面向2035 的我國高等教育規(guī)模、結(jié)構(gòu)與教育經(jīng)費預(yù)測 ＊

岳昌君 邱文琪

（北京大學(xué)教育學(xué)院/教育經(jīng)濟研究所， 北京 100871）

當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，國際力量對比深刻調(diào)整，國際競爭不斷加??；同時國際環(huán)境日趨復(fù)雜，不穩(wěn)定性、不確定性明顯增加，新冠肺炎疫情影響廣泛深遠，經(jīng)濟全球化遭遇逆流，世界進入動蕩變革期。與此同時，“十三五”期間我國人均GDP 突破1 萬美元，經(jīng)濟運行總體平穩(wěn)，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。

高質(zhì)量的經(jīng)濟發(fā)展需要以高質(zhì)量的人力資源作為支撐。《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 遠景目標(biāo)綱要》（以下簡稱“《綱要》”）指出，要“把提升國民素質(zhì)放在突出重要位置，構(gòu)建高質(zhì)量的教育體系和全方位全周期的健康體系，優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，拓展人口質(zhì)量紅利，提升人力資本水平和人的全面發(fā)展能力”。（中華人民共和國中央人民政府，2021）

高等教育作為人力資本投資的主要途徑之一，承擔(dān)著培養(yǎng)和輸送高質(zhì)量人力資源的重要任務(wù)。世界銀行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2018 年我國高等教育毛入學(xué)率達到50.6%，進入高等教育普及化階段（World Bank，2020）。盡管當(dāng)前我國高等教育毛入學(xué)率已超過世界平均水平，但仍然存在一些問題。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2017 年全球人力資本報告》對全球130 個經(jīng)濟體的人力資本利用水平進行分析和排名，指出我國高等教育完成率和高技能勞動力占比嚴重不足，高等教育完成率在25—54 歲年齡組和55—64歲年齡組中排名分別為第94 位和105 位，高技能勞動力占比排名第97 位（World Economic Forum，2017）。由此可見，我國高等教育的發(fā)展仍然任重道遠。

2021 年《政府工作報告》（以下簡稱“《報告》”）指出，“十四五”期間要將我國勞動年齡人口的平均受教育年限提高到11.3 年（李克強，2021）；《綱要》指出，2025 年我國高等教育毛入學(xué)率提高到60%。為實現(xiàn)上述目標(biāo)，我國高等教育應(yīng)如何調(diào)整應(yīng)對？同時，為實現(xiàn)我國在2035 年建設(shè)成為教育強國的目標(biāo)，我國高等教育應(yīng)以什么樣的規(guī)模和結(jié)構(gòu)發(fā)展？公共教育經(jīng)費又應(yīng)以多大的比例提供資源支撐？

為回答上述問題，本研究主要通過國際比較的方法，結(jié)合供給和需求兩個維度，利用統(tǒng)計和計量回歸模型，對2021—2035 年我國高等教育發(fā)展的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和教育經(jīng)費進行測算，以期為我國高等教育發(fā)展提出切實可行的政策建議。

一、高等教育規(guī)模、結(jié)構(gòu)與教育經(jīng)費發(fā)展?fàn)顩r

（一）高等教育規(guī)模發(fā)展?fàn)顩r

在高等教育規(guī)模研究方面，李碩豪和李文平（2013）以高等教育毛入學(xué)率作為衡量指標(biāo)，閻鳳橋和毛丹（2013）選取普通高校本?？普猩鷶?shù)作為衡量指標(biāo)。本研究綜合上述兩者，從高等教育毛入學(xué)率和普通高校本專科招生數(shù)兩個方面，對高等教育規(guī)模發(fā)展情況進行分析。

1. 高等教育毛入學(xué)率的國際變化趨勢

高等教育毛入學(xué)率是衡量高等教育發(fā)展水平的重要指標(biāo)。根據(jù)馬丁·特羅的大眾化發(fā)展理論，高等教育毛入學(xué)率處在不同的區(qū)間，對應(yīng)不同的高等教育發(fā)展階段：15%以下表示精英化發(fā)展階段，超過15%且不到50%表示大眾化發(fā)展階段，超過50%表示普及化發(fā)展階段。因此本文首先結(jié)合高等教育毛入學(xué)率這一指標(biāo)對世界高等教育規(guī)模的發(fā)展?fàn)顩r進行分析（Trow，1973）。

經(jīng)濟發(fā)展水平是影響高等教育毛入學(xué)率的重要因素，因此不同經(jīng)濟發(fā)展水平影響世界高等教育毛入學(xué)率的變化趨勢。2020 年12 月，世界銀行以2019 年人均國民收入總值（GNI）將世界不同國家和地區(qū)劃分為4 組：低收入國家（1035 美元及以下）、中低收入國家（1036—4045 美元）、中高收入國家（4046—12535 美元）、高收入國家（12536 美元及以上）（World Bank，2020）。表1 呈現(xiàn)了1970—2019 年不同收入水平國家的高等教育毛入學(xué)率情況。統(tǒng)計顯示：（1）不同經(jīng)濟發(fā)展水平國家的高等教育毛入學(xué)率存在顯著差異，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，高等教育毛入學(xué)率越高。（2）隨時間推移，各收入水平國家的高等教育毛入學(xué)率均呈上升趨勢。（3）結(jié)合高等教育發(fā)展階段，世界平均水平在1995 年由高等教育精英化階段轉(zhuǎn)入大眾化階段，至2019 年仍處于大眾化階段；高收入國家在1970 年就已處于大眾化階段，于1995 年進入普及化階段；中高收入國家在1999 年由精英化階段轉(zhuǎn)入大眾化階段，在2017 年進入普及化階段；中低收入國家在2008 年由精英化階段轉(zhuǎn)入大眾化階段，此后一直維持在大眾化階段；低收入國家1970 年至2018 年一直處于高等教育精英化階段。

