大学生就业偏好影响因素的实证分析共3页
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大学生就业偏好影响因素实证剖析 对大学生就业难问题破解，除了政策上扶持与就业渠道拓宽外，还要关注对大学生自身就业偏好引导。本课题组前期对南京大学生就业偏好进行了问卷调查，发现学生就业偏好中存在“宁到国企做一般职员，不到中小企业当骨干”、“就业难就考研”、“工作不称心宁愿在家呆着”、“就业只去经济发达地区”及“创业不如就业”等现状，都是影响大学生有效就业重要原因。大学生就业偏好不是先天形成，而是后天形成很多因素共同作用结果。在调查基础上，本课题组将进一步对就业偏好影响因素进行剖析，以把握影响偏好关键因素，为引导偏好进而促进有效就业提供对策参考。 一、大学生就业偏好影响因素剖析 （一）大学生就业偏好内涵 偏好是微观经济学价值理论中一个基础概念，是指消费者按照自己意愿对可供选择商品组合进行排列。人人都有偏好，人们选择行为均基于偏好。大学生就业偏好是大学生这一主体人群在就业过程中对可供选择职业认识、评价与排序，是对就业选择一种心里倾向。它既是择业主体职业理想直接体现，也是择业主体对职业社会评价直观表达[1]，大学生依据自己内心期望实现目标来进行选择。按照职业目标本身包涵内容，我们把大学生就业偏好概括为在就业规划上偏好、就业目偏好、工作条件偏好、就业地点偏好、单位性质选择偏好、薪酬偏好等几个方面。 （二）大学生就业偏好影响因素 现代经济学认为，偏好虽然相对稳定，但也不是不可变，人偏好在后天偏好构建过程中总是会受社会形势、个人认识能力、他人偏好等多种因素影响，这也使得人们选择行为不一定都是理性，其行为结果不一定会实现效用最大化。影响大学生就业偏好因素可从内外两个方面进行剖析。 1.外部因素 大学生就业偏好是在客观社会环境中建立起来，现实性、功利性就业偏好形成，都有其社会根源。经济形势发展带来东西差异、城乡差异、能为大学毕业生提供岗位情况、社会风气对大学生价值观影响、国家扶持本科生就业政策引导作用、用人单位对招聘大学生一些普遍要求都会影响学生理性就业偏好形成。 学校为大学生提供就业指导与实践训练，也是影响就业偏好形成重要引导手段。相对于社会观念发展，学校在就业指导与实践训练上提供教育显得有些滞后。一方面，高校青年就业指导还只是局限于就业政策与求职技巧教育，对择业观教育没有引起足够重视[2]，教育多在面上展开，针对性不强，形式与内容创新性不够，与现在经济形势与90后大学生思想实际有脱离地方，无法有效引导大学生适时调整就业偏好；另一方面，实践训练偏少，学生缺乏更多与社会交流学习机会，偏好有可能与社会形势脱节。 2.内部因素 选择与决策都是个主观过程，受到自身认识与思维影响，而认识能力受其个人自身素质制约，因此大学生自身具备素质是影响其就业偏好重要制约因素。本研究主要考虑个人通过大学阶段教育培训形成人力资源对大学生就业偏好影响，而这种人力资源我们把它称作“人力资本”，主要表现在学历层次、就读学校类型、学业成绩与各种证书获得以及对社会实践活动参与等[3]。 社会资本对就业影响作用已是诸多学者通过理论与实证研究达成共识。拥有社会资本雄厚学生，往往对单位预期较高；而拥有社会资本较少学生，其就业偏好可能更为现实，更多考虑就业而非择业。社会资本是家庭社会资源总与，表现在生源地区优势、家庭收入、父母职业、家庭拥有社会资源网络等。 二、大学生就业偏好形成影响因素实证 （一）问卷发放与信度检验 基于前文剖析对大学生就业偏好影响因素设计了17项调查内容，按影响因素重要性从5―1第 1 页 打分。本课题组在南京在校大学生中发放了550份问卷，全部回收，按是否缺漏与是否认真填写剔除无效问卷，最终得到有效问卷为535份。受调查学生选择了高年级学生，男女比例平衡，各专业都有涉及。采用Cronbach's Alpha系数检验这17项内容调查问卷信度，以0.7为信度标准。使用修正后项总相关系数（Corrected Item-Total Correction）来净化测量项目，计算结果按CITC小于0.5、删除此项目可以增加a值，这两个标准一起成立才可以删除此项目条件，删除掉1个项目，对16个项目再次进行信度检验，Cronbach's Alpha值为0.841，没有出现满足删除条件项目，每个项目都保留。 （二）因子剖析 用SPSS软件对16项指标进行主成分因子剖析，以提取核心因子。这16项指标KMO统计量为0.771，适合进行因子剖析。且Bartlett球体检验值为641.752，卡方统计值显著水平为0.000小于0.01，适合进行因子剖析。就业偏好影响因素共提取出4个主要因子，这4个因子累积方差贡献率为62.348%，其中因子1解释了19.770%，因子2解释了16.435%，因子3解释了15.476%，因子4解释了10.667%。因子载荷矩阵如表1所示。 因子剖析结果符合前文对影响因素理论分类。