大学生就业准备评估量表的编制及信效度检验

王张宇泽

（宁波工程学院 组织部，浙江 宁波 315211）

就业是高校和社会研究的热点［1］59，大学生自身也应该做好充分的就业准备。研究表明就业准备越充分，其就业质量也就越高［2］49。研究表明，能够获得更好的就业机会和更高的收入的群体往往是具有较高人力资本的劳动力［3］9，就是其达到岗位胜任的要求。关于就业准备，不同的学者有不同的见解。马志强等人从广义和狭义两个角度理解，广义的就业准备是指未就业的人员为了能够胜任某种工作而在一定时期内做的准备；
狭义的就业准备单指大学生在毕业前为就业而做的准备［4］43。劭海燕等人认为就业准备就是大学生为了获得满意的工作岗位，在心理建设、综合素质、职业规划等各方面能力的准备［5］16。王淑云等人将大学生就业准备的成果归纳为知识准备、能力准备、心理准备、面试准备和信息准备。也有学者把对职业活动准备看作是教学活动方面一系列个人特点的完整体现，包括教学能力、知识量与技能、其他各方面的能力以及心理品质等等［6］41。

本研究根据大学阶段学生的特点，选取了专业准备、职业规划、认知准备和知识能力等4个具有代表性的维度进行量表的编制。

（一）研究对象

获取问卷950份，有效问卷899份，有效率为94.6%，其中189份（样本1）进行项目分析，350份（样本2）进行探索性因素分析，360份（样本3）进行验证性因素分析，具体资料如下：

样本1：男生104人；
女生85人，大一42人；
大二32人；
大三45人，大四70人，理工科64人；
文史类78人；
艺术类12人；
其他类35人。

样本2：男生156人；
女生194人，大一92人；
大二61人；
大三95人，大四102人，理工科185人；
文史类121人；
艺术类28人；
其他类16人。

样本3：男生169人；
女生191人，大一72人；
大二58人；
大三101人，大四129人，理工科人112；
文史类109人；
艺术类67人；
其他类72人。

（二）量表项目的编写

1.访谈结果

借鉴相关研究，在人力资本的基础上，通过日常的科研经验设计半结构式访谈问卷，邀请教育心理学和就业管理等方面的教师带领对20名不同年级、不同性别的大学生进行访谈，针对“你为就业做过那些方面的准备”“你认为什么准备因素对你的就业影响较大”“你侧重于哪些方面的就业准备”等灵活发问，发现大学生就业准备侧重于专业相关实践、专业资格和专业荣誉等的准备、自身职业规划的制定、知识量的储备及能力的发展和对职业目标、自身能力特长的认知等方面。根据访谈结果初步制定出就业准备评估的22个指标。

2.专家评价

专家评估主要包括三个部分，一是对量表维度的划分进行合理性评价；
二是对各个条目反映维度的程度进行审核；
三是对问题的是否通顺、存在歧义进行评估。除此之外，还请了10名大学生对问题进行矫正评估。

经过反复修正，最终形成了包含4个维度20个条目的初始问卷。其中专业准备维度有4个条目，如“我了解自己专业的就业前景”等，考察大学生专业上的准备；
职业规划维度4个条目，如“我对自己进行了完整的目标定位”等，考察大学生在职业规划方面的准备；
认知准备包含7个条目，如“我对当前的就业形势有明确的认知”等，考察大学生在形势发展认知、角色转变认知等方面的准备；
知识能力维度包含5个条目，如“我有充足的专业知识基础”等，考察大学生在知识技能等方面的准备。初始问卷评分采用Liker5点自评式计分方法，（1=完全不符合；
2=比较不符合；
3=一般符合；
4=比较符合；
5=非常符合），问卷的总分在20～100分之间，被试的得分越好，就证明其就业准备越充分。

3.统计方法

运用SPSS26.0软件和AMOS22.0对三个样本的数据分别进行项目分析和探索性因素分析和验证性因素分析。

4.测量工具

选取大学生就业焦虑量表作为校标校验工具：包括4个维度，就业恐惧、就业不安、工作焦虑和面试焦虑，共28个条目，采用4点计分，其中第12题为反向计分题。总分越高表明大学生就业焦虑水平越高，问卷的总信度为0.91，具有良好的可靠性和稳定性。

（一）项目分析

对样本1数据采用总分取前后27%进行高低分组的方法，将所有题目按照高低分组进行独立样本T检验（见表1），20道题目均具有显著性差异（P＜0.05）。对总分和所有题目进行Pearson相关分析，结果显示相关系数在0.496～0.692之间，符合大于0.4的指标。对所有题目的可靠性进行检验，量表总信度系数为0.898，项已删除后信度系数没有高于量表总系数的题项，所以不必删除题项。采用最大旋转方差的方法对所有题目进行共同性和因素负荷的检验，结果显示因素负荷值在0.454～0.776之间，符合大于0.45的统计学指标，共同性在0.206～0.602之间，符合大于0.2的统计学指标［7］101。

