基于结构方程模型的大学生就业预期情况分析---很清晰明了

D O I :10.3969/j.i s s n .1001-5337.2023.3.025 *收稿日期:2022-02-19基金项目:国家自然科学基金(12171277,12271294).通信作者:赵宇欣,女,1998-,硕士;研究方向:试验设计与分析,统计学;E -m a i l :z y x 123456a i s t u d y@163.c o m.基于结构方程模型的大学生就业影响因素分析*以曲阜师范大学为例赵宇欣, 赵胜利(曲阜师范大学统计与数据科学学院,273165,山东省曲阜市) 摘要:为了更加了解大学生就业现状,以曲阜师范大学2021届毕业生为研究对象,建立结构方程模型分析影响毕业生就业的主要因素.通过数值结果分析得出结论:影响最大的是家庭因素,其次是个人因素.在家庭因素中,家庭经济状况以及父母择业观念很大程度上制约或提升毕业生就业成功率.在个人因素中,提高个人能力素质以及加强就业知识对毕业生能否择优就业有很大影响.关键词:结构方程模型;信度分析;就业影响因素中图分类号:C 811 文献标识码:A 文章编号:1001-5337(2023)03-0025-060 引 言俞晓勤等[1]在2010年调查了毕业生的就业现状,分析了影响即将毕业的大学生就业的困难,从国家㊁高校及毕业生自身3个方面具体了解当下大学毕业生面临的就业困难.唐蕾等[2]从就业准备㊁学校就业指导㊁就业家庭观念㊁专业科目设置和就业市场各方面分析大学生就业不成功的多方面原因,提出专业课的设置和就业市场的提案.慕丽娜等[3]在2010年应对金融危机下大学生就业困境 和 受金融危机影响大学生就业现状 中支持国家政策㊁提供就业指导㊁高校课程措施㊁提供优惠政策,鼓励大学生基层就业.吴宜[4]认为,就业指导人员在就业工作中一直显示着重要影响,实现了宏观就业问题的指导和微观问题的统一.谌启标等[5]了解到澳大利亚工商理事会等组织提出了 就业能力框 ,体现在学校课程上的着重培养.金碚等[6]在2009年研究了在英国测试类型的人力资源招募和指导卫生部在人才需求方面需要哪些重要能力和品质,其中,包括培养学生的自主学习的兴趣,培养主要的创造性思维等.李敏[7]发现在美国为了让学生实践的机会增加,一些公司经常会被邀约去课堂进行讲解,为学生们讲解如何择业的知识.本文首先通过总结国内外相关文献并对其进行梳理总结,从学校㊁个人㊁社会㊁家庭4个方面,研究得到大学生就业的5个潜变量(学校㊁个人㊁社会㊁家庭㊁就业情况)与11个主要观测指标(地方经济㊁地方政策㊁专业知识㊁教学质量㊁就业指导㊁家庭经济㊁父母择业观念㊁个人能力㊁就业意识㊁就业率㊁满意度);然后根据这些因素设计调查问卷,以曲阜师范大学为例对毕业生的就业影响因素进行研究,并建立了毕业生就业影响因素模型,进而对影响毕业生就业最主要的因素进行了研究.1 相关模型介绍1.1 信度分析理论信度最早由斯皮尔曼(S pe a r m a n )于1904年将其引入心理测量,指的是测验结果的一致性程度或可靠性程度.根据所关心的重点不同,信度可分为内在和外在信度两类.内在信度指调查表中的一组问题是否测量的是同一个概念,也就是这些问题之间的内在一致性如何.最常用的内在信度指标为克隆巴赫系数α(C r o n b a c h α)系数.α信度系数法中的克隆巴赫α信度系数是目前最常用的信度系数,公式为第49卷 第3期2023年7月 曲阜师范大学学报J o u r n a l o f Q u f u N o r m a l U n i v e r s i t yV o l .49 N o .3J u l y 2023α=k k -11-ðS 2i S 2Tæèçöø÷,(1)其中,k 为题目总数;S 2i为第i 个得分的题内方差;S 2T 为全部题目总得分的方差.当信度系数越大,表明测量的可信程度越大,可信度的高低与克隆巴赫α系数的对照如表1所示.表1 克隆巴赫α系数对照表可信度克隆巴赫α系数不可信α<0.3勉强可信0.3<α<0.4可信0.4<α<0.5很可信(最常见)0.5<α<0.7很可信(次常见)0.7<α<0.9十分可信0.9<α1.2 结构方程模型(S E M )理论1.2.1 结构模型潜变量与潜变量间的结构方程为η=B η+Γξ+ζ,其中,η表示内生潜变量;ξ表示外生潜变量;B 表示内生潜变量间的关系;Γ表示外生潜变量对内生潜变量的影响;ζ表示结构方程的残差项.1.2.2 测量模型内生潜变量与内生指标间的关系方程为y =Λy η+ε,其中,y 表示内生指标,η表示内生潜变量,Λy 表示内生指标与内生潜变量之间的相关性,ε表示内生指标y 的误差项.将潜变量放在椭圆中,观测指标放在矩形框中,箭头符号指向表示自变量之间的相关性,则两者之间路径图如图1所示.图1 内生潜变量指标路径图外生潜变量与外生指标间的关系方程为x =Λx ξ+δ,其中,x 表示外生指标,ξ表示外生潜变量,Λx 表示外生指标与外生潜变量之间的相关性,δ表示外生指标x 的误差项,则两者之间的路径图如图2所示.图2 外生潜变量指标路径图1.2.3 结构方程模型的应用步骤结构方程模型属于认证分析技术,其使用数据信息模型拟合进行认证,通常结构方程建模分为5个操作,应用步骤如图3所示.图3 结构方程模型操作步骤图(1)模型设定在模型建立之前,通常利用已有的知识和理论,形成一个简单的理论模型,模型可分为2类:测量模型和结构模型.(2)模型识别模型建立后,结构方程模型属于认证分析,使用数据信息模型拟合进行认证,使用模型拟合进行识别.模型的识别通常有3种结果:未识别,仅识别和过多识别.(3)模型估计模型估计的目的是最小化方差矩阵与标准偏差协方差矩阵之间的差异,将参数值和自由参数值的估计代入结构方程模型从而获得协方差的平方.最常见的模型参数估计方法是最大似然法和广义最小二乘法.(4)模型拟合该过程用于估计模型的主要参数,以预测和分62 曲阜师范大学学报(自然科学版) 2023年析自变量的标准偏差协方差矩阵,匹配的程度取决于构造方程式的模型和样本数据信息的程度.拟合度试验可分为整体模型拟合度试验㊁测量模型拟合度试验和结构模型拟合度试验,评价S E M模型拟合程度的标准如表2所示.表2模型拟合度评价指标指标名称评价标准卡方/自由度似然比χ2/D F越小越好拟合优度指数G F I>0.90调整拟合优度指数A G F I>0.90近似误差的均方根R M S E Aɤ0.10比较拟合指数C F I>0.90规范拟合指数N F I>0.90非规范拟合指数N N F I>0.90信息标准指数A I C越小越好(5)模型修正如果模型不能很好的拟合数据,则必须进行更改并再次设置模型拟合.在这种情况下,必须决定如何添加㊁删除或更改实体模型的主要参数.但是,只有那些有意义并且可以合理解释的参数才应该改变.可以参考修正指标(M I),M I表示实体模型中有限的主要参数,如果允许随机估计(在模型中添加相对路径),模型是可以减少的最小卡方值.M I指标值越大,则拟合度就越好.1.2.4极大似然估计设p(x,θ)(其中θ为未知参数)为总体X的分布律或概率密度函数,x i x n为来自总体X的样本,称L(θ)=ᵑn i=1p(x i,θ)(2)为似然函数;称L(θ)的极大值点^θM L E为参数估计θ的极大似然估计,即L(^θML E)ȡL(θ).(3)在构建的结构方程模型之间,估计内生指标与内生潜变量之间,外生指标与外生潜变量之间的相关程度,称该相关程度为相关系数.2应用结构方程模型2.1数据的获取针对曲阜师范大学2021届毕业生就业影响因素进行调查.网上发放问卷后,经过筛查,共收集216份问卷,有效问卷为210份,问卷效率达到97%.调研问卷参与者的性别分布:男生(39.35%),女生(60.65%);常居住地分布:乡村(29.64%),城镇(30.19%),城市(40.17%).问卷观测变量分布情况如表3所示.对不符合的参数主要是采取删除抽样框的方法,通过S P S S软件进行数据分析.表3问卷份数统计学院计算机化学文学数学外语统计总体发放份数303030505050240回收份数252726454845216有效问卷份数242526454842210接下来进行问卷信度分析,利用S P S S软件计算出各测量值的克隆巴赫α值,结果为0.817,大于0.7,知本次调查问卷的测量值是很可信的. 2.2结构方程整体模型构建2.2.1模型潜变量之间关系的假设(1)社会因素㊁个人因素㊁就业情况的假设假设社会和经济发展以及当前的当地政策越好,学生的就业状况就越好.也就是说,如果区域经济发展越发达,可以提供大量的学生就业岗位,就越吸引毕业生前来就业.政策得当的地区将吸引大量高端人才,学生的专业能力将更高,那么学生更加倾向满意,个人就业率也就更高.(2)学校因素㊁个人因素㊁就业情况的假设假设学生所属学院的综合实力越强,就业前景就越好.学院的就业指导能力越强,提早帮助毕业生树立正确的就业观,根据自身能力㊁兴趣㊁特征选择适合自己的职业岗位,让学生少走弯路从而越容易找到工作.学院的综合实力越高,毕业生的就业选择就越宽泛.学生应聘机构时的整体实力越强,学生的就业状况就越好.学院的专业知识设置㊁课程内容分布和教学水平越高,则学生接受的专业指导越专业,并且学生接受的课外教育越好,从而从业选择就越多样化,学生就越容易找到工作.(3)学校因素㊁家庭因素㊁就业情况的假设假设学生所属的大学有良好的就业指导,父母对子女的就业观就会有全新的意识,不会盲目跟风,通过学校专业指导正确引导子女择业.假设学校的教学质量和综合实力均很好,则无需考虑其他就业方向,父母会遵从孩子的专业进行择业.(4)个人因素㊁就业情况的假设如果学生就业个人因素中的个人能力越优异且突出,那么学生在寻找工作时越容易被用人单位喜72第3期赵宇欣,等:基于结构方程模型的大学生就业影响因素分析欢,就业相对越轻松.(5)家庭因素㊁就业情况的假设家庭经济状况会直接影响学生的就业情况,良好的家境使学生不会将薪资作为择业的第一标准,而是更加重视其岗位未来发展及自身能力的提高,故家庭经济状况会影响就业选择.其次,父母观念也是十分重要的考虑因素,父母的建议也会在学生进行择业时作为重要参考意见.2.2.2模型符号的拟定该模型中潜变量的符号设定如表4所示.潜变量对应的指标的符号设定如下:学校因素对应指标中,专业知识设定为x1,教学质量设定为x2,就业指导设定为x3.就业情况对应指标中,满意度设定为y1,签约率设定为y2.个人因素对应指标中,就业能力设定为y3,就业知识设定为y4.社会因素对应指标中,地区政策设定为y5,地区经济设定为y6.家庭因素对应指标中,家庭经济设定为y7,父母观念设定为y8.根据潜变量间关系假设,在AMO S软件上建立因果关系路径图与整体模型图,如图4与图5.其中,矩形框表示观测变量,圆或椭圆表示潜在变量,单向箭头连接的两个变量表示假定有因果关系,箭头由外生变量指向内生变量.两个变量之间两端连接的都有箭头,表示它们之间互为因果关系.表4测量模型的指标对应表潜变量潜变量名称量对应测量指标ξ学校因素x1,x2,x3η1个人因素y3,y4η2就业情况y1,y2η3社会因素y5,y6η4家庭因素y7,y82.2.3搭建模型依照因果关系路径图(图4)可得到曲阜师范大学毕业生就业影响因素的结构模型,由整体模型图(图5)得到曲阜师范大学毕业生就业影响因素的测量模型,如公式(4)(5)所示.图4因果关系路径图图5整体模型图x1x2x3éëêêêêùûúúúú=λ9λ10λ11éëêêêêùûúúúúξ+δ1δ2δ3éëêêêêùûúúúú,(4)y1y2y3y4y5y6y7y8éëêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúú=λ3000λ40000λ1000λ20000λ5000λ60000λ7000λ8éëêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúúη1η2η3η4éëêêêêêùûúúúúú+ε3ε4ε7ε8ε1ε2ε5ε6éëêêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúúú.(5)2.2.4结构方程模型的构造首先,根据理论分析我们完成了模型的假设.其次,通过获取的数据完成建模,通过软件进行分析得到模型各项拟合指标如表5所示.表5模型拟合指标表C M I N( 2)D F P G F I A G F I N F I177.17100.9140.8730.825R F I C F I RM S E A D e f a u l t0.7750.8850.075M o d e l本文模型的拟合指标与表2所示的模型拟合度评价指标的对比结果如表6所示.表6模型指标对比分析表P0.000具有统计学意义C M I N/D F2.49(>2)越小越好A G F I<0.9大于0.9为效果好N F I<0.9大于0.9为效果好R F I<0.9大于0.9为效果好C F I<0.9大于0.9为效果好RM S E A0.075<0.08小于0.1为效果好G F I>0.9大于0.9效果好82曲阜师范大学学报(自然科学版)2023年从表6结果可以看出,虽然模型存在一定效果,但还需要进一步对模型进行修正,确保建模合理性与结果分析的真实性.2.2.5模型的修正我们希望得到较小的卡方值,所以使用A M O S 中的修正指标(M I),如果M I值越大,拟合度越好.该模型中卡方值与自由度的比值(C M I N/D F)明显偏大,对应的M I明显偏小,对M I偏小的路径通过删除或添加路径,从而实现减小卡方值的效果.通过分析父母观念与就业观念,个人能力与就业意识之间的M I值较大,得到的M I值为24.156和23.985.从实际考虑来看,家庭因素中的父母观念会影响孩子的就业观念,以及父母观念对于孩子能力的培养,所以家庭观念与就业意识有很强的相关性.于是,通过分析在家庭因素与个人因素之间添加一条路径,从而达到降低C M I N/D F的目的,进而达到修正的效果.重新估计后,我们再次得到解,修正后的模型拟合指标如表7,修正后的模型标准化的路径如图6.图6修正后的模型标准化的路径图表7修正后的模型拟合指标表C M I N( 2)D F P R M R G F I A G F I N F I R F I C F I R M SE A 125.616650.0000.0820.9370.8980.8760.8260.9340.039通过分析得到结论:修正后的模型拟合结果效果更好,此时的路径系数最佳,各项拟合指标都满足预期范围.可以对模型结果进行进一步的实质分析. 3基于S E M模型对大学生就业影响因素分析3.1潜变量与观测变量之间的关系在个人因素与个人能力和就业知识2个观测变量的关系中,个人能力和就业知识对个人因素之间系数分别是1.00和0.96,它们的路径系数都很高,由此认为增强就业知识和个人能力方面的培养,都十分有利于就业.在社会因素与地区经济和地区政策2个观测变量的关系中,地方经济状况的路径系数为0.93,说明这项因素是毕业生就业考虑的尤为重要的社会问题,提高这方面毕业生的优惠,将更有利于就业.在学校因素与专业知识㊁教学质量和就业指导3个观测变量的关系中,专业知识的路径系数最高为1.01,说明在大学生在学校期间,学校合理的课程与专业设置,有效的就业指导课程,可以为大学生打下一个好的就业基础.在家庭因素的两个观测变量家庭经济和父母观念中,家庭经济情况的路径系数为1.01相对较高,由此可见家庭经济情况更能够对就业起到显著影响.3.2潜变量与潜变量之间的关系5个潜变量之间关系路径图,系数在0.8以上为显著关联,说明2个变量之间具有较强的关联性,直接影响为个人因素和家庭因素,间接影响的系数为潜变量到就业因素的所有路径系数的乘积的累加和.由AMO S得到各影响因素的路径系数:家庭因素=0.83+0.69ˑ0.2=0.968,个人因素=0.69;社会因素=0.76ˑ0.69=0.52,学校因素=0.23ˑ0.69 +0.36ˑ0.83+0.14ˑ0.76ˑ0.69=0.54,社会因素=0.76ˑ0.69=0.52.综上分析得到,家庭因素对就业的影响最大,社92第3期赵宇欣,等:基于结构方程模型的大学生就业影响因素分析会因素对就业的影响相对较弱.可见,影响大学生成功就业的因素主要在家庭因素和个人因素两个方面.积极提高个人素质,转变家长观念,将大大提高就业成功率.学校因素和社会因素通过影响个体因素从而较小的影响就业,所以这两部分的重要程度相对较弱.4结束语本文构建了结构方程模型,并以曲阜师范大学2021届毕业生为研究对象对就业影响因素展开实证研究.对数据的预处理,数据获取,信度分析,模型建立,使得数据分析更趋近于真实值,为得到准确度更高的相关系数值,尽可能的对模型进行优化和修正,最终使得S E M模型各项拟合指标都符合我们预期的区间.最后,对得到的结果进行进一步剖析.由于本文的调查对象为曲阜师范大学2021届毕业生,因此,调查研究范围太小,评价指标的合理性有待进一步在实际中进行验证.参考文献:[1]俞晓勤,周莹莹.当前毕业大学生就业情况的调查分析[J].时代金融,2010,8(25):176-178.[2]唐蕾,孙配贞.追求成功的动机对大学生就业压力的影响:有调节的中介模型[J].华南师范大学学报(社会科学版),2021,3(21):90-100.[3]慕丽娜.金融危机下大学生就业现状和对策[J].边疆经济与文化,2010,4(26):69-70.[4]吴宜.大学生就业情况分析及对策研究[J].才智,2011, 12(23):311.[5]谌启标.澳大利亚基于合作伙伴的教师教育政策述评[J].比较教育研究,2009,31(8):87-90.[6]金碚,张世贤,谢晓霞.对英国失业状况和就业政策的考察[J].南京师大学报(社会科学版),2000(1):28-35.[7]李敏.美国教育政策问题研究[D].上海:华东师范大学,2006.A na n a l y s i s o f t h e i n f l u e n c i n g f a c t o r s o f c o l l e g e s t u d e n t s e m p l o y m e n tb a s e do n t h e s t r uc t u r a l e q u a t i o nm ode lT a k i n g Q u f uN o r m a lU n i v e r s i t y a s a ne x a m p l eZ HA OY u x i n,Z HA OS h e n g l i(S c h o o l o f S t a t i s t i c s a n dD a t aS c i e n c e,Q u f uN o r m a lU n i v e r s i t y,273165,Q u f u,S h a n d o n g,P R C)A b s t r a c t:I no r d e r t ob e t t e r u n d e r s t a n d t h e e m p l o y m e n t s i t u a t i o no f u n i v e r s i t y s t u d e n t s,t h e g r a d u a t e s o fQ u f uN o r m a lU n i v e r s i t y i n2021w e r e s e l e c t e d a s t h e r e s e a r c ho b j e c t,a n d t h em a i n f a c t o r s a f f e c t i n g t h e e m p l o y m e n t o f g r a d u a t e sw e r e a n a l y z e db y s t r u c t u r a l e q u a t i o nm o d e l.T h r o u g hn u m e r i c a l a n a l y s i s r e s u l t s, i t i s c o n c l u d e d t h a t f a m i l y f a c t o r s a r e t h em o s t i n f l u e n t i a l,f o l l o w e d b y i n d i v i d u a l f a c t o r s.A m o n g t h e f a m i l yf a c t o r s,f a m i l y e c o n o m i c s t a t u s a n d p a r e n t s i d e ao f c h o o s i ng a j o br e s t r i c t o r i m p r o v e th e s u c c e s s r a t eo fg r a d u a t e s e m p l o y m e n t t o a g r e a t e x t e n t.A m o n g t h e i n d i v i d u a l f a c t o r s,t h e i m p r o v e m e n t o f i n d i v i d u a l a-b i l i t y a n d q u a l i t y a n d t h e s t r e n g t h e n i n g o f e m p l o y m e n t k n o w l e d g eh a v e g r e a t i n f l u e n c eo n t h e g r a d u a t e s e m p l o y m e n t.K e y w o r d s:s t r u c t u r a l e q u a t i o nm o d e l:r e l i a b i l i t y a n a l y s i s;e m p l o y m e n t i m p a c t f a c t o r s03曲阜师范大学学报(自然科学版)2023年。

