大学生就业竞争力的综合评价模型

大学生就业竞争力的综合评价模型1

化存才, 徐娅芬

云南师范大学数学学院，昆明，650092

Email: Cuncai-hua@

摘要：本文主要对大学生就业竞争力进行综合评价。运用层次分析的理论和方法，建立了影响大学生就业的非智力因素、获取知识能力、家庭背景、社会实践能力、科研创新、就业意向等因素的综合评价模型。通过计算得到了大学生在教育部门、企业和政府部门就业竞争的权重，结果是在教育部门的就业竞争力最强；同时也计算得到了获取相关专业资格证书、学业成绩、社会关系、社会实践经验、社会工作经历、参加各类竞赛、沿海地区的就业意向对大学生就业竞争力的影响权重相对高一些。

关键词：就业竞争力；评判；成对比较矩阵；一致性；权向量

一．引言

大学毕业生的就业是与人才的培养过程密切相关的，是贯穿大学教育始终的系统性和连续性教育，而不是单纯的某一时间段或者某一时间点的教育[1]。自从我国调整大学毕业生的就业政策以来，大学生的就业问题就成了社会、高校、家长和学生本人都十分关注的问题。随着我国改革开放的不断深入，经济转轨加速，社会转型加剧，受高校毕业生总量的增加、劳动用工管理与社会保障制度，劳动力市场的不尽完善，以及高校毕业生的择业期望值过高等因素的影响，如今的大学毕业生就业的形势较为严峻[1]。为了更好地解决大学生就业中的问题，就需要客观、全面地分析评价影响大学生就业的若干主要因素[1]。至今已有许多专家和学者对此都进行了研究。比如，文献[1]是用模型数学方法讨论了大学生就业竞争力的综合评判，文章在分析影响大学生就业的因素基础上，对大学生就业竞争力的指标进行了模糊评价。文献[2，3]则从教育和经济两个方面，或者求职结果与起薪水平两个角度对影响大学生就业的因素进行了计量回归分析，或者统计描述，并得出结论，影响高校毕业生求职的因素主要包括：学校状况、学校声望或学校类型、性别、专业学习成绩、和知识面和实践能力、学校提供的就业信息。

本文在改进文献[1]的层次结构的基础上，对影响大学生就业的学生个体因素作了进一步地分析研究。通过社会调查，运用层次分析的理论和方法[4]，建立了影响大学生就业的非智力因素、获取知识能力、家庭背景、社会实践能力、科研创新、就业意向等因素的综合评判的层次分析模型。通过计算得到了大学生在教育部门、企业和政府部门就业竞争的权重。结果是：在教育部门的就业竞争力最强；同时也计算得到获取相关专业资格证书、学业成绩、社会关系、社会实践经验、社会工作经历、参加各类竞赛、沿海地区的就业意向对大学生就业竞争力的影响权重相对高一些。

二．层次结构模型的建立

1本课题得到云南师范大学数学学院“数学建模课外实习与科技活动”课程建设项目(2005)，云南省引进高层次人才工作经费(2003)和云南师范大学科研启动基金(2002)资助。

我们主要研究学生个体信息对于就业竞争力的影响，在这一平台下，通过对文献[1]的层次结构进行改进，得到了如下的关于大学生就业竞争力的层次结构评价模型：

目标层A

准则层

子

准

则

层

C

方案层D

三. 构造成对比较矩阵,计算权向量，并做一致性检验

3．1 数据处理

根据如上的层次分析结构模型，我们设计了大学生就业竞争力的评分调查表。对大学毕业生进行了抽样调查，共收回有效调查表90份，占90％，将得到的评分结果进行分析。

多数原则是一种在社会评价中被广泛用于处理数据的方法。我们根据收回的90份调查表的评分数据，采用多数原则获取下一层因素对上一层因素的影响分数。

3．2 构造A－B层的成对比较矩阵，计算权向量,并做一致性检验

我们先用下一层各个因素对上一层的某个因素的影响分值之比, 参照了比较尺度1-9[4]而构造得到成对比较矩阵,然后再用和法[4]计算权向量,并做一致性检验[4]。结果是：

A＝

1111

11

3223

314231

1111

21

4324

3

11

2312

22

111

121

32

314231

⎛⎞

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎝⎠

⎜⎟，W=，

0.098

0.284

0.080

0.168

0.098

0.284

⎛⎞

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎜⎟

⎝⎠

037.0,046.0,229.6===CR CI λ

由于<0.10.所以判断矩阵CR A 具有较为满意的一致性。

3.3 构造B －C 层的成对比较矩阵，计算权向量并做一致检验

1B ＝1133211332111113

32111113321122

12

2

⎛⎞

⎜⎟

⎜⎟⎜⎟

⎜⎟⎜⎟⎜⎟

⎜⎟⎜⎟

⎝⎠

，W =，0.3130.3130.0990.0990.177⎛⎞⎜⎟

⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠031.0,035.0,014.5===CR CI λ；

2B ＝152111541412⎛⎞⎜

⎟

⎜⎟

⎜⎟⎜⎟

⎝⎠

⎜⎟，W =，0.5680.0980.339⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠024.0,014.0,027.3===CR CI λ；

3B ＝11551⎛⎞

⎜

⎜⎟⎝⎠

⎟ W =，

0.1670.833⎛⎞⎜⎟⎝⎠max 2,0CR λ==； B 4=11331⎛⎞

⎜

⎟⎜⎟⎝

⎠

，W =，

0.2500.750⎛⎞⎜⎟⎝⎠max 2,0CR λ==； 5B =1122111

23231⎛⎞

⎜

⎟⎜⎟⎜⎟

⎜⎟

⎝

⎠

， W = ，0.2970.1640.539⎛⎞

⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠ 3.011,0.006,0.009CI CR λ===；

6B =11331⎛⎞

⎜

⎟⎜⎟⎝⎠

，W =，

0.2500.750⎛⎞⎜⎟⎝⎠max 2,0CR λ==。 由于CR <0.10，故以上的所有判断矩阵都具有较为满意的一致性。

3.4 构造C －层之间的成对比较矩阵，计算权向量并做一致检验

D 11C =1

1

21

2211122⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠， W = ，0.4000.4000.200⎛⎞⎜⎟

⎜⎟⎜⎟⎝⎠3,0,0CI CR λ===；

12C =11

21

221112

2⎛⎞⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎜⎟⎝⎠ ，W =，0.4000.4000.200⎛⎞⎜⎟

⎜⎟⎜⎟⎝⎠3,0,0CI CR λ===；