——以上海A 校會計學院兩屆學生為例"/>
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(上海立信會計金融學院,上海 201620)
在影響大學生就業的諸多因素中,成績始終是一項重要因素。然而,成績對大學生就業的影響是隨時間動態變化,分析不同時期成績對就業的影響有利于把握人力市場需求變化,緊跟市場需求,從而為教育工作者實施教學管理改革提供參考。大學生就業質量可通過大學生就業質量評價指標進行定量化測量與描述。經過多年研究,不同研究機構或學者給出了不同的指標體系的組合,但目前尚未形成統一、系統而又全面的大學生就業質量評價體系。有學者對已有評價體系中的單項指標進行分類,將就業質量評價指標分為客觀指標和主觀指標[1],客觀指標不因評價者個人所處社會階層、就業觀、價值觀等的差異而產生較大出入,在對就業質量進行評價時更具說服力。在定義客觀指標時,主要集中在就業單位和就業者個人兩大主體上。因此,可通過分別選取就業單位和個人的典型客觀評價指標,并對其定量化測量以獲得就業質量量化值。
本文在此基礎上對不同時期和不同評價指標下大學生成績對就業質量影響進行分析。
采用多元線性回歸方法,選取兩屆大學生的高考成績(CEA),平均績點(GPA),實習成績(IS)和畢業論文成績(GTA)為自變量,并分別選取就業單位評分(CP)和個人年薪(PS)為因變量,比較回歸分析結果。
選取A 校2012 和2013 級會計專業兩屆學生為對象。學生各成績整理為百分制下標準數據,參照文獻[2]中采用改進的沃爾評分法對就業單位打分,個人年薪采用等級劃分,分為1-10 級,小于4 萬為1 級,大于8.8 萬為10 級。
采用多元線性回歸方程構建數學模型,分別為:

其中,bij為回歸系數,εk為隨機誤差。式(1)表示從企業的角度評價就業質量時成績對就業質量影響回歸分析模型;式(2)表示從個人的角度評價時回歸分析模型。
采用SPSS 軟件進行回歸分析,得到回歸系數為:2012 級以CP 為指標時b0=-23.456,b1=0.22,b2=0.5,b3=0.348,b4=0.448,以PS 為指標時,b0=-11.038,b1=0.028,b2=0.064,b3=0.065,b4=0.043;2013 級以CP 為指標時b0=-39.545,b1=0.286,b2=0.325,b3=0.601,b4=0.519,以PS 為指標時,b0=-11.904,b1=0.028,b2=0.051,b3=0.083,b4=0.054。
1.兩屆回歸系數對比
因變量為CP 時,2012 級回歸系數排序為GPA>GTA>IS>CEA,2013 級回歸系數排序為IS>GTA>GPA>CEA。可知影響CP 的各成績中,IS 影響程度排名在提升;GPA 排名在降低;GTA始終具有較大影響,排第二,而CEA影響程度始終最低。由系數絕對值,CEA系數增加,GPA 系數降低;IS 系數增加;GTA 系數增加。因此,以就業單位評分作為評價指標時,兩年間畢業論文成績和高考成績影響程度有較小幅度增長,實習成績影響程度增長較大,平均績點影響程度有較大程度減弱。
因變量為PS 時,2012 級回歸系數排序為IS>GPA>GTA>CEA,2013 級回歸系數排序為IS>GTA>GPA>CEA。可知,對于影響PS 的各項成績,IS 的影響始終最大;GPA 的相對影響程度減弱;GTA 的影響提升,而CEA 影響程度同樣是最低,與因變量為CP 時結果一致。由系數絕對值,CEA 對應回歸系數值兩年相同;GPA 回歸系數值下降;IS 系數增加,影響程度有較大幅度提升;GTA 系數增加,說明其影響程度有小幅增長。
2.2012和2013 級回歸系數對比
因變量為CP 時,2012 級回歸系數排序為GPA>GTA>IS>CEA,因變量為PS 時,回歸系數排序為IS>GPA>GTA>CEA,區別在于實習成績排序。結果表明對于2012 級學生,實習成績是影響個人年薪的主要因素,而影響就業單位評分的主要因素是平均績點,而高考成績的影響程度都是最低的。
因變量為CP 時,2013 級回歸系數排序為IS>GTA>GPA>CEA,因變量為PS 時,回歸系數排序為IS>GTA>GPA>CEA,兩種模型中影響因素重要性排序完全一致。從結果看出,實習成績和畢業論文成績對于就業質量的影響最大,高考成績影響始終最弱。
分析結果表明:一是在兩項評價指標下,實習成績和畢業論文成績的影響程度都在提升,而高考成績的影響程度始終最低;二是在不同評價指標下,各成績對就業質量影響大小存在較小差異,也即不是完全等價的,但是以就業單位評分和個人年薪為評價指標時,所得成績因素影響重要性結果具有較高的一致性。因此,為提升大學生就業質量,有必要進一步重視學生實踐、實習和畢業論文完成質量,加強過程管理,提高完成水平,從而有效增加就業競爭力。