文档介绍：管理类大学生就业论文
1指标选取和数据收集
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。
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,KMO值为,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。
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。
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以上,且大多数超过,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。
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%,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。
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%。“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%,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%,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。
企业应帮助员工