美国宏观因素对研究生教育各层次规模的价值分析6500字_教育论文范文

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1、美国宏观因素对研究生教育各层次规模的价值分析6500字2008年美国共授予研究牛学位78万余人（含硕士、博士、专业学位及笫一职业学位），为社会培养了大批高素质人才，有力地推动了美国经济和社会的进步；同时，美国政府对科学研究的高度重视及社会各界对高校的人力投入等因素，也共同推动了研究生教冇的发展。但对于不同层次水平的研究生教育，広观因素的作用方向和影响人小各不相同，因此有必要深入探析宏观因素对研究生教育各层次的发展规模的影响。我国口改革开放以来，各层次研究生教育规模总体呈增长趋势，但对比美国这样的教育发达

2、国家还存在一定的差距和问题。影响美国研究牛教育规模的因索有哪些？它们如何作川于各层次的研究牛教育发展规模？对我国研究生教冇发展有何借鉴作用？这是木文要研究的问题。一、研究现状述评综观现有的相关研究发现，国内外许多学者都从国际和历史的视角对高等教育及研究生教育规模的影响因素进行了分析，也冇许多学者，如柳博［1］、房欲飞和谢仁业［2］、毛建青［3］、李新荣［4］等，都通过借助数学工具的手段，建立数理模型分析了我国高等教育和研究牛教育的现状，并捉出促进我国研究生教育发展的对策和建议。但现有研究的不足主要在于，

3、人部分都采用的是普通回归方法，而GDP、教育支出、学生规模等非平稳时间序列的变化趋势相似，它们都随着时间的推移而呈现增长趋势。这些非平稳的时间序列很难由变最之间的统计关系來推断计量经济模型，采用普通回归方法可能产牛「'伪回归”现象。在“伪回归”的情况卜-，即使变量间不存在因果关系，它们回归结果显著的概率很高，由此得到的模型往往不能反映实际情况，用于预测决策等也会有较人的失真。为了对这种情况进行改进，木研究将通过协整的方法来研究国内生产总值、教育支出和全职教师数最与美国不同层次的研究生教冇规模间是否存在长

4、期关系。在目前宏观经济计最分析中，协整方法是研究非平稳时间序列之间是否存在长期均衡关系的有力工具，它能够正确地解释经济现彖和预测经济现象［5］。存在协整关系的变量Z间有很强的相互影响和相互制约关系，没有相互影响关系的变量之间形成协整关系的概率很低，因而能在很人程度上避免这种没有关系变量之间的回归。二、美国研究生教育各层次规模为宏观影响因素1.变量与数据考虑到数据的可获取性和可度量性，本研究拟选取的因变量包括美国历年硕丄•洋位授予数量（记为MD,MasterDegree,单位：千人）、笫一职业学位授予数量

5、（记为FD,First-ProfessionalDegree,单位：千人）、博士学位授予数量（记为DD,DoctorDegree,单位：千人），自变量为美国历年国内生产总值（记为GDP：GrossDomesticProduct,单位：十亿美元）、教育支岀（记为DGE：DirectGeneralExpenditure,单位：百万美元）、全职教师数量（记为FF：FulltimeFaculty,单位：千人）。本研究使用数据的选取区间是1975〜2008年，其中美国历年研究生教冇各层次学位授予数量、历年国内经济

6、发展水平、历年用于研究生教育的经费及历年高校全职教师数量分别根据美国教育部国家教育统计中心NCES每年发布的DigestofEducationStatistics［6］整理而成，GDP数据来自美国商务部网站发布的统计资料［7］。在进行检验模型前，首先给出各变量时间序列的线性走势图如图1所示。从各图屮可以看出，木研究所选择的各变量时间序列都明显呈递增趋势且存在多重共线性，因而有可能存在较强的相关性。图1各序列线性走势图2.单位根检验根据协整理论，儿个同阶单整的时间序列间可能存在一种长期的稳定关系，具线性组

7、合可能降低单整阶数。因此木研究采用ADF方法分别对六个变屋作单位根检验，只冇当自变量与因变最都是同阶单整时间序列才可能存在协整关系，才能进行构造协整模型。单位根检验的结果如表1所不。检验结果表明，美国国内牛产总值、研究牛教育支出、全职教师数量和硕上学位授了数量、第一职业学位授了数量以及博士学位授了数量共六个变量的原序列在5%的显著水平下均存在单位根，H•都是不平稳的；而经过一阶差分后，六个序列都通过了5%的显著水平下的平稳性检验，这表明它们都是一阶单整的，可以进行接下来的协整检验。1.协整检验和Gran

8、ger因果检验根据协整理论，虽然美国硕上学位授了数量、笫一职业学位授予数量、博上学位授予数量、国内生产总俏、研究牛教育支出和全职教师数量等各吋间序列都是不平稳的，但它们之间可能存在氏期稳定的均衡关系，即是协整的。Z前的单位根检验已经验证了它们都是一阶单整的序列，满足协整检验的前提。木研究采用Johansen和Juselius提出的基于向量白回归（VAR）系统下用极大似然估计來检验变量协整关系的Johansen协整检验方法，対各自变量与因变量