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| 劳动/就业 |
| 高校毕业生就业质量评价体系研究 |
| 第737期 作者：□文/王改华 时间：2024/9/16 10:46:16 浏览：346次 |
［提要］ 为进一步促进高校毕业生就业管理工作，本文从毕业生、学校、用人单位和社会等四个维度构建高校毕业生就业质量评价指标体系，通过层次分析法获得评价指标权重系数，并构建模糊综合评价模型以获得最终评价结果，旨在为相关群体提供高校毕业生就业质量评价工具，促进高校毕业生就业质量提升。
关键词：高校毕业生；就业质量评价；层次分析法；模糊综合评价法
中图分类号：G64 文献标识码：A
收录日期：2024年2月29日
就业是人民群众普遍关心关切的问题，确保青年群体尤其是高校毕业生充分、高质量就业对维护社会稳定、促进经济发展具有重要意义。随着我国经济快速发展和社会进步，高校毕业生不再仅仅满足于获得一份谋生工作，而是更关注就业满意度，希望能够实现高质量就业。与此同时，“重量不重质”的就业评价结果逐渐显现不少问题，导致“就业难”和“招工难”并存的结构性矛盾。因此，通过构建“量质协调”高校毕业生就业质量评价体系，可以为制定有效的就业促进策略提供支撑，推动实现高质量充分就业。
一、高校毕业生就业质量评价研究
（一）相关文献回顾。20世纪70年代以来，国外开始了就业质量相关的研究，相关劳动统计指标主要是就业和失业。90年代以后，一些拉美地区经济学家开始提出一些与就业质量相关的概念，例如“高质量就业” “体面劳动” “高能-高酬”等。其中，国际劳工组织认为能够促进男女在自由、公平、安全和具备人格尊严的条件下获得体面的、生产性的可持续工作机会可以视为“体面劳动”，并构建了包括就业机会、工作稳定性、劳动安全等11个方面的指标体系用来衡量各国“体面劳动”水平。国内学者刘素华对就业质量进行了较早研究，提出就业质量反映劳动者与生产资料相结合的“质”，涉及就业环境、劳动关系、工资福利等多方面的内容。
高校毕业生作为广大就业群体的重要构成部分，其就业质量水平对整个社会稳定发展具有重要意义，也受到学者专家的广泛关注。张瑶祥根据顾客满意理论，从政府、毕业生、用人单位三方满意度的角度构建了高校毕业生就业质量评价指标体系。翁仁木收集整理并比较分析了全球主要就业质量评价指标体系，认为我国现有就业质量评价指标体系对劳动者主观感受的评价不足。杨锦锋对近十年就业质量评价和就业跟踪量化研究的中文文献进行系统调查和研究综述，认为当前就业质量评价未涉及量化分析研究。张德宜从学生视角出发，构建了高职毕业生就业质量评价体系构建并进行了实证研究。顾希垚认为就业质量评价应更多体现高校的办学定位、学科专业建设和人才培养等，因此要建立完善以高校为主体的高校毕业生就业质量评价机制。潘蕊从毕业院校、学生、工作单位三个维度出发，构建了针对高职毕业生的就业质量评价指标体系。银锋运用扎根理论研究方法对高校毕业生就业质量报告进行文本分析，从政府、院校、毕业生和用人单位四个评价视角出发构建了民办本科院校毕业生就业质量评价理论模型。
（二）就业质量评价存在的问题。通过回顾相关文献以及各高校发布的就业质量报告来看，关于高校毕业生就业质量评估体系的研究不断拓展，为构建科学合理的高校毕业生就业质量评价体系提供了一定参考，但仍存在一些问题和不足。
1、评价主体单一化。毕业生就业情况与其个人、家庭、用人单位、高校及社会息息相关，需要满足各方期待和需求。目前，高校毕业生就业数据主要由高校、政府就业相关单位等统计、发布，在此过程中缺少媒体监督、社会反馈和相关监督机制，可能存在部分院校选择性统计宣传对其有利数据，使得数据的真实可信性难以保证，社会公众对就业报告数据存疑，评价结果难以满足多元化的需求。
2、评价方法不合理。现有的就业质量评价基本上都是就单项指标进行纵向或者横向比较分析，孤立地评估单个指标而忽视指标之间的相互影响作用，而且没有通过综合评价形成一个最终的就业质量评价结果，相关群体往往只能通过单项指标对某个方面有所了解，无法从整体上把握高校毕业生就业质量，也不利于高校间、地区间、不同时间维度的就业质量比较分析。
