統(tǒng)計092統(tǒng)計預(yù)測和預(yù)測課程論文

1、統(tǒng)計預(yù)測和決策論文統(tǒng)計預(yù)測部分歷年上市公司數(shù)量變化的聯(lián)系本文根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒-2011中1991-2011年統(tǒng)計數(shù)據(jù)（參見表1.1），試圖運用統(tǒng)計方法對中國上市公司數(shù)量與股票發(fā)行量及其籌資額的關(guān)系進(jìn)行分析和研究。分析一：多元線性回歸1 多元線性回歸模型的建立 首先，對1991-2011年中國上市公司數(shù)量與股票發(fā)行量及其籌資額（如表1.1所示）做多元線性回歸（2012年的數(shù)據(jù)作為檢驗性預(yù)測數(shù)據(jù)），其中：表示上市公司數(shù)量，分別表示A股發(fā)行量、H股和N股發(fā)行量、B股發(fā)行量、A股籌資額、H股和N股籌資額、B股籌資額。表1.1 1991-2011中國上市公司數(shù)量與股票發(fā)行量及其籌資額年 份股票發(fā)行量股票

2、籌資額上市公司數(shù)量（y）A 股（x1）H股，N股（x2）B 股（x3）A 股(x4)H股，N股(x5)B 股(x6)1991145.00 5.00 19925310.00 10.7550.00 44.09199318342.5940.4112.79276.4160.93389769.8910.4099.78188.7338.2719953235.3215.3810.9085.5131.4633.35199653038.2931.7716.05294.3483.5647.181997745105.65136.8825.10825.92360.00107.90199885

3、186.3012.869.90778.0237.9525.55199994998.1123.051.77893.6047.173.7920001088145.68359.267.101527.03562.2113.992001116093.0048.481182.1370.2120021224134.20157.54779.75181.992003128783.64196.791.00819.56534.653.542004137754.88171.511.53835.71648.0827.162005138113.80553.25338.131544.3820061434351.11936.

4、662463.703130.5920071550413.27223.977722.99957.1820081625114.9165.383457.75317.2620091718260.38155.585004.901073.1820102063561.33367.049606.312365.6220112342258.82108.375073.07741.12下面利用表1.1中1991-2011的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用SAS軟件進(jìn)行多元線性回歸（程序見附錄-程序1），得到多元線性回歸方差分析表（表1.2）和多元線性回歸參數(shù)估計表（表1.3）。表1.2 多元線性回歸方差分析表Analysis of V

5、ariance Sum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr FModel 6 3336922 556154 3.83 0.0261Error 11 1597956 145269Corrected Total 17 4934879表1.3 多元線性回歸參數(shù)估計表Parameter EstimatesParameter StandardVariable DF Estimate Error t Value Pr |t|Intercept 1 706.94786 178.62544 3.96 0.0022x1 1 -0.48022 2.25283 -0

6、.21 0.8351x2 1 3.14334 1.90548 1.65 0.1273x3 1 -78.57028 45.14361 -1.74 0.1096x4 1 0.17675 0.12287 1.44 0.1781x5 1 -0.77160 0.60163 -1.28 0.2260x6 1 15.27414 11.58450 1.32 0.2141由表1.2可知：自由度為6,11的F分布隨機變量大于3.83的概率為0.0261，因而線性關(guān)系是顯著的。由表可得多元線性回歸模型（式）： 但是由于檢驗結(jié)果中這六個自變量對應(yīng)的隨機變量大于其對應(yīng)值的概率均大于0.05（表1.3最后一列），只有常量

7、：這表明只有常數(shù)項的作用高度顯著，而這六個自變量的作用并不顯著。這說明該模型并沒有能很好的表示上市公司數(shù)量與不同股票發(fā)行數(shù)及籌資之間的多元線性關(guān)系，也就是說該模型不能用于預(yù)測。下面為了找出為題所在，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行多重共線分析。2 多重共線分析線性回歸模型自變量（包括常數(shù)項）線性相關(guān)，或近似線性相關(guān)的現(xiàn)象稱為共線性或多重共線性。用統(tǒng)計方法分析線性回歸模型自變量（包括常數(shù)項）是否線性相關(guān)，或者近似線性相關(guān)，這種統(tǒng)計分析稱為多重共線分析。由于多重共線性將導(dǎo)致估計量的方差和標(biāo)準(zhǔn)誤差增大，所以算的統(tǒng)計值將減小，從而導(dǎo)致多元線性回歸模型的準(zhǔn)確性受到較大的影響，最終導(dǎo)致模型預(yù)測結(jié)果與實際值出現(xiàn)較大的偏差。下

