報酬遞減與報酬遞增是經濟增長理論的兩個基本命題。 報酬遞減規律是構筑微觀經濟學體系的重要前提假設之一。 而在知識經濟的大背景下, 越來越多的領域中呈現出報酬遞增規律超越報酬遞減規律的態勢。 《國家中長期教育改革與發展綱要2010-2020》（簡稱《綱要》）提出我國的教育發展目標是“到2020年，基本實現教育現代化，基本形成學習型社會，進入人力資源強國行列”。 高等教育在培養人才和建設人力資源強國中承擔著重要的使命。 近年來，國家不斷加大高等教育投資力度，高等教育作為人才培養的主要領域，其投資的邊際報酬所呈現的規律，是指引我國高等教育投資的重要依據和方向指南。
一、高等教育投資邊際報酬遞增的假設
邊際報酬遞增是指在知識依賴型經濟中，隨著知識和技術要素投入的增加， 產出越來越多，收益呈遞增的趨勢。 這一規律是以知識經濟為背景，在知識依賴型經濟中，投入可以簡化為知識性投入和其它物質性投入，知識性投入的增加會帶來收益的遞增，而物質性投入的增加則可能會出現另外的情況。
高等教育投資最大的收益是人才的產出，增加高等教育經費的投入就是為了產出更多的人才。 在高等教育領域，收益遞增就是指高等教育經費投入的增加會導致畢業生數量增加的一種現象。 本文根據邊際收益遞增規律，將高等教育投入分為知識性投入和物質性投入，假設知識性投入的增加會帶來高等教育人才產出的增加，而物質性投入的增加不會帶來高等教育人才產出的增加。 本文的預測目標是高等教育經費投入對人才產出的影響， 高等教育經費投入為自變量，而人才培養的數量為因變量， 兩者存在線性關系。
二、模型的建立
回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。 如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。 如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。 回歸分析可以分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，并用數學模型來表現其具體關系。 回歸分析是通過規定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型， 并根據實測數據來求解模型的各個參數，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。 本文選用SPSS軟件，對高等教育投資對人才產出的影響進行多元線性回歸分析。
回歸分析要求自變量可以有兩個或兩個以上，而因變量只可以有一個，本文從高等教育經費支出項目中選擇具有代表性三個經費支出項目作為自變量，即X1、X2、X3，畢業生總量作為因變量，即Y，運用多元線性回歸進行分析，并建立方程：Y=b0+b1x1+b2x2＋b3x3+ei。
三、變量的選擇
（一）自變量的選擇
按國家統計口徑，高等教育經費支出分為教育事業性支出和基本建設支出兩部分。 其中高等教育經費支出包括“工資福利支出”“對個人和家庭的補助”“商品和服務支出”和“其他資本性支出”四部分。
工資福利支出反映學?；騿挝婚_支的在職職工和臨時聘用人員的各類勞動報酬，以及為上述人員繳納的各種社會保險費。 該項支出主要是聘用教職工所支出的費用，尤其是聘用教師所支出的費用。 教師是高校工作的主體，是承擔教書育人的專門人才，扮演著“傳道授教、解惑者”的角色。 可以說教師是知識的代表，是典型的知識性資源，具有共享性。 同一教師可以對多個學生同時授課，而且，在教學過程中教師的知識不僅會被消，還會不斷地創造出新的知識。 本文選擇高等教育事業性支出中的工資福利支出來代表高等教育知識性的投入費用。
商品和服務支出反映學?；騿挝毁徺I商品和服務的支出，具體包括辦公費、水費、電費、郵電費、專用材料費等費用。 辦公用品、水、電、專用材料都是典型的物質性資源，甚至像郵電費這樣的服務費用也是消耗性的， 隨著使用量的增加，成本越來越高。 這一部分經費支出是用來購買高校日常用品和服務支出的費用。 本文選擇商品和服務經費支出作為高等教育物質性的投入費用。
