《从求职和起薪看高校毕业生的就业竞争力———基于调查数据的实证分析》由会员分享,可在线阅读,更多相关《从求职和起薪看高校毕业生的就业竞争力———基于调查数据的实证分析(18页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。
1、1从求职和起薪看高校毕业生的就业竞争力基于调查数据的实证分析岳昌君、文东茅、丁小浩(北京大学教育经济研究所,100871)作者信息:岳昌君(1966-):男,经济学博士,北京大学教育经济研究所副教授文东茅(1968-):男,教育学博士,北京大学教育经济研究所副教授丁小浩(1959-):女,教育学博士,北京大学教育经济研究所教授,博士生导师联系电话:(010)62753935(O ) ;13681003679;电子邮件:。通信地址:100871,北京大学教育经济研究所注:本文是闵维方主持的国家“十五”重点课题“高等教育规模扩展与劳动力市场”的研究成果之一。2从求职和起薪看高校毕业生的就业竞争力基
2、于调查数据的实证分析摘要:基于对全国高校毕业生就业状况的大规模抽样调查数据,采用回归分析和统计分析的方法,本文从求职结果和起薪水平两个角度对我国目前高校毕业生就业市场上的竞争特点进行了实证研究,找出影响高校毕业生求职成功与否和起薪水平的因素。实证结果表明:内因是决定高校毕业生就业竞争力的关键因素;个人付出的求职成本对求职结果没有显著影响,但是有利于提高起薪水平;学校提供的求职信息对求职结果和起薪水平都有显著的影响。关键词:就业;起薪;高等教育;竞争一、引 言近年来,随着高校毕业生就业制度的改革和高等教育规模的迅速扩大,高校毕业生就业难的问题也日益突出。据教育部统计,2001 年全国共有普通高校
3、毕业生 115 万,6 月的初次就业率为 70%。2002 年全国共有普通高校毕业生 145 万,6 月的初次就业率为 64.7%,比上年下降了约 5 个百分点。到 2002 年底,就业率上升到 80%(莫荣、刘军,2003) 。2003 年是高校扩招后本科学生毕业的第一年,高校毕业生总数达到 212 万人,比上一年净增 67 万人,增幅达 46%。2003 年 6 月的初次就业率为 50,比上年又下降了近 15 个百分点(张妙弟、江小明,2004) 。到 2003 年 9 月初,全国高校毕业生就业率达到 70%,但是仍有大约 30%的毕业生没有找到工作。而 2004 年有高校毕业生 280
4、万人,比 2003 年又净增 68 万,增幅达 32%,加上过去数年未能就业的一部分毕业生沉淀到下一年竞争就业岗位,2004 年全国实际需要就业的普通高校毕业生有可能突破 300 万人,毕业生就业工作压力进一步加大(周济,2003) 。数以十万计的高校毕业生在离校时不能落实工作,面对这样一个严峻的现实,社会各界给予了极大的关注,许多学者对为什么大学生难就业的问题进行了多方面、多角度的探讨。这些文献主要从以下四个方面进行了分析:一是从经济发展水平、速度以及产业结构状况角度考虑就业问题。例如,岳昌君和丁小浩(2003,2004)计算了 20 世纪 90 年代我国经济增长的一般就业弹性和高校毕业生就
5、业弹性,发现经济增长对高校毕业生的吸纳能3力并不大,而产业结构调整对高校毕业生的吸纳作用相对而言更明显。二是从现有体制对就业的影响进行分析。例如,赖德胜(2001)从劳动力市场分割角度分析,认为现行的户口制度等体制性障碍不利于大学生流动,是造成大学生就业率不高的主要原因之一。三是从高等教育本身的问题入手,认为高等教育的专业结构和教育质量等教育产出与社会需求不一致(莫荣、刘军,2003) 。四是从大学生的就业观念进行分析,认为大学生不愿意去中西部地区、制造业部门和农业部门、中小企业和民营企业工作是造成大学生“无业可就与有业不就”矛盾现象并存的主要原因。无论出于什么原因,在未来的若干年内,高校毕业
