地方高校应届毕业生就业力影响因素调查研究

李长熙，张伟伟，刘玉峰

随着我国高等教育进入普及化阶段，大学毕业生在每年新增就业人口中的比例大幅度增加，网络上屡见不鲜的大学生“就业难”“毕业即失业”现象引发社会各界广泛关注。然而，根据有关部门统计数据，2021年我国高技能劳动力的缺口大约是2200万。一方面大学毕业生就业形势严峻，而另一方面大量高水平技能型职位空缺，这种尴尬的局面实际上反映了我国经济产业结构的变化与高等教育人才培养之间的适应性程度不高的现实。高等教育作为就业前的准备性教育，满足劳动力市场需求是人才培养的基本要求，但是，我国高校偏重学术导向的课程设置、教学模式和质量评价方式导致大学生就业力偏低，与劳动力市场的人才需求不相适应［1］。高校如何通过课程改革和人才培养模式顶层设计，将大学生就业力的培养贯穿于人才培养全过程，成为亟待重视的课题。因此，探讨影响大学生就业力养成的各种因素及其作用机制，对于了解高校人才培养过程、提升大学生就业力培养水平、促进大学生就业和职业发展具有重要的理论和实践意义。

一、文献综述

就业力理论为研究高等教育、人力资源与劳动力市场之间的复杂关系提供了新的分析框架。相比于学习成绩，就业力的内涵更加复杂、多元化。就业力经常也被称为就业能力、可雇佣能力、可就业能力等，在特定的语境中，学者们对就业力的概念有不同的界定。比如英国学者希拉吉和波拉德（Hillage&Pollard）认为就业力是人们获得工作、维持工作以及获取新工作应具备的能力［2］；国际劳工组织将就业力定义为劳动者获得和保持工作，在工作中取得提升并应对变化，在准备更换工作或被解雇时获得新的工作，以及在不同生涯阶段均可成功就业的知识、技能和素养［3］。学者们对就业力的构成要素也进行了探讨，比如国外学者提出的USEM模型、心理‒社会性建构模型以及我国学者提出的大学生就业能力框架和KSAIBs模型等。研究发现：我国大学生的就业力在非正式能力（人格养成和社会交往）、通识性能力（综合素质和通用技能）和适应能力（国际化和现代场所）三个方面明显较弱［4］；不过，在当前组织快速变革的环境中，雇主们希望毕业生有更强的适应能力和创新能力，而不是指向具体工作的训练［5］；提高大学生就业力的有效途径不是靠知识资本投资，而是主要靠能力资本的积累［6］；从更具体的因素上看，大学生就业力在性别、年龄、生源地区、学校类型、专业类别等方面不存在显著性差异，政治面貌、学历层次、学生干部级别、实习单位声望和就业指导等对就业力有显著影响［7］，专业设置与课程体系、职业指导、校企合作、校园文化、教学能力、评价与激励等也是影响大学生就业能力培养的重要因素［8］。关于我国大学生就业力的培养状况，史秋衡指出：“我国大学生群体对如何提升就业能力、自我价值观形成等已经有了一定的认识，但是高校目前并没有建立科学化的就业能力培养机制，对大学生的职业规划教育和指导体系也不成熟。”［9］

综上所述，就业力已成为国内外高等教育研究领域的重要议题之一，但就业力培养在整个人才培养过程中没有受到充分的重视。在相关研究中，国内学者对就业力与人才培养过程因素之间关系的研究也不够充分，一般只涉及某个方面的因素，很少有涉及学校、个体、家庭各方面因素对就业力综合影响的研究。本研究基于学生就业力水平的自我评价，从学生个体及家庭背景、学校教育过程、学生学习过程三个层面综合考察大学生就业力培养的影响因素，以期研究结果有助于我国大学生就业力的培养。

二、研究设计

1.研究对象

研究对象为S大学的2017级应届毕业生。中国大学生学习与发展追踪研究（CCSS）2020项目组在S大学2017级学生中抽取样本数为1 650人，共发放调查问卷1 650份，回收1 540份，回收率为93.33%。剔除信息有缺失和无效答卷179份，最终得到有效问卷1361份。1 361份样本中，男生831人，占61.06%，女生530人，占38.94%；非农业户口生源494人，占36.3%，农业户口生源867人，占63.7%；工科专业的学生943人，占69.28%，非工科专业的学生418人，占30.72%。

