3，4，5，每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所得的分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或他在这一量表上的不同状态。由于李克特量表具有容易设计，可信度高，使用范围比其他量表要广，可以用来测量其他一些量表所不能测量的某些多维度的复杂概念或态度等优点。本文运用李克特量表对影响大学生就业难的因素进行量表分析，通过抽样调查所得的数据计算出各个影响因素的分辨力系数，从而比较出各个因素对大学生就业的影响程度。
本文在使用时对李克特量表进行了改进，在本次调查问卷中设计了10个影响因素（见表1），每个影响因素的答案按其对大学生就业重要性分三个等级，这三个等级分别是：重要，一般，不重要。同时把这三个等级按照强烈程度由高到低地方向，分别赋值3分，2分，1分。然后根据问卷计算出各个影响因素的分辨力系数。每个影响因素的分辨力系数计算方法是，量表总分最高的25%被调查者在该影响因素上的平均得分与量表总分最低的25%被调查者在该影响因素上的平均得分之间的差值。
然后将量表中10个影响因素按其分辨力系数由高到低的顺序排列，结果见表（3），并取出分辨力系数最高的前六个影响因素构建影响大学生就业的定量分析模型。
表3 量表中的影响因素及其分辨力系数
影响因素 综合素质 择业期望 工作经验 性别 社会关系网络 学习成绩 学校名气 国家就业政策 单位应聘要求 信息发布 总分最高的25%人 的平均分 2．81 2．74 2．25 2．64 2．40 2．59 1．99 2．51 1．86 2．32 总分最低的25%人 的平均分 1．32 1．30 1．01 1．47 1，25 1．51 0，96 1．57 0．99 1．56 分辨力系数 1．49 1．44 1．24 1．17 1，15 1．08 1．03 0．94 0．87 0．72 [2]
三、用Binary Logistic模型来分析影响大学生就业的因素 3.1 Binary Logistic模型的设计及说明
在本研究中，大学生就业为二分类变量，协变量为分类变量。协变量的取值只有两种，即是与否。这种现象在计量经济学中被称作“二元响应现象”，即协变量的取值范围Y∈【0，1】。“1”表示“是”，“0”表示“否”。本文研究的问题符合Logistic模型的应用条件，因此选用了Logistic模型对大学生就业的影响因素进行拟合分析。
6
[3]
Logistic模型的设定形式为：
1 P = 1?exp[?(a?bx)]
也可以将其改写成：
LnP=∑aixi
本文根据需要订立了6个协变量进入模型，根据本文的变量定义，构建Logistic模型：
p Ln1?p=a+bx+bx+bx+bx+b5x5+bx
11
22
33
44
66
其中p是在xi (i=1,2,3,4,5,6)下参加工作的概率，a是截距，bi (i=1,2,3,4,5,6)是估计的参数。 3.2
变量的选择
在本次抽样调查问卷中有一道题是“您怎样看待当前大学生的就业前景”,“就业前景好”定义为1，“就业前景不好”定义为0。同时根据表（1.2)中计算出的分辨力系数可知影响大学生就业难的主要自变量有6个，即自身综合素质(x1)，择业期望(x2)，工作经验(x3)，性别(x4)，社会关系网络(x5)，学习成绩(x6)，学校名气(x7)。选入模型的应变量和自变量的定义如下。（见表4）
表4 模型中的变量定义
[4]
变量名称 定义变量及分类 综合素质 1 高 0 不高
择业期望 1 高 0 低
工作经验 1 丰富 0 不丰富
性别 1 有影响 0 没有影响
社会关系网络 1 有 0 没有
学习成绩 1 好 0 不好
学校名气 1 大 0 低
3.3 变量的显著性分析 在本文的研究中使用了Binary Logistic进行回归分析，选取了基于极大似然估计下的似然比卡方统计的向前逐步选择法（Forward LR），这样既能避免walds检验存在的缺陷，提高
7
模型拟合的可信度，同时也能对变量之间的相互影响进行检验。因此本文选用Binary Logistic模型对影响大学生就业的主要因素进行拟合检验，置信区间设为0.95。回归统计结果分别见表(5)和表（6）。
