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        灰色關(guān)聯(lián)矩陣和理想點(diǎn)法在大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng)業(yè)能力評價中的應(yīng)用

        2016-03-31 01:56:51段淑敏王學(xué)穎
        關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)系數(shù)灰色理想

        段淑敏, 王學(xué)穎

        (沈陽師范大學(xué) 科信軟件學(xué)院, 沈陽 110034)

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        灰色關(guān)聯(lián)矩陣和理想點(diǎn)法在大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng)業(yè)能力評價中的應(yīng)用

        段淑敏, 王學(xué)穎

        (沈陽師范大學(xué) 科信軟件學(xué)院, 沈陽 110034)

        為提高大學(xué)生就業(yè)率,學(xué)校應(yīng)不斷加大培養(yǎng)力度,在大學(xué)生中培養(yǎng)創(chuàng)業(yè)意識、精神和技能,而大學(xué)生創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)效果需要一定的載體和科學(xué)的方法來評估,構(gòu)建大學(xué)生創(chuàng)業(yè)與就業(yè)能力評估指標(biāo)體系,首次將灰色關(guān)聯(lián)矩陣和理想點(diǎn)法相的優(yōu)勢結(jié)合應(yīng)用于大學(xué)生創(chuàng)業(yè)與就業(yè)能力評估中。把灰色關(guān)聯(lián)的概念引入TOPSIS理想點(diǎn)法,巧妙地結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度和歐氏距離,同時采用了三角模糊數(shù)的層次分析法與熵權(quán)法結(jié)合的綜合權(quán)重法。求解灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣,從而得到正負(fù)理想解,依據(jù)方案與理想解的距離進(jìn)行排序,從而對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)與就業(yè)能力進(jìn)行科學(xué)評估。

        大學(xué)生; 就業(yè)與創(chuàng)業(yè)能力; 灰色關(guān)聯(lián)矩陣; 理想解法; 三角模糊數(shù); 熵權(quán)

        0 引 言

        當(dāng)今時代創(chuàng)業(yè)與就業(yè)壓力不斷增大,政府和高校加大培養(yǎng)大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng)業(yè)能力,如何科學(xué)評價此能力成為亟需解決的問題。評價大學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)能力的方法主要有層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、模糊綜合法,已經(jīng)有學(xué)者構(gòu)造大學(xué)生就業(yè)能力模型,利用層次分析法進(jìn)行評價[1-3]。創(chuàng)業(yè)能力的指標(biāo)權(quán)重的確定最常用理想點(diǎn)法,根據(jù)評價對象與理想方案的貼近程度決定排名[4-8]?;疑P(guān)聯(lián)分析法憑借其在數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢被引入到指標(biāo)權(quán)重分析和綜合評價中來[9-11],將二者結(jié)合起來的方法已被應(yīng)用在黑啟動方案、城市交通等方面[12-16]。

        本文構(gòu)建大學(xué)生創(chuàng)業(yè)與就業(yè)能力指標(biāo)體系,基于主客觀加權(quán)的綜合權(quán)重建立灰色關(guān)聯(lián)評估模型,利用TOPSIS對各個評價方案的優(yōu)劣程度進(jìn)行排名。

        1 綜合權(quán)重求解過程

        層次分析法和熵權(quán)法被廣泛應(yīng)用于評價指標(biāo)權(quán)重的確定,層次分析法忽略決策者的判斷模糊性,決策者往往不能準(zhǔn)確的打出具體分?jǐn)?shù)而是區(qū)間,本文根據(jù)這種模糊性引入三角模糊判斷矩陣,使評價更為客觀。傳統(tǒng)熵權(quán)法在確定評價體系客觀權(quán)重中具有科學(xué)合理的特征,故本文對影響大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng)業(yè)能力的指標(biāo)用熵權(quán)法分析,并給予主觀權(quán)重和客觀權(quán)重合理加權(quán)得到綜合評價指標(biāo)權(quán)重,這種權(quán)重確定方式結(jié)合主觀和客觀因素,更加全面科學(xué)。

        1.1 主觀權(quán)重的求解步驟

        1) 根據(jù)三角模糊數(shù)原理構(gòu)造矩陣,求關(guān)于第i個指標(biāo)的模糊綜合擴(kuò)展值。

        2) 求2個三角模糊數(shù)M2=(l2,m2,u2)≥M1=(l1,m1,u1)的可能度。

        3) 求權(quán)重 dl(AI)=minV(SI≥SK),所以權(quán)向量為w′=(d′(A1),d′(A2),d′(A3),…,d′(An))T。

        4) 權(quán)向量的標(biāo)準(zhǔn)化w=(d(A1),d(A2),d(A3),…,d(AN))。

        1.2 客觀權(quán)重求解步驟

        熵權(quán)系數(shù)法求客觀權(quán)重,當(dāng)調(diào)查數(shù)據(jù)越發(fā)散,信息熵中得到的不穩(wěn)定性就越大。

