一线城市硕士研究生就业质量评价、影响因素及提升路径研究

李红霞，刘 款，杨永健，张建武

（1.上海大学a.招生与毕业生就业工作办公室；b.社会学院；c.理学院，上海 200444；2.广东外语外贸大学经济贸易学院，广州 510006）

一、问题的提出

自2009年全球金融危机以来，是中国产业结构调整逐渐深化但经济下行压力加大的时期，高校毕业生就业市场的供需数量、质量与结构失衡问题突出。而伴随着高等教育的快速扩招，高校硕士研究生毕业人数急增。教育部的数据显示，2016～2020届硕士研究生毕业人数分别为50.89万、52.0万、54.36万、57.71万、66.25万人[1]。其中，与本科毕业生相比，硕士研究生年龄偏大且薪资期望偏高；与博士研究生相比，硕士生专业技能及科研能力偏弱。由此降低了硕士生在就业市场的稀缺性，引发其高不成低不就、学历贬值等问题。尤其在2020年新型冠状肺炎疫情（COVID-19）已成为全球性大流行病（Pandemic）的背景下，全球及中国的产业链、贸易及人员往来受到严重影响[2]，高校硕士生就业同样面临着史无前例的挑战。应该如何科学有效地评价硕士生就业质量的高低？硕士生在校学习经历、家庭社会资源等人力资本、社会资本变量如何影响其就业质量？下面将从文献综述、调研样本及变量描述、硕士研究生就业质量评价体系构建、人力资本－社会资本积累对硕士生就业质量的影响、结论与启示等5方面进行阐释。

二、文献综述

综观硕士研究生就业质量及其评价体系、人力资本－社会资本与就业质量的关系等国内外相关文献资料发现，首先，就业质量概念在20世纪80年代出现，目前仍是一个新兴的研究领域，其内涵尚未形成一致的结论。在国际上，就业质量主要有四种定义：美国职业培训和开发委员会提出了多维工作生活质量（Quality of Work Life）（Nadler，1983）[3]，国际劳工组织（1999）认为就业质量为体面劳动（Decent Work），法国尼斯欧盟理事会（2002）也提出了工作质量（Quality in Job）概念，Schroeder（2005）[4]认为就业质量有高低之分。国内外学者主要选取劳动者一维或者多维的基本生存指标（如薪酬、劳动条件、劳动时间、劳动保障、工作地域及层级、行业、职业、单位性质、就业稳定性、专业对口度等）以及职业发展指标（如晋升、人力资源、自主程度、就业满意度等）等宏微观、主客观评价指标来评价就业质量（陈婷婷，2015[5]；高磊，2004[6]；柯羽，2010[7]；张抗私等，2015[8]；高耀，2016[9]；于苗苗等，2017[10]；刘敏，2018[11]；高振强等，2018[12]；杨院等，2020[13]）。而鉴于劳动者异质性及工作期望的差异，国内外学者对就业质量的评价尚无科学、标准的指标体系，影响因素呈现出多元性、差异性特点。

