影响地方院校大学生就业质量的主要因素分析
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【摘 要】本文以肇庆学院为例，分文科、理科、工科、术科四科对肇庆学院240名应届毕业生进行问卷调查，并取得调查数据，使用SPSS软件对调查数据进行主成分分析，得出影响肇庆学院学生就业质量的主要因素是就业市场的供需情况、职业规划、学校组织的招聘会、项目实践经验、学校的知名度和学历的高低、各种竞赛证书等，并得出一些帮助大学生提高就业质量的建议.
【关键词】就业质量;肇庆学院应届毕业生;主成分分析法;SPSS;因素分析
中图分类号： G647.38 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）20-0154-002
DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.20.069
0 引言
我国大学教育已经由“精英教育”步入了“大众教育”。大学毕业生人数历史最高纪录的一次次刷新，让大学生就业问题成为了社会广泛关注的焦点。国内学者对于大学生就业质量问题的研究越来越多，如文[1]采用层次分析法从个人角度和高校角度提出社会实践活动情况、专业技能水平以及职业认知等是影响大学生就业质量的主要因素;文[2]提出影响大学生就业质量的就业地区流向、薪金水平、就业单位性质等3个客观性指标以及职业发展前景、入职匹配度、就业满意度等3个主观性指标，并分不同年度进行差异性分析。文[3]提出影响大学生就业质量的5个主要因素为：知识与技能、团结协作能力、就业政策学习、就业意向岗位、社会实践训练，通过对比分析大學生的就业实际情况及就业意向，以此来建立影响大学生就业质量的Logistic统计回归模型。文[4-5]根据自身工作经验分析了影响地方院校大学生就业质量的因素。文[6-7]分别分析了影响工科和艺术类大学生就业质量的因素. 本文的研究是结合当前大学生的就业现状，以肇庆学院为例，从个人因素、学校因素和社会因素三个角度进行若干因素的选取，并在此基础上运用SPSS软件分文科、理科、工科、术科四科进行主成分分析，通过计算权重进行主要因素的选择，研究结果将更加客观和准确。
1 调查问卷的说明和分析
本文使用的数据来源于对肇庆学院2017届应届毕业生开展的问卷调查.开展调查的时间是2017年2月至3月，调查问卷按照文科、理科、工科、术科四科进行等比例发放，共240份，每科分别60份，回收有效问卷共240份。
此次问卷调查共设计了4份调查问卷.其中，文科问卷设计了12道问题，理科问卷设计了11道问题，工科问卷设计了10道问题，术科问卷设计了11道问题.调查各项因素对就业质量的影响程度，这些因素是前期调查访谈中获取的可能影响就业质量的因素.在调查问卷的数据处理过程中，将被调查者按照“对就业质量的影响程度”的标准对问卷的一系列问题作出的选择进行统一处理，规则为：“影响很大”赋值为“1”，“一般”赋值为“2”，“没什么影响”赋值为“3”。
2 主成分分析法分析就业质量影响因素
2.1 对文科调查数据的分析
令x1～x12分别表示个人性格、形象和交际能力、文字编辑能力、学校的知名度和学历的高低、在校所学专业知识、学校给予的就业指导和发布的就业信息、学校组织的招聘会、就业市场的供需情况、职业规划、实习经验、就业单位的性质和规模、建立权威的实时招聘信息发布平台、国家的经济发展和就业政策等12个因素。利用主成分分析法，使用SPSS软件，得到综合得分模型如下：
Y=-0.0024x1+0.0381x2+0.0362x3+0.1656x4+0.0751x5+0.1963x6+0.2337x7+0.2198x8+0.1299x9+0.0202x10+0.0778x11+0.1434x12 。
从综合得分模型可以看出，x4、x6、x7、x8、x9、x12这6个变量的系数较大，说明这6个因素为影响文科大学生就业质量的主要因素，其所对应的指标为：在校所学专业知识、学校组织的招聘会、就业市场的供需情况、职业规划、实习经验、国家的经济发展和就业政策等。
大学生在校所学专业知识掌握越牢固，就业质量就越高。地方院校应该跟上社会的脚步，设置适合文科生的专业课程，帮助文科生提高就业质量。学校适当组织招聘会，开拓文科就业市场有助于增加文科大学生的就业机会，提高就业成功率。文科生规划好自己的职业生涯规划，利用平常空闲的时间参加社会实践活动、利用寒暑假时间专业实习等，都会增加专业实习经验，提高自身的就业竞争力。同时国家的经济发展和就业政策与大学生的就业息息相关。国家经济发展好，地方政府提供更多的就业政策支持和就业保障，大学生的就业质量才能得到提高。
2.2 对理科调查数据的分析
设x1～x10分别表示考取各类资格证书、计算机能力、在校所学专业知识、学校给予的就业指导和发布的就业信息、学校组织的招聘会、就业市场的供需情况、职业规划、就业单位的性质和规模、建立权威的实时招聘信息发布平台以及国家的经济发展和就业政策这10个指标。通过运行SPSS软件[8]发现，得到综合得分模型如下。
