我國(guó)高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警實(shí)證探討

鄒治 陳萬(wàn)明 石麗

摘 要：在經(jīng)濟(jì)預(yù)警理論的基礎(chǔ)上，借鑒一般社會(huì)失業(yè)預(yù)警的研究成果，根據(jù)時(shí)差相關(guān)分析確定了高校畢業(yè)生失業(yè)的影響因素指標(biāo)，進(jìn)而進(jìn)行回歸分析并結(jié)合擴(kuò)散指數(shù)對(duì)我國(guó)高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警區(qū)間進(jìn)行判斷，認(rèn)為我國(guó)當(dāng)前高校畢業(yè)生的失業(yè)狀況尚屬于輕度警情。

關(guān)鍵詞：高校畢業(yè)生；失業(yè)預(yù)警；時(shí)差分析；擴(kuò)散指數(shù)

一、引言

隨著我國(guó)高等教育改革的推進(jìn)和招生與就業(yè)政策的變化，原本無(wú)就業(yè)之虞的天之?huà)勺觽冊(cè)絹?lái)越感受到了求職的艱辛，甚至陷入畢業(yè)即失業(yè)的困境。大學(xué)生嚴(yán)峻的就業(yè)狀況引起了強(qiáng)烈反響，我國(guó)大學(xué)生是否過(guò)剩，高校畢業(yè)生未來(lái)的就業(yè)狀況會(huì)是怎樣，這些問(wèn)題牽動(dòng)著學(xué)生、家長(zhǎng)以及社會(huì)各界的關(guān)注。在此形勢(shì)下，2003年龔紅果首先提出了建立高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警機(jī)制。[1]教育部（2000）和武毅英（2007）對(duì)高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警線和預(yù)警區(qū)間進(jìn)行了不同的劃分。[2][3]近期，關(guān)于高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的研究逐漸由理論探討向?qū)嶋H應(yīng)用、由局部研究向系統(tǒng)化發(fā)展。謝愛(ài)國(guó)等（2009）提出大學(xué)生失業(yè)預(yù)警系統(tǒng)由政策法規(guī)、組織機(jī)構(gòu)和信息系統(tǒng)組成。[4]而錢強(qiáng)等（2009）提出的畢業(yè)生預(yù)警模型包括人才需求預(yù)警、人才供給預(yù)警、專業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)警、失業(yè)趨勢(shì)預(yù)警、供求數(shù)據(jù)系統(tǒng)和失業(yè)信息系統(tǒng)等多項(xiàng)數(shù)據(jù)。[5]然而，關(guān)于高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的研究依然處于初級(jí)階段，從建立高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的原則、策略等角度進(jìn)行理論分析的多，基于定量的實(shí)證結(jié)果少。因此，本文借鑒經(jīng)濟(jì)預(yù)警方法嘗試建立高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警模型。

二、預(yù)警理論與方法

經(jīng)濟(jì)預(yù)警主要包括明確警義、尋找警源、分析警兆、預(yù)報(bào)警度四個(gè)邏輯階段。其中警義是指警的含義，包括警素（構(gòu)成警情的指標(biāo)）和警度（警情的程度）。警源是警情產(chǎn)生的根源。警兆即先導(dǎo)指標(biāo)。一般不同警素對(duì)應(yīng)著不同警兆。確定警兆后，需要進(jìn)一步分析警兆與警素的數(shù)量關(guān)系，找出與警素的警限相對(duì)應(yīng)的警兆區(qū)間，然后借助于警兆的警區(qū)進(jìn)行警素的警度預(yù)報(bào)。警度預(yù)報(bào)有兩種方法：一是建立關(guān)于警素的普通模型，先做出預(yù)測(cè)，然后根據(jù)警限轉(zhuǎn)化為警度；二是建立關(guān)于警素的警度模型，直接由警兆的警級(jí)預(yù)測(cè)警素的警度。

