鄒治 陳萬明 石麗

摘 要：在經(jīng)濟預(yù)警理論的基礎(chǔ)上，借鑒一般社會失業(yè)預(yù)警的研究成果，根據(jù)時差相關(guān)分析確定了高校畢業(yè)生失業(yè)的影響因素指標(biāo)，進而進行回歸分析并結(jié)合擴散指數(shù)對我國高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警區(qū)間進行判斷，認(rèn)為我國當(dāng)前高校畢業(yè)生的失業(yè)狀況尚屬于輕度警情。

關(guān)鍵詞：高校畢業(yè)生；失業(yè)預(yù)警；時差分析；擴散指數(shù)

一、引言

隨著我國高等教育改革的推進和招生與就業(yè)政策的變化，原本無就業(yè)之虞的天之嬌子們越來越感受到了求職的艱辛，甚至陷入畢業(yè)即失業(yè)的困境。大學(xué)生嚴(yán)峻的就業(yè)狀況引起了強烈反響，我國大學(xué)生是否過剩，高校畢業(yè)生未來的就業(yè)狀況會是怎樣，這些問題牽動著學(xué)生、家長以及社會各界的關(guān)注。在此形勢下，2003年龔紅果首先提出了建立高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警機制。[1]教育部（2000）和武毅英（2007）對高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警線和預(yù)警區(qū)間進行了不同的劃分。[2][3]近期，關(guān)于高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的研究逐漸由理論探討向?qū)嶋H應(yīng)用、由局部研究向系統(tǒng)化發(fā)展。謝愛國等（2009）提出大學(xué)生失業(yè)預(yù)警系統(tǒng)由政策法規(guī)、組織機構(gòu)和信息系統(tǒng)組成。[4]而錢強等（2009）提出的畢業(yè)生預(yù)警模型包括人才需求預(yù)警、人才供給預(yù)警、專業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)警、失業(yè)趨勢預(yù)警、供求數(shù)據(jù)系統(tǒng)和失業(yè)信息系統(tǒng)等多項數(shù)據(jù)。[5]然而，關(guān)于高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的研究依然處于初級階段，從建立高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的原則、策略等角度進行理論分析的多，基于定量的實證結(jié)果少。因此，本文借鑒經(jīng)濟預(yù)警方法嘗試建立高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警模型。

二、預(yù)警理論與方法

經(jīng)濟預(yù)警主要包括明確警義、尋找警源、分析警兆、預(yù)報警度四個邏輯階段。其中警義是指警的含義，包括警素（構(gòu)成警情的指標(biāo)）和警度（警情的程度）。警源是警情產(chǎn)生的根源。警兆即先導(dǎo)指標(biāo)。一般不同警素對應(yīng)著不同警兆。確定警兆后，需要進一步分析警兆與警素的數(shù)量關(guān)系，找出與警素的警限相對應(yīng)的警兆區(qū)間，然后借助于警兆的警區(qū)進行警素的警度預(yù)報。警度預(yù)報有兩種方法：一是建立關(guān)于警素的普通模型，先做出預(yù)測，然后根據(jù)警限轉(zhuǎn)化為警度；二是建立關(guān)于警素的警度模型，直接由警兆的警級預(yù)測警素的警度。

在此基礎(chǔ)上，經(jīng)濟預(yù)警的方法依據(jù)其機制主要分為：黑色預(yù)警方法，即根據(jù)警素的時間序列波動規(guī)律進行直接預(yù)警；黃色預(yù)警方法，即依據(jù)警兆進行預(yù)警；紅色預(yù)警方法，即依據(jù)警兆以及各種環(huán)境、社會因素進行估計；綠色預(yù)警方法，即依據(jù)警素的生長態(tài)勢，特別是農(nóng)作物生長的綠色程度（綠色指數(shù)）預(yù)測經(jīng)濟及農(nóng)業(yè)的未來狀況；白色預(yù)警方法，即在基本掌握警因的條件下用計量技術(shù)進行預(yù)測。[6]

