大学生就业能力自评量表(CSEQ)的信效度分析及启示

[摘要]本研究基于前期研究获得的大学生就业能力结构理论模型，以及自主编制的89道题构成的大学生就业能力自评量表，采取随机抽样的方法，以企业员工和大学生两类群体为调研对象，采集企业员工的224份有效样本和大学毕业生204份有效样本进行信效度检验，检验该量表指标的质量、稳定性，以及推广到其他群体进行职业能力评估的适用性。结果：1.无论是大学生版本还是企业版本量表，量表总体的内部一致性系数达到0.987;2.无论是大学生版本还是企业版本量表，各一级因子路径系数均显著。大学生版本除原模型除RMSEA均达到测量学要求，但RMSEA=0.156>0.08，修正模型拟合指标均达标企业版本量表除原模型除RMSEA均达到测量学要求，但RMSEA=0.15 1>0.08，修正模型拟合指标均达标结论：该量表信效度程度良好，大学生版本和企业版本均达到测量学的要求。该量表稳定性良好，不仅适用于大学生群体就业能力测量及相关实证研究，也适用其他群体职业能力评估，可通用于多类群体开展实证研究，是一种较科学的、可靠的研究工具.

[关键词]就业能力自评量表;信度;效度

[中图分类号]G645[文献标识码]A[文章编号]2095-3437（2020）02-0191-05

一、研究背景

就业问题已成为我国现实社会的焦点问题，不少研究者已从理论和实践层面进行了深入的探究，取得了丰富的成果。就业能力是一个多维度、多层次的复杂的和发展性的概念，其内涵及结构将会随社会政治、经济文化的变化而不断拓展和更新，是一个需要在一定时间内重新思考的课题。当今社会环境急速变化，新技术、新业态、新产业不断涌现，就业市场对人才的需求和标准也在快速调整，因此大学生就业能力的研究既是一个现实性问题，也是一个实践性理论性问题。近年来，越来越多的研究者开始关注不同层次不同类型群体的就业能力评估，构建理论模型和编制就业能力水平测试量表，但总体而言研究范围相对较窄，其中有关大学生群体就业能力评估的测量工具的研究虽然取得较丰富的成果，但其使用范围仅仅局限于大学生群体，可以通用于其他群体的量表十分有限。本研究的目的是对三年前自主编制的《大学生就业能力白评量表》信效度再检验，进一步验证量表的良好程度，验证量表的稳定性，以及量表在其他群体进行职业能力评估的适用性，验证其是否能成为通用于企业职业能力测评的工具。本研究分企业员工及大学毕业生两类研究群体，即大学生版本和企业版本，再次检验自主编制的《大学生就业能力白评量表》的科学性和推广的适用性。

在本研究之前已经开展的大学生就业能力理论模型和白编量表的研究，获得了6个维度33项要素构成的大学生就业能力理论模型，基于此自主编制一份由89道题构成的《大学生就业能力白评量表》（ College Student's Employability Questionnaire，简称CSE（））。前期研究主要步骤和结论可概括为以下4点：一是本文分析提炼出，28项基础性的能力要素，并形成5维度的大学生就业能力结构初步理论模型假设。二是基于基础项目，通过半结构化的访谈和开放问卷进行项目补充性调查，汇编一份大学生就业能力结构要素的结构化初始问卷，共46题项，构成大学生就业能力结构要素初始问卷。该问卷采用五级量表，按照重要程度采用李克特式（ Likert Scale）与点计分方式，分数越高，表示评价越重要，是核心（关键）指标。三是对初始问卷进行探索性分析，获得大学生就业能力结构模型是由6个维度构成的二阶因子模型，探索性因素分析结果和理论建构的初始模型基本上是一致的。该理论模型得出就业能力包括6个维度33项要素，即通用技能、核心素质、职业潜能、职业人格、领导素质和团队素质。研究结果说明大学生就业能力的结构模型是合理的，可以成为大学生就业能力白评量表编制的依据。四是基于大学生就业能力结构模型中33项要素的具体内涵及操作性定义，编制测评量表，原始题库共由97个题目构成，通过小样本前测和专家评估， 确定89个题目构成《大学生就业能力白评量表》。量表采用李克特（ Likert scale）五级量表的形式，通过大学生自我评估的方式实施测量。

