财经类高校女大学生就业信心及影响因素研究

刘美玲，马 叶

(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)

0 引言

就业是民生之本，稳定大学生高质量就业对于促进国民经济健康快速发展，以及社会和谐稳定具有重要的现实意义。十八大以来，党和政府高度关注大学生就业工作。中共中央、国务院印发的《中长期青年发展规划(2016—2025年)》[1]中明确提出要推动完善促进青年就业创业政策体系，进一步完善积极就业政策。2022年中央政府工作报告中重点指出要加强针对高校毕业生的就业创业指导、政策支持和不断线服务。与此同时，各级政府也通过实施支持企业吸纳就业、支持基层就业、支持创业创新、强化招聘服务等措施，深入促进高校毕业生的就业工作。据教育部统计，2021年的应届高校毕业生达到909万，比2020年再增加35万，2022年毕业生预计将达到1067万，高校毕业生就业形势严峻。大学生就业面临着就业竞争加剧、就业岗位减少和求职难度增加等现实问题，这给大学生就业带来了前所未有的挑战[2]。相关研究还显示在就业市场中女性毕业生就业质量比男性毕业生低[3]，而新冠肺炎疫情严峻的形势更是加剧了就业市场的不平衡，用人单位可能更加青睐男性应聘者。因此，基于高校女大学生就业面临的外部环境和个体发展因素导致的“双重现实困境”，考察高校女大学生就业信心及其影响因素，对于积极引导财经类高校女大学生正确面对就业形势、不断提高就业信心并最终成功就业具有十分重要的现实意义。

近年来就业信心问题逐渐成为学者关注的热点，研究重心集中在以下三个方面，第一，关于就业信心的测度研究。姚琳以在校大学生为研究对象，探讨了大学生的专业满意度与就业信心之间的关系，研究发现，学生对所学专业的满意度越高，其就业信心就越强[4]。陈思宇等以安徽省内高校应届大学生为研究对象，发现就业信心程度偏低，且存在生源地和专业上的差异[5]。第二，探讨影响就业信心的关键因素。李锐等通过构建就业信心经济结构模型，探究就业政策对就业信心的影响[6]。任艳青从社会性别视角对大学生的就业信心及影响因素进行实证分析[7]。第三，关注提升就业信心的方法。朱丽叶检验了知识结构对提升大学生就业能力和就业信心的影响[8]。遇准等分析了心理学教学中运用精神支持疗法提升大学生就业信心与能力[9]。根据目前的研究进展可以发现，已有研究缺乏针对性别因素对就业信心作用的细致分析。鉴于此，本研究聚焦女大学生就业信心及其影响因素，通过设计科学的调查问卷收集相关数据，采用因子分析和Logistic回归分析的方法，厘清现阶段影响财经类高校女大学生就业信心的关键因素，并在此基础上提出进一步促进高校女大学生就业的政策建议。

1 研究设计

1.1 数据来源

以高校女大学生为研究对象，通过问卷星平台在安徽财经大学和铜陵学院等省属财经类高校发放线上问卷收集相关数据，问卷采用李克特7级量表计分，分为非常不同意、比较不同意、不同意、一般、同意、比较同意和非常同意等七个等级，分别赋1—7分。问卷内容涵盖五个部分：第一部分为调查者基本信息，包括政治面貌、性别、年级、是否为班干部、生源地以及是否有实习经历等；第二部分为就业竞争力调查；第三部分为就业能力调查；第四部分为就业信心调查；第五部分为就业意愿调查。本次一共发放线上问卷952份，回收问卷952份，剔除答卷时间过短和所有选项答案完全一致的问卷，整理后一共得到有效问卷886份，有效率为93%。

表1 描述性统计分析

由表1描述性统计分析结果可知，本次参与调查的男性占全部样本的27.3%，女性占全部样本的72.6%，由此可知被调查者以女性为主，故而本次调查的结果主要代表的是女大学生的就业信心情况。在被调查者中，有509人为大一学生，占比57.4%，268人为大二学生，占比30.2%，66人为大三学生，占比7.4%，26人为大四学生，占比2.9%。硕士及以上的有17人，占比1.8%，从学历来看，被调查者以本科为主。从是否为班干部来看，仅有29.6%的人表示是班干部。从生源地来看，来自城市的被调查者有225人，占比25.3%，来自县城的被调查者有246人，占比27.7%，来自农村的被调查者有415人，占比46.8%。从实习经历来看，85.6%的调查者表示没有过实习经历。

1.2 模型构建

通过选用多元有序Logistic模型研究财经类高校女大学生就业信心及其影响因素，选取问卷中题项“您认为自己毕业后能够找到一份好工作或者令人满意的工作”调查结果作为就业信心评判指标，构建如下计量分析模型：

Y=f(X1+X2+…Xn)

(1)

多元有序Logistic模型回归方程如下式：

(2)

也可以表示为：

(3)

