層次分析法在高校畢業生就業質量評價指標體系中的應用研究

蔣黎妮+鄭世林

摘 要 通過調查問卷與專家討論，主要采用層次分析法構建高校畢業生就業質量評價指標體系，重點介紹評價標準、評價指標及計算方法，通過MATLAB軟件計算其指標權重，從而得到較為全面、客觀、獨立、可測性強的就業質量監測評價結果。

關鍵詞 就業質量；層次分析法；MATLAB

中圖分類號：G647 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2015）20-0070-04

《國務院辦公廳關于做好2013年全國普通高等學校畢業生就業工作的通知》的出臺，代表歷經10余年高校畢業生就業狀況監測體系研究的發展，國家再次為完善高校畢業生就業反饋機制和監測體系做出新舉措。因此，如果能建立系統、權威的畢業生就業狀況監控與評價體系，通過對畢業生就業數據進行分析與挖掘，學校和教育部門便可對高校畢業生就業狀況得到較為全面、客觀、獨立、可測性高和可比性強的質量監控與評價結果。筆者擬在借鑒現有研究成果的基礎上，以相關文獻為依據，通過調查問卷和專家座談等方式，嘗試構建該指標體系，使其通過對畢業生就業情況的跟蹤調查，從用人單位的人才需求與畢業生的就業需求多方面出發，更全面、有針對性地開展就業指導，進行教育教學改革，全面提高畢業生的職業和就業競爭力。

1 高校畢業生就業狀況評價監測指標及內涵

課題組通過調查問卷與專家討論，結合多年來從事高校畢業生就業工作的實際經驗，選擇了就業率、就業結構、供需情況及滿意度這四個主要的一級指標來作為評價高校畢業生就業狀況的主要因素。

1）就業率。分別從“一次性就業率”和“年終就業率”兩方面進行評價，使得就業率階段性指標更趨于長期化和全面化，更能反映畢業生就業的整體狀況，從另一方面對該量化指標進行質的修正。畢業生就業率=已就業人數/參加就業的畢業生人數，其中就業包括簽訂三方就業協議書、參軍、專升本、靈活就業等。

2）就業結構。就業結構包括就業性質、就業地域和自主創業率等指標，其差異性可有效反映畢業生就業質量的狀況。其中就業性質主要包含對國內外和地方知名企業、事業單位及私營企業的分布情況，前兩項的占比情況從某種程度可以反映畢業生的就業競爭力，同時也可以根據本院校及同類院校的具體情況來收集該指標的數據情況。如對于課題組所在重慶電力高等專科學校來說，統計就業性質的占比情況應著重于國內兩大核電、兩大電網、五大發電集團及相關電力行業的國內知名企業；就業地域主要根據不同地區的經濟發展水平來劃分，不可否認，經濟發達地區的就業崗位的競爭力要相對激烈，對大學生的就業競爭力也要求更高，因此，統計經濟發達地區的就業情況占比也更能反映出畢業生的就業質量。

自主創業率雖然在高等院校的占比率較少，人數不會很多，但該指標能夠反映出部分具有較高綜合素質的就業人群的情況。同時，教育部近年來對高校創業教育的重視力度，也充分反映出該指標的設立對畢業生就業質量的評價具有一定導向性。此外，自主創業率指標的確定也可以根據高校近幾年來畢業生創業數量的變化情況，對該指標的比率通過乘以相應系數進行調整。如若近三年自主創業率持續增加，該指標等級為優秀（A），系數為1.5；若近三年持平，等級為合格（C），系數為1；若近三年有所下降，指標為不合格（D），系數為0.8；若介于A與C之間，等級為良好（B），系數為1.2。

3）供需情況。供需情況包括總供需比、高層次企業的供需比與專業需求相關度三個方面。首先，畢業生總供需比主要反映的是當年該高校畢業生就業人數與用人單位到該校投放的需求數量的比率情況，從整體能反映該校畢業生在市場環境下的競爭力，是否受到更多的企業的青睞。而僅僅關注這一個指標是片面的，還需要考察在該校投放用人指標的企業的層次，而國內外和地方知名企業的需求比率剛好可以反映這一結果，層次越高的企業到校投放的用人指標越多，越能反映該校的就業質量高，畢業生的就業競爭力大。再次，還應該考量專業需求相關度這一指標，該指標與就業對口率有一定相關度，因為只有專業需求相關度高這一“因”，才有就業對口率高這一“果”，用人單位的專業需求與畢業生所學專業的相關度越高，從側面也能反映出用人單位對該校畢業生在專業上的認可度高，畢業生質量高。另外，鑒于高校畢業生的初次就業崗位是以基層技術工作人員為主要定位目標，因此在這一大類中筆者未考慮崗位需求層次這一要素。

4）滿意度。滿意度主要反映的是社會認可度，從廣義上應從用人單位、畢業生及社會其他機構幾方面來進行評估。考慮到操作性與收集數據的準確性，筆者重點采集畢業生這一主體來進行評價，分別包含專業對口率、薪資滿意度及職業發展滿意度三個子指標。在已就業的畢業生人群中，與畢業生所學專業相關的就業比率越高，越能反映該校畢業生的就業質量高，社會認可度高。薪資滿意度主要針對畢業生進行采集，在采集時間節點上應有相應的考究，一般來說畢業生應該在畢業2～3年之后才能完成實習期，薪資水平真正反映出他們的正常收入，因此應該有多次的采集結果才能準確反映出該指標的正確比率。職業發展滿意度與工作環境滿意度主要是以畢業生為本位進行數據采集，從質的方面對畢業生的就業質量進行評估。

