暑假大学生就业情况调查报告汇总.doc
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1、暑假大学生就业情况调查报告汇总472020年4月19日文档仅供参考一、 调查方法为了解社会学专业的大学生就业的基本情况,因此我们采用问卷调查法在河南工程学院进行。主要围绕就业期望、就业状况、学校相关情况与就业的影响、影响就业相关因素、提高就业竞争力而采取的措施等几个方面,采用简单随机抽样法从该院全体09级社会学毕业的本科生中随机抽取50名,发放问卷50份,回收有效问卷30份,有效率为74.0% (09级社会学毕业的本科生有100人左右,抽样大于30人,属于大样本,具有很强的代表性)。我们对收集来得数据资料利用SPSS软件进行统计分析,采取定量研究的方法对所抽取的大学生就业状况进行描述性研究,以
2、提出相应的对策更好的服务于大学生就业。表1 大学之前户口所在地分布状况 单位 (人、 %) 频数百分比(%)有效百分比(%)累计百分比(%) 京津沪地区15.45.45.4东部地区(除京津沪)518.918.924.3中部地区1435.135.159.5西部地区1040.540.5100.0 总数30100.0100.0二、 调查结果与分析(一) 大学生的就业期望状况1、 薪酬期望状况调查显示,被调查的37人中,期望的薪酬在1000 元之间的占16.2%,在 3000元之间的占43.2%,在30004000元之间的占29.7%,在4000元以上的占10.8%(如表2)。据上显示薪酬期望在 40
3、00元之间的人占总体的72.9%,而没有人选择1000元以下或者是零薪酬。说明将近一半的大学生期望自己在就业时,自己的薪酬能够在 3000元之间,若扩大范围的话七成多的大学生期望自己的薪酬能在 4000元,在一定程度上薪酬期望比较理性。 表2 薪酬期望情况表 单位(人、 %)频次百分比有效百分比累计百分比1000 616.216.216.2 30001643.243.259.5300040001129.729.789.24000元以上410.810.8100.0总数37100.0100.0以上是在整体层面上对大学生就业薪酬期望的状况,那么就业时候薪酬期望是否与性别相关呢?现在进行薪酬期望与性别
4、的交叉列联分析比较和卡方统计量检验。分析如表3、表4所示,男性中工薪期望在 3000元之间的占50.0%,在30004000元之间的占25%,在1000 中的占20.8%,在4000以上的只占4.2%;而女性中薪酬期望在30004000元之间的占38.5%,在 3000元之间的占30.8%,在4000元以上的占23.1%,而在1000 元之间仅占7.7%。从数据上显示,女性的就业工作的薪酬期望比男性要高。从表4的表格中能够看出,卡方值PearsonX(2)为4.922,相伴概率为0.178,相伴概率0.1780.05,接受零假设行和列变量之间彼此独立不存在显著的相关关系。说明虽然在表格上显示女
5、性的就业工作薪酬期望比男性高,但性别与薪酬期望之间不存在显著的相关关系。 表3 就业时,薪酬期望 * 性别 的列联表性别总计男女薪酬期望1000 人数516性别百分比20.8%7.7%16.2%总数百分比13.5%2.7%16.2% 3000人数12416性别百分比50.0%30.8%43.2%总数百分比32.4%10.8%43.2%30004000人数6511性别百分比25.0%38.5%29.7%总数百分比16.2%13.5%29.7%4000元以上人数134性别百分比4.2%23.1%10.8%总数百分比2.7%8.1%10.8%总计人数241337性别百分比100.0%100.0%10
6、0.0%总数百分比64.9%35.1%100.0%表 4 Chi-Square Test ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square4.922(a)3.178Likelihood Ratio4.9143.178Linear-by-Linear Association4.4311.035N of Valid Cases37a 5 cells (62.5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1.41.就业时候的薪酬期望值是否与是否为校方确定的经济贫困大学生
7、有一定相关性呢?下面我们经过下表分析一下,薪酬期望在1000 之间的可接受的大学生贫困生为66.7%,非贫困生为33.3%;而在可接受值为 3000之间的,贫困生占31.3%,非贫困生占68.8%;在接受薪酬为30004000之间的大学生中,贫困大学生占18.2%,非贫困生的占81.8%;在薪酬期望值为4000元以上的全部是非贫困的大学生。由下表可见, 无论是贫困生还是非贫困生的工薪期望大致集中在 3000元之间,经过列联表的对比能够发现经济贫困的大学生整体比非贫困的大学生的工薪期望较为低一点儿,经济贫困的大学生的薪酬期望主要集中在10003000元之间占贫困生总体得81.9%;经济非贫困生的
