李志 李婷婷 | 最优化决策倾向对大学毕业生求职行为的影响
作者简介：李志，男，四川内江人，重庆大学公共管理学院副院长，教授，博士生导师，主要从事高等教育和人力资源管理研究；
李婷婷，女，四川宜宾人，重庆大学公共管理学院硕士生，主要从事人力资源开发与管理研究。
摘 要：面对严峻的就业形势，大学毕业生手持多份录用通知仍继续求职的现象却十分普遍。基于大学毕业生的问卷调查数据，考察了最优化决策倾向对大学毕业生求职行为强度和结果的影响。研究发现：最优化决策倾向显著正向影响大学毕业生的求职行为强度，进而正向影响大学毕业生获得录用通知的数量，但对求职满意度的影响不显著。因此，对于大学毕业生拿到录用通知后继续求职这种现象应辨证看待，不能仅停留在对大学毕业生道德的指责，要正视最优化决策倾向这种决策风格的正面影响。一方面，高校要引导大学毕业生理性看待获得录用通知数量问题，注重大学生职业生涯规划教育，培养大学生的求职能力，并谨慎开展就业明星评选活动；另一方面，用人单位应合理利用大学毕业生的最优化决策倾向，科学招录并最大化地吸引人才。建议在进行人才招聘时纳入最优化决策倾向的测量，对不同类型的大学毕业生采取差异化的吸引方法，并慎重采用短时间签约的方式。
关键词：最优化决策倾向；求职行为；择业倾向；大学生就业；诚信危机
一、问题提出
随着高校毕业生人数的逐年增长，大学生就业形势日趋严峻。然而在如此严峻的就业形势下，毕业生在求职期间海投简历、参加面试，拿到多个录用通知仍继续求职的现象却愈发凸显。对于高校毕业生而言，期望自己的职业生涯有一个好开端无可厚非，但面对就业市场有限的资源，怀揣多份录用通知还持续求职的行为将在很大程度上破坏就业市场环境，甚至使部分学生丧失应有的机会。有研究表明，每年将近20.6%的就业机会被那些强势的学生浪费，而39.2%的学生几乎没有应聘的机会，这种现象也导致部分用人单位招聘计划被打乱，招聘成本增加，用工秩序受影响。大学毕业生拿到多个录用通知还继续求职这一行为背后的原因究竟是什么？对此，有学者消极地认为是大学生功利性择业观的驱使，表现为过度的个人利益取向，是大学生择业伦理失范的体现。如李程锦和陈晓斌指出，大学生在求职就业过程中就业伦理缺失，主要表现为功利性的择业观、诚信品质的危机和过度的个人利益取向；李飒飒认为大学生在就业选择中表现出过分关注物质利益而轻视精神价值追求的功利化特征；金建孟认为部分大学生潜意识中实用主义和功利主义的择业倾向较为明显。
对大学毕业生不断找工作的行为做简单的道德品质归因在一定程度上有失公允。最优化决策理论指出，最优化决策倾向的个体在决策中精益求精，力求找到最佳选择，获得最优结果。虽然在现实的决策情境中，往往很难实现“找出最优解”的期望，但这并不妨碍个体在决策中抱有这样的目标和动机。求职的过程是一个不断做决策的过程，追求最优化的个体总是希望有一个“最好”的选项，具有这一特征的大学毕业生在求职过程中势必会不断去寻找新的就业单位信息，以获得更多的选择机会。于此，本研究将从决策倾向的角度来探究大学毕业生不断求职背后的深层原因。
最优化决策倾向是指个体在决策过程中试图穷尽所有可能的选项或信息，以求找出最佳方案的倾向。Schwartz等人在选择理论的基础上，提出了最优化和满意型两种决策风格，开发了最优化决策倾向量表（MS）测量最优化决策倾向程度，并指出个体的决策倾向具有跨时间的稳定性，是一种人格特质。最优化决策倾向表现为：对自己以及事务保持高标准；寻找和比较备选方案以寻求最佳方案；在做出选择时很纠结，经历困难和压力三大特点。Nenkov等人进一步验证了最优化决策倾向的三维结构，并将其命名为选项搜索、决策纠结和高标准。目前最优化决策倾向对消费行为影响的研究较多，而对大学生就业择业方面的研究尚不多见。从有关文献资料看，仅有少数学者研究了最优化决策倾向对大学生求职的影响。如Iyengar等人发现最优化决策倾向者追求更多的就业机会，并且获得的起薪比满意型的大学生高出近20％，但最优化决策倾向者也会经历较多的负面情绪，对求职结果不太满意。周坤和唐辉研究表明，最优化决策倾向者为了使选出“最优”选项的机会更大，会在决策前找出尽可能多的选项，从而综合判断选择最优，而这会导致职业决策延迟。因此，将最优化决策理论引入求职领域解释大学毕业生的求职行为是一个有意义的研究方向。
