劉 洋

（遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 阜新123000）

隨著高校大學(xué)生數(shù)量的增多，就業(yè)壓力也隨之加大。如何幫助高校大學(xué)生清晰地了解就業(yè)形勢(shì)并作出適合自己的最佳就業(yè)選擇，是解決大學(xué)生就業(yè)問題的重要前提。大學(xué)生的就業(yè)偏好是選擇第一份崗位的根本依據(jù)。做好高校大學(xué)生就業(yè)偏好的分析與預(yù)測(cè)，讓其能夠選擇合適自己定位的首份工作，提高其對(duì)工作的滿意度，提升高校大學(xué)生就業(yè)的成功率，才能保持其工作穩(wěn)定性，才能降低高校大學(xué)生在首份工作期間盲目擇業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，防止因不適應(yīng)而頻繁跳槽的現(xiàn)象發(fā)生[1]。高校大學(xué)生的就業(yè)偏好的主要影響因素為性別、家庭所在地、父母受教育水平、個(gè)人個(gè)性及家庭經(jīng)濟(jì)狀況五個(gè)方面，就業(yè)偏好的選擇存在個(gè)體差異。因此，為分析大學(xué)生群體就業(yè)偏好，有必要建立WOALSSVM預(yù)測(cè)回歸模型并進(jìn)行個(gè)體特定傾向性分析，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-NN）、傳統(tǒng)LSSVM算法比較，具有很強(qiáng)的優(yōu)越性，對(duì)高校大學(xué)生的就業(yè)指導(dǎo)、擇業(yè)建議具有理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

一、大學(xué)生就業(yè)基本信息簡述

（一）樣本

樣本在充分考慮影響高校大學(xué)生就業(yè)偏好因素如性別、家庭等情況下，采取層次抽樣調(diào)查的方法，抽取遼寧工程技術(shù)大學(xué)、東北大學(xué)、沈陽師范大學(xué)、遼寧大學(xué)、大連醫(yī)科大學(xué)、沈陽航空航天大學(xué)、沈陽工業(yè)大學(xué)、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)的部分高校大學(xué)畢業(yè)生以網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問卷的便捷形式收集樣本，得到高校大學(xué)生就業(yè)基本信息。樣本通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)查共回收4287份問卷，其中有效問卷為3856份。依據(jù)影響就業(yè)偏好因素分類，按性別回收信息為男生1877人、女生1979人；按家庭所在地回收信息為一線城市523人、二線及其他城市1 755人、鄉(xiāng)鎮(zhèn)478人、農(nóng)村1 100人；按父母受教育水平回收信息為初中及以下1 887人、高中或中專1 403人、大學(xué)及以上566人；按個(gè)性差異回收信息為很內(nèi)向165人、內(nèi)向678人、中性1332人、外向1 455人、很外向226人；按家庭經(jīng)濟(jì)狀況回收信息為特別貧困315人、貧困807人、一般2 384人、較好305人、很好45人。

（二）本科畢業(yè)生就業(yè)基本情況

1.專業(yè)差異。本科高校大學(xué)生的就業(yè)狀況與所學(xué)專業(yè)的相關(guān)較大。一般來說，所學(xué)專業(yè)為工科，如工程力學(xué)類、航空航天專業(yè)類等專業(yè)大類在全國范圍內(nèi)都比較容易就業(yè)，并且就業(yè)選擇多且質(zhì)量高。相對(duì)而言，就業(yè)較差的專業(yè)有生物醫(yī)學(xué)類、藝術(shù)類等專業(yè)，這些專業(yè)因本身社會(huì)需求較少，并且需要拔尖人才，所以專業(yè)就業(yè)形勢(shì)比較嚴(yán)峻。

2.就業(yè)形式多樣化。高校大學(xué)生的就業(yè)方式已經(jīng)不局限于某一種方式，通過學(xué)校校招簽訂三方合同的數(shù)量在逐漸減少，自主尋找簽訂勞動(dòng)合同的方式卻在逐漸增加，高校大學(xué)生出國留學(xué)、升學(xué)深造的也不在少數(shù)。

3.就業(yè)靈活率高。伴隨著高校大學(xué)生思想意識(shí)的逐漸開放及生活壓力的相對(duì)減輕，高校大學(xué)生的就業(yè)靈活率在不斷提高。就業(yè)靈活率的增加雖然能夠提高社會(huì)就業(yè)的活躍度，但是高校大學(xué)生的工作穩(wěn)定性在下降，跳槽、辭職的現(xiàn)象逐漸增多，不利于《勞動(dòng)法》《勞動(dòng)合同法》的實(shí)施與開展，勞動(dòng)者的權(quán)益保護(hù)難以得到保障。

