民辦高校大學(xué)生就業(yè)影響因子探析

周 亮

(西安建筑科技大學(xué)，西安 710055)

隨著我國高等教育的快速發(fā)展，大學(xué)生的數(shù)量也在不斷增加，高校畢業(yè)生就業(yè)形勢越加復(fù)雜和嚴(yán)峻。而民辦高校作為高等教育事業(yè)的重要組成部分，其畢業(yè)生就業(yè)問題也成為社會關(guān)注的熱點問題［1］。相對于公辦大學(xué)而言，民辦高校教育培養(yǎng)目標(biāo)體系及就業(yè)指導(dǎo)服務(wù)體系都還存在一定缺陷，而且民辦高校的社會知名度和社會認(rèn)可度較低，從而導(dǎo)致民辦高校的畢業(yè)生就業(yè)工作任務(wù)異常繁重艱巨，因此對影響民辦高校畢業(yè)生就業(yè)的因素進行分析研究，具有一定的實際意義。

本文針對這一問題，分別對民辦高校畢業(yè)生以及用人單位進行問卷調(diào)查，采集影響畢業(yè)生就業(yè)的因素，并對其進行分析。通過調(diào)查，影響學(xué)生就業(yè)的因素是多方面的，且各因素之間關(guān)系復(fù)雜，采用數(shù)學(xué)方法對這些影響因素進行分析和處理，找出影響畢業(yè)生就業(yè)的主要因素，并有針對性的對學(xué)生就業(yè)進行指導(dǎo)，能更好的完成畢業(yè)生的就業(yè)指導(dǎo)工作。傳統(tǒng)的建模方法難以滿足這些影響因素的建模要求，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對實例的訓(xùn)練來自動獲取知識，不需要對數(shù)據(jù)進行分析和整理，且具有較高的預(yù)測精度。因此，文章中借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所得大量數(shù)據(jù)源進行處理分析，尋找到影響畢業(yè)生就業(yè)的重要因素，從而對民辦高校今后的教學(xué)及就業(yè)指導(dǎo)工作起到指導(dǎo)性作用，也為信息化社會的高校畢業(yè)生就業(yè)問題分析提供了一種全新的思路和方法。

一、調(diào)查統(tǒng)計分析

通過調(diào)查分析，影響高校畢業(yè)生就業(yè)的主體主要是畢業(yè)生以及用人單位。因此，此次調(diào)查分別從這兩個方面展開。本調(diào)查采用問卷調(diào)查的方法，通過走訪西安地區(qū)的一些民辦高校及各地的用人單位，參考相關(guān)的資料及學(xué)生就業(yè)工作經(jīng)驗，編制《畢業(yè)生就業(yè)關(guān)注因素調(diào)查反饋表》《單位用人考慮因素調(diào)查反饋表》，通過統(tǒng)計分析，形成科學(xué)客觀的調(diào)查報告。

(一)畢業(yè)生就業(yè)時最關(guān)注的因素

此次調(diào)查對象為西安地區(qū)西京大學(xué)、西安培華學(xué)院、西安外事學(xué)院等5所民辦高校的畢業(yè)生，調(diào)查總?cè)藬?shù)為2 920人，回收的有效問卷為2 680份。此次調(diào)查范圍較廣，學(xué)生所學(xué)專業(yè)有土木工程、行政管理、機械、英語、財務(wù)會計等25個專業(yè)，學(xué)生家庭所在地分布也較廣，但陜西籍的學(xué)生所占比重較多。表1為畢業(yè)生就業(yè)關(guān)注因素調(diào)查表。

表1 畢業(yè)生就業(yè)關(guān)注因素調(diào)查表

(二)用人單位選擇畢業(yè)生最看重的因素

本調(diào)查涉及的用人單位主要以國營企業(yè)、民營企業(yè)、股份制企業(yè)以及外企等為主。向258家用人單位發(fā)放問卷，共回收問卷223份，回收率90%。召開座談會12次，進行人物專訪9次，獲取意見和建議約120余條。如表2所示，調(diào)查從對畢業(yè)生思想品徳、學(xué)習(xí)成績、專業(yè)技術(shù)能力、解決問題能力以及其他相關(guān)因素等共計9個標(biāo)準(zhǔn)來分析用人單位在挑選畢業(yè)生時所看重的因素。

表2 企業(yè)挑選畢業(yè)生看重因素調(diào)查表

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法介紹

為深入研究西安民辦高校大學(xué)生就業(yè)影響因素，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來分析不同因素對畢業(yè)生就業(yè)影響的重要程度。