求职行为是一种有目的的并受主观意愿驱动的行为模式，它始于就业目标的识别，进而为实现就业目标付出努力。具体而言，求职行为包含求职者为达成求职目标和寻找满意工作的全部行为，包括求职者对自我和环境进行探索、准备求职材料、搜集分析就业信息以及进行具体的投递简历、参加面试等。求职行为被认为是求职结果的直接预测因素，受到学者们的广泛关注。
最优化决策倾向的求职者是否会表现出更积极的求职行为？有学者认为，根据有限理性决策理论，个体在做出选择时，往往会探索替代方案，直到找到一个足以满足他们标准的方案，因此人们往往朝着最优的方向前进。最优化决策者既为自己也为他人，更喜欢高价值但费力的选择。在求职情景下，最优化决策倾向的大学毕业生为寻求足够好的就业机会，会倾向于扩大自己的选择范围，在求职过程中花费更多时间和精力去搜索可能的就业选择，比如在求职准备阶段搜集更多用人单位的招聘信息，更频繁的投递简历，参加更多的面试等。因此，最优化决策倾向的大学毕业生可能在求职期间表现出更积极的求职行为，而这是否就会增加大学生的就业机会，提高求职满意度呢？有个别学者研究表明，积极的求职行为正向影响聘用通知数量。对于采取更积极的求职行为是否能提高求职满意度，学者们尚未形成统一结论。柯江林等人研究表明，大学生的积极求职行为显著正向影响求职表现满意度和就业单位满意度。而李军凯发现高校毕业生的求职强度对满意度的影响很小且不显著。谢义忠和卢海陵通过纵向配对数据得出，整个毕业求职期间的求职行为强度对就业满意度的影响不显著。因此，最优化决策倾向对求职行为以及相关求职结果的影响还有待探究。
综上所述，本研究试图从个体决策风格的角度，揭示大学毕业生不断求职现象背后的可能因素，通过探究最优化决策倾向对求职行为和结果（录用通知数，求职满意度）的影响以及其中的作用机制，以期为规范就业市场的秩序，提高大学生就业和用人单位招聘的效率提供建议。
二、调研方法
（一）调研对象
以普通高校二级学院为单位，主要通过辅导员以网络调查问卷的方式发放至班级进行调查。调查对象为四川大学、重庆大学、西南大学、西南科技大学、重庆科技学院等11所高校的应届本科毕业生，共发放问卷627份，回收有效问卷583份，有效回收率为92.98%。基于本文的研究构想，仅对其中已经签约工作的310份大学毕业生调查样本进行分析。具体样本结构为：男生177人（57.1%），女生133人（42.9%）；城镇157人（50.6%），农村153人（49.4%）；985、211院校173人（55.8%），非985、211院校137人（44.2%）。
（二）调研工具
本研究采用国内学者修订的国外成熟量表及翻译的国外成熟量表，并对翻译过来的量表进行了小样本试测，根据试测的结果适当修改项目的表述，使之更符合大学毕业生求职的情景，确保问卷项目通俗易懂。
1.最优化决策倾向
最优化决策倾向量表由Schwartz等人编制，包括13个条目，共3个维度，即选项搜索，决策纠结以及高标准，原量表的信度为0.71。本次修订剔除了因子载荷较低和不符合大学生情景的4个条目，共保留9个条目，其中每个维度包含3个条目，题目如“当看电视时，尽管只打算看一个节目，但我会把所有的频道都浏览一遍”。问卷采用5级评分，由“完全不符合”到“完全符合”，依次计为1-5分，问卷计平均分，得分越高表明最大化决策倾向越强。经验证性因素分析，模型各项拟合指数较好，c2/df=2.30、RMSEA=0.07、GFI=0.96、NFI=0.91、IFI=0.95、TLI=0.92、CFI = 0.95。本研究中总量表的Cronbach’s α为0.75。
