基于灰色關(guān)聯(lián)分析的大學生就業(yè)質(zhì)量評價研究

陳倩

(商洛學院,電子信息與電氣工程學院， 陜西，商洛 726000)

0 引言

當代社會發(fā)展的重要問題之一就是就業(yè)，促進就業(yè)是實現(xiàn)全社會人民生活穩(wěn)定的關(guān)鍵之一，就業(yè)質(zhì)量的優(yōu)劣直接反映國民經(jīng)濟發(fā)展趨勢與國家社會穩(wěn)定情況。高校大學生是社會儲備人力資源，也是國家未來發(fā)展的儲備力量，因此研究高校大學生就業(yè)質(zhì)量問題顯得尤為重要[1]。目前已有研究中，評價大學生就業(yè)質(zhì)量的相關(guān)研究受到諸多社會及經(jīng)濟因素的影響，導致評價體系不夠科學、客觀、完整和全面，存在諸多干擾因素。大學生就業(yè)質(zhì)量評價的結(jié)果直接影響高校的辦學水平，只有做到科學、系統(tǒng)、客觀的就業(yè)質(zhì)量評價才能有助于高校、社會、畢業(yè)生的長久發(fā)展。隨著我國教育水平的提高，大學生就業(yè)質(zhì)量優(yōu)劣已經(jīng)是衡量高校辦學水平的重要指標，經(jīng)數(shù)據(jù)分析得到的指標關(guān)聯(lián)度并且通過計算得到權(quán)重，綜合評價系數(shù)分析大學生就業(yè)質(zhì)量，以此為參照，督促高校做出改革，提升教學質(zhì)量。

針對大學生就業(yè)質(zhì)量評價，有學者提出基于個體問卷數(shù)據(jù)的大學生就業(yè)質(zhì)量分析，使用問卷調(diào)查法分析并測算大學生就業(yè)質(zhì)量，主要目的在于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，缺乏科學性；還有學者提出基于組合群驗模型的大學生就業(yè)競爭力評價方法，該方法使用數(shù)學模型評價大學生就業(yè)質(zhì)量，具有一定的參考性，但是過程過于復雜。

灰色關(guān)聯(lián)分析是一種十分活躍的灰色系統(tǒng)理論之一，基本理論是幾何形狀判斷不同序列之間聯(lián)系緊密與否依據(jù)序列曲線。關(guān)聯(lián)度就是度量2個系統(tǒng)間因素隨著對象和時間變化的關(guān)聯(lián)性大小，假如2個因素存在一致的變化趨勢，說明具有較高的同步變化程度，也可以說二者具有較高的關(guān)聯(lián)程度；如果2個因素的變化趨勢不一致，則說明關(guān)聯(lián)度較低[2]。由此可以證明灰色關(guān)聯(lián)分析法是依據(jù)因素發(fā)展趨勢相異程度以及發(fā)展趨勢來判定的，主要用于衡量因素之間的關(guān)聯(lián)程度。灰色關(guān)聯(lián)分析具有較高可靠性，構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)分析模型計算各指標關(guān)聯(lián)度情況，計算過程中把樣本數(shù)據(jù)作為模型，因此實際計算時所需樣本數(shù)量較少，不需要使用典型的數(shù)據(jù)分布方法，實際計算結(jié)果和定性分析結(jié)果具有高度一致性。定量分析系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢以理論數(shù)學為基礎，確定數(shù)個比較數(shù)列和參考數(shù)列2個關(guān)聯(lián)系數(shù)的關(guān)聯(lián)度?；疑P(guān)聯(lián)度分析能夠量化比較分析系統(tǒng)態(tài)勢，實質(zhì)上就是對參數(shù)數(shù)列與比較數(shù)列的曲線幾何形狀接近度進行比較，灰色關(guān)聯(lián)度分析的實質(zhì)就是評價對象的優(yōu)劣次序，以此獲得最終的評價結(jié)果。本文將灰度關(guān)聯(lián)分析方法作為基礎，綜合評價大學生就業(yè)質(zhì)量，為高校未來教學發(fā)展提供了目標方向。

1 大學生就業(yè)質(zhì)量評價

1.1 指標體系構(gòu)建

大量分析相關(guān)文獻，統(tǒng)計大學生就業(yè)質(zhì)量評價研究狀況，結(jié)合專家法[3]確定大學生畢業(yè)質(zhì)量評價指標體系，結(jié)果見圖1。

