数学建模论文高等教育学费标准探讨

高等教育学费标准探讨摘要：本文针对我国高等教育学费问题进行了深入研究，综合考虑国家生均拨款，家庭收入，培养费用等因素对高校收费的影响，利用软件对所搜集的数据进行分析与统计，建立了多元线形回归模型和神经网络模型对问题进行求解。根据生均事业性经费支出、预算内事业性经费拨款占教育经费收入比重、事业收入中非学费收入占比重和人均等因素，建立了多元线形回归模型，利用软件得出：部属院校生均学费：地方院校生均学费：对影响学费标准的9种主要指标权重问题，建立了神经网络模型，采用了算法对多个样本进行训练，得出了以下结论：eq\o\ac(○,1)不同地区：生均培养费，家庭收入，财政拨款，学杂费，学校自筹，社会筹款对学费高低的影响程度逐渐减小；eq\o\ac(○,2)不同层次的高校：办学质量，办学经费，办学水平，生均培养费，家庭收入，财政拨款，学杂费，学校自筹，社会筹款这9个指标对高校学费的影响程度逐渐减小。最后根据以上结论向有关部门提出了一份建议报告。关键字：神经网络多元线性回归高校学费一、问题的提出1．1背景知识随着时代的发展，知识经济的到来，教育越来越具有重大作用，泽民指出：“国运兴衰，系于教育；教育振兴，全民有责。”并把科技与教育作为振兴国家的伟大战略。教育对社会发展作用越来越大。在增强综合国力中教育具有基础性地位；教育是经济、政治、文化建设的基础工程；教育是具有先导性、全局性、基础性的知识产业和关键的基础设施；教育是知识创新、传播和应用的主要基地。发展教育也是欠发达地区人民摆脱贫困的必要条件，实现经济腾飞的重要动力，社会走向可持续发展的根本大计。构建“和谐社会”需要教育，“民主法治”需要教育，“公平正义”离不开教育，“诚信友爱”成于教育，“活力”、“有序”源自教育，“人与自然和谐相处”更需要教育。构建我国社会主义和谐社会是离不开教育的，这需要通过各方努力，积极地建设现代国民教育体系，优化教育结构和教育资源，大力发展义务教育尤其是农村义务教育、职业教育和高等教育，不断提高人口素质，多出人才、出好人才，全面实施科教兴国战略，并由此促进社会主义和谐社会的早日到来。对于我国一个人口资源大国，我们开始确立把我国从人口资源大国转变为人力资源强国的发展战略。坚持教育优先，构建完善的教育体系，大力推动教育事业的发展，成为我国的基本国策。1．2基本信息高等教育事关高素质人才培养、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。学费问题近来在各种媒体上引起了热烈的讨论。教育成本要合理估算和论证,制订标准需考虑民众经济和心理承受力,制定等教育的价格要建立在不以营利为目的、以补偿教育成本为目标的基础上,同时要坚持差异性原则。1．3需要解决的问题根据中国的基本国情，收集诸如国家生均拨款、培养费用、家庭收入等相关数据，试根据这些数据资料，利用数学建模的方法，在信息不足的条件下：1、就几类学校或专业的学费标准进行量化分析，提出合理的收费标准，并对当前高等教育学费标准的合理性进行评价。2、向教育部提供一份高等教育学费标准合理性的报告，并提出相关建议。二、问题分析与名词解释2．1问题分析本题是一个关于高等教育收费问题，高等教育收费标准的制定，不仅要求对收费的目的、收费的办法和收费政策实施条件等方面有全面的认识，而且涉及社会公正、教育平等、高等教育理想等理念，还与社会流动、国家财政、工资、金融、税收等相关政策密切相连，也脱离不了社会及经济环境、高等教育发展、人口增长等因素的影响。可见，涉及高等教育收费的许多根本问题，皆非高等教育系统内部所能决定和解决的。所以只有深入研究高等教育收费政策制定所依据的社会背景，对其有全面、充分的认识和把握，才能切实做好高等教育收费工作。从题材中可知，题目所提供的信息少且无任何数据，并且影响高等教育收费标准的制定因素很多，包括政治因素、思想观念因素、历史文化因素、国际因素、经济因素等。前几种因素主观性比较强，很难量化。而经济方面的影响因素还主要涉及各方面的承受能力、高等教育个人收益率、高等教育的供需状况、生均培养成本以及地区差异。这些情况、因素也是本文的难点所在：首先，我们要收集到大量的相关数据。在数据查找与收集过程中，容易发现国家生均拨款等数据是保密文件，难以得出确定数据，只能通过相关部门透露，作出相应的数据仿真。其次，综合考虑高校收费的相关因素，对数据的处理，建立模型并求解。具体可分三步进行：eq\o\ac(○,1)、从宏观上看高等教育学费标准主要影响因素有事业性经费支出、预算内事业性经费拨款占教育经费收入比重、事业收入中非学费收入占比重和人均GDP（仅限于地方院校）。我们可以从这四个指标对对高等教育学费进行合理的探讨。并建立多元回归模型，得出其相应的评价体系。eq\o\ac(○,2)、综合考虑生均拨款、社会筹款、学杂费、其他自筹、居民收入、部分院校办学经费、办学水平、办学质量这九个指标，为了准确真实地反映各个因素与收费的关系，以此为依据建立神经网络模型并求解。eq\o\ac(○,3)根据以上两个模型的求解，得出明确、有说服力的结论。最后，本文在提出以不同层次的学校的学费标准进行定量分析为基础上给出一个明确的结论的前提下，再向相关部门提出相关建议。2．2名词解释社会捐赠：指社会热心人士及校友捐赠经费。家庭收入：农村居民的纯收入或城镇居民的可支配性收入。其他自筹：指学校通过校办工厂等或得的收入。学杂费：指学费、军训费、住宿费、书本费等；部分院校办学经费：指该学校每年的累计办学经费。办学水平：指一个学校的各项综合指标。办学质量：指一个学校培养的人才及科研成果高校教育培养成本：由人员支出、公用支出、对个人和家庭的补助支出和固定资产折旧四部分构成。人员费用包括：教职工基本工资、津贴、奖金、社会保障缴费、其他人员支出；公用支出包括：办公费、印刷费、水电费、取暖费、邮电费、交通费、差旅费、会议费、培养费、福利费、劳务费、招待费、租赁费、物业管理费、维修费、专用材料费、其它公用支出；生均培养成本：高等学校培养一个标准学生的平均成本。三、基本假设1、在学校支出方面，不考虑校园基建设施的支出；2、本文在培养成本讨论中，不考虑社会间接成本（即：教育所占用的人力、物力、财力不能用于生产而使社会少创造的价值，以及国家对高校校办产业所减免的税收，学生假期半价乘车而少收的车费收入等）与个人间接成本（即：个人在大学求学期间放弃的收入或称机会成本）；3、社会环境稳定，社会政策关于高校学费等方面无较大调整；4、本文不考虑各同层次高校之间的竞争力关系；5、学校的人数不会有大幅度的增加或减少；6、假设中央或政府在较短时间对同一学校生均拨款数目变化不大；7、假设数据处理中，剔除奇异值，使数据符合大众，即不考虑某些特殊的数据；8、假设所有数据的取得，和所有结论的得出，都是在符合我国国情的情况下。四、模型的建立与求解4．1多元线性回归模型的建立与求解1、模型的准备普通高校生均学费要对高校的收费进行定量的分析，则需对全国31个省，直辖市的生均收费情况进行统计，在此模型的建立中，为进一步简化模型，我们将高等教育院校分为两类：部属院校与地方院校。通过以上对问题的分析，建立如下模型：其中：代表全国31个省，直辖市；=1,2(分别代表两类高校)：表示第个省或直辖市的第类高校的平均学生人数；：表示第个省或直辖市的第类高校的教育经费支出；：表示第个省或直辖市的第类高校的生均经费支出；：表示第个省或直辖市的第类高校的实际收取学费；：表示第个省或直辖市的第类高校的生均学费。：表示第个省或直辖市的第类高校中第类学校的学费。根据以上模型，利用2007年《中国教育经费统计年鉴》的数据，可以求的全国31个省，直辖市的生均学费、人均事业性经费支出、预算内事业性经费拨款占教育经费收入百分比和事业性收入中非学费收入所占百分比，求解方法同上。