普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析_计量经济学大作业[1]
计量经济学第一次作业参考答案
1914
1998
2840 .6010563 .4897674
0
1
2840 4789.801 3361.39 176.1308 50725.66
2840 7.624296
2.9349
0
15
（3） 乌有大学的飘渺教授认为教育对于收入有着重要的影响，她建议估计下面这个回归 方程式：
empjob _ twage *schooling _ yr u
21.03976 133.0146
179.4049
t
7.64 -8.50
21.84ຫໍສະໝຸດ P>|t|0.000 0.000
0.000
[95% Conf. Interval]
119.535 202.0446 -1391.024 -869.3943
3567.096 4270.651
（b） 你能得到所有系数的估计值吗？如果不能，为什么？（提示：考虑上面这个回 归方程中，哪个假设不能成立。） （5 分） 不能,违背了假设: 解释变量不能存在多重共线性.
Variable
female male
birthyear marriage empjob_twage
schooling_yr
Obs
Mean Std. Dev.
Min
Max
2840 .3140845 .464232
0
1
2840 .6859155 .464232
0
1
2840 1974.865 11.2741
=
Adj R-squared =
Root MSE
=
2840 70.06 0.0000 0.0471 0.0464 3282.5
计量经济学论文研究主题选取
1、政府间策略性博弈中的FDI区位选择研究〔1〕我国外商直接投资的空间分布结构分析结合外商直接投资理论、新地理经济学理论、空间经济学理论，运用Moran指数、Moran 散点图、Moran’I、Geary’C、局部Moran、局部Geary与LISA等指标从全域与局域两个层面考察我国FDI的区域空间及产业空间的关联性，包括FDI的区域分布、FDI的产业分布是否存在地理上的结块效应，以及这种集聚特征的时空跃变规律。
〔2〕我国地方政府间的策略性博弈行为分析基于空间经济分析理论，本部分将总结归纳某地方政府支出决策与其它政府支出决策之间的关系，即影响地方政府支出规模与结构决策的因素应包括：自身预算约束、其它政府的同期博弈、其它政府的跨期博弈。
在此基础上，拟运用空间动态面板模型，考察地方政府尤其是在财政政策上的竞争和博弈行为，包括同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应。
〔3〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的理论机制基于“第三方效应”理论，构建由某地方政府、其它政府与外资企业三方参与的两阶段博弈模型，试图阐明地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的机理：①政府间相对竞争的强弱会影响两区域内外资企业的相对生产成本，影响外资企业的生产决策；②政府间竞争的外溢效应会改变本区域外资企业生产总成本；③不同产业对于地方政府竞争行为引致的生产成本变化的敏感性差异，会导致产业空间分布的变化。
〔4〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的经验检验基于上述模型分析，结合FDI区位选择理论，采用空间滞后模型、空间误差模型等空间计量模型，建立地方政府间策略性博弈行为影响FDI的实证模型，验证地方政府竞争的同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应对FDI流入及FDI产业结构的影响，并结合不同的空间权重矩阵以及不同的“距离”范围，考察这种影响效应的差异性。
〔5〕有效利用地方政府间策略性博弈行为优化FDI的策略研究着重从以下两个方面就优化FDI从地方政府竞争行为视角提出相关对策：一是如何充分考虑与邻近区域政府在政策上可能存在的冲突，充分运用本区域政策促进区域要素结构提升与环境改善，强化本省政府行为尤其是财政行为的引资效应。
高校人数统计综述
高校人数统计综述随着中国高等教育的发展，近年来高校人数不断增加。
本文将综述中国高校人数的发展趋势，并探讨一些影响人数增加的因素。
一、高校人数的发展趋势从整体上看，中国高校人数增长迅速。
根据教育部在2019年4月发布的数据，截至2018年底，全国高等教育机构在校生规模达到3845万人，其中本科生比例最高，达到74.9%，研究生占比为10.3%，专科生占比为14.8%。
从地域分布来看，教育资源相对比较集中在华东、华中和京津冀地区，所以这三个地区的高校人数也相对较多。