黃色預(yù)警方法是目前最為常用的預(yù)警方法，主要分為三種方式：一是指數(shù)預(yù)警方法，即利用警兆的某種反映警級的指數(shù)進行預(yù)警，其形式為景氣指數(shù)和合成指數(shù)；二是統(tǒng)計預(yù)警方法，即對警兆與警素之間的相關(guān)關(guān)系進行統(tǒng)計處理，然后根據(jù)警兆的警級預(yù)測警素的警級，主要包括判別分析、Logistic回歸分析等；三是模型預(yù)警方法，即在指數(shù)預(yù)警或統(tǒng)計預(yù)警方式基礎(chǔ)上對預(yù)警做進一步分析，包括各類線性或非線性的計量模型以及基于概率分類的模式識別和人工智能網(wǎng)絡(luò)等。[7]莫榮（2002）[8]、馮煜（2001）[9]、張得志（2007）[10]、趙建國（2008）[11]等對我國失業(yè)預(yù)警的研究，運用了回歸分析、擴散指數(shù)等主要預(yù)警方法。因此，借鑒上述研究成果，本文擬結(jié)合回歸模型，運用擴散指數(shù)探討對我國高校畢業(yè)生失業(yè)進行預(yù)警的可行性。

三、高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警模型的實證分析

1. 失業(yè)率數(shù)據(jù)選取

我國自1996年起公布高校畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)。但由于過去十幾年間我國的高校畢業(yè)生就業(yè)統(tǒng)計工作剛剛起步，統(tǒng)計的時間節(jié)點、學(xué)校歸屬的口徑、各級畢業(yè)生的劃分方法都?xì)v經(jīng)變動，因此，盡管該數(shù)據(jù)為目前我國較為權(quán)威部門公布的數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)缺失和不一致性，完全采用這些原始數(shù)據(jù)做實際研究不適合。在此，本文考慮參考以往學(xué)者的研究成果，在符合客觀事實的前提下將其整合成為可作為研究基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)。丁仁船（2007）在關(guān)于城鎮(zhèn)失業(yè)率的研究中鮮有的將城鎮(zhèn)人口劃分為城鎮(zhèn)下崗失業(yè)人員、高校畢業(yè)生失業(yè)人數(shù)、城鎮(zhèn)外來失業(yè)人員、本地失業(yè)人口四類，并逐一進行了分解研究。他假定上世紀(jì)90年代初的高校畢業(yè)生失業(yè)率接近自然失業(yè)率，計算得出1990-1995年間的高校畢業(yè)生失業(yè)率約為5%。[12]而賴德勝作為北京師范大學(xué)勞動力市場研究中心的教授，是較早也是較為著名的對我國高校畢業(yè)生就業(yè)狀況進行研究的學(xué)者。他在《緩解大學(xué)生就業(yè)困境的政府職責(zé)》（2008）一文中對1996-2006年高校畢業(yè)生就業(yè)狀況的相關(guān)數(shù)據(jù)進行了匯總，被眾多研究引用，且與事實及公布的數(shù)據(jù)基本吻合。[13]因此，本文1996-2006年間的數(shù)據(jù)選取了這一時間段賴德勝教授的研究結(jié)果，2007-2009年的就業(yè)數(shù)據(jù)則直接來源于公布數(shù)據(jù)。由此，基于數(shù)據(jù)的可獲得性、可靠性、時序性、研究的可行性等原則，最終確定了高校畢業(yè)生失業(yè)率如表1所示。

