匡慧姝+陳燁偉+劉政

摘要：利用某高校就業(yè)數(shù)據(jù)，基于Probit概率模型實(shí)證比較了職業(yè)本科與普通本科學(xué)生的就業(yè)差異。研究表明，職業(yè)本科提升了學(xué)生就業(yè)率，說明職業(yè)本科具有就業(yè)數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)；在就業(yè)質(zhì)量上，發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科促使學(xué)生進(jìn)入國(guó)企、機(jī)關(guān)單位的概率偏低，說明職業(yè)本科存在就業(yè)質(zhì)量劣勢(shì)；在地域選擇與專業(yè)對(duì)口方面，發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科偏向生源地就業(yè)且職業(yè)選擇更廣泛。

關(guān)鍵詞：職業(yè)本科；普通本科；Probit概率模型

中圖分類號(hào)：F24

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1引言

自1999年以來，隨著我國(guó)高等教育招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大，大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)難、薪酬低的問題日益凸顯（楊釙等，2013）。盡管我國(guó)大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)困難，但我國(guó)技術(shù)人才和技能工人卻極為缺乏。截至2010年底，我國(guó)技術(shù)工人為1.12億人，其中初級(jí)工和中級(jí)工的比例為95%，而高級(jí)工和高級(jí)技師僅占5%（黃堯，2012）。以電子信息產(chǎn)業(yè)為例，我國(guó)高級(jí)技師占技術(shù)工人的比例僅為3.2%，而發(fā)達(dá)國(guó)家同類行業(yè)的這一比例高達(dá)20%～40%（董洪亮，2014）。隨著中國(guó)沿海省份出現(xiàn)的“技工荒”現(xiàn)象，技能人才不足甚至成為當(dāng)前制約我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要“瓶頸”（彭小平，李剛，2015）。

為什么我國(guó)面臨大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)困難和技術(shù)人才缺乏的雙重困境？有學(xué)者認(rèn)為，其原因主要在于我國(guó)高等教育存在培養(yǎng)類型與人才結(jié)構(gòu)的不合理性。一方面，我國(guó)大部分高等院校都朝著學(xué)術(shù)型、綜合型大學(xué)目標(biāo)發(fā)展，同質(zhì)化培養(yǎng)模式十分嚴(yán)重，導(dǎo)致大量學(xué)生畢業(yè)即失業(yè)（馬燕，2014）。另一方面，我國(guó)職業(yè)教育卻嚴(yán)重不足，致使那些理論水平高、實(shí)踐能力強(qiáng)的高層次應(yīng)用人才嚴(yán)重缺乏。最終學(xué)術(shù)型畢業(yè)生的“無效供給過?！焙蛻?yīng)用型畢業(yè)生的“有效供給不足”誘致的結(jié)構(gòu)矛盾，成為制約我國(guó)產(chǎn)業(yè)調(diào)整和技術(shù)升級(jí)的主要“瓶頸”（馬燕，2014）?？梢?，在當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，探索并發(fā)展我國(guó)本科層次的職業(yè)教育是優(yōu)化我國(guó)高等教育結(jié)構(gòu)、完善現(xiàn)代教育體系的重要突破口（馬燕，2015）。而加強(qiáng)現(xiàn)代職業(yè)本科教育，構(gòu)建以就業(yè)為導(dǎo)向的現(xiàn)代職業(yè)教育體系，急需引導(dǎo)一批普通本科高校向應(yīng)用技術(shù)型高校轉(zhuǎn)型（彭小平、李剛，2015）。

既然本科職業(yè)教育是我國(guó)高等教育體系中的一種教育類型，是職業(yè)教育體系中的一個(gè)教育層次，那么職業(yè)本科教育真的比普通本科教育更能促進(jìn)學(xué)生就業(yè)嗎？目前，這方面的研究相對(duì)缺乏，部分文獻(xiàn)分析了職業(yè)本科教育和普通本科教育的就業(yè)差異，但研究方法還主要立足統(tǒng)計(jì)描述，采用計(jì)量建模方法進(jìn)行研究的文獻(xiàn)相對(duì)缺乏。為了更為準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)職業(yè)本科與普通本科對(duì)學(xué)生就業(yè)的異質(zhì)影響，本文利用昆明理工大學(xué)的就業(yè)數(shù)據(jù)，采用較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)量方法對(duì)職業(yè)本科與普通本科學(xué)生就業(yè)的差異進(jìn)行檢驗(yàn)。