2 指標權數的確定及綜合定性分析

課題組通過運用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP），對評價畢業生就業質量的指標進行定量分析，從而得出高校畢業生就業狀況各個監測指標的權重。

層次分析法步驟：將決策問題按照總目標、子目標、評價準則以及備投方案順序分解為不同層次，使用求解判斷矩陣特征向量法，求每一層次的各元素對上一層次某元素的優先權重，最后再采用加權求和的方法遞階歸并各備擇方案對總目標的最終權重，最終權重最大者即為最優方案。層次分析法比較適合于具有分層交錯評價指標的目標系統。其用法是構造判斷矩陣，求出其最大特征值及其所對應的特征向量，歸一化后，即為某一層次指標對于上一層次某相關指標的相對重要性權值。endprint

確定畢業生就業質量結果的評估指標表 通過專家意見與小組討論，課題組選擇了主要的四個一級指標和11個二級指標來參與畢業生就業質量效果的運算，為此對指標進行編號，如表1所示。

建立層次結構 根據層次分析法的方法，將運算過程中的最終結果目標層（A）設置為第一層，準則層（B）為第二層，指標層（C）為第三層。

構造判斷矩陣

1）課題組采用專家訪談法和專家問卷調查形式，同時參考部分文獻，利用1～9的離散尺度對各個指標的相對中性進行判斷，取判斷值的平均值后構造一個判斷矩陣B。矩陣B表示相對于就業質量（A）而言，Ci和Cj的相對重要性。每一層的N個監測指標需要建立一個n*n的成對的判斷矩陣，如表2所示。通常bij=k（k=1，2，…，9），那么bji=1/k。

其次，各元素bij分別表示橫坐標指標Ci與縱坐標指標Cj的進行相對兩兩比較，其重要程度的結果用1～9或其倒數來表示，如表3所示。

2）基于以上模型構造原理，在專家討論和調查問卷的綜合分析基礎上，首先將各因素兩兩比較，建立如表4所示畢業生就業質量結果的評估指標判斷矩陣。

其次，通過MATLAB軟件來求得相應判斷矩陣的最大特征值和一致性檢驗指標值，求解方法為：在MATLAB軟件中輸入[V，D]=eig（A），即可求出特征向量值ω0和λmax。

【例】完整的代碼為：

clc；clear；

% [V，D] = eig（A）

A = [ 1 2 5 3；

1/2 1 3 2

1/5 1/3 1 1/2

1/3 1/2 2 1]；

[V，D] = eig（A）

得出結果：

0.8287 0.4829

0.4667 0.2720

ω0=0.1513，λmax=4.0145。

將特征向量歸一化后為：ω0=0.0881 0.2694 0.1570。

即為各指標的權重集。

計算權重以后，要進行一致性檢驗來確定結果是否良好。其中，一致性指標CI=（λmax-n）/（n-1）。另外，判斷矩陣的一致性還具有隨機性，可以用平均隨機一致性指標RI來表示。RI的值與矩陣維度大小相關，查詢相關文獻得出的1～9階重復計算1000次的平均隨機一次性指標如表5所示。

查詢到矩陣相應維度的RI指標后，計算CR作為衡量判斷矩陣一致性的指標，即CR=CI/RI。一般認為，當CR<0.1時，判斷矩陣的一致性是可以接受的，否則作適當修正。

如表5計算：

CI=（4.0145-4）/（4-1）=0.0483

CR=0.0483/0.90=0.0537<0.1

因此，一級指標判斷矩陣B-A具有一致性。

根據以上步驟，建立并計算二級指標的相應判斷矩陣和特征向量，并進行一致性檢驗指標值的計算，如表6～表9所示。

由此，分別可以得到畢業生就業質量評價指標體系的權重數如表10所示。

3 結論

本文主要介紹了如何建立就業質量評價指標體系及如何計算和分析指標權重的方法，根據以上分析與計算的各指標權重，進行加權求和，最終得出該院校的就業質量的評分數。對于各指標數據的采集，一是可以從高校及高校畢業生就業主管部門所統計的數據中進行獲取，如B1和B2指標，這些數據有相關機構進行監督，準確度和真實性都較高；二是可以通過高校和第三方評估機構進行獲取，如B3指標，這樣的數據雖然主要由高校自主采集，但結合第三方機構的評估，具有較強合理和真實性；三是可以通過調查問卷輔以電子郵件、在線調查及電話訪談等方式進行獲取，如B4指標。

參考論文

[1]史淑桃.高校就業態勢實證研究[J].商丘師范學院學報，2008（4）.

[2]戴鎣.高校畢業生就業質量評估與實踐[J].當代教育理論與實踐，2012（8）.

[3]馬勇霞，姜興健.不同專業大學生就業的實證分析[J].現代教育管理，2010（3）.

[4]薛建航.基于層次分析法的家庭經濟困難學生認定研究[D].西安：西安科技大學，2012.endprint