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    怎樣促使高校提高公共教育產(chǎn)品質(zhì)量

    2017-06-09 23:57:49車明
    科學(xué)與財(cái)富 2017年9期
    關(guān)鍵詞:努力學(xué)習(xí)概率考核

    車明

    一、引言

    教育問題在我國一直是一個備受關(guān)注的問題。1999年以來我國高校規(guī)模不斷擴(kuò)大,在校生數(shù)量快速增加;但伴隨著量增加的同時是質(zhì)的下降。提高高校教育質(zhì)量是目前社會關(guān)注的熱點(diǎn)之一。本文從政府、高校、學(xué)生三方視角出發(fā),構(gòu)建三階段動態(tài)博弈模型,根據(jù)模型分析教育質(zhì)量改進(jìn)的可能方法。

    二、模型的基本要素

    模型假定:博弈的參與方為政府,學(xué)校和學(xué)生。政府在政策上選擇對學(xué)校進(jìn)行或者不進(jìn)行監(jiān)督考核,學(xué)校選擇對教學(xué)的質(zhì)量關(guān)注或不關(guān)注,學(xué)生選擇努力學(xué)習(xí)或不努力學(xué)習(xí)。參與方都是理性經(jīng)濟(jì)人。

    博弈方收益成本假設(shè):學(xué)校收入來自學(xué)生學(xué)費(fèi)和政府補(bǔ)助,學(xué)校維持日常運(yùn)作成本,為提升教學(xué)質(zhì)量,激勵師生的成本為。政府對高校進(jìn)行考核監(jiān)督成本,考核合格的學(xué)校,政府給予補(bǔ)助,考核結(jié)果較差的學(xué)校,政府給予較少的補(bǔ)助,如果政府對學(xué)校不進(jìn)行考核監(jiān)督,給所有學(xué)校的補(bǔ)助均為,雖沒有監(jiān)督成本,但會造成社會責(zé)任的缺失,付出的代價(jià)為。學(xué)生學(xué)習(xí)付出成本為學(xué)費(fèi),努力學(xué)習(xí)得到技能提升,但因此付出的成本為;不努力學(xué)習(xí),得到較少的技能或能力的退化,雖付出的努力成本較少,但會面臨無法畢業(yè)或者就業(yè)困難等問題,表示為不努力學(xué)習(xí)的時間機(jī)會成本。定義函數(shù),代表學(xué)生學(xué)習(xí)效率對學(xué)校的激勵。

    三、模型分析

    (一)純策略條件下的博弈分析

    1.基于基本條件的博弈分析

    當(dāng) , ,時,均衡為(監(jiān)督,不激勵,努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , ,時,均衡為(監(jiān)督,激勵,努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , 時,均衡為(不監(jiān)督,不激勵,努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(監(jiān)督,不激勵,不努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(監(jiān)督,激勵,不努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng),時,均衡為(不監(jiān)督,不激勵,不努力學(xué)習(xí))。

    2.基本條件下的結(jié)論

    當(dāng) , , 時,均衡是(監(jiān)督,激勵,不努力學(xué)習(xí)),這種情況非優(yōu);因?yàn)檫@種情況下,無論政府和學(xué)校投入多大水平,學(xué)生不會努力學(xué)習(xí);其中原因可能是學(xué)生基礎(chǔ)過差,努力學(xué)習(xí)成本高,或?qū)W生對所學(xué)內(nèi)容不感興趣,休息的機(jī)會成本較小。理想狀態(tài)是(不監(jiān)督,激勵,努力),這種情況下政府節(jié)省公共資源,學(xué)校致力促進(jìn)學(xué)生努力學(xué)習(xí),學(xué)生努力學(xué)習(xí)。但是這個結(jié)果未出現(xiàn),因?yàn)閷W(xué)生學(xué)習(xí)效果對學(xué)校的激勵不足,需對條件進(jìn)行修正。

    3.修正條件下的博弈分析

    假設(shè)函數(shù),表示學(xué)生學(xué)習(xí)成果對學(xué)校收益影響。設(shè)學(xué)生在學(xué)校進(jìn)行激勵的情況下,努力學(xué)習(xí)收益為,不努力學(xué)習(xí)收益為,在學(xué)校不進(jìn)行激勵的情況下,努力學(xué)習(xí)收益為,不努力學(xué)習(xí)為,其中。

