【摘? ?要】隨著社會經(jīng)濟的高速發(fā)展，高等教育規(guī)模不斷呈現(xiàn)擴招趨勢。一方面，畢業(yè)生數(shù)遠遠超過了就業(yè)崗位的供應數(shù);另一方面，在部分領(lǐng)域，大學畢業(yè)生的人數(shù)就顯的相對匱乏。本文主要從大學生就業(yè)的現(xiàn)狀入手，利用灰色預測模型，給出對大學生就業(yè)前景的預測及相關(guān)建議。

【關(guān)鍵詞】灰色預測模型;就業(yè)現(xiàn)狀;應對建議

Abstract： with the rapid development of social economy， the scale of higher education is constantly expanding. On the one hand， the number of graduates far exceeds the supply of jobs; On the other hand， in some fields， the number of university graduates is relatively scarce. Starting from the current situation of College Students employment， this paper uses the grey prediction model to give the prediction of College Students employment prospects and related suggestions.

Key words： grey prediction model; Employment situation; Response suggestions

引言

隨著社會的發(fā)展，許多行業(yè)對人才素質(zhì)所設(shè)門檻越來越高，高學歷就業(yè)的現(xiàn)象也變的普遍化，大學生的就業(yè)問題也成為社會關(guān)注的熱點問題。加之受2020年全球性疫情危機的影響，經(jīng)濟增長速度放緩，更多的往屆畢業(yè)生和應屆畢業(yè)生競爭就業(yè)崗位，使得大學生的就業(yè)形勢更為嚴峻。

大學生就業(yè)是全社會就業(yè)的重要組成部分，這不僅從一定程度上體現(xiàn)了我國當前高等教育的質(zhì)量和水平，更是直接影響了畢業(yè)生的切身利益以及和諧社會的構(gòu)建。大學生對就業(yè)現(xiàn)狀、就業(yè)前景的不全面認識，直接導致了就業(yè)市場的失衡。因此，結(jié)合近10年我國大學生的就業(yè)現(xiàn)狀，對大學生的就業(yè)人數(shù)作出較為準確的預報，是幫助大學生明確就業(yè)方向以及幫助勞動力市場完善就業(yè)結(jié)構(gòu)的前提，同時也為高校的就業(yè)指導規(guī)劃提供理論參考。

1.當前大學生的就業(yè)形勢

1.1數(shù)據(jù)的收集

隨著社會的深化改革，從1999年我國高校擴招政策的出臺，到2019-2020年間由于新冠病毒引起的肺炎疫情對研究生招生數(shù)目的擴招，各級各類學歷教育畢業(yè)生數(shù)呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。為了更好地對大學生就業(yè)現(xiàn)狀進行分析，更加清楚地說明畢業(yè)生人數(shù)的變化特點。首先通過2008年—2020年《中國統(tǒng)計年鑒》獲取研究數(shù)據(jù)，選取各學歷畢業(yè)生數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)作為預測指標。

1.2數(shù)據(jù)的分析

為了更好的對數(shù)據(jù)的變化進行分析，通過用EXCEL軟件繪制出了我國各學歷畢業(yè)生人數(shù)變化折線圖，如圖1所示。

根據(jù)圖1可以看出各高校畢業(yè)人數(shù)是逐年增加的，其中，研究生畢業(yè)人數(shù)上升較為平緩，漲幅較小，維持在65萬人以下;本科生畢業(yè)人數(shù)在2012年達到一個峰值374萬人后雖有下降趨勢，但在近5年，尤其是2018，2019年，本?？飘厴I(yè)人數(shù)均以較快的速度增長，且預估2020年仍會延續(xù)這個趨勢。

2.灰色預測模型的構(gòu)建

灰色預測模型的核心是灰色模型，其優(yōu)點是不需要很多數(shù)據(jù)就能解決歷史數(shù)據(jù)少、序列完整性以及可靠性低的問題。本文采用GM（1，1）模型對大學生就業(yè)的發(fā)展趨勢進行預測。

2.1數(shù)據(jù)預處理

首先，為了保證方法的可行性，要對已知數(shù)列進行必要的檢驗處理。將時間序列設(shè)置為：

然后對序列的級比進行計算和判斷

當時，序列可作為GM（1，1）的數(shù)據(jù)進行灰色預測。否則，需要對模型進行平移變換

使得序列的級比會落入中。

2.2建立模型

通過對數(shù)據(jù)處理，對原始模型一次累加后生成序列（1—AGO），AGO為的均值生成序列

式中：

GM（1，1）模型相應的白化微分方程為

式中：是指發(fā)展系數(shù)，是指灰色作用量。

則由最小二乘法，求得使達到最小值的的估計值為：

2.3檢驗預測值

（1）殘差檢驗。令殘差為，計算

這里的，如果<0.2，則認為可以達到一般要求;如果<0.1，則認為可以達到較高的要求。

（2）級比偏差值檢驗。利用計算出的，再用發(fā)展系數(shù)求出相應的級比偏差

如果則可認為達到一般要求;如果，則認為達到較高的要求。

2.4預測結(jié)果

通過Matlab軟件，對中國未來5年我國研究生畢業(yè)生人數(shù)、本科生畢業(yè)人數(shù)和專科生畢業(yè)人數(shù)進行預測，所得結(jié)果如表2所示。

由表2可知，我國未來5年各學歷畢業(yè)人數(shù)還將會持續(xù)上漲，其中研究生畢業(yè)人數(shù)增長明顯，本科生畢業(yè)人數(shù)增長次之，?？粕厴I(yè)人數(shù)增長緩慢，并將會逐漸趨于平穩(wěn)。

根據(jù)目前我國大學生就業(yè)市場進行分析，發(fā)現(xiàn)我國大學生就業(yè)問題可歸納如下：

（1）就業(yè)崗位的“失衡”。一方面，許多工作崗位大學生可以勝任但是嘗試的人少，如藍領(lǐng)技術(shù)領(lǐng)域;另一方面，大量工作崗位意向人數(shù)很多但對畢業(yè)生的素質(zhì)要求較高。就業(yè)體系的不完善導致了就業(yè)市場的失衡以及畢業(yè)生就業(yè)率的受限：2002年高校畢業(yè)生就業(yè)率為80%，2003年就業(yè)率為76%，2004年僅為73%，待業(yè)人數(shù)逐年增加。

（2）就業(yè)地域的“失衡”。調(diào)查顯示，當代大學生普遍追求崗位體面、自由舒適和個人社會價值理想，更有可能選擇在東部經(jīng)濟發(fā)達、高薪行業(yè)密集的地域工作。近年來，國家鼓勵大學生下基層，并不斷加大相關(guān)的支持力度，但偏遠地區(qū)的大學生就業(yè)人數(shù)仍十分匱乏，這其中的主要因素是對單位環(huán)境、資源戶口、兼顧親友和社會發(fā)展等因素的看重，較高的心理預期和對就業(yè)現(xiàn)狀、政策的不全面認識。

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作者簡介：劉心蓓（2000.07-），女，山東棗莊人，本科，大三，學生，研究方向為數(shù)學與應用數(shù)學師范類。

曲阜師范大學? ? 山東濟寧? ? 272000