研究生教育质量影响因素的实证研究——基于研究生调查问卷的分析李树林，李平，房力明哈尔滨工程大学政策研究室，哈尔滨（150001）E-mail：liping@摘要：研究生教育质量问题是当前研究生教育工作中的重要关注点之一。
文章通过调查研究，采用定性与定量相结合的方法，对影响研究生教育教育质量的因素进行了实证分析，结论显示，导师队伍总体水平、研究生课程内容设置情况、学校实验室（电子阅览室）及各类实验设备情况、研究生教育管理水平、对研究生学位论文要求情况以及研究生生源质量等因素是影响高校研究生教育质量的关键因素。
关键词：研究生；教育质量；关键因素；调查研究1. 问题的提出我国研究生教育的发展已有百年的历史。
改革开放以来，特别是近十年来，研究生教育的数量和规模得到了急剧的扩张。
客观讲，这种超常规式的发展对推动社会的进步起到了积极的促进作用。
但与此同时，也带来了诸多的问题与矛盾，其中，研究生教育质量问题引起了更多的关注和探讨。
归纳一下这些探讨，大多是基于客观层面或针对培养环节中某些具体问题的研究，譬如，研究生教育管理体制问题，培养机制改革，培养目标与培养方案，师资队伍建设等等。
而对影响研究生教育质量的关键因素究竟是什么缺乏量化的分析与明确的界定，在一定程度上缺乏实证研究。
鉴于上述原因，本研究以某高校硕士研究生为研究对象，采用问卷调查方法，对影响研究生教育质量的因素进行相关调查和实证研究，目的通过这个研究能够引起对当前研究生教育质量状况的更多注意，从而对如何切实提高研究生培养质量提供科学的依据。
2. 数据收集和研究方法2.1 样本与数据本研究样本来自于某高校硕士研究生。
在进行调查之前，对问卷的形式与内容进行多次的分析和探讨，并召开研究生座谈会，对问卷进行测试和修正。
为保证被调研者客观、准确地填写问卷，研究者亲自到学生课堂、宿舍发放问卷，说明填写的要求和注意事项。
本次调查的范围涉及理、工、文、管等各个院（系）的硕士研究生，共发出问卷500分，实际收回有效问卷446份，回收率为89.2％。
其中一年级研究生占53.1%，二年级占46.9%。
研究生中具有本科学历的占97.6%，专科学历的占2.4%；“211工程”院校毕业的学生占74.6%，一般院校毕业的学生占24.7%，专科院校的占0.6%。
2.2 研究方法本研究的调查问卷共由28个问题项组成，涉及研究生自入学到毕业各培养环节，问卷采用Likert5级量表，将定性指标分成1～5个档次（很好、较好、一般、较差、很差），分别赋值为5、4、3、2、1五等。
为保证统计分析的有效性，在自变量的选择方面，去掉6个不含有量化级别的备选问题项（见表1的阴影部分），最后由21个问题项构成自变量，以V21（研究生教育质量总体状况）作为因变量，具体见表1。
本文根据此次调查的数据，运用社会统计分析软件SPSS13.0软件包，对研究生教育质量状况影响因素进行实证分析。
基本思路是：1．根据理论分析和小范围问卷调查、座谈的结果，设计并修正研究生教育质量影响因素问卷；2．在全校范围发放经过修正的问卷，得到所需数据；3．采用因子分析法进行因子处理；4．进行回归分析，判断影响研究生教育质量的关键因素。
3. 实证结果及解释3.1 因子分析结果因子分析法（Factor Analysis）主要是对指标过多而产生的变量间可能存在相关性问题进行处理。
KMO和Bartlett检验结果表明（见表2），Bartlett的值为2790.943，P<0.0001，相关矩阵不是一个单位矩阵；而KMO值为0.871，大于0.7，故可以考虑使用因子分析[1]。
表1 研究生教育质量影响因素指标体系指标序号指标内容V1 研究生生源质量V2 考研原因V3 报考学校的原因V4 实验室（电子阅览室）及各类实验设备V5 参与导师科研项目的机会V6 图书资料（含数据库资料）V7 校园网络资源情况V8 授课教师授课态度V9 授课教师授课方式V10 课程内容设置情况V11 导师队伍总体水平V12 对导师指导满意程度V13 导师掌握学科前沿的知识、能力和水平V14 导师的劣势V15 导师进行学术指导采用最多的方式V16 导师指导研究生的工作频率V17 导师指导研究生的数量V18 导师对研究生论文及业务的指导力度V19 学校对研究生答辩的要求V20 研究生做论文的态度V21 研究生教育质量总体状况V22 研究生教育中最关键的因素V23 实行研究生双导师制或导师组制V24 研究生教育管理水平V25 研究生培养实行末位淘汰制V26 研究生教育培养模式V27 研究生学位论文答辩前发表论文V28 学制由3年改为2年表2 KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy..871Approx.Chi-Square2790.943df 231 Bartlett's Test ofSphericitySig. .000 采用因子分析中的主成分分析法，从21个自变量中析出5个公因子，但从表3中可以看出，5个因子的方差贡献率仅仅达到54.147％，难以较好反映全部变量，这说明，运用因子分析法得到的5个因子在一定程度上反映了研究生教育质量状况的影响因素，但并不全面和客观。
因此，下面的回归分析仍然使用全部21个变量作为自变量。
