2005年高校毕业生就业状况的调查分析，本文主要内容关键词为：毕业生论文,就业状况论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：G641 文献标识码：A 文章编号：1000—4203（2006）01—0031—08
近年来，随着我国高校毕业生就业制度的改革和高等教育规模的迅速扩大，高校毕业生的数量迅速增加，就业难的问题日益突出。按照教育部公布的数据计算，我国高校毕业生的数量由2001年的103.4万人增加到2005年的338万人，年平均增长率高达34.5％。2001年6月的初次就业率为70％；2002年6月的初次就业率为64.7％，比上年下降了5.3个百分点；2003 年是高校扩招后本科学生毕业的第一年，6月的初次就业率仅为50％，比上年又下降了近15个百分点。按照教育部高校学生司主持的“中国高等学校毕业生就业形势的分析与预测”课题组的划分标准，就业率在90％以上表示毕业生供不应求；就业率在70％—90％之间表示供求基本平衡；就业率在50％—70％之间表示就业有一定压力；就业率在30％—50％之间表示就业有一定困难；就业率在30％以下表示可能产生就业危机。从2003年开始，教育部公布的是9月份的就业率和12月份的就业率，2003年9月份和2004年9月份的就业率分别为70％和73％，表明高校毕业生市场供求基本平衡。但是，显而易见，毕业生在毕业离校前的就业压力已经越来越大。
我国目前高校毕业生求职实行的是自由求职、用人单位与应聘者之间双向选择的就业体制，毕业生的求职结果和薪金基本上由劳动力市场决定。但是，高等教育招生数量并没有完全放开，为了更好地适应劳动力市场和经济发展的需求，制定合理的招生规模是十分必要的。因此，对我国目前的高校毕业生就业状况进行调查显得格外迫切和必要。
为及时准确地了解高校毕业生的就业状况，为教育决策和毕业生就业提供更丰富有效的信息，北京大学“高等教育规模扩展与劳动力市场”课题组继2003年6 月对全国高校毕业生就业状况进行了问卷调查之后，于2005年6 月下旬又进行了第二次更大规模的问卷调查。本研究对2005年的就业状况进行了统计描述和回归分析，并与2003年的调查结果进行对比研究，以期发现高校毕业生就业的规律和变化。
一、问卷调查的统计分析
（一）样本描述
本次调查包括东、中、西部地区16个省份的34所高校，东部地区包括北京、天津、辽宁、河北、山东和江苏；中部地区包括吉林、黑龙江、安徽、河南、湖北和湖南；西部地区包括四川、贵州、云南和陕西。其中“211工程”重点高校9所、一般本科院校20所、专科及高职院校5所， 每所高校根据毕业生学科和学历层次按一定比例发放大约1000份问卷。调查共回收有效问卷21220份。在有效样本中， 专科和高职毕业生占16.6％，本科、硕士、博士毕业生分别占78.5％、4.1％和0.7％；男、女毕业生比例分别为56.7％和43.3％。
（二）毕业生落实率
为更具体、准确地反映毕业生毕业时的状况，本次调查将毕业生被调查时的状况分为11类，每一类毕业生所占的比例如表1所示。
表1 高校毕业生就业状况（％）
分类号 毕业生被调查时的状况
2005年 2003年
(1)
已经签约33.7
31.9
(2)
已确定单位,等待签约
13.5
8.8
(3)
虽有接受单位,但自己不想去
5.0
2.9
(4)
等待接受单位的最后答复 4.1
5.6
(5)
尚未找到接收单位13.3
27.3
(6)
准备从事自由职业或自主创业
3.6
4.0
(7)
保送研究生
4.8
15.1
(8)
考取研究生(已经获得录取通知)
12.0
/
(9)
准备出国2.3
/
(10)
申请不就业(包括准备考研)4.8
1.7
(11)
其他
3.0
2.7
由上述统计可见，虽然2005年毕业生毕业时真正签约者只有33.7％，但比2003年同期上升了1.8个百分点。如果将上述第1、2、6、7、8、9、10 项均视为“确定去向”，则毕业生毕业时的“落实率”达到了74.5％，比2003年同期上升了12.9个百分点。需要说明的是，2005年的调查数据中专科生的比例明显少于2003年。
