我国研究生规模的影响因素实证研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。我国研究生规模的影响因素实证研究　　摘要：本文运用多元线性回归方法建立回归模型，以研究生规模为研究对象，通过两次回归诊断优化，使模型具有较强的拟合优度，来探析现阶段我国研究生规模的现状及其主要的影响因素。结果表明，人口数量和GDP对研究生规模有正影响，前者影响程度更大，而居民消费水平对其有负影响，但影响程度不大。最后根据分析结果阐述了模型的现实意义及我国研究生规模扩大的其他相关原因。　　关键词：研究生规模影响

2、因素多元线性回归　　中图分类号：G64文献标识码：A文章编号：1672--0243-02　　《报告》显示，我国研究生在读人数稳定增长，截至XX年，在读研究生为万人。在经历连续两年研究生报名人数的下降后，XX年度研究生报名人数达177万人，比去年增长7%，预计在2020年，我国在校研究生总规模将达290万人。我国研究生规模不断扩大，那么影响我国研究生规模扩大的主要原因有哪些？对其影响程度如何？值得去分析研究。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化

3、生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　通过梳理相关文献，张建功等[1]运用主成分分析法分析1997―XX年各指标数据，对比中美专硕研究生规模的影响因素差异。张强等[2]运用协整关系法分析1991―XX年我国研究生规模与其影响因素的关系。张建功等[3]采用主成分分析法以1992―XX年间美国专业学位研究生规模的影响因素。周太军[4]等则也主要分析XX年我国研究生规模变动的主要影响因素。司俊峰等[5]则实证分析了1978―XX年我国研究生规

4、模的影响因素。由此可得研究跨度都比较靠前，对近年来相关的研究较少，随着我国经济实力的增强，创新力度的加大，研究生规模的影响因素可能会随之变化，基于此，本文将以XX―XX年为研究时间跨度，分析我国研究生规模的影响因素。　　1基于多元线性回归的研究生规模影响因素分析　　变量选取与来源　　通过对现有的国内外相关文献中分析指标的总结与统计，再结合数据的可获得性和全面性，对选取的7个分析指标进行数据搜集，由于部分指标的数据发布不全，数据选取跨度为XX―XX年，用y表示因变量，代表研究生在校人数，表示研究生规模，用x表示自变量，x1-x6分别表示人口数量、本科毕业生人数、居民消费水平、教育经费、

5、人均GDP和GDP，原始数据均来源于《中国统计年鉴XX》，其中本科毕业生是指全国各类本科毕业生，研究生包括硕士研究生和博士研究生，各指标原始数据不再列出。　　线性回归分析及模型构建为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　为确保回归分析的结果切实有效，必须确定各变

6、量间的相关关系，则使用软件对其进行双变量相关性分析并进行双侧检验，在给定显著性水平的条件下，得到的相关系数均大于，呈高度相关，因此可进行线性回归分析，由于篇幅原因，相关系数表则不再列出。因此，通过计算增广相关矩阵，采用逐步回归策略，自动筛选变量进行多元回归分析，输入变量的次序依次为人口数量、居民消费水平、人均GDP和GDP，观察每一次模型检验的结果，之后建立回归方程，由于变量间相关性高，则需进行共线性诊断，并进行残差分析和强影响点检测，分析结果如下。　　分析结果通过构建4个模型进行对比分析，随着预测变量的增加，每��模型的调整后决定系数R2的值逐渐增大，依次为、、和，从拟合优度来看，

7、第四个模型效果更佳。　　根据方差分析表可知，显著性检验统计量F=，对应的概率P=，小于给定的显著性水平，也说明模型4中的x1、x3、x5和x6与y存在显著地线性关系，选择此模型具有合理性。　　根据协同因素表可得，回归方程为：，标准化后的方程为：。标准化后的回归方程中x3的系数为负值，不符合要求，可能是因自变量中存在多重共线性问题。　　共线性诊断与处理　　方差扩大因子。模型4的x3、x5的共线性统计量方差扩大因子，，远大于检测值10，说明此回归方程存在严重多