后疫情时代地方高校大学生就业意愿及影响因素研究

刘美玲，陈红芳，胡金华

（1.安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽财经大学 国际经济贸易学院，安徽 蚌埠 233030；3.中共福建省委党校 经济学教研部，福建 福州 350001）

一、引言

高校毕业生的就业问题一直以来都受到党中央和国务院的高度重视。2022年3月，中央政府工作报告中强调，2022年高校毕业生超过1 000万人，要加强就业创业指导、政策支持和不断线服务。2022年5月，国务院办公厅印发的《关于进一步做好高校毕业生等青年就业创业工作的通知》指出，高校毕业生的就业关系到民生福祉、经济发展和国家未来，应着力加强青年就业帮扶。

然而，从大学生的就业数据来看，大学生面临的就业形势不容乐观，新冠疫情的爆发更是增加了我国经济发展中的不确定因素，使得大学生面临的就业形势更加复杂。虽然我国疫情得到了很好的控制，但是新冠病毒变异性强、传播速度快的特点决定了疫情的发展具有不确定性，这不仅影响到经济的正常发展，也影响了大学生的就业形势。当前许多大学生对国家实施的就业政策不够了解，对就业形势没有清楚的认识，对自身情况以及就业意愿没有准确的定位，因此有必要对高校大学生就业意愿及影响因素进行研究。文章通过发放线上问卷收集相关数据，运用结构方程模型探究后疫情时代地方高校大学生的就业意愿及影响因素，并针对研究结果提出对策建议，这对于提升地方高校大学生的就业意愿具有重要的指导意义。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

大学生的就业问题一直以来都是学者们关注的重点，相关研究成果颇丰。经梳理文献发现，性别歧视被普遍认为是影响大学生就业意愿的重要因素，重男轻女、男尊女卑的传统观念对人力资本和社会资本的作用路径产生显著影响，导致女大学生的就业情况比男大学生的就业情况差，进而对男女大学生就业意愿产生差异性影响［1］。此外，高速发展的经济和日益激烈的社会竞争等外部环境因素、父母的思想和家庭成员对职业的固有看法等，家庭传统观念以及学生对国家和地方就业政策的了解程度等自身因素，也导致了高校大学生之间在就业意愿方面存在差异［2］。代懋研究发现，国家政策和家庭因素对大学生基层就业意愿产生正向影响，而基层和地方因素则对大学生就业意愿产生负向影响［3］。

关于大学生就业意愿的研究方法，大多数学者采用Logistic回归分析：通过Logistic回归分析学生接受农村岗位的意愿与职业动机、农村暴露程度和家庭父母职业教育状况之间的关系［4］；通过Logistic回归分析检验家庭因素、人力资本因素和政策因素对大学生就业意愿是否存在影响［5］；通过logistic回归的方法进行数据分析发现，毕业生就业意愿受到社会经济地位因素、专业成绩、实践经验及毕业后就业方向等因素的影响［6］。

通过梳理文献可知，当前关于大学生就业问题的相关研究较为丰富，但是仍有完善空间。因此，本研究的创新性主要体现在以下几方面：第一，在研究范围上，文章的因变量包括返乡就业意愿和参加国家或地方基层项目的意愿，这使得研究的范围更加广泛；第二，在研究内容上，文章在探究影响因素对就业意愿直接影响的基础之上，还探究了影响因素通过就业服务对就业意愿产生的间接影响；第三，在研究方法上，当前针对大学生就业意愿的研究方法主要是Logistic回归分析，文章则基于收集的就业意愿相关数据构建结构方程模型，研究大学生的就业意愿及其影响因素，以期在后疫情时代为提高大学生就业意愿提供对策建议。

（二）研究假设

在参考已有相关文献的基础上，文章将大学生就业意愿的影响因素分为工作因素、专业因素、地域因素、个人因素以及就业服务。

1.工作因素

大学生农村就业意愿受到政府政策、薪资与待遇和晋升机会等工作因素的影响，当政府关于农村就业的相关政策越好、薪资待遇与城市的差别越小、晋升机会越多的时候，大学生的农村就业意愿就越大。当基层工资低、待遇差、工作发展前景不好、晋升空间小以及不能充分发挥自身才能时，大学生基层就业意愿就越小。

