大学生就业问题论文_论文大学生就业问题

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大学毕业生就业问题

摘要

本文通过对7773名毕业生信息的处理,研究了毕业生的就业问题。

问题1：通过随机抽样统计数据，选取对影响就业的14个因素进行分析，将其转化为0-1变量，建立多元线性回归模型，利用逐步回归分析求解模型，从而得出了影响大学生就业的主要因素的排序是毕业时间、专业前景、政治面貌、性别、课程是否适合社会、学历、专业、毕业生条件。

问题2：利用sp软件分别从不同专业中随机选出约100个数据作为样本。然后利用EXCEL软件的函数命令，分别对各专业的样本数据计算以下统计值：就业率，初次月薪均值，目前月薪均值，再通过对应的图表得出结论。

问题3：通过随机抽样选取20个师范生的相关数据，仍运用问题1所建模型，分析影响师范生就业的相关因素。得出影响师范生就业的主要因素为政治面貌、毕业时间、性别、初次学历、年龄、就业能力问题、初次月薪等。

问题4：利用EXCEL软件的“自动筛选”命令，从全体数据中选出较有代表性的十五座城市：大连、合肥、杭州、济南、连云港、洛阳、南通、宁波、上海、深圳、苏州、温州、天津、西安、烟台作为样本分别计算出相应的就业率。得出结论：经济发展水平较好的区域，就业率比较高。

问题5：通过前面4个问题的分析，结合现在毕业生找工作难的问题，对在校生提出了几方面的就业指导建议。

问题的提出

2007年毕业生人数再创新高：全国普通高校毕业生将达到495万，比2006年增加82万； 为了缓解大学生就业压力，政府及社会各方面集中推出各种促进就业的活动，并将2007年作为高校毕业生就业工作的全面服务年。

请你根据附件给出的数据，运用数学建模方法回答以下问题：（1）影响毕业生就业的主要因素是什么，并对相关因素进行排序；（2）评价不同专业的毕业生就业情况；（3）给出某一专业的毕业生的就业策略；（4）请你结合其他信息对毕业生就业与区域经济发展水平之间的关系作出评价；（5）为在校生写一篇对毕业生就业具有实际指导意义的短文。

关键词

matlab 虚拟变量 多元线性回归 SPSS

模型假设

1、假设附件中所给的数据是较准确，并且合乎情理的。

2、假设毕业生的就业情况只受性别、年龄、政治面貌、户口性质、毕业时间、毕业生条件等因素影响，而不受其它条件的影响。

3、假设不考虑名牌大学与普通大学的差异，即本科生的就业机会是均等的；

4、假设对附件中随机抽样选择的概率均相等。

5、假设定义的虚拟变量是合理的。

模型的分析、建立与求解

问题一：影响毕业生就业的主要因素

1、问题分析

每名毕业生均含有性别、年龄、政治面貌、目前就业情况、户口性质、毕业院校、毕业时间、初次学历、初次月薪、专业对口等共 29 项内容。其中，可能影响毕业生就业的因素有 14个，即需要研究变量之间的相关关系，因此本文采用统计学的相关模型求解影响毕业生就业的主要因素。其中，多元线性回归分析模型可解决这一问题；但进一步的，我们希望从所有的影响因素中挑选出对就业率影响显著的项目，并且从应用的角度讲，变量个数尽可能少，而逐步回归模型则可有效实现这一目标。

2、符号说明

Xi：影响因素虚拟变量（i=1,2,3…,50）Yi：就业情况虚拟变量(i=1,2,3…,50)

3、模型建立与求解

由于数据总量庞大，将数据导入sp,先从中抽取一小部分的数据，然后通过观察去掉部分不合理数据，我们取50个数据作为样本。选取附件中的性别、年龄、政治面貌、户口性质、毕业时间、初次学历、单位性质、初次月薪、专业是否对口、专业前景、课程是否适合社会、毕业生条件、热门专业、就业能力问题等14个因素。

