基于多元回歸的物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率影響因素研究

魯艷霞 黃川林 王婧姝

摘? 要：畢業(yè)生的就業(yè)情況關(guān)系著高校的發(fā)展，是重要的民生問題，在一定程度上影響著社會的穩(wěn)定。厘清影響大學(xué)生就業(yè)率的影響因素能夠更好地提出針對性的策略，進(jìn)而有效提升高校聲譽(yù)。因此，文章以物流工程專業(yè)為例，通過問卷調(diào)查，采用多元回歸分析模型，研究影響高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的關(guān)鍵因素，結(jié)果表明，就業(yè)指導(dǎo)、專業(yè)設(shè)置、能力素質(zhì)、教學(xué)質(zhì)量、就業(yè)意識和地方政策對大學(xué)生就業(yè)率有著顯著的影響。文章的研究對于高校物流工程及相關(guān)專業(yè)就業(yè)指導(dǎo)工作，以及就業(yè)率的提升，具有一定的引導(dǎo)作用。

關(guān)鍵詞：物流工程專業(yè);大學(xué)生;就業(yè)率

中圖分類號：F240??? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract： The employment situation of graduates is related to the development of colleges and universities， which is an important livelihood issue， and related to social stability to a certain extent. To clarify the factors affecting the employment rate of college students can better put forward targeted strategies， to effectively improve the reputation of colleges and universities. Therefore， taking the logistics engineering major as an example， this paper studies the key factors affecting the employment rate of college students majoring in logistics engineering through the questionnaire survey and multiple regression analysis models. The results show that employment guidance， specialty setting， ability and quality， teaching quality， employment awareness and local policies have a significant impact on the employment rate of college students. This study has a certain guiding effect on the employment guidance of logistics engineering and related majors in colleges and universities， as well as the promotion of employment rate.

Key words： logistics engineering major; college student; employment rate

0? 引? 言

高校大學(xué)生就業(yè)率一直是國內(nèi)各高校關(guān)注的核心問題，是高校人才培養(yǎng)的最后一環(huán)，也是驗(yàn)證各高校人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要因素。然而，近兩年由于受到新冠肺炎疫情的影響，大學(xué)生就業(yè)問題不很樂觀，2020年我國就業(yè)形勢比往年更加嚴(yán)峻，由此帶來了畢業(yè)生巨大的就業(yè)心理壓力，也對高校就業(yè)能力提升提出了挑戰(zhàn)[1]。習(xí)近平總書記非常關(guān)心大學(xué)生就業(yè)問題，指出要注重高校畢業(yè)生就業(yè)工作，黨的十九大報(bào)告也指出，就業(yè)是最大的民生問題。

在大學(xué)生就業(yè)越來越難的背景下，物流工程專業(yè)也同樣受到了沖擊，疫情也對物流工程專業(yè)大學(xué)生的就業(yè)率產(chǎn)生了影響。此外，物流工程專業(yè)也具有自身的特殊性，該專業(yè)隸屬于物流管理與工程類，雖然在專業(yè)名稱中涵蓋了“工程”字眼，但在普通高校本科專業(yè)目錄中仍屬于管理學(xué)門類。物流本身屬于具有很強(qiáng)交叉性的研究領(lǐng)域，物流工程專業(yè)又屬于典型的交叉性學(xué)科，然而，由于專業(yè)名稱的特殊性，再加上各高校對物流工程專業(yè)的定位不同，即使在教育部大力推動(dòng)新文科建設(shè)的情境下，仍有部分高校物流工程專業(yè)定位不清晰、培養(yǎng)目標(biāo)不明確，導(dǎo)致人才培養(yǎng)質(zhì)量不高、就業(yè)率低下等問題。

