張汝玲ZHANG Ru-ling；白建鵬BAI Jian-peng；張弘揚ZHANG Hong-yang

（中國地質(zhì)大學經(jīng)濟管理學院，武漢 430074）

（School of Economics and Management of China University of Geosciences，Wuhan 430074，China）

0 引言

近年來，武漢光谷發(fā)展迅猛，形成了以光電子信息為龍頭，生物工程與新醫(yī)藥、環(huán)保能源、機電一體化、高科技農(nóng)業(yè)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競相發(fā)展的產(chǎn)業(yè)圈，并以此為中心向外輻射，吸納巨額資金，2013 年得到資助金額達7.31 億元。隨著規(guī)模的進一步擴大，管理類人才的需求也與日俱增。作為高校人才聚集地的武漢，其產(chǎn)業(yè)集群的吸引力卻不強。探究產(chǎn)業(yè)集群就業(yè)吸引力因子對于組織吸引力的影響，從而幫助產(chǎn)業(yè)集群更好地吸引人才，已經(jīng)成為當下一個亟待解決的問題。本文從管理類大學生的視角，以武漢光谷產(chǎn)業(yè)集群就業(yè)吸引力為研究對象，采用定量方法分析這一問題，并給出相應(yīng)的對策。

1 相關(guān)文獻回顧

國內(nèi)外學者對產(chǎn)業(yè)集群發(fā)揮人才吸引與集聚現(xiàn)象的探討由來已久。國外學者認為，組織吸引力是組織本身吸引求職者的程度（Turban，Greening，1993）。華中科技大學博導(dǎo)以武漢光谷現(xiàn)有企業(yè)員工為調(diào)研對象，從經(jīng)濟特性、文化特性、人才政策、生活環(huán)境，以及集群內(nèi)企業(yè)人力資源管理等特性入手對產(chǎn)業(yè)集群人才吸引力的影響進行了實證研究（胡蓓、周均旭、翁清雄，2010）。合肥工業(yè)大學則通過相關(guān)指標體系從經(jīng)濟、社會環(huán)境、政策制度以及自然環(huán)境四個方面對就業(yè)吸引力進行了分析，并在此基礎(chǔ)上使用K-means 聚類方法進行大學生區(qū)域流向分類研究（孫祥、趙勇，2008）。縱觀國內(nèi)外，關(guān)于產(chǎn)業(yè)集群就業(yè)吸引力的研究雖然較多，但是從管理類大學生的視角對產(chǎn)業(yè)集群吸引力進行定量研究尚且處于空白狀態(tài)。

2 指標選取和數(shù)據(jù)收集

2.1 選取研究指標 本文在借鑒前人關(guān)于就業(yè)吸引力指標的基礎(chǔ)上，結(jié)合武漢高校管理類大學生和光谷產(chǎn)業(yè)集群的特點，構(gòu)建如下的指標體系。具體指標體系分為：企業(yè)自身因素、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平等4 個二級指標和職位晉升空間、當?shù)胤績r水平等22 個三級指標。

2.2 問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集 本文采用李克特5 級量表進行問卷設(shè)計。通過小規(guī)模測試和實際訪談進行問卷前測，最終結(jié)果顯示克隆巴哈α 系數(shù)為0.735，KMO 值為0.673，且通過Bartlett 檢驗，說明問卷信效度都比較好。本文數(shù)據(jù)收集分為初測和再測兩個階段，初測用于探索性因子分析和重測信度檢驗；再測用于驗證性分析、信度分析以及因子等分評價相關(guān)研究。

3 模型構(gòu)建

通過描述性統(tǒng)計學技術(shù)EXCLE 進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計整理和樣本數(shù)據(jù)庫的建立之后，本研究接著運用IBM SPSS 21進行因子分析，以此了解管理類大學生的就業(yè)考慮因素和就業(yè)吸引力之間的相關(guān)關(guān)系。

3.1 相關(guān)系數(shù)和變量求解 本文選取一些既能反映就業(yè)吸引力內(nèi)涵的主要方面，同時又能從現(xiàn)有的統(tǒng)計資料中獲取數(shù)據(jù)的指標作為就業(yè)吸引力評價指標體系的內(nèi)容。它由豐厚福利與薪酬、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)知名度、職位及晉升空間、企業(yè)文化、企業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)、企業(yè)績效評估、企業(yè)發(fā)展前景、企業(yè)就業(yè)穩(wěn)定程度、居住環(huán)境、交通便捷程度、房價水平、父母意愿及支持力度、社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)達程度、消費水平、社會治安環(huán)境、戶籍政策支持程度、住房保障政策、區(qū)域就業(yè)政策、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、行業(yè)發(fā)展前景、行業(yè)競爭狀況等構(gòu)成22 個指標組成。進行因子分析，首先要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，運用SPSS 軟件對原始數(shù)據(jù)進行處理既可以消除量綱差異的影響，又可以得到各指標之間的相關(guān)系數(shù)矩陣表。

