高职院校毕业生就业质量影响因素实证研究

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1、高职院校毕业生就业质量影响因素实证研究  【摘要】本文基于Logistic回归模型对高职院校毕业生就业质量的影响因素进行了量化分析,确定了显著影响毕业生就业质量的因素。基于就业质量影响因素模型的分析结果,本文提出了提高就业质量的对策建议。  【关键词】高职院校毕业生就业质量影响因素实证研究  1引言  从1980年初建立职业大学至今,我国高职教育已经走过了30多年的发展历程。在1999年召开的全国教育工作会议上,中央提出“大力发展高等职业教育”的工作要求,我国高职教育进入了蓬勃发展的历史新阶段,目前我国高职教育已经占据了普通高等教育的半壁江山。但是,伴随着我

2、国高职教育规模的不断扩大,我国却依然处于高素质技能型人才紧缺的状态,虽然高职院校毕业生数量持续迅速增加,但高职院校毕业生“就业难”6的现象却十分显著,再加之高职院校毕业生与其他高等院校毕业生之间愈演愈烈的就业竞争形势,高职院校毕业生的就业问题亟待解决。为此,教育学界进行了众多关于就业影响因素方面的研究探讨,提出了相应的就业对策,但在这些研究中,众多学者的研究重点主要集中在大学生的专业素质方面,就大学生的组织管理与社会能力和非专业技能特长对就业质量影响的量化研究较少。此外,已有就业质量的客观性度量指标主要为物质方面的获得情况,例如个人薪酬,却忽略了个人在精神方

3、面所获得的奖励,例如工作期间所获得的荣誉称号或奖励和取得的职务或技术职称,而精神方面所获得的奖励更能够对个人的工作动力与工作热情产生积极作用,从而影响就业质量的高低。因此,本文拟在就业质量的客观性度量指标中增加精神方面所获得的奖励,在就业影响因素中拟增加大学生的组织管理与社会能力和非专业技能特长。以陕西交通职业技术学院2008届至2012届毕业生作为调查对象,进行随机抽样调查,建立Logistic回归模型对就业质量影响因素的程度进行量化研究,并基于此模型的分析结果提出相关就业对策的建议。  2就业质量影响因素的确定6  已有研究表明大学生就业的影响因素较多,

4、主要包括学习成绩、考取各类证书、家庭情况等方面。在众多影响因素中,大学生的专业素质是众多学者的研究重点,但是,只有良好的专业知识和技能并不能保证高质量的就业,大学生的组织管理能力与非专业技能特长对就业质量有着重要影响。然而,已有研究结果中对于大学生组织管理能力与非专业技能特长对就业质量的影响程度缺乏量化研究,为此,本文在归纳已有影响因素的基础上,增加学生干部履历情况、校园文体活动获奖情况与科技/技能竞赛获奖情况这三个影响因素,以反映大学生的组织管理能力与非专业技能特长。本文将影响就业质量的因素分为四大类,即专业学习情况(平均学习成绩、是否取得英语等级证书、是

5、否取得计算机等级证书、是否取得专业技能或职业资格证书)、家庭情况(家庭是否农村或城镇、家庭收入、父亲职业、母亲职业)、组织管理与社会能力(是否获得优秀学生干部称号、是否参加社会实践)和非专业技能特长(是否获得校园文体活动类奖项、是否获得科技/各类技能竞赛类奖项),并将其作为Logistic回归模型的解释变量。  3就业质量的度量  在大学生就业质量的基本概念上,国内学者已形成比较一致的意见,认为大学生就业质量是指大学生在整个就业过程中与生产资料结合并获得收入和发展的具体状况之优劣程度的综合反映,是一个主客观相结合的综合性判断。在客观性的度量指标中,除了个人薪

6、酬等物质方面,还有一些精神方面所获得的奖励,这些精神方面所获得的奖励更能够对个人的工作动力与工作热情产生积极作用,从而影响就业质量的高低。为此,本文根据数据的可获得性与可操作性,在已有的客观性度量指标的基础上,提出增加职务或技术职称、工作期间所获的荣誉称号或奖励,以更全面的反映就业质量的高低。基于此,本文选取毕业生的年薪、职务或技术职称、工作期间所获的荣誉称号或奖励、职业发展空间、对工作的满意程度五个方面作为评价就业质量的指标。其中客观性指标为年薪、职务或技术职称等级、工作期间所获的荣誉称号或奖励,主观性指标为职业发展空间、对工作的满意程度。  本文将上述度

7、量就业质量的五个指标(年薪、职务或技术职称、工作期间所获的荣誉称号或奖励、职业发展空间、对工作的满意程度)分别作为Logistic回归模型的因变量,将专业学习情况、家庭情况、组织管理与社会能力与非专业技能特长作为模型的自变量,对就业质量的影响因素进行量化研究。  4Logistic回归模型的结果分析与对策建议6  本文应用社科统计软件SPSS19.0对Logistic回归模型进行参数标定,得到专业学习情况、家庭情况、组织管理与社会能力与非专业技能特长对毕业生就业的年薪水平、职务或技术职称、工作期间所获荣誉称号或奖励、职业发展空间与对工作的满意程度的影响程度的

8、参数估计值与显著性检验结果。拟合优度值分别为0.66

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