曾向昌

(广东松山职业技术学院，广东 韶关 512126)

目前，毕业生就业率不仅是评价高校毕业生就业状况，同时也被视为与高校教学质量密切相关的一项重要指标，因而在人们的潜意识里对它赋予了质量的含义，以就业率来衡量高校毕业生就业工作，推断教学质量和人才培养质量，成了就业率要完成的重要史命。然而，随着改革的深化，社会经济的迅速发展，就业率已在不同程度上凸显了其局限性，尽管人们的潜意识对就业率的理解有时会与就业质量混淆，但实质就业率仅仅能够反映出的是就业人数的比例，表达的是数量的概念，这就导致了就业率不能够真实地反映学校的办学实力、管理水平、教学质量和毕业生就业状况等问题。

当然，我们应该肯定在高校扩招背景下，就业率指标对高校毕业生就业工作所起到的积极作用和开创出的良好局面，没有就业率也就谈不上有就业质量，就业率是就业质量的基础，有了这样一个基础我们就能够进一步地对毕业生就业质量进行定性和定量的研究。大学生通过大学阶段的系统学习，在毕业时对其就业目标价值估计和判断实现此目标的积极性被激发的程度已达到了较高的水平，[1]可见毕业生对实现就读院校的办学定位、人才培养目标的热情和追求并不仅仅局限于就业层面，而是上升到了就业质量的高度，去实现其就业价值目标，这完全符合校方既定的目标和社会的需求。那么，该如何表述和量化就业质量，就业率与就业质量又有何种关系，成了我们要研究的重要课题。

一、建立就业质量评价的必要性

高校毕业生就业率在本、专科评估体系中均是一项重要的考核指标，但对毕业生的就业质量却没有作出具体的要求和规定，一些高校为了追求就业率往往忽视了毕业生的就业质量，出现了以就业率来等同就业质量，等同人才培养质量的倾向，这对高校自身的办学定位、培养目标、培养质量都是一个极大的冲击，也使人们对就业率指标产生了疑问。

教育部门每年向社会公布各高校的毕业生就业率，重点大学、一般本科院校和高职院校这些不同类型院校在就业率方面相差不大，同类院校之间的就业率也相差无几，但尽管它们的就业率相当，可就业质量是否一样？能否就可以得出各类院校办学定位准确、专业设置和课程体系合理、人才培养方案科学、人才培养质量上乘这样的结论？等等，这些都需要我们在比较就业率的同时进行就业质量的评价。

我们需要用科学的态度去看待就业率指标，在充分发挥其积极作用的基础上分析研究影响毕业生就业质量的主要因素和关键所在，建立就业质量评价指标，使就业质量成为高校办学水平、教学质量和竞争力的重要依据。

二、满足就业质量的条件及统计方法

(一)就业质量的条件

根据相关研究资料，就业质量定义为：毕业生从事的工作与其接受的教育程度、所学专业、就读院校的培养目标以及就业意愿的符合程度。[2]即毕业生有就业质量的工作可表述为：毕业生即将从事的工作与其接受的教育程度、专业和所就读院校的培养目标相适应，且符合其就业意愿。因此，就业质量应体现在三个方面，必须同时满足以下三个条件：

条件一是毕业生即将从事或获取的工作其准入条件与所学的专业或学历有必然的联系。

条件二是毕业生的专业素质、职业技能、综合能力等能满足用人单位的要求，且要求标准与该校办学定位、培养目标、培养质量相一致。

条件三是毕业生所表现出来的就业态度积极主动，有较高的职业承诺和满意程度。[2]

这三个条件可简称为就业质量三要素：学历(专业)要求、能力程度和就业态度。其中条件一, 二是满足就业质量的客观条件，条件三则是主观意识，是自身就业价值观的具体体现。需要强调的是，招聘单位的用人标准若低于该校的培养目标及质量标准时，则不符合条件二的要求。