其次，就业质量影响因素研究主要涵盖了宏观经济形势层面、用人单位、高校、家庭及微观个体。大多学者基于布劳－邓肯的地位获致理论（周怡，2009）[14]分析大学生先赋性的社会资本、自致性的人力资本影响其就业质量问题。譬如，杜桂英、岳昌君（2010）[15]认为家庭经济地位、毕业生人力资本对就业机会的影响大于社会关系，人力资本对就业机会获得的影响更加显著；乔志宏等（2011）[16]发现人力资本中实习经历对就业质量影响最大；赖德胜等（2012）[17]认为人力资本、社会资本在获取就业机会方面存在替代关系；赖德胜等（2011）[18]、黄敬宝（2012）[19]、张抗私等（2015）[20]、石红梅（2017）[21]、王霆（2020）[22]、于菲等（2019）[23]、王天骄等（2020）[24]等学者从大学生学历、学科、培养类型、院校层级和属地、在校学习状况、社会实践及求职经历维度测量其人力资本，高振强等（2018）[12]、于菲等（2019）[23]发现基于院校层次、中国劳动力市场典型二元分割等原因，本科与研究生就业偏好经济发达地区，偏好于国有企业、“三资”企业、事业单位和党政机关等机构和单位，偏好信息传输、软件和信息技术服务业、制造业、金融业等行业，偏好于新兴服务业、管理技术类工作；王天骄等（2020）[24]学者选取家庭职业、家庭人均年收入、父母学历、婚姻状况、家庭所在地、户口类型、父母政治面貌以及家庭社会关系的自我评估等因素测量社会资本。总之，大部分研究均得出人力资本、社会资本共同影响大学生就业质量且对其发挥正向预测作用，但仍有一些问题尚未达成一致；并且各类文献对人力资本、社会资本变量选取的指标不尽相同且未进一步细分，均会对结论产生一定影响。

另外，既有文献对毕业生就业质量的研究主体多为本专科生，系统定量地比较分析硕士生就业质量高低得分与人力－社会资本相关性的文献较少。譬如，季俊杰等（2016）[25]发现女硕士初次就业质量得分低于男性，刘蓉（2018）[26]对林业院校理工科的女硕士就业质量进行了量化研究；张东海（2017）[27]在控制性别、院校基础上发现研究生人力资本、社会资本对其就业机会发挥主要作用，人力资本对就业起薪发挥核心影响力。鉴此，本文主要以国内一线城市12所高校硕士生调查数据为基础，依据劳动力市场分割（高振强等，2018[12]；于菲，2019[23]）、人力资本－社会资本、劳动力价格、理性经济人假设及社会性别等相关理论，运用层次分析法系统构建硕士生就业质量及其影响因素的评价指标体系，运用Logistic回归模型、交叉分析等方法定量验证其在校学习经历、家庭资源等人力－社会资本对就业质量的影响，进而提出提升后疫情时代学生就业质量的有效路径，具有较大的理论及实践价值。

三、调研样本及变量描述

为深入考察硕士生就业质量高低得分及其与人力－社会资本的相关性，本文通过微信、QQ、邮件等线上形式，对一线城市上海、北京和广州三地的12所高校2019届硕士生毕业状况进行网上随机调研，高校类型有985高校、211高校及一般本科院校。回收调研有效问卷1 627份，在剔除继续深造、自愿不就业的样本及缺漏值后，筛选出硕士生直接就业的有效样本806份。12所调研高校硕士研究生样本情况如下：在院校类型方面，3所985院校样本共270份，占总样本数的33.5%；6所211院校样本共368份，占比45.66%；3所一般本科院校样本共168份，占比20.84%。在学科分布方面，理学工学类占53.35%、经管类占22.58%、人文社科艺术类15.88%、医学类6.33%、农学类1.86%；有入党经历的占比41%，有学生干部经历的占比48.76%，有社团经历的占比37.84%，有校级以上获奖经历的占比56.95%；男女生占比为44.16%、55.83%；生源地不是北京、上海、广州等地的硕士生占比92.43%；父亲职业为城镇有业、退休人员（管理阶层、专业技术人员、产业与服务业员工、已退休人员、政府与事业单位人员）占比55.47%、职业为“农民与农民工”的占比为35.48%，职业为“城乡无业、失业人员”及“其他”共计9.05%。说明一线城市高校的硕士生样本来自全国各省份城乡，具有一定的代表性。

