基于统计分析的教育与经济发展的关系

发布时间：2017-11-02 13:20

  本文关键词：基于统计分析的教育与经济发展的关系

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【摘要】：教育与经济发展是互动的，它们本身不能孤立发展，它们相互影响、相互促进。单纯地研究教育的区域性问题而脱离经济发展的地方差异是不客观的，如何准确客观地分析这些差异具有实际意义。国内许多研究者针对我国经济增长或经济发展水平对教育的影响进行了核算或估计。由于模型结构不同、模型变量的选择不同、数据来源不同、对数据的处理方法不同、代理变量的选用不同,他们得出了不同的结果。本文对教育与经济的发展的关系进行了研究，在研究过程中，对于数据选取经过了反复的分析检验，使得选取的数据指标具有优良的代表性，并且采用不同的方法，，从不同角度较完善地反映出了教育与经济发展的关系。 首先，利用我国27个省2010年的各省的相关截面数据做因子分析，研究分析我国各省的教育与经济的发展水平状况。按照经济综合水平的不同，教育发展水平的不同，对各地区进行了分类，同时对各地区义务教育的发展状况也进行了相应的分类，并讨论了分类的结果与现行政策方针之间的联系。然后针对2010年的相关数据对教育与经济发展之间的联系进行回归分析，由建立的回归模型得出结论，各省的GDP与教育经费是呈正相关关系的。GDP每增加1个单位，则教育经费就增加0.02382个单位。接着再从时间序列的角度，利用1978-2010年的相关数据，针对我国的高等教育与经济发展的关系进行分析研究，建立的相应模型表明，普通高等学校招生（LNZS）对我国国民生产总值（LNGDP）的弹性系数是0.944956，即当国民生产总值增加1%时，普通高等学校招生将增长0.944956%，由建立出的ECM模型得出，每增加1%的GDP，就会增加0.974585%的普通高校招生，上期误差对当期普通高校招生的当期波动调整幅度很小，单位调整比例为-0.178825。最后，本文对研究得出的结论提出了相应的政策建议。
【关键词】：经济 教育 因子分析 回归分析 协整
【学位授予单位】：贵州民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G40-054;O212.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 引言7-9
• 2 教育与经济发展关系的因子分析9-17
• 2.1 因子分析法的概念及其数学模型9
• 2.2 因子分析的步骤9-10
• 2.3 经济发展状况实证分析10-13
• 2.3.1 指标的选取10
• 2.3.2 相关性检验10-11
• 2.3.3 求公因子和载荷矩阵11-12
• 2.3.4 计算因子得分12-13
• 2.4 教育发展状况实证分析13-17
• 3 教育与经济发展关系的回归分析17-22
• 3.1 回归分析的概念与方法17
• 3.2 回归方程的检验17-19
• 3.2.1 t 检验18
• 3.2.2 F 检验18
• 3.2.3 拟合优度R~218-19
• 3.3 教育与经济发展关系回归方程的建立19-22
• 4 教育与经济发展关系的时间序列建模22-33
• 4.1 d阶单整22
• 4.2 协整概念22
• 4.3 ADF 检验22-23
• 4.4 教育与经济发展关系相应的协整检验23-24
• 4.5 残差检验24-25
• 4.5.1 怀特（WHITE）检验24
• 4.5.2 DW 检验24-25
• 4.5.3 LM 检验25
• 4.6 误差修正模型25-26
• 4.7 JB 检验26
• 4.8 我国高等教育与经济发展关系的实证研究26-33
• 4.8.1 指标选取26
• 4.8.2 教育与经济发展关系模型的建立与检验26-33
• 5 研究结论与政策建议33-34
• 参考文献34-36
• 致谢36-37
• 附录37-41
• 个人简介41

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1131739