基于熵權法的大學生就業能力綜合評價

摘 要：建立了包含專業基礎知識、人文素質、敬業精神、專業水平、創新能力、實踐能力、語言表達能力、應變能力、道德修養的9個指標的大學生就業能力綜合評價指標體系，通過客觀賦權法熵權法對指標賦予權重，最后利用改進TOPSIS法對某高校的2014-2018年的大學生的就業能力進行了綜合評價。給出了大學生就業能力的綜合排序，說明該方法的合理性和有效性，該研究能夠為相關高校的就業部門提供決策參考。

關鍵詞：就業能力;熵權法;改進TOPSIS法;綜合評價

基金項目：貴州省教育廳人文社科項目“師范生用人單位需求調查與就業能力培養研究”（項目編號：2015FDY11）。

隨著我國大學畢業生的逐年增加，就業壓力也越老越大，隨著崗位競爭的增大，高校如何提高大學生的就業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應用到大學生就業能力綜合評價，對指標的賦權方法比較單一。鐘江鴿站在思政視角對高校大學生的就業能力進行了研究，同時探討了培養大學生就業能力的路徑;王文彬根據調查問卷獲取大學生就業能力的影響因素，根據分給出了大學生在就業能力方面需提升個人綜合素質和制定職業規劃;姜雪，吳佳芬對井岡山大學的大學生就業能力進行了分析，認為大學生不積極不主動是影響大學生就業的最主要的原因;張敏和劉鳳根運用計量分析方法對某高校大學生的就業能力進行了分析，并詳細研究了大學生的成績對就業能力的影響關系;唐振新以地方本科院校為例研究大學生的就業能力，基于金字塔模型對大學生就業能力進行聚焦分析，同時總結了提升大學生就業能力的五條途徑;羅順意立足“雙創”背景，從大學生就業心理角度對大學生就業能力進行了分析，通過雙創教育提升大學生的就業率給出了建議;高虹主要研究生了民辦高校的大學生就業能力進行了研究，并給了大學生就業能力的提升策略。關于大學生就業能力的研究有很多，在此不一一羅列，僅列出一些有代表性的文獻。本文首先利用熵權法[8]對能夠反映大學生就業能力的評價指標進行賦權，再用改進的TOPSIS法對某高校大學生的就業能力進行綜合評價，此研究具有非常重要的現實意義，這能夠為相關高校的就業管理部門提供決策參考。

1 研究方法

1.1 指標的標準化

設第個被評價對象的第項指標值記為，則原始數據就形成一個行列的矩陣，考慮到被評價對象的不同指標往往具有不同變化趨勢，有的數據越大越好，有的數據越小越好，有的數據合適就好，必須對指標做標準化處理。

1.1.1 正向指標標準化

設：為第年第個指標的值，并且是指標越優越好的指標，則對其按以下公式進行標準化[8]，為

1.1.2 負向指標標準化

設：為第年第個指標的值，并且是指標越劣越好的指標，則對其按以下公式進行標準化[8]，為

1.1.3 適中指標標準化

設：為第年第個指標的值，并且是指標大小適中的指標，則對其按以下公式進行標準化[8]，為

1.2 熵權法確定權重

熵原本是一個熱力學概念，它最先由申農（ C.E.Shannon） 引入信息論，現已在工程技術、社會經濟等領域得到十分廣泛的應用，利用熵可以計算出指標的權重[8]。利用此方法確定權重的具體計算步驟如下：

1.2.1 各指標熵值確定方法

1.2.2 各指標差異系數確定方法

1.2.3 權重確定方法

對指標差異系數作標準化處理，可以得到權重，計算公式為：

1.3 熵權TOPSIS法[9]

