基于有序Logit 模型高校毕业生就业质量影响因素分析*

张乃文

（中国刑事警察学院）

社会各界向来都比较重视高校毕业生就业问题，且重视程度也在不断提高。随着日渐健全的就业政策，加上各级部门长期以来坚持不懈地付出，尽管高校毕业生就业形势日渐好转，但是，毕业生就业质量如何？影响就业质量的因素有哪些？成为我们必须关注的内容[1]。本文将对此进行研究，旨在促进高校毕业生群体稳定就业，提高就业质量。

一、就业质量的度量

早在20 世纪90 年代，就诞生了关于“体面劳动”的说法，而其中就包含了就业质量的概念，指的是劳动者在劳动的过程中应当享受到应有的自尊、安全、自由以及平等的权利，在工作中获得应有的尊严[2]。一般情况下，我们会从工作安全、劳动时间的合理性、工作稳定、就业机会等11 个维度来综合评价体面劳动[3]。我国学者也基于主客观两个不同的维度设定了用于对就业质量进行评价的指标，这些指标涉及了劳资关系、工作稳定性、工作时间、工作收入等多个维度，然而不同的劳动者拥有不尽相同的个人偏好，如果仅仅依靠客观指标将很难对就业质量作出科学评价。对于本文而言，除了从就业和收入状况方面来评价高校毕业生的就业质量，同时还对其在就业中的主观满意度进行考察。

二、研究设定与数据分析

通过对以往文献的整理归纳、在前人研究基础上设计问卷，主要包括：个人特征、工作特征和就业满意度[5][6]。

（一）指标设定

1.个人特征指标。包含性别、学历层次、学校类别、生源地（农村/城市）、生源地（中/东/西部）、政治面貌、成绩排名、外语和计算机证书、实习次数、取得职业资格证情况等10 个指标。

2.工作特征指标。包含：求职结果、专职匹配、就业所在地、单位类型、合同类型、起薪水平、更换工作、社会保障、工作家庭平衡等9 个指标

3.就业满意度指标。从“工资福利”“加班、环境与劳动关系”“工作总体满意度”三个方面进行满意度调查，并使用李克特量表进行测度。

（二）问卷发放及统计性描述

调查对象主要为近几年毕业的往届与应届毕业生。共发放问卷237 份，最终得到有效问卷218 份。

1.个人特征。男女占比基本相等，学历为本科的超过一半，其次为硕士学历，与我国每年高校毕业生的学历构成基本相同；来自二本、专科和普通一本学校的毕业生占大多数；农村、城市生源地占比44：56，东部、非东部地区占比52：48，地区占比较均衡；非党员占比71%；成绩较差、一般、较好的分别占23%、36、41%；通过英语、计算机两证的34%，两证均未通过22%；参加一次实习的占46%，无实习经历的占20%；超过一半人未考取职业证书。

2.工作特征。有78%毕业生找到工作，23%毕业时未找到工作；有44%毕业生专职匹配；只有1%毕业生选择到农村地区就业，在省会、副省级或其他直辖市就业的占40%；工作在非国有部门占55%，固定期限劳动合同占76%；人均起薪6355 元，80%毕业生薪酬超5000 元；58%的毕业生尚未更换过工作，有10%已更换3次及以上；有12%不享有“五险一金”；有67%毕业生认为能够实现工作与家庭的平衡。

3.就业满意度。三项满意度均值分别为3.33 分、3.33 分、3.55 分，说明了从总体上来看，高校毕业生现阶段不具备较高的就业质量，劳动关系、工作环境以及福利待遇满意度比较符合总体满意度，达到“一般”水准，仍然有很大提升空间。

（三）独立样本t检验

方差分析的前提是方差齐性，方差齐性是指各组总体方差相同。t 检验主要用于对各组间差异出现的概率进行检验，以此对组间均值是否存在显著差异进行分析。

1.按性别分组t 检验。（1）六级、二级证书。得到了0.119 的方差齐性经验，得到的值在0.05 以上，意味着方差齐性，此外还得到了0.001 的显著性p 值，在0.05 以下，显示男女在两个证书考取上存在显著差异。（2）就业所在地。方差齐性检验0.301>0.05 表明方差齐性，显著性p 值为0.050<0.05，显示男女在就业所在地的选取结果上存在显著差异。（3）起薪水平。方差齐性检验0.03<0.05，意味着方差齐性，显著性p 值为0.003，说明男女在就业起薪方面的差异非常显著。（4）工作家庭平衡。方差齐性检验0.00同样也低于0.05，意味着方差非齐性，得到0.049 的显著性p 值，也低于0.05，意味着男女在工作家庭平衡方面的差异非常显著。

2.按生源地分组t 检验。生源地1 和2 的方差齐性检验数值均为0.00，均低于0.05，意味着方差均非齐性，而在显著性p 值方面，分别为0.021 和0.003，均低于0.05。通过上述结果不难发现，在工作与家庭平衡方面，城乡之间存在着显著的差异，东西部之间也存在着显著的差异。

