受教育程度影响因素分析

1、精选优质文档-倾情为你奉上精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业专心-专注-专业精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业受教育程度影响因素分析摘要：人才是核心，教育是基础，教育和人才已成为影响一国综合竞争力的决定性因素。我国各地区之间人口的受教育水平及质量存在着较大的差距，这对我国各地社会经济的均衡发展产生了较为不利的影响。本文以国家统计局公布的数据为依据，基于2014年31个省份的截面数据，利用OLS估计的方法，构建多元线性回归模型进行分析，结果显示教职工数、人口自然增长率、教育支出率三个因素对受教育程度有显著影响，并据此进一步对如何提高国民的受教育程度提出相关建议。关键词：教育；影响

2、因素；回归分析文献综述涂冬波利用因果模型对教育差异的影响因素进行了研究。通过研究发现，经济、文化和科技是影响我国地区之间教育差异的主要因素。在这三个因素中，经济因素的影响作用无疑是最大的，科技次之，文化的影响作用相对最弱。丁伟华将教育发展差异与经济发展的地区差异结合起来研宄，利用因子分析、相关分析等方法分析了地区经济发展水平的不同对教育水平差异的影响。杨倩分析了家庭背景对高等教育入学机会的影响，其中家庭所处的社会阶层、父母受教育程度对子女高等教育的入学机会产生了较大的影响。孙希对引起教育地区差异的因素进行了研宄，他采用因子分析和回归分析的统计方法，从社会经济和人民生活两个层面对教育发展地区差异

3、的影响进行了分析。靳园对义务教育省域差异的原因进行了研宄，一方面分析了省域经济发展水平的差异所带来的影响，经济发展的不平衡导致了教育发展的巨大差异。另一方面，我国教育投资机制不合理，教育投入的相对匮乏加剧了教育发展的地区差异。二、变量的分析与选取研宄发现，各级教育对经济的发展有着不同程度的影响，其中高等教育与经济发展的关系越来越密切。因此，本文主要研究国民接受高等教育的影响因素。在研究受教育程度时，为了消除不同地区人口差异的影响，我们用平均每十万人中高等教育在校生人数（Y）代替总在校生人数作为被解释变量，其反映了地区中正接受高等教育的人数占总人数的比例，既简单又直观地反映了该地区的受教育程度。

4、在研究受教育程度的影响因素时，我们选取了三个解释变量：平均每十万人中的高等教育教职工数量（X1）。教师作为教育的主导力量，其质量和数量直接影响到该地区教育事业的发展。教育好的地区往往师资丰富，而教育落后的地区往往教师资源比较缺乏。人口自然增长率（X2）。人口自然增长率高限制了教育事业的发展速度，但在检验之前我们无法直接判断是否对受教育程度有显著影响。教育支出率（X3）。教育经费的多少直接关系到教育设施和教育资源的好坏，制约着中国教育事业质和量的发展水平。我们用政府对教育的支出占政府总财政支出的比例来代表教育支出率。即：教育支出率（X3）=政府教育支出/政府总财政支出三、数据与模型建立（一）数据

5、收集表1 受教育程度的影响因素在校生数（每百万人）Y教职工数（每百万人）X1人口自然增长率X2教育支出（亿元）财政总支出（亿元）教育支出率X3北京5429661.09 4.83 742.054524.670.16 天津4283310.11 2.14 517.012884.700.18 河北2098138.53 6.95 868.874677.300.19 山西2519165.55 4.99 507.283085.280.16 内蒙古2156150.46 3.56 477.773879.980.12 辽宁2933223.02 0.26 604.495080.490.12 吉林3168228.62

6、 0.40 407.102913.250.14 黑龙江2555200.89 0.91 505.943434.220.15 上海3348302.44 3.14 695.634923.440.14 江苏2858201.60 2.43 1504.868472.450.18 浙江2408158.63 5.00 1030.995159.570.20 安徽2245131.93 6.97 743.074664.100.16 福建2513172.82 7.50 634.603306.700.19 江西2527167.36 6.98 711.723882.700.18 山东2421147.04 7.39 146

7、1.057177.310.20 河南2203137.80 5.78 1201.386028.690.20 湖北3121221.59 4.90 773.354934.150.16 湖南2160144.95 6.63 833.275017.380.17 广东2356130.87 6.10 1808.979152.640.20 广西2052120.90 7.86 660.533479.790.19 海南2317154.74 8.61 175.951099.740.16 重庆3017185.24 3.62 469.983304.390.14 四川2244146.51 3.20 1056.916796.

