“慢就業”現象下基于“大數據+區塊鏈”的大學生就業增質路徑研究

摘 要：就業問題是社會關注的熱點話題，而高校畢業生的就業問題又是社會關注的重中之重。通過分析當前“慢就業”現象的成因和影響，挖掘大數據和區塊鏈技術在大學生就業問題中的應用現狀及其優勢，以大學生就業增質路徑的設計與實施、評估與反饋為目標，對“慢就業”現象下基于“大數據+區塊鏈”的大學生就業增質路徑進行研究，旨在提高大學生就業的匹配效率、增強大學生的職業能力、優化就業信息平臺，提高高校教育教學質量。

關鍵詞：區塊鏈技術；大數據技術；“慢就業”；精準就業

就業是民生之本，高校畢業生的就業問題不僅關系到畢業生的個人發展和生活質量，還關系到高等教育改革與發展的質量，甚至影響到整個國家教育事業的改革與發展。截至2023年6月15日，全國高等學校共計3072所，其中普通高等學校2820所。數據顯示，2023屆全國普通高校畢業生規模高達1158萬人，相比2022年增加82萬人。隨著就業形勢的日益嚴峻，大學生群體中的“慢就業”現象也日益突出。相較于2022年，2023年應屆生選擇“慢就業”的比例上升了3%。因此，國家高度重視高校畢業生的就業問題，并不斷出臺相關政策措施以促進就業。高校畢業生就業問題已成為高等教育改革發展的熱點議題，研究者紛紛從不同角度展開研究，以期構建大學生就業的增質路徑，改善當前大學生的“慢就業”現象，提升高等教育及人才培養質量。

一、大學生“慢就業”現狀及成因分析

就業難在很長一段時期內是必然趨勢，而與就業難相對應的卻是當代大學生的“慢就業”現象。這種相對矛盾的現象在95后、00后畢業生中愈發明顯，且有加劇的趨勢。“慢就業”現象逐漸引起了相關政策制定者和研究者的廣泛關注，他們對此進行了有益的探索和嘗試。所謂“慢就業”，是指大學生在畢業后，既不急于直接就業，也不打算繼續深造，而是選擇暫時游學、兼職或者創業、考察等方式，慢慢探索人生道路的現象。催生“慢就業”現象的原因主要有以下幾個方面：

自主創業意識淡薄，就業期待值過高。高校畢業生對就業的期待集中體現在理想化的就業方向，即對機關事業單位穩定性的狂熱追求；就業區域則集中于籍貫所在地城市或一線城市，預估的理想薪酬也多高于所選行業的平均薪酬。

就業不穩定性加劇，擇業標準與社會現實脫節。就高校畢業生職業選擇的影響因素而言，收入被視為第一要素，愛好和工作地點次之，住房則為末位。然而，畢業生對收入、福利待遇、發展空間的高要求，與當前的社會發展現狀嚴重脫節。

就業過程中家庭、高校、政府的影響力逐漸減弱。高校畢業生就業規劃的影響因素按重要性大小排序為：自主決定gt;個人能力與用人單位需求的符合程度gt;家人建議的影響gt;高校就業指導課程的引導gt;政府促就業工程。此外，學生對學校搭建的就業創業平臺了解有限，對就業創業政策的認知不夠深入，了解渠道也較為單一。