应用大学生就业质量系统[2]对就业质量进行定量分析研究，并对系统进行必要的改造，在原系统中增添了S1，S2，S3三个虚拟开关，其目的是对影响就业率、就业质量通道的数据传输进行描述，为了与就业率指标配合，毕业生就业质量用就业质量率表示，改造后的大学生就业质量系统如图1所示：

图1 改造后的大学生就业质量系统

系统的运行及调节过程在相关资料已有分析研究[2]，在此仅对就业率、就业质量率的数据传输通道进行描述。系统共有三条通向就业率环节的数据通道，它们分别由S1，S2，S3三个虚拟开关控制，其中，由S1，S2虚拟开关控制的两条数据通道所提供的就业人数，只与专业设置和培养过程有关，与教学质量环节无关，因此，这两条数据通道所提供的就业人数不符合就业质量的标准，是影响就业质量的数据通道。而由教学质量环节到就业率环节的这条由S3虚拟开关控制的数据通道所提供的就业人数则符合就业质量标准。因此，就业率主要由三组数据组成，其中只有一组数据的就业人数符合就业质量标准。

(二)就业质量率的统计方法

高校就业率的统计工作已有十年的历史，有较好的统计基础，在分析研究就业质量时，以就业率为基础，以就业质量三要素为依据，同时为了与就业率进行比较，用就业质量率表示有就业质量的就业人数比例。

就业质量率的定义：满足就业质量条件，符合就业质量标准的就业人数占毕业生总数(应就业人数)之比的百分数，用JZ表示。

具体操作以现有就业率的统计方法为基础，将现有就业率中符合就业质量标准的就业成分分离出来，计算就业质量率JZ，就业率J的统计方法按现行教育部的规定进行。

1.现有就业率的统计方法

(1)

式中:J—就业率

T—毕业生总数(应就业人数)

R—实际就业人数

2.就业质量率的计算方法

(2)

式中:JZ—就业质量率

T—毕业生总数(应就业人数)

Z—有就业质量的就业人数(符合就业质量标准的就业人数)

3.实际就业人数(总就业人数)

R=R1+R2+R3

(3)

其中：R1—为毕业生所从事的职业(岗位)其准入条件低于其学历或专业要求的就业人数；在系统数据通道中表现为虚拟开关S1闭合所提供的就业人数，R1是严重影响就业质量的数据。

R2—为毕业生所从事的职业(岗位)对学历、专业虽有要求，但程度要求不高，达不到该校办学定位、培养目标要求的就业人数，故仍不能满足就业质量条件；在系统数据通道中表现为虚拟开关S2闭合所提供的就业人数。

R3—毕业生满足就业质量条件的就业人数，即为有就业质量的就业人数；在系统数据通道中表现为虚拟开关S3闭合所提供的就业人数。

4.符合就业质量要求的就业人数Z的统计

根据Z和R3的定义则有

Z=R3

(4)

按就业质量的条件，可分门别类地对R1、R2、R3进行统计，从而计算出就业质量率JZ。

5.R1数据统计

应届毕业生所从事的工作其准入条件与所学的专业或学历是否有必然的联系，这是衡量就业质量的必要条件，是R1数据统计的依据，若其就业岗位或职业对学历、专业没有严格的要求，则这类就业人数应纳入到R1数据里。

6.R2数据统计

一些企业、公司仅对毕业生所学专业有所要求，但程度要求不高，达不到本校培养目标质量标准，即招聘单位的用人标准低于本校的培养目标及标准，这类毕业生就业人数归纳到R2数据里。

