不同學(xué)科本科生就業(yè)影響因素差異分析

1、    不同學(xué)科本科生就業(yè)影響因素差異分析    摘要：不同類型、不同學(xué)科本科生就業(yè)影響因素會存在差異。文章運(yùn)用logistic回歸模型，對某應(yīng)用型高校2015屆畢業(yè)生的整群隨機(jī)抽樣調(diào)查結(jié)果進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：學(xué)習(xí)成績和職業(yè)資格證書等對應(yīng)用型本科生就業(yè)產(chǎn)生顯著積極影響，不同學(xué)科存在一定差異：理工科本科生就業(yè)影響因素中學(xué)習(xí)成績和相關(guān)職業(yè)資格證書的優(yōu)勢更明顯，經(jīng)管類本科生就業(yè)影響因素中英語證書的優(yōu)勢更明顯。關(guān)鍵詞：本科生，就業(yè)，學(xué)科，影響因素大學(xué)生就業(yè)問題是近年來社會持續(xù)關(guān)注的熱點(diǎn)問題，這是因?yàn)椴徽搹亩唐谶€是長期看，都應(yīng)該解決好大學(xué)生就業(yè)問題。從短期看，

2、隨著高等教育從精英教育轉(zhuǎn)向大眾教育，大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)逐年增加，根據(jù)中宏數(shù)據(jù)庫：2006年中國高校畢業(yè)生377.5萬人，至2016年，高校畢業(yè)生達(dá)到765萬人。從長期看，一方面，隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動力從“要素投入”轉(zhuǎn)向“創(chuàng)新驅(qū)動”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將進(jìn)行調(diào)整、升級。不論是增長驅(qū)動力的轉(zhuǎn)變還是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級都對勞動力市場的人力資本提出了更高要求。這就要求高等教育更好發(fā)展，為此提供動力與支持。另一方面，盡管我國高等教育發(fā)展較快，但與世界發(fā)達(dá)國家還有一定的差距。根據(jù)世行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算：我國目前高等教育入學(xué)率大約相當(dāng)于日本1970年左右的水平，約相當(dāng)于韓國1985年左右的水平，約相當(dāng)于美國1960年

3、左右的水平。所以，從國際經(jīng)驗(yàn)看，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，未來中國高等教育需繼續(xù)穩(wěn)步發(fā)展。高等教育的發(fā)展就要求必須解決好大學(xué)生就業(yè)問題。不同學(xué)科的本科大學(xué)生就業(yè)影響因素可能存在差異。所以，本文主要分析應(yīng)用型本科中理工科、經(jīng)管類本科生就業(yè)影響因素及其差異，共包括五部分：引言、文獻(xiàn)綜述、數(shù)據(jù)及描述性分析、模型及經(jīng)驗(yàn)估計(jì)、研究結(jié)論及建議。一、大學(xué)生就業(yè)研究現(xiàn)狀近年來，學(xué)術(shù)界圍繞影響大學(xué)生就業(yè)因素的研究逐年增多：從中國知網(wǎng)檢索主題詞“大學(xué)生就業(yè)+影響因素”，19992005年的文獻(xiàn)共37篇，20062010年的文獻(xiàn)共409篇，2011年至今的文獻(xiàn)共1034篇。學(xué)者們從多方面多角度進(jìn)行研究，其中部分文獻(xiàn)主要研究高

4、校畢業(yè)生就業(yè)的影響因素，而且這些影響因素的重要性、顯著性在不斷發(fā)生變化。岳昌君、楊中超（2012）通過對2011年中國9個(gè)省份30所高校的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)：人力資本是影響大學(xué)生就業(yè)的重要因素；家庭、性別對大學(xué)生就業(yè)有顯著影響1。在此基礎(chǔ)上，岳昌君、張愷（2014）進(jìn)一步基于2013年中國21個(gè)省份30所高校的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，對高校畢業(yè)生的就業(yè)狀況的影響因素進(jìn)行分析，再次證明：性別、家庭狀況等背景因素是影響求職結(jié)果的重要因素；勞動力市場更加認(rèn)可反映群體差異的學(xué)歷、證書、學(xué)校類型層級等因素，而非反映個(gè)體差異的學(xué)習(xí)成績和求職努力程度2。喻名峰等（2012）通過梳理20012011年共10年的

