影响高校毕业生就业的因素分析

　国家教育行政学院学报 2004 年第 2 期 　 影响高校毕业生就业的因素分析 岳昌君 丁小浩 【摘 　要】通过对我国高等教育的发展规模及结构进行统计描述 , 从经济和教育两 方面对影响高校毕业生就业的因素进行了实证分析 , 并在此基础上提出促进高校毕 业生就业的几点建议。 【关键词】行业垄断 　收入 　高等教育 　就业 【作 　者】岳昌君 , 北京大学教育经济研究所副教授、经济学博士 ; 丁小浩 , 北京 大学教育经济研究所教授、教育学博士 　　目前 , 高校毕业生的就业问题成为了全 社会共同关注的热点问题 , 也成为政府部门 的工作重点和难点问题。2003 年高校毕业 生总数达到 212 万人 , 就业率只有 70 %。 而 2004 年将有高校毕业生 280 万人 , 加上 过去未能就业的一部分毕业生 , 2004 年全 国实际需要就业的普通高校毕业生有可能突 破 300 万人 , 毕业生就业工作压力进一步加 大。①那么 , 哪些因素影响高校毕业生就业 ? 本文将在有关调查数据的基础上 , 从经济和 教育两个方面对此问题进行实证分析。 一、我国高等教育的发展规模及结构 1、从业人员中高等教育人口的比重。 从业人员中高等教育人口的比重是衡量 一个国家高等教育发展水平的重要指标 , 但 是这一指标很难统计 , 通常只有根据人口普 查的数据才可以计算出来。1990 年 , 我国 第四次全国人口普查的结果 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明 , 我国从业 人员中受过大专以上高等教育的人口为 1212 万人 , 占当年总从业人员的比重为 1187 %。②2000 年第五次人口普查的结果表 明 , 我国 15 岁至 64 岁的人口中 , 高等教育人口的比重为 4181 %。其中具有大专、本科、研究生学历的人口比重分别为 3139 %、1132 %和 0109 %。③虽然我国高等教育的人口比重从 1990 年至 2000 年有了较大幅度的提升 , 但是同发达国家相比还是有较大的差距。1999 年 OECD 国家 25 岁至 64 岁的人口中 , 高等教育人口所占的比重平均为22 % , 其中美国高达 35 % , 日本和韩国分别为 31 %和 23 %。④2、分城乡的高等教育人口比重。我国高等教育人口比重之所以不高是与我国特殊的城乡人口结构有关系的。2001年我国城镇人口所占的比重为 3019 % , 而1999 年世界高收入国家的这一比重高达77 % , 世界平均为 46 %。⑤一般而言 , 城市中的高等教育人口比重大 , 而乡村中的这一比重小 , 这种差别在我国非常明显。2000年 , 我国农村中的高等教育人口比重仅为0171 % ; 县镇为 6133 % ; 城市为 13197 %。3、分行业的高等教育人口比重。据第五次全国人口普查数据及近几年的 08 《中国统计年鉴》, 从业人员按照不同的行业 划分为 16 类 , 分别为 : 农林牧渔业、采掘 业、制造业、教育、文化等。我国二元经济 的特点使得不同行业的高等教育人口比重差 异非常之大。2000 年 , 农林牧渔业中高等 教育人口的比重非常低 , 仅为 0114 % ; 而 科学研究和综合技术服务业中高等教育人口 的比重高达 5714 % , 两者相差 410 倍。如 果不考虑农林牧渔业 , 则其他行业中高等教 育人口的比重就达到了 1219 % , 其中第二 产业和第三产业的比重分别为 5197 %和 1911 %。因此 , 我国 1564 岁人口中高等教 育人口的比重之所以低主要是由于农林牧渔 业一个行业造成的。 4、高等教育人口的行业分布结构。 我国 1564 岁高等教育人口的行业分布 极不均匀 , 2000 年有 24115 %的高等教育人 口在教育文化艺术及广播电影电视业 ; 19186 %在国家机关政党机关和社会团体 ; 15153 %在制造业 ; 而只有 1188 %的高等教 育人口选择在农林牧渔业工作。 