关于构建高校毕业生就业预警系统理论模型的探讨，本文主要内容关键词为：预警系统论文,高校毕业生就业论文,模型论文,理论论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着经济预警理论和技术的发展与成熟，预警系统在社会失业领域得到了广泛的应用。美国劳动统计局(BLS)曾在1945年前后，主要采用ARIMA时间序列自回归移动平均模型逐步建立了就业率和失业率两个预测模型。在我国，政府于1995年提出了要建立失业预警系统并取得了一定成果。近年来，高校毕业生就业难的状况逐渐引起社会各界的关注，建立就业预警系统将为解决高校毕业生就业问题提供有力的支持。
一、研究综述
高校毕业生日益严峻的就业状况不仅给毕业生个人和家庭造成了心理和经济上的压力，也对社会各方面产生广泛的影响。建立高校毕业生就业预警系统可以预测大学生就业状况的发展态势，对异常情况及时做出警报，具有重要意义。
2003年龚红果等针对高校毕业生就业难的现实、就业过程中的不公平现象和不诚信行为首先提出了建立高校毕业生就业预警机制，包括制度预警机制、市场预警机制、信息网络预警机制、思想动态预警机制、专业预警机制、质量预警机制和诚信预警机制。[1]
教育部和武毅英分别以初次就业率和二次就业率对高校毕业生就业预警线和预警区间进行了不同的划分。其中教育部将毕业生就业预警区域划分为5个区域：(1)初次就业率在90％以上时，表明毕业生的就业处于供求失衡的状态，即社会对人才的需求急迫，而毕业生的供给却严重不足；(2)处于70％-90％区间时，表明毕业生的就业处于比较宽松的状态，毕业生供给与社会需求之间基本平衡；(3)处于50％-70％区间时，表明毕业生就业存在一定压力，供需之间较为紧张；(4)处于30％-50％区间时，表明毕业生就业形势紧张，就业相对困难，有供过于求的迹象；(5)低于30％时，表明毕业生处于供求失衡或就业危机状态。[2]而武毅英则以最高、最低两个预警线将毕业生就业预警划分为3个区域：将二次就业率60％作为最高预警线，40％作为最低预警线。60％的就业率处于“就业压力”向“就业困难”的转化过程中，40％的就业率则处于“就业困难”向“就业危机”的转化过程中。[3]
为了对高校毕业生的就业状况进行评估，万明国提出建立由大学生就业率、就业缺口和就业质量三个指标组成的指标指数。[4]柯羽则引进了毕业生供需比、薪金水平、就业结构等五个一级指标和需求单位层次、自主创业率、就业地域等10个二级指标构建毕业生就业质量评价指标体系。[5]
近期，关于高校毕业生就业预警的研究逐渐由理论探讨向实际应用、由局部研究向系统化发展。谢爱国等提出大学生就业预警系统由政策法规、组织机构和信息系统组成。[6]而钱强等提出的毕业生预警模型包括人才需求预警、人才供给预警、专业数据预警、就业趋势预警、供求数据系统和就业信息系统等多项数据。[7]
综上所述，关于高校毕业生就业预警的研究尚处于初级阶段，主要是从建立高校毕业生就业预警的原则、策略等角度进行理论分析，而关于预警系统的主要环节——预警线的划定和就业指标体系构成的探讨则是基于定性分析的多，基于定量的实证结果的少，而整体性地探讨其系统构成、预警方法等的研究更是才初见端倪。因此，本文主要从系统角度出发，结合预警理论与技术，探讨高校毕业生就业预警系统的建立。
二、高校毕业生就业预警系统构建的逻辑阶段
经济预警的逻辑阶段可以划分为：明确警义、寻找警源、分析警兆并预报警度四个阶段。其中警义是指警的含义，包括警素(构成警情的指标)和警度(警情的程度)。警源是警情产生的根源。警兆即先导指标。一般不同警素对应着不同警兆。确定警兆后，需要进一步分析警兆与警素的数量关系，找出与警素的警限相对应的警兆区间，然后借助于警兆的警区进行警素的警度预报。[8]对应这一逻辑分析框架，高校毕业生就业预警系统的建立可以划分为四个阶段。