5、研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生就業(yè)影響因素包括社會資本、人力資本、擇業(yè)觀念、就業(yè)儲備和就業(yè)政策等5個(gè)方面3。而鄧峰、孫百才（2014）基于20032011年全國高校畢業(yè)生就業(yè)狀況調(diào)查數(shù)據(jù)，使用多層線性交互分類模型，在已有研究基礎(chǔ)上加入高等教育結(jié)構(gòu)和教育質(zhì)量等因素對大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)的影響，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：學(xué)校類型對畢業(yè)生就業(yè)并沒有穩(wěn)定而顯著的作用；?？飘厴I(yè)生的就業(yè)形勢逐漸變好，本科生和研究生相對于?？粕木蜆I(yè)優(yōu)勢逐漸消失；高等教育的學(xué)科結(jié)構(gòu)對大學(xué)生就業(yè)具有顯著影響，工科的比人文社科學(xué)科和自然學(xué)科的更顯著，且隨著時(shí)間推移這種優(yōu)勢更加明顯；高等教育質(zhì)量對畢業(yè)生就業(yè)具有積極顯著影響，且隨著時(shí)間的推移這種作用逐漸加強(qiáng)

6、4。綜上所述，大學(xué)生就業(yè)的影響因素既有個(gè)體特征、人力資本等因素，又有社會資本、所屬學(xué)科、高校就業(yè)指導(dǎo)等外部因素。已有的研究成果為本研究得深入開展提供了豐富的理論視角和基礎(chǔ)。本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：（1）已有的研究包含了各類院校，既有985、211等學(xué)術(shù)型大學(xué)，也有普通應(yīng)用型高校，并且研究對象包括博士生、碩士生、本科生和?？粕?。但是不同類型、不同定位大學(xué)的本科生就業(yè)影響因素可能存在差異，所以本文在借鑒已有研究成果基礎(chǔ)上，主要分析普通應(yīng)用型本科大學(xué)生就業(yè)的影響因素。（2）不同學(xué)科（如：理工類、經(jīng)管類等）的本科大學(xué)生就業(yè)影響因素可能存在差異，因此本文進(jìn)一步分析不同學(xué)科本科生就業(yè)影響因素及

7、其差異。依據(jù)經(jīng)驗(yàn)估計(jì)結(jié)果有針對性提出改善就業(yè)的策略和建議，以期不斷提升畢業(yè)生的就業(yè)競爭力。二、數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計(jì)分析（一）問卷設(shè)計(jì)及調(diào)查對象的選取此次問卷的編制參考了大量文獻(xiàn)，主要借鑒岳昌君（2014）關(guān)于大學(xué)生就業(yè)方面的研究進(jìn)行調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)。調(diào)查問卷主要包括個(gè)體特征、人力資本、社會資本和高校方面等4個(gè)維度，共26個(gè)題目。本次調(diào)查于2016年35月進(jìn)行，因2016屆畢業(yè)生尚在找工作過程中，所以選取調(diào)查對象是某應(yīng)用型高校2015屆本科畢業(yè)生，覆蓋了理工、經(jīng)管和文史等學(xué)科的10個(gè)學(xué)院。根據(jù)各學(xué)院專業(yè)設(shè)置及人數(shù)情況按一定比例進(jìn)行整群隨機(jī)抽樣。同時(shí)，為了確保研究的有效性，問卷所收集信息是樣本2015年

