当前高校女大学生就业难问题实证研究

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1、当前高校女大学生就业难问题实证研究该文运用经济学分析方法，对2008〜2011年湖南某高校大学生的就业数据进行了分析，并得出女大学毕业生就业率要低于男大学毕业生就业率的结论。导致女大学生就业困难的原因是多方面的，有经济的、社会的、传统观念的，还有女大学生自身的原因。该文主要探讨两个方面的原因，一是传统观念的影响，二是女大学生自身因素的影响。并在此基础上提出合理的建议，旨在采取积极有效的措施逐步改善女大学生就业弱势状况，为构建和谐社会做出积极的努力。就业率；女大学生；普通高校近年来，随着高等教育由“精英教育”向“大众教育”转变的步伐加快，大学生已不再

2、是稀缺资源，大学生就业难的问题日益突出，随之女大学生在就业市场上处于弱势地位的问题也日益突显出来，并且已经引起社会各界的广泛关注。毕竟女大学生就业问题关系到占人口一半的女性就业问题，关系到我国能否最终实现男女平等的问题，还关系到当前党和政府提出的构建社会主义和谐社会问题。［1］因此，要实现社会主义和谐社会的目标，分析和研究女大学生就业弱势状况问题，积极探寻解决女大学生就业弱势问题的对策，具有非常重要的理论意义和实践意义。1.基于Wilcoxon符号检验的实证研究本文随机抽取了湖南某高校23个院系2008〜2011年，共4年毕业生就业的数据信息，总计

3、15355名毕业生。其中男生8339人，女生7016人，女生占数据总数的45.7%。在学历层次上表现为本科生。高校毕业生就业率定义如下：就业率(%)=［(毕业生总人数一待就业毕业生人数)/毕业生总人数］❷？00%其中待就业毕业生人数包括截至到毕业当年12月31日仍没有落实就业单位的毕业生人数和已申请不参加本年度就业的毕业生人数。为了统一标准有利于分析比较，本文统计的就业率是截至当年8月31日的数据。根据所使用数据的特征，选择W订eoxon符号检验，对比考察男生和女生两组学生的就业率情况oWilcoxon符号检验通过分析两配对样本，对样本来自的两总体

4、的分布是否存在差异进行推断，其基本思想是：按照符号检验的方法，分别用第二组样本的各个观察值减去第一组对应样本的观察值。差值为正记为正号，为负记为负号；将差值变量按升序排序，并求出差值变量的秩；分别计算正号秩总和和符号秩总和。［2］在虚拟假设成立的前提下，小样本下的检验统计量服从Wilcoxon符号秩分布。表1是根据本科毕业生中女生、男生就业率数据求得的结果。可以看出从2008〜2011年，本科毕业生中女生就业率低于男生就业率的情形均远高于女生就业率高于男生就业率的情形。这意味着，从样本数据来看，大多数院系本科毕业生中女生的就业率比男生低。表2给出了

5、Wilcoxon符号检验的结果，虚拟假设EMBEDEquation.DSMT4为本科毕业生中女生和男生的就业率分布无显著的差异。2008〜2010年，在1%的显著性水平上都可以拒绝虚拟假设；2011年，在10%的显著性水平上可以拒绝虚拟假设。这四年均是负号秩小于正号秩，这意味着本科毕业生女生就业率比男生就业率低。以上数据分析得出以下结论，即从湖南某高校23个院系2008〜2011年大学生就业率数据统计分析看，女大学毕业生就业率要低于男大学毕业生就业率，在2008年、2009年、2010年三年这一现象更为明显，2011年基本相当。在本科毕业生中，女大

6、学毕业生的就业率要低于男大学毕业生的就业率的现象更为显著。2•原因探讨导致女大学生就业困难的原因是多方面的，有经济的、社会的、传统观念的，还有女大学生自身的原因。本文主要探讨两个方面的原因，一是传统观念的影响，二是女大学生自身因素的影响。首先，受传统文化和传统习俗影响，在我国，“男主外,女主内”的传统性别观念、“男尊女卑”性别歧视依然存在，社会性别理论暴露出传统文化观念对女大学生就业观念意识的滞后影响；［3］传媒中的陈规性别角色定型，对女性消费人格、依赖人格的片面塑造，造成男性群体对女性社会参与的排斥，对妇女工作能力的怀疑，认为女孩没有多大的挖掘潜

7、力。同时，由于女大学生自身生理特征，增加了雇佣单位的经营成本，企业要降低成本自然就会减少对女性劳动力的市场需求。同时由于企业对女大学生的统计性成见及“重男轻女”的传统性别观念，用人单位经常会把雇佣女大学生所可能产生的负面效应进行夸大，忽视了女大学生在工作中的诸多优势。其次，从女大学生自身因素来看。女大学生自身较高的就业期望值，尤其是没有进入劳动力市场以前，对自己未来的工作充满一种“浪漫”和“不切实际”的幻想；［4］并有着较低的创业意识，注重的是稳定，在就业态度上缺乏主动性，消极被动地依赖父母，等待用人单位的录用。加之对传统的''男主外，女主内”的角

8、色的认同，导致了女生创业意识的低下，错过了就业良机。这些都是造成自身就业难的主观原因。同时，女性生理和心理上存在弱势。大多