| 词条 | 毛入学率 |
| 释义 | § 基本简介 毛入学率 入学率分为“毛入学率”和“净入学率”两种：“毛入学率”并不是粗略计算的意思，而是指公式中计算分子高等教育在学人数时，不考虑学生的年龄大小（指某一级教育的在校生人数与符合官方为该级教育所规定之年龄的总人口之比）。 而“净入学率”是指公式中计算分子高等教育在学人数时，要考虑学生的年龄大小，即只包括与分母相同年龄段(18—22岁)的学生人数，小于18岁或大于22岁的学生不计算在内。 对于现在和过去的高等教育，描述时“净入学率”和“毛入学率”两个指标均可以使用，但是，由于无法准确知道未来年份学生年龄的分布情况，所以在确定未来年份高等教育的发展目标时，只能使用“高等教育毛入学率”。 § 计算方法 毛入学率 (某年)省(自治区、直辖市)高等教育毛入学率＝[某学年本省生源高等教育在学人数÷某年本省籍(18-22)岁人口数]×100％ 公式中分子是本省(自治区、直辖市)生源高等教育在学人数，也就是本省生源在省内外的高等教育在学人数，即：本省生源在本省籍区内中央部属学校和省属学校的在学人数＋本省生源在外省籍区内上学的在学人数。同样需要分7类人数计算后再相加。外省(自治区、直辖市)考入本省的学生不应计入分子。 分子的一进一出，使得计算变得较为复杂。因此，计算省(自治区、直辖市)高等教育毛入学率时，数据的正确采集十分重要。一般来讲，所需数据可从省招生办公室得到。采集逐年的、分学制的、省内外录取的本省生源的学生数，再根据不同的学制，加工处理后便可得到某学年本省生源高等教育在学人数。显然，第一次计算时比较麻烦，需要根据学制采集以前4年或者6年的数据，第二次计算时只需要采集当年的数据就可以了。这里，每年已录取但未报到的、专升本、本升研和流失学生人数由于数量较小，而且数据采集十分困难，计算时可忽略不计。 由于每个省(自治区、直辖市)招生的生源来自本省和其它各省(自治区、直辖市)，使得在计算省(自治区、直辖市)级高等教育毛入学率时，数据的采集比较复杂。如果图省事，用本省辖区所有高等教育在学人数作为分子，那么部属院校少的地区比如贵州省，计算出来的毛入学率将偏小，而北京、上海等地将比实际值大；外省(自治区、直辖市)在本省招生数大的计算出来的毛入学率将偏小……，因此，就不能真实反映出该地区高等教育的实际情况。即使同一个省，由于每年的生源计划，学生报考的志愿及录取情况均不相同，计算出来的逐年毛入学率的数据会有误差，也会给决策带来一定的盲目性。所以，科学地掌握计算高等教育毛入学率的方法，才能在教育领域提供正确的领导决策，更好地指导工作。 § 指标体系 维度一：反映教育发展水平，包括初等教育毛入学率、中等教育毛入学率、高等教育毛入学率、文盲率、职工培训范围、职工培训的可获得性、学生学业成就和教育体系质量8项指标。 维度二：反映教育对人力资源的贡献，包括全职研发人员人数、主要劳动人口中受过高等教育的人数、在校大学生人数和国民预期受正规教育年限4项指标。 维度三：反映教育对经济发展的贡献，包括教育系统是否满足竞争经济的需要和大学教育是否满足竞争经济的需要两个指标。维度四：反映教育对知识创新的贡献，这里用居民科技论文以及专利数的绝对值和相对值两个指标来反映。 § 与国际差距 毛入学率 在普及九年义务教育的工作中，中国初中毛入学率逐年提高，1990年为66.7%，2002年提高到90%，2006年达到97%。而高中毛入学率虽然逐年在提高，但是由于起点低，所以数值不高。2006年我国中等教育毛入学率为75.5%(WEF数据)，在53个国家中排在第50位，53个国家的平均值为96.8%，相当于我国初中的毛入学率数值。进一步提高高中阶段的毛入学率，是我国中等教育的艰巨任务。 高等教育毛入学率反映一个国家提供高等教育机会的整体水平。2002年，我国高等教育毛入学率首次达到15%，进入了大众化阶段，实现历史性的突破。2006年进一步提高到22%，但是与国际水平相比，依然有较大差距。53个国家高等教育毛入学率平均为54.5%，中国排在第49位。我国在校大学生人数虽然居世界第一，但是每百万居民中在校大学生人数仍然不高，在53个国家中仅排名第47位。2006年5月，国务院第135次常务会议指出高等教育的发展要适当控制招生增长幅度，相对稳定招生规模，把重点放在提高办学质量上。在新的形势下，如何既保持高等教育的健康发展，又能使高等教育毛入学率稳步提高，则是需要重点考虑的问题。 近年来，中国15岁以上人口平均受教育年限逐年提高，1982年仅为5.3年，1990年提高到6.4年，2000年达到7.9年，2008年增加到8.5年。2006年，我国国民预期受正规教育年限达到11年。但是与国际水平相比还是有一定差距，53个国家国民预期受正规教育年限的平均值已达到14.9年，而中国仅为11年，在53个国家中排名第49位。 教育投入居所选国家末位 教育投入作为教育竞争力的潜在竞争力和未来竞争力会间接产生作用。从对所选国家的教育投入情况分析来看，中国的教育投入排在末位，成为中国教育竞争力发展的制约因素。 中国的人均公共教育支出为42美元，美国为2684美元，是中国的63.9倍。如果考虑到人口的因素，我们以人均GDP来比较，中国人均公共教育支出仅为人均GDP收入的0.82%，美国为6.10%，是中国的7.44倍。