大学生就业评价指标多元聚类分析

张海江

摘 要 在当前社会发展过程中，大学生就业满意度需要多元化评价指标体系，聚类分析法就是较好的方法之一。对影响大学毕业生就业满意度评价中的就业率、高层次用人单位签约率、考研率、专业对口率、违约率、创业率以及毕业生的平均起薪等因素进行多元化的聚类分析，能从客观上评价大学毕业生的就业质量，为提高现阶段大学毕业生就业满意度做前期的准备。

关键词 大学生 就业评价体系 评价指标 多元聚类分析

中图分类号：F224.9 文献标识码：A

Multivariate Cluster Analysis on College Students' Employment Evaluation

ZHANG Haijiang

（Huaiyin Institute of Technology， Huai'an， Jiangsu 223003）

Abstract In the current process of social development， college students need to diversify the employment satisfaction evaluation index system， the cluster analysis method is one of better methods. Impact on employment of college graduates in the job satisfaction rating， high-level employer signing rate， PubMed rate， professional counterparts rates， default rates， entrepreneurship rate and the average starting salary for graduates in a wide range of factors such as cluster analysis， from the objective evaluation of the quality of employment of university graduates， university graduates to improve the satisfaction of doing preparatory stage.

Key words college students; employment assessment system; evaluation index; multivariate cluster analysis

0 前言

自从我国的各大高校开展扩招以来，大学生就业形势越来越严峻，复杂多变的社会环境给大学生就业提出更高要求，同时给大学毕业生造成的就业压力也就越来越大，而大学生的就业问题及就业质量也逐渐变成一个无法忽视的社会问题，主要表现在，大学生就业市场的供需失衡，许多大学毕业生并不能顺利就业;而企业单位与事业单位需要的人才短缺等，这就使得大学生在就业中处在两难的矛盾当中，就业竞争也就愈演愈烈。①因此，根据这样的问题，对大学生就业竞争进行准确并客观的评价成为解决大学毕业生就业难的关键。而根据这一个问题，中国的学术界进行了高度的重视与理性的思考，并提供了一些有参考价值的成果。

1 做好大学生毕业就业指导工作

高校扩招，也称为大学扩招或大学生扩招，是自1999年开始的，从1999年高校扩招至今人数逐年增加。比如2014年我国大学毕业生人数达到727万人，加上一些往届没有实现就业的毕业生，在本年度中需要就业的人数数量就可想而知了，而随着毕业生不断激增的人数情况来看，大学毕业生就业难的问题就成为了整个社会重点关注的问题。为了让具有相应知识水平与职业素质的大学生可以得到有效合理的就业配置，我国的教育部门必须把大学生就业率作为一个重点工程来建设，把就业率当成是衡量一个高校的办学质量、专业结构与学科设计以及大学毕业生综合竞争力的重要指标，同时与其新专业的申报、招生计划和研究生教育等校内决策相挂钩，出台并向广大社会公布大学毕业生在就业中的改革措施，要求各个高校把大学生的就业工作放在首要位置，当政府部门将第一次就业率当作重要的评价指标时，大部分高校也要把最后一年的教学计划着重放在就业上，主要体现在毕业设计与毕业实习中，从而让学生提前适应工作，了解自身专业方向，能够有效的缓解大学生就业难的问题。

2 就业指标评价不能仅局限于就业率

2.1 正确的看待大学生就业率

在现阶段的大学毕业生就业率中主要针对的是对本年度的就业人数进行统计，对不同性质的大学院校与办学规模及地区之间的差异没有进行区别对待，统计所反映出来的只是一个学校的毕业生就业量，而无法体现出毕业生在就业中存在的质，使得就业率的统计指标相对单一，共信度低，并且缺乏一定的可比性。有许多专家学者对大学毕业生的毕业率进行了大量的研究，相关文件指出，我国现阶段对大学生的就业率进行统计的过程中过度重视学生的初次就业率，对后续性的调查与反馈力度不足，加上在实际的操作过程中监督力度不足，有很大的虚报现象存在。除此之外，由于研究生与本科生以及专科生间具有不同的办学定位，不能够进行单一的大学生就业评价指标来决定所有高校的评价标准。②

2.2 提倡运用多元化的评价指标对大学生就业进行评价

我国的教育部门公布大学毕业生的就业率初衷就是为了促进高校的改革与毕业生就业工作顺利开展，但这个并不是唯一的标准，即使一些基础学科人才市场的需求量太小，学校也不可以完全受到市场需求的控制而放弃这些专业的开办，大学是一个教育育人的场所，是精神建设的殿堂，是社会发展的中坚力量，而不能只当作是一个教育的地方。③在现阶段社会环境与教育环境中，对大学毕业生就业情况进行评价非常有必要，但必须经过多元聚类分析指标进行评价，而多远评价主要体现在大学毕业生的就业层次、就业地区的分布、就业单位的性质、就业条件与稳定性、年度薪酬条件以及就业与专业的相关程度、学生对就业的满意程度等。同时，结合实际情况，对大学毕业生的就业率、高层次单位用人签约率与考研率以及毕业生的平均起薪作为评价大学生就业质量四项主要指标。

