大学生就业决定因素分析-基于多层模型的方法_1.docx

大学生就业决定因素分析基于多层模型的方法 　　三、结果与讨论 1.实证结果 前面已经分析过，如果专业和学校对就业的随机效应不显著（方差不显著），即大学生就业概率在学校和（或）专业之间没有明显的差异，那么就应该选择固定效应模型或双层随机效应模型由此，我们接下来从双层嵌套模型开始进行方差成分的分解不考虑专业的随机效应和其他解释变量的固定效应时，利用按学校分层的嵌套模型来分解学校对就业的随机效应；同理，利用按专业分层的嵌套模型来分解专业对就业的随机效应方差成分分解结果见表2　　从方差分解结果来看，大学生就业概率在学校和专业之间都具有显著差异，即学校和专业对就业具有随机效应，且学校对就业的随机效应大于专业的随机效应但是，随机交互效应（对应于式（2））没有通过显著性检验，即大学生就业概率在专业和学校的各种组合之间没有显著差异这说明高等教育没有体现自己的专业办学特色，这与一味地追求大而全的办学体系是相关的因此，本文最终选择没有交互效应的交叉随机效应Logit模型，即式（1）　　接下来分析个体和学校层面变量对大学生就业的固定效应，为了比较不同模型的估计结果，除了交叉随机效应模型外，我们也同时报告了普通Logit模型及分层模型的结果（随机效应部分不再报告），各模型的估计结果见表3。

　　模型回归结果的比较表明，与交叉随机效应模型相比，其他模型都低估了就业能力和专业相关实习对大学生就业的作用，而高估了大学生就业的性别差异从交叉效应模型的固定效应结果来看，个体层面的就业能力、专业相关实习和性别对大学生就业具有显著影响，而与专业内容无关的实习对就业没有显著影响尽管大学生就业概率在学校之间具有显著的差异，但学校层面的变量“就业指导和服务”不能解释这种差异的来源，即现有就业指导和服务对毕业生初次就业率没有显著作用211”大学则在10%的显著性水平（P＝0.061）上能够解释学校间的就业差异，但解释程度很小，大概只能解释3%这说明，如果把学校按是否是“211”大学分为两组的话，组间的就业差异远远小于组内差异，教育质量（包括经费投入和师资力量等）和声誉等可能是造成这种差异的主要来源，需要对此做进一步的分析　　2.讨论　　（1）学校对大学生就业具有显著作用，因此，本研究认为学校主要通过教学质量、筛选-匹配和信号传递三个机制影响大学生就业市场绩效一是根据人力资本理论，教学质量较高的学校能够促进学生掌握更多的知识和技能由于学校在师资力量、教学硬件设施等方面存在显著差异，导致学校教育资源和教学质量具有显著差异。

分批择优录取的高等教育招生制度，使得“985”、“211”等好学校所招选的学生初始禀赋较高由于教学质量和学生能力的差异，使得教育具有异质性特征，即高等教育所培养的大学生在技能上具有显著差异，从而产生显著的就业差距此外，入校后不能自由转校和更换专业的制度也加大了教育异质性程度二是根据筛选-匹配理论，教学作为一个互动过程，选拔招生制度导致入校时学生的初始能力存在差距，学校有可能根据学生的初始能力来选择教学内容及难度如果初始能力和教学需求确实存在一种筛选-匹配关系，那么学校之间的就业差距就会很大三是根据信号传递理论，雇主会倾向于认为“211”等名牌大学毕业生能力素质较高因此，即使个体能力特征一样，市场声誉较好的学校其就业绩效也较好以上分析表明，学校间就业差距主要来源于教学质量差距、学生初始能力差距和学校信号功能的差距　　（2）就业能力对高校毕业生初次就业具有显著的正作用这与认为就业能力不足等引起的结构性问题是大学生就业难的主要原因，提升就业能力对于促进毕业生就业具有关键作用的理论预期是一致的我国的高等教育规模在过去的10年里持续增加，高校毕业生数量由1998年的108万人增加到2009年的611万人，2008年的毛入学率已达23.3%。

随着高等教育的急剧扩张和毕业生供需状况的迅速转变，毕业生劳动力市场“生态位”的承载能力在“量”和“质”两个方面可能都会达到瞬时饱和，就业难度会急剧增加但我国的高等教育毛入学率与发达国家相比差距还很大，与我国经济规模和快速发展的需求相比，高校毕业生数量也并不算多因此，数量增多仅仅加剧了毕业生就业难的程度，就业难的深层次原因是数量背后的“质量”问题就业能力（教育产品质量）成为雇佣决策的关键变量随着高等教育的普及化，以及我国产业技术升级和结构的调整，高校毕业生就业能力不足和供需的结构性矛盾将长期存在，并成为制约毕业生就业的关键因素　　（3）与专业相关的实习经历可以显著提高毕业生就业概率，但与专业无关的实习则对就业概率没有显著作用这一点与岳昌君等和黄敬宝的实证结果是类似的就业实习能够让学生准确了解企业对就业能力的需求，缩小对就业能力的认知差异，从而自我评估与发展有利于就业的能力素质就业实习也能够增强毕业生与企业之间的联系和掌握及时有效的需求信息，从而促进就业另外，实习经历也有利于大学生了解工作环境和掌握实际应用能力，弥补大学生工作经历不足的缺陷因此，实习经历不仅有利于提高就业能力，并对就业促进也具有独立的显著作用。