现建立人工变量，先将定性变量“定量化”，引入0-1定义虚拟变量，具体赋值情况如下：

1，男性X1X1：性别虚拟变量，设 0，女性25及25以下1，X2：年龄虚拟变量，设X2

0，25以上1，党员X3X3：政治面貌虚拟变量，设 0，其他1，城镇X4：户口性质虚拟变量，设X4

0，农村2004年及2004年以前1，毕业时间在X5：毕业时间虚拟变量，设X5

2004年以后0，毕业时间在1，本科及本科学历以上X6：初次学历虚拟变量，设X6

0，本科学历以下

1，国有企业X7：单位性质虚拟变量，设X7

0，其他1500及1500以上1，X8：初次月薪虚拟变量，设X8

0，1500以下1，基本对口或完全对口X9：专业对口虚拟变量，设X9

0，基本不对口或完全不对口1，很有前途及较有前途X10：专业前景虚拟变量，设X10

0，很无前途及较无前途1，适合或很适合X11：课程适合社会虚拟变量，设X11

0，不适合或很不适合或不知道1，综合能力X12：毕业生条件虚拟变量，设X12

0，其他1，工科类X13：热门专业虚拟变量，设X13

0，其他1，专业能力X14：就业能力问题虚拟变量，设X14

0，其他1，已就业Y：就业状况，设Y

0，未就业经过上述量化过程，建立50名同学14个因素的50*14阶矩阵 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1

本题需要研究各个因素与大学毕业生就业问题之间的关系，故建立多元线性回归的一般模型：

Yi0k114kxik

其中，1...14均是未知数参数，0为回归模型的常数

将得到的数据利用 matlab计算出i(X'X)1X'Y：0.0637、-0.1480、0.1072、4-0.2124、-0.0493、0.3647、0.2189、-0.2021、0.3157、0.1767、0.4070、-0.0864、-0.2050、-0.0936、-0.0225（程序见附录1），得到回归方程是：

Y0.0637-0.1480x10.1072x202124x3-0.0493x40.3647x5-0.2189x6-0.2021x70.3157x80.1767x90.4070x10-0.0864x110.2050x12-0.0936x13-0.0225x1

4因此，我们可以得到以下结论：

影响大学毕业生就业的主要因素分别为（按影响作用大小排序）：专业前景、政治面貌、性别、课程是否适合社会、学历、专业、毕业生条件。

4、模型评价

（1）模型中所有对毕业生相关数据的抽样均利用sp的自动抽样选取合理；

（2）建立多元线性回归模型，将i个毕业生m个观测值利用矩阵的形式表现出来，直观易懂；

（3）在选取因素时，存在一定的主观性；

（4）本模型建立过程中忽略了一些因素对大学毕业生就业的影响，导致模型的结果与真实值存在一定的误差。

问题二：评价不同专业的毕业生就业情况

1、问题分析

对于不同专业的毕业生就业情况，我们可以根据就业率、初次月薪及目前月薪的情况来分析，而且不同专业毕业生的就业情况差异主要由其专业决定。因此，我们利用EXCEL软件的自动筛选命令，因附件中所给出的不同专业的数据量分别不同，利用sp分别从不同专业中随机选出约100个数据作为样本。然后利用EXCEL软件的函数命令，分别对各专业的样本数据计算以下统计值：就业率，初次月薪均值，目前月薪均值。

2、模型建立与求解

根据会是哪个面分析所得的数据，可以统计数据并由excel做出如下图（数据见附录2）：

不同专业的就业率对比100.00%90.00%80.00%70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%工科类管理类经济类理科类农林类专业类别师范类文史类百分比系列1

图表一

初次月薪300025002000薪金***0工科类管理类经济类理科类专业类别农林类师范类文史类系列1

图表二

目前月薪***0薪金25002000***0工科类管理类经济类理科类专业类别农林类师范类文史类系列1

图表三

从上面三个图，我们可以看出工科类、经济类、理科类的就业率相对来说比较高，师范类的比较低，但从整体上来看这7个专业的就业率相差也不是很大。从薪水方面来看，文史类的初次月薪比较高，师范类的比较低；目前月薪跟初次月薪的情况差不多。

