基于大數據的畢業研究生就業質量多元線性回歸研究

杜　鵑　 李華中　 段亞敏

（河北地質大學　 河北石家莊　050031）

基于大數據的畢業研究生就業質量多元線性回歸研究

杜鵑 李華中 段亞敏

（河北地質大學 河北石家莊050031）

對畢業研究生進行就業質量評價是高校的重要職責，也是高校學科、專業發展的基礎。本文從招生、培養、就業期望調查、就業質量調查四個方面匯總畢業研究生的數據，構建起畢業研究生大數據庫，然后在數據進行處理的基礎上運用多元線性回歸方法對畢業研究生的就業質量進行了建模評價，分析其關鍵的影響要素和提升策略。

畢業研究生 大數據 就業質量 多元線性回歸

1　引言

1978年我國恢復研究生招生，經過近四十年的發展，研究生教育已經取得了顯著的成就。從招生規模上來看，1978年我國僅招生研究生一萬人，到2015年全國共招收研究生63.1萬人，招生規模增長了60余倍；尤其2003年研究生招生實現了32.73 %的擴招增長以后還保持著7.37 %的年均增長率。研究生招生數量的高速增長既體現了我國研究生教育的良好態勢，但是也存在著本科生規避就業困境所做無奈選擇的原因，而研究生招生數量增長所帶來的研究生就業人數的增多更是導致了研究生就業困境的產生。在當前經濟發展速度下行、用人單位占主導地位、就業形勢嚴峻的背景下，研究生必須放低姿態、委曲求全、降低心理和薪酬預期，堅持“就業為先，擇業為后”的原則，才能實現就業的最終目標。

就業應當是研究生教育的邏輯起點，更應當成為學科、專業設置的出發點。就業質量應當成為衡量研究生培養質量高低的重要標準，同時也應當為成為研究生招生、教育改革的重要參考。而在當前日益嚴峻的就業形勢下，對畢業研究生進行就業質量跟蹤調查和評價研究成為研究生教育的一項緊要要務。

2　畢業研究生大數據構建

為體現畢業研究生就業質量評價的全面性，項目組從研究生入學、培養數據收集，畢業研究生的就業期望和就業質量跟蹤調查四個方面匯總相關數據而制作包含111個字段信息的畢業研究生大數據庫。數據具體收集方法和內容如下：

（1）招生數據。招生數據體現了研究生入學時的所有狀態信息，招生數據以研究生入學數據庫作為主要的數據源。招生數據包含61項內容，其中最核心的包括年齡、性別、婚姻狀況、學歷畢業院校、畢業時間、入學成績和復試成績等信息。

（2）培養數據。培養數據體現了研究生在就讀期間的表現，培養數據以研究生培養課程成績數據庫為主要數據源。培養數據包括研究生在校期間所有課程的成績數據，包含2科英語成績、2科政治成績和14科專業課成績3大類、18個字段。

（3）就業期望數據。就業期望數據以對畢業研究生進行就業期望問卷調查的方式獲取，調查時間定位于研究生畢業前半年至一年之間，調查維度包含就業形勢判斷、求職心態、求職定位與信息獲取等20項信息內容。

（4）就業質量跟蹤調查數據。就業質量跟蹤調查以對畢業研究生的就業質量滿意度問卷調查的方式獲取，調查時間定位于畢業后一年內，調查維度包含畢業研究生對收入水平、發展機會、工作狀況、崗位情況等內容的滿意程度信息等12項內容。

3　畢業研究生就業質量評價

3.1評價方法

從畢業生主體滿意維度進行畢業研究生就業質量評價，運用多元線性回歸的方法和SPSS軟件。

3.2評價指標和數據

（1）招生數據指標

從招生數據庫中挑選性別、入學成績、復試成績作為招生數據指標。具體指標如表1所示。

表1　招生數據指標表

（2）培養數據指標

將研究生的課程成績按照英語、政治和專業課進行分類，以各類課程的加權平均分作為培養數據指標，其中各課程的權重即為其學分值。具體指標如表2所示。

表2　培養數據指標表

（3）就業期望數據指標

就業期望共選取9項指標，采用實名的調查方式，以便與招生、培養數據有效銜接，就業期望指標均應用李克特量表獲取數據。具體的指標如表3所示。

表3　就業期望數據指標表

（4）就業質量跟蹤調查數據指標

就業質量跟蹤調查數據指標共選取12項指標，同樣采用實名的調查方式，應用李克特量表對各評價指標賦值。具體的指標如表4所示。

表4　就業質量跟蹤調查數據指標表

3.3評價過程

（1）數據描述

本次對畢業研究生的就業質量大數據共匯集106名畢業研究生的信息，其中男生占49.06 %，女生占50.94 %；獨生子女占到了29.25 %；從畢業研究生對就業質量情況的整體滿意度來看，其均值為3.69，處于中游偏上的水平。

（2）信度分析

對問卷所涉及的就業期望和就業質量數據進行合并。應用Cronbach’s系數評價法進行信度分析，得到α系數值為0.846，大于目前國際通用的Cronbach’s α0.7的標準，因此可以將本次調研所獲的數據認定為具有較高的信度。