圖1 評價指標體系

在圖1中，C為目標層，第二級為方案層，第三層為準則層。綜合參考文獻和高校就業(yè)指導中心專家、教師的相關(guān)指導意見分析考評后，根據(jù)指標選取要求的宏觀性、通用性、簡易性、可比性[4]篩選出具有代表性的12個就業(yè)質(zhì)量評價指標，主要從個人、專業(yè)和學科3個方面開展就業(yè)質(zhì)量評價，具有較強的客觀性。

1.2 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的學生就業(yè)質(zhì)量評價方法

在構(gòu)建了大學生就業(yè)質(zhì)量評價指標體系后，運用灰色關(guān)聯(lián)分析模型求解每個就業(yè)質(zhì)量評價指標與就業(yè)質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度。構(gòu)建數(shù)據(jù)矩陣，并采用均值化方法對各數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，構(gòu)建各指標數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)矩陣，并計算關(guān)聯(lián)度，據(jù)此確定各指標的權(quán)重，將各評價指標分值與權(quán)重相乘，并對乘積結(jié)果加和，得到就業(yè)質(zhì)量評價結(jié)果。

1.2.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)矩陣

假設分別存在m個評價對象和n個評價指標，可使用Ui表示大學生就業(yè)質(zhì)量綜合評價指標集，其中i=1,2,…,n。

使用式(1)表示數(shù)據(jù)矩陣：

(1)

1.2.2 無量綱化處理

各個指標的數(shù)量級和計量單位均存在差異，各指標之間缺乏綜合性，所以無法開展綜合性分析，為解決這種問題，必須使用數(shù)學化標準方法處理這種差異，本文開展無量綱化處理時使用均值化方法[5]。

均值法是各個變量的變量值與變量相除，獲得變量的平均值，這種方法不但能夠?qū)?shù)量級和無量綱造成的影響消除，同時還能保留每個變量取值差異程度信息，去除綜合指數(shù)受到差異程度較大的變量[6]，進而減少了對差異較大的變量的處理步驟，縮短了數(shù)據(jù)的處理時間，提高就業(yè)質(zhì)量評價數(shù)據(jù)的處理效率。使用無量綱化的均值化方法處理各個指標量：

(2)

(3)

1.2.3 構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)矩陣

確定無量綱化處理后的數(shù)據(jù)矩陣：

(4)

1.2.4 計算關(guān)聯(lián)度

通過式(4)計算關(guān)聯(lián)度：

(5)

其中，γi代表第i個指標和評價綜合指數(shù)之間的關(guān)聯(lián)度。根據(jù)式(5)和灰色關(guān)聯(lián)矩陣，經(jīng)MATLAB環(huán)境編寫指標關(guān)聯(lián)度計算程序，獲得各個指標關(guān)聯(lián)度大小[8]。

1.2.5 指標集權(quán)重確定

灰色關(guān)聯(lián)分析僅能分析指標關(guān)聯(lián)度，為使評價結(jié)果更加具有準確性和科學性，使用基于改進層次分析法計算權(quán)重，實行綜合評估大學生就業(yè)質(zhì)量評估。

在評估過程中，權(quán)重占據(jù)重要作用，常見的層次分析法所使用的方法為9標度法建立指標判斷矩陣，但是在實際應用過程中考慮到眾多指標都存在滿意度評價，而且滿意度界定存在嚴重干擾影響分辨判定，導致權(quán)重主觀具有較強的隨意性，造成評價可靠性和客觀性都受到影響[9]，所以使用最優(yōu)傳遞矩陣改進層次分析法，利用自調(diào)節(jié)方法構(gòu)建比較矩陣，構(gòu)建完成后轉(zhuǎn)化成一致性矩陣，計算得出權(quán)重。具體步驟如下：

確定各層指標間重要性程度，獲得3標度比較矩陣：

(6)

以上比較矩陣可能并不能符合思維判斷一致性，通過最優(yōu)傳遞矩陣概念，改造矩陣G，求出一致性矩陣和最優(yōu)矩陣，保證結(jié)果符合一致性要求[10]。

通過計算獲得比較矩陣G最優(yōu)傳遞矩陣：

O=(oij)n*n

(7)

一致性矩陣也被稱作判斷矩陣，將式(7)最優(yōu)傳遞矩陣O轉(zhuǎn)換成判斷矩陣Q：

Q=(qij)n*n

(8)

其中，qij=exp{oij}。

經(jīng)過式(7)與式(8)轉(zhuǎn)換后，判斷矩陣Q保持良好的一致性。

(9)

1.2.6 評價分析

灰色關(guān)聯(lián)度分析依據(jù)式(10)實現(xiàn)大學生就業(yè)質(zhì)量綜合評價：

R=W*ri

(10)

