高校毕业生与企业匹配研究

王硕 赵飞燕 王颖 杨光

天津理工大学中环信息学院经济与管理系 天津 300380

我国教育部发布的《全国教育事业发展统计公报》数据可知，过去十年间我国普通高校毕业生（包括研究生、普通本专科）人数逐年增长，预计2018届全国普通高校毕业生人数将高达820万人，比去年增加26.37万人。高校毕业生数量的增多和竞争压力的加大导致目前我大学毕业生群体的就业形式不容乐观。对于企业来说，很多招聘企业出现了人才缺口的现象。高校的人才培养与企业的招聘需求出现了不一致的现象，从而导致了人才供需间的矛盾。此矛盾的成因，除了高校扩招和经济形式等外部因素外，还因为毕业生与招聘企业之间，缺少一种合理高效的匹配机制。双边匹配理论是当前对市场中两个不重叠的参与人之间如何依据偏好进行合理组合的一个重要方法。本文拟从双边匹配理论出发，对我国高校毕业生与企业之间的供需匹配问题进行研究[1]。

1 高校毕业生与企业匹配现状

校园招聘作为一个双向选择的过程，是我国高校毕业生选择就业机会的主要方式，存在着以下不足：学生很难准确全面地了解到招聘企业和岗位的信息，其次求职者的信息很难全面真实地向招聘企业展现，最后对于毕业生和企业双方来说，在进行选择时会受到先后顺序的影响。虽然部分高校毕业生能够和企业通过校园招聘的方式寻找到适合的工作和人才，但是目前的校园招聘并不能保证所有毕业生和企业都能实现最优匹配目标。1962年，双边匹配理论的创立者Gale和Shapley发表著名论文《College Admissions and the Stability of Marriage》。在此之后，双边匹配理论被用于解决美国医学院毕业生实习市场的混乱问题、北美经济学博士生就业市场问题、英国劳动力市场、大学录取问题和美国肾脏交换匹配问题。本研究将匹配理论应用到我国高校毕业生就业市场，分析本理论是否能够提高毕业生与企业之间的匹配效率，研究成果具有较高的实践指导意义。

2 高校毕业生就业匹配机制设计

Roth-Peranson算法是由学者Roth和Peranson在1998年设计的算法，本文给出的高校毕业生就业匹配机制（M）是在此算法基础上，结合就业市场实际情况进行设计的。

2.1 模型假设

假设1：双方通过全国联网数据库平台，能够充分了解对方信息，匹配市场的信息完全。

假设2：毕业生通过全国数据库信息和自身情况，能够制定出严格偏好序列；

假设3：招聘企业有完善标准的招聘评价指标，能够对申请企业的毕业生进行严格偏好排序；

假设4：几乎所有的招聘企业和毕业生都认识到此匹配机制的优势，绝大多数企业选择在此机制规范下进行全国统一的招聘和录用通知的发出，绝大多数的毕业生也在此机制规范下进行求职申请；

假设5：双方的偏好序列都是严格、完备、可传递的；

假设6：双方都不存在双边匹配理论中的策略行为，和为了得到更好的匹配结果而采用提供虚假偏好序列的行为[2]。

2.2 匹配机制（M）的设计描述

在准备阶段，招聘企业制定招聘标准，毕业生通过招聘企业信息和岗位信息数据库平台对招聘企业的情况进行调查了解，并列出自己的偏好序列。毕业生根据自己的偏好序列，优先向第一位序列偏好的企业发出岗位申请。企业根据全国毕业生信息数据库平台和企业的人才需求标准，将收到的所有申请进行偏好排序，并根据招聘名额，选择最偏好的毕业生，初步接收他们，并拒绝其他申请者。被拒绝的毕业生向第二位序列偏好的企业发出岗位申请。招聘企业将新收到申请和之前初步接受的申请，一起进行偏好排序。选择最偏好的毕业生，初步接收他们，并拒绝其他申请者。被拒绝的毕业生再向第三位序列偏好的企业发出岗位申请，算法依次往下进行申请和接收的过程，如此反复，直到没有毕业生提出新的岗位申请或没有招聘企业接收新申请为止，算法结束[3]。