在上式中，f为用n个自变量表示因变量的函数，Xn表示第n个影响因素，Y为因变量，Pi表示解释变量为1的概率，Xk表示第k个影响因素，β0为常量，βk表示其回归系数，μ为随机误差项。

1.3 变量说明

1.3.1 因变量

因变量为女大学生就业信心，主要由问卷中的题项“您认为自己毕业后能够找到一份好工作或者令人满意的工作”来衡量，题项答案设置等级1到7，具体包括非常不同意、比较不同意、不同意、一般、同意、比较同意和非常同意等七类。

1.3.2 自变量

在参考现有研究的基础上，结合调查问卷的实际情况，选取企业环境、个人发展和社会环境等三类16个变量作为财经类高校女大学生就业信心的影响因素。其中1—6题为“企业环境”维度；7—14题为“个人发展”维度；15—16题为“社会环境”维度。采用李克特7级量表，等级从1到7，分别表示非常不同意、比较不同意、不同意、一般、同意、比较同意和非常同意。详见表2。

表2 变量说明

2 实证分析

2.1 可行性分析

为了检验样本数据的有效性，需要进行KMO值检验和Bartlett球形检验，当KMO值越接近于1且Bartlett球形检验显著时，问卷内容和问卷结构的有效性就越好。

表3 KMO和Bartlett球形检验

通过运用SPSS 24.0检验，如表3所示，KMO值为0.931，大于0.6，Bartlett球形度检验近似卡方为10538.286，自由度为120，P值为0.000<0.01，这说明该问卷有效，可以进行因子分析。

2.2 因子分析

2.2.1 确定公因子

运用SPSS 24.0软件和主成分分析法对16个变量进行因子分析，按照特征值大于1的规则提取了3个公因子。由表4可知，提取的3个公因子的累积方差解释率为70.520%，这说明3个公因子能够提取16个分析项70.520%的信息量。

表4 总方差解释

本研究运用最大方差法进行因子旋转，得到旋转成分矩阵，并根据每个因子的载荷量对公因子命名。因子载荷表示的是变量与公因子之间的相关系数，因此，相对于变量，载荷因子的绝对值越大，则表明变量与之关系越密切，更能代表这个变量。

根据表5，在主成分1中，团队理念相近工作氛围好、单位管理制度好、培训自我开发继续学习机会多、工作内容丰富、工作有挑战以及所学专业对就业发展的影响的载荷值较大，将其命名为企业环境；主成分2中，创新能力、快速学习能力、尽力去做的话总能够解决问题、有明确的职业规划、为达成目标能努力奋斗、指导课程和讲座对学生有启发、疫情不会对学生创新创业积极性造成严重打击以及职业规划会遭受疫情的负面影响的载荷值较大，将其命名为个人因素；在主成分3中，载荷值较大的是户籍对就业有很大影响和现阶段大学生的就业形势相当严峻、不容乐观，将其命名为社会环境。因此，财经类高校女大学生就业信心的影响因素包括企业环境、个人因素和社会环境。

表5 旋转后的因子荷载结果

2.2.2 计算因子得分

公共因子在提取与确定后，利用回归法测算各个公共因子Fi(i=1，2，3)的得分系数，并通过旋转后得到的方差贡献率占总方差贡献比重作为权重，得出综合因子得分函数:

F=0.444F1+0.376F2+0.179F3

(4)

由上述综合因子式(4)和表4可知，现阶段财经类高校女大学生就业信心程度可由“企业环境”“个人发展”和“社会环境”三个公共因子加以评价。

2.3 多元有序Logistic回归分析

通过Logistic回归分析，对不同的影响因素进行判定，以P<0.05、P<0.01和P<0.001 作为标准分别表示有差异、有显著差异和有极其显著差异。根据此标准识别显著，就判定为能够影响就业信心，反之就判定为不能影响就业信心。该模型的预测效果如表6所示。

表6 多元Logistic回归分析结果

利用SPSS 24.0版本进行多元有序Logistic回归分析，结果以最后一组为参照，第一、二、三组数据为零，因此与其他组做回归，分析各个公共因子对财经类高校女大学生就业信心的影响，如表7所示。根据Wald值的结果可知，个人发展因素的Wald值分别为305.572、187.208和78.771，均高于其他两个因素。企业环境的Wald的值分别为204.407、116.004和52.097，低于个人发展因素的Wald值，但高于社会环境因素的Wald值。社会环境因素的Wald的值分别为72.288、26.015和5.779，低于其他两个因素。因此，对财经类高校女大学生就业信心的影响较大的因素依次为个人发展、企业环境和社会环境。

2.3.1 个人发展因素

在女大学生认为就业信心程度表示一般、表示认同和表示很认同中，个人发展对财经类高校女大学生就业信心的显著性结果都无限接近0，具有统计显著性。随着就业形势愈发严峻和新冠肺炎疫情的持续影响，女大学生选择不断地学习和努力奋斗以提升自身的就业竞争力，缓解就业压力[10]，但现实却是企业在招聘时往往更加倾向于男生，导致女生产生焦虑，影响女大学生的就业信心[3]。

