基于回归分析的毕业生就业需求与城市匹配度的研究.docx

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基于回归分析的毕业生就业需求与城市匹配度的研究

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田韵昕张凯伦彭康妮

摘要：自2018年以来，不少“新一线城市”开始推出各项政策利好吸引人才，并取得显著效果。本研究从人才角度出发，探究该群体心理状态以呈现本时代人才选择就业和生活地的综合考虑和需求，探索人才就业需求与城市条件的匹配度、选择就业地时的影响因素并为城市增强对人才吸引力建言献策。通过对420名毕业生进行调查问卷分析和对4名受访者进行跟踪分析，本研究发现地理环境、个人发展空间为人才考虑就业地的首要因素，而越重视经济水平的毕业生更倾向于选择一线城市，考虑政策利好的毕业生更倾向于新一线城市。研究发现对青年流动、区域协调发展和政策制定有一定的启示。

关键字：人才;择业;新一线城市

引言

新一线城市为抢占人才高地推行的落户宽松政策、补贴和创业促进计划。从城市一侧衡量城市发展和吸引力，但是“人才争夺战”实为城市与应届毕业生双向选择的一个过程，它不仅仅是城市主体对人才的“抢夺”，也很大程度上关乎于人才主体对其就业城市的选择。诚然，国内外已有不少研究调查了大学生在就业城市选择的意愿及相关影响因素，但多为学生背景与就业选择之间的因果分析。且将主要决定因素定为生源地、职业发展机遇、个人观念和家庭因素。

1人才流动问题分析

目前，在针对人才流动的问题研究上，多局限于城市主体描述和宣传利好政策，目的多侧重于引导大学生流动就业。而本次研究从人才角度出发，探究该群体心理状态以呈现本时代人才选择就业和生活地的综合考虑和需求。从中获取有利信息為新一线城市吸引人才“强人”“强城”提出建议。

个人信息部分包括家乡城市和毕业学校所在城市等选项用以筛选符合研究目的的研究对象。城市选择的影响因素共分为五大类：自然环境、社会环境、城市经济发展状况、自身未来发展空间和城市政府政策。每一大类下分三到六个小指标不等，总计十九项影响因素都是从过往文献、政府官方文件和预采访的分析结果中得来。其中城市政府政策下的“城市户籍政策”、“经济补贴政策”和“创业支持政策”三项影响因素是由各一线及新一线城市政府发布的利好政策中归纳而得。问卷采用“十分式李克特量表”调查各个因素对应届生城市选择的影响程度大小。除上述五项客观影响因素外，问卷第二部分还包含了对婚姻关系或恋爱关系对城市选择影响的调查，用以筛选不符合研究目的的研究对象。问卷第三部分询问问卷调查者参与后续采访的意愿，以便在量化分析后筛选联系个案采访的受访者。

2研究方式

本次调查采用混合研究方法收集数据用以数据分析和讨论。调查问卷收集量性数据，半开放式访谈收集质性数据。为确保本研究所使用的调查问卷稳定可靠且有效，我们需要对问卷进行信效度分析。检验量表的可靠性，即检验量表的信度，采用的是信度分析法（Cronbacha系数），以最终形成稳定且可靠（信度好）的测度量表。本实证研究所用问卷量表的信度分析结果如表所示，总Cronbacha系数为.919，大于.7;五类影响因素的Cronbacha系数也都远大于.7，表明该量表具有良好的信度。

检验量表的有效性，即检验量表的效度，采用的是因子分析法。用到的测度指标是：KMO值与因子旋转载荷值，当量表的KMO值大于最低标准值0.7，我们即可认为设计好的量表是有效的。

3数据处理

本实证研究用logistics回归分析分析各影响因素与应届生就业地选择之间的关系。

被解释变量为：一线城市（Y01=是=1/否=0）

解释变量为：地理环境（X01）、社会文化（X02）、经济发展（X03）、未来发展空间（X04）、城市政府政策（X05）。

影响系数的显著性检验结果表明：地理环境（X01，sig=.000，sig.05）对“一线城市（Y01）”的影响系数具有显著性。三个影响因素均具有正向的影响作用，即被调查的大学应届毕业生越是看重就业首选城市的“地理环境、经济发展、未来发展空间”方面的因素，那么该大学应届毕业生就业首选一线城市的可能性均将越高。影响系数分别为：0.314、0.217、0.264，即可得回归方程：

Y01=0.314X01+0.217X03+0.264X04+C

根据多元Logistic回归模型的预测结果显示，模型对“否”的预测准确率为69.8%;对“是”的预测准确率为67.3%;而该多元Logistic回归模型总的预测准确率为68.6%，表明所建立的多元Logistic回归模型总的预测效果较好，尤其是对“有”的预测效果最佳。

本研究建立的多元logistic回归模型预测效果较好，能够有效地反映应届生就业地选择与各影响因素之间的关系。

结论

本次研究对结果表明了应届生对就业首选地的偏好，49.5%（N=208）的应届生选择在一线城市就业，30.8%（N=167）的应届生选择在新一线城市就业，选择在其他