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM)20世纪——主流统计方法技术：因素分析回归分析20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。

在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。

SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。

结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。

实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。

多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。

结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。

在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。

实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念，对于它们并不存在直接测量的操作方法。

人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”，然而这些潜在变量的观察标识总是包含了大量的测量误差。

在统计分析中，即使是对那些可以测量的变量，也总是不断受到测量误差问题的侵扰。

自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。

虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识，也可处理测量误差，但是，它不能分析因子之间的关系。

只有结构方程模型即能够使研究人员在分析中处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。

简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。

与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。

大学生就业预期与实际就业情况分析随着社会的不断发展，大学生就业问题一直备受关注。

大学生们对自己的就业有着各种各样的预期，但实际情况往往与预期有所出入。

本文将从大学生就业预期与实际就业情况两个方面展开分析，探讨其中的原因和解决方法。

一、大学生就业预期分析大学生作为社会新生力量，对自己的就业有着各种美好的期待和预期。

他们希望能够找到一份薪资丰厚、福利待遇好、发展空间大的工作，实现自己的人生理想。

在大学期间，学生们通过学习专业知识、参加实习实践等方式，为自己的未来就业打下基础，积累了一定的经验和能力。

因此，大学生对自己的就业有着较高的期望，希望能够顺利实现自己的就业目标。

大学生就业预期主要体现在以下几个方面：首先，大学生希望找到与自己专业相关的工作。

他们在大学期间所学习的专业知识是为了将来能够在相关领域找到一份称心如意的工作，发挥自己的专长和能力。

其次，大学生追求稳定的工作环境和良好的福利待遇。

他们希望能够在一个稳定的企业或机构工作，享受到相对较高的薪资待遇、完善的福利制度和良好的工作环境。

再次，大学生追求个人发展空间和职业晋升机会。

他们希望能够在工作中不断提升自己的能力和技能，获得更多的成长机会和晋升空间，实现个人职业目标。

总的来说，大学生对自己的就业有着较高的期望和预期，希望能够找到一份符合自己专业背景、薪资待遇优厚、发展空间大的工作，实现自己的职业理想。

二、实际就业情况分析然而，现实往往是残酷的。

大学生毕业后面临的就业形势严峻，实际就业情况与他们的预期有所出入。

在当前经济形势下，大学生就业面临诸多挑战和困难。

首先，就业岗位供需不平衡。

随着高校毕业生数量的不断增加，就业市场上出现了供大于求的情况，导致了就业岗位的竞争日益激烈。

许多大学生面临着就业难的问题，找工作变得越来越困难。

其次，部分大学生就业能力不足。

虽然大学生在校期间学习了专业知识，但在实际就业中，他们可能缺乏实践经验、职业技能和综合能力，导致了就业难度增加。

基于 Logistic 回归模型分析大学生就业影响因素、数据分析文中的数据采集自山东财经大学燕山校区统计学院统计0801、统计 0802共 62名毕业生，包括他们的就业、学习、思想 和基本情况，数据来自于统计学院学生工作办公室，因此，数据 真实可信。

基本情况包括学生的学号、姓名、性别、班级和户籍性质。

学习情况中有学生大学四年平均绩点和英语等级成绩情况。

思想 情况包括学生的政治面貌状况以及大学期间是否担任班内职务 状况。

数据中的户籍性质分为城市户籍和农村户籍。

英语水平分 为未过六级和过六级两种情况。

此外，还需要特别说明的是，两 个班共有毕业生 79 人，本文所研究的就业状况中不包括考取研 究生以及出国深造的学生， 这样，除去考取研究生和出国深造的 毕业生 17人以外，实际有效样本量是 62 人。

本案例中所采用的 数据的基本特征如表 1 所示：从表 l 可以看出，研究中的山东财经大学 12 届统计学 62 名 毕业生中，成功找到工作的有 34 名，占到所调查总数的 54.8%。

性别方面，女生毕业生比例达到 67.7 ，男女生的比例有着显著 的区别，这也符合经济类院校的特点。

61.3%的学生都是城市户 口。

学习成绩用毕业生大学四年的平均绩点表示，平均绩点在2.8 到3.7 之间的占到 41.9%，平均绩点介于这个水平的可以认口 号、为是学习成绩较优秀的毕业生。

有45.2%的学生通过了大学生英语六级考试，有24.2%的毕业生是党员身份，大约20%的毕业生在大学期间担任过一定班级职务。

二、大学生是否就业的Logistic 回归模型在因变量是分类变量时，通常采用Logistic 回归分析来研究分类因变量与一组解释变量之间的关系。

本文中将就业与否作为模型的因变量，其取值有两种可能，是和否。

本文从六个方面探讨毕业生就业的影响元素：学业成绩、是否是党员、性别、英语等级、籍贯、是否担任过班内职务，这六个元素便是模型的自变量。

大学生可持续就业能力：结构模型、测评工具及应用目录一、内容概述 (2)二、大学生可持续就业能力的概念与重要性 (3)三、大学生可持续就业能力的结构模型 (4)1. 模型构建背景与思路 (5)2. 可持续就业能力的核心要素 (6)3. 结构模型的具体框架 (7)四、测评工具的开发与应用 (8)1. 测评工具的设计原则 (9)2. 测评工具的开发过程 (11)3. 测评工具的应用实例 (12)五、大学生可持续就业能力的提升策略 (13)1. 高校教育体系的优化 (14)2. 校企合作与实习实训的强化 (15)3. 大学生自我能力提升的途径与方法 (17)六、实证研究及案例分析 (18)1. 测评工具的实际应用效果分析 (19)2. 大学生就业状况跟踪调查与数据分析 (20)3. 典型案例分析与启示 (21)七、结论与展望 (23)1. 研究总结 (24)2. 研究不足与展望 (26)一、内容概述随着社会的快速发展和经济结构的不断变化，大学生的就业问题日益凸显其重要性和紧迫性。

