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    基于結(jié)構(gòu)方程模型的畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬影響因素分析

    2020-07-16 14:12:20張顏江
    關(guān)鍵詞:薪酬畢業(yè)生方程

    張顏江,彭 晨

    (廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院 財(cái)金學(xué)院,廣東 珠海 519090)

    畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬水平是學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量的一個(gè)重要衡量指標(biāo),較高的薪酬水平反映了學(xué)校的專業(yè)設(shè)置符合市場(chǎng)需求,課程設(shè)置合理,教學(xué)水平高,人才培養(yǎng)質(zhì)量高。因此,對(duì)畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬的研究對(duì)于就業(yè)管理部門以及學(xué)校質(zhì)量評(píng)估有著重要意義(文中,為方便起見,也將畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬略寫為畢業(yè)生薪酬)。

    一、文獻(xiàn)評(píng)述

    國內(nèi)學(xué)者對(duì)畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬的影響因素進(jìn)行了多方面的研究。劉旭杰和岳昌君(2013)對(duì)北京高校畢業(yè)生薪酬的實(shí)證研究表明,性別、學(xué)習(xí)成績對(duì)畢業(yè)生起薪并無顯著影響,而是否畢業(yè)于211高校、是否在三資企業(yè)就業(yè)、是否擔(dān)任過學(xué)生干部則對(duì)起薪有著顯著影響。[1]劉敏和陸根書(2015)對(duì)14所高校的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬與性別、專業(yè)、家庭所在地等因素有關(guān)。[2]劉鑫橋(2019)則從高考分?jǐn)?shù)線的角度對(duì)畢業(yè)生薪酬的影響因素進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)與以往研究不同,學(xué)校背景(比如是否重點(diǎn)大學(xué))對(duì)于薪酬水平并無顯著影響,這意味著當(dāng)高考成績相同時(shí),學(xué)生最終是否進(jìn)入重點(diǎn)大學(xué)對(duì)于薪酬并不產(chǎn)生顯著影響;另外,該研究也發(fā)現(xiàn)了確定性的分?jǐn)?shù)線效應(yīng),并且無法用學(xué)校類別、專業(yè)類別等因素來解釋。[3]張顏江、周璐瑤(2018)對(duì)廣東某高職院校財(cái)會(huì)類專業(yè)畢業(yè)生的薪酬研究后發(fā)現(xiàn),在校期間課程成績對(duì)薪酬有著顯著的正向影響。[4]楊晉(2019)利用全國畢業(yè)生就業(yè)狀況調(diào)查數(shù)據(jù),應(yīng)用Tobit模型研究了高等教育擴(kuò)張過程中高校本??飘厴I(yè)生初次就業(yè)薪酬的影響因素及作用機(jī)制,發(fā)現(xiàn)以家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景、父母受教育程度、城鎮(zhèn)戶口等衡量的社會(huì)資本,以及以學(xué)業(yè)成績、學(xué)生干部經(jīng)歷等衡量的差異化人力資本,對(duì)初次就業(yè)薪酬水平均有顯著正向影響,但前者影響效果隨擴(kuò)張深入而有所減弱。[5]

    關(guān)于畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬的另一個(gè)研究角度是畢業(yè)生的期望薪酬。馬永霞和高曉英(2013)研究發(fā)現(xiàn),畢業(yè)生期望薪酬受到學(xué)歷、家庭收入水平、性別、專業(yè)等因素影響。[6]畢業(yè)生的期望薪酬與初次就業(yè)薪酬顯然密切相關(guān),然而,由于期望薪酬受主觀因素影響較大,并且在就業(yè)市場(chǎng)上對(duì)于多數(shù)畢業(yè)生來說,并非是供不應(yīng)求的熱門專業(yè),因此對(duì)初次就業(yè)薪酬的影響有限,在因果性上更可能是初次就業(yè)薪酬影響期望薪酬,而不是相反,故而在初次就業(yè)薪酬的研究中一般不會(huì)將畢業(yè)生的期望薪酬作為重要的影響因素。

