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        疫情下就業(yè)政策對(duì)高校畢業(yè)生就業(yè)預(yù)期的影響

        2021-06-01 07:24:40宋思成張繼偉
        合作經(jīng)濟(jì)與科技 2021年11期
        關(guān)鍵詞:預(yù)期勞動(dòng)力畢業(yè)生

        □文/宋思成 張繼偉

        (安徽師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 安徽·蕪湖)

        [提要]基于有序logistic回歸模型的實(shí)證分析,結(jié)合對(duì)全國(guó)2020屆高校畢業(yè)生的抽樣調(diào)研數(shù)據(jù),從“緩解勞動(dòng)力供給側(cè)、需求側(cè)壓力以及引導(dǎo)勞資雙方有效匹配”三個(gè)維度深入研究疫情之下的就業(yè)政策對(duì)高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)預(yù)期的影響。研究表明:積極的就業(yè)政策緩解應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)未來(lái)的就業(yè)壓力,其中創(chuàng)業(yè)政策的發(fā)揮最能夠提高畢業(yè)生的就業(yè)樂(lè)觀水平。另外,專業(yè)和性別也成為畢業(yè)生對(duì)就業(yè)預(yù)期的重要影響因素。

        據(jù)教育部統(tǒng)計(jì),2020年應(yīng)屆高校畢業(yè)生達(dá)874萬(wàn)人,比2019年增加40萬(wàn)人。而2020年新冠肺炎又極大影響到勞動(dòng)力市場(chǎng)的需求側(cè),因此疫情之下高校畢業(yè)生就業(yè)的供需矛盾更加突出。2020年《政府工作報(bào)告》多次強(qiáng)調(diào)要做好“六穩(wěn)六?!惫ぷ鳎渲小傲!笔桩?dāng)其沖就是“保就業(yè)”,“六穩(wěn)”的最終目標(biāo)就是“穩(wěn)預(yù)期”。因而,在此時(shí)研究分析疫情之下就業(yè)政策對(duì)高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)預(yù)期的影響既有助于總結(jié)政府就業(yè)政策實(shí)施效果,也可為以后就業(yè)政策的制定提供有益的參考。

        一、文獻(xiàn)綜述

        廣義的就業(yè)政策包含創(chuàng)業(yè)政策,創(chuàng)業(yè)政策的發(fā)揮起到了自主就業(yè)的效果,進(jìn)而帶動(dòng)全社會(huì)勞動(dòng)力市場(chǎng)需求側(cè)的規(guī)模提升。因而,分析就業(yè)政策對(duì)高校畢業(yè)生的影響,尤其不能忽視創(chuàng)業(yè)政策在廣大高校學(xué)子中的影響力。把握大學(xué)生就業(yè)問(wèn)題的成因是國(guó)際上對(duì)大學(xué)生就業(yè)問(wèn)題研究的基礎(chǔ)。O’Higgins(2002)分別從勞動(dòng)力需求、勞動(dòng)力供給以及供求匹配等三個(gè)角度來(lái)解構(gòu)分析大學(xué)生的就業(yè)問(wèn)題,并認(rèn)為就業(yè)政策的施力點(diǎn)應(yīng)該緊盯這三個(gè)維度。其中,勞動(dòng)力供給側(cè)的政策旨在提升勞動(dòng)者的素質(zhì)和適控規(guī)模;勞動(dòng)力需求側(cè)的政策旨在擴(kuò)大雇主對(duì)勞動(dòng)者的需求,提高雇主的質(zhì)量;供求匹配即引導(dǎo)勞資雙方有效匹配的政策,其旨在減少就業(yè)和招聘過(guò)程中的信息不對(duì)稱,提高勞動(dòng)者求職效率。但同時(shí)除了就業(yè)政策所引發(fā)的客觀就業(yè)環(huán)境變化所帶來(lái)的預(yù)期影響以外,眾多畢業(yè)生的主觀因素也實(shí)質(zhì)上影響著高校畢業(yè)生的就業(yè)預(yù)期和就業(yè)水平,如性別、專業(yè)以及家庭狀況等。王美艷(2005)通過(guò)計(jì)量方法證明了女性職工正處于相對(duì)不利的勞動(dòng)力市場(chǎng)地位;秦永等人(2011)證實(shí)農(nóng)村背景的大學(xué)畢業(yè)生比城鎮(zhèn)背景的大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)概率低,這實(shí)際上不僅與家庭收入水平有關(guān),也與父母的受教育水平有著重要關(guān)系;隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展,市場(chǎng)需求對(duì)教育人才的供給結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深刻影響,楊立軍(2015)研究發(fā)現(xiàn)除了性別以及學(xué)校類型,專業(yè)也是影響地方院校畢業(yè)生就業(yè)水平的重要因素。本文旨在構(gòu)建實(shí)證模型研究分析疫情之下就業(yè)政策的不同維度以及各式主觀因素對(duì)應(yīng)屆高校畢業(yè)生就業(yè)預(yù)期的影響。