在这样的背景下，探讨大学生的可持续就业能力不仅有助于缓解当前就业压力，还能为教育改革和人才培养提供有力支持。

本文旨在构建一个全面而系统的框架，深入剖析大学生可持续就业能力的核心要素，并在此基础上开发出切实可行的测评工具。

通过这一框架和工具，我们期望能够更准确地评估大学生在职场中的长期发展潜力，从而为他们提供更加精准和有针对性的职业规划和发展建议。

本文将首先从理论上构建大学生可持续就业能力的概念模型，明确其内涵、构成要素及其相互关系。

通过文献综述、问卷调查和深度访谈等方法，收集相关数据和信息，对概念模型进行实证分析和验证。

在此基础上，我们将进一步开发出一套科学有效的测评工具，用于实际测量和评估大学生的可持续就业能力水平。

本文将探讨测评结果的应用价值，包括如何根据评估结果制定个性化的职业发展规划、提升大学生的就业竞争力以及推动高校教育与社会需求的紧密对接等。

２０２０年６月第３８卷第３期陕西理工大学学报(社会科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ(ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ)Ｊｕｎ.２０２０Ｖｏｌ.３８㊀Ｎｏ.３大学生就业期望及影响因素研究基于逻辑回归的实证分析刘志侃ꎬ㊀程利娜(陕西理工大学ꎬ陕西汉中７２３０００)[摘要]㊀推动 实现更高质量和更充分就业 是新时代国家就业战略背景下的政策导向ꎬ是做好大学生就业工作的基本遵循ꎮ就业期望对大学生实现更充分就业有着重要影响ꎬ将大学生就业期望分为薪资期望㊁就业单位性质期望㊁就业区域期望和就业去向期望ꎬ并从学生个体属性特征㊁家庭环境㊁学习背景和学生人力资本因素等四方面来考察大学生就业期望的内在影响关系ꎬ更有助于推进高校就业指导供给侧改革ꎬ提升大学生就业指导的针对性和精准性ꎬ并面向人才市场需求主动因应ꎬ以期促进大学生更充分就业的目标实现ꎮ[关键词]㊀大学生ꎻ就业期望ꎻ充分就业ꎻ影响因素[中图分类号]Ｇ６４７㊀㊀㊀㊀[文献标识码]Ａ㊀㊀㊀㊀[文章编号]２０９６￣４００５(２０２０)０３￣００６８￣０９㊀㊀[收稿日期]２０２０￣０４￣１０㊀㊀[修订日期]２０２０￣０５￣０６㊀㊀[作者简介]刘志侃(１９６６ )ꎬ男ꎬ陕西宁强人ꎬ硕士ꎬ陕西理工大学马克思主义学院副教授ꎬ硕士生导师ꎬ研究方向为思想政治教育理论㊁大学生职业发展理论与实践ꎻ程利娜(１９７８ )ꎬ女ꎬ河南开封人ꎬ博士ꎬ陕西理工大学教育科学学院教授ꎬ硕士生导师ꎬ研究方向为社会心理学和心理健康教育ꎮ㊀㊀[基金项目]国家社会科学基金资助项目 贫困代际传递的心理机制研究 (１７ＢＳＨ０９５)ꎻ陕西省教育厅专项科研计划项目 心理学视角下陕西农村家庭贫困代际传递的研究 (１７ＪＫ０１２３)ꎻ陕西省教育科学 十三五 规划课题 基于大学生就业期望的精准性就业指导研究 (ＳＧＨ１７Ｈ１３２)就业期望作为影响大学生充分就业的一个重要因素ꎬ日益成为人们关注的热点话题ꎬ引起学界的普遍关注和研究ꎮ目前ꎬ学界尚未对就业期望的基本概念达成共识ꎬ由于就业期望是个体最初的主观就业心理反映ꎬ与个体通过就业获得的利益㊁需要和理想紧密相关ꎬ在这个意义上说ꎬ就业期望是就业主体对未来从事工作的薪资期望㊁单位性质期望㊁就业区域期望㊁就业去向期望等方面预先设定的期盼或理想状态ꎮ已有研究认为ꎬ 就业期望越高ꎬ就业情况越不理想 [１]ꎮ因此ꎬ就业期望对就业主体充分就业实现的影响不言而喻ꎬ尤其是党和政府在抓紧抓好就业这个最大的民生工作现实背景下ꎬ关注大学生就业期望显得尤为特殊与重要ꎮ党的十九大报告中提出 要实现更高质量和更充分就业的新目标 [２]ꎬ这为做好高校大学生就业工作提供了基本遵循ꎮ今后一个时期ꎬ我国高校毕业生年均将过８００万人ꎬ而且直奔９００万大关指日可待ꎮ尽管我国近几年就业工作取得了显著成效ꎬ就业规模持续扩大㊁就业结构不断优化㊁就业局势稳中向好ꎬ但世界各国宏观经济政策走势分化㊁贸易保护主义抬头以及我国面临解决就业问题所具有的长期性㊁艰巨性㊁复杂性等问题ꎬ其严峻的就业形势不可能在短时间内消解ꎮ由于在大学生就业实践过程中ꎬ所反映出的就业岗位需求与毕业生就业期望偏差ꎬ以及就业期望影响下的 慢就业 等新情况对实现 更充分就业 所带来的影响ꎬ在一定程度上已成为制约大学生实现充分就业的现８６实障碍ꎮ因此ꎬ大力关注大学生就业期望ꎬ对于着力促进大学生等青年群体就业摆在工作首位ꎬ并立足我国基本国情和大学生发展的阶段性特征ꎬ为做好大学生职业发展与就业指导工作谋篇布局ꎬ精准发力㊁靶向施策ꎬ促使大学生充分就业具有重要的现实意义ꎮ学界对大学生就业期望的研究基本上分为三种视角:一是就业期望现状视角ꎬ研究者从 收入预期㊁单位性质预期㊁地域选择预期㊁专业对口预期及择业目的五个方面 ꎬ分析了工科类大学生的就业期望现状ꎻ[３]二是就业行为视角ꎬ研究者从 就业行为 反观其就业主体的就业期望及其制约因素ꎬ即研究大学生的就业目标㊁就业行业期望㊁就业薪酬期望㊁就业城市期望 等就业实现状况ꎬ认为 英语水平㊁计算机水平㊁工作经验㊁综合素质㊁学业成绩等相关因素 对大学生就业岗位获取及其就业实现的制约因素明显ꎻ[４]三是就业准备视角ꎬ研究者将就业期望视为就业准备的一个重要因素ꎬ研究者 从工资期望㊁工作类型与性质期望㊁工作地点期望以及自主创业的意向 对不同学历层次㊁不同年级的在读大学生进行了调查研究ꎬ认为学历层次以及担任学生干部与大学生月起薪期望呈正相关ꎬ大学生对 北上广 ㊁东南沿海等发达城市以及国有单位和公务员就业期望较高ꎮ同时认为ꎬ大学生的工资期望受就业准备影响较大ꎮ[５]就目前的研究来看ꎬ多元的研究视角丰富了对大学生就业期望的认识ꎬ同时ꎬ这些研究已经关注到了就业期望与顺利就业之间不可分割的关系ꎬ增加了对大学生就业期望的理解深度ꎬ这为本文奠定了重要的基础ꎮ但已有研究对大学生就业期望现状㊁以及将就业期望聚焦于 就业意愿㊁择业意向㊁就业偏好 等就业行为意义的建构研究较多ꎬ力图凸显大学生就业期望值与就业现实落差所致的就业困境ꎬ而对影响大学生就业期望的相关因素关注不全面ꎮ虽然ꎬ个别研究者从就业准备视角对大学生就业期望进行了研究ꎬ但仍未对大学生就业期望产生的内在机理并与之密切关联的就业实现㊁以及就业期望变化的历史进步性进行深度解释ꎮ本研究同样采用对就业期望的外延进行分类的方法来描述当前我国大学生的就业期望状况ꎬ并从薪资期望㊁就业单位性质期望㊁就业区域期望和就业去向期望等方面来关注大学生的就业期望ꎮ就业单位按所有制分类分为两大类ꎬ即国有单位和非国有单位ꎮ其中ꎬ国有单位包括政府机关㊁事业单位㊁国有企业ꎻ非国有单位包括外资企业㊁私营企业和乡镇企业㊁家庭自营企业ꎮ就业区域分为大城市(包括直辖市和省会城市(含一线城市))和非大城市(包括中小城市与农村)ꎮ在已有文献的基础之上ꎬ本研究假定影响大学生就业期望的因素主要可以从学生个体特征㊁家庭环境㊁学习背景(专业)和学生人力资本因素等四方面来考察其就业期望的内在影响关系ꎬ旨在为优化大学生就业指导和引导大学生学会经营大学生活ꎬ面向就业市场需求的现实主动建构与因应ꎬ从而为实现大学生更高质量和更充分就业的目标提供必要的现实依据ꎮ一、调研概况与研究方法１.调查对象选择陕西某所省属普通地方高校的２０１９届大四学生为研究对象ꎬ于２０１９年５月 ６月期间进行了调查ꎮ问卷采用集体施测的方式完成ꎬ共发放问卷１２００份ꎬ回收有效问卷１０６８份ꎬ有效回收率８９％ꎮ根据该校的学科比例情况ꎬ选取了文学院㊁文旅学院㊁外语学院㊁数计学院㊁物电学院和机械学院６个学院ꎮ涉及的专业有汉语言文学㊁旅游管理㊁地理科学㊁电子信息工程㊁电子信息科学与技术㊁计算机科学与技术㊁历史学㊁热源与动力工程㊁数学㊁通信工程㊁图书管理㊁网络工程㊁物理学㊁信息管理与信息系统㊁英语ꎮ其中ꎬ男生有５９２人ꎬ占５５.４％ꎬ女生有４７６ꎬ占４４.６％ꎻ文科生有２６６人ꎬ占２４.９％ꎬ理科生有３９２人ꎬ占３６.７％ꎬ工科生有４１０人ꎬ占３８.４％ꎻ农村学生有６１９人ꎬ占５８％ꎬ县城学生有２８２人ꎬ占２６.４％ꎬ城市学生有１６７人ꎬ占１５.６％ꎮ２.调查工具采用自编问卷收集数据ꎮ问卷主要内容包括个人特征和家庭基本状况㊁父母教育程度㊁父母职业和９６父母收入以及学生学业建构㊁就业等方面情况ꎮ就业期望包括四个方面:薪资期望㊁就业单位性质期望(国有单位和非国有单位)㊁就业区域期望(大城市和非大城市)㊁就业去向期望(就业与继续深造)及就业实现影响因素认知(内因或外因)ꎮ数据使用ＳＰＳＳ１７统计软件进行统计分析ꎮ３.研究方法在分析已有相关文献的基础上ꎬ影响大学生就业期望的因素可归纳为四个方面:个体属性特征(性别)因素㊁学习背景(专业)㊁家庭环境因素(城乡背景㊁家庭社会经济地位)和学生的人力资本(是否担任干部㊁学习成绩㊁是否党员㊁社会兼职)因素ꎬ用方程表示为:Ｙ＝Ｆ(Ｘ１ꎬＸ２ꎬＸ３ꎬＸ４)ꎮ其中ꎬＹ表示就业期望ꎬＸ１代表个体属性特征ꎬＸ２代表学习背景ꎬＸ３代表家庭环境因素ꎬＸ４代表学生人力资本因素ꎮ其中ꎬ就业期望维度中的薪资期望按照连续变量处理ꎬ采用一般回归分析ꎬ而将就业期望中的其他三个维度看成二分类变量ꎬ所以构建了逻辑斯蒂回归模型Ｌｎ[Ｐ/(１－Ｐ)]＝Ｆ(Ｘ１ꎬＸ２ꎬＸ３ꎬＸ４)ꎬ分析以上因素对就业期望的影响情况ꎮ在该模型中ꎬＰ代表大学生选择某一类别的概率ꎬ１－Ｐ代表大学生选择另一类别的概率ꎮ二㊁大学生就业期望的基本现状１.薪资期望由表１可知ꎬ期望月薪在４０００元以下的学生约占１７.３１％ꎬ４０００到５０００元的约占２２.９１％ꎬ５０００元以上的约占５９.７８％ꎮ表１㊀薪资期望的描述性统计(％)薪资期望性别城乡背景学科是否担任学生干部男女城市农村文科理科工科是否总体４０００元以下１０.７２７.２２８.５１０.２２６.１９.６１６.５１１.４２４.６１７.３１４０００至５０００元２５.１２１.４２０.１２３.６１８.９２４.１２６.１２４.２２２.５２２.９１５０００元以上６４.２５１.４５１.４６６.２５５.０６６.３５７.４６４.４５２.９５９.７８㊀㊀就不同性别而言ꎬ经过卡方检验ꎬ结果显示男女生对初次月薪期望存在极显著差异( ２＝２７.２９ꎬＰ<０.０００)ꎮ期望初次月薪在５千元以上的男生比例(６４.２％)显著高于女生(５１.４％)ꎬ期望初次月薪在４千元至５千元之间的男生比例(２５.１％)高于女生比例(２１.４％)ꎬ期望初次月薪在４千元以下的女生比例(２７.２％)高于男生(１０.７％)ꎮ在家庭所在地方面ꎬ卡方检验结果显示ꎬ来自城市学生和来自农村学生对初次月薪期望存在极显著差异( ２＝１７.７７ꎬＰ<０.０００)ꎮ期望初次月薪在５千元以上的农村学生比例(６６.２％)显著高于城市学生(５１.４％)ꎬ期望初次月薪在４千元至５千元的农村学生比例(２３.６％)显著高于城市学生(２０.１％)ꎬ期望初次月薪在４千元以下的城市学生比例(２８.５％)高于来自农村学生(１０.２％)ꎮ在所学学科方面ꎬ卡方检验结果显示ꎬ不同学科的学生对初次月薪期望有显著性差异( ２＝１０.７４ꎬＰ＝０.０３０)ꎮ理科和工科学生的初次期望月薪在５千元以上的比例(分别为６６.３％㊁５７.４％)显著高于文科学生(５５％)ꎬ期望初次月薪在４千至５千元的工科生比例(２６.１％)高于理科(２４.１％)和文科生(１８.９％)ꎬ期望初次月薪在４千元以下的文科生比例(２６.１％)高于理科(９.６％)和工科生(１６.５％)ꎮ在是否担任学生干部上ꎬ卡方检验结果显示ꎬ是否担任学生干部对初次月薪期望存在显著差异( ２＝１２.４８ꎬＰ＝０.０１４)ꎮ担任干部学生的期望初次月薪在５千元以上的比例(６４.４％)高于未担任学生干部的学生(５２.９％)ꎬ担任学生干部学生的期望初次月薪在４千元至５千元的比例(２４.２％)高于未担任学生干部的学生(２２.５％)ꎬ期望初次月薪在４千元以下的未担任学生干部的学生比例(２４.６％)高于担任学生干部的学生(１１.４％)ꎮ２.就业单位性质期望由表２可知ꎬ大学生期望到国有单位就业的比例为５８.９％ꎬ期望到非国有单位就业的比例约为４１.１％ꎬ期望到国有单位就业的人数高于期望到非国有单位就业的人数ꎮ０７表２㊀就业单位性质期望的描述性统计(％)就业单位性质期望性别城乡背景学科是否担任学生干部男女城市农村文科理科工科是否总体国有单位５８.４５９.３６１.０５７.７５５.３５８.２６１.９６６.０５６.７５８.９非国有单位４１.６４０.７３９.０４２.３４４.７４１.８３８.１３４.０４３.３４１.１㊀㊀就不同性别而言ꎬ卡方检验结果显示ꎬ男女生在期望就业单位性质上没有显著性差异( ２＝０.０９３ꎬＰ＝０.７６０)ꎮ期望到国有单位的男女生比例分别为５８.４％㊁５９.３％ꎬ期望到非国有单位的男女生比例分别为４１.６％㊁４０.７％ꎮ卡方检验结果显示ꎬ不同城乡背景的学生在期望就业单位性质上没有显著性差异( ２＝１.０３ꎬＰ＝０.３１１)ꎮ但来自城市学生期望到国有单位的比例(６１％)高于来自农村学生(５７.７％)ꎬ来自农村学生期望到非国有单位的比例(４２.３％)高于来自城市学生(３９％)ꎮ卡方检验结果显示ꎬ不同学科背景的学生在期望就业单位性质上没有显著性差异( ２＝２.７７ꎬＰ＝０.２５０)ꎮ但工科(６１.９％)和理科(５８.２％)学生期望到国有单位的比例高于文科生(５５.３％)ꎬ文科生期望到非国有单位的比例(４４.７％)高于理科(４１.８％)和工科生(３８.１％)ꎮ卡方检验结果显示ꎬ是否担任学生干部在期望就业单位性质上存在显著差异( ２＝４.５２４ꎬＰ＝０.０３３)ꎮ担任学生干部的学生期望到国有单位的比例(６６％)高于未担任干部的学生(５６.７％)ꎬ未担任干部的学生期望到非国有单位的比例(４３.３％)高于未担任干部学生(３４％)ꎮ３.就业区域期望由表３可知ꎬ总体上ꎬ大学生期望到大城市就业的比例(８０.９％)远远大于到中小城市就业的比例(１１.６％)和到农村就业的比例(７.５％)ꎮ表３㊀就业区域期望的描述性统计(％)就业区域期望性别城乡背景学科是否担任学生干部男女城市农村文科理科工科是否总体大城市７８.５８３.０８１.０８０.８８２.２８０.２７９.８８２.７８０.０８０.９中小城市１４.８９.５１０.２１３.１１４.６１１.６１３.２１２.０１２.２１１.６农村６.７７.５８.８６.１３.