二、影响高校毕业生就业的外部因素 由于我国高校毕业生 99 %以上在城镇 就业 , 因此本文不去考虑城乡收入差异对高 校毕业生就业选择的影响 , 而集中分析城镇 中不同行业的垄断程度引起的收入差异对高 校毕业生就业选择的影响。 根据 2002 年《中国统计年鉴》的数据 计算 , 2000 年平均工资最高的行业是科学 研究和综合技术服务业 (平均工资为 13620 元) , 工资最低的行业是农林牧渔业 (平均 工资为 5184 元) , 最高行业平均工资与最低 行业之比为 2163∶1 ; 如果不考虑农林牧渔 业 , 则平均工资最低的行业为批发零售贸易 和餐饮业 (平均工资为 7190 元) , 最高行业 平均工资与之相比为 1189∶1。 根据 2000 年国家统计局城市社会经济 调查队的“中国城市住户调查”数据计算 , 2000 年平均工资最高的行业是科学研究和 综合技术服务业 (平均工资为 13515 元) , 工资最低的行业是采掘业 (平均工资为 7974 元) , 最高行业平均工资与最低行业之 比为 117∶1。但是 , 工资收入不仅受行业垄 断收益的影响 , 更受从业人员的受教育程度 和工作年限的影响。因此 , 简单看各行业的 平均工资是不能准确反映行业收益的差异。 本文将采用计量回归模型的方法 , 剥离受教 育年限和工作年限两个重要变量的影响 , 量 化出纯粹的行业收益。 1、衡量行业垄断指数的计量回归方法。 明瑟 (Mincer , 1974) 在解释收入差异 时 , 认为教育和工作年限是最重要的因素 , 明瑟收益率也成为教育经济学领域中研究个 人收益率的最重要指标。⑥但是 , 在明瑟使 用的计量回归方程中隐含了一个重要假设 : 不存在行业垄断 , 劳动力可以在不同行业间 自由流动 , 那么同质劳动力 (相同教育程度 和相同工作年限) 的收入是无显著差异的。 本文也借鉴明瑟计量回归的方法对我国的收 入差异进行解释。除了考虑受教育程度和工 作年限外 , 本文还将考虑行业因素。把行业 因素引入明瑟回归方程 , 如果行业变量的回 归系数是显著的 , 就说明在我国存在行业差 异 ; 否则说明我国各个行业之间是完全竞争 的。本文在明瑟收入函数的基础上 , 使用如 下的计量回归方程 : L n ( INCOME) =α+ β1 SCH +β2 EXP +β3 EXP2 +Σλj INDj +μ (以 下称“方程一”) 其中 INCOME 为从业人员 的工资收入 , SCH 为受教育程度 , EXP 为 工作年限 , EXP2 为工作年限的平方项 , INDj 为行业虚拟变量 (1 表示从业人员属 于行业 j ; 0 表示不属于) 。本文选择制造业 为参照的基本行业 , 其他行业与制造业相比 较。β1 表示教育收益率 , 含义是受教育者 多受一年教育时收入的变化率 , 预期的回归 18 系数符号是正的。β2 和β3 分别表示工作年 限和工作年限的平方项对收益的影响 , 预期 β2 的回归系数符号是正的 , 预期β3 的回归 系数符号是负的。λj 表示行业 j 与制造业相 比的行业工资差异 , 正 (负) 的回归系数表 示该行业工资高 (低) 于制造业的工资。 2、数据说明。 这一部分使用的数据来自于 2000 年国 家统计局城市社会经济调查队的“中国城市 住户调查”。该数据包括了除西藏自治区和 台湾省之外的 30 个省、市、自治区。有效 样本观测数为 27363 个。受教育程度分为本 科、大专、中专、高中、初中、小学以及其 他等 7 种 , 在计算受教育年限时上述类别的 受教育程度分别按 16 年、15 年、12 年、12 年、9 年、515 年和 2 年计算。7 类受教育 程度的比重分别为 8 %、1816 %、1414 %、 2812 %、2618 %、318 %和 011 %。各个行 业的平均工作年限差异较为显著 , 最大值为 2211 年 , 最小值为 1611 , 极差为 6 年 (见 表 1 第 6 列) 。