民族地區(qū)高等教育普及化進(jìn)程及其影響因素研究
——基于1998—2018年省際數(shù)據(jù)的實證分析

（南開大學(xué)，天津 300350）

教育普及化是教育現(xiàn)代化的重要反映，2019年出臺的《中國教育現(xiàn)代化2035》明確提出了分地區(qū)推進(jìn)的實施路徑，而民族地區(qū)高等教育普及化是全國高等教育普及化的薄弱區(qū)和深水區(qū)，因此，深化對民族地區(qū)高等教育普及化的研究具有重要意義。高等教育普及化概念最早由馬丁·特羅（Martin Trow）在其高等教育發(fā)展三階段理論中提出，他認(rèn)為高等教育依次從精英化、大眾化向普及化階段發(fā)展演進(jìn)，衡量標(biāo)準(zhǔn)包括數(shù)量和質(zhì)量兩個層面。從數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)看，高等教育毛入學(xué)率超過50%代表進(jìn)入普及化階段；從質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)看，普及化階段的高等教育系統(tǒng)將更加開放、多元，更加包容、個性；就入學(xué)與選拔而言，普及化階段將從精英標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)向強(qiáng)調(diào)不同階層、不同種族的平等成就。[1]故此，民族地區(qū)高等教育普及化是我國高等教育普及化和現(xiàn)代化的題中之義。本研究中民族地區(qū)采用 “民族八省區(qū)”的概念范疇，即寧夏回族自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)和云南省、貴州省、青海省。

毋庸置疑，普及化高等教育意味著更多數(shù)量的人口進(jìn)入高等學(xué)校，意味著人民有更多的受教育機(jī)會，意味著更加民主化的社會。[2]別敦榮指出，衡量高等教育發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)首先是數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)，毛入學(xué)率無疑是衡量高等教育發(fā)展階段的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。[3]張繼明也認(rèn)為數(shù)據(jù)本身不是問題，問題在于把作為客觀反映和預(yù)警的描述性數(shù)據(jù)誤用為導(dǎo)向性、評價性的目標(biāo)數(shù)據(jù)。[4]客觀而言，高等教育毛入學(xué)率既能從縱向反映高等教育發(fā)展速度，也能從橫向反映同時期適齡人口接受高等教育的規(guī)模，是衡量社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的核心指標(biāo)，也是衡量高等教育與社會經(jīng)濟(jì)互動發(fā)展水平的核心指標(biāo)，而且也是國際通用的高等教育發(fā)展衡量指標(biāo)。[5]因此，以高等教育毛入學(xué)率衡量高等教育普及化水平具有較高的認(rèn)可度和較強(qiáng)的可比性，除高等教育毛入學(xué)率之外，勞動人口受高等教育人數(shù)比例、每十萬人口高等教育在校生人數(shù)等指標(biāo)也被用來衡量高等教育的普及化水平。教育部發(fā)布的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2019年我國高等教育毛入學(xué)率為51.6%，[6]超過50%的普及化標(biāo)準(zhǔn)。然而，黨的十九大報告中鮮明提出了 “中國特色社會主義進(jìn)入新時代，我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾”的重大判斷，從高等教育毛入學(xué)率看，不同地區(qū)省份之間存在發(fā)展不平衡現(xiàn)象，據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2015年，16個省份的毛入學(xué)率超過了全國水平，[7]其余省份則低于全國水平。那么，目前民族地區(qū)的高等教育普及化程度在縱向時間維度上的發(fā)展如何？在橫向空間維度上與全國和發(fā)達(dá)地區(qū)相比處于什么水平？預(yù)計何時進(jìn)入普及化階段？哪些因素影響普及化進(jìn)程？時間、空間和環(huán)境三維分析有何政策啟示？這是本研究試圖探討并嘗試回答的問題。

一、文獻(xiàn)回顧

目前，與本研究議題相關(guān)的研究主要涉及三個方面。第一，對我國高等教育普及化發(fā)展的歷史、現(xiàn)狀進(jìn)行梳理和分析。研究發(fā)現(xiàn)，在政府政策剛性驅(qū)動為主的發(fā)展模式下，我國高等教育在改革開放后，尤其是1999年實施高校擴(kuò)招政策以來實現(xiàn)了規(guī)模上的快速增長，從1999—2018年，高等教育毛入學(xué)率以年均增長1.88%的速度從10.5%增長到了48.1%，[8]2019年毛入學(xué)率超過50%進(jìn)入普及化階段。從世界范圍看，1975—1999年全球共有20個國家先后進(jìn)入普及化階段，最早實現(xiàn)普及化的美國從實現(xiàn)大眾化到1975年進(jìn)入普及化階段用了近30年時間，[9]英國、法國和德國分別用了25—27年的時間，[10]而我國從2002年的15%到2019年超過50%，用時17年，[11]普及化進(jìn)程比主要發(fā)達(dá)國家平均快了10年左右。