表1 1970—2019 年不同收入水平國家的高等教育毛入學(xué)率（%）

表1 還呈現(xiàn)了我國1970—2019 年高等教育毛入學(xué)率的變化情況。在過去近50 年間，我國高等教育毛入學(xué)率呈現(xiàn)顯著增長趨勢，由1970 年的0.1%增長至2019 年的53.8%，其間在2003 年進入高等教育大眾化階段，在2018 年邁入高等教育普及化階段。

2. 我國普通高校本?？普猩?guī)模的變化趨勢

由于高等教育毛入學(xué)率為高等教育在學(xué)人數(shù)與適齡人口數(shù)之比，因此高等教育在學(xué)人數(shù)和適齡人口數(shù)是影響高等教育毛入學(xué)率大小的直接指標(biāo)。高等教育在學(xué)人數(shù)主要由各年普通高等學(xué)校本?？频恼猩?guī)模決定，因此，下面將對我國普通高校本專科的招生規(guī)模進行統(tǒng)計描述。表2 呈現(xiàn)了1998—2019年我國普通高校本?？频恼猩闆r。統(tǒng)計顯示：（1）高校擴招以來，我國普通高校本?？普猩?guī)模呈不斷增長趨勢，招生人數(shù)由1998 年的108 萬人增長至2019 年的915 萬人。（2）從增速來看，1999—2005年每年以兩位數(shù)的速度增長，2006—2018 年每年的增速降至一位數(shù)，2019 年受高等職業(yè)教育擴招的影響增速達到15.7%。

表2 1998—2019 年我國普通高校本?？普猩闆r

（二）高等教育結(jié)構(gòu)發(fā)展?fàn)顩r

關(guān)于高等教育結(jié)構(gòu)的研究，一般從人才培養(yǎng)層次、學(xué)科專業(yè)構(gòu)成、組織辦學(xué)形式、高等教育資源區(qū)域分布的角度，對高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)、專業(yè)結(jié)構(gòu)、類型結(jié)構(gòu)和地區(qū)結(jié)構(gòu)進行分析（董澤芳，李曉波，2003；何曉芳，遲景明，2018）。由于專業(yè)結(jié)構(gòu)和地區(qū)結(jié)構(gòu)的設(shè)置在各國間差異較大，且多依賴于各國實際國情進行動態(tài)調(diào)整與變化，難以直接從數(shù)據(jù)上進行國際比較。而學(xué)歷結(jié)構(gòu)的調(diào)整對于國家人口素質(zhì)的整體提升和人才布局具有重要影響，因此本文主要對高等教育的學(xué)歷結(jié)構(gòu)（?？?、本科、碩士、博士）進行分析。

1. 高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)的國際比較

表3 呈現(xiàn)了2018 年不同收入水平國家的高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)情況。統(tǒng)計顯示：（1）2018 年世界平均和各收入水平國家的高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)均呈現(xiàn)本科占比最高、?？拼沃?、研究生占比最低的分布。（2）高收入國家的研究生（碩博）占比在各收入水平國家均值中最高，達到20.7%；本科生占比最低，為58.4%。（3）中高收入國家的?？粕急仍诟魇杖胨絿揖抵凶罡撸瑸?7.8%，而研究生（碩博）占比最低，為8.2%。（4）中低收入國家和低收入國家的本科生占比較高，都接近83%。

表3 2018 年不同收入水平國家的高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)（%）

從我國的高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)來看，本科占比最高，達到51.5%，專科占比僅比本科低9 個百分點，研究生占比為6.0%。與世界平均水平相比，我國?？频恼猩急容^高，比最高的中高收入國家平均水平還高14.7 個百分點；研究生占比偏低，比世界平均水平低6.4 個百分點，比高收入、中高收入、中低收入和低收入國家平均水平分別低14.7、2.2、6.5 和2.4 個百分點。

進一步選取全球經(jīng)濟規(guī)模排名前20 位的國家，結(jié)合圖1，從其2018 年高等教育招生中研究生占比來看，僅巴西、印度尼西亞和沙特阿拉伯的研究生招生占比低于我國，其余16 個國家的研究生招生占比均高于我國。最高的法國占比達到40.3%，研究生招生占比在20%以上的國家還包括德國（40.1%）、意大利（39.1%）、瑞士（31.0%）、英國（22.8%）、俄羅斯（22.6%）、荷蘭（22.0%）、澳大利亞（21.5%）、西班牙（20.8%）。此外，高于我國的國家還有美國（15.9%）、加拿大（15.8%）、印度（13.5%）、日本（11.1%）、韓國（10.3%）、土耳其（9.0%）、墨西哥（7.8%）。由此可見，對比世界各國高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)，我國研究生占比有待提高。在我國未來發(fā)展中，可以參照比較的主要國家可以分為3 組：（1）第一組是東亞的日本和韓國，與我國經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系緊密，既有合作又存在競爭。日本和韓國的研究生占比都超過10%。（2）第二組是北美的美國和加拿大，都是經(jīng)濟和教育強國，研究生占比都超過了15%。（3）第三組是歐洲的德國、英國、法國、意大利、西班牙，研究生占比都超過了20%。

圖1 2018 年世界主要國家高等教育招生中研究生占比（%）

2. 高等教育類型結(jié)構(gòu)的國際比較

結(jié)合圖2，從2018 年OECD 國家平均水平來看，高等職業(yè)教育（short-cycle tertiary education） 與普通本科教育是學(xué)生入讀高等教育的兩大主要途徑，但普通本科教育與高等職業(yè)教育占比相差較大，本科教育招生平均占比為76.9%，職業(yè)教育招生平均占比為16.8%。歐盟23 國普通本科招生平均占比為78.7%，高等職業(yè)教育平均占比為13.4%。

