毕业生就业信心指数测算与分析——基于安徽省十所高校的问卷调查

陈思宇，张鹏月

安徽财经大学金融学院，安徽 蚌埠233000

0 引言

伴随着本科毕业生就业率的持续缓慢降低，全国普通高校毕业生规模却逐年递增.高等院校不断扩招与复合型人才需求缺口扩大加剧了供需结构性失衡，外部环境因素的变化使得毕业生就业前景渺茫.日益严峻的就业形势导致社会焦点更多的落在了毕业生规模、就业率、失业率等量化指标，而忽视了以大学生自我评价为基础的就业质量和就业信心，使得批量大学生面临“被就业”的困境.针对大学生就业问题，改变不合理的评价制度是必须的，重新回到就业主体，从大学生就业期望和就业信心这个全新视角进行分析是必要的.准确分析和预测毕业生就业信心指数是分析学生就业情况的重要基础(周红霞，2015)，更是贯彻执行党的十九大精神，全力防范化解规模性失业风险的措施之一［1］.

基于目前日益严峻的就业形势，国内学者对就业信心展开了广泛的分析.严春红(2007)以浙江省高职院校学生为研究对象，调查发现随着年级的升高，就业信心越低［2］;姚琳(2010)从专业和就业信心角度出发，认为学生对于专业满意度越高，就业信心指数越高［3］;周红霞(2011)等人运用因子分析法提取显著变量、赋予指标权重，大致从个人、社会，学校教育三个维度构建就业信心指数体系，得出浙江在校大学生就业信心较低的结论［4］;王萍(2013)对浙杭高校学生就业信心情况展开调查，研究发现在本科类型上，三本学生就业信心较高，一本学生就业信心较低［5］;李良进(2014)通过研究高职院校2013 年毕业生就业情况发现，学生考试成绩的高低和获奖情况与毕业生的就业信心和就业前景的呈正相关关系［6］.楼世洲(2015)等人则从就业能力、职业适应、就业指导、职业发展四个维度编制就业信心指数体系，认为就业能力对大学生的就业信心有着重要作用［7］;朱莉莉(2019)以新成长劳动力为研究对象，在院校提供就业服务和基本情况两个方面的基础上，新增加了个人对于就业的准备、创业的看法以及对于失业的防范三个分析维度［8］.

部分学者认为单一模型预测效果较为一般，多种模型组合预测就业信心指数更为准确. 杨光军(2013)以德州市某高校大学生历年就业信心数据，结合灰色预测模型和神经网络模型对大学生就业情况进行分析，发现就业信心指数预测结果更为准确［9］;石琼强(2014)等以山东省德州市某所高校的大学生就业信心指数数据，基于组合预测模型从经济景气指数、性别与学历层次三个因素进行分析［10］;周润娟(2015)选择灰色模型法的趋势习性预测性能和自回归法、神经网络法的周期性预性能等模型进行组合，利用层次分析法(AHP)构建就业信心组合预测模型，得出在国家政策的鼓励下，学生就业信心可以提高的结论［11］.

上述研究成果对于分析和预测学生就业信心具有重要意义，但是难免具有一些不足之处.一是研究对象较为广泛，包括大一、大二、大三、大四所有在校大学生，就业实际情况与预测难免差距较大;二是研究范围较小，多是基于一所或者某一城市的几所高校进行分析;三是重模型构建轻分析建议.因此，本文首先阐述了回归大学生就业主体，分析和研究大学生就业信心的重要意义，其次选取安徽省十所高校的应届毕业生为研究对象，运用因子分析法选取显著影响因子并计算权重，从就业信心、外在环境影响、学校教育因素以及疫情影响四个维度构建就业信心指数体系、计算安徽省应届毕业生的总体就业信心.最后根据实证研究结果提出相关建议，希望提高应届毕业生的就业信心.

1 数据整理与模型构建

1.1 研究对象

本次调研覆盖安徽省十所高校，包含4 所一本院校，3 所二本院校和3 所独立学院，累计共发放700份问卷，最终回收问卷664 份，其中有效问卷652 份，有效率达93.14 %.运用SPSS 对问卷的效度信度进行检验，可靠性结果为0.913.结果详见表1.表明问卷搜集数据具有较高的可靠性，能为进一步的分析提供数据支撑.根据问卷就业信息评价的12 个问题，对应设置为变量X1(i = 1，2，3，…，12).