4.地域偏好。高校大學(xué)生的就業(yè)選擇與地域偏好存在重要聯(lián)系。調(diào)查樣本中，省內(nèi)各大學(xué)的高校大學(xué)生對(duì)沈陽、大連兩個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市的偏好較高，全省約60%的高校大學(xué)生選擇在以上兩個(gè)城市就業(yè)，因此，沈陽、大連的就業(yè)壓力連年增加。另外，部分高校大學(xué)生會(huì)通過評(píng)估自身的生活成本及家庭所在地位置，選擇一些較好的城市就業(yè)發(fā)展。

5.性別差異。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，高校大學(xué)生中女生的就業(yè)靈活率高于男生，這說明高校大學(xué)生中女生的工作穩(wěn)定率要低于男生，其主要原因是女生在就業(yè)過程中要考慮家庭、生活、身體等因素，從而影響工作的穩(wěn)定性。因此，高校大學(xué)生中的女生群體就業(yè)問題應(yīng)該得到社會(huì)更多的關(guān)注[2][3]。

二、基于基本信息的大學(xué)生就業(yè)偏好分析模型

（一）就業(yè)偏好分析模型方法

大學(xué)生職業(yè)偏好的多樣性與性別、家庭所在地、父母受教育水平、個(gè)人個(gè)性及家庭經(jīng)濟(jì)狀況有著必然的聯(lián)系。因此，分析高校大學(xué)生的基本信息與職業(yè)取向之間的關(guān)系，對(duì)研究高校大學(xué)生的就業(yè)偏好和職業(yè)取向具有一定的理論價(jià)值和實(shí)踐意義[4-6]。

基于高校大學(xué)生基本信息的就業(yè)偏好分析模型主要有兩方面組成：一是通過對(duì)男女差異與基本就業(yè)信息和偏好之間的關(guān)系分析，研究性別、家庭所在地等方面的差異；二是通過對(duì)高校大學(xué)生就業(yè)序關(guān)系和對(duì)選擇性傾向的加權(quán)分析，研究不同狀況下的大學(xué)生就業(yè)選擇的特點(diǎn)和方向[7-10]。分析模型構(gòu)建的具體流程如下。

1.根據(jù)問卷的設(shè)計(jì)和背景調(diào)查，對(duì)高校大學(xué)生的就業(yè)偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和概括，在此基礎(chǔ)上，對(duì)就業(yè)偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行均值計(jì)算。

2.利用SPSS19分析模塊，對(duì)高校大學(xué)生就業(yè)偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和均值分析，同時(shí)進(jìn)行方差分析和測(cè)試，利用分析結(jié)果對(duì)大學(xué)生基本信息和就業(yè)偏好之間的關(guān)系進(jìn)行研究。

3.以就業(yè)偏好指數(shù)的均值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用基于序關(guān)系的屬性權(quán)重法確定各就業(yè)偏好指數(shù)及就業(yè)偏好序列的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)基本情況和就業(yè)偏好序列，分析特定背景下高校大學(xué)生就業(yè)偏好的特點(diǎn)和趨勢(shì)。

（二）序列關(guān)系賦權(quán)分析方法

常用的屬性賦權(quán)法有層次分析法、ROC加權(quán)法、序列關(guān)系分析法等，其中，序關(guān)系分析法有著頻次數(shù)量少、賦值質(zhì)量高等優(yōu)點(diǎn)，得到了更為廣泛的應(yīng)用。因此，選擇序列關(guān)系分析法對(duì)高校大學(xué)生就業(yè)的原則進(jìn)行排序。

序列關(guān)系分析法是基于屬性指標(biāo)的序列值進(jìn)行分析的，與大學(xué)生就業(yè)偏好度指標(biāo)平均值數(shù)值有一定的結(jié)構(gòu)差異。因此，需要采用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換算法對(duì)就業(yè)偏好度的數(shù)值進(jìn)行序矩陣構(gòu)造。

假設(shè)調(diào)查問卷所采集到的有效問卷數(shù)目為n，就業(yè)偏好指標(biāo)數(shù)目為M，按問卷的就業(yè)偏好“設(shè)計(jì)區(qū)劃”對(duì)應(yīng)的就業(yè)偏好指標(biāo)數(shù)目為m（即均值指標(biāo)數(shù)目），決策者即有效問卷者的數(shù)目為D1，D2，…Dn。