假设1：工作因素对大学生就业意愿有显著正向影响。

2.个人因素

大学生就业意愿的影响因素具有一定的次序性，一般来说个人性格的影响最大，其次是个人内心满足，最后才是薪资水平。经研究发现，大学生基层就业意愿除家庭因素与政策影响外，最重要的是个人因素。个人因素导致大学生在基层就业意愿上具有差异性选择：相较于男生，女生更不愿意在基层就业和发展；相较于党员学生，普通学生在基层就业的意愿更低。

假设2：个人因素对大学生就业意愿有显著正向影响。

3.专业因素

专业特质将对大学生就业意愿产生差异性影响。不同专业层次和专业类别的学生，其基层就业意愿具有明显差异性。对于同一专业的学生，由于专科层次比本科层次更难就业，因此专科层次的学生比本科层次的学生更倾向于基层就业，公共卫生专业和临床专业的学生更倾向于基层就业。这是因为国家不断加大对基层公共卫生事业的建设力度，该专业的学生认为在基层可以更好地运用自己所学的知识及尽情地发挥自己的才能。

假设3：专业因素对大学生就业意愿有显著正向影响。

4.地域因素

就目前大学生的就业地区选择而言，大学生更青睐东部地区和大城市，这是因为东部地区和大城市的就业机会更多、工作收入更高，即地区差异带来的就业差异对大学生就业意愿产生显著影响。当然，也有部分学生选择在基层就业，这时学生会更倾向于选择自己所在区域的基层工作。

假设4：地域因素对大学生就业意愿有显著正向影响。

5.就业服务

在构建大学生就业服务体系时，用人单位的特征决定了就业服务平台需提供个性化的服务，大学生个体的求职偏好则要求有针对性地进行大学生就业服务工作，因此，用人单位和个人因素导致就业服务存在差异。在后疫情时代，为实现大学生求职时可以专业对口，部分学校会选择“按地域、分行业、分时段”举办招聘会，即专业因素导致就业服务内容存在差异。此外，部分学者研究发现，公共就业服务存在区域差异。综上所述，工作因素、个人因素、专业因素以及地域因素会导致就业服务存在差异。就业服务的差异会导致大学生对就业相关情况的了解和认识的程度不同，最终影响大学生的就业意愿与职业发展。

假设5：工作因素可以通过就业服务对大学生就业意愿产生显著影响。

假设6：个人因素可以通过就业服务对大学生就业意愿产生显著影响。

假设7：专业因素可以通过就业服务对大学生就业意愿产生显著影响。

假设8：地域因素可以通过就业服务对大学生就业意愿产生显著影响。

三、对象与方法

（一）研究对象与数据来源

文章以后疫情时代为研究背景，以地方高等院校大学生为研究对象，采用随机抽样法在地方高校内发放线上问卷以收集地方高校大学生的就业意愿数据。本研究一共发放线上问卷952份，回收问卷952份，剔除答卷时间低于3分钟的问卷后得到有效问卷726份，有效率达76.26%。

被调查者的样本特征如表1所示。由于表1可知，被调查者中政治面貌为党员的仅占2.89%，非党员被调查者高达97.11%；男性被调查者占25.07%，女性被调查者占74.93%，由此可知，被调查者以女性为主。根据年级选项可知，本科学历的被调查者为调查主体，其累计百分比达到97.79%；调查者为班干部的占比为30.44%；根据生源地选项可知被调查者中有将近一半来自农村。

表1 被调查者的样本特征

（二）问卷设计与变量说明

1.问卷设计

文章在参考相关文献的基础上，设计后疫情时代地方高校大学生就业情况调查问卷，通过专家访谈和试测对问卷进行修订，以确保问卷的可行性和科学性。问卷采用李克特七分量表进行计分，地方高校大学生根据自身情况对就业意愿影响因素及影响程度进行打分，被调查者的回答从“完全没有影响”到“非常有影响”分别赋1～7分。

2.变量说明

（1）因变量。本研究的因变量为就业意愿，具体包括返乡就业意愿和参加国家或地方基层项目的意愿。

（2）自变量：文章选取工作因素、个人因素、专业因素以及地域因素等4个自变量。工作因素包括工作发展前景、行业政策、薪资和待遇、工作稳定性以及团队理念相近工作氛围等；个人因素包括性别、年龄、相貌与体态、民族以及政治面貌等；专业因素包括在所学专业领域内工作、所学专业对大学生就业影响程度和参加专业内实习对就业选择有帮助；地域因素包括单位离家近与和熟人朋友在一起。

