高校毕业生就业状况监测体系研究成果公报中国教育科学研究院.docx

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高校毕业生就业状况监测体系研究成果公报中国教育科学研究院

《高校毕业生就业状况监测体系研究》成果公报

东北师范大学杨晓慧教授主持完成了国家社科教育学一般课题《高校毕业生就业状况监测体系研究》（课题批准号为BIA08003）。

课题组成员有郭建华、支大林、吕英华、荆德刚、李忠军、王占仁、薛利锋、邹云龙、刘志。

一、内容与方法

课题组在研究过程中综合运用了文献综述法、理论分析法、比较研究法、调查研究法等方法对高校毕业生就业状况监测进行了以下六方面内容研究。

1．我国高校毕业生就业状况监测的现状与问题研究

本部分是课题开展研究的前题，只有摸清当前我国高校毕业生就业状况监测的现状与遇到的问题，课题研究才能有的放矢，确保高校毕业生就业状况监测研究的针对性和实效性。

此部分研究主要采取了文献综述法，课题组对近年来出版和发表的有关就业状况、统计、分析的相关理论著作、文章进行整理、归纳，在对这些文献的研究基础上，梳理并研究了当前我国高校毕业生就业状况监测现状与问题。

当前我国高校毕业生就业状况监测存在问题主要表现在三方面。

一是监测主体缺位；二是监测指标相对单一；三是监测机制不健全。

因此，课题组是在摸清我国高校毕业生就业状况监测的现状与问题基础上开展研究。

2．高校毕业生就业状况监测体系构建研究

课题组采用了理论分析法和调查研究法，在总结中西方既有高校毕业生就业状况监测的基础上，参考一般劳动力就业统计测量分析的方法，运用教育学、经济学、数理统计、计算机科学等学科的理论和方法，通过逻辑推理、归纳演绎，运用层次分析法和模糊综合评价法，从高校毕业生就业状况监测系统需求分析、高校毕业生就业状况结果评估模型构建、高校毕业生就业状况数据挖掘模型研究、高校毕业生就业状况监测系统实现四个方面，提出了构建高校毕业生就业状况监测体系模型。

3．高校毕业生就业市场状况监测分析方法与运用研究

对高校毕业生就业市场状况进行监测是高校毕业生就业状况监测重要部分，因此本部分课题组运用理论分析法，在充分梳理高校毕业生就业状况监测原则、功能和运行机制基础上，针对高校毕业生就业市场状况提出一套方法体系，其中包括高校毕业生就业市场区域分析法、高校毕业生就业区域分布分析方法和高校毕业生就业“SWOT”市场区域分析法。

课题组具体研究了在高校毕业生就业市场区域分析方法中的五角分析法，其主要是用毕业生就业区域市场的五个指标来描述该区域毕业生就业市场的状况，这五个指标分别是该地区的毕业生签约率、毕业生就业期待率、就业市场开发率、就业市场需求率、用人单位回访率。

五角分析法运用具有两方面作用，一是分析区域就业市场开发潜力，二是分析区域就业市场工作绩效。

4．基于非自愿就业的大学生就业质量监测研究

本部分课题组采用理论分析法从非自愿角度对大学生就业质量监测进行了研究。

从就业质量监测的困境和非自愿就业的提出、非自愿就业的界定与成因、非自愿就业的测度与比较三个方面研究了大学生就业质量监测问题。

课题组研究了大学生在就业市场中呈现自愿就业、自愿失业、非自愿失业、非自愿就业四种状态。

课题组指出非自愿就业在市场中是较为常见的情况，工资波动和供给曲线移动等因素可以导致非自愿就业的发生，并采用二元保留工资模型对非自愿就业进行了测度研究。

5．基于多元统计分析的高校毕业生就业状况监测研究

本部分课题组应用多元统计分析法对高校毕业生就业状况监测进行了研究。

指出多元统计分析对高校毕业生就业状况监测的意义。

一是海量的就业状况数量维度数据需要通过多元统计分析，挖掘数量间的关系，探究高校毕业生就业状况的变化规律；二是模糊的就业质量维度数据需要借助多元统计分析，实现模糊数据的标准化，最终完成就业状况的定量分析。

