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摘要：高职教育人才供给与经济发展人才需求的契合程度是区域经济能否持续发展、高职教育自身是否健康成长的关键因素，基于供需关系构建高职教育人才培养预警机制，包括预警系统框架、信息共享和监测机制、调控决策和评估机制、预警系统指标体系等，运用数学模型深入剖析整个预警流程，能科学地做好预警监测，及时调整专业的设置、人才培养的规格和方向。
关键词：高职教育；预警系统；供需关系
中图分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）39-0255-03
高职教育人才供给与经济发展人才需求的契合程度是区域经济能否持续发展、高职教育自身是否健康成长的关键因素，因此从供给与需求的关系来衡量高职教育人才培养的总体质量对于经济及教育自身都是非常必要的。通过构建高职教育人才培养预警系统不仅可以及时调整人才培养的方向，为经济发展提供所需人才，也可以时刻认清高职教育自身存在的问题，为高职教育机构自身的发展提供决策支持。
一、高职教育人才培养预警机制
1.预警系统框架。预警系统由多模块组成，明确警情、寻找警源、分析警兆、建立预警模型、划分警限、预报警度、预警管理决策、排除警患，其核心部分为指标体系、构建数学模型等，确定警报临界值、建立预警信息发布和反馈系统是关键点。理清各部分的功能对预警系统的建立非常重要。如图1所示，预警系统即通过输入端采集数据，利用数学模型对数据进行自动的量化计算与分析，根据事先设定的警界标准衡量量化分析结果，判断危机程度进行警级分析。然后通过预警信息发布系统将警情发布给不同的群体，包括公众层面、政府层面、高校层面等，最后管理者通过预警情况形成应急对策，做出决策。
2.信息共享和監测机制。提高信息共享意识，明确预警要求，建立信息共享数据库（如高职院校的专业设置情况、供求数据系统、就业信息系统、专业就业相关度等），建立信息共享制度保障体系；确定专业设置预警评估的信息范围，建立预警信息采集系统；建立动态数据库监测系统，实行综合检查监测；识别威胁因素，确定薄弱环节；确定风险的等级和概率以及综合评估方法，并形成评估报告[1]。
3.调控决策和评估机制。建立决策咨询系统、制定系统、决策执行系统，真正做到较为完善的排警机制，基于三螺旋理论探讨政府、企业、高职院校（招生就业、教务处、二级学院等）和非政府组织多方协作机制，研究如何构造基于SVM分类算法支持向量机模型对中长期专业设置状况做出预测和预警，组织专家定期进行评估和指导。
高职教育人才培养预警机制主要着眼于人才培养的质量，其本质是评价、判断高职院校人才培养对经济发展的支持度是否良好，高职教育人才培养与经济发展人才需求的结构、数量及可持续关系是否健康。这就直接涉及到高职院校的专业设置、招生数量、布点情况等人才培养的各个基本因素，通过预警系统分析，最终形成教育主管部门、高职院校自身进行教育发展决策的依据，对高职教育及高职院校的发展提供决策支撑。
二、预警系统指标体系
良好预警系统的基础是对系列相关数据进行量化分析，数据信息应按照基本的指标进行分类采集，必然涉及到指标体系的建立，应遵循如下原则。
1.分级制细分原则。在建立指标体系时罗列所有相关指标，然后按照一定的标准进行分类，例如对于高职教育人才培养预警系统，可以把指标分为就业方面、生源方面等多个类型指标集。换言之，首先建立一级指标，然后在各个一级指标下细分得到二级指标，这样便于运用层次分析法等赋予权重，有助于模型的分析。
2.基于相关性筛选原则。指标太多必然会使得预警系统变得纷繁复杂，增加预警分析的难度，因此在罗列完各个终极指标之后要通过一定的相关性进行指标筛选，去除那些与预警目标具有弱相关的指标及某些重复性的指标，这样才能提高系统预警运行的效率。
3.最小完备性原则。指标体系必须具有完备性，即首先满足可以表征整个高职教育人才培养体系的要求，其次在所有可以完全表征高职教育人才培养体系的指标集中，该指标体系所含指标数量应该最少。
4.简化和可操作性原则。指标数据采集的可操作性直接影响到预警系统是否具有现实意义。即便指标体系具有最小完备性，但如果其中个别指标（甚至只有一个指标）数据采集不具有可操作性或无法采集，那该指标体系也无法应用。因此在建立指标体系时一定要兼顾指标数据采集的可操作性，可以将指标体适当简化，删除那些不具备操作性的指标。