3.按考取职业证书分组t 检验。在方差齐性检验方面，工作满意度对应的值为0.531，大于0.05，意味着方差齐性，得到0.031 的显著性p 值，低于0.05；工作和劳动关系满意度对应值也在0.05 以上，为0.358，意味着方差齐性，得到0.007 的显著性p 值，低于0.05；在总体满意度方面，对应的值为0.376，大于0.05，对应的是0.001 的显著性p 值，在0.05 以下。结果不难发现，同那些没有获得职业资格证书的毕业生相比较而言，获得职业资格证书的毕业生对三个就业满意度有着相对更高的评价。

4.按工作单位分组t 检验。在方差齐性检验方面，党员身份对应的值为0.000，显然低于0.05，意味着方差非齐性，显著性p 值也在0.05 以下，为0.048；专业与职业批判对应的也是低于0.05 的数值，为0.000，显著性p 值也在0.05 以下，为0.001；更换工作次数方差齐性检验0.000<0.05 表明方差非齐性，显著性p 值为0.001<0.05。结果显示，在国有部门工作毕业生，党员比例显著高于非国有部门，职业匹配程度高于非国有部门，毕业生换工作次数显著低于非国有部门。

5.按工作家庭平衡分组t 检验。工资满意度得到的是0.297 的方差齐性检验值，大于0.05，意味着方差齐性，显著性p 值在0.05 以下，为0.004；工作环境、劳动关系满意度为0.569 的方差齐性检验值，显著性p 值为0.01<0.05，；总体满意度方差齐性检验值为0.991，大于0.05，意味着方差齐性，显著性p 值低于0.05，为0.01。结果不难发现，与认为不能平衡家庭和工作关系的人群相比较而言，认为能够有效平衡两者关系的群体在三个满意度评价方面对应的是更高的得分，由此不难看出，就业满意度评价指标与规制家庭平衡之间的相关性非常强，且正向相关。

（四）模型设定与实证分析

根据问卷调查题项进行相应的因变量、自变量设置。其中因变量主要为毕业后的求职结果、工作起薪以及就业所在地[3]。求职结果变量分别赋值1 和0；通过调查工作起薪情况以对就业质量状况进行考察，在处理数据方面，需要按照对数处理的方式来处理工作起薪。就业所在地主要由四类构成，即农村、中小城市、省会副省级或直辖市、一线城市，并视为具有等级次序的分类变量，由低至高分别赋值1、2、3、4。自变量包括个体特征、工作特征，每一要素根据选项分别赋值0-4。

1.模型设定

假设个人特征、工作特征作为人力资本变量对求职结果、工作起薪和就业所在地选择产生影响。

（1）二元logistic 模型

求职结果因变量对应区间为0-1，那么需要对二元logistic 回归模型进行利用，得到如下公式：

P 为对应数值为1 时的概率，X 为解释变量，β为系数，公式如下：

公式是自变量每进行一单位变化带来的胜算与变化相比的倍数。

（2）普通最小二乘回归

在对数处理起薪后借助于OLS 回归分析，公式如下：

系数γ 为变动率，所代表的是由于改变自变量而导致的起薪变动。

（3）有序logit 模型

Pj 是Y 取前j 个值的累计概率。

2.回归结果

（1）人力资本对求职结果的影响

从表1 可以看出，211 和985 高校毕业生就业率相对更高，与普通二批本、专科学校的毕业生相比，分别为1.3 倍和3.4 倍，说明越是较好的学校，越是具有较高的就业成功率。而与没有经过实习的学生相比，实习2 次、3 次的学生就业概率是前者的2.3倍和3 倍。

表1 人力资本-求职结果回归系数

（2）人力资本对起薪的影响

从表2 可看出，男性毕业生起薪比女性高14.3%，985 毕业生起薪比二本专科高36.4%，城市比农村更低，东部比非东部高9.7%。“两证”均过的比未通过的起薪高17.8%，1 次、2 次、3 次及以上实习的起薪均比未实习毕业生起薪高。专职匹配的毕业生比不匹配的起薪显著高17.1%，如就业地点在省会副省会直辖市、一线城市，那么与起薪与就业地点在农村的相比要高45.8%和71.2%。

表2 人力资本-起薪回归系数

（3）人力资本对就业所在地选择的影响

根据表3 可知，显著为正的包括性别、学历、生源地、学习成绩的系数，但是无法得到直观的有序logit 模型参数，需要对因变量进行计算，然后得到其对就业所在地选择影响的边际效应，如表4 所示。如果毕业生生源来自城市，在农村、中小城市就业的概率分别降低0.003、0.131，倾向直辖市、一线城市的分别增加0.041、0.095，说明大城市对优秀毕业生、985 等重点大学毕业生的吸引力更大，而倾向于选择中小城市就业的毕业生更多的是那些考取职业证书的毕业生。

表3 人力资本—所在地选择影响的回归系数

表4 Logit 有序边际效应

表5 信度检验结果

表6 效度检验结果

表7 模型指标拟合指标

表8 变量观测值

（五）异质性分析与稳健性检验

1.异质性分析。按照性别分组，分别进行有序logit 回归，结果显示，男性毕业生中，本科和硕士、211 和985、城市生源地大概率地会选择到更大城市就业，通过六级二级的毕业生到小城市就业的概率更大。女性毕业生中的本科以上学历等到中小城市就业的概率更大，成绩优秀的人到大城市就业的概率更大。由此反映出，不同性别的毕业生在就业所在地选择上存在显著的差异。

