高质量就业统计指标权重的确定及实证分析

孔微巍+王美頔+王志浩

[摘 要] 基于就业影响因素的统计调查数据，建立因子分析数学模型，分析高质量就业综合影响因素及其权重，结果表明：普通就业与高质量就业的影响因素相同，只是权重不同和损失信息不同，高质量就业约束条件较高，所以损失信息较多。由旋转后的因子载荷阵得出影响高质量就业的两个主要因子，分别是工作质量因子和工作环境因子，最后针对这两个影响因素提出促进高质量就业的对策建议。

[关键词] 因子分析；高质量就业；因子载荷；变量共同度

[中图分类号] G473.8 [文献标识码] A

[文章编号] 1009-6043（2017）04-0180-04

Abstract： Based on statistical data on factors influencing employment， a mathematical model is set up to analyze comprehensive factors affecting high-quality employment and the weight of the factors. The result proves that influencing factors of general employment and high-quality employment are the same， but the weight and damaged information are different. High-quality employment has more constraint conditions， so the information loss is more than general employment. With factor loading matrix after rotation ， two major factors impacting high quality employmentare conduded： job quality factor and job environment factor. Responding strategy based on the two factors is proposed for improving high-quality employment.

Key words： factor analysis， high-quality employment， factor loading， variable commonality

一、引言

目前，高校毕业生就业形势复杂严峻，总量压力大，用人需求结构性矛盾突出，教育部要求各地各高校全力以赴做好毕业生就业工作。从近三年的绝对数量上看，我国高校毕业生在逐年攀升，2013全国大学毕业生699万；2014年大学毕业生有727万；2015年大学毕业生达749万人。十八大报告提出了“推动实现更高质量的就业”的背景下，如何评价高校的教育质量，如何评价高校毕业生就业工作等成为人们更为关注的热点问题。

国内学者对高质量就业进行了广泛研究，形成了较多理论成果。齐小萍（2009）针对高职学生的就业问题提出通过“企业家导师制”这种新的育人方式来达到高质量就业的途径和方法[1]。闫海波（2015）认为提高高校毕业生就业质量，高校应充分认识自身的责任，同时发挥政府和市场的协同作用，高校毕业生自身也要充分认识自我、肯定自我和实现自我，适应社会的发展需求[2]。肖辉（2014）认为大学生高质量就业是指高校毕业生岗位好、薪资待遇高、晋升空间大、就业稳定性好[3]。陈晨（2013）从分析影响大学生高质量就业标准的要素入手，建立高质量就业标准模型，进而界定高质量就业的评判标准[4]。张令峰（2013）提出了高校毕业生更高质量就业的内涵，分析了高校毕业生实现更高质量就业面临的难题和挑战，并提出了高校毕业生实现更高质量就业的途径和举措[5]。张金鲜（2014）通过高校毕业生的就业状况分析，探讨提升大学生高质量就业的策略途径[6]。吴斯娜（2015）给出了当前大学生创业教育问题及原因，并提出以高质量就业为导向，整合政府、社会、高校、家庭、大学生五要素合力完善大学生创业教育体系的思考[7]。

通过以上文献的梳理和分析我們发现，对高质量就业的研究大多从高质量就业的定义和内涵出发，给出各自的观点，高质量就业更多是主观感受，本身就包含物质因素和精神因素，前面的研究虽然给出了一些高质量就业的评价模型和指标体系，但没有给出各指标对高质量就业的影响权重。所以本文试图从高质量就业的影响因素出发，并进而给出各因素对高质量就业的影响权重，最后针对高校毕业生提出促进高质量就业的对策建议。

