文摘
本文旨在评估和改善高等教育的发展。首先,根据理论和假说,高等教育发展水平的综合评价指标体系。TOPSIS和基于目标规划的组合权重方法是用来衡量高等教育发展水平的分数的19个主要国家在最近的20年里,和横向和纵向的比较分析。然后,根据实际可行性,土耳其是选为目标的国家提出高等教育发展和改进的政策,到2030年,估计和我们提出的因果影响政策使用合成控制方法。本研究可以为世界上其他国家提供一个参考,改善他们的高等教育水平。
1。介绍
高等教育是一种专业教育基础上完成中等教育。它是主要的社会制度培养专业创新人才。自上个世纪以来,现代经济增长理论认为,技术进步和人力资本是长期经济增长的来源1- - - - - -3]。大学通常是主要的核心方法是创新和培养创新和获得人力资本商店(4,5]。因此,世界各国高度重视发展自己的高等教育(6]。
现有文献主要得到了经验事实发展高等教育,而积极影响通过下面的真实世界。首先,基于高等教育“工业的复兴”的驱动力来实现经济的梯度转移。在创新型经济,政府、企业、市场和高等教育机构将有关(6- - - - - -9]。其次,教育可以使社会分配更加平等。根据舒尔茨的人力资本理论,教育水平不平衡的主要来源是工资差距。延长义务教育和提高高等教育入学率,社会收入差距增加(10- - - - - -12]。第三,从微观层面上,高等教育是促进个体人类发展的一个重要方法。积极心理学认为,高等教育可以提高人们的认知能力,也可以转换和构建人类的主观世界。这不仅使个体更容易得到幸福也把教育变成一个无形资本,可以带来经济效益13- - - - - -16]。
由于高等教育发展的重要性,我们将设置一个高等教育发展的综合评价指标。本文衡量高等教育的发展在世界上19个主要国家从2000年到2019年之间的融合和发现不同国家高等教育的发展和现实世界的发展。本文还提出了一个长期计划与发展潜力发展高等教育在一个国家和我们提供验证策略的有效性。这可以提供有用的政策参考世界上其他国家改善高等教育。这篇文章是显示在图的过程1。
2。假设
本文为了解决这个问题,我们需要进行以下假设:(i)假定使用的数据都是真实的;(2)假设每个国家的索引值是可预测的,和未来趋势的索引值与预测结果一致;(3)假设不会有战争,严重的自然灾害,和其他外生因素干扰样本国家的高等教育发展在未来10年;(iv)假定目标国家的政策计划可以逐步根据时间表完成。
3所示。高等教育发展的综合评价
3.1。评价指标体系的建设
衡量高等教育的发展水平,有必要建立一个合理的综合评价指标体系。建立高等教育发展水平的综合评价指标体系必须符合以下四个要求(17]:(我)决策取向:索引设计应该是依靠主体和评价目的的需要(2)可比性:指标体系可以比较世界上横向和纵向(3)相对论:因为有巨大的差异在国家的发展,应该使用相对指标,而不是绝对的指标(iv)可操作性:为了确保评价的可操作性和实用性,应该考虑数据的可用性指标的设计
结合理论研究、高等教育建设本质上是一种投资活动和投资意味着输入和输出,所以有必要增加指标,可以测量输入和输出的高等教育水平指标体系。例如,输入指标应该包括政府支出,和输出指标应包括高等教育带来的科学回报和社会效益(18- - - - - -20.]。此外,建设一个国家的高等教育不能没有强大的经济实力和有效的市场创新需求的支持,所以我们需要添加到这些潜在因素指标体系(21]。最后,指标体系还需要描述高等教育体系的规模和结构特性,如高等教育的覆盖面,师资力量,和国际化22- - - - - -24]。根据上述指标选择原则,高等教育发展的综合评价指标体系形成,如图2。所有指标的数据来自世界银行的数据库。
3.2。数据标准化
在综合评价之前,有必要规范样本值的每个索引删除不同的维度和做所有索引的方向一致。假设数据集 , 计划,吗 是指数。对于积极的指数,数据标准化可以转换如下:
;负折射率的数据转换如下:
数据转换的中间指标如下:
在高等教育发展的综合评价指标体系,A2和D4是负指标,D2是中间指标,其余的都是正指标。根据上述方法,我们可以得到标准化的数据集: 。
3.3。计算方法的综合得分
因为每个索引的索引系统的重要性是不同的,我们使用加权法计算出每个指标的权重。权重法主要包括主观权重法、客观权重的方法,并综合加权法。主观权重法测量指标权重根据决策者的经验和判断,而目标加权法测量指标权重根据客观数据本身所提供的信息。主观和客观权重的方法都有限制、片面性,而综合加权法可以有效地结合主观和客观权重的方法。因此,在本文中,我们使用基于目标规划的综合加权法将主观权重与客观权重(25]。