圖2 2018 年OECD 國家及主要發(fā)展中國家高等職業(yè)教育與普通本科教育招生結(jié)構(gòu)（%）

從數(shù)據(jù)可得的OECD 國家及主要發(fā)展中國家高等職業(yè)教育和普通本科教育的招生占比來看，俄羅斯的高等職業(yè)教育招生占比最高，為51.6%；其次是土耳其，為45.8%；奧地利第三，為44.3%；最低的捷克占比為0.8%，低于5%的還包括比利時（1.1%）、意大利（1.7%）、荷蘭（2.0%）、斯洛伐克（2.5%）、瑞士（3.5%）。由此可見，不同國家高等職業(yè)教育與普通本科教育的招生結(jié)構(gòu)差距較大，兩者的結(jié)構(gòu)分布應(yīng)以各國的國情為基礎(chǔ)進行調(diào)整和優(yōu)化。

（三）教育經(jīng)費發(fā)展?fàn)顩r

經(jīng)費供給為教育發(fā)展提供資源保障。衡量一國政府對教育“努力程度”的一個重要指標(biāo)是公共教育投資的比例，即財政性教育經(jīng)費支出占GDP 的比例。由于暫未獲得各國高等教育財政性教育經(jīng)費支出占GDP 比例的數(shù)據(jù)，經(jīng)費相關(guān)的統(tǒng)計與分析直接采用涵蓋各級教育的公共教育投資比例。

從世界公共教育投資比例來看，20 世紀60 年代世界公共教育投資比例的增長非常迅速，發(fā)達國家和發(fā)展中國家的增速分別達到40%和42%；20 世紀70 年代受石油危機引發(fā)的經(jīng)濟蕭條影響，世界公共教育投資比例增速明顯下降；20 世紀80 年代世界公共教育投資比例不僅沒有增長，還出現(xiàn)了下降趨勢，不過下降幅度不大（岳昌君，丁小浩，2003）。區(qū)分不同收入水平組分析20 世紀80 年代到21 世紀初的世界公共教育投資比例發(fā)現(xiàn)，高收入國家和中高收入國家的公共教育投資比例呈先降后升的趨勢，中低收入國家和低收入國家的公共教育投資比例波動頻繁，規(guī)律性不強（岳昌君，2008）。

表4 呈現(xiàn)了2000—2017 年間不同收入水平國家的公共教育投資比例變化趨勢，統(tǒng)計顯示：（1）2000—2017 年間，世界公共教育投資比例平均水平呈現(xiàn)先升后降的趨勢，在2015 年達到峰值4.62%，此后兩年內(nèi)略有下降；（2）高收入國家的趨勢與世界平均水平相似，但拐點出現(xiàn)時間提前至2010 年，峰值時占比為5.31%；（3）中高收入國家、中低收入國家的趨勢與高收入國家相似，2010 年的峰值分別為4.42%和4.55%；（4）低收入國家的趨勢與世界平均水平一致，峰值出現(xiàn)在2015 年，為3.63%。

就我國的情況來看，2017 年我國公共教育投資比例為4.11%，比世界平均水平低0.42 個百分點，比高收入國家平均水平低0.83 個百分點，比中低收入國家平均水平低0.32 個百分點，比低收入國家平均水平高0.66 個百分點，與中高收入國家平均水平相當(dāng)，略高出0.02 個百分點。從趨勢來看，我國公共教育投資比例呈現(xiàn)出與世界平均水平相似的趨勢，在2015 年達到峰值4.24%后有所下降。

表4 2000—2017 年不同收入水平國家的公共教育投資比例（%）

二、面向2035 的高等教育規(guī)模預(yù)測

（一）毛入學(xué)率

高等教育毛入學(xué)率除了會受到以經(jīng)濟發(fā)展水平為代表的供給能力的制約外，還會受到以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為代表的需求因素影響。若一國要素稟賦中的土地資源較為充裕，且以第一產(chǎn)業(yè)為主發(fā)展經(jīng)濟，那么其對生產(chǎn)技術(shù)的要求相對較低，因而對高等教育的需求較低；反之，若一國的自然資源稀缺而資本和勞動力相對富足，基于比較優(yōu)勢該國經(jīng)濟發(fā)展則以第二、三產(chǎn)業(yè)為主，其對高等教育的需求相對更高。因此，基于2015—2019 年共5 年的數(shù)據(jù)，選取人均GDP 作為衡量一國經(jīng)濟發(fā)展水平的指標(biāo)，以第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比重作為衡量一國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，以高等教育毛入學(xué)率為因變量，構(gòu)建如下計量回歸模型：

其中， SET 表示高等教育毛入學(xué)率； GDPPC表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，對于各年份的人均GDP 數(shù)據(jù)，按照世界銀行給出的2010 年不變價格GDP 數(shù)據(jù)和名義GDP 數(shù)據(jù)計算出GDP 平均指數(shù)，然后計算出以2019 年為基期的不變價格的人均GDP，將其以對數(shù)形式納入方程； Industry2表示第二產(chǎn)業(yè)增加值的占比， Industry3表 示第三產(chǎn)業(yè)增加值的占比， μ表示隨機擾動項。

由于本文主要基于國際比較進行預(yù)測，在進行國際比較時，“大國”的經(jīng)濟規(guī)模較大、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較完整，便于同我國進行比較，因此根據(jù)世界銀行公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，選取2019 年GDP 總量在2 千億美元以上，或者2019 年人口在3 千萬人以上的67 個國家和地區(qū)作為分析對象。樣本中包括31 個高收入國家和地區(qū)（即：阿聯(lián)酋、愛爾蘭、奧地利、澳大利亞、比利時、波蘭、丹麥、德國、法國、芬蘭、韓國、荷蘭、加拿大、捷克、羅馬尼亞、美國、挪威、葡萄牙、日本、瑞典、瑞士、沙特阿拉伯、西班牙、希臘、新加坡、新西蘭、以色列、意大利、英國、智利、中國香港），14 個中高收入國家（即：阿根廷、巴西、俄羅斯、哥倫比亞、馬來西亞、秘魯、墨西哥、南非、泰國、土耳其、伊拉克、伊朗、印度尼西亞、中國），16 個中低收入國家（即：阿爾及利亞、埃及、安哥拉、巴基斯坦、菲律賓、加納、肯尼亞、孟加拉國、緬甸、摩洛哥、尼日利亞、坦桑尼亞、烏克蘭、烏茲別克斯坦、印度、越南）和6 個低收入國家（即：阿富汗、埃塞俄比亞、剛果（金）、莫桑比克、蘇丹、烏干達）。

