地方应用型高校学生就业城市选择影响因素实证分析.pdf
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1、第3 8 卷第7 期2023年7 月doi:10.3969/j.issn.1673-2006.2023.07.015地方应用型高校学生就业城市选择影响因素实证分析宿州学院学报Journal of Suzhou UniversityVol.38,No.7Jul.2023李颖宿州学院化学化工学院,安徽宿州,2 3 4 0 0 0摘要:就业是最大的民生,高校毕业生是促进就业的重要群体。通过某地方应用型高校S大学学生的调查数据和多项logistic回归模型分析得出:是否为独生子女、生源地、父母受教育程度、就业指导类课程的帮助、职业规划清晰程度、行业发展前景、工作压力、公共资源和社会服务水平、住房价格和
2、人才引进政策了解程度与大学生选择就业城市具有极显著的相关性。为指导学生合理选择就业城市并树立正确的择业观念,建议从推进家校联合,树立正确就业观念;丰富教学模式,提升学生综合素质;强化服务意识,顺应学生多样化需求;加强政策宣传,促进就业工作多元化等方面开展工作,提升学生的就业竞争力。关键词:就业城市选择;影响因素;多项logistic回归模型素的研究已取得阶段性成果并提出合理建议,大多研究仅通过问卷调查与描述结果的方法,对影响大中图分类号:G647.381相关研究与问题提出据教育部统计,2 0 2 3 届全国普通高校毕业生规模预计达1 1 5 8 万,同比增加8 2 万 1 。随着地方产业经济的
3、迅速发展,人才需求量也急剧增加,大学生毕业后就业城市的选择对地方劳动力资源配置和产业经济发展影响深远 2 。就学生主体而言,毕业后选择不同的城市就业不仅与自已的就业竞争力和城市吸引力密不可分,也影响自己的职业生涯发展。做好地方应用型高校毕业生的就业工作,一方面需要科学分析影响学生选择就业城市的因素,另一方面需要针对这些影响因素进一步完善工作方法。陶永坤 3-4 等研究发现,学生就业城市的选择与高校所在城市正向相关,毕业生主要选择生源地或省会城市就业。何仲禹 5-6 等研究发现,生源地、家庭因素等对高校毕业生就业地点的选择影响显著,父母的观念影响在学生选择二、三线城市就业时表现明显。Zhang
4、Yihan7-9等人通过调查分析得出,地方人才引进政策在学生选择就业城市时具有极强的吸引力,工作机会、薪资期待与就业地的经济发展程度呈正相关关系,工作压力、住房价格等因素对学生选择就业城市影响显著。白金刚 1 0-1 3 等对就业工作提出深化就业指导课程建设、提升学生求职能力的建议,地方高校可以加强与中小企业合作,拓宽岗位供给渠道,提升科技水平,增强城市吸引力。目前国内外学者对大学生就业城市选择影响因收稿日期:2 0 2 3-0 2-2 7基金项目:安徽省教育厅教学研究项目(2 0 2 1 jyxm1501);宿州学院科研平台开放课题项目(2 0 2 2 ykf14);安徽省质量工程项目线下课
5、程(2 0 2 0 kfkc573)。作者简介:李颖(1 9 9 3 一),女,安徽宿州人,硕士,助教,研究方向:思想政治教育。文献标识码:A文章编号:1 6 7 3-2 0 0 6(2 0 2 3)0 7-0 0 6 9-0 72研究设计2.1数据来源与分析方法本研究的数据源自2 0 2 2 年1 1 月针对某地方应用型高校学生就业城市选择展开的调查问卷。采取随机原则,选取某地方应用型高校S大学不同年级的学生使用问卷星平台进行作答,共收集调查问卷464份,有效问卷4 6 4 份,有效率1 0 0%。数据使用IBM SPSS 26.0进行统计分析。2.2变量描述本研究的被解释变量是大学生选择的
