呂佳雯+張靈+孫亞南

摘要在人力資源對區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展有著巨大作用的前提下，作為為區(qū)域經(jīng)濟輸送人才的高校顯得極為重要，而專業(yè)設置已成為近年來高校發(fā)展的重點研究問題。本文先后對國內(nèi)學者關于專業(yè)設置預警模型、專業(yè)設置預測模型相關研究進行了歸納與整理，并在此基礎上給出了筆者的總結與思考。

關鍵詞專業(yè)設置 預警模型 預測模型

專業(yè)設置的好壞直接關系到高校的人才培養(yǎng)狀況，進而影響到高校人才的輸送能力，其重要性不言而喻。因此專業(yè)設置的調(diào)整越來越受到教育界乃至整個社會的關注。近年來，對該問題進行研究的學者不斷增多，但就目前所查到的相關資料信息而言，國內(nèi)大多數(shù)學者在文章中所研究的內(nèi)容仍停留在定性分析層面，所以加強對定量分析的研究十分重要。而在定量分析中模型研究尤為特色。基于此，本文著重對高校專業(yè)設置的相關模型的研究進行了文獻綜述，由于高職院校也屬于高校范疇，且高職院校對普通高校具有借鑒作用，因此將高職院校的模型也一并進行了總結。

1國內(nèi)學者對高校專業(yè)設置預警模型的研究

查閱相關文獻，可以發(fā)現(xiàn)國內(nèi)學者對高校專業(yè)設置的研究可分為定性和定量兩種。定性研究大多集中在我國專業(yè)設置調(diào)整歷史、調(diào)整中出現(xiàn)的問題以及對策探討等，這里便不多贅述。而定量研究中，很多學者提到了專業(yè)設置預警模型。

1.1高職院校

李海宗、楊燕兩位學者從高職院校預警模型創(chuàng)建的原則出發(fā)，從內(nèi)外兩方面考慮，初步構建了專業(yè)設置預警機制指標體系。對一些職業(yè)教育專家、高職院校老師以及企業(yè)員工進行詳細咨詢和深入分析，并結合《高職高專教育示范專業(yè)評估指標體系》，確定出三級指標（其中外部因素的二級指標從人才、生源、就業(yè)以及政策四方面出發(fā)，而內(nèi)部因素更強調(diào)教師、課程、經(jīng)費等方面），然后使用專家排序法，通過對幾個專家們進行問卷調(diào)查，得出一、二、三級指標的權重，并且給出其權重的計算公式。經(jīng)過簡單解釋后的指標體系通俗易懂，但是卻沒有根據(jù)體系建立起模型，用于專業(yè)的預警，卻是一個不足之處。

而趙輝學者在構建了以就業(yè)為導向的專業(yè)設置預警體系的基礎上建立起了相關模型。其預警體系由兩部分組成——“預警指標體系”與“預警監(jiān)測模型”：其中第一部分以就業(yè)質量、社會需求狀況和生源狀況一級指標和16個二級指標作為具體的監(jiān)測要素；而趙輝學者得出的預警監(jiān)測模型后，根據(jù)預警監(jiān)測模型的預算結果“預警系數(shù)w”將警報分為五個顏色，代表不同級別，分別意味著從安全到超重級五個警報級別，每一個等級都有相應的系數(shù)值域。與李海宗、楊燕兩位學者相比，趙輝學者更強調(diào)在建立完體系后建立預警監(jiān)測模型，并將結果進行分級，真正落實到如何預警。但是筆者認為，若是能具體將模型運用到實際中，即以某一個高職院校為例子利用模型進行預警則更有說服力。

雖然上述兩者闡述的只是高職院校專業(yè)設置預警模型，但是它們可以作為一種借鑒。我們可以學習它們的研究思路，從而為普通高校專業(yè)設置預警模型的建立提供方向。之后，筆者將大致總結一下有關普通高校預警模型的建立。