8、面我們將利用SAS對該問題進(jìn)行多重共線分析（程序見附錄-程序2），得到共線性分析表（表2.1）和條件指數(shù)及方差比例表（表2.2）。表2.1 共線性分析表Parameter Estimates Parameter Standard VarianceVariable DF Estimate Error t Value Pr |t| InflationIntercept 1 706.94786 178.62544 3.96 0.0022 0x1 1 -0.48022 2.25283 -0.21 0.8351 7.53924x2 1 3.14334 1.90548 1.65 0.1273 24.368

9、30x3 1 -78.57028 45.14361 -1.74 0.1096 12.75379x4 1 0.17675 0.12287 1.44 0.1781 6.04242x5 1 -0.77160 0.60163 -1.28 0.2260 25.37368x6 1 15.27414 11.58450 1.32 0.2141 12.29483表2.2 條件指數(shù)及方差比例Collinearity DiagnosticsCondition -Proportion of Variation-Number Eigenvalue Index Intercept x1 x2 x3 x4 x5 x61 4

10、.06864 1.00000 0.01141 0.00351 0.00111 0.00082499 0.00385 0.00113 0.000883832 1.88637 1.46863 0.00496 0.00168 0.00095151 0.00877 0.00294 0.00129 0.009503 0.71783 2.38076 0.00204 0.00993 0.00950 0.00011349 0.06714 0.00785 0.000321734 0.23530 4.15826 0.81626 0.01206 0.00005107 0.00802 0.01610 0.00346

11、0.020705 0.05157 8.88200 0.00851 0.74256 0.00040034 0.04315 0.58864 0.03954 0.070576 0.02774 12.11049 0.07907 0.22730 0.08584 0.66847 0.25723 0.02564 0.586907 0.01255 18.00770 0.07775 0.00295 0.90215 0.27066 0.06410 0.92109 0.31112表2.3 估計多重共線性的經(jīng)驗法則條件指數(shù)判斷結(jié)果自變量間有較弱多重共線性自變量間有較強多重共線性自變量間有高度多重共線性由表2.1中最后

12、一列的對應(yīng)變量方差膨脹因子可以看出：的方差膨脹因子接近10，而的方差膨脹因子均大于，甚至是遠(yuǎn)大于10，所以該問題的多重共線性是非常顯著的。由表2.2中的條件指數(shù)及方差比例和表2.3中的估計多重共線性的經(jīng)驗法則中相關(guān)數(shù)據(jù)的對照可知：1. 由于條件指數(shù)12.11049在區(qū)間（10,100）內(nèi)，因而存在較強的多重共線性，其對應(yīng)的方差比例中有兩個（0.66847,0.5869）大于50%，說明和是相關(guān)的；2. 由于條件指數(shù)18.0077在區(qū)間（10,100）內(nèi)，因而存在較強的多重共線性，其對應(yīng)的方差比例中有兩個（0.90215,0.92109）大于50%，說明和是相關(guān)的；為了解決多重共線性問題，我們選

13、用主成分回歸法進(jìn)一步對多元線性回歸模型進(jìn)行估計，從而建立更優(yōu)化的主成分回歸模型。3 主成分回歸模型的建立由于在回歸分析中常遇到自變量存在多重共線性問題，這樣進(jìn)行參數(shù)估計會導(dǎo)致較大方差。而選取自變量的主成分，他們是彼此正交的；用少量主成分做回歸，再將主成分化為原始變量這樣得到的回歸方程就不存在較大方差了。主成分回歸與逐步回歸作比較可知，主成分回歸的好處是所有變量都被計算，而逐步回歸會略去一部分自變量。下面我們用SAS對該問題作主成分回歸（程序見附錄-程序3），可以得到主成分回歸系數(shù)表（表3.1）。表3.1 主成分回歸系數(shù)Obs MODEL TYPE DEPVAR RIDGE PCOMIT RMS

