Page 204 - 《社会》 2018年第5期

大学生毕业意向的影响机制及变迁趋势

Ｐｒｏｂ （ ＝２ ）
狔
η ２ ＝ｌｏ ｇ Ｐｒｏｂ （ ＝３ ） ＝α ２ ＋ β ２犡 ＋ ε ２
狔
其中， 犡 为自变量， β １ 和 β ２ 为回归系数， α １ 和 α ２ 为模型截距， ε １ 和 ε ２
为模型残差项。
其次，我 们 将 采 用 “系 数 集 束 化”（ 狊犺犲犪犳犮狅犲犳犳犻犮犻犲狀狋狊 ）方 法 计 算
犔狅 犵 犻狊狋犻犮 模型中个体能力和家庭背景两种机制相对效应，从而比较不
同组别自变量（ 犫犾狅犮犽狏犪狉犻犪犫犾犲狊 ），即潜变量（ 犻狀犱狌犮犲犱狏犪狉犻犪犫犾犲狊 ）对因变量
的效应大小。
此外，我们也将关注微观层内的个体能力与家庭背景之间交互效
应，以检验教育决策的理性行动模型假设。同时，通过核心自变量与年
份的交互分析，以对上述两种微观机制的历时变化进行探究。
２． 分层多项 犔狅 犵 犻狋 回归
在多项 犔狅 犵 犻狋 模型中，我们控制了“年份”这个虚拟变量，获得的是
不同年份社会经济发展水平的平均效应。为了进一步厘清社会经济发
展水平对大学生毕业意向的影响效应，我们将采用两层多项 犔狅 犵 犻狋 模
型进行分析。

第一层为微观层面方程，主要包括大学生个体能力和家庭背景因
素，其模型方程为：
犙
Ｐｒｏｂ （ 犢 犻 犼 ＝１ ） １
η １犻 犼 ＝ｌｏ ｇ Ｐｒｏｂ （ 犢 犻 犼 ＝３ ） ＝ β ０ 犼 （ １ ）＋  β 狇犼 （ １ ） 犡 狇 犻 犼
狇 ＝１
犙
Ｐｒｏｂ （ 犢 犻 犼 ＝２ ） １
η ２犻 犼 ＝ｌｏ ｇ Ｐｒｏｂ （ 犢 犻 犼 ＝３ ） ＝ β ０ 犼 （ ２ ）＋  β 狇犼 （ ２ ） 犡 狇 犻 犼
狇 ＝１
犼
犼
其中， 犢 犻 犼 为个体 犻 在 年的毕业意向， β ０ 犼 为 年的截距， β 狇犼 为第一层自
为自变量。
变量的斜率， 犡 狇 犻 犼
第二层为宏观层面方程，包括经济增长速度、高校毕业生数、研究
生教育自费政策等因素。
同时，我们令第一层截距、个体能力和家庭背景因素回归系数随不
同年份的社会经济发展水平而变化（即考察微观层和宏观层之间的交
互），其模型方程为：
犛
狇
β 狇犼 （ １ ） ＝γ 狇 ０ （ １ ）＋  γ 狇 狊 （ １ ） 犠狊 犼 ＋狌 狇犼 （ １ ）
狊＝１

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