基于主成分分析对大学生就业力构成的研究*

黄 玲，杨鹏辉



基于主成分分析对大学生就业力构成的研究*

黄 玲，杨鹏辉

（安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233030）

摘 要：随着大学毕业生规模逐年暴增，大学生就业形势也愈发严重，一方面高校毕业生面临着日益严重的结构性失业问题，另一方面用人单位感到“求贤若渴”找不到合适的人才，高校作为人才输出地其培养的大学生与社会需求不符，大学生就业问题日益严重。大学生就业力是一项综合能力，本文通过构建大学生就业力构成体系，面向大学生与用人单位设计出调查问卷，研究用人单位和大学生对“工作态度与合作能力”、“生涯规划管理与学习进取能力”、“专业技能运用能力”的认可度，使用主成分分析方法，从大学生和用人单位两个角度综合评价了构成大学就业力的各因素的重要性。通过象限图分析法，对比用人单位和大学生对重要性的认知差异，为大学生和高校在提高大学生就业竞争力方面提供合理的建议。

关键词：就业力构成；结构性失业；重要性；主成分分析；SPSS

0 引言

继2013、2014年“史上最难就业年”和“更难就业年”之后，2015年高校毕业生高达749万人，比2014年再增加22万人，这一年大学生就业难这一形势并未缓和，随着大学毕业生规模逐年暴增，大学生就业形势也愈发严重。当大学生们“怀才不遇”的同时，用人单位也感到“求贤若渴”找不到合适的人才［1］。“就业难”与“用工荒”现象并存，折射出中国在谋求经济转型过程中正经历结构性失业问题。结构性失业是劳动力供给结构与劳动力需求结构不一致而造成的失业，当前大学生的结构性失业突出表现为就业能力不足［2］。如何在毕业生和企业之间建立对等的“供需”关系，中国高校如何与社会对接，培养输送“适销对路”的毕业生是解决大学生结构性失业的关键所在。

本文基于用人单位与安徽省内大学生对大学生就业力构成认知的调查数据，研究用人单位和大学生对构成就业力的各因素的重视程度的差异，从而确定“适销对路”的就业力的构成。

1 调查与数据

1.1 问卷设计

国内大量文献讨论了大学生就业的构成因素。李颖等（2005）认为大学生就业能力结构的三个维度为：内在素质，包括诚实正直、吃苦耐劳、敬业精神、责任感、主动性、责任心六个要素；处理工作能力，包括分析判断能力、善于思考、解决问题能力、独立工作能力、适应能力、应变能力、学习能力、团队协作意识八个要素；社交领导能力，包括表达能力、领导能力、社会活动能力、组织协调能力、人际交往能力、创业精神六个要素［3］。钟一彪（2006）通过对500多家用人单位反馈的实证数据分析，从统计结果来看，用人单位招聘毕业生时最看重的因素为专业基础知识，而正确的工作态度、责任心等也受到了用人单位的重视［4］。此外，团队合作精神、毕业学校的名气也将是用人单位考虑的重要因素，王静波（2003）通过社会和大学生对就业所需能力认知差异的比较得出结论：用人单位重视的6种能力素质是责任感、诚实正直、敬业精神、团队合作能力、主动性、吃苦耐劳、上进心。大学生最重视的6种能力素质为责任感、解决问题能力、敬业精神、团队合作能力、上进心、创业精神［5］。

在整理各学者对“就业力构成”认知的基础上，我们对大四毕业生和校园招聘会上的用人单位进行了访谈，实地了解他们认为构成大学生就业力的因素应该有哪些。我们设计出面向大学生和用人单位的“大学生就业力构成”调查问卷，问卷包括：工作态度与合作能力、生涯规划管理与学习进取能力、专业技能运用能力三大方面，其中每个方面均有具体的指标，我们将其整理如表1所示：

1.2 样本分布

利用校园招聘会的契机调查了安徽省内五所高校的大四毕业生与招聘会上的用人单位，其中针对每所高校毕业生和该校招聘会上用人单位负责人分别发放150张问卷，收回学生问卷521份，用人单位问卷531份。

表1 大学生就业力构成体系Tab.1 System of College Students'employment ability

1.3 数据来源

我们利用SPSS21软件对调查问卷进行录入，数据包括学生数据和用人单位两部分，分别来自521位学生样本与531个用人单位样本对构成大学生就业力因素的重视程度的评分，分值设定在1 -10分，分数越高表示该因素越重要。