其数据见表[1]与表[2]：表[1]中央直属高校人均学费及其影响因数地区生均学费（元）人均事业性经费支出平均值（元）预算内所占比重平均值事业收入中非学费收入所占比重平均值广东6959.3618695.260.64260.2236北京6523.6519459.360.69460.2246重庆5896.3216459.490.66890.2356上海5386.3616362.890.69370.2568甘肃4963.4615789.360.62460.2186四川4896.2514789.590.57290.2289河北4689.6913456.890.58230.2113辽宁4489.1614639.560.64280.1989陕西4269.8914896.360.60260.2046江苏4215.5315896.560.64590.2289湖南4021.3514349.560.55780.2046安徽3869.5613587.490.59490.2136吉林3698.1214786.920.57460.1979湖北3601.2514296.560.52350.2145宁夏3489.5313786.490.59160.1895山东3245.7915896.380.53890.2023福建3156.7914783.590.57480.2134黑龙江3045.8915736.480.55490.2063天津2987.4617469.260.63480.2123浙江2589.1618569.360.79460.2295表[2]地方直属高校人均学费及其影响因数地区生均学费（元）生均事业性经费支出平均值（元）预算内所占比重平均值（%）事业收入中非学费收入所占比重平均值（%）人均GDP（元）浙江6987.5616593.4564.4621.9635730上海6578.2317589.3467.1421.7965473黑龙江6248.1314786.5663.1620.3618463广东6058.26164225.8362.7921.3432142湖南5896.3514186.4563.4820.4213123河北5657.9812487.8959.6821.3619363山西5236.4912163.8664.7820.4616143北京5126.7912468.3965.2523.5657431天津4987.5610689.5666.8921.6847972福建4898.2611356.2363.3720.8623363湖北4859.2611045.3862.4620.6714733辽宁4689.2610986.1261.2921.1324645山东4656.6910856.3660.2320.8927148江西4578.3710456.3459.3820.7612204海南4520.1310098.2560.2719.8913361重庆4511.0210008.3664.0920.4614011吉林4472.569899.4659.9819.0617211新疆4385.289756.3461.4918.7916164四川4359.469632.4559.4621.4511708江苏4256.8912263.4557.3520.9532985陕西4213.629634.6356.1620.2312843甘肃4013.898956.6455.8919.349527安徽3956.128745.9654.4819.6311180河南3745.628645.9754.0919.2315056广西3659.098529.4653.8919.1511417内蒙古3542.938423.5953.4618.9925558贵州3456.238342.6452.4618.726742云南3345.568312.9650.6718.239459青海2986.467946.7948.3617.8212809宁夏3342.568456.9746.6917.1712695西藏3158.968423.1655.3616.49115672、模型的建立与求解根据以上对2007年全国31个省、直辖市的各类学校生均学费，以及各类院校的生均事业性经费支出的统计结果，以及2007年《中国教育经费统计年鉴》的数据，借助以下多元线形回归模型，可以算出生均学费模型，多元线形回归模型如下所述。1）部属院校生均学费模型：其中：：表示部属院校生均学费；：表示影响部属院校生均学费的第种因数（=1，2，3）。根据表中的数据，借助软件进行求解，其结果见其表达式一：2）由于各地区存在着较大的经济差异，在此我们考虑人均GDP，再综合考虑影响生均学费的构成因素建立出：地方院校生均学费模型：，根据表中的数据，借助软件进行求解，其结果见其表达式二：其中：：生均事业性经费支出平均值；：预算内所占比重平均值；：事业收入中非学费收入所占比重平均值；：生均事业性经费指数（生均事业性经费支出/人均GDP）。在表达式一、二中，若固定其中两个变量，令另外一变量变化，会有如下结果：在表达式一中：部属院校生均事业性经费支出每增加1000元，部属院校生均学费提高152元；预算内事业性拨款占教育经费收入比重每提高1个百分点，生均学费降低106.21元；事业性收入中非学费收入所占比重每提高1个百分点，生均实际学费降低32.14元。在表达式二中：部属院校生均事业性经费支出每增加1000元，生均实际学费提高196元；预算内事业性拨款占教育经费收入比重每提高1个百分点，生均实际学费降低178.36元；事业性收入中非学费收入所占比重每提高1个百分点，生均实际学费降低32.64元；生均事业性经费指数每提高1个百分点，生均学费降低7.89元。从上可以看出，其结论主要有以下两点：1、生均事业性经费支出、预算内事业性经费拨款占教育经费收入的比重，就业收入中除学费收入外所占比重是影响高校学费的三大要素。2、生均事业性经费支出，预算内事业性经费拨款占教育经费收入的比重对地方高等学校生均学费的影响大于部属高等学校的影响。。4．2神经网络模型的建立与求解1、模型的准备神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。神经网络神经网络（包括连接权重）比较目标输出输入图[1]神经网络权重训练过程图神经网络已经在各个领域中应用，以实现各种复杂的功能。这些领域包括：模式识别、鉴定、分类、语音、翻译和控制系统。如今神经网络能够用来解决常规计算机和人难以解决的问题。我们主要通过这个工具箱来建立示范的神经网络系统，并应用到工程、金融和其他实际项目中去。一般普遍使用有监督训练方法，但是也能够通过无监督的训练方法或者直接设计得到其他的神经网络。无监督网络可以被应用在数据组的辨别上。一些线形网络和网络是直接设计的。总的来说，有各种各样的设计和学习方法来增强用户的选择。网络是采用学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的网络采用的是梯度下降算法，也就是算法所规定的。就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。神经网络工具箱提供了许多这样的算法。使用神经网络模型来解决一个问题一般要经过建立网络对象、初始化网络权重和偏置、网络训练、网络模拟这些步骤。使用函数建立一个可训练的前馈网络，并初始化网络权重和偏置。这个函数有4个输入参数：第一个参数是一个的矩阵以定义个输入向量的最小值和最大值，为输入神经元数目第二个参数是一个颟顸每层神经元个数的数组，第三个参数是包含每层用到的转移函数名称的细胞数组，最后一个参数是用到的训练函数的名称。