    修正后純策略納什均衡變?yōu)椋?/p>

    當(dāng) , , 時,均衡為(不監(jiān)督,激勵,努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(監(jiān)督,激勵,努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(不監(jiān)督,不激勵,努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(監(jiān)督,不激勵,努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(不監(jiān)督,激勵,不努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(監(jiān)督,激勵,不努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(不監(jiān)督,不激勵,不努力學(xué)習(xí))。

    當(dāng) , , 時,均衡為(監(jiān)督,不激勵,不努力學(xué)習(xí))。

    4.修正情況下的分析結(jié)論

    修正后理想均衡可能出現(xiàn)。即使政府不監(jiān)督,學(xué)校出于自身利益考慮,也會自覺提升辦學(xué)質(zhì)量。但這種情況出現(xiàn)的條件是學(xué)生學(xué)習(xí)狀況對學(xué)校收益的影響足夠大。

    (二)混合博弈納什均衡分析

    1.混合博弈納什均衡

    設(shè)政府監(jiān)管概率為,不監(jiān)管概率為;學(xué)校激勵概率為,不激勵的概率為;學(xué)生努力概率為,不努力概率為。

    當(dāng)學(xué)校在做出兩種選擇時收益相同,則有:

    ()(1)()(1)

    令,解得:

    學(xué)校對上可及時了解國家的政策意圖,對下可通過考試等方式了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況:學(xué)校占有信息優(yōu)勢,可將學(xué)生和政府的行為概率看作已知,討論政府和學(xué)生行為對學(xué)校產(chǎn)生的影響。對求和的偏導(dǎo)數(shù),令的分母為、分子為。

    2.求解結(jié)論

    為簡化分析,假定。

    討論的符號。的第一項(xiàng)小于0,第二項(xiàng)大于0,令為第三項(xiàng),必然大于0否則學(xué)校在政府補(bǔ)貼的情況下仍為負(fù)債經(jīng)營,第四項(xiàng)大于0。的第一項(xiàng)大于0,第二項(xiàng)大于0,第三項(xiàng)大于0,第四項(xiàng)小于0,第五項(xiàng)大于0。和同號,當(dāng)與差距較小及學(xué)校的激勵成本較低時,和為正,否則為負(fù)。

    無論和為何,始終成立。

    對于,和的關(guān)系作進(jìn)一步分析。由于00,0,大小不確定,的大小也不確定,但是當(dāng)學(xué)生學(xué)習(xí)成果對學(xué)校的收益貢獻(xiàn)較多,即的值遠(yuǎn)大于0時,0,政府監(jiān)督概率變小會使得學(xué)校進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量提升概率變大,即(不監(jiān)督

    ,激勵,努力學(xué)習(xí))這種均衡出現(xiàn)的可能性較大。由于…因此,當(dāng)足夠大的時候,會有,學(xué)生努力學(xué)習(xí)的概率與學(xué)校進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量提升的概率同方向變動,即(不監(jiān)督,激勵,努力學(xué)習(xí))這種均衡出現(xiàn)的可能性較大,此外,提升學(xué)生運(yùn)用校內(nèi)資源的效率,可使的值變大,同時達(dá)到促進(jìn)學(xué)校改進(jìn)自身辦學(xué)條件的目的。這兩種情況下得出的結(jié)論與前面分析純策略納什均衡情況下所得出的結(jié)論是一致的。

    四、政策建議

    建立合理的學(xué)??己藱C(jī)制。在對學(xué)??己硕墪r,更加注重畢業(yè)生就業(yè)率及升學(xué)率等指標(biāo),并將指標(biāo)作為政府對學(xué)校補(bǔ)助發(fā)放的重要參考。

    改進(jìn)信息披露的方法。全面真實(shí)的統(tǒng)計(jì)各高校畢業(yè)生升學(xué)及就業(yè)情況,將統(tǒng)計(jì)結(jié)果用信息冊或網(wǎng)上公布等形式披露,讓學(xué)生及家長充分了解信息。

    促進(jìn)在校學(xué)生充分利用校內(nèi)資源。高校合理分配資金,更多運(yùn)用到提升教學(xué)質(zhì)量上來;校內(nèi)教舍、圖書、公共課堂等學(xué)習(xí)資源對學(xué)生盡可能多的開放。

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