[摘要]大学生考研不但关系到大学生的人生轨迹，还关系到我国人力资本的质量以及经济的发展。文章根据2015年3月对重庆大学生考研原因的问卷调查结果，利用Probit模型对问卷调查得到的数据进行了分析。经过研究，得到了影响大学生考研与否的影响因素并分清各个因素的主次关系。最后，总结了主要结论，以期为政府及相关部门科学决策提供参考。
[关键词]大学生；考研动机；Probit模型
1引言
2文献综述
在对本科生考研问题的研究中，国内涌现出了许多优秀的成果。李静、左栋[2]运用层次分析法对大学生考研原因进行了系统的分析，其认为影响大学生是否考研的最为重要的因素依次是提高自己身价、社会对人才的高要求、经济条件的允许。李月荣等[3]把考研的原因分为为了进入感兴趣的领域学习、向往理想的学府、缓解就业压力、挑战自我和跟风随大流五大类，并对考生在考研过程中出现的问题给出了建议。郭敏娟[4]对湖南科技大学应届毕业生进行了问卷调查，实证验证了本科生考研最重要的原因是想继续深造提高自身学历。王染、姚楠[5]从考研的必要性出发，揭示了就业形势日趋严峻、考研的大环境比较公平、考研的过程有助于提升自我和学历考试在中国由来已久是大学生考研的重要原因。翁少娟[6]以对16名大学生的访谈得到的资料为基础，从动机自我调节论的理论视角出发，对大学生的考研动机进行研究。其研究发现，考研动机的构建过程是动态的，影响考研的因素是复杂的，而且不同的考研动机会带来迥异的结果。
总结国内已有的研究成果，其大都从定性角度出发对大学生考研的原因进行了深入研究，深刻揭示了大学生毕业后为什么要考研这一问题，并得到了许多重要结论和建议。然而，已有研究对大学生考研因素的定量研究并不多，专门应用计量经济学模型来对大学生考研原因进行研究的就更少了，而这正是本文的研究贡献之一。本文的另一个贡献是，在明确了影响大学生考研的因素后，对各因素进行了边际分析，揭示了什么是影响大学生考研与否的最重要因素。
3数据收集与整理
4模型的建立
Probit模型是一个非线性回归模型（广义线性模型），是现代统计学中应用最为广泛的模型之一。它源自于生物实验，但随着Probit模型自身的不断发展，Probit模型的应用已经渗透到各种领域。尤其是在生物统计和金融统计等方面，Probit模型已经取得了不可替代的作用和地位[7]。鉴于本文研究的实际背景，本文中采用的Probit模型为：
其中Ф（x）为标准正态分布的分布函数。
根据调查问卷和对调查结果的简要分析，本文的Probit模型所包含的变量名称、变量含义及赋值如表2所示。
5实证结果分析
对上述模型，通过极大似然函数法，利用Stata软件对数据进行拟合，其结果如表3所示。
对于该模型，因为对各个系数已经有了拟合结果，则某变量对大学生考研决策的边际效应，即某变量的变化导致大学生考研可能性的上升或下降的水平也可求出。其表达式为：Φ（・）Xj=βjΦ（・）， 其中Xj为第j个变量， βj为其系数，Φ（・）为标准正态分布的密度函数。所以利用Stata可求得各个变量的边际效应如表4所示。 通过上述拟合结果，可以得到如下分析结果：
第二，从整体样本看，家庭收入情况变量和家庭居住地变量均不显著。这两个变量从一定程度上可以反映出家庭的收入水平和生活条件。从一般意义上讲，由于考研是一项机会成本大且风险高的投资，所以家庭生活条件差的大学生一般不愿意考研而更倾向于毕业后就工作以改善家庭的生活条件。但基于本文的数据，我们得不到上述结论。所以对家庭收入情况变量和家庭居住地变量均不显著的可能解释是：国家对硕士研究生的奖学金力度较大，减少了家庭贫困大学生的学费压力，使得家庭生活条件因素在影响大学生考研与否的决策中显得不那么重要了。
6稳健性检验
考虑到上述Probit模型变量的稳健性，故利用Logit模型对本文数据再一次拟合以进行稳健性检验。拟合结果见表5。
由表5可看到，利用Logit模型拟合出的结果，其变量的显著性与本文利用的Probit模型完全相同，即用本文的模型来描述影响大学生考研的因素是合理稳健的。
7主要结论
本文通过对重庆大学生考研原因的问卷调查和Probit模型对调查数据的分析结果，得到了以下主要结论：
第一，由父母是否支持子女考研和家庭户主的受教育情况变量的显著可以看出，父母对大学生的考研决策起着至关重要的作用。第二，本科时期的学分绩点变量不显著从一个侧面反映出了本科教学与考研在一定程度上的脱节。第三，本科院校是否为“211”或“985”院校变量显著说明大学生考研的主要个人动机是对更高和更好教育资源的追求。
参考文献：
[2]李月荣高校教育之考研问题的探讨[J].科技信息，2011（15）.