一旦网络加权和偏差被初始化，网络就可以开始训练了，通过函数实现，网络训练处理需要一套适当的网络操作的例子--网络输入和目标输出，在训练期间网络的加权和偏差不断的把网络性能函数减少到最小。常用到的训练函数有等。函数模拟一个网络，接收网络输入和网络对象返回输出。神经网络训练时，随着迭代次数的不断增加，网络误差也不断减少，容易使网络出现过拟合的现象。即对于当前的训练样本，网络可以进行很好的拟合，但是对于同质的其他样本.网络拟合能力会较差，也就是该网络推广能力差。推广能力差的网络即使对训练样本的拟合能力再好，也毫无意义。因此，应该采取方法提高网络的推广能力。比较常用的有以下两种：1、早停止策略将数据集分成三个子集：训练集、验证集和测试集。训练集用于网络训练，验证集用于在网络训练过程中防止训练过拟合，即当训练集误差继续下降，但验证集误差开始上升时网络停止训练，测试集则用于对训练好的网络进行测试，以检查网络推广能力大小。数据子集的划分比例无明确要求，一般使训练集样本量大于验证集或测试集，且训练集与总的数据集相比分布比较相近，使训练样本具有代表性信息得以充分利用。2、贝叶斯规则算法贝叶斯规则算法是一种能提高网络推广能力的优化算法，其权值更新采用的是算法。通过对参数的自动设定达到网络收敛，当网络达到最大值或误差平方和与权值平方和在几次迭代后近似于常数时，网络停止训练。4.2模型的建立根据以上对问题的分析，在信息不足的条件下，在模型的建立之前，首先得收集大量的数据并对收集到的数据作相应的处理。对具有残缺结构、含有错误成分的数据进行分析时，BP神经网络能够在信息含糊、不确定、不完整、存在矛盾及假象等复杂环境中处理分析数据，从而可以提高因素分析的质量。在充分利用网络与图书资源的基础上，我们收集到2006年有关国家财政拨款、社会筹款、学杂费、其他自筹、居民收入、部分院校办学经费、办学水平、办学质量以及教育花费的数据如下表：表[3]2006年各地区教育经费来源地区生均拨款社会筹款学杂费其他筹款生均培养费家庭收入农村城镇北京市5934.43121.510553.719370.229617.68275.519977.5天津市2505.91783.76861.97704.213617.56227.914283.1河北省2465.71348.18151.33513.44600.93801.810304.6辽宁省2858.52515.58771.54045.86000.04090.410369.6上海市5898.54570.715632.111509.218986.89138.720667.9江苏省2802.64613.68536.19760.87542.45813.214084.3浙江省4497.98313.111789.113881.79486.07334.818265.1福建省3340.65315.89405.86175.66054.64834.813753.3山东省2235.82258.28386.74274.64219.44368.312192.2广东省4652.37743.516730.38981.011863.95079.816015.6海南省3486.32937.45806.08364.93079.83255.59395.1山西省2887.72451.17506.23529.35068.13180.910027.7内蒙古3944.9473.77626.03591.74999.23341.910358.0吉林省2590.02746.26354.95046.76128.93641.19775.1黑龙江2548.91447.17328.55298.75002.63552.49182.3江西省2373.21377.88575.54358.13988.42969.19771.1安徽省1271.42821.85769.73218.82890.63459.59551.1河南省2420.11539.57158.63848.36361.63261.09810.3湖北省1539.21992.08651.75021.74693.03419.49802.7湖南省2010.64281.38908.75663.73563.13389.610504.7广西3120.31643.69581.24876.25529.72770.59898.8重庆市2543.02462.18642.09489.85642.42873.811569.7四川省2388.32509.37646.68164.73560.03002.49350.1贵州省4655.51583.98605.46216.24796.41984.69116.6云南省5407.12925.78186.94657.16763.92250.510069.9西藏12355.6140.24402.91245.612805.22435.08941.1陕西省1757.23012.97269.04251.74716.72260.29267.7甘肃省3214.01520.67536.44123.76285.62134.18920.6青海省6851.7664.66338.04312.28469.62358.49000.4宁夏4956.51674.18522.15222.57100.32760.19177.3新疆5382.91352.47305.414161.45008.42737.38871.3表[4]2006年各地区农村居民纯收入和城镇居民可支配收入（单位：元）地区农村居民纯收入城镇居民可支配收入北京8275.519977.5天津6227.914283.1河北3801.810304.6辽宁4090.410369.6上海9138.720667.9江苏5813.214084.3浙江7334.818265.1福建4834.813753.3山东4368.312192.2广东5079.816015.6海南3255.59395.1东部5656.414482.6山西3180.910027.7内蒙古3341.910358.0吉林3641.19775.1黑龙江3552.49182.3安徽2969.19771.1江西3459.59551.1河南3261.09810.3湖北3419.49802.7湖南3389.610504.7广西2770.59898.8中部3298.59868.2重庆2873.811569.7四川3002.49350.1贵州1984.69116.6云南2250.510069.9西藏2435.08941.1陕西2260.29267.7甘肃2134.18920.6青海2358.49000.4宁夏2760.19177.3新疆2737.38871.3西部2479.69428.5表[5]2006年各类高校教育经费投入量（办学经费统计）各类高校年教育经费投入量（亿元）新疆大学2.85中山大学8.04贵州大学1.98兰州大学3.49西安交通大学10.53成都理工大学2.25昆明理工大学2.73南昌大学2.08东北大学4.09西安理工大学2.06太原理工大学1.02宁夏理工学院0.95浙江海洋学院东海科技学院0.89衡阳师范学院南岳学院0.87湖南工程学院应用技术学院0.85资源来源：网络资源-2006年中国大学年教育经费排行。