我们可以看出农林类和文史类的就业率不是很高，但月薪水平相对来说明显比较高，这可能是因为农林类和文史类的就业岗位不多，但由于就业单位和就业岗位的性质使得这两类的专业的薪水比较高。因此，从现在情况来看，不一定学数理化专业的人才能找到好工作，在其他方面是人才也能找到较好的工作。

问题三：给出某一专业的毕业生的就业策略经数据的筛选和处理，除去信息不明的数据，选取20个师范生的相关数据，仍运用问题一所建模型，分析影响师范生就业的相关因素。

经过量化过程，建立20名师范生的13个因素的20*13阶矩阵： 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 将得到的数据利用 matlab计算出i(X'X)1X'Y：0.4866、0.2386、0.3854、-0.1893、-0.4816、0.2698、-0.3325、0.1908、0.6341、0.2021、0.3598、-0.6568、0.0358、0.1457（程序见附录3），得到回归方程是：

Y0.48660.2386x10.3854x20.1893x3-0.4816x40.2698x5-0.3325x60.1908x70.6341x80.2021x9-0.3598x100.6568x110.0358x120.1457x13

综上所述，我们可以得出结论：

影响师范生就业的主要因素为政治面貌、毕业时间、性别、初次学历、年龄、就业能力问题、初次月薪等。因此，对于在校的师范生来说，可以通过不断提高自己的学历，拓广自己的工作途径，增强个人素质等为自己将来的就业打下坚实的基础。

问题四：对毕业生就业与区域经济发展水平之间的关系作出评价

1、问题分析

由于每个区域的经济发展水平不一样，导致就业率也不一样。特别是我国现在的发达区域与一些较落后的区域发展水平更是相差甚远，就业率就更不不一样了。因此，我国的毕业生的就业存在一定的地区差异。

2、问题的解答过程与结果分析

利用EXCEL软件的“自动筛选”命令，从全体数据中选出较有代表性的十五座城市：大连、合肥、杭州、济南、连云港、洛阳、南通、宁波、上海、深圳、苏州、温州、天津、西安、烟台作为样本。

然后再利用EXCEL软件的函数命令，分别计算样本中各城市大学毕业生的就业率。

再统计数据作出如下各城市的就业率图表：

各城市的就业率10095百分比9085807570系列1连肥州南港阳通波海圳州州津安西大合杭济云洛南宁上深苏温天连城市烟台

从图表中我们可以看出，经济发展水平较好的地区就业率比较高，例如东南部的沿海城市：南通、宁波、深圳、温州、烟台等城市；还有一些省会经济比较发达，因此就业率也比较高，例如：合肥、西安等。由于经济发展水平较好的地区对人才的需求量比较大，无论是教育领域还是经济领域，或者是其他方面，都吸引着大学毕业生去就职。可见经济发达地区需要大量综合能力强、社会经验丰富或拥有社会经验发展潜能人才。他们的专业大多是经济类、理工类、管理类，因此基本在国企、私企、事业单位、民营企业等部门工作，因为正是这些企业才能有力地推动经济发展。因此，经济发展水平与就业率是有很大的正相关关系的。

问题五：为在校生写一篇对毕业生就业具有实际指导意义的短文 根据以上我们得出的结果，总结归纳出如下几条对在校生的建议：

1、要调整好心态。保持处惊不乱清醒的头脑，既然“寒潮已经袭来，就要有“过冬”的准备。认真分析近几年的就业形势，转变观念，正确审视自己。因为你可以不了解别人，但必须了解你自己，对自己剖析的深度和广度比以往时候更重要，如自己的优点、缺点、能力、性格及弱点，切忌好高骛远。凡事“预则立、不预则废”，尤其需要改变错误的自我认知和社会认知。诚然，由于受压力、焦虑、浮躁等情绪影响，仰或没有时间和心情去思考这个问题，但必须甚至挤出时间去思考这个问题，绝不能茫茫然不知所措或是自怨自哎。其次要做好遭遇挫折的心理准备。我觉得，一个人抵抗挫折的能力越高，这个人找到一个好工作的机会越大。一般来说，一个刚毕业的大学生是不可能一下子就可以找到好的工作的，这需要毕业生在社会上先积累一定的经验，才能为自己接下来的工作打好基础。但现实是残酷的，太多人找工作，导致你随时有可能被淘汰的情况。这时，就应 8 该调整好自己的心态，不要被挫折打到，坚信自己是有能力的，以积极的心态去应对下一轮挑战。