Y=0.1675x1+0.0474x2+0.2501x3+0.1888x4+0.1969x5+0.2269x6+0.1778x7+0.0510x8+0.0402x9+0.0615x10 。
从综合得分模型可以看出，x3、x4、x5、x6、x7这5个变量的系数最大，其所对应的因素为：在校所学专业知识、学校给予的就业指导和发布的就业信息、学校组织的招聘会、就业市场的供需情况、职业规划等，说明这5个因素为影响理科大学生就业质量的主要因素。在这5个因素中，所占比重最大的是就业市场的供需情况，说明绝大部分学生认为，就业市场的供需情况对就业质量的影响非常大。理科大学生应重视在校所学专业知识，注重将理论与实践相结合，有意识地锻炼自己的实际操作能力，学校也应该针对目前市场的需要，将理论知识进一步深入到实践应用当中，让学生真真正正掌握专业技能。学校组织的招聘会是学生初次接触就业的机会，学校开展的职业生涯规划课程，有助于学生尽早形成良好的就业观念，为自己的未来做好规划。学校应该发布的就业信息和给予的就业指导，为学生的就业提供了帮助。 2.3 对工科调查数据的分析
设x1～x10分别表示考取各类资格证书、计算机能力、在校所学专业知识、学校给予的就业指导和发布的就业信息、学校组织的招聘会、就业市场的供需情况、职业规划、就业单位的性质和规模、建立权威的实时招聘信息发布平台以及国家的经济发展和就业政策这10个指标。运行SPSS软件[8]得到综合得分模型如下：
Y=0.1196x1+0.1767x2+0.1499x3+0.0587x4+0.1140x5+0.2082x6+0.0938x7+0.0811x8+0.1232x9+0.0344x10 。
从综合得分模型可以看出，x1、x2、x3、x6、x9这5个变量的系数最大，其所对应的因素为：个人性格、形象及交际能力、项目实践经验、学校的知名度和学历的高低、就业市场的供需情况、建立权威的实时招聘信息发布平台等，说明这5个因素为影响工科大学生就业质量的主要因素，其中就业市场的供需情况所占权重最大，说明对工科生就业质量的影响最大。工科生应积极参与到社会实践活动中，特别是争取多参与一些项目，增强自身的创新能力与操作能力，同时在个人性格、形象和交际能力方面要注意提高，应学会注重自身的形象，平常应通过多参加社会活动来提高自己的社会交际能力。学校也应该加强工科生的专业技能培养和社会实践锻炼。
2.4 对术科调查数据的分析
设x1～x11分别表示个人形象和交际能力、各种竞赛证书、学校的知名度和学历的高低、在校所学专业知识、学校给予的就业指导和发布的就业信息、学校组织的招聘会、就业市场的供需情况、实习经验、就业单位的性质和规模、建立权威的实时招聘信息发布平台、国家的经济发展和就业政策等这11个指标。运行SPSS软件[8]得到综合得分模型如下。
Y=0.0703x1+0.2610x2+0.1739x3+0.0956x4+0.1625x5+0.1196x6+0.1098x7+0.1511x8+0.0790x9+0.0266x10+0.0066x11。
从综合得分模型可以看出，x2、x3、x5、x6、x7、x8这6个变量的系数比较大，其所对应的因素为：各种竞赛证书、学校的知名度和学历的高低、学校给予的就业指导和发布的就业信息、学校组织的招聘会、就业市场的供需情况、实习经验等，说明这6个因素为影响术科大学生就业质量的主要因素。其中权重最大的各种竞赛证书。说明参加各种竞赛对于提高术科生的就业质量非常重要。要提高术科学生的就业质量，归根到底就是要加强专业技能训练.因此，一方面，学校应该对术科生积极开展就业技能培训，并且根据毕业生自身的特点，强化其技能训练，另一方面，学校应争取为学生提供更多的舞台让学生有机会去锻炼自己。
4 总结
本文以肇庆学院为例，通过对肇庆学院2017届应届毕业生进行问卷调查并收集数据，对影响大学生就业质量的因素用SPSS软件做主成分分析，得到了影响文科、理科、工科、术科四科大学生就业质量的主要因素。从分析结果来看，影响文科生、理科生和工科生就业质量的最大因素均为就业市场的供需情况，在校所学的专业知识也为较大的因素，学校应该重视和加强专业建设，要进行调查研究，及时更新教学内容，使教学内容充分结合市场需要，注重将理论与实践相结合，加强锻炼学生的实际操作能力。影响术科学生就业质量的最大因素为各种竞赛证书，学校应该加强对学生的训练，并提供更多的机会，让学生展现自己的才能.学校给予的就业指导和发布的就业信息、学校组织的招聘这几条也占较大权重，学校应该帮助学生做好职业规划，理清未来的发展方向，还应多组织招聘会、校园宣讲会，并且经常与用人单位沟通，了解用人单位对毕业生的要求。地方政府也应该提供更多的就业支持和就业保障，创造更好的就业环境，这样大学生的就业质量才能得到更好地提高。
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