        表1 變量設(shè)置與變量符號(hào)一覽表

        二、數(shù)據(jù)來(lái)源、變量設(shè)置和樣本特征

        (一)數(shù)據(jù)來(lái)源。本研究數(shù)據(jù)來(lái)源是對(duì)2020年各地高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)狀況的抽樣調(diào)查。調(diào)查采用問(wèn)卷形式進(jìn)行,調(diào)查對(duì)象涵蓋不同性別、家庭文化程度和家庭年收入的應(yīng)屆畢業(yè)生。本次問(wèn)卷調(diào)查共獲得問(wèn)卷456份,回收率為100%。剔除無(wú)效問(wèn)卷后得到有效問(wèn)卷410份,有效率約為90.01%。

        (二)變量設(shè)置。因變量的設(shè)置:根據(jù)我們的研究目的,將“應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)形勢(shì)預(yù)期”設(shè)為因變量。其中進(jìn)行五級(jí)分類處理:認(rèn)為“就業(yè)形勢(shì)不好、較差、一般、較好、很好”分別賦值為1、2、3、4、5。自變量設(shè)置:結(jié)合本調(diào)研問(wèn)卷的題目分類,我們把“就業(yè)政策:勞動(dòng)力供給側(cè)評(píng)估”、“創(chuàng)業(yè)政策:勞動(dòng)力需求側(cè)評(píng)估”以及“政府引導(dǎo)勞資雙方匹配政策的評(píng)估”作為關(guān)鍵解釋變量。另外,將“性別”、“專業(yè)”、“家庭戶籍狀況”和“父母受教育水平”等作為控制變量。(表1)

        (三)樣本特征。在410位被訪者中,男性占樣本總數(shù)的38.05%,女性占樣本總數(shù)的61.95%;父母具有高中及以上文化程度占樣本總數(shù)的48.54%;家庭平均年收入在8萬(wàn)元以上的占樣本總數(shù)57.81%。被訪畢業(yè)生大多數(shù)父母文化程度較高,收入較為穩(wěn)定,對(duì)政府的就業(yè)政策有較好的理解與把握,因此本研究調(diào)查數(shù)據(jù)具有較理想的代表性和可靠度。(表2)

        三、模型構(gòu)建

        本文從勞動(dòng)力需求側(cè)、勞動(dòng)力供給側(cè)以及勞資雙方匹配三個(gè)維度構(gòu)建了疫情下的就業(yè)政策對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)預(yù)期影響的理論模型,并利用有序logistic回歸模型進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。(圖1)

        與二元logistic回歸模型類似,有序logistic回歸模型也是用于構(gòu)建因變量為分類變量的回歸模型,不同的是二元logistic回歸模型的因變量是二分變量,而有序logistic回歸模型的因變量是有順序或者大小區(qū)別的分類變量。

        本文基于已有的三個(gè)維度下的指標(biāo)作為解釋變量(X),以部分基本面信息作為控制變量,以“個(gè)人如何看待2020年的就業(yè)形勢(shì)”作為被解釋變量(Y),采用有序Logistic回歸模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。有序Logistic回歸模型表達(dá)式為:

        其中,Xi表示第i個(gè)解釋變量,Y代表被解釋變量(不好、較差、一般、較好、很好)。建立累計(jì)Logistic模型:

        圖1 就業(yè)政策影響就業(yè)預(yù)期的機(jī)制模型圖

        其中,Pj=P(y=j),j=1,2,3,4,5;X表示解釋變量,β是一組與X對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù),αj是模型的截距。在得到αj和β的參數(shù)估計(jì)后,某種特定情況(如y=j)發(fā)生的概率就可以通過(guò)以下等式得到:

