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大学生就业类论文范例,与大学生就业形式相关论文查重免费
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你的方式来对别人,但只有他们也按同样方式行事才行.具体到高等学校毕业生就业指导工作中,需要我们引导学生树立一种合作的思想,在就业求职过程中既要充分展示自己的才华又要以诚相待,提高自身素质,让用人单位充分相信,同时也要尽可能多地了解用人单位的信息,以减少双方在相互交流中的这种博弈的过程,提高就业成功率为高校毕业生就业工作减少压力,为高校更加长远的发展做好基础| 有关论文范文主题研究: | 关于大学生就业的论文范本 | 大学生适用: | 学院学士论文、电大毕业论文 |
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图6 3市场企业与毕业生之间的博弈关系
高等学校与毕业生之间的博弈
高校有两个纯战略选择,扩招和不扩招,学生也有两个纯战略选择,升入大学和直接就业,这两种选择分别导致毕业生的增加和减少.
第一种情况是政府选择扩招,在内需不振的情况下,政府可通过采取扩招政策刺激教育消费,扩大内需,拉动经济增长,在利益面前,学校定会选择扩招.而在政府扩招的前提下,学生有两种选择,升学或就业,如果学生选择上学的话,教育最初成本会大些,但是未来收益也会大很多,也就是投入多产出大,因此一般情况下,学生会选择上学而不是就业.如果在学校扩招的前提下学生选择就业的话,那么社会将面临严峻的就业形势,扩招对社会来说将毫无意义,不但不会增加收入,相反社会还会增加开支,投资公共事业建设,以便提供更多工作机会,同时高校也存在资源浪费,设备闲置的情况.
第二种情况是高校选择不扩招,那么从刺激教育消费的角度来看,不会对拉动内需,活跃市场经济起到作用.在这种情况下,学生也有两种选择,升学或就业.既然学校不扩招,肯定学生升学的机会就很小,而当学生感觉升学无望时,他就会作出另外一种选择——就业.这样的话,随着大批人的纷纷就业,国民生产总值自然呈增长趋势,但是增长的速度和整体效益都不会很高,因为大部分劳动力的素质都不高.
根据以上分析,我们建立一个学校与学生的博弈矩阵,如表6 1(为简单说明问题,我们仅给出收益值的具体例子,不做一般证明).
表6 1学校与学生的博弈矩阵
学生入学学生就业高校扩招5,53,2高校不扩招2,34,4政府应当采取的策略
和谐社会是追求公平和良性运行的社会.在构建和谐社会的进程中,尤其要关注大学生就业问题做好大学生就业工作,可以妥善处理各方面的利益关系,充分调动一切积极因素,形成人人想干事,人人能干事,人人干成事的社会环境,使全体大学生热爱社会,热爱劳动,充分发挥自己的聪明才智,为建设社会主义和谐社会做出更大的贡献.
第一,政府在高等学校毕业生就业指导工作中,需要引导学生树立一种合作的思想,在就业求职过程中既要充分展示自己的才华又要以诚相待,提高自身素质,让用人单位充分相信,同时也要尽可能多地了解用人单位的信息,以减少双方在相互交流中的博弈的过程,提高就业成功率,为高校毕业生就业工作减少压力,为发展做好基础
第二,政府要建立完善的就业咨询服务信息体系,加快就业咨询和信息服务的信息库和网络化建设,提高信息的社会化程度和有用性,强化高等学校的就业指导体制,加强对毕业生的就业指导和咨询服务工作,良好推进和谐社会的进步,
第三,协调好"两大供求矛盾"的关系,注重办学规模与办学质量同步,这是构建社会主义和谐大学的根本保证,
第四,政府应增强校企合作制度,建立就业回访制度,在实际工作中,定时或不定时地对就业学生进行回访,通过此方式积累经验,从而提高就业率,
第五,优化劳动力供给结构,完善就业服务体系,拓宽毕业生就业渠道,并建立统一的劳动力资源管理制度,从而为大学毕业生提供有效的帮助和服务.
总之,构建和谐社会,需要正确处理好大学生就业工作,安居才能乐业,有位才能有为,只要全社会共同关注,大学生就业工作一定会步入灿烂辉煌的明天,和谐社会的美好蓝图也一定能够实现.
模型的优点:
(1)Logit
(2)
(3)
模型的缺点:
(1)在建模的过程中没有考虑经济,政治等因素对就业率的影响,因此模型在一定程度上具有一定的局限性,
(2)微分方程仿真模型只能对问题进行定性而非的分析.
参考文献
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附录一:模糊聚类分析
主程序
%基于事例与置信度的多因素重要性排序方法
%采用最大最小方法求相似矩阵
%采用传递闭包法求等价矩阵
%输入样本矩阵
function[R,D,T]等于mohujulei(X)
[m,n]等于size(X),
R等于xiangsi(X),
D等于dengjia(R),
%取不同的置信水平q,q需要设定
q等于input('pleaseinputq:'),
fori等于1:m
forj等于1:m
ifD(i,j)>,等于q
T(i,j)等于1,
else
T(i,j)等于0,
end
end
end
%R为相似矩阵
%D为等价矩阵
%T为一个P截矩阵如有对应的列向量相等,则是同一类
求相似矩阵
%采用最大最小方法求相似矩阵
functionR等于xiangsi(A)
[m,n]等于size(A),
R等于zeros(m,m),
i等于1,
j等于1,
k等于1,
fori等于1:m
forj等于1:m
x等于0,y等于0,
fork等于1:n
x等于x+min(A(i,k),A(j,k)),
y等于y+max(A(i,k),A(j,k)),
end
R(i,j)等于x/y,
end
end
R,
求等价矩阵,
%采用传递闭包法求等价矩阵
functionD等于dengjia(R)
%建立模糊等价关
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