根据上述文献资料、劳动力市场分割理论（高振强等，2018[12]；于菲2019[23]）、教育部2013年编制发布高校毕业生就业质量报告的通知[28]、麦可思研究院（2020）相关研究、多年针对学生、专家及用人单位调研访谈结果以及硕士生求职就业状况特点，本文运用定性与定量相结合方法选取评价指标，反映硕士生就业质量、人力资本、社会资本的概况。其中，确定就业质量为因变量，是一个二分类变量，0代表就业质量较低，1代表就业质量较高。而选取的就业质量指标中，1级指标为硕士研究生就业质量评价；2级指标有8个：专业对口度[29]①有研究者对选取专业对口度作为就业质量评价指标有不同看法，可继续探讨。、就业行业、工作薪酬、就业地区、用人单位性质、求职花费时间、求职收到录取通知的数量、就业现状满意度，再将3级指标进行细分。上述指标体系从微观主体——硕士生视角着手，就业质量评价指标均与中观企业的需求、宏观经济形势密切相关，还能避免同时选取微观、中观、宏观层面指标的交叉与重复；系统反映就业质量整体与内部各要素间的相互关系，全面可靠，可行性高；该设计消除了量纲对指标的影响，使得各指标具有可比性；并且，指标选取与现行的就业质量评价内容一致，适用性强，便于评价和应用（高东坡等，2012[30]）。

与此同时，选取自变量为人力资本、社会资本，共24项指标。首先，根据经济合作与发展组织（OECD）定义，人力资本是指凝聚在个人身上与经济活动相关的知识、技能、能力及其他属性。一般来说，人力资本较高的劳动力往往就业质量更高（张东海，2017[27]），设定为15项指标：院校类型，招生类型，培养类型，培养方式，学科，参加实践活动次数，大学成绩状况，校级以上获奖经历，主动与导师交流次数，参加就业指导活动次数，职业规划开始时间，职业规划清晰度及长远程度，社团干部经历，学生干部经历，入党经历。其中，将院校类型、学生干部经历、入党经历视为人力资本还是社会资本指标存在一定争议（赖德胜等，2012）[20]，而本文认为院校类型在就业市场发挥着筛选功能，雇主往往假设更好院校的毕业生资质更佳、教育质量更高，人力资本可能更丰富（迈克尔·史潘斯，1990）[31]；而研究生期间就读的院校类型可视为其人力资本积累的维度之一（张东海，2017[27]；于菲等2019[23]）。另外，赖德胜等（2012）[17]将党员身份、学生干部经历视为人力资本指标，而胡永远（2007）[32]等人认为党员和学生干部因可以结交更多的人而应被视为社会资本指标。本文认为党员与学生干部经历能够反映学生的客观素质与主观努力程度，在毕业生求职期间同样发挥着信号作用，对毕业生求职发挥着信号作用，故将以上2指标纳入人力资本范畴。

其次，被视为社会资本的硕士生社会关系对其就业质量提升有重要影响（王霆，2020[22]；Buchmann C，2002[33]），设定为9项指标：父亲学历，母亲学历，父亲职业，母亲职业，父母影响度，职业选择时听取建议方式，生源地，性别，民族。其中，性别、民族、生源地是先赋性因素并非由社会关系形成，但就业市场上存在着人力资本相同的硕士生因性别、户籍及民族的不同而就业质量有异的现象，所以，将以上3个指标视为社会资本。变量描述见表1。

表1 硕士研究生人力资本、社会资本变量描述

四、就业质量评价体系的构建

（一）评价体系的构建过程

硕士生就业质量评价选用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），该方法由美国萨迪（T.L.Saaty）教授在20世纪70年代提出，是一种定性与定量相结合的决策分析方法，是分析多准则、多目标的复杂大系统的有效工具。与传统方法相比，此方法权重计算更加客观，主观性误差较小，可靠性强。体系构建有4步骤：建立层次结构模型，构建判断矩阵，层次单排序和一致性检验（刘新宪等，1990[34]；Thomas L.Saaty，1994[35]）。

1.建立层次结构模型。建立层次结构是第一步，也是最重要的一步，见表2。

表2 硕士研究生就业质量层次结构模型

2.构建判断矩阵。以层次结构模型为基础，将各层指标两两比较，以此确定同层次指标之间的相对重要性，并以数值表示。从而构造出比较判断矩阵T（刘新宪等，1990）[34]，见表3。

