基于模糊理论的大学生就业能力测度模型的构建

    黄炜明 李柳清 吴志远

    

    

    

    摘 要：本文从用人单位对大学生的综合素质要求入手，通过问卷调查和访谈等形式对用人单位进行调查，根据调查所出结果，利用统计分析方法将影响大学生就业能力的因素分类，构建适合当前大学毕业生的就业能力测度模型，为高校和大学生提供就业相关的参考依据。

    关键词：就业能力;统计分析;模糊理论;测度模型

    近几年来，中国大学生毕业人数每年大幅度增加。2020年大学生有874万人毕业，比2019年增加了40万人，因此我国大学生的就业形势越来越严峻，大学生的就业问题得到社会和各个高校的高度重视。蒋春生对师范生的就业状况有过调查，认为对师范毕业生的工作要與时俱进，就业信息要及时更新，跟进已就业的毕业生[1];于泽汇则利用SPSS的因子分析对山东省部分高校的600名大学毕业生进行调查，找到影响大学生就业质量的根本原因[2];孙带和冯鹤林利用皮尔逊系数将全国高校毕业生近五年就业数据进行处理和分析，建立出Delta灰色关联模型，给出改善大学生就业状况的对策和建议[3]。

    国家和各高校对影响大学毕业生就业能力的主要因素十分重视，总结目前对就业力的调查，但仍旧存在不足：目前的资料基本是分析大学毕业生整个群体的就业能力，尚未建立一个适用于个体评价和优化用人单位招聘人才的评价体系，另外，影响大学生就业能力的因素叙述还不够全面、整理不够系统。

    研究表明我国大学毕业生就业现状形势严峻，不断增加的高校毕业生人数，让就业岗位供不应求，就如何解决这一问题需要我们进一步去深入研究。本文采用模糊理论和统计方法，对大学生的思想品质、专业知识、工作能力、职业素养、应聘表现进行数据分析，建立就业测度模型，为部分毕业生的就业和学校改进相关工作提供科学的依据。

    1 基于模糊理论的大学生就业能力测度模型的构建

    模糊综合评价法是以模糊数学为基础、用数学的方法研究和处理客观存在的模糊现象，借助模糊数学对多种因素所影响的事物或者现象做出总的评价。模糊综合评价法最早由我国学者汪培庄提出的，深受广大研究者的喜欢与广泛应用，其方法优势是数学模型简单，容易掌握，可以把多因素、多层次的复杂问题具体化[4-6]。

    1.1 建立指标体系

    本文通过走访用人单位，以广西钦州市钦州第三中学、防城港市大菉中学、梧州市梨埠初中和梧州市苍海高级中学共5所中学的205位老师为对象，运用统计方法对问卷调查所得的数据进行统计，最后筛选出影响大学生就业能力指标，从而建立指标体系如下图所示。

    大学生就业能力评价体系图

    1.2 确定评语集

    根据大学生就业能力评价的实际情况、指标的内容，本文需要将评语划分为5个等级，分别为v1、v2、v3、v4、v5，那么它们分别表示为较强、强、一般、较弱、弱，即评语集合可以表示为V={v1，v2，v3，v4，v5}。

    1.3 权重的确定

    权重的确定，是通过众人评分法得出的。本文通过调查广西钦州市、防城港、梧州市某几所中学的老师，依据当代师范毕业生应具有的就业能力的重要程度进行评分。

    本次问卷发放主要采用两种方式：线上和线下，共计500份，回收可利用问卷483份，问卷有效率97.4%，分别对梧州市、钦州市、防城港市三个地区的一些中学教师进行了调查，其中有效问卷梧州市共有105份、钦州市共301份、防城港市共77份，分别占总问卷的21.7%、62.3%、15.9%。

    下面用SPSS对数据进行分析：

    表1显示，本文中的31个可测变量，克隆巴赫Alpha的系数值为0.952，超过了0.7，在可信的范围之内，这说明了这份数据的可信度是理想的，可以通过内部信度检测。

    表2显示，KMO为0.902>0.8，处于良好状态，表明数据的效度优良，显著性为0.000<0.01，表明该组数据具有一定的相关性，且可以提取最少因子也可以同时解释大多数数据的方差，即效度通过。

    从表1、表2中可知，信效度分析结果表明调查问卷收集到的数据比较可靠，进而可以继续进行模糊综合评价的分析。

    采用了层次分析法建立两两比较矩阵。根据问卷的结果，利用SPSS软件进行统计，求出各指标得分的均值，然后进行两两比较，最后得到各层次的判别矩阵。

    根据二级指标的评分计算均值之后，将这些指标进行两两对比可得出第二层相对于第一层的比较判别矩阵，则第二层对第一层的比较判别矩阵为：

    获得判别矩阵后，用MATLAB7.0软件计算各个判别矩阵的最大特征值λmax与相对应的特征向量，经一致性通过，并对获得的特征向量进行归一化处理，得到各指标的权重。同理计算第三层对第二层的比较判别矩阵以及各指标的权重。则具体结果如下表3：

    1.4 确定模糊判别矩阵

    评价问卷拟好后，把问卷分发给团队所在学院同专业的同学，此问卷对本学院学生会的某位干部的就业能力进行了评价调查。项目组一共调查了本学院16级的数学专业的两个班，有效问卷为78份，用这个评价得分来计算某位学生干部的模糊综合评价结果。可假设某位学生的思想品质评价得分如下表4：

    因此由最大隶属度原则可知，该同学的思想品质进行评价的结果为“较强”;其专业知识、工作能力、职业素质、应聘表现进行评价的结果为“强”;则该名学生的就业能力综合评价结果应该为“强”。表明该学生的就业能力表现强，在应聘的时候具有很大的优势。

    2 结论

    从大学的毕业人数来看，建立一个适合当前大学毕业生的就业能力测度模型，有助于大学生对自己的能力进行评估，简化用人单位聘人的程序。本文利用思想品质、专业知识、工作能力、职业素质、应聘表现这五个评价指标来构建应用型本科大学生就业能力测度模型，得出5个二级指标和26个三级指标的权重值，并且将模型应用于实践中，证明此模型是可行的，同时也为高校和大学生提供了重要的参考依据，并提供了一些合理的建议。但是影响本科的就业因素很多，本文确定指标时不够周全，所以建立一个比较完美的大学生就业能力测度模型还需更多的实践调查，此模型还有待改进、补充以及完善。

    参考文献：

    [1]蒋春生.浅谈师范生就业现状及对策[J].内蒙古师范大学学报（教育科学版），2006，19（9）：121-122.

    [2]于泽汇.基于因子分析的大学生就业研究：影响因素与路径选择[J].中国成人教育，2019（02）：39-42.

    [3]孙带，冯鹤林.影响大学生就业因素的Delta灰色关联分析.黄冈师范学院学报，2018（12）：18-20.

    [4]叶珍.基于AHP的模糊综合评价方法研究及应用[D].华南理工大学，2010.

    [5]侯宇鹏.城市景观要素评价方法研究[D].东北林业大学，2013.

    [6]张丽娜.AHP-模糊综合评价法在生态工业园区评价中的应用[D].大连理工大学，2006.