2.求职行为强度
求职行为的测量选择Blau编制的求职行为量表，原量表共13个条目，经常雪亮修订形成10个条目。多数研究中求职行为的测量是从频率-强度考虑，因此，本文以求职行为强度来代表大学生求职的积极程度，通过频率来进行测量，分别询问被试在求职期间进行相关求职活动的频率，如“你利用互联网和社交平台获取招聘信息的频率？”。问卷采用5级评分，由“没有”到“很频繁”，依次计为1-5分。问卷计平均分，分数越高表明求职者有更积极的求职行为。本研究中量表的Cronbach’s α为0.86。
3.求职行为结果
求职行为结果是指通过求职努力所获得的结果，主要从客观结果和主观结果两方面考虑。录用通知数量直接反映大学生获得就业机会的情况，有利于探究大学生在获得工作机会后还继续求职的现象，因此将其作为客观指标。而获得工作机会并不意味着获得一份满意的工作，因此，纳入求职满意度作为主观指标，反映求职者对签约单位及工作的总体满意程度。求职满意度的测量题目改编自Cammann等人的工作满意度量表，修订后的量表反映求职者对所签约工作及工作单位的整体感受。该量表共包括3个条目，如“总的来说，我对我签约的单位比较满意” ，其中一题反向计分。问卷采用5级评分，由“非常不同意”到“非常同意”，依次计为1-5分，分数越高则表明大学生的求职满意度越高。本研究中量表的Cronbach’s α为0.83。
4.控制变量
本研究将性别、城乡、院校、成绩、学生干部和勤工俭学作为控制变量，排除其对研究的影响，其中性别、城乡、院校和勤工俭学作虚拟变量处理。
（三）统计方法
本研究采用SPSS 21.0软件对问卷数据进行描述性统计分析、相关性分析及回归分析；采用Amos软件对最优化决策倾向问卷结构进行验证性因子分析；验证中介效应时，在层级回归检验的基础上，使用SPSS 插件process对中介效应进行进一步检验。
三、研究结果
（一）描述性统计与相关分析
表1给出了各研究变量的均值、标准差和相关系数。从变量均值而言，值得注意的是调查对象总体获得了较多的录用通知（M=3.25），并且对签约工作的满意度是较高的（M=3.73）。从变量相关关系而言，最优化决策倾向与求职行为强度显著正相关（r=0.26，p<0.01），而其中选项搜索（r=0.23，p<0.01）和高标准（r=0.26，p<0.01）维度与求职行为强度的显著正相关，而决策纠结与求职行为强度并不相关。求职行为强度与录用通知数（r=0.24，p<0.01）、求职满意度（r=0.13，p<0.05）呈显著相关。
（二）最优化决策倾向对求职行为强度的影响
从变量的相关关系看，最优化决策倾向与求职行为强度显著相关（p<0.01），进一步进行回归分析发现（见表2），在控制了性别、城乡、院校等变量的条件下，最优化决策倾向显著正向影响求职行为强度（β=0.26，p<0.01），说明决策时越倾向于“最优化”的大学生，其所采取的求职行为越积极。
有学者指出，最优化决策倾向对人的各种心理特征有不同的预测，当作为整体处理时，与生活满意度、主观幸福感呈负相关，但从维度上考虑，发现最优化决策倾向和这些变量之间的负向关系主要是由决策纠结维度驱动的。因此，在研究最优化决策倾向时有必要分维度进行讨论。同时将选项搜索、决策纠结和高标准放入回归方程，选项搜索（β=0.16，p<0.01）和高标准（β=0.13，p<0.01）对求职行为强度的影响显著，而决策纠结虽然呈现了对求职行为强度的微弱负向影响，但不显著（β=-0.01，p>0.05），说明自身对选项穷尽的倾向和高标准的倾向是最优化决策倾向中主要影响求职行为强度的因素。此外，从模型1和2可以看出，院校、在校学生干部经历以及勤工俭学经历都对求职行为强度有一定的预测作用。