表[6]2008年不同地区各高校教育综合指标（办学水平统计表）大学名称综合得分学术资源得分学术成果得分学生情况得分教师资源得分物资资源得分新疆大学227.53.452.633.626中山大学6057.431.777.452.762.3贵州大学216.6250.530.330.8西安交通大学6648.749.489.854.672.8兰州大学462729.174.941.137.7成都理工大学2211.52.953.426.530.4昆明理工大学25162.551.43333.5南昌大学3111.36.654.532.345.2东北大学5247.224.981.542.357.4西安理工大学2714.77.565.530.430.7太原理工大学2411.95.554.33229.4宁夏理工学院160.41.57536.8379.4浙江海洋学院东海科技学院160.20.9衡阳师范学院南岳学院160.12.94024.620.2湖南工程学院应用技术学院150.10.639.72917.2资源来源：网络资源-2008年中国大学综合指标排行榜。表[7]2008年不同地区各高校在人才培养和科学研究方面得分（办学质量统计表）校名总得分人才培养得分科学研究得分新疆大学8.526.654.43中山大学91.5339.5451.98贵州大学5.344.653.48兰州大学39.4118.4920.93西安交通大学36.5217.4618.35成都理工大学8.286.424.41昆明理工大学8.757.164.54南昌大学11.836.955.84东北大学41.2520.6721.59西安理工大学9.467.535.19太原理工大学9.117.324.91宁夏理工大学5.463.273.01浙江海洋学院东海科技学院5.543.233.12衡阳师范学院南岳学院5.023.132.95湖南工程学院应用技术学院4.963.082.76资源来源：网络资源-2008年中国大学前100名。在此针对影响高等教育学费标准的9个指标，将收集到的数据，运用BP网络建立神经网络模型，提出利用网络各层间的权重及其分布，计算出各参数对产量指标的影响程度。这里有31组数据，我们从中任意选取25组用于模型的建立，其中20组用于模型训练，5组作为检验数据，而未参与建模的20组数据则用于对模型的验证。影响学费的因素有财政拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹、家庭收入、教育花费、办学经费、办学水平、办学质量。运用网络建模分析时，以这些参数作为网络的输入参数，输入层有6个节点，输出层一个节点，由公式（1）计算出隐层节点的个数：（1）其中：为输入层节点数；为输出层节点数；为隐层节点数。经计算可得此处的隐层节点数为5个。这样就可以建立三层神经网络模型，模型的计算公式为：输入节点为，隐节点为，输出节点为，阈值为，输入节点与隐节点间的网络权值为，隐节点与输出节点的网络权值，输出节点的期望输出为，网络层的输入输出关系可描述为：其中；令，是激发函数，可以取不同的形式，如：函数：函数：函数：以及径向基函数、样条基函数、小波函数等，本文中采用函数和函数。输出节点的计算输出其中输出节点的误差公式由此建立系统模型如下：输入层输入层输出层隐层../.根据上述分析，下面具体完成神经网络收费模型的建立与训练：1、网络建立:通过函数实现。根据样本数据自动确定输入层、输出层的神经元数目，同时自动调整隐层神经元数目；根据输入设定确定神经网络隐层层数、隐层及输出层变换函数、训练算法函数。“”函数共有六个输入参数,分别是：输入向量的范围、网络结构、各层变换函数、训练算法函数、学习函数和性能函数；同时，“”的输出参数是以命名的神经网络。其调用语法为：其中参量具体解释如下：1）是一个由每个输入向量各行的最大最小值构成的的矩阵；为输入神经元数目；2）是第层网络的神经元个数（从第一隐层开始），网络共有N1层；3）是第层网络神经元的变换函数，如前面所选取的；4）是训练算法函数,本文选用；其中是采用“”算法进行计算，经过与其它各种算法相比，算法对于大小适中(可达数百个权值)的前向神经网络几乎是最快的，因为在中，矩阵方程求解用的是内联函数。该算法极其消耗运算器的内存，而算法由于其自身的求解特点可以最大程度的减少内存使用，使其具有了最快的收敛速度。并且LM算法最擅长解决函数逼近问题。5）是学习函数，本文选用；6）是性能函数,缺省为。2、初始化：初始化权重和偏置的工作用命令来实现。这个函数接收网络对象并初始化权重和偏置后返回网络对象,下面就是网络如何初始化的：；我们可以通过设定网络参数和这一技巧来初始化一个给定的网络。用来决定整个网络的初始化函数。设定了，那么参数也要设定用来决定每一层的初始化函数。在中，在创建网络对象的同时,自动调用初始化函数。根据预设的参数对网络进行连接权值和阈值的初始化,本文中就是如此。3、网络训练：通过函数实现。根据样本的输入矢量、目标矢量，和预先已设置好的训练函数对网络进行训练。4、网络仿真：通过函数实现。网络训练完成以后，使用该函数根据已训练好的网络,对测试数据进行仿真计算。同时也可以进行模型的检验。4.3模型的训练由于数据有限，我们分两部分进行训练，其一是按地区，考虑不同地区经济情况的差异，以及政府对不同地区的扶助政策不同，对不同地区的学费定价也不一样；其二是按高校等级，由于不同学校其所属级别不一样，办学水平与办学质量也有一定的差异，同时办学质量高的学校科研项目也相对较多，因此国家愿意为其支付高额开支。1、不同地区学费影响因素不同地区间考虑了财政拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹、家庭收入、教育花费这些因素，基于以上分析，在编写文件，建立了以各个计算公式为依据的训练模型，将其具体分为输入函数、训练函数、输出函数、学习函数等四个部分，对前面所获得的数据进行了基本的基于神经网络的训练。本文的训练函数选用的是，它采用算法进行计算，经过与其它各种算法相比，算法对于大小适中(可达数百个权值)的前向神经网络几乎是最快的，因为在中，矩阵方程求解用的是内联函数。该算法极其消耗运算器的内存，而算法由于其自身的求解特点可以最大程度的减少内存使用，使其具有了最快的收敛速度。并且算法最擅长解决函数逼近问题。完成了基于神经网络的收费模型的实际建立与训练后，对结果进行分析，，基于文件自编程设计实现的神经网络收费模型：如前所述，它是根据神经网络算法依据其基本的算法公式，使用中的语言编程实现的。它的最大好处是可以根据需要随时修改所用算法，便于不同算法的比较，得到相对最优的模型参数。对于城镇，用神经网络训练结果如图所示：图[2]城镇训练误差及步数曲线注：横轴：训练步数纵轴：偏差变量对于城镇居民模拟出结果为：其中每一项分别表示生均拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹、城镇家庭收入、教育花费，由此可以得出，教育花费对学费影响最大，按影响程度系数排列如下所示：教育花费城镇家庭收入学杂费学校自筹财政拨款社会筹款其中财政拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹与学费呈负相关关系，这些费用越少，那么学费就会越高，城镇居民就越不能承受；如果财政拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹越多，那么学费就会越少，城镇居民有能力承担。城镇家庭收入、生均培养费与学费增长呈正相关关系，家庭收入、生均培养费越高，学费越高，这些因素的变化满足一个函数关系，学费的高低也由家庭收入和生均培养费制约。对于农村居民神经网络训练结果如图所示：图[3]农村训练误差及步数曲线注：横轴：训练步数纵轴：偏差变量模拟出结果为：按影响程度系数从大到小排列如下所示：生均培养费农村家庭收入财政拨款学杂费学校自筹社会筹款其中社会筹款、学校自筹与学费呈负相关，这些费用越少，那么学费就会越高，而城镇居民就越不能承受；相反，如果这些费用越高，那么学费就越低。由以上这两者可以得出生均培养费、居民家庭收入对不同地区高校的学费的影响最大。