研究。本文在對影響高等教育學費標準的因素進行重點分析的基礎上，結合 一些高等教育院校 的相 應數(shù)據，以 BP 神經網絡為基礎，建立了一個相對理性與優(yōu)化的數(shù)學模型，并且在虛擬模型的基礎上作了仿真模型的實踐。 比較分析顯示：財政撥款占高?？偨涃M的比例隨當?shù)亟洕l(fā)展水平、高校的隸屬關系不同而異。經濟發(fā)達地區(qū)普通高等學校教育經費中財政撥款占教育經費支出比例的平均水平明顯高于經濟欠發(fā)達地區(qū)、普通高等學校教育經費中財政撥款占教育經費支出比例的平均水平。 從全國目前高校的實際情況來看，辦學質量較高、辦學水平較高的學校財政撥款明顯比其他相對較差的學校較高，部屬院校、發(fā)達地區(qū)高校在財政撥款占教育經費支出比例較高的同時，其學生學費標準也遠遠高于同類型且生均培養(yǎng)成本大體相當?shù)牡胤綄俑咝?、欠發(fā)達地區(qū)高校的學費標準水平；地方院校、欠發(fā)達地區(qū)、辦學水平較低的高校，其生均培養(yǎng)成本均遠遠高于國家撥款和現(xiàn)行該校收費標準之和。據了解，上述生均培養(yǎng)成本與生均國撥經費及生均學費的差額部分，目前相當數(shù)量的高校尤其是地方屬高校主要依靠銀行貸款來維持。但是，如果高等學校長期高成本、低收費、 高貸款、高風險地運行，要保證高質量地穩(wěn)步推進大眾化教育進度顯然十分困難，同時高校積淀的巨額債務，也給國家和社會政治經濟的穩(wěn)定發(fā)展帶來了潛在的危機。除此之外，農村地區(qū)經濟力量較城鎮(zhèn)甚為薄弱，難以承擔高額的學費，經濟欠發(fā)達地區(qū)農村更是難以承擔，如果學費略高，很容易造成很多貧困生無法升入大學，或無法完成學業(yè)，尤其是能力較強的學生，喪失讀書的機會也是國家和人民的一大損失！ 根據我們所收集的數(shù)據，與神經網絡模型運算的結果，結合當前國際形勢，我們給相關部門提出如下建議。 政府、社會要加大對高等教育的投入 在高等教育 大發(fā)展的今天 , 高等教育經費國家財政的比例卻在下降 , 這是不符合社會發(fā)展規(guī)律的。因此 , 政府、社會各界要加大對高等教育投入的力度 (主要是撥款和捐贈 ) , 拓寬高等教育經費籌措渠道，實現(xiàn)國家、社會、個人共同辦學， 逐步降低個人分擔高等教育成本的比例 , 只有這樣才能真正降低學費標準 , 減輕學生和家庭的負擔?，F(xiàn)在法律規(guī)定一個大學一專業(yè)的學費應是其生均培養(yǎng)費用的 25%，而中國現(xiàn)在加入世貿組織，經濟面臨巨大沖擊，國家確實需要聚集大量的資金來應對一些突如其來的變化，但是在教育方面應多加投入，發(fā)展教育事業(yè)，以推動中國科技、 經濟的發(fā)展。 確定合理的學費標準 教育成本要合理估算和論證 , 制訂標準需考慮民眾經濟和心理承受力 , 制定高等教育的價格要建立在不以營利為目的、以補償教育成本為目標的基礎上 , 同時要堅持差異性原則，最后建立高等教育成本核算機制 , 制定合理的高等教育收費標準。為了培養(yǎng)專研精神、創(chuàng)新精神，對辦學質量、辦學水平較高的學校應降低收費標準，讓更多的人能接受良好教育，對辦學質量、辦學水平較低的學校可適當升高收費標準，增強其辦學能力。 建立有效的資助體系 目前 ,我國對高校收費標準的研究正方興未艾 ,但卻一直沒有找到較 好的用于制定這個標準的方法 ,而且現(xiàn)行的學費收取標準僅僅建立在成本核算的基礎上 ,最終以一定的比例分擔，這種方法無法克服其他因素對學費標準帶來的影響。