8、薪酬期望主要集中在 4000元之间,占非贫困生总体的72.9%,薪酬期望在4000元以上的都是非贫困的大学生。由此能够作出一种假设推断,经济贫困的大学生就业时候薪酬期望相对来说较低,可能是由于经济贫困其所掌握拥有的资源较少,迫于生计急于解决经济贫困问题,期望较为理性;而经济非贫困的大学生的薪酬期望相对来说较高,可能跟自身所拥有的资源有关系,不是太急于解决生计问题有更多的选择空间,更好的发展前途或者待遇等。表 就业期望薪酬 * 是否为经济贫困大学生 Crosstabulation是否经济贫困大学生Total是否就业薪酬期望值1000 人数426% within 薪酬期望值66.7%33.3%10
9、0.0% within 是否为贫困生36.4%7.7%16.2% 3000人数51116% within 薪酬期望值31.3%68.8%100.0% within 是否为贫困生45.5%42.3%43.2%30004000人数2911% within 薪酬期望值18.2%81.8%100.0% within 是否为贫困生18.2%34.6%29.7%4000元以上人数044% within 薪酬期望值.0%100.0%100.0% within 是否为贫困生.0%15.4%10.8%Total人数112637% within 薪酬期望值29.7%70.3%100.0% within 是否为贫困
10、生100.0%100.0%100.0%2、 工作地域期望状况工作地域期望也是就业期望的有效组成部分,据图2所示,在有效地36个回答中,36.1%的毕业生表示期望在西部工作,30.6%的毕业生表示自己毕业后期望在除京津户外的东部地区工作,22.2%的同学期望在中部工作,11.1%的同学期望在京津沪地区工作。如此分布格局是不是与自己上大学前的户籍所在地有关系,也就是生源地有关系呢?下面我们来探讨分析一下!表5 大学生生源地 * 期望的工作地域 Crosstabulation毕业后,期望的工作地域合计京津沪地区东部地区(除京津沪)中部地区西部地区大学之前户口所在地(即生源地)京津沪地区占生源地的百分
11、比100.0%.0%.0%.0%100.0%占期望工作地域的百分比27.5%.0%.0%.0%1.6%东部地区占生源地的百分比9.2%67.7%23.1%.0%100.0%占期望工作地域的百分比30.0%36.8%17.5%.0%18.7%中部地区占生源地的百分比6.5%38.2%42.0%13.4%100.0%占期望工作地域的百分比42.5%41.8%64.3%14.3%37.7%西部地区占生源地的百分比.0%17.5%10.6%71.9%100.0%占期望工作地域的百分比.0%21.3%18.1%85.7%42.0%合计占生源地的百分比5.8%34.4%24.6%35.3%100.0%占期
12、望工作地域的百分比100.0%100.0%100.0%100.0%100.0%表6 Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square515.560(a)9.000Likelihood Ratio442.3199.000Linear-by-Linear Association271.2231.000N of Valid Cases695a 4 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .63.根据表5,我们发现
13、在被调查的对象中,来自京津沪地区的学生期待毕业后回答京津沪地区的人占100%,无心去其它地域工作;生源地来自除京津沪外东部地区的学生期待回到东部的人占68.7%,当然也有23.1%的人想去中部地区工作;生源地是中部地区的毕业生想回中部地区工作的占其生源地学生总体的42.%,同时也有38.2%的人想去东部地区就业,另外有13.4%的学生期待去西部地区就业的想法;来自西部地区的毕业生期待留在西部地区就业人占其总体的71.9%,另外有将近三成的学生期望去中东部就业,没有人打算去京津沪大型城市就业。说明大学生入学前户籍所在地与毕业后期望的工作地域有很大关系,绝大部分还是希望回到生源地所在的地区工作,剩
14、下的人绝大部分选择了中东部工作,向京津沪大城市流向就业的意愿较小。另外根据相关检验,定类变量与定类变量测量的 Lambda系数值为0.387,说明生源地与期望就业地域是中度相关关系。同时根据表6,我们能够发现生源地与毕业后期望的就业地域两变量的卡方检验值为515.560,其相伴概率P=00.05,因此拒绝H0 零假设行列变量彼此独立不存在显著的相关关系,说明大学生生源地所属地域与期望就业地域存在显著的相关关系,生源地与大学生毕业后就业期望的工作地域产生重要相关关系是成立的。3、 就业时期望专业对口状况大学生在选专业的时候,是出于所学的专业很有可能是自己将来谋生或者是工作的技能,然而现在社会上盛
