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NO.6，2016General，No，276
大学生读研择校外在影响因素的实证分析
———来自部分高校的学生调查
逄红梅
黄宏军张美超
［摘要］在调查问卷基础上利用SPSS软件分析外在因素对大学生读研择校的影
响程度。实证结果显示，学校内涵建设、区位和政策优势、未来机会是大学生读研择校的三个聚类因素，其中学校内涵建设得分最高，区位和政策优势得分最低。由此可见，树立学校综合声誉、强化办学特色和专业优势、拓宽发展空间是高校未来长期发展规划目标，也是招收优质生源的根基。
［关键词］SPSS；读研择校；理性选择；内涵建设；增值效应［作者简介］逄红梅，沈阳工业大学马克思主义学院副院长、博士（沈阳110870）；黄宏军，沈阳工业大学材料科学与工程学院副院长、博士（沈阳110870）
DOI:10.13694/j.cnki.ddjylt.2016.06.011
2014年全面放开“推免生”限制，越发扩大了考生的选择范围，各招生单位都在积极争取优质生源，而在研究生就业形势日益严峻的大背景下，考生理性择校是一个比较重要的话题，也是值得深入研究的课题。考生除了正确分析自身条件外，会综合学校教育质量特别是能对个人发展产生“增值效应”客观因素，做出对自身发展最有利的选择[2]，达到最佳的教育投入回报率。
二、文献回顾
现有文献中，对读研选择因素分析大致分为两种，一种是从主观角度分析读研选择，如郑磊（2005）认为选择读研主要是因为就业困难，并从微观层面对考研的需求主体万琰（2009）从预期收进行成本收益分析[3]；
一、引言
2014年，教育部出台了一系列攻读硕士研究生的管理政策，从推荐免试硕士研究生、奖学金设定到学费改革等，在保障学生利益的同时，也带给研究生教育的短期冲击，出现了考研报名人数的下降拐点。然而在全国考研报名人数经历了2014-2015年连续下跌之后，2016年出现明显反弹。中国教育在线《2016全国研招调查报告》指出，2016年考研报名人数比2015年增长7%，其中北京、河北、辽宁、江苏分别出现了6.8%、8.4%、11.7%、11.12%等较大幅度增长[1]。从考研热度还会持续稳定甚至继续长远来看，
增长，这不仅是考研者读研的理性选择，更是考研者择校的理性。
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父母期望等19个因入、专业及学校类型、素分析不同因素作用于个人行为的显著关系[4]；陈云（2014）从个人、家庭、教育与社会四个因素分析读研选择的原因，并探究高等教育分层对读研选择的作用机制[5]；王紫艳（2015）运用霍曼斯的社会交换理论从自身情况、读研目的、经济条件和其他因素对读研选择的行为动因进行分析，帮助考生理性选择[6]。另一种是从客观外在环境角度分析择校因素。具有代表性的是几项大规模调查研究。李玉琼等（2015）对美国、欧洲及英国学生择校的代表性调查进行研究基础上，展开上海四所985院校问卷调查，将排名从诸多择校因素中独立出来，专门研究排名对考生择校的影响程度。徐琳等（2012）通过调查问卷显示985或211院校和“双非”院校两类学校考生在择校方面的差异，“双非”院校更注重优势专业，而985或211院校考生还是关注高校类型，其他诸如地理位置、著名教授等因素也占有一定比例，而奖学金占比最少，实际上是考生更加关注能给自己带来增值的因素[7]。这些文献研究虽然从学生调查角度出发，但择校因素因研究目的不同选取标准差异也较大，另外从研究结果看多数是基于调查数据的简单统计或因素占比分析，不能反映某一个因素或某一类因素的聚类情况、对考生的影响程度和高校发展规划的指导作用，且运用数理统计方法对择校因素进行量化研究的文献较为鲜见。
本研究以三种类型学校的在校生和毕业生为对象，围绕大学生读研择校的外影响因素展开调查，因素具有客观性、时代性等特点。通过调查能反映学校对考生的吸引力在哪儿？学生择校的理性考虑在哪儿？各个
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因素如何聚类？学校如何依据量化结果调整发展战略，提高学校招收优质生源的竞争力？这些问题不仅能看出考生择校的思考，更能对学校纵深发展提供客观分析。
三、问卷调查与样本选取
