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一、就業質量的主成分分析
在本文中,我們主要利用主成分分析得出就業質量的綜合指標。需要說明的是,本文采用主成分分析并不是最終目的,只是用主成分分析法綜合原始變量的大量信息,得出多個變量的綜合指標。通過碎石圖分析,本次研究提取的5個主成分可以在80%的程度上解釋原來所有方差,已經符合一般的統計要求。通過對數據進行因子分析,然后對主成分的各個值進行預測打分,再運用公式(F1+F2+F3+F4+F5)/5得出總指標F0。
二、變量統計性描述
根據問題研究的需要,選取一系列指標分別對人力資本以及控制變量進行度量,主要變量統計性描述如表2。
三、回歸分析
表3為人力資本對高學歷群體初次就業質量的OLS回歸結果。從整體的結果上來看,各項檢驗指標表現都較為良好,調整后的R方為0.64,這說明此模型擬合效果較好,自變量對因變量的解釋程度較高。從回歸結果可以看出,受教育程度越高,畢業生的就業質量越高,其中,研究生畢業生的就業質量比本科生平均高出10.8%和18.7%,且這種影響在0.001的統計水平水平上顯著;人文社科類、工程技術類等專業的畢業生有著相對較高的就業質量,而農學、理學及自然科學類等專業的畢業生則就業質量相對較低,但這些影響在統計意義上大部分都不顯著;在校成績對于就業質量的影響在0.05的統計水平是是顯著的,說明受教育期間在校GPA排名靠前的求職者,其就業質量相對更高一些;相對于沒有獲獎經歷的求職者,有獲獎經歷的求職者會更有優勢,這一影響在0.05的統計水平上顯著;有實習經歷的就業者比無實習經歷的就業者初次就業質量要高出5.7%,且這一影響在0.01的統計水平上是顯著的;相對于沒有本專業相關技能證書的就業者來說,有一項或以上的本專業相關技能證書的就業者就業質量會相對更高一些,但這一影響在統計意義上不顯著。括號內為參照組。
從OLS回歸的結果可以看出,控制變量中,高學歷群體初次就業質量在性別上有顯著差異,男性的就業質量比女性高出了15%。而從年齡上來看,不同年齡段的就業者的就業質量并不存在顯著差異。外貌對于高學歷群體初次就業質量也存在顯著影響,說明在其他條件不變的情況下,外貌出眾的求職者更容易得到招聘單位的青睞,就業質量也相對更高一些。
四、結語
通過以上研究我們發現高學歷群體人力資本存量對初次就業質量有著重要影響,高學歷群體的綜合素質是其就業質量高低的關鍵。在市場經濟條件下,企業更加看重畢業生的人力資本存量,希望招聘到更優秀的人才,所以他們會通過學科專業、學歷水平、在校成績、獲獎經歷、實習經歷、技能證書數量等人力資本指標來甄別應聘的求職者,從而人力資本存量高的就業者能夠進入更好的企業,擁有更高的薪酬福利待遇,相應的也會有更高的就業滿意度和職業發展前景。
作者:肖沛李強單位:華南師范大學經濟與管理學院