2研究設(shè)計(jì)

2.1數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)取自西部某理工高校2012年入學(xué)、2016年畢業(yè)的職業(yè)本科和普通本科學(xué)生，共計(jì)1308個(gè)樣本，包括職業(yè)本科和普通本科中共有的七個(gè)專業(yè)：理工類的電氣工程及其自動(dòng)化；藝術(shù)類的藝術(shù)設(shè)計(jì)（室內(nèi)設(shè)計(jì)方向）、產(chǎn)品設(shè)計(jì)；經(jīng)濟(jì)類的國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、財(cái)務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、會(huì)計(jì)學(xué)。

2.2變量構(gòu)建

2.2.1被解釋變量：學(xué)生就業(yè)job#

如表1所示，本文從學(xué)生“就業(yè)類型”、“就業(yè)性質(zhì)”、“就業(yè)地域選擇”以及“專業(yè)對(duì)口性”四個(gè)方面構(gòu)建學(xué)生就業(yè)指標(biāo)。其一，關(guān)于“就業(yè)類型”，原始數(shù)據(jù)從“待就業(yè)（1），協(xié)議就業(yè)（2），勞動(dòng)合同就業(yè)（3），出國(guó)留學(xué)與升學(xué)（4），自主創(chuàng)業(yè)（5）”五個(gè)方面匯報(bào)了學(xué)生就業(yè)類型，據(jù)此構(gòu)建學(xué)生是否就業(yè)的虛擬變量job_sf（是否>=2）來反映學(xué)生是否就業(yè)特征。其二，關(guān)于“就業(yè)性質(zhì)”，原始數(shù)據(jù)從“民企（1），三資企業(yè)（2），國(guó)企（3），事業(yè)機(jī)關(guān)單位（4），升學(xué)（5）”五個(gè)方面匯報(bào)了學(xué)生就業(yè)單位性質(zhì)，據(jù)此構(gòu)建學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位就業(yè)的虛擬變量job_xzhi（是否>=3）來反映學(xué)生就業(yè)質(zhì)量，同時(shí)還在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建了學(xué)生就業(yè)單位層次越發(fā)提高的離散指標(biāo)job_cci。其三，關(guān)于“就業(yè)地域選擇”，根據(jù)原始數(shù)據(jù)中“學(xué)生就業(yè)單位地址”和“學(xué)生生源地址”是否屬于同一個(gè)省，定義學(xué)生是否異地就業(yè)的虛擬指標(biāo)job_yde（1代表異地，0代表同地）；其四，關(guān)于“專業(yè)對(duì)口性”，根據(jù)原始數(shù)據(jù)中“學(xué)生就業(yè)單位名稱”和“學(xué)生專業(yè)名稱”是否明顯相關(guān)，設(shè)置學(xué)生就業(yè)專業(yè)是否對(duì)口的虛擬指標(biāo)job_dkou（0代表對(duì)口，1代表不對(duì)口）。

2.2.2解釋變量：是否職業(yè)本科Zb_dum

為了區(qū)分職業(yè)本科和普通本科的學(xué)生就業(yè)差異，本文按學(xué)生培養(yǎng)模式進(jìn)行分類，設(shè)置是否職業(yè)本科的虛擬變量Zb_dum。當(dāng)學(xué)生屬于職業(yè)本科時(shí)Zb_dum==1，當(dāng)學(xué)生屬于普通本科時(shí)Zb_dum==0。我們重點(diǎn)關(guān)注檢驗(yàn)中Zb_dum的系數(shù)符號(hào)和顯著性水平。

2.2.3其他控制因素

根據(jù)原始數(shù)據(jù)，本文從專業(yè)特征、性別、年齡、民族、是否黨員五個(gè)方面構(gòu)建相關(guān)的控制因素，同時(shí)考慮生源地和專業(yè)的固定效應(yīng)也是影響學(xué)生入學(xué)和就業(yè)的重要因素，進(jìn)一步構(gòu)建了反映學(xué)生家庭省區(qū)的虛擬變量（31個(gè)省，30個(gè)省區(qū)虛擬指標(biāo)，以安徽省為基準(zhǔn)）和專業(yè)虛擬變量（7類專業(yè)，6個(gè)專業(yè)虛擬變量，以藝術(shù)類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)專業(yè)為基準(zhǔn)）。

