李萌

（上海立信會計金融學(xué)院，上海 201620）

一、研究背景

在影響大學(xué)生就業(yè)的諸多因素中，成績始終是一項重要因素。然而，成績對大學(xué)生就業(yè)的影響是隨時間動態(tài)變化，分析不同時期成績對就業(yè)的影響有利于把握人力市場需求變化，緊跟市場需求，從而為教育工作者實施教學(xué)管理改革提供參考。大學(xué)生就業(yè)質(zhì)量可通過大學(xué)生就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)進(jìn)行定量化測量與描述。經(jīng)過多年研究，不同研究機(jī)構(gòu)或?qū)W者給出了不同的指標(biāo)體系的組合，但目前尚未形成統(tǒng)一、系統(tǒng)而又全面的大學(xué)生就業(yè)質(zhì)量評價體系。有學(xué)者對已有評價體系中的單項指標(biāo)進(jìn)行分類，將就業(yè)質(zhì)量評價指標(biāo)分為客觀指標(biāo)和主觀指標(biāo)[1]，客觀指標(biāo)不因評價者個人所處社會階層、就業(yè)觀、價值觀等的差異而產(chǎn)生較大出入，在對就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行評價時更具說服力。在定義客觀指標(biāo)時，主要集中在就業(yè)單位和就業(yè)者個人兩大主體上。因此，可通過分別選取就業(yè)單位和個人的典型客觀評價指標(biāo)，并對其定量化測量以獲得就業(yè)質(zhì)量量化值。

本文在此基礎(chǔ)上對不同時期和不同評價指標(biāo)下大學(xué)生成績對就業(yè)質(zhì)量影響進(jìn)行分析。

二、研究過程

（一）研究方法

采用多元線性回歸方法，選取兩屆大學(xué)生的高考成績（CEA），平均績點(diǎn)（GPA），實習(xí)成績（IS）和畢業(yè)論文成績（GTA）為自變量，并分別選取就業(yè)單位評分（CP）和個人年薪（PS）為因變量，比較回歸分析結(jié)果。

（二）數(shù)據(jù)來源和處理

選取A 校2012 和2013 級會計專業(yè)兩屆學(xué)生為對象。學(xué)生各成績整理為百分制下標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，參照文獻(xiàn)[2]中采用改進(jìn)的沃爾評分法對就業(yè)單位打分，個人年薪采用等級劃分，分為1-10 級，小于4 萬為1 級，大于8.8 萬為10 級。

（三）分析過程

采用多元線性回歸方程構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，分別為：

其中，bij為回歸系數(shù)，εk為隨機(jī)誤差。式（1）表示從企業(yè)的角度評價就業(yè)質(zhì)量時成績對就業(yè)質(zhì)量影響回歸分析模型；式（2）表示從個人的角度評價時回歸分析模型。

（四）分析結(jié)果

采用SPSS 軟件進(jìn)行回歸分析，得到回歸系數(shù)為：2012 級以CP 為指標(biāo)時b0=-23.456，b1=0.22，b2=0.5，b3=0.348，b4=0.448,以PS 為指標(biāo)時，b0=-11.038，b1=0.028，b2=0.064，b3=0.065，b4=0.043；2013 級以CP 為指標(biāo)時b0=-39.545，b1=0.286，b2=0.325，b3=0.601，b4=0.519,以PS 為指標(biāo)時，b0=-11.904，b1=0.028，b2=0.051，b3=0.083，b4=0.054。

1.兩屆回歸系數(shù)對比

因變量為CP 時,2012 級回歸系數(shù)排序為GPA＞GTA＞IS＞CEA，2013 級回歸系數(shù)排序為IS＞GTA＞GPA＞CEA?？芍绊慍P 的各成績中，IS 影響程度排名在提升；GPA 排名在降低；GTA始終具有較大影響，排第二，而CEA影響程度始終最低。由系數(shù)絕對值，CEA系數(shù)增加，GPA 系數(shù)降低；IS 系數(shù)增加；GTA 系數(shù)增加。因此，以就業(yè)單位評分作為評價指標(biāo)時，兩年間畢業(yè)論文成績和高考成績影響程度有較小幅度增長，實習(xí)成績影響程度增長較大，平均績點(diǎn)影響程度有較大程度減弱。

因變量為PS 時,2012 級回歸系數(shù)排序為IS＞GPA＞GTA＞CEA，2013 級回歸系數(shù)排序為IS＞GTA＞GPA＞CEA?？芍?，對于影響PS 的各項成績，IS 的影響始終最大；GPA 的相對影響程度減弱；GTA 的影響提升，而CEA 影響程度同樣是最低，與因變量為CP 時結(jié)果一致。由系數(shù)絕對值，CEA 對應(yīng)回歸系數(shù)值兩年相同；GPA 回歸系數(shù)值下降；IS 系數(shù)增加，影響程度有較大幅度提升；GTA 系數(shù)增加，說明其影響程度有小幅增長。

2.2012和2013 級回歸系數(shù)對比

因變量為CP 時,2012 級回歸系數(shù)排序為GPA＞GTA＞IS＞CEA，因變量為PS 時,回歸系數(shù)排序為IS＞GPA＞GTA＞CEA，區(qū)別在于實習(xí)成績排序。結(jié)果表明對于2012 級學(xué)生，實習(xí)成績是影響個人年薪的主要因素，而影響就業(yè)單位評分的主要因素是平均績點(diǎn)，而高考成績的影響程度都是最低的。

因變量為CP 時，2013 級回歸系數(shù)排序為IS＞GTA＞GPA＞CEA，因變量為PS 時，回歸系數(shù)排序為IS＞GTA＞GPA＞CEA，兩種模型中影響因素重要性排序完全一致。從結(jié)果看出，實習(xí)成績和畢業(yè)論文成績對于就業(yè)質(zhì)量的影響最大，高考成績影響始終最弱。

三、結(jié)論和建議

分析結(jié)果表明：一是在兩項評價指標(biāo)下，實習(xí)成績和畢業(yè)論文成績的影響程度都在提升，而高考成績的影響程度始終最低；二是在不同評價指標(biāo)下，各成績對就業(yè)質(zhì)量影響大小存在較小差異，也即不是完全等價的，但是以就業(yè)單位評分和個人年薪為評價指標(biāo)時，所得成績因素影響重要性結(jié)果具有較高的一致性。因此，為提升大學(xué)生就業(yè)質(zhì)量，有必要進(jìn)一步重視學(xué)生實踐、實習(xí)和畢業(yè)論文完成質(zhì)量，加強(qiáng)過程管理，提高完成水平，從而有效增加就業(yè)競爭力。