周碩 羅小杰 唐鋮 黃宇翔

吉林大學(xué)

一、問題的提出

后疫情時期來臨，生活秩序和就業(yè)環(huán)境逐步恢復(fù)，疫情對我國乃至整個世界都產(chǎn)生了深遠的影響。后疫情時期并不是我們原來想象的疫情完全消失，一切恢復(fù)如前的狀況，而是疫情時起時伏，隨時都可能小規(guī)模爆發(fā)，從外國外地回流以及季節(jié)性的發(fā)作，而且遷延較長時間，對各方面產(chǎn)生深遠影響的時代。世界現(xiàn)代化城市的成功經(jīng)驗表明，人才資源的快速增長是城市現(xiàn)代化建設(shè)的最直接、最重要的推動力量。人才是城市經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的動力，實施城市人才發(fā)展結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略，構(gòu)筑人才高地是決定城市競爭力的一個重要因素。而疫情發(fā)生后，由于遇到突發(fā)公共衛(wèi)生事件的沖擊，城市運行受到強烈打擊，各地政府終于意識到城市的人才結(jié)構(gòu)對于城市免疫力的影響程度，可以說，城市的人才結(jié)構(gòu)決定了城市免疫力，于是，各地政府不僅僅局限于高等人才的引進，各地人才政府調(diào)整了各個層次的人才吸引政策，接收各個程度、各個層次的人才，給予按照層次不同設(shè)置的人才補助、落戶補貼、租房補貼、落戶政策、安家費等。努力在做好人才引進的同時調(diào)整人才結(jié)構(gòu)至最優(yōu)。

后疫情時期，國家人才方針實時調(diào)整，各地為促進經(jīng)濟繁榮，出臺了最新的人才扶持政策，而同時，國家為了促進我國落后地域的經(jīng)濟發(fā)展，出臺了一系列的地方性扶持計劃，例如“三支一扶”、“大學(xué)生志愿服務(wù)西部計劃”等。反觀在疫情影響下，人才資源市場活躍度明顯下降，而通過新冠疫情的爆發(fā)，各地政府也發(fā)現(xiàn)城市的人才結(jié)構(gòu)決定了城市面對突發(fā)公眾事件的免疫力程度，于是，修改了新的人才引進政策，如上海、杭州、廣州等地，相較于疫情前，開放了落戶限制，提高了落戶就業(yè)人才補貼；南京、鄭州石家莊等地根據(jù)學(xué)歷水平給予房租補貼、購房補貼。在當今中國，研究就業(yè)人口的流動及就業(yè)人才走向?qū)τ谖覈案鳟數(shù)厝瞬耪畬崟r調(diào)整就業(yè)政策、進行就業(yè)指導(dǎo)、實施人才引進工作有著非常大的作用。那后疫情時期對于大學(xué)生的就業(yè)地域影響有多大呢？影響因素有哪些方面呢？這就成為社會及政府需要關(guān)注的問題。

二、文獻評述

（一）對于新冠疫情對大學(xué)生就業(yè)的影響研究

李春玲（2020）較為全面的從就業(yè)壓力，心理壓力等方面研究了新冠疫情沖擊下大學(xué)生的就業(yè)，認為疫情影響更多大學(xué)生選擇中小城市，提出“因勢利導(dǎo)推動應(yīng)屆畢業(yè)生基層就業(yè)趨勢，促進人才流動和區(qū)域平衡發(fā)展”。陳建幫（2020）提出對大學(xué)生就業(yè)引導(dǎo)工作的思考，認為要正確引導(dǎo)大學(xué)生在新冠肺炎疫情下降低擇業(yè)要求，“先就業(yè)再擇業(yè)”。岳昌君（2020）梳理了2003年“非典”疫情以來的全國高校畢業(yè)生就業(yè)狀況調(diào)查數(shù)據(jù)，分析此次疫情對高校畢業(yè)生就業(yè)可能帶來的不利影響。張美玲，趙子涵冰（2020）對比2019年末的新冠疫情與2003年的非典疫情，并根據(jù)政府當時對后非典時期做出的舉措提出了“1234”改進工作新模式。侯文哲（2020）注重于學(xué)生個人的心理素質(zhì)、就業(yè)能力與就業(yè)預(yù)期三方面，認為“95后”大學(xué)生因為時代問題心理素質(zhì)，就業(yè)能力較低，就業(yè)預(yù)期過高，疫情沖擊只是一個影響大學(xué)生就業(yè)困難的因素。李春陽，畢會娜（2020）從區(qū)域考慮到疫情對不同區(qū)域大學(xué)生的沖擊力度不同，認為疫情使結(jié)構(gòu)性失業(yè)更加突出，建議高校設(shè)立新科研助理崗位。