第二，通過高等教育毛入學(xué)率對我國普及化進(jìn)程進(jìn)行預(yù)測分析。學(xué)界較多采用時間序列趨勢外推法進(jìn)行預(yù)測，毛建青指出時間序列趨勢外推法是根據(jù)歷年教育規(guī)模統(tǒng)計數(shù)據(jù)的絕對值和相對值，以時間為變量進(jìn)行趨勢分析，探尋因變量的內(nèi)部發(fā)展規(guī)律。李碩豪團(tuán)隊先后于2013年和2018年兩次采用時間序列趨勢外推法對我國高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測分析，第一次選用逆函數(shù)（Inverse）、二次曲線（Quadratic）、 三次曲線（Cubic）、對數(shù)（Logarithmic）等四種模型，數(shù)據(jù)顯示四種模型的預(yù)測值較為接近，故將四個預(yù)測值的平均數(shù)作為最終預(yù)測值，結(jié)果顯示2030年高等教育毛入學(xué)率首次超過50%進(jìn)入普及化階段，[12]然而，后續(xù)實際發(fā)展數(shù)據(jù)表明預(yù)測存在較大偏差；2018年，在總結(jié)分析之前經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，該團(tuán)隊通過理論和實踐兩個層面的深入分析論證，選用Logistic曲線模型再次對我國高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果顯示2019年將超過50%進(jìn)入普及化階段，2030年毛入學(xué)率將達(dá)到79%，2031年將超過80%。[13]此外，易夢春于2016年采用時間序列趨勢外推法，在對線性、二次曲線、三次曲線和指數(shù)曲線等模型進(jìn)行比較分析的基礎(chǔ)上，選用二次曲線模型對我國高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行了預(yù)測，結(jié)果分為預(yù)測值和區(qū)間值兩種，預(yù)測值顯示毛入學(xué)率將在2021年超過50%，區(qū)間值顯示毛入學(xué)率將在2019—2022年超過50%。[14]

第三，對影響我國高等教育普及化進(jìn)程的因素進(jìn)行分析。部分研究表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素影響高等教育規(guī)模，[15]也有部分研究認(rèn)為生源的升學(xué)意愿、基礎(chǔ)教育和高中階段教育的發(fā)展、國家發(fā)展戰(zhàn)略[16]、人民生活水平[17]、教育投入[18]等因素制約高等教育規(guī)模及普及化程度。概而言之，普及化程度受政治、經(jīng)濟(jì)、文化、社會等因素的綜合影響。在測量指標(biāo)方面，衡量宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的主要指標(biāo)之一是人均GDP，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展在微觀人民生活水平層面的主要衡量指標(biāo)是恩格爾系數(shù)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展既可以影響高等教育的需求側(cè)，又可以影響高等教育的供給側(cè)；衡量經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和國家現(xiàn)代化的主要指標(biāo)之一是第三產(chǎn)業(yè)占比，研究認(rèn)為第三產(chǎn)業(yè)對高層次人才的吸納能力較強(qiáng)，其發(fā)展?fàn)顩r直接影響大學(xué)生的就業(yè)崗位和機(jī)會，該指標(biāo)綜合體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展的互動；衡量政府教育投入的主要指標(biāo)之一是人均教育經(jīng)費，該指標(biāo)反映政府對高等教育的重視程度，是政治和經(jīng)濟(jì)影響的綜合體現(xiàn)；同時，高校數(shù)量規(guī)模也是政府重視程度的重要體現(xiàn)。此外，在實證檢驗方面，多數(shù)研究認(rèn)為除恩格爾系數(shù)與高等教育規(guī)模呈負(fù)向關(guān)系外，其余指標(biāo)均呈正向關(guān)系。最后，關(guān)于區(qū)域高等教育普及化的實證研究，有學(xué)者關(guān)注了上海、北京等較早實現(xiàn)普及化的城市，對中西部地區(qū)，尤其是民族地區(qū)高等教育普及化問題的系統(tǒng)專門研究較為欠缺。

二、民族地區(qū)高等教育普及化：歷時態(tài)與共時態(tài)

基于數(shù)據(jù)的可獲得性、可比較性等原則，以省區(qū)為單位，結(jié)合民族八省區(qū)平均水平，選取高等教育毛入學(xué)率和就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例兩個指標(biāo)，①從縱向歷時態(tài)和橫向共時態(tài)兩個維度對民族地區(qū)高等教育普及化程度進(jìn)行分析。由于我國在1998年出臺的《面向21世紀(jì)教育振興計劃》中首次將高等教育毛入學(xué)率作為目標(biāo)性發(fā)展指標(biāo)，此后各省區(qū)才開始將毛入學(xué)率作為常規(guī)教育統(tǒng)計指標(biāo)納入政府統(tǒng)計工作，因此，我們通過公開途徑獲取的省級數(shù)據(jù)均是1998年及其之后的數(shù)據(jù)。研究本著盡可能溯及更早時間點、更長時間段的原則，通過盡可能多的途徑對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了收集整理。

圖1 民族八省區(qū)就業(yè)人口受高等教育比例（1998—2018 年）

（一）民族地區(qū)高等教育普及化的歷時態(tài)

