北京市高职学生人力资本对择业意向的影响研究

赵艳立，徐玲

（1.北京市西城经济科学大学，北京100035；2.首都师范大学，北京100048）

北京市高职学生人力资本对择业意向的影响研究

赵艳立1，徐玲2

（1.北京市西城经济科学大学，北京100035；2.首都师范大学，北京100048）

利用2010年3月-5月对北京市3所高职院校的800名大二、大三学生的就业意向情况的调查数据，基于人力资本理论提出假设，构建多元线性回归模型和多元逻辑回归模型，采用定量方法分析人力资本对期望月薪、就业单位、就业地区选择的影响。

北京市；高职学生；影响；择业意向

大学生就业问题作为近年来研究的重点和热点，已有研究成果颇丰。学者探讨的主题多种多样，从毕业生的就业准备、工作找寻过程到就业结果均有涉猎，其中毕业生就业究竟会受哪些因素影响，这一直是众多研究者试图解释分析的一个问题。以往研究者对这一问题的研究有的是从宏观社会经济发展及国家就业制度与政策的转变等方面来分析，有的研究者关注微观因素对毕业生就业的影响。当前微观层面关于毕业生就业影响因素的分析主要集中在两方面，即毕业生所具备的人力资本和社会资本对就业的影响。本文在借鉴已有研究的基础上，试图从人力资本的视角，对北京市高职学生的择业意向的影响做出分析。

人力资本理论认为，在现代化市场社会中，个人通过教育、职业培训等投资形成的人力资本已成为决定个人获得职业地位的重要因素。美国社会学家P.M.布劳和O.D.邓肯分析了先赋性因素和自致性因素分析了先赋性因素和自致性因素，指个体经后天努力获得的角色地位，如教育、工作经历等也即人力资本)对个人职业地位获得的影响，指出自致性因素相对于先赋性因素而言在个体地位获得中起更大的作用。[1]此后，学者们在布劳—邓肯模型中加入新的变量,进一步完善其解释,但基本观点仍是强调教育等“人力资本”在职业获得中的重要作用，认为人力资本已成为大学毕业生进入一个工作单位的“入场券”。[2]陈成文、谭日辉采用2003年6月对中南地区14所高校的1 200名在校毕业生的调查数据，运用二元逻辑回归模型和多元线性回归模型分析毕业生具备的人力资本对毕业生能否就业的影响，结果表明，外貌条件、所学专业、工作经历、工作能力以及是否担任学生干部等因素对大学生的职业地位获得机会和获得质量有显著影响。[3]

一、数据与方法

（一）数据

北京市的高职办学模式共有三种，即普通高校的职业技术学院、独立设置的公办高职和民办高职。依照配额抽样的方法，选择有代表性的三所高职院校，样本设定在研究者工作或邻近的地区；进行数据收集的行政人员是研究者的朋友；研究者在该校任课。因此，本次调查选择了北京化工大学的职业技术学院、北京农业职业学院和北京吉利大学三所高职院校，其中北京农业职业学院是公办高职，北京吉利大学是民办高职。本次抽样选取的专业既有理工科专业，如环境工程、分析专业、计算机，又有文科专业，如会计、金融、人力资源管理、文秘等。调查对象主要是三所学校的大二、大三的学生。本次调查共发放问卷800份（100%），实际回收734份（91.75%），其中有效问卷是690份（94%），符合问卷调查研究对象的要求。调查问卷的时间是2010年3月到2010年5月，在数据录入时采取了后编码的方法，即事先不编码，在回收问卷进行逐题编码。按照编码直接录入数据，并与原始问卷进行核对，最后运用SPSS软件对所有数据进行统计分析。