（三）求职行为强度对求职行为结果的影响
由相关分析的结果可知，求职行为强度与录用通知数和求职满意度显著正相关，进一步进行回归分析发现（表3），在考虑控制变量的条件下，求职行为强度显著正向影响录用通知数（β=0.91，p<0.01），而对求职满意度没有显著影响（β=0.10，p>0.05），说明大学生采取的求职行为越积极，求职强度越大，他们拿到的录用通知数越多，但其满意度并没有得到显著提升。
（四）求职行为强度的中介作用
从传统的逐步法中介效应分析来看，最优化决策倾向对录用通知数的回归不显著相关，不符合检验的前提条件，但逐步法近年受到越来越多质疑。许多学者认为自变量对因变量的总效应显著不应该作为中介效应检验的前提条件，对此，温忠麟等人指出，不应纠结中介效应要不要以总效应显著为前提,而是应当根据实际情况进行立论，合理地提出相应的问题。如果总效应不显著时，合理的问题应当是“X为何不影响Y”，而非“X如何影响Y”，区别于传统的中介效应，这样的情况被称为遮掩效应。并且温忠麟等人还依据中介效应方法的发展，提出了改良的中介效应检验步骤。
本研究参照其改良的方法对求职行为强度的中介效应进行检验：第一步，首先对最优化决策倾向对录用通知数的总效应进行检验（见表4），最优化决策倾向的回归系数不显著，应以遮掩效应立论，即最优化决策倾向为何不影响录用通知数；第二步，根据回归检验结果，最优化决策倾向对求职行为强度的回归系数显著（a=0.26，p<0.01，见表2模型2），且求职行为强度对录用通知数影响的系数显著（b=0.97，p<0.01，见表4模型7），因此间接效应显著；第三步，根据模型7的回归结果，最优化决策倾向对录用通知数的影响系数不显著（c’=-0.19，p>0.05），说明最优化决策倾向对录用通知数的直接效应不显著，只有中介效应；第四步,比较ab和c’的符号为异号，属于遮掩效应，最优化决策倾向通过影响求职行为强度间接影响录用通知数。
为了进一步验证遮掩效应，本研究运用Hayes开发的SPSS/SAS宏PROCESS进行Bootstrap检验，重复抽样5000次，具体分析结果见表。由表5的检验结果可知，最优化决策倾向通过求职行为强度对录用通知数的间接效应为0.26，95%的置信区间为[0.13，0.47]，不包含0，说明求职行为强度在最优化决策倾向对录用通知数的影响中起到遮掩作用。
四、讨论与启示
（一）结果讨论
本文探究了大学毕业生最优化决策倾向对求职行为强度和求职结果的影响以及影响机制。主要得到3点结论：（1）最优化决策倾向对大学毕业生求职行为强度有显著正向影响，其中选项搜索、高标准维度显著正向影响求职行为强度，而决策纠结的作用不显著。（2）求职行为强度对录用通知数有显著正向影响，但对求职满意度没有显著影响。即大学毕业生花费更多的时间和精力去求职，其求职行为越积极，获得的录用通知数越多，但不一定有更积极的求职满意度体验。（3）最优化决策倾向通过正向影响大学毕业生求职行为强度进而影响录用通知数。
本研究从个体决策风格的角度回答了“为什么大学毕业生即便在已经拿到录用通知的情况下，还会不断求职？”的问题。研究表明他们受到最优化决策倾向的影响，不满足于在较少工作机会的情况下进行选择，而是在进行择业的决策过程中，进行更多的选择比较，并且在决策过程中花费更多的时间和精力。
