周麗萍

（華東交通大學(xué) 人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院，江西 南昌 330013）

優(yōu)秀研究生的成因分析
—— 基于五所名校的面板數(shù)據(jù)研究

周麗萍

（華東交通大學(xué) 人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院，江西 南昌 330013）

摘 要：優(yōu)秀研究生的成因研究關(guān)系著國(guó)家科研的未來，但隨著研究生的不斷增多，“優(yōu)秀”的比例卻在不斷下降。針對(duì)優(yōu)秀研究生的概念，構(gòu)建培養(yǎng)能力、科研實(shí)力分別與校友捐款對(duì)優(yōu)秀研究生指數(shù)的雙對(duì)數(shù)面板模型。研究結(jié)果表明，優(yōu)秀研究生成因的關(guān)鍵在于其自身努力及天賦。

關(guān)鍵詞：優(yōu)秀研究生；成因；面板數(shù)據(jù)

研究生指的是本?？飘厴I(yè)后繼續(xù)學(xué)習(xí)深造的學(xué)生。研究生學(xué)習(xí)階段包括碩士和博士?jī)蓚€(gè)階段，博士研究生是教育培養(yǎng)中的最高學(xué)歷。研究生教育屬國(guó)民教育中的高等教育階段，優(yōu)秀研究生則是社會(huì)的頂尖知識(shí)分子，他們擅長(zhǎng)科學(xué)研究和創(chuàng)造新事物，是社會(huì)發(fā)展不可多得的棟梁之才。因而，優(yōu)秀研究生是如何“煉成”的，其背后的影響因素有哪些，這一系列問題都值得相關(guān)學(xué)者的深入探究。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)優(yōu)秀研究生成因進(jìn)行了多角度的分析。復(fù)旦大學(xué)姜友芬等學(xué)者認(rèn)為研究生是推動(dòng)科技創(chuàng)新的重要力量之一，研究生的科研能力如何，關(guān)系到整個(gè)國(guó)家科技創(chuàng)新能力。制約我國(guó)研究生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的因素很多，包括體制和機(jī)制、學(xué)術(shù)環(huán)境、傳統(tǒng)文化、價(jià)值導(dǎo)向、導(dǎo)師隊(duì)伍和教育教學(xué)等[1]。在這些因素中，導(dǎo)師隊(duì)伍是一個(gè)根本性的因素，因?yàn)樵谘芯可逃娜^程，對(duì)研究生進(jìn)行知識(shí)傳授、指導(dǎo)研究生從事科研活動(dòng)、與研究生探討學(xué)術(shù)問題最多的是研究生導(dǎo)師，導(dǎo)師自始至終都起著引路人的作用[1]。在18世紀(jì)末19世紀(jì)初，德國(guó)的柏林大學(xué)就開始進(jìn)行了洪堡教育改革，從那時(shí)開始研究生教育便產(chǎn)生了。后來美國(guó)的一些高等院校也開始陸續(xù)成立研究生院，并逐步開展研究生教育[2]。從時(shí)間上看國(guó)外的研究生教育起步比較早，對(duì)研究生教育相關(guān)方面的研究涉及的范圍也相對(duì)廣泛[3]。國(guó)外一些學(xué)者從20世紀(jì)80年代就開始熱衷于高等教育質(zhì)量問題的相關(guān)研究[4]。學(xué)者Paul A. Samuelson在其著作中寫道：“怎樣才能獲得諾貝爾獎(jiǎng)呢？其中一個(gè)條件就是要有偉大的導(dǎo)師?！盵5]他認(rèn)為，導(dǎo)師對(duì)科研人才有著一定的影響。仁者見仁智者見智，不同的學(xué)者有不同的看法。