二、指标选取及数据来源

（一）指标选取

大学生就业质量可以通过就业满意度来衡量，通过理论分析并结合已有研究成果将大学生就业满意度的影响因素归纳为以下几个方面：

1.工作时间。在同样工作报酬下，工作时间越短，就业满意度越高，所以工作时间是影响就业满意度的因素。

2.工作条件。当前的大学生整体生活条件较过去有了显著提高，没有经过艰苦生活的磨砺，对工作条件要求较高，工作条件越好，就业满意度越高。

3.人际关系。人们喜欢相对简单的工作环境，这样可以提高工作效率，所以工作环境越简单，人际关系越和谐的单位，员工就业满意度越高。

4.工作回报。薪酬是大学生就业的直接追求，在其它条件相同的条件下，薪酬越高就业满意度相对越高。

5.劳动合同。就业质量及就业满意度与公司是否有劳动关系有关，如果能与公司签订劳动合同，会增强员工的安全感，提高员工就业满意度。

6.专业对口。专业对口或职业吻合情况下的就业，会提高大学生的心理满足感，从而提高工作满意度和就业质量。

（二）数据来源

本文采用随机抽样问卷调查法获得数据，基于以上指标体系建立的原则并参考国内外相关文献将高质量就业的影响因素整理如下：X1.工作时间；X2.工作条件；X3.人际关系；X4.工作回报；X5.劳动合同；X6.专业对口。问卷中对工作满意度的测量尺度采用七级划分，分别为“非常满意”“满意”“比较满意”“一般”“不太满意”“不满意”“很不满意”。其中7分代表“非常满意”，逐次递减。这样分数越高，表示满意度越高。本研究采用问卷调查的方式发出问卷70份，收回52份，通过逻辑性检查和技术性检查保留了30份有效问卷。

三、实证模型

（一）基本模型

因子分析法（Factor Analysis）是一种通过降维技术把多个指标转化为少数几个综合指标的统计分析方法。它是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据的基本结构，并用几个抽象的变量来表示其基本的数据结构。这几个抽象的变量被称为“因子”，能反映原来众多变量的主要信息。因子分析的模型可以表示为：每个观测变量由一组因子的线性组合来表示，设有k个观测变量，分别为X1，X2…Xk，则因子模型的一般表达式为：

（二）方差贡献率

（三）因子个数的选取

选取合适的因子个数，以尽可能少的公共因子来尽可能多的反映变量数据提供的信息，判断准则有以下两个：

1.选取的前几个因子的累计方差贡献率达到85%以上。

2.选择特征根大于1的因子作为公因子提取出来。

（四）模型选择的说明

高质量就业的核心要素是高质量，但高质量很难用具体的量化指标来衡量，它更多的是毕业生的主观心理感受，就业质量的高低主要取决于对就业质量的满意度。不同地域和不同家庭背景的学生，对于就业质量的理解更多在比较中以感性的认识来衡量。

影响就业质量的相关因素是高度相关的，在其它条件不变情况下，就业时间越长，工作回报往往越高；工作条件和人际关系较好的单位，劳动者就业满意度和工作积极性也较高，能够从事较长时间的工作；专业对口能够发挥自身特长，更能找到职业归属感，从而提升工作业绩获取更高的工资，工资待遇的提高会激发劳动者的工作热情，从而愿意提高工作时间；劳动合同能够维护劳动者本人的合法权益，为劳动者提供更多的保障，劳动者为了能够在合同到期时能够续约会加倍努力工作，从而提高劳动时间，工资也会相应提高。

通过上面的分析发现，影响就业质量的因素高度相关，错综复杂，很难追溯就业质量提高或降低的根源和各个指标对就业质量的具体影响，需要消除变量间相关性，将这些指标转化为少数无关的综合指标，找到影响高质量就业的综合指标，进而分析各综合指标对高质量就业的具体影响。

四、实证结果与分析

（一）就业质量因子分析

KMO检验是检验变量整体的偏相关程度，当KMO值越大时，表示变量间共同因素越多，越适合做因子分解，本研究KMO为0.671，原变量适合进行因子分解。Bartlett球形检验是检验变量间相关系数是否为单位阵即检验变量间是否无关，统计量的观测值为116.678，相应的概率P接近0，拒绝原假设变量无关假定，上述两个检验都说明数据适合做因子分析。

从表2可见除劳动合同外所有变量的变量共同度均超过80%说明公共因子综合信息的能力较强，以公共因子代替原有变量损失信息较少。

由表3可见前两个因子的累计方差贡献率达到83.121%，认为前两个公因子能够反映我们原有6个指标的83.121%的信息，第三个公因子对应的特征根较前两个相差较大，根据特征根大于1的提取的原则所以提取前两个公因子。

从表4可以看出，第一公因子主要由工作时间、工作条件、工作回报、三个变量决定，称之为工作质量因子，它们在主因子上的载荷分别为：0.956，0.931，0.906，根据总方差分解表可知，第一公因子对全部初始变量的方差贡献达44.022%。第二公因子主要由人际关系、劳动合同、专业对口三个变量决定，称之为工作环境因子，它们在公因子上的载荷分别为：0.916，0.781，0.919。根据总方差分解表可知，该公因子对所有初始变量的方差贡献率为

