后疫情时期省属地方性高校大学生就业约束与对策研究

熊毅 李捷 韩正飞

摘  要：在新冠肺炎疫情持续冲击全球经济和中国大学毕业生人数再创新高的背景下，高校毕业生就业工作成为党和国家关注的焦点，被明确写入政府工作报告。本文以省属地方性高校大学生为研究对象，通过实地访谈、问卷调查和因子分析等方法研究约束其就业的因素，从政府与企业、大学生个体素质、高等院校和家庭与社会四个方面提出相应的对策，以提高后疫情时期大学生的就业率与就业质量。

关键词：后疫情时期;省属地方性高校;就业约束;就业对策

在新冠肺炎疫情的持续冲击下，世界经济形势不容乐观。中国作为拥有14亿多人口的全球第二大经济体，也面临很多新的风险与挑战。而进入疫情常态化防控的后疫情时期，大学生的就业形势和就业心理由于疫情等因素的影响，将面临较大挑战。如何解决大学生就业难题，摆在高校和政府面前，就业约束与对策研究就显得十分必要。通过此次研究，梳理出约束大学生就业的关键因素，“对症下药”解决大学生突出的就业问题，更加高效地利用青年大学生的这一重要人力资本，促进大学生就业和市场经济发展，更好实现“六稳”“六保”工作任务。

一、后疫情时期大学生就业基本面

（一）全球疫情冲击持续影响

从世界范围看，全球的新冠肺炎疫情处在持续发展之中，对全球经济产生了显著的负面效应。全球经济体和产业链的经济贸易往来因受到防控举措的影响，致使中国经济受到沖击，宏观经济处于下滑后逐步恢复的状态。这种不乐观的宏观经济一定程度上削弱了市场信心，市场整体仍处于保守发展的状态，市场信心恢复到疫情前的水平还需要较长一段时间。

（二）国家政策调控不断发力

《2020年政府工作报告》在总体篇幅减小的情况下，“就业”一词出现次数增加至39次，体现了国家对于就业工作的高度重视。对于大学生这个就业重点群体，国家从政策制定出发，出台了减税降费、金融扶持、创新创业优惠和扩大学历提升规模等措施，千方百计稳定和扩大大学生就业。

（三）就业形势不容乐观

国家统计局数据显示，今年上半年，城镇新增就业人员同比少增173万人并且受疫情影响，大学生失业率创同期新高，6月份全国20-24岁大专及以上人员，调查失业率达到19.3%，比5月份上升2.1个百分点，比上年同期上升3.9个百分点。这与大学生失业率创同期新高的数据相吻合，足见大学生就业形势之严峻。

二、大学生就业约束的构成分析

（一）调查概述

通过文献调查与实地走访发现，省属地方性高校的大学生就业约束在多个方面存在。本文采用汇总有较大可能性的就业约束因素如就业政策宣传、企业声誉、知识储备、家庭文化环境和高校就业指导工作等，并制作成包含李克特量表的调查问卷的方法，通过网络平台向调查对象发放电子问卷，问卷调查截止时间为2020年8月5日，共收集有效问卷275份。往届毕业生、应届毕业生和高校在读学生分别占比21.09%、24.73%和54.18%。在调查的应届毕业生群体中，已就业的仅占40.88%，说明近六成应届大学生还未找到心仪的工作，就业形势不容乐观。

（二）因子分析与模型建立

问卷主体为就业约束因素量表题部分，其设置了25个题项，每题包含“无影响”“影响较小”“影响一般”“影响较大”和“影响非常大”5个量级。首先，在所收集的问卷数据中筛选出“影响较大”和“影响非常大”选项比重合计超过50%的量表题，共计22个题项。其次，本文使用SPSS 21.0软件对所筛选出的量表数据进行可靠性分析与KMO 和 Bartlett 检验，根据检验可得，Cronbachs Alpha的值为0.923，其大于0.8，说明此问卷具有一定的可靠性。KMO值为0.901 说明因素指标存在较强的相关性，Bartlett 球形检验结果为231，Sig值为0.000，拒绝了相关系数是单位阵的假设，说明因素指标相关。

以上检验均表明本次问卷的数据适用因子分析法。然后通过此方法分析，所得结果显示前6个主成份解释了总方差的70.585%，即提取的6个主成份能够代表原本22个大学生就业约束指标的70.585%，具有较强的解释能力，所提取的6个主成份可归纳为PPF（政策与职位水平，policy and position factors）、SIF（学习与创新水平，study and innovation factors）、HSF（期望与满足水平，hope and satisfaction factors）、EIF（教育与信息水平， education and information factors）、CPF（文化与偏见程度， culture and prejudice factors）和NMF（性格与品德水平， nature and moral factors）。

由此可以建立大学生就业约束影响力模型

式中：EC为大学生就业约束，PPF、SIF、HSF、EIF、CPF和NMF分别为由就业约束因素根据相关归集而成的政策与职位水平、学习与创新水平、期望与满足水平、教育与信息水平、文化与偏见程度和性格与品德水平6个因子集合（主成份），[a1]、[a2]、[a3]、[a4]、[a5]和[a6]为各因子集的影响程度。

再根据所得数据进行分析，可得大学生就业约束影响力模型的表达式为

最后，将大学生就业约束的因子集合从相关主体角度划分，可分为政府与企业、大学生个体、高等院校和家庭与社会四个方面，并利用算术方法估计各相关主体的综合权重，所得结果如下表。

三、大学生就业约束的对策

（一）政府与企业层面

政府方面应加大对新兴行业的引导和支持，充分利用目前在人工智能和大数据等领域的优势，并增强就业政策宣传执行力度和建立效果反馈机制，进一步优化产业和教育的衔接，促进社会整体的人才供需结构达到更优化的程度，推动大学生高质量就业。