凌立文，莫美琪，陳詩欣，李瑤，杜小戀，連書珊

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院，廣州 510642）

0 引言

作為一門專注于提高企業(yè)運(yùn)營效率及效益的應(yīng)用型學(xué)科，工業(yè)工程專業(yè)為制造業(yè)、服務(wù)業(yè)輸送了大量復(fù)合型人才，確保企業(yè)繼續(xù)保持競爭力[1-2]。隨著大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新興科技的發(fā)展，工業(yè)工程的應(yīng)用場景也日益增多，更為高效地為企業(yè)提供各種優(yōu)化解決方案[3]。我國在上世紀(jì)八十年代末九十年代初開始開設(shè)工業(yè)工程本科專業(yè)，經(jīng)過近30 年的發(fā)展，目前已有200 多所大學(xué)設(shè)置工業(yè)工程本科專業(yè)。與眾多老牌專業(yè)相比，工業(yè)工程在我國仍屬于一個“新”專業(yè)，其人才培養(yǎng)方案一直處于不斷摸索探索過程。由于各種歷史原因的制約，工業(yè)工程專業(yè)分布在不同學(xué)院，所授予的學(xué)位類型也有所差異，一定程度上存在學(xué)生對專業(yè)的認(rèn)可度不高、課程體系設(shè)置不盡合理等情況[4～5]。有研究者通過調(diào)查問卷的方式分析影響工業(yè)工程專業(yè)學(xué)生成功應(yīng)聘的因素，進(jìn)而提出工業(yè)工程人才培養(yǎng)計劃的改進(jìn)建議[6～9]?？紤]到企業(yè)對技能的需求是影響畢業(yè)生薪酬的關(guān)鍵因素，本文將基于企業(yè)需求的視角，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取企業(yè)對工業(yè)工程專業(yè)人才所需的任職資格要求，運(yùn)用多元回歸分析模型確定薪酬的關(guān)鍵影響因素，并使用詞云圖描繪不同類型崗位的技能需求差異，為進(jìn)一步優(yōu)化工業(yè)工程專業(yè)的人才培養(yǎng)方案提供參考借鑒。

1 模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)說明

1.1 模型構(gòu)建

在招聘市場當(dāng)中，薪酬是企業(yè)根據(jù)員工付出的努力、時間、學(xué)識、技能、經(jīng)驗、創(chuàng)造與實現(xiàn)的績效支付的相應(yīng)的回報或答謝。對應(yīng)屆畢業(yè)生而言，教育經(jīng)歷是決定應(yīng)屆生起薪的關(guān)鍵因素。但同時可能也受應(yīng)屆生的實習(xí)經(jīng)歷、所求職的崗位類別、自招聘企業(yè)的公司類型和所在的地區(qū)等因素的影響。為了進(jìn)一步闡述影響工業(yè)工程專業(yè)畢業(yè)生的平均薪酬，經(jīng)過文獻(xiàn)調(diào)研，初步確定與起薪有關(guān)的8 個影響因素（見表1），并利用收集的數(shù)據(jù)，利用SPSS 對選定的變量建立多元回歸模型[10-11]：

其中Xi（i =1,2,3,…,8）為選取的起薪影響因素，βi（i=1,2,3,…,8）為其對應(yīng)的系數(shù)，ε～N(0,σ2)表示隨機(jī)誤差。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用 Python 編程語言，借助其 Requests、JSON 和Re 庫文件，以“工業(yè)工程”為關(guān)鍵詞，對“前程無憂”和“智聯(lián)招聘”兩個招聘平臺的網(wǎng)頁源代碼分析，編寫相應(yīng)的規(guī)則，利用正則表達(dá)式定位所需數(shù)據(jù)并作為Excel 文件形式存儲。數(shù)據(jù)爬取的時間范圍為2019年2 月-3 月，就業(yè)城市限制為廣州、深圳、佛山、東莞以及惠州等工業(yè)工程專業(yè)需求較為集中的珠三角城市，共獲取4319 條招聘信息作為建模分析的數(shù)據(jù)源。

通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲所獲取的數(shù)據(jù)不能直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去重和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換三個步驟對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

（1）數(shù)據(jù)清洗：通過篩選刪除與關(guān)鍵詞不符合的崗位信息和代碼有關(guān)的字段。

（2）數(shù)據(jù)去重：通過剔除重復(fù)行的功能去除重復(fù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)缺失的招聘信息。

（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：根據(jù)詞云圖分析我們將原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，進(jìn)一步規(guī)范化。

1.3 變量設(shè)計

為了便于回歸分析和實驗研究，本文根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)主要設(shè)計了兩類變量：被解釋變量和解釋變量，各變量功能和定義詳見表1。