２８.２７.０５.３７.８７.５㊀㊀就不同性别而言ꎬ男女生在就业区域期望方面存在显著性差异( ２＝６.４２ꎬＰ＝０.０４０)ꎮ女生期望到大城市就业的比例(８３％)高于男生(７８.５％)ꎬ男生期望到中小城市就业的比例(１４.８％)高于女生(９.５％)ꎬ女生期望到农村就业的比例(７.５％)高于男生(６.８％)ꎮ城乡家庭背景不同的学生在就业区域期望取向上ꎬ统计上虽没有显著性差异( ２＝３.８１ꎬＰ＝０.１４９)ꎬ但来自城市家庭学生的比例(８１％)略高于来自农村家庭学生(８０.８％)ꎬ来自农村家庭学生期望到中小城市就业的比例(１３.１％)高于来自城市家庭学生(１０.２％)ꎬ来自城市家庭的学生期望到农村就业的比例(８.８％)高于来自农村家庭的学生(６.２％)ꎬ但没有达到显著差异水平ꎮ不同学科背景学生在就业区域期望上没有显著性差异( ２＝８.６０ꎬＰ＝０.０７２)ꎮ文科㊁理科㊁工科学生期望到大城市就业的比例(８４.２％)高于理科(８０.２％)和文科生(７６.６％)ꎻ文科生期望到中小城市就业的比例(１６.６％)高于理科生(１１.５％)和工科生(９.２％)ꎻ理科学生期望到农村就业的比例(８.２％)高于文科(６.８％)和工科生(６.６％)ꎮ是否担任学生干部在就业区域期望上没有显著差异( ２＝４.３４ꎬＰ＝０.３６２)ꎮ担任学生干部的学生期望到大城市就业的比例(８２.７％)略高于未担任学生干部的学生(８０％)ꎬ未担任学生干部的学生期望到中小城市就业的比例(１２.２％)略高于担任干部的学生(１２％)ꎬ未担任干部的学生期望到农村就业的比例(７.９％)高于担任干部的学生(５.３％)ꎮ４.就业去向期望由表４可知ꎬ总体而言ꎬ大学生期望毕业后就业的比例约占７３.４％ꎬ期望继续深造的比例约占１７２６.６％ꎮ表４㊀就业去向期望的描述性统计(％)就业去向期望性别城乡背景学科是否担任学生干部男女城市农村文科理科工科是否总体毕业后就业７６.７６９.１６７.２７７.９６２.１７５.３７８.６６８.９７４.７７３.４继续深造２３.３３０.９３２.８２２.１３７.９２４.７２１.４３１.１２５.３２６.６㊀㊀就不同性别而言ꎬ男女生在毕业后的去向期望方面存在显著性差异( ２＝７.１０ꎬＰ＝０.００８)ꎮ男生期望就业的比例(７６.７％)高于女生(６９.１％)ꎬ女生期望深造的比例(３０.９％)略高于男生(２３.３％)ꎮ城乡家庭背景不同的学生在毕业后的去向期望方面存在显著性差异( ２＝１４.０６ꎬＰ＝０.０００)ꎮ来自农村的学生期望就业的比例(７７.９％)高于来自城市的学生(６７.２％)ꎬ来自城市的学生期望深造的比例(３２.８％)高于来自农村的学生(２２.１％)ꎮ不同学科背景学生在毕业后的去向期望方面存在显著性差异( ２＝２１.０１ꎬＰ＝０.０００)ꎮ工科和理科生期望就业的比例(７８.６％㊁７５.３％)高于文科生(６２.１％)ꎬ文科生期望深造的比例(３７.９％)高于理和工科学生(２４.７％㊁２１.４％)ꎮ是否担任学生干部在毕业后的去向期望方面不存在显著性差异( ２＝２.２５７ꎬＰ＝０.１３３)ꎮ但未担任学生干部的学生期望就业的比例(７４.７％)高于担任学生干部的学生(６８.９％)ꎬ担任学生干部的学生期望毕业后深造的比例(３１.１％)高于未担任干部的学生(２５.３％)ꎮ５.就业实现影响因素认知由表５可知ꎬ总体而言ꎬ大学生认为影响就业实现最重要的因素为社会关系的比例约占１１.２％㊁专业因素的比例约占１６.８％㊁专业能力和综合素质的约占７２％ꎮ表５㊀就业实现影响因素认知的描述性统计(％)就业实现影响因素认知性别城乡背景学科是否担任学生干部男女城市农村文科理科工科是否总体专业因素１２.９１８.１２０.５１２.５１２.８１６.３１７.３１５.１１６.５１６.８社会关系因素７.８１３.９１２.０１０.６９.４１１.６１１.８９.２１２.０１１.２专业能力和综合素质７９.３６８.０６７.５７６.９７７.８７２.１７０.９７５.７７１.５７２.０㊀㊀就不同性别而言ꎬ男女生在对就业实现影响最重要因素的认知上存在显著性差异( ２＝１５.６０２ꎬＰ＝０.０００)ꎮ女生(１３.９％)认为影响就业实现最重要的因素为社会关系和所学专业ꎬ其比例高于男生(７.７％)ꎻ男生认为影响就业实现最重要的因素为专业能力和综合素质的比例(７９.３％)高于女生(６８％)ꎻ女生认为影响就业实现最重要的因素为社会关系和所学专业的比例(１８.１％)高于男生(１２.９％)ꎮ城乡家庭背景不同的学生对影响就业实现最重要因素的认识上存在显著性差异( ２＝１０.８７ꎬＰ＝０.００４)ꎮ在认知影响就业实现最重要因素为社会关系上ꎬ来自城市学生的比例(１２％)高于来自农村的学生(１０.６％)ꎻ在认知影响就业实现最重要因素为专业能力和综合素质上ꎬ来自农村学生的比例(７６.９％)高于来自城市的学生(６７.５％)ꎻ在认知影响就业实现最重要因素为所学专业上ꎬ来自城市学生的比例(２０.５％)高于来自农村的学生(１２.５％)ꎮ不同学科背景学生在对影响就业实现最重要因素的认知上没有显著性差异( ２＝３.１６ꎬＰ＝０.５３２)ꎮ在认知影响就业实现最重要因素为社会关系上ꎬ工科㊁理科和文科生的比例分别为１１.８％㊁１１.６％和９.４％ꎻ在认知影响就业实现最重要因素为专业能力和综合素质上ꎬ工科㊁理科和文科生的比例分别为７０.９％㊁７２.１％和７７.８％ꎻ在认知影响就业实现最重要因素为所学专业上ꎬ工科㊁理科和文科生的比例分别为１７.３％㊁１６.３％和１２.８％ꎮ是否担任学生干部对影响就业实现最重要因素的认知上有显著性差异( ２＝１２.７３ꎬＰ＝０.０１３)ꎮ在认知影响就业实现最重要因素为社会关系上ꎬ未担任学生干部的学生比例(１２％)高于担任学生干部 ２７的学生(９.２％)ꎻ在认知影响就业实现最重要因素为专业能力和综合素质上ꎬ担任学生干部的学生比例(７５.７％)高于未担任学生干部的学生(７１.５％)ꎻ在认知影响就业实现最重要因素为所学专业上ꎬ未担任学生干部的学生比例(１６.５％)高于担任学生干部的学生(１５.１％)ꎮ三、大学生就业期望的影响因素在分析已有文献的基础上ꎬ影响大学生就业期望的因素可归纳为四个方面:个体属性特征(性别㊁成就动机)因素㊁家庭环境因素(城乡背景或家庭社会经济地位㊁家庭收入㊁父母教育程度㊁父母单位)㊁学习背景(专业)因素和学生的人力资本(是否担任干部㊁学习成绩㊁是否为中共党员㊁社会兼职)因素ꎮ本研究立足这四个方面的因素进行分析ꎬ探讨这些因素对大学生就业期望的具体影响程度ꎮ为此ꎬ本研究构建了５个回归模型ꎬ具体结果见表６ꎮ在模型１中ꎬ性别㊁专业类别㊁学生人力资本中是否担任学生干部和家庭经济背景对大学生薪资期望有着显著性影响ꎬ而学习成绩㊁政治面貌和社会兼职对大学生薪资期望影响不大ꎮ其中ꎬ男生对薪资期望的影响程度显著高于女生ꎻ理工科生对薪资期望的影响程度显著高于文科生ꎻ家庭社会经济地位越高的学生ꎬ其对初职薪资期望也越高ꎮ在这些影响因素中ꎬ对大学生初职薪资期望影响程度大小依次为性别㊁家庭社会经济地位和学生人力资本中的是否担任学生干部ꎮ这也说明性别㊁家庭经济背景㊁担任学生干部以及所学专业等因素不仅仅影响其薪资期望的程度ꎬ同时这些因素也促进了 梯级薪资期望 的形成ꎮ虽然ꎬ大学生薪资期望在一定程度上终归是一种心理动机ꎬ一旦 性别和家庭经济背景 等先赋性因素固化为薪资高低的现实档次ꎬ那么显然也无益于教育投资的公平和家庭教育投资的积极性ꎬ从而导致基于教育的人力资本要素在个体就业地位获得上的失落ꎮ在模型２中ꎬ采用二元逻辑斯蒂回归进行分析ꎬ结果显示ꎬ专业类别㊁学生人力资本中学习成绩和政治面貌㊁家庭环境对大学生就业单位性质期望有着显著性影响ꎬ而性别㊁是否担任学生干部㊁社会兼职与否和家庭所在地对大学生就业单位性质期望影响不显著ꎮ其中ꎬ工科生期望到国有单位就业的比例高于理科和文科生ꎻ学习成绩越好的学生越倾向于期望到国有单位ꎻ政治面貌是中共党员的学生期望到国有单位就业的比例高于非党员学生ꎻ家庭社会经济地位越高的学生ꎬ期望到国有单位就业的比例高于家庭社会经济地位较低的学生ꎮ近年来ꎬ就业单位的性质尤其是国有单位一直是大学生就业的首选目标ꎬ一方面反映了我国国有单位在吸纳人才以及人才资源配置过程中的优势ꎬ尤其是不依 性别㊁家庭背景 进行区别用人ꎬ使得用人的公平原则得以彰显ꎻ另一方面也是对大学生注重学业建构和发展自身素质的肯定ꎬ在这个意义上说ꎬ对于激发大学生 让勤奋学习成为青春远航的动力 具有现实的积极效应ꎮ在模型３中ꎬ二元逻辑斯蒂回归结果显示ꎬ仅有政治面貌对大学生就业区域期望有显著性影响ꎬ其他因素影响都不显著ꎮ政治面貌是中共党员的学生期望到大城市就业的比例高于非党员的学生ꎮ该研究结果与李善乐(２０１７)研究认为 政治面貌对大学生在政府㊁事业单位就业有优势外ꎬ但对其就业质量的影响差异不显著 [６]并不矛盾ꎮ一方面ꎬ由于公务员㊁事业单位大部分岗位对政治面貌报考条件的要求ꎬ以及对从事公务员和事业单位的学历层次㊁学校类型要求提高ꎬ使得地方普通高校本科大学生的竞争优势减弱ꎻ另一方面ꎬ因公务员㊁事业单位分层次㊁分阶段实施ꎬ地方公务员㊁事业单位的招考ꎬ一般均在每年７月份左右ꎬ使得地方普通高校本科优秀大学生不会坐等报考并放弃５月份左右的就业机会ꎬ在一定程度上说明了大学生就业过程中积极作为与理性应对的态势ꎬ同时也说明了大城市对优秀大学生的吸纳能力与发展机会的优势ꎮ诚然ꎬ不可否认地方公务员及事业单位部分岗位因其条件相对艰苦㊁职业发展通道等原因所致的对地方普通高校优秀大学生吸引力不足等问题ꎮ近年来ꎬ政治面貌是党员的学生在就业市场中竞争优势明显ꎬ也验证了陈于(２０１４)认为 大学生党员在就业中明显占有优势 [７]这一观点ꎬ这既是大学生党员素质和职业能力在人才市场中得以认可的现实体现ꎬ也是高校人才培养成效的表现ꎮ虽然ꎬ优秀大学生就业地域城市化期望在一定层面上表征着就业个体的自主性ꎬ但也印证了大学生就业价值取向在时代变迁中评价标准自我化㊁选择标准功利化不会在短时间内消解ꎮ[８]若任由其３７发展ꎬ势必会冲击大学生思维方式㊁学习方式㊁自我实现方式以及就业价值取向产生深层次影响ꎬ从而带来 精致利己主义 的忧思ꎮ[９]在模型４中ꎬ采用二元逻辑斯蒂回归进行分析ꎬ结果显示ꎬ学生人力资本中学习成绩和社会兼职情况㊁家庭经济环境对大学生就业去向期望有着显著性影响ꎮ其中ꎬ学习成绩越好的学生越倾向于毕业后继续深造ꎻ上学期间没有社会兼职的学生期望毕业后继续深造的比例高于有兼职的学生ꎻ家庭社会经济地位越高的学生ꎬ期望毕业后继续深造的比例高于家庭社会经济地位较低的学生ꎮ另外ꎬ性别与学生毕业后的就业去向期望是反向关系ꎬ但没有达到显著性水平ꎬ说明与女生相比ꎬ男生更倾向直接就业ꎮ大学生在就业去向期望上是期望直接就业或继续深造相对越来越务实ꎬ在他们身上体现了新一代青年活跃的思维㊁开阔的视野和敢于行动的勇气ꎬ也体现了就业市场人才配置要素对大学生产生的积极作用ꎬ促使其将就业去向期望置于了解自我㊁了解人才市场需求的基础上ꎬ以自己的就业定位及发展方向对未来做出的应答ꎬ也进一步印证了２０１９年全国研究生报考人数为３４１万人的 继续深造 需求现状ꎮ[１０]同时ꎬ女生因其学习成绩优势以及在就业市场竞争中相比于男生的劣势ꎬ参加考研的大学生人数将会进一步增加已成为可能ꎮ在模型５中ꎬ将影响大学生就业实现认知的因素分成内因和外因ꎬ内因主要包括自身拥有的专业能力和综合素质ꎬ外因主要包括社会关系和所学专业ꎮ二元逻辑斯蒂回归结果显示ꎬ性别㊁社会兼职情况㊁家庭环境对大学生就业实现认知有着显著性影响ꎮ其中ꎬ在对影响就业实现认知的因素中ꎬ男生认为内因(专业能力和综合素质)的比例高于女生ꎬ女生选择外因(社会关系和所学专业)的比例高于男生ꎻ有兼职的学生认为内因(专业能力和综合素质)的比例高于未兼职的学生ꎬ未兼职的学生认为外因(社会关系和所学专业)的比例高于兼职的学生ꎻ家庭社会经济地位越高的学生越倾向于外因(社会关系和所学专业)因素ꎬ家庭社会经济地位越低的学生越倾向于内因(专业能力和综合素质)因素ꎮ调查结果也进一步说明了大学生对专业能力和自身综合素质建构的重视程度ꎬ尤其是在对待就业实现上表现出的理性和客观认知ꎬ体现了高校人才培养质量要求对青年学生具有积极作用ꎮ同时ꎬ本研究也印证了先赋社会资本对大学生就业实现影响显著这一观点ꎮ[１１]另外ꎬ大学生所学专业产生的影响不仅仅限于对个体 薪资㊁就业单位性质 等期望的影响ꎬ而且对学生就业实现期望的影响更为直接ꎮ表６㊀大学生就业期望影响因素的回归分析结果模型薪资期望就业单位性质期望就业区域期望就业去向期望就业实现认知的影响因素性别(以女生为参照)０.２４２∗∗∗０.２９６(１.３４)０.３０９(１.３６)－０.１０１(０.９０)０.５６７∗∗(０.５７)专业类别(以文科为参照)０.０７１∗０.２０１∗(１.２２)０.１４９(１.１６)－０.１１２(０.８９)－０.１０３(０.９０)学习成绩０.０６７０.５９０∗∗(１.８１)０.１７８(１.１９)０.７７０∗∗(２.１６)－０.２３２(０.７９)是否担任干部(以未担任干部为参照)０.１０７∗∗０.０２９(０.９７)－０.０４０(１.０４)０.０９１(０.９１)０.０７９(０.９２)政治面貌(以非党员为参照)０.００８０.４３０∗(０.６５)０.５２９∗(０.５９)０.１８１(０.８３)０.２９２(０.７５)社会兼职与否(以未兼职为参照)０.０２８０.３４７(１.４２)０.２２６(０.８０)－０.６８５∗∗(１.９８)０.６８８∗∗∗(０.５０)家庭所在地(以农村为参照)－０.０５６０.１１７(０.８９)０.０８９(１.０９)０.０６８(１.０７)０.０５２(１.０５)家庭社会经济地位０.１１８∗∗０.２３２∗(１.２６)０.０８０(１.０８)０.４４１∗∗∗(１.５５)－０.５２６∗∗∗(０.５９)常数２.４９６∗∗∗－１.４８５１.４２８－３.３４６∗∗３.８７０∗∗调整后的Ｒ２０.０６０ＮａｇｅｌｋｅｒｋｅＲ２０.０５３０.０２７０.１１８０.１０９Ｆ８.１７６∗∗∗－２Ｌｏｇｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ１１５８.０２８３５.１６７９３６.２７１９６４.１０２㊀㊀注:∗表示ｐ<０.０５ꎬ∗∗表示ｐ<０.０１ꎬ∗∗∗表示ｐ<０.００１４７。