层次分析法是最常见的主观权重的方法。首先,判别矩阵一个根据建立指标体系的成员关系: 在哪里n是评价的数量指标。对应的元素歧视的矩阵一个意味着指数的重要性我相比之下,指数j的重要性是由1 - 9尺度测量的方法。所以一个是一个正互反矩阵,和主对角线元素都是一个。然后,每个指标的权重向量得到使用算术平均法 :
的合理性判断矩阵一致性比率(CR)应该检查的测试。如果一致性比率小于0.1的一致性判断矩阵可以被认为是可以接受的。否则,有必要修改判断矩阵。
在方程(6),代表的最大特征值一个,国际扶轮代表的平均随机一致性指标。
熵方法是一个典型的客观权重的方法。首先,计算的比例我th计划在jth指数:
然后,我们计算熵的jth指数:
接下来,我们计算出每个指标的权重熵方法:
的主观权重向量通过层次分析法和目标体重通过熵方法,结合权重可以获得使用目标规划方法。
首先,假设一群组合权重如下:
满足上面的组合权重 。为了充分利用数据集包含的信息,同时考虑决策者的个人喜好,我们继续介绍偏差函数:
其中,偏差函数d我代表由主观决定之间的偏差加权法(AHP)和组合的重量决定的我th方案;偏差函数h我代表决定目标之间的偏差加权法(熵方法)和组合的重量决定的我th方案;显然,我们希望结合重量可以减少总偏差;因此,我们建立一个目标规划模型如下: 代表的偏好因子弥散函数。当 ,决策者认为客观权重更重要。当 ,的决策者倾向于主观权重。当 ,决策者认为主观权重和客观权重一样重要。通常,专家或决策者的经验判断更重要的是在计算指标权重,因此本文设置偏好的因素等于0.6。组合权重可以通过求解该模型获得(12)。
我们可以继续使用TOPSIS方法结合组合权向量计算每个国家的高等教育发展水平得分在每个时间点。TOPSIS是经典的方法来解决多目标决策问题。根据标准化的数据集 ,可以建立加权归一化矩阵:
然后,我们确定正理想解向量和负理想解向量 :
接下来,我们计算每个方案之间的欧氏距离和积极的和消极的理想解决方案:
最后,我们计算每个方案的指标值的分数:
3.4。计算结果
首先,根据上面提供的指标权重计算方法,我们计算了16个二级指标的组合权重,如表所示1。根据表1比例最大的五大指标是人均国内生产总值,专利申请数量,出口比例的高科技产品,在科技期刊上的文章,并与高等教育的劳动力。可以看出,如果一个国家想要实现更高层次的高等教育发展,它必须有一个强大的经济背景和创新能力,因为经济实力的支持条件高等教育和创新是高等教育发展的主要产品。这种现象也符合几个高等教育大国的现实或创新的国家(如美国和英国)。
根据组合权重,我们继续使用TOPSIS计算19个国家的高等教育发展成绩。图3显示了高等教育发展的热图的19个国家在过去的20年。
通过横向比较,发现美国、澳大利亚、英国、加拿大和法国的前五名,和他们的平均指标值的分数超过0.5,属于很好的国家或地区高等教育的发展水平。的平均指标值分数韩国,德国,日本,墨西哥,和中国排名6 - 10,属于国家或地区具有良好的高等教育的发展。巴西的平均分数、沙特阿拉伯、意大利、印尼、阿根廷排名11 - 15号,属于普通高等教育水平的国家。土耳其、南非、俄罗斯和印度是最后四个国家高等教育发展相对较低。从纵向的角度比较,一些亚洲国家的高等教育水平取得了较快的发展。例如,韩国已经从一般水平上升到一个很好的水平。这种现象是一致的一些亚洲国家的经济快速发展在过去的20年。
4所示。提出改进策略
4.1。选择一个研究课题
测量后19个国家高等教育的健康水平,我们可以进一步提出了一些有针对性的改进策略为一个特定的国家或地区,制定相应的政策的实施时间表,并验证我们提出的改进策略的有效性,为世界上其他国家提供政策参考适当的高等教育改进计划。
我们需要选择研究对象的国家(土耳其、南非、俄罗斯和印度)高等教育发展水平较低,使该政策计划更有效或更普遍。此外,为了满足政策假设、目标国家需要有一个稳定的国际政治环境和经济发展空间。
土耳其位于亚洲和欧洲。它实现了欧洲模式在政治、经济、文化、等领域。外交和贸易的重点是在西方发达国家,它有一个强大的工业基础。目前,土耳其是世界上的一个新兴经济体和世界上增长最快的国家之一。因此,相比之下,南非,俄罗斯,印度,土耳其更合理的人口密度和结构,可以在未来保持国内政治和经济稳定。我们终于把火鸡作为改进高等教育决策的目标国家。