8、7月畢業(yè)時(shí)的狀態(tài)信息。本次調(diào)查共發(fā)放問卷520份，回收有效問卷509份，問卷回收有效率為97.9%。（二）數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析1.性別的描述性統(tǒng)計(jì)分析。整體調(diào)查樣本中，男生282人，女生227人，總體的男女比例為55.4：44.6，性別比例相對均衡。其中，在理工類樣本中，男生217人，女生94人，男女比例為69.8：30.2。在經(jīng)管類樣本中，男生57人，女生107人，男女比例為34.8：65.2。在文史類樣本中，男生8人，女生26人，男女比例為23.5：76.5。2.多變量的多重對應(yīng)分析。采用多重對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方式，對樣本畢業(yè)去向進(jìn)行分析。本研究涉及的變量較多，不便于對每個(gè)變量都做多重對應(yīng)分析。參考

9、現(xiàn)有文獻(xiàn)和本次調(diào)查的數(shù)據(jù)結(jié)果，選用普遍具有顯著性影響的變量，包括父親職業(yè)、家庭人均年收入、母親教育、生源地、性別、學(xué)習(xí)成績、學(xué)院及英語資格證書等多個(gè)變量。結(jié)果如圖1所示。從圖1中可以看出：（1）畢業(yè)后更傾向于國內(nèi)升學(xué)的大學(xué)畢業(yè)生的特征如下：女生居多；經(jīng)管類、文史類居多；英語水平優(yōu)秀，處于六級及以上；學(xué)習(xí)成績優(yōu)秀，在班內(nèi)排名前25%；生源地為地級市、縣級市或縣城和鄉(xiāng)鎮(zhèn)、家庭收入正等偏下；母親教育為高中及以下的。這類學(xué)生的人力資本高，社會資本中等。（2）畢業(yè)后選擇出國或出境的大學(xué)畢業(yè)生的特征是：英語水平在四級以上；班內(nèi)排名中等，班內(nèi)排名25%50%；生源地為直轄市或省會，父親職業(yè)為管理技術(shù)職業(yè)，家

10、庭收入高，家庭人均年收入在50001元及以上，母親受教育程度高，即在本科及以上學(xué)歷。這類學(xué)生人力資本中等及以上，社會資本高。（3）畢業(yè)后選擇自主創(chuàng)業(yè)的大學(xué)畢業(yè)生的特征是：來自直轄市或省會；家庭收入中等、中等偏上，家庭人均年收入至少在10000元以上；班內(nèi)排名25%50%的；父母教育是大學(xué)學(xué)歷及以上，男生居多，理工居多。這類學(xué)生人力資本中等，社會資本中等偏上。（4）畢業(yè)后選擇自由職業(yè)的大學(xué)畢業(yè)生的特征是：就已有的數(shù)據(jù)來看，這類大學(xué)畢業(yè)生班內(nèi)排名后50%；沒有英語資格證書；直轄市或省會的居多，家庭收入中等偏高；男生居多，理科居多。這類學(xué)生人力資本較低。（5）畢業(yè)后確定單位的大學(xué)畢業(yè)生特征是：家庭人

11、均年收入處于中等水平；包括500110000元、1000120000元、2000150000元等；理工類、學(xué)習(xí)成績中等、有英語四級證書。確定單位的學(xué)生中，人力資本和社會資本趨于中等。（6）畢業(yè)后選擇靈活就業(yè)或其他暫不就業(yè)的大學(xué)畢業(yè)生的特征是：有英語四級證書；父母職業(yè)為非管理技術(shù)崗；生源地為縣級市或縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)，家庭人均年收入偏低，即30015000元，母親受教育程度偏低，在初中及以下。這類學(xué)生人力資本和社會資本偏低。（7）畢業(yè)后選擇待就業(yè)的大學(xué)畢業(yè)生的特征是：男性稍多；成績在班級排名后50%；家庭收入中等偏高，理工類，母親教育為初中學(xué)歷居多。這類學(xué)生的人力資本很低，社會資本也不高。（8）畢業(yè)后選