表3 硕士研究生就业质量评价指标的判断矩阵

3.层次单排序。所谓层次单排序是指本层全部元素，各自相对上一层而言排出的评比顺序。简单说来是计算判断矩阵的特征根以及特征向量的问题。

（4）计算最大特征根λmax。

本文采用方根法，各指标得出的权重如下：专业对口度X1为0.11，就业行业X2为0.24，工作薪酬X3为0.24，就业地区X4为0.10，用人单位性质X5为0.10，求职花费时间X6为0.03，求职过程收到录用通知的数量X7为0.04，现状满意度X8为0.13。由此，硕士研究生就业质量评价Y得分如下：Y=0.11*X1+0.24*X2+0.24*X3+0.10*X4+0.10*X5+0.03*X6+0.04*X7+0.13*X8。X（取值为从1到8）为各自变量，X前面的数值为各自变量的回归系数。

4.一致性检验。计算出指标权重后，为了防止误差过大，必须对判断矩阵T进行一致性和随机性检验，以保证判断矩阵构建的科学性。这里判断矩阵的一致性主要由检验系数矩阵C.R决定。C.R检验公式为：

检验公式为：C.R=C.I／R.I

其中一致性指标C.I=(λmax-n)n，随机一致性指标R.I可以通过查询表4得到。

表4 随机一致性指标RI查询表

当C.R＜0.1时，认为判断矩阵的一致性可以接受，可用其特征向量作为指标权重；当C.R≥0.1时，认为判断矩阵的一致性无法接受，需要对判断矩阵进行修正。经计算，C.R=0.0341＜0.1，满足一致性检验，说明本文判断矩阵中各指标权重分配合理。

综上，本文从硕士研究生微观个体维度构建了硕士生就业质量评价体系（见表5）。除1级及2级指标之外的3级指标中，专业对口度分对口与否2级；行业去向按社会地位与就业稳定性、发展前景特点分为3级：较高、一般、较低；工作薪酬以收入平均水平为基准分5级：远高、稍高、相当于、稍低、远低；就业地区基于基础设施、发展机会等软硬环境分为3级：较好、一般、较差；工作单位性质从管理规范程度方面分为2级：较好、一般与较差；求职花费时间分为4级：较短、稍长、较长、很长；求职过程中收到录用通知的数量（乔志宏等，2010[36]；李志等，2021[37]）分为4级：很多、较多、较少、未收到通知；就业现状满意度分为3级：满意、一般、不满意。

表5 硕士研究生就业质量评价标准与评分表

鉴此，以构建的就业质量评价体系为基础，计算出2019届806名硕士生就业质量评价得分的平均值为84.66分。如果硕士生得分高于84.66分，则定为就业质量高，反之则定为就业质量低。人力-社会资本变量与硕士生就业质量的交叉得分，见表9。

五、人力资本、社会资本对硕士生就业质量的影响

为分析人力资本－社会资本与硕士生就业质量高低的关系，本文建立了人力资本－就业质量、社会资本－就业质量、人力资本和社会资本－总体就业质量等3个模型，总体模型与前两个模型相互验证。而通过对以上3个模型整体检验（Omnibus检验）发现，显著性水平P值均＜0.05，说明模型中至少一个变量的优势比（OR值）有统计学意义，即模型总体合理。由于就业质量为二分类变量，使用Logistic回归模型能够较好地解释二元因变量与一个或多个自变量的关系；并且模型基于统计学原理，其效果评价有数据集及统计学的验证，模型参数的解释更科学严谨。下面以硕士生就业质量及人力-社会资本评价指标体系为基础，选用Logistic回归模型、交叉分析法对二者相关性进行验证与探讨。