表1 變量列表

1.4 變量說明

因在爬取數(shù)據(jù)的過程中，崗位任職要求一欄的相關(guān)數(shù)據(jù)量多且不同公司所用的詞語不統(tǒng)一，同時不同的描述詞語其意思是一致的，且崗位任職要求主要針對個人綜合素質(zhì)能力和運(yùn)用計算機(jī)軟件能力兩個類別。因此在設(shè)計變量時，本文將有較強(qiáng)的良好團(tuán)隊合作精神和溝通協(xié)調(diào)能力、有責(zé)任心、較強(qiáng)的邏輯思維能力、較強(qiáng)的分析問題和解決問題能力、抗壓能力強(qiáng)、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、動手能力強(qiáng)、執(zhí)行力強(qiáng)的需求歸為個人綜合素質(zhì)能力一類；將需要具備運(yùn)用Office 辦公軟件能力、運(yùn)用計算機(jī)繪圖軟件（CAD）能力歸為運(yùn)用計算機(jī)軟件能力一類。

2 實證分析

2.1 逐步回歸

采用SPSS 軟件運(yùn)用回歸分析原理采用雙檢驗原則，經(jīng)過F 檢驗逐步剔除影響因素。得知地區(qū)、公司類型、個人綜合素質(zhì)能力和運(yùn)用計算機(jī)軟件能力這四個變量的差異性顯著的檢驗值均大于0.05，即說明該四個影響因素對平均月薪影響不顯著，故可以剔除該四個變量。逐步回歸分析最終結(jié)詳見表2。

表2 逐步回歸分析結(jié)果

2.2 線性回歸

利用上述步驟剔除無關(guān)變量后，對實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷，崗位類別和英語能力四個因素逐步引入得出模型的擬合情況、方差分析結(jié)果，詳見表3 和表5?？芍?，模型 4 的復(fù)相關(guān)系數(shù)（R）為 0.584，判定系數(shù)（R 方）為0.342，表明有34.2%的滿意度可以用該模型解釋。調(diào)整判定系數(shù)（調(diào)整R 方）為0.340，與R 方接近，說明擬合程度可接受。估計值的標(biāo)準(zhǔn)誤差為3.328，Durbin-Watson 檢驗統(tǒng)計量值為1.847 約等于2，故該模型殘差獨立。該回歸模型的顯著性水平為0.000，小于0.001的顯著水平，表明回歸極顯著，平均月薪與實習(xí)經(jīng)歷、學(xué)歷、崗位和英語能力之間存在線性關(guān)系。本文選擇模型4 作為回歸型。

表3 模型摘要

（a.預(yù)測常量：（常量），實習(xí)經(jīng)歷；b.預(yù)測常量：（產(chǎn)量量），實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷；c.預(yù)測常量：（產(chǎn)量量），實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷，崗位類別;d.預(yù)測常量：（產(chǎn)量量），實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷，崗位類別，英語能力。）

表4 方差分析

（a.預(yù)測常量：（常量），實習(xí)經(jīng)歷；b.預(yù)測常量：（產(chǎn)量量），實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷；c.預(yù)測常量：（產(chǎn)量量），實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷，崗位類別;d.預(yù)測常量：（產(chǎn)量量），實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷，崗位類別，英語能力。）

2.3 共線性檢驗

在多元回歸模型中，自變量間可能存在近似的線性關(guān)系，使估計的精確度降低，模型的擬合程度大大降低，需要增大樣本容量來重新建立模型[12]。因此需要對模型的變量進(jìn)行共線性檢驗，結(jié)果詳見表5。

由表 5 可知，實習(xí)經(jīng)歷（X1）、學(xué)歷（X2）、崗位類別（X5）和英語能力（X6）的容差均大于0.1，故說明該模型中的四個變量不存在共線性問題。通過表5 的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)代入構(gòu)建的回歸模型中，得到如下回歸分析方程。如式（2）所示，學(xué)歷與實習(xí)經(jīng)歷對薪酬的影響作用較大。

表5 回歸系數(shù)分析

2.4 招聘要求詞云圖

根據(jù)華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工業(yè)工程畢業(yè)生就業(yè)崗位和所爬取招聘崗位信息分析，工業(yè)工程該專業(yè)所從事的崗位分為以下十種：工業(yè)工程師、工藝工程師、機(jī)械工程師、項目管理類、工業(yè)設(shè)計類、質(zhì)量管理類、生產(chǎn)管理類、產(chǎn)品開發(fā)管理類、物流與供應(yīng)鏈類和實施顧問類。基于十種崗位，本文將工業(yè)工程師和工藝工程師歸為工程師類崗位；將機(jī)械工程師和工業(yè)設(shè)計類歸為機(jī)械設(shè)計類崗位；將項目管理類、質(zhì)量管理類、生產(chǎn)管理類和產(chǎn)品管理類歸為管理類崗位；將物流與供應(yīng)鏈類和實施顧問單獨各為一類，以“招聘要求“字段制作五大類崗位的硬技能和軟技能詞云圖。

