基于大數據的四川高職院校鄉村振興專業匹配度探析＊

四川商務職業學院 劉磊 趙禮

1 研究背景

為響應中央鄉村振興戰略，2019年9月23日，四川省委、省政府召開了建設現代農業“10+3”產業體系推進會，出臺了《關于加快建設現代農業“10+3”產業體系 推進農業大省向農業強省跨越的意見》。“10+3”產業體系[1]，將進一步擦亮農業大省金字招牌，加快四川由農業大省向農業強省跨越?！?0”是指，加快建設川糧油、川豬、川茶、川菜、川酒、川竹、川果、川藥、川牛羊、川魚10 大優勢特色產業，這些都是四川發展基礎較好、競爭能力較強、種養規模和產量均居全國前列的優勢產業。“3”是指，大力發展現代農業種業、現代農業裝備和現代農業烘干冷鏈物流三大先導性支撐產業。種業是農業的“芯片”，裝備是農業騰飛的“翅膀”，烘干冷鏈物流是農產品進入市場的“最先一公里”，發展這三大產業就是要補齊四川現代農業的短板。在鄉村振興戰略實施的背景之下，我國的農村發展方向也做出了一定的調整，對農業產業結構有了新的調整和優化，而為了進一步推動鄉村振興戰略的實施進程，對人才的數量和人才的質量都提出了更高的要求。但是就目前的發展狀況而言，鄉村振興戰略背景下涉農高校人才培養當中存在的問題日益凸顯，人才培養方向和人才質量要求存在矛盾。涉農高校人才培養仍然是傳統培養模式。由于傳統的培育觀念比較落后，培育手段缺乏創新，培育模式沒有進行優化調整，所以培育出來的專業人才具有一定的局限性，很多專業人才對理論知識非常熟悉，但是實際運用能力比較差，動手、操作、實踐方面的能力有待提升。

2 研究方法

2.1 Scrapy 爬蟲框架與表格文字識別

Scrapy 框架是用Python 語言實現的可以爬取網頁，獲取結構化數據的應用框架。Scrapy 框架包含Scrapy Engine、Scheduler、Downloader、Spiders、Item Pipeline以及Middlewares 等組件。爬取的網頁主要是各個院校的官網，比如成都農業科技職業學院：Scrapy 的使用比較簡單，運用Scrapy 爬蟲框架，根據院校列表可以爬蟲逐一獲取各個高職校的招生數據信息。

另一種情形是大量的數據來源于圖片格式的表格，或者是網頁上的圖片或者是紙質資料拍照得到的圖片。當把這些圖片信息轉換為結構化數據時，可以采用百度AI 接口實現。這里需要使用表格文字識別OCR（Optical Character Recognition），運用百度成熟的OCR 產品可以方便的實現招生信息的導出。

2.2 匹配度模型

本文將只截取其“數量緊缺”度作為量化指標，與1中獲得的專業類別的畢業生數量做相關性計算獲得匹配度，具體做法如下：

（1）四川省現代農業“10+3”產業急需緊缺人才目錄統計了“10+3”共13 個產業門類的“專業技術類人才”“社會生產服務和生活服務人才”“農業生產及輔助人才”“生產制造及有關人才”“其他人才”五個維度崗位需求，挑選出每項產業每個維度“數量緊缺”度最高的職位，相同的職位累加求和，這樣就得到了“10+3”產業的緊缺崗位表以及對應的“數量緊缺”度，“數量緊缺”度相同的崗位選擇“綜合緊缺”度最大的崗位[2]；

（2）然后將緊缺崗位的“數量緊缺”度再按照專業中類（比如農業、林業等）分別累加；

（3）用“數量緊缺”度與專業畢業生人數做相關性分析，獲得專業匹配度數值。

3 模型結論

3.1 2019-2021年四川省高職院校涉農專業招生情況

通過爬蟲獲取的數據進一步清洗和統計可以獲得2019—2021年四川省14 所涉農高職院校招生占比的情況。將農林牧漁大類的招生計劃除以當年的招生總數可以得到招生占比，同時結合2019—2021 的畢業生統計數據可以得到2019—2024 總共六年的畢業生占比情況，其中2022—2024年是通過招生計劃推算出的畢業生情況，如圖1所示。

圖1 2019—2024年?？疲ǜ呗殻┰盒＾r林牧漁大類畢業生占比變化Fig.1 Changes in the proportion of graduates in agriculture,forestry,animal husbandry and fishery in junior college (higher vocational) colleges from 2019 to 2024