二、“大數據+區塊鏈”技術在大學生就業中應用現狀分析

習近平總書記指出，積極推動區塊鏈技術在教育、創業、養老、精準脫貧等領域的應用，保障生產要素在區域內有序高效流動。《教育部關于做好2019屆全國普通高等學校畢業生就業創業工作的通知》中指出，加強部省校三級就業創業服務體系建設，建立畢業生求職和用人單位需求數據庫，運用大數據技術實現供需智能匹配，為畢業生精準推送政策、崗位和指導。在此背景下，我國學者針對大數據及區塊鏈在大學生就業領域中的應用進行了積極研究與探索。其中具有代表性的有：以大數據的思維和技術，構建高校智能就業服務模式與就業平臺，實現線上職業課程學習、精準崗位推薦、職業規劃指導、學生差異分析、學生職業畫像、雇主崗位畫像、企業招聘、畢業生畫像等服務，助力就業模式的升級與改革（劉洪超等，2020）。疫情沖擊下，為降低各類突發事件對高校畢業生就業的負面影響，要充分利用網絡大數據進行就業形勢的監測和預判。同時，為提高畢業生就業匹配效率、緩解結構性矛盾，可利用網絡大數據開展職位空缺、就業匹配等相關研究，從需求端來引導高等教育改革和大學生就業指導（毛宇飛等，2022）。基于目前已投入運營的國際教育區塊鏈項目案例，提出區塊鏈與職業教育現代化發展有機結合的應用場景，主要包括認證記錄、參與合作、監督防范、精準匹配和共同繁榮五個方面，以期利用技術手段彌補職業教育的發展短板（薛新龍等，2020）。然而，綜合目前的研究現狀來看，基于“大數據+區塊鏈”在大學生就業中的應用研究尚顯不足。

基于以上分析，面對逐年增加的高校畢業生規模，以及當前高校畢業生存在的“慢就業”現象突出、就業信息不對稱、就業指導個性化缺失等問題，以大學生精準就業為核心，基于“大數據+區塊鏈”技術，構建集信息管理、智慧就業、智慧招聘、智慧就業教育等功能于一體的大學生就業增質路徑。通過區塊鏈技術構建就業信息資源庫，并利用大數據對學生職業畫像、用人單位崗位畫像、畢業生畫像等進行分析，實現高質量就業信息庫建設、精準崗位推薦、精準人才招聘、精準職業規劃指導等，助力大學生就業模式的改革與創新，提升雇主的招聘效率，提高人才培養質量和大學生就業競爭力。

三、“慢就業”現象下基于“大數據+區塊鏈”的大學生就業增質路徑構建

（一）基于區塊鏈的大學生就業及用人信息精準管理路徑構建

基于區塊鏈的大學生就業及用人信息精準管理路徑構建，旨在利用區塊鏈技術實現大學生就業信息與用人信息的精準管理。該方法依托區塊鏈技術的去中心化、數據不可篡改和透明性的特點，確保了大學生就業信息的真實性和可信度。同時，借助精準的用人信息匹配算法，能夠有效地將大學生的就業需求和企業的用人需求進行匹配。

區塊鏈技術是基于區塊鏈分布式存儲資源，融合了點對點加密傳輸、共識機制、數字簽名等先進計算機技術的架構理念，可建立起實時更新、無法修改、真實可靠的信息記錄系統。在數字校園建設的基礎上，為促進大學生精準就業，高校可以依托現有的大學生就業創業管理平臺，構建更為完善的大學生就業信息管理共享平臺。平臺可整合大學生在大學期間的學習成績、個性特長、科創成果、社會實踐、獎懲情況、職業測評和誠信記錄等內容，為大學生精準就業奠定堅實基礎，并為高校進行精準就業服務提供保障。用人單位在自身信息化辦公系統建設的基礎上，可構建人力資源信息平臺，對本單位用人計劃、崗位需求、發展理念、優勢等信息進行發布與管理。利用區塊鏈技術的時間戳、共識機制、分布式記賬等功能，對所有信息平臺進行統一管理，從而實現數據分享，解決數據“孤島”問題，建立一個以區塊鏈技術為底層架構的新型信息的共享平臺，并由此構建一種新的信用生態，實現生態內信息共建共享，樹立新型征信理念，保證了溯源環節上各節點數據的真實性和不可篡改性，從而使高校大學生、用人單位可進行擇優選擇，保障雙方的權益。