7.R3数据统计

当满足就业质量第一个条件后，能否满足用人单位的要求成为就业质量的关键；并且

在满足就业质量前两个条件的前提下，学生对用人单位的满意程度，决定了其就业态度，这对R3的数据统计有着重要的影响。

当大学毕业生即将从事或获取的工作其准入条件已具备，且专业素质、职业技能、综合能力等均能满足用人单位的要求，而就业期望值与实际就业值的差值又在20%以内[3]，则大学毕业生所表现出来的是较为积极主动的就业态度，并有较高的职业承诺，其工作态度、能力发挥以及工作稳定性均有较好表现。此时的就业人数为满足就业质量条件的就业人数，即为有就业质量人数，应统计在R3数据里。

诚然，有些学生的专业与其就业的方向并没有直接的关系，但其学历和经高等教育培育出来的综合素质能使其胜任非本专业高就业质量的工作岗位，例如被录用为公务员、自主创业等这类就业人数应归结到R3数据里。(按就业率统计方法，已就业的毕业生人数包括了攻读研究生、专升本和出国留学的毕业生，我们将毕业后继续求学的这类人员归结到R3数据里)。

学生对用人单位的满意程度会直接影响其就业态度和职业、专业承诺，最终将影响其就业质量，若用人单位满意，而毕业生就业期望值太高，对薪酬、福利、地域、环境、和所从事的工作以及个人发展前景等均不满意或满意程度不够，则毕业生所表现出来的就业态度就会犹豫不决甚至放弃，错过有就业质量的工作机会，这类人员无法统计到R3数据里。

三、就业质量率与就业率的关系

根据就业质量率与就业率的定义，则就业质量率JZ与就业率J的数学关系为：

(5)

其中:K为质量转换系数，取值范围：0≤K≤1

当K=0 时，这是一种特殊状态，就业质量率JZ=0，毕业生就业状态完全由就业率J表达，说明再高的就业率也没有就业质量成分。在系统中表现为虚拟开关S1，S2闭合，S3断开即与教学质量环节的数据通道断开。

当K=1 时，这是一种理想状态，就业质量率JZ等于就业率J，说明就业率J可用就业质量率JZ表示，就业率完全转换为就业质量率，毕业生就业状态由就业质量率JZ表示，在系统中表现为虚拟开关S1，S2断开，只有S3闭合提供符合就业质量条件的就业人数。