        四、實(shí)證分析

        (一)聚類分析。本文的問(wèn)卷調(diào)查涵蓋了三個(gè)維度的關(guān)鍵解釋變量,同時(shí)包含了一些控制變量。為了詳盡地覆蓋到每個(gè)維度,同時(shí)避免因同一維度下的二級(jí)指標(biāo)存在較高的相關(guān)性而影響到后續(xù)的回歸分析,我們利用聚類分析方法把同一維度下相似度較高的二級(jí)指標(biāo)變量聚合為一類,進(jìn)而通過(guò)加權(quán)的方式獲得每一維度的量化結(jié)果。

        聚類分析主要分為Q型聚類和R型聚類,考慮到本文目的是降低變量之間的相關(guān)性,故采用R型聚類。在對(duì)變量進(jìn)行聚類分析時(shí),本文采用相關(guān)系數(shù)進(jìn)行度量變量相似度,構(gòu)建變量之間的相關(guān)性矩陣。本文采用平均聚類法對(duì)變量距離進(jìn)行聚合。以X1(勞動(dòng)力供給側(cè)分析)為例,將X1下設(shè)的9個(gè)二級(jí)指標(biāo)的量化數(shù)據(jù)代入,計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣,隨后按類平均法進(jìn)行聚類,最終從這些指標(biāo)中選取幾個(gè)有代表性的。如此,我們從X1下設(shè)的9個(gè)二級(jí)指標(biāo)中提取出三個(gè),分別是:X11、X12、X13。同理,對(duì)于另外兩個(gè)維度重復(fù)上述操作。三個(gè)維度聚類結(jié)果如表3所示。(表3)

        這樣就從18個(gè)指標(biāo)中選定了9個(gè)指標(biāo)作為自變量,但9個(gè)變量對(duì)于模型來(lái)說(shuō)依然是較多的,我們依據(jù)樣本的重要程度,對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行了5∶3∶2的加權(quán)求和,最后得到了3個(gè)一級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù),它們分別代表就業(yè)政策的三個(gè)維度。

        表2 樣本特征一覽表

        表3 聚類分析結(jié)果一覽表

        (二)有序logistic回歸分析。本文構(gòu)建了3個(gè)回歸模型。模型1研究三個(gè)關(guān)鍵解釋變量即就業(yè)政策的三個(gè)維度對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生2020年就業(yè)預(yù)期的影響;模型2在考慮就業(yè)政策這一客觀因素的前提下,加入了家庭年收入、專業(yè)等控制變量,分析對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生2020年就業(yè)預(yù)期的影響;模型3在模型2回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮了性別、戶籍、父母受教育水平等因素影響,綜合判別眾多主客觀因素對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生2020年就業(yè)預(yù)期的影響。回歸結(jié)果如表4所示。(表4)

        從回歸模型整體的p值檢驗(yàn)看,3個(gè)模型的p值都小于0.001,表明三個(gè)有序Logistic模型估計(jì)結(jié)果較為理想,且三個(gè)模型中就業(yè)政策變量都較為顯著,說(shuō)明計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性較強(qiáng)。模型1回歸結(jié)果表明:三個(gè)維度的就業(yè)政策變量都顯著且其系數(shù)都為正值,表明就業(yè)政策是影響2020屆畢業(yè)生就業(yè)預(yù)期的重要因素,且積極的就業(yè)政策正向影響到畢業(yè)生對(duì)就業(yè)形勢(shì)的樂(lè)觀水平,其中創(chuàng)業(yè)政策為最。模型2和模型3回歸結(jié)果表明:在眾多主觀因素中,性別和專業(yè)因素是較為顯著的。女性(sex=2)與男性(sex=1)相比,男性的就業(yè)預(yù)期更佳。這一方面可能與勞動(dòng)力市場(chǎng)存在的性別歧視現(xiàn)象有關(guān);另一方面也與新冠肺炎疫情主要沖擊的行業(yè)有關(guān)。疫情重創(chuàng)線下服務(wù)業(yè)和制造業(yè),致使大量勞動(dòng)密集型企業(yè)陷入危機(jī),而這些行業(yè)、企業(yè)恰恰是眾多女性勞動(dòng)者求職之選。就專業(yè)而言,理工類與藝術(shù)類畢業(yè)生就業(yè)預(yù)期更差。這一方面與專業(yè)屬性有關(guān);另一方面也與就業(yè)預(yù)期落差有關(guān)。疫情之下,文史類畢業(yè)生就業(yè)渠道更廣,且與往年就業(yè)形勢(shì)相比,就業(yè)預(yù)期落差較小。