基于模型（1）對高等教育毛入學(xué)率進行預(yù)測的結(jié)果如表5 所示。回歸模型（1）只選取了人均GDP這1 個解釋變量，回歸模型（2）選取了人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比這3 個解釋變量。從統(tǒng)計檢驗的結(jié)果看，兩個模型的統(tǒng)計顯著性水平達到1%；各個系數(shù)的顯著性水平也都達到1%；擬合優(yōu)度R2分別為76.2%和86.1%，表示解釋變量可以解釋因變量變化的程度。結(jié)果顯示：人均GDP 的解釋力很高，為76.2%；加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，解釋力提高了約10 個百分點。

表5 計量回歸結(jié)果（被解釋變量：高等教育毛入學(xué)率SET）

基于上述結(jié)果，對2021—2035 年間我國高等教育毛入學(xué)率進行預(yù)測。在預(yù)測時，需要用到未來我國人均GDP 和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，本研究采用《中國統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，根據(jù)以往的趨勢對這兩個指標(biāo)進行估計。首先對人均GDP 進行估計：1978—2019 年間，我國人均GDP 的年平均增長率為8.4%；而2009—2019 年間，我國人均GDP 的年平均增長率為7.2%，呈現(xiàn)下降的趨勢。隨著我國勞動年齡人口占比的下降，未來我國人均GDP 的年平均增長率仍將下降，本研究假定2021—2035 年間我國人均GDP 的年平均增長率為5.0%。其次對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行估計：2009—2019 年間，第二產(chǎn)業(yè)占比呈現(xiàn)下降的趨勢，年平均變化率為-1.64%，第三產(chǎn)業(yè)占比呈現(xiàn)上升的趨勢，年平均增長率為1.96%。本研究假定2021—2035 年間我國第二產(chǎn)業(yè)占比和第三產(chǎn)業(yè)占比按照上述相同的速度下降和上升。預(yù)測的結(jié)果如表6 所示。

表6 2021—2035 年間我國高等教育毛入學(xué)率預(yù)測

在表6 中，“入學(xué)率1”是基于高等教育毛入學(xué)率對人均GDP 的一元線性回歸結(jié)果的預(yù)測；“入學(xué)率2”是基于高等教育毛入學(xué)率對人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比的多元線性回歸結(jié)果的預(yù)測?！叭雽W(xué)率平均”是對“入學(xué)率1”和“入學(xué)率2”的未加權(quán)的算數(shù)平均值。預(yù)測結(jié)果顯示：（1）2019 年我國高等教育毛入學(xué)率的預(yù)測值平均為53.7%，而世界銀行給出的我國實際值為53.8%，幾乎完全一樣。這表明我國高等教育毛入學(xué)率已經(jīng)達到與我國經(jīng)濟發(fā)展水平相應(yīng)的國家平均水平。（2）如果只考慮人均GDP 這1 個變量，高等教育毛入學(xué)率的預(yù)測值相對較小；增加產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，預(yù)測值顯著提高。

（二）本?？普猩?guī)模

普通高校本專科招生數(shù)和高等教育適齡人口數(shù)是測算高等教育毛入學(xué)率的主要指標(biāo)，因此本文進一步對普通高校的本?？普猩?guī)模進行估計。

在高等教育適齡人口數(shù)方面，由于我國人口波動大，加之2016 年全面放開“二孩”政策，對高等教育適齡人口數(shù)的預(yù)測比較困難，本研究中的相關(guān)數(shù)據(jù)采用中國社會科學(xué)院人口與勞動經(jīng)濟研究所王廣州（2017）關(guān)于中國高等教育學(xué)齡人口（18—24 歲）的預(yù)測結(jié)果。2015 年我國18—24 歲學(xué)齡人口的實際值為12849 萬人，2035 年的估計值為9115 萬人。按照這兩個數(shù)值計算，2015—2035 年間18—24 歲學(xué)齡人口的年平均增長率為-1.70%，因此2021—2035 年間各年的估計值均按照-1.70%的年平均增長率進行估計，不過這種估計是線性變化的，并沒有考慮人口波動情況。

在普通高校本專科招生數(shù)方面，前文描述統(tǒng)計結(jié)果顯示，我國1999 年以來的高校擴招增速是非均衡的。1999—2005 年間連續(xù)7 年擴招是兩位數(shù)的增速，分別為47.3%、38.1%、21.6%、19.5%、19.3%、17.0%、12.8%。2006—2018 年間連續(xù)13 年均是以1 位數(shù)的增速在增長。2019 年是特殊的一年，本專科招生數(shù)由2018 年的791 萬上升至914.9 萬，增速為15.7%。

根據(jù)高等教育毛入學(xué)率的國際比較，我國高等教育毛入學(xué)率（53.8%）已經(jīng)達到了與我國經(jīng)濟發(fā)展水平相應(yīng)的國際平均水平（53.7%），因此未來我國本?？普猩鷳?yīng)該穩(wěn)定規(guī)模，微速增長?；诖?，表7呈現(xiàn)了2021—2035 年間我國普通高校本專科招生規(guī)模的預(yù)測結(jié)果。