表1 可靠性分析Tab.1 Reliability analysis

1.2 因子分析与解释

图1 碎石图Fig.1 Crushed stone diagram

为保证降维因子分析方法的可行性，对数据进行KMO 和巴特利特检验，检验结果因子分析结果显著.由公因子方差结果可以看出绝大部分变量的提取值大于0.7，说明各个变量的影响较为显著，无须删减. 通过正交旋转，根据碎石图(图1)可知，经过4 个因子后特征值曲线趋于平缓，4 个因子共解释了79.173 %的方差变异量.通过比较旋转后的成分矩阵表(表2)可知，第一列中X8、X10、X11、X12与因子接近程度均大于0.5，根据特征可归纳为就业信心评价因子;第二列中X5、X6、X7、X9与因子接近程度均大于0.5.可归纳为学校教育评价因子;第三列中变量X1、X2与因子接近程度均大于0.6，可归纳得到外在环境评价因子;第四列中变量X3、X4与因子接近程度均大于0.8，可归纳得到疫情影响评价因子.

第一，就业信心评价因子反映学生自身能力对于就业的自信程度.主要包括获得满意工作的自信度、胜任自己工作的自信度、恰当处理工作关系的自信度和专业对求职优势的满意度四个变量;第二，学校教育评价因子反映学生对于学校课程和就业指导对于促进就业的贡献率的评价.主要包括学校就业指导的有效性、学校课程设置与实际工作的对口程度、学校提供的就业途径多样性和平均工资水平满意度四个变量.第三，外在环境评价因子主要反映学生对于国家政策制度和经济发展前景等因素的评价.主要包括国家政策和制度的有效性以及社会经济发展前景的期望度.第四，疫情影响评价因子主要反映学生对于疫情影响下的就业形势的评价.主要包括疫情导致的失业率和疫情情况下就业形势严峻度两方面.

表2 旋转后的成分矩阵Tab.2 Component matrix after rotation

1.3 模型构建与分析

将上述四个因子归纳为一级指标，记为Ui(i = 1，2，3，4)，各因子下面所属的问题变量归为二级指标，记为Uij(i = 1，2，3，4;j = 1，2，3，4)，计算各个指标的权重.

根据以上计算公式，分别计算Ui，Uij的权重.一级指标中，就业信心评价因子所占比重最高(65.75 %)，反应学生本身对于就业的自信程度;疫情影响评价因子所占权重最低(6.14 %)，反映学生对疫情造成的就业影响的评价.二级指标中，获得满意工作的自信度所占权重最高(17.75 %)，学校提供的就业途径多样性所占比重最低(2.82 %).前三项一级指标为正指标，学生的就业信心与得分呈正相关关系;疫情影响评价因子为负指标，即学生的就业信心与得分成负相关关系.学生回答得分越高，表明学生就业信心越小，学生回答得分越低，表明学生就业信心越大.

对正指标，将持“完全同意”和“较为同意”的观点视为对于就业前景“乐观”者，将持“完全不同意”和“较为不同意”的观点视为对于就业前景“悲观”者;负指标反之.如下是就业信心指数计算公式

其中，i = 1，2，3，4;j = 1，2，3，4;-100 % ＜ECI ＜100 %.

为了计算方便，本文简化计算，设基数为0，则就业信心指数ECI 在［0，100 %］，表明应届毕业生认为就业形势较好，就业信心较大;当就业信心指数ECI 在［-100 %，0］，应届毕业生认为就业前景不好，就业信心不足.根据就业信心指数公式，计算出应届毕业生的总体就业信心指数.详见表3.

2 模型结果分析

2.1 就业信息总指数分析

计算结果显示，安徽省应届毕业生的就业信心总指数为-1.91 %，说明面对目前就业形势，应届毕业生认为就业前景较差，就业信心较为不足.

