邱豆豆
(西安交通工程學(xué)院,西安 710000)
高校畢業(yè)生就業(yè)影響著區(qū)域人才資源的配置與建設(shè),什么樣的城市容易吸引高校畢業(yè)生去就業(yè),哪些因素會影響高校畢業(yè)生對就業(yè)城市的選擇,對此,基于文獻綜述和問卷調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建了二元Logistic模型,剖析了高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的影響因素。此研究對人才新政的優(yōu)化及城市未來發(fā)展策略的制定具有著重要的意義。
諸多學(xué)者已對高校畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的影響因素展開了廣泛研究,并取得了豐碩的研究成果。何仲禹和翟國方(2015)[1]運用多項Logistic模型研究得出,職業(yè)發(fā)展機遇、社會資源與公共服務(wù)水平和收入水平是影響大學(xué)生就業(yè)城市選擇的首要因素。馬琪瑤和蔣寧(2018)[2]架構(gòu)城市就業(yè)吸引力評價體系,采用因子分析法研究發(fā)現(xiàn),物價水平和房價水平對大學(xué)生就業(yè)城市選擇具有負向影響。羅瑞奎(2019)[3]建立了二元Logistic回歸模型,研究發(fā)現(xiàn),社會支持與生活因素、城市因素、職業(yè)因素、制度因素等非經(jīng)濟因素對大學(xué)生就業(yè)城市選擇意愿具有顯著影響。溫光耀等(2020)[4]采用結(jié)構(gòu)方程模型,從客觀因素和主觀意向因素兩個層面,探究了南京大學(xué)生就業(yè)城市選擇影響特征,研究得出個體的主觀因素對于就業(yè)城市選擇的影響大于客觀屬性因素。劉鑫(2021)[5]、謝圓圓等(2022)[6]分別采用Logistic二元回歸模型及定性與定量相結(jié)合方法,探究得出個人因素和城市因素是影響高校大學(xué)生就業(yè)流動的重要因素。
已有的高校畢業(yè)生就業(yè)城市選擇影響因素研究往往從非經(jīng)濟因素單一視角探討其就業(yè)城市選擇意愿,缺乏經(jīng)濟因素、非經(jīng)濟因素雙重維度的研究,故在相關(guān)研究基礎(chǔ)上,從經(jīng)濟因素和非經(jīng)濟因素兩個層面構(gòu)建了高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)城市選擇評價指標體系,為畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的影響因素研究提供新的綜合分析體系。
為調(diào)查分析高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的影響因素,借助問卷星、微信、QQ等網(wǎng)絡(luò)社交渠道發(fā)放問卷,累計回收325份問卷。為提高數(shù)據(jù)可信度,依照作答時間、查驗題目、數(shù)據(jù)邏輯等對回收的問卷進行篩選,獲得300份有效問卷,用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。
問卷調(diào)查內(nèi)容設(shè)計主要包括兩方面內(nèi)容:一是影響高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的經(jīng)濟因素,包括地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況、科學(xué)技術(shù)水平高低、就業(yè)崗位數(shù)量多少等。二是影響高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的非經(jīng)濟因素,主要包括個人因素、家庭因素、城市因素和職業(yè)因素。具體內(nèi)容如表1所示。
表1 變量定義及說明Tab.1 Variable definition and explanation
在就業(yè)城市選擇影響因素實證模型構(gòu)建方面,應(yīng)用較為廣泛的方法有兩種:一種是Logistic模型回歸[3,5-6],另一種是結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)[4,7]。鑒于高校應(yīng)屆畢業(yè)生是否選擇一線城市作為就業(yè)城市為非連續(xù)性二分變量,因變量與自變量呈非線性關(guān)系,故采取二元Logistic模型進行回歸分析。模型中,設(shè)因變量“去一線城市就業(yè)”為1,“去其他城市就業(yè)”為0;設(shè)P為去一線城市就業(yè)的概率,取值范圍為0~1,而1-P表示去其他城市就業(yè)的概率。模型設(shè)定如下:
(1)
式(1)中,P是指高校應(yīng)屆畢業(yè)生在一線城市就業(yè)的概率,p/1-p是在一線城市就業(yè)的機會概率,β0是常數(shù)項,Xj是影響在一線城市就業(yè)的因素,包括個人因素、城市因素、家庭因素、職業(yè)因素等相關(guān)變量,βj是各變量的系數(shù),ε是隨機擾動項。