隨著研究生教育規(guī)模越來越大，我國(guó)優(yōu)秀研究生成因受到越來越多的關(guān)注。周文輝、李明磊提出研究生培養(yǎng)質(zhì)量的影響因素主要存在于招生、培養(yǎng)和管理這三個(gè)環(huán)節(jié)[6]。高雙林、鐘艷、崔一梅等運(yùn)用系統(tǒng)分析的方法，將研究生培養(yǎng)質(zhì)量的影響因素分解為學(xué)科建設(shè)、教學(xué)環(huán)節(jié)和管理體系三個(gè)層次[7]。董麗敏則指出，研究生的培養(yǎng)過程是根據(jù)一定的培養(yǎng)目標(biāo)（研究生知識(shí)、能力和素質(zhì)的要求），在導(dǎo)師指導(dǎo)下，通過一定的課程學(xué)習(xí)和科學(xué)研究，使研究生的知識(shí)、素質(zhì)和能力得到提高和增強(qiáng)，成為合格的高層次人才的活動(dòng)過程[8]。瞿偉、郝際平、劉曉武提出研究生的培養(yǎng)質(zhì)量主要涉及五大方面：招生考核、理論課程、導(dǎo)師指導(dǎo)、科學(xué)研究和學(xué)位論文[9]。

近年來，國(guó)內(nèi)大部分相關(guān)文獻(xiàn)仍停留在文字述說，相關(guān)實(shí)證研究較少，采用面板模型的幾乎沒有。本文選用2012-2014年北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、武漢大學(xué)以及中山大學(xué)的相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建優(yōu)秀研究生指數(shù)，并首次建立培養(yǎng)能力和科研實(shí)力分別與校友捐款對(duì)優(yōu)秀研究生指數(shù)的雙對(duì)數(shù)面板模型。在微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)以及金融學(xué)領(lǐng)域，經(jīng)常會(huì)遇到時(shí)間序列和橫截面兩者相結(jié)合的數(shù)據(jù)，這種具有三維（截面、時(shí)期、變量）信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為面板數(shù)據(jù)（panel data），也稱平行數(shù)據(jù)[10]，或縱向數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)包含一些相同個(gè)體跨越幾個(gè)時(shí)期的測(cè)量值[11]。在面板數(shù)據(jù)組織形式中，每一個(gè)個(gè)體的觀測(cè)值都是可識(shí)別的，它允許人們生成微觀水平測(cè)量值。面板數(shù)據(jù)含有三維信息，可以利用Panel Data模型構(gòu)造和檢驗(yàn)比以往單獨(dú)使用截面或時(shí)間序列屬更為真實(shí)的行為方程，可以進(jìn)行更為深入的分析[10]。研究表明，高校的培養(yǎng)能力對(duì)優(yōu)秀研究生的貢獻(xiàn)較科研實(shí)力和校友捐款大一些，即便是名校的研究生，這三者對(duì)優(yōu)秀研究生的貢獻(xiàn)也并不大，而研究生自身因素卻大得多。因此，高校應(yīng)加強(qiáng)研究生毅力、理想和興趣的培養(yǎng)，并不斷挖掘他們自身的天賦。

二、研究設(shè)計(jì)

本部分首先建立五所教育部直屬高校優(yōu)秀研究生指數(shù)和影響因子的面板模型，然后對(duì)各變量的度量方法做出說明，并說明變量的數(shù)據(jù)來源。

（一）模型設(shè)定

本文結(jié)合已有文獻(xiàn)，設(shè)計(jì)出衡量?jī)?yōu)秀研究生的指數(shù)，該指數(shù)主要根據(jù)研究生人均科研能力、就業(yè)情況、畢業(yè)后杰出人才數(shù)量得出，符合優(yōu)秀研究生的概念。

其中K代表人均科研能力，由人均論文、專利、獲獎(jiǎng)等與科研能力有關(guān)的因素構(gòu)成；J為就業(yè)情況，由就業(yè)率和就業(yè)質(zhì)量構(gòu)成；X為杰出校友指數(shù)。K、J和X都化成百分制指數(shù)，再將它們代入(1)式，得出優(yōu)秀研究生指數(shù)Y。

本文采用雙對(duì)數(shù)面板模型，雙對(duì)數(shù)模型中的斜率系數(shù)是因變量對(duì)相應(yīng)的自變量的彈性，能夠說明對(duì)應(yīng)的自變量變化的百分?jǐn)?shù)引起因變量變化的百分?jǐn)?shù)，而常數(shù)對(duì)因變量變化是沒有任何影響的[12]。具體模型如下：