1.2普通高校

鄧岳敏學者在專業(yè)設置趨同問題的研究中，提到如何減少我國高校的這種現(xiàn)象時，說的第一個措施就是建立專業(yè)設置以及人才供求的預報與預警機制。而兩者之中又強調(diào)的是預警方面，主要涉及兩點：其一是通過教育部的兩個網(wǎng)站（中國教育和科研網(wǎng)、大學生就業(yè)網(wǎng)）實時更新專業(yè)設置信息，并根據(jù)不同高校的設置情況給出不同的結果，主要是看布點數(shù)與高?？倲?shù)的關系，以此來確定指示燈的顏色，從而判斷高校的專業(yè)設置是否存在險情。例如，布點數(shù)低于高校總數(shù)的百分三十，確定為綠色，代表此專業(yè)沒有險情；其二是看就業(yè)率，教育部在網(wǎng)站上公布就業(yè)率，高校根據(jù)就業(yè)情況調(diào)整招生規(guī)模和結構，同時，新生也可以根據(jù)所反映出來的信息選擇合適的專業(yè)。例如：某一專業(yè)的就業(yè)率不足30%，此時燈為紅色，就能確定此專業(yè)險情較大，代表學生畢業(yè)后較難找到工作，這也側面反映了這一類人才供過于求，這時相關專業(yè)就不應該過多招生?？梢哉f，作者在這篇文章里確確實實談到了高校預警問題。作為解決高校專業(yè)趨同問題的首要措施來說，可見預警的重要性，但是其不足之處也顯而易見。作者從布點數(shù)與高?？倲?shù)的關系以及就業(yè)率出發(fā)來確定指示燈的顏色，從而對高校專業(yè)進行預警，但是卻沒有深入研究，進而提出相應的預警模型來，僅僅只是涉及而己。

而與鄧岳敏學者相比，王志軍學者就更為深入了些，他的文章著重于建立預警體系，并且是在就業(yè)前景的前提下考慮高校專業(yè)設置的現(xiàn)狀。其研究對象是全國34所有關院校，從三個方面出發(fā)，分別是設置“紅黃綠”三牌的專業(yè)數(shù)、院校數(shù)以及三牌專業(yè)數(shù)占總數(shù)的比重，以此來尋找成因與分析相應的對策（其基礎數(shù)據(jù)來自麥克斯公司）。王志軍學者從紅、黃、綠三牌出發(fā)，簡單的說，“紅牌專業(yè)”是指高失業(yè)率、就業(yè)前景最不好的專業(yè)；“黃牌專業(yè)”是指就業(yè)前景次于紅牌的專業(yè)；“綠牌專業(yè)”是與紅牌完全相反，即就業(yè)前景最好的專業(yè)。雖然簡單易懂，可以很好地判別目前高校的專業(yè)設置是否符合就業(yè)前景，并且依托34所院校具有針對性。但是很明顯地發(fā)現(xiàn)其預警體系過于簡單，只是依據(jù)三牌判斷，且僅以就業(yè)這一個指標來判定專業(yè)設置是否好壞有失偏頗。并且與李海宗、楊燕兩位學者犯了一樣的問題，即闡述的只是一個預警體系，還沒有達到模型的高度上。

2國內(nèi)學者對專業(yè)設置預測模型的研究

統(tǒng)觀學者各類研究，雖研究內(nèi)容五花八門，但不難發(fā)現(xiàn)其主要目的都是為了對高校專業(yè)設置進行預測，從而為學校專業(yè)調(diào)整以及地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展提供良機。而且比起預警模型，預測模型更具有前瞻性，畢竟比起被動地調(diào)整專業(yè)，主動適應才是符合社會發(fā)展的。

2.1高職院校

陳衍，程宇，房巍對職業(yè)院?，F(xiàn)有專業(yè)設置的模型式進行了研究和分析，總結了國內(nèi)已有的專業(yè)預警模型：（1）二維四項評價模型：該模型以。為原點，從。出發(fā)畫出兩條射線，分別代表兩個維度，正向為x，代表社會需求，而另一方向為Y，代表資源條件。每一維度又可細分兩個互相對稱的具體指標，構成四向的斜軸坐標：其中，x包括經(jīng)濟和大眾需求，Y包括軟件和硬件資源。（2）三維模型：三維模型則將影響專業(yè)設置的相關要素分為三個條件，分別涉及生源、辦學以及就業(yè)。三個要素問相互影響，共同形成三維模型。（3）層次屬性模型：建立層次屬性模型的依據(jù)是影響專業(yè)設置的一些重要因素，因此模型從高到低可分為三層：專業(yè)設置綜合評價層、指標評價標準層（有5個指標項：分別從師資、學科、市場、教學、資金方面展開）、擬設專業(yè)對象層。三位學者雖肯定了上述模型，但也提出了一些不足，他們認為上述的模型在一定程度上無法面面俱到影響新專業(yè)設置的眾多要素，沒有足夠重視專業(yè)設置預測模型的復雜性；而且在計算過程當中，沒有明確定義各個影響因素的評價標準，隨意性太強。基于此，他們認為這些模型的運算功能不強，沒有突出表現(xiàn)其優(yōu)點，模型的提出并沒有實際意義。