进一步分析发现，毕业生的落实率具有以下特点：
第一，不同学历之间的差异依然显著。专科和高职为59.1％，本科为77.6％，硕士和博士分别为84.1％和79.3％，可见专科毕业生就业困难仍然最大。但是，与2003年同期相比，本科、硕士和博士毕业生的落实率都略有下降，而专科毕业生的落实率却上升了24.4个百分点。
第二，各地区之间差异明显。东、中、西部地区毕业生的落实率分别为78.8％、75.1％和65.0％。
第三，各类型学校之间差异明显。“211工程”重点大学的落实率为84.8％；普通本科院校的落实率为70.9％；专科学校的落实率为58.9％。
第四，性别之间存在差异。男性的落实率为77.1％，女性为71.2％。其中，女性继续攻读研究生或出国的比例达到21.3％，比男性高出3.8个百分点。
（三）起薪比较
收入是反映就业状况的关键指标之一。在本次调查中，由已经确定就业单位的毕业生对自己的起薪进行了估计。为了排除奇异值，我们只统计了月起薪在300—10000元之间的观测值。统计结果显示，2005年高校毕业生月薪在1000 元以下的占20.3％，比2003年减少20.6个百分点；1001—2000元的占65.4％，比2003年增加了19.9个百分点；2001—3000元的占9.2％，与2003年只相差0.2个百分点；3000元以上的占5.1％，比2003年上升1个百分点。2005年的平均月收入为1588元，仅比2003年的1551元增加37元。
毕业生的起薪具有以下特点：
第一，学历越高起薪越高。专科毕业生为1333元，本科毕业生为1549元，硕士、博士毕业生分别为2674元和2917元。同2003年相比，本、专科毕业生的起薪略有上升，而硕士和博士毕业生的起薪有所下降。
第二，性别差异显著。男性平均起薪为1631元，女性为1507元，两者之间相差124元。与2003年相比，男性的起薪上升，而女性的起薪下降。
第三，工作单位性质差异依旧。三资企业和科研单位略高，分别为1987元和1888元；国家机关、国有企业和私营企业居中，分别为1626元、1592元和1529元；城市集体企业、学校和乡镇企业最低，分别为1389元、1365元和1355元。其中，城市集体企业和学校的起薪比2003年略有下降。
第四，工作类型差异基本依旧。各类企业管理、各类行政管理工作和专业技术工作的收入位居前三甲，分别为1887元、1676元和1585元；一线农业从业人员、各类服务工作和技术辅助工作居中，分别为1530元、1465元和1457元；最低的是生产第一线的工人，收入只有1314元。其中，专业技术工作和各类服务工作的收入比2003年有所下降。
第五，毕业生就业地点的差异明显。大中城市的收入最高，为1725元；县城、乡镇和农村的收入分别为1216元、1234元和1481元。其中，县城和乡镇的收入比2003年略有下降。
（四）就业分布
根据已经确定就业单位者的回答，2005年高校毕业生的就业分布状况如下：
第一，按就业地点划分：在大中城市工作的毕业生占70.7％，在县城的占21.9％，在乡镇的占5.5％，在农村的为1.9％。其中，大中城市的比例下降了5.9个百分点。
第二，按工作单位性质分：国有企业、学校和私营企业成为毕业生最主要的就业单位，分别占29.7％、19.3％和16.3％；三资企业、国家机关和科研单位分别占9.5％、9.2％和4.7％；城市集体企业和乡镇企业占的比重依然最小，分别为3.1％和2.1％。与2003年相比，毕业生的就业单位更加分散化； 各类企业的比重合计超过一半；私营企业所占的比重持续上升，在解决大学生就业方面正在发挥积极作用。
第三，按工作类型划分：各类专业技术工作（如工程师、会计师、教师、医生、律师等）依然一枝独秀，占45.2％；其次是各类技术辅助工作（如技术员、护士、秘书、出纳等），占17.3％；各类行政管理工作（包括党政机关、事业单位、群众团体行政管理工作）占14.8％；各类企业管理工作（如经理、部门经理等）占10.5％；各类服务工作（如保安、餐饮服务、销售服务、市场营销等）占6.5％；各类一线工业和农业生产工作分别占1.6％和0.4％；其他占3.6％。前三者占77.3％。