3、评价标准不统一。只有高校毕业生就业质量评价指标足够明确清晰，才能发挥就业质量评价的作用，对就业现状趋势、高校人才培养、政府政策制定等工作提供指导。但是从目前的评价实践和评价报告来看，高校和政府主管部门尚未建立统一的高校毕业生就业质量评价标准，就业质量评价的角度参差不齐，统计口径、计算方式不统一，表达形式多样等，这导致不同高校、不同地区的就业水平难以进行比较分析，难以评判高校毕业生就业质量水平。
二、高校毕业生就业质量评价体系构建
（一）构建原则。构建高校毕业生就业质量评价指标体系的目的是通过一系列可度量、可比较的数据，为高校人才培养、政府政策制定提供依据。因此，在构建过程中应遵循以下原则：一是系统性原则。高校毕业生就业质量评价涉及多个主体和多项评价维度，因此在构建评价体系时要遵循系统性原则，综合考虑系统中各个要素之间的关系，且评价指标内容全面合理。二是层次性原则。所构建的评价指标体系应具有一定的递阶层次性，确定评价体系包括哪些子系统，每个子系统下面又包括哪些具体的测量指标，同时明确它们之间的相关关系，最终建立一套具有系统性和层次性的评价体系。三是定性和定量相结合的原则。就业质量不仅包括就业率、薪资、劳动时间等定量数据，同时也包括劳动者对自身就业状况的综合感受、劳动者家庭及社会对其认可度等定性评价。因此，在构建评价体系时要注意定性定量相结合，全面综合对就业质量进行评价。
（二）评价指标选取。根据就业质量的内涵、高校毕业生就业特点和构建原则，在现有研究成果基础上，从相关利益群体角度出发，组织院校就业工作人员、企业方代表、毕业生代表等对评价指标进行了增减和优化，最终确定包括毕业生、用人单位、学校和社会四大方面共25个就业质量评价指标。
（三）指标权重确定。本文运用层次分析法（AHP）确定不同评价指标权重，通过对指标集重要程度进行两两比较并构建正反矩阵，矩阵中的数值aij表示第i行因素比第j列因素的相对重要程度。本文通过专家打分对各指标重要程度进行评价，并利用九级标度法进行重要性标度。
本文邀请了院校就业指导中心专家、资深辅导员、毕业生代表、企业代表等10名专家对各指标重要程度进行打分，综合各专家打分情况运算得到判断矩阵。
下面以表1中一级指标两两判断矩阵为例，说明权重的计算过程。（表1）
判断矩阵每一行的乘积分别为：
M1＝1×2×3×4=24，M2＝■×1×2×3=3
M3＝■×■×1×2=■，M4＝■×■×■×1=■
各行的乘积分别开 4 次方，可得：
■1＝■＝2.21，■2＝■＝1.32
■3＝■＝0.76，■4＝■＝0.45
将向量■归一化： ■■j＝4.74
得到各指标的权重系数为：
W1=■=0.46，W2=0.28，W3=0.16，W4=0.1
计算判断矩阵的最大特征值：λmax=4.033
判断矩阵的一致性检验： CI=■=■＝0.011
查询平均随机一致性表RI=0.89，则CR=■=■=0.012，CR＜0.1。
说明判断矩阵通过一致性检验，所求得一级指标权重可接受。（表2）
同理，根据上述方法可求得二级、三级指标权重。汇总计算结果，最终可得毕业生就业质量评价指标权重，结果如表3所示。（表3）
（四）综合评价结果计算。在前文利用层次分析法得出指标权重的基础上，本节主要介绍模糊综合评价法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP）在构建综合评价模型中的应用。
模糊综合评价法的基本步骤如下：
1、确定评价指标要素集U=｛u1，u2，…，um｝，满足：■ui=U；ui■uj=?椎，i≠j。
其中，m为评价指标数量，ui表示各评价指标，根据这些评价指标可以对评价对象进行客观评判。在本文中，m=25，即指标层评价指标个数。
2、确定评价集V=｛v1，v2，…，vn｝，其中n为评价总等级数。本文所确定的评价集为：
V=｛v1，v2，v3，v4，v5｝=｛优秀，良好，一般，差，很差｝，即n=5。
3、建立m个评价指标权重分配向量W，设评价指标要素集U的权重向量为W。
本文中各指标集的权重向量均按照前文运用AHP方法计算结果确定，得到W=［■］，其中0≤wi≤1，■wi=1。
4、计算单指标模糊综合评价矩阵R：
R＝■
对单个指标进行评价，得到单指标模糊评价矩阵R，其中rij表示第i个评价指标隶属第j个等级vj的程度。矩阵中各数值可根据模糊统计得到，即rij=fij■fij，其中fij为第i个指标被评为第j个等级vj的总次数。
5、对各指标进行运算，得到一级综合评价结果：
B1＝W1ｏR1=［b11 b12 … b1n］