高校大學(xué)生就業(yè)偏好矩陣分配規(guī)則是：當(dāng)所有分配樣本的平均值不相等時(shí)，就業(yè)偏好指數(shù)最高的值分配給m，第二大的就業(yè)偏好指數(shù)相應(yīng)分配給m-1，直到最低就業(yè)分配偏好指數(shù)為1。當(dāng)分配樣本的平均值相等時(shí)，分配的順序值仍從最大值到最小值，但相同的順序值v是分配給相同的平均值，和最近的較小的平均價(jià)值v-vn（nv代表相應(yīng)數(shù)量的平均值相等的數(shù)目）。舉例說明：假設(shè)就業(yè)偏好均值矩陣A為

根據(jù)上述排序規(guī)則，將高校大學(xué)生的就業(yè)偏好指數(shù)均值矩陣轉(zhuǎn)化為就業(yè)偏好指數(shù)排序矩陣AOnxRm。通過分析排序矩陣，可以得到不同就業(yè)偏好指標(biāo)在各偏好指標(biāo)集中的權(quán)重及高校大學(xué)生就業(yè)的偏好順序，該序關(guān)系求解算法具體操作步驟如下：

2.比較就業(yè)偏好指標(biāo)的序值關(guān)系，確定比較矩陣。設(shè)第d個(gè)受訪者對(duì)第i個(gè)和第j個(gè)偏好指標(biāo)的序值分別為，則記為1；若0.5；若記為0，所有n個(gè)受訪者Hij的值累加和即為比較矩陣分量M（ij其中Mij+Mij=n）。

3.比較矩陣M與就業(yè)偏好指標(biāo)加權(quán)的一致性檢驗(yàn)，比較矩陣的每一列都是標(biāo)準(zhǔn)的。

4.目前，計(jì)算就業(yè)偏好指標(biāo)權(quán)值方法最為常用的是求和乘積法。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)H和矩陣M對(duì)指標(biāo)權(quán)值進(jìn)行劃分分層。

（三）大學(xué)生就業(yè)偏好的方差分析

方差分析（ANOVA）是一種比較分析方法，主要原則是通過研究和劃分誤差源來確定變量之間的關(guān)系。根據(jù)影響因素的不同，方差分析可分為單向方差分析、雙向方差分析和多因素方差分析三種。因?yàn)榫蜆I(yè)過程中的偏好因子變化得分是因變量，所以本研究選用單向方差分析方法對(duì)不同大學(xué)生的性別、家庭所在地、父母受教育水平、個(gè)性和家庭經(jīng)濟(jì)水平等因素進(jìn)行分析。利用SPSS19軟件相關(guān)性分析模塊計(jì)算各因素對(duì)就業(yè)偏好指數(shù)的單因素方差，從而得到各因素對(duì)就業(yè)偏好的影響。

表1性別、家庭所在地等因素對(duì)就業(yè)偏好指標(biāo)的單因素方差分析

如表1所示，通過對(duì)性別、家庭所在地、父母受教育水平、個(gè)人個(gè)性及家庭經(jīng)濟(jì)狀況五個(gè)因素對(duì)高校大學(xué)生就業(yè)偏好的方差分析，得出男女性別差異在城市地域因素的選擇顯著性伴隨概率為0.334，在5%的置信程度上顯著。性別的差異在單位性質(zhì)偏好方面的顯著性伴隨概率為0.126，在5%的置信程度上顯著，這說明性別的差異對(duì)單位性質(zhì)的選擇也存在著較為明顯的差異。而性別的差異對(duì)于工作薪酬、企業(yè)規(guī)模和工作崗位的顯著性伴隨概率為0.003、0.106和0.007，這幾項(xiàng)方差顯著性數(shù)值也說明了性別的差異在這三項(xiàng)偏好的選擇中依然存在差異性。這也為研究高校大學(xué)生的就業(yè)偏好增加了難度。