6、生就业难的问题无疑将持续存在,高校毕业生就业市场上的竞争将越来越激烈。为谋得一份工作,一些高校毕业生甚至盲目投入高额的求职费用,一个新名词在社会上开始流传就业经济 。那么,在竞争日趋激烈的就业市场上,什么样的高校毕业生更加具有竞争力、更容易找到工作,并得到较高的起薪?迄今为止,虽然国内讨论高校毕业生就业问题的文献已经数不胜数,但是对此问题进行全国范围内大规模地调查并进行深入实证分析的研究尚不多见。2003 年 6 月,北京大学“高等教育规模扩展与劳动力市场”课题组对全国高校毕业生的就业状况进行了大规模地调查。本文正是利用此次调查数据,通过回归分析和统计分析的方法,对我国目前高校毕业生就业市场上
7、的竞争特点进行实证研究。将从求职结果和起薪水平两个角度进行分析,找出影响高校毕业生求职成功与否和起薪水平的因素,并特别关注求职费用对求职结果和起薪水平的影响。本文分为五个部分:第一节为引言;第二节是对样本的统计描述;第三、四节分别对求职影响因素和起薪影响因素进行计量回归分析;第五节是对高校毕业生就业竞争力的评价;最后一节是对大学生、高等院校和政府部门有关就业问题的政策性建议。二、对样本的统计描述按原定研究设计,本次调查采用分层整群抽样法,在东、中、西部分别选取 3 个省市,每个省市选择 6 所高校,其中重点高校、一般本科院校、专科及高职院校各 2 所,每所高校根据毕业生学科和学历层次按一定比例
8、发放大约 600 份问卷。实际参与调查的省市及高校数为:北京 5 所、山东 6 所、广东 6 所、湖南 6 所、陕西 4 所、云南 17 所、广西 1 所,合计为 7 个省市 45 所高校。调查共回收有效问卷 18722 份,其中除广西(507 份)和云南(5734 份)外,其他省市均在 20003100 份之间。在有效样本中,专科和高职毕业生占439.3,本科、硕士、博士毕业生分别占 57.0、3.0和 0.6;男、女比例分别为57.9和 42.1。为更具体、准确地反映毕业生毕业时的状况,本次调查将毕业生被调查时的状况分为9 类,每一类毕业生所占的比例如下:(1)已经签约:31.9;(2)已
9、确定单位,等待签约:8.8;(3)准备从事自由职业或自主创业:4.0;(4)等待接受单位的最后答复:5.6;(5)尚未找到接收单位:27.3;(6)虽有愿意接受的单位,但自己不想去:2.9;(7)准备升学或出国:15.1;(8)申请不就业:1.7;(9)其他:2.7。本文在分析影响高校毕业生就业的因素时,将第(1)和(2)种情况的毕业生作为已经找到工作单位的毕业生,将第(5)种情况作为找了但是尚未找到工作单位的毕业生。则6 月份的初次就业率平均为 40.8%。按不同学历分组,则毕业生的初次就业率为:专科为 19.8%,本科为 53.6%,硕士为60.4%,博士为 59.3%。按不同学校类型分组
10、,则毕业生的初次就业率为:“211 工程”重点大学为 49.7%,普通本科院校为 53.7%,专科和职高学校为 20.2%。按不同学校性质分组,则毕业生的初次就业率为:公办高校为 43.2%,国有民办二级学院为 10.7%,民办高校为10.5%。按不同学科门类分组,则毕业生的初次就业率由高到低分别为:工学为 52.4%,历史学为 48.1%,哲学为 47.9%,管理学为 43.4%,医学为 42.4%,经济学为 40.8%,农学为37.0%,法学为 33.1%,理学为 29.8%,文学为 28.7%,教育学为 18.4%。按不同学校类型分组,则毕业生的初次就业率为:男性为 44.9%,女性为
11、34.9%。按不同省份分组,则毕业生的初次就业率由高到低分别为:陕西为 59.9%,山东为 55.9%,湖南为 49.4%,广东为 43.9%,广西为 43.8%,北京为 38.9%,云南为 18.1% 。三、求职影响因素的计量回归分析(一)对回归方程和变量的说明对样本中的毕业生而言,一部分学生找到了工作,而也有一部分学生找了却没有找到。是什么因素决定学生找寻工作的成功与否?根据问卷调查表的问题设计,本文将可能影响高校毕业生求职结果的因素分为以下五大类:第一类是学生的基本情况:包括(1)学历层次。分为专科、本科,和研究生等三种;(2)学校声望。分为 211 重点大学、普通本科院校,和其他院校等