2.研究架构

本研究旨在考察影响大学生就业力的个体和学校因素。基于文献梳理和个人见解，本研究建立了理论研究框架（见图1）。如图1所示，个体因素包括个体与家庭背景和个体学习过程变量，个体与家庭背景包括性别、户口、学科、父母受教育程度、家庭收入，个体学习过程包括学习态度、课程学习投入、课外学习投入、自我报告的教育收获和课程平均学分绩点（GPA）。学校因素主要是指学校的教育过程变量，包括支持性环境、教师有效教学和生师互动。研究的基本假设是：个体因素和学校因素都对大学生就业力的发展产生影响，个体背景变量通过学校教育过程和个体学习过程变量的中介作用影响就业力的发展。本研究采用分层回归分析，分三步分别纳入三个层次的变量，全面考察各个变量对大学生就业力的影响：第一步纳入学生个体与家庭背景变量；第二部纳入学校教育过程变量；第三步纳入学生学习过程变量。

图1 理论分析框架

3.变量设定及数据测量

（1）个体与家庭背景变量。个体特征变量主要考查性别、户口和学科类别，回归分析时作为虚拟变量。其中，男生赋值1，女生赋值0；农村户口赋值1，城镇户口赋值0；工科学生赋值1，非工科学生赋值0。家庭背景变量主要考查父母受教育程度和家庭收入水平。由于父母受教育程度存在较强的相关性，选择其中较高的一方作为父母受教育程度的指标，回归分析时设置为虚拟变量。其中，受过大学及以上教育的编码设置为1，其他编码设置为0。家庭收入指标按照年收入分成一般、中等、高三个等级。其中，低于50 000元人民币（不含50 000）的编码为1，超过50 000不足100 000元人民币（不含100 000）的编码为2，家庭年收入100 000及以上的编码为3。

（2）学校教育过程变量。学校教育过程变量包括支持性环境、有效教学实践和生师互动。支持性环境是学生所感受到的学校为学生发展在学业和就业等方面提供的支持性政策和措施；有效教学实践是学生对教师课堂教学、教学反馈、激发学习志趣、课程测评等有效性的综合评价；生师互动是学生在课堂内外与教师、辅导员等交流学业和个人发展情况等的频率。学校教育过程变量的测量数据来源于CCSS调查数据。

（3）个体学习过程变量。个体学习过程变量包括学习态度、课内学习投入、课外学习投入、自我报告的教育收获和课程平均学分绩点（GPA）。学习态度是学生对学习的理解和态度，表现为向学或者厌学的程度；课内学习投入是学生在课程学习中的行为表现和投入程度，以学生采用的学习策略浅层式学习和深度式学习作为测量指标；课外学习投入是学生投入课程外学习活动的程度；自我报告的教育收获是学生自我感知的在知识、能力、价值观等方面的提升程度。以上变量的测量数据来源于CCSS调查数据。课程平均学分绩点测量数据取值于研究样本在2019—2020学年修读的全部课程的平均学分绩点。

三、研究结果与讨论

本研究分层回归分析共涉及三个模型，模型的因变量是大学生自我评价的就业力。本研究分三步分组纳入个体及家庭背景变量、学校教育过程变量和个体学习过程变量，构建了模型1、模型2和模型3。结果显示：三个模型都有效（p<0.05），三组变量分别解释学生就业力的 3.4%、36.1%和12.2%的变异，累计解释率为51.7%（见表1）。三个模型的膨胀因子VIF全部小于3，说明不存在明显的共线性问题。

表1 模型分层回归分析结果

1.个体及家庭背景变量对大学生就业力的影响

模型1的F检验值为9.424，p<0.05，R2值为0.034，可知，个体及家庭背景变量仅能解释就业力3.4%的变异。这表明，性别和学科对大学生就业力有显著影响，户口性质、家庭收入和父母受教育程度对大学生的就业力影响不显著。

进一步利用独立样本t检验研究性别对大学生课程平均学分绩点和就业力影响的差异性，结果显示：性别对于课程平均学分绩点（t=15.499，p=0.000）和就业力（t=—5.517，p=0.000）均呈现出显著差异性（p<0.05）；对于课程平均学分绩点，女生均值（3.43）明显高于男生均值（2.91），但在就业力水平上，女生均值（52.87）却明显低于男生（58.49）。蔡蔚萍［10］、李春玲［11］研究发现：尽管女生在高考成绩和本科期间的学业表现上明显优于男生，但是女性的教育优势并不能延续到劳动力市场；在竞争某些优势性工作时，女性需要具备比男性更高的条件。这或许导致了女大学生对劳动力市场更强的敬畏感，因而弱化了她们自己评价的就业力。