表5 进入模型的变量
[5]
系数B 标准误S.E 卡方Wald P 值Sig OR值Exp( B)
X1 .995 .176 8.226 .000 4.612
X2 1.653 .421 28.772 .002 0.462
Step4
X3 .815 .279 12.623 .000 2.471
X4 .927 .199 22.113 .001 2.57
X5 1.234 . 579 32.87 .000 3.24
表6 未进入模型的变量
变量 自由度（ df ） P值Sing
X6 1 .301 Step4
X7 1 .502
3.4 模型检验
表7 模型系数的综合检验
卡方 自由度（df） P值Sig
布骤 11.103 1 .001
步骤3 块 44 .216 3 .000
模型 44.216 3 .000
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表（7）中显示了变量逐步选择的对数似然比卡方检验结果，用来检验Binary Logistic 回归模型对大学生就业影响因素的整体检验水平。从模型的综合检验可知（这里只是显示了最后一步分析结果），然似比卡方为44.216 ，p=0.000,小于显著水平（0.05），说明该模型的选择符合实际清况，能够很好的反映出上述因素对大学生就业的影响程度，因而不能拒绝Binary Logistic 回归模型拟合数据的良好结果。 四、影响大学生就业难的因素分析
4.2 大学生的综合素质对就业有非常大的影响
从表（5）中可以看出综合素质的OR值Exp(B)值最大，为4.612，这说明大学生的综合素质对就业的影响最大，大学生综合素质高的就业率是综合素质低就业率的4.612倍。一方面，这说明大学生的综合素质是他们能否就业的重要影响因素，另一方面，也说明了在现在的大学生就业市场上，用人单位不再只看重大学生的毕业学校，而是越来越看重大学生的综合素质。这一拟和结果给将要毕业找工作的大学生敲响了一个警钟，以往固有的就业观念必须被打破，只有提高自身的综合素质，我们才能在激烈的就业竞争中找到一份满意的工作。 4.2 性别对大学生就业有显著的影响
表（7）中显示，男大学生就业的概率是女大学生就业概率的2.574倍，这说明在现代大学生就业中，男大学生比女大学生容易就业，这一数据说明了男女大学生由于存在心理，身理等方面的差异，使得许多用人单位比较愿意招收男大学生，而不愿意招收女大学生。同时也反应出在当前的大学生就业市场上，性别歧视还很严重，女大学生就业权利并没有得到真正的实现。从抽样调查问卷所得出的数据来分析，约有84.7%的大学生认为性别对大学生就业有重要的影响，这更说明了性别差异也是影响大学生就业的重要因素。 4.3 大学生的工作经验对大学生就业有较大的影响
表（7）中显示，工作经验丰富的大学生的就业概率是工作经验不丰富的大学生就业概率的2.471倍，这说明了大学生的实际工作经验对大学生的就业也产生了一定的影响。在调查中发现很多用人单位在招聘过程中比较看重应聘者的实际工作经验，尤其是他们动手能力和创新能力。这些要求对刚踏出校门的大学生来说虽然有些苛刻，但也能让我们能够清醒的认识到,在当前激烈的就业竞争压力下，我们必须在学习课本知识之外，努力提高自身的工作经验，尤其是自己的动手能力和创新能力，只有这样我们才能适应当前日益激烈的就业形势。
4.4 大学生的就业期望对大学生就业有一定的的影响
从表（7）中可以看出大学生择业期望的OR值Exp(B)最小，为 0.462。这说明择业期
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望高的学生就业概率是择业期望低的学生就业概率的0.462倍，也就是说就业期望低的学生的就业概率是择业期望高学生就业概率的2.152倍。这一方面说明了就业期望低的学生比较容易找到工作，而就业期望过高的学生则不容易找到工作。另一方面也说明了现代大学生的择业期望普遍过高，与自己的实际工作能力不相符合，因此造成了“高不成，低不就”的择业现象。以上分析说明只要我们能够合理的确定自己的择业期望，我们还是能够在毕业后找到工作，不至于出现“毕业即失业\的现象。 五、大学生就业难的对策 5.1 提高大学生的综合素质