14、E Intercept x1 x2 x3 x4 x5 x6 y 1 MODEL1 PARMS y . . 381.141 706.948 -0.48022 3.14334 -78.5703 0.17675 -0.77160 15.2741 -1 2 MODEL1 IPC y . 1 411.558 792.044 -0.25300 -0.01431 -40.1292 0.12210 0.23589 4.7003 -1由表的最后一行可見主成分回歸方法得到的回歸模型（式）： 4 檢驗性預(yù)測利用主成分回歸模型對2009年的上市公司數(shù)量進(jìn)行檢驗性預(yù)測，預(yù)測結(jié)果（由于實際情況中上市公司為整數(shù)，所以預(yù)測結(jié)

15、果取整數(shù)）、真實值以及預(yù)測值與真實值之間的比較（如表4.1所示）。表4.1 主成分回歸模型對2009年的上市公司數(shù)量進(jìn)行檢驗性預(yù)測預(yù)測年份實際值預(yù)測值絕對誤差相對誤差（%）20091718145721615.192分析二：時間序列平滑預(yù)測法一次移動平均法預(yù)測2012年上市公司的總數(shù)。2012年的上市公司總數(shù)應(yīng)該等于2011年的上市公司總數(shù)y2012=y2011=2342分析三：一次指數(shù)平滑法在平滑常數(shù)a分別為 0.1 0.3 0.9 下對2012年的上市公司總?cè)藬?shù)進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果如下表：指數(shù)平滑預(yù)測值年份數(shù)量a=0.1a=0.3a=0.9199114199253141414199318317.9

16、28.560.3199429134.4171.01180.81199532360.069118.269292.869199653086.3621150.9621344.76211997745130.7259236.7259554.72591998851192.1533341.1533788.15331999949258.038428.238938.83820001088327.1342516.93421086.33420011160403.2208620.82081273.62120021224478.8987710.89871406.89920031287553.4088798.208815

17、32.60920041377626.7679884.16791656.36820051381701.7911977.19111803.39120061434769.7121045.9121874.51220071550836.14081122.9411983.34120081625907.52671217.5272147.52720091718979.27411304.2742279.274201020631053.1471396.7472427.547201123421154.1321566.7322804.53220121272.9191741.3193146.519最后在三種不同的平滑水

18、平下得到的預(yù)測值差別很大，分別為1272.9191741.3193146.519根據(jù)實際的情況，應(yīng)該是3147跟符合現(xiàn)實的情況。結(jié)論與討論多元線性回歸分析在統(tǒng)計分析過程中是一種常用的方法。而對于該問題，在多元線性回歸模型的建立過程中發(fā)現(xiàn)除常數(shù)項以外的相關(guān)數(shù)據(jù)這六個自變量的作用并不顯著，由此建立模型的準(zhǔn)確性大受影響，不能很好地用于預(yù)測，從而需要對自變量進(jìn)行相關(guān)的分析，由于回歸分析中常遇到自變量存在多重共線性問題，所以筆者對數(shù)據(jù)進(jìn)行多重共線分析。通過多重共線分析發(fā)現(xiàn)該問題的自變量間多重共線性是非常顯著的，由于多重共線性將導(dǎo)致估計量的方差和標(biāo)準(zhǔn)誤差增大導(dǎo)致多元線性回歸模型的準(zhǔn)確性受到較大的影響，最終

19、導(dǎo)致模型預(yù)測結(jié)果與實際值出現(xiàn)較大的偏差，所以必須消除多重共線性。而消除多重共線性的常用方法之一就是進(jìn)行主成分回歸，由于在主成分回歸過程中選取自變量的主成分是彼此正交的，所以用少量主成分做回歸，再將主成分化為原始變量這樣得到的回歸方程就不存在較大方差了。所以筆者利用主成分回歸對該問題進(jìn)行改進(jìn)，。通過運用主成分回歸建立的中國上市公司數(shù)量與股票發(fā)行量及其籌資額的主成分回歸模型較好的建立了上市公司數(shù)量與A股發(fā)行量、H股和N股發(fā)行量、B股發(fā)行量、A股籌資額、H股和N股籌資額、B股籌資額之間的關(guān)系，能夠在相對誤差為15.192%的水平對2009年的上市公司數(shù)量進(jìn)行預(yù)測。參考文獻(xiàn)：1 國家統(tǒng)計局. 中國統(tǒng)計

