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    職業(yè)本科和普通本科就業(yè)實(shí)證研究

    2017-05-03 23:14:14匡慧姝陳燁偉劉政
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2017年7期
    關(guān)鍵詞:職業(yè)本科普通本科

    匡慧姝+陳燁偉+劉政

    摘要:利用某高校就業(yè)數(shù)據(jù),基于Probit概率模型實(shí)證比較了職業(yè)本科與普通本科學(xué)生的就業(yè)差異。研究表明,職業(yè)本科提升了學(xué)生就業(yè)率,說明職業(yè)本科具有就業(yè)數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì);在就業(yè)質(zhì)量上,發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科促使學(xué)生進(jìn)入國(guó)企、機(jī)關(guān)單位的概率偏低,說明職業(yè)本科存在就業(yè)質(zhì)量劣勢(shì);在地域選擇與專業(yè)對(duì)口方面,發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科偏向生源地就業(yè)且職業(yè)選擇更廣泛。

    關(guān)鍵詞:職業(yè)本科;普通本科;Probit概率模型

    中圖分類號(hào):F24

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    1引言

    自1999年以來,隨著我國(guó)高等教育招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大,大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)難、薪酬低的問題日益凸顯(楊釙等,2013)。盡管我國(guó)大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)困難,但我國(guó)技術(shù)人才和技能工人卻極為缺乏。截至2010年底,我國(guó)技術(shù)工人為1.12億人,其中初級(jí)工和中級(jí)工的比例為95%,而高級(jí)工和高級(jí)技師僅占5%(黃堯,2012)。以電子信息產(chǎn)業(yè)為例,我國(guó)高級(jí)技師占技術(shù)工人的比例僅為3.2%,而發(fā)達(dá)國(guó)家同類行業(yè)的這一比例高達(dá)20%~40%(董洪亮,2014)。隨著中國(guó)沿海省份出現(xiàn)的“技工荒”現(xiàn)象,技能人才不足甚至成為當(dāng)前制約我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要“瓶頸”(彭小平,李剛,2015)。

    為什么我國(guó)面臨大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)困難和技術(shù)人才缺乏的雙重困境?有學(xué)者認(rèn)為,其原因主要在于我國(guó)高等教育存在培養(yǎng)類型與人才結(jié)構(gòu)的不合理性。一方面,我國(guó)大部分高等院校都朝著學(xué)術(shù)型、綜合型大學(xué)目標(biāo)發(fā)展,同質(zhì)化培養(yǎng)模式十分嚴(yán)重,導(dǎo)致大量學(xué)生畢業(yè)即失業(yè)(馬燕,2014)。另一方面,我國(guó)職業(yè)教育卻嚴(yán)重不足,致使那些理論水平高、實(shí)踐能力強(qiáng)的高層次應(yīng)用人才嚴(yán)重缺乏。最終學(xué)術(shù)型畢業(yè)生的“無效供給過?!焙蛻?yīng)用型畢業(yè)生的“有效供給不足”誘致的結(jié)構(gòu)矛盾,成為制約我國(guó)產(chǎn)業(yè)調(diào)整和技術(shù)升級(jí)的主要“瓶頸”(馬燕,2014)??梢?,在當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,探索并發(fā)展我國(guó)本科層次的職業(yè)教育是優(yōu)化我國(guó)高等教育結(jié)構(gòu)、完善現(xiàn)代教育體系的重要突破口(馬燕,2015)。而加強(qiáng)現(xiàn)代職業(yè)本科教育,構(gòu)建以就業(yè)為導(dǎo)向的現(xiàn)代職業(yè)教育體系,急需引導(dǎo)一批普通本科高校向應(yīng)用技術(shù)型高校轉(zhuǎn)型(彭小平、李剛,2015)。

    既然本科職業(yè)教育是我國(guó)高等教育體系中的一種教育類型,是職業(yè)教育體系中的一個(gè)教育層次,那么職業(yè)本科教育真的比普通本科教育更能促進(jìn)學(xué)生就業(yè)嗎?目前,這方面的研究相對(duì)缺乏,部分文獻(xiàn)分析了職業(yè)本科教育和普通本科教育的就業(yè)差異,但研究方法還主要立足統(tǒng)計(jì)描述,采用計(jì)量建模方法進(jìn)行研究的文獻(xiàn)相對(duì)缺乏。為了更為準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)職業(yè)本科與普通本科對(duì)學(xué)生就業(yè)的異質(zhì)影響,本文利用昆明理工大學(xué)的就業(yè)數(shù)據(jù),采用較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)量方法對(duì)職業(yè)本科與普通本科學(xué)生就業(yè)的差異進(jìn)行檢驗(yàn)。

