王麗萍　古世峰　胡冰

［摘 要］為了解大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量狀況及其影響因素，筆者通過查閱文獻(xiàn)，結(jié)合訪談法，初步確定大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)并進(jìn)行預(yù)調(diào)研。文章采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)問卷結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證分析，構(gòu)建了包括薪酬福利、就業(yè)滿意度、能崗匹配度以及人際關(guān)系等四個(gè)維度共16個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。研究結(jié)果顯示：受訪大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量處于中等水平，家庭特征、工作特征、社會(huì)支持等對(duì)大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量有顯著影響，其中人生價(jià)值的實(shí)現(xiàn)對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響最顯著。最終筆者提出促進(jìn)大學(xué)畢業(yè)生到基層就業(yè)的建議。

［關(guān)鍵詞］農(nóng)村基層；就業(yè)質(zhì)量；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

［中圖分類號(hào)］ G64 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A ［文章編號(hào)］ 2095-3437（2023）10-0141-05

大學(xué)生是農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)的重要人力資本，投身農(nóng)村基層是大學(xué)畢業(yè)生未來就業(yè)的重要方向。

從農(nóng)村基層就業(yè)的相關(guān)研究[1-4]來看，大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量從兩個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)：一是就業(yè)者的預(yù)期，主要包括工作報(bào)酬、工作氛圍以及工作環(huán)境等方面的預(yù)期；二是就業(yè)崗位與就業(yè)者的適配程度，即就業(yè)者的能力水平是否可以滿足崗位的需要[5]。研究表明：工資、工作條件、工作保障、生活與工作的兼顧能力、培訓(xùn)發(fā)展機(jī)會(huì)[6]、工作滿意度[7]、福利待遇、晉升空間[5]、薪酬水平、專業(yè)與工作的匹配度、工作穩(wěn)定性、工作發(fā)展前景等[8]是影響大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的重要指標(biāo)。目前，大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量缺乏較為完善的評(píng)價(jià)體系，因此，構(gòu)建大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，評(píng)估大學(xué)畢業(yè)生到農(nóng)村基層就業(yè)的質(zhì)量狀況，分析大學(xué)畢業(yè)生到農(nóng)村基層就業(yè)的影響因素，對(duì)引導(dǎo)大學(xué)生扎根基層就業(yè)具有重要的意義。

一、大學(xué)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

評(píng)估大學(xué)畢業(yè)生基層就業(yè)質(zhì)量，既要考慮客觀的就業(yè)情況，還要兼顧大學(xué)畢業(yè)生的個(gè)人感受，即研究的指標(biāo)不僅應(yīng)包括薪酬水平、福利保障、工作條件等指標(biāo)，還應(yīng)包括工作滿意度、自我實(shí)現(xiàn)、晉升空間、專業(yè)對(duì)口程度以及工作環(huán)境等能夠反映個(gè)人感受的指標(biāo)[9]。筆者通過查閱參考文獻(xiàn)梳理了大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)，并選取了高頻出現(xiàn)的指標(biāo)作為大學(xué)畢業(yè)生在農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)。結(jié)合大學(xué)畢業(yè)生的實(shí)際情況，最終選取薪酬福利、就業(yè)滿意度、能崗匹配度、及人際關(guān)系等四個(gè)維度，16個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)共同構(gòu)成了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，然后設(shè)計(jì)問卷進(jìn)行預(yù)調(diào)研。

預(yù)調(diào)研問卷50份，回收率100%，調(diào)查對(duì)象為高校就業(yè)指導(dǎo)老師、人力資源咨詢企業(yè)負(fù)責(zé)人。文章采用AHP法確定各指標(biāo)權(quán)重，通過設(shè)置1-9個(gè)等級(jí)來衡量各指標(biāo)的重要程度，然后構(gòu)建判斷矩陣，各判斷矩陣C.R.值均小于0.1，結(jié)果通過一致性檢驗(yàn)。將同一層指標(biāo)對(duì)上一層指標(biāo)的重要程度進(jìn)行排序，層次總排序C.R.=0.0005<0.1，結(jié)果通過一致性檢驗(yàn)。通過歸一化得到最大的特征向量，得到各指標(biāo)的權(quán)重如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)采集與樣本特征分析