（五）就业影响因素
毕业生就业受多种因素的影响，各种因素的相对重要性如何？应该从用人单位需求和毕业生供给两种角度综合考虑，但是本次问卷调查对象只包含毕业生，因此统计结果只是毕业生的看法。问卷包含的影响就业的各种因素共有16种，调查统计结果中按照影响程度从重到轻的顺序排列，这16种影响因素分别为：（1）工作能力强；（2）有一定工作经历；（3）学历层次高；（4）学校名气、地位高；（5）所学专业为热门专业；（6）应聘技巧好；（7）学习成绩好；（8）就业信息和机会多；（9）社会关系多；（10）党员、学生干部；（11）往届毕业生的声誉好；（12）性别状况男性；（13）户口和用人指标拥有就业地户口；（14）家庭背景好；（15）学校或教师（对您）的评价高；（16）送礼买人情。
与2003年相比，工作经历和党员干部的排名都上升了4位， 其他因素的排名变化不大。上述统计结果表明，我国高校毕业生的就业市场越来越规范，就业竞争力主要体现在学生的学识和能力方面，而家庭背景和送礼买人情等因素的影响很小。
（六）择业意向
就业对每一位毕业生都是人生中的一件大事。在择业过程中，毕业生们普遍重视的是哪些因素？本次调查共涉及11种因素，按照影响程度从重到轻的顺序排列如下：（1）发展前景；（2）利于施展个人的才干；（3）经济收入和福利待遇；（4）符合自己的兴趣爱好；（5）工作单位的声誉；（6）工作稳定；（7）工作单位的规模；（8）工作自由；（9）工作舒适且劳动强度低；（10）易获得权力和社会资源；（11）可兼顾亲友关系。
与2003年相比，上述排序除第7项和第8项互换了位置以外，其他排序完全一致。这表明高校毕业生的择业意向没有改变，把施展个人才华、体现人生价值看得最重。
（七）择业过程与结果
毕业生求职与用人单位聘用毕业生是一个互动的过程，在此过程中，毕业生需要通过各种渠道获得就业信息，并需要通过一定的途径向有关单位发出求职信息。本次调查发现，2005年，47.3％的毕业生认为最重要的求职信息来源于学校（包括院系）就业指导机构发布的需求信息；其他择业渠道被选的比例由高到低排列依次为：在人才洽谈会获得的信息占16.4％；专门性的人才招聘信息刊物占9.3％；从企业得到的书面招聘广告占8.4％；亲戚、朋友或熟人介绍的信息占6.2％；新闻媒介的零散招聘占5.7％；网络招聘信息占4.5％；从职业介绍机构获得的信息占1.6％；其他占0.6％。与2003年相比，在人才洽谈会上获得的信息的作用增加，排名由第5位上升为第2位，比重由8.8％上升为16.4％；亲戚、朋友或熟人介绍的信息影响减少，比重由10.5％下降到6.2％。
从毕业生对各方面提供的就业信息的满意程度看，只有3.8％的毕业生认为求职信息完全能满足需要，59.4％的认为基本能满足，有36.8％的认为不能满足需求。尽管仍然有1/3以上的学生认为就业信息不能满足需求，但是与2003年相比情况已经有较大的改善，比重下降了12.1个百分点。
在需要求职的毕业生中，2005年求职单位数在2个以下的占25.3％，3—4个的占32.2％，5个以上的占37.9％，平均求职单位数为3.03个。进一步的分析发现，求职单位的数量与求职成功率并没有显著相关，“已经签约”的毕业生平均求职单位数为3.1个，“已经确定单位、等待签约”者为2.9个，“虽有接受单位，但自己不想去”、“等待接受单位最后答复”以及“尚未找到接受单位”者的平均求职单位数都是3.2个。这一结论与2003年的情况有很大的差别，2003年毕业生求职单位的数量与求职成功率呈显著正相关的关系。
排除求职总费用在10元以下和10000元以上的奇异值后，2005 年高校毕业生为求职而花费的相关费用人均为1100元，比2003年增加了大约300元。其中， 求职简历的制作116元；交通费307元；招聘会门票82元；通讯费用175元；人情、 礼品费用286元；其他相关费用295元。求职成本与求职结果没有因果关系：“已经签约”者平均支出1061元；“已确定单位，等待签约”者平均支出1168元；“虽有接受单位，但自己不想去”者平均支出1241元；“等待接受单位的最后答复”者平均支出1254元；“尚未找到接收单位”者平均支出1144元。