对于农村家庭，财政拨款多少则是影响其子女能否正常升入高校深造的关键因素，学杂费和学校自筹对学费影响次之，社会筹款影响最弱。综合分析，以地区为样本进行训练得出的各个因素影响结果为生均培养费家庭收入财政拨款学杂费学校自筹社会筹款这里选择以农村的情况作为基准是因为在实际中财政拨款在学校运行的经费指出中、占了很大一部分，也是对贫困生的一大资助措施。2、不同办学水平对学费的影响分不同高校不同办学水平时，在前面的基础上考虑了办学经费、办学水平、办学质量这些因素。对于城镇，得其整理出的数据见附录表[10]，用神经网络训练结果如图所示：图[4]城镇训练误差及步数曲线注：横轴：训练步数纵轴：偏差变量模拟出结果为：a=[-0.9883-0.9933-0.9883-0.9933-0.9883-0.98830.99560.99560.9872]其中每一项分别表示生均拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹、城镇家庭收入、教育花费、办学经费、办学水平、办学质量，由此可以得出，按影响程度系数从大到小排列如下所示：办学经费办学水平办学质量教育花费城镇家庭收入财政拨款学杂费学校自筹社会筹款其中财政拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹、农村家庭收入、教育花费与学费呈负相关，这些费用越少，那么学费就会越高。其中存在有相等因子如办学经费和办学水平，说明这二者在考虑办学水平后，对学费的影响是没有太大差异的，在这里将办学经费排在办学水平之前，是因为对于一个大学来说，要正常运转，办学经费是必不可少的没有办学经费就谈不上办学水平的发展。对于农村，得其整理出的数据见附录表[11]，用神经网络训练结果如图所示：图[5]农村训练误差及步数曲线注：横轴：训练步数纵轴：偏差变量模拟出结果为：a=[-0.9900-0.9897-0.9900-0.0050-0.0050-0.00510.0004-0.00230.0226]其中每一项分别表示财政拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹、城镇家庭收入、教育花费、办学经费、办学水平、办学质量，由此可以得出，教育花费对学费影响最大，按影响程度系数从大到小排列如下所示：办学质量办学经费办学水平农村家庭收入学校自筹教育花费财政拨款学杂费社会筹款其中财政拨款、社会筹款、学杂费、学校自筹、农村家庭收入、教育花费、、办学水平与学费呈负相关，这些费用越少，那么学费就会越高，而农村居民就越不能承受。其中存在有相等因子如学校自筹和城镇家庭收入，说明这二者在考虑办学水平后，对学费的影响是没有太大差异的，在这里将农村家庭收入排在学校自筹之前，是因为对于一个农村家庭来说，其收入高低直接影响能否支付高额学费。对以上结论进行综合分析可以知道，由于不同地区经济发展状况不一样，各类指标对不同等级高校学费的影响情况也不一样，经过训练得出其影响程度系数排列为:办学质量办学经费，办学水平，生均培养费，家庭收入，财政拨款，学杂费，学校自筹，社会筹款。五、模型检验问题求解中，模型充分反映了各变化因数的影响，神经网络模型较准确的对学费标准进行定量分析，找到了各个影响因素作用与学费时的主次关系。在多元线形回归模型的求解过程中，存在一定的误差，数据处理与函数拟合贯穿始终，由于在数据处理上，对个别奇异值进行了剔除，难免有部分较精确的数据也在其中被删除，从而影响了数据的真值。其次在数据拟合上，每个图形、函数的拟合优度虽然都比较高，但都不是100%的拟合优度，利用此模型求解，固然也会对结果造成一定的误差。但是误差范围在可以允许范围里。在对神经网络模型进行训练前，设定了模型的性能函数，训练次数，如果在训练过程中这些值超过设定值，那么这各模型是发散的，又因在此模型中，运用的是训练函数，运用了线性转换函数，使用默认函数初始化第一层，它的初始化权由于使用线性转换函数，而设为它使权重在-1和1之间随机取值。由图[2]--图[5]可知每一次训练，都是收敛的，故该模型误差很小，广泛适用。六、启示与建议本文采用理论分析与实证分析相结合的方法，对我国高等教育学费标准进行了研究。本文在对影响高等教育学费标准的因素进行重点分析的基础上，结合一些高等教育院校的相应数据，以神经网络为基础，建立了一个相对理性与优化的数学模型，并且在虚拟模型的基础上作了仿真模型的实践。比较分析显示：财政拨款占高校总经费的比例随当地经济发展水平、高校的隶属关系不同而异。经济发达地区普通高等学校教育经费中财政拨款占教育经费支出比例的平均水平明显高于经济欠发达地区、普通高等学校教育经费中财政拨款占教育经费支出比例的平均水平。从全国目前高校的实际情况来看，办学质量较高、办学水平较高的学校财政拨款明显比其他相对较差的学校较高，部属院校、发达地区高校在财政拨款占教育经费支出比例较高的同时，其学生学费标准也远远高于同类型且生均培养成本大体相当的地方属高校、欠发达地区高校的学费标准水平；地方院校、欠发达地区、办学水平较低的高校，其生均培养成本均远远高于国家拨款和现行该校收费标准之和。据了解，上述生均培养成本与生均国拨经费及生均学费的差额部分，目前相当数量的高校尤其是地方属高校主要依靠银行贷款来维持。但是，如果高等学校长期高成本、低收费、高贷款、高风险地运行，要保证高质量地稳步推进大众化教育进度显然十分困难，同时高校积淀的巨额债务，也给国家和社会政治经济的稳定发展带来了潜在的危机。除此之外，农村地区经济力量较城镇甚为薄弱，难以承担高额的学费，经济欠发达地区农村更是难以承担，如果学费略高，很容易造成很多贫困生无法升入大学，或无法完成学业，尤其是能力较强的学生，丧失读书的机会也是国家和人民的一大损失！根据我们所收集的数据，与神经网络模型运算的结果，结合当前国际形势，我们给相关部门提出如下建议。1、政府、社会要加大对高等教育的投入在高等教育大发展的今天,高等教育经费国家财政的比例却在下降,这是不符合社会发展规律的。因此,政府、社会各界要加大对高等教育投入的力度(主要是拨款和捐赠),拓宽高等教育经费筹措渠道，实现国家、社会、个人共同办学，逐步降低个人分担高等教育成本的比例,只有这样才能真正降低学费标准,减轻学生和家庭的负担。现在法律规定一个大学一专业的学费应是其生均培养费用的25%，而中国现在加入世贸组织，经济面临巨大冲击，国家确实需要聚集大量的资金来应对一些突如其来的变化，但是在教育方面应多加投入，发展教育事业，以推动中国科技、经济的发展。2、确定合理的学费标准教育成本要合理估算和论证,制订标准需考虑民众经济和心理承受力,制定高等教育的价格要建立在不以营利为目的、以补偿教育成本为目标的基础上,同时要坚持差异性原则，最后建立高等教育成本核算机制,制定合理的高等教育收费标准。为了培养专研精神、创新精神，对办学质量、办学水平较高的学校应降低收费标准，让更多的人能接受良好教育，对办学质量、办学水平较低的学校可适当升高收费标准，增强其办学能力。3、建立有效的资助体系目前,我国对高校收费标准的研究正方兴未艾,但却一直没有找到较好的用于制定这个标准的方法,而且现行的学费收取标准仅仅建立在成本核算的基础上,最终以一定的比例分担，这种方法无法克服其他因素对学费标准带来的影响。采用BP网络为高等教育收费定价,能较好地克服现有定价方法缺乏相关信息、价格确定过程主观化等方面的不足,使定价更客观、更准确,为投资教育决策提供科学的定价依据。随着《高等学校生均成本核定办法》出台，教育部将根据新的办法重新核定大学生生均成本。在这之前，高校收费标准均是按照生均成本的25%来收取的。在有了这个收费模型之后，就可以利用重新核定过的成本作为新的变量，结合其他有可能发生变化的变量，将之代入模型中运算。