        表4 有序logistic模型回歸結(jié)果一覽表

        表5 關(guān)鍵自變量對(duì)因變量的邊際影響一覽表

        為進(jìn)一步發(fā)掘各維度就業(yè)政策對(duì)提高“就業(yè)預(yù)期樂(lè)觀水平”的影響大小,我們通過(guò)實(shí)證獲得了當(dāng)Y=4、Y=5時(shí),即當(dāng)應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)2020年就業(yè)形勢(shì)懷有積極情緒時(shí),各關(guān)鍵解釋變量對(duì)被解釋變量的邊際影響系數(shù)。從表1可知,無(wú)論是Y=4還是Y=5時(shí),創(chuàng)業(yè)政策的發(fā)揮最能提高應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)就業(yè)形勢(shì)的樂(lè)觀水平,邊際影響系數(shù)分別為0.0947和0.0674。這表明“大眾創(chuàng)業(yè),萬(wàn)眾創(chuàng)新”的方針政策在廣大高校畢業(yè)生中依然具有較大號(hào)召力與影響力,而更為普遍的“緩解勞動(dòng)力供給側(cè)壓力的就業(yè)政策”依然是解畢業(yè)生就業(yè)之急的重要良藥。(表5)

        五、結(jié)論及建議

        本文得出的主要結(jié)論是:第一,積極的就業(yè)政策緩解了應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)未來(lái)的就業(yè)壓力。就業(yè)政策中“勞動(dòng)力需求側(cè)、供給側(cè)和引導(dǎo)勞資雙方匹配”三個(gè)維度的就業(yè)政策實(shí)施程度越高,應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)未來(lái)的就業(yè)預(yù)期越樂(lè)觀。第二,尤其關(guān)注緩解勞動(dòng)力供給側(cè)和需求側(cè)壓力的就業(yè)政策對(duì)提高就業(yè)預(yù)期樂(lè)觀水平的效果最明顯。第三,女性畢業(yè)生對(duì)就業(yè)形勢(shì)的樂(lè)觀程度低于男性。造成這種差距的主要原因是:此次疫情主要打擊的行業(yè)是制造業(yè)和服務(wù)業(yè),這些行業(yè)的勞動(dòng)者主要是女性。第四,理工類和藝術(shù)類畢業(yè)生對(duì)就業(yè)形勢(shì)的樂(lè)觀水平低于文史類畢業(yè)生。疫情下,文史專業(yè)由于其專業(yè)特性,在就業(yè)方面擁有相對(duì)廣泛的選擇。第五,邊際效應(yīng)分析結(jié)果表明,在就業(yè)預(yù)期保持“較好”或“很好”的水平時(shí),創(chuàng)業(yè)政策的發(fā)揮最能提高應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)就業(yè)形勢(shì)的樂(lè)觀水平,而在“較好”這一預(yù)期下,更為普遍的緩解勞動(dòng)力需求側(cè)的就業(yè)政策依然具有較高的效用。

        基于以上研究結(jié)論,為提高應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)未來(lái)就業(yè)形勢(shì)的樂(lè)觀水平及就業(yè)率,本文提出以下政策建議:第一,進(jìn)一步擴(kuò)大就業(yè)政策在供給端和需求端的作用面,持續(xù)開(kāi)展網(wǎng)上就業(yè)服務(wù)行動(dòng),實(shí)施高校畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)支持計(jì)劃,開(kāi)展大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育,引領(lǐng)大學(xué)生投身“雙創(chuàng)”等活動(dòng)。第二,深化“引導(dǎo)勞資雙方匹配政策”在優(yōu)化全社會(huì)人才結(jié)構(gòu)中的作用。實(shí)行如“一對(duì)一”幫扶政策,為勞資雙方盡可能提供幫助。第三,推行用人體制革新,普及思想觀念教育,平抑性別對(duì)就業(yè)預(yù)期的影響。各地政府要堅(jiān)決反對(duì)任何形式的就業(yè)歧視。第四,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新,為各個(gè)專業(yè)的畢業(yè)生提供更加廣泛的求職渠道。將互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興領(lǐng)域和實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)行深度融合,創(chuàng)造出新的就業(yè)機(jī)會(huì)。

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