各个行业所占的比重在本文 中称之为行业规模 (见表 1 第 7 列) 。 表 1 : 行业垄断指数、工资收入及行业规模 (2000 年) 行业 垄断指数 行业 分类 年收入 (元) 明瑟收益 率 ( %) 工作 年限 行业规模 ( %) 农林牧渔业 (城镇) 0117 竞争 8795 611 1914 110 采掘业 0107 竞争 7974 614 2010 117 制造业 0100 竞争 8070 616 2112 3113 电力煤气及水的生产和供应业 0145 垄断 12274 710 1910 216 建筑业 0114 竞争 9357 519 2211 312 地质勘查业水利管理业 0110 竞争 9752 615 2018 019 交通运输仓储和邮电通信业 0135 垄断竞争 10877 713 2010 712 批发零售贸易和餐饮业 0101 竞争 8087 810 1816 1311 金融保险业 0143 垄断 11858 518 1611 218 房地产业 0142 垄断 12783 916 1917 017 社会服务业 0110 竞争 8083 718 1710 811 卫生体育和社会福利业 0134 垄断竞争 11225 517 1917 419 教育文化艺术及广播电影电视业 0129 垄断竞争 11579 618 2014 811 科学研究和综合技术服务业 0144 垄断 13515 414 2118 116 国家机关政党机关和社会团体 0127 垄断竞争 10934 611 2016 1218 　资料来源 : 根据国家统计局城市社会经济调查队的“中国城市住户调查”的数据计算。 　　3、计量回归结果。 本文首先利用“方程一”进行了包括全 部观测值的计量回归 , 总体回归显著性水平 达到 1 % , 拟合优度 R2 为 012。截距项回归 系数、教育收益率的回归系数、工作年限的 回归系数、工作年限的平方项的回归系数的 显著性水平均达到 1 %。其中教育收益率的 回归系数为 617 % , 表明多受一年平均来说 教育个人收入将增加大约 617 %。 在 14 个行业虚拟变量的回归系数中 , 第 8 行业的系数显著性水平大于 10 % ; 第 2 行业和第 6 行业的系数显著性水平达到 5 % ; 其余行业的系数显著性水平均达到 1 %。全部的行业虚拟变量的回归系数均为 28 正 , 表明这 14 个行业的工资收入都高于制 造业行业 (各个行业虚拟变量的回归系数见 表 1 第 2 列) 。在控制了受教育年限和工作 年限两个重要变量后 , 行业平均收益最高的 行业为电力煤气及水的生产和供应业 , 最低 的行业是制造业 , 两者行业收益之比为 1145∶1。 本文还对 15 个行业利用简单明瑟回归 方程分别进行了回归 , 计算出各个行业的个 人教育收益率 (见表 1 第 5 列) 。回归结果 表明 , 各个行业的个人教育收益率的差异不 大。个人教育收益率最高的行业为房地产 业 , 为 916 % ; 最低的行业是地质勘查业、 水利管理业 , 为 414 %。其余行业之间的差 异很小。 4、行业垄断指数。 本文将上述回归结果中各个行业虚拟变 量的系数定义为行业垄断指数 , 据此将 15 行业划分为 3 大类。将取值在 (0 , 012) 之 间的行业定义为“竞争行业”; 将取值在 (012 , 014) 之间的行业定义为“垄断竞争 行业”; 将取值大于 014 的行业定义为“垄 断行业”, 并将制造业的行业垄断指数赋值 为 0 (见表 1 第 2、3 列) 。“垄断行业”包 括 4 个行业 , 分别为 : 电力煤气及水的生产 和供应业 ; 科学研究和综合技术服务业 ; 金 融保险业 ; 房地产业。“垄断竞争行业”包 括 4 个行业 , 分别为 : 交通运输仓储和邮电 通信业 ; 卫生体育和社会福利业 ; 教育文化 艺术及广播电影电视业 ; 国家机关政党机关 和社会团体。