从上述分析中可以看出大学生综合素质的高低对大学生的就业产生了重要的影响，因此努力提高大学生的综合素质是关键，是大学生能够找到一个理想工作的必要因素。这不仅要求大学生在校期间要努力学习理论知识，打下深厚的理论根基。同时也要积极参加课外活动，以提高自己的交际能力，语言表达能力，为人处世能力等等；而且要求学校必须改革以往的教学模式，变“满堂灌”教学模式为教学与实践相结合的教学模式，只有这样才能提高大学生的综合素质，以应对日益激烈的就业压力。 5.2 国家制定政策法规严厉制止招聘时的性别歧视行为
大学生在应聘时的性别歧视现象越来越严重，并且日益成为社会关注的焦点，由于这一观念的存在使得许多女大学生在毕业后无法找到工作，因此在毕业时就面临着很大的就业压力。在调查中发现女大学生的就业率很低，还不到男大学生就业人数的40%。因此国家必须制定相应的法律法规，严厉制止用人单位在招聘人员时的性别歧视行为，这样不仅能够规范人力资本市场秩序，保障女大学生的就业权利，提高大学生的就业率，同时也有利于减少不稳定的社会因素，维护社会安定团结。
5.3 丰富大学生的工作经验，提高大学生创新能力
针对大学生工作经验不足和创新能力差的现实，我认为大学生本人在学校学习的同时，还要利用课外时间参加一些社会工作，比如说参加勤工助学等，这样不仅能培养自己动手的能力，而且还可以提高自己的综合素质，同时在勤工岗位的工作经历还可以使自己积累起一定的工作经验，这些可为毕业后找工作打下一定的基础。另外大学生也要积极参加学校或国家组织的一些科研项目，这样既能锻炼学生严密的思维逻辑能力，也能够使学生开阔眼界，增长见识，从而培养自己的创新能力，只有拥有一定的工作经验和创新能力，才能满足用人单位的要求，也才能在激烈的就业竞争中脱颖而出，顺利实现就业 5.4 做好就业规划，确定恰当的择业期望
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在调查中发现大学生择业期望的高低直接影响了大学生的就业率，大学生择业期望高的就业率明显要低于期望低的就业率。因此应当对大学生进行职业规划教育，对大学生进行系统的就业指导，帮助学生规划职业发展，提高求职技巧，调整就业预期，通过这些就业指导，他们不仅能够了解当前的就业形势，而且能够很好的了解自身，从而有利于他们对自己作出一个比较清析的定位。与此同时，我认为大学生必须从市场的实际状况出发，转变自己的就业观念和就业想法，而不受工作地域和工作福利的束缚，以积极，乐观的心态对待就业，先就业，再择业，从而实现自己的价值。 结论
本文通过分析影响当前大学生就业现状的数据，运用Binary Logistic 回归模型进行拟合分析，得出了影响大学生就业难的主要因素，并为此提出了解决大学生就业难的具体措施，即提高大学生的综合素质，加强大学生职业指导，培养大学生实际工作经验，制定法规政策保护女大学生就业权利等，希望以上研究能对有关部门解决大学生就业问题有所帮助。 参考文献
[1] 刘家树.基于Logit 模型经营管理类大学生就业影响因素调查分析[J].统 计教育.2008（10)
[2] 洪小良等.城市流动人口“移民度”指标体系初探——以北京市为例[J].北京行政学院学报.2009（4).74.
[3] 庞浩.计量经济学[M].北京：辞学出版社（2006） [4] 卢淑华.社会统计学[M].北京：北京大学出版社，2010.
[5] 郭志刚.社会统计分析方法——SPSS软件应用[M].北京：人民大学出版社.2007 [6] 任大新.大学生就业力影响因素分析[J].辽宁工程技术大学学报..2010(9).
作者简介：袁城（1979-），男，汉族，辽宁省沈阳市人，北京大学人口所2008级博士生，辽宁工程技术大学讲师，辽宁省人口学会副秘书长，研究方向为人口与可持续发展。 李荣斌（1989-），男，汉族 ，河南省信阳市人，辽宁工程技术大学2010级本科生
联系方式：袁城 18241838368； 电子邮箱 yuancheng999@hotmail.com
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