张建功,黄治斌,刘兴华
(华南理工大学: 1. 环境科学与工程学院; 2、 3. 公共管理学院,广东 广州 510006)
伴随着我国高等教育大众化进程的逐步深入,高校的办学规模得以迅速扩大,在校生人数和毕业生人数也逐年增加。据统计,2003我国普通高等学校毕业生人数为212万人,而2011年增长至680万,年均增长15.7%。而与此相伴的是大学生就业问题的逐步涌现。高校毕业生就业困境的突出问题不仅是数量的问题,更是结构性问题,主要是由于高校培养出来的毕业生与社会的实际需求不协调所致。因此,在新的形势下,高校如何根据社会的现实需求,提高人才培养的针对性,从而进一步提升毕业生就业竞争力才是应对就业问题的重点和关键所在。
通过对国内外相关文献的检索可以发现,国内外学者对高校毕业生就业竞争力的研究主要集中在影响因素的分析和评价体系的建立两个方面。(1)影响因素的分析。罗昌勤[1]通过对学生进行问卷调查的方式,用因子分析法分析了就业竞争力的8个影响因子。岳昌君[2]等通过对影响毕业生就业的内因和外因的研究指出: 内因对毕业生就业竞争力影响显著大于外因,学生的学历层次、 学业情况、 高校声望等对求职结果有显著的影响。周长群、 王立明[3]则将毕业生的就业竞争力分为核心竞争力、 基础竞争力和环境竞争力三个方面。赵志川、 陈香兰[4]将影响毕业生就业竞争力的因素分为基本工作能力、 专业技能和求职技能等三个层次。杨春华、 杨玲[5]通过模型分析后发现学生的自身因素(即学生学历层次、 学业成绩、 工作能力和就业期望)是决定竞争力强弱的主要关键因素。(2)评价体系研究。国外学者在这方面研究颇丰,比较有代表性的模型有迈尔·福古特提出的以个性为中心的心理—社会性建构(psycho-social construct)模型[6],皮得·奈特(Peter Knight)和曼兹·约克的USEM 模型[7],洛林·普尔(Lorraine Dacre Pool)和彼得·斯韦尔(Peter Sewell)提出了简单实用的3S-Career-EDGE模型[8]等。国内学者也在这方面做了一些研究,如柯羽、 刘晓凤[9]提出了高校毕业生就业竞争力评价体系的基本结构图,并把毕业生就业竞争力评价体系的指标分成显示性指标和分析性指标两类。包晨颖[10]构建了衡量上海市毕业生就业力的指标体系,分析了区域内影响毕业生就业竞争力的因素。
通过以上综述可以发现,国内外学者在对相关影响因素分析的基础上,对评价体系进行了探索。但是,他们的研究都是根据当时的情况开展的,且都以高校毕业生为研究对象来构建就业竞争力评价体系的。而毕业生的最终归属是社会,社会对毕业生的真实需求才是检验其就业竞争力的“试金石”,且不同的时期又会出现不同的就业环境。因此,在新的形势下,从社会的实际需求出发,高校毕业生就业竞争力评价体系如何构建以及如何评估评价体系的合理性和可行性,是本文要研究的主要问题。
本文通过对毕业生多年的跟踪调查,综合前人的研究成果,遵循客观性、 完整性、 可操作性、 可比性和可行性等原则,经过多次反复比较、 筛选,综合考虑多种因素,将就业竞争力(目标层A)的影响因子归结为背景因素、 知识结构、 基本能力和品德素质四方面,并以这四个方面为准则层(B)、 以毕业院校、 专业基础知识、 人际交往能力及团队精神等29个因素为指标层(C)构建了高校毕业生就业竞争力评价体系。具体详见图1。
图1 高校毕业生就业竞争力评价体系
1、 样本选择及问卷调查
市场经济条件下,高校毕业生就业竞争力与社会需求特点、 企事业单位用人标准等密切相关,用人单位是其就业竞争力的“裁判员”和“发言人”。据此,本文设计了高校毕业生就业竞争力评价指标调查问卷,对240家用人单位进行了调查,样本涵盖国有企业、 私营或民营企业、 三资企业、 集体企业、 党政机关、 事业单位、 部队及其他等不同性质的用人单位,回收问卷228份,其中有效问卷210份,有效率87.5%。有效样本分布情况见图2。
图2 调查样本分布情况图
2、 指标权重测算
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是20世纪70年代初,由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Saaty)正式提出的一种定性和定量相结合的一种系统分析方法。构建高校毕业生就业竞争力评价指标体系,是一个复杂的决策问题。在决策的过程中,许多影响因素之间的比较无法进行定量描述,需要将半定性、 半定量的问题转化为定量的计算问题,而AHP法正是解决此类问题的有效方法,因此在确定指标体系的权重时应用AHP法。
(1)构造两两比较判断矩阵
通过问卷调查法,分别构建高校毕业生就业竞争力评价指标体系准则层判断矩阵和指标层判断矩阵,构造高校毕业生就业竞争力评价指标体系准则层B相对于目标层A的判断矩阵。比价结果以AHP法中的1-9之间整数及其倒数比例标度法表示。
(2)准则层权重的确定
① 计算相对重要度ω1: 判断矩阵每一行元素的乘积开4次方。
② 权重计算,对向量ωi归一化。