调查问卷主要分为两部分，第一部分是被调查者基本信息，如院校类型、年级信息（含毕业生）、专业类别等；第二部分是调查问卷的核心，内容是基于已有参考文献中的影响因素和时代特点，并根据研究目的设计出来的9个因素：包括“是否为985或211院校”、“学校科研实力与科研培育环境”、“学校师资力量与知名导师”、“专业排名或知名度”、“报考院校奖助贷政策”、“区位因素”“报考专业的就业渠道和未来选择、空间”“创业扶持环境”、、“学习氛围”。被调查者对每个封闭式问题提出自己的观点，从相对重要和相对不重要中选择适合自己的答案。①
本研究通过问卷网编写问卷并在线收集调查数据，调查对象选取大一到大四有意愿考研和推荐免试的本科生以及毕业生，其中大二、大三、大四及毕业生各发出200份邀请，大一发出100份，调查对象不局限于地理位置和学校类型。历时一个月，共有493人在线填写问卷，其中有效问卷490份，调查问卷基本情况如表1所示。表中“影响大学生读研择校因素”是多选项，也是后文进行数据统计分析的基础。X1,X2,X3,X4,X7五个因素的选择比例均在55%以上，其他四个因素相对较低，其中X8占比为最低，仅占10.81%。
表1
问题院校类型
调查问卷统计结果选项985院校211院校
问卷数2729434861101115213131817232127528328570162955364
比例5.51%5.92%88.57%17.55%22.45%22.65%10.62%26.73%64.90%35.10%65.51%56.12%57.75%58.16%14.29%21.63%60.2%10.81%13.06%
因子解释，根据被调查者的问卷情况来看，这样数据并不影响整体数据分析。
表2KMO和Bartlett的检验结果
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量
近似卡方
Bartlett的球形度检验
dfSig.
0.7102023.485
360.000
“双非”院校
大四大三
年级信息
大二大一毕业
专业类别
理工科
文科
表3
编号X1X2X3X4X5X6X7X8X9
主成分的共同度分析因素
初始1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
提取0.8100.8660.8670.7640.6850.5890.8890.6550.394
是否为985或211院校学校科研实力与科研培育环境
影响大学生读研择校因素
学校师资力量与知名导师
专业排名或知名度报考院校奖助贷政策
是否为985或211院校学校科研实力与科研培育环境学校师资力量与知名导师
专业排名或知名度报考院校奖助贷政策
区位因素
报考专业的就业渠道和未来选择空间
创业扶持环境学习氛围
区位因素报考专业的就业渠道和未来选择空间创业扶持环境学习氛围
注：为简便起见，后文中对“影响大学生读研择校因素”依次用
X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,X9表示。
表4各因子解释的总方差
提取平方和载入方差的%35.92823.47913.043
初始特
四、基于主成分分析法的实证分析通过SPSS统计软件对问卷“影响大学生读研择校因素”问题进行方差分解、提取主成分公因子等系列数据分析。
（一）变量相关性判定
KMO和Bartlett的检验结果，如表2所示。表2显示，KMO检验值为0.710，属于0.7＜KMO＜0.8的范围，说明本组调查问卷数据适合做主成分分析。Bartlett球形检验的近似卡方值为2023.485，其显著性水平低于0.05，本组数据的主成分分析是有效的。
表3的主成分共同度分析中，除了X6、X9外，其余因素基本都能很好被提取的公
成份合计征值方差的%
累积%合计累积%
123456789
3.2342.1131.1740.7680.5850.4560.3140.2230.135
35.92823.47913.0438.5296.4985.0643.4912.4741.495
35.92859.40772.44980.97887.47692.54196.03298.505100.000
3.2342.1131.174
35.92859.40772.449
（二）确定公因子个数
主成分分析法的方差贡献率是由相关系数矩阵计算出来的，当特征值大于1时，说明公因子解释性较强，当特征值小于1
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公因子贡献率或解释性较差。本组数据时，
中共有三个因子对应的特征值大于1，因此应提取相应的三个公因子，并能解释72.449%的方差。图1的碎石图也显示同样提取原则，第一与第二、第二与第三因子之间斜率较大，第三因子之后斜率比较平稳，且对应的特征值都是小于1，因此提取前三个公因子。