新型大學生就業信息管理共享平臺的建設和應用步驟是：第一，收集大學生的就業信息和企業的用人信息，建立大學生就業信息和用人信息數據庫，并利用區塊鏈技術的去中心化存儲特點，確保數據的安全性和可信度；第二，基于大學生就業信息和用人信息數據庫，利用精準的匹配算法進行數據匹配，從而為大學生提供精準的就業推薦服務；第三，通過智能合約等技術手段，實現對企業用人信息和大學生就業信息的實時監測和風險預警，從而保證數據的真實性和透明性；第四，建立大學生和企業之間的交互平臺，讓企業和大學生可以在平臺上進行實時互動，深入了解彼此的需求和條件，從而更好地實現就業和用人的精準匹配。

（二）大學生精準就業大數據畫像模型的構建

由于大學生精準就業服務是以大數據畫像為基礎構建的，本項目的首要任務是建立大學生精準就業大數據畫像模型。該模型的構建過程涉及數據收集、整合、標簽化、映射、評估等多個環節，旨在為企業和高校提供更精準的大學生就業推薦和職業規劃建議。

數據整合與清理：企業和高校需要收集包括學生基本信息、教育背景、實習經歷、工作偏好、薪資期望等方面的數據，并將這些數據整合到一起，再進行初步的清理和歸類。數據標簽化：通過分析數據，制定出特定的規則和權重，將數據轉化成一系列具有明確意義的標簽。這些標簽可以反映學生的興趣愛好、專業技能、職業傾向等各種信息。畫像維度設定：基于整合和標簽化的數據，設定出畫像的維度。這些維度包括學生的基本信息、教育背景、實習經歷、工作偏好、薪資期望以及掌握的專業技能等。數據映射：將每一個學生的數據映射到設定的畫像維度上，形成一個個完整的畫像。畫像評估與調整：對形成的畫像進行評估，驗證其是否準確反映學生的實際情況。如果有偏差，需要對畫像進行適時的調整，以保證其準確性。構建模型：通過對大量已標簽化的數據進行機器學習和深度學習訓練，構建精準的大學生就業預測模型，為大學生提供更為精準的就業推薦與預測服務。

（三）基于大數據畫像的大學生精準就業服務體系構建

為實現大學生精準就業，需要從海量信息數據中精準匹配用戶個性化的就業服務需求，不斷提升服務的智能化、情境化與精準化水平。通過構建大學生畫像和用人單位畫像模型，可以從畫像層面深入挖掘大學生的個性化就業需求以及用人單位的人才需求，建立基于大數據畫像的大學生精準就業和用人單位精準人才招聘服務路徑。該路徑基于大數據處理、聚類分析、關聯挖掘等技術，結合區塊鏈的共識機制、智能合約、加密算法等先進技術，旨在推送與用戶需求相匹配的精準化就業服務資源，為解決大數據環境下的就業精準服務問題提供切實可行的解決思路及方案。

1.基于大數據畫像的大學生精準就業服務路徑

基于大數據畫像的大學生精準就業服務，包括數據獲取與數據處理層、畫像挖掘層和畫像應用服務層三個部分。數據獲取與數據處理層是大學生精準就業服務框架的基礎，也是繪制大學生畫像的必要前提。數據獲取是收集大學生個性化學習過程中的基本數據，如通過教務系統獲取學生的姓名、性別、年齡、專業、年級、學習科目、已修學分、考試成績、出勤記錄、作業完成記錄等基本信息；通過中國大學MOOC（慕課）、學習通等在線學習平臺獲取大學生的學習內容、學習日志、學習進展、教師教育及干預等數據；通過大學生在社交平臺的綁定賬戶，抓取他們在學習資料分享、討論交流、收藏、評論等方面的相關數據。隨后，通過數據預處理方法將非結構化數據和半結構化數據轉化為可識別的結構化數據，進而實現大數據畫像的大學生精準就業服務。