（二）對于大學(xué)生就業(yè)城市選擇的研究

我國學(xué)者主要是研究高校人才流動的現(xiàn)狀與特征，而對其就業(yè)地區(qū)選擇因素的研究不是很多。武毅英等（2013）運用勞動力市場分割理論，從城鄉(xiāng)、區(qū)域和行業(yè)三個方面分割中國勞動力市場，研究高校畢業(yè)生就業(yè)流動問題，認為制度性分割是流動不均衡的主因。黃艷等（2013）同樣認為在城市二元勞動力市場分割的影響下，要弱化高校畢業(yè)生就業(yè)自由流動受限的壁壘，需要政府一方面深化就業(yè)體制改革和發(fā)揮宏觀調(diào)控作用。馬莉萍，潘昆峰（2013）利用logit模型分析了不同類型高校畢業(yè)生的生源地、院校地和就業(yè)地三者關(guān)系的差異。何仲禹，翟國方（2015）以城市類別作為研究對象，通過logit模型得出選擇就業(yè)地時，職業(yè)發(fā)展機遇和家庭因素是最重要的，而地區(qū)特質(zhì)和其自然生態(tài)環(huán)境因素的影響最小。趙晶晶（2016）基于空間流動網(wǎng)絡(luò)視角定量測度了高校畢業(yè)生的流動強度。馬莉萍，劉彥林（2018）研究了在代際流動中大學(xué)教育的作用，表明大學(xué)教育可以促進學(xué)生向上流動。鄧峰和郭建如（2020）通過多層線性交互分類模型，得出了各地區(qū)生源畢業(yè)生的五種就業(yè)流動路徑，研究表明各地區(qū)之間的高校畢業(yè)生流動是多向流動的復(fù)雜關(guān)系。

（三）綜合評述

對高校畢業(yè)生流向的研究一直是學(xué)者所關(guān)注的方向，大部分學(xué)者主要以高校畢業(yè)生的流動為主體進行研究，研究模型較為多樣。但是由本研究小組的信息收集調(diào)查表明國內(nèi)外相關(guān)研究的文獻較少，根據(jù)中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)，2000年至2020年間關(guān)于畢業(yè)生流向的文獻年均產(chǎn)出數(shù)量為8.25篇。提出應(yīng)對畢業(yè)生流動不均衡的措施方法大致相同，以理論為主。并且在對影響畢業(yè)生對就業(yè)城市的因素研究還不夠深入。

新冠肺炎疫情從突發(fā)到現(xiàn)在，國內(nèi)情況已經(jīng)得到控制，之前人們的主要精力集中于應(yīng)對疫情所帶來的巨大沖擊，而從學(xué)術(shù)視角深入分析這一公共衛(wèi)生危機對社會各個領(lǐng)域的影響還只是剛開始。本研究小組發(fā)現(xiàn)學(xué)者對突發(fā)公共衛(wèi)生事件下大學(xué)生狀態(tài)及特征的研究較少，提出的應(yīng)對措施理論性更強，例如在面對后疫情時期擇業(yè)難的問題，學(xué)者多建議畢業(yè)生先就業(yè)后擇業(yè)，確沒有詳細提出就業(yè)后如何再擇業(yè)。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)來自對全國的各所高校的學(xué)生進行調(diào)查，調(diào)查問卷一共包括個人基本情況，家鄉(xiāng)的基本情況、疫情對就業(yè)觀點的影響程度、個人期望就業(yè)情況等部分，問卷通過隨機抽查的方式，一共收集到了457份問卷，有效問卷457份，其中共有男性279名，占比61.05%，共有女性178名，占比38.95%。如表一，調(diào)研對象基本包括小學(xué)及以下、初中、普高/中專/技校/職高、專科、本科、碩士、博士學(xué)生人群，基本符合全國調(diào)研學(xué)生對象分布。

表一 調(diào)研對象學(xué)歷分布表

（二）變量選擇

1.因變量

學(xué)生的就業(yè)區(qū)域（或傾向的區(qū)域）是我們調(diào)查的主要問題，這個問題可以理解為一個現(xiàn)實的選擇行為，為了有效的反映出疫情前后學(xué)生就業(yè)的選擇地域的選擇因素，本研究聚焦于疫情前后影響學(xué)生就業(yè)地域的選擇的各種因素。學(xué)生的就業(yè)區(qū)域（或趨向的區(qū)域）包括了全國的東部地區(qū)（北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南）中部地區(qū)（山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南）西部地區(qū)（內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆）東北地區(qū)（遼寧、吉林和黑龍江）沒有考慮過。將沒有考慮過賦值為0，西部地區(qū)賦值為1，東北地區(qū)賦值為2，西部地區(qū)賦值為3，東部地區(qū)賦值為4。