12、三种;(3)专业类别。分为哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、和管理学5等十一种;(4)性别。第二类是学生的学业情况:包括(1)学习成绩。分为排名前 25%名、25%-50%名,和后 50%名等三种;(2)是否获得过奖学金;(3)是否获得英语四级或六级考试证书。(4)是否获得过其他(非英语)技术证书;(5)是否是党员;(6)是否做过学生干部;(7)是否是辅修生或双学位学生;(8)是否有工作或实习经历。第三类是学生的求职情况:包括(1)求职费用;(2)求职次数;(3)学校提供的就业信息是否充足;(4)是否参加过学校的就业指导课和讲座。第四类是学生的家庭情况:包括(1
13、)家庭所在地。分为城市、县镇、农村等三种;(2)父亲受教育年限;(3)母亲受教育年限;(4)父亲的工作状况。分为行政管理人员(处级或县乡科级以上干部) 、各类经理人员、机关企业事业单位办事人员、专业技术人员、个体工商人员、商业服务人员、私营企业主、产业工人、离退休(无业、失业、半失业) ,以及农(林、牧、渔)民等十种。第五类是学校的基本情况:(1)学校所在地。分为直辖市(北京市) 、东部(广东省和山东省) 、中部(湖南省)和西部(陕西省、广西省和云南省)等四种;(2)学校性质。分为公办高校和其他高校等两种。由于被解释变量 Y 的含义为是否找到了工作,是二分变量:1 为是;0 为否。解释变量中绝
14、大多数也是分类变量。因此,不能用普通线性回归模型进行回归分析,本文将采用逻辑斯特(logistic)回归方法进行计量回归检验。回归方程的形式为:Logit(P) = lnP/(1-P) = + j j + (1)其中 P 表示找到工作的概率,P/(1-P)是找到工作的概率与未找到工作的概率之比,定义为找寻工作的机会比率。解释变量 Xj的含义为找到工作与否的影响因素。各个系数 j表示解释变量对找寻工作的影响,其取值等于机会比率的变化率,正的系数表示该解释变量有利于找到工作,并且系数越大表示找到工作的概率就越大(同一解释变量的不同取值之间的比较) 。表示随机扰动项。对于分类解释变量,我们采用的是虚
15、拟变量的方式。例如,对于学历层次变量,分为大专、本科、和研究生三个层次,以大专为基准变量(Benchmark Variable) ,即,在回归方程中引入两个虚拟变量 DB和 DY,分别表示为本科生和研究生。如果观测值为本科生,则 DB取值为 1;否则 DB取值为 0。如果观测值为研究生,则 DY取值为 1;否则 DY取值为 0。无论是本科生还是研究生,都是和大专生进行对比。6其他的基准变量分别为:学校类型的基准变量是“大专和职高学校” ;学科门类的基准变量是“理学” ;性别的基准变量是“女性” ;学习成绩的基准变量是“班级排名后 50%”;是否获得过奖学金的基准变量是“没有获得过奖学金” ;是
16、否获得英语四六级考试证书的基准变量是“没有获得英语四六级考试证书” ;是否获得过其他(非英语)技术证书的基准变量是“没有获得过其他(非英语)技术证书” ;是否是党员的基准变量是“不是党员” ;是否做过学生干部的基准变量是“没有做过学生干部” ;是否是辅修生或双学位学生的基准变量是“不是辅修生或双学位学生” ;是否有工作或实习经历的基准变量是“没有工作或实习经历”;求职信息是否充足的基准变量是“不充足” ;是否参加过学校的就业指导课和讲座的基准变量是“没有参加过” ;家庭所在地的基准变量是“农村” ;父亲的工作状况的基准变量是“各类经理人员” ;学校所在地的基准变量是“西部” ;学校性质的基准变量是“非公办高校” 。本文在进行逻辑斯特回归时分别使用了 Forward 方式和 Enter 方式,回归结果见表 1第 2、3 列。为了检验和比较回归结果的稳定性,我们将问卷中“准备从事自由职业或自主创业” 、“准备升学或出国” 、 “