可以說，高校定位、專業(yè)培養(yǎng)、環(huán)境因素與個(gè)人特質(zhì)等諸多因素對大學(xué)生就業(yè)都有著非常重要的影響作用。然而，現(xiàn)有研究中關(guān)于大學(xué)生就業(yè)率的研究還相對比較薄弱，基于物流工程專業(yè)的針對性研究也相對較少。因此，本文以物流工程專業(yè)為背景，研究大學(xué)生就業(yè)率的影響因素，以期對國內(nèi)高校物流工程專業(yè)的大學(xué)生就業(yè)工作提供基本的數(shù)據(jù)支撐，也為高校提升物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)培養(yǎng)質(zhì)量提供一定的借鑒意義。

1? 文獻(xiàn)綜述

就業(yè)率是對一個(gè)國家政治文明程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的重要計(jì)量指標(biāo)，因此，高校大學(xué)生就業(yè)率及其提升受到了環(huán)境、眾多因素的影響，可以說是非常重要而又異常復(fù)雜的科學(xué)管理問題。學(xué)者們對于大學(xué)生就業(yè)率及其影響因素從不同視角進(jìn)行了大量研究，并已經(jīng)取得了豐富的研究成果。

姚先國等[2]研究了高校擴(kuò)招對就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)人力資本的提高對勞動(dòng)力市場、繼而對就業(yè)率有一定的促進(jìn)作用。張軍[3]指出有效的職業(yè)生涯規(guī)劃，不僅對高校大學(xué)生就業(yè)率，也對大學(xué)生的就業(yè)質(zhì)量具有非常重要的意義。崔玉平[4]基于麥可思的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸模型進(jìn)行了區(qū)域經(jīng)濟(jì)因素對高校大學(xué)生就業(yè)率影響的實(shí)證研究，對大學(xué)生就業(yè)問題為政府提供了決策參考意義。亓紅強(qiáng)等[5]采用灰色系統(tǒng)建立了大學(xué)生就業(yè)率的灰色預(yù)測模型，獲得了較高的預(yù)測精度與較小的預(yù)測誤差。初旭新[6]從就業(yè)條件保障體系視角，運(yùn)用人力資本理論，采用多元回歸模型，分析了大學(xué)生初次就業(yè)率的影響因素，并提出了相應(yīng)的對策建議。對于物流專業(yè)的大學(xué)生就業(yè)率影響因素，個(gè)別學(xué)者也進(jìn)行了研究。田強(qiáng)等[7]采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，分析了物流專業(yè)大學(xué)生就業(yè)穩(wěn)定性的影響因素，發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模、性質(zhì)、薪酬等工作因素和自身技能、興趣與認(rèn)知的個(gè)體因素對大學(xué)生就業(yè)穩(wěn)定性具有積極影響。

綜上可知，學(xué)者們對于大學(xué)生就業(yè)率的影響因素已經(jīng)從不同的視角，采用定性分析或定量分析的研究方法，取到了一定的研究成果。然而，現(xiàn)有成果中針對物流工程這樣特殊性交叉性學(xué)科的研究仍然較少，采用定量分析的研究更是非常匱乏。因此，為了彌補(bǔ)現(xiàn)有研究中缺乏定量對物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率影響因素的研究現(xiàn)狀，本文通過調(diào)查問卷獲取數(shù)據(jù)，構(gòu)建多元回歸模型，采用定量分析的方法，研究高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的影響因素。

2? 研究設(shè)計(jì)

本文以大連市各高校物流工程專業(yè)就業(yè)情況為調(diào)查對象，針對物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的影響因素問題開展針對性的研究。通過相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)研與梳理，在了解高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率內(nèi)涵及主要影響因素的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)調(diào)查問卷。在對調(diào)查問卷進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)后，采用問卷星獲取調(diào)查問卷數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，之后構(gòu)建物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率影響因素研究的多元回歸模型，采用SPSS工具進(jìn)行實(shí)證研究，基于研究結(jié)論提出高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率提升的對策和建議。本文的研究設(shè)計(jì)框架如圖1所示。