12、擇不就業(yè)擬升學(xué)的大學(xué)畢業(yè)生的特征：女生稍多；英語六級以上，經(jīng)管類，文史類，班內(nèi)排名前25%；生源地為地級市較多。這類學(xué)生的人力資本偏高，社會資本中等偏低。三、經(jīng)驗(yàn)估計(jì)及結(jié)果（一）經(jīng)驗(yàn)估計(jì)模型此次問卷調(diào)查中，畢業(yè)生的畢業(yè)去向包括：已確定單位、升學(xué)、出國或出境、自由職業(yè)、自主創(chuàng)業(yè)、靈活就業(yè)、不就業(yè)擬升學(xué)、待就業(yè)、其他暫不就業(yè)和其他等10類去向。依據(jù)岳昌君（2014）的定義，將“已確定單位、自主創(chuàng)業(yè)、自由職業(yè)和靈活就業(yè)”等四類歸為“已就業(yè)畢業(yè)生”。同時(shí)，因國內(nèi)升學(xué)、出國或出境的不在求職的行列，故將國內(nèi)升學(xué)、出國或出境、其他三類畢業(yè)去向的樣本剔除。在剔除“國內(nèi)升學(xué)、出國或出境、其他”三類樣本后，“已就

13、業(yè)”與“未就業(yè)”的整體畢業(yè)生總樣本量為425，其中，理工類樣本量為241，經(jīng)管類樣本量為127，文史類樣本量為57。研究采用logistic回歸模型，logistic回歸模型采用最大似然估計(jì)法對回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，而樣本最大似然估計(jì)能求出最有可能接近真實(shí)情況的估計(jì)值。最大似然估計(jì)在大樣本（大于500）中性質(zhì)維持的較好，在樣本規(guī)模等于100的條件下也可以接受5?？梢钥闯?，本研究中整體樣本能達(dá)到性質(zhì)維持較好的水平，理工類樣本和經(jīng)管類樣本規(guī)模能達(dá)到建模的標(biāo)準(zhǔn)，而文史類樣本量受限不建模。綜上所述，本研究適合選擇logistic回歸模型來做整體樣本、理工類和經(jīng)管類樣本的實(shí)證研究。logistic回歸模型為

14、：其中，因變量是大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)結(jié)果，取值為1和0（就業(yè)=1，未就業(yè)=0）。在logistic回歸模型里，p表示就業(yè)的概率，p/（1-p）表示就業(yè)的概率與未就業(yè)的概率的優(yōu)勢比，logistic（p）是就業(yè)的概率與未就業(yè)的概率的優(yōu)勢比的對數(shù)值。x是影響就業(yè)的各項(xiàng)因素，表示自變量影響畢業(yè)生就業(yè)與否的系數(shù)，大于0表示該因素對本科畢業(yè)生就業(yè)有積極的影響，小于0時(shí)則相反，表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。（二）變量定義及特征描述本研究將影響大學(xué)生就業(yè)的因素分為四類：個(gè)體特征、人力資本、社會資本、高校等因素。其中，個(gè)體特征包括：性別和民族等2個(gè)變量；人力資本包括：是否黨員、學(xué)生干部、學(xué)習(xí)成績、獎學(xué)金、英語/計(jì)算機(jī)/職業(yè)資格證

15、書和雙學(xué)位等10個(gè)變量；社會資本包括：家庭所在地、家庭人均年收入、父/母職業(yè)、父/母受教育程度和家庭社會關(guān)系的廣泛程度等8個(gè)變量；高校因素包括：是否參加學(xué)校招聘會、就業(yè)相關(guān)的課程與活動、就業(yè)政策等3個(gè)變量來反映。在問卷回收的原始數(shù)據(jù)中，大學(xué)生所在學(xué)院、父親職業(yè)、母親職業(yè)類別過多不利于建模，因此，大學(xué)生所在的學(xué)院根據(jù)所屬的類別劃分為理工類、經(jīng)管類和文史類；將父親職業(yè)和母親職業(yè)根據(jù)類別劃分為管理技術(shù)職業(yè)和非管理技術(shù)職業(yè)。具體各自變量定義如表1所示。（三）經(jīng)驗(yàn)估計(jì)結(jié)果及顯著性分析1.整體樣本的回歸結(jié)果及顯著性分析。本研究采用logistic二元回歸模型，自變量進(jìn)入模型的方式為向后逐步去除（似然比）方