在此基礎(chǔ)上，經(jīng)濟(jì)預(yù)警的方法依據(jù)其機(jī)制主要分為：黑色預(yù)警方法，即根據(jù)警素的時(shí)間序列波動(dòng)規(guī)律進(jìn)行直接預(yù)警；黃色預(yù)警方法，即依據(jù)警兆進(jìn)行預(yù)警；紅色預(yù)警方法，即依據(jù)警兆以及各種環(huán)境、社會(huì)因素進(jìn)行估計(jì)；綠色預(yù)警方法，即依據(jù)警素的生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，特別是農(nóng)作物生長(zhǎng)的綠色程度（綠色指數(shù)）預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)及農(nóng)業(yè)的未來(lái)狀況；白色預(yù)警方法，即在基本掌握警因的條件下用計(jì)量技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。[6]

黃色預(yù)警方法是目前最為常用的預(yù)警方法，主要分為三種方式：一是指數(shù)預(yù)警方法，即利用警兆的某種反映警級(jí)的指數(shù)進(jìn)行預(yù)警，其形式為景氣指數(shù)和合成指數(shù)；二是統(tǒng)計(jì)預(yù)警方法，即對(duì)警兆與警素之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，然后根據(jù)警兆的警級(jí)預(yù)測(cè)警素的警級(jí)，主要包括判別分析、Logistic回歸分析等；三是模型預(yù)警方法，即在指數(shù)預(yù)警或統(tǒng)計(jì)預(yù)警方式基礎(chǔ)上對(duì)預(yù)警做進(jìn)一步分析，包括各類線性或非線性的計(jì)量模型以及基于概率分類的模式識(shí)別和人工智能網(wǎng)絡(luò)等。[7]莫榮（2002）[8]、馮煜（2001）[9]、張得志（2007）[10]、趙建國(guó)（2008）[11]等對(duì)我國(guó)失業(yè)預(yù)警的研究，運(yùn)用了回歸分析、擴(kuò)散指數(shù)等主要預(yù)警方法。因此，借鑒上述研究成果，本文擬結(jié)合回歸模型，運(yùn)用擴(kuò)散指數(shù)探討對(duì)我國(guó)高校畢業(yè)生失業(yè)進(jìn)行預(yù)警的可行性。

三、高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警模型的實(shí)證分析

1. 失業(yè)率數(shù)據(jù)選取

我國(guó)自1996年起公布高校畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)。但由于過(guò)去十幾年間我國(guó)的高校畢業(yè)生就業(yè)統(tǒng)計(jì)工作剛剛起步，統(tǒng)計(jì)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)、學(xué)校歸屬的口徑、各級(jí)畢業(yè)生的劃分方法都?xì)v經(jīng)變動(dòng)，因此，盡管該數(shù)據(jù)為目前我國(guó)較為權(quán)威部門公布的數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)缺失和不一致性，完全采用這些原始數(shù)據(jù)做實(shí)際研究不適合。在此，本文考慮參考以往學(xué)者的研究成果，在符合客觀事實(shí)的前提下將其整合成為可作為研究基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)。丁仁船（2007）在關(guān)于城鎮(zhèn)失業(yè)率的研究中鮮有的將城鎮(zhèn)人口劃分為城鎮(zhèn)下崗失業(yè)人員、高校畢業(yè)生失業(yè)人數(shù)、城鎮(zhèn)外來(lái)失業(yè)人員、本地失業(yè)人口四類，并逐一進(jìn)行了分解研究。他假定上世紀(jì)90年代初的高校畢業(yè)生失業(yè)率接近自然失業(yè)率，計(jì)算得出1990-1995年間的高校畢業(yè)生失業(yè)率約為5%。[12]而賴德勝作為北京師范大學(xué)勞動(dòng)力市場(chǎng)研究中心的教授，是較早也是較為著名的對(duì)我國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)狀況進(jìn)行研究的學(xué)者。他在《緩解大學(xué)生就業(yè)困境的政府職責(zé)》（2008）一文中對(duì)1996-2006年高校畢業(yè)生就業(yè)狀況的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了匯總，被眾多研究引用，且與事實(shí)及公布的數(shù)據(jù)基本吻合。[13]因此，本文1996-2006年間的數(shù)據(jù)選取了這一時(shí)間段賴德勝教授的研究結(jié)果，2007-2009年的就業(yè)數(shù)據(jù)則直接來(lái)源于公布數(shù)據(jù)。由此，基于數(shù)據(jù)的可獲得性、可靠性、時(shí)序性、研究的可行性等原則，最終確定了高校畢業(yè)生失業(yè)率如表1所示。

