高職高專物流管理專業(yè)學(xué)生就業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析

林慧君

摘 要 隨著我國職業(yè)教育改革的推進(jìn)，高職高專的招生規(guī)模不斷增加，高職高專學(xué)生的就業(yè)問題一直是高職高專院校所面臨的重大問題和挑戰(zhàn)。我們對(duì)某校物流管理專業(yè)近五年畢業(yè)生數(shù)據(jù)進(jìn)行了追蹤調(diào)查，數(shù)據(jù)真實(shí)再現(xiàn)了高職高專畢業(yè)生近五年的就業(yè)情況，通過描述性統(tǒng)計(jì)、方差分析等方法對(duì)畢業(yè)生就業(yè)情況進(jìn)行了可視化分析，得到了相關(guān)的分析結(jié)果，為高職高專物流管理專業(yè)的招生、人才培養(yǎng)、就業(yè)等方面提供指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞 物流管理專業(yè) 就業(yè)數(shù)據(jù) 可視化分析

Abstract With the development of vocational education， the enrollment scale of higher vocational colleges is now increasing continuously. The employment of students is always a challenge faced by these colleges. We survived the employment situation of graduates majoring in Logistics Management from a higher vocational college. The data we collected actually reflects the employment situation of these students in the past 5 years. After analyzing the data by visualization， descriptive statistics， and ANOVA， we draw several conclusions that provide logistics management major at higher vocation colleges with some instructive information about enrollment， talent cultivation and employment.

Keywords logistics management major; employment data; visual analysis

0 引言

高職高專院校主要培養(yǎng)適應(yīng)生產(chǎn)、建設(shè)、管理、服務(wù)第一線需要的技術(shù)應(yīng)用型人才。隨著我國職業(yè)教育改革的推進(jìn)，高職高專的招生規(guī)模不斷增加，高職高專學(xué)生的就業(yè)問題一直是高職高專院校所面臨的重大問題和挑戰(zhàn)。就業(yè)率和就業(yè)的質(zhì)量直接影響了高職高專院校的招生能力。

各高職高專院校每年都有畢業(yè)生的就業(yè)二維表數(shù)據(jù)信息，該就業(yè)數(shù)據(jù)信息中包含了與學(xué)生就業(yè)相關(guān)的各個(gè)因素，各因素所蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)又是錯(cuò)綜復(fù)雜，如果沒有有效的數(shù)據(jù)分析，很難直接從二維數(shù)據(jù)表中得到有價(jià)值的信息，因此我們希望通過對(duì)學(xué)生就業(yè)數(shù)據(jù)信息的分析，充分挖掘影響學(xué)生就業(yè)的因素以及各因素之間的關(guān)系，以可視化的方式直觀呈現(xiàn)各因素之間的聯(lián)動(dòng)性和時(shí)序性，為高職學(xué)校的招生專業(yè)的規(guī)劃決策和人才培養(yǎng)方案的制定提供支持，為學(xué)生就業(yè)提供職業(yè)規(guī)劃依據(jù)。

現(xiàn)代物流業(yè)屬于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，是國家重點(diǎn)鼓勵(lì)發(fā)展行業(yè)，涉及領(lǐng)域廣，吸納就業(yè)人數(shù)多。高職高專物流管理專業(yè)主要培養(yǎng)掌握運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、配送業(yè)務(wù)、進(jìn)出口報(bào)送與報(bào)檢、國際物流等稱相關(guān)理論和實(shí)務(wù)知識(shí)，具有物流方案策劃、建設(shè)和運(yùn)營能力，適應(yīng)現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展所需要的一專多能的復(fù)合型人才。大部分高職院校中都開設(shè)有物流管理專業(yè)，物流管理專業(yè)每年的畢業(yè)生數(shù)量眾多，畢業(yè)生畢業(yè)的走向和就業(yè)質(zhì)量一直是我們所關(guān)注問題。在本文中，我們選取了某校近五年的畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)，以就業(yè)真實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，在Rstudio環(huán)境中編寫R語言代碼，得其可視化分析結(jié)果，能直觀真實(shí)的體現(xiàn)目前影響高職高專物流管理專業(yè)畢業(yè)生的因素。

1 樣本選取

如表1，我們可以初步歸納出樣本總體的基本特征如下：（1）各變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以因子型為主，只有薪酬為數(shù)值型變量;（2）在2014年至2018年的觀測(cè)中，女性的數(shù)量遠(yuǎn)大于男性;（3）畢業(yè)去向以正常派遣為主，但選擇升學(xué)深造的學(xué)生數(shù)量逐年增加;（4）畢業(yè)生薪酬逐年上升;（5）畢業(yè)生就業(yè)單位以有限責(zé)任公司為主;（6）各計(jì)入就業(yè)統(tǒng)計(jì)的樣本幾乎不存在就業(yè)困難情況;（7）大部分畢業(yè)生均選擇了與其專業(yè)對(duì)口的崗位。