3 大学毕业生就业评价指标的多元聚类分析

3.1 聚类分析的定义

通常情况下，聚类是在数据挖掘领域中最常见的一种技术，主要作用是在数据库中发现未知对象类，而这个对象类的划分依据就是“物以类聚”，也就是考查的个体或者数据对象之间存在的相似性，把具有相似性基础的个体或者数据对象分为一组，把无法满足相似性基本条件的个体或者数据对象分在不同的组别中。④

3.2 聚类分析的原理

实质上，聚类分析是一种分类方法，其可以把一些样本数据根据他们的性质亲疏程度，自动在没有先验知识的条件上进行分类，能够有效的克服以往人们以专业知识与经验来进行定性分类所存在的任意性与主观性，尤其是对一些多指标与多因素的分类问题，具有显著的效果。⑤聚类分析在现阶段中是一种应用最广泛的方法，聚类分析的基本原理步骤是：先把待分类的所有样品或变量都各自看成是一类，一共有N类，接着根据事先选定的方法对每两类的聚类统计量进行分析，也就是根据相似度系数，把关系相对较密切的的两类归类为一类，其余都不变，也就是得到了N-1类，然后再按照上面的计算方法对新类和其他类间存在的相似度进行计算，其余的都不变，也就是再得到了N-2类，以此类推，每次重复过程中都减少一类，一直到最后全部样品或变量都统一归为一类为终止。并以此得出聚类分析的方法。

3.3 评价指标的多元聚类分析

根据大学毕业生的就业率、高层次单位用人签约率与考研率以及毕业生的平均起薪来对高校的办学质量与就业质量来说，是一种综合性评价指标，也是文章研究分析的重点 ，在多元化的聚类分析出现之后，怎么衡量各个指标之间存在的权重系数，是阻碍就业评价指标多元化聚类分析研究的主要障碍之一，因此，解决多元聚类评价在障碍，主要通过以下几个方面进行解决。

选择SAS软件，从就业率、高层次单位用人签约率与考研率三个指标作为实例对某校6个二级学院中毕业生的就业质量进行综合评价，见表1。

表1 我校6个二级学院中毕业生的就业质量数据表（%）

根据大学毕业生的实际就业情况，对表1用四类方法进一步分析研究：

第一层次：学院②的就业率与签约率及升学率的指标明显比其他学院有优势，因此划分在第一层次中。

第二层次：学院①、③的签约率排名较靠前，升学率和就业率都处在中等偏上的水平，因此划分在第二层次中。

第三层次：学院④、⑤的就业率与签约率及升学率这几方面都处在中等水平，并且没有显著的劣势，因此划分为第三层次中。

第四层次：学院⑥的就业率与签约率及升学率与其他的学院相比，有明显的落差，加上这三个学院的综合指标排名都处在劣势情况中，因此划分在第四层次中。

上述的分类情况可以看出，高等院校中，同一个学校不同学院的就业率与签约率及升学率相比较，都会具有一定的差异。

4 多元聚类分析在大学生就业评价指标中具有的指导意义

首先，在当前大学生就业的形势下加强对大学毕业生就业思想指导，不仅能够提高高校的就业率，还能加强高校对就业质量的重视;其次，多元聚类评价方法对不同性质的高等学校、不同学科、专业及办学规模及地区之间的差异进行区别对待，并提出具有针对性的就业指导评价方法;第三，进行多元聚类分析能够有效的克服以往人们以专业知识与经验来进行定性分类所存在的任意性与主观性，并对多项评价指标之间没有确定的权重比例情况进行准确客观的分析;第四，对大学毕业生的就业思想进行指导，能够给大学毕业生提供一个更加宽松的就业政策环境，使大学毕业生在人生的关键转折点能够全身性的投入到职业生涯当中，选择自己理想中的职业，并在相应的职业中为社会尽自己一份微薄的力量，而不是忙于给学校提供各种各样的就业证明与就业材料;第五，伴随大学生就业多元聚类评价及指导思想的广泛深入推广，使得评价的指标和评价的手段更加多样化，而评价的核心主体也更加多层次发展，使得用人单位能够纳入更多更适合本企业发展的、并具有高素质、高水平的大学毕业生。

5 结束语

综上所述，我国在大学生的就业评价中所进行的研究已经取得了一定的成果，并且对其基础理论与影响因素及评价指标等都进行实质性的评价探索，而在实践的过程中还存在许多问题，在研究过程中也具有不同程度的缺陷。这就需要相关部门对大学生的就业着重建设，从而帮助我国的广大大学生能够更好的实现就业，并通过评价指标，在实践的基础上，面向全国各高校推广与实施完善的大学生就业评价指标多元聚类分析体系。

注释

① 王成，王继顺.基于因子分析与聚类分析的学生成绩综合评价[J].甘肃联合大学学报（自然科学版），2011（1）.

② 张慧颖.基于因子分析与聚类分析的高校图书馆读者群分类研究[J].科技情报开发与经济，2011（11）.

③ 韩德军，鲁静芳，张文专.基于因子分析法和聚类分析法的县域经济竞争力评研究——以贵州省为例[J].安徽农业科学，2011（10）.

④ 向淑阳，王卓，罗文惠.成渝经济区城市综合竞争力评价与聚类分析[J].西南科技大学学报（哲学社会科学版），2011（2）.

⑤ 祝新亚，李许坚.基于聚类分析和判别分析的我国主要省市综合实力状况评价[J].北方经济，2011（8）.