2. 失業(yè)影響因素指標(biāo)選取

高校畢業(yè)生失業(yè)的原因以往已經(jīng)有很多學(xué)者進行了分析。其宏觀成因主要可以分解為經(jīng)濟、高等教育體制、政策制度等因素，但確定指標(biāo)并進行實證研究的尚少。因此，本文在以往學(xué)者定性分析的基礎(chǔ)上，參考一般社會失業(yè)指標(biāo)初步選取失業(yè)影響因素指標(biāo)。我國勞動和社會保障部勞動科學(xué)研究課題組（2002）選取的失業(yè)預(yù)警指標(biāo)包括：國民經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)（包括國內(nèi)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值）、勞動力資源指標(biāo)（勞動年齡人口）、投資指標(biāo)（基本建設(shè)投資總額）、能源和材料指標(biāo)（能源生產(chǎn)總量、發(fā)電量、鋼產(chǎn)量、水泥產(chǎn)量）、貿(mào)易指標(biāo)（銀行商品銷售現(xiàn)金收入、海關(guān)統(tǒng)計進出口總額、進口總額、出口總額）、財政貨幣指標(biāo)（市場貨幣流通量、貨幣供應(yīng)M1、貨幣供應(yīng)M2）、生活和價格指標(biāo)（銀行工資性現(xiàn)金支出、城鎮(zhèn)人均收入、居民消費價格總指數(shù)、商品零售價格指數(shù)）等七大類，共24個指標(biāo)。劉紅霞（2008）將失業(yè)指標(biāo)設(shè)計為：勞動參與率、常住人口自然增長率、GDP就業(yè)增長率、投資就業(yè)增長彈性、40歲以上人員比例、女性比例、國內(nèi)GDP增長率、居民消費價格總指數(shù)。[14]趙建國（2008）從經(jīng)濟增長、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、勞動力供給、勞動力需求等方面對影響失業(yè)的各種因素進行統(tǒng)計分析篩選后，確定了GDP、GDP增長率、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值、工業(yè)增加值、總?cè)丝跀?shù)、人口自然增長率、經(jīng)濟活動人口、年均人均工資、全社會固定資產(chǎn)投資、財政支出總額、撫恤和社會福利支出、社會消費品零售總額、出口總額等14個指標(biāo)。結(jié)合上述指標(biāo)的選取，本文初步選取了與高校畢業(yè)生失業(yè)相關(guān)的一些指標(biāo)：（1）經(jīng)濟指標(biāo)，包括反映國民經(jīng)濟總量的國民生產(chǎn)總值及其增長率、一產(chǎn)、二產(chǎn)、三產(chǎn)總值及其比重；反映經(jīng)濟各部門發(fā)展水平的固定資產(chǎn)投資總額、財政支出總額、社會消費品零售總額、進出口總額、居民存款總額等；（2）社會因素，包括人口、社會失業(yè)和工資狀況，主要選取的指標(biāo)包括總?cè)丝跀?shù)、人口自然增長率、社會失業(yè)人數(shù)、社會登記失業(yè)率、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口及比重、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口及比重、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口及比重、職工平均工資；（3）高等教育因素，包括高等學(xué)校經(jīng)費、高校教師數(shù)、招生數(shù)以及高等教育毛入學(xué)率等28個指標(biāo)。

3. 高校畢業(yè)生失業(yè)影響因素指標(biāo)的時差分析及確定

運用高校畢業(yè)生失業(yè)的影響因素指標(biāo)對高校畢業(yè)生的失業(yè)率進行分析，先需要確定兩者之間是否具有先行性和因果性。因此，在初步擬定基礎(chǔ)指標(biāo)之后，要運用計量、數(shù)理、統(tǒng)計分析等方法進行篩選。時差相關(guān)分析是選定一個基礎(chǔ)指標(biāo)，然后利用相關(guān)系數(shù)檢驗其他選出指標(biāo)與該基礎(chǔ)指標(biāo)之間存在的超前、一致或滯后期數(shù)的方法。時差相關(guān)分析的基本原理如下：

設(shè)y={y1，y2，y3，……，yn}為基準(zhǔn)的因變量指標(biāo)，x={x1，x2，x3，……，xn}為被選擇的自變量比較指標(biāo)，則時差相關(guān)系數(shù)：

r1=■，l=0，±1，±2，...，±L

其中l(wèi)為時差，即超前、滯后期數(shù)，當(dāng)其取正數(shù)時表示滯后，取負(fù)數(shù)時表示超前；L是最大超前或滯后期數(shù)；n是數(shù)據(jù)取齊后的數(shù)據(jù)個數(shù)。[15]

根據(jù)上述步驟可見，我國高校畢業(yè)生失業(yè)警兆指標(biāo)的選擇基礎(chǔ)是定性分析。因此，本研究將失業(yè)率作為基準(zhǔn)指標(biāo)因變量，將上述根據(jù)對高校畢業(yè)生就業(yè)影響因素分析初步選取的28個指標(biāo)作為初選的解釋指標(biāo)，以年鑒數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用價格指數(shù)進行處理后，運用Eviews軟件，進行時差分析，指標(biāo)及其代碼以及輸出的時差相關(guān)系數(shù)匯總?cè)绫?。

經(jīng)篩選后得到相關(guān)程度較高的20個具有一致關(guān)系或超前關(guān)系的指標(biāo)：國內(nèi)生產(chǎn)總值、一產(chǎn)總值、二產(chǎn)總值、三產(chǎn)總值、一產(chǎn)比重、二產(chǎn)比重、三產(chǎn)比重、總?cè)丝跀?shù)、人口自然增長率、社會失業(yè)人口、社會登記失業(yè)率、一產(chǎn)就業(yè)人數(shù)、二產(chǎn)就業(yè)人數(shù)、三產(chǎn)就業(yè)人數(shù)、一產(chǎn)就業(yè)比重、三產(chǎn)就業(yè)比重、平均工資、固定資產(chǎn)投資、招生人數(shù)以及高等教育毛入學(xué)率。