20、年鑒-2010M. 北京：中國統(tǒng)計出版社, 20102 吳誠鷗, 秦偉良. 近代實用多元統(tǒng)計分析M. 北京：氣象出版社, 20073 門可佩, 張娜. 基于優(yōu)化灰色模型的江蘇農(nóng)村社會總產(chǎn)值預(yù)測J. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2009, 37(10)4 徐國祥. 統(tǒng)計預(yù)測與決策（第三版）M. 上海：上海財經(jīng)大學(xué)出版社, 20085 阮桂海. SAS統(tǒng)計分析實用大全M. 北京：清華大學(xué)出版社，2003統(tǒng)計決策部分高校研究生擴(kuò)招后提高教學(xué)質(zhì)量的探索與思考摘要:隨著社會高速發(fā)展對高素質(zhì)人才的需要，近年來，我國研究生教育規(guī)模增大，招生人數(shù)以每年30%的速度遞增，這樣難免會出現(xiàn)降低入學(xué)要求、入學(xué)后導(dǎo)師力量缺乏等方面

21、的問題。如何保證乃至進(jìn)一步提高研究生培養(yǎng)質(zhì)量成為擺在我們面前的一個重要的課題。本文從研究生培養(yǎng)過程、導(dǎo)師隊伍建設(shè)以及研究生管理制度等方面對該課題的研究提出了一些自己的見解。 高校研究生連續(xù)擴(kuò)招，既為高等教育大發(fā)展帶夾了新的契機，也給高等教育教學(xué)和人才培養(yǎng)工作。李來更大的壓力。當(dāng)前，社會各界普遍關(guān)心高等教育教學(xué)質(zhì)量問題。國家教育部、各省市和高校普遍重視教學(xué)工作，加大了教學(xué)投人力度，加強教學(xué)改革步伐，努力提高教育教學(xué)質(zhì)量。但同時，由于招生規(guī)?？偭康慕^對增長幅度大大超出了各種投人的增長幅度，不同程度地造成了教育資源供給不足、學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、教學(xué)管理滯后等問題。擴(kuò)招后提高教學(xué)質(zhì)量除了要不斷更新教學(xué)內(nèi)

22、容、調(diào)整課程結(jié)構(gòu)、改進(jìn)人才培養(yǎng)模式、加大教學(xué)投人外，還要從管理上多下功夫，充分調(diào)動人的主觀能動性，把教學(xué)質(zhì)量提高上去。一、當(dāng)前面臨的問題 1.學(xué)生素質(zhì)下滑 當(dāng)前日益擴(kuò)大的研究生群體中，正彌漫著是浮躁、功利、應(yīng)付的學(xué)風(fēng)。市場經(jīng)濟(jì)的沖擊、外部社會形形色色的誘惑，使部分學(xué)子心思難平。他們認(rèn)為讀研就是為了弄張好文憑，找個好工作;認(rèn)為別人都在讀研，自己不得已才讀研，能應(yīng)付畢業(yè)就是最好的了。 這樣一來，研究風(fēng)氣淡薄、思考能力下降，也隨之成為研究生教育的新問題。這已經(jīng)引起一些有識之士的普遍擔(dān)憂。認(rèn)為現(xiàn)在的博士研究生，只相當(dāng)于過去的碩士生;現(xiàn)在的碩士生相當(dāng)于過去的本科生。如此學(xué)風(fēng)，造就了一批缺乏真才實學(xué)、沒有

