文献综述：高校专业设置相关模型研究

吕佳雯+张灵+孙亚南

摘要在人力资源对区域经济的发展有着巨大作用的前提下，作为为区域经济输送人才的高校显得极为重要，而专业设置已成为近年来高校发展的重点研究问题。本文先后对国内学者关于专业设置预警模型、专业设置预测模型相关研究进行了归纳与整理，并在此基础上给出了笔者的总结与思考。

关键词专业设置 预警模型 预测模型

专业设置的好坏直接关系到高校的人才培养状况，进而影响到高校人才的输送能力，其重要性不言而喻。因此专业设置的调整越来越受到教育界乃至整个社会的关注。近年来，对该问题进行研究的学者不断增多，但就目前所查到的相关资料信息而言，国内大多数学者在文章中所研究的内容仍停留在定性分析层面，所以加强对定量分析的研究十分重要。而在定量分析中模型研究尤为特色。基于此，本文着重对高校专业设置的相关模型的研究进行了文献综述，由于高职院校也属于高校范畴，且高职院校对普通高校具有借鉴作用，因此将高职院校的模型也一并进行了总结。

1国内学者对高校专业设置预警模型的研究

查阅相关文献，可以发现国内学者对高校专业设置的研究可分为定性和定量两种。定性研究大多集中在我國专业设置调整历史、调整中出现的问题以及对策探讨等，这里便不多赘述。而定量研究中，很多学者提到了专业设置预警模型。

1.1高职院校

李海宗、杨燕两位学者从高职院校预警模型创建的原则出发，从内外两方面考虑，初步构建了专业设置预警机制指标体系。对一些职业教育专家、高职院校老师以及企业员工进行详细咨询和深入分析，并结合《高职高专教育示范专业评估指标体系》，确定出三级指标（其中外部因素的二级指标从人才、生源、就业以及政策四方面出发，而内部因素更强调教师、课程、经费等方面），然后使用专家排序法，通过对几个专家们进行问卷调查，得出一、二、三级指标的权重，并且给出其权重的计算公式。经过简单解释后的指标体系通俗易懂，但是却没有根据体系建立起模型，用于专业的预警，却是一个不足之处。

而赵辉学者在构建了以就业为导向的专业设置预警体系的基础上建立起了相关模型。其预警体系由两部分组成——“预警指标体系”与“预警监测模型”：其中第一部分以就业质量、社会需求状况和生源状况一级指标和16个二级指标作为具体的监测要素；而赵辉学者得出的预警监测模型后，根据预警监测模型的预算结果“预警系数w”将警报分为五个颜色，代表不同级别，分别意味着从安全到超重级五个警报级别，每一个等级都有相应的系数值域。与李海宗、杨燕两位学者相比，赵辉学者更强调在建立完体系后建立预警监测模型，并将结果进行分级，真正落实到如何预警。但是笔者认为，若是能具体将模型运用到实际中，即以某一个高职院校为例子利用模型进行预警则更有说服力。

虽然上述两者阐述的只是高职院校专业设置预警模型，但是它们可以作为一种借鉴。我们可以学习它们的研究思路，从而为普通高校专业设置预警模型的建立提供方向。之后，笔者将大致总结一下有关普通高校预警模型的建立。

1.2普通高校

邓岳敏学者在专业设置趋同问题的研究中，提到如何减少我国高校的这种现象时，说的第一个措施就是建立专业设置以及人才供求的预报与预警机制。而两者之中又强调的是预警方面，主要涉及两点：其一是通过教育部的两个网站（中国教育和科研网、大学生就业网）实时更新专业设置信息，并根据不同高校的设置情况给出不同的结果，主要是看布点数与高校总数的关系，以此来确定指示灯的颜色，从而判断高校的专业设置是否存在险情。例如，布点数低于高校总数的百分三十，确定为绿色，代表此专业没有险情；其二是看就业率，教育部在网站上公布就业率，高校根据就业情况调整招生规模和结构，同时，新生也可以根据所反映出来的信息选择合适的专业。例如：某一专业的就业率不足30%，此时灯为红色，就能确定此专业险情较大，代表学生毕业后较难找到工作，这也侧面反映了这一类人才供过于求，这时相关专业就不应该过多招生。可以说，作者在这篇文章里确确实实谈到了高校预警问题。作为解决高校专业趋同问题的首要措施来说，可见预警的重要性，但是其不足之处也显而易见。作者从布点数与高校总数的关系以及就业率出发来确定指示灯的颜色，从而对高校专业进行预警，但是却没有深入研究，进而提出相应的预警模型来，仅仅只是涉及而己。

而与邓岳敏学者相比，王志军学者就更为深入了些，他的文章着重于建立预警体系，并且是在就业前景的前提下考虑高校专业设置的现状。其研究对象是全国34所有关院校，从三个方面出发，分别是设置“红黄绿”三牌的专业数、院校数以及三牌专业数占总数的比重，以此来寻找成因与分析相应的对策（其基础数据来自麦克斯公司）。王志军学者从红、黄、绿三牌出发，简单的说，“红牌专业”是指高失业率、就业前景最不好的专业；“黄牌专业”是指就业前景次于红牌的专业；“绿牌专业”是与红牌完全相反，即就业前景最好的专业。虽然简单易懂，可以很好地判别目前高校的专业设置是否符合就业前景，并且依托34所院校具有针对性。但是很明显地发现其预警体系过于简单，只是依据三牌判断，且仅以就业这一个指标来判定专业设置是否好坏有失偏颇。并且与李海宗、杨燕两位学者犯了一样的问题，即阐述的只是一个预警体系，还没有达到模型的高度上。

