描述性统计与对比还不能解释说明农村大学生和城镇大学生家庭高等教育负担比差异的影响因素及各因素的影响程度，因此，有必要采用多元回归分析方法进一步研究。

在多元回归分析中，自变量“家庭可支配收人”为定距变量可直接引人，学生个人人口统计学变量和家庭背景变量都属于定类或定序变量，需要先将其转换为虚拟变量才能引人线性回归模型中，这里使用最小二乘法(OLS)估计回归模型参数。进人模型的7个变量分别为：家庭可支配收人、专业类别、情感状态、兼职情况、父亲受教育程度、母亲受教育程度、家庭经济来源主要承担者的职业类型，而学生性别、年级等控制变量均未通过显著性检验，故没有呈现(如表9所示)。

表9中的模型(1 ),(2)基于农村大学生样本，模型(3)、(4)基于城镇大学生样本，模型(5)、(6)基于总样本并同时引人学生来源地变量。上述h个回归模型分别控制了父亲受教育程度或母亲受教育程度，回归结果显示，各模型的有效解释率或拟合优度介于37.707o}77.fi%之间，F统计量的显著性概率值均小于0.001，且多重共线性诊断统计量表明不存在严重多重共线性问题，总体上看，各个回归模型的拟合程度满足要求，具有统计学意义。进一步分析发现不同因素对大学生家庭高等教育负担比的影响呈现不同特征

第一，“家庭可支配收人”变量对城乡大学生家庭高等教育负担比有最显著影响。其回归系数均显著为负，表明随着家庭可支配收人的增加，大学生家庭高等教育负担比随之下降，其中，农村家庭可支配收人增加对降低高等教育负担比的影响更大。

第二，大学生“情感状态”因素有显著影响。恋爱中的农村大学生的家庭高等教育负担比显著高于单身的农村大学生家庭，这可能与谈恋爱的农村大学生需要更多额外支出有关；与此相反，恋爱中的城镇大学生家庭高等教育负担比显著低于单身的城镇大学生，这可能与谈恋爱的城镇大学生自身家庭经济条件比较优越有关，在校额外支出对其家庭可支配收人的影响微不足道不过，总体上看，恋爱中的大学生给家庭带来的高等教育负担要明显高于仍处于单身的大学生。

第三，农村或城镇家庭中“母亲受教育程度” 影响要比父亲更加显著，只是影响的方向和程度有所不同。在家庭可支配收入不变的情况下，对于农村家庭来说，母亲受教育程度越高，其家庭高等教育负担越重。这验证了家长受教育程度越高，越会重视教育和尽力满足子女教育需求，更倾向于为子女受教育支出更多的情况‘“〕，而且有研究发现母亲的影响更大。对于城镇家庭来说，母亲具有高中及以上受教育程度的家庭，其家庭高等教育负担比要比受教育程度更低的家庭更低。造成这种反向差异的原因可能来自两方面：一是城镇母亲受教育程度越高，越具有多元化资本(已有经验实证研究表明我国城镇地区的女性教育回报显著高于男性，这对减少或节省子女在读期间的显性支出具有重要作用，在不考虑隐性教育支出的情况下，子女显性教育支出的减少使得家庭高等教育负担比的估值降低；二是调查数据存在误差，具有高受教育程度的农村母亲样本并不多，本身不足以很好地解释模型。父亲受教育程度对农村或城镇家庭高等教育负担比的影响并不显著。不过，基于不分学生来源地的全样本回归结果显示，总体上看，父亲或母亲的受教育程度与家庭高等教育负担的关系并不大。

第四，大学生“兼职情况”和“来源地”等特征对高等教育负担比也有显著影响。农村大学生在学兼职工作对降低家庭高等教育负担具有显著作用，但是对于城镇大学生来说，是否兼职的影响却不显著。从全样本回归结果来看，“学生来源地”这一特征变量对家庭高等教育负担比的影响非常显著，与城镇大学生相比，农村大学生家庭高等教育负担更重，在控制了其他主要影响因素之后，城乡大学生家庭高等教育负担比仍然存在显著差异。

与模型(2)相比，模型(6)增加“学生来源地”变量之后，“专业类别”、“母亲受教育程度”以及“家庭经济来源主要承担者的职业类型”等变量的回归系数显著变小，甚至由显著变为不显著，说明城乡区域差异对大学生家庭高等教育负担比的影响十分显著。