大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)工資影響因素的線性回歸分析

曹文方

（浙江工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 紹興 312000；華東理工大學(xué) 理學(xué)院，上海 200237）

大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)工資影響因素的線性回歸分析

曹文方

（浙江工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 紹興 312000；華東理工大學(xué) 理學(xué)院，上海 200237）

以上海某高校畢業(yè)生就業(yè)月工資收入為研究對象，采集了1267個數(shù)據(jù)樣本，建立線性回歸模型，對影響工資收入的性別、民族、政治面貌、生源所在地、就業(yè)所在地、就業(yè)單位的性質(zhì)和所在學(xué)校的院系等因素進行了分析，得出了相應(yīng)的結(jié)論.

工資；虛擬變量；OLS回歸

1 引言

大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)問題一直受到社會的廣泛關(guān)注，畢業(yè)上崗就業(yè),從某種意義上講,是學(xué)校整個教學(xué)過程的結(jié)束,是學(xué)校教學(xué)質(zhì)量好與壞以及學(xué)校能否持續(xù)發(fā)展的反映.就現(xiàn)階段而言，我國大學(xué)畢業(yè)生對個人薪酬的期望值與實際工資水平還存在很大的落差.畢業(yè)生的學(xué)校、專業(yè)、性別、家庭背景等客觀條件與行業(yè)選擇、地區(qū)選擇等主觀因素交織在一起[1]，使得大學(xué)生們對于就業(yè)的薪酬期望很難達到理性的價值判斷.我們以某高校大學(xué)本科生為研究對象，采集了1267個數(shù)據(jù)樣本，以分析性別、民族、生源所在地、就業(yè)所在地、是否黨員、就業(yè)單位的性質(zhì)和所在學(xué)校的學(xué)院等因素對薪酬的影響程度為目的，建立線性回歸模型.

2 多元線性回歸模型

假設(shè)隨機變量y與m（≥2）個自變量x1,x2,…，xm之間存在相關(guān)關(guān)系，且滿足

即 y~N（β0+β1x1+β2x2+…+βmxm，σ2）.其中 β0，β1，β2，…，βm，σ2是與 x1，x2，…，xm無關(guān)的未知參數(shù)，ε~N（0，σ2）是表示誤差的隨機變量，稱式（1）為m元理論線性回歸模型[2].可以寫成矩陣形式為Y=Xβ+ε

多元線性回歸，就是要求出 β0，β1，β2，…，βm的估計值β贊0，β贊1，β贊2，…，β贊m，使得回歸方程y贊=β贊0+β贊1x1+β贊2x2+…+β贊mxm能夠盡可能精確地將自變量x1,x2,…，xm與因變量y之間的統(tǒng)計相關(guān)關(guān)系表達出來.

最小二乘(OLS)法的原理是求殘差（誤差項的估計值）平方和最小.可以求得β贊=(X’X)-1X’Y,因為X的元素是非隨機的，(X’X)-1X是一個常數(shù)矩陣，則β贊是Y的線性組合，為線性估計量[3].

3 畢業(yè)生工資與影響因素的回歸分析

這里我們以上海某高校畢業(yè)生的就業(yè)薪酬為研究對象，抽取1267名學(xué)生為樣本來進行畢業(yè)生就業(yè)薪酬的影響因素分析.可能影響畢業(yè)生薪酬的因素有很多，這里我們對抽取的1267名學(xué)生分別考慮性別（XB）、民族（MZ）、是否共產(chǎn)黨員（DY）、生源所在地（SYD）、就業(yè)所在地（JYD）、就業(yè)單位的性質(zhì)（國有企業(yè)（DW1），三資企業(yè)(DW2)，中小企業(yè)(DW3)，事業(yè)單位(DW4)）和所在學(xué)校的院系（資源與環(huán)境工程學(xué)院（XY1），藝術(shù)設(shè)計與傳媒學(xué)院（XY2），藥學(xué)院（XY3），信息科學(xué)與工程學(xué)院（XY4），外國語學(xué)院（XY5），生物工程學(xué)院（XY6），社會與公共管理學(xué)院（XY7），商學(xué)院（XY8），理學(xué)院（XY9），機械與動力工程學(xué)院（XY10），化學(xué)與分工工程學(xué)院（XY11），化工學(xué)院（XY12），材料科學(xué)與工程學(xué)院（XY13））對薪酬的影響，運用逐步回歸方法[4]，從而分析出在這些變量中哪些對畢業(yè)生的薪酬影響是顯著的，而哪些不是顯著的.

將變量以虛擬變量取代，分別取值為1或0，在Eviews環(huán)境下，用OLS回歸得到如下表1回歸結(jié)果[5].

從表1中的數(shù)據(jù)可以看出，R2的值很小，說明方程的擬合效果不好，所得出的系數(shù)存在很大的不合理性，對變量不能進行合理的解釋.