（3）中介变量：文章还探究了4个自变量通过就业服务对就业意愿产生的影响。就业服务包括对社会招聘会的满意度、对学校招聘会的满意度和对学校及政府创业支持政策的了解程度。

（三）研究方法与模型构建

1.研究方法

文章以地方高校大学生为研究对象，通过发放线上问卷收集数据，探究大学生就业意愿及其影响因素，但是各因素对就业意愿的影响程度难以直观地分辨，并且难以准确衡量。在结构方程模型中，难以测量的潜变量可以由一些可测变量推测，该模型适用于探究多个自变量对多个因变量的影响，允许自变量和因变量存在测量误差，且该模型适合探究中介变量在影响过程中的具体作用。因此，本研究采用结构方程模型进行研究。

2.模型构建

根据文献的梳理、研究假设和研究方法，可初步建立后疫情时代地方高校大学生就业意愿影响因素的结构方程模型，如图1。

图1 初始结构模型

四、实证结果与分析

（一）信度和效度检验

1.信度检验

文章在量表的信度分析时采用对各组问题进行分开测量和总表测量相结合的方法，当Cronbach's Alpha系数大于0.7时，则认为信度是可以接受。样本数据的信度分析结果如表2所示。

表2 样本数据信度分析

由表2可知，调查数据的整体和各个潜变量的信度检验结果如下：总量表的Cronbach's值达到0.914，表明量表整体的信度较高，样本数据具有很高的内部一致性，测量结果稳定可靠。潜变量外部因素、个人因素、专业因素、地域因素、就业意识以及就业意愿的信度分别为0.942、0.884、0.863、0.795、0.866和0.738，所有潜变量都具有较好的信度，适合进行假定模型的分析。

2.效度检验

效度检验即检验样本数据的有效性。文章通过SPSS21.0统计软件运用因子分析方法以分析设计量表的效度，釆用KMO值检验和Bartlett球体检验。样本数据的KMO和Bartlett检验结果如表3所示。

表3 KMO和Bartlett的检验

根据表3可知，问卷整体的KMO值为0.913，Bartlett球形检验的P值为0.000，显然小于0.05。这表明问卷具有很好的信度，变量之间的相关性高，各指标均达到可接受的水平。

（二）模型的拟合与修正

在参考已有研究的基础上，本研究构造大学生就业意愿初始结构方程模型，运用软件Amos26.0对样本数据进行分析，根据该软件模型拟合标准来验证模型的拟合结果是否理想。初始模型的拟合结果如表4所示。

表4 初始模型的拟合指标

由表4可知，大学生就业意愿影响因素初始模型中χ2/df和AGFI两项拟合指标没有达到拟合标准，即初始模型的拟合效果不佳，因此需要对初始模型进行修正，由于MI修正有时不具备可解释性，因此选择C.R.修正法。

在修正模型时，首先删除因子载荷值较低（＜0.6）或者SMC值较低（小于0.36）的观测变量，再删除潜变量之间不显著的路径，不断调整，直到模型的所有指标均达到拟合标准。修正后的模型拟合结果如表5所示。

表5 修正后模型的拟合指标

（三）模型验证与分析

1.直接影响

工作因素、个人因素、专业因素以及地域因素等对大学生就业意愿的直接影响见表6。由表6可知，专业因素和地域因素对就业意愿的影响在P＜0.01水平下显著，而工作因素和个人因素对就业意愿的影响均不显著。

观察表6可知，专业因素对大学生就业意愿的影响最大，其标准化路径系数为0.385，为显著的正向相关关系。说明在其他条件不变的情况下，专业因素每提升一个单位时，就业意愿直接提升0.385个单位，即专业因素对大学生就业意愿有显著正向影响，假设3得到验证。产生这种结果的原因可能在于，大学生从事专业领域内的工作时，专业知识的积累会增加大学生的工作信心，而积累与专业相关的实习经验后，大学生能够很快地适应工作岗位的要求，这样在工作中的压力会变小，而且未来晋升的可能性也会更大，大学生的就业意愿得以增强。

表6 4个自变量对大学生就业意愿直接影响的估计结果

地域因素对大学生就业意愿的影响为正向，其标准化路径系数为0.204，说明在其他条件不变的情况下，地域因素每提升一个单位时，就业意愿直接提升0.204个单位，假设4得到验证。这主要由于当工作单位离家近时，不仅可以节省交通费用和房租费用，而且能够更好地照顾家人；而与熟人和朋友一起工作则减少被孤立的可能性，由于互相了解，沟通会更加地顺畅，彼此会更加信任，工作氛围也会比较轻松、愉快，这些都有利于大学生就业意愿的提高。