在家庭所在地單因素方差分析中，對(duì)于城市地域因素、企業(yè)規(guī)模因素及單位性質(zhì)因素的顯著性相伴概率分別為4.22E-19、1.99E-6和0.264，這說明高校大學(xué)生家庭所在地的不同對(duì)地域、企業(yè)規(guī)模及單位性質(zhì)的偏好在5%的置信水平上顯著，大學(xué)生處于不同的家庭所在地會(huì)在這三方面的選擇上存在顯著的差異性。家庭所在地因素對(duì)于工作薪酬和工作崗位偏好的顯著性相伴概率分別為0.725和0.727，均大于5%，這說明在這兩方面因素上不存在顯著差異。在高校大學(xué)生的擇業(yè)選擇中，可將家庭所在地不同的大學(xué)生在工作薪酬和工作崗位上歸納為一類考慮，應(yīng)著重考慮地域、企業(yè)規(guī)模及單位性質(zhì)因素，因?yàn)槠洳町愋暂^大，所以應(yīng)該區(qū)分考慮。

父母的受教育水平在單因素方差分析中，對(duì)于企業(yè)規(guī)模和地域偏好的顯著性相伴概率達(dá)到1.62E-19和9.08E-8，差異性較為明顯，而在薪酬方面達(dá)到0.177，小于5%，在5%的置信水平上存在較大差異，不可統(tǒng)一化歸類。父母教育水平有所差別的畢業(yè)生在單位性質(zhì)的選擇及工作職位的選擇上并沒有較大差異，其顯著性相伴概率分別為0.804和0.946，均超過了5%，可歸為一類進(jìn)行分析研究，應(yīng)著重考慮企業(yè)規(guī)模和地域偏好因素，因?yàn)槠洳町愋暂^大，所以應(yīng)該區(qū)分考慮。

個(gè)人個(gè)性在單因素方差分析中，幾項(xiàng)因素的顯著性相伴概率分別為4.60E-12、0.001、0.011、0.005和2.46E-6，在5%的置信水平上存在較大差異。因此，大學(xué)生的個(gè)性差異在城市地域偏好、企業(yè)工資標(biāo)準(zhǔn)偏好和單位的性質(zhì)工作偏好之間差異性較大。

家庭經(jīng)濟(jì)狀況在單因素方差分析中，幾項(xiàng)因素的顯著性相伴概率分別為6.31E-24、3.97E-14、0.004和0.026，均小于5%，在5%的置信水平上存在較大差異，這說明大學(xué)生的經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)就業(yè)偏好的選擇存在差異性，大學(xué)生的經(jīng)濟(jì)狀況在進(jìn)行就業(yè)選擇中是一個(gè)重要變量，在就業(yè)偏好的研究中應(yīng)該細(xì)化研究。

（四）大學(xué)生就業(yè)偏好的均值分析

方差分析能夠分辨單因素對(duì)大學(xué)生就業(yè)偏好影響因素的偏好程度，而均值分析可以對(duì)各因素之間的偏好關(guān)系進(jìn)行分析。均值分析是在方差分析方法的計(jì)算結(jié)果上，通過采用LSD方法進(jìn)一步計(jì)算均值獲得的。通過大學(xué)生就業(yè)偏好的均值分析，可以實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)因素之間的差異性。

1.性別因素的均值分析

男女性別差異對(duì)企業(yè)偏好選擇影響，通過圖1的均值統(tǒng)計(jì)量柱狀圖可以看出，男生在就業(yè)選擇中在地域、工資兩方面要高于女生，男生在就業(yè)選擇中更注重選擇城市和工作薪酬，而女生則更多的考慮企業(yè)規(guī)模大小、單位性質(zhì)及工作崗位。

圖1性別對(duì)就業(yè)偏好均值統(tǒng)計(jì)量

2.家庭所在地因素的均值分析

家庭所在地單因素可按照大學(xué)生居住地分為一線城市、二線城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)及農(nóng)村。通過圖2的均值統(tǒng)計(jì)量可以看出，居住在一線城市的高校大學(xué)生在城市地域、工作薪酬、企業(yè)規(guī)模和工作崗位的均值上均高于其他三個(gè)地區(qū)居住的高校學(xué)生，這說明家庭所在地影響著高校大學(xué)生對(duì)于就業(yè)偏好的選擇。而居住在鄉(xiāng)鎮(zhèn)的高校大學(xué)生則在單位性質(zhì)的選擇中高于其他家庭所在地，居住在鄉(xiāng)鎮(zhèn)的高校大學(xué)生在就業(yè)選擇中更加偏好于選擇適合的單位性質(zhì)。