其中，ln為各變量的對(duì)數(shù)形式，i和t分別為各國(guó)家和年份，Y表示優(yōu)秀研究生指數(shù)，用于衡量平均每個(gè)研究生的優(yōu)秀情況。D為校友捐款，X為除捐款的各影響因子，由于數(shù)據(jù)有限，本文主要采用學(xué)校培養(yǎng)能力和科研能力。mi+et表示誤差項(xiàng)，mi為個(gè)體誤差項(xiàng)，et為時(shí)間序列誤差項(xiàng)，b分別是常數(shù)項(xiàng)、各變量對(duì)數(shù)的系數(shù)，其實(shí)1-b2-b3主要代表個(gè)人努力對(duì)Y的影響程度。

（二）數(shù)據(jù)與方法

通過將數(shù)據(jù)加權(quán)處理，以平衡不同學(xué)校的文理學(xué)科性質(zhì)，從而使得不同高校優(yōu)秀研究生指數(shù)更符合實(shí)際情況。本文選取的五所高校分別是北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、武漢大學(xué)和中山大學(xué)，都是教育部直屬的“211”“985”學(xué)校，其培育出來的研究生在國(guó)內(nèi)外都是優(yōu)秀的。此外，這五所大學(xué)信息比較透明，方便找尋所需的相關(guān)數(shù)據(jù)。并且，這五所高校所在地區(qū)有北有南還有中，地域特點(diǎn)明顯。但由于各高校的數(shù)據(jù)每年都在更新，以前年份的數(shù)據(jù)已經(jīng)被刪除了，因此本文只能選用2012-2014年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。而年份比較少不能做單位根等檢驗(yàn)，但各年數(shù)據(jù)從整體來看是比較平穩(wěn)的。本文在借鑒以往的研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)的實(shí)際情況，選取一些關(guān)鍵因素與Y建立面板模型，模擬研究生的優(yōu)秀與各因素的相關(guān)關(guān)系。

本文選用2012-2014年有代表性的5所高校的數(shù)據(jù)，構(gòu)建優(yōu)秀研究生指數(shù)，并通過一系列檢驗(yàn)對(duì)樣本進(jìn)行逐一篩選，分別構(gòu)造面板模型用來模擬各自變量與優(yōu)秀研究生指數(shù)變量的相關(guān)關(guān)系。在各面板模型中，可以將多重共線性排除，并能夠描述出研究生優(yōu)秀的成因以及各因素對(duì)“優(yōu)秀”的貢獻(xiàn)程度。本文具體利用中國(guó)校友會(huì)網(wǎng)的各年5所高校和知網(wǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于各年5所高校的畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量報(bào)告，缺失值是通過線性回歸或往年數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到的。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

其中，K表示學(xué)校科研能力，P表示學(xué)校培養(yǎng)能力。

三、結(jié)果與討論

（一）結(jié)果

本文的面板數(shù)據(jù)比較穩(wěn)定，可以進(jìn)行雙對(duì)數(shù)模型回歸。面板模型有許多，而根據(jù)實(shí)際需要，本文主要采用靜態(tài)面板模型進(jìn)行分析，靜態(tài)面板模型中主要有混合模型、固定效應(yīng)模型（FE）和隨機(jī)效應(yīng)模型（RE），另外還有PCSE（Panel Corrected Standard Errors，面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤）模型和FGLS（Feasible Generalized Least Squares，可行的廣義最小二乘法）模型[10]。首先，采用F統(tǒng)計(jì)量對(duì)混合模型和固定效應(yīng)模型進(jìn)行選擇，使用stata軟件對(duì)變量進(jìn)行F檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果表明混合模型與固定效應(yīng)模型相差較大，不能選擇混合模型。然后，對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)面板模型進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的P值顯示拒絕原假設(shè)（隨機(jī)效應(yīng)模型）。在面板模型中，可能存在異方差以及面板專有的滯后現(xiàn)象，因此為避免偽回歸，在選擇面板模型時(shí)，進(jìn)行了多種檢驗(yàn)，并對(duì)PCSE和FGLS模型進(jìn)行了相應(yīng)修正，最終選擇適合的回歸模型作為實(shí)證結(jié)果。