2国内学者对专业设置预测模型的研究

统观学者各类研究，虽研究内容五花八门，但不难发现其主要目的都是为了对高校专业设置进行预测，从而为学校专业调整以及地区经济发展提供良机。而且比起预警模型，预测模型更具有前瞻性，毕竟比起被动地调整专业，主动适应才是符合社会发展的。

2.1高职院校

陈衍，程宇，房巍对职业院校现有专业设置的模型式进行了研究和分析，总结了国内已有的专业预警模型：（1）二维四项评价模型：该模型以。为原点，从。出发画出两条射线，分别代表两个维度，正向为x，代表社会需求，而另一方向为Y，代表资源条件。每一维度又可细分两个互相对称的具体指标，构成四向的斜轴坐标：其中，x包括经济和大众需求，Y包括软件和硬件资源。（2）三维模型：三维模型则将影响专业设置的相关要素分为三个条件，分别涉及生源、办学以及就业。三个要素问相互影响，共同形成三维模型。（3）层次属性模型：建立层次属性模型的依据是影响专业设置的一些重要因素，因此模型从高到低可分为三层：专业设置综合评价层、指标评价标准层（有5个指标项：分别从师资、学科、市场、教学、资金方面展开）、拟设专业对象层。三位学者虽肯定了上述模型，但也提出了一些不足，他们认为上述的模型在一定程度上无法面面俱到影响新专业设置的众多要素，没有足够重视专业设置预测模型的复杂性；而且在计算过程当中，没有明确定义各个影响因素的评价标准，随意性太强。基于此，他们认为这些模型的运算功能不强，没有突出表现其优点，模型的提出并没有实际意义。

在此基础上，陈衍，程宇，房巍三位学者给出了一种模块化树型新专业设置预测模型（量化分析法）。以所得的预测结果作为该结构的根节点，而相对应的多级指标为树形结构的节点，最终形成树形结构，而该模型的终端节点是最底层量化指标以及权值。其重难点在于使用新专业设置预测模型推理算法时，在将推理得分与其权重相乘之前，必须对该专业预测信息的实际结果值进行推算，最后才能得到终端节点的分值。相比之前的三个模型，模块化树型模型优点在于，强调了量化权重。模型所基于的指标体系也更为丰富，总共由四级指标构成，其中又包含多个指标，由评价标准和所占权重组成。但是笔者认为只是提出一个模型其实说服力不强，若是在模型的基础上，以某一高校某一专业作为实例，采用数据说话证明模型在专业设置中的作用，使整个思路更完善，才能体现出预测模型的价值。

2.2普通高校

学者们不仅仅为建立高职院校的专业设置预测模型做出努力，同时也在对构建高校预测模型进行理性思考。曹红军学者提到要解决大学生结构失业的一个举足轻重的措施就是建立专业设置预测系统，并且是以大学生就业为导向。但与其他学者不同的是，他认为建立高校专业设置预测系统是一件很复杂的事，所以他并不认为一个人、或是一个部门能承担这样一个任务。因此，他提倡由国家发展和改革委员会领导，依托相关战略优势，联合有关专家学者，采用职业预测先行、专业预测跟进的两步走的策略组建专门的工作机构以建立预测系统。他的想法确实很新颖，毕竟一个人的能力有限，有时仅凭一个人远不能达到要求，所以借助政府的力量迫在眉睫。但是，作者自身也说是这些思考比较浅显，同时笔者认为既然已经进行了一些思考，不妨可以给出一些建议，为之后相关机构建立专业设置预测系统提供思路。

王娜在她的研究生毕业论文中以高校就业预测模型作为选题进行了自己的思考。她在建立相关预测模型之前，就先分析了现有的模型，包括灰色预测模型、神经网络算法模型等，然后再将所在院校的留在北京的学生就业率及考研率作为数据来源，对得出的预测值进行比较分析，从中寻找思路。最后利用计算机知识，结合自身学校的就业情况，建立了一个有关就业的预测模型。然而，她在构建模型时，强调的只是系统的设计原理，以系统流程图和功能设计图来分析模型建立的过程，却没有真正给出新模型到底是怎样的。而且，其在应用实例时，只是采用了一元线性回归模型来进行预测，实际上并没有真正建立新的预测模型。这让人遗憾。但不得不说，王娜将层次分析法运用到相关模型建立中，为高校专业设置提供了一种研究方向；运用了计算机知识（Java的设计思想和开發方法），可谓另辟蹊径；并且详细分析了现有预测模型的预测准确率，值得肯定。