表7 2021—2035 年間我國普通高校本?？普猩鷶?shù)預(yù)測

其中的“招生數(shù)1”“招生數(shù)2”“招生數(shù)3”按照普通高校本?？普猩鲩L率分別為0%、0.5%、1%進行估計，2025 年招生數(shù)的估計值分別為915 萬、943 萬、971 萬，相應(yīng)的毛入學(xué)率分別為57.7%、59.4%、61.2%；2030 年招生數(shù)的估計值分別為915 萬、967 萬、1021 萬，相應(yīng)的毛入學(xué)率分別為62.8%、66.4%、70.1%；2035 年招生數(shù)的估計值分別為915 萬、991 萬、1073 萬，相應(yīng)的毛入學(xué)率分別為68.5%、74.2%、80.3%。

三、面向2035 的高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)預(yù)測

在高等教育的學(xué)歷結(jié)構(gòu)中，研究生教育肩負著高層次人才培養(yǎng)和創(chuàng)新創(chuàng)造的重要使命，是國家發(fā)展、社會進步的重要基石，是應(yīng)對全球人才競爭的基礎(chǔ)布局。伴隨中國特色社會主義進入新時代，各行各業(yè)對高層次創(chuàng)新人才的需求更加迫切，研究生教育的地位和作用更加凸顯（教育部，國家發(fā)展改革委，財政部，2020）。探討不同發(fā)展水平下研究生教育規(guī)模在高等教育規(guī)模中所占比例，對于調(diào)整研究生培養(yǎng)結(jié)構(gòu)具有重要意義。因此，本研究以研究生招生規(guī)模占高等教育招生總規(guī)模的比例為因變量，從供給和需求兩個維度以人均GDP 和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為解釋變量，基于2015—2019 年67 個“大國”數(shù)據(jù)對研究生招生結(jié)構(gòu)進行預(yù)測，計量回歸模型如下：

其中，P_GRAD 表示研究生招生規(guī)模占高等教育招生總規(guī)模的比例，GDPPC 表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，Industry2 表示第二產(chǎn)業(yè)增加值的占比，Industry3 表示第三產(chǎn)業(yè)增加值的占比， μ表示隨機擾動項。

計量回歸的結(jié)果如表8 所示，回歸模型（1）只選取了人均GDP 這1 個解釋變量，回歸模型（2）選取了人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比這3 個解釋變量。從統(tǒng)計檢驗的結(jié)果看，兩個模型的統(tǒng)計顯著性水平達到1%；人均GDP 在兩個模型中的顯著性水平分別達到1% 和5%；擬合優(yōu)度R2分別為22.9%和28.0%，表示解釋變量可以解釋因變量變化的程度。結(jié)果顯示：人均GDP 的解釋力很高，為22.9%；加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，解釋力提高了約5.1 個百分點。

表8 計量回歸結(jié)果（被解釋變量：研究生招生占高等教育招生比例）

基于上述回歸結(jié)果，對2021—2035 年間我國研究生招生規(guī)模占高等教育招生總規(guī)模的比例進行預(yù)測。預(yù)測時采取與預(yù)測高等教育毛入學(xué)率時同樣的方法進行估計，需要用到未來我國人均GDP 和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。預(yù)測結(jié)果如表9 所示，“占比1”是基于研究生招生占比對人均GDP 的一元線性回歸結(jié)果的預(yù)測；“占比2”是基于研究生招生占比對人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比的多元線性回歸結(jié)果的預(yù)測。“占比平均”是對“占比1”和“占比2”的未加權(quán)的算數(shù)平均值。預(yù)測結(jié)果顯示：（1）2019年我國研究生招生占比的預(yù)測值平均為14.8%，而根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)測算的我國實際值為9.11%，相差5.69 個百分點。這表明我國研究生招生占比低于與我國經(jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)?shù)哪切﹪业钠骄?。?）如果只考慮人均GDP 這1 個變量，研究生招生占比的預(yù)測值相對較高，增加產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，預(yù)測值在2031 年以前較低，而在2031 年后變高。

表9 2021—2035 年間我國研究生招生占高等教育招生比例預(yù)測

進一步分別測算碩士和博士研究生招生規(guī)模占高等教育招生總規(guī)模的比例。首先，根據(jù)模型（2），將因變量替換為碩士研究生招生占比，從而對碩士研究生招生結(jié)構(gòu)進行預(yù)測。計量回歸的結(jié)果如表10所示，回歸模型（1）只選取了人均GDP 這1 個解釋變量，回歸模型（2）選取了人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比這3 個解釋變量。從統(tǒng)計檢驗的結(jié)果看，兩個模型的統(tǒng)計顯著性水平達到1%；人均GDP 在模型（1）中的顯著性水平達到1%，在模型（2）中不顯著；第三產(chǎn)業(yè)占比的顯著性水平達到10%；擬合優(yōu)度R2分別為18.4% 和23.7%，表示解釋變量可以解釋因變量變化的程度。結(jié)果顯示：人均GDP 的解釋力很高，為18.4%；加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，模型整體解釋力提高了約5.3 個百分點。

表10 計量回歸結(jié)果（被解釋變量：碩士研究生招生占高等教育招生比例）

基于上述結(jié)果，對2021—2035 年間我國碩士研究生招生占比進行預(yù)測。預(yù)測時采取與預(yù)測高等教育毛入學(xué)率時同樣的方法進行估計，需要用到未來我國人均GDP 和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。預(yù)測結(jié)果如表11 所示，“占比1”是基于碩士研究生招生占比對人均GDP 的一元線性回歸結(jié)果的預(yù)測，“占比2”是基于碩士研究生招生占比對人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比的多元線性回歸結(jié)果的預(yù)測?！罢急绕骄笔菍Α罢急?”和“占比2”的未加權(quán)的算數(shù)平均值。預(yù)測結(jié)果顯示：（1）2019 年我國碩士研究生招生占比的預(yù)測值平均為12.8%，而根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)測算的我國實際值為8.06%，相差4.74 個百分點。這表明我國碩士研究生招生占比低于與我國經(jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)?shù)哪切﹪业钠骄?。?）如果只考慮人均GDP 這1 個變量，碩士研究生招生占比的預(yù)測值相對較高；增加產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，預(yù)測值在2030 年以前較低，而在2030 年后變高。