“竞争行业”包括 7 个行业 , 分别为 : 农林牧渔业 (城镇) ; 建筑业 ; 地 质勘查业水利管理业 ; 社会服务业 ; 采掘 业 ; 批发零售贸易和餐饮业 ; 制造业。 与制造业相比 , 垄断行业的计量回归系 数大于 014 , 这表明在相同的受教育程度和 相同的工作年限的条件下 , 垄断行业的平均 工资收入比制造业多 40 %以上。而计量回 归结果中的总个人教育收益率只有 617 % , 这意味着制造业的从业人员要多受 6 年教育 才能抵上垄断行业的工资收入差异。举例来 说 , 读了硕士研究生再读博士研究生 , 不考 虑 6 年的教育直接成本和机会成本 , 其因教 育程度增加带来的收入水平的提高也仅仅相 当于从制造业转移到垄断行业工作而提高的 收入水平。 需要说明的是 , 本文所说的“垄断”与 一般经济学中的“垄断”是有区别的。例 如 , 本文“垄断行业”中的科学研究和综合 技术服务业、金融保险业 , 和“垄断竞争行 业”中的卫生体育和社会福利业、教育文化 艺术及广播电影电视业、国家机关政党机关 和社会团体显然与劳动力市场分割与关 , 也 就是说 , 只有那些受过高等教育并且能力强 的人员才能进入这些行业就业。“垄断行业” 中的电力煤气及水的生产和供应业属于自然 垄断等等。另外 , 本文也没有讨论各行业的 效率因素对行业收益的影响。 5、三类行业对就业的吸纳情况。 从表 2 可以看出 , 4 个垄断行业和 4 个 垄断竞争行业对就业的吸纳能力是很小的。 从 1990 - 2000 年 , 4 个垄断行业和 4 个垄 断竞争行业的从业人员平均每年增加 26 万 人和 55 万人 ; 而同一时期 , 6 个竞争行业 的从业人员平均每年增加 235 万人。值得关 注的是 , 进入 21 世纪的头两年 , 垄断行业 和垄断竞争行业的从业人员的年增加数量更 少了 , 2001 年分别只增加了 11 万人和 14 万人 ; 2002 年分别只增加了 15 万人和 18 万人。相反 , 2002 年竞争行业的从业人员 数量增加迅猛 , 特别是制造业的从业人员增 加很多。这可能是由于 2001 我国加入 WTO 有利于发挥劳动密集型的制造业的生产和出 口 , 使得生产部门的就业需求增加。 38 表 2 : 三类行业对就业的吸纳情况 (万人/ 年) 行业 1990 - 2000 年 2001 年 2002 年 4 个垄断行业 　26 11 15 4 个垄断竞争行业 　55 14 18 6 个竞争行业 235 223 788 制造业 - 58 40 224 建筑业 113 118 224 批发零售贸易和餐饮业 185 51 232 社会服务业 　33 55 118 　资料来源 : 根据国家统计局《中国统计年鉴 , 2003》的数据计算 三、影响高校毕业生就业的内部因素 北京大学“高等教育规模扩展与劳动力 市场”课题组在 2003 年 6 月上旬对全国高 校毕业生就业状况进行了一次大规模的调 查。调查范围包括了北京、山东、广东、湖 南、陕西、云南、广西等 7 个省市的 47 所 高校 , 接受 问卷 关于教学调查问卷关于员工内部调查问卷员工内部调查问卷基药满意度调查问卷论文问卷调查格式 调查的毕业生数为 18722 人。 1、求职影响因素的计量回归方法和数 据说明。 决定学生找寻工作成功与否的因素分为 五类 : 第一类是学生的基本情况 : ①学历层 次 , 分为专科、本科 , 和研究生等三种 ; ② 学校声望 , 分为 211 重点大学、普通本科院 校 , 和其他院校等三种 ; ③专业类别 , 分为 哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史 学、理学、工学、农学、医学和管理学十一 种 ; ④性别。第二类是学生的学业情况 : ① 学习成绩 , 分为排名前 25 %名、25 % - 50 %名和后 50 %名等三种 ; ②是否获得过 奖学金 ; ③是否获得英语四六级考试证 书 关于书的成语关于读书的排比句社区图书漂流公约怎么写关于读书的小报汉书pdf ; ④是否获得过其他 (非英语) 技术证书 ; ⑤ 是否是党员 ; ⑥是否做过学生干部 ; ⑦是否 是辅修生或双学位学生 ; ⑧是否有工作或实 习经历。