采用 BP 網絡為高等教育收費定價 ,能較好地克服現(xiàn)有定價方法缺乏相關信息、價格確定過程主觀化等方面的不足 ,使定價更客觀、更準確 ,為投資教育決策提供科學的定價依據。隨著《高等學校生均成本核定辦法》出臺，教育部將根據新的辦法重新核定大學生生均成本。在這之前，高校收費標準均是按照生均成本的 25%來收取的。在有了這個收費模型之后，就可以利用重新核定過的成本作為新的變量，結合 其他有可能發(fā)生變化的變量，將之代入模型中運算。如此得出的學費標準無論從理論還是實證角度都更加合理與完善。并且政府應該借助《成本核定辦法》的重新出臺，對高校收費市場進行一次徹底的管理與監(jiān)督，利用模型的運算結果規(guī)范碩士 19 研究生學費的收費市場。 從相關資料與結果表明，目前我國高等教育的學雜費水平，已經達到一般居民個人及家庭承受能力的較高值，在此基礎上如果要在短期內進一步大幅度提高學費，將是非常困難的。 在中央財政性撥款上，應加大撥款金額，提高各大高校辦學質量，對貧困生應多提供點資助，根據不同地區(qū)，以及是農村還是城鎮(zhèn) 人口給予不同程度的資助，以幫助其完成學業(yè)；對于不同的學校根據其科研能力，給予不同的資助，在提高其辦學水平的同時發(fā)展科技；從神經網絡模型的結果分析，社會捐贈對學費高低的影響很小，應呼吁社會各界人士多為中國教育事業(yè)做貢獻，支持高校辦學。 七、模型的評價與推廣 7． 1 模型的評價 本文應用大量的圖表進行數(shù)據說明 在分析過程中形象直觀； 基于 BP 神經網絡建立的收費模型具有諸多運算功能，操作相對直觀、簡單，給收費模型的使用帶來了極大的方便； 本文建立的幾個數(shù)學模型有成 熟的理論基礎，又有相應的軟件支持，可信度高。 充分保證評價的準確性，模型具有自我學習更新能力。針對不同的輸入數(shù)據進行預處理，首先將其與前期訓練、檢驗模型的樣本數(shù)據進行對比。如果某項待評價影響因素參數(shù)超出前期訓練、檢驗收費模型的樣本數(shù)據范圍（最大、最小值），則首先將該項輸入待預影響因素參數(shù)設為新的限值，更新該項樣本數(shù)據的極值；然后將全部訓練與檢驗樣本數(shù)據該項因素，按照新的極值全部重新進行 “歸一化 ”處理，得到新的訓練與檢驗樣本，更新模型訓練與檢驗樣本；最后在 SIMULINK 中調 用 Matlab 函數(shù)重新進行神經網絡收費模型的訓練與檢驗，直到獲得新的正確模型為止；更新模型參數(shù)，以新的收費模型，對待預測數(shù)據進行學費預測。從而充分保證了評價結果的準確性，同時仿真模型具有自我學習與更新能力，使模型的功能更加完善； 仿真結果輸出更加直觀簡便。 在實現(xiàn)諸多運算功能的同時，增加了系統(tǒng)的復雜性，造成了模型的不穩(wěn)定性。 在模型的建立過程中，沒有分專業(yè)對高校學費標準進行定量分析，因此模型具有一定的局限性。 7． 2 模型的推廣 仔細分析我們所建立的模型本身的特點，不 難發(fā)現(xiàn) BP 模型不僅能夠處理高等教育學費標準評價問題，而且在醫(yī)學信息處理、水污染、經濟、農業(yè)與電力等工作領域中也 不乏其用武之地。多元線形回歸模型在日常生活中也隨處可見，如處理某些生物，化工實驗數(shù)據等；根據某些物品的銷售量與其他因數(shù)的關系，來制定價格策略。本文中的兩個模型具有很好的推廣價值。