多角度分析我国目前高校学费问题

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1、多角度分析我国目前高校学费问题摘要本文从三个大的角度来讨论目前高校的学费问题。首先从农村家庭收支的角度,利用“马丁法”和回归方程对高校学费标准建立模型。通过对全国不同地区农村家庭收支的分析,制定相应的的高校收费标准。文章中以2008年山东省的农村家庭为例,对模型进行验证,得到山东省境内的学费标准要严格控制在5140.35(元/年)以内。然后是从学校招生规模、学校教育总收费的角度建立微分方程模型。预测出不同学校的教育总收费和平均学费的稳定情况。本文以山东建筑大学为例,对其历年招生规模、学校教育总收费和标准学费的关系展开讨论,文章得出,该学校现在的教育收费和

2、标准学费并不稳定,但其可以通过适当的扩大招生来维持教育收费的和标准学费的稳定水平。最后通过家庭收入、政府教育财政支持和高校标准学费三个方面定量的综合分析目前高校的学费问题。结果发现我国居民的学费支付能力偏低,尤其是某些农村家庭,学费支出占到了家庭总收入的43.16%,而且高校学费呈现出连年上升的趋势。针对目前所面临的问题,向政府、学校以及各社会企业分别提出建议,并提倡各部门共同努力,有效地减少因为资金问题带来的人才流失。真正实现全民教育。关键字:学费标准、马丁法、回归方程、回归系数、微分方程、农村收入、政府财政补助一、问题重述18高等教育事关高素质人才培

3、养、国家创新能力增强、和谐社会建设的大局,因此受到党和政府及社会各方面的高度重视和广泛关注。培养质量是高等教育的一个核心指标,不同的学科、专业在设定不同的培养目标后,其质量需要有相应的经费保障。高等教育属于非义务教育,其经费在世界各国都由政府财政拨款、学校自筹、社会捐赠和学费收入等几部分组成。对适合接受高等教育的经济困难的学生,一般可通过贷款和学费减、免、补等方式获得资助,品学兼优者还能享受政府、学校、企业等给予的奖学金。学费问题涉及到每一个大学生及其家庭,是一个敏感而又复杂的问题:过高的学费会使很多学生无力支付,过低的学费又使学校财力不足而无法保证质量

4、。学费问题近来在各种媒体上引起了热烈的讨论。根据中国国情,收集诸如国家生均拨款、培养费用、家庭收入等相关数据,并据此通过数学建模的方法,就几类学校或专业的学费标准进行定量分析,得出明确、有说服力的结论。数据的收集和分析是你们建模分析的基础和重要组成部分。你们的论文必须观点鲜明、分析有据、结论明确。最后,根据你们建模分析的结果,给有部门写一份报告,提出具体建议。二、基本假设及说明1、每人每天大约需要2300千卡必需的营养标准2、假设农村人群的非食物支出(记为y)主要是受收入(记为I)影响的3、高校教育收费的主要影响因素是收费标准4、农村家庭主要是指中等收入

5、水平的农村家庭5、各地区的生均补助金都为一个定值6、各个学校计划招生和实际招生人数相同7、招生生源相对稳定三、符号和变量说明18y:农村人群的非食物支出I:农村人群的收入R(N):高校的教育收费为γ(N):人均分担的教育成本为p(N):贫困生人均未支付的费用为、:回归系数、:微分方程系数四、模型的建立和求解模型一:就农村普通家庭方面参考“马丁法”并用“回归方程”讨论高校的标准学费问题;由于现阶段的中国还是一个农业大国,农村人口仍然占据着中国人口的大部分。也就是说中国的大部分高校学生来自农村。然而对于一个农村普通家庭来说供养一个大学生并不是一件容易的事。所

6、以学费成了他们的头等难题,那么多高的学费对他们来说才是适宜的呢?下面我们就从普通农村家庭的角度对高校学费进行分析讨论:我们先简略的假设对一个家庭来说:家庭收入+国家生均补贴-家庭支出>=学费对于上式我们作如下分析与假设:我们要研究的是学费,所以可以把学费看做要求的量,而把其他三个量看做变量。因为我们讨论的是一般的农村家庭,具有普遍性,所以家庭收入用中国农村的家庭平均收入代替。并且国家生均补贴在现实中是已知的,及我们可以查出每一年的具体数据。于是只剩下家庭开支这一个量为变量。我们假设家庭开支包括食物性开支和非食物性开支,并且这里的非食物性开支不包括用于高校

7、学费的开支。下面我们可以参考“马丁法”来确定普通农村家庭的开支。181.“马丁法”的介绍:马丁法是世界银行专家马丁·雷布林先生在对发展中国家贫困问题研究与实践的基础上提出来的一种新的测定贫困标准的方法。该方法要求先现有一个基准数据,然后以这个数据为标准展开一系列的运算。此方法最初是用来确定贫困国家或地区的最低贫困线。在这里我们用他的中心思想来解决中等农村家庭的最低开支问题。2.参考“马丁法”对普通家庭最低开支的计算过程:首先,对于一个农村中等收入者来说,设每人每天大约需要2300千卡必需的营养标准,根据这一标准,按照现行的国家做法确定普通农民的食物支出为

8、F。其次计算农村中等收入人群的非食物支出,在这里我们用线性回归模型,具体做法如下

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