    2研究設(shè)計(jì)

    2.1數(shù)據(jù)來源

    本文數(shù)據(jù)取自西部某理工高校2012年入學(xué)、2016年畢業(yè)的職業(yè)本科和普通本科學(xué)生,共計(jì)1308個(gè)樣本,包括職業(yè)本科和普通本科中共有的七個(gè)專業(yè):理工類的電氣工程及其自動(dòng)化;藝術(shù)類的藝術(shù)設(shè)計(jì)(室內(nèi)設(shè)計(jì)方向)、產(chǎn)品設(shè)計(jì);經(jīng)濟(jì)類的國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、財(cái)務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、會(huì)計(jì)學(xué)。

    2.2變量構(gòu)建

    2.2.1被解釋變量:學(xué)生就業(yè)job#

    如表1所示,本文從學(xué)生“就業(yè)類型”、“就業(yè)性質(zhì)”、“就業(yè)地域選擇”以及“專業(yè)對(duì)口性”四個(gè)方面構(gòu)建學(xué)生就業(yè)指標(biāo)。其一,關(guān)于“就業(yè)類型”,原始數(shù)據(jù)從“待就業(yè)(1),協(xié)議就業(yè)(2),勞動(dòng)合同就業(yè)(3),出國(guó)留學(xué)與升學(xué)(4),自主創(chuàng)業(yè)(5)”五個(gè)方面匯報(bào)了學(xué)生就業(yè)類型,據(jù)此構(gòu)建學(xué)生是否就業(yè)的虛擬變量job_sf(是否>=2)來反映學(xué)生是否就業(yè)特征。其二,關(guān)于“就業(yè)性質(zhì)”,原始數(shù)據(jù)從“民企(1),三資企業(yè)(2),國(guó)企(3),事業(yè)機(jī)關(guān)單位(4),升學(xué)(5)”五個(gè)方面匯報(bào)了學(xué)生就業(yè)單位性質(zhì),據(jù)此構(gòu)建學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位就業(yè)的虛擬變量job_xzhi(是否>=3)來反映學(xué)生就業(yè)質(zhì)量,同時(shí)還在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建了學(xué)生就業(yè)單位層次越發(fā)提高的離散指標(biāo)job_cci。其三,關(guān)于“就業(yè)地域選擇”,根據(jù)原始數(shù)據(jù)中“學(xué)生就業(yè)單位地址”和“學(xué)生生源地址”是否屬于同一個(gè)省,定義學(xué)生是否異地就業(yè)的虛擬指標(biāo)job_yde(1代表異地,0代表同地);其四,關(guān)于“專業(yè)對(duì)口性”,根據(jù)原始數(shù)據(jù)中“學(xué)生就業(yè)單位名稱”和“學(xué)生專業(yè)名稱”是否明顯相關(guān),設(shè)置學(xué)生就業(yè)專業(yè)是否對(duì)口的虛擬指標(biāo)job_dkou(0代表對(duì)口,1代表不對(duì)口)。

    2.2.2解釋變量:是否職業(yè)本科Zb_dum

    為了區(qū)分職業(yè)本科和普通本科的學(xué)生就業(yè)差異,本文按學(xué)生培養(yǎng)模式進(jìn)行分類,設(shè)置是否職業(yè)本科的虛擬變量Zb_dum。當(dāng)學(xué)生屬于職業(yè)本科時(shí)Zb_dum==1,當(dāng)學(xué)生屬于普通本科時(shí)Zb_dum==0。我們重點(diǎn)關(guān)注檢驗(yàn)中Zb_dum的系數(shù)符號(hào)和顯著性水平。

    2.2.3其他控制因素

    根據(jù)原始數(shù)據(jù),本文從專業(yè)特征、性別、年齡、民族、是否黨員五個(gè)方面構(gòu)建相關(guān)的控制因素,同時(shí)考慮生源地和專業(yè)的固定效應(yīng)也是影響學(xué)生入學(xué)和就業(yè)的重要因素,進(jìn)一步構(gòu)建了反映學(xué)生家庭省區(qū)的虛擬變量(31個(gè)省,30個(gè)省區(qū)虛擬指標(biāo),以安徽省為基準(zhǔn))和專業(yè)虛擬變量(7類專業(yè),6個(gè)專業(yè)虛擬變量,以藝術(shù)類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)專業(yè)為基準(zhǔn))。