2 两大主体对就业力构成认知的研究

2.1 研究思路

在研究大学毕业生和用人单位对构成就业力的各因素重要性认知的过程中，由于各主体立场与需求不同，造成对就业力的理解也不尽相同。对于指标体系的结构比较模糊的情况下，我们采用主成分分析法确定各个因素的权重，从而确定在构成就业力的众多因素中，哪些是最重要的，哪些成为影响大学生顺利就业的关键。

2.2 主成分分析原理

我们在利用主成分进行综合评价时，要充分利用原始变量提供的信息，将其进行综合。将主成分的权数根据他们的方差贡献率来确定，因为方差贡献率反映了各个主成分的信息含量的多少。

设Y1，Y2，…，Yp是所求出的p个主成分，它们的特征根分别是λ1，λ2，…，λp，将特征根“归一化”即有

记为W=（w1，w2，…，wp）′，由Y=T′X，构成综合评价函数为

Z=w1Y1+w2Y2+…+wpYp=W′Y=W′T′X=（TW）′X

主成分分析方法通过计算主成分到对之加权，经过两次线性运算后得到综合评价函数，从本质上说综合评价函数是对原始指标的线性综合。［6］

2.3 研究结果

①利用SPSS软件进行对大学生调查数据的主成分分析。

表2 KMO与Bartlett’s检验表Tab.2 KMO and Bartlett’s Test

由表1可知，KMO=0.922＞0.9表示非常适合做因子分析，Bartlett检验的P值接近于0，远小于0.05，同样说明使用因子分析方法是合理的。

表3 特征根与方差贡献率表Tab.3 Total Variance Explained

表4 因子载荷矩阵Tab.4 Component Matrixa

利用表4中的第i个因子列向量除以相应特征根的平方根后求解出主成分Fi的变量系数列向量Zi，得到第一主成分表达式为：

F1=0.232x1+0.268x2+0.275x3+0.253x4+

0.237x5+0.260x6+0.259x7+0.269x8+

0.265x9+0.254x10+0.252x11+0.272x12

+0.263x13+0.235x14+0.273x15

第二主成分表达式为：

F2=0.448x1+0.301x2+0.344x3+0.323x4+

0.101x5-0.005x6-0.046x7-0.031x8-

0.089x9+0.015x10+0.018x11-0.294x12

-0.346x13-0.415x14+0.293x15

分别用第一、第二主成分F1、F2中每个指标所对应的系数乘上所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的累计贡献率，然后将两个主成分指标的系数相加，得到综合得分模型：

Z=0.269x1+0.273x2+0.287x3+0.265x4+

0.214x5+0.215x6+0.207x7+0.218x8+

0.205x9+0.214x10+0.212x11+0.176x12

+0.160x13+0.125x14+0.177x15

③利用SPSS软件进行对用人单位调查数据采用相同的分析方法。

表5 KMO与Bartlett’s检验表Tab.5 KMO and Bartlett’s Test

由表1可知，KMO=0.831＞0.8表示数据适合做因子分析，Bartlett检验的P值接近于0，远小于0.05，同样说明用人单位的调查数据使用因子分析方法是合理的。