    已有的畢業(yè)生初次就業(yè)薪酬研究中,對(duì)于學(xué)校類別以及學(xué)習(xí)或考試成績與初次就業(yè)薪酬的關(guān)系并無一致結(jié)論。從直覺上來說,學(xué)習(xí)成績反映了學(xué)生個(gè)人的學(xué)習(xí)能力,這是一種很重要的工作能力,因此對(duì)于薪酬應(yīng)該有正向的影響。劉旭杰和岳昌君(2013)之所以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)成績對(duì)畢業(yè)生起薪無顯著影響,很可能是因?yàn)閷W(xué)校類別更能反映學(xué)生的學(xué)習(xí)能力,畢竟211高校比普通高校有著更高的入學(xué)分?jǐn)?shù)線,而不同高校之間學(xué)生的在校成績并沒有太多可比性。劉鑫橋(2019)、楊晉(2019)和張顏江、周璐瑤(2018)雖然發(fā)現(xiàn)分?jǐn)?shù)線或?qū)W習(xí)成績對(duì)畢業(yè)生薪酬之間有顯著的正向影響,但是與其他已有文獻(xiàn)一樣,這些文獻(xiàn)都僅僅是由學(xué)習(xí)成績、學(xué)校類別、就業(yè)單位性質(zhì)等觀察變量建立回歸模型進(jìn)行分析,雖然有意識(shí)到這些變量實(shí)際上反映了其背后的學(xué)習(xí)能力、就業(yè)環(huán)境等潛在變量,但在估計(jì)方法上并沒有使用包含潛在變量與觀察變量的經(jīng)典估計(jì)模型——結(jié)構(gòu)方程模型,因此不能全面考查潛在變量對(duì)于畢業(yè)生薪酬的影響。

    本文以廣東某高職院校財(cái)會(huì)類專業(yè)畢業(yè)生為研究樣本,建立包含學(xué)習(xí)能力、就業(yè)環(huán)境兩個(gè)潛變量在內(nèi)的結(jié)構(gòu)方程模型,對(duì)畢業(yè)生薪酬的影響因素進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)能力與就業(yè)環(huán)境對(duì)畢業(yè)生薪酬有著顯著直接效應(yīng),并且不存在中介效應(yīng)。本文的研究進(jìn)一步充實(shí)了畢業(yè)生薪酬研究的文獻(xiàn)資料,支持了學(xué)習(xí)能力正向影響畢業(yè)生薪酬的觀點(diǎn)。

    二、模型構(gòu)建與實(shí)證分析

    (一)結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

    本文以廣東某高職院校財(cái)會(huì)類專業(yè)畢業(yè)生為研究樣本,該專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)基本在私營中小企業(yè),因此無須考慮學(xué)歷、學(xué)校類別以及企業(yè)所有制性質(zhì)對(duì)畢業(yè)生薪酬的影響。由文獻(xiàn)評(píng)述可知,畢業(yè)生薪酬水平受畢業(yè)生個(gè)人學(xué)習(xí)能力、個(gè)人特征(如性別)以及就業(yè)環(huán)境的影響,基于此構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型如圖1所示。結(jié)構(gòu)方程模型包含兩部分,一部分為測(cè)量模型,考查觀察變量與潛變量之間的關(guān)系;另一部分為結(jié)構(gòu)模型,考查潛變量之間的關(guān)系。在圖1所構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型中,潛變量為學(xué)習(xí)能力與就業(yè)環(huán)境,其中學(xué)習(xí)能力對(duì)應(yīng)的觀察變量為公共選修課等6類別課程各自的平均成績對(duì)數(shù),以及崗位虛擬變量“是否在財(cái)務(wù)崗位就業(yè)”,另外還有一個(gè)與潛變量(就業(yè)環(huán)境)共同擁有的觀察變量“畢業(yè)生薪酬對(duì)數(shù)”,共8個(gè)觀察變量。除去畢業(yè)生薪酬對(duì)數(shù)外,就業(yè)環(huán)境包含的觀察變量為“是否在家庭所在城市就業(yè)”和“是否在珠三角城市就業(yè)”兩個(gè)虛擬變量,因?yàn)檫@兩個(gè)虛擬變量反映了畢業(yè)生所處的就業(yè)環(huán)境是否能便于獲得更多的社會(huì)資源以及經(jīng)濟(jì)資源。直覺上,如果學(xué)生就業(yè)地址離家近,那么更可能擁有較多的社會(huì)資源,如“關(guān)系”等,而社會(huì)資源也容易轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)資源;在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的珠三角地區(qū)就業(yè),則便于獲得更多的經(jīng)濟(jì)資源。此外,就業(yè)環(huán)境還包含一個(gè)形成性觀察變量,即性別虛擬變量“是否為男性”。