在此基礎上，陳衍，程宇，房巍三位學者給出了一種模塊化樹型新專業(yè)設置預測模型（量化分析法）。以所得的預測結果作為該結構的根節(jié)點，而相對應的多級指標為樹形結構的節(jié)點，最終形成樹形結構，而該模型的終端節(jié)點是最底層量化指標以及權值。其重難點在于使用新專業(yè)設置預測模型推理算法時，在將推理得分與其權重相乘之前，必須對該專業(yè)預測信息的實際結果值進行推算，最后才能得到終端節(jié)點的分值。相比之前的三個模型，模塊化樹型模型優(yōu)點在于，強調(diào)了量化權重。模型所基于的指標體系也更為豐富，總共由四級指標構成，其中又包含多個指標，由評價標準和所占權重組成。但是筆者認為只是提出一個模型其實說服力不強，若是在模型的基礎上，以某一高校某一專業(yè)作為實例，采用數(shù)據(jù)說話證明模型在專業(yè)設置中的作用，使整個思路更完善，才能體現(xiàn)出預測模型的價值。

2.2普通高校

學者們不僅僅為建立高職院校的專業(yè)設置預測模型做出努力，同時也在對構建高校預測模型進行理性思考。曹紅軍學者提到要解決大學生結構失業(yè)的一個舉足輕重的措施就是建立專業(yè)設置預測系統(tǒng)，并且是以大學生就業(yè)為導向。但與其他學者不同的是，他認為建立高校專業(yè)設置預測系統(tǒng)是一件很復雜的事，所以他并不認為一個人、或是一個部門能承擔這樣一個任務。因此，他提倡由國家發(fā)展和改革委員會領導，依托相關戰(zhàn)略優(yōu)勢，聯(lián)合有關專家學者，采用職業(yè)預測先行、專業(yè)預測跟進的兩步走的策略組建專門的工作機構以建立預測系統(tǒng)。他的想法確實很新穎，畢竟一個人的能力有限，有時僅憑一個人遠不能達到要求，所以借助政府的力量迫在眉睫。但是，作者自身也說是這些思考比較淺顯，同時筆者認為既然已經(jīng)進行了一些思考，不妨可以給出一些建議，為之后相關機構建立專業(yè)設置預測系統(tǒng)提供思路。

王娜在她的研究生畢業(yè)論文中以高校就業(yè)預測模型作為選題進行了自己的思考。她在建立相關預測模型之前，就先分析了現(xiàn)有的模型，包括灰色預測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡算法模型等，然后再將所在院校的留在北京的學生就業(yè)率及考研率作為數(shù)據(jù)來源，對得出的預測值進行比較分析，從中尋找思路。最后利用計算機知識，結合自身學校的就業(yè)情況，建立了一個有關就業(yè)的預測模型。然而，她在構建模型時，強調(diào)的只是系統(tǒng)的設計原理，以系統(tǒng)流程圖和功能設計圖來分析模型建立的過程，卻沒有真正給出新模型到底是怎樣的。而且，其在應用實例時，只是采用了一元線性回歸模型來進行預測，實際上并沒有真正建立新的預測模型。這讓人遺憾。但不得不說，王娜將層次分析法運用到相關模型建立中，為高校專業(yè)設置提供了一種研究方向；運用了計算機知識（Java的設計思想和開發(fā)方法），可謂另辟蹊徑；并且詳細分析了現(xiàn)有預測模型的預測準確率，值得肯定。

當然，不僅是論文，很多學者也在所著的書中提到了預測模型的建立，就比如陳小娟學者在《高校本科專業(yè)設置預測模型構建》一書中就在對高校本科專業(yè)設置預測模型進行了較為完整的理論建立外還進行了實證分析，在選擇影響專業(yè)設置的幾個要素的前提下，運用多元統(tǒng)計中的主成分分析方法（即CPA模型）篩選相應指標，進而構建了預測指標體系，再從需求、政策、高校、科技水平、學科布局等五個方面出發(fā)建立了預測模型。陳衍學者在之前自己研究的兩篇論文的基礎上，出版了《職業(yè)院校專業(yè)設置：模型設計與軟件開發(fā)研究》一書，其主要特點是將模型設計與軟件開發(fā)結合在一起，嵌入了計算機知識，還提供了專業(yè)設置模型的思路。不足之處可能是計算機算法語句方面非專業(yè)人士可能難以理解，而且是局限于職業(yè)院校專業(yè)設置。

2.3基于現(xiàn)有的模型預測人才

可以說建立新的模型進行預測，其主要目的是為了調(diào)整專業(yè)，進而為區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展提供合適的人才。所以還有一些學者基于現(xiàn)有的一些模型對人才進行預測。