2.自變量

問卷主要包括三種類型的自變量：自身及家庭因素、學(xué)校因素、社會因素。自身因素包括性別、家人對就業(yè)對象的選擇、疫情發(fā)生后，是否影響對于離家鄉(xiāng)遠近的選擇；學(xué)校因主要是包括高校所在層次、高校所在地域、高校就業(yè)推薦；社會因素主要是包括城市的影響因素、國家政策的影響因素、就業(yè)風(fēng)險。

（三）效度檢驗

問卷效度可以采用 KMO 和 Bartlett 值來檢驗問卷數(shù)據(jù)是否具有有效性，通過SPSS對樣本數(shù)據(jù)進行分析后如下圖。KMO 值為0.911，大于 0.7，這代表問卷數(shù)據(jù)的充足度比較高，適合對其采用因子分析。Bartlett 球形檢驗的近似卡方值為1370.033，顯著水平為0.000＜0.01，表示各變量之間存在很強的相關(guān)性。

四、實證結(jié)果分析

（一）自身以及家庭因素

通過對性別與家人對就業(yè)選擇的影響因素以及疫情發(fā)生后，有影響您對于就業(yè)城市距離家鄉(xiāng)遠近的考慮進行分類匯總分析，結(jié)果如下表：

表二 分類匯總分析結(jié)果表

通過對性別以及您選擇一座城市最看重的因素進行交叉分析，結(jié)果如表3：

表三 性別以及選擇城市最看重的因素交叉結(jié)果分析表

（二）學(xué)校因素

利用相關(guān)分析去研究“您愿意在高校所在地就業(yè)嗎和您所在高校的院校層次”“您高校所在的地域為”“疫情后，您會更加愿意參與高校的就業(yè)指導(dǎo)及就業(yè)推薦嗎”共3項之間的相關(guān)關(guān)系，使用Kendall相關(guān)系數(shù)去表示相關(guān)關(guān)系的強弱情況。具體分析可知：

您愿意在高校所在地就業(yè)嗎和您所在高校的院校層次之間的相關(guān)系數(shù)值為-0.095，接近于0，并且p值為0.126＞0.05，因而說明您愿意在高校所在地就業(yè)嗎和您所在高校的院校層次之間并沒有相關(guān)關(guān)系。您愿意在高校所在地就業(yè)嗎和您高校所在的地域為之間的相關(guān)系數(shù)值為0.162，并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，因而說明您愿意在高校所在地就業(yè)嗎和您高校所在的地域為之間有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。您愿意在高校所在地就業(yè)嗎和疫情后，您會更加愿意參與高校的就業(yè)指導(dǎo)及就業(yè)推薦嗎之間的相關(guān)系數(shù)值為0.191，并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，因而說明您愿意在高校所在地就業(yè)嗎和疫情后，您會更加愿意參與高校的就業(yè)指導(dǎo)及就業(yè)推薦嗎之間有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

（三）社會因素

1.城市影響因素

如下圖，通過對城市吸引力的影響因素進行成分矩陣分析：

圖一 城市吸引力成分矩陣分析表

城市吸引力=0.241＊政策支持+0.346環(huán)境水平+0.408＊房價水平+0.542＊生活節(jié)奏+0.392＊薪酬待遇+0.681＊消費水平+0.520＊幸福指數(shù)+0.711＊社保水平

2.國家政策

利用Spearman相關(guān)分析去研究對于國家鼓勵高校畢業(yè)生到基層、到中西部地區(qū)就業(yè)、三支一扶、大學(xué)生志愿服務(wù)西部計劃、您對此是否愿意參與分別和對于國家鼓勵高校畢業(yè)生到基層、到中西部地區(qū)就業(yè)、三支一扶、大學(xué)生志愿服務(wù)西部計劃，您對此是否了解共1項之間的相關(guān)關(guān)系，使用Spearman相關(guān)系數(shù)去表示相關(guān)關(guān)系的強弱情況。

表五 Spearman相關(guān)分析表

具體分析可知：變量之間的相關(guān)系數(shù)值為0.309，并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，因而說明對于各個變量之間有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