第三类是学生的求职情况 : ①求职 费用 ; ②求职次数 ; ③学校提供的就业信息 是否充足 ; ④是否参加过学校的就业指导 课。第四类是学生的家庭情况 : ①家庭所在 地 , 分为城市、县镇、农村等三种 ; ②父亲 受教育年限 ; ③母亲受教育年限 ; ④父亲的 工作状况 , 分为行政管理人员 (处级或县乡 科级以上干部) 、各类经理人员、机关、企 业、事业单位办事人员等十种。第五类是学 校的基本情况 : ①学校所在地 , 分为北京、 东部、中部和西部 ; ②学校性质 , 分为公办 高校和其他高校两种。 由于被解释变量 Y 的含义为是否找到 了工作 , 是二分变量 : 1 为是 ; 0 为否。解 释变量中绝大多数也是分类变量。因此 , 不 能用普通线性回归模型进行分析 , 本文将采 用逻辑斯特 (logistic) 回归方法进行计量回 归检验。方程的函数形式为 : Logit (p) =α +ΣβΧ+ u (以下简称“方程二”) 其中 p 表 示找到工作的概率。解释变量 Xj 的含义为 找到工作与否的影响因素。各个系数表示解 释变量对找寻工作的影响。正的系数表示该 解释变量有利于找到工作 , 并且系数越大表 示找到工作的概率就越大 (同一解释变量的 不同取值之间的比较) 。对因变量的选择分 为两种情况 : ①将问卷中已经签约、已确定 单位等待签约的毕业生作为“已经确定工 作”, 而将尚未找到接收单位的毕业生作为 “没有确定工作”, 其他情况忽略 ; ②将问卷 中准备从事自由职业或自主创业、准备升学 或出国、申请不就业的毕业生也算为“已经 48 确定工作”。为了检验和比较回归结果的稳 定性 , 本文分别使用了一般逻辑斯特回归 ( Enter) 和逐步逻辑斯特回归 ( Forward) 等两种回归方法。这样 , 对两种因变量使用 两种方法共进行了四次回归。回归结果见表 3。 表 3 : 影响高校毕业生就业因素的计量回归分析结果 解释变量 (1) (2) (3) (4) 本科学历 01673 01667 01439 3 3 01553 3 研究生学历 11371 11388 11029 3 11214 3 211 重点大学 01957 01794 11115 01975 普通大学 01953 01916 11037 11032 法学 - 01695 3 - 0171 - 01676 3 3 教育学 - 11771 3 - 11633 - 11243 - 11067 3 3 农学 - 11941 - 11646 - 11122 3 性别 01511 01599 01449 01558 成绩排名前 25 % 01394 3 3 奖学金 01506 01398 3 01572 0143 英语四、六级证书 01367 3 中共党员 01406 3 01430 3 01325 3 3 辅修或双学位 01452 3 01391 3 3 01395 3 3 工作或实习经历 01495 01488 01462 01476 求职信息 01813 01838 01749 01746 学校所在地 - 01579 - 01676 3 - 01496 - 01583 3 学校性质 11706 2103 01809 11188 常数项 - 21638 - 21967 - 11592 - 11957 观测值数 1767 1667 2083 2083 　　注 : 表中回归 (1) 和 (2) 中“已经确定工作”只包括已经签约、已确定单位等待签约的毕业生 ; 回 归 (3) 和 (4) 中“已经确定工作”还包括准备从事自由职业或自主创业、准备升学或出国、申请不就业 的毕业生。回归 (1) 和 (3) 使用的是逐步回归逻辑斯特方法 ; 回归 (1) 和 (3) 使用的是一般逻辑斯特 方法 ; 3 和 3 3 分别表示显著性水平为 0105 和 0110 ; 其他没有作标记的回归系数的显著性水平都是 0101。 　　