（二）变量选择

1.自变量。按照舒尔茨的定义，人力资本指的是通过投资于教育培训、健康等方面而形成的体现于人身上的“非物质条件”。根据这个定义，本文把高职学生的人力资本具体操作为“奖学金”、“院校性质”、“成绩排名”、“课余兼职”、“英语证书获得情况”等五个方面。其中，奖学金，在学期间获得过奖学金的取值为1，否则为2，以没有获得奖学金为基准变量；学校性质，公办高职取值为1，民办高职取值为2，以民办高职为基准变量；学习成绩用来刻画学生的课堂学习的人力资本，成绩分为四等，“1-10名”取值为1，“11-20名”取值为2，“21-30名”取值为3，“30名以外”取值为4，“30名以外”为基准变量；“课余兼职”用来刻画学生的工作经验，有兼职取值为1，没有取值为2，没有兼职为基准变量；英语证书，学习期间获得取值为1，没有获得取值为2，没有取得英语证书为基准变量。

2.因变量。本文为了与以往研究具有可比性，采用就业地区、就业单位和期望月薪这三个指标反映求职意向。其中就业地区、就业单位是两个多分类变量，期望月薪是一个连续型变量。在就业单位方面，“政府部门”取值为1，“事业单位”取值为2，“国有企业”取值为3，“私营/民营企业”取值为4，“外资/合资机构”取值为5。以“外资/合资机构”为基准变量。在就业地区方面，“地处东部沿海的城市”取值为1，“地处中部的省会城市”取值2，“地处西部的城市及其他”取值为3，其中以“地处西部的城市及其他”为基准变量。

3.控制变量。包括性别和生源地。性别分“男性”取值为1和“女性”取值为2，以“女性”为基准变量；生源地分“北京”和“非北京”，北京取值为1，非北京取值为2，以“非北京”为基准变量。

（三）研究方法与模型设计

为了考察多个变量对某个变量的共同影响力的大小，通常选取多元回归的计量模型进行分析。本研究也主要采用多元回归方法来检测假设。多元回归方法的目的是要理解多个自变量对某个因变量的共同影响力大小,进而求出影响力较强的自变量。也就是说,它可以在其他变量保持不变的情况下,评价某一个变量的变化对因变量的单独影响，这就在很大程度上避免了在社会学研究中容易出现的虚假因果现象。由于因变量有多元分类变量和连续性变量,所以本研究采用不同的回归统计模型，对于多元分类变量采用多元的Logistic回归模型；对于连续变量采用多元线性回归模型。

1.模型设计Ⅰ：多元线性回归模型。用多元线性回归模型来考察多个自变量(人力资本、社会资本和风险偏好)对高职学生期望的月薪收入（因变量）所产生的影响。模型的基本函数为：Ln（Y）=B0+B1X1+B2X2+…+BiXi+ε。

其中Y代表因变量，即个人的期望月薪收入，X1、X2…Xi分别代表自变量，B1、B2…Bi分别代表各变量的偏回归系数，偏回归系数指在控制了其他自变量的作用后，某一自变量对因变量的“净影响”。B0和ε分别代表常数项和随机误差。在回归方程中，将自变量为分类变量的变量，通过最优尺度变换，将各种变量转换为适当的量化评分，然后使用量化评分代替原变量进行回归分析，在spss上通过使用分类回归实现。[4]

2.模型设计Ⅱ：多元Logistic回归模型。为验证高职学生风险态度对就业单位和就业地区选择的影响，本研究将分别构建二个多元分类变量的Logistic回归模型。模型的基本函数为:Mlogit（Y）=ln（pi/pj）=αi+∑βikx k+μi。

以上包含i个方程的联立方程组，其中被解释变量由就业单位、就业地区的多元分类变量组成。其中Ρi表示选择某就业单位、地区获得的概率；β是回归系数，表示当其他自变量取值保持不变的情况下，该自变量取值增加一个单位引起比数（OR）自然对数值的变化量；α是常数项,μ为干扰项。下标i对就业单位而言,分别与就业单位“政府部门”、“事业单位”、“国有集体企业”、“私营/民营及其他”、和“外资/合资机构”等单位就业的概率相对应。模型中j=5,以“外资/合资机构”为参照项。下标i对就业地区而言分别与“地处东部沿海的城市”、“地处中部的省会城市”、“地处西部的城市及其他”的概率相对应。模型中的j=3,以“地处西部的城市及其他”为参照项。Хk是影响就业单位选择、地区选择的自变量和控制变量。

