利用計(jì)量分析法研究在校研究生人數(shù)變動(dòng)

陳易新：利用計(jì)量分析法研究在校研究生人數(shù)變動(dòng)

[摘要]隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，高校擴(kuò)招進(jìn)程加快，我國在校研究生人數(shù)急劇增加。本文通過對1985—2010年各項(xiàng)數(shù)據(jù)的分析建立模型，進(jìn)行OLS估計(jì)和序列相關(guān)檢驗(yàn)，同時(shí)運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，解釋影響在校研究生人數(shù)的因素以及它們之間的關(guān)系，并應(yīng)用模型對讀者是否繼續(xù)深造提供指導(dǎo)。

[關(guān)鍵詞]OLS估計(jì)；序列相關(guān)檢驗(yàn)；影響因子

[中圖分類號(hào)]G71[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1005-6432（2013）42-0207-02

1研究背景與目的

當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，社會(huì)競爭日趨激烈，雇主們對于學(xué)歷的要求逐漸提高，伴隨而來人們追求知識(shí)的愿望越來越強(qiáng)烈。眾多社會(huì)因素都影響著我國在校研究生人數(shù)。本文將建立模型，計(jì)量分析探究各個(gè)因素是如何對其產(chǎn)生影響。通過序列相關(guān)方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃螅瑧?yīng)用該模型預(yù)測今后幾年研究生人數(shù)變動(dòng)發(fā)展趨勢。

2建立模型

21影響因素分析

查閱各項(xiàng)資料，初步確定以下各因素對在校研究生人數(shù)存在一定影響：

（1）國內(nèi)生產(chǎn)總值，其是指在一定時(shí)期內(nèi)（一個(gè)季度或一年），一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值，常被公認(rèn)為衡量國家經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)。它不但可反映一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，還可以反映一國的國力與財(cái)富。對于在校研究生人數(shù)可能有一定影響。

（2）普通高等學(xué)校畢業(yè)生人數(shù)，高等學(xué)校畢業(yè)生作為研究生的主要后備力量，從很大程度上影響著在校研究生人數(shù)。

（3）全國教育總經(jīng)費(fèi)支出，反映國家和社會(huì)對教育的認(rèn)可程度和投資力度，我國政府近年不斷加大對高等教育的投入，因此，該變量對在校研究生人數(shù)有一定影響。

（4）年末總?cè)丝跀?shù)，隨著人口數(shù)量增多，生存就業(yè)壓力急劇增加，不少人選擇進(jìn)一步提高學(xué)歷提升自身職場競爭力。

（5）其他因素，除上述因素外，有一些其他因素同時(shí)影響著在校研究生人數(shù)，筆者暫且將其作為隨機(jī)變量處理。

確定以上影響因素后，筆者從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中選擇1985—2010年摘取相關(guān)數(shù)據(jù)建立模型。

22建立模型

初步分析表明Y與均存在線性相關(guān)關(guān)系，因此對于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，我們擬建立如下一元回歸模型：

3模型的參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)和修正

31OLS估計(jì)

分析：從回歸估計(jì)的結(jié)果看，模型擬合較好。其中可決系數(shù)R²=0.987075。從F檢驗(yàn)的結(jié)果看，總體線性關(guān)系均在5%的顯著性水平下成立，表明模型的線性關(guān)系顯著成立。t檢驗(yàn)值均大于5%的顯著性水平下自由度為n-k-1=21的臨界值2.086，通過了顯著性檢驗(yàn)。

32序列相關(guān)性檢驗(yàn)

對于采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題，由于在不同樣本點(diǎn)上解釋變量以外的其他因素在時(shí)間上的連續(xù)性，帶來它們對被解釋變量的影響的連續(xù)性，所以往往存在序列相關(guān)性。

現(xiàn)采用LM檢驗(yàn)是否存在序列相關(guān)性，結(jié)果如下表：

分析：該檢驗(yàn)結(jié)果表明在5%的顯著性水平下，原模型存在1階序列相關(guān)性，同時(shí)RESID（-1）顯著不為0，進(jìn)一步表明原模型存在1階序列相關(guān)性。

33模型的修正

運(yùn)用序列相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)誤差法對模型進(jìn)行修正：使得所有變量對應(yīng)參數(shù)修正后的標(biāo)準(zhǔn)差比OLS估計(jì)的結(jié)果有所增大，從而解決了原模型存在的1階序列相關(guān)性，可以得到了參數(shù)估計(jì)量的正確標(biāo)準(zhǔn)誤差，使各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不再失效，建立的預(yù)測區(qū)間也更加可信。

4建議

筆者將于2014年畢業(yè)，應(yīng)用修正后的上述模型，對屆時(shí)研究生人數(shù)預(yù)測如下圖：

2014年在校研究生人數(shù)預(yù)測

研究生人數(shù)2014年較2010年會(huì)有大幅度增加。建議讀者結(jié)合自身職業(yè)規(guī)劃，綜合考慮逐年上漲的研究生人數(shù)，慎重考慮是否繼續(xù)深造。

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