对财政学专业就业质量调查的报告

陈璐+尹伊+韩丽+法奇+谭丽爽

摘 要：当前，财政学专业建设步入了一个与市场经济发展相适应的新时期，社会对财政学专业的需求过渡到了市场经济的观念，财政学专业的就业状况也随着社会的需求以及市场经济的转型不断变化，财政学专业的就业质量对高校开展财经类课程起着不可忽视的作用。为分析研究该校财政学专业的就业质量，帮助财政学专业课程设置的改革，促进财政学专业的发展，该文通过对我校财政学专业毕业生的就业质量跟踪调查结果进行分析，基于SEM模型，提出了对我校财政学专业建设的相关建议。

关键词：财政学专业 就业质量 SEM模型

中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）08（c）-0192-05

Abstract：At present， finance specialty construction entered a compatible with market economy development in the new period， the demand of society for finance professionals transition to market economy， finance professional employment also along with societys needs， and changing of the market economy transition. Finance professional obtain employment quality in colleges and universities to carry out the business course plays a considerable role. For the analysis and study in our school finance professional quality of employment， to help finance professional curriculum reform， to promote the development of finance professionals， this article through to analysis the results of finance graduates employment quality tracking survey in our school， based on the SEM model， put forward the suggestions about the construction of finance major in our school.

Key words：Finance major quality of employment SEM model

1 调查的背景和意义

1.1 调查的背景

目前财政学专业的社会需求变化有如下特点：政府职能部门对财政学专业毕业生的需求形势稳中有升；高校和科研机构对财政学专业毕业生的需求形势急速上升；中介机构对财政学专业毕业生的需求形势逐年上升；企业对财政学专业毕业生的需要形势呈现出上升态势。这种人才需求的变化为财政学专业建设提供了坚实依据，也为财政学专业就业质量的研究提供了可靠依据。又由于财政学学科体系的重外延轻内涵发展趋向，迫使财政学专业人才培养的重点放在向外拓展研究领域和方向上，而忽略了对财政专业基本理论、制度、政策的基础夯实与指导，导致专业理论的泛化，不利于培养学生发现与解决问题的宏观思维和对方法论的指导，影响学生完整的理论体系及思维架构的形成，不符合创业型经济发展对专业素质的基本要求。这方面使得财政学专业学生直接对口就业出现难度，就业质量受到影响，又由于财政专业的口径较窄而专业性过强，导致财政专业人才培养的市场适应性偏低，学生就业面临较大的难度。调查跟踪财政学专业大学生的就业情况，了解其就业质量，以此为高校对相应的课程设置与调整提供充足的现实依据，显得尤为重要。

1.2 调查的意义

江西财经大学作为全国就业先进工作单位，其就业情况多年来名列前茅，但是也存在各专业就业情况参差不齐的状况，无论是就业率还是就业质量，都存在较大差异。财政学作为江西财经大学的老牌专业，其专业的就业状况除受到本专业的重视和关注外，还受到学校的关注，因此分析研究我校财政学专业的就业质量，对促进财政学专业的发展和全校整体就业形势也有着至关重要的作用。

2 调查设计及实施

2.1 调查思路

如图1所示。

2.2 调查对象

为了更有效地为我校财政学专业的课程设置与改革提供意见，此次调查中我们选取了两个总体：一是财政学专业学生。为保证调查结果客观准确性，此次调查时对已毕业的学生我们将范围锁定于2000级——2009级的财政学专业学生；在校生方面，由于大一新生还未接触到专业培训，对专业感触不深，因而我们将调查主要对象锁定为大二、大三和大四的财政学专业学生，同时重点调查大四学生在择业过程中认为所学专业课程对就业是否有很大帮助。二是用人单位。通过调查用人单位的需求以及他们对我校财政学毕业生的评价，进一步评估我校财政学专业设置的合理性及改革方向。

2.3 调查抽样方式及样本量的确定

2.3.1 确定总样本量的原则

本文在选择样本量时主要考虑两个方面：一是调查对象总体大小。由于本次的研究——财政学专业就业质量，所以在校学生的样本量不能太大；而已就业部分在样本量的选取上，一方面要考虑抽样框获取的难易性，另一方面因为要根据不同年份财政学专业就读人数的差异，对不同年份的样本选取进行差别对待。二是SPSS软件对于样本量的要求。为保证结果的准确性，样本量要充足。本文在第一份问卷设计中共有16个指标用于就业质量评定标准建模，从而很好地保证了第二份问卷设计的合理性和科学性。endprint