如此得出的学费标准无论从理论还是实证角度都更加合理与完善。并且政府应该借助《成本核定办法》的重新出台，对高校收费市场进行一次彻底的管理与监督，利用模型的运算结果规范硕士研究生学费的收费市场。从相关资料与结果表明，目前我国高等教育的学杂费水平，已经达到一般居民个人及家庭承受能力的较高值，在此基础上如果要在短期内进一步大幅度提高学费，将是非常困难的。在中央财政性拨款上，应加大拨款金额，提高各大高校办学质量，对贫困生应多提供点资助，根据不同地区，以及是农村还是城镇人口给予不同程度的资助，以帮助其完成学业；对于不同的学校根据其科研能力，给予不同的资助，在提高其办学水平的同时发展科技；从神经网络模型的结果分析，社会捐赠对学费高低的影响很小，应呼吁社会各界人士多为中国教育事业做贡献，支持高校办学。七、模型的评价与推广7．1模型的评价1、本文应用大量的图表进行数据说明在分析过程中形象直观；2、基于神经网络建立的收费模型具有诸多运算功能，操作相对直观、简单，给收费模型的使用带来了极大的方便；3、本文建立的几个数学模型有成熟的理论基础，又有相应的软件支持，可信度高。4、充分保证评价的准确性，模型具有自我学习更新能力。针对不同的输入数据进行预处理，首先将其与前期训练、检验模型的样本数据进行对比。如果某项待评价影响因素参数超出前期训练、检验收费模型的样本数据范围（最大、最小值），则首先将该项输入待预影响因素参数设为新的限值，更新该项样本数据的极值；然后将全部训练与检验样本数据该项因素，按照新的极值全部重新进行“归一化”处理，得到新的训练与检验样本，更新模型训练与检验样本；最后在中调用函数重新进行神经网络收费模型的训练与检验，直到获得新的正确模型为止；更新模型参数，以新的收费模型，对待预测数据进行学费预测。从而充分保证了评价结果的准确性，同时仿真模型具有自我学习与更新能力，使模型的功能更加完善；5、仿真结果输出更加直观简便。6、在实现诸多运算功能的同时，增加了系统的复杂性，造成了模型的不稳定性。在模型的建立过程中，没有分专业对高校学费标准进行定量分析，因此模型具有一定的局限性。7．2模型的推广仔细分析我们所建立的模型本身的特点，不难发现模型不仅能够处理高等教育学费标准评价问题，而且在医学信息处理、水污染、经济、农业与电力等工作领域中也不乏其用武之地。多元线形回归模型在日常生活中也随处可见，如处理某些生物，化工实验数据等；根据某些物品的销售量与其他因数的关系，来制定价格策略。本文中的两个模型具有很好的推广价值。八、参考文献[1]国家教育部，高等学校收费管理暂行办法，/shuiwu/shuiwufagui/199612/8027.htm，2008-09-19。[2]教育部财务司，国家统计局社会和科技统计司，中国教育经费统计年鉴，北京：中国统计出版社，2007。[3]王莎，基于神经网络的高校硕士研究生收费模型研究，湖南大学教育科学研究，2007。[4]周莹，高校收费标准的探讨，科技情报开发与经济，第18卷第3期：200-201，2008。[5]中华人民共各国国家统计局，中国统计年鉴，/try/hgjj/yearbook/2007/indexCh.htm，2008-09-19[6]中华人民共和国财政部，完善我国财政教育投入体制问题的研究综述/caizhengbuzhuzhan/zhengwuxinxi/diaochayanjiu/200805/t20080519_20284.html，2008-09-19[7]中国教育经济信息网，/show_class.jsp?rootid=6&id=145&page=3，2008-09-20[8]康建军，中美高等教育学费标准比较研究，2008年第1期：36-39，2008。[9]中国大学年教育经费排行，/lydi/2006/03/page/9/，2008-09-20。[10]中国高等教育网，/，2008-09-20。[11]薛薇，统计分析与的应用，中国人民大学出版社：北京，2001。[12]邱雅，我国普通高校学费模型的建立与分析，教育与经济，2006年第4期：32-34，2006。九、附录附录1：表格表[1]我国高校生均实际学费与教育经费支出情况表年份教育经费支出(万元)生均教育经费支出(元)实际收取的学费(万元)生均实际学费(元)生均学费比上年增长(%)生均事业性经费支出(元)生均实际学费与生均事业性经费支出比20011120102315445.232931251.14041.9412390.480.32621335120021398162715119.564038636.64367.338.0512394.320.35236543820031712242514962.775330225.74657.926.6512147.760.38343859320042165942314928.926598713.54758.532.1512122.220.39254608520052550237114836.427919249.34895.862.8512069.360.40564371320062756983214697.358695421.55013.632.411965.360.41901204820072865931714580.279659423.65123.892.1911890.570.430920469表[2]分地区各级教育生均预算内教育事业费增长情况（单位：元）地区年份2004年2005年2006年增长率（%）总计5552.55375.945868.535.98北京市15809.9517036.518228.3614.76天津市9022.499134.459158.631.5河北省2922.772757.333625.9725.84辽宁省4645.654352.454386.89-5.52上海市9116.1711500.7311942.8530江苏省4517.114971.735315.1516.97浙江省6890.476417.747154.514.62福建省5328.564914.564522.93-15.74山东省3371.593195.173371.390.29广东省8581.487529.48272.89-2.39海南省3036.823968.482693.09-1.46东部6658.466762.877045.16.2375山西省4363.124049.53939.48-9.91内蒙古自治区3639.023314.834109.8415.07吉林省3301.593992.944024.8921.74黑龙江4205.33511.083844.39-7.02安徽省3730.983468.173485.29-6.55江西省2507.972206.072219.41-11.44河南省3447.713727.094487.9528.51湖北省2459.612636.973325.7233.33湖南省2581.672685.482722.435.4广西3844.283968.034084.736.16中部3408.1253356.0163624.4137.529重庆市3675.663652.813597.32-2.14四川省1946.32076.092352.7620贵州省3288.053721.963905.2618.12云南省5279.764874.594663.75-12西藏11401.9711864.349872.67-12.73陕西省3285.143283.873466.765.53甘肃省4161.013979.24734.2614.61青海省5573.435972.897343.2730.11宁夏5334.743157.965861.4844.81新疆2067.223135