二、人数增加的因素1. 国家政策：随着国家对高等教育投入的不断增加，高等教育资源得到了进一步拓展。
政府出台的政策，如“211工程”、“985工程”、“双一流”等也促进了高校的发展和人数增加。
2. 经济社会发展：中国经济的发展和社会的进步需要更多高素质的毕业生。
各地方政府和企事业单位纷纷开展人才招募计划，需要更多高等教育机构的支持。
3. 教育产业化：教育市场的产业化也对高校的发展起到了积极的促进作用，各类民办高校的出现提供了更多的高等教育机会。
三、高校人数增加面临的挑战1. 教育资源不均衡：高校在不同地区的分布不均衡，高校在招生方面也存在一定的不公平现象，这使得教育资源的分配面临挑战。
2. 师资力量不足：高校教育不仅是传授知识，更是关乎人才培养和思维能力的提升，而高校师资力量过于集中，无法满足大规模的扩展需求。
3. 教育质量监管不足：随着高校数量的增长，部分高校的办学质量也难以得到保障。
所以，加强教育质量监管对于高校管理至关重要。
四、结语总体来讲，高校的人数增长反映了中国高等教育和教育市场的发展趋势。
教育行政部门应重视发展不光是扩大学校数量，而是有针对性地改善质量和效益。
唯有如此，才能在保证发展质量的前提下，实现高等教育的内生化、可持续发展。
普通高校在校学生人数影响因素分析
普通高校在校学生人数影响因素分析一、理论模型与数据实证研究法：在我们的研究中，我们用以回归分析为核心的数理统计方法对研究对象进行因果检验，以揭示其内在的规律性。
从而对影响普通高等学校在校学生人数的因素进行研究并建立相应的多元回归模型。
有关研究的主要变量说明：普通高等学校在校学生人数（被解释变量Y）:在校学生人数的变动受到很多方面因素的制约，其中包括经济因素即国内生产总值（解释变量x2）,居民消费价格指数（解释变量x5）; 人口因素即全国总人口（解释变量x1），城镇人口占总人口比重（解释变量x4）和政策因素即国家财政性教育经费（解释变量x3 ）。
二、模型设定为避免伪回归和虚假回归，我们对数据进行了平稳性检验。
发现XI, X2, X3，X4, X5的数据是平稳的，可以进行进一步检验。
经过平稳性检验后，我们将对通过平稳性检验的变量作进一步的检验，探索将模型设为以下模型:1.数据收集年份普通高校在校学生人数（万人）人口（万人）GDP （亿元）国家财政性教育经费（万元）城镇比重（%）居民消费价格指数2000556.1 126743 98000.45 25626055.7 36.22 100.42001719.1 127627 108068.2 30570099.5 37.66 100.72002903.4 128453 119095.7 34914047.5 39.0897838 99.2 20031108.6 129227 134977 38506236.6 40.5302298 101.2 20041333.5 129988 159453.6 44658574.8 41.7600086 103.920051561.8 130756 183617.4 51610759.3 42.9899966 101.820061738.8 131448 215904.4 63483647.5 44.3428667 101.520071884.9 132129 266422 82802142.1 45.889 104.820082021 132802 316030.3 104496295.6 46.9891333 105.920092144.7 133450 340320 122310935.4 48.342 99.320102，231.79 134091 399759.5 146700669.6 49.95 103.3 （数据来自国家XX 局官方网站）2.估计参数输入数据进行估计结果如下3.模型检验可决系数和修正的可决系数都较大，说明模型对样本的拟合很好。
计量经济学选题
计量经济学选题1、我国房地产价格波动的储蓄效应研究2、我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究3、我国货币政策与房地产泡沫的实证分析4、防范我国房地产业金融风险的对策分析5、中国房地产市场波动对宏观经济波动的影响研究6、中国信贷扩张与房地产价格泡沫的相关分析7、我国房地产调控新政的作用及有效性分析——以某某省（市）为例8、我国城市化与房地产开发的协同发展分析——以某某省（市）为例9、我国房地产价格区域差异的影响因素分析10、我国房地产业发展与GDP关联性的实证分析11、房地产财富效应对社会财富分配的影响分析12、我国房地产财富效应的地区差异实证分析13、房地产价格波动与区域经济间的关系——以某某省为例14、中国货币供应量与股票市场价格的实证分析15、基于货币供需变动的我国货币政策有效性研究16、我国股价波动与通货膨胀关系的实证分析17、人民币汇率波动对我国股票价格的影响研究18、我国居民消费倾向的变化及原因分析19、城乡居民