1.高校毕业生就业警情确定阶段
该阶段主要是对构成高校毕业生就业的警情因素进行分析，确认有无警情，以及警情的程度和界限。一般情况下，在经济预警中，警素很难以单一指标刻画，而多采用指标体系进行衡量，通常由反映经济增长数量和质量的两类指标构成。因此，在构建高校毕业生就业预警系统时的这一阶段，主要应考虑建立高校毕业生就业数量与质量相结合的综合指标体系，从而对就业状况进行基本评估，初步确定有无警情及其变动趋势。
2.高校毕业生就业影响因素分析阶段
该阶段的主要任务是追寻造成警情的各项警源。警源主要可分为自然警源、外生警源和内生警源三大类。自然警源是指因自然灾害进一步诱发经济灾害。外生警源主要指对外经济关系或非经济关系变化导致的由国外输入的警源。国际贸易的变动、国际资本的流动、国家间外交关系的变化等因素都有可能对就业产生影响。内生警源主要是指就业生成机制中产生的矛盾，可以从高校毕业生的供给和需求角度进行分析。其中影响供给的因素包括人口总量、就业总量、高等教育规模等；影响需求的因素包括经济发展、经济结构、工资水平、通货膨胀、投资等。因此，上述影响高校毕业生就业的警源除了自然警源难以预测外，其他警源可以被分解为社会、宏观经济和高等教育等若干影响因素。
3.高校毕业生就业监测阶段
在该阶段，根据影响高校毕业生的若干因素，筛选相关指标，判断其与大学生就业之间的影响关系，将其划分为先行指标、同步指标和滞后指标。其中的先行指标和同步指标可以应用于高校毕业生就业预警。将先行指标的变化趋势与高校毕业生就业的警素指标和警情程度建立相关关系，通过监测先行指标的运行情况，即可对就业警情进行预测和判断。而同步指标与就业指标呈现同步变化趋势，通过对同步指标的监测及预判，也可以预测就业状况的变化。
4.高校毕业生就业预警阶段
所谓预警，其内涵包括两部分，一是预测，二是警报。因此，在这一阶段，一方面要建立高校毕业生就业预测模型，另一方面是在就业形势异变时及时发布警报。预测模型的建立可借助数理、统计、计量、模糊预测等各种预测手段，在对各方面数据、信息进行汇总、筛选的基础上，综合各种预测结果，再结合专家的分析判断，提高预测的精度。而就业形势的异常变化不仅是指衡量就业状况的指标体系中的就业率等指标过低，也可能是过高。如果就业率指标低，说明就业不足，是目前最需警惕的状况。但如果出现就业率等指标过高，则很可能说明人才培养不能满足需求，社会人才供给出现极大的缺口，也是应该警惕的。这种状况即使在总体就业率不高的情况，也有可能在不同学科、专业和层次分布上出现，因而只要指标发生异常变化，无论高低，都需要被关注和及时发布警报。
三、高校毕业生就业预警系统理论模型
在对高校毕业生就业预警系统的逻辑阶段进行分析的基础上，本文将高校毕业生就业预警系统划分为信息系统、分析评价系统和政策实施系统三个层次。在信息系统层面，主要是对数据和信息进行收集、整理和建立预警模型，其中包括了数据子系统、预测子系统和警报子系统。分析评价系统则是组成专家评估团队、建立相应评估系统，与信息系统的各环节形成反馈，分别对信息系统中数据子系统的就业状况指标体系进行评价分析，对预测子系统的预测结果进行综合，对警报子系统的警度、警线以及最终警报的确定提供意见。该系统借助专家的经验对信息进行综合分析，克服单纯依靠数据、计量模型的局限性，从而做出更准确的判断。政策实施是系统的最高层次，在综合上述信息和分析评价的基础上，该系统最终决定高校毕业生就业警报的发布以及相关政策的制定、实施和调整(如图1所示)。
图1 高校毕业生就业预警系统结构图
