關(guān)于大學(xué)生就業(yè)焦慮的調(diào)查分析

張美

摘 要：當(dāng)前，大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)問題已經(jīng)成為全社會關(guān)注的焦點問題，高等學(xué)校提升人才培養(yǎng)質(zhì)量備受矚目，大學(xué)生就業(yè)能力的培養(yǎng)是高校人才培養(yǎng)的關(guān)鍵。本文，在就業(yè)季關(guān)于大學(xué)生就業(yè)焦慮的問題，做了一些問卷調(diào)查，去搜集獲取應(yīng)屆畢業(yè)生的相關(guān)數(shù)據(jù)。首先對問卷問題的可靠性進(jìn)行了信度與效度的分析，以及受訪的同學(xué)基本信息的描述性統(tǒng)計分析。為了探索研究我們的主題，主要采用了因子分析（Factor Analysis），后續(xù)結(jié)合了皮爾遜相關(guān)分析（Pearson Correlation）和多因素方差分析（Multi ANOVA）對其他量表做進(jìn)一步的分析，來驗證各量表之間是否存在顯著的相關(guān)系，最后運用多元回歸的方法，模型表明，就業(yè)焦慮和個體的特質(zhì)焦慮成正比，和個體的這也效能成反比。根據(jù)分析結(jié)果，給出相應(yīng)的指導(dǎo)建議，個體的內(nèi)因受其成長環(huán)境和自身的品質(zhì)影響，可能需要長期的改善調(diào)整，而外部環(huán)境的影響，是可以通過短期的學(xué)習(xí)交流去調(diào)節(jié)的。所以，去培養(yǎng)，增強(qiáng)學(xué)生的處理應(yīng)對外部環(huán)境的能力，是一個可行的減少應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)焦慮的方法。

關(guān)鍵詞：就業(yè)焦慮 因子分析 方差分析 相關(guān)分析 多元回歸

1 緒論

1.1研究背景與意義

1.1.1研究背景

在2018年6月11日，第三方研究機(jī)構(gòu)麥克思（MyCOS）發(fā)布了2018中國大學(xué)生就業(yè)報告藍(lán)皮書（具體包括《中國本科生就業(yè)報告》和《中國高職高專生就業(yè)報告》）【1】。作為相對權(quán)威的第三方報告，該藍(lán)皮書能一定程度上的反映出目前大學(xué)生的就業(yè)形勢和趨勢，包括就業(yè)率、工資薪酬、分流去向、各專業(yè)熱度等等諸多相關(guān)數(shù)據(jù)及分析。但是，無論麥克思從校方還是從企業(yè)方獲得統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，都只是關(guān)注了大學(xué)生的工作，院校專業(yè)，企業(yè)薪酬等物質(zhì)化的內(nèi)容，很少去涉及大學(xué)生主體本身，所以，本文從大學(xué)生本身出發(fā)，去研究和探索了大學(xué)生自身的環(huán)境，品質(zhì)，心理等方面，是否會影響到其在就業(yè)選擇，就業(yè)焦慮等問題。

1.1.2研究意義

本文的著眼于大學(xué)生群體本身，研究其個人的相關(guān)心理、能力和品質(zhì)等，對大學(xué)生在擇業(yè)選擇、就壓壓力等方面的關(guān)系進(jìn)行研究。

不同于其他的就業(yè)調(diào)查研究，我們想要嘗試著去關(guān)注就業(yè)者本身的狀態(tài)。為此，在前期，我們查找了一些相關(guān)資料和文獻(xiàn)，同時也通過和應(yīng)屆畢業(yè)生的同學(xué)做了一些簡單的交流溝通，了解到不同的同學(xué)：有著不同的出身環(huán)境，對將要工作的態(tài)度也不太一致，大部分都有所擔(dān)心和焦慮，而且焦慮程度和對工作的期望值也不盡相同，所以我們將命題著眼于大學(xué)生就業(yè)前的狀態(tài)研究，想找出什么原因造成了大學(xué)生就業(yè)前的焦慮。

本文通過調(diào)查研究的方式，去試著分析大學(xué)生在畢業(yè)季，就業(yè)工作前的心理狀態(tài)和焦慮的原因，對以后的畢業(yè)生工作和就業(yè)指導(dǎo)有所參考價值。

1.2 文獻(xiàn)綜述

為方便后文展開，就相關(guān)專業(yè)知識做一些簡單的介紹。

斯皮爾伯格（Spelberger，C.D. ，etal， 1985）[2]把人的焦慮分為特質(zhì)焦慮（Trait Anxiety）和狀態(tài)焦慮（State Anxiety）。特質(zhì)焦慮是相對穩(wěn)定的，作為人的一種人格特質(zhì)且具有個體差異的焦慮，是一種習(xí)得性的行為傾向。具備特質(zhì)焦慮特征的個體，有可能在不存在引起焦慮的刺激和情境下，也會感到焦慮。而狀態(tài)焦慮，是用來描述。多由于某個固定的情境所引起，是個體對環(huán)境變化的應(yīng)激，反映了某一特定時間的焦慮，其焦慮程度隨時間和環(huán)境的變化而波動。