15、传着将来工作时候未必能干上本专业相关岗位工作的说法,那么社会学专业的大学生期望所学的专业与就业签约岗位的对口程度究竟如何呢?在此次调查,37个有效回答中,有73%的大学生期望所学的专业能与签约岗位相关。其中期望非常相关的大学生占总体的2.7%,在一定程度上相关的毕业生占总体的70.3%。另外还有27%的大学生不期待自己的专业能够与签约岗位对口。(这其中反映了一些问题,七成多的人只是期望一定程度上相关,期待非常相关的大学生还不到3%,是大学生不热爱本专业呢,还是专业在开设的过程中存在部分问题,值得政策制定者在一定程度上进行反思改良。如专业与市场需求对接等。)表7 你期望所学的专业与签约岗位的对口
16、程度 单位(人、%)频次百分比有效百分比累计百分比相关程度状况非常相关12.72.72.7一定程度上的相关2670.370.373.0不相关1027.027.0100.0合计37100.0100.0(二) 就业状况表8 就业状况 单位(人、 %)频次百分比有效百分比累计百分比就业状况确定了单位25.45.75.7自主创业410.811.417.1自由职业513.514.331.4其它灵活就业410.811.442.9升学821.622.965.7出国出境12.72.968.6待就业821.622.991.4不就业拟升学12.72.994.3其它暂不就业25.45.7100.0合计3594.61
17、00.0缺失值9.0025.4总计37100.0在针对就业状况的实现状况这一调查选项中,35个大学生做出了有效回答,57.1%的没有实现就业,其中有25.8%的大学生本科毕业后继续升学上硕士研究生或者不就业拟升学继续考研,22.9%的大学生处于待就业状态,暂时不就业的有2人占5.7%,2.9%的出过国境;只有42.9%的大学生实现了多元化就业,其中自主创业、自由职业、其它灵活就业实现就业的分别占有效回答总体的11.4%、14.3%、11.4%,然而仅有2个人确定了单位占有效回答的5.7%。由此可见社会学专业的大学生就业状况不太理想,特别是22.9%的大学生还处于待就业的状态,政府、校方等方面都
18、需要共同努力促进大学生的就业。表9 签约单位所在地分布状况 单位 (人、%)频数百分比有效百分比累计百分比地区分布状况京津沪地区12.77.77.7东部地区(除京津沪)38.123.130.8中部地区410.830.861.5西部地区513.538.5100.0合计1335.1100.0缺失值状况8.001848.69.00616.2合计2464.9总计37100.0如表9所示,在实现就业的大学生中,有13人做了有效回答,7.7%的大学生在京津沪地区实现了就业,有23.1%的大学生的签约单位位于除京津沪大城市外地东部地区,30.8%的大学生的签约单位位于中部地区,签约单位位于西部地区的大学生占
19、38.5%。就业实现情况呈现出从东向西递增趋势,与大学生毕业后期望的工作地域稍微有点儿差异,不过西部地区都是作为最高的选项。究其原因,是因为样本中来自于西部地区的大学生所占比重较大还是由其它因素所影响呢?那么我们分析一下大学生生源所在地与就业后签约单位所在的关系,看看其是否真正具有密不可分的相关关系。表9 大学之前户口所在地 * 若就业,你签约单位所在地 Crosstabulation若就业,你签约单位所在地合计京津沪地区东部地区(除京津沪)中部地区西部地区大学之前户口所在地(生源地)京津沪地区占生源地的总百分比100.0%.0%.0%.0%100.0%占签约单位所在地的总百分比100.0%.
20、0%.0%.0%7.7%东部地区(除京津沪)占生源地的总百分比.0%50.0%50.0%.0%100.0%占签约单位所在地的总百分比.0%33.3%25.0%.0%15.4%中部地区占生源地的总百分比.0%28.6%42.9%28.6%100.0%占签约单位所在地的总百分比.0%66.7%75.0%40.0%53.8%西部地区占生源地的总百分比.0%.0%.0%100.0%100.0%占签约单位所在地的总百分比.0%.0%.0%60.0%23.1%总计占生源地的总百分比7.7%23.1%30.8%38.5%100.0%占签约单位所在地的总百分比100.0%100.0%100.0%100.0%1
21、00.0%表 10 Chi-Square Tests ValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square19.732(a)9.020Likelihood Ratio15.0349.090Linear-by-Linear Association7.1721.007N of Valid Cases13a 16 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .08.在此问题的13个有效回答的个案和她们的生源地状况做交叉列联表分析时,如表9所示,生源地
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