由于本研究构建的回归模型中涉及到的自变量较多，为了避免回归分析过程中的多重共线性问题，我们将影响显著的自变量放在一起，采取逐步回归的方法予以解决。对于多元线性回归模型，主要通过卡方检验，即F值及对应的p值判断模型整体的显著性，通过R2和调整后的R2判断模型的拟合优度，即该模型对数据的解释力度。多元Logistic回归模型则主要通过模型的对数似然比值和对应的p值判断模型整体是否显著。此外，以上两个回归模型中各因素对就业影响程度的回归系数均通过其对应的P值判断其是否显著，本研究中主要分析当α=0.001、α=0.01和α=0.05三种显著性水平上的回归结果。

二、数据结果及分析

（一）高职学生的人力资本分布状况

为调查影响高职学生就业意向的影响因素，本文将人力资本操作化定义为以下五个因素，分别为：“奖学金”、“成绩排名”、“课余兼职”、“英语证书获得情况”和“学校性质”，通过五个方面来考察学生的人力资本状况，见表1。

表1 高职学生人力资本状况分布（单位：%）

（二）人力资本对期望月薪的影响

从表2可以看出，该模型F=2.472，P=.000≤0.001，模型整体显著。

表2 人力资本对月薪期望值的计量回归结果

在控制其它变量的情况下，通过对人力资本各变量考察发现：（1）学生成绩等级的回归系数是-0.128，P=0.000<0.001,通过了显著性检验。说明学生成绩等级每上升一个单位，薪水期望值下降0.128个单位，而变量赋值中学生成绩等级越低，表明学生的实际学生成绩越好，因此可以说学生学习成绩越高，对薪水期望也越高。某种程度上，这也暗示着说高职学生仍将学习成绩视为就业中重要的人力资本因素；（2）在校期间有兼职经历学生对月薪的期望值要比没有兼职经历的学生的期望值要高出9%，而且通过了显著检验,说明个人具有的工作经验越丰富，起薪期望值越高。但是学校性质等级对学生的薪水期望值具有正向影响作用，即公办高职的学生对月薪期望值比民办学校的学生的期望值要高。笔者认为，这可能与考入公办高职的学生成绩相对比较好有关，因为学习好的学生自认为能力比较强，当然期望月薪也比较高，但是统计上没有通过显著性检验。反映学生能力的两个指标：获得奖学金以及英语证书两个自变量没有通过显著性检验。由此可见，人力资本对高职学生的期望月薪具有一定的重要影响。

（三）人力资本对就业单位选择的影响

从表3可以看出，该模型的对数似然比为210.036，p=0.000<0.001,模型整体显著。就业单位选择的多元回归分析显示，在家庭背景中父亲的受教育程度对子女的就业单位的选择意向统计显示为负向作用，但是影响作用不显著。母亲的受教育程度对工作单位的选择意向统计显示为正向作用，但是影响作用大部分不显著，只有在事业单位与外企相比，正向作用通过显著检验。研究发现父亲的职业地位越低，其子女越倾向于去机制相对灵活的外资企业求发展。而母亲的职业地位较高的高职学生，偏好选择政府部门、事业单位或国企，但二者的作用都不显著。家庭中的经济收入对工作单位选择影响显著，呈负向作用。在其它变量保持不变的情况下，家庭年收入在5万元以上的高职学生相对于参照组（年收入低于1万元以下的），偏好去外资企业，其发生比分别是政府部门、事业单位、国有企业、私营企业的3倍、0.6倍、3.4倍和1.89倍。

