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职业教育下就业环境预测分析方法 摘 要：通过对就业相关数据量化整理，结合就业预测数学模型，对行业内就业发展态势进行分析，并运用三级就业趋势监测及“动态调整”方法对职业教育知识体系进行调整，使职业教育培养的人才在专业理论知识、实践工作技能和综合素质能力上符合行业发展的需要，提高行业对人才的满意度和学生就业的满意度。 关键词：就业预测；职业教育；知识体系构建 中图分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）20-0094-02 引言 在宏观经济体系中，失业、经济增长和通货膨胀为特别重要的三个指标。就业（或失业）是社会、国民经济中极其重要的问题，不同的投资消费模式、不同地区、不同产业、中央政府调整宏观经济政策，以及对不同地区和不同产业实行不同的扶持政策都会对就业产生巨大的影响。通过对经济数据的研究，发现随着收入水平的增长，就业机构和产业结构将发生相应的变化。进入20世纪80年代，越来越多的经济学者和教育专家开始关注于对经济发展模式的研究，探讨就业结构和产业结构演变的基本规律。 一、新能源专业职业教育现状 目前，国外主要采取两种新能源人才培养方式，一种是高校及实验室培养模式，另一种是新能源企业自主培养模式。另外，政府政策也对新能源人才的培养具有巨大的促进作用。在高校及实验室培养方面，美国、欧洲和日本的部分著名大学都建有新能源学院或新能源实验室，用于培养风能、太阳能、生物质能等方面的科技人才。在新能源企业自主培养方面，企业必须具有一定的规模以及技术和资金支持才能实现人才的自主培养。国外有不少企业具备这种实力，完全有能力实现自主研发以及人才的自主培养。我国新能源人才最常见的培养方式是高等教育培养模式。但我国在这方面起步晚，且至今还没有建立健全新能源人才培养体制。我国于2006年才开始实施《可再生能源法》，规定教育行政部门应当将可再生能源知识和技术纳入普通教育、职业教育课程。2007年在华北电力大学建立国内首个可再生能源学院，国内其他高校在2008年才开始建立新能源学院或实验室，比如沈阳工程学院在2008年1月申请成功风能与动力技术专业。 二、就业环境预测分析方法 就业预测是从近年来国内外的研究热点故障预测和健康管理（PHM）理论中演变而来的。其方法是利用尽可能少的就业相关采集数据信息，借助各种智能推理算法（如物理模型、神经网络、数据融合、模糊逻辑、专家系统等）来评估正在运行的职业教育知识体系自身的适用情况，在学生毕业前对其就业前景进行预测，并结合各种可利用的资源信息提供一系列的知识体系动态调整保障措施以实现学生就业率和就业满意度的最大化。 通过就业环境预测可以支持对实施的职业教育知识体系进行实时监测，并可以评估知识体系当前的可靠性状态，是保证学生毕业能够适应专业技术岗位工作，提高职业教育的质量的重要保障手段。 根据本专业各指标的年度数据以及全国新能源专业就业人数年度数据，采用逐步回归功能进行分析，得到影响新能源专业指标依次为：就业总人数x1、就业人数指数x2、新能源就业人数x3、新能源就业投入指数x4、新能源就业指数x5、能源进产业出口总额x6、M2x7、社会就业总额x8、就业投资总额x9。 利用已有的年度数据或者季度数据，以新能源就业人数y为因变量，影响就业的9个指标为（x1，…，x9）自变量，寻找线性或非线性回归函数，使得新能源就业人数的样本数据与估计的新能源就业人数的误差平方和最小。 因此，新能源就业人数数学模型[1]为： （1） （2） 注意，若考虑地区因素的影响，影响就业的9个主要指标（x1，…，x9）为地区角度的9个因素，并且相应地选取该地区9个影响就业的指标作为自变量、某地区的城镇就业人数y为因变量，寻找线性回归函数，建立新能源就业人数与上述9个指标之间数学模型。若考虑行业影响和学历影响，就业人数预测模型时，（x1，…，x9）就为其相应的影响自变量。 （一）就业环境预测可产生的效果 1.优化职业教育知识体系的保障性 优化职业教育知识体系的保障性主要体现在三个层面：首先，学校层面。职业院校的责任就是为社会培养更多的技术技能型人才，需要职业院校更加理性地处理好学校发展与学生发展的关系，保障教育效果和教育质量。其次，教师层面。这种保障来自于教师本身的敬业，也来自于职业院校的师德师风建设，增强教育自豪感，消除职业倦怠，这是最基本的保障责任意识。再次，学生层面。为自己负责、为家庭负责和为国家负责是学生保障意识的三个层面。学校要帮助学生树立信心，让他们学会规划人生发展蓝图，理性处理生活中的曲折。这也是保证职业教育在未来就业环境中发挥作用的根本落脚点。科学有效的就业环境预测方法，能够在处理学校、教师、学生三者关系上起到行之有效的作用，保障毕业生的就业率。 2.增强职业教育知识体系的可靠性 科学、客观、可行的就