3? 數(shù)據(jù)分析

3.1? 問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取

本文的調(diào)查問卷，從高校、用人單位、物流工程專業(yè)大學(xué)生等利益相關(guān)者出發(fā)，問卷一共分為三部分。首先，是調(diào)查對象的基本信息。其次，是對于高校大學(xué)生就業(yè)行為的調(diào)查，主要針對就業(yè)計(jì)劃、地方政策的了解程度、就業(yè)意識方面進(jìn)行問題的設(shè)計(jì)。最后，是大學(xué)生就業(yè)的具體情況，這一部分主要是針對高校大學(xué)生就業(yè)面臨的困難和從學(xué)校、用人單位的角度設(shè)計(jì)，獲取高校大學(xué)生面對就業(yè)問題的顧慮與困惑。

基于以上問卷設(shè)計(jì)思路，本次通過問卷星共調(diào)查22個(gè)具體問題，通過微信、QQ等方式發(fā)放問卷。調(diào)查共發(fā)放問卷200份，回收200份，但對于答題時(shí)間明顯過短、前后邏輯有誤的問卷進(jìn)行了排除，最后有效問卷177份，調(diào)查問卷的有效率為88.5%。此外，本文采用克隆巴赫信度系數(shù)α對問卷的信度進(jìn)行檢驗(yàn)與分析。通常α系數(shù)取值在0到1之間，系數(shù)的數(shù)值越高，信度就越高，問卷的內(nèi)部一致性就越好。一般認(rèn)為當(dāng)α數(shù)值大于0.7時(shí)，問卷即可信。本次的信度檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。結(jié)果顯示，變量標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)數(shù)值均大于0.7，由此可見，本次調(diào)查問卷的信度較好。

效度分析最常用的是結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)，一般是通過KMO值進(jìn)行檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)效度的有效性。KMO值介于0～1之間，一般認(rèn)為0.9以上表示非常適合;0.8表示適合;0.7表示一般;0.6表示不太適合;0.5以下表示極不適合。本文的球形檢驗(yàn)主要是檢驗(yàn)影響大學(xué)生就業(yè)率的就業(yè)意識、地方政策、專業(yè)設(shè)置等變量及其測量結(jié)果所反映的效度是否合適。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示，KMO值為0.764，大于0.7，且球形檢測結(jié)果的顯著性為0.000，小于0.05，說明本次調(diào)查問卷具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

3.2? 多元回歸模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析

本次研究的主要目標(biāo)為高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的影響因素分析，經(jīng)過對問卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行因子分析后，根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的特征值及貢獻(xiàn)率，分析出六個(gè)影響物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的關(guān)鍵因子，使得累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到60%以上。這六個(gè)因子分別為地方政府的政策支持、地方高校的專業(yè)設(shè)置、物流工程專業(yè)的教學(xué)質(zhì)量、專業(yè)給予的就業(yè)指導(dǎo)、大學(xué)生自身的能力素質(zhì)、大學(xué)生自身的就業(yè)意識。

為了進(jìn)一步研究各因子對高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的影響作用，本文以大學(xué)生就業(yè)率為被解釋變量，以上面得到的六個(gè)因子為解釋變量，構(gòu)建高校物流工程專業(yè)大學(xué)生影響因素研究的多元線性回歸模型。具體如式（1）所示：

Y=β+βX+βX+βX+βX+βX+βX+μ???????????????????????????????? （1）

其中：各變量所代表的含義分別為：Y表示被解釋變量物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率;X表示解釋變量地方政策，X表示解釋變量專業(yè)設(shè)置，X表示解釋變量教學(xué)質(zhì)量，X表示解釋變量就業(yè)指導(dǎo)，X表示解釋變量能力素質(zhì)，X表示解釋變量就業(yè)意識;β，μ分別為模型的常數(shù)項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文使用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS對樣本進(jìn)行多元回歸模型分析，得到具體的參數(shù)如表3所示。