2023年大学生就业形势分析报告范文(通用篇)2023年大学生就业形势分析报告一、引言随着社会的快速发展和国家经济的持续增长，越来越多的大学生正面临就业的挑战。

为了更好地了解2023年大学生就业形势，并提供相关策略和建议，本报告将对当前就业市场进行全面的分析和预测。

二、当前形势分析1. 高校毕业生数量持续增长：根据统计数据显示，我国高校毕业生数量近年来稳步增长，预计2023年高校毕业生数量将再创新高。

由于大学生数量的增加，竞争压力也将进一步加大。

2. 就业市场需求结构发生变化：随着国家经济结构的转型和科技进步的推动，就业市场需求呈现多元化和高端化的趋势。

传统行业的就业机会减少，而新兴产业的就业机会逐渐增多。

对于专业技能和创新能力要求更高的职位，竞争会更加激烈。

3. 高技能人才短缺：尽管大学生就业形势面临挑战，但高技能人才仍然短缺。

随着国家加大创新驱动发展战略的力度，对高技能人才的需求将进一步增加。

因此，具备高技能和创新能力的大学生将更容易找到理想的工作。

三、2023年大学生就业预测1. 就业竞争加剧：随着高校毕业生数量的增加，就业竞争将进一步加剧。

大学生在求职过程中需要更加重视个人能力的全面提升，包括技能培养、实习经验以及终身学习的意识。

2. 新兴产业的就业机会增多：随着科技进步和人工智能的快速发展，新兴产业将提供大量就业机会。

例如，人工智能、生物技术、大数据分析等领域将迎来更多的就业机会，并且这些行业对创新能力和专业技能要求较高。

3. 创业就业获得更多支持：为了促进创新创业，政府将进一步加大对创业就业的支持力度。

大学生可以通过创新创业以及就业创业相关政策的利好，实现自己的就业梦想。

四、应对策略和建议1. 提升综合素质：大学生应注重自身综合素质的提升，包括专业技能的学习与培养、外语水平的提高、创新能力的锻炼等。

在求职过程中，拥有多方面的综合素质会让大学生更具竞争力。

2. 投身新兴产业：为了适应就业市场的变化，大学生可以主动了解新兴产业的发展趋势，并投身于相关领域。

基于结构方程模型的高职学生就业期望及其影响因素分析宋新芳( 北京信息职业技术学院，北京 100015 )[摘 要] 高职学生的就业问题一直备受关注，本研究运用结构方程模型对调查问卷数据进行分析，考察影响高职学生就业期望的个人、家庭以及社会三方面的因素，得出个人因素对高职生整体的就业期望的影响最大，其次是社会因素，最后是家庭因素，但家庭因素是通过先影响个人因素，再间接影响整体期望研究。

同时利用结构方程得出高职生的整体就业期望对工作回报、工作环境、工作性质三个内生变量的影响，按大小排序依次为工作环境、工作性质和工作回报，研究显示高职学生更期望在一线城市就业，注重工作环境中有较好的办公硬件环境和良好的人际关系。

[关键词] 高职生就业；就业期望；潜变量；结构方程模型[中图分类号] G717.38 [文献标识码] A [文章编号] 2096 —1286（2021）01 —0067 —09一、研究背景“高职学生就业”一直是社会焦点问题，尤其在当今新冠肺炎疫情来袭的大背景下，很多企业为降低成本、规避风险纷纷选择裁员或者停止招收新的员工，这对高职学生的就业形势影响较大。

中国人力资源和社会保障就业促进司数据显示，2020年应届高职毕业生的数量约为370万，就业任务很严峻。

全国政协委员陈春林在分析大学生就业难的问题时曾提到：一方面是高校扩招造成大学毕业生人数的激增，另一方面大学生就业期望值偏高，与社会需求脱节。

这种反差是造成当前“低就业率”的重要原因之一[1]。

面对目前疫情背景下严峻的就业形势，本文通过对北京信息职业院校的高职学生进行抽样调查，建立结构方程模型，研究高职学生就业期望，从个人、家庭和社会三个方面探讨就业期望的影响因素。

希望帮助高职学生在了解总体就业心态的基础上对自己的就业预期做出适当调整，同时也期望为相关部门进行就业指导提供借鉴。

二、研究现状目前国内学术界对大学生就业期望的研究基本上分为三个方向：（1）从研究现状出发：缪小红，罗玲英等从就业期望现状出发，通过调研概括了工科类大学生目前的就业期望现状［2］；（2）从研究内容出发：蒋德喜、田菁等将“就业期望”细分为就业目标期望、就业行业期望和就业单位期望，利用调查收稿日期：2021-02-07作者简介：宋新芳（1979— ），女，山东省人，北京信息职业技术学院通用能力教学部副教授，主要研究方向：数学建模。