社会经济发展形势、社会风气、国家扶持本科生就业政策、用人单位要求这4项因素被归并为一类，我们用“社会环境因素”来表示；学校开展就业指导、学校组织社会实践都是学校在就业上进行一些教育引导措施，我们用“学校引导因素”来表示。这两类都属于外部因素。专业、获奖学金情况、英语等级证书、政治面貌、担任过学生干部、实习实践经历这6项因素被归并为一类，用“自身人力资本”来表示；家庭收入、父母职业、社会资源与学生生源地被归并为一类，用“拥有社会资本”表示。这两类都属于内部因素。 （三）测量模型构建 本文使用AMOS软件，采用结构方程模型中二阶验证式因素剖析测量模式进行大学生就业偏好影响因素测量与关系剖析。结构方程模型由潜在变量与观测变量构成，特点在于采用多个指标去反映潜在变量，估计整个模型因子间关系，同时提供了一个处理测量误差方法。潜在变量是理论所构建概念，无法直接测量得到，必须通过观测变量被反应出来，而观测变量值通过问卷调查获得。根据前文因子剖析结果，本文观察变量共有16项，潜变量共有4项，分别是“社会环境因素”、“学校引导因素”、“自身人力资本因素”、“拥有社会资本因素”。在此基础上，再次提取二阶潜在因素，就构成了本文二阶影响因素测量模型。结构剖析结果如图1所示，图中箭头上标准化数值代表变量之间影响参数值。 测量模型适配度检验显示x2/df=2.859，RMSEA=0.062，NFI，IFI，CFI值均超过0.9，该模型拟合效果比较理想，有较好聚合度，说明我们建立就业偏好影响因素测量模型是可以接受。同时4个一阶因子在二阶因子上负荷都比较大，说明二阶因子与一阶因子之间关系很强，二阶因子提取是有效。 （四）结果剖析 对于“社会环境因素”这个潜变量来说，“社会风气”是对其因子负荷最大观测变量。这说明，这一观测变量对潜变量反映能力最强，其次是“社会经济发展形势”与“国家扶持本科生就业政策”，负荷最小观测变量是“用人单位要求”。对于“学校引导因素”这个潜变量来说，“学校开展就业指导”对其因子负荷要略大于“学校组织社会实践”。对于“自身人力资本因素”这个一阶潜变量来说，“实习实践经历”与“获奖学金情况”是对其因子负荷最大两个观测变量，接下来是“英语等级证书”、“担任过学生干部情况”，“政治面貌”与“专业”对其因子负荷较低。对于“拥有社会资本因素”这个潜变量来说，“家庭收入”、“父母职业”对其因子负荷大，“社会资源”与“生源地”负荷远低于前两项观测变量。 在4个潜变量中，“社会环境因素”标准化参数值最大，对提取出“就业偏好影响因素”这个二阶潜变量反映强度最强，远高于后3个潜变量；其次为“自身人力资本因素”；再次为“学校引导因素”，“拥有社会资本”参数值最小，反映能力最弱。根据上述模型参数可得到以下测第 2 页 量方程： 社会环境因素=0.85×就业偏好影响因素+ d01（误差项）；社会经济发展形势=0.69×社会环境因素+e01（误差项）。（其余略） 三、结论剖析与建议 （一）大力营造有利于正面引导大学生就业偏好经济与舆论环境 本研究显示社会环境因素是对就业偏好影响最大因素，而其中社会风气与社会经济发展形势又是影响最大两个变量。大学生就业问题就已然存在，大力发展经济，提供更多岗位，仍是政府解决就业问题治本之策[4]。在全社会大力弘扬社会主义核心价值观，舆论与传媒充分发挥其社会控制功能，积极营造良好舆论环境[5]，这都有助于引导大学生就业偏好价值导向，促进有效就业。 （二）提升自身素质，构建与社会需求与自身能力相匹配就业偏好 提高自身认知能力，提升自身综合素质，合理评价自己与理性定位，有助于形成理性就业偏好。本研究显示，大学生实习实践情况与获奖学金情况是自身人力资本中影响最大两个因素变量，这两个变量也从一定程度上体现了包含学生学习能力与实践动手能力在内综合素质。在校期间，大学生应该兼重专业课程学习与社会实践活动参与，注重自身能力培养与素质全面提高，在此基础上对自己进行合理定位，剖析自己优势与劣势所在，把个人愿望、爱好、特长等主观条件与就业政策、用人单位要求等客观条件相结合[6]，构建既适合社会需要，也与自身能力相匹配就业偏好。 （三）结合90后大学生思想特点，有针对性地开展就业指导 本研究显示，学校开展就业指导是影响就业偏好形成重要因素，学校要进一步强化从入学之初至毕业全程就业指导，在不同年级规划不同指导内容。同时，在就业指导开展中，应结合当前形势与90后大学生普遍个性突出、具有极强自我意识与参与意识思想行为特点，有针对性地开展工作，少说教，多用案例与参与式教学模式，让学生在自身实实在在体验中接受引导，从而调整偏好。 希望以上资料对你有所帮助，附励志名言3条： 1、要接受自己行动所带来的责任而非自己成就所带来的荣耀。 2、每个人都必须发展两种重要的能力适应改变与动荡的能力以及为长期目标延缓享乐的能力。 3、将一付好牌打好没有什么了不起能将一付坏牌打好的人才值得钦佩。 第 3 页 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/c5d4eb42d8ef5ef7ba0d4a7302768e9951e76ea9.html