2.3 匹配机制（M）的稳定性与最优性证明

（1）稳定性证明。匹配机制（M）是在Roth-Peranson算法基础上设计的，Roth-Peranson算法本质是递延接受算法（Gale-Shapley算法），因此根据Gale和Shapley所提出的算法定理可知，在一对多匹配模型中，当所有参与人的偏好严格时，模型中总是存在非空的稳定匹配集合。具体而言，在匹配机制（M）下，双方可都能够根据公开的信息，结合自身需求，自由的选择是否投递或者接受求职申请。毕业生根据自己的偏好序列，优先向排序高的企业发出求职申请，因此越早接到的企业录用通知，毕业生对其的满意度越高，将不会出现现有匹配机制下，毕业生违约，企业岗位空缺的情况。在匹配机制（M）下，毕业生会被匹配到他能够选择的最好序列的企业，如果毕业生有相对于匹配结果更心仪的企业，那么他一定在此之前申请过该企业，但被拒绝了。排序在匹配企业之后的企业，即使向毕业生发出申请，毕业生也不会选择，因此在匹配机制（M）中，不存在参与人破坏匹配的情况，即匹配机制（M）是稳定的。

（2）弱帕累托最优性证明。若在匹配机制（M）下，最终的匹配结果有帕累托改进的情况，假设，毕业生Sa的匹配结果是与Ci企业签约，若存在Cj企业，在毕业生Sa的偏好排序中，Cj优于Ci，则匹配机制（M）将修改Sa的匹配结果，将其与Cj匹配，这将增大Sa的福利。但由于Cj存在录用限额，因此在Cj原有的录用名单中，必定存在毕业生Sβ，使得Cj解除与Sβ的匹配，从而导致Sβ需要与在其偏好序列中排在Cj后面的企业匹配，这将减少Sβ的福利，因此对于Sa匹配结果的修改不属于帕累托改进，即在匹配机制（M）下，最终的匹配结果是弱帕累托最优[4]。

3 结语

根据理论证明，发现其稳定性体现在就业匹配机制（M）不会造成匹配被参与人对破坏的情况，导致由于不稳定性而给高校毕业生或者招聘企业带来匹配失败的风险。而最优性体现在，从全局来讲，所有就业匹配参与者（高校毕业生和招聘企业）都能在偏好排序中尽可能的与最满意的参与者进行匹配。由此可见，将匹配机制（M）应用于我国高校毕业生就业工作中，不仅可以直接提高毕业生就业和企业招聘的成功率，还将从整体上提高毕业生的就业质量和企业招聘的质量。为实现高校毕业生就业匹配机制（M），需要有一个匹配数据的处理中心。匹配中心可以利用我国高校就业工作已有的资源进行建立。例如，可以利用我国教育部已经建立的“中国高等教育学生信息网”（以下简称“学信网”）中已有的学历信息，补充毕业生的学习成绩、实践实习经历等信息。为保证这些其他就业信息的真实性，学信网一方面可以直接从高校数据库进行读取，另一方面可以将信息的审核权限向高校一级开放，高校就业指导中心的工作人员对毕业生的信息审核后向中央清算所进行提交，从而保证就业信息真实性。企业可以从匹配中心中获取毕业生的相关信息，也需要将企业信息上传至匹配中心，匹配中心对企业的上传信息进行审核。这样，毕业生和企业通过匹配中心所获得相关信息后，对自己的偏好情况进行排序，并将偏好排序上传匹配中心，匹配中心依据匹配机制（M）进行就业匹配，并将匹配结果反馈给毕业生和招聘企业，从而实现更加稳定和高效的就业匹配[5]。