第一，个体因子在所有影响因子中占比最大，所占权重为65.75 %，这说明个体因子对应届毕业生的就业信心影响较大，且“就业信心评价因子”的信心指数为-7.88 %，该数据反映出大部分被调查者们对自己的评价较低，对自身能力信心不足.其中，获得满意工作的自信度为-5.34 %，表明毕业生对于自身获得满意工作的能力很不自信;胜任自己工作的自信度为-2.13 %，说明毕业生在自己成功入职之后能够胜任上级交接的任务方面较为不自信;恰当处理工作关系的自信度为-2.06%，说明在工作社交能力方面也不是很满意.而大部分毕业生对所学专业的对口程度较为满意，但是结果总体为负值，说明接受调查的十所高校的应届毕业生们可能对自身的信息获取和整合能力、完成工作能力、人际交往能力没有清晰的认识或没有得到较好的锻炼.

表3 就业信心指数表Tab.3 Employment confidence index table

第二，学校教育评价因子指数为2.07 %，说明学校教育在被调查的安徽十所高校中起到了较大的积极作用.其中学校就业指导的有效性指数为0.83 %，学校提供的就业途径多样性指数为1.08 %，表明大部分毕业生认为学校提供的就业信息和相关指导意见对于就业有一定的辅助作用，提供的多样性就业途径能有效提高就业信心;但其中“学校课程设置与实际工作要求的一致性”指数为0.38 %，相较于其他两项来说较低，主要原因在于专业不对口或专业知识难以运用到实践工作中.

第三，外在环境评价因子的信心指数为4.70 %，其中“国家政策和制度的有效性”和“社会经济发展前景的期望度”这两个因子分析中信心指数分别为1.88 %和2.82 %，表明国家相关促就业、稳就业的政策具有显著正向影响;学生对于国家政策和社会大环境报有积极态度.

第四，“疫情影响评价因子”信心指数为-0.80 %，表明突发疫情对于经济发展和就业造成了一定的冲击，导致应届毕业生们的信心受到一些负面影响.

2.2 个体分析

2.2.1 不同性别大学生的就业信心指数差异分析

研究表明，应届毕业生中男生的就业信心指数(3.97 %)高于女生(-2.26 %)，女应届毕业生就业信心较为不足.进一步分析，在就业信心评价因子上，女生的就业信心明显不足.而在其他因子上女生的就业信心指数比男生略高.目前社会仍然存在一定程度上的就业性别歧视，使得女性求职难度大于男性.由于天生性格、生活习惯、心理原因，大部分女性比一般男性对于未来更具有一定程度的畏惧和迷茫.外在社会影响和内在性格因素等使女应届毕业生的就业信心低下.

表4 个体分析Tab.4 Individual analysis

在外在环境评价因子上女生就业信心指数(5.32 %)大于男生的就业信心指数(2.79 %)，这说明了女生对于国家鼓励就业政策较为了解，对经济发展前景持更为乐观的态度;在学校教育评价因子上女生就业信心指数(3.45 %)大于男生就业信心指数(1.19 %)，表明女生对于学校所学知识运用和理解的更为熟练，对学习课程的接受能力更强.详细数据见表4.

2.2.2 不同籍贯大学生的就业信心指数差异分析

计算显示，不同籍贯大学生的就业信心指数有所不同.本省农村(-0.32 %)和本省城镇(-0.55 %)的较高，而外省农村(-2.63 %)和外省城镇(-1.16 %)的较低.本省农村学生由于实践能力、吃苦能力比较强等因素，更能快速适应工作环境或者承担工作压力;本省城镇学生由于人际关系、见识较广等因素，对就业的信心更高.在外在环境评价因子上，外省城镇学生比较了解两省的就业创业相关政策，接收到的信息渠道更多样，因此信心指数最高，而外省农村和本省农村学生由于对于相关政策的了解有限，信心指数较低.结果详见表4.

在疫情影响评价因子上，由于疫情对各个地区政治经济的影响基本上是一致的，所以不同籍贯的应届毕业生的信心指数相去不远且均不足.在学校教育评价因子上，学校每年招收层次水平较为相当的学生，根据学生素质制定培养方案，所以外省城镇和本省农村学生对学校课程的接受能力较强，信心指数较高.结果详见表4.