    圖1 畢業(yè)生薪酬水平結(jié)構(gòu)方程模型

    圖1所構(gòu)建的模型中,僅由一個(gè)潛變量唯一決定的觀察變量共8個(gè),因此構(gòu)成了8個(gè)僅包含一個(gè)潛變量的測(cè)量方程。除此之外,圖1還包含了其他3個(gè)方程:(1)學(xué)習(xí)能力、就業(yè)環(huán)境、性別(是否為男性)、崗位(是否為財(cái)務(wù)崗位)這4個(gè)變量共同決定畢業(yè)生薪酬水平;(2)學(xué)習(xí)能力、性別這2個(gè)變量共同決定畢業(yè)生的崗位選擇;(3)學(xué)習(xí)能力、性別共同決定畢業(yè)生的就業(yè)環(huán)境選擇。結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)勢(shì)是,在一個(gè)共同的方程框架內(nèi),一次性估計(jì)所有方程,最終的估計(jì)結(jié)果考慮到了所有方程所包含的信息。

    (二)樣本選取與描述統(tǒng)計(jì)

    以廣東某高職院校財(cái)會(huì)類專業(yè)2015屆畢業(yè)生為研究對(duì)象。為了排除畢業(yè)薪酬以及錄取分?jǐn)?shù)線跨省區(qū)域差異問題,將省外生源學(xué)生以及就業(yè)單位在省外的學(xué)生從總樣本中去除,并剔除了有數(shù)據(jù)明顯錯(cuò)誤或者缺失的樣本,最終得到238個(gè)樣本。

    表1給出了觀察變量的描述統(tǒng)計(jì)。總的來看,六大類課程的平均值都比較接近。另外,由相關(guān)系數(shù)表顯示,各類課程成績都存在較高的相關(guān)性,反映了具有很強(qiáng)的內(nèi)在一致性,鑒于篇幅不再列示。財(cái)務(wù)崗位虛擬變量均值高達(dá)0.9,反映了專業(yè)對(duì)口率高達(dá)90%,表明該專業(yè)具有較高的教學(xué)質(zhì)量以及較大的就業(yè)需求。

    選擇在珠三角地區(qū)就業(yè),以及選擇在家庭所在城市就業(yè)的學(xué)生數(shù)目所占比例接近50%。并且計(jì)算這兩個(gè)虛擬變量的肯德爾相關(guān)系數(shù)為0.51,在1%水平上顯著不為0,反映了是否在珠三角地區(qū)就業(yè)與是否在家庭所在城市就業(yè)高度正相關(guān),意味著這兩個(gè)變量具有較好的內(nèi)在一致性,也表明學(xué)生在工作環(huán)境的地域選擇時(shí),如果家庭在珠三角地區(qū),那么則更有可能選擇在珠三角各大城市就業(yè)。

    性別虛擬變量均值為0.16,反映了樣本中絕大部分為女生,男生只占16%。畢業(yè)生薪酬對(duì)數(shù)均值為7.64,約合2080元,而最低薪酬對(duì)數(shù)為7.03,約合1130元,最高薪酬對(duì)數(shù)8.16,約3498元,反映了薪酬水平跨度還是比較大的。

    (三)實(shí)證結(jié)果分析

    1.模型適配度

    采用AMOS 20軟件進(jìn)行估計(jì),根據(jù)模型修正指標(biāo)的建議,最終模型的建立考慮到了學(xué)習(xí)能力觀察變量的殘差相關(guān)性。最終模型適配度指標(biāo)如表2所示。模型卡方值即CMIN值為65.426,P值為0.001,低于5%。但是由于卡方值易受樣本容量影響,本研究中樣本容量已超過200,因此模型適配度應(yīng)參考其他指標(biāo)來判斷。由表2中所列適配度指標(biāo)判斷,絕對(duì)適配度指標(biāo)RMSEA<0.08,RMR<0.05,GFI與AGFI均大于0.9;增值適配度指標(biāo)NFI、IFI、TLI、CFI均大于0.9;簡約適配度指標(biāo)PNFI、PCFI均大于0.5,卡方自由度比CMIN/DF<2。因此,綜合判斷模型具有較好的適配性,可以用作路徑分析。

    表1 觀察變量描述統(tǒng)計(jì)

    表2 模型適配度指標(biāo)

    2.路徑分析

    對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,最終估計(jì)所得標(biāo)準(zhǔn)化模型路徑圖如圖2所示。從路徑系數(shù)的顯著性來看,有以下結(jié)果。