TOPSIS法，又叫逼近理想解排序法，是多目標決策的一種常用的方法，具體步驟如下：

1）數據的標準化處理，利用原始數據建立標準化矩陣

利用公式（1、2、3）對數據進行標準化處理，并建立標準化數據矩陣。

2）優劣解選擇

在歸一化數據中選擇最優最劣解。

3）根據馬氏距離確定評價指標的最優值與最劣值的距離，此方法較原始TOPSIS法中的距離計算步驟減少，更加簡單，值得推廣。

最優值的距離向量;最劣值的距離向量

4）計算各個目標的相對貼近度：

越大，表明被評價的項目越接近最優水平，該項目越優;反之，則越劣。依照相對貼近度的大小對目標進行排序，形成決策依據。

2 評價實例

2.1 大學生就業能力評價指標體系

在大學生就業能力評價指標體系時，應遵循科學性原則、系統性原則、全面性原則、可比性原則和可操作性原則。本文建立了包含專業基礎知識、人文素質、敬業精神、專業水平、創新能力、實踐能力、語言表達能力、應變能力、道德修養的9個指標的大學生就業能力綜合評價指標體系。

2.2 指標數據及標準化處理

本文中所用的數據是某高校理工科學生的就業能力調查數據，能夠保證數據的真實可靠，為了保證就業能力信息的保密性，有些數據經過特殊處理，數據采用平均數。因為數據的大小等差異比較大，而且指標變化方向不一致，所以需對指標進行同趨勢化，即標準化，根據文中的公式（1-3）對數據進行標準化，有指標性質可知，所有指標均為正向指標，采用公式（1）進行標準化。

2.3 指標權重計算

將表1中的標準化數據帶入熵權計算公式（4）-（6），可以得到指標的熵權，指標權重見表2。

2.4 計算貼近度

利用公式（11-13）可以評價方案的相對貼近度和排序，見表3。

3 結果分析

根據改進的TOPSIS法計算得到的貼近度，由表3，我們可以看出2014年—2018年貼近度在2014-2016年不斷增大，2017年有所降低，可以看到2018年是幾年大學生就業能力最好的一年，隨著高校對就業工作的重視程度，大學生就業能力在不斷提升，提升非常明顯，這也是符合客觀規律的，評價結果與實際情況是吻合的，說明該方法的合理性和有效性。

4 結語

1）本文以某高校為例，建立能夠體現高校大學生就業能力的13個指標的評價體系，通過客觀賦權法熵權法對指標賦予權重。

2）利用改進TOPSIS法對該高校2014—2018年的大學生就業能力進行了評價，建立了綜合評價模型。結果發現就業能力在不斷好轉，這能夠為高校相關就業部門乃至上級相關就業管理部門提供決策參考。

參考文獻

[1]鐘江鴿.基于思政視角的高校大學生就業能力結構研究——以鄭州市高校為例[J].佳木斯職業學院學報，2020，36（01）：13+15.

[2]王文彬.非專業能力對大學生就業質量的影響——基于調查數據的分析[J].中國大學生就業，2020（01）：34-40.

[3]姜雪，吳佳芬.大學生就業能力及信息渠道調查[J].科技資訊，2019，17（36）：209+211.

[4]張敏，劉鳳根.大學生學習成績與就業能力的關系研究[J].課程教育研究，2019（50）：235.

[5]唐振新.基于軟技能金字塔模型的大學生就業能力提升研究——以地方本科院校教學改革為例[J].智庫時代，2019（47）：168-169.

[6]羅順意.創新創業指導下的大學生就業能力提升途徑研究[J].當代教育實踐與教學研究，2019（22）：154-155.

[7]高虹.高校大學生就業能力的提升策略研究[J].文學教育（下），2019（11）：160-161.

[8]遲國泰，祝志川，張玉玲.基于熵權-G1法的科技評價模型及實證研究[J].科學學研究，2008，26（6）：1210-1220.

[9]段云龍，周靜斌，申曉靜.基于熵權TOPSIS法的房地產項目后評價模型研究[J].項目管理技術，2011，9（9）：40-44.

作者簡介

張俊霞（1981-），女，漢族，貴州黔西縣人，講師，研究方向：大學生就業數據統計分析，思想政治教育。