任穎穎

摘 要：本文運(yùn)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(qiáng)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(fèi)水平對其有負(fù)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(shí)意義及我國研究生規(guī)模擴(kuò)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(xiàn)標(biāo)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(dá)177萬人，比去年增長7%，預(yù)計(jì)在2020年，我國在校研究生總規(guī)模將達(dá)290萬人。我國研究生規(guī)模不斷擴(kuò)大，那么影響我國研究生規(guī)模擴(kuò)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(xiàn)，張建功等[1]運(yùn)用主成分分析法分析1997—2009年各指標(biāo)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(qiáng)等[2]運(yùn)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(shí)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(jì)實(shí)力的增強(qiáng)，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(xiàn)中分析指標(biāo)的總結(jié)與統(tǒng)計(jì)，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(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集，由于部分指標(biāo)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(fèi)水平、教育經(jīng)費(fèi)、人均GDP和GDP，原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)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(biāo)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(shí)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(jìn)行雙變量相關(guān)性分析并進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)，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(jìn)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(jì)算增廣相關(guān)矩陣，采用逐步回歸策略，自動篩選變量進(jìn)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(fèi)水平、人均GDP和GDP，觀察每一次模型檢驗(yàn)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(jìn)行共線性診斷，并進(jìn)行殘差分析和強(qiáng)影響點(diǎn)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(jìn)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(yàn)統(tǒng)計(jì)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(biāo)準(zhǔn)化后的方程為：。標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸方程中x3的系數(shù)為負(fù)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(kuò)大因子。模型4的x3、x5的共線性統(tǒng)計(jì)量方差擴(kuò)大因子，，遠(yuǎn)大于檢測值10，說明此回歸方程存在嚴(yán)重多重共線性。

（2）剔除自變量，重新分析。剔除方差擴(kuò)大因子最大的自變量x3，重新進(jìn)行分析，得到x1、x3和x6的方差擴(kuò)大因子分別為，，，負(fù)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(qiáng)的擬合度，人口數(shù)量x1、居民消費(fèi)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(zhǔn)線周圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)存在一定規(guī)律性，但標(biāo)準(zhǔn)化殘差與標(biāo)準(zhǔn)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(fèi)水平和GDP，而其余指標(biāo)與其并無顯著影響，其中居民消費(fèi)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(fù)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(jìn)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(fèi)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(fèi)水平和GDP每增加1個標(biāo)準(zhǔn)量，研究生規(guī)模將分別增加1.226、0.258和0.057個標(biāo)準(zhǔn)差?？芍?，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(jì)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(jì)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(shí)行許多優(yōu)良政策，比如擴(kuò)招，對研究生進(jìn)行補(bǔ)助等等，因此研究生規(guī)模必須與經(jīng)濟(jì)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(qiáng)，提升自身能力，最終回報社會。

參考文獻(xiàn)

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