課題組于2021年7—11月在廣東省的清遠(yuǎn)、梅州、河源、潮州及廣州等地，采用線上線下相結(jié)合的方式進(jìn)行了正式調(diào)研，共收回問卷500份，有效問卷429份，有效回收率為85.8%，問卷的克朗巴哈系數(shù)（Crobachs Alpha）為0.724，KMO系數(shù)為0.786，經(jīng)檢驗(yàn)，問卷的信度和效度較好，可以接受。

分析樣本特征可知，受訪者女性占比為63.17%，高于男性（占比36.83%）；中共黨員占比39.86%；本科占比73.89%，研究生占比5.83%；在縣（區(qū)）級(jí)單位就業(yè)的占比為72.03%，在鎮(zhèn)、村級(jí)單位就業(yè)的占比為27.04%；在事業(yè)單位就業(yè)的占比為25.64%、在政府機(jī)關(guān)就業(yè)的占比為40.33%。

（三）評(píng)價(jià)模型驗(yàn)證

運(yùn)用Matlab2021a軟件，通過構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來驗(yàn)證大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的有效性。

1.綜合評(píng)分計(jì)算

首先將問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，確定輸入向量，然后計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值。通過公式（1）計(jì)算大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值。

[S=i=1nsiwi]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

其中，[Si]為第i個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值，[Wi]為第i個(gè)二級(jí)指標(biāo)在大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的組合權(quán)重。通過問卷調(diào)査的形式獲取[Si]的數(shù)值，取值范圍限定在[0，10]之間。選定50名農(nóng)村基層就業(yè)的大學(xué)畢業(yè)生的數(shù)據(jù)作為樣本，計(jì)算出每位大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的綜合評(píng)分值，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練值和測(cè)試值。

2.樣本數(shù)據(jù)處理

因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層將輸入的數(shù)值范圍限定在[0，1]之間，因此，應(yīng)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，這樣可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。采用線性函數(shù)法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行等比例縮放，即公式（2）。

[Xnorm=X-XminXmax-X]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中，Xnorm表示歸一化后的數(shù)值；Xmax表示原始數(shù)據(jù)的最大值；Xmin表示原始數(shù)據(jù)的最小值。

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元的確定

輸入層神經(jīng)元數(shù)量：輸入層接收信號(hào)，輸入項(xiàng)有多少，輸入層節(jié)點(diǎn)就有多少。大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中有16個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，所以輸入層節(jié)點(diǎn)是16。

輸出層神經(jīng)元數(shù)量：輸出層網(wǎng)絡(luò)的輸出，即為大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果，為單項(xiàng)輸出，因此輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為[n=1]。

隱含層神經(jīng)元數(shù)量：隱含層神經(jīng)元數(shù)量的選擇一直是困擾學(xué)術(shù)界的難題，至今仍沒有定論。對(duì)于確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，學(xué)術(shù)界還沒有一個(gè)公認(rèn)的計(jì)算公式，筆者在閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn)以及實(shí)驗(yàn)測(cè)算之后，總結(jié)得到以下計(jì)算公式：

[m=l+n+p2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

其中，[p]代表訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)；[l]代表輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)；[n]表示輸出層的神經(jīng)元數(shù)目；[m]則為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。最后可求得隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為[m=29]。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)的確定

BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)激活函數(shù)的要求是函數(shù)處處可微，Sigmoid函數(shù)滿足函數(shù)處處可微這個(gè)條件，而且Sigmoid函數(shù)有非常好的非線性映射能力，就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化處理后，輸入輸出值控制在[0，1]之間。綜上所述，大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換函數(shù)都使用Sigmoid函數(shù)。

5.學(xué)習(xí)速率[η]的確定

傳統(tǒng)的 BP 算法一般采用固定的學(xué)習(xí)速率訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，這對(duì)收斂速度和訓(xùn)練精度都會(huì)產(chǎn)生較大的影響，因此，本文選取自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)節(jié)的方式，盡量避免由于學(xué)習(xí)率而帶來的誤差，計(jì)算公式如（4）所示。

[η（k+1）=1.05η（k）? ? E（k+1）1.04E（k）η（k）? ? ? ? ? ?其他]