表1 初测问卷高低分组T检验结果（n=189）

（二）探索性因素分析

对样本2数据进行探索性因素分析，对样本2数据进行KMO和Bartlett球形检验，结果显示KMO值为0.848，Bartlett球形 检 验（χ2=4510.570，df=190，P＜0.001）。采用主成分分析法，进行方差最大正交旋转，没有因子负荷小于0.4的题项。经过因子分析，提取特征值大于1的因素有4个。所提取的共同因素解释变异率为68.144%。根据因素所包含的项目含义，将4个因素分别命名为专业准备（即获得的专业荣誉、参与的专业社会实践活动等）、职业规划（包括自身的发展方向、自我定位、职业性质调查等等）、认知准备（包括对就业形势、职业目标、角色转换等方面的认知）和知识能力（包括专业知识的储备量、专业技能的熟练度和社交表达能力等等）。根据对样本2数据的分析结果，按照以下统计学指标删除量表中不合适的题目：（1）题目的因素负荷值＜0.4或共同性＜0.2；
（2）在两个或两个以上因素上的负荷值都＞0.4的题目；
（3）取消题目数量少于3个的维度；
（4）抽取后的因素在旋转前至少能解释2%的变异率。每删除一个条目都重新运行一次因子分析。最终得到4个维度，保留20个条目。专业准备4个条目，职业规划4个条目，认知准备7个条目，知识能力5个条目。样本2最终探索性因素分析结果见表2。

表2 探索性因素分析负荷矩阵及共同度（n=350）

（三）验证性因素分析

1.拟合度

使 用AMOS22.0软 件 对 构 建的4因素模型图进行验证性因素分析，本研究使用以下几个指标χ2/df、近似误差的均方根（RMSEA）、比较拟合指数（CFI）、规范拟合指数（NFI）、增益拟合指数（IFI）和Tucker-Lewis指数（TLI）来评价分析。根据测量学指标，RMSEA其值在0.05～0.08之间具有较好的吻合度，CFI、NFI、IFI、TLI要求在0～1之间，越接近1，问卷的结构越好。测量结果显示卡方与自由度比值χ2/df=2.577、RMSEA=0.066、CFI=0.937、NFI=0.902、IFI=0.938、TLI=0.927，拟合效果良好。表明测量得到的数据与建构的假设模型适配良好。

图1 大学生就业准备评估量表模型

2.信度

结构良好的的问卷，每个维度之间的相关系数应该保持在0.10～0.60，总分和各维度之间的相关应该保持在0.30～0.80［8］157，本研究中，各个维度之间的相关系数在0.355～0.463，各个维度与总分之 间 的 相 关 系 数 在0.685～0.806（P＜0.01），可见本量表的结构良好。

信度：总量表的信度系数为0.908，专业准备、职业规划、认知准备和知识能力4个因素信度系数分别为0.833、0.875、0.899、0.863。

再测信度：时隔1个月后对样本2中的30名大学生发放问卷，进行再测信度检验。结果显示与第一次作答的相关系数达到极其显著的水平，可见重测信度良好。

3.聚敛效度与区分效度

通过下列公式对量表的AVE值和CR（组合信度）进行计算：

AVE=（Σλ2）/n，λ：factor loading，n：该因子的测量指标个数

CR=（∑λ）2/（（∑λ）2+∑δ），δ：Residual Variances

由上表3可知，所有因素AVE均大于0.5，CR都大于0.8，表明具有良好的聚合效度。

表3 大学生就业准备量表聚敛效度和信度系数表

采用AMOS对量表的各类模型进行比较来检验区分效度，将原始4因素测量模型作为原模型，其他类型的模型与之比较，结果显示各项指标均较差。说明原模型具有较高的区分效度。（见表4）

表4 大学生就业准备评估量表区分效度

4.校标效度

将正式量表的4个维度与大学生就业焦虑的4个维度进行相关分析，结果表明大学生就业准备评估量表的4个维度与大学生就业焦虑量表呈现负相关的关系（表5），充分说明了大学生就业准备评估量表的校标效度较好。

表5 大学生就业准备评估量表与校标量表的相关系数

（四）差异结果检验

1.不同性别大学生就业准备的差异结果分析

表6显示不同性别的大学生在专业准备、认知准备和就业准备总体上的差异性显著，P＜0.05，说明无论是在专业准备、认知准备还是就业准备上，都是女生高于男生。这与汪勇刚的研究结果不一致，他认为在认知观念的准备上男生要 高 于女 生［9］112，可 能 有 以 下 原因：第一，本调查的女生人数要高于男生，有数量差异；
第二，由于性别的差异，女生的性格较为细腻，在各方面的关注程度更深刻。第三，本调查主要集中在师范类院校，女生人数众多，竞争激烈，就业压力大，所以准备较充分。在职业规划和知识能力上，男生和女生没有差异，其准备均处在中等偏上的水平。