（一）Logistic回归模型结果

1.人力资本与就业质量

从表6的人力资本与2019届硕士生就业质量的Logistic回归模型结果看出，显著性水平P值＜0.05的人力资本变量有：学科，主动与导师交流的次数，职业规划开始时间，其他人力资本变量无统计学意义上的影响。结合表1变量及回归系数B值显示，经管、理工等学科的硕士生获得高质量就业的可能性较大，而人文社科艺术学科的硕士获得高质量就业的可能性相对较小；硕士生主动与导师交流次数较多、职业规划开始时间越早则越容易获得高质量就业。

表6 人力资本与硕士生就业质量的二元Logistic回归模型结果

2.社会资本与就业质量

将社会资本纳入与就业质量的二元Logistic回归模型结果显示，性别（p=0.024）和父亲职业（p=0.072）对硕士就业质量的影响分别在0.05、0.1的水平上显著，而其他社会资本变量无统计学意义上的影响。结合表1变量及表7回归系数B值显示，男硕士更容易获得高质量就业；相对于父亲职业为农民与农民工、城乡无业或失业人员来说，父亲为城镇从业、退休人员的硕士更容易获得高质量就业。

表7 社会资本与就业质量的二元Logistic回归模型结果

3.人力资本－社会资本总体与就业质量

将人力资本、社会资本变量整体纳入与就业质量的二元Logistic回归模型结果显示，一方面，硕士生的学科、主动与导师交流次数、职业规划开始时间、性别等4项人力资本、社会资本变量仍然对其就业质量影响显著；而社会资本中的父亲职业类型与就业质量不再显著相关。结合表1变量及表8的回归系数B值，印证了硕士生就业质量主要受学科、主动与导师交流的次数、职业规划开始时间等人力资本变量、社会资本变量中性别的影响。

表8 人力资本、社会资本总体与就业质量的二元Logistic回归模型结果

（二）交叉分析结果

基于上述就业质量评价体系及回归模型结果，下面选择将因变量就业质量与对其有显著解释能力的学科、主动与导师交流次数、职业规划开始时间、性别等4个自变量交叉得到不同的评分，见表9。再结合这4个自变量与就业质量各指标交叉分析结果，阐释其对硕士生就业质量影响的具体特点：

1.理学工学、经济管理学科的硕士就业质量较高

表9显示，理学工学、医学、经济管理、人文社科艺术、农学等学科硕士生就业质量评价得分，依次为86分、85分、84分、80分、79分。

表9 人力－社会资本变量与硕士生就业质量的交叉得分表

而从硕士生学科与其就业质量各指标的交叉结果发现，在求职期间收到录用通知数量方面，理工、经管、人文社科艺术等学科①因医学、农学类样本较少，仅展示不具体分析硕士生收到＞4份录用通知的比例分别为40.60%、32.97%和22.66%，理工、经管与人文社科艺术学科的硕士比例差值分别为17.94%、10.31%；在就业行业方面，理工硕士在制造业、科学研究和技术服务业、“信息传输、软件和信息技术服务业”就业的比例分别为37.59%、18.67%和14%，经管硕士在金融业就业的比例分别为53.98%，而人文社科艺术硕士在教育、“文化、体育和娱乐业”就业的比例分别为29.66%、14.41%；在月均收入方面，理工、经管、人文社科艺术学科硕士的月均收入＞8 000元的比例分别为73.96%、64.20%、34.75%，以上三类学科硕士的高收入比例差值较大，麦可思研究院发布的2020年就业蓝皮书可以佐证此结果[29]；而理工、经管、人文社科艺术硕士对就业现状满意的比例差异较大，分别为61.95%、57.14%、50.78%。

以上二组数据说明理工、经管学科硕士就业质量得分高于人文社科艺术类硕士，再次印证了上文Logistic回归模型结果，也可用劳动力价格理论进行阐释。相对于人文社科艺术学科硕士来说，劳动力市场对理工、经管硕士需求大于供给，学科实用性较强的特点使其专业设置、培养方式与市场需求结合紧密，更为注重专业技能、实践操作能力、质疑创新精神的培养，理工与经管硕士劳动力价格（收入）自然较高，其对就业现状满意的比例及就业质量自然较高。