从而得到各个公因子得分及总因子得分如下：

F1=0.364X1+0.358X2-0.076X3+0.329X4-0.338X5+0.018X6

F2=-0.026X1-0.069X2+0.397X3+0.062X4+0.331X5+0.391X6

F=k1F1+k2F2=0.5295769F1+0.4704231F2

根据因子得分公式计算出各样品因子得分及总得分如表所示：

（二）高质量就业统计指标权重的确定

前面的分析得出了影响就业质量的两个因子为工作质量因子和工作环境因子，并给出了各样品的因子得分及总得分，由此确定因子总得分高的样品就业质量也较高。但哪些样品属于高质量就业仍然需要进一步界定，经过专家访谈等办法，确定将总因子得分排名前80%的样品确定为高质量就业样品，剔除就业质量不佳的9、19、12、21、15、5号样品，其余样品可认为属于高质量就业样品。对高质量就业样品进一步做因子分析，分析就业质量的影响因素及权重。

KMO为0.652，原变量适合进行因子分解。Bartlett球形检验相应的概率P接近0，拒绝原假设变量无关假定，上述两个检验都说明数据适合做因子分析。

根据前面的分析仍提取两个公因子，认为前两个公因子能够反映我们原有6个指标的81.894%的信息，与普通就业相比损失信息增加，说明人们对高质量就业的期望高于普通就业的期望。

从表9可以看出，第一公因子仍由工作时间、工作条件、工作回报、三个变量决定，称之为工作质量因子，它们在主因子上的载荷分别为：0.950，0.917，0.896，根据总方差分解表可知，第一公因子對全部初始变量的方差贡献达43.164%。第二公因子主要由人际关系、劳动合同、专业对口三个变量决定，称之为工作环境因子，它们在公因子上的载荷分别为：0.913，0.771，0.913。根据总方差分解表可知，该公因子对所有初始变量的方差贡献率为38.73%。进一步做归一化处理，第一个公因子即工作质量因子对应的特征根λ1=2.59；第二个公因子即工作环境因子对应的特征根λ2=2.324，所以第一个公因子对应的权重设为k1==52.70655%；第二个因子对应的权重设为k2==47.29345%；显然工作质量因子对就业质量的影响最大，与普通就业相比影响因素和权重变化不大。

上面的结果表明影响高质量就业的最主要因素是工作质量因子，相对来说人们比较看重自己在工作中能否很好的发挥自己的技能，能否以较少的工作时间得到较大的回报提高工作质量。其次为工作环境因子，表明随着中国经济的发展人们的生活水平得到了显著提高，目前大学生很少经历艰苦生活的磨砺，对工作环境的要求较高，工作环境对高质量就业的影响最大。

五、促进高校毕业生高质量就业的对策建议

（一）提高工作质量

工作质量是影响高质量就业的重要因素之一，人们在工作过程中比较看重工作时间，工作回报，专业对口等因素。所以首先应该减少加班，过度疲劳既不利于身体健康同时也会影响工作效率和工作技能的发挥。其次应该尽可能提高毕业大学生的工作回报。刚步入社会工作的大学生，生活面临较大压力，过多的生活压力会迫使多数大学生不得不从事工资待遇相对较高的职业而并非按自己兴趣选择职业，这样既不利于大学生能力的发挥同时也会降低工作兴趣，从而也降低了就业质量。最后应该尽量为大学生提供专业对口的工作，经过大学四年的专业学习大学生已经掌握了本专业的基本知识技能，如果不能从事本专业工作，按舒尔茨人力资本投资理论来说也是一种人力资本的浪费。

（二）改善就业环境

就业环境是影响高质量就业的最大因素，政府与企业应该为大学生提供良好的就业与创业环境，包括软环境与硬环境。为高校毕业生既提供组拳式公共政策扶持又為其提供资金配套支持；为大学生发挥自己的专业知识和技能提供平台；同时尽可能与大学生签订长期合同，增强职业的稳定性避免大学生频繁跳槽；完善社会保障体系，提供医疗保险、失业保险、养老保险等配套措施。

[参 考 文 献]

[1]齐小萍.企业家导师制：高职院校高质量就业的途径[J].黑龙江高教研究，2009（8）

[2]闫海波.高校毕业生更高质量就业的推动机制探索[J].教育理论与实践，2015（6）

[3]肖辉.大学生高质量就业体系的探索与实践——以长沙师范学院出版印刷专业为例[J].现代教育科学，2014（11）

[4]陈晨.高质量就业标准建模分析与研究[J].现代教

育管理，2013（10）

[5]张令峰.推动高校毕业生实现更高质量就业的探析[J].科教文汇，2013（10）

[6]张金鲜.新形势下提升大学生高质量就业能力的策略分析[J].黑龙江高教研究，2014（3）

[7]吴斯娜.以高质量就业为导向的大学生创业教育思考[J].教育与职业，2015（3）

[责任编辑：史朴]