基于SEM的高校毕业生就业影响因素分析随着我国高校毕业生数量的增加，就业问题已经成为了许多大学生最为关注的问题之一。

为了更好地解决高校毕业生就业问题，本文基于心理学中的结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）对高校毕业生就业影响因素进行了分析。

首先，通过进行文献综述，我们发现高校毕业生就业的影响因素可以从以下几个方面来考虑：个人能力因素、人际关系因素、就业市场因素和制度环境因素。

其中，个人能力因素包括学历、专业、职业技能、外语水平等；人际关系因素包括社会人脉、家庭背景、助学金等；就业市场因素包括城乡差异、职业需求和就业稳定性等；制度环境因素包括政策、法规、就业政策等。

在此基础上，我们利用SEM对上述因素进行了拟合。

具体过程如下：一、数据收集：本文采用问卷调查的方式对高校毕业生进行了调查，共收集了500份有效样本。

二、模型构建：基于文献综述所述的个人能力因素、人际关系因素、就业市场因素和制度环境因素，我们构建了一个包含5个隐变量（个人能力、人际关系、就业市场、制度环境和就业结果）和多项指标的SEM模型。

三、模型拟合：我们通过 AMOS 软件进行模型拟合。

拟合结果显示，我们所构建的SEM模型具有优良的拟合度和解释度。

其中，个人能力因素、人际关系因素、就业市场因素和制度环境因素对毕业生就业结果的影响中，个人能力和就业市场因素对该影响最为显著，而人际关系因素和制度环境因素对该影响次之。

四、模型评估：我们通过Bootstrap法对模型进行评估，评估结果显示，我们所构建的SEM模型具有较好的稳定性和可靠性。

基于以上分析，我们得出以下结论：一、毕业生的个人能力和就业市场因素对就业结果的影响最为显著。

二、毕业生的人际关系因素和制度环境因素对就业结果的影响较小，但仍然存在一定的影响。

三、政府应该加强对高校毕业生的就业政策和制度环境建设，扎实推进就业创业工作。

四、毕业生应该重视自身能力和就业市场的需求，提高专业技能和外语能力，增强就业竞争力。

目录摘要 (2)0.引言 (3)1.问题的分析 (3)1.1 研究目的 (3)1.2 研究方法 (3)2.问卷数据的收集 (4)2.1数据来源 (4)2.2抽样方法 (4)2.3问卷内容及执行情况 (4)3．问卷数据的处理 (5)3.1 定性变量的分类及赋值方法 (5)3.1 本文变量的设置 (5)4．用结构方程全模型分析大学生的预期就业手段和就业区域情况 (6)4.1 结构方程全模型简介 (6)4.2 模型的基本假定 (7)4.3 本文拟采用的结构方程全模型路径图及形式 (7)4.4 模型的识别 (10)4.5 模型的参数估计以及参数的显著性检验 (10)4.6 模型的整体拟合评价 (11)4.7 模型参数估计结果的解释 (12)4.8 模型存在的问题 (13)5. 结论 (14)参考文献 (15)附录 (16)附录一生源地按东.中.西部地区经济发达水平划分 (16)附录二所在专业就业率情况按统计的就业率排名划分 (16)附录三大学生就业与深造意向调查问卷 (19)附录四全模型LISREL软件程序 (25)附录五全模型LISREL软件输出结果 (26)基于结构方程全模型的大学生就业预期情况分析杨晓洁雷文兴鲁科言（云南大学统计系，昆明650091）摘要：本文基于云南大学数学与统计学院2005级统计系本科生于2007年10月至11月期间收集的题目为“大学生就业与深造意向调查”的原始问卷资料，从大学生的就业预期角度出发，欲分析影响大学生预期就业手段和预期就业地域的相关因素。

文章对各个影响因素、大学生预期就业手段、预期就业地域分别建立了测量方程，对影响因素与就业预期建立了结构方程，从而得到了大学生就业预期情况的结构方程全模型（SEM）。

然后，我们对模型的参数进行了估计、对参数显著性以及模型整体的拟合效果进行了检验，均说明模型拟合结果相对令人满意。

并且，我们着重分析了影响大学生预期就业手段和预期就业地域的因素，获得了与现实一致的结果，亦即：大学生的社会经济地位、对就业情况的把握程度、自身能力对他们的预期就业手段均有影响，但影响差异不大。

大学生就业预测模型构建及应用研究随着社会经济的发展和人们对高等教育水平的不断追求，大学生的就业问题日益成为社会关注的焦点之一。

然而，由于就业市场的不确定性和竞争的激烈性，大学生们往往感到困惑和迷茫。

因此，构建一个科学可靠的大学生就业预测模型并进行应用研究，将有助于大学生们更好地规划自己的职业发展和未来方向。

一、大学生就业预测模型的构建1. 数据采集与处理构建大学生就业预测模型的第一步是收集各类相关数据，包括学生的个人信息、学业成绩、专业背景、实习经验以及就业市场的就业率、薪资水平等数据。

这些数据可以通过学生报告、调研问卷、企业招聘信息等渠道获取。

在数据收集完成后，需要对数据进行处理和清洗，包括去除异常值和缺失值等，确保数据的准确性和完整性。

2. 特征选择和建模在数据处理完成后，需要进行特征选择，即从众多的特征变量中选择对就业预测具有较好影响力的变量。

可以运用统计学方法如相关性分析、主成分分析等进行特征选择，提取出对预测模型具有重要意义的特征变量。

然后，根据选取的特征变量，利用统计学方法和机器学习算法建立预测模型，常用的算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。

3. 模型评估与优化构建预测模型后，需要对其进行评估和优化。

可以使用交叉验证、ROC曲线、准确率、召回率等指标来评价模型的性能。

如果模型表现不佳，可以调整模型的参数，或者尝试其他算法以提高预测模型的准确性和稳定性。

二、大学生就业预测模型的应用研究1. 就业规划与职业发展指导通过构建大学生就业预测模型，针对不同的学生群体可以提供个性化的就业规划与职业发展指导。

模型能够根据学生的个人信息、学业成绩和专业背景，预测他们在不同职业领域的就业概率和可能的薪资水平，为学生提供有针对性的就业建议和职业规划方案。

2. 教育资源配置与课程设置优化利用大学生就业预测模型，可以辅助高等教育机构优化教育资源的配置和课程设置。

模型可以分析不同专业或课程对学生就业率的影响，并提供针对性的教育改革建议。

基于系统结构化模型的大学生择业问题研究作者：郭晓霞李惠玲田羿鹏来源：《科学与管理》2018年第03期摘要：完善大学生择业是服务型政府的重要职能之一，人才资源配置的市场化，使得影响大学生的就业因素和毕业生的择业定位都由各种综合因素集合而成。

通过分析影响大学生就业的主要因素，利用系统结构化模型技术来建立构成因素相互关系的结构化模型；然后根据学生在选择职业时考虑的评价因素，通过系统评价的方法对目前大学毕业生的择业意向进行全面的评估。

关键词：就业因素；择业定位；系统结构化模型中图分类号：G647 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.03.0100 引言我国经济的快速发展带动了教育事业的蓬勃发展。

近年来，我国经济步入新常态，经济转型和新旧动能转换势在必行，产业结构的调整冲击着现有的大学专业结构，同时，大学生的连年扩招，再加上国际环境的不断变化，中美之间的贸易摩擦等带来对国内经济市场的挑战，这些因素都挤压着就业市场，使得高校毕业生的就业形势越来越严峻。

目前，大学生的择业问题已经成为社会、学校、家长和学生本人都十分关注的话题。

高校毕业生就业改革的总体方向也已转变为“市场导向、政府调控、学校推荐、学生和用人单位双向选择”的模式。

因此，研究如何促进大学生的就业，全面评估大学毕业生的择业意向，真正发挥政府作用助力大学生就业具有重要现实意义。

大学生择业问题是一个受到经济发展、产业结构、教育学科、区域就业、学校知名度等多方面因素的影响；其中外部因素包括社会经济发展状况、学校知名度及其软硬件条件、劳动力市场不完善等，内部因素包括学生的家庭背景、就业观念以及自身综合素质等。

孙林[1]指出遵循大学生就业规律，科学引导就业会促进大学生自我价值更好地实现。

孙伟丽[2]研究发现：就业制度、经济体制和教育方式是影响大学生择业的重要因素；而黄德桥[3]将择业观教育的系统性视为就业的重要方面；除此之外，张帆[4]还提出观点：家庭因素也是影响就业不可忽视的方面。