在这三个层次的系统中，信息系统是高校毕业生就业预警系统的基础和核心。其中，数据子系统是毕业生就业预警系统的基础数据保障系统，它又分为基础数据库和指标体系两部分。基础数据库由各个统计、监测数据的月度数据库、季度数据库和年度数据库以及其他数据库构成。而各数据库数据又汇总为两大指标体系，是构建高校毕业生就业预警系统的重要基础。
1.就业评价指标体系主要由反映就业数量的基础指标和反映就业质量的参照指标构成
最直接的基础数量指标无疑就是高校毕业生的就业率，而就业率又可以分为登记就业率指标和调查就业率指标。登记就业率可采用目前我国高校毕业生就业统计中的初次就业率和二次就业率指标，而调查就业率则可以抽样调查或跟踪调查的数据作为补充。除了总体的就业率指标统计，还应该细化到各高校类型、层次、各学科、专业等的就业率。而设计衡量就业质量的参照指标时则可以考虑与就业直接相关的质量指标，例如薪资、落实工作时间、工作相关度、工作稳定性、工作满意度、工作单位性质、工作岗位等，还可以综合考虑直接影响毕业生就业的微观因素，既包括学生个体因素，例如学生的学习成绩、综合素质等，也包括家庭和学校因素，例如父母的受教育程度以及社会背景、学校的性质与声望等。这些指标部分可以在高校毕业生离校时的就业登记调查中统计完成，部分则同样需要通过跟踪调查或者抽样调查来完成。
2.就业监测指标体系的构成主要基于影响高校毕业生就业的因素分析，包括社会、经济、高等教育等方面
社会因素可以划分为人口、就业和人民生活三个一级指标。其中主要人口指标包括人口数和自然增长率。就业指标包括经济活动人口数、劳动力参与率、就业人口比例、部门就业比例、城镇失业人员数、城镇登记失业率、城镇单位就业人员平均劳动报酬、职工平均工资等。反映人民生活的指标包括城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均消费性支出、农村居民人均纯收入、农村居民人均生活支出、城乡居民储蓄存款等。经济因素包括国内生产总值、固定资产投资、财政、金融、国内、国际贸易、能源等。其中以全社会固定资产投资、财政支出总额、企业存款和能源生产总量分别作为固定资产投资、财政、金融和能源的衡量指标。国内生产总值的主要衡量指标则包括国内生产总值、国内生产总值增长率、各产业产值、居民消费水平。而国内外贸易的指标则可分别以社会消费品零售总额、进口额、出口额以及进出口总额进行衡量。上述这些影响因素通过相关性和时差分析，可以划分为先行、同步和滞后指标，从而构成高校毕业生就业预警系统的监测指标体系。
鉴于就业问题的复杂性，预测子系统的核心则是运用多种预测方法和模型对高校毕业生的就业状况进行预测。而关于警度的预报一般有两种途径，一是警素预警模型，即先建立警素的普通模型，对其做出预测，然后根据警限转化为警度。二是警兆预警模型，首先建立关于警素的警度模型，直接由警兆的警级预测警素的警度。因此，在高校毕业生就业预警的警报子系统中，可以在构建高校毕业生就业警情指标体系的基础上建立两种警报模型：其一是首先通过对各指标的模型进行预测，进而划分警限进行预警；其二则是先划分各指标的警限，然后对与不同指标对应的先导指标进行预测，再根据先导指标的警级来预测警情。
四、高校毕业生就业预警系统的功能实现