消费结构变动及影响因素分析——以某某省为例20、我国城乡居民消费行为的差异性分析21、我国居民消费对经济增长的影响分析22、中国通货膨胀对居民收入的影响分析23、浅析通货膨胀对我国收入分配两极化的影响24、中国食品价格上涨因素及其对总体通货膨胀的影响25、汇率水平与汇率波动对我国通货膨胀的影响分析26、我国货币供应量与通货膨胀的关系研究27、石油价格波动与我国通货膨胀的关联机制研究28、二元结构下我国政府支出对居民消费的影响分析29、我国社会保障与居民消费的地区差异性探究32、某某—某某年中国城乡收入差距的变迁及影响因素分析33、我国社会保障支出与城镇居民收入差距的相关性分析——以某某省为例34、中国居民储蓄率的影响因素分析35、我国高储蓄率的成因及其对策探析36、人民币升值对我国农产品进出口的影响分析37、人民币升值对中国三大产业的影响及对策分析38、人民币汇率变动对我国进出口影响的实证分析39、人民币汇率变动对国内物价的影响分析40、利率政策对房价影响的实证分析41、我国商业银行利率风险的敏感性分析42、人民币汇率变动对我国就业的影响分析43、我国中部地区粮食生产波动性的成因及对策建议44、我国商业银行信用风险管理的比较研究45、我国农村剩余劳动力转移与城市化协调发展实证分析46、中国劳动力流动与收入差距的库兹涅茨效应47、商业银行对货币政策传导机制的影响分析48、我国居民储蓄与经济增长关系的实证研究49、产业结构变动对经济增长贡献的实证分析——以某某省为例50、某某地区产业结构升级过程中的困境与对策研究51、人民币升值的利弊的分析及其对策研究52、我国农产品价格非正常上涨的原因及对策分析53、创业板企业资本结构及其影响因素分析54、我国农村剩余劳动力转移中存在的问题及对策研究影响某某省房地产业发展的因素分析中国城镇居民的可支配收入分析在校学生总数变动的因素分析某某省居民消费水平的因素分析（某某市城镇居民消费函数模型）影响我国汽车需求的因素分析影响我国农业总产值的因素分析（中国农业总产值问题的计量分析）影响中国经济增长的因素分析影响我国（某某省）房地产价格因素的实证分析农民收入的影响因素研究影响我国财政收入的因素分析我国外汇储备影响因素的实证分析影响我国居民储蓄的因素分析影响我国粮食总产量的因素分析中国股票内在价值影响因素的实证分析浅析我国城市化的影响因素我国影响钢铁产量的因素分析影响我国电力产量的因素分析影响就业人数的因素分析某某省就业状况的计量分析影响我国城镇居民消费性支出的因素分析通货膨胀的影响因素分析某某省农业生产函数的建立与分析。
在校学生总数变动的多因素分析
小组成员：曾祥飞（40205088）张哲维（40205087）摘要：本文主要通过对中国各级各类学校在校学生总数的变动进行多因素分析，建立以在校学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校学生总数进行数量化分析，观察各因素是如何分别影响在校学生总数的。
关键词：在校学生总数多因素分析模型计量经济学检验一、引言部分改革开放以来，中国的教育事业取得了长足的发展，各项教育指标都较以往有了很大提高，受教育的人数也是逐年上升，文盲比例直线下降。
随着有知识、有文化的人数的不断增加，中国的经济也随之高速发展，众多毕业生们在各行各业上表现都十分出色，取得了一系列令人瞩目的成就。
二、研究目的本文主要对中国在校学生总数（应变量）进行多因素分析（具体分析见下图），并搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。
在得到在校学生总数与各主要因素间的数量关系后，据模型方程中的各因素系数大小，分析各因素的重要性，并找出影响在校学生总数最大的因素。
影响在校学生总数变动的主要影响因素如下图：——————这是影响在校学生总数的一个重要因素——————这也是影响在校学生总数的重要因素——————我认为这个因素同样重要（注：1.由于其他因素或是不好量化，或是数据资料难于查找，故为了分析的简便，这里仅用此三个因素来进行回归分析。
2.学校总数包括普通高等学校、普通中等学校、小学、特殊教育学校和幼儿园等，故学生总数也是以上学校的人数之和。
）三、建立模型Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+u其中，Y—在校学生总数（应变量）X1——人口总数（解释变量）X2——各级各类学校总数（解释变量）X3——人均GDP（解释变量）（注：有关模型的一些假定：（1）假定不考虑学生转学的影响。
（2）假定各统计量计算准确。
四、数据搜集1.数据说明在这里，使用同一地区（即中国）的时间序列数据进行拟合。
2.数据的搜集情况采用1985年到2003年的时间序列数据，具体情况见表一。
大学生过多的原因分析报告
大学生过多的原因分析报告引言随着中国教育事业的发展，越来越多的中国家庭开始重视孩子的教育。