23、獨立見解的學(xué)生，他們動手能力弱，發(fā)展?jié)摿π?，?chuàng)新意識差，工作能力不強，走向社會后的表現(xiàn)可能還不如一個優(yōu)秀本科生。碩士學(xué)位本身已不再是學(xué)術(shù)有造詣的標(biāo)志，而僅僅意味著能過上一種收益可觀的生活。這無疑是高等教育的退化和悲哀。不幸的是這正在今天中國的某些地方和某些人身上變成現(xiàn)實。這樣培養(yǎng)出的人，又怎能適應(yīng)現(xiàn)代社會的競爭和挑戰(zhàn)，怎能擔(dān)當(dāng)研究和創(chuàng)新的重任? 2.學(xué)位論文質(zhì)量不容樂觀 學(xué)位論文作為研究生教育的重要組成部分和研究生教育的總結(jié)性成果，其質(zhì)量綜合反映了研究生教育的水平和質(zhì)量。從各方面了解的情況看，研究生學(xué)位論文的質(zhì)量的確不容樂觀。 影響學(xué)位論文質(zhì)量的原因是多方面的，生源優(yōu)劣、課程設(shè)置、導(dǎo)師水平以及

24、教學(xué)管理等研究生培養(yǎng)過程中各個環(huán)節(jié)的質(zhì)量，都會作用于學(xué)位論文并在論文中反映出來?！暗?，造成論文注水的最直接原因，是目前研究生培養(yǎng)實際上的嚴(yán)進(jìn)寬出。出門容易進(jìn)門難，培養(yǎng)環(huán)節(jié)缺乏有力的制度約束和質(zhì)量監(jiān)控，研究生的淘汰率幾乎是零?！北本煼洞髮W(xué)的一位教授這樣分析，在國外研究生培養(yǎng)的論文環(huán)節(jié)非常嚴(yán)格，要以導(dǎo)師的名譽做擔(dān)保，而我國由于沒有制度的約束，論文質(zhì)量的高低對學(xué)生和導(dǎo)師都沒有壓力。答辯委員大多數(shù)由導(dǎo)師甚至學(xué)生本人去找，論文答辯在某種程度上流于形式，有時一上午就能舉行幾場答辯。一位今年剛剛拿到碩士學(xué)位的研究生說，論文答辯無法通過的情形非常少，如果有的話，只有3個原因:一是導(dǎo)師真敢對自己下手;二是學(xué)

25、生的觀點與導(dǎo)師相悖;三是論文實在太差，有明顯的抄襲。答辯時不讓學(xué)生通過的導(dǎo)師越來越少，以至于發(fā)展到誰若這樣做，就會落下罵名。而那些以心慈手軟著稱的導(dǎo)師則到處被爭搶 3.導(dǎo)師 研究生數(shù)量的增加在導(dǎo)師方面催生了兩方面的問題。 首先，研究生數(shù)量的增加使每個導(dǎo)師所帶學(xué)生的人數(shù)增加。部分導(dǎo)師，主要是出名的導(dǎo)師，所帶的學(xué)生較多，而且由于工作太忙，只能抽出很少的時間來培養(yǎng)學(xué)生，這本來就是一個老問題了?，F(xiàn)在隨著擴(kuò)招，這個問題更加突出。說是導(dǎo)師，其實也就是掛個名，其學(xué)生的培養(yǎng)一般都交給所在課題組的其他老師“代培”了。 其次，導(dǎo)師隊伍的平均素質(zhì)有所下降。各學(xué)校為盡量滿足研究生教育的需要，降低了碩士生、博士生導(dǎo)師的

26、遴選標(biāo)準(zhǔn)，許多按以前標(biāo)準(zhǔn)看來并不符合導(dǎo)師標(biāo)準(zhǔn)的老師成為導(dǎo)師。這就帶來了導(dǎo)師水平不高無法給學(xué)生較高水平的指導(dǎo)、導(dǎo)師課題不夠無法為學(xué)生的研究提供有力的經(jīng)濟(jì)支持等問題。二、提高研究生質(zhì)量的措施 經(jīng)過多方調(diào)研并結(jié)合我校實際筆者認(rèn)為，要想提高研究生的培養(yǎng)質(zhì)量，需要從以下幾方面人手。1.改進(jìn)培養(yǎng)過程，突出研究生培養(yǎng)特色 規(guī)范培養(yǎng)過程對保證培養(yǎng)質(zhì)量起著十分重要的作用。對此要特別注意以下幾點: 首先，研究生培養(yǎng)方案的制定和課程設(shè)置都要服從于研究生的培養(yǎng)目標(biāo)。根據(jù)學(xué)科、專業(yè)的發(fā)展前沿，確定讓研究生掌握哪些理論基礎(chǔ)、開設(shè)哪些課程。碩士生的課程體系應(yīng)該按一級學(xué)科要求制定培養(yǎng)方案、設(shè)置課程，拓寬培養(yǎng)門徑，擴(kuò)大學(xué)生知識