（1）工程師類崗位

基于詞云圖觀察高頻關(guān)鍵詞，我們可以發(fā)現(xiàn)對于工程師類崗位的人才，在技能方面，企業(yè)側(cè)重于求職者掌握 Solidworks、CAD 和 PROE 等繪圖軟件及 Office 辦公應(yīng)用軟件。在個人素質(zhì)方面，企業(yè)更希望求職者具備團(tuán)隊精神、判斷能力和人際溝通等。

圖1 工程師類崗位的硬技能和軟技能詞云

（2）機(jī)械設(shè)計類崗位

對于機(jī)械設(shè)計類崗位的人才，在技能方面，企業(yè)側(cè)重于求職者掌握Solidworks、CAD 和PROE 等繪圖軟件及Office 辦公應(yīng)用軟件。在個人素質(zhì)方面，企業(yè)更希望求職者能有責(zé)任意識，擁有執(zhí)行能力，具有合作意識和抗壓能力等。

圖2 機(jī)械設(shè)計類崗位的硬技能和軟技能詞云

（3）管理類崗位

對于機(jī)械設(shè)計類崗位的人才，在技能方面，企業(yè)側(cè)重于求職者掌握有關(guān)制造業(yè)和通訊行業(yè)的理論知識和一定的語言要求。在個人素質(zhì)方面，企業(yè)更希望求職者具有一定的邏輯思維能力、溝通能力和解決問題的能力等。

圖3 管理類崗位的硬技能和軟技能詞云

（4）物流與供應(yīng)鏈類崗位

對于物流與供應(yīng)鏈類崗位的人才，在技能方面，企業(yè)側(cè)重于求職者掌握有關(guān)供應(yīng)鏈管理中的訂單、實施、跟蹤、建設(shè)、方案等過程量的知識與技能。在個人素質(zhì)方面，企業(yè)更希望求職者具有一定的邏輯思維能力、行業(yè)意識和溝通能力等。

圖4 物流與供應(yīng)鏈類崗位的硬技能和軟技能詞云

（5）實施顧問類崗位

對于實施顧問的人才，在技能方面，企業(yè)側(cè)重于求職者掌握MES 系統(tǒng)、ERP、SQL 等應(yīng)用軟件的操作。在個人素質(zhì)方面，企業(yè)更希望求職者具有一定的溝通能力、表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力等。

3 結(jié)語

根據(jù)以上分析可以看出，影響工業(yè)工程畢業(yè)生起薪的主要因素是實習(xí)經(jīng)歷，學(xué)歷，崗位類別和英語能力；此外，不同類別的職位對求職者的技能和個人素質(zhì)也是不同的。

圖5 實施顧問類崗位的硬技能和軟技能詞云

（1）任何一個專業(yè)的求職者能將專業(yè)理論知識有效地運(yùn)用到工作當(dāng)中，與實踐融為一體，與社會接軌，是學(xué)校培養(yǎng)人才的方向。對于工業(yè)工程實踐性較強(qiáng)的專業(yè)而言，學(xué)校在課程設(shè)置的時候，不要僅開設(shè)理論知識，更應(yīng)當(dāng)側(cè)重實踐課程的設(shè)置，應(yīng)當(dāng)提供一些與專業(yè)有關(guān)的比賽和實習(xí)等實踐平臺。學(xué)生應(yīng)當(dāng)學(xué)會利用資源主動尋找實踐的機(jī)會，在實踐中積累自身的經(jīng)驗，提高自身的競爭力。

（2）學(xué)?？梢詫⒐I(yè)工程專業(yè)設(shè)置為一個大類，在招收工業(yè)工程專業(yè)的學(xué)生時，大一學(xué)年設(shè)置工業(yè)工程的通識教育課程，讓學(xué)生以整體的思想了解工業(yè)工程。大二學(xué)年的時候進(jìn)行分流，根據(jù)學(xué)生的選擇與現(xiàn)行企業(yè)的需求，有針對性的開設(shè)相應(yīng)課程，有效地向社會輸入人才。學(xué)生主動地了解工業(yè)工程，在前期的不斷實踐過程中，結(jié)合自身的興趣及能力，盡早的做好自身的職業(yè)規(guī)劃，根據(jù)社會需求，有目的地提高自身相關(guān)方面的技能。

（3）從整體而言，不管哪一個工作崗位，對于工業(yè)工程的人才，企業(yè)都希望求職者具備熟練操作繪圖軟件和Office 辦公軟件的能力，掌握簡單的編程閱讀能力，外語聽說能力、溝通交流能力和具備團(tuán)隊合作意識。學(xué)校應(yīng)當(dāng)在開設(shè)與繪圖軟件、辦公軟件和外語相關(guān)的課程時加大學(xué)分和課時同時提高評定標(biāo)準(zhǔn)，引起學(xué)生的重視。