在高中毕业后，大部分学生将进入大学继续深造。
然而，近年来大学生的数量呈现出一个过多的趋势，这引起了人们的关注和讨论。
本篇报告将就大学生过多的原因进行分析，并提出一些可能的解决方案。
1. 教育资源的不平衡分配中国的高等教育资源并不平衡地分布在各个省份之间。
大部分知名高校仍然集中在北京、上海、广州等一线城市，而农村和偏远地区的高校数量有限。
这种不平衡分配导致了一线城市的高学历人才聚集，而大量的学生只能选择离家近的大学就读。
因此，有更多的学生进入了本地的大学，造成了大学生过多的现象。
解决方案：政府应该加大对农村和偏远地区高校的投资力度，提高这些地区的教育资源水平，吸引优秀的学生在本地就读。
2. 就业和社会压力在当前的劳动市场中，随着就业竞争的加剧，拥有大学学位的人越来越多。
然而，因为职位的数量有限，大学生面临着越来越大的就业压力。
为了增加就业竞争力，许多学生选择继续研究生学业或考取职业证书，进一步延长了自己的学生生涯。
解决方案：政府和企业应加大对大学生就业的支持和扶持力度，提供更多的实习和就业机会，减轻大学生就业压力。
同时，学校应该更加注重培养学生的实用能力和创新精神，为学生提供更多实践机会，使他们能更好地适应社会。
3. 教育观念的问题在中国，大学学历在家庭中被普遍看作是一个重要的象征和门槛。
大部分家长希望自己的子女能够上大学，获得更高的社会地位和就业机会。
因此，许多家庭在经济和精神上都会给予孩子支持，使他们能够进入大学。
解决方案：教育部门应加大对职业教育的宣传和推广力度，让人们更加了解职业教育的价值和发展前景。
同时，大学应该改变对大学学历的过度看重，更加关注学生的实际能力和创造力。
4. 学制和升学制度当前，中国的大学学制普遍为四年制，毕业后获得学士学位。
然而，进入大学的学生数量持续增加，学士学位的供应量已远远超过了市场需求。
计量经济学 影响我国高等教育经费投入因素的分析.
影响我国高等教育经费投入因素的分析摘要21世纪，国家之间综合实力的竞争归根结底是人才的竞争，我国能否在新世纪实现稳步较快的发展，取决于高素质、多元化人力资本的投入的多寡。
因此，提高我国的教育水平、增加高素质人力资源是当务之急。
然而教育经费的投入在很大程度上影响着教育的现状和未来的发展。
本文建立在前人经验基础上，收集了相关数据并利用EViews软件对模型进行参数估计和检验，对我国1994-2013年高等教育经费支出情况进行多因素的实证分析最后根据分析结果提出一些可供参考的政策意见。
关键词：高等教育经费投入；相关因素；模型；计量经济学；参数估计；检验1 绪论1.1 研究背景及意义随着经济全球化进程的加快，我国在社会生活的各方面都面临着巨大的挑战。
急需高素质多元化的人才，因此提高我国的教育水平是当务之急。
自1999年大学扩招以来，我国大学生总数逐年上升。
教育是一项需要巨大资金投入的事业。
教育经费成为教育事业赖以发展的必要的物质保障，而且一直是影响我国教育规模扩大和教育质量提升的最直接因素。
因此，研究教育经费的影响因素，不仅对财政支出中教育支出的合理安排，而且对中国教育水平的提高都有重大意义。
1.2 国内研究综述近年来，很多学者都从定性和定量分析两方面对影响高等教育经费投入的诸多因素进行了探讨。
通过对现有文献的梳理，发现其中大部分相关文献集中于对高等教育经费的来源进行探讨。
刘卫东试图从国家和个人的支付能力上来探讨国家和个人在普通高等教育投入上的比例，认为只有建立起成熟的高等教育成本分摊机制，才能从来源方面解决高等教育经费短缺的问题。
唐佳认为，人口和经济因素是影响高等教育经费投入的两个关键方面，除了经济外，人口的数量、质量和劳动力类型都对高等教育经费产生直接的正向影响。
郑磊基于中国省际面板数据，对财政分权、政府竞争对中国省级政府教育支出比重的影响进行了验证，得出了以经济绩效为考核标准的官员晋升机制和财政分权制度的结合、转移支付比重过高都会对地方政府的教育支出比重产生显著的负影响；地方政府的财政自给度则对教育支出比重具有正效应。
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计量经济学大作业――普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析学号：0090863 0090817 0090832姓名：组长：邱碧涛组员：杨意钟丹兰专业：财政学修课时间：2011-2012第一学期任课教师：朱永军成绩：评语：本文通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，采用中国1985年到2009年的数据，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，得出各因素与在校大学生总数成正相关关系的结论。
从大作业的完成情况来看，说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解，并能使用Eviews软件进行实证分析。