2. 失業(yè)影響因素指標(biāo)選取

高校畢業(yè)生失業(yè)的原因以往已經(jīng)有很多學(xué)者進(jìn)行了分析。其宏觀成因主要可以分解為經(jīng)濟(jì)、高等教育體制、政策制度等因素，但確定指標(biāo)并進(jìn)行實(shí)證研究的尚少。因此，本文在以往學(xué)者定性分析的基礎(chǔ)上，參考一般社會(huì)失業(yè)指標(biāo)初步選取失業(yè)影響因素指標(biāo)。我國(guó)勞動(dòng)和社會(huì)保障部勞動(dòng)科學(xué)研究課題組（2002）選取的失業(yè)預(yù)警指標(biāo)包括：國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)（包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值）、勞動(dòng)力資源指標(biāo)（勞動(dòng)年齡人口）、投資指標(biāo)（基本建設(shè)投資總額）、能源和材料指標(biāo)（能源生產(chǎn)總量、發(fā)電量、鋼產(chǎn)量、水泥產(chǎn)量）、貿(mào)易指標(biāo)（銀行商品銷售現(xiàn)金收入、海關(guān)統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口總額、進(jìn)口總額、出口總額）、財(cái)政貨幣指標(biāo)（市場(chǎng)貨幣流通量、貨幣供應(yīng)M1、貨幣供應(yīng)M2）、生活和價(jià)格指標(biāo)（銀行工資性現(xiàn)金支出、城鎮(zhèn)人均收入、居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)）等七大類，共24個(gè)指標(biāo)。劉紅霞（2008）將失業(yè)指標(biāo)設(shè)計(jì)為：勞動(dòng)參與率、常住人口自然增長(zhǎng)率、GDP就業(yè)增長(zhǎng)率、投資就業(yè)增長(zhǎng)彈性、40歲以上人員比例、女性比例、國(guó)內(nèi)GDP增長(zhǎng)率、居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)。[14]趙建國(guó)（2008）從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力供給、勞動(dòng)力需求等方面對(duì)影響失業(yè)的各種因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析篩選后，確定了GDP、GDP增長(zhǎng)率、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值、工業(yè)增加值、總?cè)丝跀?shù)、人口自然增長(zhǎng)率、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口、年均人均工資、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、財(cái)政支出總額、撫恤和社會(huì)福利支出、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、出口總額等14個(gè)指標(biāo)。結(jié)合上述指標(biāo)的選取，本文初步選取了與高校畢業(yè)生失業(yè)相關(guān)的一些指標(biāo)：（1）經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，包括反映國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量的國(guó)民生產(chǎn)總值及其增長(zhǎng)率、一產(chǎn)、二產(chǎn)、三產(chǎn)總值及其比重；反映經(jīng)濟(jì)各部門發(fā)展水平的固定資產(chǎn)投資總額、財(cái)政支出總額、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額、居民存款總額等；（2）社會(huì)因素，包括人口、社會(huì)失業(yè)和工資狀況，主要選取的指標(biāo)包括總?cè)丝跀?shù)、人口自然增長(zhǎng)率、社會(huì)失業(yè)人數(shù)、社會(huì)登記失業(yè)率、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口及比重、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口及比重、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口及比重、職工平均工資；（3）高等教育因素，包括高等學(xué)校經(jīng)費(fèi)、高校教師數(shù)、招生數(shù)以及高等教育毛入學(xué)率等28個(gè)指標(biāo)。

3. 高校畢業(yè)生失業(yè)影響因素指標(biāo)的時(shí)差分析及確定

運(yùn)用高校畢業(yè)生失業(yè)的影響因素指標(biāo)對(duì)高校畢業(yè)生的失業(yè)率進(jìn)行分析，先需要確定兩者之間是否具有先行性和因果性。因此，在初步擬定基礎(chǔ)指標(biāo)之后，要運(yùn)用計(jì)量、數(shù)理、統(tǒng)計(jì)分析等方法進(jìn)行篩選。時(shí)差相關(guān)分析是選定一個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)，然后利用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)其他選出指標(biāo)與該基礎(chǔ)指標(biāo)之間存在的超前、一致或滯后期數(shù)的方法。時(shí)差相關(guān)分析的基本原理如下：