圖2家庭所在地對(duì)就業(yè)偏好均值統(tǒng)計(jì)量

3.父母受教育水平因素的均值分析

父母受教育水平可分為初中及以下、高中或中專、大學(xué)及以上三種類型。通過圖3的均值統(tǒng)計(jì)量可以看出，父母受教育水平在大學(xué)及以上的高校大學(xué)生在地域、工資、企業(yè)上都處于領(lǐng)先，說明父母受教育水平在大學(xué)以上的高校大學(xué)生更加看重以上三個(gè)因素。而父母受教育在高中水平的父母受教育環(huán)境下的高校大學(xué)生在工作崗位的偏好上處于領(lǐng)先，說明他們更偏好于選擇合適自己的工作崗位。父母受教育在初中教育水平的高校大學(xué)生則更注重找一個(gè)單位性質(zhì)適合自己工作。

圖3父母受教育水平對(duì)就業(yè)偏好均值統(tǒng)計(jì)量

4.個(gè)人個(gè)性因素的均值分析

圖4個(gè)人個(gè)性對(duì)就業(yè)偏好均值統(tǒng)計(jì)量

個(gè)人個(gè)性的差異可分為很內(nèi)向、內(nèi)向、中性、外向、很外向五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行均值分析。從圖4的均值統(tǒng)計(jì)量可以看出，很外向的高校大學(xué)生在五項(xiàng)偏好因素中均值均處于最高程度，從城市地域和工作崗位的偏好選擇中可以看出，其順序是按照個(gè)性從很內(nèi)向到很外向逐漸提升的。從個(gè)性的差異在高校大學(xué)生就業(yè)過程中對(duì)薪酬偏好的均值差異比較可以看出，高校大學(xué)生在就業(yè)過程中偏好薪酬因素的均值從大到小順序?yàn)楹芡庀?、外向、中性、很?nèi)向、內(nèi)向。

5.家庭經(jīng)濟(jì)狀況因素的均值分析

高校大學(xué)生所在家庭的經(jīng)濟(jì)狀況可以分為特別貧困、貧困、一般、較好、很好五種類型，從圖5的均值比較可以看出，家庭經(jīng)濟(jì)狀況很好的高校大學(xué)生對(duì)地域、企業(yè)、職位及單位性質(zhì)的偏好較高，而家庭經(jīng)濟(jì)狀況較好的高校大學(xué)生對(duì)薪酬因素更加注重，并高于其他家庭經(jīng)濟(jì)狀況的高校大學(xué)生。

圖5家庭經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)就業(yè)偏好均值統(tǒng)計(jì)量

（五）大學(xué)生就業(yè)偏好的序分析

通過基于序數(shù)信息的屬性賦權(quán)法對(duì)就業(yè)偏好指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)和排序，可以得到在不同影響因素下的序關(guān)系圖。

1.性別序關(guān)系分析

男女性別的差異在偏好因素的排序關(guān)系中存在較大差異。從圖6中就可以看出，男性高校大學(xué)生在就業(yè)選擇上，首先考慮的是工作崗位是否適合自身要求，其次看重的是地域偏好，再次注重的是企業(yè)規(guī)模、工作薪酬，最后考慮的是單位性質(zhì)是否符合自身期待。而女性高校大學(xué)生與男性高校大學(xué)生在就業(yè)偏好的指標(biāo)權(quán)重上差別很大，女性高校大學(xué)生的城市地域偏好權(quán)重達(dá)到0.3以上，而其他偏好權(quán)重均在0.2之下，說明女性高校大學(xué)生在選擇工作時(shí)，首先看重的是城市是否符合自己的要求，而對(duì)于企業(yè)規(guī)模的偏好最小，相對(duì)來說，女性高校大學(xué)生最不看重公司規(guī)模大小。縱向分析男性高校大學(xué)生和女性高校大學(xué)生的性別序曲線，發(fā)現(xiàn)女性高校大學(xué)生的權(quán)重跨度較大，而男性高校大學(xué)生的指標(biāo)權(quán)重較為集中，這也說明女性高校大學(xué)生就業(yè)的選擇較為單一，而男性高校大學(xué)生就業(yè)的選擇呈現(xiàn)多樣化。因此，在高校大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)中可以根據(jù)此序關(guān)系向男性高校大學(xué)生建議挑選適合自己的工作崗位，而向女性高校大學(xué)生建議挑選適合自己的城市。