二、《大学生就业能力自评量表》信效度检验

（一）前期研究检验和结论

对7所高校2014年本科应届毕业生的292份样本应用MPLUS软件进行验证性因素分析，采取基本适配度检验、整体模型适配度检验和内在质量检验验证自主编制的《大学生就业能力白评量表》（CSEQ）的信效度。研究结果表明：基本适配度检验中评价项目“是否没有负的误差变异量”，检验结果数据均为正数;“因子负荷是否介于0.5-0.95之间”，检验结果数据2个<0.5;“是否没有很大的标准误”，检验结果数据0.013 -0.043。三项模型适配判断均为“是”，这显示量表的验证性因素分析的基本适配指标均达到检验标准，表示估计结果的基本适配指标良好I1]。在整体模型适配度的检验方面，绝对适配指标较为合理，增值适配指标欠佳。卡方的P值应该大于0.05，说明数据和理论模型适配。然而从卡方值与自由度之比（ 9666.665/3788=2.55）来看，仍在正常范围之内（1-3），表示假设模型与样本数据的契合度可以接受.SRMR和RMSEA都符合适配要求。整体而言，该量表的三阶验证性因子分析模型与实际观测数据的适配情形良好，即模型的外在质量较好。在假设模型内在质量检验方面，内在质量检验结果为：评价項目中“所估计的参数均达到显著水平”，检验结果数据T值介于6.7-60.9;“题项的信度高于0.5”，检验结果数据8个<0.5;“潜变量的平均解释方差比例>0.5”，检验结果数据均大于0.9;“潜变量的组合信度>0.6”，检验结果数据均大于0.9，以上模型适配判断均为“是”。可见在假设模型内在质量的检验方面，仅在题项的信度上有8个指标未达0.5，但测量模型的收敛效度（平均解释方差比例）和建构信度（组合信度）均达到要求[2]。在量表的内部一致性检验方面，量表总体的克龙巴赫a系数为0.992，6个维度分量表的a系数分别为0.964、0.0.855、0.969、0.976、0.941、0.951，各因子的a系数均在0.7以上（0.855_0.979）[3]。上述验证性因素分析得出模型的各拟合指数均达到拟合优度的条件，有较好的构想效度，说明编制的大学生就业能力白评问卷内部一致性达到较高水平，作为大学生就业能力的测量工具是稳定可靠的、适用的。

（二）大学生就业能力自评量表的信效度复测检验

1.对象

样本一：采取整群抽样的方式，从广州两所高校毕业生中抽取被试，发放纸质问卷280份，回收问卷265份，回收率94.3%。剔除无效问卷60份，获取有效问卷204份，有效率77%。其中男性83份，占比40.7%;女性115份，占比56.4%。专科34人，占比16.7%;本科119人，占比63.2%;研究生32人，占比15.7%。被试基本情况存在少量缺失值，分别是：“性别”缺失6名，占比2.9%;“学历”缺失9名，占比4.4%。

样本二：采取随机抽样的方式，利用高校校园公益招聘会，向企业发放问卷300份，回收问卷270份，回收率90%。剔除无效问卷46份，获取有效问卷224份，有效率83%。其性别方面男性98人，占比43.8%;女性120人，占比53.6%。学历方面高中及以下40人，占比1 7.9%;大专11人，占比4.9%;本科159人，占比71%;研究生6人，占比3.6%。职位方面职员33人，占比14.7%;中层161人，占比71.9%;高层29人，占比12.9%。专业技术职务方面初级58人，占比25.9%;rrI级102人，占比45. l%;高级39人，占比17.4%。是否白主创业企业方面，自主创业或合办企业58人，占比25.9%;企业员工137人，占比6l.l%。被试基本情况存在少量缺失值，分别是：“性别”缺失6名，占比2.7%;“职位”缺失1名，占比0.4%;“专业技术职务”缺失26名，占比11.3%;“是否白主创业或合办企业”缺失29名，占比12.9%。

2.数据处理 采取STATA13.0软件统计分析，采取内部一致性系数、整体模型适配度检验和内在质量检验。

3.量表信度检验

通过计算各二级因子内部一致性系数alpha，进而按因子载荷量权重合成各二级因子得分，并计算一级因子及整体量表内部一致性系数alpha。结果如表l所示：无论是大学生版本还是企业版本，整体量表内部一致性系数达到0.987。大学生版本量表中，所有一级因子信度系数均在0.8以上，只有4个二级因子实践动手能力、主动性、综合科学课整合能力、采用新技术能力信度系数在0.7以下。企业版本量表中，所有一级因子信度系数均在0.9以上，只有3个二级因子实践动手能力、采用新技术能力、英语和计算机能力信度系数在0.7以下。以上结果表明无论是大学生版本还是企业版本量表，信度情况良好，达到测量学要求。