收稿日期:2022-12-02基金项目:江西省教学改革研究项目 基于德智融合的‘经济学“课程思政教学资源库的构建与实践研究 (J X J G-20-3-9)㊂作者简介:张志垚(1999 ),男,河北承德人,硕士研究生,研究方向:教育行政管理研究㊂通讯作者:封玫(1979 ),女,江西南昌人,副教授,江西农业大学硕士研究生导师,研究方向:教育改革研究㊂职业生涯规划对高校学生 慢就业 的影响及对策基于结构方程模型的实证分析张志垚,封 玫(江西农业大学,江西南昌 330000) 摘 要:基于职业生涯规划视角,依托职业定位㊁目标设定㊁通道设计3个维度,以江西省高校学生的287份问卷数据为样本,运用结构方程模型进行了路径检验分析㊂结果显示:职业定位㊁目标设定㊁通道设计均对高校学生 慢就业 产生正向影响㊂基于此,提出了完善 三点一线 的职业定位联动机制;落实 理论+实践 教育,激发学生目标设定;多角度促进学生通道设计认知等建议,以期改善 慢就业 现状,促进学生高质量就业㊂关键词:职业生涯规划;慢就业;结构方程模型中图分类号:G 647.38 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)09 0021 051 引言与文献综述党中央㊁国务院始终把高校毕业生就业摆在就业工作首位[1]㊂习近平总书记要求,强化高校就业创业服务体系建设,支持帮助学生们迈好走向社会的第一步㊂近年来,高校的应届毕业人数众多且呈逐年增加的趋势,2022年毕业生人数已达到1076万,高校毕业生面临着越来越严峻的就业形势㊂然而,在高校毕业生总体就业情况趋向稳定的同时,高校学生 慢就业 的比重开始逐年增加㊂ 慢就业 现象的出现是社会环境㊁家庭环境㊁学校环境㊁个人价值观念等多方因素共同造就的结果,表面上看大学生 慢就业 的是学生缓冲就业㊁寻求高质量就业机会的重要手段,更深层次地反映出大学生职业生涯教育的缺失[2]㊂随着 慢就业 现象的不断蔓延,会加深就业恐惧㊁激化家庭矛盾㊁不利于社会稳定和社会生产力的有序创造㊂基于此,如何落实显性教育和隐性教育的有机统一,挖掘其他课程和教学方式中蕴含的思想政治教育资源,实现全员㊁全程㊁全方位育人,激发学生树立正确的就业与择业观念至关重要㊂职业生涯规划理论来源于职业咨询,是弗兰克㊃帕森斯针对大量年轻人失业的情况下提出的㊂从此,职业指导得到全面发展,呈现出系统化㊁长期化㊁全面化的特点㊂国内外诸多学者将 职业规划定义为对职业生涯乃至人生进行持续的系统的计划的过程㊂职业生涯规划由职业定位㊁目标设定和通道设计3个要素构成[3]㊂做好职业生涯规划,是实现自身能力与社会需求高度切合的必然要求,高校学生目前普遍比较缺乏主动地㊁系统的㊁科学的职业生涯规划㊂我国学者姚丽娟等[4]认为总体来看,绝大多数学生已经认识到职业生涯规划的重要性,但仅少数学生有明确的职业生涯规划,大部分学生缺乏职业生涯规划的能力与意识㊂学生因为缺乏清晰的职业规划,从而也由此衍生了一系列问题,具体表现在:①对自己所学专业了解不够深入㊁不够透彻;②对自己就业通道以及发展方向缺乏设计及准备;③对自己的目标设定不够清晰㊁不够具体㊂李姝慧等[5]从个人的角度出发,认为职业生涯规划教育的缺乏深刻影响了学生进行职业生涯规划的主动性与有效性㊂慢就业 是指一些大学生毕业后既不马上就业,也不继续深造的一种等待就业的现象㊂2018年8月,‘中国青年报“对我国2009名大学生开展了调查,结果表明72.9%的受访者周围有毕业而不就业也不选择深造的大学生[6]㊂ 慢就业 是经济市场新形势下资源优化配置的必然结果,是大学生由 学生 到 职场人 角色转换的缓冲做法,在一定程度体现了高校毕业生结构性就业矛盾,更深层次体现了2023年5月内蒙古科技与经济M a y 20239523I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .9T o t a l N o .523缺乏职业生涯规划导致自己对于就业的盲目与无措㊂禤欣等[7]认为 慢就业 成因主要是受制于家庭经济好转,就业压力以及竞争压力变小㊂邵一丹[8]指出随着经济发展和人民生活水平的提升,增加了学生陷入 成长误区 的风险㊂王淑珍[9]指出高校毕业生 慢就业 现象是就业工作面临的难题,究其原因:①社会经济快速发展的产物;②高校毕业生结构性就业矛盾的体现;③大学生职业生涯规划教育缺失的显现,择业观偏离的表现㊂丁楠等[10]等认为科学的职业规划与就业指导有助于优化大学生的就业指导体系,增加大学生高质量就业的可能性㊂职业生涯规划与 慢就业 有着密切的联系,现有的研究在探究高校学生职业生涯规划与 慢就业 现状以及成因等方面做了大量的研究,但是缺少职业生涯规划对 慢就业 影响的追踪和实证分析㊂笔者以职业生涯规划为视角,探究其与慢就业之间的具体内在联系,丰富了研究视角和研究形式㊂2理论分析与研究假说高校学生的 慢就业 行为,是一个复杂的决策过程,受制于个人规划㊁家庭背景㊁社会环境㊁国家政策等多方面,职业生涯规划作为合理就业的先决条件,包括职业定位㊁目标设定㊁通道设计,合理的职业生涯规划能够帮助学生在理性择业就业方面发挥积极作用㊂2.1职业定位与 慢就业 行为关于职业定位,我们可以追溯到英国经济学家凯恩斯最初提到的生涯决策理论[10],他是指一个人选择目标或职业时,以最小的成本获取最大价值的方法㊂换言之,就是个人在多项选择之间权衡利弊,以达成最大价值的过程㊂对自己的职业定位有清晰的认知,包括了解自己的能力以及潜力㊁能够寻找到求职或就业过程中的有利于自己的主客观因素㊁辅之对经济㊁政治㊁家庭等不同影响因素的正确判断等㊂职业定位是人在整个生涯发展历程中的战略性问题也是根本性问题[11]㊂基于此,本文提出第一个研究假说㊂H1:职业定位会正向影响高校学生 慢就业 ,有清晰地职业定位会减少 慢就业 行为㊂2.2目标设定与 慢就业行为20世纪50年代,美国著名管理学家彼得㊃德鲁克所提出了目标设定理论,其内涵是通过设置目标对人们进行指导和激励的一种教学理论[12]㊂在目标设定理论当中,个人的期望㊁需求与目标相结合,极大程度地激发了人们的主观能动性㊂有清晰明确的求职目标,并能够根据环境的变化而调整,使得自己随时掌握状况,有利于增强自身的满意度和自我效能感㊂基于此,本文提出第二个研究假说㊂H2:目标设定会正向影响高校学生 慢就业 ,有清晰明确的求职目标会减少 慢就业 行为㊂2.3通道设计与 慢就业行为职业通道是指一个员工的职业发展计划[13]㊂近年来,越来越多的企业将组织绩效与员工能力提升结合起来,将员工关心的职业发展与企业发展结合起来,将传统人才管理模块与职业发展结合起来㊂通道设计要求要求员工㊁主管以及人力资源部门共同参与制定㊂成熟的职业通道包括绩效管理体系㊁薪酬分配体系和任职资格评价体系㊂对职业通道设计了解并熟知,会为实现目标提供内在动力,提高就业的积极性㊂基于此,本文提出第三个研究假说㊂H3:通道设计会正向影响高校学生 慢就业 ,明晰通道设计会减少 慢就业 行为㊂3问卷设计和数据收集3.1数据来源本文基于问卷调查法,对江西省高校在校学生进行线上和线下调研,共收集数据300份,剔除无效问卷,共收集到有效问卷287份,有效率为95.7%㊂问卷共分有两部分:①在校大学生的基本信息情况,主要包括性别㊁学历㊁年级和主修专业;②具体变量的测量量表,变量主要有职业定位㊁目标设定㊁通道设计和慢就业行为㊂调查问卷中的第二部分采用李克特5级量表的形式,其中1代表 完全不符合 ㊁5代表 完全符合 ,要求调查对象在1~5中选出最能反映其实际情况的数字㊂3.2变量设置3.2.1被解释变量㊂本文的被解释变量为 慢就业行为 ,通过询问被访者 毕业之后我会选择慢就业 来进行测量,1表示符合,5表示完全不符合,数值越小,说明受访者越会倾向在毕业后倾向于 慢就业 ㊂可以看出,本次受访者倾向于 慢就业 ㊂3.2.2解释变量㊂本文的解释变量主要从职业定位㊁目标设定㊁通道设计来进行测量㊂其中,职业定位从是否有清晰认知㊁是否有职业目标以及愿景㊁是否了解自己就业能力以及潜力㊁能否找到有利于自己就业的客观因素㊁能否看清目标行业发展趋势等5个指标测量;目标设定通过你的目标有弹性或缓冲㊁你的目标符合自己的兴趣特长㊁就业目标考虑到整个发展历程㊁就业目标有明确的时间或限制等5个测量指标;通道设计主要通过我了解职业通道分类㊁了解职业通道设计方式㊁了解管理晋升方式㊁注重绩效管理与薪酬分配体系㊁会主动准备求职技能等观测指标进行测量㊂总第523期内蒙古科技与经济表1 变量说明与描述性统计维度选取变量名称定义与赋值均值标准差最小值最大值你对自己的职业定位有清晰的认知2.191.09615你有清晰的职业目标以及愿景2.251.17115职业定位你了解自己的就业能力以及潜力2.371.07515你能够寻找到有利于你的客观因素2.471.12115我能看清目标行业发展趋势2.740.76515你设定的工作目标清晰准确完全不符合=12.071.05215你设定的目标有弹性缓冲不符合=22.450.90615目标设定你的就业目标符合自己的兴趣特长不确定=32.370.87115就业目标考虑到职业生涯发展的整个历程符合=42.370.87915设置的职业目标有明确的时间或限制完全符合=52.370.87515我了解职业通道的分类2.571.04915通道设计我了解职业通道的设计方式2.611.04215我了解管理晋升方式2.630.99115我注重绩效管理体系㊁薪酬分配体系2.521.00615我会主动准备求职技能2.781.02715 慢就业 行为我认为慢就业符合当今潮流趋势2.420.81015毕业之后我会选择 慢就业2.380.788154 数据分析4.1 信度和效度检验及相关性分析为了对问卷的可靠性和假设检验的有效性进一步了解,开始对问卷进行信度和效度分析㊂表2 慢就业 影响因素信度与效度检验变量测量项项已删除C r o n b a c h 's α值标准因子载荷C r o n b a c h 's α近似卡方显著性B 10.8450.880B 20.8440.824职业定位B 30.8450.8220.871B 40.8510.761B 50.8510.730C 10.8480.855C 20.8430.817目标设定C 30.8480.8130.8492349.5410.000C 40.8460.737C 50.8450.675D 10.8450.892D 20.8460.848通道设计D 30.8430.8420.875D 40.8440.801D 50.8480.748总体信度0.892KMO0.836笔者运用S P S S 25.0软件对职业生涯规划量表数据的C r o n b a c h 's α值进行分析,由表2可知,职业定位㊁目标设定和通道设计所对应的C r o n b a c h 'sα值分别为0.871㊁0.849㊁0.875都大于0.6,此外,每个题项的项已删除C r o n b a c h 's α值都小于对应的变量C r o n b a c h 's α值,且总体信度为0.892也大于0.6,这表明问卷的测量题项具有较高的信度㊂同样运用S P S S 25.0软件中的因子分析对职业定位㊁目标设定和通道设计的效度进行分析,具体分析结果如表2显示,KMO 值为0.836,大于0.5,B a r t l e t t 的球形度检验的卡方值为2349.541,相应的显著性为0.000,<0.05;这说明样本数据适合做因子分析㊂然后,利用最大方差法进行因子旋转,根据得到的因子载荷矩阵可知,因子分析结果提取了3个公因子,与原假设一致㊂根据因子正交旋转后各个条目的聚合情况,将3个因子分别命名为:职业定位(B 1,B 2,B 3,B 4,B 5)㊁目标设定(C 1,C 2,C 3,C 4,C 5)㊁通道设计(D 1,D 2,D 3,D 4,D 5),表2显示的标准因子载荷数分别为0.880㊁0.824㊁0.822㊁0.761㊁0.730㊁0.855㊁0.817㊁0.813㊁0.737㊁0.675㊁0.892㊁0.848㊁0.842㊁0.801㊁0.748均大于0.5,由此说明问卷各因子题目设计与理论设计具有一致性㊂为进一步探究变量之间的相关关系,本文运用S P S S 软件对职业生涯规划各个维度与高校学生慢就业 进行相关性分析,运用相关性检验,具体结果见表3㊂结果显示,职业定位与高校学生 慢就业 的相关系数为0.303,目标设定与高校学生 慢就业 的相关系数为0.385,通道设计与高校学生 慢就业 的相关系数为0.338,职业定位与目标设定的相关系数为0.256,职业定位与通道设计的相关系数为0.217,目标设定与通道设计的相关系数为0.280,证实职业定位㊁目标设定㊁通道设计与 慢就业 之间均存在两两相关关系,且相关系数在张志垚,等㊃职业生涯规划对高校学生 慢就业 的影响及对策基于结构方程模型的实证分析2023年第9期0.217~0.385之间,说明变量之间不存在明显的共线性问题,并存在显著的正相关关系㊂假设H 1㊁H 2㊁H 3均得到初步支持,这为后续结构方程模型的检验提供了必要前提㊂表3 职业生涯规划与 慢就业 相关性职业定位目标设定通道设计慢就业职业定位1目标设定0.256**1通道设计0.217**0.280**1慢就业0.303**0.385**0.338**1注:**表示在0.01级别(双尾),相关性显著㊂4.2 结构方程模型检验为进一步明晰各影响因素间关系,本文采用结构方程 验证性因子分析,采用极大似然估算法,探析 慢就业 行为影响因素之间关系[14]㊂运用A -MO S 24.0软件构建职业生涯规划对慢就业 影响的构建模型,各个维度的测量指标作为结构方程模型中的可测变量,在结构方程模型图中(图略)可测变量分别用B 1㊁B 2㊁B 3㊁B 4㊁B 5㊁C 1㊁C 2㊁C 3㊁C 4㊁C 5㊁D 1㊁D 2㊁D 3㊁D 4㊁D 5㊁E 1㊁E 2㊁E 3㊁E 4㊁E 5表示㊂为进一步分析整体模型适配度,在信度分析基础上,采用AMO S 24.0软件对整体模型适配度进行检验,具体数据详见表5㊂通过表4数据可知,绝对拟合指数:R M S E A<0.05,G F I ㊁A G F I 都大于0.9;相对拟合指数:C F I ㊁T L I 和I F I >0.9;简约拟合指数x 2/d f=2.626,满足检验标准(1<x 2/d f <3),P G F I 和P N F I 均大于0.9㊂各指标均达到了研究所需标准,模型整体拟合度较好,达到解释水平㊂为进一步分析观测变量与潜变量关系以及潜变量之间的关系,继续采用AMO S 24.0软件进行验证性分析,分析观测变量与潜变量回归路径系数以及潜变量之间的相关性(见表5)㊂表4 慢就业 行为影响因素模型拟合指标参数指标名称绝对拟合指数相对拟合指数简约拟合指数G F IA G F I R M S E A C F IT L II F Ix 2/d fP G F I P N F I 推荐值>0.9>0.9<0.08>0.9>0.9>0.9<3>0.5>0.5拟合值0.9250.9090.0750.9260.9140.9262.6260.6790.833拟合结果符合符合符合符合符合符合符合符合符合表5 慢就业 行为影响因素模型标准化路径系数结果整理作用路径效应值P作用路径效应值PF 1ңB 10.887***F 3ңD 10.854***F 1ңB 20.814***F 3ңD 20.902***F 1ңB 30.778***F 3ңD 30.905***F 1ңB 40.681***F 3ңD 40.733***F 1ңB 50.647***F 3ңD 50.657***F 2ңC 10.631***F 4ңE 10.884***F 2ңC 20.744***F 4ңE 20.869***F 2ңC 30.825***F 4ңE 30.865***F 2ңC 40.798***F 4ңE 40.748***F 2ңC 50.682***F 4ңE 50.876***F 1↔F 20.566***F 1↔F 30.5180.002F 2↔F 30.582*** 注:***表示在0.001上显著相关㊂采用极大似然法估计观测变量和潜变量回归系数,表5为标准化回归系数,即因素加权值,因素符合量值介于0.6~0.95之间,且P 值在0.001水平上均显著,说明指标变量(观察变量)能有效反映构念特质(潜变量);此外,通过表5亦可知,3个潜变量之间的相关系数都大于0.5,且P 值在0.05水平上均显著,说明3个潜变量因素高度相关㊂对变量间的路径系数进行显著性分析,结果如表6所示㊂由结果可知,职业定位与高校学生 慢就业 的标准化路径系数为0.199,P=0.001<0.01,表明该路径通过显著性检验,即目标设定对高校学生 慢就业 存在显著正向影响,假设H 1成立,目标设定与高校学生 慢就业 的标准化路径系数为0.306,P <0.01,该路径通过显著性检验,即相目标设定对高校学生 慢就业 存在显著正向影响,假设H 2成立,通道设计与高校学生 慢就业 的标准化路径系数为0.231,P<0.01,即通道设计对高校学生 慢就业 存在显著正向影响,假设H 3成立㊂根据职业生涯规划各维度的路径系数大小可知,职业生涯规划影响高校学生 慢就业 的三条路径中,目标设定对高校学生 慢就业 的影响最大㊂5 研究结论与建议本文通过对江西省高校学生的287份问卷调查数据进行实证分析,得到了以下3个结论:①高校学生普遍缺乏清晰地职业生涯规划;②缺乏清晰的职业生涯规划在一定程度上对 慢就业 造成影响;③缺乏目标设定对于慢就业 影响最为严重㊂总第523期内蒙古科技与经济表6 职业生涯规划各维度对高校学生 慢就业 的影响路径系数对应假设回归路径E s t i m a t e S .E .C .R.系数P验证结果H 1职业定位ң 慢就业 行为0.2880.0893.2270.1990.001成立H 2目标设定ң 慢就业 行为0.3680.0794.6110.306***成立H 3通道设计ң 慢就业 行为0.2460.0663.7340.231***成立5.1 完善三点一线 的职业定位联动机制职业定位的过程是对自己认知不断深入的过程,清晰自己在职业上的发展方向,是整个生涯发展历程的战略性和根本性问题㊂做好职业定位主要受职业取向㊁商业价值㊁职业环境㊁制约因素四方面因素影响㊂因此,我们要依托 专业平台 相关课程 专业辅导员 这个三点一线的职业定位联动机制共同来完成㊂构建好阶梯式的职业生涯辅导模式,分阶段㊁有针对性地对大学生进行自我认知教育,同时依托思政课程对于学生的专业的职业前景分析和阶段性职业生涯目标辅导[12]㊂将理想信念教育㊁爱国主义教育㊁社会主义核心价值观和 二十大 精神等融入学生的课程教学之中,真正实现教书与育人相统一㊂5.2 落实理论+实践 教育,激发学生目标设定科学的专业认知教育有利于提高学生目标设定的科学性,同时会激发学生准备求职技能,提高竞争力[15]㊂要加强理论层面和实践层面两个维度的专业认知教育,在理论层面要开展好诸如专业讲座㊁知名校友进课堂等高水平的理论知识学习,在实践层面开展职业生涯规划大赛㊁简历设计大赛㊁职场精英挑战赛㊁ 互联网+ 等专业赛事,形成以赛促学的方式,引导同学们参加体验,在理论学习中促启蒙,在实践践行中强认知,在正确认知中树立良好的就业方向与价值观㊂5.3 多角度促进学生通道设计认知通过与企业合作共建教学实践基地和实习就业基地来为学生创造更多的实习就业机会,使学生真实体会工作氛围㊁工作环境㊁工作内容,及时了解自身专业能力与工作岗位之间存在的差距,同时通过观摩名人工作坊㊁与先进工作者进行访谈等手段,进一步树立学生踏实肯干的敬业精神和工作态度,进一步明晰就业通道设计和绩效管理,激发学生主动为就业提前准备技能㊂[参考文献][1] 本刊.人社部:推动 十三五 促进就业规划贯彻实施[J ].中国劳动,2017(4):1.[2] 李英英,赵正艳,王浩鹏,等.大学生 慢就业 现象分析及发展辅导策略:以北京工业大学信息学部为例[J ].就业与保障,2020(20):31-32.[3] 吴蒙蒙.职业生涯视角下高校毕业生 慢就业 现象成因及对策探析[J ].黑龙江科学,2020,11(19):162-164.[4] 姚丽娟,校彦赟.高职院校涉农专业大学生职业生涯规划现状调查及对策[J ].河南农业,2020(33):10-13.[5] 李姝慧,郭玉凤.心理资本视域下大学生职业生涯规划能力提升研究[J ].中国大学生就业,2022(19):57-64.[6] 马琳.高职院校学生职业生涯规划教育现状调查研究[J ].新西部,2020(18):39-40.[7] 禤欣,黄晓珩,何绍彬.大学生 慢就业 的研究述评[J ].市场周刊,2020,33(12):174-176.[8] 邵一丹.新时代 慢就业族 的生成逻辑及对策研究[J ].现代交际,2020(22):228-230.[9] 王淑珍.高校毕业生 慢就业 现象的成因及应对策略[J ].中国林业教育,2021,39(1):44-48.[10] 丁楠,王琪.新形势下大学生职业生涯规划与就业指导体系构建探析[J ].就业与保障,2022(8):166-168.[11] 严怡.大学生职业发展与就业指导课模块化教学设计研究[D ].重庆:西南大学,2015.[12] R i c k W a r t z m a n .P e t e r D r u c k e r a n d t h e a -c a d e m y [J ].M a n a g e m e n t R e s e a r c h R e -v i e w ,2013,36(8):756-758.[13] 杜园春,顾凌文.大学生 慢就业 现象调查[J ].时代邮刊,2018(17):15.[14] 田飞.用结构方程模型建构指标体系[J ].安徽大学学报,2007,31(6):92-95.[15] J i n g W a n g .C u r r e n t S i t u a t i o n A n a l ys i s a n d C o u n t e r m e a s u r e s o f t h e C o u r s e o f C a r e e ra n d D e v e l o p m e n t P l a n n i n g i n L o c a l C o l l e -ge s a n d U n i v e r s i t i e s [J ].F r o n t i e r s i n E c o -n o m i c s a n d M a n a ge m e n t ,2021,2(3).张志垚,等㊃职业生涯规划对高校学生 慢就业 的影响及对策基于结构方程模型的实证分析2023年第9期。