同理得:w2=0.101,w3=0.319,w4=0.518。
③ 一致性检验,判断矩阵的偏差一致性指标CI。
λ1=
同理得:λ2=4.049,λ3=4.050,λ4=4.038。具体数据如表1。
表1 准则层权重确定表
表2 一致性指标RI的数值
同理,可构建高校毕业生就业竞争力评价指标体系指标层C相对于其准则层B的判断矩阵,并得出各指标层权重,具体见表3。
经一致性检验,以上各判断矩阵均具有满意的一致性。
(3)评价指标权重总排序的确定
根据AHP分析问题的步骤,利用上面层次单排序的结果,把准则层指标和指标层指标对目标层的权向量加权就可以得到其对目标层的权重向量,具体数据见表3。
表3 各指标对总目标的权重汇总表
总排序一致性指标为:
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该方法能较好地解决模糊的、 难以量化的非确定性问题。构建的高校毕业生就业竞争力评价指标体系既包含定量指标,又涉及定性指标,采用模糊综合评估方法能较为客观全面地给出评估结果。因此,本文以某大学的毕业生为评价对象,首先通过模糊综合评价方法对采样数据进行量化,然后利用就业竞争力层次模型对其就业竞争力进行综合评估。
将影响某大学毕业生就业竞争力因素的评价标准分为以下5个等级: (1)很强(v1)、 (2)较强(v2)、 (3)一般(v3)、 (4)较弱(v4)及(5)弱(v5),即评估等级集合为V={v1,v2,v3,v4,v5}。
通过该校毕业生的120家用人单位问卷调查,对其毕业生就业竞争力进行评价。
根据评价情况得到指标层C到V的模糊评价矩阵Rk,其中R1为
R1=
Q1=P1°R1=
同理,可计算得Q2=P2°R2=
Q3=P3°R3=
Q4=P4°R4=
因此,求得模糊矩阵Q为
Q=
根据就业竞争力评价体系各准则层的权重向量N=( 0.062 0.101 0.319 0.518 ),可计算得隶属向量S=N°Q=( 0.473 0.384 0.093 0.016 0.032 )。结果表明: 隶属向量S中第一个指标值最大。根据最大隶属原则,其毕业生就业竞争力属于第一等级(即很强)。这一结果与近年来该大学毕业生就业率稳居全省重点高校榜首的实际情况是完全一致的。
通过对就业竞争力评价模型各指标权重的对比,结合以某高校为例进行实证检验的结果,可以得出如下结论:
(一)从社会需求的视角来看,他们最看重依次是高校毕业生的品德素质、 基本能力和知识结构。从调查的结果可知,高校毕业生就业竞争力影响因素的权重: 品德素质(B4)> 基本能力(B3)> 知识结构(B2)> 背景因素(B1),且前三种因素权重之和占到总权重的93.8%。
(二)高校毕业生就业竞争力是学校、 学生和社会协同培养,是知识传授、 实践创新和素质提升共同作用的结果。作为学校,应注重知识的传授,促使学生形成合理、 系统的知识结构,其中不仅包括专业基础和专业知识的学习,而且还包含人文知识; 作为学生,在学习知识的过程中,要不断加强实践锻炼,逐步提升自身的学习能力、 实践能力、 人际交往和环境适应能力等基本能力; 作为社会,应为学生的发展提供良好的平台和支撑,促使学生在实践和学习的过程中,培养敢于当担的责任感、 专业敬业乐业的工作作风、 诚实守信的职业道德和友爱互助的团队精神等品德素质。
(三) 经实证检验,该评估模型具有较强的实用性和可操作性,可为高校提高人才培养的针对性,提升其就业竞争力,不断满足社会对高校毕业生的现实需求提供一定的参考和借鉴。
参考文献:
[1] 罗昌勤. 对影响高校毕业生就业竞争力因子的认识分析与教育方略[J]. 雁北师范学院学报, 2006(6): 16-18.
[2] 岳昌君, 丁小浩. 影响高校毕业生就业的因素分析[J]. 国家教育行政学院学报, 2004(2): 80-86.
[3] 周长群, 王立明. 提升高校毕业生就业竞争力的思考[J]. 思想政治教育研究, 2008(8): 109-111.
[4] 赵志川, 陈香兰. 论大学生就业竞争力及其提升[J]. 黑龙江高教研究, 2006(4): 60-63.
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[6] Fugate, Mel.Kinicki, A.J., Ashforth, B.E. 2004. Employability: A psycho-social construct, its dimensions, and applications[J]. Journal of Vocational Behavior, 65:14-15.
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[9] 柯羽, 刘晓凤. 论高校毕业生就业竞争力评价体系的构建[J]. 黑龙江高教研究, 2004(1): 117-119.
[10] 包晨颖. 上海市高校毕业生就业力水平影响因素研究[D]. 上海: 复旦大学, 2008.