——基于Logistic回归

许淙鸣 吴史文 吴莹莹  金玥蓉 李梓钰 华南师范大学

摘要：湾区城市群融合已成大势所趋，实现湾区内地九市就业协同发展也应注重青年的择业考量，找准城市定位。本文运用探索性因子分析提取11个主要影响因子，采用无序多分类Logistic回归深入分析各城市就业青年的侧重考量因素，其中家庭因素、人际与地缘、成长地环境、恋人因素以及专业与经验对青年从业者在湾区内地九市的具体就业城市选择存在显著的影响。以青年视角契合城市定位，助力湾区内地九市青年人才引进精准施策。

关键词：就业选择；粤港澳大湾区；青年人才；因子分析；无序多分类Logistic回归

一、引言

在湾区城市群融合的背景下，湾区内地九市如何共同发挥粤港澳大湾区的人才磁吸效应，明确自身定位，推动湾区内部人力资源的优化配置，实现湾区内地九市就业协同发展已成为一大难题。面对如今激烈的人才争夺，湾区内地九市的人才引进政策争相发布，却也存在部分政府出台相关政策时“一窝蜂”、“一刀切”或“跟风式”的不当竞争行为^[1-2]，导致各市对青年从业者的吸引力不一，九市人才引进政策执行效果有所偏差的问题产生。针对各市人才政策执行效果与制定初衷有较大偏差的现状，笔者依据市场供求关系原理，认为在就业市场上，青年的择业行为不仅受到政府政策供给以及政府打造的就业环境的影响，作为需求方的青年的择业意愿也至关重要，两者共同作用影响青年的择业决策。因此，本文聚焦于探究湾区内地九市青年的择业影响因素，助力各市政府准确把握自身在青年人才吸引上的独特优势因素，精准结合青年需求与自身优势，有的放矢地实施具有针对性的人才政策。

二、文献综述

本文对青年就业地区选择影响因素相关研究进行梳理。一是研究对象上，以就业情况区分，研究对象主要分为大学生、未就业毕业生和已就业毕业生三大类。其中对已就业毕业生就业地选择研究居多，部分学者以研究就业地选择意愿为目的选取大学生为研究对象^[3-4]。以选取范围区分，少数学者选取单一高校毕业生为对象^[5]，多数学者则选取国内、地区间、省内多所高校研究全国情况、地区内或省内对比情况^[6-7]，也有学者采用现有全国统计数据进行研究^[8]。从生源地角度看，少数学者以研究回村就业意愿为目的，则专门选取农村籍学生进行研究。可见研究对象与范围较为局限。已有研究的样本集中于在校大学生，而受制于阅历和环境，学生在就业地选择决策中的考虑因素有限，衡量的往往是初步意向。为提高研究结论的可靠度与解释力度，本文将调查对象界定为粤港澳大湾区内地九市的就业青年，指具有劳动能力的16～35周岁之内的在湾区内地九市正式就业且稳定就业的青年，即在湾区内地九市的单位或组织内通过正规程序入职并已签订劳动合同的青年。二是影响因素研究上，已有研究表明影响青年择业的因素是复杂的^[4-6，8-12]。目前学界尚未对青年就业地选择决策过程的影响指标体系达成共识，现有影响指标体系多带有区域特色，缺乏普适性。本文在扎根理论基础上，构建粤港澳大湾区内地九市青年就业影响因子模型，结合定量研究方法，探明主要影响因子及不同影响因子的重要性差异，深入挖掘主要影响因素是否进一步影响青年在湾区内地九市中的就业城市选择，提高研究成果可信度。

三、研究设计

（一）问卷设计与数据采集

1.问卷编制

本研究运用扎根理论构建大湾区内地九市就业青年择业影响因子模型，提取出家庭地位、家人情感、家庭距离、职业发展、待遇福利、政治政策、经济与社会保障、城市发展潜能、生活环境、人际关系影响、个人能力、个人情感、个人发展等14个范畴，概括为家庭、工作单位与行业、城市、个人因素四大主范畴。基于所得范畴利用李克特量表法进行问卷编制。第一部分是受访者的基本情况，包括个人基本信息、问卷过滤问题和其他特征信息；第二部分向受访者调查指标体系中各因素的重要性，由受访者从多个层面评价自身对列出的影响因素的重视程度。

2.抽样方法

本文设定置信水平为95%，允许误差定为1.5%；考虑真实回答问题的人数占比是π(π=95%)。在假设前提下，需抽取的样本数为：

基于最小抽样量计算公式，抽样量>30个可算大样本，因此本研究在每座城市的抽样数不低于30，以此探索湾区内地九市在青年人才吸引上是否存在独特优势。随后采用多阶段抽样调查方法，通过“市-区-街道”三阶段对湾区内地九市就业青年进行随机抽样。