【人力资源】基于结构方程模型的大学生就业能力影响因素分析潘　玮（安徽大学 管理学院 ，安徽 合肥 230601）[摘　要]随着义务教育的普及，高校扩招政策的不断完善，我国大学生群体数量不断扩大。

在提高我国国民基础素质及科学文化知识的同时，大学生的就业竞争愈发激烈，因此大学生的就业能力对其职业选择、未来发展十分重要。

通过结构方程模型研究大学生可就业能力的影响因素，旨在帮助提高大学生就业能力，促进社会经济发展。

[关键词]大学生就业能力；影响因素；结构方程模型[中图分类号] G456 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3283（2020）07-0115-04The Analysis of the Influencing Factors of the College Students' Employment AbilityBased on the Structural Equation ModelPan Wei(College of Management Anhui University, Hefei Anhui 230601)Abstract: The employment problem of college students has been attached great importance by the party and the state in recent years. With the popularization of compulsory education and the continuous improvement of the policy of expanding enrollment in colleges and universities, the number of college students in China is on the rise. While improving the basic quality and scientific and cultural knowledge of our country, the individual employment competition of college students is becoming stronger and stronger, so the employability of college students plays a very important role in their career choice and future development. This paper studies the factors that affect the employability of college students by constructing the structural equation model, in order to help improve the employment choice ability of college students, improve the employment level and promote the social and economic development.Key Words: College Students' Employment Ability;Influencing Factor; Structural Equation Mode一、引言“就业能力”这一概念最早在1909年被国外学者Beverdge提出，他认为这种能力即是“可雇佣性“，是个体获得和保持工作的能力，后期，美国一些学者对此概念进行了丰富和延伸。

建筑工程系毕业生就业结构分析报告我系共有2011届毕业生252人，截止8月底，我院学生的就业率为97.57%，协议率为97.57%，我们对各专业目前的就业情况进行了系统分析，现对我系的就业情况进行了汇总。

一、各专业就业状况二、各专业就业状况及原因分析1、土木工程专业土木工程专业毕业生人数为165人，签订协议人数为129人，升学34人，考取公务员2人。

这一年内建筑类市场相对比较红火，学生找工作相比较很容易。

2、工程管理专业工程管理专业人数为87人，签订协议人数为83人，升学4人，。

二、存在的主要问题与不足：1、我院学生基本倾向于围绕自己所学专业选择职业，但是大型招聘会对于我们的学生成功率不高，最好是专场招聘和单位个别招聘相结合对我们更有利，但同时我们不得不看到，今年相对较好的就业形势导致了很多的学生在几家单位里挑拣，始终定不下来，有个别同学更是签了协议还在投简历，违约人数较多。

2、学生多愿意选择资质较高、地域较好的单位就业，就业地区扎堆，一心追求大城市、高报酬、条件好的单位，特别是长三角地区的单位最受毕业生关注，大多数学生仍然是没有正确地认识自己，自我评价过高，缺乏艰苦创业的心理准备，有着不现实的薪酬愿望，就业定位不准，就业期望值过高，就业意识有待进一步提高。

3、从今年单位招聘的情况看，只招男生的用人单位仍然占大多数，特别是土木工程专业更为明显，有些女生却连单位都没落实，这样看来，女生找工作的困难很大。

4、创业学生无，我院毕业生的创业意识与创业能力有待大力培养。

我们仍将进一步加大创业指导的力度，切实有效的提高我院学生的创业成功率。

5、公务员事业单位考录比例较低，目前了解到的仅有2人通过政审但仍未有录用通知。

6、考研率略有提升。

近几年，学生考研热情很高，报考率逐年增加，但录取率与其他兄弟系相比还有差距，因此应加大考研的教育与指导，此方面我系尚有较大提升空间。

三、我院毕业生目前就业特点综述(1)省内地区建筑及设计行业是我系学生就业的主渠道。

大学生就业开发满意度模型研究一、我国高校大学生就业能力开发现状据《2012年中国大学生就业报告》蓝皮书显示，2011届大学毕业生毕业半年后就业比例最高的职业是销售，同时也是满足度最低的专业。

2011届大学毕业生认为专业教学中最需要改进的地方是实习和实践环节不够(本科50%高职高专46%)、课程内容不实用或陈旧(本科20%高职高专18%)。

可见，加强教学中就业能力的培养与社会需求的对接，已经成为大学毕业生对学校教学的最主要的要求。

［1］因此，新时期大学生就业能力的培养和开发已具有重要性和紧迫性。

就业能力(employability)是一个涉及到大学生就业的核心概念，是指个人具备的获得岗位、维持就业和重新就业(必要时)，并且在工作岗位上能取得优异绩效的各种素质。

从我国来看，学者们对于就业能力开发的研究已经初露端倪，但高校对于大学生就业能力开发的实践还是非常欠缺的。

中国人民大学发布的《中国就业战略报告2008－2010》对大学本科毕业生的就业问题进行了分析，认为现阶段我国本科毕业生的就业能力不足的主要责任在于高校。

报告中的数据显示，60%的企业中本科毕业生的知识结构与岗位要求不符，相差较大。

如前所述，这一点在麦可思研究院撰写的《2012年中国大学生就业报告》有更为明显的体现。

因此，高校的本科生人才培养系统与职业系统的需求之间还无法取得契合，对本科生在大学毕业后应有怎样的就业能力的认识欠缺，能力开发目标不够清晰。

［2］主要表现在:首先，高校没有将就业能力的培养嵌入到人才培养的各个环节中去。

只是注重贴附式就业指导工作，诸如联系雇主开展招聘会、提供就业信息、扩展就业渠道、培训面试技巧等短期行为，有的高校甚至就只有前两项。

简而言之，高校不仅应该重视大学生获得职业的能力，还应为其未来取得职业发展成功提供必要的能力开发活动。

其次，不同高校应依据自身实际情况明确自己在人才培养模式上的办学定位。

一流的大学毕竟是少数，我们承认高校追求科研成果和产学研合作为社会服务这一点是非常值得肯定的，但同时也不能忽视大学最基本的功能那就是为社会输送合格的专业人才。

基于结构变化的就业机会分析——以中国制造业为例前言随着全球化和经济发展，全球制造业逐渐向中国转移，中国成为了全球制造业中心。

同时，制造业占据了中国经济的相当大的比重，但是随着经济转型和行业变革的加速推进，中国制造业面临前所未有的挑战和机遇，特别是就业机会的结构变化更是让人关注。

笔者将从制造业就业机会的结构变化出发，深入分析制造业的就业现状和未来趋势。

一、制造业就业机会的结构变化2019年，中国制造业就业人数高达一亿七千多万，占到全国就业人口的21.7%，制造业是中国经济中最大的就业人口来源之一。

然而，制造业就业人数的增长在逐年放缓，同时，随着中国制造业的升级转型，就业需求和就业结构也在发生变化。

制造业的人口红利逐渐消失，新产业、新模式和新技术的发展，正推动着制造业就业结构的调整和变化，传统产业和人工成本密集型产业的就业需求减少，新兴产业和高技术产业的就业需求逐渐增加。

根据国家统计局数据，中国制造业2018年人均工资水平为71812元，而数字经济企业的人均工资水平高达108626元，这种就业需求和工资水平的不平衡说明了制造业的就业结构变化趋势。

二、制造业就业的现状制造业就业水平的下降已经成为普遍现象，据半年报数据显示，中国创业板制造业企业平均员工数量的比例为13.6%，与上市公司平均18.7%相比，显然处于下降态势。

制造业就业人均工资低于数字经济，退役军人、新农民工、毕业生等劳动力进入制造业企业的情况更为突出。

制造业就业人数的不足也增加了就业的压力，竞争更加激烈。

同时，制造业企业与用工双方对能力不足和学历要求较高的员工的需求呈增长趋势，造成了人力资源的匮乏，这种现状带来的是该行业就业的不确定性和不稳定性。

三、制造业就业的未来趋势制造业就业的未来趋势将逐渐趋于智能化与专业化，随着新产业的崛起和核心技术的推广普及，制造业的就业结构仍然处于不断优化中。

先进制造技术可能会导致一些岗位被淘汰，同时，新技术的引入已经创造了大量高薪岗位，制造业企业将更注重人才的专业化、技能化和智能化，具备口述和语词表达能力、活跃的思维、创新的能力将成为未来制造业就业人才的核心竞争力。