圖6性別序關(guān)系

2.家庭所在地序關(guān)系分析

從圖7可以看出，家庭所在地不同的高校大學(xué)生所呈現(xiàn)出來的就業(yè)偏好關(guān)系基本相同，基本呈現(xiàn)工作崗位優(yōu)先、城市地域其次，企業(yè)規(guī)模再次，最后為工資和單位性質(zhì)。這說明，家庭所在地不同的高校大學(xué)生普遍希望找到適合自己的工作崗位，這種現(xiàn)象也符合社會(huì)現(xiàn)實(shí)要求。生活在鄉(xiāng)村、城鎮(zhèn)的高校大學(xué)生的個(gè)人壓力更大，希望找到適合并且較為穩(wěn)定的工作崗位，而生活在城市的高校大學(xué)生則更需要一個(gè)能夠長期發(fā)展、專業(yè)對(duì)口的工作。不同家庭所在地的高校大學(xué)生對(duì)于城市地域偏好也更加突出，其主要原因是高校大學(xué)生都希望能夠到大城市去生活，在大城市中尋求突破自己的機(jī)會(huì)。

對(duì)高校大學(xué)生在就業(yè)建議時(shí)，可以將不同所在地的高校大學(xué)生歸為一類，都是偏向于工作崗位和城市地域因素。

3.父母受教育水平序關(guān)系分析

從圖8可以看出，父母受教育水平可以分別為初中、高中和大學(xué)及以上的高校大學(xué)生，對(duì)于地域、工資、企業(yè)規(guī)模、單位性質(zhì)及工作崗位的偏好序關(guān)系基本一致，并且與家庭所在地序關(guān)系基本相同。無論父母受教育水平處于那個(gè)程度，首要考慮的都是工作崗位是否能夠滿足自身發(fā)展的需要。父母受教育水平為大學(xué)的高校大學(xué)生對(duì)于城市選擇的權(quán)重高于父母受教育水平為初中及高中的高校大學(xué)生，父母受教育水平為大學(xué)的高校大學(xué)生在工資薪酬的權(quán)重正好相反，低于父母受教育水平為初中及高中的高校大學(xué)生，這說明父母受教育水平與城市地域偏好呈現(xiàn)正相關(guān)，而對(duì)于工作薪酬偏好呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

對(duì)高校大學(xué)生的就業(yè)建議，優(yōu)先建議其選擇適合的工作崗位，并且在城市地域和工作薪酬方面要注意與父母受教育水平的相關(guān)關(guān)系。

圖7家庭所在地序關(guān)系

圖8父母受教育水平序關(guān)系

4.個(gè)人個(gè)性序關(guān)系分析

從圖9可能看出，在個(gè)性序關(guān)系分析比較中，性格內(nèi)向、中性、外向和非常外向的高校大學(xué)生就業(yè)偏好基本相同。與其他4種個(gè)性類型的高校大學(xué)生相比，很內(nèi)向的高校大學(xué)生在地域和企業(yè)規(guī)模偏好上更關(guān)注大型企業(yè)，而其他4種個(gè)性類型的高校大學(xué)生更關(guān)注大城市。

對(duì)高校大學(xué)生的就業(yè)建議，內(nèi)向、中性、外向和非常外向的高校大學(xué)生，優(yōu)先建議其選擇適合的工作崗位，對(duì)于個(gè)性很內(nèi)向的高校大學(xué)生，在地域與企業(yè)規(guī)模選擇之間，首先建議其選擇大規(guī)模企業(yè)。

圖9個(gè)人個(gè)性序關(guān)系

5.家庭經(jīng)濟(jì)狀況序關(guān)系分析

家庭經(jīng)濟(jì)狀況的差異對(duì)于高校大學(xué)生的權(quán)重指標(biāo)分析在序關(guān)系上存在一定差別，這說明家庭經(jīng)濟(jì)狀況的差異促使高校大學(xué)生在地域、工資、企業(yè)規(guī)模、單位和崗位5方面的影響程度存在差異。

從圖10可以看出，家庭經(jīng)濟(jì)狀況為特困、貧困、一般、較好的高校大學(xué)生在工作崗位的偏好程度上基本保持一致，都是排在首位，只有家庭經(jīng)濟(jì)狀況很好的高校大學(xué)生對(duì)工作崗位偏好排在第2位。除工作崗位以外，其他4項(xiàng)偏好上存在著較大差異，呈現(xiàn)就業(yè)選擇的多樣化。