長期以來，在黨和國家有關(guān)政策的大力扶持下，民族地區(qū)高等教育取得了巨大進(jìn)步和顯著成就。第一，從就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例看（見圖1）。②1998—2018年數(shù)據(jù)表明，與1998年相比，2018年新疆就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例增長了16.1個百分點，達(dá)到23.9%；寧夏增長了17.5個百分點，達(dá)到21.9%；內(nèi)蒙古增長了16.5個百分點，達(dá)到21.3%；青海增長了16.9個百分點，達(dá)到19.6%；廣西增長了11.7個百分點，達(dá)到12.9%；西藏增長了11.2個百分點，達(dá)到11.7%；貴州增長了7.4個百分點，達(dá)到10.2%；云南增長了7.9個百分點，達(dá)到9.5%?？傊?，與1998年相比，經(jīng)過20年的發(fā)展，八省區(qū)就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例平均增量為13.15個百分點，最高增量為17.5個百分點，青海、寧夏、內(nèi)蒙古和新疆四省區(qū)的增量超過了全國，各省區(qū)就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例總體均呈較快增長趨勢。

圖2 民族八省區(qū)高等教育毛入學(xué)率（1998—2018 年）

第二， 從高等教育毛入學(xué)率看（見圖2）。③與1998年相比，2018年寧夏毛入學(xué)率增長了41.6個百分點，達(dá)到49.5%；青海增長了37.4個百分點，達(dá)到43.4%；新疆增長了34.1個百分點，達(dá)到42.1%；云南增長了39.0個百分點，達(dá)到41.7%；西藏增長了35.7個百分點，達(dá)到39.2%；廣西增長了32.0個百分點，達(dá)到39.0%；內(nèi)蒙古增長了29.6個百分點，達(dá)到37.2%；貴州增長了32.4個百分點，達(dá)到36.0%。1998—2018年八省區(qū)高等教育毛入學(xué)率平均增量為35.2個百分點，最高增量為41.6個百分點，云南、寧夏增量超過全國，各省區(qū)毛入學(xué)率總體均呈較快增長趨勢?？傊?jīng)過世紀(jì)之交20年的發(fā)展，從高等教育毛入學(xué)率和就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例兩個指標(biāo)來看，民族八省區(qū)高等教育發(fā)展取得了較大進(jìn)步，有力促進(jìn)了民族地區(qū)高等教育的普及化程度。

（二）民族地區(qū)高等教育普及化的共時態(tài)

目前，全國高等教育已經(jīng)進(jìn)入普及化階段，那么，民族地區(qū)與全國和江浙等發(fā)達(dá)地區(qū)相比處于什么水平呢？現(xiàn)從高等教育毛入學(xué)率和就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例兩個指標(biāo)，對民族八省區(qū)與全國和江浙等發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展進(jìn)行對比分析，并對民族地區(qū)內(nèi)各省區(qū)做比較分析。其中，采用民族八省區(qū)平均值表征民族地區(qū)的整體水平。

圖3 就業(yè)人口受高等教育比例比較（1998—2018 年）

從就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例來看（見圖3）。第一，1998—2018年的整體數(shù)據(jù)顯示民族地區(qū)平均發(fā)展水平低于全國和江浙地區(qū)，與全國水平的差距相對較小，與江浙地區(qū)的差距相對較大。其中，民族地區(qū)平均值為8.6%，而全國平均值為9.4%，江浙地區(qū)平均值為11.2%。民族地區(qū)與全國相差0.8個百分點，與江浙地區(qū)相差2.6個百分點。第二，從民族地區(qū)內(nèi)來看，發(fā)展水平也存在差異，個別省區(qū)甚至存在較大差距。在1998—2018年期間，以全國水平為參照，西藏、廣西、云南和貴州的就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例均整體低于全國水平，其余四省區(qū)整體高于全國水平；以各省區(qū)1998—2018年的平均值來看，最高的是新疆，最低的是西藏，二者相差10.2個百分點，均值由高到低：前四位是新疆14.3%，內(nèi)蒙古11.2%，寧夏11.1%，青海10.5%；后四位是廣西6.3%，貴州6.0%，云南5.2%，西藏4.1%。同時，全國平均值是9.4%。

