江蘇省民辦高職院校就業(yè)狀況研究——基于灰色模型和回歸模型的比較分析

鄭媛媛ZHENG Yuan-yuan

（鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院，南京 210049）

（Zhongshan Vocationa1 Co11ege，Nanjing 210049，China）

0 引言

隨著教育體制改革的不斷深入，我國高等教育也逐步向適應(yīng)社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制的辦學(xué)模式轉(zhuǎn)型，辦學(xué)規(guī)模不斷擴(kuò)大，體系結(jié)構(gòu)日趨完善。其中高等職業(yè)教育發(fā)展尤為迅速，已經(jīng)占據(jù)我國高等教育的“半壁江山”。高職院校畢業(yè)生就業(yè)直接關(guān)系到高職院校的生存和持續(xù)、健康發(fā)展，它既是高職院校辦學(xué)方向的重要依據(jù)，也是衡量學(xué)校辦學(xué)水平、人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要指標(biāo)，科學(xué)地預(yù)測學(xué)生的就業(yè)趨勢，了解社會(huì)對高職人才未來需求狀況，對于調(diào)整人才培養(yǎng)計(jì)劃和方案，更緊密地滿足社會(huì)各領(lǐng)域的實(shí)際需求，具有極其重大的意義。但影響學(xué)生就業(yè)的因素眾多，既受到政府政策、專業(yè)、性別等確定性因素的影響，又受到一些經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等不確定因素的影響，用GM模型的灰色預(yù)測方法能較好地解決這個(gè)問題。并且不需要過多的樣本數(shù)據(jù)，可以彌補(bǔ)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較少的不足。另外，灰色預(yù)測方法還可以避免由于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、知識、偏好等造成的人為主觀臆斷。本文以南京鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)生就業(yè)率的數(shù)據(jù)為例，運(yùn)用灰色模型對學(xué)生就業(yè)趨勢進(jìn)行預(yù)測。

1 運(yùn)用灰色系統(tǒng)預(yù)測

灰色預(yù)測是基于微分方程的預(yù)測方法。其建模的思想是將時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)方程，首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加轉(zhuǎn)換成灰色生成數(shù)，消除原始數(shù)據(jù)的波動(dòng)性、突變性和隨機(jī)性，使之更能反映系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，然后根據(jù)灰色生成數(shù)，建立灰色生成數(shù)列預(yù)測的微分方程及其響應(yīng)函數(shù)，進(jìn)行灰色生成數(shù)的預(yù)測，最后進(jìn)行還原，獲得真實(shí)的預(yù)測值。

1.1 根據(jù)原始數(shù)據(jù)序列x(0)計(jì)算生成累加序列x(1)

截止到2013年鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院在校生規(guī)模達(dá)到2361人，招生人數(shù)呈現(xiàn)不斷上漲的趨勢，就業(yè)水平也穩(wěn)定在一個(gè)比較高的水平。由于學(xué)生初次就業(yè)與社會(huì)都有一個(gè)磨合期，變動(dòng)情況較大，不穩(wěn)定的因素較多，所以調(diào)查的難度也較大，本文學(xué)生就業(yè)率的統(tǒng)計(jì)以學(xué)生的就業(yè)協(xié)議為準(zhǔn)。

表1 鐘山學(xué)院2006-2013年學(xué)生就業(yè)率統(tǒng)計(jì)