        同時,假設(shè)pij=0時,ln(pij)=0.1-Hj的越大,權(quán)值越大。指標(biāo)的熵權(quán)為

        1.3 綜合權(quán)重求解

        2 灰色關(guān)聯(lián)矩陣與理想點(diǎn)法在大學(xué)生創(chuàng)業(yè)與就業(yè)能力評價中的應(yīng)用

        2.1 確定灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣

        1) 評估模型的建立

        2) 計算加權(quán)化標(biāo)準(zhǔn)矩陣U

        3) 理想方案U0的確定

        式中:j+為“效益型”指標(biāo);j_為“成本型”指標(biāo)。

        4) 計算第xi個方案和理想方案關(guān)于第j個指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

        2.2 基于灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣的理想點(diǎn)法

        1) 正理想方案與負(fù)理想方案

        3) 相對貼近度計算Ci=D2i/D1i+D2i(i=1,2,…,n),距離矩陣為C=(C1,C2,…,Cn)。

        4) 各個方案排序,貼近度越大的對象排名靠前,反之靠后。

        3 案例分析

        為了成功評估大學(xué)生的就業(yè)能力,本文選取5個評價指標(biāo)。職場基礎(chǔ)能力,專業(yè)能力,差異化能力,求職技能,道德與誠信水平,其中職場基礎(chǔ)能力包括團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力,問題解決能力,應(yīng)用文寫作能力,人際交往能力,創(chuàng)新能力等。專業(yè)能力包括相關(guān)職業(yè)技能證書,自學(xué)能力,專業(yè)實(shí)踐能力,學(xué)業(yè)成績等。差異化能力包括體育專項(xiàng)特長,外語專項(xiàng)特長,文藝專項(xiàng)特長等。求職技能包括面試技巧,職業(yè)生涯規(guī)劃能力,就業(yè)觀念,簡歷制作水平等。道德與誠信水平包括誠信意識,對組織的忠誠度,德育水平,工作責(zé)任心等。現(xiàn)選取5名學(xué)生,其中的各指標(biāo)評分如表1所示。

        表1 學(xué)生指標(biāo)評分表

        3.1 權(quán)重的確定

        由三角模糊數(shù)層次分析法獲得指標(biāo)主觀權(quán)重:W1=(0.252,0.457,0.053,0.114,0.125)

        對表進(jìn)行向量歸一化處理得到指標(biāo)客觀權(quán)重:W2=(0.251,0.459,0.051,0.112,0.128)

        綜合權(quán)重為:W=(0.256,0.427,0.058,0.123,0.136)

        3.2 計算理想方案

        將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,之后再做加權(quán)處理,結(jié)果如下:

        得到理想方案為U0=(0.123 1,0.214 0,0.026 3,0.062 5,0.069 8)。

        3.3 計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣

        參照2.1中的公式通過計算可得下面灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣

        以上灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣的最大關(guān)聯(lián)系數(shù)組成了新理想解,新理想解和負(fù)理想解分別為:

        3.4 計算相對貼近度

        計算各方案到新理想方案和負(fù)理想方案間的距離:

        4 結(jié) 語

        本文創(chuàng)新地將灰色關(guān)聯(lián)分析和理想點(diǎn)法應(yīng)用于大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng)業(yè)能力評價,綜合權(quán)重的確定由加權(quán)引入三角模糊數(shù)的主觀權(quán)重和熵權(quán)法得到的客觀權(quán)重獲得。建立灰色關(guān)聯(lián)評估模型,利用TOPSIS理想點(diǎn)法對評價方案進(jìn)行排序,并結(jié)合案例成功驗(yàn)證了此種方法的有效性,至此為大學(xué)生創(chuàng)業(yè)與就業(yè)能力評估提供了一種新的科學(xué)方法。

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        Application of gray correlation matrix and TOPSIS in employment and venture ability among college students

        DUANShumin,WANGXueying

        (Software College, Shenyang Normal University, Shenyang 110034, China)

        In order to improve employment rate universities should try hard to cultivate college students’ pioneering consciousness, spirit of innovation and entrepreneurship skills. College students’ entrepreneurial ability training effect need certain carrier to check and more scientific method to evaluate. This thesis creates college students’ employment and entrepreneurial ability assessment system and for the first time apply the advantages of gray correlation matrix and TOPSIS to college students’ employment and entrepreneurial ability assessment. The thesis introduces the concept of gray correlation intro TOPSIS technique, combining the Euclidean distance with the gray relational grade. At the same time it combines the triangular fuzzy analytic hierarchy process with entropy weight method to get a comprehensive weight. Solve the gray correlation matrix and get positive and negative ideal solution then rank the projects according to distance between project and ideal solution. By this way to scientifically evaluate employment and entrepreneurial ability among college students.

        college students; employment and venture ability; gray incidence matrix; TOPSIS; triangular fuzzy number; entropy weight

        2015-09-06。

        遼寧省教育廳教學(xué)改革項(xiàng)目(UPRPI2014096)。

        段淑敏(1991-),女,河南焦作人,沈陽師范大學(xué)碩士研究生; 通信作者:王學(xué)穎(1966-),女,遼寧沈陽人,沈陽師范大學(xué)教授,博士。

        1673-5862(2016)01-0109-04

        TP391.9

        A

        10.3969/ j.issn.1673-5862.2016.01.025

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