3.2 多元线性回归模拟运行结果在本研究中，采用SPSS13.0版本中的Analyze-Regression-Linear Regression 进行回归分析[2]，在表1中选择“研究生教育质量总体状况（V21）”作为因变量，其他21项作为自变量，通过逐步回归法（Stepwise）进行变量筛选，并剔除不符合要求的解释变量，最终得到模型汇总（Model Sunmmary）、方差分析（ANOV A）、回归系数（Coefficients）、多重共线性诊断等表（如表4至表6所示）。
3.3 对模拟运行结果的检验与分析1．回归模型的产生经过逐步回归，7个变量进入会规模型（见表4），它们分别是：V11导师队伍总体水平，V10课程内容设置情况，V4实验室（电子阅览室）及各类实验设备，V24研究生教育管理水平，V27研究生学位论文答辩前发表论文，V1研究生生源质量，V6图书资料（含数据库资料）。
从一定意义上讲，7个因素对研究生教育质量可能具有一定的影响，但还需要进一步证明这种回归分析的有效性。
2．回归模型概要由表4中的模型7可以看出，复相关系数R为0.571、判定系数R2为0.326，调整以后的值（Adjusted R Square）R2为0.315，其值并不是很大，这说明进入回归模型中的第7个自变量对“研究生教育质量状况”有较弱的影响，同时，模型6与模型7的R2值相差仅为0.006，差距很小，因此，可以刨除模型7这一因素。
从表4中还可以看到，模型1的改变绝对值（F Change）为91.02，明显大于其他6个模型，这就说明，该模型的自变量“V11（导师队伍总体水平）”是因变量“研究生教育质量状况”很好的预测变量。
此外，Durbin-Watson即DW值为1.864，近似等于2，可以认为随即误差项是相对独立的，7个自变量之间不存在序列相关的问题。
3．模型的方差与F检验的结果从表5中的模型7可以看出，回归均方（Regression Mean Square）为86.922，剩余均方（Residual Mean Square）为0.422，F 值为29.41较大，说明自变量对因变量的解释力度较大。
显著性为0.000，由于显著性已达到0.01的水平，说明配合回归直线是有意义的，因变量“V21（研究生教育质量状况）”与6个自变量之间存在线性关系。
4．多重共线性诊断本次研究属于大样本调查，由回归产生的多重共线性诊断表显示，只有一项条件指数（condition Index）略大于15，其他都小于15。
另外，他们的特征值（Eigenvalue）都不为0，所以6个自变量之间不存在多重共线性。
表3 全部解释变量（Total Variance Explained）Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of SquaredLoadingsRotation Sums of SquaredLoadingsTotal% ofVarianceCumulative% Total% ofVarianceCumulative% Total% ofVarianceCumulative%1 5.915 26.885 26.885 5.91526.885 26.885 4.24919.315 19.3152 1.785 8.113 34.998 1.7858.113 34.998 2.72812.402 31.7173 1.704 7.747 42.745 1.7047.747 42.745 2.0809.454 41.1714 1.370 6.225 48.971 1.370 6.225 48.971 1.6627.553 48.7245 1.139 5.176 54.147 1.139 5.176 54.147 1.193 5.423 54.1476 .982 4.463 58.610Extraction Method: Principal Component Analysis.表4 模型汇总（Model Summary(h) ）Change StatisticsMode RRSquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimateRSquareChangeFChange df1df2Sig. FChangeDurbin-Waton1 .418(a) .174.172 .714 .174 91.0201431.000… … … … … … … ……… …6 .566(f) .320.310 .652 .017 10.7481426.0017 .571(g) .326.315 .650 .006 4.0171425.046 1.864表5 方差分析（ANOV A(h)）Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 46.444 1 46.444 91.020 .000(a)Residual 219.921 431 .510Total 266.365 432… … … … … … …7 Regression 86.922 7 12.417 29.410 .000(g)Residual 179.443 425 .422Total 266.365 4325．标准化残差标准残差直方图（图略）显示，正态曲线被加载在直方图上，残差服从于近似的正态分布。