2.主动与导师交流次数较多的硕士就业质量较高

从表9看出，硕士生与导师主动交流次数较多与较少的就业质量评价得分依次为85分、83分。而从其与就业质量指标的交叉结果发现，在就业行业方面，主动与老师交流次数较多、较少的硕士在科学研究和技术服务业、制造业、“信息传输、软件和信息技术服务业”就业的比例差值较大，分别为6.88%、6.71%、3.65%；在月均收入方面，主动与老师交流次数较多、较少的硕士月均收入＞8 000元的比例分别为65.54%、58.18%，二者差值为7.36%；在求职花费时间方面，主动与导师交流次数较多的硕士在6个月以内求职成功的比例为90.62%，比师生互动频率较低的硕士相关比例（75.45%）高了15.17%；而师生互动频率较高与较低的硕士对就业现状满意的比例分别为60.14%、49.14%，差值为11.01%。以上二组数据表明，主动与导师交流次数对硕士生就业质量的影响显著，印证了Logistic回归模型结果，说明硕士生主动与导师交流次数越多，就业质量则越高。

同时，皮尔逊卡方检验结果显示，硕士生主动与导师交流次数与硕士生培养类型、职业规划清晰度及长远程度、学科等人力资本变量显著相关，显著性水平分别为0.000、0.031、0.001。可见相对于专业型硕士来说，学术型硕士总体培养周期较长，在学术论文撰写、课题研究、专业知识及技能学习等方面与导师交流相对频繁；不同学科硕士因课程设置、学术训练、就业职业方向等方面悬殊较大而致师生交流频率有异。在充分体现高校及其导师培养价值的同时，侧面反映了硕士与导师交流的主观意愿和需求状况。说明硕士生主动与导师交流次数越多，导师对其学术水平、专业技能、职业定位与决策、就业机会有效获取等方面的指导越多，硕士生职业能力和就业质量也越高。

3.职业规划开始时间较早的硕士就业质量较高

由表9可知，硕士职业生涯规划开始时间为读研前、研一、研二研三以及未想过的就业质量评分，依次为86分、85分、84分、81分。

从硕士规划开始时间与就业质量指标的交叉结果发现，在月均收入方面，规划开始时间为读研前、读研期间的硕士月均收入＞10 000元的比例分别为32.19%、28.40%，二者差值为3.79%；在求职花费时间方面，读研前、读研期间开始规划的硕士求职时间＜1个月的比例分别为18.49%、12.74%，二者差值为5.76%；在求职期间收到的录用通知数量方面，读研前与读研期间开始职业规划的硕士求职期间收到录用通知＞8份的比例分别为5.42%、3.31%，二者差值为2.11%；在工作与专业对口度方面，读研前、读研期间开始规划的硕士专业对口比例分别为86.30%、77.97%，二者差值为8.33%；在就业现状满意度方面，读研前、读研期间开始规划的硕士相关比例分别为63.25%、58.77%，二者差值为4.48%；在用人单位性质方面，读研前、读研期间开始规划的硕士在政府机构/科研文卫、国防等事业单位就业的比例分别为18.62%、12.44%，差值为6.19%；在就业行业方面，读研前、读研期间开始规划的硕士在科学研究和技术服务业就业的比例分别为17.12%、12.74%，二者差值为3.39%。以上二组数据说明硕士职业生涯规划开始时间越早，就业质量评价得分越高，印证了上述Logistic回归模型结果。

从皮尔逊卡方检验结果发现，硕士生职业生涯规划开始时间与实习实践次数、校级以上获奖经历、职业规划清晰度及长远程度、学生干部经历、社团干部经历、入党经历等变量正相关，显著性水平分别为0.001、0.028、0.000、0.000、0.000、0.011。说明硕士生职业规划越早，对自我、用人需求的认知越清晰，越能借助实践、校级以上获奖、入党、学生干部、社团干部等校内外经历进行人力－社会资本积累，对就业市场熟悉度也越高，其分析及解决问题能力、沟通合作及组织协调能力与领导能力越强，职业规划长远程度、职业定位与决策清晰度、就业核心竞争力就越高。而从未进行过职业规划的硕士生就业质量自然越低。