設(shè)y={y1，y2，y3，……，yn}為基準(zhǔn)的因變量指標(biāo)，x={x1，x2，x3，……，xn}為被選擇的自變量比較指標(biāo)，則時(shí)差相關(guān)系數(shù)：

r1=■，l=0，±1，±2，...，±L

其中l(wèi)為時(shí)差，即超前、滯后期數(shù)，當(dāng)其取正數(shù)時(shí)表示滯后，取負(fù)數(shù)時(shí)表示超前；L是最大超前或滯后期數(shù)；n是數(shù)據(jù)取齊后的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。[15]

根據(jù)上述步驟可見(jiàn)，我國(guó)高校畢業(yè)生失業(yè)警兆指標(biāo)的選擇基礎(chǔ)是定性分析。因此，本研究將失業(yè)率作為基準(zhǔn)指標(biāo)因變量，將上述根據(jù)對(duì)高校畢業(yè)生就業(yè)影響因素分析初步選取的28個(gè)指標(biāo)作為初選的解釋指標(biāo)，以年鑒數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用價(jià)格指數(shù)進(jìn)行處理后，運(yùn)用Eviews軟件，進(jìn)行時(shí)差分析，指標(biāo)及其代碼以及輸出的時(shí)差相關(guān)系數(shù)匯總?cè)绫?。

經(jīng)篩選后得到相關(guān)程度較高的20個(gè)具有一致關(guān)系或超前關(guān)系的指標(biāo)：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、一產(chǎn)總值、二產(chǎn)總值、三產(chǎn)總值、一產(chǎn)比重、二產(chǎn)比重、三產(chǎn)比重、總?cè)丝跀?shù)、人口自然增長(zhǎng)率、社會(huì)失業(yè)人口、社會(huì)登記失業(yè)率、一產(chǎn)就業(yè)人數(shù)、二產(chǎn)就業(yè)人數(shù)、三產(chǎn)就業(yè)人數(shù)、一產(chǎn)就業(yè)比重、三產(chǎn)就業(yè)比重、平均工資、固定資產(chǎn)投資、招生人數(shù)以及高等教育毛入學(xué)率。

4. 基于回歸分析的警兆指標(biāo)確定

經(jīng)過(guò)時(shí)差分析篩選后得到的指標(biāo)較多且變量間可能具有相關(guān)性。因此本文采用向后剔除法進(jìn)行回歸分析以避免共線性。向后剔除法的特點(diǎn)是先建立全模型，然后每次提出一個(gè)最不符合進(jìn)入模型判據(jù)的變量，直到留在模型中的所有變量方差分析的F值都符合顯著性水平為止。運(yùn)用SPSS軟件，以高校畢業(yè)生失業(yè)率為被解釋變量，經(jīng)過(guò)時(shí)差分析篩選的20個(gè)指標(biāo)為解釋變量，采用向后剔除法回歸后得到回歸模型，結(jié)果如表3。

方程整體擬合優(yōu)度R2為0.976，調(diào)整后R2為0.954，各系數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)值為44.607，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，方程具有顯著性。當(dāng)前我國(guó)高校畢業(yè)生的失業(yè)率與二產(chǎn)總值、一產(chǎn)比重、社會(huì)失業(yè)人數(shù)、高等教育入學(xué)率成正比關(guān)系，而與三產(chǎn)比重、人口自然增長(zhǎng)率、人均工資、招生人數(shù)成反比關(guān)系。這說(shuō)明我國(guó)當(dāng)前高校畢業(yè)生就業(yè)問(wèn)題受到社會(huì)人口、社會(huì)就業(yè)以及高等教育入學(xué)率等因素的影響較大。因此，控制人口增長(zhǎng)、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定高等教育發(fā)展速度可以降低我國(guó)高校畢業(yè)生的失業(yè)率。三產(chǎn)比重與高校畢業(yè)生失業(yè)率之間存在顯著的反向關(guān)系，驗(yàn)證了第三產(chǎn)業(yè)對(duì)于增加大學(xué)生就業(yè)吸納能力的作用，提高三產(chǎn)比重可以大大降低失業(yè)率?；貧w分析的結(jié)果可以通過(guò)各項(xiàng)檢驗(yàn)且與事實(shí)基本吻合。因此，得到的上述9個(gè)指標(biāo)可以作為高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的警兆指標(biāo)。