6.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

通過隨機(jī)抽樣選取50名大學(xué)畢業(yè)生的農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，相對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)結(jié)果矩陣組成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量。先將各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的分值做歸一化處理，從而使數(shù)據(jù)集中在[0，1]之間，然后將處理過的數(shù)據(jù)取前30項(xiàng)作為訓(xùn)練樣本集，抽取其中的20項(xiàng)作為測(cè)試樣本集。首先，對(duì)樣本數(shù)據(jù)做基本分析，隨機(jī)抽取50名大學(xué)畢業(yè)生的農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，具體評(píng)分辦法是通過學(xué)生自評(píng)來評(píng)估大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量滿意程度（滿分10），通過相關(guān)權(quán)重計(jì)算出每個(gè)樣本的就業(yè)質(zhì)量評(píng)分（具體評(píng)價(jià)結(jié)果略）。其次是建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。應(yīng)用Matlab2021a軟件的neff函數(shù)建立包括兩個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，每個(gè)隱含層有十個(gè)神經(jīng)元，輸出層有一個(gè)神經(jīng)元，隱含層傳遞函數(shù)為tansing，輸出層傳遞函數(shù)為purelin，輸入16個(gè)變量，然后輸出就業(yè)質(zhì)量結(jié)果。學(xué)習(xí)率為0.05，學(xué)習(xí)次數(shù)為54，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂于9.94e-5，訓(xùn)練誤差為0.0001，最后，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。通過編程繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線，然后與期望結(jié)果進(jìn)行比較，通過比較可知，訓(xùn)練后的輸出值與期望結(jié)果非常接近，說明經(jīng)過訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很好的預(yù)測(cè)效果。

7.數(shù)據(jù)驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性和實(shí)用性，通過將回收的問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得出就業(yè)質(zhì)量的預(yù)測(cè)值，然后繪制出預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的散點(diǎn)擬合圖（見圖1）。分析圖1可知，構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的擬合效果良好。進(jìn)一步運(yùn)用Matlab2021a軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行分析，得出大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，誤差分布在５％以內(nèi)，表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有一定的可靠性。綜上分析，大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是有效的。

二、大學(xué)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量水平及影響因素分析

（一）大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量水平

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量得分在60分以下的占33.80%，60分以上的占66.2%，其中60～70分的占33.10%，71～80分的占24.01%，80分以上的占9.09%。這表明大學(xué)畢業(yè)生在農(nóng)村基層的就業(yè)質(zhì)量處于中等水平，總體水平偏低。進(jìn)一步分析可知，不同工作區(qū)域的大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量差異較大，在行政村工作的就業(yè)質(zhì)量均值僅為59.46分，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)工作的就業(yè)質(zhì)量均值為63.92分，在縣區(qū)工作的就業(yè)質(zhì)量均值為64.77分。

（二）大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量影響因素分析

1.不同特征畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的差異性分析

采用SPSS23.0從家庭情況、工作情況、社會(huì)支持情況等方面分析不同大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量的差異性，結(jié)果顯示：不同的婚姻狀況、工作年限、單位性質(zhì)、工作身份、工作氛圍、親友支持、人生價(jià)值實(shí)現(xiàn)、單位團(tuán)建的學(xué)生，其就業(yè)質(zhì)量有明顯差異，如表2所示。

2.不同特征畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的回歸分析

采用多元回歸分析的方法對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響因素進(jìn)行分析，分析結(jié)果如表3所示，顯著性檢驗(yàn)的P值小于0.05，通過了模型殘差獨(dú)立性檢驗(yàn)。由表3 可知：大學(xué)畢業(yè)生能否實(shí)現(xiàn)人生價(jià)值是大學(xué)畢業(yè)生基層就業(yè)質(zhì)量最重要的因素；工作氛圍、是否參加單位團(tuán)體活動(dòng)、是否尋求家人和朋友的幫助等對(duì)大學(xué)畢業(yè)生在農(nóng)村基層就業(yè)的質(zhì)量具有顯著影響；個(gè)人的婚姻狀況對(duì)大學(xué)畢業(yè)生在農(nóng)村基層就業(yè)的質(zhì)量會(huì)有影響，已婚大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)相對(duì)較高；工作身份對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響有顯著差異，普通員工的就業(yè)質(zhì)量較低。