16、法，運(yùn)用spss23.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。以整體樣本進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析，迭代至步驟7時(shí)，模型的正確百分比為85.4%，說明模型擬合較好。具體回歸結(jié)果如表2所示：從整體數(shù)據(jù)的回歸模型可看出，在影響樣本就業(yè)的各種因素中，最顯著的因素是人力資本中：學(xué)習(xí)成績和職業(yè)類資格證書。（1）學(xué)習(xí)成績方面：在其他因素相同的情況下，班內(nèi)排名前25%和班內(nèi)排名25%50%的大學(xué)生就業(yè)的優(yōu)勢比是排名后50%樣本的2.401倍和2.804倍。這說明學(xué)習(xí)成績對就業(yè)有積極的顯著影響。（2）職業(yè)資格證書方面：持有職業(yè)類資格證書的畢業(yè)生就業(yè)優(yōu)勢比是同等條件下沒持有職業(yè)類資格證書的畢業(yè)生的2.223倍，且顯著。也就是說在同

17、等條件下持有職業(yè)類資格證書的大學(xué)生的就業(yè)概率顯著更高。2.理工類樣本的回歸結(jié)果及顯著性分析。以理工類樣本進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析，迭代至步驟1時(shí)，模型的正確百分比為86.2%的水平，說明模型擬合效果較好。具體回歸結(jié)果如表3所示：從模型可看出，影響理工類大學(xué)生就業(yè)的最顯著的因素分別為：學(xué)習(xí)成績和職業(yè)類資格證書。（1）學(xué)習(xí)成績方面：發(fā)現(xiàn)在其他因素相同的情況下，班內(nèi)排名25%50%的大學(xué)生就業(yè)的優(yōu)勢比是同等條件下排名后50%的4.369倍，即在同等條件下班內(nèi)排名25%50%的大學(xué)生實(shí)際的就業(yè)可能性要高于班內(nèi)排名后50%的大學(xué)生。這一結(jié)論與已有研究結(jié)論陶達(dá)等（2015）的研究結(jié)論基本一致6。（2）

18、職業(yè)資格證書方面，持有職業(yè)資格證書的畢業(yè)生就業(yè)優(yōu)勢比是同等條件下沒有職業(yè)類資格證書的4.025倍。相比與整體樣本，這個(gè)優(yōu)勢比更明顯，即在同等條件下，對于理工類大學(xué)生持有相關(guān)職業(yè)資格證書更有助于就業(yè)。這可能是因?yàn)閷τ诶砉ゎ惍厴I(yè)生而言，相關(guān)職業(yè)資格證書能直接證明其就業(yè)能力。3.經(jīng)管類樣本的回歸結(jié)果及顯著性分析。以經(jīng)管類樣本來進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析，迭代至步驟9時(shí)，正確百分比為86.8%的水平，說明模型擬合效果較好。具體結(jié)果如表4所示：從模型可看出，對用型本科經(jīng)管類大學(xué)生就業(yè)有積極顯著影響的因素是英語證書。發(fā)現(xiàn)持有英語四級證書、英語六級及以上水平證書的大學(xué)生就業(yè)優(yōu)勢比分別是沒持有英語資格證書的