5. 基于擴(kuò)散指數(shù)的預(yù)警區(qū)間判定

（1）擴(kuò)散指數(shù)方法

t時(shí)刻的擴(kuò)散指數(shù)DI（t）的計(jì)算方法是：

DI（t）=■WiI（Xi（t）≥Xi（t-j））×100%

其中，N為變量指標(biāo)總數(shù)；Wi為第i個(gè)變量指標(biāo)的權(quán)數(shù)；Xi（t）是第i個(gè)變量指數(shù)在t時(shí)刻的觀測(cè)值；j是兩個(gè)比較指標(biāo)值之間的時(shí)間差；I為示性函數(shù)。

若權(quán)數(shù)相等，則公式簡(jiǎn)化為：

DI（t）=■×100%

=■×100%

在計(jì)算擴(kuò)散指數(shù)前，首先計(jì)算各警兆指標(biāo)的平均數(shù)，然后根據(jù)示性函數(shù)I賦值：即高于平均數(shù)的賦值為1；持平的賦值為0.5；低于平均數(shù)的賦值為0。

（2）高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警線探討

將上述警兆指標(biāo)運(yùn)用于擴(kuò)散指數(shù)法，獲得高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警擴(kuò)散指數(shù)，其波動(dòng)情況如圖1所示。

通過(guò)DELPHI法對(duì)失業(yè)率擴(kuò)散指數(shù)劃分警戒區(qū)，當(dāng)0

以此為依據(jù)對(duì)我國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)狀況進(jìn)行基本判定：其在整個(gè)20世紀(jì)90年代都基本屬于寬松狀態(tài)；2001年警兆指標(biāo)開(kāi)始上升，升幅超過(guò)50%，預(yù)示就業(yè)狀況將趨于緊張；2002-2003年，警兆指標(biāo)處于峰值，超過(guò)0.78，說(shuō)明高校畢業(yè)生就業(yè)狀態(tài)緊張。而2003年確實(shí)出現(xiàn)我國(guó)高校畢業(yè)生失業(yè)率的一個(gè)峰值，達(dá)到了30%。2004年后指標(biāo)略有下降，但依然維持在較高位置。這與我國(guó)目前高校畢業(yè)生就業(yè)狀況趨穩(wěn)，但就業(yè)難問(wèn)題仍然比較嚴(yán)峻的事實(shí)也較為一致。通過(guò)對(duì)照我國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)的實(shí)際情況可以發(fā)現(xiàn)，該模型中擴(kuò)散指數(shù)的判定基本符合事實(shí)。