从结果上看，通过花费更多的时间进行选择比较，最优化决策倾向的大学毕业生求职者能够得到更好的客观决策结果，但并不一定有好的求职满意度感受。这印证了个体采用最优化的决策策略是为了获得更好的客观结果，但是可能高估了追求最佳客观结果所带来的情感利益，并低估了过程中的情感成本。这类似于选择超载效应，如：当可供选择的旅游目的地过多时，人们对目的地的满意度下降；在网络相亲中，当可选对象过多时，人们对自己选择的伴侣更不满意。从这一角度而言，大学毕业生获取更好工作的满足感可能由求职过程不断找寻可供选择的工作机会中所感受到的压力、疲惫、挫折感等负面情绪所抵消，因此大学毕业生求职者并没有通过最优化决策倾向最终获得更高的满意度。
从原因上看，由最优化决策风格出发，大学毕业生主要通过以下两个途径影响求职行为和结果：
一是最优化决策倾向的大学毕业生更容易进行工作机会的内部比较。他们总是尽可能搜集更多的工作机会，进行权衡比较，权衡具有吸引力的工作机会的权衡中会激发他们追求更好的工作机会。Iyengar等人指出最优化决策者可能并不总能得到他们想要的东西，因为他们对有吸引力的工作之间权衡取舍的必然性加剧了对更有吸引力的工作的追求，并增加了对所选工作的质量和效用的期望。在对“面霸”的访谈中也有被访者提到“在开始求职时，不知道自己在市场上的价值如何，所以会先去尝试，拿到第一个录用通知后会增强自己的自信心，寻求更好的工作机会”。即大学生最开始拿到录用通知后，会增加自己追求更好工作的底气，而有了底气和更高的心理预期之后，他们对于之后的工作的要求可能更高，从而花费更多的时间和精力进行更好的工作机会的搜索。
二是在工作机会的内部比较之外，社会比较的结果也是影响大学毕业生求职行为的重要因素。朱冬青和谢晓非指出最优化决策者在衡量决策结果是否是最佳时，并非仅仅以选出最优选项为标准，社会比较的结果也是他们关注的重要方面。换言之，最优化决策倾向的大学毕业生所追求的“最佳”，不仅表现为自己所选择的工作机会中的“最佳”，而且表现为社会比较中的“最佳”，即得到比他人更好的工作。研究也表明最优化决策倾向能够正向预测个体的一般社会比较倾向，最优化决策倾向的人在决策中会更多地关注他人的行为及决策，并将自己的行为和决策与他人比较，通过社会比较信息的变化，他们会改变自己的策略。比如在已拿到录用通知的情况下，看到同学往更好的用人单位投递简历，他们可能继续求职。上述研究结果也反映了最优化决策倾向的大学毕业生在决策时对外部社会比较信息更重视，而社会比较往往也是他们没有感受到更为满意的原因，通过过度的社会比较使他们感到更多的遗憾和不快乐。因为即使他们的选择产生了比预期更好的结果，当其他人的选择比他们自己更好时，高最优化决策倾向者仍然感到遗憾。
1.辨证看待大学毕业生拿到录用通知后继续求职的行为
大学毕业生获得的录用通知数量受到其自身最优化决策倾向的影响，因此，在对大学毕业生不断求职行为归因时，不能简单地从大学生道德品质的角度来解读，应考虑到大学毕业生长期以来形成的最优化决策倾向对其求职行为的作用。调查发现，60.65%的大学毕业生具有明显的最优化决策倾向，正是这种决策倾向在很大程度上驱使他们不断去求职，为此应对大学毕业生的求职行为做更全面的分析，做出正确而有价值的归因。正如李厚本和简小鹰指出，“大学生在就业中表现出来的诚信意识不足、履约率偏低特征，其原因绝不仅限于大学生个体的道德因素，停留于对大学生道德水准的指责无助于问题的解决”。值得注意的是，虽然最优化决策倾向的大学毕业生给就业市场带来负面影响，自身也在求职中未必能体验到积极情绪，但最优化决策倾向这种决策风格并非全是负面影响，这类人群可能在工作中更精益求精、更追求完美地完成任务，这有益于组织创造更高的价值。因此，如何更好地引导和吸引这类人群是高校和用人单位应重点关注的。
2.要引导大学毕业生理性看待获得录用通知数量问题