4. 基于回歸分析的警兆指標(biāo)確定

經(jīng)過時差分析篩選后得到的指標(biāo)較多且變量間可能具有相關(guān)性。因此本文采用向后剔除法進行回歸分析以避免共線性。向后剔除法的特點是先建立全模型，然后每次提出一個最不符合進入模型判據(jù)的變量，直到留在模型中的所有變量方差分析的F值都符合顯著性水平為止。運用SPSS軟件，以高校畢業(yè)生失業(yè)率為被解釋變量，經(jīng)過時差分析篩選的20個指標(biāo)為解釋變量，采用向后剔除法回歸后得到回歸模型，結(jié)果如表3。

方程整體擬合優(yōu)度R2為0.976，調(diào)整后R2為0.954，各系數(shù)均通過顯著性檢驗，F(xiàn)值為44.607，通過顯著性檢驗，方程具有顯著性。當(dāng)前我國高校畢業(yè)生的失業(yè)率與二產(chǎn)總值、一產(chǎn)比重、社會失業(yè)人數(shù)、高等教育入學(xué)率成正比關(guān)系，而與三產(chǎn)比重、人口自然增長率、人均工資、招生人數(shù)成反比關(guān)系。這說明我國當(dāng)前高校畢業(yè)生就業(yè)問題受到社會人口、社會就業(yè)以及高等教育入學(xué)率等因素的影響較大。因此，控制人口增長、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定高等教育發(fā)展速度可以降低我國高校畢業(yè)生的失業(yè)率。三產(chǎn)比重與高校畢業(yè)生失業(yè)率之間存在顯著的反向關(guān)系，驗證了第三產(chǎn)業(yè)對于增加大學(xué)生就業(yè)吸納能力的作用，提高三產(chǎn)比重可以大大降低失業(yè)率?；貧w分析的結(jié)果可以通過各項檢驗且與事實基本吻合。因此，得到的上述9個指標(biāo)可以作為高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警的警兆指標(biāo)。

5. 基于擴散指數(shù)的預(yù)警區(qū)間判定

（1）擴散指數(shù)方法

t時刻的擴散指數(shù)DI（t）的計算方法是：

DI（t）=■WiI（Xi（t）≥Xi（t-j））×100%

其中，N為變量指標(biāo)總數(shù)；Wi為第i個變量指標(biāo)的權(quán)數(shù)；Xi（t）是第i個變量指數(shù)在t時刻的觀測值；j是兩個比較指標(biāo)值之間的時間差；I為示性函數(shù)。

若權(quán)數(shù)相等，則公式簡化為：

DI（t）=■×100%

=■×100%

在計算擴散指數(shù)前，首先計算各警兆指標(biāo)的平均數(shù)，然后根據(jù)示性函數(shù)I賦值：即高于平均數(shù)的賦值為1；持平的賦值為0.5；低于平均數(shù)的賦值為0。

（2）高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警線探討

將上述警兆指標(biāo)運用于擴散指數(shù)法，獲得高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警擴散指數(shù)，其波動情況如圖1所示。

通過DELPHI法對失業(yè)率擴散指數(shù)劃分警戒區(qū)，當(dāng)0

以此為依據(jù)對我國高校畢業(yè)生就業(yè)狀況進行基本判定：其在整個20世紀(jì)90年代都基本屬于寬松狀態(tài)；2001年警兆指標(biāo)開始上升，升幅超過50%，預(yù)示就業(yè)狀況將趨于緊張；2002-2003年，警兆指標(biāo)處于峰值，超過0.78，說明高校畢業(yè)生就業(yè)狀態(tài)緊張。而2003年確實出現(xiàn)我國高校畢業(yè)生失業(yè)率的一個峰值，達(dá)到了30%。2004年后指標(biāo)略有下降，但依然維持在較高位置。這與我國目前高校畢業(yè)生就業(yè)狀況趨穩(wěn)，但就業(yè)難問題仍然比較嚴(yán)峻的事實也較為一致。通過對照我國高校畢業(yè)生就業(yè)的實際情況可以發(fā)現(xiàn)，該模型中擴散指數(shù)的判定基本符合事實。