圖4 高等教育毛入學(xué)率比較（1998—2018 年）

從高等教育毛入學(xué)率來看（見圖4）。第一，1998—2018年的整體數(shù)據(jù)顯示民族地區(qū)平均發(fā)展水平低于全國和江浙地區(qū)，與全國水平差距相對較小，與江浙地區(qū)差距相對較大。其中，民族地區(qū)平均值為21.1%，而全國平均值為25.8%，江浙地區(qū)平均值為37.3%。民族地區(qū)與全國相差4.7個百分點，與江浙地區(qū)相差16.2個百分點。第二，從民族地區(qū)內(nèi)來看，發(fā)展水平也存在差異。在1998—2018年期間，以全國水平為參照，八省區(qū)的高等教育毛入學(xué)率整體上均低于全國水平。以各省區(qū)1998—2018年的平均值來看，最高的是寧夏和青海，最低的是貴州，二者相差7個百分點，均值由高到低：前四位是青海24.2%，寧夏24.2%，新疆23.1%，內(nèi)蒙古23.0%；后四位是西藏19.1%，廣西19.1%，云南18.4%，貴州17.2%。同時，全國平均值是25.8%。第三，從增長量和平均增長量的比較來看，在1998—2018年期間，全國高等教育毛入學(xué)率的平均增長量為1.9個百分點；江蘇和浙江的平均增長量分別為2.4和2.6個百分點；寧夏、云南、青海、西藏、新疆、貴州、廣西和內(nèi)蒙古的平均增長量分別為2.1、2.0、1.9、1.8、1.7、1.6、1.6和1.5個百分點。進(jìn)一步比較增長量和平均增長量發(fā)現(xiàn)，全國、江蘇和浙江的歷年增長量均未超過其平均增長量的2倍，但民族地區(qū)中寧夏一個年份的增長量超過其平均增長量的3倍，貴州和內(nèi)蒙古分別有一個年份的增長量超過其平均增長量的2倍。這表明，民族地區(qū)中部分省區(qū)的高等教育規(guī)模增長存在不同程度的波動，寧夏的波動尤為顯著；與之相比，全國和江浙地區(qū)高等教育規(guī)模的增長相對較為平穩(wěn)。

綜合就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例和高等教育毛入學(xué)率兩項指標(biāo)可以得出：第一，民族地區(qū)高等教育普及化平均水平略低于全國水平，但與江浙地區(qū)差距較大。第二，從增長量與平均增長量的比較來看，與全國和江浙地區(qū)相比，民族地區(qū)高等教育規(guī)模增長的波動性相對較大，個別省區(qū)的個別年份存在急劇增長情況。第三，從民族地區(qū)內(nèi)來看，發(fā)現(xiàn)存在較為明顯的梯隊分層現(xiàn)象。結(jié)合高等教育毛入學(xué)率和就業(yè)人口受高等教育比例兩方面因素，1998—2018年的平均發(fā)展水平顯示，西藏、云南、貴州和廣西的普及化水平明顯偏低，而新疆、內(nèi)蒙古、寧夏和青海的普及化水平相對較高。

三、民族地區(qū)高等教育普及化進(jìn)程預(yù)測

2020年我國整體上正式邁入普及化階段，然而分析發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)之間的普及化程度存在差異，那么民族地區(qū)高等教育預(yù)計何時進(jìn)入普及化階段呢？研究采用1998—2018年歷史數(shù)據(jù)對民族八省區(qū)2019—2030年高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測。

（一）基于時間序列趨勢外推法的預(yù)測模型構(gòu)建

時間序列趨勢外推法是根據(jù)預(yù)測對象在時間序列上的歷史變化趨勢，對未來一段時期的發(fā)展進(jìn)行推演預(yù)測的時序預(yù)測法。趨勢外推法包括線性趨勢預(yù)測法、非線性趨勢預(yù)測法和曲線模型預(yù)測法等。本研究選用Logistic曲線模型對民族地區(qū)的高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測。以下從模型選用、構(gòu)建、檢驗和說明四個方面進(jìn)行介紹。

1.模型選用與構(gòu)建

Logistic曲線總體呈持續(xù)增長趨勢，其增長規(guī)律是早期緩慢增長，中期快速增長，后期增速逐漸減緩直至飽和。李碩豪等綜合理論和實證兩方面的分析發(fā)現(xiàn)，Logistic曲線模型對我國高等教育毛入學(xué)率具有較高的預(yù)測度。在理論層面，從精英化到大眾化、普及化階段高等教育毛入學(xué)率的增長趨勢與Logistic曲線的變化趨勢較為吻合。在實證層面，分析歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，我國高等教育毛入學(xué)率增長呈非線性和由慢到快再到趨緩的特征。對民族地區(qū)而言，前述歷時態(tài)分析顯示，民族地區(qū)高等教育正處于大眾化階段，個別省區(qū)即將進(jìn)入普及化階段，其總體發(fā)展趨勢與全國基本一致。因此，選用Logistic曲線模型對民族地區(qū)毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測較為合適。高等教育毛入學(xué)率的Logistic函數(shù)表達(dá)式為：

其中，Y(t)即第t年的高等教育毛入學(xué)率，α是高等教育毛入學(xué)率的最大上限；β（或 b）是常量，β=eb；k是瞬時增長率。實際使用中α的上限值一般為100%，即 α=1。根據(jù) 1998—2018年民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率平均值數(shù)據(jù)，以毛入學(xué)率為因變量，時間為自變量，在SPSS 21.0中啟動曲線估計中的Logistic進(jìn)行回歸得出β和k值，其中β=14.994，k=0.114，即高等教育毛入學(xué)率的Logistic模型為：

