大學生高質量就業績效評價研究

□文/ 邢蒙月

（重慶交通大學經濟與管理學院 重慶）

［提要］ 基于三階段DEA（數據包絡分析）對我國2017～2019 年29 所教育部直屬高校畢業生高質量就業績效進行測度分析。結果發現：（1）高校間畢業生就業績效存在一定差異，部分教育部直屬高校純技術效率和規模效率的就業績效有一定的提升空間；（2）環境變量和隨機干擾項對各高校畢業生就業質量效率有正、負面影響，與環境變量不做標準化處理相比，環境變量標準化后此模型結果有一定的優化；（3）高質量就業績效較高的學校有7 所，東西部各有3 所，就業質量效率較低的省份位于中部地區；（4）整體來看，高質量就業形勢穩步提升。

《中國教育現代化2035》文件、財政部印發《項目支出績效評價管理辦法》（財預［2020］10 號）文件，明確指示高校教育經費資源支出應進行評估的重要性，建立合理性和科學性兼具的項目支出績效評價框架的必要性，是項目績效評價體系成為高校教育資源高效益投入使用的助燃劑。因此，科學合理的就業績效評價體系，及影響高質量就業效率的影響因素評價分析，對于社會經濟增長和高校畢業生就業群體有重要的理論指導和現實意義。

一、文獻綜述

建立合理有效的就業績效指標是評價的先決條件。美國高校就業統計指標和我國的統計指標類似，主要包括就業率、工作穩定性和滿意度、就業信息來源、經濟環境因素、就業結構、薪資、專業匹配度等多項指標。英國法律規定高校每年要遞交一份關于學生就業狀況的報告書給高等教育統計署，英國還在國內所有大學開展“畢業生去向”調研項目，覆蓋面達到畢業生的80%以上，通過“畢業生就業水平”評價就業工作質量情況并且接受獨立機構審計。約翰斯等（2017）認為，重要的是要在競爭激烈的政府資金需求下盡可能高效地提供教育，而當教育產出在資源方面處于最低水平時，效率就產生了。在Abbott 和Doucouliagos（2003）、Avkiran（2001）以及Casu 和Thanassoulis（2006）的研究中也可以找到相同方向的論點。因此，對中國大學就業質量進行效率分析和績效評估非常重要。

國內在就業績效評價方面的研究非常少，傳統的績效評價方法有成本效益分析法、比較法、因素分析法，目前為學者普遍使用的方法有灰色關聯度法、模糊數學法、數據包絡法、TOPSIS 法等。王春枝（2010）利用灰色關聯分析專門研究了我國產業結構調整的就業效益。王以梁、秦雷雷（2017）統籌考慮利益相關方的基礎上建立了一套就業績效評價指標體系，利用DEA 模型，得出一個綜合評價就業評價指標。王洪禮、賈岳（2015）采用非參數的數據包絡分析法（DEA）和參數法的隨機前沿分析法（SFA），對天津市15 所高校重點投資的58 個學科進行了投入產出效率評價，并進行實證分析。宋麗麗（2013）采用了因子分析和回歸分析測量了大學生就業績效的影響因素并提出個體特質、就業能力、外部環境和校園環境會影響大學生就業績效。Xiaoyue 等（2019）采用主成分分析法消除指標之間的相關性，建立數據包絡分析模型，比較24 所大學的效率并完成了非DEA 有效DMU 的投影分析，并指出了改進方向和具體的調整值。李林漢、岳一飛（2019）構建四階段DEA 模型，分析我國30 個省份綠色經濟發展效率，通過Malmquist指數分析，進行動態橫縱向評價分析。

綜上所述，通過查閱國內外文獻可知，中外學者在績效評價研究時以下幾個方面有待拓展：針對高質量就業的績效指標設置單一，忽視人才培養與社會需求的對接，指標選取和權重的確定過于主觀，無法進行量化的數據統計分析；體系構建處于“紙上談兵”，學者探討的指標體系與高校就業指導中心的工作毫無干系，部分數據量化方法有待于研究者們充分研究如何從多個維度進行評價分析，如何使投入產出等各種指標轉化為綜合性指標，使得指標數據具有操作性是目前思考和研究的方向；績效評價分析易受到環境變量的影響，如市場經濟、政策施行、聲譽、社會需求等因素影響，易受到環境變量影響，造成結果分析不準確。