由于高校毕业生找工作有充分的选择权，因此毕业生对自己所找到工作的满意程度较高。在已经确定就业单位的毕业生中，有4.6％的毕业生对找到的工作感到非常满意；32.8％的毕业生感到满意；50.0％的毕业生感到一般；10.3％的毕业生感到不太满意；只有2.3％的毕业生很不满意自己的工作。
二、求职和起薪影响因素的回归分析
（一）求职影响因素的回归分析
1.回归方程和变量
对样本中的毕业生而言，一部分学生找到了工作，也有一部分学生找了却没有找到。是什么因素决定学生找寻工作的成功与否？根据问卷调查表的问题设计，本文将可能影响高校毕业生求职结果的因素分为以下五大类：
第一类是学生的基本情况，包括（1）学历层次，分为专科、本科和研究生三种；（2）学校声望，分为“211工程”重点大学、普通本科院校和其他院校三种；（3）性别。
第二类是学生的学业情况，包括（1）学习成绩，分为排名前25％名、25％—50％名和后50％名三种；（2）是否获得过奖学金；（3）是否获得英语四级或六级考试证书；（4）是否获得过其他（非英语）技术证书；（5）是否是党员；（6）是否做过学生干部；（7）是否是辅修生或双学位学生；（8）是否有工作或实习经历。
第三类是学生的求职情况，包括（1）求职费用；（2）求职次数；（3）学校提供的就业信息是否充足；（4）是否参加过学校的就业指导课和讲座。
第四类是学生的家庭情况，包括（1）家庭所在地， 分为大中城市与非大中城市两种；（2）家庭人均年收入；（3）父母受教育年限，根据父母受教育年限之和计算；（4）父母的工作状况，将问卷中的“行政管理人员（处级或县乡科级以上干部）”、“各类经理人员”、“机关企业事业单位办事人员”和“专业技术人员”等合并为“管理技术职业”，将其他项合并为“非管理技术职业”；（5）家庭社会关系，将问卷中的“非常广泛”和“广泛”归为一类；“一般”、“少”和“非常少”归为一类。
第五类是学校的基本情况，分为直辖市（北京市）、东部地区、中部地区和西部地区四种。
由于被解释变量Y的含义为是否找到了工作，是二分变量：1为是；0为否， 解释变量中绝大多数也是分类变量，因此，不能用普通线性回归模型进行回归分析，本文将采用逻辑（logistic）回归方法进行计量回归检验。回归方程的形式为：
Logit（P）＝ln［P／（1－P）］＝α＋Σβ[,j]X[,j]＋ε
（1）
其中P表示找到工作的概率，P／（1－P）是找到工作的概率与未找到工作的概率之比，定义为找寻工作的机会比率。解释变量Xj的含义为找到工作与否的影响因素。系数βj表示解释变量对找寻工作的影响，其取值等于机会比率的变化率，正的系数表示该解释变量有利于找到工作，并且系数越大表示找到工作的概率就越大（同一解释变量的不同取值之间的比较）。ε表示随机扰动项。对于分类解释变量，我们采用的是虚拟变量的方式。例如，对于学历层次变量，分为大专、本科和研究生三个层次，以本科为基准变量（Benchmark Variable），即在回归方程中引入两个虚拟变量Dz和Dy，分别表示专科生和研究生。如果观测值为专科生，则Dz取值为1；否则Dz取值为0。如果观测值为研究生，则Dy取值为1；否则Dy取值为0。无论是专科生还是研究生，都是和本科生进行对比。其他的基准变量分别为：学校类型的基准变量是“普通本科院校”；性别的基准变量是“女性”；学习成绩的基准变量是“班级排名后50％”；是否获得过奖学金的基准变量是“没有获得过奖学金”；是否获得英语四六级考试证书的基准变量是“没有获得英语四六级考试证书”；是否获得过其他（非英语）技术证书的基准变量是“没有获得过其他（非英语）技术证书”；是否是党员的基准变量是“不是党员”；是否做过学生干部的基准变量是“没有做过学生干部”；是否是辅修生或双学位学生的基准变量是“不是辅修生或双学位学生”；是否有工作或实习经历的基准变量是“没有工作或实习经历”；求职信息是否充足的基准变量是“不充足”；是否参加过学校的就业指导课和讲座的基准变量是“没有参加过”；家庭所在地的基准变量是“非大中城市”；父母工作状况的基准变量是“非管理技术职业”；家庭社会关系的基准变量是“非广泛”；学校所在地的基准变量是“中部地区”。回归结果见表2第2、3列（见下页）。