2.2.3 不同学科类别大学生的就业信心指数差异分析

计算显示，专业对于学生就业信心指数影响较大.其中理工类学生的就业信心指数为1.36 %、经济类专业的学生就业信心指数为0.28 %，就业信心较高.理工类和经济类学科对于社会发展和科技研究的贡献较大，国家更为重视理工类和经济类专业，学校财力物力投入较多，师资雄厚，外在影响因素评价较高.相比于理工类专业的实用性高，替代性低、科研价值大的特点，经济类专业偏理论性，且毕业人数多、就业竞争十分激烈，自身就业信心稍低于理工类.

而文法类(-18.74 %)、教育类(-6.29 %)、管理类(-15.57 %)、其他类(-17.19 %)就业信心指数为负，就业信心较低.文法类学生专业对口性不强，在复杂的经济环境下就业方向难以抉择;管理类岗位专业性和技术性要求不高，专业竞争优势较弱;教育类学生就业途径较为单一，市场较为饱和，学生对自身评价信心不足导致信心指数低.结果详见表4.

3 建议

根据模型分析结果可知，安徽省应届毕业生的就业信心总指数为-1.91 %，说明面对目前就业形势，应届毕业生认为就业前景较差，就业信心较为不足.学校教育就业评价因子和外在环境评价因子就业信心指数为正值，说明学校教育在被调查的安徽十所高校中起到了较大的积极作用，国家出台的促就业、稳民生的政策具有显著正向影响，学生对于国家政策和社会大环境报有积极态度.但是在就业信心评价因子和疫情影响评价因子就业信心指数为负值，就业信心明显不足.说明接受调查的十所高校的应届毕业生可能对自身的信息获取和整合能力、完成工作能力、人际交往能力没有清晰的认识或没有得到较好的锻炼.突发疫情对于经济发展和就业造成了一定的冲击，导致应届毕业生们的信心受到一些负面影响.

在个体分析方面，应届毕业生中男生的就业信心指数(3.97 %)高于女生(-2.26 %).虽然女毕业生对于国家政策更为熟悉、所学知识应用能力更强，但是外在社会影响和内在性格因素等使女应届毕业生的就业信心低下;不同籍贯大学生的就业信心指数有所不同，本省农村(-0.32 %)和本省城镇(-0.55 %)的较高，外省农村(-2.63 %)和外省城镇(-1.16 %)的较低;不同学科类别的大学生在就业信心指数上的差异较大.其中，理工类专业因国家重视、师资雄厚等原因，毕业生就业信心指数最高，文法类专业技术性不强、竞争力较弱的特征，降低了相关专业的毕业生的就业信心.

结合以上分析，学生自身能力是影响就业信心的重要因子，学校教育和就业指导对于就业具有重要的辅助作用，国家出台的相关稳民生、促就业的政策有利于缓解就业形势严峻程度.因此提出以下几点建议:一是培养能力、积累经验、端正就业观念.学生在校期间积极参与多方面的活动和实践，在实践中磨练组织能力、协调能力和社交能力，培养自己成为全能型人才.同时对自身能力有更为清醒的认识，扬长避短，及时转变不正当的就业观，保持良好的就业心态.二是学校适当调整教学工作，提高就业指导的针对性、专业性和有效性.高质量经济发展需要的是复合型人才，高校应当根据社会需要对学校的专业和课程设置作出相应的调整，把理论知识和专业技能结合教学作为传授知识的主要方式，以提高学生的知识应用能力和动手操作能力，为学生提供更多的选择，帮助他们更好更快地适应社会.而大量高校就业指导工作重在“指”而忽视了“导”的重要性，高校应当深入到学生中，从学生长远发展的角度出发，成立专门的就业指导部门，根据学生的特点进行有针对性的指导，引导学生树立合理的择业观念，自主选择适合自己的就业方向，积极为他们创造创业的机会和环境，帮助学生逐步从学校过渡到社会，提高就业信心.三是国家根据经济发展情况出台相关稳经济、促就业的政策，鼓励中小企业提供更多的工作岗位，同时为大学生创新创业提供优质的环境，提高就业信心.