一般情况下，K值的变化范围在 0

根据质量转换系数K值的变化范围，可设定其就业质量等级，共分五个等级：就业质量差、就业质量一般、就业质量良好、就业质量优良、就业质量优秀。

当0

在系统中虚拟开关S1，S2，S3均闭合，其中由虚拟开关S3闭合所提供的有就业质量的就业人数占就业率当中的比例不足60%，因此整体就业质量不高。

当 0.6≤K<0.7时，且就业率≥85%，就业质量等级为：一般。

在系统中虚拟开关S1，S2，S3均闭合，其中虚拟开关S3所提供的数据占就业率中的比例大于60%。

当0.7≤K<0.8 时，且就业率J≥93%，就业质量等级为：良好。

在系统中虚拟开关S1，S2，S3均闭合，其中虚拟开关S3所提供的数据占就业率中的比例大于70%。

当0.8≤K<0.9 时，且就业率J≥95%，就业质量等级为：优良。

在这个等级中，虚拟开关S1，S2，S3均闭合，但虚拟开关S3所提供的数据占就业率中的比例大于80%。

当0.9≤K≤1时，且就业率≥95%，则就业质量等级为：优秀。

在系统中，虚拟开关S1，S2，S3虽均闭合，但虚拟开关S3所提供的数据占就业率中的比例大于90%。

四、就业质量率的实际应用

(一)广东松山职业技术学院就业质量分析

以广东松山职业技术学院(省属专科院校)为例，对近三年就业质量进行分析。

1.2006年毕业生基本数据

毕业生总数T=1851人，实际就业人数R= 1824人，总体就业率J=98.54%。

经统计其中：R1=105人，R2=330人，R3=1389人，Z=R3=1389人。

应用式(1—2)计算：就业质量率JZ=75.04%。

应用式(1—5)计算：质量转换系数K=0.76，则就业质量等级为：良好。

2.2007年毕业生基本数据

毕业生总数T=1683人，实际就业人数R= 1660人，总体就业率J=98.63%。

其中：R1=86人，R2=354人，R3=1220人，Z=R3=1220人。

就业质量率JZ=72.49% ，质量转换系数K=0.73，就业质量等级为：良好。

3.2008年毕业生基本数据

毕业生总数T=2240人，实际就业人数R= 2147人，总体就业率J=95.85%。

其中：R1=93人，R2=371人，R3=1683人，Z=R3=1683人。

就业质量率JZ=75.13%，质量转换系数K=0.78，就业质量等级为：良好。

近三年，广东松山职业技术学院就业率J均大于95%，但就业质量率JZ却在72～76%之间，质量转换系数K在0.73～0.78之间波动，虽然就业质量等级为良好，但就业率与就业质量率之间的最大差距达26.14%，最小的差距也有20.72%，存在着等级上的差别。

(二)广东某本科院校就业质量分析

2006～2008年，某本科院校毕业生基本数据：

毕业生人数分别为：1941人、2175人、3159人。

就业率J分别为：98.25%、99.40%、98.61%。

经统计和计算就业质量率JZ分别为：74.09%、70.71%、77.01%。

质量转换系数K分别为：0.75、0.71、0.78。

就业质量等级均为良好，但就业率与就业质量率之间的最大差距达28.69%，最小的差距也有21.6%。据调查统计，省内一般本科院校和高职院校毕业生就业率与就业质量率之间普遍存在着较大的差距，就业数量与就业质量方面存在着等级上的差别，这应引起我们高度的重视。

五、结论

大学生就业质量系统揭示了就业质量与高校办学定位、培养目标及人才培养质量和毕业生就业态度的内在关系以及影响毕业生就业质量的主要因素和提高就业质量的主要途径，在就业率三组数据里，由虚拟开关S1，S2，提供的两组数据是影响就业质量的关键，要提高就业质量就要降低这两组数据比例，尤其要降低虚拟开关S1所提供的数据比例，并且要提高虚拟开关S3所提供的数据比例。从而使高校毕业生就业质量与其确定培养的人才质量相适应，所培养的人才质量与该校自己确定的培养目标有更高的符合程度。

就业质量率与就业率之间的函数关系为：JZ=K·J，其中质量转换系数K值的变化范围在0≤K≤1之间，并且可根据K值可得到相应的就业质量等级：就业质量差、就业质量一般、就业质量良好、就业质量优良、就业质量优秀等共五个等级。

目前从调查统计数据可知，毕业生就业率与就业质量率有着教大的差距，即就业数量与就业质量方面存在着等级上的差别，主要的原因是就业率的统计没有与该校的办学定位、培养目标、实际教学质量联系在一起，仅从就业数量来考虑，而质量转换系数K则表征和确定了这种差别。

就业质量率是一所高校办学定位、培养目标和教学质量的最终反映，它与就业率之间的关联性可用质量转换系数表达，该系数反映就业率当中的就业质量所占比例，比例越大表明就业率当中的就业质量成分越高，实现该校确定的人才培养目标程度越强。就业率与就业质量率两项指标相互配合，在量与质方面能够客观地反映高校毕业生的就业状况，体现出高校办学定位、培养目标，教学质量和竞争力。

参考文献：

[1]曾向昌.大学生就业期望值与先就业后择业的辨证关系[J].黑龙江高教研究，2008(05)：132-134.

[2]曾向昌.构建大学生就业质量系统的探讨[J].广东工业大学学报: 社会科学版，2009(3)：18-21.

[3]曾向昌.大学生就业期望与实际就业的关联性分析研究[J].高教探索，2007(02)：110-112.

[4]张敏强，朱国华，陈大尧.大学生职业规划与就业指导[M].广州：广东省教育出版社, 2005.