表2 高校毕业生求职影响因素的计量回归分析
求职影响
起薪影响
因素回归
因素回归
解释变量名称
回归
显著性
回归
显著性
系数
水平
系数
水平
专科学历 -0.324 0.003
-0.144 0.000
研究生学历
0.373
0.038
0.321
0.000
“211工程”重点大学
0.478
0.000
0.244
0.000
专科、高职学校 -0.258 0.029
-0.154 0.000
男性
0.495
0.000
0.050
0.003
成绩排名前25%
0.295
0.004
0.076
0.001
成绩排名25%—50% 0.039
0.647
0.040
0.039
奖学金 0.271
0.000
-0.020 0.231
英语四、六级证书 0.131
0.097
0.037
0.040
其他证书 0.218
0.002
-0.009 0.570
党员
0.089
0.260
0.033
0.057
学生干部 0.066
0.231
-0.006 0.618
辅修生或双学位生 -0.047 0.648
0.023
0.323
工作实习经历
0.067
0.029
0.025
0.000
求职费用 -0.000 0.001
0.000
0.019
求职次数为3或4 -0.085 0.359
-0.002 0.934
求职次数5次以上 -0.247 0.005
-0.002 0.248
求职信息充足程度 0.869
0.000
0.068
0.000
参与就业指导
0.034
0.622
0.021
0.158
家庭住址在大中城市
0.165
0.097
0.005
0.819
家庭人均收入
0.000
0.006
0.000
0.001
父母受教育水平 -0.003 0.653
0.002
0.178
父母职业状况
-0.082 0.209
0.020
0.167
家庭社会关系
0.182
0.038
0.055
0.003
就读高校在北京 0.158
0.252
0.306
0.000
就读高校在东部地区
-0.090 0.297
-0.002 0.932
就读高校在西部地区
-0.315 0.000
-0.079 0.000
在大中城市就业
0.103
0.000
国家机关 -0.103
0.001
学校
-0.071
0.002
三资企业 0.242
0.000
企业管理 0.046
0.106
技术辅助工作
-0.045
0.026
服务工作 -0.074
0.021
一线农林渔牧工作 -0.376
0.008
常数项 -0.373 0.047
6.766
0.000
2.计量回归结果。
回归的卡方检验值都很大，显著性水平达到0.01，表明模型整体而言是统计性上显著的。以上回归结果的预测正确率均在72％以上，也就是说因变量的拟合值与观测值有72％以上是吻合的。统计检验的结果表明，本回归模型的结果可信，具有较强的解释力。
按照不同的解释变量分组，对上述求职影响因素回归分析的结果说明如下。
A.学生的基本情况对找寻工作的影响。（1）学历层次对求职结果有显著影响。研究生虚拟变量的系数为正，并且在统计上是显著的，表明研究生找到工作的概率明显比本科毕业生高；专科生则恰好相反，找到工作的概率又明显比本科生低。
（2）学校类型（声望）对求职结果有显著影响。“211工程”重点大学虚拟变量的系数为正，并且在统计上是显著的，表明“211工程”重点大学的毕业生找到工作的概率明显比普通本科院校高；而专科、高职学校的毕业生找到工作的概率明显比普通本科院校低。（3）性别在找寻工作方面的差异非常显著， 男性比女性找到工作的概率明显大。
B.学生的学业情况对找寻工作的影响。（1）成绩排名前25％名、获得过奖学金、获得了英语四级或六级考试证书、获得过其他（非英语）技术证书和有工作或实习经历的毕业生的虚拟变量系数是正的，并且在统计上是显著的，表明这样的毕业生在求职中有显著优势。（2）是否是党员、是否是辅修生或双学位学生， 对求职结果并没有显著的影响。