20世紀(jì)90年代初，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)平穩(wěn)，而這一期間我國(guó)的高等教育基本采取的是“統(tǒng)招統(tǒng)配”的招生及就業(yè)政策，因此高校畢業(yè)生基本不存在就業(yè)問(wèn)題。而運(yùn)用擴(kuò)散指數(shù)模型分析中的若干個(gè)特殊值需要加以具體分析。例如1998-2001年間，盡管我國(guó)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)總體向好，且高校擴(kuò)招后的大學(xué)生尚未畢業(yè)，但高校畢業(yè)生的失業(yè)率卻陡然增加，出現(xiàn)了第一個(gè)高峰。這主要是受1997年亞洲金融危機(jī)以及我國(guó)畢業(yè)大學(xué)生開(kāi)始走向勞動(dòng)力市場(chǎng)的因素影響。同時(shí)，隨著我國(guó)高校全部并軌招生，1997年教育部開(kāi)始落實(shí)以供需見(jiàn)面和雙向選擇為主的畢業(yè)生就業(yè)形式；而2000年“報(bào)到證”取代了“派遣證”則標(biāo)志著這一制度的最終確立。因此，畢業(yè)生對(duì)于就業(yè)制度改變初期的不適應(yīng)和亞洲金融危機(jī)的滯后影響綜合導(dǎo)致了這一時(shí)期就業(yè)狀況與擴(kuò)散指數(shù)判定的不一致。2003年我國(guó)高校畢業(yè)生失業(yè)率高峰的形成則既在預(yù)料之中又在意料之外。1999年我國(guó)高校開(kāi)始了大規(guī)模擴(kuò)招，此后4年間的擴(kuò)散指數(shù)開(kāi)始大幅度攀升，預(yù)示了我國(guó)這一時(shí)期高校畢業(yè)生失業(yè)狀況將逐漸加劇。伴隨擴(kuò)招后的本?？茖W(xué)生于2002-2004年開(kāi)始走向就業(yè)市場(chǎng)，我國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)難的高峰出現(xiàn)。而2003年突發(fā)的非典疫情則加劇了這一局勢(shì)。之后幾年間受到擴(kuò)招影響，高校畢業(yè)生人數(shù)連年創(chuàng)出新高。因此，就業(yè)形勢(shì)始終比較緊張。2009年盡管受到全球金融危機(jī)的影響，但隨著2005年后高校擴(kuò)招速度的趨緩，畢業(yè)生人數(shù)也逐漸穩(wěn)定。與此同時(shí)，為了應(yīng)對(duì)畢業(yè)生的就業(yè)難問(wèn)題，國(guó)家也采取了若干調(diào)控措施，而當(dāng)年更是大幅增加了研究生的招生數(shù)量以緩解大規(guī)模本科畢業(yè)生的就業(yè)壓力。因此，基于多種杠桿手段的運(yùn)用，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)維持穩(wěn)定的形勢(shì)下，近年來(lái)高校畢業(yè)生失業(yè)率有趨于穩(wěn)定并下降的趨勢(shì)。

四、結(jié)論

盡管我國(guó)當(dāng)前的高校畢業(yè)生已經(jīng)無(wú)法達(dá)到近乎完全就業(yè)的狀態(tài)而總有10-30%左右的學(xué)生無(wú)法及時(shí)就業(yè)，但本文基于擴(kuò)散指數(shù)的預(yù)警分析結(jié)果判斷我國(guó)當(dāng)前高校畢業(yè)生就業(yè)屬于輕度警情。事實(shí)上，在西方勞動(dòng)力缺乏、就業(yè)壓力遠(yuǎn)低于我們的發(fā)達(dá)國(guó)家，其高校畢業(yè)生就業(yè)的比率通常也在70%-80%。與此同時(shí)，依據(jù)研究結(jié)果，我國(guó)當(dāng)前的警情又接近輕度警情與中度警情的臨界點(diǎn)，這一判定基本符合現(xiàn)實(shí)情況。因此，社會(huì)各界需要對(duì)大學(xué)生就業(yè)問(wèn)題加以關(guān)注，但也不須過(guò)度夸大。一方面，人們應(yīng)該進(jìn)一步轉(zhuǎn)變觀念，提高對(duì)大學(xué)生畢業(yè)后不能立刻就業(yè)以及就業(yè)形式轉(zhuǎn)變的寬容度。另一方面，這一階段政策措施的制定和實(shí)施對(duì)于控制高校畢業(yè)生失業(yè)警情的加劇有著至關(guān)重要的作用。政府要多采取措施加以引導(dǎo)，進(jìn)一步完善就業(yè)市場(chǎng)和體制，拓展就業(yè)途徑和方式，使得大學(xué)生就業(yè)機(jī)制更加成熟。

本文在運(yùn)用擴(kuò)散指數(shù)進(jìn)行預(yù)警的過(guò)程中在某些區(qū)域也出現(xiàn)了一定誤差。但通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)，這些誤差主要是由突發(fā)性的事件導(dǎo)致的或受到政策變化的制度性影響。由此可見(jiàn)，在常規(guī)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行的過(guò)程中是可以運(yùn)用各指標(biāo)對(duì)高校畢業(yè)生就業(yè)狀況進(jìn)行預(yù)警的。事實(shí)上，近年來(lái)隨著我國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)市場(chǎng)化程度的提高，模型的擬合程度已經(jīng)趨于優(yōu)化，預(yù)警判定也開(kāi)始具備前導(dǎo)性。與此同時(shí)，通過(guò)擴(kuò)散指數(shù)對(duì)高校畢業(yè)生失業(yè)進(jìn)行預(yù)警的方法具有一定的可行性。

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