表11 2021—2035 年間我國碩士研究生招生占高等教育招生比例預(yù)測

然后，將模型（2）中的因變量替換為博士研究生招生占比，從而對博士研究生招生結(jié)構(gòu)進行預(yù)測。計量回歸的結(jié)果如表12 所示，回歸模型（1）只選取了人均GDP 這1 個解釋變量，回歸模型（2）選取了人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比這3 個解釋變量。從統(tǒng)計檢驗的結(jié)果看，兩個模型的統(tǒng)計顯著性水平達到1%；人均GDP 在兩個模型中的顯著性水平均達到1%；擬合優(yōu)度R2分別為35.0%和36.7%，表示解釋變量可以解釋因變量變化的程度。結(jié)果顯示：人均GDP 的解釋力很高，為35.0%；加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，解釋力提高了約1.7 個百分點。

表12 計量回歸結(jié)果（被解釋變量：博士研究生招生占高等教育招生比例）

基于上述結(jié)果，對2021—2035 年間我國博士研究生招生占比進行預(yù)測。預(yù)測時采取與預(yù)測高等教育毛入學(xué)率時同樣的方法進行估計，需要用到未來我國人均GDP 和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。預(yù)測結(jié)果如表13 所示，“占比1”是基于博士研究生招生占比對人均GDP 的一元線性回歸結(jié)果的預(yù)測；“占比2”是基于博士研究生招生占比對人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比的多元線性回歸結(jié)果的預(yù)測?！罢急绕骄笔菍Α罢急?”和“占比2”的未加權(quán)的算數(shù)平均值。預(yù)測結(jié)果顯示：（1）2019 年我國博士研究生招生占比的預(yù)測值平均為2.0%，而根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)測算的我國實際值為1.04%，相差0.96 個百分點。這表明我國博士研究生招生占比低于與我國經(jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)?shù)哪切﹪业钠骄健＃?）如果只考慮人均GDP 這1 個變量，博士研究生招生規(guī)模占比的預(yù)測值相對較高；增加產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，預(yù)測值降低。

表13 2021—2035 年間我國博士研究生招生占高等教育招生比例預(yù)測

四、面向2035 的公共教育投資比例預(yù)測

前文描述統(tǒng)計的結(jié)果表明，不同發(fā)展水平國家的公共教育支出占GDP 的比例差別很大，這一比例既受供給能力的影響，又受教育需求的影響。從供給角度看，人均收入水平越高的國家其公共教育投資比例也越大。從需求角度看，一國政府的教育發(fā)展目標(biāo)影響著公共教育投資的水平和比例。各級教育入學(xué)率和人均受教育年限等指標(biāo)都體現(xiàn)了各國政府發(fā)展教育的努力程度，而學(xué)齡人口增長快的國家對教育經(jīng)費有更多的需求。

盡管世界各國經(jīng)濟不斷增長，各國政府的財政收入水平逐步提高，但相對于教育需求來看，經(jīng)濟增長的速度低于教育需求的增長速度。各國公共教育支出主要受供給因素影響，表現(xiàn)出了教育投入供不應(yīng)求的“供給現(xiàn)象”。因此，在教育投入供不應(yīng)求的情況下，一般而言，公共教育投資比例隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高而增加。

基于此，以“公共教育支出占GDP 的比例”作為公共教育投資比例的代理變量，以人均GDP 作為經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量，引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為控制變量，建立以下計量回歸模型：

其中，EDUGDP 表示公共教育支出占GDP 的比例，GDPPC 表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，Industry2 表示第二產(chǎn)業(yè)增加值的占比，Industry3 表示第三產(chǎn)業(yè)增加值的占比， μ表示隨機擾動項。

計量回歸結(jié)果如表14 所示，回歸模型（1）只選取了人均GDP 這1 個解釋變量，回歸模型（2）選取了人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比這3 個解釋變量。從統(tǒng)計檢驗的結(jié)果看，兩個模型的統(tǒng)計顯著性水平達到1%；人均GDP 和第二產(chǎn)業(yè)占比系數(shù)的顯著性水平也都達到1%；第三產(chǎn)業(yè)占比系數(shù)的顯著性水平接近10%；擬合優(yōu)度R2分別為23.6%和29.1%，表示解釋變量可以解釋因變量變化的程度。結(jié)果顯示：人均GDP 的解釋力很高，為23.6%；加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，解釋力提高了約5.5 個百分點。由于回歸模型（1）中的截距項系數(shù)不顯著，預(yù)測時用回歸模型（2）的結(jié)果更合適。

表14 計量回歸結(jié)果（被解釋變量：公共教育投資比例EDUGDP）

基于上述回歸結(jié)果，對2021—2035 年間我國公共教育投資比例進行預(yù)測。預(yù)測時采取與預(yù)測高等教育毛入學(xué)率時同樣的方法進行估計，需要用到未來我國人均GDP 和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。預(yù)測結(jié)果如表15 所示?！罢急?”是基于公共教育投資比例對人均GDP 的一元線性回歸結(jié)果的預(yù)測；“占比2”是基于公共教育投資比例對人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)占比的多元線性回歸結(jié)果的預(yù)測?！罢急绕骄笔菍Α罢急?”和“占比2”的未加權(quán)的算數(shù)平均值。預(yù)測結(jié)果顯示：（1）2019 年我國公共教育投資比例的預(yù)測值平均為4.5%，而我國實際值為4.04%，相差0.46 個百分點。這表明我國公共教育投資比例不及與我國經(jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)?shù)哪切﹪业钠骄?。?）如果只考慮人均GDP 這1 個變量，公共教育投資比例的預(yù)測值相對較高；增加產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量后，預(yù)測值顯著降低。

五、結(jié)論與政策建議

本研究從供給（以人均GDP 代理的經(jīng)濟發(fā)展水平）和需求（以第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占比代理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）兩個維度，使用統(tǒng)計和計量回歸方法，對我國2021—2035 年高等教育發(fā)展的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和教育經(jīng)費進行了預(yù)測，得出如下主要結(jié)論和政策建議。

