基于搜寻理论与大学生就业问题分析

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1、基于搜寻理论与大学生就业问题分析【摘要】大学生就业问题一直是全社会关注的焦点问题之一。本文从搜寻理论的角度出发,结合目前大学生就业的实际情况,探讨搜寻理论与大学生就业之间的相关关系,并针对大学生就业这一热点问题提出本人的观点及解决方案。【关键词】搜寻理论大学生就业1.基于搜寻理论的大学生就业问题的提出就业与人民的生活息息相关。党的十八大报告提出,“推动实现更高质量的就业”,这一表述备受社会各界密切关注。那么,大学生如何实现更高质量的就业呢?温家宝总理也说过,他最担心忧虑的一件事就是大学生就业。然而,随着我国高等教育大众化进程的不断推进

2、,近几年来我国大学生就业难现象已经成为不争的事实,人力资源和社会保障部最新统计显示,2012年全国普通高校毕业生预计680万人,创历史新高。在目前全球金融危机的影响下,大学生就业难问题显得更为突出,解决大学生就业难的任务相当紧迫。对此,依据搜寻理论,本人对一些文献进行了阅读与归纳,总结出大学毕业生工作搜寻所具的有几个特点,分别是:工作搜寻的时间较长,搜寻效率偏低,搜寻成本过高,并且大量借助非正式的工作搜寻方式。[1]同时,由于二级劳动力市场的存在,以及大学就业指导部门工作的不完善,这些因素综合起来更加剧了大学生就业的困难程度。2.基于

3、搜寻理论对大学生就业问题的分析搜寻理论最早是由斯蒂格勒于1961年提出,但他研究的是一般商品的信息搜寻,但是没有涉及劳动力市场上的工作搜寻。而后麦考克在1965年提出了序列寻访模型,用于分析初次进入劳动力市场的工作搜寻行为。在综合前人分析的基础上,费尔普斯在1970年提出了职业搜寻理论。该理论假设在一个信息不完全的劳动力市场中,求职者所能够了解的只是一个在市场上与所有空缺的职位联系的工资出价分布,但他们并不了解某个企业提供的工资水平和雇佣标准。而求职者所面临的是一种两难境地:在得到一份工作后,如不加考虑接受,就失去了寻找有更高工资出价

4、的工作机会;但若放弃此机会继续搜寻新的工作,则需要付出更大的成本。因此,求职者在开始职业搜寻前一般会为自己设立预定的工资标准,如果得到的工资出价低于此标准,就拒绝这份工作,继续搜寻;一旦得到的工资出价超过此标准,就接受这份工作。首先,按照职业搜寻理论,大学毕业生失业的原因之一便在于其预期的保留工资偏高于实际的市场平均工资。大学生就业的保留工资偏高主要有两方面的原因:一是大学生的就业期望主要建立在过去精英化高等教育的标准上,还没有调整到大众化高等教育现况上来;二是随着高等教育成本补偿制的推行,大学学习成本越来越高,提高了大学生对收入回报

5、的期望,导致其在工作找寻过程中倾向偏高的保留工资。[2]偏高的保留工资会使大学毕业生拒绝许多的工作机会,增加寻找工作的时间,导致当年就业率降低。这虽然会给大学毕业生带来更长的预期失业时间成本,但同时会带来一些收益,因为他们一旦找到工作,就会获得较高的预期工资。因此,只要保留工资所带来的失业时间成本小于失业后较高的工资所带来的收益,大学毕业生就会处于继续搜寻过程中,此时大学毕业生在总量上的失衡现象便自然产生。第二,大学生只在一级劳动力市场搜寻就业机会,而不愿意到二级市场搜寻就业机会。这是导致大学生就业难的一个重要原因。由于进入哪一级劳动

6、力市场往往被雇主视为重要的能力信号,因此,大学毕业生在初次就业时,会不断收集信息,反复比较,最终才做出签订就业协议的行为[3]。这也是很多大学毕业生迟迟不能就业原因所在。第三,缺乏职业认知及就业指导。职业认知是指大学毕业生自己的职业个性、职业偏好以及面临的就业信息等方面的认识。该理论认为良好的职业认知有助于激发求职者的工作搜寻动机,提高工作搜寻的努力程度,从而使求职者取得良好的求职结果。职业认知能力和工作搜寻程度是影响大学毕业生求职结果的重要因素。第一、大学生的职业认知能力越强,就越能准确客观的评价自己,确定恰当的就业期望,并最终找到

7、满意的工作。反之,大学毕业生的职业认知能力越低,就越不能客观评价自己,以至于要么自卑、沮丧,对找到满意工作失去信心,要么自高自大,确定的就业期望偏高,也不利于实现就业。第二、不同的工作搜寻努力程度对应着不同的求职结果,工作搜寻努力程度越高,求职结果越理想,工作搜寻更努力的大学生在毕业前将更有可能获得工作。虽然大学毕业生对就业难的现状都有较清楚的认知,但大部分大学毕业生由于不太了解就业渠道和就业信息,所以他们一般持一种消极等待的态度,不愿付出时间和金钱的努力去到就业市场搜寻。在这种状态下,大学毕业生的求职信心就受到影响,而求职信心不足又

8、进一步影响到大学毕业生的工作搜寻动机和求职结果。[4]但是一些学者调查发现,在我国大学毕业生在就业过程中的职业认知和工作搜寻努力程度方面都存在明显的问题。同时,学校的相关就业中心通常只针对毕业班学生的学生进行就业辅导,并

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