裴 菁
(上海理工大學就業指導中心,上海200093)
自高校擴招以來,大學生就業的相關問題成為人們關注的熱點。上海市作為我國政治、經濟和文化中心,畢業生流入量在全國范圍內都是相當高的,由此引發的社會現象和問題也屢見不鮮。那么,上海市目前能否容納一直在攀升的高校畢業生流入量和對此應該采取什么措施都值得分析和研究[1]。一方面,非上海市生源高校畢業生大量流入上海市就業,很多行業的就業市場都出現供過于求現象,而上海市生源高校畢業生只有一小部分流出上海市就業;另一方面,畢業生流出量較大的經濟不發達地區卻有大量的人才需求[2]。因此,上海市大學生就業區域流向問題表現比較復雜,如何將上海市大學生就業區域流向失衡調整到均衡,有效實現大學生人力資源有效配置是本研究的目的和核心。
根據本研究的內容,需要解決的關鍵問題是對上海市大學生就業進行歸類分析。數據來源于麥可思人力資源信息管理咨詢公司2011年上海市普通高校畢業生 (包括本科和專科)就業數據,數據范圍較廣[2]。由于本研究是針對上海市大學生的就業,因此對上海市大學生做一個定義:上海市大學生在本研究中特指滿足生源在上海市或在上海市讀書并在上海市就業的學生。
Logistic回歸分析是根據因素來預測一種能夠事情發生的概率。針對本文的畢業生流向的選擇,存在“留上海就業”和“不留上海就業”兩種情況,因此因變量是“是否留上海”,取值為“是”或“否”,為二分類變量,通過Logistic回歸分析,就可以研究留上海因素。二項邏輯回歸是專門針對因變量只有“是”或“否”兩個數值時估算一個事件發生概率的統計預測技術,適用模型如下:設P為留上海就業概率,取值范圍為0~1,而1-P表示不在上海就業的概率。
該項研究選用二項Logistic回歸模型,形式如下:
式 (1)中,P是指在上海市就業的概率,P/(1-P)是在上海市就業的機會比率,β0是常數項,Xj是一系列影響在上海市就業的因素,包括學歷、學科專業、就業單位類型等變量,βj是各變量的系數,βj的取值可以從統計學角度來進行取得,ε是隨機擾動項。
利用SPSS13.0對上述模型進行回歸[3],得出各變量的回歸系數如表1(見下頁)所示。
顯性水平為0.05。
表2(見下頁)給出了Hosmer-Lemeshow卡方統計量以及相應的P值。由表2可以看出,Hosmer-Lemeshow卡方統計量為17.903,自由度 (df)為8,對應的P值為0.022<0.05,所以,得到與對數似然比檢驗一致的結論:該模型是整體顯著的。
通過對表1的觀察,本文可以得出以下結論。
(1)專業。由表1可以得出,法學、國際經濟與貿易、機械設計制造及其自動化、計算機科學與技術、市場營銷、英語、會計的系數都沒有通過顯著性檢驗,所以沒有足夠證據能證明專業對畢業生選擇在上海市就業有影響。由表1得知,數學與應用數學的系數通過顯著性檢驗,且為負。表明攻讀數學與應用數學不利于畢業生流向上海就業。
(2)性別。同樣由表1可觀察出,性別的系數為負,并且通過了顯著性檢驗,說明男生選擇在上海市就業的傾向高于女生。
(3)薪資。薪資的系數通過了顯著性檢驗,系數值為0或趨近于0,因此可以理解為薪資對畢業生選擇在上海市就業沒有太大影響。
(4)畢業院校類型。由表1可以看出,“211”重點大學和其他本科均沒有通過顯著性檢驗,所以沒有足夠的證據表明畢業院校類型對畢業生選擇在上海市就業有影響。
(5)就業單位類型。由表1得知,民營企業/個體、國有企業、NGO組織的系數都沒有通過顯著性檢驗,因而不具有足夠的證據表明就業單位類型對畢業生選擇在上海市就業有何等影響。政府機構/科研事業的系數通過了顯著性檢驗,并且系數為負,表明如果高校畢業生選擇在政府機構/科研事業就業將不利于畢業生在上海市就業。
(6)學歷。由表1得知,高職 (四年制)的系數通過顯著性檢驗,且為負。表明學歷為高職(四年制)不利于畢業生選擇在上海市就業。
綜上,薪資、畢業院校類型等因素對于畢業生選擇在上海市工作不具有顯著的影響;性別、在政府機構/科研事業單位就業、高職 (四年制)學歷、攻讀數學與應用數學專業等因素對于畢業生選擇在上海市工作有著非常顯著的影響。其中,男生更傾向于在上海市就業,畢業院校在上海市的畢業生更容易留在上海市就業,而選擇在政府機構/科研事業單位就業不利于流向上海市,攻讀數學與應用數學不利于畢業生流向上海就業,學歷為高職(四年制)不利于畢業生選擇在上海市就業。