27、面，打?qū)嵒A(chǔ)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步應(yīng)鼓勵教師開設(shè)內(nèi)容新穎、具有足夠的寬廣度和前瞻性的課程C還應(yīng)該重視聘請有實踐經(jīng)驗的企業(yè)、公司和兄弟院校的專家來開設(shè)新的課程，包括引進(jìn)國外的優(yōu)秀教師、教材和先進(jìn)的教育方法?，F(xiàn)在的問題是學(xué)校有些課程設(shè)置不是從學(xué)科和專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)所需的知識結(jié)構(gòu)出發(fā)，而是取決于現(xiàn)有教師的能力，會什么就教什么，許多課程是很早以前設(shè)置的，已經(jīng)不適應(yīng)當(dāng)前的需要，對此授課老師和學(xué)生都頗有怨言。 其次，要加強學(xué)術(shù)交流，營造創(chuàng)新氛圍。要建設(shè)國內(nèi)一流強校，培養(yǎng)一流學(xué)生，必須有一流的學(xué)術(shù)氛圍。廣泛開展學(xué)術(shù)交流，鼓勵學(xué)生參加多種多樣的學(xué)術(shù)活動，聆聽國內(nèi)外知名專家的學(xué)術(shù)報告，不僅能使研究生了解本領(lǐng)域的前

28、沿問題，提高其專業(yè)水平和表達(dá)能力，而且可以開闊研究生的眼界、拓寬研究生知識面。在學(xué)術(shù)活動中提倡和鼓勵研究生提問，形成一種交互式的開放環(huán)境，是提高學(xué)生從事科學(xué)研究的興趣、萌發(fā)和完善創(chuàng)新思想的重要途徑。在課題組內(nèi)的學(xué)術(shù)討論可使導(dǎo)師了解、把握學(xué)生的科研工作進(jìn)展，使學(xué)生有緊迫感，并能啟發(fā)、引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注學(xué)科前沿和研究熱點，使有不同背景的學(xué)生可以互相交流和借鑒，能夠從不同視角審視自己的科研工作。學(xué)術(shù)活動的作用是單純的課程學(xué)習(xí)和學(xué)位論文研究所不能替代的。 再次，要高度重視選題。研究生選題質(zhì)量面臨的第一個問題應(yīng)該是整個研究生群體的培養(yǎng)結(jié)構(gòu)。調(diào)整培養(yǎng)結(jié)構(gòu)需要很多方面的努力，如學(xué)位點的設(shè)置、院系管理模式和學(xué)位管理

29、的組織體系之間的關(guān)系處理、導(dǎo)師的研究方向的不斷更新、對調(diào)整學(xué)科結(jié)構(gòu)有重大影響的資金投人政策等。從更為宏觀的層面來看，只有培養(yǎng)的結(jié)構(gòu)符合當(dāng)代科技發(fā)展、國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會發(fā)展需求及遵守科學(xué)本身發(fā)展規(guī)律，整個研究生群體的培養(yǎng)質(zhì)量才是高的。就一個具體課題而言，高水平的選題是高水平論文的基本前提，確定學(xué)位論文題目是導(dǎo)師發(fā)揮指導(dǎo)作用的最重要的一個環(huán)節(jié)。確定論文課題，首先，選擇的課題要為學(xué)生留有相當(dāng)?shù)膭?chuàng)造空間;其次，課題應(yīng)該或者具有重要的學(xué)術(shù)意義，或者具有工程和開發(fā)應(yīng)用的價值;第三，課題要在規(guī)定的時間、給定的研究條件下可以完成。在滿足這三個條件下，導(dǎo)師還要把獲得創(chuàng)新成果的機會留給學(xué)生。在我們國家目前的條件下