基本建設支出反映各級發展和改革部門集中安排用于學校和單位購置固定資產、土地和無形資產，以及購建基礎設施、大型修繕所發生的支出。 基本建設支出主要是指物質性資產的投入。 但是，固定資產中包括各種教學設備、實驗儀器等，這些設備和儀器除了物質生命以外，還有技術生命，這里的技術和知識一樣，屬于知識性投入。 這些固定資產如果利用率不高，就不會體現出技術上的產出，而且這些固定資產也會被消耗，最終折舊，因此，本文暫時不考慮其技術投入的成分，將其歸為物質性資產的投入。
在國家教育經費統計年鑒中，公共財政預算事業費支出和基建支出單列。 本文為了體現全部的經費支出情況， 故選用全口徑的統計方式，沒有將公共財政預算事業費支出和基建支出單列，上述各指標代表高校對以上各項目的全部支出，包括公共財政預算事業費支出和基建支出。
綜上， 本文選擇的自變量為X1工資福利支出、X2商品和服務支出、X3基本建設支出。
（二）因變量的選擇
現代高等教育擔負著人才培養、科學研究及服務社會三個重要的使命，高等教育投資的收益也就由人才產出、科研成果及服務社會情況三部分構成。 然而，人才培養是高等教育的核心功能，所以高等教育投資的最主要收益就是人才的產出。 高等教育培養的人才包括?？粕?（含高職生）、本科生及研究生。 盡管通過其他的職業培訓也可以培養一定的人才，而高等教育培養出來的不一定都是人才，但一般認為接受高等教育的人是人才。 本文選擇畢（結）業生總數，包括?？粕叄ńY）業人數、本科生畢（結）業人數、研究生畢業人數作為高等教育輸出的人才數量，以此來代表高等教育投資的收益。 本文選擇的因變量為畢業生數量，即Y＝畢業生數量。
四、數據的選取
從目前可獲得的數據來看，《2012年中國教育經費統計年鑒》是最新的關于我國教育經費的數據年鑒，該年鑒對我國2011年教育經費支出情況加以統計;《2012年中國統計年鑒》 統計出2011年我國各省份（地區）的普通高等教育畢業生人數。 本文從《2012年中國教育經費統計年鑒》中選取2011年我國31個省份（地區）的工資福利支出、商品和服務支出、基本建設支出，從《2012年中國統計年鑒》中選取畢業生數量的數據（如表1）進行回歸分析。
【表１】
五、回歸方程的檢驗
將數據輸入SPSS軟件，進行回歸議程的擬合優度檢驗、回歸方程的顯著性檢驗及回歸系數的顯著性檢驗。 得到如下結果：
在回歸方程的擬合優度檢驗中，R2是判定系數，也稱為解釋率或者貢獻率，它反映因變量的全部變異中能夠通過回歸關系被自變量解釋的比例，即檢驗回歸的效果如何。 一般來說，越接近1，說明越好。 SPSS軟件顯示的調整的判定系數R2為0.883, 判定系數R2為0.895, 說明方程的擬合度較好, 表明回歸方程顯著性較高。
回歸方程的顯著性檢驗用來檢驗因變量與所有自量之間的線性關系是否顯著，用線性模型來描述它們之間的關系是否恰當。 檢驗采用F統計量，P值（sig）<0達到顯著性水平，說明因變量與所有自變量之間的線性關系顯著，即工資及福利支出、商品及辦公支出及基本建設支出與畢業生數量之間的線性關系顯著，用線性模型來描述他們之間的關系是恰當的。
表2是回歸系數的顯著性檢驗。 主要目的是研究回歸方程中的每個解釋變量與被解釋變量之間是否存在顯著的線性關系，也就是研究解釋變量能夠有效地解釋被解釋變量的線性變化，它們能夠保留在線性回歸方程中。 若b顯著，則表明預測變量與指標變量之間存在強線性相關。 該表中顯示b顯著，說明工資福利、商品支出、基本建設支出與畢業生數量之間存在強線性相關。 概率P- 值表示顯著性水平， 該表中概率P-值顯示出工資福利支出、商品服務支出、基本建設支出與畢業生數量之間的線性關系是顯著的, 該保留在方程中。 表2中的結果說明，三個自變量都對因變量有解釋作用，可以進入方程，即三個自變量都對因變量有顯著的影響作用。
【表２】
根據以上擬合優度檢驗、回歸方程的顯著性檢驗及回歸系數的顯著性檢驗的結果，可以建立方程：Y=0.051×工資福利支出-0.017×商品和服務支出-0.032×基本建設支出+0.428。
六、結果的分析與討論
回歸分析的結果表明工資福利支出對畢業生數量的影響是正方向的影響； 商品和服務支出、基本建設支出都是負數，說明是二者對畢業生數量的影響是反方向的影響。 從系數來看，基本建設支出的系數比商品服務支出的系數更大，說明基本建設支出過多，而該項支出越多反而會有畢業生數量有反向的影響。 根據回歸分析的結果，目前我國工資福利支出與畢業生數量呈正相關，而商品和服務支出、基本建設支出與畢業生數量呈負相關。 從回歸分析的結果來看，結果支持本文的假設。 這正反映出清華大學原校長梅貽琦先生的話：“所謂大學者， 非謂有大樓之謂也，有大師之謂也。 ”結合我國高等教育投資的實踐，回歸分析的結果可以得到進一步的解釋。
