文/廖玲 賀勝華 張進 馬驕 李大維 指導老師:宋鈺靜,重慶工商大學融智學院
縱觀高等教育發展趨勢,雖然大學畢業生數量不斷增加,但是就業形勢并不樂觀。從中國人社部所統計的畢業生數據來看,2018年大學生畢業生就業人數已經超過1500萬人,可以看出畢業生就業形勢非常嚴峻,倘若政府不加強干預,不采取有效的措施,那么必然會造成更加嚴重的后果,不利于國家健康發展。
所謂結構調整性失業指的是在經濟結構調整之后,造成社會對勞動力需求開始發生變化,與此同時勞動力的供給結構未能及時發生相應的變化而逐步引起一定程度的失業,也被稱之為“結構性失業”。以生物科學、生物工程以及生物技術三個專業為例,與這類專業對口的工作一般是生物研究所,除此之外,則是進入到與藥品、食品相關的企業,從而負責食品、藥品類產品的研究以及檢測工作。然而從實際情況來看,每一年所畢業的生物專業學生的數量已經大大超過市場的需求,而未能成功進入這些企事業的畢業生往往會選擇繼續考研或者出國留學;還有一部分學生則選擇與其專業無關的其他行業。
所謂地區供求不對稱性失業指的是勞動力的供需在一定區域內有所差異從而導致的失業。因為不同地區的經濟存在差異,而這類差異往往會導致部分大學畢業生為了追求更高的收入,由一些經濟比較落后的區域朝著經濟發達的區域不斷流動,進而導致經濟落后的區域出現人才短缺的情況;另外一方面,也會進一步導致不同區域內綜合勞動力素質的不同。以信息工程類專業為例,目前很多高校都開設了這門專業,但是現實中與其相對應的互聯網就業崗位通常都集中在經濟發達區域,即一線城市、沿海城市等等;而師范類專業通常只有師范類學校才會開設,但是對教師崗位需求很大的則是經濟落后的農村區域。而這兩類情況就會導致地區供求不對稱性事業。
從知識經濟發展型失業來講指的是社會進步對人才知識的掌握程度提出了更高的要求,倘若未能滿足這一要求,則意味著事業。所謂教育發展滯后型失業則指的是因為教育結構、教育體制不合理的情況下,所造成的勞動者綜合素質無法得到有效提升,而無法達到市場需求而引起的失業。這兩類失業整體來講則是學校所教授的知識未能達到社會需求的標準。
所謂人才大數據指的是將與大學生有關的招生、培訓、就業等等各方面的數據進行收集、整理以及存儲,并通過大數據技術進行分析,為解決大學畢業生就業問題進行指導,人才大數據包括人才數據與就業數據兩個基本部分,人才數據則涉及到人力資源市場供給側的質與量,與各大高校、學生有著密切的關系;就業數據重點關注的是需求側的規模以及結構,以市場、企業等等人才需求為導向。因此,嘗試從人才大數據角度解決大學畢業生就業問題是可行的。
基于結構性調整失業的原因來看,應當重點引導失業風險高的專業學生去學習更多職業技能,這樣不僅可以避免失業,而且還能夠對人才缺口進行一定程度的彌補。2018年,中國技能人才與高人才是全國就業人員總數量的20%左右,而高技能人才僅只有6%左右。但是,在德國、日本這些發達國家之中,該技能人才所占比例已經超過了40%,而德國已經達到了50%。目前,中國高技能人才缺口已經超過了1000萬人,而且在某一次江蘇省人才招聘會議上,部分企業甚至開出了年薪18萬的高薪給應屆焊工專業畢業生,由此可見,高技能人才的需求量有多大。
在人才大數據系統之中,勞動力市場供給側的構成以及實際分布很直觀,然后將其與需求側的數據進行對比與分析,從而對結構調整性失業進行判斷,一旦發現有這方面的傾向,可以提前預警從而采取調控(微觀調控與宏觀調控)。在大數據的支持下,能夠有效避免新的問題出現,而且能夠細致到針對某一個學生提出針對性指導意見,使其能夠盡快解決就業問題。
信息不對稱是導致地區供求不對稱性失業的主要原因,具體指的是供給側與需求側信息在一定區域之間流動不順暢而引發的供與求的失衡。在人才大數據系統之中,這種“失衡”則可以被很好的解決。
這兩類失業的本質原因是供給側與需求側信息存在不對稱的情況。例如,學校所教授的東西與市場所需求的東西脫節了,這樣就會造成畢業即失業的現象。解決這類問題則需要人才大數據扮演好中間人的角色,將學校與市場之間的距離拉近,將市場的需求及時轉告給學校,而學校則可以根據需求及時調整教學計劃與方案,使得學生能夠掌握市場所需求的知識與技能。人才大數據最大特色是擁有海量的數據,并逐步構建從區域到全國性的數據庫,而這類數據庫目前還需要國家各方面力量的支持,早日建成與完善,則可以幫助更多大學生解決就業問題。
從理論角度來講,人才大數據系統能夠有效解決大學生失業問題,在促進高等教育改革以及市場經濟發展上有著極為重要的作用。目前,人才大數據系統還不夠完善,從建立到應用再到發展還面臨著很多的困難。但是從長遠的角度來講,人才大數據系統建設是非常迫切的,因此,非常有必要做好提前謀劃,并做出建設性的探索,從而早日構建人才大數據系統,為更多大學畢業生服務。