2.3.2 企业环境因素

在女大学生认为就业信心程度表示一般、表示认同和表示很认同中，企业环境是财经类高校女大学生就业信心影响的重要因素，并且显著性结果都无限接近0，说明具有统计显著性。企业环境变量回归系数均为负，表明企业的团队理念、工作氛围、管理制度和培训政策等信息均有负向影响，说明在其他条件不变的情况下，求职者更倾向于选择团队理念相近和单位管理制度完善程度高的企业，这造成部分企业求职人数多、竞争激烈，部分企业求职人数不足，进而导致人才需求的失衡，造成就业难的现象[11]，最终导致女大学生的就业信心不足。

2.3.3 社会环境因素

在女大学生认为就业信心程度表示一般、表示认同中，社会环境对财经类高校女大学生就业信心有重要影响，显著性结果无限接近0，说明具有统计显著性。企业环境的系数显著为负，说明在其他条件不变的情况下，社会环境严峻程度越高，其导致财经类女大学生的就业信心较低。在女大学生认为就业信心程度表示很认同中，社会环境对财经类高校女大学生就业信心有影响，显著性结果为0.016，说明具有显著性。这一定程度上说明现阶段疫情因素对我国经济冲击较大，部分企业停工、停产，对大学生就业影响较大[12]，进而影响女大学生的就业信心。

公式表示：

当Y=4时，Logistic回归模型

当Y=5时，Logistic回归模型

当Y=6时，Logistic回归模型

表7 Logistic回归分析结果

以上研究结果表明，以第一组为参照，对财经类高校性别和就业做回归。由于选择就业信心1(表示非常不认同)人数为0；选2(表示很不认同)、3(表示不认同)、4(表示一般)、6(表示很认同)、7(表示非常认同)的人数较少，导致男生和女生在数据存在偏差，回归结果没有实际的意义。如表7 所示：性别对财经类高校大学生就业信心有影响。其中Wald值是4.373，系数显著为负，因此表明财经类高校男女大学生受疫情影响存在差异。

3 研究结论与政策启示

在调研的基础上，采用多元Logistic回归方法对财经类高校女大学生就业信心及其影响因素进行分析，得到如下结论：现阶段影响财经类高校女大学生就业信心的因素主要有三个方面，包括企业环境、个人发展和社会环境。个人发展对财经类高校女大学生就业信心产生负向影响，这说明在经济下行、企业发展不景气时，用人单位有可能比以往更加青睐体力占优的男性应聘者，影响财经类高校女大学生的就业信心；企业环境对财经类高校女大学生就业信心产生负向影响，社会环境对财经类高校女大学生就业信心产生负向影响，说明现阶段就业形势较为严峻，大学生就业信心下降。此外，由三个因素的回归结果可以看出，企业环境、个人发展对财经类高校女大学生就业信心的影响最大，同时研究表明大学生就业信心在性别上存在显著差异。

根据以上研究结论，本文得到如下政策启示：首先，了解企业环境，增强就业自信。学校课堂和企业来校讲座是大学生了解企业环境的重要渠道。因此，学校应建立特色课程，将行业标准、企业规范和企业培训纳入高校人才培养方案制订的过程中与课程教学中。此外，学校还可以通过定期邀请优秀企业的管理人员到学校宣讲、座谈交流等，使大学生了解企业所提倡的敬业精神和团队理念、更直观感受企业文化、了解企业发展前景以及了解企业的招聘要求，这有利于缩短大学生毕业后的“迷茫期”，使大学生在毕业时拥有较强的就业自信。其次，促进个人发展，提升就业能力。当前，大学生就业环境仍不容乐观，就业竞争越来越激烈，依据优胜劣汰的社会法则，个人能力的提升在就业过程中尤为重要。因此，大学生在校期间应努力学习专业知识，不断提高专业技能，并考取相关证书。在掌握了理论知识后，应将所学知识学以致用，多参加多样化的创新实践活动，把握一切能够学习、提升自身能力的机会。此外，还应注重培养自身处理问题的能力、提升自身的创新能力、树立正确的就业观念以及提高人际交往和沟通的能力，为毕业后走上工作岗位打下扎实的基础。最后，关注社会环境，提升就业信心。一般而言，学校学科专业课程的设置相对于就业市场需求的变化具有明显的滞后性，学校应加强对就业市场的调研工作，根据社会环境的需求，及时调整、优化当前学科专业课程的设置。此外，应该制定有利于提升女大学生就业信心的支持措施，并给予女大学生一些有关于就业、创业的指导和建议。女大学生自身也应多关注社会环境的变化，提高对职业生涯规划的认识，不断挖掘自身潜在能力，提升自身在就业市场的竞争力，从而提高就业信心。