课题组应用实证性研究，运用多元统计分析中的聚类分析、主成分分析、相关分析、因子分析等方法对高校毕业生就业状况监测进行了研究。

6．高校毕业生就业状况监测体系个案研究

本部分课题组采用调查研究法，以东北师范大学2004—2010届师范专业毕业生、非师范专业毕业生、硕士毕业研究生为案例，监测这三类群体七年来就业状况。

主要从毕业生就业状况指数、就业率、区域流向、行业分布、市场需求、就业期望与相适度、求职渠道、求职成本、岗位与毕业生能力相适度等九个维度对三类群体进行监测。

通过监测总结出三类群体七年来就业状况变化规律，这些规律做为指导高校毕业生就业状况监测的科学评判依据。

7．高校毕业生就业状况监测的中外比较研究

课题组利用比较研究法，主要针对英国发达国家对高校毕业生就业状况如何监测进行了研究。

英国高校毕业生就业状况监测由高等教育基金管理委员会（HigherEducationFundingCouncil）、高等教育统计署（UnitedKingdom'sHigherEducationStatisticsAgency、高校、毕业生就业指导服务协会、权威媒体共同完成，各司其职，互为监督和补充。

把握发达国家高校毕业生就业状况监测工作的发展脉络和未来走向，明确其经验做法和影响因素，为本课题组构建高校毕业生就业状况监测体系模型提供参考。

二、结论与对策

1.当前我国高校毕业生就业状况监测存在监测主体缺位、监测指标单一、监测机制不健全三方面问题

当前我国高校毕业生就业状况监测存在问题主要表现在以下三方面。

一是监测主体缺位，导致监测信息真实性难以保障，监测结果不能满足多元化需求。

在高校毕业生就业状况监测过程中，不同主体对就业状况监测呈现多样性、个性化需求。

但是当前高校毕业生就业状况监测的关注点还没有兼顾多样化需求，导致监测结果不能为广泛主体共同接受和认可；二是监测指标相对单一，重“量”而不重“质”。

高校毕业生状况的监测应该从质量和数量两个方面进行。

就业数量主要由就业率来体现，反映高校毕业生就业的比例，是对高校毕业生就业状况的宏观把握；就业质量是指在就业过程中，高校毕业生与生产资料结合并获得报酬或收入情况的优劣程度。

但由于诸多方面的原因，质量一直没有成为高校毕业生就业状况重点监测的内容，对就业质量没有进行深入研究；三是监测机制不健全，具体实施不到位。

目前，各高校的毕业生就业状况数据可以通过层层上报的方式全面地收集到，并可以进行数据导入、导出和统计报表等简单应用。

但是在高校毕业生就业状况监测的运行过程中，仍然存在监测时间点选择不合理、监测主体不可信、监测方法不科学问题。

课题组研究认为，完善高校毕业生就业状况监测主要对策是：

第一，建立完备的监测指标体系。

一是增加反映就业质量的指标。

将反映毕业生就业质量的指标纳入就业状况的监测指标体系不仅可以真正体现一所学校、一个学科专业的办学水平、质量和发展前景，还可以分析毕业生流向，针对性提高办学水平与就业工作水平，提高就业率。