表　6 特征根与方差贡献率表Tab.6 Total Variance Explained

表7 因子载荷矩阵Tab.7 Component Matrixa

利用表7中的第i个因子列向量除以相应特征根的平方根后求解出主成分Fi的变量系数列向量Zi，得到第一主成分表达式为：

F1=0.126x1+0.209x2+0.195x3+0.183x4+

0.119x5+0.303x6+0.338x7+0.027x8+

0.164x9+0.261x10+0.285x11+0.338x12

+0.351x13+0.336x14+0.348x15

第二主成分表达式为：

F2=0.391x1+0.393x2+0.451x3+0.351x4+

0.021x5+0.042x6-0.059x7-0.043x8-

0.054x9+0.177x10+0.185x11-0.276x12

-0.287x13-0.274x14-0.237x15

第三主成分表达式为：

F3=0.236x1+0.135x2-0.017x3+0.178x4+

0.318x5+0.305x6+0.265x7-0.036x8-

0.143x9-0.562x10-0.537x11-0.019x12

+0.018x13+0.051x14+0.001x15

第四主成分表达式为：

F4=-0.358x1+0.026x2+0.058x3-

0.127x4+0.126x5+0.266x6+0.272x7

-0.169x8+0.703x9+0.052x10-

0.066x11-0.258x12-0.101x13-

0.057x14-0.286x15

第五主成分表达式为：

F5=-0.094x1-0.015x2+0.084x3+

0.047x4-0.015x5+0.028x6+0.086x7

+0.975x8+0.089x9-0.050x10-

0.020x11-0.084x12-0.026x13-

0.026x14-0.029x15

分别用第一、第二、第三、第四、第五主成分F1、F2、F3、F4、F5中每个指标所对应的系数乘上所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的累计贡献率，然后将两个主成分指标的系数相加，得到综合得分模型：

Z=0.114x1+0.191x2+0.191x3+0.1664+

0.111x5+0.220x6+0.218x7+0.086x8+

0.135x9+0.085x10+0.092x11+0.065x12

+0.097x13+0.101x14+0.079x15

所得到的综合模型就是用人单位与学生对各指标重要性的认定，我们将结果整理如表8所示：

表8 各指标重要性得分Tab.8 The importance of each index score

3 对统计分析结果的综合评价与建议

3.1 数据分析

对调查数据进行描述统计，可算得用人单位和学生对每个指标关于“重要程度”评分的平均值，见表9。

表9 各指标重要程度平均得分Tab.9 The average score of each index

为了更加直观地研究学生和用人单位看重的指标是什么，我们以表9中的重要程度平均分为横轴，以表8中的重要性得分为纵轴绘制象限图，分析大学生和用人单位高度关注的、重度关注、轻度关注以及相对关注度极小的指标分别是什么，进行对比分析，研究大学生在就业以及用人单位在招聘时的“供”、“需”差异在哪里，从而有针对性地为大学生在培养自身就业竞争力时提供建议，以及分析高校如何向社会输送“适销对路”的大学生。

图1 指标象限分布图——学生部分Fig.1 Index quadrant distribution chart-the part of the students

图2 指标象限分布图——用人单位部分Fig.2 Index quadrant distribution chart-the part of employer

从象限图中可以看出：

象限1是重要程度原始评分高，主成分分析得出的重要性也高的区域，是人们高度关注的指标所在。图1中落在该区域的点是x1、x2、x3、x4、x5、x10，包括“工作态度与合作能力”方面的所有内容以及“表达沟通能力”这一指标；图2中落在第一象限的点“工作态度与合作能力”方面中的“稳定度及抗压性”、“团队合作精神”和“职业道德”。由此可知大学生和用人单位均认为构成大学生竞争力的因素中“工作态度与合作能力”至关重要，两者在这一方面的见解趋向一致。

象限2是重要程度原始评分低，主成分分析得出的重要性高的区域，人们的关注度相对于第一象限次一级。图1中落在该区域的点是x6和x8，分别代表“职业生涯规划能力”和“创新能力”；图2中落在该区域的点是x6、x7、x9，分别代表“职业生涯规划能力”、“求职能力”、“领导能力”；落在该区域的点均是“生涯规划管理与学习进取能力”这一方面，由此可知大学生和用人单位在整体认知上趋向一致。

象限3是重要程度原始评分高，主成分分析得出的重要性低的区域。图1中落在该区域的点是x11“解决问题的能力”；图2中落在该区域的点是x1、x5、x8、x10、x11分别代表“工作态度”、“学习能力”、“创新能力”、“表达沟通能力”和“解决问题的能力”。由此可以看出在“解决问题能力”这一方面两者见解一致，大学生高估了用人单位对“创新能力”的重视程度。

象限4是重要程度原始评分低，主成分分析得出的重要性也低的区域，在此区域人们的关注度普遍偏低，其重要程度最次。共同落在图1、图2中的点是x12、x13、x14、x15，代表着“专业知识水平”、“计算机应用能力”、“外语能力”、“专业知识应用能力”。在影响大学生顺利就业的因素中，用人单位和大学生均认为“专业技能运用能力”相对于“工作态度与合作能力”和“生涯规划与学习进取能力”两方面，其重要性最低；落在图1中的点还有x7、x9代表“求职能力”、“领导能力”，用人单位将这两方面列在中度关注区，说明大学生过度轻视求职能力和领导能力的重要性。