二、高質量就業數據來源

本文立足中國高校就業發展質量現狀，且綜合考慮數據可獲取性與有效性，基于數據的可衡量性選取數據相對穩定的29 所教育部直屬高校（理工、綜合類高校）2017～2019 年的數據作為研究樣本，對其進行高校投入導向的畢業生就業質量測度分析，為使數據包絡分析（DEA 模型）測算效率更具穩健性，通過相關性分析，剔除對高校畢業生就業質量具有非直接影響、弱影響的因素，選取對高校畢業生就業質量影響最大的三個投入指標和六個產出指標。數據主要來源于《教育部直屬高校基本情況匯編》《高等學校科技統計匯編》《高等學校畢業生就業質量報告》。

三、高校畢業生就業績效評價：基于三階段DEA 模型

（一）第一階段。數據包絡分析（簡稱DEA 模型）在Charnes 等人研究中得到了發展；為此類評估提供了可靠的方法。在本文的研究中，使用三階段DEA 從高等院校投入角度評估了我國教育部直屬高校畢業生就業績效。

1、DEA 模型構建。在進行第一階段初始效率測算前，應收集原始數據，真實的數據是支撐績效有效性最直接的前提。DEA 模型提供了兩種“規模收益率”方法，即恒定規模收益率（CRS）和可變規模收益率（VRS）。本文選用投入導向的BCC（規模報酬可變）模型。

2、模型效率分析。考慮主觀數據可獲取性、可衡量和可量化性，最終選定29 所教育部直屬高校2017～2019 年三年的數據作為研究樣本，選取教育經費總投入、專任教師投入、大學生校外實踐教育基地三個投入指標，畢業生就業率、畢業生人數、基層或就業人數、簽約單位專業匹配度、學生就業滿意度、雇主對畢業生培養質量滿意度六個產出指標，全國創新創業典型高校、QS 綜合排名、雇主聲譽三個環境變量，并對其進行高校投入導向的畢業生就業質量測度分析。

（二）第二階段

1、松弛變量介紹。我們認為松弛變量［x-Xλ］反映初始的低效率，此階段目的是將上階段的松弛變量分解成造成效率低下的環境因素、管理無效率和統計噪聲，借助SFA 回歸，可以將第一階段的松弛變量對環境變量和混合誤差項進行回歸，構造類似SFA 回歸函數，成功分解松弛變量，公式如下：

2、松弛變量回歸結果分析。進行第二階段的計算之前，我們應首先確定此階段適用的模型，SFA 回歸結果（2018 年）如表1 所示，第一階段單邊廣義似然比在0.05 的水平下顯著，接受原假設，得出適用似SFA（隨機前言模型）模型。（表1）

表1 SFA 回歸結果一覽表（2018 年）

SFA 回歸的目的是剔除環境因素和隨機因素對效率測度的影響，以便將所有決策單元調整于相同的外部環境中。調整公式如下：

（三）第三階段：調整后的投入產出變量的DEA 效率結果分析。剔除環境因素和隨機擾動項的影響，重新調整后的投入產出變量再次代入DEA 模型測算29 所教育部直屬高校畢業生高質量就業績效，此時的DEA 調整后效率已經剔除環境因素和隨機因素的影響，如表2 部分高校結果，結果是相對真實準確的。（表2）

表2 2017～2019 年第一與第三階段部分高校就業效率年均值比較表

1、高等學校畢業生就業的規模效率不僅反映出高校的體量，還能反映出高校的生均行政教學面積是否處于最優規模。整體來看，在29所教育部直屬高校中約有1/3 的高校規模效率較優。從三階段效率結果來看，第一階段處于規模效率前沿面的高校為10 所，第三階段處于規模效率前沿面的高校數為8 所，規模報酬降低的3、Q、Z 因高校投入資源未能都得到充分的利用，存在明顯的效率損失問題，應重點監測資金使用，規模報酬未達到DEA 有效高校應進一步加大高校資源投入。