6、就业城市类型,分为五类:北上广深等一线城市、较为发达的二线城市和三、四线城市以及家乡所在城市(不包含其他城市)、县镇、农村;解释变量结合现有参考文献,分为个体层面、家庭层面、工作层面和社会层面。个人层面指标分为:性别(男生赋值1,女生赋值2);年级(大一赋值1,大二赋值2,大三赋值3,大四赋值4);是否为独生子女(是赋值1,不是赋值69学生选择就业城市因素进行描述性统计,构建分析模型相结合的实证分析鲜有研究。因此,本文综合个人、家庭、职业和社会四个层面的多个影响因素制作调查问卷,通过数据构建交叉分析表和多项logis-tic回归模型,并对地方应用型高校学生就业城市选择影响因素进行分析并提出合理
7、建议。2);职业规划清晰程度(清晰赋值1,一般赋值2,不清晰赋值3)。家庭层面指标分为:生源地(省会城市市区赋值1,地级市市区赋值2,县级城区赋值3,乡镇及农村赋值4);父母或其中一方受教育程度(初中及以下学历赋值1,高中或中专学历赋值2,大专或本科学历赋值3,硕士及以上学历赋值4)。工作层面指标分为:就业指导类课程对自已是否有帮助(有帮助赋值1,无帮助赋值2);行业发展前景(考虑赋值1,不考虑赋值2);就业机会(考虑赋值1,不考虑赋值2);工作压力(考虑赋值1,不考虑赋值2);薪资期待(4 0 0 0 元以下赋值1,4 0 0 0 7 0 0 0变量名称独生子女生源地父母受教育高中或中专26
8、.2程度大专或本科11.5硕士及以上3.3就业指导有帮助课程无帮助清晰职业规划一般清晰程度不清晰行业发展考虑前景不考虑考虑就业机会不考虑考虑工作压力不考虑公共服务考虑水平不考虑考虑住房价格不考虑了解就业政策一般了解37.7了解程度不了解2.3.1个体层面是否为独生子女在0.0 5 水平下显著,说明是否是独生子女与就业城市选择具有相关性。通过比较数据,独生子女学生的就业城市选择大多集中在一、二线城市,非独生子女学生的就业城市选择大多集70元赋值2,大于7 0 0 0 1 0 0 0 0 元赋值3,1 0 0 0 0 元以上赋值4);社会层面指标分为:社会资源和公共服务水平(考虑赋值1,不考虑赋值
9、2);就业城市住房价格(考虑赋值1,不考虑赋值2);就业政策了解程度(了解赋值1,一般了解赋值2,不了解赋值3)。2.3描述性统计和相关性分析为进一步分析影响地方应用型高校学生就业城市选择的影响因素,现建立交叉分析表(见表1),分析就业城市选择与各影响因素的关系,性别、年级、薪资期待、工作类型等因素影响不显著,故未在表中列出。表1 高校学生就业城市选择类型与影响因素的交叉分析变量选择就业城市类型/%分类一线二线三、四线家乡所在城市县镇及农村卡方值是41.059.0省会城市18.0地级市8.2县级市19.7乡镇及农村54.1初中及以下59.070.529.536.149.214.893.46.6
10、90.29.886.913.193.46.691.88.250.811.5皮尔逊P值28.811.888.271.25.212.015.067.875.117.66.40.976.823.224.562.712.991.48.695.74.393.16.995.74.391.88.233.562.24.326.973.10.010.25.912.025.526.968.650.970.668.525.521.33.910.20.00.064.769.435.330.613.726.966.755.619.617.688.287.011.813.096.190.73.99.396.189.93.
11、910.288.283.311.816.782.485.217.614.833.333.360.862.05.94.6中在二线和三、四线城市,说明是否为独生子女是影响学生就业城市选择的重要因素。职业规划清晰程度在0.0 1 水平上显著,说明职业规划清晰程度与就业城市选择具有相关性。从百分比数据来看,职业规划清晰的学生选择一线城市36.463.627.39.10.063.663.60.018.218.236.463.69.127.363.663.636.472.727.363.636.472.727.372.727.318.236.445.512.21334.93940.17111.37928.