j研究對象的歷史數(shù)據(jù)設(shè)為：x(0)={x(0)(1)，x(0)(2)，x(0)(3)…x(0)(n)}，一般情況下，對于給定的原始數(shù)據(jù)列不能直接用于建模，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)多為隨機(jī)的、無規(guī)律的，為了減弱原始數(shù)據(jù)序列的波動(dòng)性和隨機(jī)性，需對原始序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，即通過累加生成方式將原始數(shù)據(jù)列轉(zhuǎn)化為規(guī)律性較強(qiáng)的遞增數(shù)列：x(1)={x(1)(1)，x(1)(2)，x(1)(3)…x(1)(n)}，其中 x(1)k=。對于非負(fù)的數(shù)據(jù)列，累加的次數(shù)越多，則隨機(jī)性弱化越明顯，規(guī)律性越增強(qiáng)，這樣就較容易用指數(shù)去逼近。經(jīng)過這樣的數(shù)據(jù)處理能達(dá)到兩個(gè)目的：①弱化了原始數(shù)據(jù)列的隨機(jī)性，而找到了其變化的規(guī)律性；②為建立動(dòng)態(tài)模型提供了中間信息?？紤]到就業(yè)率指標(biāo)作為相對數(shù)，對其累加沒有實(shí)際意義，我們首先對就業(yè)人數(shù)進(jìn)行灰色模型預(yù)測，并將其預(yù)測的效果和回歸模型比較，若其效果優(yōu)于回歸預(yù)測的效果，我們進(jìn)一步以該模型為依據(jù)，預(yù)測畢業(yè)學(xué)生人數(shù)，進(jìn)而得到就業(yè)率的預(yù)測值，若回歸預(yù)測效果優(yōu)于該預(yù)測模型，我們以回歸模型對就業(yè)率進(jìn)行預(yù)測。

表2 以就業(yè)人數(shù)作為原始數(shù)據(jù)序列x(0)計(jì)算生成累加序列x(1)

1.2 對x(1)進(jìn)行光滑性檢驗(yàn)

1.3 檢驗(yàn)x(1)是否具備準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律

1.4 建立矩陣B和y

1.5 計(jì)算（BTB）-1

1.6 根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，對于一次累加生成序列x(k)，有微分方程

式中參數(shù)a，u用最小二乘法求得：

1.7 把a(bǔ)，u帶入時(shí)間響應(yīng)方程

由于x(1)(1)=904，故時(shí)間響應(yīng)方程為

表3

1.9 精度檢驗(yàn)與預(yù)測

2 回歸分析

下面采用傳統(tǒng)的回歸方法對學(xué)生的就業(yè)人數(shù)及就業(yè)率進(jìn)行預(yù)測分析。本例中假設(shè)畢業(yè)人數(shù)為X，就業(yè)學(xué)生數(shù)為Y。

表4

首先先對畢業(yè)人數(shù)和就業(yè)人數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)：

說明畢業(yè)人數(shù)和就業(yè)人數(shù)二者之間存在高度的線性相關(guān)性，下面給二者匹配回歸模型。通過EXCEL的回歸功能，通過運(yùn)算可得表5數(shù)據(jù)。

由此我們可建立畢業(yè)人數(shù)和就業(yè)人數(shù)的回歸模型Y=-27.124+0.99X，同時(shí)根據(jù)EXCEL的回歸功能我們可得各個(gè)時(shí)期的就業(yè)人數(shù)的預(yù)測值（表6）。

表5

表6

通過上述運(yùn)算，雖然兩種方法的殘差均值都是0.14，但回歸預(yù)測殘差標(biāo)準(zhǔn)差只有20.93，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于灰色模型殘差標(biāo)準(zhǔn)差389?；貧w模型屬于比較傳統(tǒng)的預(yù)測方法，但在高職學(xué)生畢業(yè)人數(shù)預(yù)測中這種方法更有優(yōu)勢。鑒于此，我們對學(xué)生畢業(yè)率的預(yù)測在此基礎(chǔ)上展開。根據(jù)調(diào)查，2014年畢業(yè)生人數(shù)約為2346人，依據(jù)回歸方程Y=-27.124+0.99X，將2346代入可知，2014年就業(yè)人數(shù)為2295人，由此可得2014年的就業(yè)率為97.83%。

3 結(jié)論

通過上述分析我們發(fā)現(xiàn)，灰色預(yù)測模型雖然在很多方面得到了廣泛的運(yùn)用，本例雖然在一開始也做了匹配條件的檢驗(yàn)，但通過與線性回歸模型精確度的比較，傳統(tǒng)的回歸預(yù)測方法更試用于就業(yè)學(xué)生人數(shù)的預(yù)測，連續(xù)多年的就業(yè)率也說明高職院校的就業(yè)率的數(shù)值在97%-99%之間，處于一個(gè)非常高的就業(yè)水平。但該數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的口徑是值得商榷的。

[1]李少鵬，吳嘉晟.灰色系統(tǒng)模型及其經(jīng)濟(jì)問題應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2008(1).

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