觀察其殘差分布圖，如圖1所示.

表1 OLS分析結(jié)果1

從圖中可以看出，其殘差主要分布在-1000到1000之間，去除不合理的數(shù)據(jù)，重新整理得到1074個數(shù)據(jù).再運用eviews軟件繼續(xù)分析，得出結(jié)果見表2.

從表2中的數(shù)據(jù)可以看出，R2的值較之前有較大的提高，說明方程的擬合效果較好，但從相伴概率最后一列中我們發(fā)現(xiàn)，有些系數(shù)的相伴概率偏大，因此方程存在一定的不合理性，暫且不對參數(shù)進行解釋說明.在此，我們對相伴概率偏大，t值偏小的變量與以去逐步去除（DW1，DW3，MZ,XY5，XY10）.再運用eviews軟件繼續(xù)分析，運用相同的辦法，發(fā)現(xiàn)其殘差主要分布在-500到500之間，去除不合理的數(shù)據(jù)，重新整理得到530個數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)變量XY1、XY11、XY12系數(shù)的相伴概率偏大，將這些變量去除，用eviews軟件繼續(xù)分析，得出結(jié)果見表3.

表2 OLS分析結(jié)果2

從表3中的數(shù)據(jù)可以看出，R2的值0.614133比較理想，說明方程的擬合效果較好，各個變量的相伴概率數(shù)據(jù)較好，對變量能進行合理的解釋.

對應(yīng)回歸系數(shù)的條形圖見圖2.

此模型研究的是大學(xué)生畢業(yè)工資由哪些因素決定，通過上面的方程，我們可以知道，大學(xué)生畢業(yè)工資主要由性別、是否共產(chǎn)黨員、就業(yè)單位的性質(zhì)和所在學(xué)校的院系所決定：

表3 OLS分析結(jié)果3

（1）在同等條件下，黨員的月平均工資比非黨員高125元.

（2）在同等條件下，男性的月平均工資比女性高589元.

（3）在同等條件下，在三資企業(yè)工作的學(xué)生的月平均工資比在其它單位工作的學(xué)生高1178元；

（4）按所在學(xué)院分類，工資最高的是材料科學(xué)與工程學(xué)院，其次是生物工程學(xué)院和理學(xué)院.

4 結(jié)果分析

由民族、生源所在地、就業(yè)所在地對大學(xué)生畢業(yè)工資沒有顯著的影響，黨員、性別對大學(xué)生畢業(yè)工資影響較小，就業(yè)單位的性質(zhì)、所在學(xué)校的院系對工資有顯著影響的結(jié)論可知：現(xiàn)行國家工資政策對大學(xué)生還是比較公平的，沒有性別、民族和生源所在地的歧視，大學(xué)生畢業(yè)工資的高低主要由學(xué)生所學(xué)的專業(yè)和就業(yè)單位的性質(zhì)所決定.

通過這些分析，可以給學(xué)生為自己的求學(xué)生涯和就業(yè)提供一個導(dǎo)向.考慮到畢業(yè)時的就業(yè)問題，學(xué)生在大學(xué)入學(xué)時選專業(yè)就應(yīng)該更加謹(jǐn)慎，因此該模型能為學(xué)生選擇專業(yè)提供一定的依據(jù)，同時學(xué)生也可以多選學(xué)些容易就業(yè)的課程；在三資企業(yè)工作的月平均工資明顯高于其他性質(zhì)的單位，所以學(xué)生在就業(yè)時可以多關(guān)注企業(yè)的性質(zhì).

另一方面，可以給學(xué)校的專業(yè)招生數(shù)量和就業(yè)重視方向提供一個依據(jù).為了提高學(xué)生就業(yè)率，學(xué)校可以多開設(shè)一些易就業(yè)的專業(yè)，或者是提高易就業(yè)專業(yè)的招生人數(shù)，在學(xué)生學(xué)習(xí)的過程中，學(xué)校也可以開設(shè)第二學(xué)位課程，使得相對冷門專業(yè)的學(xué)生可以選擇同時學(xué)習(xí)其它專業(yè)課程，使就業(yè)更具有競爭力.該模型也很好的告訴我們哪些專業(yè)易于就業(yè)，因此學(xué)校的就業(yè)部門可以及時發(fā)現(xiàn)問題，從而更好的解決問題.

〔1〕陸建民，萬仁孝.性別差異與決定大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)收入主要因素[J].中國人口科學(xué)，2002(6):29-34.

〔2〕邰淑彩,孫韞玉,何娟娟.應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計（第二版）[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2005.

〔3〕高惠璇.統(tǒng)計計算[M].北京:北京大學(xué)出版社,1995.

〔4〕胡敏.高校教師工資影響因素分析[J].統(tǒng)計與信息論壇，2003,18(5):72-76.

〔5〕高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社，2006.

F550

A

1673-260X（2010）02-0093-03