3.2 政策建议

（一）针对大学生

首先要转变观念，提高对“领导能力”与“求职能力”的重视程度。

领导能力是一项综合能力，需要全方位的锻炼。对于领导能力的培养，大学生在就业之前应当把握校园里的机会，积极参与学生干部的竞选活动，参与班级内部管理、参加社会实践活动、接手活动赛事的承办，主要目的是走出去，接触各种人群，在实践中锻炼自己与人相处的能力，结交志同道合的朋友，积累人脉。

对于求职能力的培养，大学生应当学好专业知识和掌握专业技能，找准自己的定位并做好职业生涯规划，认清自己，掌握自荐的方法和技巧。在校期间可以积极参与演讲赛、辩论赛，模拟求职等赛事，培养自己的口才与应变能力。

其次要掌握专业技能，打牢基础知识，这是增强大学生就业竞争力的基础。要提高自身修养，注意培养专业素质；要培养敬业精神，养成良好的工作态度与就业观念。大学校园也可算是一个小型社会，在校期间，学生们可以在申请勤工助学，服务校园的过程中培养自己的敬业精神，拓宽知识面，朝多方面发展，理论联系实践，积累社会经验。

（二）针对高校

高校是大学生的培养基地，培养“适销对路”的大学生是高校的职责所在。高校在办学时应当重视实践教学，重视对学生能力的培养，特色办学，提高学生的实践能力和创新能力；丰富校园文化活动，增强学生的参与意识，提高学生的活动参与度；建立健全就业指导机构，加强学生职业生涯规划的指导队伍建设；加强学校与企业的合作，为大学生提供更多的实习岗位，发挥社会对教育的参与，为学生提供更多的创新实践机会。

4 总结

本文通过调查用人单位和高校大学生对构成大学生就业力因素的认知，对调查数据分别使用主成分分析方法，综合评价了构成大学就业力的各因素的重要性。通过构建指标象限分布图对比用人单位和大学生对重要性的认知差异，对提高大学生就业竞争力，实现人才市场“供”“需”一致，缓解大学生结构性失业具有重要意义。

参考文献：

［1］阚枫.连年“就业难”的冷思考：结构性就业尴尬何解？［J］.就业与保障，2014（6）：19-20.

［2］曾湘泉.双转型下的中国就业能力提升战略［R］.北京大学教育经济研究所简报，2010（1）.

［3］李颖，刘善仕，翁赛珠.大学生就业能力对就业质量的影响［J］.高教探索，2005（2）：91-93.

［4］钟一彪.大学生就业素质与就业能力培养研究［J］.中国青年研究，2006（12）：75-77+44.

［5］王静波，刘善仕.社会对大学生能力的认知及其对素质教育的启示［J］.现代大学教育，2003（5）：58-61.

［6］朱建平.应用多元统计分析［M］.北京：科学出版社，2016.

杨鹏辉（1981-），女，安徽淮南人，安徽财经大学统计与应用数学学院讲师、硕士。主要研究方向：图论与组合优化。

中图分类号：F249.21

文献标识码：A

文章编号：1673-6125（2016）02-0005-06

收稿日期：2016-04-18

作者简介：黄 玲（1995-），女，安徽马鞍山人，安徽财经大学统计与应用数学学院本科生。主要研究方向：经济统计。

Research on the Composition of College Students＇Employability Based on Principal Component Analysis

HUANG Ling，YANG Peng-hui
（School of Statistics and Appl.Math，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu，Anhui，233030，China）

Abstract：With the increasing size of college graduates year by year，the employment situation of college students is becoming more and more serious.On the one hand，college graduates are facing increasingly serious structural unemployment problem，on the other hand，employers are desperate to find a suitable talent.As the output of talents，university cannot educate the students＇accommodation of social，the employment of college students is becoming increasingly serious.College Students＇employment ability is a comprehensive ability，This article constructs the system of College Students＇employment ability and sent out questionnaires to employing units and college students to study their perception of＂Work attitude and cooperation ability＂，＂Career planning management and learning and enterprising ability＂，and＂The ability to use professional skills＂.Using principal component analysis method，analysed the importance of the various factors that constitute the university employment force from two angles of university students and the employing unit. cBy constructing index quadrant distribution chart，we compare the view of students and the employers.To improve the employment competitiveness of college students，we offer students and university reasonable suggestions.

Key words：Employability；Structural unemployment；Importance；PCA；SPSS