本文所要研究的大學(xué)生在畢業(yè)季所表現(xiàn)的焦慮，就是正常人面臨就業(yè)時產(chǎn)生的對現(xiàn)實的不適，由此引起的一些行為、生理上的反應(yīng)，焦慮的程度因人而異。

在這方面的研究，大多以心理學(xué)的理論研究為基礎(chǔ)。

肖凌燕[3]利用自編大學(xué)生特質(zhì)焦慮問卷對1 到4 年級的大學(xué)生的特質(zhì)焦慮行了測查，結(jié)果表明，自編特質(zhì)焦慮問卷可以提取五個因子：就業(yè)焦慮、學(xué)習(xí)焦慮、人際焦慮、健康焦慮和懼怕否定評價焦慮。

劉春雷[4]采用大學(xué)生就業(yè)心理問卷等五種常見問卷，對522名大學(xué)生做了測試。研究結(jié)果表明，大學(xué)生的社會支持、應(yīng)對方式總分均在全國常模之下，消極情緒（ 焦慮和抑郁） 總分高于全國常模； 個體所占資源就業(yè)優(yōu)勢越顯著個體感知到就業(yè)壓力就越小，反之則體驗到的就業(yè)壓力越大。

還有其他的很多的類似的研究，就不再一一展開，更細(xì)節(jié)的信息會在后文引用時注明。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 問卷的可靠性分析

最常用的信度測量統(tǒng)計量是克朗巴哈系數(shù)（Cronbach's alpha或Cronbach's α【7】），是指量表所有可能的項目劃分方法的得到的折半信度系數(shù)的平均值，它最先被美國教育學(xué)家Lee Cronbach在1951年命名。具體表示為：

其中r各問項之間相關(guān)系數(shù)的均值。本文采用的統(tǒng)計量的形式是方式1，具體對于每一個量表，我們得到的結(jié)果如下：

最后，根據(jù)克朗巴赫檢驗的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)根據(jù)相關(guān)已有的研究得到的問卷量表是相對合理的，各個量表的Cronbach's Alpha系數(shù)均在0.7以上。所以我們認(rèn)為問卷的問項的設(shè)計是合理的，后續(xù)的進(jìn)一步分析是有意義的。

2.2 基本特征的描述

從問卷受訪者的個人信息來看，人群的分布在性別，專業(yè)，地區(qū)上的分布都較為均衡，作為應(yīng)屆畢業(yè)生，大部分同學(xué)都是選擇去工作，約78%的人都有過相關(guān)的實習(xí)經(jīng)歷，并且在意向城市中，絕大部分同學(xué)都是選擇沿?；蚪?jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，以上的大部分統(tǒng)計結(jié)果都比較符合主流媒體以及麥克思發(fā)布的就業(yè)報告藍(lán)皮書的結(jié)果，說明此次問卷的受訪人群的分布是相對合理的，后續(xù)的相關(guān)研究具有一定的普適性參考價值，不存在抽樣不均勻的情況。

2.3 方差分析

為了進(jìn)步研究這些人口學(xué)因素是否會對學(xué)生的就業(yè)焦慮產(chǎn)生影響，我們以上述變量作為分組變量，來分析一下不同的性別，地區(qū)，專業(yè)等是否會對就業(yè)焦慮產(chǎn)生影響。

2.3.1 性別對其的影響

通過方法分析，我們發(fā)現(xiàn)男女畢業(yè)生，除了在擇業(yè)效能方面有所差別外，其他方面在0.05的顯著性標(biāo)準(zhǔn)下，均無明顯差別。

2.3.2 專業(yè)對其的影響

總計 56836.573 156

通過比較發(fā)現(xiàn)，不同專業(yè)的畢業(yè)生，其相對來說的不同的主要是擇業(yè)效能，具體地說就是在0.05的顯著性水平下，不同專業(yè)在畢業(yè)季擇業(yè)效能上有明顯的區(qū)別。

2.3.3 地區(qū)對其的影響

值得注意的是，農(nóng)村和城鎮(zhèn)不同生源地區(qū)的畢業(yè)生，在此次調(diào)查的各個量表上均無明顯差異，不同的環(huán)境 有著不同的就業(yè)焦慮，其影響因素是相對復(fù)雜的。后文對做更細(xì)致的分析。

2.4 探索性因子分析

2.4.1 因子分析的數(shù)學(xué)模型

多元因子分析法基于如下的多元因子數(shù)學(xué)模型，假設(shè)原來變量有P個，分別用X1，X2，X3因子變量有m個，分別用F1，F(xiàn)2，...，F(xiàn)m表示，運用多元因子分析法可建立如下模型：

