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高校毕业生就业难是目前社会共同关注的问题，在大数据时代到来的背景下，能否及时对高校毕业生就业形势进行监测、对就业危机进行预警成为解决就业难问题的关键。文章在前人研究的基础上，基于大数据管理的视角，从信息收集监测、信息统计分析、就业危机预警及警情处理反馈四个方面探索就业监测预警系统的构建，继而得出一个新的较为完善的系统模型，以期为未来研究和实践提供一定的借鉴意义。
国外学者对该课题的研究集中于就业监测与经济增长的领域。Martin Godfrey研究了印度尼西亚的劳动力市场，并且根据对该市场的监测提出了改善印度尼西亚就业的相关政策。另外，Martin Godfrey还将对印尼的讨论扩展至发展中国家劳动力市场及就业政策的探讨，对于发展中国家经济增长提出了相关建议[10]。Arjan de Haan和Julie Koch Laier在联合国开发计划(UNDP)的工作文件中，提出根据就业预警系统提供的数据，及时采取相关措施，解决撒哈拉以南的非洲的贫困问题[11]。 与国外研究相比，国内对就业监测预警系统的研究范围更为广泛，既有宏观层面预警机制的建立，又有针对某一特定群体或者地区就业预警系统的研究。 谢爱国、任志涛和踪程三位学者侧重于高校毕业生就业预警机制的研究，其观点有三：其一，认为大学生就业预警系统的功能包括预测、评估、警报和警情干预三个方面；其二，提出从宏观层面来看，大学生就业预警系统应由政策法规、组织机构和信息系统组成；其三，指出大学生就业预警指标可分为就业评估指标和就业形势预测指标[12]。钱强、周芸和王瑾认为高校毕业生就业预警模型具有综合性，其包括人才需求预警、人才供给预警、专业数据预警、就业趋势预警、供求数据系统和就业信息系统等多项数据[13]。刘志和徐文的研究着重于高校毕业生就业监测方面，他们系统地介绍了我国高校毕业生就业监测状况，围绕现存检测体系存在的问题：监测主体多元化、监测指标相对单一以及检测机制不健全等问题进行了深入探讨，同时还提出了构建高校毕业生就业状况监测指标体的原则，在此基础上构建出一套高校毕业生就业状况监测指标体系，并运用层次分析法和模糊综合评价法得到数值型监测结果——高校毕业生就业状况指数，用来表征高校毕业生就业状况[14]。