30、，選題的困難也許更多，因為導(dǎo)師必須把招生、經(jīng)費和課題或多或少同步解決。但往往是構(gòu)思好了課題沒有經(jīng)費，有了經(jīng)費招不到優(yōu)秀的學(xué)生，招收進(jìn)來新生后又沒有課題。 2.進(jìn)一步加強導(dǎo)師隊伍建設(shè) 培養(yǎng)高質(zhì)量的研究生，導(dǎo)師是關(guān)鍵。導(dǎo)師對研究生培養(yǎng)質(zhì)量起著舉足輕重的作用，如何得證導(dǎo)師隊伍的質(zhì)量是保證研究生培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵。 首先，導(dǎo)師要端正觀念，把培養(yǎng)人放在第一位。導(dǎo)師不僅在業(yè)務(wù)上，而且要在思想上關(guān)心研究生，要為人師表。本科生接觸的老師多，但接觸每個老師的時間比較短，研究生和他的導(dǎo)師則是有非常頻繁而深人的接觸，導(dǎo)師的行為、思維方式、道德規(guī)范都會影響到研究生。導(dǎo)師學(xué)風(fēng)不正就會誤人子弟。導(dǎo)師要防止把研究生單純當(dāng)成勞動

31、力，要努力為他們提供較好的科研工作條件。學(xué)校、院系和導(dǎo)師都要以積極的態(tài)度改善研究生的工作條件。學(xué)校的課題組應(yīng)為研究生創(chuàng)造良好的工作條件。 其次，要注重導(dǎo)師隊伍的可持續(xù)發(fā)展。 所謂研究生導(dǎo)師隊伍發(fā)展的持續(xù)性是指要把當(dāng)前的發(fā)展與未來的發(fā)展結(jié)合起來，要把導(dǎo)師隊伍建設(shè)的未來發(fā)展的可能性作為制定當(dāng)前導(dǎo)師隊伍建設(shè)和發(fā)展戰(zhàn)略的前提。其涵義就是指導(dǎo)師隊伍建設(shè)在整個學(xué)校大系統(tǒng)中始終保持活力和生機。筆者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)從以下幾個方面人手:第一，要解決研究生導(dǎo)師隊伍“近親繁殖”問題。實行固定編制與流動編制相結(jié)合、導(dǎo)師和副導(dǎo)師相結(jié)合的用人機制。第二，要樹立管理、引導(dǎo)研究生導(dǎo)師隊伍建設(shè)主動適應(yīng)市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本思路;樹立市場觀

32、念、開放觀念、競爭觀念;調(diào)整利益分配，增強對人才的吸引力和凝聚力。導(dǎo)師隊伍管理的新模式的出現(xiàn)，必然涉及管理和運行機制的建設(shè)。要建立競爭機制、激勵機制和淘汰機制，使導(dǎo)師能各盡其才，各得其所，實現(xiàn)資源的合理配制。第三，就是建立吸引、選拔培養(yǎng)優(yōu)秀人才的評價機制。通過采取這些措施，使研究生導(dǎo)師隊伍呈現(xiàn)出一派生機和活力，保持自身的持續(xù)發(fā)展，更好地為經(jīng)濟(jì)與社會的可持續(xù)發(fā)展服務(wù)。再次，要注意指導(dǎo)方法。導(dǎo)師的指導(dǎo)方法沒有一個統(tǒng)一的模式。一個導(dǎo)師指導(dǎo)不同的學(xué)生也可能需要不同的方式。但是，總的說來，要引導(dǎo)研究生把本科生時以聽課、考試為主的學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)變到獨立思考、追求創(chuàng)新的研究生模式上來。 “導(dǎo)師”廣義的概念可以是一個人，也可以是“雙導(dǎo)師”，還可以是一個指導(dǎo)小組。要鼓勵和提倡跨學(xué)科培養(yǎng)研究生，對跨學(xué)科培養(yǎng)研究生要從人學(xué)考試到培養(yǎng)過程等環(huán)節(jié)制定相應(yīng)的