該數(shù)學(xué)模型的矩陣形式為：X=AF+aε，其中，為公共因子，為因子載荷矩陣，為因子載荷，通過正向化和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理后，均滿足正態(tài)分布。

2.4.2 因子分析的結(jié)果

我們的研究對象是大學(xué)生的就業(yè)焦慮問題，所以針對大學(xué)生的就業(yè)焦慮量表做了一些探索性因子分析，探尋其潛在的內(nèi)部原因。

a. 基于相關(guān)性

上表的KMO和Bartlett球形度檢驗的結(jié)果均表明，本例做因子分析的可行性。首先，KMO值為0.942，接近于1，，大于0.75，說明本文所選取的各個指標(biāo)是符合做因子分析的要求；并且，Bartlett球形度檢驗的顯著行為0.000，小于0.01，同樣驗證其可以做因子分析。

隨后，對其提取公因子，結(jié)果如表4，

通過總體方差解釋，可以發(fā)現(xiàn)主要提取了三個因子，累計方差占比為全部的63.015%，只有三個因子，說明問卷的內(nèi)在一致性相對較好，并且這三個因子的累計方差占比為63%，說明三個因子可以解量表的大部分的信息和特征。

通過分析（表中過濾掉了小系數(shù)<0.45），發(fā)現(xiàn)在三個成分中，前兩個成分已經(jīng)包含了幾乎所有的問項，具體來說，成分1中，主要包含的問項是14-29，而成分2中，主要包含的是問項1-9，結(jié)合問卷的內(nèi)容（見附錄1），我們給這些因子做一個簡單的分析，發(fā)成分2涉及的內(nèi)容主要是不自信，對能否找到好工作的擔(dān)心；成分1涉及的內(nèi)容主要是由他人（父母，朋友等），未知工作環(huán)境等造成的壓力和焦慮。簡單來看，焦慮大致是由內(nèi)在和外在的兩種因素造成的。

2.5 相關(guān)性分析

我們將就業(yè)焦慮量表與其他量表做了進(jìn)一步的相關(guān)性分析：

就相關(guān)分析的結(jié)果表明，就業(yè)焦慮與特質(zhì)焦慮正相關(guān)，與擇業(yè)能效負(fù)相關(guān)，并且各變量之間的相關(guān)關(guān)系都在0.01的顯著性水平下顯著，所以自我肯定和擇業(yè)能效會影響到就業(yè)焦慮，另外，就業(yè)焦慮與自我肯定相關(guān)性較弱。

2.6 多元線性回歸

2.6.1 多元回歸的數(shù)學(xué)模型

多元線性回歸模型的一般形式為：

2.6.2 多元回歸

所以我們選擇就業(yè)焦慮作為因變量，其他的三個因素作為自變量，構(gòu)建多元線性回歸模型。采用前向逐步回歸的方式選擇變量，

結(jié)果如下：

上述結(jié)果，構(gòu)造了兩個回歸模型。模型1自變量為特質(zhì)焦慮，刪除自我肯定和擇業(yè)效能的變量；模型2自變量為特質(zhì)焦慮和擇業(yè)能效，刪除變量自我肯定。兩個模型都刪除自我肯定，在前文的相關(guān)性分析中，我們解釋過其與因變量的相關(guān)性較差，所以基于AIC準(zhǔn)則，我們刪除該變量。在此基礎(chǔ)上，對比模型1和模型2，模型2更好，因為他的回歸殘差更大，只有一個自變量顯得過于主觀，所以我們選擇模型2作為我們的回歸模型，各變量的回歸系數(shù)如下。

上述的回歸系數(shù)表以及對模型系數(shù)的t檢驗，都說明了模型2更好。在模型2中，自變量回歸系數(shù)的t的檢驗的顯著性分別為0.001和0.005，都小于0.05的顯著性水平，所以，我們得到基于多元回歸的就業(yè)焦慮的回歸模型：

其中，Y為畢業(yè)生的就業(yè)焦慮，X1為個體的特質(zhì)焦慮，X2為個體的擇業(yè)效能。

上述模型表明，個體的特質(zhì)焦慮程度越嚴(yán)重，相應(yīng)的就業(yè)焦慮就可能越嚴(yán)重；而個體的擇業(yè)能效越高，其在就業(yè)季面臨糾結(jié)的煩惱會更少，相應(yīng)的其就業(yè)焦慮程度就越輕。

3 總結(jié)

綜上，我們發(fā)現(xiàn)造成畢業(yè)生就業(yè)焦慮的原因可以分為兩方面，個體內(nèi)因和外部環(huán)境。個體的內(nèi)因受其成長環(huán)境和自身的品質(zhì)影響，可能需要長期的改善調(diào)整；而外部環(huán)境的影響，是可以通過短期的學(xué)習(xí)交流去調(diào)節(jié)的。

所以，去培養(yǎng)，增強(qiáng)學(xué)生的處理應(yīng)對外部環(huán)境的能力，是一個可行的減少應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)焦慮的方法。

參考文獻(xiàn)：

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