2.模型檢驗與說明

民族地區(qū)均值及八省區(qū)高等教育毛入學(xué)率的Logistic模型檢驗結(jié)果顯示（見表1），模型能夠解釋各自高等教育毛入學(xué)率的94.9%—98.7%，顯著性系數(shù)和回歸系數(shù)均在0.001水平上顯著，全部通過檢驗，可以利用此模型對未來一段時期的高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測，設(shè)定95%的置信區(qū)間，可以得到相應(yīng)的預(yù)測區(qū)間值。

表1 Logistic模型檢驗

關(guān)于模型應(yīng)用的說明。應(yīng)用時間序列趨勢外推法構(gòu)建理論模型對高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測具有科學(xué)性和適恰性，但需要說明的是預(yù)測結(jié)果不可避免地與實際情況存在一定誤差。其原因在于：第一，時間序列趨勢外推法的基本理論假設(shè)為事物發(fā)展過程是漸進(jìn)式而非跳躍式的，也即決定1998—2018年高等教育毛入學(xué)率發(fā)展變化的主要因素在2019—2030年仍然持續(xù)發(fā)揮作用，并保持相對穩(wěn)定；第二，高等教育毛入學(xué)率受適齡人口變動的影響，由于各省區(qū)適齡人口歷史數(shù)據(jù)獲取的困難性，未能將該因素納入模型，也正是考慮到2016年開始實施的 “全面二孩”政策將會影響2034年及其之后的適齡人口變化趨向，本研究將預(yù)測區(qū)間選定在2019—2030年；第三，在構(gòu)建模型時采用統(tǒng)計學(xué)技術(shù)對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了估算，限于受個別省區(qū)個別年份的高等教育毛入學(xué)率數(shù)據(jù)的缺失，盡管存在一些不完美和不確定因素，但借助統(tǒng)計學(xué)方法和技術(shù)，從檢驗結(jié)果來看，該模型具有較高的信度和效度，采用它進(jìn)行預(yù)測有助于了解民族地區(qū)未來高等教育普及化的可能趨勢。

（二）民族地區(qū)高等教育普及化進(jìn)程預(yù)測結(jié)果分析

采用Logistic模型在95%置信水平上，對2019—2030年度民族八省區(qū)高等教育毛入學(xué)率進(jìn)行預(yù)測的結(jié)果包括預(yù)測值和預(yù)測區(qū)間值（見表2）?？傮w上，從預(yù)測值來看，民族八省區(qū)最遲于2024年進(jìn)入普及化階段，其中，2019年、2021年、2023年和2024年各有一個省區(qū)，2020年和2022年各有兩個省區(qū)。從預(yù)測區(qū)間值來看，青海在2016—2022年之間，寧夏在2018—2022年之間，云南在2018—2023年之間，西藏在2017—2024年之間，貴州在2020—2024年之間，內(nèi)蒙古在2019—2025年之間，新疆在 2020—2025年之間，廣西在2022—2026年之間進(jìn)入普及化階段。根據(jù)預(yù)測值和預(yù)測區(qū)間值，結(jié)合實際發(fā)展?fàn)顩r，民族八省區(qū)較大概率在2019—2026年先后進(jìn)入普及化階段。為檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測效果，取2019年實際值與預(yù)測值進(jìn)行對比檢驗。最近，民族地區(qū)部分省區(qū)公布了2019年高等教育毛入學(xué)率數(shù)據(jù)，對比發(fā)現(xiàn)預(yù)測值與實際值較為接近，尤其是西藏自治區(qū)最新公布的數(shù)據(jù)顯示其2019年高等教育毛入學(xué)率為47.65%，[19]相比2018年增長了8.45個百分點，增量高于1998—2018年平均增量的4倍，與歷史平均增幅的偏離較大；但是，本研究預(yù)測結(jié)果顯示西藏自治區(qū)2019年毛入學(xué)率預(yù)測值為46.89%，預(yù)測精度為1.6%，表明預(yù)測精度較高，模型具有較好的信度和效度。

以2025年和2030年為時間節(jié)點分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過未來5年的發(fā)展，截至2025年，較高概率下民族地區(qū)多數(shù)省區(qū)的高等教育毛入學(xué)率將接近或超過60%；經(jīng)過未來10年的發(fā)展，截至2030年，較高概率下民族地區(qū)多數(shù)省區(qū)的高等教育毛入學(xué)率將接近或超過70%。第一，截至2025年。從預(yù)測值看，將有六個省區(qū)的毛入學(xué)率接近或超過60%，分別是青海68.69%、寧夏66.09%、西藏67.05%、云南66.83%、貴州62.23%、內(nèi)蒙古58.57%；其余兩省區(qū)的毛入學(xué)率分別是新疆56.28%，廣西54.00%。第二，截至2030年。從預(yù)測值看，將有六個省區(qū)的毛入學(xué)率超過或接近70%，分別是云南80.35%，西藏80.32%、青海80.10%、寧夏77.43%、貴州76.04%、內(nèi)蒙古69.67%；新疆和廣西的毛入學(xué)率預(yù)測值分別為66.91%和66.04%。

