任穎穎
摘 要:本文運用多元線性回歸方法建立回歸模型,以研究生規(guī)模為研究對象,通過兩次回歸診斷優(yōu)化,使模型具有較強的擬合優(yōu)度,來探析現(xiàn)階段我國研究生規(guī)模的現(xiàn)狀及其主要的影響因素。結(jié)果表明,人口數(shù)量和GDP對研究生規(guī)模有正影響,前者影響程度更大,而居民消費水平對其有負影響,但影響程度不大。最后根據(jù)分析結(jié)果闡述了模型的現(xiàn)實意義及我國研究生規(guī)模擴大的其他相關(guān)原因。
關(guān)鍵詞:研究生規(guī)模 影響因素 多元線性回歸
中圖分類號:G64 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)08(b)-0243-02
《報告》顯示,我國研究生在讀人數(shù)穩(wěn)定增長,截至2014年,在讀研究生為184.77萬人。在經(jīng)歷連續(xù)兩年研究生報名人數(shù)的下降后,2016年度研究生報名人數(shù)達177萬人,比去年增長7%,預(yù)計在2020年,我國在校研究生總規(guī)模將達290萬人。我國研究生規(guī)模不斷擴大,那么影響我國研究生規(guī)模擴大的主要原因有哪些?對其影響程度如何?值得去分析研究。
通過梳理相關(guān)文獻,張建功等[1]運用主成分分析法分析1997—2009年各指標數(shù)據(jù),對比中美專碩研究生規(guī)模的影響因素差異。張強等[2]運用協(xié)整關(guān)系法分析1991—2009年我國研究生規(guī)模與其影響因素的關(guān)系。張建功等[3]采用主成分分析法以1992—2006年間美國專業(yè)學(xué)位研究生規(guī)模的影響因素。周太軍[4]等則也主要分析2002年我國研究生規(guī)模變動的主要影響因素。司俊峰等[5]則實證分析了1978—2013年我國研究生規(guī)模的影響因素。由此可得研究跨度都比較靠前,對近年來相關(guān)的研究較少,隨著我國經(jīng)濟實力的增強,創(chuàng)新力度的加大,研究生規(guī)模的影響因素可能會隨之變化,基于此,本文將以2000—2014年為研究時間跨度,分析我國研究生規(guī)模的影響因素。
1 基于多元線性回歸的研究生規(guī)模影響因素分析
1.1 變量選取與來源
通過對現(xiàn)有的國內(nèi)外相關(guān)文獻中分析指標的總結(jié)與統(tǒng)計,再結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性和全面性,對選取的7個分析指標進行數(shù)據(jù)搜集,由于部分指標的數(shù)據(jù)發(fā)布不全,數(shù)據(jù)選取跨度為2000—2014年,用y表示因變量,代表研究生在校人數(shù),表示研究生規(guī)模,用x表示自變量,x1-x6分別表示人口數(shù)量、本科畢業(yè)生人數(shù)、居民消費水平、教育經(jīng)費、人均GDP和GDP,原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒2015》,其中本科畢業(yè)生是指全國各類本科畢業(yè)生,研究生包括碩士研究生和博士研究生,各指標原始數(shù)據(jù)不再列出。
1.2 線性回歸分析及模型構(gòu)建
為確?;貧w分析的結(jié)果切實有效,必須確定各變量間的相關(guān)關(guān)系,則使用SPSS18.0軟件對其進行雙變量相關(guān)性分析并進行雙側(cè)檢驗,在給定顯著性水平0.05的條件下,得到的相關(guān)系數(shù)均大于0.9,呈高度相關(guān),因此可進行線性回歸分析,由于篇幅原因,相關(guān)系數(shù)表則不再列出。因此,通過計算增廣相關(guān)矩陣,采用逐步回歸策略,自動篩選變量進行多元回歸分析,輸入變量的次序依次為人口數(shù)量、居民消費水平、人均GDP和GDP,觀察每一次模型檢驗的結(jié)果,之后建立回歸方程,由于變量間相關(guān)性高,則需進行共線性診斷,并進行殘差分析和強影響點檢測,分析結(jié)果如下。
(1)分析結(jié)果通過構(gòu)建4個模型進行對比分析,隨著預(yù)測變量的增加,每個模型的調(diào)整后決定系數(shù)R2的值逐漸增大,依次為0.994、0.995、0.997和0.998,從擬合優(yōu)度來看,第四個模型效果更佳。
(2)根據(jù)方差分析表可知,顯著性檢驗統(tǒng)計量F=1716.494,對應(yīng)的概率P=0.000,小于給定的顯著性水平0.05,也說明模型4中的x1、x3、x5和x6與y存在顯著地線性關(guān)系,選擇此模型具有合理性。
(3)根據(jù)協(xié)同因素表可得,回歸方程為: ,標準化后的方程為:。標準化后的回歸方程中x3的系數(shù)為負值,不符合要求,可能是因自變量中存在多重共線性問題。
1.3 共線性診斷與處理
(1)方差擴大因子。模型4的x3、x5的共線性統(tǒng)計量方差擴大因子,,遠大于檢測值10,說明此回歸方程存在嚴重多重共線性。
(2)剔除自變量,重新分析。剔除方差擴大因子最大的自變量x3,重新進行分析,得到x1、x3和x6的方差擴大因子分別為,,,負相關(guān)系數(shù),決定系數(shù),,回歸系數(shù)的顯著性小于顯著性水平0.05,故判定此方程具有較強的擬合度,人口數(shù)量x1、居民消費水平x3和GDPx6整體上與研究生在校人數(shù)y高度相關(guān)。
(3)從殘差角度分析,圍繞在基準線周圍的數(shù)據(jù)點存在一定規(guī)律性,但標準化殘差與標準正態(tài)分布不存在顯著差異,因此可得殘差滿足多元線性方程的前提要求。
2 結(jié)論與啟示
我國研究生規(guī)模的主要影響因素有人口數(shù)量、居民消費水平和GDP,而其余指標與其并無顯著影響,其中居民消費水平的增長會在一定程度上導(dǎo)致研究生規(guī)模的降低,對其有負影響,但影響并不大。根據(jù)預(yù)測模型可對未來我國研究生在校人數(shù)進行預(yù)測,人口數(shù)量每增加十萬人,研究生規(guī)模增加20272人;居民消費水平每增加1元,研究生規(guī)模將較少287人;GDP每增加1億元,研究生規(guī)模將增加1人。人口數(shù)量、居民消費水平和GDP每增加1個標準量,研究生規(guī)模將分別增加1.226、0.258和0.057個標準差。可知,對研究生規(guī)模的影響程度最大的是人口數(shù)量。
國家經(jīng)濟的發(fā)展更需要培養(yǎng)大量高端人才,所以研究生規(guī)模的變動得益于我國經(jīng)濟的發(fā)展[5],創(chuàng)新型社會的可持續(xù)發(fā)展與科研人才的科研成果密不可分,國家、社會和企業(yè)對研究生的需求則不斷加大,國家實行許多優(yōu)良政策,比如擴招,對研究生進行補助等等,因此研究生規(guī)模必須與經(jīng)濟發(fā)展相協(xié)調(diào)。人口規(guī)模的增大必然導(dǎo)致研究生規(guī)模加大,也說明我國人民對教育的重視程度大大增強,提升自身能力,最終回報社會。
參考文獻
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