從圖1可以看出，農林牧漁大類在2022年受到單招擴大的沖擊，占比略有下降，之后迅速攀升，2024年將達到2.5%的高位，這主要是由于2019年和2020年新建的兩所涉農院校大量招生所致[3]。

3.2 四川農業“10+3”產業對口人才匹配度

2019—2021 年四川省高職院校畢業生人數分別為：204553，216404，234403，根據四川省教育考試院的數據，2019—2021年四川省專科（高職）院校招生人數分別為：28.04 萬、33.1 萬以及31.36 萬。通過大數據分析統計出現代農業體系“10+3”專業相應專業畢業生數量如表1所示。

從表1可以看出，之前比較熱門的財經商貿大類近年來略有降溫，其招生人數占比略有下降，招生大戶裝備制造大類和交通運輸大類變化不大，其他的生、化、環、水利等冷門專業招生計劃或持平或略減少?？偟膩砜矗F代農業“10+3”相關專業大類占比呈逐年略降的趨勢。

表1 2019—2024年現代農業體系“10+3”相應專業畢業生數量Tab.1 The number of graduates in the "10+3" corresponding majors in the modern agricultural system from 2019 to 2024

四川省現代農業“10+3”產業急需緊缺人才目錄數量緊缺指數統計獲得如下31 個最緊缺的崗位及其數量緊缺指數。

由于很多崗位涉及到市場營銷、機械設計等畢業生數量龐大的大類，直接在數量截面上研究其匹配度意義不大，且前面的數據結果已經表明農林牧漁大類招生占比與10+3 相關大類的總招生占比其實呈現反向趨勢，本文只做農林牧漁大類畢業生的數量截面做匹配度（相關性）研究，挑選出上表中農、林、牧、漁四項中類相關的崗位將其數量緊缺指數相加，然后計算其與2021—2024年畢業生招生數量的相關性，如表2所示。

從表2可以看出，隨著四川省對鄉村振興及現代農業“10+3”產業越來越重視，農林牧漁大類的招生計劃增加的很快，同時其與人才市場需求端的匹配度也越來越高。直觀上來看2019年攀枝花攀西職業學院、2020年德陽農業科技職業學院的建成直接增加了2000 多名農業類招生計劃，極大的提高了崗位匹配度。園藝、茶藝以及森林培育等林業類崗位依然受到畢業學生數量不足的困擾，是匹配度（相關系數）上的短板。

表2 農林牧漁崗位匹配度（相關系數）Tab.2 Matching degree of farming,forestry,animal husbandry and fishery positions (correlation coefficient)

4 總結與展望

本文采用網絡爬蟲獲取四川高職院校2019—2021年的畢業生統計數據以及招生計劃，并通過文字表格識別技術將獲得的信息進行清洗、統計和分析，從而獲得了2019-2024年共六年的高職院校畢業生相關信息，進而從數量界面討論其與鄉村振興專業匹配度問題。研究過程中參考了大量官方專業數據，進行了仔細的數據修訂和提煉[4]。研究得出的主要結論包括：

（1）由于市場化的先擇，現代農業“10+3”相關產業的畢業生比例呈略微下降的趨勢；

（2）農林牧漁大類的畢業生比例逆流而上，呈逐年增加的趨勢，但總體招生占比還是很低。同時其與崗位的匹配度（相關性）也呈逐年上升的趨勢，2024年將達到約0.9，這體現了農林牧漁大類專業悄然變熱以及政府的大力引導，林業類畢業生緊缺依然值得重視；

（3）涉及鄉村微觀治理的村鎮建設與管理、城鄉規劃等專業熱度增加，具有地方特色的釀酒技術、民族表演、民族技藝等專業就業渠道穩定，招生計劃呈逐年增加趨勢[5]。

下一步的研究可以關注涉農院校未來三年的就業情況，畢竟招生計劃不等于畢業生在該崗位就業，這中間差了一個就業情況調查。事實上，根據2020年的統計數據，農林牧漁大類僅僅只有52.85%的畢業生繼續留在本專業的崗位，而多達13.16%的畢業生希望考取公務員，這在大類專科畢業生中是很高的比例，這說明了農林牧漁專業的畢業生對鄉村工作的排斥。當然，在政府的大力鼓勵下，隨著對鄉村振興重視程度的提升以及投入力度的加大，回鄉發展也將逐漸成為大學生尤其是職業類院校高技能型的人才的重要就業途徑。