（一）高等教育知識性投入，即工資福利經費支出的增加會帶來畢業生產出的增加
從邊際收益遞增原理來看，高等教育的生產屬于知識依賴型經濟的生產， 教師通過授受知識、技能，使學生在知識、技能以及創造力方面發生變化。 按馬克思的話來講，就是學生由簡單勞動者發展為復雜勞動者。 高校在引進人才、聘用教師上面支出越多的費用，就可以聘用越多的教師。 教師數量的增加，尤其是高水平教師數量的增加，會帶來學生產出的增加。 近年來，高校加大了工資福利的經費支出， 高校生師比有所提高，2011年，我國共有高校專任教師1440292人，其中具有博士學位的教師達254399人，具有碩士學位的教師達513793有。 專任教師中正高級職稱的教師達169423人，副高職稱的教師達412692人。 聘請的校外教師中具有博士學位的教師達57914人，碩士學位的教師達130956人。 校外教師中正高級教師有72325人，副高級的教師有121280人。
工資福利的經費支出增加， 使教師數量不斷增加，教師質量不斷改善，最終會帶來畢業生產出的增加。 然而，邊際收益遞增不是無限的遞增，也就是說工資福利經費的增加不是無限的增加，它會受到市場的約束，同樣也會出現遞減，但是出現的時間比較遲。 所以，今后的一段時間內，仍然需要繼續加大工資福利的經費支出，改善高校師資隊伍狀況，發揮其對人才產出的正向作用。
（二）高等教育物質性投入，即商品和服務經費支出及基本建設支出的增加反而會帶來畢業生產出的減少
商品和服務經費支出是純粹的物質性支出，使用時必須消耗它， 而且隨著使用量的增加，成本越來越高。 商品和服務經費的支出項目繁多，再加上，一些商品和服務利用率不高，甚至出現浪費的現象，使得商品服務經費支出不能帶來人才產出的增加，反而出現了收益遞增的現象。 說明當前我國高等教育商品和服務經費支出過多，而經費的總量是有限的，商品和服務經費支出過多就會影響全部經費的利用效率，最終會帶來畢業生產出的減少。
基本建設支出中很大一部分是用來購買土地，擴大校園面積，不斷修改校園規劃，做“面子工程”，造成資源浪費。 有的學校貸款數額過大，這樣給學校帶來一種“負擔”，從而使學校整體工作效率低下，不利于畢業生的產出。 另外，基本建設經費支出中有一部分是用來購買固定資產的，其中包括許多教學和實驗的設備、儀器等，這些設備和儀器的利用率不高， 有的甚至被閑置，而當技術生命結束時， 就會做折舊和報廢處理，使得這些設備、儀器未能發揮作用。 據對教育部所屬的56所高校40萬元以上的貴重設備利用率進行統計， 每臺設備每天利用平均只有2.5個小時，而低于1個小時的竟占30％，每臺設備年均培養本科生僅為30人。 對全國248所高校40萬元以上的貴重設備利用率進行評價的結果顯示，機時利用率合格的僅達68％， 如果考慮到個別學校的虛報情況，結果可能會更加不盡人意。
商品和服務經費支出、基本建設經費支出的增加，會帶來畢業生產出的減少，呈現出收益遞減的趨勢， 但是這種遞減不是一開始就會出現的，也就是說商品和服務經費支出、基本建設經費支出的增加在最初的一個階段是會帶來畢業生數量的增加的，但是超過了一個量，這些經費支出的邊際收益小于0時，再增加這些經費支出，就不會帶來畢業生產出的增加， 這些投入的浪費，使得總投入的效率降低，從而會帶來畢業生產出的減少。
七、結論
在高等教育投資領域是存在著報酬遞增現象的，也就是說加大高等教育投資可以獲得更多的收益。 但是，現階段我國高等教育投資的遞增現象并不是普遍存在，它僅存在于對高等教育知識性的投入的個別領域中。 要保持高等教育投資的遞增，實際上是要解決資源配置的問題，即高等教育經費投入結構的問題。 我國目前高校的校園規模已經很大，還可以吸納更多的學生，因此，在今后的一段時間內，不需要過多增加高校物質性經費支出。 今后高等教育投資的重點應該是增加高等教育的軟投入，加強高等教育軟建設。 高等教育的經費使用的重點要向高校的教師隊伍建設傾斜。 同時，提高物質資源的利用率，尤其是要提高教學設備、儀器的使用效率，發揮其技術及信息等知識資源對人才培養的促進作用。