从学科上比较，工科专业的大学生就业力（均值57.77）优于非工科专业的大学生（均值52.98）。S大学以工科为主，较为强势的专业都属于工科领域，学科优势进一步转化为人才培养优势，培养的大学生也具备了更强的专业和职业自信心。

2.学校教育过程变量对大学生就业力的影响

在个体及家庭背景变量的基础上，本研究纳入学校教育过程变量，得到模型2，考察学校教育过程中有哪些因素能够对大学生就业力产生重要影响。由表3可知，模型2的F值变化呈现出显著性（p<0.05），R2值由0.034上升到0.395，表明学校教育过程变量解释了就业力36.1%的变化。学校教育过程变量对就业力的影响程度较大，支持性环境、教师有效教学和生师互动对大学生就业力均呈显著正向影响。

支持性环境指的是学校为学生的学业、身心健康、就业等方面提供的支持与服务，对学生的发展具有积极的作用。研究结果显示，支持性环境的回归系数为0.331，并且呈现出显著性（t=9.732，p<0.01）。关于支持性环境对学生发展的作用，涂冬波等认为学校提供的环境支持越充裕，学生在知识、技能、情感、价值观等方面的收获就越多［12］。

有效教学实践对大学生就业力发展具有显著影响（β值为0.188，p<0.01）。有效教学实践指标不仅反映了教师课堂教学的效果，还反映了教师激发学生兴趣、鼓励学生主动学习等方面的程度。有学者指出有效教学并不是教师教了多少和学生学了多少，而是学生真正发生了怎样的变化［13］，因此，衡量教学有效性的唯一标准应是促进学生的学习和发展。有效教学的核心是提供和创造适宜的教学条件，促使学生有效地学习［14］。教师的有效教学实践行为既拉近了教师和学生的距离，也让学生获得了尊重和自信，从而更有利于学生的发展。

生师互动是院校影响模型相关研究的重要考查因素。多数相关研究的结论倾向于“积极的师生互动有助于学生的学习和发展”，不过有研究发现生师互动对学生发展的影响是有条件的，相同的互动经历对不同的学生群体可能产生不同的效果。例如，在不同类型的高等院校，生师互动存在模式上的差异，这种差异并不能简单归结为互动质量的高低，而是与不同院校生师群体特征和院校功能定位不同有直接关联。在“985”和“双一流”院校，师生学术性互动较多；而在一般院校，师生社会性互动更多［15］。周华丽［16］、周廷勇［17］等的研究发现，校园人际互动能显著促进大学生社会化发展。本研究的结果从侧面证实了这一点。

3.个体学习过程变量对大学生就业力的影响

本研究在上述两组变量的基础上，再纳入个体学习过程变量，得到模型3，进一步从学生个体层面考察影响大学生就业力的因素。结果显示，模型3的F值变化呈现出显著性（p<0.01），R2值由0.395上升到0.517，表明个体学习过程变量解释了就业力12.2%的变化。其中，学习态度（β值为0.188，p<0.01）、自我报告的教育收获（β值为0.188，p<0.01）对就业力有显著的正向影响，课程平均学分绩点（β值为‒0.043，p<0.05）对就业力有负向影响，课内学习投入和课外学习投入对就业力影响不显著。

学习态度是学生对学习意义、学习兴趣、学业期待、学习动力等的综合认知，态度决定行为，良好的学习态度是学生在学习上积极投入的前提和关键。学习态度可以提升学业挑战度，而学业挑战度对学生的学习收获有显著积极影响［18］。

自我报告的教育收获与课程平均学分绩点分别代表了两种不同形式的学习成效。课程平均学分绩点是客观型指标，反映了大学生对培养方案规定课程的学习及掌握情况；自我报告的教育收获则关注大学生综合能力和素质提高的情况，如语言表达能力、数据信息处理能力、与他人合作的能力、组织领导能力、批判性思维、好奇心与想象力等。结果表明，自我报告的教育收获与课程平均学分绩点对就业力的影响并不一致，自我报告的教育收获对就业力有正向影响，而GPA却对就业力有负向影响。可知，学习成绩高，并不意味着就业力水平也越高，就业力水平的提升可能更加依赖于综合能力的提升。史秋衡指出，大学生在校期间的成长和发展不仅仅体现在少数学生成绩优秀上，对校园生活的适应能力、对社会的预备能力同样是大学生成长与成功的重要关注要素［19］。