B2＝W2ｏR2=［b21 b22 … b2n］
…
Bm＝WmｏRm=［bm1 bm2 … bmn］
式中，ｏ表示广义的模糊合成运算，本文选用加权平均型的M（×，＋）算子来计算，即bsj=■wi×rij，j=1，2，…，n。Bs（s=1，2，…，m）表示第s个指标的模糊评价结果，按照最大隶属度原则，最大的bsj所对应的等级vj即为评价对象的隶属等级。
6、对指标层进行二级综合评价。由B1，B2，…，Bm可得U=｛u1，u2，…，um｝的评价矩阵为：
RU＝B1B2…Bm=■
若u1，u2，…，um的权重向量为WU=［a1 a2 … am］，则对U代表的评价对象的综合评价为BU=WUｏRU=［b1 b2 … bn］。
7、对运算结果进行分析。根据计算结果和最大隶属度原则，能够判定出评价对象的隶属等级。同时，也可按照一定的分值标准将模糊综合评价结果进行量化，通过对评价得分进行排序分析，可以得到更加具体的评价结果，对评价对象做出更加全面的判定。
本文共设置 “优秀” “良好” “一般” “差”和“很差”五个评价等级，根据模糊评价结果和最大隶属度原则，能够判断出高校毕业生就业质量评价等级。此外，本文对各评价等级设定赋分标准H＝［5，4，3，2，1］，即每一指标考评满分为5分，其中5表示该指标评价优秀，4表示该指标评价良好，3表示该指标评价一般，2表示该指标评价为差，1表示该指标评价很差。依据此赋分标准，可将综合评价结果转化为分值进行总排序，发现就业管理工作弱项所在，进而制定改进措施，推动高校毕业生充分高质量就业。
三、西安财经大学行知学院人力资源管理专业毕业生就业质量评价实证分析
通过上述所构建的就业质量评价体系，以问卷调查的形式，对西安财经大学行知学院2023届人力资源管理专业毕业生就业情况进行调查，此次调查共发放问卷30份，收回30份，有效问卷30份。
指标体系的评价集为V＝｛v1，v2，v3，v4，v5｝=｛优秀，良好，一般，差，很差｝，通过对调查问卷进行统计整理，得到评价数据汇总表，如表4所示。（表4）
根据前文模糊综合评价方法，可计算出该学院人力资源管理专业毕业生就业质量综合评价结果，如表5所示（限于篇幅，计算过程略）。（表5）
根据最大隶属度原则，在5个等级的隶属度中，0.37值最大，所以该学院人力资源管理专业毕业生就业质量综合评价结果的综合隶属度值为0.37，评价等级为“良好”。同时，仍有12%（11%+1%）的调查对象对就业质量并不满意。依据各等级分值和隶属度大小，可计算出该学院人力资源管理专业毕业生就业质量评价加权平均得分为3.58分，说明就业质量水平处于一般以上，其就业管理工作还有待进一步改进和提高。
综上，高校毕业生学生就业工作是当前全社会普遍关注的问题，通过高校毕业生就业质量评价能够为提升高校毕业生就业工作提供一定参考依据。通过层次分析法构建评价指标体系，在此基础上利用模糊综合评价可对目标对象就业质量进行综合评判，也可对各分项指标评价结果进一步分析，发现就业工作不足所在，进而针对性制定改进措施，推动高校毕业生充分高质量就业。
（作者单位：西安财经大学行知学院）
主要参考文献：
［1］刘素华.提升就业质量亟待关注［J］.中国就业，2004（08）.
［2］张瑶祥.基于三方满意度的高校毕业生就业质量评价研究［J］.中国高教研究，2013（05）.
［3］翁仁木.国外就业质量评价指标体系比较研究［J］.中国劳动，2016（10）.
［4］杨锦锋，仇士奎，郭宝鹏.高校毕业生就业质量评价和就业跟踪量化研究综述［J］.黑龙江教师发展学院学报，2020.39（08）.
［5］张德宜.高职毕业生就业质量评价体系构建及启示——基于学生视角的实证研究［J］.高教探索，2020（03）.
［6］顾希垚，林秀娟.构建高校毕业生就业质量评价体系探析［J］.思想理论教育，2021（07）.
［7］潘蕊.高质量就业视角下高职毕业生就业质量评价指标体系构建［J］.教育科学论坛，2023（33）.
［8］银锋.基于扎根理论的民办本科毕业生就业质量评价模型［J］.中国成人教育，2023（08）.
［9］李洪渠，陶济东，石俊华.高职院校毕业生就业质量评价指标体系：现存问题与优化路径［J］.中国大学生就业，2023（02）.
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