李开伟1 李既白2
（1.中南民族大学经济学院；2.中南民族大学资源与环境学院 湖北省 武汉市 430074）
摘要：高等教育作为培养人才的重要途径，直接影响着国家未来的社会经济发展。一个完整、健康和可持续的高等教育体系对一个国家的发展至关重要。受文化、地理、国家经济发展等诸多社会因素的影响，不同国家的高等教育体系和发展水平存在明显差异。为了分析和解释影响和促进不同国家高等教育体系发展的因素的优缺点，本文从宏观和微观两个角度构建了一套高等教育体系健康的评价框架，并为不同国家的高等教育发展规划和相关政策设计提供了建设性的参考意见和数据依据。
关键词：层次分析法；指标评分系统；bp神经网络；非线性规划；时间序列预测；微分方程
一、引言
青年作为高等教育的主体，在完成中小学教育后，高等教育是他们进入社会之前面临的最后也是最重要的一个环节。一个国家高等教育体系的健康和可持续性决定了一个国家高等教育人才培养的质量，对于促进教育公平、提高国家文化水平、建设人力资源强国具有重要意义。因此，高等教育系统健康的影响体现在许多方面。比如，在高校产教一体化中促进更多高素质人才的发展，是一个国家软实力的重要方面之一。受人类历史、地理位置、国家经济水平、政策环境等多种社会因素影响。每个国家都有不同的高等教育政策和方法。相比之下，一个教育体系比较完备的国家，不仅能为国内受教育者提供高质量的教育，还能吸引世界各地的学生来学习。受当前新冠疫情的影响，受教育者在学习中的自主性和平等性等问题受到了广泛关注。所有国家都需要反思和改革其高等教育体系，以促进高等教育体系更好地适应未来的新教育.因此，有必要提出一种能够有效和准确地评估高等教育体系健康状况的方法，为高等教育体系的改革和反思提供依据。
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二、层次分析模型建立
层次分析法是一种利用层次权重进行分析和决策的多准则决策方法。它可以将决策的内容分为多个层次，如目标、标准和计划。采用定性和定量分析方法，完成多目标、多需求分析。决策法则。它的基本思想是首先分解复杂的决策问题，获得具有相关性的有序层次结构。接下来，将层次结构模型中各指标的相对重要性进行二比二的比较，构建判断矩阵。然后计算每个指标的权重。最后根据各级指标的总排名计算出整个模型中各指标的相对权重，对问题进行综合分析和评价。
首先构建了基于层次结构模型的高等教育系统评价指标体系。在对高等教育系统进行深入分析的基础上，确定了相关因素指标，并将其分为两个层次。其次，我们构建了一个成对判断矩阵，并使用如表1所示的九分标度法来计算每个指标的权重。
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构建的高等教育系统健康评价指标体系是否科学合理，直接影响高等教育系统健康状况评价结果的质量。其中，评价指标的选取是核心。
在本文中，我们总共采用了14个指标。建模跨学科竞赛-F委员会为高等教育质量评估提供了成本、机会、公平、经费、学位价值、教育质量、研究水平、世界上最聪明的方法。人才的理念，8项指标的交流，这些参考指标在各国发布的相关高等教育政策文件、杂志、新闻等报道中都有提及。因此，我们认为以上8个指标是影响高等教育系统健康的重要因素。
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根据政府网站、政府工作报告、统计数据、专家意见、地方教育机构研究人员、地方政府工作人员、系统分析师的经验(见附录)，综合权衡确定指标间比较的尺度值，建立各指标间的判断矩阵。如下图所示，其中，颜色从浅到深反映了其重要性的增加。
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要使判断矩阵能够用来计算权重，就必须通过一致性检验。一致性测试步骤如下:
第一步是计算指标的一致性。一致性越大，不一致性越严重。
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CR<0.1如果判断矩阵的一致性可以被认为是可接受的；否则，需要修改判断矩阵。
根据以上步骤，我们的判断矩阵的一致性结果。为了保证结果的鲁棒性，我们分别采用算术平均法、几何平均法和特征值法计算权重，然后得到这三种方法的平均值作为指标的最终权重。在获得第一级指标和第二级指标的权重后，将它们相应地相乘，以获得每个指标的组合权重。
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最后，把相应国家的数据带入指标评分系统中得到分数，乘以相应的指标权重，然后求和，就可以对任何一个国家的高等教育体系的健康状况进行评估。公式如下:
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三、敏感性分析——以日本教育为例
在构建日本高等教育体系的蓝图时，为了支持健康和可持续的体系，我们引入了非线性规划模型，并对我们的愿景进行了更深入的分析。从国家层面，结合层次分析法得出的各项指标权重，提出探索高等教育财政资金投入。在高等教育支出的非线性规划模型中，约束条件之一是支出不到国家国内生产总值的4.5%。这是基于所有国家的平均水平，但在现实中，这个参数不是固定的，每个国家的教育支出水平是动态变化的。因此，我们可以通过调试平均水平，来检测非线性规划的结果是否鲁棒，进而来分析模型的灵敏度。
我们将平均水平分别改为4.0%、4.2%、4.8%和5.0%，构建了新的约束条件，并用其他约束条件替换为原目标函数，并重新计算了日本高等教育不同领域的支出分布。，结果如下:
从图中可以看出，虽然教育支出平均水平的变化导致了不同平均水平的高等教育支出各领域支出的绝对幅度，但在同一平均水平内，各领域支出的相对幅度并没有变化，这意味着当所有国家的教育支出平均水平发生变化时，非线性规划模型仍然可以找到各领域高等教育支出分配的最优解，并确保我们制定后续政策的领域保持不变。因此，我们基于日本高等教育支出的非线性规划模型具有很强的稳定性。该模型很好地解决了在高等教育经费有限的情况下，如何分配以实现效用最大化的问题。
四、结论
在高等教育大众化的背景下，只有治理制度和治理能力的不断变革和不断适应，才能满足高等教育现代化的需要。积极推进高等教育治理体系和治理能力建设是当前大学的新理念和新使命。
本文通过数据挖掘的方法选择相关数据，并进行详细的数据预处理。然后，在层次分析法的基础上，进一步利用神经网络对所选样本国家的高等教育体系进行评价，并给出建议，动态解决课题中的相关问题，从而为所选国家(日本)高等教育体系的完善提供有针对性的建议。
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