在上述理論與統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建了二元Logistic回歸分析模型,對上述經(jīng)濟因素和非經(jīng)濟因素對高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的影響進行檢驗。Logistic模型回歸結(jié)果如表2所示。
依據(jù)表2回歸結(jié)果顯示,經(jīng)濟發(fā)展狀況(X11)和科學(xué)技術(shù)水平(X12)對高校應(yīng)屆畢業(yè)生選擇就業(yè)城市具有顯著正向影響,一個城市經(jīng)濟的增長和科技的進步有助于促進新行業(yè)、新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,增加更多就業(yè)機會,進而吸引和留住更多的高校應(yīng)屆畢業(yè)生。就業(yè)崗位數(shù)量(X13)對其就業(yè)城市選擇的影響不顯著,原因可能在于雖然部分城市就業(yè)崗位數(shù)量需求缺口較大,但其工作時間長,工作強度大,對高校應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)吸納能力較弱。
表2 高校應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)城市選擇回歸結(jié)果Tab.2 Regression results of employment city choice of college graduates
性別(X21)對其就業(yè)城市選擇具有顯著的正向影響。相對男生而言,女生就業(yè)流動性相對較弱,大多數(shù)畢業(yè)后傾向于選擇家鄉(xiāng)作為就業(yè)城市。學(xué)歷(X22)和學(xué)習(xí)成績(X25)對其就業(yè)城市選擇在1%水平下具有顯著正向影響,學(xué)歷水平越高或?qū)W習(xí)成績越優(yōu)異,越傾向于到大城市中發(fā)揮自身專業(yè)技能和個人能力,因此一線城市是高學(xué)歷人才的首選。性格(X23)對其就業(yè)城市選擇在10%水平下具有顯著正向影響。相比于內(nèi)向型畢業(yè)生,外向型畢業(yè)生更善于社交,處理人際關(guān)系能力較強,選擇去一線城市就業(yè)的可能性更大。
家庭經(jīng)濟收入(X31)對其就業(yè)城市選擇在1%水平下具有顯著正向影響。家庭經(jīng)濟收入越高,高校畢業(yè)生的期望月薪則越高,進而其選擇去大城市就業(yè)的意愿越強。父母受教育程度(X32)對其就業(yè)城市選擇具有顯著正向影響,受教育程度越高的父母,其眼界和知識面相對寬廣,越傾向于子女去大城市中發(fā)展與提升自身技能,因此對其就業(yè)城市的選擇意愿影響較強。
城市幸福感指數(shù)(X41)對其就業(yè)城市選擇的影響不顯著,原因可能在于高校應(yīng)屆畢業(yè)生初入社會需要面對更多的工作與生活挑戰(zhàn),而更高層次幸福的實現(xiàn)需要長期的社會資源累積。城市文化氛圍(X42)和城市生態(tài)環(huán)境(X43)對其就業(yè)城市選擇在10%水平下具有顯著正向影響。一個城市的文化氛圍越濃厚、生態(tài)環(huán)境營造得越好,越有利于吸引高校應(yīng)屆畢業(yè)生將其作為首選就業(yè)之地,增強其落戶就業(yè)城市的意愿。
職業(yè)發(fā)展前景(X52)對其就業(yè)城市選擇具有顯著正向影響,職業(yè)發(fā)展前景越好,越有助于高校畢業(yè)生提升自我,進而影響高校畢業(yè)生就業(yè)城市的選擇。工作壓力程度(X53)對其就業(yè)城市選擇在1%水平下具有顯著負向影響,工作壓力程度越大,越容易使其產(chǎn)生消極工作態(tài)度,進而迫使其遠離一線就業(yè)城市。職業(yè)認同感(X54)對其就業(yè)城市選擇在1%水平下具有顯著正向影響,其對職業(yè)的認同感不僅與工作績效密切相關(guān),還會遷移到對城市的態(tài)度,進而影響就業(yè)城市的選擇。
以高校應(yīng)屆畢業(yè)生為研究對象,通過調(diào)查問卷,線上收集數(shù)據(jù),運用Logistic模型,對問卷數(shù)據(jù)進行回歸,探究了高校畢業(yè)生就業(yè)城市選擇的影響因素。結(jié)果表明,經(jīng)濟因素中,城市經(jīng)濟發(fā)展狀況和科學(xué)技術(shù)水平是影響高校畢業(yè)生選擇一線城市就業(yè)的重要因素;非經(jīng)濟因素中,個人因素、家庭因素、城市因素和職業(yè)因素都顯著影響高校畢業(yè)生對就業(yè)城市的選擇。
由于經(jīng)濟發(fā)展狀況顯著影響畢業(yè)生的就業(yè)城市選擇,故應(yīng)調(diào)整優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu),提升城市競爭力。科學(xué)技術(shù)水平顯著影響畢業(yè)生的就業(yè)城市選擇,應(yīng)增強區(qū)域科技水平,提升科研能力,豐富學(xué)科門類,增強城市核心競爭力。