2.3.2 各样本量的抽取

（1）在校生。

江西财经大学财政学专业在校生461名，其目标总体较小、调查便利，该文采用面访形式对财政学专业大一至大三的学生进行全面调查——即普查。由于大四学生即将毕业，他们在校时间不稳定，因此采取问卷调查的方式。实际调查时，排除被调查者缺席无法作答或是回答问卷由于其他原因失效等情形，本部分最终回收有效问卷415份，有效问卷回收率90%。

（2）毕业生。

考虑到这部分总体调查的范围较广，全部样本的抽样框难以获取，我们采用二阶段抽样方法抽取样本。首先以简单随机抽样方式抽取年级群，然后构建所抽取群得抽样框抽取最终样本单元。2000年至2009年，我专业共毕业10个年级。采用SPSS-data-Select case项，按照60%的抽样比抽选。最终选取2000、2002、2004、2006、2008、2009届6个群作为第一级样本单元入样。由于学生对专业的感知会随着毕业年限的增长而减少，因而在各群内选取样本时该文采用抽样比递减的简单随机抽样方法抽取各子样本。就业学生部分有效问卷回收率为84%。

3 统计分析结果

3.1 指标选取

指标体系的确立有文献查阅、层次分析、因子分析等几种方法，本次调查主要以因子分析的方法确立财政学专业就业质量标准指标体系（表1）。

3.2 问卷设计

本次调查问卷分为两个阶段：

第一阶段：这部分的问卷是为了确定就业质量的评定标准，因此调查对象并不需要进行区分。调查小组从经济发展的宏观及微观环境出发，以马斯洛需求层次理论为基础，在充分利用对就业质量研究的科学结论的同时结合财政学专业的具体特点和就业质量与工作有关的四个关键维度：（1）职业和就业安全（career and employment security）；（2）健康和福利（health and well-being）；（3）技术发展 （skills development）；（4）非工作和工作生活的和谐（the conciliation of working and non-working life），将其细分，结合各类求职者理性求职较多考虑的因素，确立了16个具体的影响因素。最终以表格形式形成第一份问卷。该部分主要用5点式李克特量表度量，李克特量表用于描述人内心的态度和感受，范围从非常满意到非常不满意。一般有两种形式，五点式量表和七点式量表。本次调查选用的五点式量表的一般形式为：非常重要—比较重要—一般—不太重要—不重要。

第二阶段：为了很好地调查我校财政学专业的就业质量，这部分的问卷的调查对象针对两个不同群体：财政学专业毕业生和用人单位。因而在设计问卷时设置甄别问题，财政学专业毕业生的问卷主要从职业发展前景、就业环境、专业优势、工作与生活的和谐程度四方面全面考察被调查者的就业质量；用人单位的问卷主要从社会认可、职员综合素质、职业质量三方面考察用人单位对财政学专业毕业生的就业要求。问卷在题型上以多项选择和开放题为主要形式，主要是为了解学生对于我校财政学专业设置的一些看法和建议，目的在于结合就业质量调查结果分析财政学专业发展中的不足和该专业学生就业中遇到的主要问题，进而对症下药，给出对专业课程改革的有效建议。

3.3 数据处理

缺失值处理是抽样调查数据处理的一道必须程序。此次调查采用的是面访调查和网上调查方式，问卷的缺失现象不是很严重，因此课题小组主要采用插补法处理缺失值。问卷数据因属于分类数据，常见的如回归、列表等方法插补效果一般，本文使用Clementine 12.0软件，运用C&RT算法填充缺失值。该填充法的一大优点是先根据其他指标对个体进行分类，然后按照分类结果填充缺失值，填充值与原值一致性较高。

3.4 数据分析

根据数据分析可知，在16个具体的就业质量影响因素中，社会大众认为评定财政学就业质量标准的前五项分别为（如表2所示）：毕业生职业发展前景，财政学专业就业率，毕业生工作福利保障，培训教育机会，毕业生劳动报酬。同时，我们又对所得分数总计排名前两项的毕业生职业发展前景和财政学专业就业率两种因素进行描述统计和假设检验，有效指标均符合要求（如表3、表4所示），数据分析结果表明，这两个因素作为评定就业质量的首要评定标准。

运用SPSS17.0绘制影响就业质量的各因素直方图（图2）。图2显示：财政学专业就业率和职业发展前景的影响程度曲线略呈左偏分布，前者均值4.12，略高于理论水平4.016；后者均值4.23，也略高于理论水平4.115。