4.量表效度检验 本研究按因子载荷量权重合成一级因子得分，并进行验证性因素分析，进而测算量表效度指标。结果如表2所示：无论是大学生版本还是企业版本量表，各一级因子路径系数均显著。大学生版本量表进行验证性因素分析时，原模型除RMSEA均达到测量学要求。但RM-SEA=0.156>0.08，因此尝试对模型进行修正。由于MI值在f2和f5、f4和f6之间较大，可能存在相关，因此加入f2和f5、f4和f6之间的相关项，重新进行验证性因子分析，修正模型拟合指标均达标。企业版本量表进行验证性因素分析时，原模型除RMSEA均达到测量学要求。但RMSEA=0.151>0.08，因此尝试对模型进行修正。由模型修正系数可知，由于MI值在f3和f4、f2和f5之间较大，可能存在相关，因此加入f2和f5、f4和f3之间的相关项，重新进行验证性因子分析，修正模型拟合指标均达标。因而整体而言，该量表的三阶验证性因子分析模型与实际观察数据的适配状况良好，即模型的外在质量理想。

在假设模型内在质量的检验方面，结果如表3所示：大学生版和企业版的所有题项信度均大于0.5，模型的收敛效度（平均解释方差比例）均大于0.8，构建信度（组合信度）均大于0.9，由此可见模型的各拟合指数均达到拟合优度的条件，表明模型的内在质量良好。

三、结论与建议

本研究获得以下主要结论：

（1）两次检验结果显示自主编制的《大学生就业能力白评量表》信效度较高，说明该量表稳定性好，可以作为大学生就业能力评估的可靠的测量工具。

本研究对2014年自主编制的《大学生就业能力白评量表》进一步检验，验证该量表的信效度质量指标，以及检验该量表的稳定性。通过两次对量表的信效度检验分析结果看，第一次检验以2014年本科应届毕业生为研究对象，数据分析获得该量表总体的克龙巴赫a系数为0.992，6个维度分量表的a系数在0.976-0.855之间，各因子的a系均在0.8以上;效度检验结果显示，CFI=0.784，TLI=0.777，RMSEA=0.045，SRMR=0.077，绝对适配度指标较为合理，增值适配度欠佳，整体而言模型的外在质量较好，量表的效度拟合指标达到测量学的要求。在模型的内在质量检验方面，仅在题项信度上有8个指标达到0.5，但测量模型的收敛效度和建构效度均达到要求，模型的内在质量尚佳。本次检验以大学毕业生（含专科生、本科生、研究生）为研究对象，研究对象扩展到已毕业的大学生群体，数据分析获得该量表总体的克龙巴赫a系数为0.987，6个维度分量表的a系数在0.963-0.839之間，各一级因子的a系数均在0.8以上，二级因子a系数只有4项小于0.7，但均在0.6以上。效度检验结果显示， CFI=0.977， TLI=0.962， RMSEA=O.01I， SRMR=0.156，增值适配度理想，均大于0.9，绝对适配度RMSEA指标欠佳，但修正后较为合理，量表的效度拟合指标均达标，符合测量学的要求。两次检验结果显示该量表信效度较高，说明该量表稳定性好，可以作为大学生就业能力评估的可靠的测量工具进行推广。

（2）《大学生就业能力白评量表》可通用于其他群体职业能力评估。本次研究验证了前期研究中基于职业发展视角确定的6个维度33项要素构成大学生就业能力理论模型质量尚佳，是较科学的理论模型，在此模型基础上编制的《大学生就业能力白评量表》是较科学的测量工具，可使用于大学生群体之外的其他职业群体的职业胜任力或职业能力水平评估，对企业人力员工职业能力评估与开发有应用价值。

本次研究的创新点是将研究对象从在校大学生群体扩展到大学毕业生的职业群体和企业员- -群体，验证该量表在企业领域中对在职员工的职业胜任力评估的适用性。以企业员T为研究对象，数据分析获得该量表总体的克龙巴赫a系数为0.987，6个维度分量表的a系数在0.966-0.903之间，各一级因子的a系数均在0.8以上;二级因子a系数只有3项小于0.7。效度检验结果显示，CFI=0.978。TLI=0.963，RMSEA=0.012， SRMR=0.15 1，量表的增值适配度尚佳，指标均大于0.9，绝对适配度的RMSEA指标欠佳，但修正后较为合理，量表的效度指标均达到测量学的要求。以上说明该量表适用于企业员工的职业胜任力评估，可以推广到其他群体作为可靠的研究工具，验证了前期研究中的推论即自主编制的《大学生就业能力白评量表》可以推广到其他群体开展职业能力测评是合适的，从而使研究范围不再局限于在校的大学生群体。