8、610.16 贵州1690110.89 5.80 637.033542.800.18 云南1731102.54 6.20 674.944437.980.15 西藏1676114.47 10.55 142.081185.510.12 陕西3652273.73 3.87 693.833962.500.18 甘肃2219142.59 6.10 401.262541.490.16 青海1220106.04 8.49 156.311347.430.12 宁夏2255170.11 8.57 122.681000.450.12 新疆1749127.84 11.47 567.203317.790.17 数据来

9、源为中国统计年鉴和通过计算得出（二）模型构建 本文选取的变量范围是2014年全国31个省份，数据来源为中国统计年鉴。模型回归和相关检验都是采用的 Eviews7.2软件来完成。我们以每百万人中高等教育在校生数（Y）作为被解释变量，结合上文中所选的自变量X1，X2，X3，构建以下线性回归模型： 其中，a 是常数项，b、c、d均为回归系数，u 是随机扰动项（包括一些未被考虑进去的因素，如学校个数、地区GDP等）。四、模型估计和检验（一）OLS回归表2 Y、X1、X2、X3的OLS结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/19/16 T

10、ime: 18:39Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C938.8420313.68982.0.0058X37860.0000X2-70.2042817.80573-3.0.0005X34654.4101756.9932.0.0133R-squared0.Mean dependent var2552.355Adjusted R-squared0.S.D. dependent var822.3994S.E. of regression246.7889

11、Akaike info criterion13.97486Sum squared resid.Schwarz criterion14.15989Log likelihood-212.6103Hannan-Quinn criter.14.03517F-statistic102.0489Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.(二）多重共线性检验表3 相关系数矩阵X1X2X3X11.-0.-0.X2-0.1.0.X3-0.0.1.根据多重共线性检验，解释变量之间的多重共线性较小。（三）模型参数估计用Eviews7.2软件对模型数据进行OLS估计未知参数，得出Y

12、与X1、X2、X3的回归结果(见表2)，估计模型的回归方程如下： (2.) (14.23786) (-3.) (2.) R2=0. 调整的 R2=0. F=102.0489模型检验 1、经济意义检验 根据检验结果可以判断,在校生数（Y）与教职工数（x1）、教育支出率（X3）呈正相关，与人口自然增长率（X2）呈负相关。即X1、X3前面系数的符号是正号，X2前面的系数为负号。X1的系数6.表明，在假定其他解释变量不变的情况下，教职工数每增加1个单位，在校生数将增加6.个单位；X2、的系数-70.20428表明，在假定其他解释变量不变的情况下，人口自然增长率每增加1各单位，在校生数将减少70.204

13、28个单位；X3的经济意义同理X1。 2.统计意义检验 (1)拟合优度检验R2=0.，说明在校生数Y中大约有41.8955可由X1、X2和X3来说明。修正后的R2=0.，考虑了加入模型的变元数，说明拟合的效果不是很好，但影响在校生数的因素还有很多。 (2)T检验给定显著性水平=0.05，因为三个解释变量的P值都小于0.05，所以拒绝原假设，即模型中引入的3个解释变量都在95%的水平下影响显著，都通过了变量的显著性检验。 (3)F检验 给定显著性水平a=0.05，在F分布表中查出自由度为3和27的临界值F0.05(3，27)=2.96F=102.04892.96，说明解释变量联合起来对被解释变量

14、影响显著，即模型的线性关系在95的置信度下是显著成立的。结论分析和政策建议虽然通过实验和数据我们得到了一个基本符合事实的结论，但应该明白，对于国民的受教育程度这一变量的研究并没有结束。事实上，还有很多因素对其有重大的影响，比如父母的受教育程度会影响子女的受教育情况，各行各业对学历的要求也会影响求职者的受教育情况，还有国家对教育程度的强制政策等等。因此，我们给出以下政策建议：教育搞得怎么样，教师是一个很重要的决定因素。教师作为教育的主导力量，其素质在很大程度上决定了教育的水平。首先，要有足够多的愿意为教育事业献身的文化人。目前，在我国很多人不愿意成为老师，很多地区教师严重不足。一方面可能是老师的

15、收入较其它行业低，另一方面可能因为老师这个行业比较辛苦，很多人不愿意进入这个行业。在很多贫困地区，边缘地区，少数民族地区，教师相当匮乏。主要原因是那些地区的工作条件相当艰苦，交通不便利，待遇很差，使得很多人不愿意去那些地区工作。因此，国家应该进一步提高教师的待遇，对教师提供更多的支助和保障，对教师的家庭作一些合理地支助。其次，要全面提高教师的素质，是教师的整体素质得到进一步的提高。政府应当重视教育，加大对教育事业的扶持和财政支出，多建造一些设备齐全技术领先的高等院校。对教育的投入，对教师的待遇和支助等等，都应该有更完善的制度保障。在我国，很多地区的教师的工资不仅相当得低，而且还不能及时发到。我们国家在教育方面的法律和制度还不健全，因此有必要进一步完善各种法律和制度。参考文献 1 中国统计年鉴,北京，国家