本文研究表明，最优化决策倾向可以促进大学毕业生采取积极的求职行为，从而获得更多的就业机会，但并不会因此获得更高的求职满意度。因此，需要引导学生理性看待获得录用通知数量问题：就业机会多并不一定就是找到了匹配的好工作，就一定能够带来更高的求职满意度；机会多虽然体现大学毕业生的能力素质受到了更多用人单位的认可，但从侧面也体现出大学毕业生对自己的职业定位不准确、目标不清晰的问题。因此，高校应正确引导大学毕业生的求职认识，让其将最优化的决策更多用于对就业信息的有效整合、对就业机会的有效识别等方面，而非仅仅通过求职期间采取更积极的求职行为来获得更多工作机会。具体而言，高校可从以下3个方面加以引导：
一是注重大学生职业生涯规划教育。求职目标的清晰程度是影响大学毕业生求职行为的一个重要因素，大学毕业生对职业、对自身缺乏清晰认识，就会在目标不清晰的情况下，受最优化决策倾向驱使去争取拿到更多的录用通知以进行比较决策，这将会有诸多无效行为的产生。Yun和Duff指出在现今商品选择数量大大超过从前的网络销售环境下，只要对商品进行分类，能够有效减少选择超载效应，提高消费者的满意度。类比到大学毕业生求职问题，高校应加强大学生职业生涯规划教育，促进他们更好地明确职业发展目标和求职目标，制定达到目标所需的成长路径等。
二是注重培养大学生的求职能力。大学毕业生的求职过程就是向用人单位展示自我，有效进行人职匹配的过程，而这过程中自我展示是必不可少的环节。如何更准确地向心仪的用人单位展示自我，是大学毕业生求职面临的现实问题。对此，访谈中有求职者提到，因自身缺乏面试经验，最开始参与用人单位的面试是为了积累面试经验，并非真正想去。因此，高校有必要予以毕业生更多模拟实战的机会，而不是让大学生真正面临求职时，通过不断参与用人单位的面试去积累面试经验。
三是谨慎开展就业明星评选活动。目前有的高校每年会进行就业明星评选，宣传表彰拿到多个录用通知的优秀毕业生，激励低年级学生以此为榜样努力学习。该类评选的初衷值得肯定，但这类活动则在一定程度上会诱使大学毕业生攀比录用通知数量，给低年级的学生也传达出多拿录用通知就能找到更好工作的错误信息。因此，高校在开展类似就业明星活动评选时应谨慎，注重让就业明星分享在大学期间如何进行自我提升的过程，而非强调结果。
3.用人单位应合理利用大学毕业生的最优化决策倾向
用人单位要辩证看待大学毕业生最优化决策倾向，在防止最优化决策倾向产生低忠诚度的同时，变不利为有利，积极合理利用大学毕业生的最优化决策倾向，科学选用并最大化地吸引和利用人才：
一是网申测试和面试中纳入最优化决策倾向的测量，以进行更有效人职匹配。由于决策倾向具有一定的稳定性，在网申时的性格测试中加入决策倾向的测试，可以大致了解求职者的最优化决策倾向程度。当前大学生面试能力水平越来越高，可以创新面试测评技术，如采用游戏化测评等方式了解大学生的最优化决策倾向特点。需注意的是，不要给最优化决策倾向的大学毕业生贴上忠诚度缺乏的标签而“一票否决”，而要注意到这种决策倾向的深层价值，采取针对性的措施加以利用。
二是针对性地吸引不同类型的大学毕业生。有学者指出，理解最优化者和满意者的能力使雇主能够通过考虑最优化者和满意者之间的差异来提供招聘信息，从而吸引更多的候选人，并以适当的信息类型和形式说服。对于那些确实优秀并且适合自己公司的人才，用人单位首先应判断各方面条件是否能满足他们的要求，以避免入职后离职的状况。如果公司确实满足他们的要求，则可以通过求职者所注重的条件来引导其选择自己的公司，让他意识到“当前的公司就是最好的选择”，从而避免其进一步去探寻所谓“更好的工作”。
三是慎重采用短时间签约的方式去应对大学毕业生多拿录用通知的行为。不少用人单位担心发了录用通知后，大学毕业生继续应聘并签约其他单位，因此要求应聘者在很短的时间内做出答复。短时间答复虽然一定程度上能达到预期效果，但可能失去一些和公司十分匹配的人才，而且在短时间的决策下，签约的大学毕业生容易产生后悔情绪，而后可能采取毁约、职业适应期离职的消极应对方式。