高校毕业生就业预警系统功能的实现包括纵向结构和横向结构两方面。纵向功能的实现主要通过计算机信息系统，借助以数据库为基础的管理终端/服务器和以浏览器为基础的显示终端/服务器来实现(如图2所示)。其中管理终端/服务器是由各高校、各级教育管理部门、劳动社会保障、人事、统计等部门以及相关专家团队等按照不同的权限，协作完成高校毕业生就业预警的数据采集、整理、维护、预测、分析、评价、判断等各项工作。首先由高校以及相关部门的人员，即一般用户完成毕业生就业及其他相关指标数据的输入工作，完成后上传。其次由教育管理部门和高校毕业生就业预警系统的专业操作维护人员组成的管理用户对数据统一进行标准化整理，通过已建立的预警模型完成数据的测算。最后根据管理用户的运算结果，由专家团队和相关政策决策部门的高级用户进行信息评价，决定最终的信息发布。显示终端/服务器主要是借助网络浏览器发布有关高校毕业生就业的预警信息和政策动态。其用户由一般用户和管理用户组成。一般用户除了通过网络浏览器及时获取就业政策信息，也可以配合完成相关的信息调查。而管理用户则负责网络的维护、信息的发布和更新，并且将通过网络浏览器收集到的数据进行整理，反馈给管理终端/服务器的管理用户，从而完善就业预警模型的数据信息。
图2 高校毕业生就业预警系统纵向功能模块
高校毕业生就业预警系统功能实现的横向结构则分为数据输入、数据计算和数据输出三大模块(如图3所示)。
图3 高校毕业生就业预警系统横向功能模块
1.输入模块
输入模块由原始指标的确定、原始数据输入和数据处理三部分组成。在这一模块中，首先是确定相关的指标体系。指标体系建立的方法可以采用以聚类分析和主成分分析为主的统计分析方法，也可以采用以经济实证分析和时差相关分析为代表的计量分析方法。由于就业问题牵涉的因素纷繁复杂，因此，在采用这些方法的基础上还应结合专家意见，从而确定合理的指标体系。在确定指标体系的基础上，通过数据库子系统采集相关数据，并且对数据进行预处理，保持统计口径与时间序列上的一致性，剔除各种非主要因素与随机因素，确保数据的准确性，为进行科学测算打好基础。
2.计算模块
计算模块由指标评价、预测模型和警报模型三部分组成。指标评价是在指标确定的基础上，运用数学模型确定指标权重，结合专家意见对指标体系所反映出的问题进行综合评价，从而对由指标体系所衡量的高校毕业生就业状况进行初步判断。预测和警报模型则是借助各种预警方法，在相关数据分析的基础上对高校毕业生的就业趋势进行进一步的预测、分析和判断。
经济预警的主要方法可以分为三类：一是指数预警方法，包括景气指数和合成指数；二是统计预警方法，包括判别分析、Logistic回归分析等；三是模型预警方法，包括各类线性或非线性的计量模型以及基于概率分类的模式识别和人工智能网络等。[9]高校毕业生就业预警系统可以在采用回归分析、ARMA模型以及灰色系统、神经网络等模糊预测模型的基础上，结合指数法和专家经验在高校毕业生就业态势发生变化、出现转折点前进行预报。
3.输出模块
输出模块包括预警效果和调控两个部分。其中的预警效果模块对预警结果进行发布。调控模块则是在高校毕业生就业预警结果的基础上通过对各个高校毕业生就业指标进行政策模拟，结合专家意见，从而通过调节各项经济和就业政策实现对就业状态的有效控制。
五、政策启示
高校毕业生就业预警系统的建立不是一朝一夕的事，对于高校毕业生就业状况的判断和预测都必须基于客观、准确的调查统计数据。因此，要建立高校毕业生就业预警系统，首先要完善高校毕业生就业统计工作。
目前我国的高校毕业生就业调查统计还存在若干问题：首先，调查的层面主要集中在教育部门和高校层面。关于高校毕业生就业的数据来源主要采取由各个高校要求毕业生填写就业登记表，从而逐级汇总上报，最终形成由教育部发布登记就业率指标的方式。除此以外，教育部、北京大学、北京师范大学、中国青年政治学院也组织了若干典型性调研，其中北京大学2003年、2005年、2007年组织的若干次规模较大的高校毕业生就业状况的调查研究最为系统、影响最大。然而，上述这些调查的组织方，无论是教育部门或者高校，都是与高等教育和大学生直接相关的机构，而第三方——例如行业协会、社会高校毕业生就业研究机构等的大规模、权威性的就业调查信息则相对缺乏。