基于logistic模型的高校学生人力资本评估模型研究

王厚旺 李凯 林倢如

【摘 要】大学生就业问题一直被社会关注，本文从影响大学生就业机会的因素出发，以logistic回归模型作为数据分析模型，通过多元回归的方法进行相关系数的核算，找出影响大学生人力资本各因素影响程度，推导大资本的影响模型，以期能为提高大学生就业能力提供依据。

【关键词】大学生人力资本；失灵；资本核算；logistic模型

我国高等教育已经步入大众化教育阶段，大学生就业日趋严峻。从人力资本角度关注大学生就业成为目前学术界关注的一个热点，大学生人力资本由所接受高等教育的程度及教育期间所积累的投资所得决定。而其就业问题的出现就是由于大学生人力资本的存量及结构与社会所需求的结构是有差异的，也就是说大学生应该具备的知识和一般能力与社会需求出现了结构差异，所以本文以Logistic模型为数据分析模型，从非线性角度来研究其中的影响关系，使大学生能够有意识的控制自己的资本存量结构以增加就业机会。

一、模型分析变量操作性定义

人力资本是指特定行为主体——人为了实现未来的增值，通过有意识地投资，所获得的凝结在人体之中的知识、技术、能力、健康等价值存量的总和。本文是从大学生自身有意识地进行人力资本投资的角度分析其人力资本的类型，设置了人力资本类型变量（Capital）作为被解释变量。数据来源于问卷中影响因素相关问题的统计分析得到“高”或“低”的结果。同时通过解释变量文化知识资本（专业成绩（Grade）、课外学术阅读频率（Reading）、学术论文（Thesis）），能力技能人力资本（活动次数（Activities）、表达沟通能力（Communication）、学生组织时间与职务（Post））与三个控制变量即意识形态（Ideology）、身体健康（Health）、所处环境因素（Surroundings）来进行分析。

二、logistic数据分析模型构建

由于人力资本类型变量（Capital）为虚拟变量，本文采用二元 Logistic 回归模型进行实证分析。根据选取的变量，回归模型如下：

注：数据为调查672名不同层次背景应届毕业生统计数据。表内数字为常数项和解释变量的发生比（或OR值），括号内数字为Z检验值，***，**和*分别表示在1%，5%和10%的显著水平上显著。

将样本数据代入（1），使用Stata12.0软件进行Logistic 回归，结果如表1所示。 从LR值来看，各模型均通过了 F 检验，模型拟合效果较好。具体而言，回归分析共分为三步：第一步，考虑文化知识水平的高低对人力资本类型的影响，解释变量只包括专业成绩（Grade）、阅读课外学术著作和期刊的频率（Reading）、学术论文的发表（Thesis），回归结果如模型（1）～（3）所示。结果表明专业成绩（Grade）显著，专业成绩每增加一个评分值，大学生人力资本高的概率是人力资本低的概率的0.8倍，即人力资本高的概率增加 23.5%。说明大学生人力资本中专业成绩占较大的比重，文化知识是大学生积累自身人力资本的重要提升目标。因此，文化知识是探究大学生人力资本必不可少的因素。第二步，研究能力技能对人力资本类型选择的影响，解释变量为参加活动次数（Activities）、表达沟通能力（Communication）、参加的学生组织时间与职务（Post）。回归结果如模型（4）～（6）所示。第三步，综合分析文化知识水平和能力技能对人力资本高低的影响，结果如模型（7）所示，只有活动次数（Activities）、表达沟通能力（Communication）显著，OR 值分别为 4.716和 4.970。从模型（1）～（9）的对比中我们可以通过查阅某因素的显性结果来计算出该因素对大学生就业的影响程度。构建合理的资本存量结构对大学生就业具有重要作用。

四、总结

从上文中可以看到，大学生不同的人力资本因素变化对其人力资本存量变化是正相关的，但是其存量的变化与其就业机会（薪资水平）的变化却不都是正相关的，而是呈现出多状态的分布式变化，即其资本存量与存量结构的不同组合对其就业机会产生不同的影响，所以高校学生应根据自身不同的特征合理安排在各个资本存量影响因素的时间分配比例，对提高其就业能力、增加其就业机会具有积极意义。

参考文献：

[1]舒尔茨.论人力资本投资[M].北京：北京经济学院出版社，1990

[2]张妍芬.对人力资本界定的重新思考[J].科技进步与对策，2005

[3]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

[4]王金营.对人力资本定义及涵义的再思考[J].南方人口，2001

[5]朱皓渊.教育与经济增长关系的实证分析[J].中国商界前沿，2008