二是完善就业率计算方法中关于“量”的界定。

在数量统计这个层面上，首先要解决的就是明确就业的定义，将参加就业与不参加就业两类毕业生分开。

第二，变更就业状况监测的主体。

改变目前单纯依靠学校自主统计就业状况的做法，建立由各级教育主管部门与各级劳动人事部门、人才市场、媒体、行业协会等中介机构共同组成的多层次就业状况监测主体系统。

相关主体各司其职。

第三，创新就业状况监测方式。

应该利用科技进步成果不断创新监测方式，最大限度地消除监测盲点。

2.构建了指标体系完善的高校毕业生就业状况监测模型

课题组构建的高校毕业生就业状况监测体系模型主要是采用层次分析法确定各级指标的权重集，通过模糊综合评价方法对高校的毕业生就业状况进行评估。

课题组通过调查问卷、专家意见和科学研究构建出由5个一级指标和26个二级指标构成的高校毕业生就业状况监测指标体系（见表1）。

表1：

高校毕业生就业状况监测指标体系

一级指标

二级指标

就业率指标（A1）

初次就业率（B1）

年底就业率（B2）

就业分布指标（A2）

各区域就业比率（B3）

高校所在区域就业比率（B4）

经济发达区域就业比率（B5）

各行业分布比率（B6）

高校对应行业就业比率（B7）

国内外知名和大型企业就业比率（B8）

国家导向就业比率（B9）

创业指标（A3）

创业率（B10）

创业项目（B11）

创业团队（B12）

需求指标（A4）

供需比（B13）

经济发达区域需求比率（B14）

国内外知名和大型企业需求比率（B15）

各区域需求比率（B16）

各行业需求比率（B17）

满意度指标（A5）

岗位与意愿相适度（B18）

岗位与专业相适度（B19）

薪资满意度（B20）

职业发展前景与工作环境满意度（B21）

平均月薪水平（B22）

求职成本（B23）

求职渠道（B24）

求职时间（B25）

岗位与毕业生能力相适度（B26）

就业率指标（A1）。

就业率是最直观反映高校毕业生就业状况的指标，可以从宏观上对反映毕业生的就业状况；就业分布指标（A2）可以很好的反映出不同监测主体在毕业生就业质量上的差异性；创业指标（A3）反映创办事业、自谋职业、自主就业指标，这是一种积极主动的就业形式；需求指标（A4）可以反映出一个区域和行业的工作岗位供给状况，对于高校毕业生而言，更多数量的需求信息，更高质量的需求信息会显著的影响就业结果。

满意度指标（A5）是监测毕业生和用人单位对就业过程满意程度的评价指标，是反映就业机会的可获得性、工作稳定性、工作场所的尊严和安全、机会平等、收入、个人发展等有关方面满意程度的综合概念，对于毕业生就业能力培养、高校就业服务工作绩效、供需双方对接过程及就业质量研究都有重要的价值。

课题组基于现实条件的考虑，在高校毕业生就业状况监测体系系统实现时主要进行了系统概述、高校毕业生就业状况结果评估功能的实现，以及基于SSAS的聚类分析和关联规则工具进行了高校毕业生就业状况的数据挖掘实践。

因此，本课题组构建的高校毕业生就业状况监测体系时对策是，必须把所有指标的监测结果按照一个模型进行加工处理，最后得出相对直观的结论，要运用多指标综合评价方法。

3．构建了高校毕业生就业市场状况监测分析方法模型

高校毕业生就业市场状况监测分析方法是一套方法体系，对于此方法体系结论和对策是构建高校毕业生就业市场区域分析法模型。

构建的区域市场类型有成熟型（供需两旺、签约高）、潜力型（用人单位热、毕业生冷）、过渡型（毕业生热、用人单位冷）、瓶颈型（供需两旺、签约低）、陌生型（指标均低）。

对于不同区域市场类型，其市场策略也有所区别。

一是成熟型市场。

呈现这种类型的区域是该高校毕业生的主要就业区域，毕业生的就业意向与实际签约情况、就业市场的开发与需求和回访情况吻合度高。

成熟型的毕业生就业市场要注意巩固，通常而言，该区域的用人单位与高校联系较多，关系也较为密切，市场策略要以“拜访式”的实地开发与“温情式”的日常联络相结合。

二是潜力型市场。

其特点是该区域的用人单位需求旺盛，用人单位来高校召开招聘会较为频繁，但是毕业生对该区域的认识不足或高校对该地区的开发力度不够。

这类地区是潜在的、未来的市场，高校毕业生就业工作部门要科学的规划和开发该区域，同时通过就业指导等手段，介绍该区域的情况，使毕业生对该区域有所了解，并产生就业期望。

三是过渡型市场。

其特点是毕业生对该地区期望度较高，高校毕业生就业工作部门对该地区也进行一定程度的开发，但是用人单位的需求少，签约率较低，对这种类型的区域市场进行分析时有两种情况。

如果该区域市场由成熟型变化而来，说明该区域市场需求趋于饱和，市场竞争较为激烈，高校可能投入再多，市场变化也不明显，这种类型称为“衰退型”。

“衰退型”区域就业市场策略，应该减少市场开发投入，同时通过就业指导调节毕业生就业期望。

如果该区域市场在前一阶段的五个指标都较低，可能是由于该区域经济发展显著，吸引力增强，毕业生希望到该地区就业的期望度增加，高校根据这些情况也适时投入资源进行了市场开发，但市场反馈有滞后性，所以这种过渡中的区域市场称为“成长型”。