依据表6可知，工作因素和个人因素对大学生就业意愿的影响并不显著，假设1和2没有得到验证，这意味着在直接影响中，与其他两个因素相比，大学生认为工作发展前景、薪资和待遇、年龄以及政治面貌等对大学生就业意愿的影响并不明显，这可能是由于新冠疫情对经济冲击较大，现阶段就业形势严峻，就业压力增加。疫情防控常态化的背景下，求职者活动范围受限，在一定程度上增加了就业难度。对于求职者而言，一般会选择先就业再择业，此时工作发展前景、工作稳定性以及个人的一些因素对就业意愿的影响则较小。

2.相互影响

工作因素、个人因素、专业因素以及地域因素相互影响的结果如表7所示。由表7可知，4个自变量之间存在显著正向的相关关系，说明影响大学生就业意愿的这4个因素之间相互影响，改变其中任一因素均会引起其他因素对大学生就业意愿影响的变化。因此，在采取措施促进对大学生就业意愿时需综合考虑这4个方面的因素，以期取得更好的提升就业意愿效果。

表7 4个潜变量相互影响估计结果

3.间接影响

4个因素通过就业服务对就业意愿产生的间接影响见表8。由表8可知，专业因素和地域因素在P＜0.01的水平下通过就业服务对大学生就业意愿产生显著的正向影响，工作因素在P＜0.05的水平下通过就业服务对大学生就业意愿产生显著的正向影响。这说明，从间接影响的角度来看，分析专业因素、地域因素与工作因素能够更好地理解大学生就业意愿，进而通过采取相应的措施提升大学生就业意愿，假设5、7和8得到验证。工作因素、专业因素与地域因素的不同导致就业服务存在差异，这种差异可能涉及就业服务内容、就业服务满意度以及就业服务供给等方面，而这些差异会导致大学生对就业相关情况的认识和了解的程度并不相同，进而影响大学生的就业意愿。

表8 部分模型路径系数估计结果

在间接影响的分析中，个人因素通过大学生就业服务对大学生就业意愿的影响依旧不显著，假设6没有得到验证。但是这并不代表个人因素不重要，在4个因素相互关系的分析中，个人因素与其他3个因素之间均存在显著的正向相关关系。因此，个人因素可能通过影响其他因素，进而对大学生就业意愿产生影响。

五、结论与建议

文章通过发放线上调查问卷，在收集了地方高校大学生就业意愿数据的基础上，构建了大学生就业意愿的结构方程模型，对后疫情时代地方高校大学生就业意愿及其影响因素进行了研究，得出以下结论：第一，专业因素和地域因素对大学生就业意愿产生直接的显著正向影响；第二，工作因素、专业因素、地域因素以及个人因素等4个自变量之间存在显著正向的相互影响；第三，专业因素、地域因素和工作因素通过就业服务对大学生就业意愿产生影响。

为提升后疫情时代地方高校大学生的就业意愿，促进其就业质量的提升，文章提出以下几点建议：

第一，加强保障公平就业的力度。根据“公平、公正、公开”的原则，政府应加强规范企业的招聘行为，使招聘的过程更加公平，努力减少大学生在就业时受到的性别和学历歧视，从而提升大学生的就业意愿。

第二，加强就业指导和宣传力度。就业是民生之本，大学生就业更是重中之重，这对社会的发展影响巨大。然而对于首次就业的大学生而言，大多数人对于国家出台的相关政策并不是很了解，对于自身情况和就业环境没有清楚的认识。因此，学校有必要在大学生择业过程中给予引导，宣传国家和地方的政策性岗位，改变学生以地域和薪资为首要目标的就业意愿，引导其参加国家迫切需要人才的领域，为国家和社会做贡献。

第三，提高大学生就业服务质量。学校应引导大学生树立正确的择业观念，调整好就业心态，对薪资与待遇有合理的预期，尽可能做到先就业再择业。专业因素、地域因素以及个人因素都通过提高或降低对就业服务的满意度而对大学生就业意愿产生影响，提高大学生就业服务质量有利于提高大学生对就业服务的满意度，进而提升大学生的就业意愿。