高职毕业生就业率区间情景组合预测模型的构建

摘要影响高职毕业生就业的影响因素有很多，如何根据决策者的要求，筛选出符合实际情况的关键影响变量，预计不同的就业情景发生概率、不同情景下就业率预测等，都将对决策者的工作有重要意义。本文先用交叉影响变量法和矩阵分析筛选出高职毕业生就业率关键影响变量。然后用区间数描述不同就业情景的发生概率，最后，进一步预测在此情景下的高职毕业生就业率区间值。以期最大程度降低点值和人为因素带来的决策风险。

关键词 就业率 区间数 情景

中图分类号：G473.8文献标识码：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2021.20.063

Construction of Interval Scenario Combination Forecasting Model for Employment Rate of Higher Vocational Graduates

GUO Weina

（Changsha Commerce and Tourism College， Changsha， Hunan 410116）

AbstractThere are many influencing factors that affect the employment of higher vocational graduates. How to screen out the key influencing variables that meet the actual situation according to the requirements of decision makers will be of great significance to the work of decision makers.This article attempts to combine qualitative and quantitative methods. First， use Delphi to describe the external and internal influencing variables statutorily， and then use the quantitative methods of cross-influence analysis and matrix analysis to screen out the key influencing variables of the employment rate of vocational graduates. Finally， the interval value is used to express the probability of the occurrence of the key influencing variables of the employment rate， so as to further reduce the decision risk caused by the point value and human factors.

Keywordsemployment rate； interval number； scenario

高职毕业生，作为每年高校毕业生求职大军中的一类庞大的群体，其就业方向、属性、特性和就业要求有其特有的规律。高校毕业生就业率预测有利于帮助高校毕业生管理者制定相应的计划，受到了当前多所高校的高度关注。但是高校毕业生就业率与多种因素密切相关，各种因素之间又相互联系，变化规律十分复杂，使得当前高校毕业生就业率预测模型无法全面、准确地描述该变化特点。[1]

就业决策，是一种不确定多属性决策问题。不确定多属性决策，也称为有限方案不确定多目标决策，是现代决策科学理论与方法研究的重要组成部分。[2]对于关键影响变量、就业情景发生概率、就业率采用區间数描述，比起点值而言，能更好的降低这些不确定因素带来的影响。

1影响变量的定性分析

影响高职毕业生就业率的影响因素很多。而这些影响因素的影响力度、影响主次、影响范围都是不同的。众多的影响因素对决策者的影最终判断有很大干预，而且不可能所有因素都考虑齐全；另外，需要讨论哪些因素对决策者的决策干预是最大的；而且，所有因素都不是独立的个体存在，都是相互影响的。所以，本文为了解决这些问题，通过专家论证的定性方法，选取了5大类影响因素。

外部变量细分为国民经济、政策变动、产业结构、市场份额。内部变量为其他因素。再量化为15个影响变量：生产总值（亿元）GDP为1、全社会固定资产的投资额（亿元）2、社会消费品零售总额（亿元）3、进出口总额（亿美元）4、就业对口产业发展的相关政策5、国家宏观经济政策6、第一产业占GDP的比重（%）7、第二产业占GDP的比重（%）8、第三产业占GDP的比重（%）9、竞争产业占整个市场的份额（%）10、就业对口产业占整个市场的份额（%）11、高职毕业生专业技能水平12、高职毕业生创新创业能力13、高职毕业生就业期望14、高职毕业生非专业综合素质15。

2关键影响变量的筛选

内部变量即为就业率变量的特征变量，采用矩阵分析法来进行判定。外部变量即为描述该现象所处环境的变量。描述清楚变量之间的关系，对外部变量按照其影响力来排序，把内部变量按照其敏感性进行排序，以此来降低系统的复杂性。量化后的影响变量相互影响，组成一个结构矩阵，通过交叉影响分析法，[3]从所有影响变量里找出关键影响变量。交叉影响方法是通过结构分析矩阵的自乘得到一个新的动因等级和依赖等级的排列，直到等级的顺序不再变化，最后的大小排序结果就是我们要得到的影响变量的影响力大小的排列顺序。[4]构建结构分析矩阵模型如下：

和对应的四个影响变量，其依赖性最小且动力性等级最高，所以，第三产业占GDP的比重、竞争产业占整个市场的份额、就业对口产业占整个市场的份额、高职毕业生的非专业综合素质，是高职某专业毕业生就业率的关键影响变量。

基金支持项目：2018年湖南省教育厅科学研究项目（18C1832）研究成果

参考文献

[1]张英楠.基于混沌分析算法的高校毕业生就业率预测[J].现代电子技术，2020，43（21）：101-105.

[2]黄智力，陈青兰.属性值为区间数的决策对象相对可能度关系模型及其应用[J/OL].控制与决策：1-10[2021-03-16].https：//doi.org/10.13195/ j.kzyjc.2020.1075.

[3]M.Lindgren，H.Band hold.Scenario planning the link between future and strategy[J].Pal grave Macmillan，2003：106-109.

[4]郭玮娜.公路货运量区间情景组合预测方法[D].长沙理工大学， 2012.

[5]于英川.现代决策理论与实践[M].科学出版社，2005，8：210-223.