C.学生的求职情况对找寻工作的影响。（1）学校提供的就业信息这一变量的回归系数是正的，并且在统计上显著性水平达到0.01，表明学校若能提供较为充足的就业信息，对于毕业生找寻工作有显著的积极作用。（2）求职次数和参加过学校的就业指导课和讲座两个变量的回归系数都不显著，表明这些因素对找寻工作的影响不明显。（3）求职费用的回归系数为0，符号为负，在统计上是显著的，表明求职费用对求职结果的影响非常有限，而且增加求职费用并不能对求职结果带来额外的正面影响。
D.学生的家庭情况对找寻工作的影响。（1）家庭住址在大中城市、家庭人均收入高、家庭社会关系广泛三个变量的回归系数显著为正，表明这样的毕业生有利于找到工作。（2）父母的受教育程度和工作状况对毕业生是否能够找到工作并无显著影响。
E.学校的基本情况对于找寻工作的影响。学校所在地在直辖市、东部地区与中部地区对毕业声求职结果没有显著差异；而西部地区的毕业生相对而言求职难度较大。
（二）起薪影响因素的回归分析
1.回归方程和变量
前文我们通过高校毕业生找寻工作的结果，分析了是哪些因素影响着求职结果，是对已经找到工作的高校毕业生与未能找到工作的毕业生进行比较。下面我们将集中讨论已经找到工作毕业生的起薪水平。同样是已经找到工作的毕业生，起薪水平也是有差异的。为此，在本次问卷调查中由已经确定就业单位的毕业生对自己的起薪进行了估计。
探讨高校毕业生起薪的影响因素，可以参考个人收入的影响因素。基于人力资本理论的明瑟收入函数只考虑了两种人力资本形式对个人收入或工资的影响，一是从学校教育中获得的知识，二是在工作实践中积累的技能。李实和丁赛（2003）的研究显示，1990—1999年期间我国城镇的个人教育收益率是逐年上升的，10年间上升了近3倍，到20世纪90年代末，已经与国际平均水平相差无几。
由于我们讨论的是应届高校毕业生，他们基本上没有工作经验，按照明瑟收入函数，影响高校毕业生起薪的变量只剩下“从学校获得的知识”，我们用受教育程度来衡量这一指标。可以预期不同学历层次的毕业生的起薪将有显著的差异。由于我国转型经济的特点，劳动力市场建立不久，尚需进一步健全和完善。因此，除了受教育程度以外，高校毕业生的起薪或个人的收入水平还因行业、部门、地区、企业、性别等诸多因素的不同而存在差异。为此，本文将可能影响高校毕业生起薪水平的因素分为以下六大类，其中前五类与求职影响因素分析中的解释变量相同，分别为学生的基本情况、学业情况、求职情况、家庭情况，以及学校的基本情况，对具体的变量说明此处不再重述。
第六类是毕业生的就业情况：包括（1）就业地点。 分为大中城市和非大中城市两种情况，以非大中城市为基准变量。（2）工作单位的性质。分为九种情况， 分别为：国家机关、国有企业（设为基准变量）、学校、科研单位、三资企业、城市集体企业、乡镇企业、私营企业和其他单位等。（3）工作岗位的性质。分为八种情况，分别为：各类行政管理工作（包括党政机关、事业单位、群众团体行政管理工作）、各类企业管理工作（如经理、部门经理等）、各类专业技术工作（如工程师、会计师、教师、医生、律师、编辑、记者等）、各类技术辅助工作（如技术员、教辅人员、护士、秘书、会计、出纳、文秘等）、各类服务工作（如保安、餐饮服务、销售服务、市场营销等）、各类一线生产工人、各类一线农（林、渔、牧）民、其他岗位，在下面的回归中以各类专业技术工作为基准变量。
被解释变量的含义是高校毕业生的月起薪，单位是人民币元。我们建立的一般线性回归模型，采用普通最小二乘法（OLS）进行回归分析，回归方程的具体形式为：
lnY＝α＋Σβ[,j]X[,j]＋u（2）
其中Y表示月起薪，以对数形式引入方程；解释变量Xj的含义为起薪的影响因素；各个系数βj表示解释变量对起薪的边际影响，正的系数表示该解释变量对起薪有正的影响；对于分类解释变量，我们采用的是虚拟变量的方式。回归结果见表2第4、5列。
2.计量回归结果
回归的总体显著性检验中的F值都很大，显著性水平达到0.01，表明模型整体而言是统计性上显著的。
按照不同的解释变量分组，对上述六种回归的结果说明如下。
A.学生的基本情况对起薪的影响。（1）学历层次对起薪有显著的影响。学历越高收入就越多。（2）学校类型（声望）对起薪也有显著的影响。“211工程”重点大学毕业生的起薪显著高于普通本科院校；普通本科院校又显著高于专科和高职学校。（3）起薪存在显著的性别差异，男性多于女性。