5.易于量化原则。预警系统的核心是通过数学模型对指标数据进行分析，显然指标数据采集及量化是预警分析的前提，因此指标值应具有易于量化性。指标值并不一定是单一数据的量化值，视具体问题而言也可以是多种数据的综合量化值。
根据以上原则，并借鉴麦可思研究院《2015年中国高职高专生就业报告》中专业预警的相关内容[2]，建立了高职教育人才培养预警系统二级指标体系，主要考虑人才供给、人才需求两类指标，具体指标体系如表1所示。
三、预警系统数学模型分析
以供需关系为基础的高职教育人才培养预警系统，由于主要考虑人才供给和需求间的平衡关系，因此在建立预警系统核心数学模型时要着重考虑如下几个方面。
1.专业细分下的人才培养与人才需求的偏离度分析。高职教育人才培养的最终目标是为社会经济发展提供人才，通常按产业结构（三次产业）划分的人才培养规格及产业人才需求情况过于粗糙，并不能清晰反映人才培养与人才需求的真实偏离程度。随着经济社会的发展，社会分工进一步细化，特别是高科技产业发展日新月异、更新换代迅速，其对人才的专业化程度要求更高，因此要在专业、行业细分的基础上进行人才供给与需求之间的契合性分析，才能真实反映二者间的关系，找出差异。
2.二次就业下职业变更偏离程度分析。高职教育培养的人才是否符合市场要求，做到适销对路，行业企业的检验是关键。二次就业的相关数据为我们提供了更为准确的高职教育人才供给与用人企业、社会经济发展人才需求之间的对接关系，因此在指标体系的构建中引入二次就业下职业变更偏离程度。 3.高职院校生源状况分析。生源状况在一定程度上会直接影响培养人才的质量，而培养质量又是用人单位招聘人才的主要因素，只有清楚地了解生源状况，才能更好地对社会、高校间的人才需求与供给偏差进行分析，真正找到高校在人才培养方面需要改进的主动性因素。
4.预警监测模型构建与分析。对于预警对象，首先应根据数据将预警指标信息用物元表示，预警对象关于各等级的关联度用关联函数表示，关联函数的数值表示预警对象符合安全级别的隶属程度。再次需要确定预警指标权重，安全等级评定。在评价指标预测值的基础上，采用单指标法、综合指数法对专业设置等进行预警，最大程度上保障预警的真实、有效性。预测模型可以采取时间序列方法，博克斯—詹金斯法（ARMA）模型是一种短期的预测方法，通过对相应数学模型的分析研究，能更本质地认识这些动态数据内在结构和复杂特性，从而达到最小方差意义下的最佳预测。
四、预警流程
基于预警模型对采集得到的数据进行分析，由人才供给端和需求端两方面因素确定警报临界值，建立警报发出系统，分“红橙黄蓝绿”五种信号灯（分别意味着“超重级、重级、中级、轻级、安全”五种不同的警报级别），建立人才培养预警组织结构（包括决策层的校领导、职能部门负责人和专家组成；管理层为教务处、招就处等负责人；执行层为二级学院具体责任人等）[3]，较为安全等级时适时跟踪，做好信息预案，及时干预；一般等级时，及时跟踪，一旦出现警情，及时预警响应，实施调控策略。见图2，整个过程中的重点还在于提出科学合理的预警管理策略，调控预警机制发挥应有作用，使高职院校人才培养模式、专业设置、招生规模等结构极大优化。
总之，预警机制是指通过一系列技术手段对特定主体进行全面、连续的监测，预先发现和识别风险来源、风险程度和风险趋势，发出相应风险等级，并根据风险等级做出针对性处理的工作系统，对专业的人才培养模式、实训基地建设、师资队伍建设、生源状况、毕业生就业质量等各方面进行连续监测，对非可持续运行状况发出预警，提出切实可行的解决方案，使得该专业健康、持续发展。
基于预警预测模型还需要健全专业规划机制、政策引导机制、专业评估机制、专业预警机制、校企合作机制、自组织机制、专业再选择机制，进一步完善公共信息服务与管理平台、加强学校与市场的沟通和联系，建立市场信息服务系统[4]，把握专业调整的科学依据，提升专业结构与产业结构的耦合适配度，关注专业群的建设，提高学校核心竞争力，培养针对岗位群的复合型技能人才。
参考文献：
[1]杨燕，李海宗.高职专业设置预警机制构建[J].职业技术教育，2013，（29）：14-17.
[2]麦可思研究院.2015年中国高职高专生就业报告[M].北京：社会科学文献出版社，2015，（6）：99-100.
[3]赵辉.以就业为导向的高职教育专业设置预警机制构建[J].职教论坛，2014，（21）：11-13.
