后疫情影响下高校毕业生就业和招聘趋势研判——用层次分析法和数据拟合分析

文/胡子鹏 何眉佳 陈健 谢骏峰

新冠肺炎疫情发生以来，党中央、国务院高度重视和关心高校毕业生就业。习近平总书记作出了一系列重要指示，要求多措并举做好高校毕业生就业工作。李克强总理也多次专题部署[1]。疫情防控期间，很多学校和企业积极联动，开展线上云投递云招聘，采用直播、视频面试等多种模式，努力促进高校毕业生就业。

一、社会层面对专业与综合类高校学生择业的影响

以问卷形式，对1000名目标大学生抽样调查，通过建模工具进行分析。

利用社会上专业校招网站平台，将调查人群定位在985、211院校20届、21届应届毕业生，分别为西南交通大学、北京交通大学、中南大学等技术类院校与浙江大学、四川大学、武汉大学等综合类院校，两类院校按1∶1比例投放问卷，投放1000份，收回有效问卷200余份。设立13个问题从9个维度调查疫情影响后高校毕业生就业选择。

（一）基于层次分析法研究分析大学生择业数学模型

层次分析法是对一些较为复杂问题做出决策的简易方法，尤其适合难以完全定量分析的问题。本研究应用层次分析法，据问卷调查结果，得出影响大学生工作选择的6个主要因素，针对可供选择的3个疫情影响结果，建立层次结构模型。得出影响大学生择业选择的主要因素层次结构模型共有三层。第一层为目标层，用符号z表示最终的选择目标；第二层为准则层，分别用符号Y，Y1，Y2…，Y表示工作地点、发布的岗位、经济收入、面试形式、晋升机会、行业前景、择业选择（企业性质与是否就业）6个判断准则；第三层为方案措施层，分别用符号X1，X2，X3…，表示疫情影响的三个结果。

表1 比较尺度aij的取值

利用SattyT．L．提出的1～9标度法，如表1所示的定量化尺度。

根据调查问卷的分析，建立准则层对目标层的成对比较判断矩阵为：

方案措施层对准则层的成对比较判断矩阵设为：

利用python计算矩阵A的最大特征值与对应的特征向量，将此向量归一化后做一致性检验，一次性检验可以得到一致性比例CR。CR的计算公式为CI÷RI。

此处省略计算过程，因为CR＜0.1，所以，总排序权重向量符合一致性要求。

（二）大学生择业数学模型的结果分析

结果表明：准则组合权向量分别为[0.3781324，0.2596388，0.36224372]，是[疫情对我找工作没影响，疫情对我找工作是正作用(我疫情后考虑的更少)，疫情对我找工作是副作用(疫情后我考虑的更多)]对应的权重系数，预计比例为25.96%的人受到疫情影响后找工作的顾虑更少，有36.22%的人受到情影响后找工作顾虑的更多。由此可以看出，对于一些985、211院校，疫情对他们择业造成的影响不大，那些思想坚定的人疫情后也不会改变择业选择，而应该把目光看到那些思想容易产生变动的学生，疫情对他们的思想以及择业会产生影响。

二、基于轨道、基建类公司历年招聘数据分析疫情对企业招聘的影响

（一）数学拟合分析预测疫情后招聘情况

通过收集轨道、基建类公司2019年到2020年5月的招聘数据，将得到的数据进行数据脱敏整理成单位时间的单位量，利用回归分析建模数据做一个简单的趋向预测。其基本思路和步骤如下：

对于给定时间序列X以及历史招聘人数y，求得参数矩阵W，使得拟合值与真实值y的差值最小，满足这一条件的W是对历史信息的一个概括以及对未来的一个假定，对任意一个未来时间序列Xf，XfW，就是对未来应聘人数的趋势预测值。

为了求解W，采用最小二乘法，考虑到优化目标是使得拟合值XW与真实际值y的差值最小，亦即最小化，对其关于变量W微分，微分的目的是找到优化目标关于W的极值点，亦即导数为0的位置。所以把问题转化为了求W使得2XT(XW-y)=0，亦即XTXW=XTy。若方程非奇异，则有对应的唯一解W=(XTX)-1XTy。

所以，只要把历史应聘数据分组提出(本科组，985组，研究生组)作为y，并把时间序列抽象为对应的递增数组[1，2，…，63]作为X，求得一元线性回归的参数矩阵W，比以其为基础，划分对应的未来时间序列为对应递增数组[64，…，84]作为Xf，即可求得未来的应聘人数变化趋势XfW。

（二）通过数据拟合预测招聘的整体趋势

收集2019年全年招聘数据，并将数据整合，可以用2019年招聘数据结合2020年前5个月的数据进行拟合，将预测值定在延续20个组，横坐标为自变量单位招聘期数，纵坐标变量为单位招聘人数，得到预计5个余月的招聘趋势，通过python的利用“库”可以将数据转化成变量，做出了三类高素质人群的招聘趋势图。并另外做一组高次图来检测数据有效性，图1为预测曲线。

图1 本科生预测曲线

（三）结果分析，从四张图中可以看出

由于疫情期间的空档期与复工后面试及校招工作开展的滞缓，三类人群的招聘趋势一开始均呈下降趋势，随着疫情减缓，本科生招聘与重点大学招聘量会逐渐上升，研究生招聘量会逐渐下降。这是由于研究生普遍寻找工作时间比本科生晚，一般集中于春招。由此可以看出，疫情期间对公司招聘是造成负面影响，但后疫情时期也影响了一部分重点大学的本科及研究生的想法，使得他们更倾向稳定的工作，且在今年下半年这种影响会有一定持续性。

三、结语

通过层次分析得出影响的程度，利用拟合来预测影响的范围，从中可以看出后疫情时期对大型国企招聘985、211类重点院校会产生红利。根据拟合数据分析，下半年重点大学的学生面试量会先下降后稍有上升，而10月前研究生面试量会较春招下降。但是由于拟合的数据量不足，拟合的判断过程略微粗糙，层次分析某种程度上受建模者主观判断影响，仅作为参考，后期还需要进行数据及算法的优化。这些结论可以为提高毕业生就业质量提供参考，也为在校大学生了解企业的招聘形式，有针对性地提高择业就业能力，从而提高企业招聘质量。