3.風(fēng)險

模型公式為：疫情催生了許多新挑戰(zhàn)和新機遇，您會更愿意向這些新興領(lǐng)域發(fā)展嗎=1.380 +0.254＊疫情后，是否會讓您對于就業(yè)風(fēng)險更加避讓+0.224＊您的性別：模型R方值為0.080，意味著疫情后，是否會讓您對于就業(yè)風(fēng)險更加避讓,您的性別：可以解釋疫情催生了許多新挑戰(zhàn)和新機遇，您會更愿意向這些新興領(lǐng)域發(fā)展嗎的8.0%變化原因。對模型進行F檢驗時發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(F=11.225，p=0.000＜0.05)，也即說明疫情后，是否會讓您對于就業(yè)風(fēng)險更加避讓,您的性別：至少一項會對疫情催生了許多新挑戰(zhàn)和新機遇，您會更愿意向這些新興領(lǐng)域發(fā)展嗎產(chǎn)生影響關(guān)系，另外，針對模型的多重共線性進行檢驗發(fā)現(xiàn)，模型中VIF值全部均小于5，意味著不存在著共線性問題；并且D-W值在數(shù)字2附近，因而說明模型不存在自相關(guān)性，樣本數(shù)據(jù)之間并沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系，模型較好。

表六 線性回歸分析表

4.疫情發(fā)生后

如下圖，建立疫情發(fā)生前后，對于您的就業(yè)選擇狀況影響因素成分矩陣：

圖二 疫情對就業(yè)選擇成分矩陣

疫情對就業(yè)影響=0.748＊就業(yè)適應(yīng)區(qū)域影響+0.856薪資水平影響+0.835＊就業(yè)率影響

如下圖，建立疫情前后感情對就業(yè)選擇的影響因素成分矩陣：

圖三 疫情中感情對就業(yè)選擇成分矩陣

疫情中感情對就業(yè)影響=0.761＊家鄉(xiāng)影響+0.616＊高校影響+0.760＊家人、戀人影響：

如下圖，建立疫情發(fā)生前后城市的相關(guān)水平對就業(yè)選擇的影響因素成分矩陣

圖3中每個單元格負責(zé)預(yù)測邊界框的置信度c及邊界框。邊界框的大小可以由向量(bx,by,bw,bh)來表示;邊界框的中心坐標(bx,by)代表相對于每個單元格左上角頂點坐標的偏移量,其大小是相對于單元格的比例。(bw,bh)是邊界框的寬與高,其數(shù)值是相較于整個輸入圖片的寬和高大小。采用sigmoid函數(shù)處理偏移量,將邊界框的中心點位置約束在當前單元格中,根據(jù)邊界框預(yù)測的偏移量(tx,ty,tw,th),由式(1)～式(4)可計算出邊界框相對于整張圖片的位置和大小。

圖四 疫情對就業(yè)選擇成分矩陣

疫情對就業(yè)的影響=0.745＊疫情對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響+0.699＊疫情催生的新興產(chǎn)業(yè)+0.757＊就業(yè)風(fēng)險+0.732＊薪資待遇及職業(yè)發(fā)展趨勢。

五、結(jié)論與啟示

（一）主要結(jié)論

研究基于對全國各所高校學(xué)生的457份調(diào)查數(shù)據(jù)，用線性回歸與kendalls相關(guān)系數(shù)模型分析了疫情前后對學(xué)生就業(yè)地域選擇的影響因素，得到以下主要結(jié)論：

第一，大學(xué)生在選擇就業(yè)區(qū)域時，無論性別、學(xué)歷還專業(yè)，都更加重視就業(yè)區(qū)域能提供的就業(yè)機會與發(fā)展前景，說明大學(xué)生更加注重自己以后的發(fā)展狀況。

第二，在學(xué)校因素方面，高校所在地域?qū)Υ髮W(xué)生選擇未來就業(yè)區(qū)域有顯著影響，并且在疫情后，大學(xué)生也更愿意參與高校的就業(yè)指導(dǎo)及推薦。

第三，大學(xué)生選擇就業(yè)區(qū)域時，在城市吸引力方面，社保水平影響最大，其次是消費水平，影響最小的是政策支持。

第四，疫情發(fā)生后，大學(xué)生一邊愿意向疫情催生出的新興領(lǐng)域發(fā)展，其中女生占比更多，一邊對就業(yè)風(fēng)險更加避讓。相比較下，避讓就業(yè)風(fēng)險的比例要略大于想要在新興領(lǐng)域發(fā)展的比例。

