后疫情时代如何提高大学生就业率:一个数据挖掘模型

后疫情时代,就业形势愈发严峻。一方面,受全球经济形势的影响,国内外有效需求下降导致订单减少,许多企业不得不缩减人员;另一方面,国内应届毕业生人数再创新高,就业压力不断增大。从招聘企业和求职者的微观视角出发,构建了一个考虑到双方偏好顺序的就业市场动态均衡的宏观模型,既解释了达成就业岗位匹配的市场机制,又反映了内生参数调整下匹配结果动态调整的过程,为政策制定和市场设计提供了新的思路和方法。