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基于多層次模糊綜合評價的大學生就業競爭力研究

2016-12-14 09:38:44李艷蔣力施梅令
教育界·下旬 2016年8期
關鍵詞:影響因素

李艷++蔣力+施梅令

【摘 要】就業能力的評價是一個典型的多層次、多因素的綜合評價問題,確定各個因素的權重在整個評價中非常重要,它直接關系到評價結果的合理性和真實性。文章以寧波大紅鷹學院學生為研究對象,利用多層次模糊分析法進行就業競爭力研究,通過問卷調查收集數據,計算各個影響因素的權重,確定大學生就業競爭力的重要影響因素。

【關鍵詞】AHP 大學生就業競爭力 影響因素

一、引言

科學合理地評價大學生的就業能力,一直是高校長期探討研究的問題之一,可為學生的自身發展及政府和學校指導學生的就業提供決策依據。就業能力的評價是一個典型的多層次、多因素的綜合評價問題,確定各個因素的權重在整個評價中非常重要,它直接關系到評價結果的合理性和真實性。大量文獻表明,在目前就業評價的研究中,更多的是研究評估指標的選取,且對指標權重的確定多采用層次分析法。本文以寧波大紅鷹學院學生為研究對象,利用多層次模糊分析法進行就業競爭力研究。

層次分析法(Analytical Hierarchy Process,簡寫AHP)是一種定性和定量分析相結合的多準則決策方法,由美國著名的運籌學家T.L.Satty等人在20世紀70年代提出,廣泛應用在社會、經濟、管理等評價領域。由于人為判斷的主觀性和片面性,AHP作為權重確定方法及一致性檢驗標準已漸顯不足:采用Satty的1-9標度法構造比較矩陣出現不合理結果的可能性較大;一致性檢驗較復雜且不可少,一致性檢驗不通過時,要人工對判斷矩陣不斷進行調整,直至滿足一致性要求,工作量大且帶有一定的盲目性。

為了掌握大學生就業心理和在就業過程中遇到的困難,幫助大學生提高就業競爭力,我們對寧波大紅鷹學院學生進行調查,調查內容包括專業能力、職業能力、求職能力、創新能力、適應能力等方面。問卷共發放1300份,回收916份,調查對象覆蓋全校所有院系。

此次調查問卷的設計采取五等級的方法,不同的等級對應不同的分數,即:非常贊同9分,贊同7分,一般5分,不贊同3分,非常不贊同1分。文章對調查結果進行了基本的層次分析,分析結果在一定程度上顯示了目前大學生中普遍存在的一些問題,并對此類問題的產生原因和相應對策進行了敘述。

二、層次分析法的主要思路及原理依據

(一)問題提出

層次分析法確定權重的首要問題是按某一標度來構建判斷矩陣,難點是對判斷矩陣的一致性檢驗過于復雜,不一致時要重新調整判斷矩陣。改進的層次分析法體現在用更簡便的方法構造判斷矩陣,并且不需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。

具體思路為: 用更直觀的三標度法構造比較矩陣,將其轉換為具有AHP特性的判斷矩陣,再求出判斷矩陣的最優傳遞矩陣,最后求解擬優一致矩陣的最大特征值對應的特征向量,即可得出各影響因素的權重值,使判斷矩陣自然滿足一致性要求,避免對其一致性檢驗及調整。

(二)AHP的基本原理

AHP首先將所要分析的問題層次化,確定問題的性質和預期的總目標;其次,將問題分解成不同組成因素;再次,按照因素之間的相互關系及隸屬關系,將因素按不同層次聚集組合,形成一個多層分析結構模型;最后,歸結為最低層(方案、措施、指標等)相對于最高層(總目標)相對重要程度的權值或相對優劣次序的問題。

AHP的基本步驟如下所示:

1.對問題所涉及的因素進行分類。

2.構造層次結構模型, 從上至下依次為目標層、指標層、方案層。

3.對每一層次各元素的相對重要性給出判斷, 構造判斷矩陣。

4.進行層次單排序和層次總排序。

5.為避免產生片面性,在排序過程中,應對判斷矩陣進行一致性檢驗。

6.計算出各措施層的方案相對于目標層的相對重要性權重,進而優選出方案。

三、基于AHP的大學生就業競爭力研究

(一)影響大學生就業競爭力的因素的選取

在關于影響大學生就業競爭力的因素的調查中,列舉了專業能力、職業能力、求職能力、創新能力、適應能力五大項;其中主要包含專業成績、專業證書、專業技術能力、職業意識、職業素養、實踐經歷、面試技巧、表達能力、交往能力、觀察能力、注意能力、想象能力、思維能力、記憶能力、心理調適能力、抗挫折能力、獨立能力十七項(如表1)。

利用人們對每一層各元素的相對重要性的判斷,將其用數值表示出來,寫成矩陣形式,稱為判斷矩陣。

建立層次分析模型后,上下兩層要素指標之間的從屬關系就確定了,對同一層次要素進行兩兩比較,其比較結果以1-9標度法表示:1表示非常不贊同,3表示不贊同,5表示一般,7表示贊同,9表示非常贊同。要構造判斷矩陣,需要知道各個影響因素的平均值,算出平均值后,把所有影響因素兩兩相比,可得到兩兩比較判斷矩陣。如表2所示,判斷矩陣的值是左邊的影響因素的平均值比上面的影響因素的平均值。

類似的,“準則層”各個指標也分別構成了5個判斷矩陣。

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