表1 高校畢業生在上海市就業影響因素邏輯回歸系數Tab.1 College graduates in the employment factors logistic regression coefficient in Shanghai
表2 模型整體顯著性的對數似然比檢驗結果Tab.2 Model the whole significance of logarithmic likelihood ratio test results
該項研究選用線性回歸模型[4]主要變量有電子商務、法學、國際經濟與貿易、機械設計制造及其自動化、計算機科學與技術、市場營銷、英語、會計、土木工程、物流管理、自動化、性別、薪資、“211”重點大學、其他本科、專科、畢業院校在上海市、民營企業/個體、國有企業、NGO、政府機構科研事業、中外合資外資獨資、本科、高職 (四年制)、專科高職 (三年制)、數學與用數學[4]。
顯性水平為0.05。
根據回歸模型的方差分析表,可以得出F統計量為14.903,對應的P值為0.000,因此拒絕模型整體不顯著的假設,模型整體顯著。
(1)專業。電子商務、國際經濟與貿易、機械設計制造及其自動化、計算機科學與技術、英語、會計、數學與應用數學、土木工程、物流管理、自動化等系數沒有通過顯著性檢驗,法學、市場營銷的系數通過顯著性檢驗,并且法學系數為負,市場營銷系數為正,可以得出法學專業不利于畢業生得到較高收入,市場營銷專業有利于畢業生得到較高收入。
(2)就業單位類型。國有企業和中外合資/外資獨資的系數通過顯著性檢驗,并且均為正,說明在國有企業和中外合資/外資/獨資企業工作對于畢業生薪資水平有顯著的影響,有利于畢業生得到較高的薪資。另一方面,NGO和政府機構/科研事業的系數沒有通過顯著性檢驗,因此沒有充足的理由說明NGO和政府機構/科研事業這兩個因素對畢業生薪資水平有何影響。
(3)學歷。高職 (四年制)的系數沒有通過顯著性檢驗。專科/高職 (三年制)的系數通過了顯著性檢驗,且系數為負。表明專科/高職 (三年制)對畢業生就業薪資有顯著性影響,并且不利于畢業生獲得較高的薪資。
(4)性別。由表3可得出,性別的系數通過了顯著性檢驗,并且為正。由此可以推理出,女生相比較男生而言,更容易得到較高的薪資。
表3 高校畢業生薪資影響因素線性回歸系數Tab.3 College graduates salary influence factors linear regression coefficient
(5)畢業院校類型。由表3可以觀察出,“211”重點大學的系數通過了顯著性檢驗,并且為正,表明“211”重點大學的畢業生相比較其他本科和專科而言更容易獲得較高的收入。
(6)就業在上海市。由表3得知,就業在上海市的系數通過了顯著性檢驗,系數為整數且較大,說明在上海市就業有利于畢業生得到較高的薪資。這也是畢業生選擇在上海市就業的原因之一。
由以上分析可得出較高的薪資收入是高校畢業生流向上海市就業的重要原因。專業方面,就讀法學專業不利于畢業生獲得較高的薪資,就讀市場營銷專業有利于畢業生獲得較高的薪資。性別方面,女生較男生更容易獲得高薪資。在國有企業和中外合資/外資獨資企業工作有利于畢業生獲得高收入。而專科或高職學歷不利于畢業生獲得高薪資。學校方面,“211”重點大學的畢業生相比較其他本科和專科而言更容易獲得較高的收入。
根據抽樣數據,統計出上海市及各省市畢業生就業流入和流出量,同時計算出兩者之比,能夠體現畢業生就業流向。
(1)由表4(見下頁)可以看出北京、上海和廣東的畢業生流入流出之比最大。同時,這三個城市的本地生源流入流出之比也是最大的。故在北京、上海和廣州本地生源學生大多不愿外流,而更多的非本地生源卻大量流入。
表4 各省市畢業生就業流入與流出情況Tab.4 All the provinces and graduate employment inflow and outflow situation
(2)浙江、云南、江蘇的畢業生流入流出之比相對較大,均大于1.000,即這些地區的畢業生流入量大于流出量。其中,不難發現江蘇、浙江等地區的本地生源留守流出比大于畢業生流入流出之比,表明這些地區的畢業生就業人群中本地生源是主要部分,在非本地生源畢業生流入的同時,更多的本地生源畢業生留守就業。
(3)福建的畢業生流入流出比為1.000,表明在所抽取的數據中福建省的畢業生流入量和流出量相等,在一部分本地生源的畢業生流出的同時等量的給本地生源畢業生正好填充了空缺。