1. lnD、lnK對(duì)lnY的面板回歸結(jié)果

首先，構(gòu)建D、K對(duì)Y的雙對(duì)數(shù)面板模型，使用stata軟件對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)變量存在異方差和自相關(guān)，因此需要對(duì)模型進(jìn)行修正?；貧w結(jié)果見表2。

表2 lnD、lnK對(duì)因變量研究生優(yōu)秀指數(shù)的對(duì)數(shù)（lnY）的回歸結(jié)果

由表2得知，模型3各變量系數(shù)估計(jì)值皆十分顯著，并且卡方檢驗(yàn)、R2也說明了模型3是最適合各變量的，擬合的最好。因此本文采用模型3來解釋各自變量與因變量（lnY）的相關(guān)關(guān)系。模型3中的系數(shù)是自變量對(duì)因變量的彈性，而以上結(jié)果表明，Y對(duì)D的彈性約為0.0931819，也就是說，如果D提高1%，則Y平均降低約0.0931819%；Y對(duì)K的彈性約為0.0517007，即如果K提高1%，則Y平均提高約0.0517007%。優(yōu)秀研究生指數(shù)對(duì)校友捐款和學(xué)校的科研實(shí)力的變化不太敏感。這說明優(yōu)秀研究生之所以優(yōu)秀，與資金、學(xué)?？蒲袑?shí)力有正相關(guān)關(guān)系，但是影響不大。

2. lnD、lnP對(duì)lnY的面板回歸結(jié)果

由于學(xué)校科研實(shí)力與學(xué)校培育能力有相關(guān)性，可能導(dǎo)致多重共線性，因此分開構(gòu)建模型。D、P對(duì)Y的雙對(duì)數(shù)面板模型，使用stata軟件對(duì)模型進(jìn)行豪斯曼和拉格朗日檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)最好選擇固定效應(yīng)模型。并且對(duì)模型進(jìn)行修正的瓦爾德檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)存在異方差，因此需要對(duì)模型進(jìn)行修正?；貧w結(jié)果見表3。

表3 lnD、lnP對(duì)因變量研究生優(yōu)秀指數(shù)的對(duì)數(shù)（lnY）的回歸結(jié)果

從表3得知，模型1和模型3各變量系數(shù)估計(jì)值皆十分顯著，但卡方檢驗(yàn)、R2也說明了模型3是最適合各變量的，擬合的最好。因此，本文采用模型3來解釋各自變量與因變量（lnY）的相關(guān)關(guān)系。而從上述結(jié)果中可以看出，Y對(duì)D的彈性約為0.0855，也就是說，如果D提高1%，則Y平均降低約0.0855%；Y對(duì)P的彈性約為0.1049，即如果P提高1%，則Y平均提高約為0.1049%。雖然校友捐款和學(xué)校的培養(yǎng)能力的變化對(duì)優(yōu)秀研究生指數(shù)影響不大，但相對(duì)表2而言，培養(yǎng)能力的影響力要大于科研實(shí)力。這說明教師的培育能力對(duì)研究生的影響要大于教師本身的科研能力所帶來的影響。

（二）討論

對(duì)研究生的培養(yǎng)關(guān)系著國(guó)家科技創(chuàng)新的未來，通過構(gòu)建優(yōu)秀研究生指數(shù)，對(duì)2012-2014年五所高校的校友捐款與學(xué)?？蒲袑?shí)力、學(xué)校培養(yǎng)能力分別建立雙對(duì)數(shù)面板模型。結(jié)果顯示，校友捐款對(duì)優(yōu)秀研究生的貢獻(xiàn)為9%左右，科研實(shí)力對(duì)優(yōu)秀研究生的貢獻(xiàn)約5%，培養(yǎng)能力對(duì)優(yōu)秀研究生的貢獻(xiàn)約10%。換個(gè)角度思考，外在因素對(duì)優(yōu)秀研究生的形成貢獻(xiàn)不足30%，而研究生本身的努力程度影響大約70%。也就是說一個(gè)研究生是否能成為優(yōu)秀研究生：3分靠學(xué)校“軟硬件”，7分憑自身努力。本文的研究對(duì)象是五所名校的研究生，結(jié)果表明名校研究生也是憑借自身努力而成才的，并不主要依賴優(yōu)秀教師的指導(dǎo)和健全的學(xué)校設(shè)施。而對(duì)于非名校的研究生而言，在學(xué)校的“軟硬件”方面并沒有優(yōu)勢(shì)，他們?nèi)粝胱兊谩皟?yōu)秀”，更需要自身的勤奮和努力。而且并不是每一位出自名校的研究生都很優(yōu)秀，他們之所以普遍比較優(yōu)秀，是因?yàn)樗麄円恢币詠肀韧g人更加努力。不論學(xué)校設(shè)施如何，不管教師水平怎樣，關(guān)鍵還在于自身的努力程度，部分依賴于自身天賦。