    2.3變量統(tǒng)計(jì)特征

    表1報(bào)告了本文主要變量的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。研究發(fā)現(xiàn),“是否就業(yè)”變量的均值為0.9591,說明樣本中簽訂正規(guī)就業(yè)協(xié)議的學(xué)生比例為95.91%;“單位性質(zhì)”的均值為0.3793,說明樣本中進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)單位就業(yè)的比例為37.93%;“是否異地”的均值為0.2722,說明樣本中27.22%的學(xué)生屬于異地就業(yè);“是否對(duì)口”變量的均值為0.6996,說明樣本中69.96%的學(xué)生就業(yè)單位與自身專業(yè)存在較大差異。就其他變量特征而言,發(fā)現(xiàn)樣本中職業(yè)本科學(xué)生的比例為31.21%,男生比例為47.73%,漢族學(xué)生比例為60.52%,而黨員比例為127%。

    3實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)論分析

    3.1Probit概率模型

    為了檢驗(yàn)職業(yè)本科和普通本科對(duì)學(xué)生就業(yè)的異質(zhì)影響,我們?cè)O(shè)定一個(gè)probit概率方程進(jìn)行基準(zhǔn)估計(jì),方程設(shè)定為:

    其中,job#為學(xué)生就業(yè),分別從學(xué)生“就業(yè)類型”、“就業(yè)性質(zhì)”、“就業(yè)地域選擇”以及“專業(yè)對(duì)口性”四個(gè)方面、五個(gè)細(xì)分指標(biāo)來考查學(xué)生就業(yè)指標(biāo)。是否職業(yè)本科Zb_dum(虛擬變量)為核心解釋變量;CV為控制變量,包括學(xué)生專業(yè)、性別、年齡、民族和是否黨員五個(gè)方面;f、s、i代表學(xué)生、省區(qū)和專業(yè),α0為常數(shù)項(xiàng),αs、αi分別為省份固定效應(yīng)和專業(yè)固定效應(yīng),ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。方程(1)重點(diǎn)檢驗(yàn)β0的符號(hào)和顯著性,判斷職業(yè)本科教育與普通本科教育相比能否影響學(xué)生就業(yè)特征。

    3.2相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果說明

    在控制專業(yè)、性別、年齡、民族以及生源地省區(qū)特征及專業(yè)固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上,表2給出了該模型下職業(yè)本科與普通本科對(duì)學(xué)生就業(yè)差異的實(shí)證結(jié)果。第(1)列針對(duì)學(xué)生就業(yè)類型進(jìn)行檢驗(yàn),重點(diǎn)分析與普通本科相比,職業(yè)本科對(duì)學(xué)生是否就業(yè)的差別影響;第(2)~(3)列針對(duì)學(xué)生就業(yè)單位的國(guó)有和民營(yíng)性質(zhì)進(jìn)行檢驗(yàn),重點(diǎn)分析與普通本科相比,職業(yè)本科對(duì)學(xué)生就業(yè)性質(zhì)和就業(yè)單位層次的差別影響;第(4)列針對(duì)學(xué)生就業(yè)單位與生源地差異進(jìn)行檢驗(yàn),重點(diǎn)分析職業(yè)本科比普通本科是否更易于導(dǎo)致學(xué)生生源地就業(yè);第(5)列針對(duì)學(xué)生就業(yè)單位與專業(yè)的對(duì)口性進(jìn)行檢驗(yàn),重點(diǎn)分析職業(yè)本科與普通本科相比,誰(shuí)更有助于提升學(xué)生就業(yè)時(shí)專業(yè)的對(duì)口性。

    第(1)列估計(jì)了學(xué)生是否就業(yè)的概率。結(jié)果顯示,職業(yè)本科虛擬變量(Zb_dum)的估計(jì)系數(shù)為正(1282),具有1%以內(nèi)的高度顯著性水平,這說明與普通本科相比,職業(yè)本科更能促進(jìn)學(xué)生就業(yè)。該列體現(xiàn)了職業(yè)本科教育比普通本科教育更能提升學(xué)生就業(yè)數(shù)量。

