试论高等教育就业指数评估的原理与构建论文

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1、试论高等教育就业指数评估的原理与构建论文论文关键词:高等教育就业指数教育市场化论文摘要:围绕大学生的就业率、就业缺口和就业质量三个统计指标,运用数理统计学和计量经济学的理论与方法,适应数量迅速增加的高校毕业生的就业工作需论文关键词:高等教育就业指数教育市场化论文摘要:围绕大学生的就业率、就业缺口和就业质量三个统计指标,运用数理统计学和计量经济学的理论与方法,适应数量迅速增加的高校毕业生的就业工作需要,建立综合反映大学生就业状况的指数模型,是完善高校毕业生就业指导工作一种有益尝试,对毕业生、高校.用人单位、人才市场和政府宏观调控等提供全方位的指导服务作用.大学生就业指数系统运用依赖于

2、数据库的总体构成及其原始数据的采集.在市场经济条件下,大学生的就业状况在一定程度上决定着高等教育的未来走向。从现在开始,高校扩招后的学生将陆续毕业,2004年高校毕业生将达到212万人,较上年增加67万人,大学生就业竞争日趋激烈。由于存在用人机制、供需结构、择业观念等众多因素的影响,高校毕业生就业不同程度地存在结构性和(或)摩擦性的困难,妥善解决好毕业生的就业问题,是一项意义重大而十分繁重的任务。政府和高校都在为大学生就业创造环境,目前不少地方已采取了一些有效措施,建立并完善高校毕业生就业指导服务机构,积极吸纳高校毕业生,以适应数量迅速增加的高校毕业生的就业工作需要。事实上,大学生

3、就业问题出现一定困难并不是我国受高等教育的人才过剩了,我国受高等教育人口占总人口的比例,不但与发达国家相距甚远,甚至还低于有的发展中国家。在2l世纪,要实现全面建设小康社会的宏伟目标,需要大批高素质人才。从目前情况看,我国高校毕业生还远远不能满足各行业对各类高素质人才的需要。然而,解决好这一问题,还依赖于国家、地方和高校三个层面形成更大的合力,加强招生、培养和就业的相互联系,在高等教育专业设置、办学水平、质量评估上同就业形势和状况挂钩,引导高校根据市场的变化调整教学结构。为更好地实现大学生的就业需要,寻求高等教育扩大招生规模可持续发展道路,本文探讨了设立大学生就业指数的方法作为解决

4、的三方协调基本途径的有关问题。一、编制大学生就业指数的理论依据经济增长与就业之间存在着非线性关系,在此基础上采取回归模型方法构建非线性函数关系式,可以进一步确定经济增长与就业之间的关系类型,并进而观察对就业促进的具体情况。从理论上讲,这种方式建立的回归模型可以较为精确地求出以点弹性概念为基础的就业弹性,这样就可以避免使用长期弹性概念的不精确性,即一定时期的就业平均增长率与经济增长率可能并不存在时点意义上一一对应的关系。或者说,即使知道了在某一时期经济增长是促进就业增加的,也不能得出结论说在这期间经济增长总是带来就业的增加。经济增长与就业之间存在着非线性关系函数式可以表示为:L=f(

5、Y)=0Y。。公式中,L表示就业人数,Y表示GDP,0表示就业弹性系数,a表示常数。对公式取对数,得:1nL=lno+alnY。高等教育就业指数评估的原理与构建在此基础上构建回归方程如下:lnL=a+blnY+e在此公式中,L表示就业人数,Y表示GDP,a表示常系数,b表示就业弹性系数,e表示随机误差。运用这一理论模型,可以采用相关GDP、就业人数的时间序列数据进行回归分析得出回归结果。值得注意的是,根据联合国开发署对经济增长和就业增长率之间关系的划分,二者关系存在四种类型:一是高经济增长就业机会扩大;二是高经济增长就业机会无增长或少量增长;三是经济增长率下降就业机会有所扩大:四是

6、经济增长率下降就业机会下降(UNDP,1996)。对于中国整个的经济增长与就业增长率的关系,有的学者已进行过经济计量研究(赵建国,2002)。基本结论是经济增长带来就业机会的增加,即符合第一种类型,但对就业弹性的大小上存在不同的估计差异。大学生就业指数模型正是根据经济增长与就业之间存在非线性关系的基础上提出来的,其基本含义是指:围绕大学生的就业率、就业缺口和就业质量三个统计指标,运用数理统计学和计量经济学的理论与方法,建立能够综合反映大学生就业状况的一系列指数模型来描述、评介和预测大学生就业状况及其市场需求趋势的方法。这里是以大学生就业群体作为特殊的研究对象,并以大学生就业率比例的

7、变化与经济增长的关系为基础,结合大学生就业分行业、企业性质、专业及学校等状况,进一步构建就业缺口和就业质量的指数作为整个就业指数模型的有效组成部分,通过收集大学生市场就业状况的相关数据,综合分析大学生的就业状况、市场需求特征和就业质量,为大学生就业指导、大学教育的结构调整以及政府企业的相关工作提供必要的参考意见。二、大学生就业指数系统的构建(一)就业指数的构建1.大学生就业指数系统是在研究一般指数的统计指标选取方法的基础上,选定由就业率、就业缺口、就业质量三个指标组成

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