    (1)學(xué)習(xí)能力對(duì)畢業(yè)生薪酬有顯著的正向直接效應(yīng),同時(shí)學(xué)習(xí)能力對(duì)各門課程成績對(duì)數(shù)的路徑系數(shù)高度顯著為正,但學(xué)習(xí)能力對(duì)于財(cái)務(wù)崗位變量與就業(yè)環(huán)境的路徑系數(shù)均不顯著,說明課程成績水平的高低能反映學(xué)習(xí)能力水平的高低,學(xué)習(xí)能力水平越高在就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中越具競(jìng)爭(zhēng)力,能獲得更高的薪酬水平,而崗位選擇與就業(yè)環(huán)境選擇并不依賴于學(xué)習(xí)能力水平。

    (2)就業(yè)環(huán)境在10%顯著性水平上對(duì)于畢業(yè)生薪酬有顯著的正向影響,可見選擇在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的珠三角地區(qū)就業(yè),或者在本人擁有更多社會(huì)資源的家庭所在城市就業(yè),會(huì)顯著提高薪酬水平。

    (3)性別對(duì)薪酬及就業(yè)環(huán)境影響并不顯著,而對(duì)于崗位選擇有顯著的負(fù)向影響,反映了男性相對(duì)于女性并不那么偏愛財(cái)務(wù)崗位。

    (4)崗位變量對(duì)于薪酬有負(fù)向影響,但并不顯著,反映了畢業(yè)生是否選擇專業(yè)對(duì)口的財(cái)務(wù)崗位,取決于其他崗位能否提供更高的薪酬水平。

    圖2 標(biāo)準(zhǔn)化模型路徑圖

    從路徑的大小所展示的經(jīng)濟(jì)意義進(jìn)行分析,有以下結(jié)果:學(xué)習(xí)能力對(duì)畢業(yè)薪酬的影響最大,路徑系數(shù)為0.2;其次為就業(yè)環(huán)境,其路徑系數(shù)為0.16,可見學(xué)習(xí)能力相對(duì)于就業(yè)環(huán)境,對(duì)畢業(yè)生薪酬的影響程度超出25%;再次為崗位變量,路徑系數(shù)為-0.11;最后為性別變量,路徑系數(shù)為-0.07,性別對(duì)于薪酬水平的影響幾乎可以忽略,沒有經(jīng)濟(jì)意義。

    3.中介效應(yīng)分析

    圖2標(biāo)準(zhǔn)化模型路徑圖中,學(xué)習(xí)能力與性別變量對(duì)畢業(yè)生薪酬不僅有直接影響,還有通過崗位變量和就業(yè)環(huán)境因子而施加的間接影響,其中就業(yè)環(huán)境對(duì)于畢業(yè)生薪酬有著顯著的正向影響。因此,需要進(jìn)行中介效應(yīng)分析。在AMOS 20軟件中采用bootstrap及偏差校正方法估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤并進(jìn)行雙尾顯著性檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。

    表3 對(duì)畢業(yè)生薪酬影響的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    由表3可見,學(xué)習(xí)能力對(duì)畢業(yè)生薪酬的直接效應(yīng)與總效應(yīng)高度顯著,但是間接效應(yīng)不顯著,可見學(xué)習(xí)能力不存在通過崗位變量或就業(yè)環(huán)境變量來影響畢業(yè)生薪酬的中介效應(yīng);而性別變量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)均不顯著,可見同樣不存在中介效應(yīng)。

    三、結(jié)論

    以某高職院校財(cái)會(huì)類專業(yè)畢業(yè)生為研究對(duì)象,建立結(jié)構(gòu)方程模型,包含學(xué)習(xí)能力與就業(yè)環(huán)境2個(gè)潛變量,6大類課程學(xué)習(xí)成績、崗位、性別、畢業(yè)生薪酬等共11個(gè)觀察變量。實(shí)證結(jié)果顯示,學(xué)習(xí)能力與就業(yè)環(huán)境對(duì)畢業(yè)生薪酬具有顯著的正向影響,而崗位及性別則無顯著影響。學(xué)習(xí)能力對(duì)畢業(yè)生薪酬的影響機(jī)制體現(xiàn)為直接效應(yīng),其通過崗位與就業(yè)環(huán)境而影響畢業(yè)生薪酬的間接效應(yīng)或中介效應(yīng)并不顯著。此外,學(xué)習(xí)能力影響要大于就業(yè)環(huán)境。綜合來看,學(xué)習(xí)能力在畢業(yè)生薪酬的決定中發(fā)揮最重要的作用,其次是就業(yè)環(huán)境。為提高畢業(yè)薪酬,學(xué)生應(yīng)努力學(xué)習(xí),提高學(xué)習(xí)能力,選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)并且具有較好社會(huì)關(guān)系的環(huán)境就業(yè)。

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