家庭經(jīng)濟(jì)狀況特困的高校大學(xué)生，除工作崗位排在第一外，其他排列順序依次為企業(yè)規(guī)模、地域、工資、單位性質(zhì)；而家庭經(jīng)濟(jì)狀況貧困的高校大學(xué)生排列順序則是地域、工資、企業(yè)規(guī)模和單位性質(zhì)；相較于家庭經(jīng)濟(jì)狀況特困的高校大學(xué)生，會(huì)優(yōu)先考慮地域而對(duì)于企業(yè)規(guī)模則沒有很大的要求，這可能是由于家庭經(jīng)濟(jì)狀況特別貧困的高校大學(xué)生更注重穩(wěn)定的生活；而家庭經(jīng)濟(jì)狀況較好一點(diǎn)的高校大學(xué)生則想去大城市發(fā)展。

家庭經(jīng)濟(jì)狀況一般的高校大學(xué)生與家庭經(jīng)濟(jì)較好的高校大學(xué)生權(quán)重指標(biāo)序關(guān)系上基本一致，排名依次為工作崗位、地域、企業(yè)規(guī)模、工資和單位性質(zhì)。與家庭經(jīng)濟(jì)狀況貧困的高校大學(xué)生相比較，在工資的排序上有所差別，家庭經(jīng)濟(jì)狀況貧困的高校大學(xué)生由于家庭條件原因，更想找到一份工資相對(duì)合適的工作，而家庭經(jīng)濟(jì)狀況一般和家庭經(jīng)濟(jì)狀況較好的高校大學(xué)生則優(yōu)先考慮一個(gè)企業(yè)的狀態(tài)，再考慮工資的高低。

家庭經(jīng)濟(jì)狀況很好的高校大學(xué)生，首要注重的是工作地域，由于家庭條件的優(yōu)勢(shì)使得他們對(duì)生活壓力的考慮較少，只需要選擇自己喜歡的城市就業(yè)，就可以滿足自己的經(jīng)濟(jì)要求，所以，更為看重工作地域。其他家庭經(jīng)濟(jì)狀況的高校大學(xué)生，就要考慮到大城市的生活壓力、購房壓力。因此，在就業(yè)的選擇中，優(yōu)先考慮合適的崗位，然后再考慮城市地域的要求。

家庭經(jīng)濟(jì)狀況很好的高校大學(xué)生，就業(yè)過程中各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的序關(guān)系的排列順序依次為城市地域、工作崗位、企業(yè)規(guī)模、薪酬和單位性質(zhì)。

圖10家庭經(jīng)濟(jì)狀況序關(guān)系

對(duì)高校大學(xué)生的就業(yè)建議，以家庭經(jīng)濟(jì)狀況的序關(guān)系為基礎(chǔ)，向家庭條件很好的高校大學(xué)生推薦工作地域的選擇，再從合適城市中選擇合適的職位。而對(duì)于其他家庭經(jīng)濟(jì)狀況的高校大學(xué)生，則應(yīng)該優(yōu)先考慮專業(yè)對(duì)口，適合自身發(fā)展的工作崗位，然后再考慮其他的偏好要求。

三、基于WOA-LSSVM的就業(yè)偏好回歸模型

（一）WOA-LSSVM就業(yè)偏好回歸模型方法

對(duì)學(xué)生偏好的分析，具有很多影響因素，可以被視為是一個(gè)與SVM處理較小樣本、非線性相關(guān)的回歸問題。LSSVM算法是對(duì)SVM的優(yōu)化，其核心是在簡化的基礎(chǔ)上增加計(jì)算效率。因此，大學(xué)生就業(yè)偏好預(yù)測(cè)選擇以LSSVM算法為基本模型。同時(shí)，由于LSSVM算法存在一定的不足，主要表現(xiàn)是在參數(shù)的選擇和算法占有同等地位，所以采用以WOA算法進(jìn)行參數(shù)選擇的方式，能夠建立較為精確地就業(yè)偏好預(yù)測(cè)模型。

在高校大學(xué)生的基本信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，應(yīng)用WOA-LSSVM模型計(jì)算可以獲得高校大學(xué)生的就業(yè)偏好Modek模型，即可獲得高校大學(xué)生就業(yè)的影響因素與就業(yè)偏好間的回歸關(guān)系。利用調(diào)查問卷獲得的高校大學(xué)生就業(yè)影響因素，通過其填寫的相關(guān)信息在Model中可確定對(duì)地域、工資、單位、企業(yè)及崗位的預(yù)測(cè)回歸值，然后從微觀到個(gè)人的角度，預(yù)測(cè)每個(gè)高校大學(xué)生的就業(yè)偏好，從而為指導(dǎo)高校大學(xué)生就業(yè)工作提出有針對(duì)性的建議。

