近年来，随着我国经济的迅猛发展，市场对人才的需求量逐年增加。越来越多的大学生选择继续深造学业，而非直接就业。特别是近几年金融危机的到来，使得就业前景不被看好，因此有很多本科毕业生选择继续学业，逃避就业。同时，经济的增长也使得很多经济条件允许的学生选择继续深造。本文旨在分析影响本科毕业生报考硕士研究生的因素。 二、影响因素
1.GDP水平
随着经济的发展，人们对于自身的要求也越来越高，因此对于学历的要求也越来越高。GDP水平的提高也意味着人们的收入水平提高，因此更多的人会选择继续深造学业。
2.去年录取人数
勤奋学习全面发展去年录取人数也是影响报考硕士研究生人数的一个重要因素。去年录取人数多的高校会吸引更多的本科毕业生前来报考，因为这些高校的知名度和优势更加突出。
3.高校数量
高校数量也是一个重要的因素。随着高校数量的增加，竞争也会变得更加激烈，因此高校也会更加注重自身的教学质量和声誉，吸引更多的本科毕业生前来报考。黑龙江省畜牧兽医局
三、结论
综上所述，影响本科毕业生报考硕士研究生的因素有很多，其中包括GDP水平、去年录取人数和高校数量等。对于高校来说，提高教学质量和声誉是吸引更多本科毕业生报考硕士研究生的关键。
随着我国经济的不断发展，对高级人才的需求量不断增加，其中研究生教育是高级人才的重要来源。因此，历年来报考硕士研究生的人数不断增加。为了做好研究生招生规模以及有针对性地组织招生考试等相关工作，对研究生报考人数进行科学预测是非常重要的。
近年来，考研已成为一个热门话题，因此越来越多的人开始研究研究生报考人数的影响因素。例如，《基于QPSO—BP的研究生报考人数预测》一文中很好地体现了研究生报考人数的影响因素是多元的、复杂的。此外，《2014年全国研究生招生数据调查报告》和2013
对数收益率年全国研究生数据调查报告对研究生考试报名趋势、录取趋势等进行了数据分析和趋势预测。在《决策与信息·下旬刊》2010年第8期中的“关于考研人数及其影响因素分析”一文也有详细阐述。
考虑到研究生报考人数的影响因素众多，本文选取了几个重要的因素作为解释变量。这些因素包括“GDP”、“普通高校数量”、“录取人数”、“失业率”和“前一年录取人数”。但是否这些因素都会同时对报考人数产生影响还需要进一步通过模型进行检验和分析。
为了更好地分析报考硕士研究生人数的影响因素，本文选取了20年的数据进行分析。其中，“报名人数”作为被解释变量（用Y表示），而“GDP”、“普通高校数量”、“录取人数”、“失业率”和“前一年录取人数”作为解释变量（分别用X1、X2、X3、X4和X5表示）。数据如下表所示。
年份 | 报名人数（万） | 普通高校数量 | GDP（亿元） | 录取人数 | 失业率 |
长春劳模会馆
1994 | 11.4.| 1080.| 48,197.86.| 未知。| 未知。|
1995 | 15.5.| 1054.| 60,793.73.| 未知。| 未知。|
1996 | 20.4.| 1032.| 71,176.59.| 未知。| 未知。|
1997 | 24.2.| 1020.| 78,973.04.| 未知。| 未知。|
1998 | 27.4.| 1022.| 84,402.28.| 未知。| 未知。|
1999 | 31.9.| 1071.| 896,77.05.| 未知。| 未知。|
2000 | 39.2.| 1041.| 99,214.55.| 未知。| 未知。|
2001 | 46.| 1225.| 109,655.17.| 未知。| 未知。|
2002 | 62.4.| 未知。| 120,332.69.| 未知。| 未知。|
根据数据显示，随着GDP的增长，报名人数逐渐增多，呈现出明显的递增关系。这是因为读研是一项较高的投资，只有在经济基础较为稳定的情况下，人们才有更多的机会深造。
随着高校数量的增加，报考硕士研究生的人数也逐渐增多。这是因为只有更多的高校的出现，才能够允许更多的人参与考研。从散点图来看，报名人数与高校数量呈现出线性增长的关系。
前一年高校录取硕士研究生的数量的增加，会导致第二年报考研究生的数量随之增加。这也呈现出明显的线性关系。迷幻海滩
尽管从散点图来看，失业率与报名人数之间的线性关系不是很明显，但是从常理的角度来看，失业率的增加确实会促使很多毕业生选择继续深造，而不是就业。两者确实是服从递增关系的。
根据散点图，可以设定模型为：Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t-1+β4X4t+Ut。因此，我们可以对模型进行估计。
The XXX-17.0596+2.62E-07X1t-0.X2t+4.X3t-1+34.4748X4t（-1.2542）（0.3328）（-4.8258）（9.8373）（7.0728）。The F-statistic is 523.7166.and the R-squared is 0..The adjusted R-squared is 0..XXX at the 5% level of significance。However。the coefficientXXX。the sign of the coefficient of X2 is opposite to the economic n。XXX.
In the model testing and economic analysis n。we first XXX matrix。The results showed a high n een X2 and X5.We then performed a simple n analysis een Y and each of X1.X2.
三星p2250w
X4.and X5.The results indicated that the us year's n had the greatest impact。consistent with our XXX。XXX(4) as the XXX。the n of X1 and X2 did not improve the model fit。while the n of X4 improved the model fit。and the parameter of X4 passed the t-test.
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