总结影响的就业质量的因素，将社会大众对就业质量的评定标准归纳提炼为以下五个因素，分别为就业环境、社会认可、工作生活和谐程度、职业质量、专业优势。因此，在以专业的职业发展前景和财政学专业就业率的硬性指标来评价专业的就业质量的同时，应充分考虑上述5个因素，才能更准确、更客观的衡量财政学专业的就业质量，进而以此为依据进行财政学专业教学课程改革并加强对该专业学生的培养。

通过对量表（图3）的分析，财政学专业毕业生就业质量跟踪调查小组得出以下结论：要客观、准确地评价江西财经大学财政学专业毕业生的就业质量，必须以毕业生职业发展前景和财政学专业就业率这两大指标作为主要评价依据，同时结合毕业生的就业环境、社会认可、生活和谐程度、职业质量、专业优势等影响因素。

3.5 SEM模型理论

结构方程模型（SEM）最早是在20世纪60年代在心理计量学领域由Bock和Bargmann提出来的，是一种基于变量协方差矩阵分析变量间关系的多元统计方法，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。

3.5.1 基本概念——变量

根据能否被直接观测，SEM变量分为两类：潜变量和观测变量。前者通常是由理论、假设等构建的无法直接测量的变量；后者可以由指标直接测量。沿用路径分析的术语，SEM模型的变量又被分为内生变量和外生变量。其中内生变量在模型中会受到任何一个其它变量影响的变量；外生变量是模型当中不受任何其它变量影响但影响其它变量的变量。由此，SEM模型变量可分为外生潜变量、外生观测变量、内生潜变量和内生观测变量四种。其中内生潜变量影响的观测变量则称为内生观测变量；外生潜变量影响的观测变量则称为外生观测变量。endprint

3.5.2 SEM模型结构

结构方程模型包括结构模型、测量模型和模型假设。其中结构模型讨论了潜变量之间的因果关系，测量模型则度量了潜变量与其观测变量的关系。

（1）测量模型和结构方程。

测量方程：

（1）

（2）

结构方程：

（3）

其中：

公式（1）是内生变量的测量方程，y是由p个内生指标组成的p×1向量；η是由m个内生潜变量组成的m×1向量；是y在η上的P×m因子载荷矩阵，表示内生指标与内生潜变量之间的关系；ε是内生指标y的误差项。公式（2）是外生变量的测量方差，x是由q个外生指标成的q×1向量；是外生潜变量组成的n×1向量；是x在上的q×n因子负荷阵，描述外生指标与外生潜变量之间的关系；δ是外生指标x的误差项。公式（3）是结构方程，B是m×m系数矩阵，描述内生潜变量η之间的彼此影响；Γ是m×n系数矩阵，描述外生潜变量对内生潜变量η之间的影响；结构方程的残差项。

（2）模型假设。

①测量方差误差项ε、δ的均值为零。

②结构方程均值为零。

③误差项ε、δ与潜变量η、之间，ε与δ之间不相关。

④残差项与、ε、δ之间不相关。

（3）SEM模型优势。

①可同时处理多个因变量。

②允许自变量和因变量有测量误差。

③同时估计因子结构和因子关系。

④可采用更有弹性的测量模型，某一观测变量可以同时从属于两个潜在变量。

⑤可估计整个模型与数据的拟合程度，并可同时顾及指标变量的信度和效度。

3.6 SEM建模分析

3.6.1 模型构建

由第三部分构建的指标体系构成知：本文共设置了四个潜在变量，分别对应16个观测变量。在参考ACSI顾客满意度模型和万平专业满意度指标模型的基础上，结合分析目的对其做适度调整后构建了本文的专业满意度模型（见图4）。

3.6.2 模型形式设定

图4中椭圆图形内的变量是潜在变量，其中健康福利、费工作与工作生活的和谐、就业安全为外生潜变量，X1～X11是相应的外生观测变量；职业发展为内生潜变量，Y1～Y5为其对应的内生观察变量。e1～e11表示外生测量方程的误差。n1～n5是外生测量方程的误差。m1为潜在变量残差。

结合实际情况，该文对各变量做如下的假定，确立的各变量的相互关系：

健康福利和非工作与工作生活的和谐对于职业和就业安全有正向影响；

职业和就业安全对于职业发展有正向影响。

3.6.3 模型估计

依据理论建立的模型经过参数设定、模型识别等处理后，就可对其参数进行估计了。SEM的相关估计方法有：最大似然法（maximum likelihood，ML）；一般化最小平方法（generlized least squares，GLS）；渐进分配自由法（asymptotic distribution-free）。其中，SEM最常使用的方法是最大似然法（ML），它要求样本服从多元正态分布且样本以简单随机抽样获取。但是由于ML法具有稳健性，当观测变量中有少部分不满足多元正态分布时，其估计结果仍可以良好地反映实际情况。