4.2。开发一个改进政策
为了澄清土耳其高等教育体系的健康发展,改善内部子系统协调发展的方向,并制定合理的政策。本文使用的障碍因素诊断模型的障碍因素分析高等教育体系的发展目标国(26]。计算公式如下:
二级索引的障碍程度吗j高等教育的发展。的重量值吗j二级指标在一级指标我。然后,我们得到的平均排名障碍程度的土耳其高等教育发展的指标从2000年到2019年,如图4。
在我们看来,一定的障碍程度指数超过6%可以被视为阻碍高等教育的发展的核心因素。根据图3障碍程度的指标包括人均GDP的6%以上,人均专利申请,高新技术产品出口在国内生产总值(GDP)的比例,人均发表的科技期刊数量,外国招生比例,研发支出在国内生产总值中的比重。
所有涉及四个一级指标的核心障碍因素。根据现实条件和假设,我们制定的改善土耳其长期规划政策2020 - 2030年高等教育如下:(我)人均国内生产总值在2030年将增加到20000美元(2)高新技术产品的出口比重增加到2.8%(3)研发支出的比例增加至3%(iv)在科技期刊上发表论文的数量将达到100000(v)专利申请的数量将增加到40000(vi)国际学生的比例应达到1%
理论上来说,上述六个长期计划的制定可以形成一个良性循环的内部子系统的高等教育发展,这样的政策可以维持长期效果。政策的实施所产生的循环促进机制如图5。
5。预测政策的实施效果
5.1。扩展的灰色预测模型
为了获得未来趋势发展的高等教育在不同的国家,我们需要建立一个合理的预测模型。目前,主流ARIMA预测模型,神经网络模型,等等,但这些预测方法往往需要大量的样本作为一个先决条件(27,28]。在这项研究中,面板数据的纵向长度只有20年,这是难以满足ARIMA和其他模型的数据需求。然而,邓等人提出的灰色预测模型来解决这个问题的短期和中期时间序列预测合理(29日]。假设原始数据序列 。一个新的数据序列通过积累 。 代表的1-AGO序列 :
在公式(18), 。让是最近的意思是生成的序列 :
在公式(19), 和 。的基本形式获得GM(1, 1)模型: 在哪里是发展系数,是灰色的作物的数量,和参数和可以估计的最小二乘法(OLS)。根据Newton-Leibniz公式,我们可以得到美白的GM(1, 1)的微分方程:
如果我们把初始值 为了解决上述美白方程,我们可以获得以下结果:
GM(1,1)模型基于原始序列称为全数据GM(1,1)。让吗 最新的预测信息,把 成 ;然后,建立的模型 被称为新信息GM (1,1);如果最新的信息 插入和最古老的信息删除,预测模型建立了 被称为新陈代谢GM(1,1)模型(30.]。
为了确保结果的鲁棒性,本文的数据集2017年,2018年和2019年的测试组,其余的数据作为训练。培训组的数据训练三个GM(1,1)模型,并训练模型用来预测数据的测试组。最后,残差平方和(RSS)的三个模型,计算模型和最小的RSS是选为索引值的预测模型。
5.2。估算方法的政策的实施效果
为了验证是否存在一个经济因果关系提出的政策和在土耳其高等教育发展水平的提高,本文使用合成控制方法(SCM)估计的规模和重要性的政策效果。下面是一个简短的介绍了SCM (31日,32]。
如果J+1国家分为两组,土耳其将作为第一个治疗组和其他国家J国家都设置为对照组。假设观察期 和 政策发生的时间点。定义 。 可见国家的高等教育发展成绩吗j在t。是国家的分数吗j当改进政策还没有实现,是国家的分数吗j当改进政策实现,D的哑变量是否实现的政策。如果这个国家已经实施的政策D= 1,否则为0。假设模型 ,然后是方程 没有实现的国家政策,而对于落实政策的国家,方程 在 。 是需要估计政策的效果,但不能观察到的。我们需要评估它通过建立以下模型预测变量:
在方程(23),是常见的时间趋势项影响高等教育的发展,向量包含不同的预测变量,是未知参数向量,是固定的效果,是难以察觉的潜在的共同因素,误差项的均值为0。为了适应难以察觉的 ,我们需要找到一个权重向量( )。为 ,如果条件 和感到满意,那么就以下公式:
假设有一个向量= 令人满意的 和下面的方程也满足:
因此,在改进我们的高等教育发展政策的实施在土耳其,可以使用的无偏估计量在 。然后,无偏估计量 政策的影响获得和记录的平均处理效应(吃了吗t)。权向量的近似解 ,详细的数学推导步骤可以参考a . Abadie答:钻石,j . Hainmueller (2010)。
之间的均方根误差(RMSE)真正的系列和合成系列之前的实现政策通常是用来评估SCM的拟合效果,这是记录为Pre_ RMSE。当然,越小Pre_ RMSE,更适用SCM。政策实施后,RMSE之间真正的系列和合成系列是用来评估postpolicy效应,这是记录为Post_ RMSE。
5.3。政策效果评估的结果
继续预测16索引值的19个国家的灰色预测模型,预测期是2020 - 2030。指标的预测数据与原始数据相结合,和六个指标的预测价值在2020 - 2030年在土耳其的政策规划替换为相应的计划值,增加以平等的差异。然后,TOPSIS方法被用来计算土耳其高等教育发展水平的分数后和对照组的实现策略。根据先前的研究设计,16个指标的值设置为预测变量。土耳其的高等教育的预期的政策效果改进计划获得通过使用SCM,如图6。
可以看出,之间没有显著差异合成系列和真正的一系列土耳其高等教育发展水平得分的实现2020年政策之前,和两条曲线几乎重合,这说明供应链管理有很好的拟合效果。政策的实施后,真正的系列的得分显著高于合成系列;也就是说,美国可以让土耳其提出的改进计划得到更高分数的高等教育发展,和post-average治疗效果的政策大约是0.016,这表明土耳其的高等教育发展得分将每年增长0.016在接下来的10年。
为了描述治疗组的政策效果,需要一些测试来证明假设政策的治疗效果并不是偶然的。主要有两种测试方法:安慰剂试验和排名。首先,我们估计对照组18个国家根据相同的合成控制模型设置土耳其,即使这些对照组国家可能不会实现我们的未来提出改进计划。然后,我们观察和比较平均处理效应系列(吃t土耳其和对照组)的国家。
如果土耳其的吃t大于对照组,其他国家提出的政策效应我们并不是偶然的,有统计学意义。这种测试方法被称为安慰剂试验。如果我们计算均方根误差的比值(职位/Pre_RMSE)对照组和土耳其,也就是说,文章/ Pre_RMSE=Post_RMSE / Pre_RMSE,所有国家邮报/ Pre_RMSE排名后,我们发现,土耳其是在前,可以再次表明,该政策的实施是有效的。这种测试方法叫做等级测试。
当然,并不是所有国家的对照组的框架可以包括在安慰剂试验和排名。我们5倍Pre_RMSE土耳其的阈值筛选对照组。如果一个国家的对照组大于阈值,它将被排除在外,因为这些国家的就效果并不理想,这将带来严重干扰吃的排名t。
数据7和8表明安慰剂和排名测试的结果,发现政策的实施后,土耳其的吃t和Post / Pre_RMSE高于其他国家,这表明SCM的结果是健壮的。此外,改进策略可以显著提高高等教育发展的总体水平在土耳其在接下来的10年。
6。结论
根据相关理论,本文建立了高等教育发展水平的综合评价指标体系,并使用组合权重法和TOPSIS法来计算每个国家高等教育发展水平的分数。通过比较,发现发达国家往往有更高层次的发展,而发展中国家有一个相对较低的发展水平。
我们进一步设置土耳其作为目标的国家制定改进策略和使用障碍因素诊断模型找到高等教育发展的核心障碍。本文还提出了相应的政策改进计划。使用SCM我们提供评估政策的有效性,结果表明,我们提出的政策使土耳其获得高等教育发展水平的更高的分数。在未来10年里,如果我们能完全实现我们提出改进政策,土耳其的高等教育发展分数每年将增加约0.016。安慰剂试验和排名的测试表明,改进高等教育政策的实施在土耳其是显著不为零,表明了本文的实证结论是健壮的。
简而言之,我们相信,很难实现高等教育的改革发展,需要国际社会的共同努力和积极合作,政府和高等教育机构33,34]。所有国家应该把经济发展放在第一位,提供一个持续的驱动力为高等教育的发展,加强国家创新能力,寻找机会为全人类的发展(35]。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。
信息披露
马Huan-Ming张和Rui-Qi co-first作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关这篇文章的出版。
确认
这项工作得到了高校人文社会科学重点项目安徽省(SK2020ZD004)和研究生的研究和创新基金安徽财经大学(ACYC2020253)。