從表3可以看出，模型的F值為415.86，顯著水平為0.0000，小于實(shí)際的臨界值0.05，因此說明該模型具有一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。另外，模型的調(diào)整R方系數(shù)為0.7031，即表明納入到回歸方程中對于高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的影響因素能解釋模型的70.31%。由此可見，本文構(gòu)建的多元回歸模型具有較好的擬合度。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)以上回歸模型是否存在多重共線性問題，故通過方差膨脹因子對模型中的解釋變量進(jìn)行方差膨脹系數(shù)（VIF）檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

由表4的多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果可知，各個(gè)解釋變量的方差膨脹系數(shù)（VIF），值均小于10，表明各個(gè)解釋變量之間不存在多重共線性的問題，也不會對多元回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，因此所有的解釋變量可以放在同一個(gè)模型中檢驗(yàn)，即表明以上回歸結(jié)果是可信的。通過以上分析發(fā)現(xiàn)，在對高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率的影響因素中，就業(yè)指導(dǎo)是最為關(guān)鍵的影響因素，其次分別為專業(yè)設(shè)置、能力素質(zhì)、教學(xué)質(zhì)量、就業(yè)意識和地方政策。

因此，從高校物流工程專業(yè)人才培養(yǎng)來看，除了在日常穩(wěn)定的教學(xué)范疇內(nèi)，應(yīng)更進(jìn)一步加強(qiáng)對學(xué)生的就業(yè)指導(dǎo)工作。從高校專業(yè)設(shè)置來看，應(yīng)根據(jù)各高校特色，將物流工程專業(yè)設(shè)置在合理的學(xué)院或?qū)W部內(nèi)，從而基于學(xué)校特色更好地強(qiáng)化物流工程專業(yè)學(xué)生的能力，同時(shí)也應(yīng)進(jìn)一步融入思政教育，加強(qiáng)對學(xué)生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)，有效提升教學(xué)質(zhì)量。從物流工程專業(yè)大學(xué)生自身來看，應(yīng)在順利完成大學(xué)學(xué)業(yè)的同時(shí)，加強(qiáng)就業(yè)意識，明確自身優(yōu)勢與不足，及早做好職業(yè)生涯規(guī)劃，為高質(zhì)量就業(yè)做好自身的知識、能力與素質(zhì)儲備。當(dāng)然，地方政府也應(yīng)進(jìn)一步加大人才就業(yè)扶持政策，調(diào)配好各方社會資源，聯(lián)手高校與社會力量，有效解決大學(xué)生就業(yè)難的問題，促進(jìn)并提升高校大學(xué)生就業(yè)率。

4 ?結(jié)? 論

高校大學(xué)生就業(yè)問題已經(jīng)日益成為社會關(guān)注的熱點(diǎn)問題，近年來，隨著高校畢業(yè)生人數(shù)不斷俱增，大學(xué)生就業(yè)難的問題也日趨嚴(yán)重。因此，促進(jìn)大學(xué)生高質(zhì)量就業(yè)，提升就業(yè)率是高校各專業(yè)就業(yè)指導(dǎo)工作的重中之重。本文在針對大學(xué)生就業(yè)率相關(guān)文獻(xiàn)梳理的基礎(chǔ)上，以高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率為研究對象，構(gòu)建了影響大學(xué)生就業(yè)率的多元回歸模型，研究結(jié)果表明就業(yè)指導(dǎo)、專業(yè)設(shè)置、能力素質(zhì)、教學(xué)質(zhì)量、就業(yè)意識和地方政策均對高校物流工程專業(yè)大學(xué)生就業(yè)率具有顯著的正向影響。通過本文的研究，為高校物流工程及相關(guān)專業(yè)的就業(yè)指導(dǎo)工作提供了一定的實(shí)踐啟示，同時(shí)也從政府、高校、專業(yè)、大學(xué)生的不同視角，為合理、有效地解決大學(xué)生就業(yè)難的問題提供了一定的指導(dǎo)意義。

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