该文使用AMOS17.0软件中的ML方法实现SEM模型的系数估计，并给出标准化系数，用以度量不同路径间的系数大小。基于财政学专业就业质量的SEM模型估计如图5。

3.6.4 就业质量效应分析

健康福利和非工作与工作的和谐对于职业发展没有直接影响，间接影响分别为0.1593、0.295。由模型结果可知，健康福利和非工作英语工作的和谐不是影响学生就业的最主要变量，这一方面表明了福利待遇水平和工作可以达到的和谐度对于学生就业时的心态很重要；另一方面也证明学校的专业设置非常重要，它可以通过合理设置财政学专业的课程提升财政学专业学生的专业水平和实践能力，从而达到工作与专业的高度匹配并树立起就业信心。职业和就业安全对职业发展的直接影响为0.59，是就业信心的另一个重要变量，它对于就业有显著的正向影响，因而通过提高毕业生的就业安全来提升学生就业信心和帮助职业发展非常有必要。

3.6.5 潜在变量与观察变量的关系分析

（1）健康和福利潜变量中，福利保障（X1）的因子载荷较高些（0.31），表明财政学专业毕业生对福利待遇的享受程度对其职业热爱度和职业发展有极大影响，就业单位要在为职工提供的福利方面引起足够重视。

（2）非工作和工作生活的和谐潜变量中专业与工作对口程度（X4）的因子载荷最大（0.83），系数第二大的是能力与职位匹配程度（X3）的因子载荷（0.81），工作与兴趣相符程度系数最小（0.28）。前两个指标表明提升专业能力是课程学习的主要目的，专业改革应该以此为基本，让我们财政学的毕业生能够将所学的专业知识运用到工作中；最小指标的解释力也很高，说明在实际工作中毕业生真正能找到自己兴趣相符的工作并不特别多，学校在课程设置需要重要考虑这方面。

（3）职业与就业安全潜变量中，毕业生劳动报酬（X9）的因子载荷最高（0.87），表明已就业学生认为他们能达到的工资报酬程度最能体现就业质量情况。工作条件，工作稳定性是已就业学生在评价职业和就业安全时考虑重要因素，他们的因子载荷数一致。这和实际情形也一致，对于毕业生而言，就业质量的高低主要取决于专业现在的就业形势。

（4）职业发展潜变量中，毕业生职业发展前景（Y3）因子载荷数为0.81，用人单位满意度（Y5）的因子载荷系数为0.73。表明这两个指标对于评价专业效用的都很重要，但相比而言，财政学专业学生更为关注学校的专业培养与社会需求是否一致。同时由图5可知，这两个变量有一定相关性，这也符合实际情形，学校设定与社会需求相符的专业培养模式，既可以让财政学毕业生今后的职业有更好的发展前景，也可以提高用人单位对我们毕业生的满意度。

4 基于财政学专业毕业生就业质量SEM模型的建议

该文对财政学毕业生就业质量的调查涉及财政学专业学生和用人单位两个总体，由于所处的角色不同，他们对于就业质量的感知也不同。用人单位站在社会的角度，对于财政学专业人才有自己要求；财政学专业学生是专业教育的直接受惠者，他们对于专业培养和课程设置的意见对于改善我校教育服务质量有重要作用。

首先，教学应更关注实际应用。毕业生职业发展前景（Y3）和用人单位满意度（Y5）是解释职业发展的主要指标，这表明课程设置的合理与否对于学生毕业后的职业发展影响很大，学校在调整专业设置时要充分考虑这一点。因而从学生角度看，我校财政学专业在教学上还可以进一步改进。教学的方式和专业培养目标定位直接联系，财政学专业教学应该更注重实际应用，也不放松理论学习。调查结果也显示，大多数财政学专业学生希望专业的培养目标偏向应用型，专业目标选择理论研究型的不足3%。

其次，提供实习机会和途径，帮助学生将专业知识转化为专业能力。建模结果（图5）显示：专业与工作对口程度（X4）和能力与职位匹配度（X5）对于非工作和工作生活的和谐的解释力都较高。关于课程学习对于专业能力的提升，已就业财政学专业毕业生认为我校专业的课程学习对于专业能力提升的帮助是比较高的。因而为学生提供实习机会，让学生有机会接触与专业相关的实际工作可以帮助学生树立就业信心；同时实习还可以为学生提供相关的工作经验，积累“就业优势”，从而有效地帮助学生就业，提高财政学专业学生的就业质量。endprint