    第(2)列比較了兩類學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位的概率,顯示職業(yè)本科虛擬值(Zb_dum)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)(-0.632),且在1%以內(nèi)高度顯著,說明與普通本科相比,職業(yè)本科教育模式明顯降低了學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位的概率。

    第(3)列采用多維離散指標(biāo)的OrderProbit(OProbit)模型檢驗(yàn)學(xué)生就業(yè)的單位特征。結(jié)果顯示,職業(yè)本科虛擬變量(Zb_dum)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)(-0.508),高度顯著(1%顯著性水平),說明職業(yè)本科比普通本科相比具有偏低的就業(yè)層次,即職業(yè)本科畢業(yè)生更易于進(jìn)入小微私企、民企,而接受普通本科教育的學(xué)生更易于進(jìn)入國(guó)企和事業(yè)單位就職。綜合(2)、(3)兩列,證實(shí)職業(yè)本科教育比普通本科教育對(duì)應(yīng)了相對(duì)偏低的就業(yè)質(zhì)量。

    第(4)列對(duì)學(xué)生是否異地就業(yè)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn),顯示職業(yè)本科教育(Zb_dum)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)(-0.436),具有1%顯著性水平,說明與普通本科相比,職業(yè)本科教育降低了學(xué)生異地就業(yè)的概率,并因此提升了生源地就業(yè)水平。

    第(5)列對(duì)學(xué)生就業(yè)的專業(yè)是否對(duì)口進(jìn)行檢驗(yàn),顯示職業(yè)本科虛擬變量(Zb_dum)的估計(jì)系數(shù)高度顯著為正(0.878)(專業(yè)是否對(duì)口的虛擬指標(biāo)job_dkou(0代表對(duì)口,1代表不對(duì)口),具有1%顯著性水平,說明職業(yè)本科比普通本科對(duì)應(yīng)了偏低的專業(yè)對(duì)口性。

    對(duì)于其他控制變量的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單解釋。其一,學(xué)生專業(yè)變量Zye的估計(jì)技術(shù)高度顯著(1%顯著性水平),說明學(xué)生的各類就業(yè)衡量指標(biāo)具有專業(yè)差異。其二,學(xué)生性別male變量的估計(jì)系數(shù)在(2)~(3)列高度顯著為正,說明學(xué)生在就業(yè)類型、就業(yè)地域選擇、專業(yè)對(duì)口性方面,性別差異不明顯,但在學(xué)生能否進(jìn)入國(guó)企和事業(yè)單位等就業(yè)質(zhì)量方面,男性比女性更加具有優(yōu)勢(shì)。其三,學(xué)生年齡age與他的估計(jì)系數(shù)也僅在(2)~(3)列高度顯著為負(fù),在其他列均不顯著,說明低齡優(yōu)勢(shì)也是決定學(xué)生能否進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位的重要影響因素之一。其四,學(xué)生民族majority在(1)~(5)列的估計(jì)系數(shù)高度為正(2項(xiàng)為1%顯著性水平,2項(xiàng)為5%顯著性水平),說明民族差別對(duì)就業(yè)也有一定程度的影響。

    4結(jié)束語(yǔ)

    研究發(fā)現(xiàn),職業(yè)本科明顯提升了學(xué)生就業(yè)率,支持了職業(yè)本科比普通本科更具就業(yè)數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)的結(jié)論;在就業(yè)質(zhì)量方面,發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科促使學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)單位的概率偏低,說明與普通本科相比,職業(yè)本科存在就業(yè)質(zhì)量劣勢(shì);在就業(yè)地域選擇與專業(yè)對(duì)口方面,發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科比普通本科更傾向于生源地就業(yè),且職業(yè)選擇更廣泛。本文的研究較好地識(shí)別了職業(yè)本科教育和普通本科教育對(duì)應(yīng)的學(xué)生就業(yè)異質(zhì)特征,為更好理解職業(yè)本科和普通本科兩類教育模式的就業(yè)影響提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

    參考文獻(xiàn)

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    [2]黃堯.認(rèn)真貫徹落實(shí)《教育規(guī)劃綱要》推進(jìn)我國(guó)現(xiàn)代職業(yè)教育體系建設(shè)[J].中國(guó)職業(yè)技術(shù)教育,2012,(24):59.

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