“成长型”的市场策略要以持续性的开发为主，从而实现“成长型”向“成熟型”转变。

四是瓶颈型市场。

其特点是毕业生对该地区的就业期望高，用人单位对毕业生的需求也旺盛，但是该区域用人单位的回访率较低，毕业生的签约率不高。

这种情况多数是由于政策瓶颈引发，如部分直辖市的“户籍限制”政策、部分行业的“统一招考”制度等。

对这样的区域进行市场开发要寻找合作空间，如对统一招考制度的行业，市场开发以合作建立考试点的方式为主，变“客场”为“主场”，为毕业生到该区域就业创造有利条件。

五是陌生型的市场。

这类区域一般经济不太发达，对毕业生缺乏吸引力，同时对毕业生的需求也有限。

可以把这类区域作为后备市场，当条件成熟时再进行开发。

在实际的毕业生就业工作中，情况较为复杂，应该根据具体情况具体分析，有时需要对一个区域不同时间的五角图进行对比分析，才能科学准确的把握该区域的市场状况和发展趋势。

4．非自愿就业在高校毕业生就业状况监测中发挥独特价值

课题组对于非自愿就业大学生就业质量监测研究，得出结论如下。

对大学生就业质量监测的研究，从不同的认识论出发，可以有不同的演化路径，如不计成本的、理性建构主义的和依靠自发秩序的。

从不同的质量定义出发，也可以有不同的演化方向，如“工作生活质量”“体面劳动”“就业质量指数”“工作质量”和非自愿就业的。

当前对大学生就业质量监测的研究和实践中，尚鲜有对非自愿就业的关注。

但是，我们必须承认，非自愿就业的大规模存在符合生活经验和常识，它存在的程度完全等价于就业质量这一问题的存在程度。

而且，在所有相互竞争的研究方案中，非自愿就业的优势在于，它可集结、可收敛、可量化、可计算从而是可操作的。

它的竞争优势还在于符合了“如无必要，勿增实体”的“奥卡姆剃刀”原理：

“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”。

因此，基于非自愿就业大学生就业质量监测研究在整体高校毕业生就业状况监测体系研究中具有其自身独特价值。

5．多元统计分析解决了指标众多、类型复杂的高校毕业生就业状况监测问题

课题组对应用多元统计分析法对高校毕业生就业状况监测进行了研究，其在高校毕业生就业状况监测体系研究中也有其现实的意义，课题组得出结论如下。

多元统计方法能够定量分析事物间复杂关系，它具体涉及聚类分析、主成分分析、相关分析、因子分析等多种分析方法。

多元统计方法因其自身具有分析事物复杂关系的特性，善于对多个因素同时进行分析，不易遗漏主要信息，便于控制干扰因素对结果造成的影响。

因此，将多元统计方法应用于高校毕业生就业状况监测体系研究，有利于解决高校毕业生就业状况监测所涉及指标众多、类型复杂、区域面广、时间差异等诸多问题。

课题组通过实例研究表明，应用多元统计方法可以监测高校毕业生就业状况的多维度指标，进而确保高校毕业生就业状况监测权威、全面。

6．探析了英国高校毕业生就业状况监测体系

课题组探析了英国高校毕业生就业状况监测的组织体系、内容体系、流程体系。

从组织体系来看，英国高校毕业生就业状况监测由高等教育基金管理委员会、高等教育统计署、高校、毕业生就业指导服务协会、权威媒体共同完成。

高等教育基金管理委员会是毕业生就业状况监测的资金支持方，也是毕业生就业状况监测结果的需求方。

高等教育统计署是毕业生就业状况监测具体设计和统筹实施方。

该机构负责确定高校毕业生就业状况调查的问卷设计和具体实施方案制定。

高校是毕业生就业状况监测的数据采集与具体操作方。

它们按照高等教育基金管理委员会的要求，在应届毕业生毕业半年后，对本校学生进行问卷、电话、Email等方式的调研，调研过程中会详细记录学生的信息，并逐步建立起每一届毕业生的调研数据群，以便日后调研活动的开展。