方向和就业渠道是考生最为关心的，也是最能体现读研初衷的因素，为获得较好的出路或深造机会。
表5因素
1
是否为985或211院校学校科研实力与科研培育环境学校师资力量与知名导师
专业排名或知名度报考院校奖助贷政策
区位因素
报考专业的就业渠道和未来选择空间
因子成分矩阵
成份2-0.127-0.0090.0170.0650.8110.643-0.1380.7790.619
30.831-0.110-0.122-0.210-0.141-0.3720.9230.088-0.090
-0.3230.9240.9230.8460.086-0.195-0.1380.201-0.051
创业扶持环境学习氛围
注：旋转在４次迭代后收敛。
（四）因素综合得分的确定
应用SPSS统计软件，对9个因素进行方差分解，提取了三个主成分，同时求出主
图1碎石图
成分的因子得分系数矩阵，如表6所示。三个主成分中的因素得分系数相对值大小与—X2、三个公因子分类一致，即成分1————X5、X6、X8、X9；成分X3、X4；成分2—3———X1、X7。
表6中显示的是三个公因子下的各个因素得分系数，并不能体现各个因素的综合得分（用百分比表示）。为更加直观的观察各因素的综合得分，文中首先利用三个公因子的特征根，分别计算出三个因子的权重，即某公因子权重=某公因子的特征根/三个因子特征根之和；然后某因素综合得分=成分1某因素*成分1权重+成分2某因素*成分2权重+成分3某因素*成分3权重，即某因素综合得分=0.496*成分1某因素+
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（三）因子分析
利用主成分分析法计算出因子成分矩阵，通过表5可以发现，成分1中的X2、X3、X4占据了比较重要的位置，这几个因素反映出学校内在优势和实力，是学校内涵建设的中心，也是考生追捧的核心。考生可以通过强科研、名导师、名专业产生增值效应，即使一些较差院校的学生也喜欢向较好院校报考，产生增值。成分2中X5、X6、X8、X9占据了较为明显的位置，说明成分2中表现出学校自身优势和政策作用，是考生考虑过程培养的优势。成分3中X1、X7变量值分别是0.831、0.923，远远高于其他因素，说明在当前形势下，学校声誉或名气、未来发展
0.324*成分2某因素+0.18*成分3某因素，通过计算，结果见表6综合得分栏。
表6
综合得分7.40%
是否为985或211院校学校科研实力与科研培育
环境
学校师资力量与知名导师
专业排名或知名度报考院校奖助贷政策
区位因素
考专业的就业渠道和未来
选择空间创业扶持环境学习氛围因素
10.004
成分得分系数矩阵②
成份20.077
30.492
第一，内涵建设因素。考生读研择校时更加看重学校的质量和内涵建设，表6中X2、X3、X4三个因素的占比超过36%。考生在自我条件评判后，可以通过强科研、名导师、名专业能较快产生增值效应，得到最大的投资回报率，即使一些较差院校的学生也喜欢向较好院校报考，产生增值。
第二，区位和政策因素。成分2中区位因素受到考生的青睐，徐琳等（2012）也得到类似的结果，认为“双非”院校考生择校时考虑发达城市仅次于学校类型和优势专业。考生经过理性选择，更多将就读学校所在城市与未来就业和生活城市并行考虑，在熟知环境和人际关系方面减少新压力。至于学校提供的奖助贷政策、创业扶持环境及学习氛围问卷数据占比较小，说明学校短期政策因素对学生影响甚微。其中X8问卷数据比例是10.81%，而综合得分却是14.91%，问卷数量与综合得分成反比越明显，代表因素对相应因子的贡献度越低，原始信息损失就越多。
第三，未来机会因素。学校声誉、就业门槛、发展机会等因素把众多的考生推向了985和211院校的独木桥，考生不仅仅是因名气而去，更重要就是考虑专业的就业渠道和未来选择空间，空间越大，提供的未来发展出路越宽，进而能保证顺利对接就业市场和深造空间等，提升机会。
通过对大学生读研择校外在影响因素的实证分析，为学校发展提供一些启示：
第一，注重长远规划，树学校综合声誉。当前在985院校、211院校和“双非”院校的分层定位下，学校更应该尽力突出学校特色，专业优势和科研实力，争取“双一流”，培育行业知名导师，不要因一时之急，用短期
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13.14%0.374-0.0160.081
12.75%10.51%9.66%12.07%
0.3710.3240.020-0.140
-0.0040.0040.4010.270