.873651.1968.13西部4601.3284461.4184824.8317.444表[3]分地区各级教育生均预算内公用经费增长情况（单位：元）地区年份增长率（%）2004年2005年2006年总计2298.412237.572513.3312.32北京市10216.8910688.1711389.276.56天津市3886.94021.634458.8310.87河北省825.71635.49974.9353.41辽宁省1535.361596.771613.141.03上海市4490.536865.057043.952.61江苏省1757.152189.232227.271.74浙江省2540.492273.322331.512.56福建省2317.571885.041531.68-18.75山东省1052.41787.01848.027.75广东省3573.493399.363591.045.64海南省657.611011.47386.68-61.77东部2986.7373213.8673308.7561.059山西省961.971100.271128.572.57内蒙古905.57709.46889.3625.36吉林省1436.551994.672104.045.48黑龙江1271.991131.221158.22.39江西省633.29625.15503.11-19.52安徽省575.48548.77671.2122.31河南省1237.971280.461873.6746.33湖北省841.051009.591367.3135.43湖南省857.04970.47840.62-13.38广西1177.381408.091444.922.62中部989.8291077.8151198.10110.959重庆市2084.692095.822045.05-2.42四川省870.04940.531207.2428.36贵州省725.52939.3891.12-5.13云南省2189.711873.912100.1412.07西藏3746.364596.242932.52-36.2陕西省1130.71266.141249.96-1.28甘肃省933.6980.481551.3858.23青海省1049.681216.211126.37-7.39宁夏1462.61883.171238.8440.27新疆338.03925.641357.1946.62西部1453.0941571.7441569.98113.313表[4]近几年各地区生均教育花费统计表（单位：元）地区年份2004年2005年2006年总计7850.917613.518381.86北京市26026.8427724.6729617.63天津市12909.3913156.0813617.46河北省3748.483392.824600.9辽宁省6181.015949.226000.03上海市13606.718365.7818986.8江苏省6274.267160.967542.42浙江省9430.968691.069486.02福建省7646.136799.66054.61山东省44243982.184219.41广东省12154.9710928.7611863.93海南省3694.434979.953079.77东部9645.1979976.73710353.86山西省5325.095149.775068.05内蒙古4544.594024.294999.2吉林省4738.145987.616128.93黑龙江5477.294642.35002.59江西省4364.274093.323988.4安徽省3083.452754.842890.62河南省4685.685007.556361.62湖北省3300.663646.564693.03湖南省3438.713655.953563.05广西5021.665376.125529.65中部4397.9544433.8314822.514重庆市5760.355748.635642.37四川省2816.343016.623560贵州省4013.574661.264796.38云南省7469.476748.56763.89西藏15148.3316460.5812805.19陕西省4415.844550.014716.72甘肃省5094.614959.686285.64青海省6623.117189.18469.64宁夏6797.354041.137100.32新疆2405.254061.515008.38西部6054.4226033.1626394.811表[5]各地区国民生产值地区GDP（亿元）人均GDP（元）地区GDP（亿元）人均GDP（元）北京市8879.0057431.00江西省532312204天津市501447972河南省1423415056河北省1338719363湖北省845114733辽宁省1041819363湖南省836613123上海市165865473广西538611417江苏省2473832985中部7792.83316561.38浙江省1763335730重庆市393814011福建省844023663四川省965711708山东省2532627148贵州省25436742广东省29863321428云南省42609459海南省112113361西藏32611567东部12884.463676.9陕西省480612843山西省546516143甘肃省24949527内蒙古614025558青海省70612809吉林省469317211宁夏76912695黑龙江708118463新疆330516164安徽省690611180西部2596.33311219.5表[6]各地区居民消费倾向项目东部地区中部地区西部地区食品（%）35.2416637.2305336.91493衣着（%）10.5726912.1208910.90215家庭设备用品及服务（%）5.1762735.7926246.141072医疗保健（%）8.1271677.0225776.847725交通通信（%）12.8448710.8511312.00284教育文化娱乐服务（%）13.159713.2581513.6111居住（%）11.0032310.5176810.0797杂项商品与服务（%）3.8745283.206283.500618平均每人全部年收入(元)13435.110572.9410443.01可支配收入(元)12398.739902.289728.45平均每人消费性支出(元)9130.167260.447504.39教育文化娱乐服务（元）1228.165962.61021.43表[7]近几年各地区农村居民家庭纯收入（单位：元）地区1990年1995年2000年2003年2004年2005年2006年北京1297.13223.74604.65601.66170.37346.38275.5天津1069.02406.43622.44566.05019.55579.96227.9河北621.71668.72478.92853.43171.13481.63801.8辽宁836.21756.52355.62934.43307.13690.24090.4上海1907.34245.65596.46653.97066.38247.89138.7江苏959.12456.93595.14239.34753.95276.35813.2浙江1099.02966.24253.75389.05944.16660.07334.8福建764.42048.63230.53733.94089.44450.44834.8山东680.21715