[4]馬建富.构建专业与产业发展动态调整机制，打造中国经济升级版[J].中国职业技术教育，2014，（21）：196-201.
关键词：高职教育；预警系统；供需关系
中图分类号：G712 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）39-0255-03
高职教育人才供给与经济发展人才需求的契合程度是区域经济能否持续发展、高职教育自身是否健康成长的关键因素，因此从供给与需求的关系来衡量高职教育人才培养的总体质量对于经济及教育自身都是非常必要的。通过构建高职教育人才培养预警系统不仅可以及时调整人才培养的方向，为经济发展提供所需人才，也可以时刻认清高职教育自身存在的问题，为高职教育机构自身的发展提供决策支持。
一、高职教育人才培养预警机制
1.预警系统框架。预警系统由多模块组成，明确警情、寻找警源、分析警兆、建立预警模型、划分警限、预报警度、预警管理决策、排除警患，其核心部分为指标体系、构建数学模型等，确定警报临界值、建立预警信息发布和反馈系统是关键点。理清各部分的功能对预警系统的建立非常重要。如图1所示，预警系统即通过输入端采集数据，利用数学模型对数据进行自动的量化计算与分析，根据事先设定的警界标准衡量量化分析结果，判断危机程度进行警级分析。然后通过预警信息发布系统将警情发布给不同的群体，包括公众层面、政府层面、高校层面等，最后管理者通过预警情况形成应急对策，做出决策。
2.信息共享和監测机制。提高信息共享意识，明确预警要求，建立信息共享数据库（如高职院校的专业设置情况、供求数据系统、就业信息系统、专业就业相关度等），建立信息共享制度保障体系；确定专业设置预警评估的信息范围，建立预警信息采集系统；建立动态数据库监测系统，实行综合检查监测；识别威胁因素，确定薄弱环节；确定风险的等级和概率以及综合评估方法，并形成评估报告[1]。
3.调控决策和评估机制。建立决策咨询系统、制定系统、决策执行系统，真正做到较为完善的排警机制，基于三螺旋理论探讨政府、企业、高职院校（招生就业、教务处、二级学院等）和非政府组织多方协作机制，研究如何构造基于SVM分类算法支持向量机模型对中长期专业设置状况做出预测和预警，组织专家定期进行评估和指导。
高职教育人才培养预警机制主要着眼于人才培养的质量，其本质是评价、判断高职院校人才培养对经济发展的支持度是否良好，高职教育人才培养与经济发展人才需求的结构、数量及可持续关系是否健康。这就直接涉及到高职院校的专业设置、招生数量、布点情况等人才培养的各个基本因素，通过预警系统分析，最终形成教育主管部门、高职院校自身进行教育发展决策的依据，对高职教育及高职院校的发展提供决策支撑。
二、预警系统指标体系
良好预警系统的基础是对系列相关数据进行量化分析，数据信息应按照基本的指标进行分类采集，必然涉及到指标体系的建立，应遵循如下原则。
1.分级制细分原则。在建立指标体系时罗列所有相关指标，然后按照一定的标准进行分类，例如对于高职教育人才培养预警系统，可以把指标分为就业方面、生源方面等多个类型指标集。换言之，首先建立一级指标，然后在各个一级指标下细分得到二级指标，这样便于运用层次分析法等赋予权重，有助于模型的分析。
2.基于相关性筛选原则。指标太多必然会使得预警系统变得纷繁复杂，增加预警分析的难度，因此在罗列完各个终极指标之后要通过一定的相关性进行指标筛选，去除那些与预警目标具有弱相关的指标及某些重复性的指标，这样才能提高系统预警运行的效率。
3.最小完备性原则。指标体系必须具有完备性，即首先满足可以表征整个高职教育人才培养体系的要求，其次在所有可以完全表征高职教育人才培养体系的指标集中，该指标体系所含指标数量应该最少。
4.简化和可操作性原则。指标数据采集的可操作性直接影响到预警系统是否具有现实意义。即便指标体系具有最小完备性，但如果其中个别指标（甚至只有一个指标）数据采集不具有可操作性或无法采集，那该指标体系也无法应用。因此在建立指标体系时一定要兼顾指标数据采集的可操作性，可以将指标体适当简化，删除那些不具备操作性的指标。
5.易于量化原则。预警系统的核心是通过数学模型对指标数据进行分析，显然指标数据采集及量化是预警分析的前提，因此指标值应具有易于量化性。指标值并不一定是单一数据的量化值，视具体问题而言也可以是多种数据的综合量化值。
