風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)高校畢業(yè)生擇業(yè)行為的影響研究

曲艷萍

引言

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)擇業(yè)選擇影響相關(guān)研究的梳理和分析可以看到，國(guó)內(nèi)的研究主要集中在心理學(xué)領(lǐng)域，而經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的研究極其有限。馮諾依曼和摩根斯坦[1]的預(yù)期效用最大化理論認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度影響了個(gè)人的職業(yè)選擇，風(fēng)險(xiǎn)影響了每種職業(yè)的收入差別。另一些研究表明[2][3][4]，風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)做出自我雇傭的決策具有顯著影響，個(gè)體可能會(huì)因風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避意識(shí)較弱而選擇從事更具風(fēng)險(xiǎn)性的工作。然而西蒙研究發(fā)現(xiàn)人都是有限理性的，無(wú)法完全按照經(jīng)濟(jì)學(xué)的理性模式去行動(dòng)，也無(wú)法按照“效率最大化”和“最優(yōu)化原則”理性地指導(dǎo)自己的行動(dòng)。[5]

本文以西安工程大學(xué)應(yīng)屆畢業(yè)生為訪談對(duì)象，訪談主要確定工作機(jī)會(huì)屬性和權(quán)重，提出六項(xiàng)工作機(jī)會(huì)可選屬性：工作環(huán)境、薪資水平、福利待遇和社會(huì)保障、發(fā)展前景、工作單位名氣和規(guī)模以及其他。

研究假設(shè)的提出

本文在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)高校畢業(yè)生擇業(yè)的實(shí)際情況，擬定研究假設(shè)如下：

H1：高校畢業(yè)生中，性別對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度有影響，且男生的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)要高于女生的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)。

H2：高校畢業(yè)生中，戶口性質(zhì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度有影響，且非農(nóng)業(yè)戶口的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)要高于農(nóng)業(yè)戶口被試的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)。

H3：風(fēng)險(xiǎn)條件對(duì)決策者的平均搜索數(shù)量有影響。高風(fēng)險(xiǎn)條件下，決策者平均搜索數(shù)量比低風(fēng)險(xiǎn)條件下少。

H4：不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)決策者的平均搜索數(shù)量具有顯著影響，且風(fēng)險(xiǎn)偏好型比風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的平均搜索數(shù)量更多。

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1.實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

為提高數(shù)據(jù)獲取的效率和數(shù)據(jù)處理的便捷，本研究采用自行開發(fā)的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。根據(jù)40人次的面對(duì)面的談話記錄，統(tǒng)計(jì)全部屬性的排序選擇，計(jì)算屬性排序結(jié)果的平均值，進(jìn)而得出各工作屬性的相對(duì)排序。

經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，各屬性排序結(jié)果平均值分別為：工作環(huán)境4.475，薪資水平2.175，福利待遇和社會(huì)保障3.5，發(fā)展前景2.075，工作單位名氣和規(guī)模3.225，其他5.675。

基于已有研究資料，為簡(jiǎn)化研究，本研究?jī)H選取2個(gè)相對(duì)排序取值最小的屬性即薪資水平、發(fā)展前景作為代表屬性。因代表屬性排序平均值較接近，為在后續(xù)實(shí)驗(yàn)中能準(zhǔn)確區(qū)分兩個(gè)屬性的重要程度，為兩個(gè)屬性設(shè)定不同的權(quán)重系數(shù)分別為0.6和0.4。

2.被試基本資料

抽取西安工程大學(xué)在校應(yīng)屆畢業(yè)生79名，其中男生37名，占比46.8%；女生42名，占比53.2%。79名被試平均年齡22.96歲。79名被試中農(nóng)業(yè)戶口36名，占比45.6%；非農(nóng)業(yè)戶口43名，占比54.4%。79名被試中獨(dú)生子女70名，占比88.6%，非獨(dú)生子女9名，占比11.4%。

風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度測(cè)試

通過(guò)程序內(nèi)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)記錄被試兩個(gè)條件下14個(gè)情境所作的選擇，然后通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出被試總的風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

表1 風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)RPI的實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

1.不同性別的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度差異性比較

本研究主要用兩個(gè)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)來(lái)考察不同性別的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是否存在顯著差異。首先假設(shè)不同性別間的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)不存在顯著性差異，用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如表2所示：男生的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)為9.84，女生的平均偏好指數(shù)為8.98。由此可見，高校畢業(yè)生中，性別對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度有影響，且男生的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)要高于女生的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

表2 不同性別的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度差異比較的組統(tǒng)計(jì)量

2.不同戶口性質(zhì)被試的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度差異性比較

本研究主要用兩個(gè)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)來(lái)考察不同戶口性質(zhì)被試的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度是否存在顯著差異。首先假設(shè)不同戶口性質(zhì)被試間的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)不存在顯著性差異，用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出：非農(nóng)業(yè)戶口被試的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)為10.12，農(nóng)業(yè)戶口被試的平均偏好指數(shù)為8.5；高校畢業(yè)生中，戶口性質(zhì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度有影響，且非農(nóng)業(yè)戶口的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)要高于農(nóng)業(yè)戶口被試的平均風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)，假設(shè)H2得到了驗(yàn)證。