2、在校学习期间应注意自身能力和素质的全面培养，可以多参加社会实践，积累社会经验，提高自身的就业能力，同时多了解适合本专业的工作岗位的信息，在学习过程中注意将专业知识与实际相结合，提高动手能力、增加创新意识，以便毕业后能尽快适应社会。

3、应树立合理的择业观念，协调期望与现实，正确认识自我、评价自我，调整个人心态降低择业标准。比如信息工程学院的计算机科学与技术专业，根据学科特点，鼓励“先就业后创业”，让毕业生先积累经验，熟悉市场，加强实践能力的锻炼和培养。就业后再创业已经成为毕业生职业发展的重要选择路径。

4、在校生应做好职业生涯规划,才能使自己毕业时都能“择其所爱”, 并在其后的职业生涯中能“爱其所择”。但是，毕业生出来找工作，不一定能找到与专业对口的工作。如果硬要找对口工作，那么很有可能就会找不到好的工作。因此，能否融入社会，主要看你的悟性和综合素质，而一味强调专业对口，往往会失去就业的机会。

5、要注重掌握专业技能。如今，很多企业在招聘中越来越注重实际操作能力，对于大学来说主要就是专业能力，而非学历。一般来说，学历仅意味着更雄厚的理论基础和技能，然而，对于那些学历不高或学校一般的大学生，如果能在大学期间利用业余时间加强专业技能的学习，并参加专业的培训，我们的实际技能并不一定比名牌大学的学生差。而很多的企业在用人方面是很实际的，会综合考虑一个人学历和技能。所以，大学生在大学期间要把自己的专业技能的提升作为重点来考虑，不断强化自己专业能力，从而提高就业的含金量。

6、从构建和谐社会的角度来讲, 社会需要每个公民不仅对自己及家庭负责, 还应承担相应的社会责任。在校生应建立“服务社会、回馈社会”的公民意识, 以提高就业规划的实效性。

参考文献

[1]韩中庚.《数学建模方法及其应用》.[M].高等教育出版社.2005.[2]姜启源、谢金星，数学模型[M].北京：高等教育出版社.2003.附录

附录1：

Matlab程序： X=[1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0;1;0;0;0;0;0;0;1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 y=[0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0;1 1;0 0;0 0;1 0;0 1;1 1;0 0;0 0;0 1;0 0;1 1;1 0;0 0;0 0;1 1;0 0;0 0;1 0;0 0;1 0;0 0;0 0;0 1;0 1;0 0;1 0;1 0;1 0;0 1;0 1;0 1;0 0;1 0;0 1;0 0;0 1;0 0;1 0;1 1;1 0;0 1];0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];Y=y;b=inv(X'*X)*X'*Y

附录2： 专业类别 工科类 管理类 经济类 理科类 农林类 师范类 文史类 就业率 92.36% 初次月薪均值 1521.31 目前月薪均值 2673.54

附录3：

Matlab程序：

X=[1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 y=[1 1 1 1 1 1 0 1 1

84.72% 91.01% 91.32% 1322.95 1132.81 1251.54 2412.22 1801.64 2309.36 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0];

82.61% 1611.33 2705.55 73.21% 82.22% 702.31 2699.21 1300.55 3900.54 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0];Y=y;b=inv(X'*X)*X'*Y 附录4： 城市 大连 合肥 就业率% 81.82

97.22 宁波

上海 97.06

93.42

杭州 济南 91.84 86.21 深圳 苏州 94.74 93.61 连云港92.82 温州 96.97 洛阳 南通 91.67 96.1 天津 西安 94.29 94.55

烟台96

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一、大学生就业难的原因 1.毕业生就业结构失衡,供给与需求矛盾突出。高校毕业生的总体供给与社会需求的矛盾,实质是高等教育的快速发展与社会发展和经济发展所处的转型阶段......

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