12、48810.66112.36314.62919.7729.12942.2720.0160.0000.0000.0230.0000.0310.0150.0060.0010.0580.000和二线城市就业的占比分别为3 6.1%和2 4.5%,相比较职业规划不清晰的学生选择县镇及农村就业的占比6 3.6%,由此可见,职业规划清晰程度是影响学生选择就业城市的重要因素,有清晰职业规划的学生更愿意前往一、二线城市就业。2.3.2家庭层面生源地在0.0 1 水平上显著,说明生源地与就业城市选择相关。比较百分比数据可以看出,来自县级市和村镇的学生选择三、四线城市就业的占比高达9 4.1%,而省会城市的学生无
13、人选择,可以看出生源地是学生就业城市选择的重要影响因素。父母受教育程度在0.0 1 水平上显著,说明父母受教育程度与就业城市选择具有相关性。通过横向分析选择在一线城市就业的学生占比可以看出,随着父母学历的提高,选择在一线城市就业的学生比例也随之提升,尤其在父母一方达到硕士及以上学历时,学生选择在三、四线和家乡所在其他地区的占比为0,说明父母受教育程度是影响学生选择就业城市的重要因素。2.3.3工作层面就业指导类课程对自已是否有帮助在0.0 5 水平下显著,说明开设就业指导类课程与就业城市选择具有相关性。通过百分比数据可以看出,在认为开设就业指导类课程对自已有帮助的学生中,选择在二线城市就业的学
14、生占比最高,达到7 6.8%,认为开设就业指导类课程对自已没有帮助的学生选择在县镇及农村就业的占比最高,达到6 3.6%,说明就业指导类课程的开设是学生选择就业城市的重要影响因素。行业发展前景在0.0 5 水平下显著,说明行业发展前景与就业城市选择具有相关性。通过横向比较得出,考虑行业发展前景,学生对就业城市的选择意愿随着城市发展水平降低而减少,说明行业发展前景是影响学生选择就业城市的重要因素。就业机会在0.0 5 水平下显著,说明就业机会与就业城市选择具有相关性。从百分比数据中看出,考虑就业机会的学生选择在三、四线城市就业占比为9 6.1%,不考虑就业机会的学生选择在县镇及农村就业占比为2
15、7.3%,说明就业机会是学生选择就业城市的重要影响因素。工作压力在0.0 5 水平下显著,说明工作压力与就业城市选择具有相关性。通过分析百分比数据,考虑工作压力的学生对就业城市的选择意愿随着城市发展水平降低而减少,不考虑工作压力的则相反,说明工作压力是影响学生选择就业城市的重要因素,可见工作压力对就业城市选择的影响尤其重要。2.3.4社会层面公共资源和社会服务水平在0.0 5 水平下显著,说明公共资源和社会服务水平与就业城市选择具有相关性。从数据来看,选择在一线和二线城市就业的学生考虑公共资源和社会服务水平所占比例均在90%以上,不考虑的学生选择就业城市为城镇及农村的占比偏高,可以看出,公共资
16、源和社会服务水平是学生选择就业城市的重要影响因素。住房价格在0.1 水平下显著,说明住房价格与就业城市选择具有相关性。通过分析表中数据,从选择在一线和二线城市就业的学生来看,考虑住房价格的占比均为9 1.8%,不考虑住房价格的占比均为8.2%,说明住房价格是影响学生选择就业城市的重要因素。人才引进政策了解程度在0.0 1 水平上是显著的,说明人才引进政策了解程度与就业城市选择具有相关性。从数据分析中得出,选择在二线城市和三、四线城市以及家乡所在城市就业的学生不了解该地区就业政策占比均低于6.0%,说明就业政策是学生选择就业城市的重要影响因素,政策方案及宣传力度在学生选择就业城市时至关重要。2.