(11)

判斷關(guān)聯(lián)度大小，為各指標排序，關(guān)聯(lián)度值越大評價結(jié)果越好。

2 實驗結(jié)果

將某大學即將畢業(yè)的在校大學生作為研究對象，使用本文方法開展實驗，所選取的對象為某大學電子類專業(yè)的學生，2個班共計102人，使用問卷調(diào)查形式收集相關(guān)數(shù)據(jù)，這些參加實驗的大學生通過微博、微信等通信方式共填寫1 142份問卷，經(jīng)整理獲得522份有效數(shù)據(jù)，分析整理這些數(shù)據(jù)，從多個指標評價大學生就業(yè)質(zhì)量。使用本文方法計算各個指標的關(guān)聯(lián)度，統(tǒng)計結(jié)果見圖2。從圖2能夠看出，各個指標關(guān)聯(lián)度均高于0.46，說明本文方法評價各指標具有較強的關(guān)聯(lián)度，由此可以看出本文設定的12個評價指標體系可以作為評價大學生就業(yè)質(zhì)量的評價的指標體系，其中C11、C12、C14的關(guān)聯(lián)度值較高，說明這3個指標對評價大學生就業(yè)質(zhì)量存在較高影響[12]，因此可以從這3個方面對大學生就業(yè)制定相應調(diào)整政策。

(a) 個人就業(yè)質(zhì)量評價關(guān)聯(lián)度

使用本文方法計算各個指標的權(quán)重，統(tǒng)計結(jié)果見圖3。

從圖3可知，使用本文方法能夠準確獲得各指標的權(quán)重，總體來看，各指標權(quán)重在0.130至0.011之間波動。

(a) 個人就業(yè)質(zhì)量評價權(quán)重

從實驗對象中隨機抽取100位學生，并隨機分為10組，根據(jù)評價指標權(quán)重和指標關(guān)聯(lián)度，使用式(10)獲得計算評價值結(jié)果(圖4)。為驗證評價結(jié)果的準確性，邀請專家評分，其中按照指標情況劃分出5個等級，評分結(jié)果由高至低分別為5、4、3、2、1。

圖4 就業(yè)質(zhì)量評價結(jié)果

為使實驗結(jié)果具有對比性，同時使用基于個體問卷數(shù)據(jù)的評價方法和基于組合群驗模型的評價方法對實驗中的10組大學生就業(yè)質(zhì)量實行評價，這2個對比結(jié)果分別來自文獻[7]和文獻[8]。

從圖4能夠看出，本文方法在對大學生就業(yè)質(zhì)量評價的過程中，能夠有效得出質(zhì)量評價結(jié)果，且評價的結(jié)果與專家實際評分結(jié)果較為一致，最大誤差保持在0.2分以內(nèi)，具有較為精準的評價性能。其他方法的評價結(jié)果誤差較大，組合群驗模型方法和問卷數(shù)據(jù)方法的評分結(jié)果誤差最大分別達到了1.2分和1.8分，難以準確體現(xiàn)大學生就業(yè)質(zhì)量。這是因為本文方法采用了灰色關(guān)聯(lián)分析方法，對評價指標與就業(yè)質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度進行了計算，能夠準確反映各指標與就業(yè)質(zhì)量的真實關(guān)聯(lián)信息，從而準確體現(xiàn)了大學生的就業(yè)質(zhì)量結(jié)果。

3 總結(jié)

大學生就業(yè)質(zhì)量關(guān)系高校未來的發(fā)展和社會人才的儲備對評價大學生就業(yè)質(zhì)量具有深遠的影響。本文研究基于灰色關(guān)聯(lián)分析的大學生就業(yè)質(zhì)量評價，使用灰色關(guān)聯(lián)分析法確定參考數(shù)據(jù)列，運行無量綱化處理數(shù)據(jù)使其具有規(guī)范化，改進灰色關(guān)聯(lián)分析法，結(jié)合層次分析法確認權(quán)重，實現(xiàn)大學生就業(yè)質(zhì)量評估。評估大學生就業(yè)質(zhì)量時存在諸多影響因素，且各指標之間的關(guān)聯(lián)性不清、定量不明確，灰色關(guān)聯(lián)分析能夠極好地解決信息不明確的灰色問題，提高評估的準確性。經(jīng)實驗分析，本文評價方法計算過程簡單，能夠準確獲得各指標關(guān)聯(lián)度和權(quán)重，評價結(jié)果具有較高準確性，存在較高定量化程度，為評估大學生就業(yè)質(zhì)量提供了一種新的途徑。