（一）關(guān)于高等教育規(guī)模的結(jié)論與建議

2018 年，我國25 歲以上人口平均受教育年限為7.9 年，低于世界平均水平的8.4 年，與德國（14.1 年）、美國（13.4 年）、英國（13.0 年）、日本（12.8 年）等主要發(fā)達國家相差甚遠（UNDP，2020）。同時，近年來我國與勞動力相關(guān)的人口數(shù)量和結(jié)構(gòu)中呈現(xiàn)出勞動年齡人口絕對數(shù)量及其占總?cè)丝诘谋戎叵陆?、就業(yè)人員絕對數(shù)量及其占總?cè)丝诘谋戎叵陆档摹半p降”局面。我國總?cè)丝谝?guī)模預(yù)計在近年達到峰值，2021—2035 年間總?cè)丝谝?guī)模不僅不會持續(xù)增長，甚至將出現(xiàn)下降的趨勢。改革開放以來勞動力數(shù)量快速增加帶來的人口紅利正逐漸消失。在勞動力“數(shù)量”不再帶來紅利的情況下，如何提升勞動力的“質(zhì)量”便顯得至關(guān)重要，需要通過教育水平的提高來彌補勞動力減少的影響?！毒V要》強調(diào)“堅持優(yōu)先發(fā)展教育事業(yè)”，“穩(wěn)步擴大專業(yè)學(xué)位研究生規(guī)模”。因此，繼續(xù)增加高等教育入學(xué)機會、擴大招生規(guī)模、提高人力資本存量是彌補勞動力數(shù)量減少的重要手段。

表15 2021—2035 年間我國財政性教育經(jīng)費占GDP 的比例預(yù)測

具體而言，結(jié)合本文實證分析結(jié)果，2021—2035 年間我國高等教育毛入學(xué)率的適宜目標(biāo)為：2025 年為60%左右；2030 年為67%左右；2035 年為75%左右。這一結(jié)果與胡詠梅和唐一鵬（2019）預(yù)測的2025 年高等教育毛入學(xué)率達到60%、別敦榮和易夢春（2021）預(yù)測的2030 年高等教育毛入學(xué)突破65%的結(jié)果基本一致。特別是，《綱要》提出2025 年“高等教育毛入學(xué)率提高到60%”，與本文基于國際比較的預(yù)測結(jié)果一致?？紤]一些不可控隨機因素的影響，根據(jù)未來我國經(jīng)濟、社會、教育、人口的實際情況，高等教育毛入學(xué)率可能會上下浮動5 個百分點。

進一步對本?？普猩?guī)模的實證分析表明，未來我國本專科招生應(yīng)該穩(wěn)定規(guī)模，微速增長。2021—2035 年間我國普通高校本?？普猩鷶?shù)的適宜目標(biāo)為：2025 年為950 萬左右（對應(yīng)于60%的高等教育毛入學(xué)率）；2030 年為970 萬左右（對應(yīng)于67%的高等教育毛入學(xué)率）；2035 年為1000 萬左右（對應(yīng)于75%的高等教育毛入學(xué)率）。

（二）關(guān)于高等教育結(jié)構(gòu)的結(jié)論與建議

《報告》提出，2021 年及“十四五”時期要以推動高質(zhì)量發(fā)展為主題。高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵豐富，從生產(chǎn)要素角度來看，在土地、勞動力、資本、企業(yè)家精神、技術(shù)和信息等各種要素中，勞動力質(zhì)量的改善和技術(shù)水平的提高至關(guān)重要，而技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用都離不開高質(zhì)量的勞動力，因此高質(zhì)量的勞動力是未來我國高質(zhì)量發(fā)展的核心要素。因此，在高等教育規(guī)模穩(wěn)步增長的同時必須注重質(zhì)量提升，為高質(zhì)量發(fā)展提供高質(zhì)量的人力資源。此外，高校畢業(yè)生規(guī)模的擴大使得畢業(yè)生就業(yè)問題更顯嚴峻。人力資源和社會保障部的統(tǒng)計顯示，2020 年高校畢業(yè)生總體就業(yè)率達90%以上（教育部，2021）。高校畢業(yè)生的就業(yè)難題，更多地表現(xiàn)在就業(yè)質(zhì)量上，突出地表現(xiàn)在結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾上，《綱要》特別強調(diào)要“緩解結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾”，是非常具有前瞻性的。結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾產(chǎn)生的原因之一是高等教育的學(xué)歷結(jié)構(gòu)、類型結(jié)構(gòu)、學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)等供給結(jié)構(gòu)與已經(jīng)發(fā)生改變了的勞動力市場需求結(jié)構(gòu)存在錯位，因此，高等教育結(jié)構(gòu)需要及時地、相應(yīng)地進行調(diào)整。

在學(xué)歷結(jié)構(gòu)方面，因為研究生教育肩負著高層次人才培養(yǎng)和創(chuàng)新創(chuàng)造的重要使命，因此在高等教育內(nèi)部提高研究生占比，對于優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，拓展人口質(zhì)量紅利具有重要作用。根據(jù)本文統(tǒng)計分析結(jié)果，未來我國普通高等教育的學(xué)歷結(jié)構(gòu)應(yīng)進行動態(tài)調(diào)整，不斷提高研究生占比，略微提高本科生占比，降低專科生占比。2021—2035 年間我國普通高等教育學(xué)歷結(jié)構(gòu)的適宜目標(biāo)為：研究生，2025 年占比為16%（其中博士生2.2%）；2030 年為18%（其中博士生2.5%）；2035 年為20%（其中博士生2.8%）。本科生，2025 年占比為50%；2030 年為52%；2035 年為54%。?？粕?，2025 年占比為34%；2030 年為28%；2035 年為24%?？紤]到一些不可控隨機因素的影響，我國高等教育各學(xué)歷占比可以在上述預(yù)測基礎(chǔ)上進行動態(tài)調(diào)整。