.12659.23150.53507.43930.54368.3广东1043.02699.23654.54054.64365.94690.55079.8海南696.21519.72182.32588.12817.63004.03255.5东部997.62427.93475.74160.44564.85123.45656.4山西603.51208.31905.62299.22589.62890.73180.9内蒙古607.21208.42038.22267.72606.42988.93341.9吉林803.51609.62022.52530.42999.63264.03641.1黑龙江759.91766.32148.22508.93005.23221.33552.4安徽539.21302.81934.62127.52499.32641.02969.1江西669.91537.42135.32457.52786.83128.93459.5河南527.01232.01985.82235.72553.22870.63261.0湖北670.81511.22268.62566.82890.03099.23419.4湖南664.21425.22197.22532.92837.83117.73389.6广西639.51446.11864.52094.52305.22494.72770.5中部648.51424.72050.02362.12707.32971.73298.5重庆489.51123.51892.42214.62510.42809.32873.8四川557.81158.31903.62229.92518.92802.83002.4贵州435.11086.61374.21564.71721.61877.01984.6云南540.91011.01478.61697.11864.22041.82250.5西藏649.71200.31330.81690.81861.32077.92435.0陕西530.8962.91443.91675.71866.52052.62260.2甘肃431.0880.31428.71673.11852.21979.92134.1青海559.81029.81490.51794.11957.72151.52358.4宁夏578.1998.81724.32043.32320.12508.92760.1新疆683.51136.51618.12106.22244.92482.22737.3表[8]各地区在校学生人数（单位：个人）地区在校学生数本科专科北京565779435590130189天津357382212526144856河北862618395381467237辽宁720548482502238046上海466333292859173474江苏1306181709884596297浙江719869393212326657福建461341246806214535山东1338122673439664683广东1008577515132493445海南901384141448724东部789688843987453498143山西446428217713228715内蒙古252917133085119832吉林435065330290104775黑龙江592000373424218576安徽663684319721343963江西770525293429477096河南974096449914524182湖北1092274567035525239湖南830181408862421319广西387447165857221590中部644461732593303185287重庆376118239873136245四川860640483951376689贵州22154612549896048云南284230167518116712西藏23327156987629陕西726219415207311012甘肃263691154845108846青海359832132814655宁夏559313321022721新疆19925111819281059西部304693617753201271616表[9]分地区预算内教育经费占财政支出比例情况地区预算内教育经费（亿元）预算内教育经费占财政支出比例（%）2004年2005年2006年平均增长%2004年2005年2006年平均增长%总计4244.44946.16135.420.2914.914.5815.180.14北京市171.2208.42250.120.919.0519.6919.290.12天津市64.478.595.2221.5617.1817.7617.530.18河北省166.1203.95230.217.8521.1420.8319.5-0.8辽宁省156.9186.73221.818.9316.8415.515.59-0.6上海市194.9234.44255.114.5514.114.2414.210.06江苏省264.5319.33377.219.4320.1619.0818.73-0.7浙江省236.7275.23328.117.7522.2721.7522.290.01福建省129.1143.54174.916.5124.9924.224-0.5山东省231.6278.1330.319.4319.4718.9718.01-0.7广东省404.7449.17523.313.7621.8419.6220.5-0.7海南省21.8528.5834.7926.2717.1718.919.931.38山西省93.8119.2914624.7818.0717.8415.95-1.1内蒙古80.7394.87113.618.6114.3113.9113.98-0.2吉林省80.3595.611519.6315.8215.1516.010.1黑龙江105.2122.95146.818.1215.0815.6115.150.04安徽省124.44140.41172.817.9420.6919.6918.37-1.5江西省80.5295.89115.719.8617.731716.61-0.6河南省191.33231.26282.821.5821.7420.7219.64-1.1湖北省113.5127.4315215.7417.5616.3614.51-1.6湖南省126.07152.07180.119.517.5217.4116.91-0.3广西101.99117.83150.921.7920.119.2720.680.29重庆市71.3485.24104.320.9118.0317.4917.55-0.2四川省158.42178.31227.119.9417.716.4816.85-0.4贵州省78.5199.07115.121.1718.7619.0318.840.04西藏22.2828.8226.3410.3716.6515.5413.16-1.8陕西省85.3196.57138.228.1516.5215.1116.770.13甘肃省63.5476.8199.9825.5317.817.8918.910.55青海省18.7924.4232.8132.1613.6814.3915.280.8宁夏20.7826.4131.2622.7316.8916.4816.18-0.4新疆81.8498.23119.720.9219.4418.9317.64-0.9资源来源：网络资源-国家财政拨款统计表。表[10]各大学教育经费来源及办学水平生均拨款（元）社会筹款（元）学杂费（元）学校自筹（元）城可支配收入（元）教育花费（元）办学水平办学质量投入经费（亿元）新疆大学538