管理类大学生就业论文

1指标选取和数据收集

1.1选取研究指

本文在借鉴前人关于就业吸引力指标的基础上，结合武汉高校管理类大学生和光谷产业集群的特点，构建如下的指标体系。具体指标体系分为：企业自身因素、区域经济发展水平等4个二级指标和职位晋升空间、当地房价水平等22个三级指标。

1.2问卷设计与数据收集

本文采用李克特5级量表进行问卷设计。通过小规模测试和实际访谈进行问卷前测，最终结果显示克隆巴哈α系数为0.735，KMO值为0.673，且通过Bartlett检验，说明问卷信效度都比较好。本文数据收集分为初测和再测两个阶段，初测用于探索性因子分析和重测信度检验；再测用于验证性分析、信度分析以及因子等分评价相关研究。

2模型构建

通过描述性统计学技术EXCLE进行数据的统计整理和样本数据库的建立之后，本研究接着运用IBMSPSS21进行因子分析，以此了解管理类大学生的就业考虑因素和就业吸引力之间的相关关系。

2.1相关系数和变量求解

本文选取一些既能反映就业吸引力内涵的主要方面，同时又能从现有的统计资料中获取数据的指标作为就业吸引力评价指标体系的内容。它由丰厚福利与薪酬、企业规模、企业知名度、职位及晋升空间、企业文化、企业基础建设、企业绩效评估、企业发展前景、企业就业稳定程度、居住环境、交通便捷程度、房价水平、父母意愿及支持力度、社交网络发达程度、消费水平、社会治安环境、户籍政策支持程度、住房保障政策、区域就业政策、行业发展现状、行业发展前景、行业竞争状况等构成22个指标组成。进行因子分析，首先要对数据进行标准化处理，运用SPSS软件对原始数据进行处理既可以消除量纲差异的影响，又可以得到各指标之间的相关系数矩阵表。

2.2提取共同度

计算各变量对应的初始共同度和提取因子以后的再生共同度，对因子分析法进行检验。我们可以看到每一个指标变量的共性方差均在0.5以上，且大多数超过0.6，说明大多数变量之间具有较强的相关关系，可以满足进行因子分析的前提条件。

2.3因子特征值和特征点分析以及确定主要因子

前七个因子所解释的方差占整个方差的63.125%，能比较全面地反映所有信息。根据旋转以后的因子载荷矩阵可知这七个主要因子分别是：职位与晋升空间、福利与薪酬水平、房价水平、住房保障政策、区域就业政策、居住环境、行业发展前景。

2.4计算各因子得分及综合评价

通过因子轴旋转后可知，每个因子只有少数几个指标的因子载荷较大。“企业自身因素”因子包括职位及晋升空间，薪酬与福利和企业规模，且这三个指标的因子载荷量均在0.8以上且数值接近，说明“企业自身因素”与这三个指标变量之间的相关关系很强，以“企业自身因素”因子来概括这三个指标因子具有很好的说服力。“区域经济发展水平”是产业集群就业吸引力宏观层面上的影响因子。这一指标的方差贡献率17.625%。“区域政策支持”是产业集群就业吸引力的政府表现。在因子分析中，该因子的方差贡献率为12.717%，其重要性次于“区域经济发展水平”。“行业状况”因子的好坏决定着管理类大学生的职业生涯，是产业集群就业吸引力隐性的表现。该因子的方差贡献率为9.543%，对总体指标的解释贡献较小，但在现实中意义重大。

3对策

通过以上的分析，综合因子的重要程度及其相互关系，本文为提高武汉光谷对管理类大学生的就业吸引力提出以下几点建议。

3.1企业应帮助员工做好职业生涯规划，建立完善的晋升机制

从研究结果可以看出，管理类大学生就业对于职位及晋升空间的关注甚于薪酬与福利水平等其他影响因素。企业在给予市场水平薪酬与福利的前提下，应当大力关注新进管理类大学生的晋升之道，大大激发管理类大学生工作的激情。帮助员工做好职业生涯规划，增强员工的归宿感和主人翁意识，这样才能有效地增加武汉光谷这一产业集群的就业吸引力。

3.2政府应当进一步完善住房优惠政策

影响大学生就业的又一大重要因素就是住房。随着当今时代房价的水涨船高，买房成为大学毕业生特别头疼的问题。从本文的研究结果可以分析得出，不管是区域经济发展水平中的房价水平，还是区域政策支持中的住房保障政策，都在管理类大学生就业吸引力影响因素中扮演着十分重要的作用。政府应该进一步加大住房保障和优惠措施，提高管理型人才的安全感，增大其留汉就业的可能性。

3.3学校应当加强就业教育

从实地访谈和数据收集结果可以看出，管理类大学生就业态度不端正，好高骛远。一方面，管理类大学生自身经验不足，缺乏实战经历，在人才市场上并不占很大优势；另一方面，他们又往往看不上蒸蒸日上的科技型中小企业，眼高手低造成自己找不到工作或者工作岗位与自身素质不匹配。因此，高校应当加强就业教育，帮助管理类大学生认清自己、端正就业态度、树立正确的择业观念。

作者：张汝玲白建鹏张弘扬单位：中国地质大学经济管理学院