大学生就业城市选择影响因素分析

李斯　张慧婷　张若祎　赵雪芳　李春秋

[提要] 近年来，随着城市发展的需要，许多二线城市陆续出台人才新政，旨在吸引更多的人才在当地就业，研究高校学生就业城市选择的影响因素可以有针对地为人才新政的优化提供方向。本文以南京、成都、武汉这三座二线城市为例，利用Logit模型分析当地高校学生选择一线城市和二线城市的意愿及其影响因素，并在此基础上，为二线城市人才新政优化提供相应的建议。

关键词：高校学生;就业城市;影响因素;Logit模型

基金项目：南京审计大学2018年度大学生创新创业训练计划项目（项目编号：201811287036Y）资助;江苏省哲学社会科学规划基金项目：“江苏城市群演化发展规律研究”（项目代码：16ZHB002）资助

中图分类号：C961 文献标识码：A

收录日期：2019年1月29日

引言

近两年，随着城市发展的需要，二线城市间掀起了一轮“人才争夺战”，南京、成都、武汉、郑州、杭州等二线城市陆续出台招才引智政策，给高校学生提供了更多的选择机会和发展空间。然而有调查显示，各城市的人才净流入率却不同。猎聘《2017年二季度人岗争夺战及职场流动力大数据报告》指出，2017年上半年杭州人才净流入率达11.21%，成都达5.65%，而南京却为2.79%。同为二线城市，人才净流入率却有所差异，人才政策的实施效果也不相同。在城市化过程中，如何吸引人才并留住人才，是经济增长由数量型向质量型转变的核心诉求。能否吸引人才在当地就业落户，更是判断一个城市发展潜力的重要因素。研究高校学生就业城市选择的影响因素对人才新政的优化以及城市未来发展具有重要意义。

一、文献回顾

不同学者已对影响大学生就业城市选择的因素进行了广泛的研究。何仲禹、翟国方（2015）运用多项Logit模型，总结得出一线城市对大学生最具吸引力的特征依次为职业发展机遇、社会资源与公共服务水平和收入水平。刘紫莲（2016）在文献研究和调查的基础上筛选19个影响指标，并基于最大效用理论和多变量分析方法，表明应届毕业生就业城市选择是地区发展、地区就业机会以及城市环境等多方面因素共同作用的结果。陈春潮、齐婉宁（2018）通过问卷调查得出，高达82.89%的大学生在进行就业地域选择时会考虑地区的经济发展程度，75%的大学生会受情感因素（家人、同学朋友、对象）影响。马琪瑶、蒋莹（2018）指出物价、房价水平高等因素会对就业吸引力产生负面影响。陈蕾（2018）建立了人才吸引力的指标评价体系，运用因子分析法，得出城市人才吸引力的各种因素中，影响程度较大的有事业平台和经济发展。

通过这些已有的研究成果，可以发现高校学生在选择就业城市时会考虑多方面的因素。随着二线城市人才新政的出台，影响高校学生就业城市选择的因素是否有所变化，相关政策福利如何完善，笔者将通过调查问卷的方式，运用模型进一步探究。

二、研究设计

（一）调查对象及数据搜集。根据研究的目的和现实情况的局限性，笔者通过发放线上和线下的调查问卷来获取研究数据。为了使问卷具有代表性，笔者在南京、武汉、成都各选择了三所具有不同优势的高校，并在这些高校中采取随机抽样的方式进行调查。通过线上线下相结合的方式，我们在九所高校中总共发放了400份调查问卷，最终实际收回有效性问卷318份，有效率79.5%。

（二）问卷设计。问卷的设计包括两个方面的内容：第一部分是对样本基本信息的了解，第二部分是對样本毕业后的去向以及选择就业城市的相关因素调查。在影响就业城市选择因素这一块，我们从生活层面、职业层面、城市层面这三个角度出发，一共设计了工资价格、离家距离、住房价格、就业机会等10项因素供样本选择。

（三）计量模型。对于问卷收集到的数据，本文借助SPSS22.0首先进行描述性统计，并在此基础上，建立模型进行回归分析。考虑到高校学生选择一线城市或者二线城市工作与否，其取值有两种状态：是与否，符合二项分布函数的特征。因此，本文选择建立二分类Logit回归模型对高校学生就业城市选择的影响因素展开实证分析。二分类Logit模型如下：

（1）式中，ln（）是X的线性函数，Pi是指所研究事件发生的概率，比率 为机会比率，即所研究事件“发生”与“没发生”的概率之比。回归系数？茁i的含义为在其他变量不变情况下，自变量变化一个单位所引起的比率对数的改变值。

三、实证结果与分析

（一）描述性统计。通过本次调查发现，在影响高校学生就业城市选择的因素中，排名靠前的影响因素依次是工资价格、就业机会、离家距离、住房价格、政策福利，具体占比数据见表1。（表1）

（二）Logistic回归分析。进一步，运用SPSS22.0软件进行二元Logit回归分析，分别以“是否选择留在北上广等一线城市发展”和“是否选择留在在南京、武汉、成都等二线城市发展”为因变量，10个影响因素为自变量建立回归模型一和回归模型二，以逐步向后回归的方法筛选自变量并进行参数估计，得到数据分析分别如表2和表3所示。（表2、表3）

（三）结果比较分析。综合比较模型一和模型二，可以发现影响高校学生就业城市选择的因素主要集中在生活层面和职业层面这两大层面。