2.稳健性检验。在回归检验的过程当中利用了对样本数据进行更换的方式。结果不难发现，成绩优秀、硕士学历、性别等因素显著正向影响起薪水平，男性比女性高17.7%，硕士比二本专科高59.4%，成绩优秀毕业生与成绩一般毕业生相比较而言，起薪要高34.4%，毕业生经过2 次实习的与没有参加过任何实习的毕业生相比较而言，起薪要高18.5%。以上结果基本符合上文的回归结果，通过稳健性检验。

（六）因子分析和结构方程模型

1.信度检验。借助于SPSS20.0 软件对问卷题项的克隆巴赫系数进行计算，结果不难发现，得到了0.851 的克隆巴赫系数，说明问卷的信度检验符合标准。

2.效度检验。借助于探索性因子分析方法对结构效度进行检验，得到了0.681 的系数，结果大于0.6，球形检验显著性在0.001 以下，通过检验。

3.就业质量问卷因子分析。借助于主成分分析法对其中特征值在1 以上的项进行提取，利用最大方差法进行因子分析，将其中较小绝对值得系数予以剔除，在此基础之上开展探索性因子分析。结果显示，AVE值均大于0.50，具有良好的收敛效度；CR 值均大于0.70，构建信度良好。

4.结构方程模型。（1）模型指标拟合。使用AMOS23.0 对问卷数据进行建模分析。结果显示，卡方自由度比1.271，RMSEA 值为0.036，GFI、AGFI、RMR分别为0.972、0.939、0.031，其余各项指数均适配。（2）模型检验结果。就业特征1 和2 对就业质量表现分别为0.169 和0.091 的作用强度，在校表现对就业质量为0.205 的作用强度。然后对中介变量为就业特征1 的情况下，两个潜变量是否会对就业质量产生影响进行研究分析。

通过表9 可以看到，在校表现为部分中介效应；就业特征2 通过就业特征1 无法影响就业质量为完全中介效应。

表9 中介效应

通过表10 可知：首先，起薪是影响就业质量的主要因素，说明收入最影响毕业就业质量。其次，毕业生在校内表现的评价指标在于学习成绩和六级二级证书，因此也会影响到就业质量。除此之外，毕业生是不是党员身份也会影响到就业质量，在校能够入党，意味着必须要有优秀的表现，就业所在地在各指标中最能够影响到就业质量，一线城市等往往具有更高的经济发展水平，因此就业机会也比较多。除此之外，职业是否匹配自己的专业、五险一金等也会不同程度地影响到就业质量，但是不会产生显著影响。

表10 各个因素作用路径和作用强度

三、研究结论及应对措施

（一）研究结论

第一，学校类别和实习次数会对最终的求职结果产生显著正向影响，毕业生如果多次参与实习以及毕业于名牌大学，那么就业概率也会更高。

第二，性别、生源地、学校类别等均会对起薪水平产生较大的影响。名牌高校毕业生显著性更高，男性比女性、东部比非东部要高很多，性别歧视等问题普遍存在于就业市场当中。毕业时如果多次参与实习且获得了英语计算机证书等毕业生，起薪水平也相对比较高。

第三，性别、学历、生源地和学习成绩能够显著影响就业所在地。一线和大中城市对成绩优秀、名牌大学、城市生源地和男性毕业生的吸引力更大。

第四，毕业生就业质量评价的关键因素就是收入，因此在就业质量评价影响方面最大权重的就是起薪水平。衡量在校表现的学习成绩和英语计算机证书也会显著影响到就业质量。专业职业匹配度、求职结果等也会在一定程度上影响到就业质量。

（二）应对措施

社会长期以来普遍关注的热点问题就是毕业生就业问题，由于近年来受到新冠疫情的影响，严重阻碍了经济社会的有序发展，同时对劳动就业市场也产生了强烈的冲击，所以要想推动高校毕业生就业质量的有效提升，势必会存在很多的制约因素。通过上文的分析结果，并与现实情况相结合，本文提出以下建议：

第一，大学生要高效完成学习任务，加强对英语六级、计算机二级的考取力度，在校期间尽可能取得更好的成绩，在工作实习方面也要积极主动，促进知识和实践能力的有效提升，这些都能够成为就业中的加分项，由此提升就业质量。

第二，毕业生最关注的就是收入，因此企业必须建立健全具有市场竞争力的薪酬制度和晋升机制，正向激励和引导毕业生。此外，在五险一金等福利待遇方面要贯彻到位，将带薪休假落实到位，对加班时间进行科学合理安排，促进工作环境的不断优化和改善。

第三，国家要通过宏观调控来推动劳动力市场的统一。在毕业生就业流入地建立健全相匹配的就业服务政策，使毕业生就业权利得到充分保障，使包括性别起薪差异在内的不合理起薪得以尽可能减少，促进就业质量的有效提升。