基于二元Logistic模型对中年群体再就业影响因素的分析

胡媛媛 王远志

摘要：在当前严峻的就业形势之下，中年群体失业人数逐年增加。该文运用Spss软件研究我国的中年群体再就业的影响因素，以W市自主择业军转干部中为例，结合Logistic模型对该市自主择业军转干部再就业的影响因素进行分析。研究发现，年龄、性别、专业类別等因素对再就业选择有一定的影响。

关键词：中年群体;再就业;影响因素;Logistic模型

中图分类号：TP391        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）12-0019-03

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当前，经济建设加速增强，就业吸引力强，但中年群体的失业率却居高不下，人数较多，保障中年群体再就业方面桎梏问题多且突出，迫切需要从理论与实践中加以探索和分析，具有一定的研究代表性。由于军队转业干部转业到地方年龄偏大，接受新知识的能力较弱，专业技能军地适用性不强，导致再就业成功率不高。本文以W市自主择业军转干部为例，研究中年群体再就业的影响因素。潘玮（2020）通过结构方程分析法，使用 AMOS22.0 来完成模型构建，从专业知识技能、个人观念、实际工作学习能力、长相、就业歧视、国家政策、社会资本、薪酬福利、高校政策等多个层面进行假设验证，分析影响就业的影响因素，进而提出对策建议。

本文针对中年群体再就业的问题，基于Spss软件进行统计分析研究，以W市自主择业军转干部为研究对象，对影响自主择业军转干部再就业的各影响因素进行类比分析，通过对自主择业军转干部再就业影响因素中的客观内部因素的研究，反思这些因素对自主择业军转干部的发展影响是制约还是促进以及是否对现役军人具有激励作用。

1 相关工作

1.1 对象和方法

选取W市自主择业军转干部作为研究对象，在剔除40岁以下和60岁以上的自主择业军转干部，排除病重、离世等缺乏工作能力的相关变量缺失，最终纳入本次研究的共有328人。

本文以Spss软件21.0版进行统计分析，主要以二元Logistic回归分析W市自主择业军转干部再就业影响因素。

1.2 描述性分析

运用spss软件对数据集进行描述性分析，结果表明：328名自主择业军转干部中，就业的有128 人，未就业的有200 人。基本情况见表1。

2 基于二元Logistics模型分析

本文研究的因变量只有已就业（定义为1）和未就业（定义为0）2个取值，是典型的0-1变量，因变量属于定数资料，符合非线性二元回归模型的使用条件。因此，本文选择二元Logistic回归对W市自主择业军转干部就业影响因素进行定量分析。

2.1 因变量

将自主择业军转干部是否就业作为因变量，命名为EMP，EMP=1表示转业后再就业，EMP=0表示转业后未就业。

2.2 自变量

结合相关文献并参照系统采集的军转信息，选取8个变量作为影响因素分析，分别是年龄[x1]（age，岁）、性别[x2]（gender，1=男、0=女）、民族[x3]（Minority，1=汉族、0=少数民族）、文化程度[x4]（EDUC，1=高中及以下、2=大专、3=大学本科、4=硕士研究生、5=博士研究生）、退役金[x5]（RP，元）、军衔[x6]（MR，级）、职级[x6]（PR，档）、职称[x7]（PT，级）、专业类别[x7]（Major，1=经济类、2=管理类、3=军事类、4=法学类、5=医学类、6=理学类、7=其他）。

2.3 回归方程

Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。设影响因变量EMP的自变量是[xk（k=1，2…，n）]，因变量取值为1 的概率是p，Logistic回归模型概率函数为[y=lnp1-p=β0+k=1nβkxk]，[p=expβ0+k=1nβkxk1+expβ0+k=1nβkxk]，其中：[β0]为常数项;[βk（k=1，2，…，n）]为Logistic回归模型的偏回归系数，如果其他条件不变，偏回归系数[βk（k=1，2，…，n）]则表示变量对[logitp]的影响程度;[xk（k=1，2…，n）]是影响自主择业军转干部转业后是否再就业的第k个因素。