三、結(jié)論與建議

綜上分析，總體上，大學(xué)畢業(yè)生農(nóng)村基層就業(yè)質(zhì)量處于中等水平，影響畢業(yè)生基層就業(yè)質(zhì)量的因素包括人生價(jià)值的實(shí)現(xiàn)、工作崗位、工作氛圍、單位團(tuán)建、親友關(guān)心等，為了讓大學(xué)畢業(yè)生在農(nóng)村基層可以留得住、干得好，關(guān)鍵要做好以下幾個(gè)方面的工作。

（一）高校要加強(qiáng)理想信念教育

一直以來，農(nóng)村地區(qū)的教育水平落后于城市，農(nóng)村基層對(duì)人才的吸引力不足，學(xué)生的理想信念與就業(yè)選擇有很大的關(guān)聯(lián)，理想信念越強(qiáng)的大學(xué)生，畢業(yè)后越愿意到基層就業(yè)[13]。隨著國(guó)家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施，高校要著力培養(yǎng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的領(lǐng)跑者、鄉(xiāng)村振興的引領(lǐng)者、美麗中國(guó)的建設(shè)者，要加強(qiáng)培育大學(xué)生的三農(nóng)情懷，鼓勵(lì)大學(xué)生積極投身到國(guó)家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中去，加強(qiáng)對(duì)大學(xué)生進(jìn)行國(guó)家基層就業(yè)政策宣傳，引導(dǎo)大學(xué)生到農(nóng)村就業(yè)和創(chuàng)業(yè)，積極投身鄉(xiāng)村振興建設(shè)，為建設(shè)美麗鄉(xiāng)村和實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興貢獻(xiàn)力量。

（二）農(nóng)村基層要大力營(yíng)造人才發(fā)展的良好環(huán)境

是否實(shí)現(xiàn)人生價(jià)值是影響大學(xué)畢業(yè)生到基層就業(yè)的關(guān)鍵因素，因此，農(nóng)村基層要想吸引人才、留住人才，首先要改善農(nóng)村基層人才的發(fā)展環(huán)境；要構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈與人才鏈的融合機(jī)制，主動(dòng)加強(qiáng)與高校、科研機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)的協(xié)同合作，共建農(nóng)業(yè)科技園區(qū)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、成果轉(zhuǎn)化站、科技實(shí)驗(yàn)站等，搭建有利于科技人才的創(chuàng)業(yè)平臺(tái)，完善人才管理政策，暢通大學(xué)畢業(yè)生和科技人才向基層流動(dòng)的渠道。此外，還要建立和完善人才培養(yǎng)、引進(jìn)、流動(dòng)、評(píng)價(jià)、使用和激勵(lì)的保障機(jī)制，為人才在農(nóng)村基層創(chuàng)業(yè)就業(yè)提供平臺(tái)，堅(jiān)定大學(xué)畢業(yè)生留在農(nóng)村基層發(fā)展的決心，引導(dǎo)和激勵(lì)更多人才到基層貢獻(xiàn)才智、建功立業(yè)。

（三）用人單位要構(gòu)建完善的員工發(fā)展機(jī)制

用人單位應(yīng)制定完善的晉升制度，提供公平和公正、公開的晉升通道，充分消除員工對(duì)自身前途和發(fā)展空間的憂慮，為大學(xué)畢業(yè)生提供更多的發(fā)展機(jī)會(huì)。此外，還要營(yíng)造文明、和諧、向上的工作環(huán)境，組織豐富的團(tuán)建活動(dòng)，搭建內(nèi)部交流學(xué)習(xí)平臺(tái)，注重人本管理和人文關(guān)懷，加強(qiáng)大學(xué)畢業(yè)生的歸屬感，提升單位的凝聚力；最后，在實(shí)現(xiàn)員工人生價(jià)值的同時(shí)，也要注重員工發(fā)展與單位發(fā)展目標(biāo)相結(jié)合，促使員工更好地為單位發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

［ 參 考 文 獻(xiàn) ］

[1] 胡慧.引導(dǎo)大學(xué)畢業(yè)生面向基層就業(yè)創(chuàng)業(yè)[J].現(xiàn)代大學(xué)教育，2015（1）：93-94.

[2] 雷蕾，董介實(shí)，王成.大學(xué)生動(dòng)商水平與就業(yè)質(zhì)量滿意度的關(guān)系研究[J].南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2017，30（5）：46-51.

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［責(zé)任編輯：吳雪強(qiáng)］