（3）數據處理

考慮到就業期望和就業質量跟蹤調查數據指標較多，因而應用SPSS軟件對這兩個指標進行降維處理，根據處理結果可以得到降維后的指標如表5所示。

表5　降維處理結果表

（4）多元線性回歸

以畢業研究生的就業總體滿意度為因變量Y，以X1-X17為自變量，進行多元線性回歸，得到表6，從表6中可以看到線性回歸計算的相關系數值R=0.817，判定系數值R2=0.668,F值為10.054，Durbin-Watson統計量=1.800，根據經驗Durbin-Watson統計量值在2左右時，說明模型成立并且具有統計意義。也就是說采用以上的自變量可以有效解釋因變量“總體滿意度”。

表6　線性回歸檢驗結果

匯總整理線性回歸的數據，得到回歸系數與共線性數據如表7所示。

表7　線性回歸系數與共線性數據列表

從表7中可以看到，招生數據中的性別、獨生子女、入學時數學成績和復試成績指標，培養數據中的英語讀寫成績、政治成績指標，就業期望的薪酬期望指標以及就業質量中的社會環境支持指標均與 “就業質量總體滿意度”自變量呈現負相關的關系。而自變量對總體滿意度影響顯著的指標有性別、求職技巧、工作待遇與發展機會三個指標，其中性別指標達到了0.05的顯著標準，求職技巧和工作待遇與職業發展機會呈現出0.001的顯著標準，也就是影響非常顯著。根據方差膨脹因子介于0～10范圍內即不存在多重共線的經驗，可以看到本次線性回歸不存在共線性問題。因此，可以構建出多元線性回歸模型如下：

4　結論

通過構建畢業研究生大數據，進而運用SPSS軟件多元線性回歸方法建模分析，得到了線性回歸的模型，從線性回歸的數據中可以得出以下結論：

（1）對畢業研究生就業質量高低具有最大影響的是工作待遇和職業發展機會，該指標的t值達到10.334，說明從畢業研究生的視角來看，工作待遇和職業發展是關系其認可就業質量高低的核心要素，這就需要研究生就業部門為其提供更多的就業信息，為其提供更多的就業選擇；而認為自身求職技巧高的畢業研究生獲得了較大的就業質量滿意度，因而對研究生進行充分的就業指導與技能、技巧訓練應當成為高校就業指導部門的重要工作；此外，性別也是影響畢業研究生就業質量滿意度的重要指標，從線性回歸的結果可以看到，女性畢業研究生的就業滿意度要低于男性畢業研究生，這與當前女性畢業研究生的就業困境具有較高的吻合性，而研究生就業部門如何通過制定策略和方案為女性研究生畢業生提供針對性的指導和服務成為提升其就業滿意度的重要內容。

（2）招生數據和培養數據對畢業研究生就業質量的滿意度影響較小，這與本次從研究生主觀維度的調查方式存在一定關系，即研究生可能更注重當前利益而忽視其知識和能力積累的作用。但是招生數據和培養數據中存在負相關的指標也不容忽視，其中獨生子女的就業質量滿意度相對非獨生子女的學生更低，說明獨生子女對就業的期望值更高，其滿意度也更難達到；而入學時數學成績和復試成績指標，培養數據中的英語讀寫成績、政治成績等指標與就業質量的負相關關系，可能是由于具備較強公共課成績的研究生具備更強的學科基礎和綜合能力，而其會對工作產生更高期望的原因。對高校而言，充分考慮招生數據，制定個性化的培養方案，拓展研究生的綜合能力，是提升研究生就業滿意度的重要工作。

（3）就業期望中的薪酬期望指標與就業質量滿意度呈負相關的關系，說明當前就業市場提供的薪酬未能滿足畢業研究生期望；而就業質量中的社會環境支持指標與就業質量滿意度呈負相關關系，可能是由社會環境良好的支持與薪酬不能滿足的差異所導致。對高校而言，對研究生進行就業形勢的分析與教育，引導研究生適度降低就業期望值和對社會環境支持的期望，構建理性的就業觀，從而提升研究生的就業滿意度。

（4）專業成績好、求職心態好、工作環境好的畢業研究生均呈現出較高的就業質量的滿意度。因而，高校應注視研究生專業課程的建設與改革，通過研究生深厚專業基礎的構建提升研究生的就業滿意度；適時開展求職教育，讓研究生既能正確認識當前的就業形勢，又能保持理性、耐心的求職心態，進而提升研究生的就業滿意度；積極邀請大型企業走進校園，為研究生提供更多、更好的就業環境和市場也是高校提升研究生就業滿意度的重要職責。

（5）整體上來看，本次研究樣本畢業研究生的就業質量處于中游偏上的水平，較靠近比較滿意的維度，說明樣本畢業研究生的當前就業態勢基本良好，但是考慮到日益就業形勢的日益嚴峻，高校研究生就業部門依然任重道遠。

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On the Multiple Linear Regression of Employment Quality of Graduated Postgraduates Based on the Big Data

DU Juan LI Hua-zhong DUAN Ya-min
(Hebei GEO University ShijiazhuangHebei050031China)

It is the duty of universities or colleges and also the foundation for development of disciplines and majors to make an evaluation about the employment quality on graduated postgraduates. This paper gathers data about graduated postgraduates from recruitment, cultivation, expectation of employment, and employment quality, so as to build a big database about graduated postgraduates, then gives a modelling evaluation on the employment quality of graduated postgraduates through the way of multiple linear regression based on the data processing, and lastly gives an analysis of the key influential factors and promoting strategy.

graduated postgraduates big data employment quality multiple linear regression

文獻標識碼：A文章編號：1673-1816(2016)03-0054-06

2016-06-18

杜鵑（1982－），女，漢，河北石家莊人，講師，研究方向大學生就業指導。