民办高职院校市场营销专业大学生就业能力指标探讨

摘要：笔者以胜任力理论为基础，针对企业发放市场营销专业大学生就业能力调查问卷。通过比较三种指标评价方法一致性，分析得出用人单位优先注重营销专业大学生执行力等7项指标。

关键词：高职；市场营销；就业能力

运用指标评价方法能有效解决选择性问题，常用的有模糊判断法、百分制比率法、优序图法（PC）、层次分析法（AHP）、秩和比（RSR）、优劣解距离法（TOPSIS）等。笔者以胜任力理论为基础，开展有关民办高职院校市场营销专业大学生就业能力问卷调查。以KSAOs ①为逻辑点，在问卷中列出实践能力等30项指标，比较三种结果一致性，得出用人单位在执行力等7个指标上存在一致性看法。借此希望在提升营销专业大学生就业能力方面提供明晰参考点。

一、调查方式

网络与现场并举，于2017年5-11月完成问卷发布与回收工作。其中，发放50份，回收46份，有效43份，有效率约93%。

二、样本简介

（一）被试信息

根据用工数将调查企业划为三类：一是50人以下（含）的35家，二是50至100人之间的8家，三是100人以上的3家。同时，根据调查对象岗位层级划为高中基三层，高层是总经理、董事长、总监、法人等8人，中层是经理、主管、科长、部长等18人，基层是专员、业务员等17人。

（二）指标说明

问卷列出30种指标，分别是实践能力、信息处理能力、学习能力、职业规划能力、专业知识与技能、适应能力、抗压能力、计算机能力、工作独挡性、人际交往能力、沟通能力、创新能力、书面表达能力、工作管理能力、奉献精神、乐观、谦虚、工作主动、自信、忠诚、执行力、踏实、团队合作、吃苦耐劳、敬业、服务意识、责任感、自我认知、自我约束、时间意识等。分析过程中分别用a1至a30依次代替。

（三）反应选项

采用里克特量表方式，分“无用”、“基础”、“一般”、“比较重要”、“非常重要”、“关键”6个程度，分别对应①、②、③、④、⑤、⑥。选择①则1分，选择⑥则6分，以此类推。

三、指标评价方法

（一）百分制比率法

该法将目标分解为若干项目，并确定优良中差标准，再分配评价主体不同权重，计算最终得分。项目中对“无用”等6个程度赋分为0、20、40、60、80、100。相关分布信息如表1。计算后运用rank函数降序排列，可得表2。

表2显示a21指标分数64.82最大，排第一。a13指标分数35.59最小，排最后。

（二）优劣解距离法

该法根据评价对象与理想化目标接近程度进行排序的方法。关键点在于“理想解”距离。通常用D+表示与最大值的距离，用D-表示与最小值的距离。采用越大则越优的大优数据② 排序方式，则计算公式为c=D-/（D-+D+）；采用越小则越优的小优数据③ 排序方式，则计算公式为c=D+/（D-+D+）。

同樣数据，以高中基三个层次为基础，对应选项得分赋予1，0.8，0.5三种不同权重。运用TOPSIS法，rank函数降序排列后得表3。

表3显示a21指标分数0.756最大，排第一。A13指标分数0.271最小，排最后。

（三）秩和比

该法利用指标秩来计算无量纲统计量RSR，借助回归方程分析来判断指标优劣。其核心公式是R=∑f/a*100%。∑f代表指标值秩，a是指标数。R值在[0，1]之间，越大则指标越优。

同TOPSIS法数据处理方式一样，用rank函数对RSR值秩（∑f）进行降序排列可得表4。

表4显示a21的RSR值最大，排第一。a13的RSR值最小，排最后。回归方程检验也具有统计学意义。表明分析结果合理。

四、综合分析

综合表2、表3、表4，可得表5。

表5显示，三种方法排前7位的变量，具有高度一致性。即在30个指标中，三种方法都认为执行力、团队合作、责任感、踏实、吃苦耐劳、信息处理能力、实践能力等7个指标应优先关注。

五、总结

综述，笔者通过问卷，采用三种不同指标评价方法来比较结果一致性，由此得出企业优先注重执行力等7个指标。该方式也为市场营销专业学生就业能力培养提供了明确参考点。

参考文献：

[1]万川.大学生基层管理胜任力的问题与对策[D].广西：广西师范大学.2014：24.

[2]付建霞等.TOPSIS法与RSR法相结合评价国民体质健康水平[J].首都体育学院学报.2009.5：314-316.

[3]吕贵姓.热气球模式：基于营销专业大学生就业力研究的建构[J].潍坊学院学报.2016.10：105-109.

注释：

①KSAOs指knowledge、skills、abilities、 others四单词缩写。其中others包含态度（attitude）、自我概念（self-concept）、价值观（value）、个性（trait）、动机（motives）等内容。国内外也有该种表达方式，如“王重鸣.陈民科.管理胜任力特征分析[J].心理科学.2002（5）”等文献中均可看到类似表述。

②大优数据内涵是与“负理想解”距离越远，则指标越优。

③小优数据内涵是与“理想解”距离越近，则指标越优。

④查《百分数与概率单位对照表》。

⑤三种方法给出的数据是rank函数降序排序值。