2.3變量統(tǒng)計(jì)特征

表1報(bào)告了本文主要變量的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。研究發(fā)現(xiàn)，“是否就業(yè)”變量的均值為0.9591，說明樣本中簽訂正規(guī)就業(yè)協(xié)議的學(xué)生比例為95.91%；“單位性質(zhì)”的均值為0.3793，說明樣本中進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)單位就業(yè)的比例為37.93%；“是否異地”的均值為0.2722，說明樣本中27.22%的學(xué)生屬于異地就業(yè)；“是否對(duì)口”變量的均值為0.6996，說明樣本中69.96%的學(xué)生就業(yè)單位與自身專業(yè)存在較大差異。就其他變量特征而言，發(fā)現(xiàn)樣本中職業(yè)本科學(xué)生的比例為31.21%，男生比例為47.73%，漢族學(xué)生比例為60.52%，而黨員比例為127%。

3實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)論分析

3.1Probit概率模型

為了檢驗(yàn)職業(yè)本科和普通本科對(duì)學(xué)生就業(yè)的異質(zhì)影響，我們?cè)O(shè)定一個(gè)probit概率方程進(jìn)行基準(zhǔn)估計(jì)，方程設(shè)定為：

其中，job#為學(xué)生就業(yè)，分別從學(xué)生“就業(yè)類型”、“就業(yè)性質(zhì)”、“就業(yè)地域選擇”以及“專業(yè)對(duì)口性”四個(gè)方面、五個(gè)細(xì)分指標(biāo)來考查學(xué)生就業(yè)指標(biāo)。是否職業(yè)本科Zb_dum（虛擬變量）為核心解釋變量；CV為控制變量，包括學(xué)生專業(yè)、性別、年齡、民族和是否黨員五個(gè)方面；f、s、i代表學(xué)生、省區(qū)和專業(yè)，α0為常數(shù)項(xiàng)，αs、αi分別為省份固定效應(yīng)和專業(yè)固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。方程（1）重點(diǎn)檢驗(yàn)β0的符號(hào)和顯著性，判斷職業(yè)本科教育與普通本科教育相比能否影響學(xué)生就業(yè)特征。

3.2相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果說明

在控制專業(yè)、性別、年齡、民族以及生源地省區(qū)特征及專業(yè)固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，表2給出了該模型下職業(yè)本科與普通本科對(duì)學(xué)生就業(yè)差異的實(shí)證結(jié)果。第（1）列針對(duì)學(xué)生就業(yè)類型進(jìn)行檢驗(yàn)，重點(diǎn)分析與普通本科相比，職業(yè)本科對(duì)學(xué)生是否就業(yè)的差別影響；第（2）～（3）列針對(duì)學(xué)生就業(yè)單位的國(guó)有和民營(yíng)性質(zhì)進(jìn)行檢驗(yàn)，重點(diǎn)分析與普通本科相比，職業(yè)本科對(duì)學(xué)生就業(yè)性質(zhì)和就業(yè)單位層次的差別影響；第（4）列針對(duì)學(xué)生就業(yè)單位與生源地差異進(jìn)行檢驗(yàn)，重點(diǎn)分析職業(yè)本科比普通本科是否更易于導(dǎo)致學(xué)生生源地就業(yè)；第（5）列針對(duì)學(xué)生就業(yè)單位與專業(yè)的對(duì)口性進(jìn)行檢驗(yàn)，重點(diǎn)分析職業(yè)本科與普通本科相比，誰(shuí)更有助于提升學(xué)生就業(yè)時(shí)專業(yè)的對(duì)口性。

第（1）列估計(jì)了學(xué)生是否就業(yè)的概率。結(jié)果顯示，職業(yè)本科虛擬變量（Zb_dum）的估計(jì)系數(shù)為正（1282），具有1%以內(nèi)的高度顯著性水平，這說明與普通本科相比，職業(yè)本科更能促進(jìn)學(xué)生就業(yè)。該列體現(xiàn)了職業(yè)本科教育比普通本科教育更能提升學(xué)生就業(yè)數(shù)量。

