基于熵权法的大学生就业能力综合评价

2020-05-26张俊霞

卷宗 2020年8期

摘要：建立了包含专业基础知识、人文素质、敬业精神、专业水平、创新能力、实践能力、语言表达能力、应变能力、道德修养的9个指标的大学生就业能力综合评价指标体系，通过客观赋权法熵权法对指标赋予权重，最后利用改进TOPSIS法对某高校的2014-2018年的大学生的就业能力进行了综合评价。给出了大学生就业能力的综合排序，说明该方法的合理性和有效性，该研究能够为相关高校的就业部门提供决策参考。

关键词：就业能力;熵权法;改进TOPSIS法;综合评价

基金项目：贵州省教育厅人文社科项目“师范生用人单位需求调查与就业能力培养研究”（项目编号：2015FDY11）。

随着我国大学毕业生的逐年增加，就业压力也越老越大，随着岗位竞争的增大，高校如何提高大学生的就业能力是目前非常重要的工作。前期研究大多是把已有的方法应用到大学生就业能力综合评价，对指标的赋权方法比较单一。钟江鸽站在思政视角对高校大学生的就业能力进行了研究，同时探讨了培养大学生就业能力的路径;王文彬根据调查问卷获取大学生就业能力的影响因素，根据分给出了大学生在就业能力方面需提升个人综合素质和制定职业规划;姜雪，吴佳芬对井冈山大学的大学生就业能力进行了分析，认为大学生不积极不主动是影响大学生就业的最主要的原因;张敏和刘凤根运用计量分析方法对某高校大学生的就业能力进行了分析，并详细研究了大学生的成绩对就业能力的影响关系;唐振新以地方本科院校为例研究大学生的就业能力，基于金字塔模型对大学生就业能力进行聚焦分析，同时总结了提升大学生就业能力的五条途径;罗顺意立足“双创”背景，从大学生就业心理角度对大学生就业能力进行了分析，通过双创教育提升大学生的就业率给出了建议;高虹主要研究生了民办高校的大学生就业能力进行了研究，并给了大学生就业能力的提升策略。关于大学生就业能力的研究有很多，在此不一一罗列，仅列出一些有代表性的文献。本文首先利用熵权法[8]对能够反映大学生就业能力的评价指标进行赋权，再用改进的TOPSIS法对某高校大学生的就业能力进行综合评价，此研究具有非常重要的现实意义，这能够为相关高校的就业管理部门提供决策参考。

1 研究方法

1.1 指标的标准化

设第个被评价对象的第项指标值记为，则原始数据就形成一个行列的矩阵，考虑到被评价对象的不同指标往往具有不同变化趋势，有的数据越大越好，有的数据越小越好，有的数据合适就好，必须对指标做标准化处理。

1.1.1 正向指标标准化

设：为第年第个指标的值，并且是指标越优越好的指标，则对其按以下公式进行标准化[8]，为

1.1.2 负向指标标准化

设：为第年第个指标的值，并且是指标越劣越好的指标，则对其按以下公式进行标准化[8]，为

1.1.3 适中指标标准化

设：为第年第个指标的值，并且是指标大小适中的指标，则对其按以下公式进行标准化[8]，为

1.2 熵权法确定权重

熵原本是一个热力学概念，它最先由申农（ C.E.Shannon）引入信息论，现已在工程技术、社会经济等领域得到十分广泛的应用，利用熵可以计算出指标的权重[8]。利用此方法确定权重的具体计算步骤如下：

1.2.1 各指标熵值确定方法

1.2.2 各指标差异系数确定方法

1.2.3 权重确定方法

对指标差异系数作标准化处理，可以得到权重，计算公式为：

1.3 熵权TOPSIS法[9]

TOPSIS法，又叫逼近理想解排序法，是多目标决策的一种常用的方法，具体步骤如下：

1）数据的标准化处理，利用原始数据建立标准化矩阵

利用公式（1、2、3）对数据进行标准化处理，并建立标准化数据矩阵。

2）优劣解选择

在归一化数据中选择最优最劣解。

3）根据马氏距离确定评价指标的最优值与最劣值的距离，此方法较原始TOPSIS法中的距离计算步骤减少，更加简单，值得推广。

最优值的距离向量;最劣值的距离向量

4）计算各个目标的相对贴近度：

越大，表明被评价的项目越接近最优水平，该项目越优;反之，则越劣。依照相对贴近度的大小对目标进行排序，形成决策依据。

2 评价实例

2.1 大学生就业能力评价指标体系

在大学生就业能力评价指标体系时，应遵循科学性原则、系统性原则、全面性原则、可比性原则和可操作性原则。本文建立了包含专业基础知识、人文素质、敬业精神、专业水平、创新能力、实践能力、语言表达能力、应变能力、道德修养的9个指标的大学生就业能力综合评价指标体系。

2.2 指标数据及标准化处理

本文中所用的数据是某高校理工科学生的就业能力调查数据，能够保证数据的真实可靠，为了保证就业能力信息的保密性，有些数据经过特殊处理，数据采用平均数。因为数据的大小等差异比较大，而且指标变化方向不一致，所以需对指标进行同趋势化，即标准化，根据文中的公式（1-3）对数据进行标准化，有指标性质可知，所有指标均为正向指标，采用公式（1）进行标准化。

2.3 指标权重计算

将表1中的标准化数据带入熵权计算公式（4）-（6），可以得到指标的熵权，指标权重见表2。

2.4 计算贴近度

利用公式（11-13）可以评价方案的相对贴近度和排序，见表3。

3 结果分析

根据改进的TOPSIS法计算得到的贴近度，由表3，我们可以看出2014年—2018年贴近度在2014-2016年不断增大，2017年有所降低，可以看到2018年是几年大学生就业能力最好的一年，随着高校对就业工作的重视程度，大学生就业能力在不断提升，提升非常明显，这也是符合客观规律的，评价结果与实际情况是吻合的，说明该方法的合理性和有效性。

4 结语

1）本文以某高校为例，建立能够体现高校大学生就业能力的13个指标的评价体系，通过客观赋权法熵权法对指标赋予权重。

2）利用改进TOPSIS法对该高校2014—2018年的大学生就业能力進行了评价，建立了综合评价模型。结果发现就业能力在不断好转，这能够为高校相关就业部门乃至上级相关就业管理部门提供决策参考。

参考文献

[1]钟江鸽.基于思政视角的高校大学生就业能力结构研究——以郑州市高校为例[J].佳木斯职业学院学报，2020，36（01）：13+15.

[2]王文彬.非专业能力对大学生就业质量的影响——基于调查数据的分析[J].中国大学生就业，2020（01）：34-40.

[3]姜雪，吴佳芬.大学生就业能力及信息渠道调查[J].科技资讯，2019，17（36）：209+211.

[4]张敏，刘凤根.大学生学习成绩与就业能力的关系研究[J].课程教育研究，2019（50）：235.

[5]唐振新.基于软技能金字塔模型的大学生就业能力提升研究——以地方本科院校教学改革为例[J].智库时代，2019（47）：168-169.

[6]罗顺意.创新创业指导下的大学生就业能力提升途径研究[J].当代教育实践与教学研究，2019（22）：154-155.

[7]高虹.高校大学生就业能力的提升策略研究[J].文学教育（下），2019（11）：160-161.

[8]迟国泰，祝志川，张玉玲.基于熵权-G1法的科技评价模型及实证研究[J].科学学研究，2008，26（6）：1210-1220.