Email:****************普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析摘要本文主要通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，观察各因素是如何分别影响在校大学生总数的。
关键词：在校大学生总数多因素分析模型计量经济学检验AbstractThis text uses the total number of students in Chinese colleges and universities to do multivariate analysis, and it establishes a multiple linear regression model, which uses the total number of college students to be the dependent variable and other factors to be the independent variable .What's more, it uses the model to do quantitative analysis of the total number of college students, and observe how various factors affect the total number of college students respectively.Key words: The total number of college students, Multivariate analysis,Model, Econometric, Test目录1问题的提出 (4)2 理论综述 (3)3模型设定 (5)4数据的搜集 (5)5模型的估计与调整 (6)6结论 (15)参考文献: (16)1问题的提出改革开放以来，中国的教育事业取得了长足的发展，各项教育指标都较以往有了很大提高，受教育的人数也是逐年上升，文盲比例直线下降。
随着有知识、有文化的人数的不断增加，中国的经济也随之高速发展，众多毕业生们在各行各业上表现都十分出色，取得了一系列令人瞩目的成就。
从趋势上看，大学生人数将会持续上升。
根据中国高等教育发展计划（7月份）最新统计是2960万人。
并以每年1.3-1.6%速度扩招，2020年入学率能达到40%，高等教育在校学生能达到5000万。
我国第六次人口普查数据显示，全国31省份具有大学(指大专以上)文化程度的人口近1.2亿。
同第五次全国人口普查相比，每10万人中具有大学文化程度的由3611人上升为8930人，人数翻了一倍多。
这主要是因为我国高校从1999年开始大规模扩招。
美国学者马丁·特罗上世纪70年代曾经提出“高等教育发展三阶段说”：高等教育入学率达到适龄人口的15％，标志着从精英型进入到大众型，超过50％便进入普及型。
教育部曾指出，2008年全国各类高等教育在学人数达到2900万人，毛入学率达到23.3%。
中国高等教育规模居世界首位，已经进入大众化阶段的历史跨越。
近年来，很多学者在对教育、经济等方面做出了深入的研究，发现在校大学生数和普通高等学校数、总人口数二者存在着密切联系。
在本文站在前人的基础上，引用计量的方法，将二者综合起来对在校大学生数量变动的影响情况进行探讨，作者认为，在我国经济飞速发展的过程中，人均GDP的增长，对在校大学生的数量也存在着重要影响，因而本文将人均GDP引入该项目的实证研究分析。
2 理论综述本文主要对中国在校大学生总数（应变量）进行多因素分析（具体分析见下图），并搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。
在得到在校大学生总数与各主要因素间的数量关系后，据模型方程中的各因素系数大小，分析各因素的重要性，并找出影响在校大学生总数最大的因素。
影响在校大学生总数变动的主要影响因素如下图： 人口总数 ——这是影响在校大学生总数的一个重要因素 学校总数 ——这也是影响在校大学生总数的重要因素 人均GDP ——笔者认为这个因素同样重要（注：1.由于其他因素或是不好量化，或是数据资料难于查找，故为了分析的简便，这里仅用此三个因素来进行回归分析。
2.由于研究的是影响在校大学生的变动因素，因此学校总数指普通高等学校，不包括其他类别学校）3模型设定uX X X Y i ++++=0332211ββββ其中，Y —在校大学生总数（应变量） X1——我国总人口（解释变量） X2 ——普通高等学校总数（解释变量） X3 ——我国人均GDP （解释变量）注：有关模型的一些假定： （1）假定不考虑学生转学的影响。
（2）假定各统计量计算准确。