3.2 提取共同度 計算各變量對應(yīng)的初始共同度和提取因子以后的再生共同度，對因子分析法進行檢驗。我們可以看到每一個指標變量的共性方差均在0.5 以上，且大多數(shù)超過0.6，說明大多數(shù)變量之間具有較強的相關(guān)關(guān)系，可以滿足進行因子分析的前提條件。

3.3 因子特征值和特征點分析以及確定主要因子 將數(shù)據(jù)標準化后，計算相關(guān)性矩陣，最后得出公因子及方差累計貢獻率情況表。

表1 解釋的總方差表

從總方差解釋表1 中可知：前七個因子所解釋的方差占整個方差的63.125%，能比較全面地反映所有信息。根據(jù)旋轉(zhuǎn)以后的因子載荷矩陣可知這七個主要因子分別是：職位與晉升空間、福利與薪酬水平、房價水平、住房保障政策、區(qū)域就業(yè)政策、居住環(huán)境、行業(yè)發(fā)展前景。

3.4 計算各因子得分及綜合評價 通過因子軸旋轉(zhuǎn)后可知，每個因子只有少數(shù)幾個指標的因子載荷較大，因子的屬性劃歸表如表2 所示。

從表2 可知，“企業(yè)自身因素”因子包括職位及晉升空間，薪酬與福利和企業(yè)規(guī)模，且這三個指標的因子載荷量均在0.8 以上且數(shù)值接近，說明“企業(yè)自身因素”與這三個指標變量之間的相關(guān)關(guān)系很強，以“企業(yè)自身因素”因子來概括這三個指標因子具有很好的說服力?！皡^(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平”是產(chǎn)業(yè)集群就業(yè)吸引力宏觀層面上的影響因子。這一指標的方差貢獻率17.625%?！皡^(qū)域政策支持”是產(chǎn)業(yè)集群就業(yè)吸引力的政府表現(xiàn)。在因子分析中，該因子的方差貢獻率為12.717%，其重要性次于“區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平”。“行業(yè)狀況”因子的好壞決定著管理類大學生的職業(yè)生涯，是產(chǎn)業(yè)集群就業(yè)吸引力隱性的表現(xiàn)。該因子的方差貢獻率為9.543%，對總體指標的解釋貢獻較小，但在現(xiàn)實中意義重大。

表2 就業(yè)吸引力因子屬性劃歸表

4 對策

通過以上的分析，綜合因子的重要程度及其相互關(guān)系，本文為提高武漢光谷對管理類大學生的就業(yè)吸引力提出以下幾點建議。

4.1 企業(yè)應(yīng)幫助員工做好職業(yè)生涯規(guī)劃，建立完善的晉升機制 從研究結(jié)果可以看出，管理類大學生就業(yè)對于職位及晉升空間的關(guān)注甚于薪酬與福利水平等其他影響因素。企業(yè)在給予市場水平薪酬與福利的前提下，應(yīng)當大力關(guān)注新進管理類大學生的晉升之道，大大激發(fā)管理類大學生工作的激情。幫助員工做好職業(yè)生涯規(guī)劃，增強員工的歸宿感和主人翁意識，這樣才能有效地增加武漢光谷這一產(chǎn)業(yè)集群的就業(yè)吸引力。

4.2 政府應(yīng)當進一步完善住房優(yōu)惠政策 影響大學生就業(yè)的又一大重要因素就是住房。隨著當今時代房價的水漲船高，買房成為大學畢業(yè)生特別頭疼的問題。從本文的研究結(jié)果可以分析得出，不管是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平中的房價水平，還是區(qū)域政策支持中的住房保障政策，都在管理類大學生就業(yè)吸引力影響因素中扮演著十分重要的作用。政府應(yīng)該進一步加大住房保障和優(yōu)惠措施，提高管理型人才的安全感，增大其留漢就業(yè)的可能性。

4.3 學校應(yīng)當加強就業(yè)教育 從實地訪談和數(shù)據(jù)收集結(jié)果可以看出，管理類大學生就業(yè)態(tài)度不端正，好高騖遠。一方面，管理類大學生自身經(jīng)驗不足，缺乏實戰(zhàn)經(jīng)歷，在人才市場上并不占很大優(yōu)勢；另一方面，他們又往往看不上蒸蒸日上的科技型中小企業(yè)，眼高手低造成自己找不到工作或者工作崗位與自身素質(zhì)不匹配。因此，高校應(yīng)當加強就業(yè)教育，幫助管理類大學生認清自己、端正就業(yè)態(tài)度、樹立正確的擇業(yè)觀念。

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[3]TURBAN，D.B.，KEON，T.L.Organizational Attractiveness:An Interactionist Perspective[J].Journal of Applied Psychology，2011，78（2）:184-193.