2 物流管理專業(yè)就業(yè)情況描述性統(tǒng)計(jì)

2.1 總體就業(yè)情況

根據(jù)前文對(duì)樣本基本情況的交代，一方面我們獲取的數(shù)據(jù)變量以分類數(shù)據(jù)為主，只有一組數(shù)值型數(shù)據(jù)，因此我們采取描述性統(tǒng)計(jì)的方式進(jìn)行研究;另一方面，我們注意到，各樣本幾乎不存在就業(yè)困難的情況，故我們對(duì)就業(yè)情況的分析基于畢業(yè)生薪酬，薪酬越高，就業(yè)情況越好。

根據(jù)樣本總體情況，我們以“畢業(yè)年份”為橫坐標(biāo)，“薪酬”為縱坐標(biāo)，作出散點(diǎn)圖;然后使用非參數(shù)方法LOESS，作出一條平滑的曲線查看畢業(yè)生的歷年平均薪酬，如圖1（左）;同時(shí)我們還關(guān)注畢業(yè)生性別是否會(huì)對(duì)薪酬產(chǎn)生影響，因此我們將樣本按照性別劃分為兩類，并分別使用LOESS方法擬合平滑曲線，如圖1（右）?？梢?014至2018年物流管理專業(yè)畢業(yè)生平均薪酬大約在2500元至3500元之間，且有逐年上升的趨勢(shì)，我們可以粗略估計(jì)2019年畢業(yè)生的平均薪酬約為3500元。而在薪酬的男女差異上，我們發(fā)現(xiàn)除了2015年，其他年份男性畢業(yè)生的平均收入要高于女性。為了檢驗(yàn)這種差異是否在統(tǒng)計(jì)上顯著，我們對(duì)薪酬進(jìn)行方差分析ANOVA，結(jié)果如表2，可見男女畢業(yè)生的收入差距是顯著的，我們可以初步判斷男性的平均就業(yè)情況比女性好。

2.2 生源地和家庭因素對(duì)就業(yè)情況的影響

另外兩個(gè)可能影響畢業(yè)生薪酬的“稟賦型”變量為樣本的家庭情況和生源地，理論上而言，在假定能力等因素一致時(shí)，家庭情況越好的學(xué)生越有可能獲得高收入;生源地為珠三角發(fā)達(dá)地區(qū)的學(xué)生在就業(yè)上也會(huì)有一定的“先天性”優(yōu)勢(shì)。因此我們作出以困難生類別為依據(jù)分組薪酬小提琴圖，如圖2（左），“小提琴”的寬度表示y軸對(duì)應(yīng)值的密度;作出以生源地為分組依據(jù)的薪酬箱線圖，如圖2（右），每個(gè)“箱子”中間的橫線表示中位數(shù)，“箱子”的上下邊緣分別表示上四分位數(shù)、下四分位數(shù)。

據(jù)圖2（左）可知，非困難生的平均薪酬要高于家庭困難生的平均薪酬;且家庭困難生的畢業(yè)收入情況有兩極分化的趨勢(shì)：家庭困難生的薪酬“小提琴”在3200元和2800元處出現(xiàn)兩處峰值，表明部分優(yōu)秀的家庭困難生畢業(yè)后可以獲得與非困難生類似的收入，另外的家庭困難畢業(yè)生則可能落入“低收入”群體。而在生源地方面，據(jù)圖2（右），來自肇慶市、汕尾市、珠海市的畢業(yè)生薪酬較高，其中肇慶市畢業(yè)生的畢業(yè)薪酬最高，而來自中山、連州、揭陽的畢業(yè)生就業(yè)情況不太理想。因此我們?cè)谖磥淼墓ぷ髦行枰雨P(guān)注家庭困難生的就業(yè)情況，緩解困難生就業(yè)“兩極分化”的現(xiàn)象;同樣，我們還可以完善生源地結(jié)構(gòu)來提升畢業(yè)生薪酬以及就業(yè)質(zhì)量。

2.3 畢業(yè)去向?qū)κ杖氲挠绊?/p>

除了關(guān)注畢業(yè)生的“稟賦”，我們更關(guān)注畢業(yè)生去向?qū)ζ涫杖氲挠绊憽Ｔ诋厴I(yè)去向中，最主要的變量是“專業(yè)與就業(yè)是否對(duì)口”“工作單位所屬行業(yè)”和“工作職業(yè)類型”，我們可以根據(jù)不同行業(yè)、職業(yè)類型的平均收入情況，將更多的畢業(yè)生派遣至高收入行業(yè)（或職業(yè)），從而實(shí)現(xiàn)改善就業(yè)情況的目的。