2.4 模型回归结果和拟合优度检验

应用SPSS21.0统计软件对328份样本数据进行分析。对于模型的检验，本文选取Hosmer and Lemeshow拟合优度检验。在Hosmer and Lemeshow拟合优度检验中，模型的卡方值为2.831，显著性为0.944（大于0.05），表明模型拟合的效果较好。所以，本文选取的回归模型可以很好地反映自主择业军转干部再就业的情况。

Hosmer and Lemeshow拟合优度检验结果见表2。

二元Logistic回归分析结果见表3。

根据表3中sig的值，在5%的显著水平下剔除不显著的变量，可得自主择业军转干部再就业的二元Logistic回归模型为[logitp=64.701-0.797x1-8.137x2-0.004x5]。

3 研究结果

根据Logistic模型分析的结果可以看出，影响自主择业干部就业的主要因素有年龄、性别、退役金高低、专业类别。文化程度、政治面貌、军龄、职级、职称级别等因素对就业没有显著影响。

3.1 年龄对自主择业干部就业的影响

由表3可以看出，年龄因素（Age）对应的sig值是0.000。表明年龄对自主择业军转干部就业有显著影响，偏回归系数是负值，表明年龄越大，选择就业的可能性越弱，年龄越小，选择再就业的可能性越大。因为自主择业干部的年龄结构偏大，均数是48岁，生活压力较小，有的军转干部转业时的年龄已经接近60岁退休年龄，再加上退役金普遍在6000元以上，满足了普通家庭的正常消费，所以年龄越大的自主择业干部求职动机相对较弱。

3.2 性别对自主择业干部就业的影响

由表3可以看出，性别因素（Gender）对应的sig值是0.001。表明性别对自主择业军转干部就业有显著影响，偏回归系数是负值，表明相对于女性军转干部，男性军转干部的就业率更高。在自主择业军转干部中，女性军转再次就业创业的比例又明显低于男性，可以理解为女性更多考虑家庭，对退役金满意度较高，趋于选择更安逸稳定的生活状态。

3.3 退役金对自主择业干部就业的影响

由表3可以看出，退役金因素（Rp）对应的sig值是0.000。表明对自主择业军转干部就业有显著影响，偏回归系数是负值，表明退役金越高，选择就业的动机越弱，退役金越低，选择再就业的动机越大。

3.4 专业类别对自主择业军转干部就业的影响

由表3可以看出，专业类别（Major）对应的sig值是0.000。表明专业类别对自主择业军转干部就业有显著影响。其中，专业类别1（经济类）和专业类别4（法学类）的偏回归系数为正，说明对就业有正向影响，专业类别3（军事类）偏回归系数是负值，对就业有负向影响。说明军事类专业集中，军转干部知识结构的军地通用性弱也是造成军转干部再就业率低的主要因素。

3.5 文化程度对自主择业军转干部的影响

由表3可以看出，文化程度（EDUC）对军转干部就业没有显著影响。但是EDUC5（博士及以上学历）对就业有显著的负影响，说明军转中的高学历人才就业率反而低。一方面可能是W地区针對博士的岗位较少;另一方面可能是博士对岗位、薪水、福利的预期与现实给付的差距太大，由此造成了军转干部中博士等高级人才就业率低的局面。

3 结束语

自主择业军转干部尽管作为部队的高素质人才，转业后的就业率并不高。其中，年龄、性别、退役金水平、专业类别对自主择业军转干部是否能成功再就业有显著影响。主要原因是自主择业干部年龄结构普遍偏大缺乏年龄优势，退役金水平较高满足了收入期望，专业军地通用性不强等影响了就业动机，限制了择业范围。为了推动自主择业军转干部转业后顺利就业，地方政府应该加大对军转干部再就业的政策扶持力度，提高军转再就业、再创业的积极性。同时，加强对自主择业干部的就业技能培训，解决军转干部中专业在就业中军地适用性不强的问题，有效释放人才资源活力，推动地方经济持续健康发展。

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