2、調整后的高校畢業生就業效率，部分高校效率值減少，部分高校效率值增加，剔除環境變量和干擾因素后，3 高校DEA 由效率前沿面降低到0.97，X 從0.891 增加到效率前沿面，這表明環境變量因素對29 所高校畢業生高質量就業績效表現出正增長和負增長效應，環境變量對這類高校畢業生就業效率有促進作用和降低作用。這從側面說明高校辦學效率的有效性并非完全依賴于I1、I2、I3的投入，更與高校內部治理機制、社會環境、校企評價等因素有關。

3、不同區域分析，排除環境因素和隨機干擾項影響，29 所高校中達到效率前沿面的高校，東部地區有3 所，占東部地區高校數的18.75%；中部地區3 所，占中部地區高校數的42.86%；西部地區2 所，占西部地區高校數的33.33%。通過分析可以得知，調整后的東部地區綜合效率年均值變化最大，3 年來相對于第一階段的效率值均有所提升。

四、結論與建議

本文通過對我國29 個高校2017～2019 年畢業生就業質量效率的實證研究，得出相關結論，并提出建議。

（一）就業績效評價整體向好，就業質量穩健發展。基于三階段DEA 模型效率測算可以看出，2017～2019 年高校畢業生就業質量總體較好，也有部分高校就業質量有提升空間，管理效率和規模效率未達到DEA 有效。未達到DEA 有效前沿面的高校應注重提升該校畢業生就業管理和運營水平，設計合理的就業制度，增加就業機會以達到就業最佳規模，培養與社會需求接軌的專業技能型人才，提升就業專業匹配度，打造高質量就業高校品牌。

（二）協調聯動，多方協作促進高質量就業。高校畢業生高質量就業的載體是高效的勞動力市場，保障高校畢業生平等就業地區特征和就業特征對高校畢業生就業質量的相對貢獻較大，要解決就業質量不平衡問題，需在以下幾個方面努力：在制度層面，不斷優化產業結構，提升第三產業就業比重，提升工作滿意度和薪酬水平，校企雙方搭建供需對接平臺的長效機制。在經濟層面，各地區根據自身條件制定人才引進政策，提高人才落戶福利待遇，吸引優秀人才落戶，促進區域就業高質量均衡發展。在個人層面，當代大學生應找準自身定位，合理設定就業預期與擇業偏好，認識到基層也是成長的重要平臺，鄉村振興、中西部開發亟須專業人才加入。

（三）精準定位，加大人力資本投資，實現供需匹配。我國就業市場“用工荒”和“就業難”形勢嚴峻，與高校畢業生就業率逐年增加不符，根本原因在于高校培養畢業生與社會需求的人才脫軌，高校畢業生就業質量亟待提升，畢業生簽約單位專業匹配度是突破口，問題的消除并非一朝一夕之事。對于高校人才培養，一是保證有效辦學；二是提升高校學生培養質量，承擔起培養高質量人才的使命，做到精益求精；三是高效率高質量發展，不同高校承擔不同類型的辦學使命，找準定位持續高效辦學，提升高校畢業生就業質量；政府部門和社會各界全力以赴開發就業崗位。

（四）主觀改善高質量就業，優化資源配置。我國高校一流學科資源配置運行中的低效率問題，不能全部歸咎于投入不足，有效的激勵機制和內涵建設、社會服務功能發揮等多重因素都負有責任。這項研究是基于少量的投入產出，但達到DEA 強有效的12 所樣本高校有助于確立一流學科投入產出績效強弱的標桿，一味地加大資源投入確保產出是昂貴的，不能保證成功。充分了解績效優的高校是如何利用有限資源在產出方面勝過其他高校的，可以幫助績效表現不佳的高校提升績效。