英国高校毕业生就业状况监测的内容体系构建有两项理论假设。

第一是根据毕业生就业后工作的性质将毕业生的就业去向分为8种类型。

分别是：

①全职有偿工作；②兼职有偿工作；③志愿无偿工作；④边工作边学习；⑤深造学习；⑥暂时待业；⑦失业；⑧其他类型。

第二是将毕业生就业领域划分为8个领域。

分别是：

①管理工作；②IT行业；③媒体与创意行业；④科学研究领域；⑤专业技术行业；⑥数字出纳行业；⑦文书、秘书行业；⑧零售行业。

英国高校毕业生就业状况监测的流程体系，监测结果首先通过“毕业生就业去向调查”获取基础数据并由高校分析形成初步结论，在此过程中，由毕业生就业指导服务协会作为调查第三方参与，随后由高等教育统计根据各高校和毕业生指导服务协会的初步结论进行综合研究分析，从而得到英国高等教育系统毕业生就业状况监测结论，最终通过权威媒体发布。

7．监测了师范毕业生、非师范毕业生、硕士毕业研究生三个群体

通过对东北师范大学2004-2010届师范专业毕业生就业状况的监测，可以得出以下五条基本结论：

一是师范专业毕业生始终保持高比例就业率；二是师范专业毕业生的行业流向与东北师范大学为基础教育服务的办学方向高度一致；三是师范专业毕业生就业的区域流向与学校就业市场建设的努力方向高度一致；四是全国师范专业毕业生就业形势日益严峻；五是师范专业毕业生整体就业质量较高。

通过对东北师范大学2004—2010届非师范专业毕业生就业状况的监测，可以得出以下五条基本结论：

一是非师范专业毕业生保持高比例就业率，但呈现出就业率高、签约率低的特点；二是非师范专业毕业生主要集中在发达地区和发达城市就业；三是非师范专业难以形成统一品牌；四是非师范专业毕业生逐渐认可“阶梯式”灵活就业方式；五是非师范专业大多属于管理类和文科综合类，对应的市场领域不鲜明，毕业生求职和市场开发难度大。

根据就业监测获得的各项指标对东北师大硕士毕业生就业状况的基本判断如下：

一是东北师范大学硕士毕业研究生就业率连续七年保持97%以上；二是硕士毕业研究生主要集中在东北地区和沿海地区就业，所占比例每年平均为89.90%；三是东北师范大学硕士毕业研究生主体在教育系统就业，高等教育行业就业比例和基础教育行业比例呈现“此消彼涨”的态势；四是东北师范大学硕士毕业研究生就业市场供需两旺；五是东北师范大学硕士毕业研究生一直处于就业期望值向下调整期，主要表现为“择业难”。

三、成果与影响

课题组围绕高校毕业生就业状况监测体系研究，形成了1部著作，3篇报告，公开发表了4篇CSSCI论文。

著作：

《高校毕业生就业状况监测研究》

论文：

1．我国高校毕业生就业状况监测的问题与对策，社会科学战线，杨晓慧

2．中国高校毕业生就业状况监测研究的最新进展，社会科学战线，刘志，徐文

3．浅议毕业生就业状况监测体系的关键因素，中国高等教育，刘志，徐文

4．高校毕业生就业状况监测体系的分析与建构，东北师大学报，刘海滨，徐文

研究报告：

1．东北师范大学师范专业毕业生就业状况监测报告

2．东北师范大学非师范专业毕业生就业状况监测报告

3．东北师范大学硕士毕业生研究生就业状况监测报告

四、完善与改进

本课题由于时间与水平的限制，在以下两方面仍可做深入研究。

1．关于高校毕业生就业状况监测指标的确定。

监测指标主要包括就业数量和就业质量两方面。

其中对就业质量的监测较为困难，一是由于高校毕业生就业状况相关信息在市场中极度离散，信息较难集结；二是就业者主观上差别，对监测指标利用存在不同需求。

因此，确定高校毕业生就业状况监测就业质量指标需要深入研究。

2．关于高校毕业生就业状况监测指标的权重。

由于政府、高校、社会单位、学生等不同群体对监测指标使用主体不同，对监测指标权重有不同的需求，因此，确立更为科学的高校毕业生就业状况监测指标权重，也需要进一步深入研究。