BP學(xué)習(xí)算法是Rumelhart等在1986年提出的，它作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一種，具有結(jié)構(gòu)簡單、可調(diào)參數(shù)多、訓(xùn)練算法多、可操控性好等特點，并具有高度的并行結(jié)構(gòu)和并行處理能力［2］。BP模型具有較高的預(yù)測精度和良好的泛化能力，不需要分析整理，便可通過對實例的訓(xùn)練來自動獲取知識，對難以用數(shù)學(xué)方法建立精確模型的信息能夠進行有效的建模。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般具有三層或者是三層以上的神經(jīng)元，為輸入層、中間層(隱層)以及輸出層，其結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。將一組學(xué)習(xí)樣本輸入給網(wǎng)絡(luò)后，神經(jīng)元的激活值將從輸入層經(jīng)過各中間層傳播給輸出層，從而在輸出層的各神經(jīng)元得到網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)。通過目標(biāo)輸出和實際輸出之間誤差減小的方向，從輸出層反向通過各隱層再回到輸入層，以此來逐層對各連接權(quán)值進行修正，從而不斷提高網(wǎng)絡(luò)對輸入模式響應(yīng)的正確率。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

設(shè)Nk－2表示第k－2層的節(jié)點數(shù)表示第k－1層第j個節(jié)點輸入加權(quán)和是第k－2層的第i個節(jié)點和k－1層第j個結(jié)點間的連接權(quán)值;表示第k－2層第i個結(jié)點的輸出值。依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，得第k－1層的輸入加權(quán)和為:

因此，第k－1層的第j個結(jié)點的輸出為:

其中，為第k－1層的特征函數(shù)。輸出層第p個結(jié)點的凈輸入值為:

最后得到輸出層第p個結(jié)點的輸出值為:

其中F為第k層的特征函數(shù)。

根據(jù)式(1)～(4)可得輸出層第p個結(jié)點的輸出為:

三、影響畢業(yè)生就業(yè)因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

(一)訓(xùn)練樣本

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析影響民辦高校畢業(yè)生就業(yè)的因子，建模的前提條件是有足夠的典型性好、精度高的樣本。為提高網(wǎng)絡(luò)模型的性能和泛化能力，必須將收集到的數(shù)據(jù)隨機分成訓(xùn)練樣本、檢驗樣本(10%以上)和測試樣本三部分，并且在數(shù)據(jù)分組時應(yīng)盡量考慮樣本模式間的平衡。

以畢業(yè)生在就業(yè)時所關(guān)注的因素為例，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析。以回收到的2 680份畢業(yè)生問卷為材料，對該數(shù)據(jù)信息進行合并，構(gòu)成統(tǒng)一的高校畢業(yè)生就業(yè)信息數(shù)據(jù)源。然后對數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，去掉其中高分支屬性和與決策無關(guān)的屬性，最后根據(jù)隨機算法，以2∶1∶1的比例，在2 680個畢業(yè)生樣本中隨機抽取1 325名學(xué)生作為訓(xùn)練集，678名學(xué)生作為測試集，677名學(xué)生為驗證樣本來測試該模型的準(zhǔn)確率。鑒于篇幅，本文所用到的部分?jǐn)?shù)據(jù)如表3所示。

但是，原始樣本中很多屬性的值是大于1的整數(shù)，而BP網(wǎng)絡(luò)所處理的數(shù)值在［0，1］區(qū)間上，因此在研究中需要對上述數(shù)值進行歸一化處理，使用Matlab工具箱提供的函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)歸一化，即使用［PN，minP，maxP］=premnmx(P)對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使數(shù)據(jù)全部位于［－1，1］之間。

表3 學(xué)生就業(yè)因素信息反饋表

(二)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

本文采用三層BP網(wǎng)絡(luò)來建立網(wǎng)絡(luò)模型，該BP網(wǎng)絡(luò)中采用前向BP網(wǎng)絡(luò)，輸入層神經(jīng)元個數(shù)為9個，分別為:期望薪資、單位性質(zhì)、單位所在地、職位類別、工作環(huán)境、專業(yè)相關(guān)度、發(fā)揮特長、家人意愿、實現(xiàn)理想。輸出層的神經(jīng)元個數(shù)為1個，對于三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱層神經(jīng)元個數(shù)k可以根據(jù)經(jīng)驗公式k=2n+1求出，其中n為輸入層神經(jīng)元個數(shù)，因此得隱層神經(jīng)元個數(shù)為19。在Matlab7.0環(huán)境下，對上述數(shù)據(jù)進行模擬仿真測試，Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱提供了各種網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計函數(shù)，選擇Sigmoid函數(shù)里的正切函數(shù)tansig作為中間層網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元傳遞函數(shù)，而輸出層的神經(jīng)元函數(shù)則選擇對數(shù)函數(shù)logsig，訓(xùn)練目標(biāo)為0.000 1，學(xué)習(xí)速率為 0.1。

(三)結(jié)果分析

通過對訓(xùn)練樣本中的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，經(jīng)過多次訓(xùn)練之后，網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)到要求，BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線如圖2所示。