2.基于大數據畫像的用人單位精準人才招聘服務路徑

基于大數據畫像的用人單位精準人才招聘服務，有助于用人單位根據關鍵數據進行搜索，精準縮小選擇范圍，從而降低人才招聘的時間成本。這種方式不僅突破了地域和時間的限制，還解決了信息交互性和實時性等問題，從而減少優秀人才的流失。以大數據畫像的精準人才招聘服務路徑為目標，構建精準人才招聘數據庫，用人單位可以通過數據庫對相關人才信息進行搜索，從專業背景、個人特性、能力水平和教育背景等多個維度進行綜合考量，把符合需求的學生信息精準推送給用人單位，從而提升用人單位人才招聘服務的精準度。

3.基于大數據畫像的高校精準就業指導路徑

利用互聯網的優勢來優化和完善高校就業指導課程實踐教學設計的內容和形式。通過有效的就業指導來深化學生的認知，并為他們提供參與實踐的機會，切實發揮就業指導課的作用和價值，將理論與實踐相結合。同時，利用大數據來優化高校就業指導課程實踐教學設計的內容和形式，通過形象、客觀、真實的數據來深化學生的認知，并為他們提供參與實踐的機會，切實發揮就業指導課的作用和價值，將理論與實踐相結合。

（四）基于區塊鏈的“三位一體”就業及用人信息資源共建共享路徑

以就業市場人才需求為導向，以高校人才培養為主體，是我國大學生就業能力培養的主要模式。然而，在這一過程中，政府引導和企業主導的功能仍需增強，各方協同提升大學生就業能力的意識有待強化，同時相關機制也需要進一步建立和完善。本課題從實際出發，對政府和企業在大學生就業能力培養中存在的問題進行分析，旨在形成政府和企業協同培養大學生就業創業能力的激勵與約束機制，以此完善“高校—政府—企業”的“三位一體”人才培養架構。同時，結合區塊鏈的智能合約技術，構建基于區塊鏈的“三位一體”就業及用人信息資源共建共享路徑，從而更好地培養和提高我國大學生的就業能力。

“三位一體”人才培養架構彌補了單一性選拔人才的缺陷，實現了人才選擇標準的綜合化、多樣化，提高了人才的質量。而基于區塊鏈的“三位一體”制度，則能將信息多維度、實時地展現在平臺上，有助于用人單位和就業大學生根據多方面、多領域的信息進行比對，找到適合自己的合作伙伴。這種雙向互通的模式提高了就業人員和用人單位的人才選擇滿意度，從而降低了失業率和跳槽率。

參考文獻：

[1]王以梁.大學生“慢就業”的現狀、成因與應對策略[J].思想理論教育，2023（11）.

[2]劉洪超，滕鑫鑫，白浩.基于大數據的高校智能就業平臺建設與應用[J].現代教育技術，2020（2）.

[3]毛宇飛，曾湘泉.新冠肺炎疫情對高校畢業生就業的影響：來自招聘網站數據的經驗證據[J].學術研究，2022（1）.

[4]薛新龍，史薇，原珂，等.區塊鏈技術在職業教育現代化進程中的應用場景探究：基于國外教育區塊鏈項目的案例分析[J].中國電化教育，2020（7）.

責編：應 圖

基金項目：河南省軟科學研究計劃項目“‘慢就業’現象下基于‘大數據+區塊鏈’的大學生就業增質路徑構建研究”（編號：242400410170）；2023年度校級學生工作改革研究重點項目“民辦本科院校高質量學生工作體系構建探析”（編號：2023XJXG16）

作者簡介：顧歡（1981— ），男，新鄉醫學院三全學院講師，研究方向為就業創業；王曉娜（1986— ），女，新鄉醫學院三全學院副教授，研究方向為高等教育教學、微分方程；吳貝貝（1988— ），女，新鄉醫學院三全學院講師，研究方向為圖像處理與模式識別。