当然，不仅是论文，很多学者也在所著的书中提到了预测模型的建立，就比如陈小娟学者在《高校本科专业设置预测模型构建》一书中就在对高校本科专业设置预测模型进行了较为完整的理论建立外还进行了实证分析，在选择影响专业设置的几个要素的前提下，运用多元统计中的主成分分析方法（即CPA模型）筛选相应指标，进而构建了预测指标体系，再从需求、政策、高校、科技水平、学科布局等五个方面出发建立了预测模型。陈衍学者在之前自己研究的两篇论文的基础上，出版了《职业院校专业设置：模型设计与软件开发研究》一书，其主要特点是将模型设计与软件开发结合在一起，嵌入了计算机知识，还提供了专业设置模型的思路。不足之处可能是计算机算法语句方面非专业人士可能难以理解，而且是局限于职业院校专业设置。

2.3基于现有的模型预测人才

可以说建立新的模型进行预测，其主要目的是为了调整专业，进而为区域经济的发展提供合适的人才。所以还有一些学者基于现有的一些模型对人才进行预测。

现有模型中比较常见的是灰色预测模型，很多论文就是基于此模型进行研究。王健学者对河南省劳动技能人才需求进行预测时就采用了灰色模型。但是他并不是是照搬原有的进行预测，而是认为传统的GM（1，1）模型对系统进行预测时，只有最近的几个数据预测精确度较高，但时间越长，预测精度越低，甚至出现较大误差。因此王健学者为弥补传统灰色模型的不足，引入了新陈代谢思想，从而建立灰色新陈代谢模型。经过计算得到的新陈代谢模型后，并用其对河南省未来5年劳动技能人才数据进行预测。可以说，虽然王健学者使用的是比较常用的灰色模型，但没有落入俗套，而是在此基础上进行了改进，引入了新的思想，并在预测之前先进行了误差分析，提高了准确率，值得学习。

组合模型虽没有灰色模型那么常见，但也比较大众，王娜就在她的《高校就业预测模型初探》里详细地阐述了其原理，并对未来的考研率进行了预测。许多学者愿意采用组合模型的一个很大的原因是为了减少误差。组合预测模型指的是先使用两种或两种以上不一样的预测方法进行预测后，然后对几个预测结果做合适的加权平均，最后取其组合作为最终预测结果的一种预测方法。刘智学者就采取了回归预测和灰色预测两种模型作为单项基础方法，进而进行预测。但笔者觉得其更难能可贵之处是用数据说话，在刘智学者的论文中，图、表随处可见。笔者认为在建立模型时，数据是不可或缺的，这既能增加可靠性，又能体现出作者的数据处理能力。

在常见的模型上要提出创造性观点，难度较大，且很容易生搬硬套。笔者认为谭菲学者的亮点并不是采用的预测模型（线性回归模型法和比率分析法），而是在探讨建筑业增加值与人力资源数量的长短期关系时所采用的分析方法，其通过Johansen协整检验、Granger因果检验以及VEC（修正误差）模型进行分析让人眼前一亮。美中不足的是，谭菲学者研究的是建筑行业，而不是高新技术行业，笔者认为在当前经济发展中应该更着重关注高技术人才的需求。基于此，笔者和相关人员在之后的研究中为强调高技术人才的重要性，对江苏省先进制造业人才进行了需求分析和预测。

3总结与思考

不管是高职院校还是普通高校，学者们都对相关模型做出了许多研究，并提出了很多创新的观点，为后来的学者们继续研究相关问题提供了思路和方法。在对前人的研究进行分析、整理的基础上，笔者在此给出自己的总结与思考。

（1）笔者发现在相关研究中，多数文献只建立起相应的指标体系上，却没有更深一步，建立起模型。止步于此未免可惜，若在此基础上深入思考，建立起专业设置的相关模型，必将达到不一样的高度。

（2）真正提出新的模型大有人在，但是不难发现有一部分学者在研究出新的模型后并没有经过验证。没有检验，没有结合过实际例子，如何能判定这个模型是真的有现实意义呢？所以在做出相关模型后，再用该模型对某一个学校的专业设置进行预警，又或是对某一专业调整、人才需求进行预测才算大功告成，真正将模型运用到实际中才是建立模型的最终目标。

（3）就目前的研究方法而言，多数学者对问题的阐述和对策的提出都停留在定性分析层面。而模型的建立使得他们摆脱了这种层面，采取了定量分析。在他们的模型研究中虽涉及图、表，但终究数据太少。笔者认为，在当今大数据时代，数据才是更好的手段。若是这些研究中能再增加些数据，用数据说话，则更是锦上添花。这一点其实与前一点是有相通之处的，结合实际例子进行检验，必将需要大量的数据，而运用更多数据，使得模型更可信。二、三两点不谋而合。

（4）就笔者所研究的课题而言，主要方向是普通高校中的地方高校的专业设置问题，但在整理文献的过程中，发现多数文章着重研究高职院校的专业设置。这虽不利于我们总结前人的经验与方法，但所幸的是，高职院校与普通高校间有一致之处，其相关研究有可借鉴的地方。而我们正是站在前人的肩膀上看问题，从两者的共同之处再次深入，从而提出自己的新观点。