(4)安徽、甘肅、河北、河南、湖北、湖南、四川和重慶等地的畢業生流入流出比均小于1.000,表明非本地生源畢業生流入量小于本地生源畢業生流出量,表明這些地區的畢業生就業人群中本地生源是主要部分。
綜上,在隨機抽樣的數據中,大部分省份的畢業生流入量小于流出量,這些地區主要分布在中部和西部地區,且以寧夏為代表的地區本地生源畢業生留守量更為堪憂。部分省份的畢業生流入量和流出量相對平衡,這些地區主要分布在東部地區。畢業生流入流出比較大的地區主要是上海市、上海和廣州,這三個地區不僅畢業生流入量較大,同時本地生源留守量也較大。因此,以上海市為代表的此類城市就業壓力更大、隱患更多。
麥可思人力資源信息管理咨詢公司針對2011年全國高校畢業生就業數據詳細分析后得出,在凈流入率、流入率方面,上海、北京和廣東占據前三位[2]。其中,上海市的凈流入率是次高的,但與最高的廣東只有0.05的差距。同時上海市的流入量仍然在全國范圍內是最高的。
(1)提高中西部省份本地生源留守量。目前國家一些地區正用優惠政策來網羅高校畢業生,這一舉措也初見效果。一方面,上海市等一線城市就業壓力大,戶籍政策等也在促使一些畢業生回到家鄉就業。另一方面,二線城市也在利用就業優惠政策吸引更多的畢業生。實施優惠政策促使這些省份生源“回家鄉工作”具有可行性和合理性[5]。
(2)促進我國各地區高等教育均衡發展。畢業院校在上海市對畢業生選擇在上海市就業有著非常大的影響。一般情況下,畢業院校在上海市是導致畢業生選擇在上海市就業的一個影響因素[6]。因此,可以設想如果我國各地區高等教育發展水平均衡,將有利于全國高校畢業生的優化配置。
(3)重點扶持發展民營企業。非上海市生源但在上海市就業的高校畢業生中,就業單位主要分布在民營企業。因此,上海市也應加強民營企業的發展將會有利于上海市大學生就業[7]。這一措施可以增強上海市就業市場的容納量,對于上海市由流入量過大引起的就業難等社會問題有一定的緩解作用。
(4)加大落后地區政府機構和科研事業單位吸納高校畢業生力度。民營企業/個體、國有企業、NGO組織對畢業生選擇在上海市就業沒有顯著影響,表明如果高校畢業生選擇在政府機構/科研事業就業將不利于畢業生在上海市就業。由此可以推出,加大地方或落后地區政府機構和科研事業單位吸納高校畢業生的力度,可以在一定程度上緩解上海市等一線城市的就業壓力。
(5)優化高校專業結構,發揮專業在高校和當地經濟結構間的橋梁作用。大學專業的設置受到政府和市場的雙重影響,當前專業調整的具體目標包括以下內容:形成與當地社會經濟結構發展相適應的高等教育學科專業結構,形成與人才市場需求想適應的人才培養結構。專業設置可以采取以下調控原則:合理布局的原則,即“在全國統一布局的前提下,照顧到各地的特殊需要,鼓勵大學根據實際情況自主設置本地區需要的特色專業”;前瞻性原則,即“政府和有關部門在制定高等教育專業結構調整的策略時,一方面要立足現實需要;另一方面要兼顧社會發展的未來需要;效益原則,即“不管是新設置專業還是對專業結構進行改造、調整、優化,高等學校都要注重提高辦學效益和教學質量”;特色性原則,即“在專業設置與建設時應發揮長處與優勢,在專業類型、目標定位、學生素質等方面有與眾不同的獨到之處”。
[1]清華大學課題組.東西部高校對口支援的實踐與經驗[J].清華大學教育研究,2007,28(2):34-43.
[2]汪懌.擴招與就業——關于高校畢業生就業問題的若干思考 [J].教育發展研究,2003(6):8-12.
[3]楊宜勇.就業理論和失業治理 [M].北京:中國經濟出版社,2000:35-36.
[4]龍立榮,黃小華.大學生擇業的社會生態模型:環境的力量 [J].高等教育研究,2006,27(8):62-69.
[5]涂小明.大學畢業生就業滿意度影響因素的實證研究 [J].高教探索,2007(2):117-119.
[6]Rumberger R W.The impact of surplus schooling on productivity and earnings[J].Journal of Human Resources,1987,22(1):24 -50.
[7]國家統計局上海調查總隊.2011年上海市高校應屆畢業生就業情況報告 [EB/OL].(2011-08-09)[2012 -05 -05]http://www.stats-sh.gov.cn/fxbg/201108/228620.html.