B.学生的学业情况对起薪的影响。对于成绩排名前50％名的毕业生、获得了英语四级或六级考试证书的毕业生、党员以及有工作或实习经历的毕业生而言，回归结果表明他们的起薪明显比其他毕业生要高。这表明又红又专又有实践经验的大学生相对更有好薪情。
C.学生的求职情况对起薪的影响。（1）求职费用的回归系数显著为正，表明求职费用对毕业生起薪有显著的积极作用。（2）学校提供的就业信息的回归系数显著为正，表明学校若能提供较为充足的就业信息对于毕业生起薪有显著的积极作用。（3）求职次数以及是否参加过学校的就业指导课和讲座等变量的回归系数都不显著，表明这些因素对起薪的影响不明显。
D.学生的家庭情况对起薪的影响。（1）家庭经济条件好、社会关系多的毕业生更容易找到高薪的工作。（2）父母的受教育程度、 父母的工作状况以及家庭所在地对毕业生起薪的影响并不明显。
E.学校的基本情况对于起薪的影响。北京高校毕业生的起薪显著高于中部地区；东部地区与中部地区毕业生的起薪没有显著差异；而西部地区毕业生的起薪显著低于中部地区。
F.就业的基本情况对起薪的影响。（1）在大中城市就业的毕业生的起薪显著高于非大中城市。（2）在国有企业工作的毕业生，起薪明显低于三资企业，高于国家机关和学校，而与科研单位、城市集体企业、乡镇企业、私营企业等其他单位没有显著差异。（3）工作岗位的性质对起薪有一定的影响。相对专业技术工作而言， 各类企业管理工作的起薪较高；技术辅助工作、各类服务工作和各类一线农林渔牧工作的起薪较低；而各类行政管理工作和一线生产工人的起薪与专业技术工作的起薪之间并无显著差异。
三、调查结果及建议
在日趋激烈的高校毕业生就业市场上，怎样的大学生才更具竞争力？本文基于调查数据，采用计量回归和统计描述的方法，从求职和起薪两个不同的角度对此问题进行了实证研究，并与2003年的调查结果进行了对比。研究的主要发现可以概括如下。
第一，对于高校毕业生而言，个人素质是决定求职成败和收入水平的关键因素。专业学习优秀、外语水平好、实践经验多、学历层次高的重点高校的毕业生，更容易找到满意的工作并获得较高的收入。
第二，与2003年相比，2005年毕业生的家庭经济条件和社会关系网络在毕业生求职过程中起的作用越来越明显。这一现象值得关注和进行深入研究。
第三，毕业生的就业效率有所提高。在平均求职次数减少的情况下，毕业生的落实率却有所提高。数据显示，高等院校提供的就业信息更加丰富，人才洽谈会的规模效应也逐渐体现出来。这反映出各级政府和高校在为高校毕业生就业服务方面取得了进步。
第四，性别在求职与收入水平方面的差异显著，女性毕业生在巨大的就业压力之下，比男性更倾向于攻读研究生和出国深造。
第五，地区差异依然存在，主要体现在西部地区与其他地区的差距上。西部地区的毕业生更难找到工作，并且已经找到工作的毕业生起薪水平明显偏低。
第六，就业单位性质和职业状况是我国收入不平等的主要因素之一，这一现象也体现在高校毕业生之间的收入差异上。
根据实证研究的结果，本文提出如下几点建议。
首先，提高高等教育的质量至关重要。我国的劳动力市场越来越规范化，市场对高校毕业生的需求归根到底取决于毕业生的综合素质，只有增强大学生的能力才能有效解决毕业生的就业难题。
其次，继续加强高校的就业服务，为在校生提供更多的实习机会。高等院校在毕业生就业服务方面投入更多的人力和物力，不仅可以节省学生的就业成本，减轻学生家庭的经济负担，而且可以发挥规模经济的效应，节省全社会总的就业成本，提高就业效率和效益。
第三，警惕高校毕业生就业过程中的不公平和不合理现象的出现。数据显示，求职费用持续提高，社会资本的影响逐渐显现，贫困大学生和女性毕业生在就业竞争中处于不利地位。对这些现象不应回避，应关注和解决。
第四，地区、行业、企业以及部门之间的收入差距越小越有利于拓展就业空间，提高就业率。因此，各级政府部门应该尽快消除不利于人才流动的各种体制性障碍，采取积极有效的工资政策和财政手段，促进人才的合理流动。
收稿日期：2005—11—22
基金项目：国家“十五”重点课题资助项目（AFA010002）