圖2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線

對訓(xùn)練完成后的數(shù)據(jù)進行整理，得出畢業(yè)生就業(yè)時所關(guān)注的因素的權(quán)重排序，如表4所示。從表4中可以看出，畢業(yè)生在就業(yè)時最關(guān)注的因素為單位所在地以及期望薪資，而對于實現(xiàn)理想和發(fā)揮特長這些因素相對不是很看重［3］。在我國現(xiàn)階段的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)分布以及城市發(fā)展來看，地域因素對畢業(yè)生擇業(yè)具有極強的影響作用，我國大部分地區(qū)的社會文明以及經(jīng)濟發(fā)展水平都在飛速提升，然而一些中西部經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，其公共設(shè)施完善程度以及經(jīng)濟水平都存在嚴(yán)重的不足。在目前高校畢業(yè)生中，有相當(dāng)一部分學(xué)生都希望能留在經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)工作;還有一部分原因是所調(diào)查的畢業(yè)生中陜西籍畢業(yè)生所占較多，由于陜西地方“安守重遷”的傳統(tǒng)思想根深蒂固，畢業(yè)生及其父母都希望畢業(yè)生能留在陜西省內(nèi)工作［4］;從主觀方面原因分析，絕大多數(shù)的畢業(yè)生把薪資水平作為衡量工作好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)。因此，綜合來看，畢業(yè)生在找工作時都會首先傾向于考慮單位所在地以及期望薪資這兩項因素。

表4 畢業(yè)生關(guān)注因素重要性比較

同理，按照上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對用人單位在挑選畢業(yè)生時所看中的因素進行分析訓(xùn)練，所得權(quán)重排序如表5所示。

表5 單位看重因素重要性比較

由表5可以看出，其中重視比例最高的是問題解決能力，學(xué)生解決問題的能力是各種能力的綜合反映，企業(yè)希望畢業(yè)生具有較高的綜合素質(zhì)，可以對職場中遇到的各種問題能迎刃而解;學(xué)習(xí)成績是就業(yè)的敲門磚，是企業(yè)最能直觀的衡量畢業(yè)生在校表現(xiàn)的一項標(biāo)準(zhǔn)，對于一些技能要求比較強的崗位，畢業(yè)生的動手能力以及實踐經(jīng)歷也能占到一定的優(yōu)勢，因此用人單位對學(xué)生學(xué)習(xí)成績以及專業(yè)實踐技能也是比較重視的［5］。

四、結(jié)論

1.從社會角度來講，政府應(yīng)當(dāng)加強對高校畢業(yè)生到邊遠(yuǎn)地區(qū)以及不發(fā)達(dá)地區(qū)就業(yè)的鼓勵政策;增加民辦高校實踐基地，為增加畢業(yè)生的經(jīng)驗提供有利條件;改革民辦高校的教育體制和管理體制，對人才培養(yǎng)模式不斷創(chuàng)新;深化體制改革，降低勞動力流失成本。

2.民辦高校應(yīng)根據(jù)自身的培養(yǎng)目標(biāo)來開展有效性教育，設(shè)置相應(yīng)的課程，組織一定的活動，同時還應(yīng)強化實踐教學(xué)和技能教學(xué)，重視就業(yè)指導(dǎo)，積極開設(shè)就業(yè)指導(dǎo)課程，注重提高學(xué)生自身的綜合素質(zhì)，提高學(xué)生創(chuàng)新、動手等各方面能力，從而促進學(xué)生就業(yè)能力的提高。

3.民辦高校的畢業(yè)生應(yīng)正確認(rèn)識自我，腳踏實地，避免盲目追求。除了專業(yè)知識的學(xué)習(xí)之外，應(yīng)不斷提升自身能力，有針對性地參加一些社會實踐活動，增加實踐經(jīng)驗;還應(yīng)鍛煉自身的組織管理、解決問題、團結(jié)協(xié)作以及待人接物等方面的能力，不斷提升自身素質(zhì)，提高自己在職場的競爭力。

五、結(jié)束語

研究結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)訓(xùn)練能力，擬合精度高達(dá)99.98%，能精確地分析影響畢業(yè)生就業(yè)的因素，能為政府、民辦高校以及畢業(yè)生提供就業(yè)決策依據(jù)，對解決民辦高校畢業(yè)生就業(yè)問題有著一定的現(xiàn)實意義。

［1］ 麥克思研究院.2010年中國大學(xué)生就業(yè)報告［M］.北京:社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2010.

［2］ 劉格平.改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大學(xué)生身體素質(zhì)評估中的應(yīng)用［J］.陜西教育·高教，2013(11):65－66.

［3］ 強添綱，韓冰源.層次分析法在畢業(yè)生就業(yè)影響因素分析中的應(yīng)用［J］.教育與職業(yè)，2008(6):144－145.

［4］ 邢增鑾.民辦高校大學(xué)生就業(yè)價值觀研究［J］.理論觀察，2013(12):144－145.

［5］ 姚聰莉.陜西高等教育發(fā)展的態(tài)勢、挑戰(zhàn)及其對策［J］.西北大學(xué)學(xué)報:哲學(xué)社會科學(xué)版，2007(11):90－95.

(責(zé)任編輯 張佑法)