2.4 專業(yè)就業(yè)是否對(duì)口對(duì)薪酬的影響

在參與調(diào)查的161個(gè)樣本中，共有142名學(xué)生就業(yè)與專業(yè)對(duì)口，19位畢業(yè)生專業(yè)與就業(yè)不對(duì)口。圖3（右）為薪酬的概率密度曲線，使用非參數(shù)核估計(jì)得出，①可見“專業(yè)就業(yè)對(duì)口”畢業(yè)生的薪酬在2300元以上的概率要大于“非專業(yè)對(duì)口”畢業(yè)生。圖3（左）中也可以看出除了2014年，專業(yè)就業(yè)對(duì)口畢業(yè)生的平均收入均高于專業(yè)就業(yè)不對(duì)口的學(xué)生。

2.5 畢業(yè)生就業(yè)單位行業(yè)對(duì)薪酬的影響

就業(yè)單位行業(yè)情況同樣會(huì)影響畢業(yè)生收入。我們按各行業(yè)分組，作出平均薪酬的條形統(tǒng)計(jì)圖（如圖4），然后作出各行業(yè)中位薪酬的時(shí)間序列圖（如圖5）探究各行業(yè)的薪酬變化。可見在眾多行業(yè)中，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的平均收入最高，電信服務(wù)業(yè)、科技推廣服務(wù)業(yè)次之;而一些傳統(tǒng)的制造業(yè)、餐飲業(yè)的收入則不高。而從各行業(yè)的薪酬變化來看，軟件信息服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)業(yè)所提供的薪酬近年來增幅最大，也就是說，去往這類行業(yè)的畢業(yè)生更有發(fā)展?jié)摿?。因此，在就業(yè)輔導(dǎo)中，我們應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生向這類現(xiàn)代化行業(yè)靠攏。

2.6 畢業(yè)生從事職業(yè)對(duì)薪酬的影響

在就業(yè)人員從事崗位方面，我們采取相似的方法進(jìn)行描述。圖6中，橫軸為收入的均值與統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤，黑點(diǎn)為均值，橫線為標(biāo)準(zhǔn)誤，表示可以接受的誤差范圍;圖7為各職業(yè)中位收入的時(shí)間序列圖，用于反映薪酬的變化情況。可見，從事統(tǒng)計(jì)、審計(jì)、銀行業(yè)務(wù)、采購、會(huì)計(jì)的畢業(yè)生平均薪酬較高;而中等職業(yè)教育教師、公路運(yùn)輸人員等職業(yè)的薪酬相對(duì)較低。而在各職業(yè)的發(fā)展?jié)摿Ψ矫?，由圖7可知，會(huì)計(jì)人員、行政事務(wù)人員近年來薪酬提高比較快而小學(xué)教師、審計(jì)人員的薪酬則相對(duì)保持穩(wěn)定。

3 小結(jié)

文中，我們首先交代了調(diào)查樣本的基本信息;然后用畢業(yè)生薪酬來衡量就業(yè)情況，通過描述性統(tǒng)計(jì)的方法分別討論了總體就業(yè)情況、生源地和家庭因素對(duì)就業(yè)的影響、畢業(yè)生去向?qū)蜆I(yè)的影響?？梢缘贸鲆韵聨c(diǎn)結(jié)論：

（1）2014-2018年物流管理專業(yè)畢業(yè)生收入穩(wěn)步提高，且男性的收入較女性收入高;（2）家庭困難生的就業(yè)情況存在“兩級(jí)分化”的情況;（3）生源地會(huì)對(duì)畢業(yè)薪酬產(chǎn)生影響，來自肇慶、珠海等地區(qū)的學(xué)生就業(yè)情況相對(duì)較好;（4）尋找與專業(yè)對(duì)口的職業(yè)能顯著提升就業(yè)質(zhì)量;（5）從事行業(yè)、職業(yè)會(huì)顯著影響薪酬，畢業(yè)生應(yīng)盡量向新興服務(wù)業(yè)，如電子信息服務(wù)業(yè)、軟件技術(shù)服務(wù)業(yè)、統(tǒng)計(jì)行業(yè)等靠攏。

注釋

① 使用Epanechnikov核函數(shù).

參考文獻(xiàn)

[1] 任培花，阮超.數(shù)據(jù)挖掘在高校畢業(yè)生精準(zhǔn)就業(yè)中的路徑研究[J].山西大同大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），第35卷第2期.

[2] 周利華.學(xué)生就業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析與設(shè)計(jì)[J].教育信息技術(shù)，2018（1，2）.

[3] 李俊，王夢(mèng)媛.國內(nèi)外專利挖掘研究的可視化分析.高校圖書館工作，2019 .2總第39 卷第190 期.

[4] [美]賈里德 P.蘭德（Jared P. Lander）著.R語言實(shí)用數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)[M].蔣家坤等譯.機(jī)械工業(yè)出版社.