表2 我國民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率預(yù)測

2027 73.66 70.96 72.89 72.78 68.17 63.19 60.66 58.96 65.12 65.47 61.32 63.22 60.91 56.16 55.21 53.60 80.73 75.90 82.01 80.61 74.65 69.70 65.85 64.11 2028下限上限75.95 73.24 75.55 75.49 70.95 65.42 62.79 61.37 67.68 67.89 64.36 66.29 63.86 58.42 57.34 56.01 82.64 77.98 84.09 82.84 77.14 71.80 67.94 66.48 2029下限上限下限上限預(yù)測值預(yù)測區(qū)間預(yù)測值預(yù)測區(qū)間預(yù)測值預(yù)測區(qū)間預(yù)測值預(yù)測區(qū)間78.10 75.40 78.03 78.02 73.57 67.58 64.88 63.74 70.13 70.22 67.29 69.21 66.71 60.64 59.45 58.39 84.41 79.93 85.98 84.85 79.46 73.82 69.95 68.77 2030下限上限80.10 77.43 80.32 80.35 76.04 69.67 66.91 66.04 72.47 72.44 70.08 71.99 69.44 62.81 61.51 60.73 86.03 81.75 87.67 86.68 81.60 75.75 71.89 70.97

四、影響民族地區(qū)高等教育普及化進(jìn)程的因素分析

收集有關(guān)省份統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以民族八省區(qū)平均值作為民族地區(qū)整體水平代表對影響民族地區(qū)高等教育普及化進(jìn)程的因素進(jìn)行分析。高等教育普及化進(jìn)程受多種因素影響，結(jié)合已有研究選取人均教育經(jīng)費、每百萬人口普通高校數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占比和城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)作為解釋變量，四項指標(biāo)在一定程度上能夠反映政治、經(jīng)濟(jì)、文化和社會因素的綜合影響。省級恩格爾系數(shù)一般按城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)和農(nóng)村恩格爾系數(shù)分別統(tǒng)計，本研究選取城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)，恩格爾系數(shù)越低代表地區(qū)居民收入水平越高。為了對可能影響民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率的因素進(jìn)行驗證做出如下假設(shè)：

假設(shè)1：人均教育經(jīng)費對民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率具有正向影響，高等教育毛入學(xué)率隨著人均教育經(jīng)費的增長而增長；

假設(shè)2：每百萬人口普通高校數(shù)對民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率具有正向影響，高等教育毛入學(xué)率隨著每百萬人口普通高校數(shù)的增長而增長；

假設(shè)3：城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)對民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率具有負(fù)向影響，高等教育毛入學(xué)率隨著城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)的降低而增長；

假設(shè)4：第三產(chǎn)業(yè)占比對民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率具有正向影響，高等教育毛入學(xué)率隨著第三產(chǎn)業(yè)占比的增長而增長。

研究采集民族八省區(qū)2001—2017年人均教育經(jīng)費、每百萬人口普通高校數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占比和城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)的省級數(shù)據(jù)，④并對四項指標(biāo)分別逐年計算八省區(qū)平均值作為解釋變量，同時以2001—2017年民族八省區(qū)高等教育毛入學(xué)率均值作為被解釋變量，在SPSS 21.0統(tǒng)計軟件中對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列平穩(wěn)化處理后啟動逐步多元線性回歸模型進(jìn)行分析（見表3）。共線性檢驗結(jié)果顯示，容忍度系數(shù)均大于0.1，方差膨脹系數(shù)均小于10，表明解釋變量之間不存在多元共線性問題。多元回歸分析通過對自變量的逐步比選，最終剔除第三產(chǎn)業(yè)占比和城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)兩個自變量確定了最優(yōu)模型，最優(yōu)模型的擬合度、顯著性和回歸系數(shù)均在0.001水平上顯著。標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程為：

表3 多元線性回歸模型

高等教育毛入學(xué)率=0.628×人均教育經(jīng)費+0.392×每百萬人口普通高校數(shù)

分析結(jié)果顯示，假設(shè)1和假設(shè)2成立，假設(shè)3和假設(shè)4不成立。在99.8%的概率水平上民族地區(qū)人均教育經(jīng)費和每百萬人口普通高校數(shù)共同正向影響高等教育毛入學(xué)率，即隨著人均教育經(jīng)費和每百萬人口普通高校數(shù)的增長，民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率逐漸增長；第三產(chǎn)業(yè)占比和城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)對高等教育毛入學(xué)率的影響不顯著。這充分表明，民族地區(qū)高等教育普及化目前主要受經(jīng)費投入和教育規(guī)模制約。