17、4学生就业城市选择影响因素实证分析2.4.1建立模型本文采用多项logistic回归模型对影响学生选择就业城市的影响因素进行实证分析,研究目的是分析大学生选择就业城市类型与参照类别的对比情况。模型如下所示:Piln=o+Z:x;i=1其中,P,为选择就业城市为第j类的概率(j=1,2,3,4,jJ),给就业城市i赋值,j=1代表北上广深等一线城市,j=2代表较为发达的二线城市,j=3代表三、四线城市,j=4代表家乡所在城市(不包含其他地区);P,为选择就业城市为县镇及农村的概率,赋值J=5,并设置为参照变量。x;表示影响大学生就业城市选择的第i个因素。经分析得出:是否为独生子女、生源地、父母受
18、教育程度、就业指导类课程的帮助、职业规划清晰程度、行业发展前景、是否考虑就业机会、工作压力、公共资源和社会服务水平、住房价格、就业政策了解程度是与就业城市选择具有相关性的变量。因被解释变量k为就业城市,有5 个类别,则需建立4 个模型。建立的广义Logit模型为:kLogit P,=。+Z o,a;i=12.4.2模型拟合在现有数据的基础上,需利用模型拟合信息先71行判断该模型解释学生选择就业城市影响因素的科学性,若显著性小于0.0 1,则可以使用多项logistic回归模型进行分析 1 4 。如表2 所示,最终模型和模型中仅有截距项时的似然比检验结果P=0.0070.01,说明最终模型成立。
19、表2 模型拟合信息模型拟合条件似然比检验模型-2对数似然仅截距827.820最终727.8312.4.3结果分析似然比检验结果表明,是否为独生子女(P=0.0000.01)、生源地(P=0.0000.01)、父母受表3 影响学生是否选择在北上广等一线城市就业的测算结果变量名称变量分类非高中或非中专-1.312高中或中专父母受教育非大专或非本科1.564程度大专或本科大学本科及以下-5.292硕士及以上清晰和不清晰职业规划一般清晰程度一般和清晰不清晰了解和不了解就业政策一般了解了解程度了解和一般了解2.412不了解0表4 影响学生是否选择在较为发达二线城市就业的测算结果变量名称变量分类考虑工作压
20、力不考虑非高中或非中专0.723高中或中专父母受教育非大专或非本科2.305程度大专或本科大学本科及以下-5.635硕士及以上清晰和不清晰职业规划一般清晰程度一般和清晰不清晰了解和不了解就业政策一般了解了解程度了解和一般了解3.127不了解教育水平(P=0.0000.01)、就业指导类课程的帮助(P=0.0000.01)、职业规划清晰程度(P=0.0000.01)、行业发展前景(P=0.0000.01)、工作压力(P=0.0000.01)、公共资源和社会服务水平(P=0.0000.01)、住房价格(P=0.0000.01)和人才引进政策了解程度(P=0.0000.01)是影响大学生选择就业城市
21、的显著因素,而就业机卡方自由度显著性99.98968会对大学生选择就业城市的影响不显著。瓦尔德检验的显著性水平(见表3 至表6)若值小于0.0 5,则0.007该因素对模型的贡献具有显著性意义。表3 至表6仅列出学生选择各类城市就业时影响显著的因素及参数估算值。B标准错误瓦尔德自由度显著性OR值0.8602.3290.9122.9400a2.4490.7710.9220a2.3360.647B1.7650a0.3611.89004-0.1120a10104.671100.59410.44101.0375.0700.7580.7270.9557.382标准错误瓦尔德自由度显著性OR值0.8654
22、.1680.8320.7540.8587.2112.4195.4260.8920.1640.9583.8910.7180.0240.87412.8130.1270.0860.03110.024010101010.3850101010.68601010.8760100.2694.7780.0052.03510.3360.3941.9090.01211.1560.0415.8420.4850.00710.0270.020.0041.4340.0496.6180.8940.00022.80772表5 影响学生是否选择在三、四线城市就业的测算结果变量名称变量分类考虑工作压力不考虑非地级市地级市非县级生
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