2、对计量回归结果的解释。 首先 , 学生的学历层次、学校声望、性 别、某些专业等基本情况对求职结果有显著 的影响。对学历层次而言 , 本科和研究生找 到工作的概率显著地比专科毕业生高 , 而研 究生又显著地比本科生高。对学校声望而 言 , 211 重点大学和普通本科院校找到工作 的概率显著比其他院校高 , 但是 211 重点大 学和普通本科院校之间并没有显著的差别。 对专业类别而言 , 法学、教育学和农学找到 工作的概率显著地比理学低 ; 其他专业与理 学之间没有显著的差别。因为这里的专业划 分是十一大门类 , 因此对专业的分析结果不 是很理想。对性别而言 , 男生比女性找到工 作的概率明显大。 其次 , 学生的学业情况对求职结果有显 著的影响。对于成绩排名前 25 %名的毕业 生、获得过奖学金的毕业生、对于获得了英 语四级或六级考试证书的毕业生、对于党 员、对于辅修生或双学位学生、对于有工作 或实习经历的毕业生而言 , 找到工作的概率 明显比其他毕业生要高。 第三 , 在学生的求职情况中 , 学校提供 的就业信息是否充足对于毕业生找寻工作有 58 显著的积极作用。 最后 , 学校的基本情况对于毕业生找寻 工作也有一定的影响。其中学校性质对毕业 生求职有非常显著的影响 , 公办学校的毕业 生明显比民办学校和国有民办二级学院有优 势。对于学校所在地而言 , 北京高校不如中 部地区的高校 , 这显然是因为在问卷调查的 时期恰好是非典流行时期 ; 而东部和西部的 高校与中部地区的高校之间并无显著差异。 相反 , 另外一些因素对找到工作与否并 没有显著的影响 , 这些变量包括 : 学生的家 庭情况中的家庭所在地、父母亲受教育年 限、父母的工作状况等因素 ; 求职情况中的 求职费用、求职次数、以及是否参加过学校 的就业指导课和讲座等因素 ; 学校基本情况 中的学校所在地因素 ; 以及学生学业情况中 的非英语证书、学生干部等因素。 四、结论及建议 通过对我国高等教育的发展规模及结构 进行统计描述 , 从经济和教育两个方面对影 响高校毕业生就业的因素进行了计量回归分 析 , 从实证结果中得到以下主要结论 : 第一 , 行业收益差别大。特别是“垄断 行业”的收益率比教育收益率更大 , 使得多 受六年研究生教育的收益尚不如换个行业就 业的收益大。“垄断行业”和“垄断竞争行 业”的行业规模小 , 对毕业生就业的吸纳能 力就很小 ; “竞争行业”的行业规模大 , 但 是对高校毕业生的吸引力不高。行业收益的 显著差异可以部分地解释高校毕业生就业市 场上“有业不就”和“无业可就”并存的现 象 , 以及高校毕业生行业分布不均匀的原 因。我国目前经济发展所处的阶段和产业结 构使得高校毕业生就业将在较长的一段时间 内成为难题。 第二 , 毕业生的基本教育情况、学业状 况、学校提供的就业信息以及学校性质等是 影响高校毕业生求职成功与否的重要因素。 为积极促进我国高校扩招后毕业生的就 业 , 本文认为可以采取以下措施 : ①积极发 挥高校在就业指导中的作用 , 扩大学校的就 业工作规模 , 努力为学生提供更加充足的就 业信息。②加强学生的就业教育。使学生认 识到个人学业成就才是找寻工作中的竞争优 势 , 盲目投入过高的求职费用并不能对就业 带来很大的帮助。鼓励毕业生积极投入到制 造业等竞争性强的行业工作。③加强高校教 育改革。结合高校毕业生就业市场的需求 , 调整或取消不合理的专业设置、增加大学生 的实习机会。④加强教育部门与其他政府部 门的联系。降低行业垄断程度 , 促进行业之 间的竞争和人才的跨行业流动。对去西部地 区工作、去艰苦行业工作、去国家最需要的 岗位工作的毕业生进行补偿 , 或给予其它方 面的优惠。对女性大学毕业生应该给予更多 的关注。 参考文献 : ①周济. 影响高校毕业生就业的因素分 析. 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