日本为4.28%，韩国为3.01%。俄罗斯为1.87%，是中国的2.28倍，巴西为2.29%，是中国的2.79倍。所以中国不仅与发达国家有很大差距，即使在金砖四国中，中国的教育投入也排在末位。 中国的教育竞争力在金砖四国中略落后于俄罗斯，而远远高于巴西和印度。一方面说明中国穷国办大教育，在教育经费有限的情况下，教育发展取得举世瞩目的成就。另一方面，我们必须看到增加教育投入，是中国未来提升教育竞争力的关键因素。 [1] § 热点评论 毛入学率 《国家中长期教育改革和发展规划纲要》征求意见稿日前公布，提到到2020年，高等教育毛入学率达到40%；具有高等教育文化程度的人数比2009年翻一番。这让舆论很兴奋。国家发改委副主任朱之鑫在《规划纲要》发布会上的一番发言——“目前我们有大学学历的是9830万人，翻一番就是2亿人，大家想一想，2亿人口具有大学学历，在全球将是一个怎样的概念”被很多媒体引用，用以描绘中国教育的发展前景。也有一些媒体对此进行质疑，是否发展速度太快。 从数据看，40%的高等教育毛入学率，2亿大学学历人口，是十分可观的。将其与现在的23.3%的高等教育毛入学率(据2008年全国教育事业发展统计公报)和9830万大学学历人口对比，发展速度确实惊人。可是，如果再分析这些数据背后的实质，可能就不会再有惊人之感了。 高等教育毛入学率的计算公式是这样的，毛入学率＝[某学年高等教育在学人数÷某年(18-22)岁人口数]×100%。分子选择所有高等教育在学人数(不排除18岁以下和22岁以上的学生，如果排除则是“净入学率”)，分母则是18岁到22岁的人口总数。根据这样的公式，2008年我国高等教育的在学人数为2907万，而18岁到22岁的人口数为12438万，得到的数据就是23.3%。 2020年中国高等教育的毛入学率要达到40%，那么，先来看这一年18岁到22岁的人口数，根据人口统计数据，1998-2002年出生人口分别为1401万人、1149万人、1379万人、1702万人、1647万人，总计7278万人。用7278万乘以40%，得到的数据是2911万。也就是说，中国高等教育就是维持现在的规模，到2020年，由于适龄人口的减少，毛入学率自然也就达到40%了。 对于这一数据，有的专家分析可能存在人口统计误差，应将2008年时我国18岁到22岁年龄段的人口数毛估为8500万人。就拿8500万计算，将其乘以40%，得到的数据为3400万。与2008年的2907万相比，增幅仅为16%，也就是说，在未来10年时间中，我国高等教育的规模总增幅只需达到16%，就可实现40%的高等教育毛入学率。 分析了40%这个毛入学率的由来，对于2亿的大学学历人口，也就不该惊奇了吧？以现在每年的高校招生人数630万计(2009年招生629万)，2009年到2020年总共12年时间，计划内的招生数就将达到7560万。再加上成人教育、网络教育、自学考试，大学学历人口增加也是自然的事。 这告诉我们什么呢？经过过去10年的高等教育大扩招，规模已经不是高等教育发展的重点，也不再是高等教育发展的亮点。有关部门其实不必再拿高等教育规模说事，将数据当政绩和业绩，让一些公众产生误解。我国高等教育在经过一段快速扩张期之后，该到了重视解决快速扩张遗留下来的系列问题(包括大学生培养质量下降、就业难、群体贬值等)，以及重视提高质量、内涵发展的阶段。《规划纲要》提到的完善高等学校考试招生制度和完善中国特色现代大学制度，才是下一轮高教发展应集中精力解决的问题。 [2] § 各级教育毛入学率 各级教育毛入学率 单位：% Unit: % 小学 Primary 高中阶段 Senior 年份按各地相应初中 Junior15-17周岁高等教育 IHEs 学龄计算12-14周岁the age of 15-17 According to provincial 18-22周岁 Yearentrant age primarythe age of 12-14职前全口径the age of 18-22 Schools years 1991109.569.723.9 3.5 1992109.471.822.626.03.9 1993107.373.124.128.45.0 1994108.773.826.230.76.0 1995106.678.428.833.67.2 1996105.782.431.438.08.3 1997104.987.133.840.69.1 1998104.387.334.440.79.8 1999104.388.635.841.010.5 2000104.688.638.242.812.5 2001104.588.738.642.813.3 2002107.590.038.442.815.0 2003107.292.742.143.817.0 2004106.694.146.548.119.0 2005106.495.050.952.721.0 2006106.397.057.759.822.0 2007106.298.0 66.023.0 2008105.798.5 74.023.3 [3] |
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