根据以上原则，并借鉴麦可思研究院《2015年中国高职高专生就业报告》中专业预警的相关内容[2]，建立了高职教育人才培养预警系统二级指标体系，主要考虑人才供给、人才需求两类指标，具体指标体系如表1所示。
三、预警系统数学模型分析
以供需关系为基础的高职教育人才培养预警系统，由于主要考虑人才供给和需求间的平衡关系，因此在建立预警系统核心数学模型时要着重考虑如下几个方面。
1.专业细分下的人才培养与人才需求的偏离度分析。高职教育人才培养的最终目标是为社会经济发展提供人才，通常按产业结构（三次产业）划分的人才培养规格及产业人才需求情况过于粗糙，并不能清晰反映人才培养与人才需求的真实偏离程度。随着经济社会的发展，社会分工进一步细化，特别是高科技产业发展日新月异、更新换代迅速，其对人才的专业化程度要求更高，因此要在专业、行业细分的基础上进行人才供给与需求之间的契合性分析，才能真实反映二者间的关系，找出差异。
2.二次就业下职业变更偏离程度分析。高职教育培养的人才是否符合市场要求，做到适销对路，行业企业的检验是关键。二次就业的相关数据为我们提供了更为准确的高职教育人才供给与用人企业、社会经济发展人才需求之间的对接关系，因此在指标体系的构建中引入二次就业下职业变更偏离程度。 3.高职院校生源状况分析。生源状况在一定程度上会直接影响培养人才的质量，而培养质量又是用人单位招聘人才的主要因素，只有清楚地了解生源状况，才能更好地对社会、高校间的人才需求与供给偏差进行分析，真正找到高校在人才培养方面需要改进的主动性因素。
4.预警监测模型构建与分析。对于预警对象，首先应根据数据将预警指标信息用物元表示，预警对象关于各等级的关联度用关联函数表示，关联函数的数值表示预警对象符合安全级别的隶属程度。再次需要确定预警指标权重，安全等级评定。在评价指标预测值的基础上，采用单指标法、综合指数法对专业设置等进行预警，最大程度上保障预警的真实、有效性。预测模型可以采取时间序列方法，博克斯—詹金斯法（ARMA）模型是一种短期的预测方法，通过对相应数学模型的分析研究，能更本质地认识这些动态数据内在结构和复杂特性，从而达到最小方差意义下的最佳预测。
四、预警流程
基于预警模型对采集得到的数据进行分析，由人才供给端和需求端两方面因素确定警报临界值，建立警报发出系统，分“红橙黄蓝绿”五种信号灯（分别意味着“超重级、重级、中级、轻级、安全”五种不同的警报级别），建立人才培养预警组织结构（包括决策层的校领导、职能部门负责人和专家组成；管理层为教务处、招就处等负责人；执行层为二级学院具体责任人等）[3]，较为安全等级时适时跟踪，做好信息预案，及时干预；一般等级时，及时跟踪，一旦出现警情，及时预警响应，实施调控策略。见图2，整个过程中的重点还在于提出科学合理的预警管理策略，调控预警机制发挥应有作用，使高职院校人才培养模式、专业设置、招生规模等结构极大优化。
总之，预警机制是指通过一系列技术手段对特定主体进行全面、连续的监测，预先发现和识别风险来源、风险程度和风险趋势，发出相应风险等级，并根据风险等级做出针对性处理的工作系统，对专业的人才培养模式、实训基地建设、师资队伍建设、生源状况、毕业生就业质量等各方面进行连续监测，对非可持续运行状况发出预警，提出切实可行的解决方案，使得该专业健康、持续发展。
基于预警预测模型还需要健全专业规划机制、政策引导机制、专业评估机制、专业预警机制、校企合作机制、自组织机制、专业再选择机制，进一步完善公共信息服务与管理平台、加强学校与市场的沟通和联系，建立市场信息服务系统[4]，把握专业调整的科学依据，提升专业结构与产业结构的耦合适配度，关注专业群的建设，提高学校核心竞争力，培养针对岗位群的复合型技能人才。
参考文献：
[1]杨燕，李海宗.高职专业设置预警机制构建[J].职业技术教育，2013，（29）：14-17.
[2]麦可思研究院.2015年中国高职高专生就业报告[M].北京：社会科学文献出版社，2015，（6）：99-100.
[3]赵辉.以就业为导向的高职教育专业设置预警机制构建[J].职教论坛，2014，（21）：11-13.
[4]馬建富.构建专业与产业发展动态调整机制，打造中国经济升级版[J].中国职业技术教育，2014，（21）：196-201.