19、大學(xué)生的26.240倍和5.793倍。即在同等條件下經(jīng)管類本科生持有英語四、六級及以上水平證書的大學(xué)生實(shí)際的就業(yè)可能性高于沒持有英語證書的大學(xué)生。獎學(xué)金方面，研究發(fā)現(xiàn)：在其他因素相同的情況下，有獎學(xué)金的大學(xué)生就業(yè)的優(yōu)勢比是同等條件下沒有獎學(xué)金的0.016倍，即在同等條件下獲得獎學(xué)金的大學(xué)生相對于沒有獲得獎學(xué)金的大學(xué)生并沒有明顯優(yōu)勢。這可能主要是因?yàn)槟壳霸S多高校獎學(xué)金的評定中考試成績所占比重較大，而沒有直接體現(xiàn)出大學(xué)生的綜合素質(zhì)和能力7。四、研究結(jié)論及建議本文通過對某應(yīng)用型高校2015屆本科畢業(yè)生進(jìn)行整群抽樣調(diào)查，回收有效問卷509份，運(yùn)用logistic模型進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）對

20、整體樣本而言，人力資本方面的“學(xué)習(xí)成績和職業(yè)類資格證書”對樣本就業(yè)具有顯著積極影響，而其他個(gè)體特征（性別、民族等）、其他人力資本（而黨員、學(xué)生干部、獎學(xué)金、發(fā)表論文、雙學(xué)位等）、社會資本（生源地、戶籍類型、父母受教育年限、父母職業(yè)、家庭人均年收入、家庭社會關(guān)系等）、高校就業(yè)指導(dǎo)（學(xué)校招聘會、就業(yè)相關(guān)的課程和活動以及就業(yè)政策了解等）等方面因素均沒有對就業(yè)產(chǎn)生顯著影響；（2）對于理科類本科生，人力資本中的“學(xué)習(xí)成績和職業(yè)類資格證書”等對本科生就業(yè)產(chǎn)生顯著積極影響，且相比較整體樣本，理工類畢業(yè)生持有相關(guān)職業(yè)資格證書的就業(yè)成功概率更高；（3）對經(jīng)管類樣本而言，影響經(jīng)管類大學(xué)生就業(yè)的最顯著的因素是英語資

21、格證書等人力資本因素。根據(jù)本文的研究結(jié)果，筆者提出以下建議：首先，應(yīng)進(jìn)一步提升高等教育質(zhì)量，提升大學(xué)生人力資本。從研究結(jié)果看，人力資本對應(yīng)用型本科生就業(yè)有著顯著影響。隨著中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，勞動力市場的需求方面也將對人力資本提出更高要求。所以，高等教育特別是應(yīng)用型高校更應(yīng)根據(jù)勞動力市場需求變化不斷優(yōu)化學(xué)科、專業(yè)，同時(shí)應(yīng)根據(jù)市場需求設(shè)計(jì)專業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃，并通過教學(xué)改革不斷提升學(xué)生的人力資本，提升就業(yè)能力。其次，不斷完善高校就業(yè)指導(dǎo)工作。雖然從研究結(jié)果來看，學(xué)校對大學(xué)生提供的就業(yè)指導(dǎo)對學(xué)生的就業(yè)并不顯著，但是對大學(xué)生就業(yè)起到了積極輔助作用。并且應(yīng)用型高校的就業(yè)指導(dǎo)工作應(yīng)該做出如下轉(zhuǎn)變：（1）從“一般化”轉(zhuǎn)向“差異化、具體化”，即針對不同學(xué)科進(jìn)行差異化指導(dǎo)，就業(yè)指導(dǎo)的目的不在于包裝，而是教會學(xué)生學(xué)會把自己的知識、能力、性格特征等與勞動力市場需求（企業(yè)的任職資格要求）等更好地進(jìn)行匹配和呈現(xiàn)；（2）就業(yè)指導(dǎo)工作不僅僅是在最后就業(yè)階段，而是應(yīng)該貫穿大學(xué)四年；（3）就業(yè)指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)不僅僅局限