Page 200 - 《社会》 2018年第5期

大学生毕业意向的影响机制及变迁趋势

本研究所涉及十年样本数分别为 １０２９ 个、 ９１８ 个、 ８２６ 个、 １１２６
个、 ２０１４ 个、 １２９８ 个、 １１０２ 个、 １００８ 个、 １０９６ 个和 １２６０ 个，共同构
成 １１６７７ 人的大样本。对样本的基本分布进行描述时，我们重点关注
三类毕业意向（工作、国内读研和国外留学），而暂时没有把“无明确想
法”（ １０４７ 人）的毕业 生 纳 入。根据核 心变 量缺失 情况，描述样本 为
８５０２ 个。 ８ 在回归分析阶段，为了尽可能利用样本信息，也纳入了“无明
确想法”的样本，我们根据多元 犔狅 犵 犻狋 回归方程的特点，只呈现其他三
类毕业意向的模型结果，最终有效回归样本为 ９３１０ 个。描述性统计
结果显示，两类样本的分布非常接近。 ９
（二）变量操作化
１． 因变量
本研究的因变量为大学生毕业意向，在问卷调查中的具体问题为
“毕业后，您打算＿＿＿＿？”。选项设置为“找工作”“考研”“准备创业”“出
国留学”“目前还没有明确想法”和“其他”。根据本文的研究目的，我们
将应答很少的“准备创业”（ １．６％ ）和“其他”（ ０．７２％ ）归为“就业”。最
终毕业意向简化并编码为四类： １＝ “工作”， ２＝ “读研”， ３＝ “留学”， ４＝
“没有明确想法”。
２． 自变量
结合已有文献和本文给出的待验证假设，我们拟引入的自变量分
为四个维度：学业表现、家庭背景、宏观环境和其他控制变量。
学业表现 现有关于大学生毕业意向的研究，多以大学生政治面
貌、是否担任班干部、学习成绩等变量来衡量其学业表现，本文借鉴这
种测量方法，将“学业表现”操作化为“是否为党员”（“是” ＝１ ）、“是否担
任学生干部”（“是” ＝１ ）和“学习成绩”，其中，学习成绩（五级量表）按等
级从低到高重新赋值为：“中下等 ＝ ” １ ，“中等” ＝２ ，“中上等” ＝３ 。这三
个变量均作为虚拟变量纳入模型。

８． 样本中暂未包括香港、澳门和台湾三个地区的学生，主要是因为上述三地学生的毕业规划
背景与内地学生存在很大差异，且三地样本量很少（ ０．３８％ ），经检验，去除后对研究结果基本
不会造成影响。
９． 样本缺失 总 的 比 例 为 ２０％ ，我 们 采 用 目 前 常 用 的 “虚 拟 变 量 填 补 法”（ 犱狌犿犿 狔狏犪狉犻犪犫犾犲
犿犲狋犺狅犱 ）进行稳健性分析。为了简洁和结果呈现方便，本文将主要基于有效回归样本进行分
析。有关缺失数据处理方法的完整讨论可参考阿利森（ ２０１２ ）的研究。

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