學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)與勞動力市場技能需求緊密相關(guān)。高等教育的學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)，各國差異較大，且大多數(shù)國家會隨市場需求的變化進行及時調(diào)整，因而本文未對我國學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)進行預(yù)測。但從學(xué)科招生數(shù)據(jù)來看，《中國教育統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)顯示，自1999 年高校擴招以來，我國普通本科中理工農(nóng)醫(yī)類招生的占比呈下降趨勢，其中，理學(xué)占比由1999 年的10.7%下降至2018 年的7.0%；工學(xué)占比由1999年的41.3%下降至2018 年的34.6%（國家統(tǒng)計局，2020）。我國研究生中理工農(nóng)醫(yī)類招生的占比也呈下降趨勢，尤其表現(xiàn)為理工科的占比下降顯著。在當(dāng)今科技創(chuàng)新與攻關(guān)的重要時期，建議我國未來高等教育學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)更加富有彈性，隨市場需求及時調(diào)整，從政府角度鼓勵學(xué)生選擇STEM 專業(yè)，讓理工科的占比不降低，同時提高醫(yī)學(xué)的占比。《綱要》提出“加快培養(yǎng)理工農(nóng)醫(yī)類專業(yè)緊缺人才”，“建立學(xué)科專業(yè)動態(tài)調(diào)整機制和特色發(fā)展引導(dǎo)機制，增強高校學(xué)科設(shè)置針對性”。

在高等教育區(qū)域結(jié)構(gòu)方面，《綱要》指出應(yīng)“優(yōu)化區(qū)域高等教育資源布局，推進中西部地區(qū)高等教育振興”。其實高等學(xué)校分布不平衡，是各國普遍現(xiàn)象，頂尖高校一般都聚集在少數(shù)經(jīng)濟發(fā)達城市圈。對于我國未來高等教育發(fā)展，“雙一流”建設(shè)高校的布局建議以效率為主，其他高校以屬地化和公平為主。鑒于高校畢業(yè)生長期存在“孔雀東南飛”的流動現(xiàn)象，對于中西部地區(qū)而言是長期的“逆向補貼”，即“窮省補貼富省”。因此，在提升中西部地區(qū)高校辦學(xué)條件和教師學(xué)歷層次之外，政府應(yīng)該采取措施進行高等教育層次的財政轉(zhuǎn)移支付，包括在沒有部屬高校的省份新建部屬高?；虿繉俑咝５姆中?。

（三）關(guān)于教育經(jīng)費的結(jié)論與建議

教育經(jīng)費為教育規(guī)模擴大與教育質(zhì)量提升提供重要的資源支撐，《綱要》指出要“加大教育經(jīng)費投入”。公共教育經(jīng)費占GDP 的比例是衡量一國政府對教育投入努力程度的重要指標(biāo)。1993 年2 月，國務(wù)院發(fā)布的《中國教育改革和發(fā)展綱要》明確提出，“逐步提高國家財政性教育經(jīng)費支出占國民生產(chǎn)總值（后改為國內(nèi)生產(chǎn)總值）的比例，本世紀末（2000 年）達到百分之四”。2000 年我國的實際比例僅為2.56%，離4%的目標(biāo)差距甚遠。2002 年教育部成立中國教育與人力資源問題報告課題組，對未來教育發(fā)展進行預(yù)測和規(guī)劃。岳昌君（2003）承擔(dān)了“教育投資比例的國際比較”的專題研究，對“4%目標(biāo)”重新進行了估計。這項研究使用了1986—1997 年間54 個國家的有關(guān)數(shù)據(jù)，對2004—2020 年間我國公共教育投資比例（財政性教育經(jīng)費占GDP 比例）進行了預(yù)測。計量回歸結(jié)果顯示：與我國經(jīng)濟發(fā)展水平相應(yīng)的公共教育投資比例的國際平均水平2010 年為4.04%，2020 年為4.30%。我國于2012 年終于實現(xiàn)了“4%目標(biāo)”（實際值為4.26%），之后這一比例連續(xù)8 年保持在4%以上，取值在4.04%—4.30%之間，表明我國公共教育投資比例已經(jīng)進入了與經(jīng)濟發(fā)展水平相應(yīng)的國際平均值區(qū)間內(nèi)。

2021—2035 年間，相對充足的經(jīng)費投入是教育高質(zhì)量發(fā)展和實現(xiàn)教育公平的必要保障。在公共教育經(jīng)費比例方面，根據(jù)本文實證研究結(jié)果，未來我國財政性教育經(jīng)費占GDP 的比例應(yīng)該在保持穩(wěn)定的基礎(chǔ)上小幅提高。2021—2035 年間我國財政性教育經(jīng)費占GDP 的比例的適宜目標(biāo)為：2025 年為4.4%；2030 年為4.5%；2035 年為4.6%。由于各國公共教育投資的統(tǒng)計口徑存在差異，財政體制和學(xué)齡人口占比差異顯著，因此對公共教育投資比例的預(yù)測可能上下浮動0.3 個百分點。

需要說明的是，本文僅從支撐經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的人力資源和人才培養(yǎng)角度，對2021—2035 年間我國高等教育規(guī)模、結(jié)構(gòu)和教育經(jīng)費進行了國際比較和趨勢分析，針對的是人力資本水平的提升。然而，教育的目標(biāo)不僅僅是為市場提供高質(zhì)量的勞動力，《綱要》還強調(diào)把提升人的全面發(fā)展能力和提升國民素質(zhì)放在教育的突出重要位置。我國決戰(zhàn)脫貧攻堅取得了全面勝利，這只是消除了物質(zhì)上的貧困，我們還要消除精神上的貧困。讓學(xué)生愛學(xué)習(xí)、讓畢業(yè)生愛就業(yè)、讓勞動者愛工作，教育還任重道遠。

（邱文琪為本文通信作者）