20世紀(jì)90年代初，我國經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢平穩(wěn)，而這一期間我國的高等教育基本采取的是“統(tǒng)招統(tǒng)配”的招生及就業(yè)政策，因此高校畢業(yè)生基本不存在就業(yè)問題。而運用擴散指數(shù)模型分析中的若干個特殊值需要加以具體分析。例如1998-2001年間，盡管我國的社會經(jīng)濟形勢總體向好，且高校擴招后的大學(xué)生尚未畢業(yè)，但高校畢業(yè)生的失業(yè)率卻陡然增加，出現(xiàn)了第一個高峰。這主要是受1997年亞洲金融危機以及我國畢業(yè)大學(xué)生開始走向勞動力市場的因素影響。同時，隨著我國高校全部并軌招生，1997年教育部開始落實以供需見面和雙向選擇為主的畢業(yè)生就業(yè)形式；而2000年“報到證”取代了“派遣證”則標(biāo)志著這一制度的最終確立。因此，畢業(yè)生對于就業(yè)制度改變初期的不適應(yīng)和亞洲金融危機的滯后影響綜合導(dǎo)致了這一時期就業(yè)狀況與擴散指數(shù)判定的不一致。2003年我國高校畢業(yè)生失業(yè)率高峰的形成則既在預(yù)料之中又在意料之外。1999年我國高校開始了大規(guī)模擴招，此后4年間的擴散指數(shù)開始大幅度攀升，預(yù)示了我國這一時期高校畢業(yè)生失業(yè)狀況將逐漸加劇。伴隨擴招后的本?？茖W(xué)生于2002-2004年開始走向就業(yè)市場，我國高校畢業(yè)生就業(yè)難的高峰出現(xiàn)。而2003年突發(fā)的非典疫情則加劇了這一局勢。之后幾年間受到擴招影響，高校畢業(yè)生人數(shù)連年創(chuàng)出新高。因此，就業(yè)形勢始終比較緊張。2009年盡管受到全球金融危機的影響，但隨著2005年后高校擴招速度的趨緩，畢業(yè)生人數(shù)也逐漸穩(wěn)定。與此同時，為了應(yīng)對畢業(yè)生的就業(yè)難問題，國家也采取了若干調(diào)控措施，而當(dāng)年更是大幅增加了研究生的招生數(shù)量以緩解大規(guī)模本科畢業(yè)生的就業(yè)壓力。因此，基于多種杠桿手段的運用，在社會經(jīng)濟維持穩(wěn)定的形勢下，近年來高校畢業(yè)生失業(yè)率有趨于穩(wěn)定并下降的趨勢。

四、結(jié)論

盡管我國當(dāng)前的高校畢業(yè)生已經(jīng)無法達(dá)到近乎完全就業(yè)的狀態(tài)而總有10-30%左右的學(xué)生無法及時就業(yè)，但本文基于擴散指數(shù)的預(yù)警分析結(jié)果判斷我國當(dāng)前高校畢業(yè)生就業(yè)屬于輕度警情。事實上，在西方勞動力缺乏、就業(yè)壓力遠(yuǎn)低于我們的發(fā)達(dá)國家，其高校畢業(yè)生就業(yè)的比率通常也在70%-80%。與此同時，依據(jù)研究結(jié)果，我國當(dāng)前的警情又接近輕度警情與中度警情的臨界點，這一判定基本符合現(xiàn)實情況。因此，社會各界需要對大學(xué)生就業(yè)問題加以關(guān)注，但也不須過度夸大。一方面，人們應(yīng)該進一步轉(zhuǎn)變觀念，提高對大學(xué)生畢業(yè)后不能立刻就業(yè)以及就業(yè)形式轉(zhuǎn)變的寬容度。另一方面，這一階段政策措施的制定和實施對于控制高校畢業(yè)生失業(yè)警情的加劇有著至關(guān)重要的作用。政府要多采取措施加以引導(dǎo)，進一步完善就業(yè)市場和體制，拓展就業(yè)途徑和方式，使得大學(xué)生就業(yè)機制更加成熟。

本文在運用擴散指數(shù)進行預(yù)警的過程中在某些區(qū)域也出現(xiàn)了一定誤差。但通過分析可以發(fā)現(xiàn)，這些誤差主要是由突發(fā)性的事件導(dǎo)致的或受到政策變化的制度性影響。由此可見，在常規(guī)的社會經(jīng)濟正常運行的過程中是可以運用各指標(biāo)對高校畢業(yè)生就業(yè)狀況進行預(yù)警的。事實上，近年來隨著我國高校畢業(yè)生就業(yè)市場化程度的提高，模型的擬合程度已經(jīng)趨于優(yōu)化，預(yù)警判定也開始具備前導(dǎo)性。與此同時，通過擴散指數(shù)對高校畢業(yè)生失業(yè)進行預(yù)警的方法具有一定的可行性。

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（責(zé)任編輯 于小艷）