五、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

總體而言，研究貫穿時間、空間和環(huán)境三條線索。第一，從時間之維看。首先，1998—2018年民族地區(qū)高等教育普及化的發(fā)展歷程表明，以就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例和高等教育毛入學(xué)率為代表的高等教育規(guī)模指數(shù)較快增長；其次，對高等教育毛入學(xué)率的預(yù)測結(jié)果顯示，民族八省區(qū)較大概率于2019—2026年先后進(jìn)入普及化階段，截至2030年，多數(shù)省區(qū)毛入學(xué)率將接近或超過70%。第二，從空間之維看。首先，民族地區(qū)高等教育普及化水平與全國相比存在小幅差距，與江浙地區(qū)相比差距較大；其次，民族地區(qū)內(nèi)存在較為明顯的梯隊分層現(xiàn)象，西藏、云南、貴州和廣西的普及化水平明顯偏低，而其余四省區(qū)的普及化水平相對較高；最后，發(fā)現(xiàn)全國和江浙地區(qū)的毛入學(xué)率增長相對較為平穩(wěn)，而民族地區(qū)的波動性相對較大。第三，從環(huán)境之維看。多元線性回歸分析結(jié)果顯示，人均教育經(jīng)費和每百萬人口普通高校數(shù)共同正向影響民族地區(qū)高等教育毛入學(xué)率的發(fā)展變化。總之，三維分析表明：民族地區(qū)高等教育普及化水平與全國相比存在小幅差距，與江浙地區(qū)差距相對較大；同時，區(qū)域內(nèi)部存在梯隊分層現(xiàn)象，而且發(fā)展的平穩(wěn)性不足，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)制約民族地區(qū)高等教育普及化發(fā)展的主要因素是教育經(jīng)費投入和普通高校數(shù)量規(guī)模，表明民族地區(qū)高等教育仍然處于 “外延式”發(fā)展階段。

（二）討論

基于研究過程中的疑惑，進(jìn)一步對數(shù)據(jù)的量與質(zhì)問題進(jìn)行探討。通過民族地區(qū)和江浙地區(qū)的對比分析發(fā)現(xiàn)，民族地區(qū)高等教育規(guī)模增長的波動性相對較大，個別省區(qū)個別年份甚至存在激增情況。在1998—2018年期間，江蘇和浙江高等教育毛入學(xué)率的年平均增長量分別為2.4和2.6個百分點，民族八省區(qū)的年平均增長量分別在1.5—2.1個百分點之間。進(jìn)一步考察發(fā)現(xiàn)，江蘇和浙江的歷年增長量均未超過其平均增長量的兩倍，而民族地區(qū)中寧夏的平均增長量是2.1個百分點，但其2016年的毛入學(xué)率相比2015年增長了11.67個百分點，增長量遠(yuǎn)超過其平均增長量的兩倍。那么，這一急劇增長是如何實現(xiàn)的呢？根據(jù)高等教育毛入學(xué)率的計算公式推斷，急劇增長的原因只有兩個，或是分子驟增，或是分母驟減，即2016年高校招生人數(shù)大幅增長致使在校生人數(shù)大幅增長，或者2016年對應(yīng)的高等教育適齡人口數(shù)銳減。首先，寧夏2016年對應(yīng)的18—22歲適齡人口總數(shù)是否大幅減少呢？具體來看，2016年適齡人口對應(yīng)的出生年份是1998—2001年，統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示1998—2001年寧夏平均人口出生率是17.3‰，而2015年和2014年對應(yīng)的平均人口出生率分別是17.89‰和18.52‰，[20]與2015年相比，2016年人口出生率呈降低趨勢，但其降幅與前一年基本持平。結(jié)合1998—2001年社會穩(wěn)定情況，可以推斷2016年寧夏高等教育適齡人口大幅減少的概率較小。排除這一因素，原因只可能是2016年寧夏籍生源對應(yīng)的高等教育招生人數(shù)大幅增長，那么，實際情況如何呢？依據(jù)教育部公布的最新統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)，高等教育在校生總規(guī)模=研究生在校生數(shù)+普通高等教育本科?？圃谛Ｉ鷶?shù)+成人本?？普酆显谛Ｉ鷶?shù)（成人脫產(chǎn)班在校生數(shù)+成人夜大在校生數(shù)×0.5+成人函授在校生數(shù)×0.5）+網(wǎng)絡(luò)本?？圃谛Ｉ鷶?shù)×0.5+自學(xué)考試畢業(yè)人數(shù)×1.5+在職攻讀學(xué)位研究生在學(xué)人數(shù)+研究生課程進(jìn)修班在學(xué)人數(shù)×0.5+軍事院校本?？圃谠谛Ｉ鷶?shù)。[21]寧夏有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2016年占高等教育主體的普通高等教育招生人數(shù)和成人高等教育招生人數(shù)較前一年均未發(fā)生大幅激增。其一，普通高等教育招生情況。與前一年相比，2016年普通高考報名人數(shù)增長率為2.09%，高考錄取率的增量為2.4個百分點；2015年普通高考報名人數(shù)增長率為5.14%，高考錄取率的增量為1.1個百分點，結(jié)合來看，2016年普通高等教育招生人數(shù)較2015年不存在大幅增長的可能。其二，成人高等教育招生情況。與前一年相比，2016年成人高等教育招生人數(shù)的增長率為5.40%，2015年的增長率為-18.47%，結(jié)合來看，2016年成人高等教育招生人數(shù)較2015年大幅減少。⑤因此，據(jù)此推斷寧夏2016年高等教育規(guī)模的大幅增長不是通過以學(xué)校教育為主的正規(guī)高等教育規(guī)模的增長而實現(xiàn)的。