4.男硕士的就业质量较高

表9数据显示，男女硕士就业质量评分分别为85分、84分。据性别与硕士就业质量指标交叉发现，在月均收入方面，男女硕士月均收入＞10 000元的比例为36.39%、22.99%，差值为13.40%；在求职花费时间方面，男女硕士求职时间为＜3个月的比例为61.83%、55.69%，二者差值为6.15%；在求职期间收到的录用通知数量方面，男女硕士收到录用通知的数量＞3份的比例为37.64%、32.00%，二者差值为5.64%；在就业现状满意度方面，男女硕士相关比例为61.52%、56.22%，二者差值为5.30%；在用人单位性质方面，男女硕士在国有企业就业比例为39.58%、30.88%，二者差值为8.7%；而在政府机构/科研文卫、国防等事业单位就业的男女比例为11.01%、16.15%，二者差值为-5.14%。在就业行业方面，男女硕士在“信息传输、软件和信息技术服务业”、制造业就业的比例共计42.6%、24.41%，二者差值为18.2%；在教育业就业的比例为2.96%、10.43%，二者差值为-7.47%。而麦可思研究院2020年就业蓝皮书[31]显示，毕业生在“信息传输、软件和信息技术服务业”、制造业就业的收入远高于教育业。以上二组数据说明男硕士就业质量高于女硕士，印证了上述Logistic回归模型结果。

依据社会性别理论（任雨琪，2019）[38]、理性经济人假设，社会性别角色分工主张男主外、女主内，中国文化中男尊女卑、男强女弱、重男轻女等父权制传统性别观念浓厚，社会及家庭对男性职业定位及要求均高于女性，鼓励男性重视职业长远发展、女性则需兼顾职业与家庭。据调研数据显示，虽然男女硕士均处于婚恋生育的高峰期，但男女关注的就业主要因素为职业发展前景的比例差值为4.19%，而选择工作氛围良好、工作强度较小的比例差值为-5.88%。更佐证了男女硕士均受到传统性别观念及角色分工的影响。所以，作为追求利润最大化的雇主往往预期女硕士工作投入较少而对男硕士就业前景评价较高，进而在一些关键或重要岗位偏好录用男硕士，男硕士就业质量自然较高。

六、结论与启示

综上所述，本文运用层次分析法构建了硕士生就业质量评价体系，并据此得出一线城市2019届硕士生就业质量评价平均得分为84.66分；然后选用Logistic回归模型、交叉分析法对一线城市硕士生就业质量与人力－社会资本的相关性进行验证与探讨发现，硕士生就业质量受到学科、主动与导师交流次数、职业生涯规划开始时间等人力资本变量、社会资本中性别变量的显著影响，而父母学历、父母职业等社会资本变量对硕士生就业质量的影响不太显著。说明人力资本是影响一线城市硕士生就业质量的核心因素，靠家庭资源不如依靠自己努力。具体来说，硕士生理工、经管学科的就业质量得分高于人文社科艺术学科；主动与导师交流次数越多、职业生涯规划越早，则就业质量评价得分越高；男硕士就业质量高于女硕士，可以分别运用劳动力价格理论、理性经济人假设、社会性别理论进行阐释。鉴此，除了政府层面需要加快经济发展、打破城乡壁垒、缩小贫富差距、加强劳动力市场监管服务质量及平台建设（王天骄等，2020）[24]等方面以外，特提出提升高校毕业生就业质量的四方面路径：

