關于研究生報考人數影響因素的研究

陳杰

隨著社會的不斷發展，越來越多的大學生不滿足于現學歷，加上就業壓力造成的負面影響，自2016年國家放寬對研究生考試報名要求，報名人數連年飆升。本文主要運用統計學的預測與決策的這一功能，分析考研影響因素，構建其間合理的模型，以便相對準確的預測考研人數發展趨勢。

本文采用截面數據，通過參考相關文獻并結合我國的實際情況提出了以下幾個變量：

（1）GDP.一國經濟發展水平會影響各行業的發展，個人考研的趨向也會在一定程度上受到國家經濟發展的影響。

（2）教育經費。近年來，教育經費的投入不斷加大，也表明了我國政府促進教育的決心，教育經費的投資與國家政策對于歷年考研報名人數也造成了不小的影響。

（3）上一年錄取人數。

一、模型的參數設定和意義

Yc=C+α1×B1+α2×B2+α3×B3+μ

在以上模型中：C度量了截距，但本身截距沒有真正的經濟意義

α1度量了當各省市錄取人數變動1時，報名人數平均變動百分之幾，即α1是報名人數相對于錄取人數的彈性。

α2度量了當各省市生產總值絕對變動一個單位時，報名人數平均變動的相對量。

α3度量了各省市教育投入變動一個單位，報名人數平均變動的相對量。

μ 是誤差項。

2012年各省城鄉居民儲蓄模型數據表

二、用最小二乘法估計模型

=1745.963 + 3.711309×B1 +1.23903×B2+26.2168×B3+u

（0.144354）? ? （3.471871）? ?（1.862297）? ? ? （0.779418）

=0.900958? ?=0.886101? ? F=60.64472? ? D.W.=1.801

從回歸方程的各項數據可以看出，該回歸方程對我國研究生報名人數具有較強的解釋能力，即研究生報名人數中90.1%的部分都可以從該回歸方程中得到說明。取顯著性水平為0.1，即置信區間為90%，由于F>F（0.1）的統計量臨界值所以認為該回歸方程顯著性成立，擬合優度較好。分析t值我們可以得出，B1，B2對研究生報名的影響顯著，而B3對研究生報名不顯著。B1的系數為正，說明各省居民的收入對各省居民儲蓄具有的正影響作用。

三、模型的統計檢驗

通過以上檢驗，可以明白國家教育經費B2和各省生產總值B2的相關性很高。結合我國實際情況，這是因為各省經濟發展，生產總值增加導致教育投資增加。但是，考慮到B3的回歸系數并不顯著，未能通過t統計檢驗，我們通過逐步回歸法最終去除B3解釋變量，得到以下最終的模型：

=8286.361 + 3.703314×B1 +1.716484×B2+u

（0.960320）? ? （3.497390）? ?（6.67411）

=0.897949? ?=0.888230? ? F=92.39019? ? D.W.=1.828194

模型的擬合情況良好B1、B2的系數顯著性檢驗，在給定顯著水平為0.05 的情況下，都可以通過。t值檢驗說明這些變量對儲蓄存款影響在給定的顯著性水平下都是顯著的。 F=92.39019

四、經濟學意義檢驗

表明了各地區報名人數的多少與各地區錄取人數的多少、各地區生產總值關系，另一方面各地區教育經費的投資的多少與報名人數的多少沒有太顯著的相關關系，可能是因為我國正處于教育改革階段，大部分財政性教育投資投在了中小學階段。（作者單位：天津科技大學經濟與管理學院）