就业大数据:一眼看懂中国大学生就业现状_数据分析师培训
2014年是中国高等教育历史以来就业压力最大的一年,据教育部数据2014年中国高校毕业生将达到727万,为历史上最多的一年。从产业结构与学科结构结合的方式分析大学生就业的趋势,对于指导大学生就业具有重要现实的意义。
表一:2012年就业数据对比[1]
表一的第一列的计算方式是2012年分行业就业人数减去2011年分行业就业人数,第三列是2012年中国高校人才分学科培养人数。表一反映了目前中国每年以7%左右的经济增长速度可多容纳1000万人就业。本表中选取的行业均是可吸纳大学生就业的行业,餐饮、批发、运输等行业由于其特殊性则没有选取。
从表一中几列数据的具体对比中不难看出,目前高校的专业人才培养结构与产业人才需求结构存在一定的矛盾。一方面,产业人才需求不足,另外一方面相关人才供给不上。这是目前中国企业招人难、高校毕业生就业难的本质所在。
具体来看,中国的建筑业、制造业是新增吸纳就业的最多的两大行业,两大行业新增就业721万人,占中国整体就业人数的70.47%。换句话说,中国目前的支柱行业主要是建筑工程与工业制造,这两大行业属于劳动密集型产业,更多的需要一线建筑工人和一线生产工人。目前建筑工人的平均日薪较之前几年已经有非常大的提高,建筑工人全国平均最低日薪达到150元[1]。以东莞地区为代表的制造工业则存在常年的招工难。但是,高校目前培养的专科生从事这两大行业的意愿都相对较低,一方面的原因现在低技术含量的制造工业对年轻人缺乏吸引力,另外一方面,相对老一辈人能吃苦的精神来说现在的年轻人也不愿意从事劳动强度较高的建筑施工工作。
这就出现了中国式的就业矛盾,过高的期望值让相当比例的大学生找不到工作,而高速发展的产业却又招不到合适的人。
一、大学生就业的主力行业
从表一中不难看出,工业既需要高素质的技术性人才,也需要低素质的劳动力,而目前理科和工科的本专科学生加起来一共才137万,工业2012年新增就业人口435万。上述数据虽然不能直接证明理工科的学生供不应求,但是它说明工业仍然是吸纳大学生的最主要的行业之一。除开比较特殊的工业,目前金融行业、房地产行业、信息服务业、教育业、卫生业、文化娱乐业、政府及公共组织这几大白领行业是最具吸引力吸纳大学生求职的主力行业。
具体分析,目前多数“白领”行业人才供大于求,金融业、教育业、政府及公共组织、文化娱乐业、信息服务业等等都出现了供给严重过剩的状态。最为严重的是信息服务业、文化娱乐业、政府及公共组织。分析到具体的专业,计算机、英语、行政管理专业属于大学生就业难的重灾区。上述三大行业供求不平衡达218万人,这些专业的学生只能选择更低期望值的就业对象。这里不得不说到中国的文科大学生严重过剩的问题,法学、文学、教育学、经济学、管理学几大文科学科门类培养人数加起来达到433万人,占总大学生毕业总数的59.55%,这是一个令人震惊的数据,理工科学生一共仅占40.55%。按照中国的产业结构,几乎没有办法吸纳这么多的文科大学生就业,而大学教育又给予了这些文科大学生过高的期望值。
二、大学生容易就业的行业
目前人才供小于求的行业不多,从表一的数据来看,仅卫生业、房地产业人才的需求还不够。房地产业确实是吸纳大学生就业的主力行业,这与中国高房价和发达的基础建设行业密切相关,建筑土木系也确实是中国所有大学生就业环境最好的一大类专业。目前中国在建的工程量高达113万亿[2],相关的专业需求在未来十年始终会保持一个相对较高的增长空间。卫生业对人才的需求目前看来还不够,尤其是以乡镇为代表的公共医疗还有很大的发展空间,在老龄化人口越来越多的未来,中国的医疗行业还需要更多的相关人才。由于医学专业的培养难度大、时限长,扩招的难度也很大,所以医学类专业仍然具有较好的就业前景。
综上所述,大学生就业难是一个系统性问题,教育体制改革的重点必须从专业结构调整入手。值得欣喜的是,教育部目前已经着手开始探索职业教育、学术型教育两种高等教育方式,从中等教育阶段开始分流,探索人才培养的新模式、新结构是目前中国教育必须面临的改革难题。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21