最终共回收问卷1458份，其中有效问卷1215份，有效率为83.33%。

（二）数据分析

1.量表可靠性检验与因素提取

采用因子分析法探索就业地区选择的影响因素模型的内容结构。首先，进行KMO检验和Bartlett’s球形检验。如表1所示，样本数据的KMO值为0.934，Bartlett’s球形检验显著性水平小于0.001。使用最大方差法进行因子旋转，提取特征值大于1的所有公因子，逐步删除因子载荷低于0.4的题目^[7]，共留49个题项，分布于11个因子，方差总解释率为66.265%。根据扎根理论与前人研究，本研究命名这11个因子为家庭因素、个人发展因素、职业发展因素、城市发展与政策因素、人际与地缘因素、个人能力因素、经济与社会保障因素、成长地环境因素、城市宜居因素、恋人因素、专业与经验因素。

内部一致性系数分析显示，各维度题项的内部一致性系数均超过0.7，总体题项的内部一致性系数达到0.956，表明量表信度较好。

2.验证性因子分析

采用Mplus8.3进行验证性因子分析，可见大部分统计指标均在合理取值范围，表明各个维度的聚合效度还处在可接受范围内。

表1 　　十一因子模型验证性因子分析结果

3.各城市就业选择显著因素

采用无序多分类Logistic回归，以当前就业城市为因变量，主成分提取的11个因素为自变量，设定人口统计学变量（性别、户籍、行业、学历、专业）作为控制变量。该模型的似然检验比P为0.000，Nagelkerke R2为0.747，回归模型的解释力较好。具体自变量各因素对各城市的影响如表2所示。

表2  Logistic回归检验

注：只显示显著数据。

四、研究结论与拓展性讨论

本研究以广州为参照依据[1]采用多分类Logistic回归模型分析就业青年选择不同就业城市看重的影响因素，具体分析可得结论：

（一）青年选择湾区就业主要受到十一重因素影响

青年选择在湾区内地九市就业是多重因素共同作用的结果，通过因子分析提取11个维度，重要性排序依次为：职业发展、个人能力、个人发展、经济与社会保障、城市宜居、专业与经验、成长地环境、城市发展与政策、家庭因素、恋人因素以及人际与地缘。

（二）选择于广州就业的青年兼顾机遇与能力

由于广州城市定位、发展水平较高，流动人口数量庞大，就业机遇广阔，相较于佛山、东莞、肇庆和惠州，广州的就业青年更注重广州的高质量发展水平；同时与就业于东莞、江门与惠州的青年相比，他们受人际与地缘因素的影响较小；人才汇集、竞争激烈也使得广州的就业青年相对于中山的青年更注重个人能力因素。

（三）深圳与广州并驾齐驱且更具包容性

相较于广州，深圳除专业与经验因素外，其余因素上无显著差异。深圳与广州是湾区的两大中心城市，两市的城市定位及整体发展水平较为相似，人才吸引特性与吸纳能力相近。此外，深圳作为中国特色社会主义先行示范区，富有“开放包容”人文特色，综合容纳性较强，就业空间较灵活，发展机遇较广阔，青年受专业与经验因素的限制较小。

（四）不同城市对青年从业者地区选择的吸引力存在差异

湾区九市的城市定位、经济水平、文化历史等存在差异，因此各市已就业青年所重视的因素不尽相同。东莞、江门、肇庆、惠州与中山的就业青年更受家庭因素的影响；佛山、江门和肇庆的就业青年更愿意将成长地环境因素纳入考量范围。相较于广州的高发展水平，选择在佛山、东莞、肇庆与惠州就业的青年更看重其所在城市的未来发展潜力。

五、建议

结合青年就业因素与城市发展特点，各市应建立健全就业指导工作机制，瞄准青年就业痛点精准发力，为就业青年提供个性化就业指导。各市就业青年择业侧重考量因素主要集中于家庭因素、人际与地缘、城市发展与政策、个人能力及成长地环境五大因素，以此提出如下针对性建议：

家庭因素：推进城市基础设施建设，提高城市交通便利程度，减少青年通勤时间；完善城市基础教育政策，解决青年的子女就学问题，吸引青年人才扎根。

人际与地缘因素：加强区域内就业青年集聚的载体建设，利用高校平台，培养默契的青年梯队，促进良性循环；促进城市内部青年互动，盘活本地青年资源，激发青年间的就业拉动力。

城市发展与政策因素：完善城市就业优惠政策，提供住房福利、薪酬优待等，提升就业青年的城市归属感；实行税收优惠政策，强化薪酬福利激励，优化创新创业环境，激发就业青年创新创造活力。

个人能力因素：给予就业青年奖金补贴、设立高学历青年专项资金奖励；完善就业青年高新技术与专长技能培育机制，拓宽青年个人发展晋升路径，促进青年个人能力全面发展。

成长地环境因素：营造本地青年人才成长发展的良好环境，加强本地青年人才培养，深化教育教学改革，以“产业+人才”增强造血功能，发挥“以产引才、以才促产、产才融合”的辐射带动效应。

基于各市已就业青年不同的择业影响因素，各市将能有的放矢、精准定位，制定切实有效的人才政策，实施适宜的引才育才工程。

图  城市针对性建议图

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