表3 就业单位意向选择多元回归分析

表4 就业地区意向选择多元回归分析

（四）人力资本对就业地区选择的影响

从表4可以看出，该模型的对数似然比为91.584，p=0.000<0.001,模型整体显著。反映高职学生所拥有的人力资本的五个变量中，公办学校的学生越倾向于选择东部沿海城市就业，但是没有通过显著检验；在学习成绩这个变量中，其回归系数都为正，且通过了显著检验，学习成绩在1-10名、11-20名和21-30名的学生相对于排名30名以后的学生，其选择在东部沿海城市就业的几率分别是4.3倍（p<0.001）、2.5倍（p<0.05）和1.8倍，选择中部的省会城市的几率是3.2倍（p<0.01）、2.5倍（p<0.05）和3.1倍（p<0.01）。获得过奖学金和英语证书而且有工作经验的高职学生选择在地处中部的省会城市就业的几率更大。因此，可以说人力资本资源越丰富的高职学生越倾向于经济发达地区就业。

三、结论及启示

本文主要基于2010年3月到5月北京市三所高职的二年级和三年级学生的择业意向的调查数据，采用logistic计量回归模型和多元线性回归模型，运用定量方法分析了高职学生人力资本对期望月薪、就业单位、就业地区的选择的影响程度，得出如下结论。

1.人力资本对高职学生的工作起薪有一定的影响作用。在人力资本各因素中，个人的学习能力和工作经验影响学生的工作起薪作用显著。现代职场是以市场选择为主的劳动力市场，在就业中实行的是求职者和用人单位的双向选择，一个社会越接近“完全市场”，能直接转化为生产力的个人学习能力与工作经验更容易获得雇主的青睐。

2.人力资本对就业单位的选择有着重要影响。反映个体人力资本存量的因素中，在公办学校就读的学习成绩好，又取得英语证书，又有过工作经验的学生，已不把其择业目标局限于传统的具有资源优势的政府部门、事业单位、国营企业。改革开放以来，中国市场经济的迅速发展，已经弱化了劳动力市场多重分割的状态，学生的择业观念也在发生改变，从而能够顺利实现学生就业。

3.中国经济发展的不平衡性和区域“梯度”引导人力资本的流向。在改革政策的倾斜下，东部沿海开放城市占有较多资源优势,经济飞速发展，而西部和中部地区经济发展相对缓慢。同时，城乡差距也在市场的冲击下逐渐地拉大。在市场经济利益最大化为目标的导引下，资源配置偏好那些优越地区，地区间的工资收入差距在拉大加之企业分布的区域差异性导致职业流动机会的不平等分布，在大城市和东部沿海地区工作与在中小城市和中西部地区工作相比，具有更多提升地位的机会和选择的空间。而人力资本投资作为利益驱动的理性投资行为,投入的教育成本越多,其投资的期望收益率也就越高，高职学生对就业地区的选择，表明了人力资本的流动趋向，也表明了我国人力资源在市场机制作用下的结果。高素质劳动力的地区分布和城乡分布的不均，进而加大了区域和城乡经济发展的差距。

[1]Blau,PeterM.and Otis Dudley Duncan.1967.The American Occupational Structure.New York:John Wiley Press:215-302.

[2]徐晓军.大学生就业过程中的双重机制:人力资本与社会资本[J].青年研究,2002（3）:25-29.

[3]陈成文,谭日辉.人力资本与大学毕业生就业的关系[J].高等教育研究，2004（11）.

[4]张文彤.SPSS统计分析高级教程[M].北京:高等教育出版社，2004:130-135.

Study on the Influence of Human Capitalon Em p loyment Intents of Higer Vocational School Students in Beijing

Zhao Yan-li1,Xu Ling2
（1.Beijing Xicheng University of Economy and Science,Beijing 100035，China;2.Capital Normal University,Beijing 100048,China）

This study used the survey data of employment intentionwhich comes from 800 sophomore and juniorstudents in 3 VocationalCollegesduring Septemberand November,2010 in Beijing,hypothesesarebased on the human capital theory to constructmultiple linear regressionmodelandmultiple logistic regressionmodel,using quantitativemethod to analyze the impact of human capital on the choices expected salary,employmentposition and location.

Beijing;vocationalschoolstudent;human capital;employmentselection intent；influence

赵艳立，女，讲师，主要研究方向为教育经济学；徐玲，女，副教授，博士，主要研究方向为教育经济。

G715

A

1674-7747（2011）11-0013-05

[责任编辑 曹稳]