但是，很明显，只有当实习经历与所学专业知识相结合才能产生较好的效果因此，提倡就业导向的社会实践、实习，应该完善实习基地的建设，加强学校与企业的合作，让大学生通过专业实习掌握学校课程无法掌握的就业能力　　（4）大学生就业概率在性别之间存在显著的差异，在其他条件不变的情况下，男毕业生的就业概率比女毕业生高1.57倍，这与近年来社会普遍反映的女大学生就业难现象是一致的在控制了就业能力的情况下，性别仍然是影响毕业生就业的重要因素，这种现象值得进一步分析一种情况是，在我们的模型中没有得到控制，但雇主能够观察到的其他能力特征变量（比如面试表现等），在雇佣决策中起着重要作用，而男性整体表现要好于女性（这仅仅是一种假设）；另外一种更有可能的情况是，雇主会结合家庭、社会角色等综合因素来做雇佣决策由于女性要承担更多的家务责任，工作投入没有男性那么多，从而影响生产效率，雇主因此会倾向于雇佣男性毕业生但是，如果把群体特征作为雇佣标准之一，女大学生就会受到统计性歧视，从而加剧就业难度　　（5）学校现有的就业指导和服务对毕业生就业没有发挥显著作用这有可能是因为就业指导和服务内容单一，主要是组织一下校园招聘会或简单地收集就业信息，而对职业指导和规划、简历写作和面试技巧的等做得不够。

另外，以提供信息为主要方式的就业指导和服务主要作用于提高匹配速度，即减少工作搜寻期限，因此，对某一时点（毕业时）的就业率并没有显著影响　　四、结论与建议　　本文以交叉随机效应模型估计了学校和专业对大学生就业的随机效应，以及就业能力、实习经历和就业指导服务等不同水平因素对就业的影响实证结果表明：①学校和专业都对大学生就业具有显著的随机效应，且学校的随机效应大于专业，但学校与专业组合对就业没有显著作用教学质量差异、大学生初始能力差异和信号功能差异是造成学校间就业差异的主要原因②大学生自身的就业能力对就业具有显著的正作用，交叉随机效应Logit模型得到的估计结果比普通的Logit模型和分层嵌套模型得到的作用都要大这与我国大学生就业难主要是结构性问题的判断是一致的，因此，提升高校毕业生就业能力将有效缓解就业难问题③不同性质的实习经历对就业的影响存在着差异，与专业相关的实习经历对就业促进有显著的正向作用，但与专业无关的实习经历对就业的影响不显著④学校现有的就业指导和服务没有发挥应有的作用，进一步完善就业指导和服务是大势所趋　　以上结论的政策含义在于，加快以提高教育质量和突出专业特色的高等教育改革，全面提升就业能力，完善就业导向的实习指导和服务对大学生就业促进具有重要的作用。

为此，结合高等教育的挑战，本文为促进大学生就业提出以下建议　　第一，加快高等教育改革，提高教学质量和突出专业特色加大教育投入，促进高等学校均衡发展，普遍提高教学质量提高学校在招生和专业设置等方面的自主权，搭建校企合作平台，加强高校与毕业生需求方之间的联系和合作　　第二，加强基础设施和教育管理平台建设，全面提升大学生就业能力研究开发大学生就业能力模型，以此作为毕业生就业能力培养的依据加强教学管理平台建设，按照就业能力模型使课程设置结构化，从而使每一项就业能力都能得到完整的提升并做好离校毕业生就业能力的跟踪调查和评估反馈工作，动态调整和完善课程设置　　第三，完善就业服务体系，加强就业导向的实习指导和服务改变传统的就业安置与管理体制，建立市场化的就业服务体系，丰富就业服务内容就业服务期限要向入校前和毕业后两端延伸在入学前的初、高中阶段，主要做好职业兴趣和潜能的开发培养，指导学生进行初步的职业定位和选择适合自己的专业；对于毕业后未就业的大学生，更要做好就业信息和求职等服务工作结合理论教学内容，加强就业导向实习基地的建设和完善工作同时，要建立和完善实习导师制度，指导解决实际问题，以此提升就业能力并促进就业。

　　参考文献：　　[1]曾湘泉.变革中的就业环境与中国大学生就业[J].经济研究，2004，（6）　　[2]赖德胜，田永坡.对中国“知识失业”成因的一个解释[J].经济研究，2005，（11）.　　[3]谢作诗，杨克瑞.大学生就业难问题探析[J].教育研究，2007，（4）.　　[4]卿石松，曾湘泉.就业能力、实习经历与高校毕业生就业——基于山东省2007届高校毕业生的实证检验[J].中国人口科学，2009，（6）.　　[5]岳昌君，文东茅和丁小浩.求职与起薪：高校毕业生就业竞争力的实证分析[J].管理世界，2005，（11）.　　[6]Li Tao， Zhang Juyan. What Determines Employment Opportunity for College Graduates in China after Higher Education Reform？[J]. China Economic Review， 2010， 21.　　[7]Stephen W. Raudenbush， Anthony S. Bryk. Hierarchical Linear Models[M]， California： Sage Publications， 2002.　　[8]Rabe-Hesketh S. ， Skrondal A. Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata （Second Edition） [M]. Texas： Stata Press， 2008.　　[9]曾湘泉，牛玲.大学生就业能力与就业战略[J].中国大学生就业，2009，（2）.　　[10]王霆，曾湘泉.高校毕业生结构性失业原因及对策研究[J].教育与经济，2009，（12）.　　[11]张进.提升就业能力：缓减大学生就业难的重要选择[J].高等教育研究，2007，（12）.　　[12]黄敬宝.自身因素与大学生就业结果的实证分析[J].高教探索，2007，（4）.　　作者简介：卿石松（1980-），湖南新化人，经济学博士，华东师范大学社会发展学院人口研究所讲师，中国人民大学中国就业研究所助理研究员，研究方向：性别收入差距和劳动就业。