4数据的搜集采用中国1985年到2009年的时间序列数据，具体情况见下表年份 学生总数Y （万）总人口x1（万）学校总数x2（所）人均GDPx3（元）1985 170.3 105851 1016 857.82 1986 188.0 107507 1054 963.19 1987 195.9 109300 1063 1112.38 1988 206.6 111026 1075 1365.51 1989 208.2 112704 1075 1519.00 1990 206.3 114333 1075 1644.00 1991204.411582310751892.761992 218.4 117171 1053 2311.09 1993 253.6 118517 1065 2998.36 1994 279.9 119850 1080 4044.00 1995 290.6 121121 1054 5045.73 1996 302.1 122389 1032 5845.89 1997 317.4 123626 1020 6420.18 1998 340.9 124761 1022 6796.03 1999 413.4 125786 1071 7158.50 2000 556.1 126743 1041 7857.68 2001 719.1 127627 1225 8621.71 2002 903.4 128453 1396 9398.05 2003 1108.6 129227 1552 10541.97 2004 1333.5 129988 1731 12335.58 2005 1561.8 130756 1792 14185.36 2006 1738.8 131448 1867 16499.70 2007 1884.9 132129 1908 20169.46 2008 2021.0 132802 2263 23707.71 2009 2144.7 133474 2305 25575.48（资料来源： 2010年中国统计年鉴）5模型的估计与调整（1）建立工作文件夹，并输入上图数据（2）分别做散点图分析，并建立回归模型。
（其中：用Y表示普通高等学校在校学生总数，用X1表示我国总人口，用X2表示普通高等学校总数，用X3表示我国人均GDP，共三组），如下：从散点图的走势可知，普通高等学校在校学生总数与我国总人口呈正相关关系，普通高等学校在校学生总数与普通高等学校总数呈正相关关系，普通高等学校在校学生总数与我国人均GDP 呈正相关关系。
根据散点图显示的结果（Y 与X1、X2、X3呈现线性关系），建立回归模型如下：uX X X Y i ++++=0332211ββββ其中：Y i 表示普通高等学校在校学生总数，X1表示我国总人口，X2表示普通高等学校总数，X3表示我国人均GDP ，μ为干扰项。
（3）求回归方程在EViews 命令框中直接键入“LS Y C X1 X2 X3”,然后回车，可出现下图计算结果：参数估计所建立的回归方程为：Y=-2319.334+0.0112131X +1.1693742X +0.0153403X t=(-3.624436) (2.303587) (7.471732) (1.263419)2R =0.985195 r -2=0.9830814 F=465.8275 DW=1.069552（4）模型检验：1）经济意义检验：普通高等学校在校学生总数与我国总人口成正相关，与普通高等学校总数成正相关，与我国人均GDP成正相关，当普通高等学校总数、我国人均GDP不变时，我国总人口增加1单位，普通高等学校在校学生总数增加0.011213单位；当我国总人口、我国人均GDP不变时，普通高等学校总数增加1单位，普通高等学校在校学生总数增加1.169374单位；当我国总人口、普通高等学校总数不变时，我国人均GDP增加1单位，普通高等学校在校学生总数增加0.015340单位，符合现实意义。
2）经济计量检验①总体显著性检验（拟合优度和统计检验）：由回归结果可知，可决系数R2=0.985195，r-2=0.9830814与1十分接近，说明模型在整体上对数据的拟合优度很好。
②回归系数显著性检验F检验针对H0：β1=β2=β3=0，给定显著性水平α为0.05，在F分布表中查出自由（3，21）=3.07。
由于F=465.8275 >3.07,应拒绝原假设度3和21的临界值F0.05H0，说明回归方程显著，即我国总人口（X1），普通高等学校总数（X2），我国人）对（Y）普通高等学校在校学生总数有显著影响。
均GDP（X3t检验分别针对H0：βj=0（j=1，2，3），给定显著性水平α为0.05时，查t分布（21）=1.721。
对应统计量为2.303587，7.471732，表得自由度21的临界值t0.0251.263419，| t1 |，| t2 | >t0.025（21）=1.721,通过显著性检验，| t3 | <t0.025（21）=1.721所以未通过显著性检验。