其次，这些大规模的高校毕业生就业调查，基本是针对应届毕业生开展的，而缺乏对已毕业大学生——例如毕业后1年、3年甚至更长时间的大学生就业状态的跟踪调查。如此一来，对于大学生就业问题的研究，仅仅能获得毕业期的数据，却由于缺少了后续的调查研究，而无法呈现出大学生就业的整体面貌。最后，目前虽然已有建立高校毕业生就业状况的指标体系的讨论，但是还未最终建立相关指标体系。而关于指标体系的探讨也多局限于对就业状况的衡量，而未能对影响高校毕业生就业的各宏观、微观因素进行科学分析，从而形成综合多个维度的指标体系，为预警系统的建立打下基础。
因此，完善高校毕业生就业统计工作，首先要完善就业统计的主体，即发展毕业生就业的社会服务系统。毕业生就业的社会服务系统主要包括社会性的毕业生就业中介服务机构和咨询机构。我国目前的高校毕业生就业市场中缺乏权威的职业研究机构和中介服务机构。在美国有许多非营利性的就业中介组织，其中以全美高校和雇主协会(NACE)最为著名，目前该组织共吸纳了1800多家高校和1900多家用人单位作为会员，每年为大约100多万名大学毕业生提供就业服务。而我国高校毕业生逐年增多，随着自主择业政策以及就业市场的变化，原有的高校就业管理部门和管理方式已经不能满足毕业生的需要，因此急需组建类似的专门机构。这类机构可以是由政府领导的相对独立的专门办事机构，也可以是不以盈利为目的但收取合理报酬的民间组织。他们不受高校和政府部门的人员编制和经费的限制，可以集中更多的专业人才，在高校与用人单位之间搭设桥梁，通过广泛的社会联系，了解用人单位需求，一方面为毕业生提供就业信息和就业咨询服务，另一方面也满足用人单位的人才需求。在与双方都建立紧密关系的基础上，这类服务机构完全有可能获取有关高校毕业生就业市场上供需双方的就业信息，也完全有可能从第三方的视角对高校毕业生的就业状况做出客观的评判。同时，发展这类服务机构不仅可以为高校毕业生就业统计工作服务，也是完善我国高校毕业生就业市场、促进高校毕业生就业的重要途径。
其次是完善高校毕业生就业统计调查的内容，即就业统计指标体系。本文认为，调研中设定的指标体系可以较为全面，除了包括反映高校毕业生就业数量的各类就业率指标，还可以包括反映就业质量及与就业直接相关的个体、家庭、学校等微观影响因素指标，从而为分析高校毕业生的就业状况提供全面的数据支持。同时，为了避免统计调研中某些指标的主观性，对于关键性的指标，例如薪资和岗位，可以在高校毕业生的就业协议中做出约定。因此，有必要完善高校毕业生的就业协议，使其能够起到高校毕业生的“准劳动合同”的作用。这样一来，无论以此作为就业率统计的基准，还是获得薪资和专业相关信息都可以更为准确，从一定程度上避免了就业率造假，同时也有利于保障毕业生权益。
与此同时，高校毕业生就业预警系统的运行是基于信息系统平台的，其数据输入、计算、输出都离不开系统服务器。因此，在改进统计系统，获取准确数据的同时，还要充分利用网络信息技术，搭建功能强大的信息平台。随着互联网的广泛使用，越来越多的就业信息在网络上发布，越来越多的求职过程和结果可以在网上完成，同时越来越多的就业数据和信息也可以在网上同步传递，有利于及时的数据收集、整理。而信息技术的发展，完全可以实现网络之间的互联互通，同时设定不同的权限，既保证必要的信息共享，又保证信息的安全。值得一提的是，尽管信息系统在高校毕业生就业预警系统中发挥着重要作用，但其始终只是预警系统的基础平台，不能忽视管理人员对其的监督和维护，尤其是审核信息的真实性，对过程进行控制，以免错误信息的录入和传递，确保数据的真实准确。而即使通过信息系统获取了数据结果，也不能过度依赖，还要充分考虑专家的经验，使得信息系统最大限度的发挥出服务于高校毕业生就业工作的应有作用。