第五，疫情對就業(yè)影響明顯，其中在就業(yè)情況、考慮就業(yè)城市家鄉(xiāng)之間的遠近、人才政策改進、人才補貼政策四個方面存在顯著性差異。

（二）啟示

綜上，疫情對大學(xué)生就業(yè)及就業(yè)地域選擇影響明顯，大學(xué)生普遍都非常重視就業(yè)城市的機遇和發(fā)展前景，其中薪酬待遇、房價水平等皆是影響后疫情時期大學(xué)生就業(yè)地域選擇的重要因素?？傊?，各地在引進人才，增加城市競爭力方面，要充分考慮大學(xué)生真實需求，進一步優(yōu)化政策。因此，國家如何指導(dǎo)大學(xué)生正確形成就業(yè)觀，地方如何有針對的制定引進人才就業(yè)的政策，采取吸引人才的措施，大學(xué)生如何以客觀、理性的方式接收疫情相關(guān)的信息，并結(jié)合自身優(yōu)勢和職業(yè)發(fā)展規(guī)劃合理選擇都非常重要。對此，可以從以下幾個方面著手：

第一，國家出臺宏觀政策，增加大學(xué)生就業(yè)渠道，幫助大學(xué)生樹立正確的就業(yè)觀，先就業(yè)再擇業(yè)。增加國企、事業(yè)單位、政府等針對大學(xué)生的就業(yè)崗位，推進新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進經(jīng)濟發(fā)展。政府應(yīng)擴大針對大學(xué)生的選調(diào)招考規(guī)模，提高高校畢業(yè)生在國考招考中的比例。能夠吸引追求低就業(yè)風(fēng)險的大學(xué)生就業(yè)。

第二，地方可以根據(jù)大學(xué)生需求與當?shù)靥厣?，制定合適的人才吸引政策。支持當?shù)靥厣髽I(yè)，重點企業(yè)，發(fā)展中小企業(yè)，提高其抗壓能力、增強其穩(wěn)定性，為大學(xué)生就業(yè)提供多元化選擇。重視社保水平，落實大學(xué)生在當?shù)鼐蜆I(yè)的各種優(yōu)惠幫扶政策，當?shù)卣瞥鲋С謳椭髮W(xué)生創(chuàng)業(yè)的政策，調(diào)控傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興企業(yè)之間的平衡，盡可能減少社會環(huán)境變化對人才帶來的壓力，增強大學(xué)生的就業(yè)自信心。

第三，建立權(quán)威真實，清晰明了的信息發(fā)布平臺。疫情發(fā)生后，各地均有推出或改進相關(guān)人才引進政策，這一方面的政策信息眾多。政府可以針對人才需求建立清晰明了，全面具體的信息發(fā)布平臺，不止為大學(xué)生提供當?shù)鼐蜆I(yè)信息，就業(yè)福利，還可以為大學(xué)生提供當?shù)氐纳钚畔?，如當?shù)丨h(huán)境、消費水平、房價水平、醫(yī)療條件等或者發(fā)布一些將要實施的政策，在體現(xiàn)城市吸引力的同時，讓大學(xué)生充分接收消息，全面考慮，進行就業(yè)城市選擇。

第四，當?shù)卣谶M行大學(xué)生人才引進計劃的同時，也應(yīng)該從大學(xué)生的家庭方面考慮。疫情發(fā)生后，常出現(xiàn)因為地方疫情防控要求或是公司要求出現(xiàn)“難回家，回家難”的問題，導(dǎo)致大學(xué)生在就業(yè)城市選擇時，更加注重與家鄉(xiāng)、家人、愛人的距離，更加注重在居住地就業(yè)，在就業(yè)地落戶的情況。地方可以根據(jù)大學(xué)生的能力盡可能提供人才及家屬落戶政策，在稅收、房價等方面提供優(yōu)惠政策。

第五，注重疫情后對大學(xué)生進行就業(yè)指導(dǎo)和幫助。如果學(xué)校能夠為大學(xué)生提供完善的大學(xué)生職業(yè)生涯規(guī)劃以及就業(yè)指導(dǎo)相關(guān)課程，引導(dǎo)大學(xué)生樹立正確的就業(yè)觀和人生觀，幫助大學(xué)生掌握準確獲取就業(yè)相關(guān)信息的能力，以形成一套完整的指導(dǎo)體系，就可以較多程度上幫助大學(xué)生正確面對疫情對就業(yè)帶來的影響。同時，還要盡可能在學(xué)校設(shè)立就業(yè)心理指導(dǎo)咨詢辦公室，為大學(xué)生在就業(yè)選擇迷茫時提出意見，緩解就業(yè)選擇給學(xué)生帶來的壓力。