四、结论与建议

1.结论

由最终模型3的拟合结果可知，大学生就业力的提升是个体因素与学校因素共同作用的结果。从影响程度上看，学校教育过程因素相比于学生学习过程因素对就业力提升的影响更大，而学生个体与家庭背景因素对就业力的影响较小。从具体指标上看，大学生就业力在不同性别和学科之间存在较为明显的差异，支持性环境、有效教学实践和生师互动对大学生的就业力发展均有显著积极的影响，学习态度、自我报告的教育收获对就业力有正向显著影响，而课程平均学分绩点对就业力有负向显著影响。

2.建议

（1）转变教育观念，建立创新型人才培养体系。本研究发现，大学生的学业成绩与就业力呈负向关系，可能导致大学生的学业成绩转化为劳动技能的程度较低，从某种程度上反映了高校人才培养对就业力重视的不足。戚业国指出，中国的教育制度鼓励学生继承和学习，但对学生质疑、求异鼓励明显不足，注重学生系统知识的学习，但对知识与实践的联系、知识的实际运用等缺乏关注［20］。若要适应社会对创新型人才的需要，满足劳动力市场对大学生就业能力的要求，高校人才培养的观念就要进行根本性的转变。具体来说，高校要抛弃以传授知识为重点、以考试和分数约束学生的传统观念，建立鼓励探索质疑、重视创新和兴趣、强调思维和方法、注重能力培养和全面发展的创新型人才培养体系。

（2）关注特殊学生群体，完善人才培养支持环境。研究结果表明，支持性环境对大学生的就业力具有重要的促进作用。有效的支持性环境，不是一天两天、一蹴而就建立起来的，而是大学在长期的办学过程中围绕人才培养，通过文化积淀、经验积累，不断进行政策调整、制度完善和实践磨合的结果。人才培养支持环境一定要与学校人才培养的目标匹配，能够体现学校的办学定位和办学特色，才能真正有利于学生的发展。在具体实践中，要注意做到点、面结合，既要全局考虑，照顾到大多数学生的发展，如广泛开展学生普遍关注的就业政策、考研政策宣讲等，又要面向女生、少数民族学生、家庭困难学生、服兵役复员学生等特殊群体，有针对性地做好支持和帮扶工作，切实解决他们遇到的实际问题，使学生无后顾之忧，安心投入学习。

（3）制定科学的教师评价制度，促进教师有效教学。有效教学实践指标对就业力的显著影响反映了教师对学生能力发展的重要作用。然而，在学术评估盛行的大环境之下，教师作为制度环境中的理性行动者，在教学上的投入必然受到影响。教师所感知的科研导向对教学行为能够产生明显的指导作用。当教师认为评价制度存在科研导向时，其产生教学偏离倾向的可能性将提高61.8%［21］。因此，高校应制定科学合理的教师评价制度，运用好教学优先制度、优课优酬的浮动报酬制度、教学评价与职称晋升挂钩制度等措施，引导教师重视教学、提高教学投入。

（4）建立全方位职业生涯指导体系，帮助学生确立职业发展方向。鲍威的研究发现，大学生群体可能分化为高度匹配型、独立型、被动顺应型和排斥型四种类型。在一般高校，排斥型（占26%）与被动顺应型（占46%）的学生占据了学生总数的七成以上［22］，如何帮助这两类学生确立自己的学习目标，提高学习兴趣，是不少地方高校面临的重大挑战。根据霍兰德职业兴趣理论，人们会受到与个性相匹配的环境影响，而且多数人能够基于自身的态度、能力和兴趣进行具体的职业倾向选择［23］。针对被动顺应型和排斥型学生的典型特征，高校要采取积极的应对措施，一方面通过课程设置、教学内容和方法调整，增强学生专业与课程选择弹性以及对未来职业发展的适应性，另一方面，应通过建立全过程、全方位的职业生涯指导体系，加强大学生职业生涯规划指导，针对不同年级的大学生开展有目的的职业规划教育。高校针对学生的兴趣特征，开展有针对性的职业生涯规划教育和指导，有利于学生摆脱迷茫和盲目，及早确立职业发展方向，从而获得更好的大学体验。