摘要
高等教育是整个教育体系的最高层次，其发展和改革对教育系统具有重要的战略意义。近些年来，我国高等教育取得了令人瞩目的成就，但同时也存在着一定程度的结构问题，这些结构问题对高等教育的可持续发展形成了巨大挑战，因此，必须建立动态调整机制优化高等教育结构。学科结构是高等教育结构的核心，其优化状态直接决定了高等教育结构优化的整体效率。在现有研究成果的基础上，本文采用教育系统工程的思想和方法对我国高等教育学科结构进行了动态评价和优化，其中主要的创新性探索体现在以下四个方面。
第一、建立了高等教育学科结构多目标评价标准，依据该标准对我国学科结构进行了多目标动态评价。根据对国际国内高等教育学科结构及其优化的分析，确立了学科结构评价的多目标以及适合我国学科结构多目标评价的指标体系，利用典型相关和协整模型对我国2002年以来的学科结构进行了历时态评价。
第二、建立了具备线性和非线性预测能力的混合模型，依据该模型对我国学科结构人才需求规模进行了预测。利用基于BP神经网络和ARMA模型的混合模型，对人才需求量进行了精确点预测，另外考虑到未来经济发展的不确定性，依据不确定性预测思想和非参数统计方法，对人才需求量进行了区间预测，确保了人才需求中长期预测结果的有效性与可信性。
第三、建立了基于ARIMA和BP神经网络的混合预测模型，依据该模型对我国学科结构的人才供给能力进行了预测。在对学科结构供给规模的影响因素进行综合分析并充分考虑高等教育适龄人口下降这一限制条件的基础上，采用较长时间序列数据对学科结构总量供给规模和分量供给规模进行了中长期预测。
第四、建立了学科结构帕累托优化模型，依据该模型对我国学科结构进行了多目标帕累托优化，并给出了相应的政策建议。根据教育系统工程思想，结合人才需求和教育供给预测，将学科结构优化分为了一般均衡解和现实可行解两个部分。在现实可行解的分析过程中，依据我国学科结构在不同阶段的现实发展状况，将优化过程分解为市场自发调节与政府宏观调控以及帕累托优化两个阶段，并从分量优化和总量优化两个角度分别对各个阶段进行了深入分析。最后，根据学科结构优化的不同解集，给出了相应的学科结构总量和分量的优化政策和建议。
Higher education is the highest level in the entire education system and itsdevelopment and reform are of great strategic significance to the education system. Inrecent years, China has made outstanding achievements in higher education, butmeanwhile there still exists some structure problem which has posed great challengeto the sustainable development of higher education. Thus, a dynamic adjustmentmechanism must be built to optimize higher education structure. Disciplinarystructure, whose optimization state directly determines the overall efficiency of highereducation structural optimization, is the heart of higher education structure. Based onthe current academic achievements, thought and methods in educational systemengineering are adopted in this dissertation to give dynamic assessment andoptimization to Chinese higher education disciplinary structure. The main innovativeexplorations of this doctoral dissertation are listed in the following four aspects.
Firstly, multiple objective evaluation criteria of discipline structure in highereducation is established to give multiple objective dynamic evaluation to Chinesediscipline structure. According to the analyses of domestic and overseas disciplinestructure and optimization in higher education, a multi-dimensional objective ofdisciplinary structure assessment as well as a index system suitable to the multipleobjective evaluation in Chinese discipline structure are set up. Canonical correlationand cointegration model are utilized to make diachronical assessments of Chinesediscipline structure from2002.
Secondly, a hybrid model which is available for linear and non-linearpredictability is constructed to predict the manpower demand for Chinese economicand social development. A hybrid model based on BPNN (Back Propagation NeuralNetworks) and ARMA (Auto-Regressive and Moving Average Model) is built to giveaccurate prediction to manpower demand. What’s more, taking the uncertainty offuture economic development into account, interval prediction is given to manpowerdemand according to the uncertainty forecast theory and non-parametric statisticalmethods to ensure the efficiency and reliability of mid-and-long term forecast formanpower demand.
Thirdly, based on ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) modeland BPNN, a hybrid forecasting model is made to predict the talent supply capability of Chinese discipline structure. With the comprehensive analyses of the factorsinfluencing the supply scale and full consideration of a restrictive condition, i.e.,reduction of school-age population for higher education, a mid-and-long term forecastis given to the total supply scale and separated supply scale of discipline structurewith the help of longer time series data.
Lastly, Pareto optimality model is built to give multiple objective optimizations toChinese discipline structure and related policy suggestions are provided. Takenthoughts from educational system engineering, manpower demand and educationsupply forecasting into full consideration, disciplinary structural optimization can beelaborated in two parts, that is, general equilibrium solution and real feasible solution.In the analytical process of real feasible solution, based on the development state ofChinese discipline structure in various stages, the optimization of discipline structureis divided into two stages: the spontaneous regulation of market and governmentmacro adjustment and control as well as Pareto optimality, during which profound andcomprehensive analyses are provided respectively from the perspectives ofcomponent optimization and total optimization. Thus, respective policies andsuggestions of total optimization and component optimization are provided accordingto the different solution sets in the optimization process of Chinese disciplinestructure.
引文
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