第（2）列比較了兩類學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位的概率，顯示職業(yè)本科虛擬值（Zb_dum）的估計(jì)系數(shù)為負(fù)（-0.632），且在1%以內(nèi)高度顯著，說明與普通本科相比，職業(yè)本科教育模式明顯降低了學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位的概率。

第（3）列采用多維離散指標(biāo)的OrderProbit（OProbit）模型檢驗(yàn)學(xué)生就業(yè)的單位特征。結(jié)果顯示，職業(yè)本科虛擬變量（Zb_dum）的估計(jì)系數(shù)為負(fù)（-0.508），高度顯著（1%顯著性水平），說明職業(yè)本科比普通本科相比具有偏低的就業(yè)層次，即職業(yè)本科畢業(yè)生更易于進(jìn)入小微私企、民企，而接受普通本科教育的學(xué)生更易于進(jìn)入國(guó)企和事業(yè)單位就職。綜合（2）、（3）兩列，證實(shí)職業(yè)本科教育比普通本科教育對(duì)應(yīng)了相對(duì)偏低的就業(yè)質(zhì)量。

第（4）列對(duì)學(xué)生是否異地就業(yè)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，顯示職業(yè)本科教育（Zb_dum）的估計(jì)系數(shù)為負(fù)（-0.436），具有1%顯著性水平，說明與普通本科相比，職業(yè)本科教育降低了學(xué)生異地就業(yè)的概率，并因此提升了生源地就業(yè)水平。

第（5）列對(duì)學(xué)生就業(yè)的專業(yè)是否對(duì)口進(jìn)行檢驗(yàn)，顯示職業(yè)本科虛擬變量（Zb_dum）的估計(jì)系數(shù)高度顯著為正（0.878）（專業(yè)是否對(duì)口的虛擬指標(biāo)job_dkou（0代表對(duì)口，1代表不對(duì)口），具有1%顯著性水平，說明職業(yè)本科比普通本科對(duì)應(yīng)了偏低的專業(yè)對(duì)口性。

對(duì)于其他控制變量的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單解釋。其一，學(xué)生專業(yè)變量Zye的估計(jì)技術(shù)高度顯著（1%顯著性水平），說明學(xué)生的各類就業(yè)衡量指標(biāo)具有專業(yè)差異。其二，學(xué)生性別male變量的估計(jì)系數(shù)在（2）～（3）列高度顯著為正，說明學(xué)生在就業(yè)類型、就業(yè)地域選擇、專業(yè)對(duì)口性方面，性別差異不明顯，但在學(xué)生能否進(jìn)入國(guó)企和事業(yè)單位等就業(yè)質(zhì)量方面，男性比女性更加具有優(yōu)勢(shì)。其三，學(xué)生年齡age與他的估計(jì)系數(shù)也僅在（2）～（3）列高度顯著為負(fù)，在其他列均不顯著，說明低齡優(yōu)勢(shì)也是決定學(xué)生能否進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)事業(yè)單位的重要影響因素之一。其四，學(xué)生民族majority在（1）～（5）列的估計(jì)系數(shù)高度為正（2項(xiàng)為1%顯著性水平，2項(xiàng)為5%顯著性水平），說明民族差別對(duì)就業(yè)也有一定程度的影響。

4結(jié)束語(yǔ)

研究發(fā)現(xiàn)，職業(yè)本科明顯提升了學(xué)生就業(yè)率，支持了職業(yè)本科比普通本科更具就業(yè)數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)的結(jié)論；在就業(yè)質(zhì)量方面，發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科促使學(xué)生進(jìn)入國(guó)企和機(jī)關(guān)單位的概率偏低，說明與普通本科相比，職業(yè)本科存在就業(yè)質(zhì)量劣勢(shì)；在就業(yè)地域選擇與專業(yè)對(duì)口方面，發(fā)現(xiàn)職業(yè)本科比普通本科更傾向于生源地就業(yè)，且職業(yè)選擇更廣泛。本文的研究較好地識(shí)別了職業(yè)本科教育和普通本科教育對(duì)應(yīng)的學(xué)生就業(yè)異質(zhì)特征，為更好理解職業(yè)本科和普通本科兩類教育模式的就業(yè)影響提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

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