表6 不同性别大学生就业准备的T检验

2.不同年级大学生就业准备的差异结果分析

表7可以看出不同年级大学生就业准备的差异性显著，在就业准备整体上，大四年级就业准备的状况最好，其次是大三年级、大二年级、大一年级。P＜0.05，说明无论任何年级的就业准备都具有差异性。在专业准备、职业规划、认知准备抑或是知识能力上，都是大四年级和大三年级要优于大二年级和大一年级。大一大二年级学生入学的时间较短，对自身专业的性质、前景等了解较少，且由于距离毕业工作还有较长的时间，所以导致其没有形成系统的职业规划、在专业和认知的准备不足。大三大四年级学生自身经过了两三年的沉淀学习，对所学专业的了解加深，同时经过了职业规划教师的系统培训，知识储备量充足，在外界环境上，毕业工作已经是迫在眉睫加上部分家长对其毕业就职的催促，产生了紧张的氛围，在内部条件和外部环境的双重作用下，使得大三大四年级学生的就业准备更加充足。

表7 不同年级大学生就业准备的T检验

本研究编制出的《大学生就业准备评估量表》，分为4个维度，分别是专业准备、职业规划、认知准备和知识能力。量表的信度良好，信度系数为0.908，量表内容具有较高的可靠性和稳定性，内容效度较好。通过验证性因素分析对量表的结构效度、聚敛效度和区分效度等进行分析，结果显示：NFI=0.902，IFI=0.938，符合测量学的指标，RMSEA=0.066，也属于较好的模型吻合；
四个维度的AVE均高于0.5，CR均高于0.8，聚合效度和建构信度良好；
其它模型与4因素测量模型相比，指标下降明显，可见区分效度良好。本量表包括专业准备、职业规划、认知准备和知识能力四个维度，专业准备包括专业背景、专业荣誉、专业资格和专业社会实践等内容。目前，招聘单位在招聘时，倾向于有较高人力资本的大学生群体，会提出一些要求，如教师资格证、医师资格证书等等［10］62；
所以专业准备是一项重要指标。专业社会实践不同于课程实践，指学生进入更大的社会场景，将专业知识和专业伦理融入到社会场景中，能够更好的培养学生的社会责任和社会意识，有助于大学生就业质量的提升［11］254-255。职业规划是指大学生在职业生涯中个人需要依据社会需求对自身价值做出的评判和分析［12］1。有研究显示健全的职业生涯规划有助于大学生未来更好的实现自身职业的稳定发展［13］65，这也是大学生就业准备的一项重要的内容。大学生的就业心理会对求职就业产生一定的影响，其中认知方面的影响尤甚，大学生的就业认知指大学生个体思维接受职业领域信息并加以处理的心理功能，积极的就业认知会对就业行为和态度产生促进作用［14］37。认知准备这一指标是不可缺少的。知识能力是决定大学生成功就业的前提和基础条件［15］84，知识能力包括大学生的专业知识、通识性知识、专业技能和人际交往能力等，知识能力是大学生就业的根，只有把根扎牢固，才能在就业中绽放光彩，通过提高专业知识和成绩来完善自我能力素质，这与本研究的知识能力维度设置也是契合的。综上所述，本量表的测量指标是合理的，可以作为大学生就业准备状况的测量工具。

有研究显示，就业准备与就业质量之间呈现正相关的关系。本研究从实证研究的角度出发，编制的包含20题项的大学生就业准备评估量表，较前人的研究具有灵活性、简便性的特点，不但适合大学生对自身就业准备进行评估，弥补不足之处，提高就业成功率，同时适用于高校对学生就业准备的评估，根据学生的就业准备情况采取具有针对性的措施，完善学校的就业指导体系。

从人力资本的角度来讲，本量表的维度的选定是符合人力资本对市场就业形势的分析以及对大学生群体的职业化要求的，既满足了市场就业形势的需要，也考虑到了大学生群体的特点。专业准备满足了人力资本对于人才专业化的要求；
职业规划满足了人力资本对人才眼光和格局的考量；
认知准备满足了人力资本对于就业人才价值观的要求；
知识能力满足了人力资本对于大学生群体知识储备量的标准。可以说，量表是具有科学性和合理性的。

第一，就业准备还有一些潜在的因素没有涉及，需要进一步的探究和分析。第二，本研究收集到的样本数量有限，未来的研究可以进一步扩展。第三，采用网络发放问卷的形式，回答的准确性还需加强。第四，本量表是从人力资本的视角出发进行编制的，后来学者可以从其他的方面进行考量和研究。

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