（二）WOA-LSSVM算法偏好預(yù)測(cè)的對(duì)比研究

為驗(yàn)證WOA-LSSVM算法與其他預(yù)測(cè)方法對(duì)比的優(yōu)越性，利用上文得到的高校大學(xué)生基本信息進(jìn)行整理匯總。為證明WOA-LSSVM算法的較好預(yù)測(cè)性能，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNeural Network，BP-NN）、傳統(tǒng)LSSVM作為對(duì)比算法。對(duì)比算法的參數(shù)設(shè)置情況如下：BP-NN中網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)目設(shè)為5、訓(xùn)練數(shù)目設(shè)為10 000、學(xué)習(xí)率設(shè)為0.1、訓(xùn)練誤差設(shè)為0.0001。LSSVM中懲罰參數(shù)C和核參數(shù)g分別設(shè)為50和4?；?種算法所得的MAPE對(duì)比結(jié)果見表2。

表2各種算法的MAPE對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

WOA-LSSVM算法將與其他算法相比較，其在百分比誤差上更小，這說明WOA-LSSVM算法在高校大學(xué)生的就業(yè)偏好預(yù)測(cè)中擁有更準(zhǔn)確的精度，能夠更加貼合實(shí)際的指導(dǎo)高校大學(xué)生就業(yè)需要，能夠幫助高校大學(xué)生在進(jìn)入社會(huì)第一步時(shí)得到更有價(jià)值的擇業(yè)建議，也間接的對(duì)社會(huì)發(fā)展起到積極促進(jìn)作用，改善高校大學(xué)生工作不穩(wěn)定、反復(fù)跳槽的就業(yè)現(xiàn)象。

四、總結(jié)與建議

（一）總結(jié)

從群體宏觀層面出發(fā)，通過整理高校大學(xué)生的性別、家庭所在地、父母的受教育水平、個(gè)人個(gè)性及家庭經(jīng)濟(jì)狀況等信息，組成高校大學(xué)生5個(gè)基本信息的維度，采用統(tǒng)計(jì)理論的方差分析等方法，分析和研究了高校大學(xué)生5個(gè)基本信息的維度與就業(yè)偏好間的顯著關(guān)系，其中就業(yè)偏好包括就業(yè)的城市、工作薪酬、企業(yè)規(guī)模、單位性質(zhì)和工作崗位等5個(gè)就業(yè)偏好維度，在此基礎(chǔ)上，通過決策理論中屬性賦權(quán)法計(jì)算出基本信息維度和就業(yè)偏好之間的序關(guān)系。同時(shí)，在面對(duì)不同高校大學(xué)生擇業(yè)問題時(shí)，給出對(duì)應(yīng)的指導(dǎo)與建議。從個(gè)人角度對(duì)影響大學(xué)生就業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究，將LSSVM算法與WOA算法相耦合應(yīng)用于大學(xué)生就業(yè)偏好回歸預(yù)測(cè)的WOA-LSSVM模型，通過樣本調(diào)查遼寧省各大學(xué)畢業(yè)生基本信息統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的具體分析和研究，驗(yàn)證WOA-LSSVM算法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、傳統(tǒng)LSSVM算法中的優(yōu)越合理性。

（二）建議

高校大學(xué)生的就業(yè)偏好主要從想要就業(yè)的城市、工資薪酬、企業(yè)規(guī)模、單位性質(zhì)、工作崗位等5個(gè)方面進(jìn)行選擇。每個(gè)高校大學(xué)生由于性別、性格、家庭條件等不同，對(duì)就業(yè)的偏好也存在差異。根據(jù)論文的研究結(jié)果，對(duì)高校大學(xué)生的就業(yè)偏好建立了一個(gè)立體的就業(yè)模型，可以根據(jù)不同的就業(yè)需求群體進(jìn)行分類，有針對(duì)性為不同類型的高校大學(xué)生群體提供就業(yè)信息，節(jié)約資源、高效服務(wù)，精準(zhǔn)實(shí)施就業(yè)引導(dǎo)教育，有效提高高校大學(xué)生就業(yè)教育的針對(duì)性、科學(xué)性和可操作性，有助于提高高校大學(xué)生的高質(zhì)量就業(yè)和創(chuàng)業(yè)。