現(xiàn)有模型中比較常見的是灰色預測模型，很多論文就是基于此模型進行研究。王健學者對河南省勞動技能人才需求進行預測時就采用了灰色模型。但是他并不是是照搬原有的進行預測，而是認為傳統(tǒng)的GM（1，1）模型對系統(tǒng)進行預測時，只有最近的幾個數(shù)據(jù)預測精確度較高，但時間越長，預測精度越低，甚至出現(xiàn)較大誤差。因此王健學者為彌補傳統(tǒng)灰色模型的不足，引入了新陳代謝思想，從而建立灰色新陳代謝模型。經(jīng)過計算得到的新陳代謝模型后，并用其對河南省未來5年勞動技能人才數(shù)據(jù)進行預測?？梢哉f，雖然王健學者使用的是比較常用的灰色模型，但沒有落入俗套，而是在此基礎上進行了改進，引入了新的思想，并在預測之前先進行了誤差分析，提高了準確率，值得學習。

組合模型雖沒有灰色模型那么常見，但也比較大眾，王娜就在她的《高校就業(yè)預測模型初探》里詳細地闡述了其原理，并對未來的考研率進行了預測。許多學者愿意采用組合模型的一個很大的原因是為了減少誤差。組合預測模型指的是先使用兩種或兩種以上不一樣的預測方法進行預測后，然后對幾個預測結果做合適的加權平均，最后取其組合作為最終預測結果的一種預測方法。劉智學者就采取了回歸預測和灰色預測兩種模型作為單項基礎方法，進而進行預測。但筆者覺得其更難能可貴之處是用數(shù)據(jù)說話，在劉智學者的論文中，圖、表隨處可見。筆者認為在建立模型時，數(shù)據(jù)是不可或缺的，這既能增加可靠性，又能體現(xiàn)出作者的數(shù)據(jù)處理能力。

在常見的模型上要提出創(chuàng)造性觀點，難度較大，且很容易生搬硬套。筆者認為譚菲學者的亮點并不是采用的預測模型（線性回歸模型法和比率分析法），而是在探討建筑業(yè)增加值與人力資源數(shù)量的長短期關系時所采用的分析方法，其通過Johansen協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗以及VEC（修正誤差）模型進行分析讓人眼前一亮。美中不足的是，譚菲學者研究的是建筑行業(yè)，而不是高新技術行業(yè)，筆者認為在當前經(jīng)濟發(fā)展中應該更著重關注高技術人才的需求。基于此，筆者和相關人員在之后的研究中為強調(diào)高技術人才的重要性，對江蘇省先進制造業(yè)人才進行了需求分析和預測。

3總結與思考

不管是高職院校還是普通高校，學者們都對相關模型做出了許多研究，并提出了很多創(chuàng)新的觀點，為后來的學者們繼續(xù)研究相關問題提供了思路和方法。在對前人的研究進行分析、整理的基礎上，筆者在此給出自己的總結與思考。

（1）筆者發(fā)現(xiàn)在相關研究中，多數(shù)文獻只建立起相應的指標體系上，卻沒有更深一步，建立起模型。止步于此未免可惜，若在此基礎上深入思考，建立起專業(yè)設置的相關模型，必將達到不一樣的高度。

（2）真正提出新的模型大有人在，但是不難發(fā)現(xiàn)有一部分學者在研究出新的模型后并沒有經(jīng)過驗證。沒有檢驗，沒有結合過實際例子，如何能判定這個模型是真的有現(xiàn)實意義呢？所以在做出相關模型后，再用該模型對某一個學校的專業(yè)設置進行預警，又或是對某一專業(yè)調(diào)整、人才需求進行預測才算大功告成，真正將模型運用到實際中才是建立模型的最終目標。

（3）就目前的研究方法而言，多數(shù)學者對問題的闡述和對策的提出都停留在定性分析層面。而模型的建立使得他們擺脫了這種層面，采取了定量分析。在他們的模型研究中雖涉及圖、表，但終究數(shù)據(jù)太少。筆者認為，在當今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)才是更好的手段。若是這些研究中能再增加些數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)說話，則更是錦上添花。這一點其實與前一點是有相通之處的，結合實際例子進行檢驗，必將需要大量的數(shù)據(jù)，而運用更多數(shù)據(jù)，使得模型更可信。二、三兩點不謀而合。

（4）就筆者所研究的課題而言，主要方向是普通高校中的地方高校的專業(yè)設置問題，但在整理文獻的過程中，發(fā)現(xiàn)多數(shù)文章著重研究高職院校的專業(yè)設置。這雖不利于我們總結前人的經(jīng)驗與方法，但所幸的是，高職院校與普通高校間有一致之處，其相關研究有可借鑒的地方。而我們正是站在前人的肩膀上看問題，從兩者的共同之處再次深入，從而提出自己的新觀點。