综合以上两点研究结论，说明前期自主编制的《大学生就业能力白评量表》无论是大学生版本还是企业版本，量表信效度指标均达到测量学要求。该量表可以通用，适用群体广泛，稳定性较好，是科学的测量工具，可推广到其他职业群体开展职业胜任力或就业能力水平测试，并可作为相关问题研究的实证调研工具，也可作为企业人力资源管理的测量工具。本次研究同时验证了前期研究中基于职业发展视角确定的6个维度33项要素构成大学生就业能力理论模型质量尚佳，编制的《大学生就业能力白评量表》是较科学的测量T具，具有通用性。

本研究还存在一些不足之处，一是研究群体虽然涵盖大学毕业生群体和企业员工，但这两类群体之外其他群体的取样分析没有进行，进一步验证该量表的通用性、可靠性是今后应关注的一个方向。二是从取样对象来源地看，无论是大学毕业生还是企业员工，仅局限于珠江三角洲地区，由于各地区环境和文化存在差异性，样本地域局限性可能对研究结果的可推广性产生一定的影响。未来研究在采集样本方面应扩展取样地区，使其具有广泛的代表性，以验证该量表的可靠性。三是作为测量工具实际应用不足，量表应用性价值研究薄弱。该量表在第一次检验之后，曾在2014年面向全国64所高校的2014届本科毕业生的就业能力水平进行评估，未来研究的重点是使用该量表不仅面向本科生，还应面向研究生、高职学生、企业员工以及其他职业群体开展更广泛的评估分析，探究量表的实际应用价值。

基于以上研究结论，提出四点建议：

（1）高校就业教育应基于大学生就业能力评估的基础上，针对不同年级、专业、性别、生源地以及发展状况等特点开展分层次、分类别指导。构建第一课堂、第二课堂以及第三课堂有机联通助推的就业教育体系，为学生搭建多元化的就业能力自主开发平台和扶助体系。

（2）高校内部教育教学评估嵌入就业能力具体指标，建立以就业能力开发为导向的人才培养机制。就业能力是一种复合型的发展性能力，培养就业能力需要一个长期累积的过程，因此高等教育人才培养改革应紧密结合大学生就业能力的发展水平，借助科学的评估方法，把就业能力开发和就业质量测评置于人才培养的中心，在人才培养全过程中精准嵌人大学生就业能力开发内容，将就业能力开发落到实处，精准发力。

（3）高校应建立毕业校友职业能力发展评估的反馈机制，通过对利益相关者的毕业校友职业发展轨迹和职业能力评估的持续追踪调查，建立数据库，采用大数据分析平台，形成年度研究报告，以“数据导航+过程评估”的方式“反哺”教育教学及服务发展等，成为高校人才培养全程中学生就业能力开发不断检验、修正、改革与完善的重要决策依据。

（4）建立高校、教育监管部门及社会组织联动的就业能力评估机制，“大学生就业能力的开发是一个复杂的系統工程，需要建立控制和反馈的系统，才能确保其有效实施，并符合社会对人才的动态需求”[4]。因此，我国应进一步完善高等教育评估的指标体系，增加学生就业质量及就业能力开发等维度，这需要通过高校组织推进评估体系与方法的创新来保障。可与外部系统共建全方位的就业能力评估与信息联动反馈机制，这一制度的实施不仅需高校在教育教学评估中全程引入就业能力指标，也需要教育管理部门将学校的就业能力开发和就业质量提升内容纳入常态的督导工作中，并引入社会组织的第三方中介作为反馈平台给予数据支持，形成“三角联动”和“三方验证”的就业评估运行机制。

[参考文献]

[1][2]程玮.大学生就业能力理论模型与研究工具的开发[J]高教探索，2016（5）：78-84.

[3]程玮.大学生就业能力与就业质量的关系研究[J].教育与职业.2016（18）：80-84.

[4]程玮.大学生就业能力理论与评估[M].北京：科学出版社.2017：214.

[责任编辑：钟岚]

[收稿时间] 2019-03-16

[基金项目]本文系广东省教育厅重点平台及重大科研项目“财经类院校创新创业教育特色课程体系与实践模体研究——基于创业能力六维模型理论”（特色创新类项目，项目编号：2017WTSCX120），2017年广东省高等教育改革项目“财经类院校创新创业教育特色课程与实践体系研究”（项目编号：598）阶段性成果。广东白云学院重点学科建设项目：企业管理（项目编号：2440307） -

[作者简介]程玮（1966-），女，河南洛阳人，博士，副教授，研究方向：高等教育研究、就业创业教育研究、心理健康教育与咨询。