由此引發(fā)一系列新的疑問，究竟要普及何種高等教育？是以全日制學(xué)校教育為代表的正規(guī)高等教育為主還是以其他教育形式為主？目前國民接受遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)等形式教育的出發(fā)點是否基于提高自身能力和素質(zhì)？教育系統(tǒng)是否能夠提供較高質(zhì)量的遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)等形式的教育？如何平衡數(shù)量與質(zhì)量？等等。提出高等教育普及化概念的馬丁·特羅指出美國關(guān)于教育普及化的共識是，人人都應(yīng)盡量長時間參與正規(guī)教育。[22]筆者較為認(rèn)同這一觀點，以學(xué)校教育為主的正規(guī)高等教育具有不可替代的重要作用，只有普及以學(xué)校教育為主的正規(guī)高等教育，只有綜合考慮政績與可持續(xù)發(fā)展的關(guān)系、規(guī)模增長和質(zhì)量保障的關(guān)系、教育發(fā)展與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，才能為地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展輸送更多高等專門人才，才能更好地提高地區(qū)人口素質(zhì)，才能使教育與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展良性互動。總之，上述討論表明民族地區(qū)個別省區(qū)毛入學(xué)率數(shù)據(jù)的質(zhì)量偏低。

結(jié)合上述結(jié)論與討論，建議：第一，加大對民族地區(qū)，尤其是西藏、云南、貴州和廣西等滯后梯隊省區(qū)的支持力度，進(jìn)一步縮小民族地區(qū)與其他地區(qū)的發(fā)展差距；第二，民族地區(qū)應(yīng)保持發(fā)展的相對穩(wěn)定性和可持續(xù)性，堅持普及以學(xué)校教育為主的正規(guī)高等教育，為民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展培養(yǎng)更多高層次人才；第三，綜合考慮制約民族地區(qū)高等教育普及化的各類因素，進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模，加大經(jīng)費投入，提高經(jīng)費使用效益，協(xié)調(diào)規(guī)模與質(zhì)量，教育與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，努力實現(xiàn)兼顧外延與內(nèi)涵的現(xiàn)代化教育，從而為最終實現(xiàn)內(nèi)涵式現(xiàn)代化教育奠定堅實基礎(chǔ)。最后，需要指出由于民族地區(qū)有關(guān)數(shù)據(jù)獲取的困難性，高等教育發(fā)展的不穩(wěn)定性，致使對其發(fā)展規(guī)律的把握頗具挑戰(zhàn)性。因此，研究仍然存在一些不足，希望可以引發(fā)學(xué)界討論和相關(guān)研究的進(jìn)一步深化。

注釋：

①衡量高等教育對人口受教育程度貢獻(xiàn)程度的一般指標(biāo)是 “勞動人口受高等教育人數(shù)比例”，但是，由于省級層面國家連續(xù)完整公布的相近統(tǒng)計數(shù)據(jù)是 “就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例”，因此，本研究采用后者。二者的區(qū)別在于公式分母不同，前者分母是16—60歲總?cè)丝跀?shù)，后者分母是16歲以上就業(yè)人員。

②就業(yè)人口受高等教育人數(shù)比例均引自歷年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的可比性，2016—2018年度的高等學(xué)校統(tǒng)計口徑仍然按2015年及其之前的 “大專+本科+研究生”口徑進(jìn)行計算。

③歷年高等教育毛入學(xué)率數(shù)據(jù)綜合自全國及相關(guān)省區(qū)《統(tǒng)計年鑒》《年鑒》《教育年鑒》《教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報（公告）》《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展公報》《教育事業(yè)發(fā)展五年規(guī)劃》等，對樣本區(qū)間內(nèi)個別年份的缺失數(shù)據(jù)采用統(tǒng)計學(xué)“線性插值法”進(jìn)行了估算。

④普通高校數(shù)、城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù)綜合自歷年《中國教育統(tǒng)計年鑒》以及各省區(qū)《統(tǒng)計年鑒》《年鑒》《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展公報》等，每百萬人口普通高校數(shù)由普通高校數(shù)與對應(yīng)省區(qū)年末常住人口數(shù)的比值計算得出；人均教育經(jīng)費（萬）由教育經(jīng)費投入額與省區(qū)常住總?cè)丝跀?shù)的比值計算得出，教育經(jīng)費數(shù)據(jù)來自歷年《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》以及相關(guān)省區(qū)《教育經(jīng)費執(zhí)行情況統(tǒng)計公告》，教育經(jīng)費投入選取國家財政性教育經(jīng)費額（億），并選用中央和地方撥款的總和值。綜合考慮各省區(qū)數(shù)據(jù)的公開程度和時間跨度一致性，將樣本時間選定為2001—2017年。

⑤有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)綜合自《寧夏統(tǒng)計年鑒》、《寧夏年鑒》（2015—2017版）以及寧夏教育廳網(wǎng)站。