0.0770.0120.061-0.175
11.69%0.0980.0890.584
14.91%7.86%
0.107-0.032
0.4260.308
0.2320.039
表中的综合得分是根据本组问卷数据计算，得分大小与实际问卷数量存在差异，主要是由于各因素在相应的公因子中贡献大小造成的，比如成分2中的创业扶持环境在成分1和成分3中也有相对高的贡献度，而对成分2中的贡献度相对不高，进一步表明综合得分越高，而问卷数量越低，代表因素对相应公因子的贡献度越低，因素损失的信息越多。表6中区位因素也存在类似问题，所以综合得分更适合作为某类公因子下的因素排名参考。
五、结论与启示
通过对调查数据量化分析，结果表明大学生读研择校的外在因素大致分为三类：
如在资源不充计划或政策来解决当前事宜。
足下，可以适当对现有研究生专业进行动态调整，限制部分生源少而差的专业招生，加强相对优势专业的建设，尤其是“双非”院校要时刻为未来的特色专业建设努力，最终建设一批在省内外高校相关学科领域具有鲜明特色的专业，吸引生源，当然专业建设离不开强势的科研能力和知名导师队伍。
第二，拓宽未来发展空间，做好就业衔接。考生选择读研的目的除了获得更高级别学位外，也是扩宽自己未来发展空间的抉择。因此学校可以不断加大创新创业环境优化与扶持，打造优良衔接性的社会实践基地和校企科研团队，多方位开展研究生定制培养，拓宽国际化培养途径，形成一定的影响力，不断满足考生和社会实际需求。
总而言之，未来各高校之间就如同产品市场一样竞争会异常激烈，因此无论是重点院校还是一般院校都要更加关注学校声誉、办学特色、专业优势和品牌建设等，不断提
高学校综合竞争力和社会影响力，为招收优质生源稳固基础。
注释：
①本文调查结果，认为学生是在正确分析学生自身情况后，做出最适合自己的选择。
②表中除区位因素受正负值影响较大外，其他因素的负
值对综合得分影响甚小，因此为考虑各因素的综合影响力，表中数值均按绝对值处理。
参考文献：
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EmpiricalAnalysisofExternalFactorsfortheStudentsinChoosingSchools
PangHongmei，HuangHongjun&ZhangMeichao
Abstract：Basedonthequestionnaire,thisauthorusetheSPSStoanalyzeexternalfactorswhichaffectsthe
studentsinchoosinggraduateschools.Throughtheempiricalanalysisshowsthatuniversity'sconnotationconstruction,thelocationandpolicyadvantages,andthefutureopportunitiesarethreefactorsforthestudentsongraduateschoolchoice.While,connotationconstructionofschoolshasbeenthehighestpoints,thelocationandpolicyadvantagesgetthelowestscores.Thusitcanbeseen,buildingcomprehensivereputation,strengtheningthecharacteristicsofrunningaschoolandtheprofessionaladvantageandexpandingthespacefordevelopmentaretheobjectivesofplanningthefutureofuniversity'sdevelopment,thosearealsothebasisofrecruitinghighlyqualifiedstudents.
Keywords:spssgraduateschoolchoice,rationalchoice,connotationconstruction,appreciationeffect
Authors:PangHongmei,ShenyangUniversityofTechnology(Shenyang110870);HuangHongjun,ShenyangUniversityofTechnology(Shenyang110870)
［责任编辑：彭
波
李静］
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