（一）各级学校及时把握市场动态需求，反馈人才培养环节

目前，如何将就业市场的动态需求及时反馈至各层次学校的人才培养环节，是各级学校与用人单位共同面临的课题。解决路径有二：一是直接请用人单位进入高校、中小学，形式有授课、团体讲座、论坛交流和个性化咨询等；二是让大中小学的师生们走入各行业、各类型的用人单位，形式有科研合作与研讨、挂职、参观与实践等。而路径落实的关键是形成科学规范、常态化的交流合作机制、避免流于形式、落实深度与广度不到位等问题。由此将使学校师生熟知雇主招聘标准与岗位需求，针对不同学科、专业调整其培养方案、课程设置、导师指导制度和考核评价标准，使学生培养与岗位需求更为匹配（杨院等，2020）[13]；培养市场需要的分析解决问题能力强、有独立思考意识、质疑批判及创新精神强的学生；让雇主及时了解各级学生个性化特点与需求，提升其短期招聘效率与长远用人收益。

（二）倡导构建研－大－中－小学一体化职业生涯教育体系，增进全民职业规划意识

我国内陆职业生涯教育自20世纪90年代初兴起，至1999年高校扩招后的大学生就业难问题凸显才逐渐得到重视。各高校借助我国香港和台湾以及国外相对成熟的职业生涯教育理论与实践经验，着手培养本土化的师资队伍，目前高校大学生职业生涯教育与就业指导体系已初具雏形，但仍然存在师资缺乏、经费设施紧张、职能边缘化、重大学生而轻研究生、重普适性团体讲座而轻将农村、女性等群体分层分类教育及个体咨询等系统性缺乏的问题；上海等地目前已提出了构建中小学一体化生涯教育体系（新民晚报，2020）[39]，但要实现覆盖全国的目标还任重而道远；而且各高校与中小学的职业生涯教育衔接与交流机会、平台极度欠缺。所以，非常有必要倡导构建覆盖全国的研－大－中－小学一体化的职业生涯教育体系，全面增进各层级学生乃至全社会的职业规划意识。

（三）推动师生交流的系统化常态化，提升硕士核心素养

我国硕士生培养主要由导师负责，主要体现在学术引领、知识传授和人生启迪等方面。但导师负责制也存在制度评价虚设且单向交流多、导师多凭职业自觉与道德自律、重学术研究而轻职业生涯指导、指导效果良莠不齐等培养机制欠系统化、激励保障机制欠完善、沟通渠道不顺畅的问题。解决路径有四：一是普遍建立校内外结合的导师组制度，形成定期分享与灵活预约相结合的常态化交流机制，搭建固定+灵活、团体研讨+个性化面谈、线上线下结合的师生交流平台，譬如，设定每周导师组研讨课（seminar）、办公室单独面谈（office hour）等制度；二是建立导师满意度的评价监督机制，与导师招收名额挂钩；三是激发导师将教学科研、职业生涯指导相融合；四是设置学生参加校内外科研项目、学术会议和论坛讲座等活动的激励约束机制。落实上述举措将助力硕士生把握学科专业、职业及行业的现状特点与发展前景，拓宽其眼界和格局，促使其早做规划和科学决策，提升其人职高匹配度。

（四）消除雇主隐忧，加强女性就业权益保障，打破传统观念束缚

如何提高女硕士就业质量？其关键是如何提升雇主录用女硕士的动力、消除就业性别歧视。路径有三：一是政府须加强女性就业权益保障制度与政策的执行力度，将女性生育保险纳入强制范畴；二是政府须出台惠及承担生育成本的雇主一些利好举措及配套政策。譬如，对聘用育龄女性、孕妇的企业实行减免税收或优惠政策，实行男性休假、陪产假等制度等；三是根据人力资本理论，雇主愿意高薪雇佣雇员主要源于其较高的生产能力。所以，引导女硕士主动打破传统观念的束缚，努力提升自身综合素质和能力，平衡好职业与未来家庭的关系，将激发雇主聘用女硕士的动力，助力女硕士个体及社会效用的最大化。