工作機(jī)會(huì)選擇測(cè)試

工作機(jī)會(huì)選擇測(cè)試通過(guò)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)生活中高校畢業(yè)生面臨的序貫性出現(xiàn)的就業(yè)機(jī)會(huì)，測(cè)試并記錄被試的擇業(yè)行為。目的是考察不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的被試在不同的風(fēng)險(xiǎn)水平下的決策行為有何差別。

1.不同風(fēng)險(xiǎn)條件下單樣本T檢驗(yàn)

單樣本T檢驗(yàn)的目的是利用來(lái)自某總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷該總體的均值是否與指定的檢驗(yàn)值之間存在顯著性差異。單樣本T檢驗(yàn)的前提是樣本來(lái)自的總體應(yīng)服從或近似服從正態(tài)分布。根據(jù)最優(yōu)策略得到E（m）=8.66。由表3可以看出在高風(fēng)險(xiǎn)條件下，被試的平均搜索數(shù)量為9.66，低風(fēng)險(xiǎn)條件下，被試的平均搜索數(shù)量為13.25。相對(duì)于期望搜索數(shù)量8.66來(lái)講，被試的平均搜索數(shù)量相對(duì)較多。綜合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，得到結(jié)論：風(fēng)險(xiǎn)條件對(duì)決策者的平均搜索數(shù)量有影響。高風(fēng)險(xiǎn)條件下，決策者搜索數(shù)量比低風(fēng)險(xiǎn)條件下少，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

表3 高、低不同風(fēng)險(xiǎn)條件對(duì)搜索數(shù)量影響的單個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量

2.不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)條件下搜索數(shù)量影響的單因素方差分析

根據(jù)方差齊性的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，方差齊性檢驗(yàn)計(jì)算出的高風(fēng)險(xiǎn)條件和低風(fēng)險(xiǎn)條件P值分別為0.052，0.087，P>0.05，因此拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度被試在高低、風(fēng)險(xiǎn)條件下的搜索數(shù)量的方差無(wú)差異，即在顯著性水平為0.05的前提下，數(shù)據(jù)通過(guò)方差齊性檢驗(yàn)。同時(shí)得出，不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度被試對(duì)搜索數(shù)量具有顯著影響，且風(fēng)險(xiǎn)偏好型比風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的平均搜索數(shù)量更多，假設(shè)H4得到驗(yàn)證。

3.不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)條件下搜索收益影響的單因素方差分析

要進(jìn)行單因素方差分析，首先要進(jìn)行方差齊次性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果為：方差齊性檢驗(yàn)計(jì)算出的高、低風(fēng)險(xiǎn)條件下P值為0.052、0.081，P>0.05，因此拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度被試在高、低風(fēng)險(xiǎn)條件下的搜索收益的方差無(wú)差異。即在顯著性水平為0.05的前提下，數(shù)據(jù)通過(guò)方差齊性檢驗(yàn)。在三種風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度被試在高風(fēng)險(xiǎn)條件下的搜索收益單因素方差分析顯示：組間均方為65.589，組內(nèi)均方為143.219；F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為0.458。三種風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度在低風(fēng)險(xiǎn)條件下的搜索收益的單因素方差分析顯示：組間均方為368.143，組內(nèi)均方為138.797；F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為2.652。根據(jù)對(duì)應(yīng)的概率P值為0.634可以看出，無(wú)論臨界值取0.05，還是取0.01，P值均大于臨界值。因而接受原假設(shè)，不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)被試在高風(fēng)險(xiǎn)條件下的搜索收益沒(méi)有顯著影響。

小結(jié)

本論文中的三種不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度實(shí)驗(yàn)都為序貫性觀察與選擇的實(shí)驗(yàn)。在高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)條件下，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出在進(jìn)行該實(shí)驗(yàn)時(shí)，決策者大部分都延后停止了選擇，錯(cuò)過(guò)了最高的收益值。出現(xiàn)這種結(jié)果的原因有：一部分決策者延后結(jié)束選擇是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為前面遇到的選項(xiàng)很好，理所當(dāng)然地認(rèn)為后面會(huì)有更好的選項(xiàng)出現(xiàn)，從而對(duì)工作機(jī)會(huì)的期望值過(guò)高，結(jié)果錯(cuò)過(guò)了最佳選項(xiàng)，只好退而求其次。而另有一部分決策者，尤其是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的決策者，沒(méi)有選擇到最好的選項(xiàng)是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)態(tài)度過(guò)于保守，比較容易滿足，這與實(shí)驗(yàn)的結(jié)果相吻合。

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