1、对研究生录取情况应变量进行多因素分析计量经济学课程论文:摘要:本文通过对南开大学1999级研究生考试分数及录取情况的分析,建立以是否录取为应变量,以其它可定性化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型分析应届与非应届本科毕业生对研究生录取情况的影响。 关键词:录取、应届、多因素、计量经济学、检验、模型一、引言 随着中国加入WTO,对高等人才的需求不断增加,以及本科生就业压力的增强,研究生的扩招已成为社会关注的问题。最近几年,我国研究生教育取得了飞速发展,我国现在在校研究生有49万,预计明年研究生将超过60万。近三年来,有25万人在职攻读研究生并报名参加同等学历申请学位考试。 在本学科领域
2、,掌握坚实的理论基础和系统的专门知识,了解本学科国际、国内最新理论研究成果和科技发展动态;具有合理的知识结构和必要的实验技能;具有扎实的理论基础和一定的论文功底;掌握一门外国语,能熟练地阅读本专业文献和撰写论文摘要,并能进行简单的会话交流;具有计算机辅助设计能力,具有从事科学研究、教学工作和独立承担专门技术工作的能力。所以,考研的分数就成为影响录取结果的重要因素之一。 今年的考研新政策中还规定:教育部对参加统一入学考试的应届本科毕业生与非应届毕业生制定同样的进入复试最低分数线,各招生单位在此基础上,可根据需要,再自主确定应届生与非应届生复试分数线是否有所差别;专业考试内容更加突出能力立意,考查
3、考生解决问题的能力和创新能力。 2002年1月26日,全国62.4万考研大军走进考场参加全国统考。据上海市教育考试院研究生办统计,2002年,全国各地报考上海院校的考生数已占考生总数的35.2%,达59816人。特别值得一提的是,在职的非应届考生超过了应届生。 到底,应届生和非应届生在考研中谁更有优势?研究生的录取是否真的与此有关?我们对此问题作了简单的多因素分析。二、文献综述1.中国高等教育改革 中国财政经济出版社中国是世界上经济增长最快的国家之一,为了保持这样的增长速度,社会对教育程度高的人才需求会是很高的,从1978至1994年,国家财政收入中用于教育的公共经费从210亿增至980亿人民
4、币,年均增长率为10%。教育经费的大额支出,带来了文盲人口的急剧下降。直至1999年,全国青壮年文盲人数降到了300万以下。2. 攻读硕士学位研究生应适应我国社会主义建设事业的需要,适应北京城市建设与发展的需要,必须坚持又红又专,坚持德、智、体全面发展的方针,培养和造就高素质的创造性人才。具体培养要求是:1、进一步学习、掌握马克思列宁主义、毛泽东思想的基本原理和邓小平建设有中国特色的社会主义理论,树立科学的世界观和为人民服务的人生观,坚持四项基本原则,热爱社会主义祖国。2、有理想、有道德、有文化、有纪律,积极为我国社会主义建设事业服务;遵纪守法、品行端正,服从国家利益;具有献身精神和实事求是、
5、独立思考、勇于创造的科学精神;具有优良的职业道德,有为社会主义现代化建设服务的事业心和责任感。3、在本学科领域,掌握坚实的理论基础和系统的专门知识,了解本学科国际、国内最新理论研究成果和科技发展动态;具有合理的知识结构和必要的实验技能;具有扎实的理论基础和一定的论文功底;掌握一门外国语,能熟练地阅读本专业文献和撰写论文摘要,并能进行简单的会话交流;具有计算机辅助设计能力,具有从事科学研究、教学工作和独立承担专门技术工作的能力。4、具有健康的体魄和心理素质3. 在校考生也需问问自己,读研究生是为了在学术这条路上走下去,还是只为一张硕士文凭或改变一下环境。如果想从事学术工作,则选择学校时,还要考虑
6、报考学校的学术传统以及是否有这个专业的博士点等等,以利于自己在硕士毕业后顺利攻读博士。如果考研只是为了将来能找个好工作,不妨考虑那些难度稍微低些,容易考上的学校和专业,而不是盲目追逐名校和热门专业4. http:/202.113.28.107/ 南开大学研究生院主页三、研究目的本文主要对研究生录取情况(应变量)进行多因素分析。搜集相关数据,建立模型,对此进行数量分析。在得到录取与否与各主要因素间的数量关系后,据模型方程中的各因素系数大小,辨别是否为影响因素,以及主要因素和次要因素。 影响录取情况的主要影响因素:入学考试分数-考生准备情况 基础知识功底专业知识功底 生源情况-应届毕业生 非应届毕
7、业生四、建立模型 Y=1+2*X+3*D1+Ui 其中,Y-研究生录取情况 (考生录取为1,未录取为0) X-入学考试成绩 D1是否为应届毕业生(虚拟变量D1:应届生为1,非应届生为0) 假定:1.地区间总体考生能力层次没有差异; 2.性别对考生能力差异没有影响; 3.应届生群体内部能力层次没有差异; 4.非应届生群体内部能力层次没有差异。五、数据搜集 数据来源于南开大学研究生主页,1999年研究生录取考试情况表数据表obsYSCORED1obsYSCORED1obsYSCORED111401134033216702750214010350332168027303139213603321690
8、273141387037033117002721513841380330171026706137903903281720266171378040032817302631813780410328174026119137614203211750260010137104303211760256011136204403181770252012136214503180780252113136114603161790245114035914703080800243115035814803081810242016135614903040820241017035615003031830239118035515
9、103031840235019035415202991850232020035405302971860228121035315402940870219122035005502931880219123034905602931890214124034905702920900210125034815802911910204126034715902911920198027034716002871930189128034416102861940188129033916202860950182130033806302821960166131033816402821970123032033616502820
10、33033406602780表 一 由上表拟合考生成绩与录取情况分布图如下:表 二因为近几年研究生教育发展太快,各年之间差异太大,数量多而不易搜集,时间数列分析会导致误差,所以采用更为恰当的截面数据资料进行拟合。六、模型参数估计、检验和修正 1.模型的参数估计利用EVIEWS软件,用OLS方法估计得:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/03 Time: 14:26Sample: 1901 1997Included observations: 97VariableCoefficientStd. Errort-Statisti
11、cProb. C-0.7797710.164152-4.7502920.0000X10.0032910.0005176.3631790.0000D1-0.0997530.063346-1.5747410.1187R-squared0.314474 Mean dependent var0.144330Adjusted R-squared0.299889 S.D. dependent var0.353250S.E. of regression0.295573 Akaike info criterion0.430639Sum squared resid8.212173 Schwarz criteri
12、on0.510269Log likelihood-17.88600 F-statistic21.56053Durbin-Watson stat0.414836 Prob(F-statistic)0.000000表 三Y= -0.779771 + 0.003291 * X1 -0.099753 * D1 (-4.750292) (6.363179) (-1.574741) R-squared = 0.314474 Adjusted R-squared = 0.299889 F = 21.56053由上表可见,虚拟变量D1不显著,说明考生是否为应届生不是影响研究生录取结果的重要因素,所以应该剔除D1。剔除后,得新模型估计结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/03 Time: 14:42Sample: 1901 1997Included observations: 97V
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