綜上所述，一名優(yōu)秀研究生的誕生關(guān)鍵在于自身，而非學(xué)校的優(yōu)劣，只有不懈地努力才能夠鑄就“優(yōu)秀”。從優(yōu)秀研究生指數(shù)來看，這五所名校的研究生歷年的平均分為75.79；從這些學(xué)校出來的研究生就業(yè)情況來看，并不十分樂觀，可能有的還不如綜合實(shí)力偏弱的高校；從研究生科研能力來看，這五所名校發(fā)表論文數(shù)量較多，但頂級(jí)的論文數(shù)量并不多；從獲獎(jiǎng)情況來看亦是如此。因此，本文認(rèn)為高?？梢詮囊韵聨追矫嬷峙嘤齼?yōu)秀研究生。一是加強(qiáng)研究生的毅力培養(yǎng)，正如2012年度湖北省最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者謝曉堯所說的“搞科研一定要有恒心和毅力”[13]。二是夯實(shí)研究生的信仰和理想，有信仰和理想的研究生才會(huì)不懈努力，才會(huì)有較強(qiáng)科研的信念。三是加強(qiáng)研究生的興趣培養(yǎng)，促進(jìn)研究生自主學(xué)習(xí)。興趣是最好的老師，也是學(xué)習(xí)的催化劑，在研究生學(xué)習(xí)階段，更多的是靠自主學(xué)習(xí)，此時(shí)興趣顯得尤為重要。四是不斷挖掘研究生自身天賦，科研不僅僅需要努力，有時(shí)也需要有一定的天賦。教師應(yīng)多與學(xué)生接觸，不斷挖掘?qū)W生天賦，因材施教，鑄就優(yōu)秀研究生?？傊鳛閷W(xué)校和老師，應(yīng)多培養(yǎng)研究生自主創(chuàng)新和學(xué)習(xí)能力，挖掘其天賦；而作為當(dāng)代研究生的我們，則應(yīng)自我修身養(yǎng)性，不斷提升自身學(xué)習(xí)、科研和創(chuàng)新能力。

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[13] 任照琳.搞科研,一定要有恒心和毅力——訪2012年度省最高科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲得者謝曉堯教授[EB/OL].http://blog. sina.com.cn/s/blog_a78a2db101019sqr.html,2013-05-07.

（責(zé)任編輯、校對(duì)：韓立娟）

The Developing Causes of Outstanding Graduates Based on the Panel Data of Five Best Universities

ZHOU Li-ping

(School of Humanities and Social Science, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China)

Abstract:The cause of outstanding graduate will influence future national scientific research. But with the increasing number of graduates, the proportion of “the excellent” is falling. Based on the concept of outstanding graduates, the double logarithmic panel model is built which includes ability cultivation, scientific research strength, respectively, and alumni donations to outstanding graduate index. The research shows that the key of being an outstanding graduate student lies in his/her own efforts and talent.

Key Words:outstanding graduate student; developing causes; panel data

DOI：10.3969/j.issn.1009-9115.2015.04.040

中圖分類號(hào)：F287.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-9115(2015)04-0154-04

作者簡(jiǎn)介：周麗萍（1988-），女，湖南永州人，碩士研究生，研究方向?yàn)槿肆Y本、金融發(fā)展、市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)。

收稿日期：2015-04-13