3.5.2 SEM模型结构

结构方程模型包括结构模型、测量模型和模型假设。其中结构模型讨论了潜变量之间的因果关系，测量模型则度量了潜变量与其观测变量的关系。

（1）测量模型和结构方程。

测量方程：

（1）

（2）

结构方程：

（3）

其中：

公式（1）是内生变量的测量方程，y是由p个内生指标组成的p×1向量；η是由m个内生潜变量组成的m×1向量；是y在η上的P×m因子载荷矩阵，表示内生指标与内生潜变量之间的关系；ε是内生指标y的误差项。公式（2）是外生变量的测量方差，x是由q个外生指标成的q×1向量；是外生潜变量组成的n×1向量；是x在上的q×n因子负荷阵，描述外生指标与外生潜变量之间的关系；δ是外生指标x的误差项。公式（3）是结构方程，B是m×m系数矩阵，描述内生潜变量η之间的彼此影响；Γ是m×n系数矩阵，描述外生潜变量对内生潜变量η之间的影响；结构方程的残差项。

（2）模型假设。

①测量方差误差项ε、δ的均值为零。

②结构方程均值为零。

③误差项ε、δ与潜变量η、之间，ε与δ之间不相关。

④残差项与、ε、δ之间不相关。

（3）SEM模型优势。

①可同时处理多个因变量。

②允许自变量和因变量有测量误差。

③同时估计因子结构和因子关系。

④可采用更有弹性的测量模型，某一观测变量可以同时从属于两个潜在变量。

⑤可估计整个模型与数据的拟合程度，并可同时顾及指标变量的信度和效度。

3.6 SEM建模分析

3.6.1 模型构建

由第三部分构建的指标体系构成知：本文共设置了四个潜在变量，分别对应16个观测变量。在参考ACSI顾客满意度模型和万平专业满意度指标模型的基础上，结合分析目的对其做适度调整后构建了本文的专业满意度模型（见图4）。

3.6.2 模型形式设定

图4中椭圆图形内的变量是潜在变量，其中健康福利、费工作与工作生活的和谐、就业安全为外生潜变量，X1～X11是相应的外生观测变量；职业发展为内生潜变量，Y1～Y5为其对应的内生观察变量。e1～e11表示外生测量方程的误差。n1～n5是外生测量方程的误差。m1为潜在变量残差。

结合实际情况，该文对各变量做如下的假定，确立的各变量的相互关系：

健康福利和非工作与工作生活的和谐对于职业和就业安全有正向影响；

职业和就业安全对于职业发展有正向影响。

3.6.3 模型估计

依据理论建立的模型经过参数设定、模型识别等处理后，就可对其参数进行估计了。SEM的相关估计方法有：最大似然法（maximum likelihood，ML）；一般化最小平方法（generlized least squares，GLS）；渐进分配自由法（asymptotic distribution-free）。其中，SEM最常使用的方法是最大似然法（ML），它要求样本服从多元正态分布且样本以简单随机抽样获取。但是由于ML法具有稳健性，当观测变量中有少部分不满足多元正态分布时，其估计结果仍可以良好地反映实际情况。

该文使用AMOS17.0软件中的ML方法实现SEM模型的系数估计，并给出标准化系数，用以度量不同路径间的系数大小。基于财政学专业就业质量的SEM模型估计如图5。

3.6.4 就业质量效应分析

健康福利和非工作与工作的和谐对于职业发展没有直接影响，间接影响分别为0.1593、0.295。由模型结果可知，健康福利和非工作英语工作的和谐不是影响学生就业的最主要变量，这一方面表明了福利待遇水平和工作可以达到的和谐度对于学生就业时的心态很重要；另一方面也证明学校的专业设置非常重要，它可以通过合理设置财政学专业的课程提升财政学专业学生的专业水平和实践能力，从而达到工作与专业的高度匹配并树立起就业信心。职业和就业安全对职业发展的直接影响为0.59，是就业信心的另一个重要变量，它对于就业有显著的正向影响，因而通过提高毕业生的就业安全来提升学生就业信心和帮助职业发展非常有必要。

3.6.5 潜在变量与观察变量的关系分析

（1）健康和福利潜变量中，福利保障（X1）的因子载荷较高些（0.31），表明财政学专业毕业生对福利待遇的享受程度对其职业热爱度和职业发展有极大影响，就业单位要在为职工提供的福利方面引起足够重视。

（2）非工作和工作生活的和谐潜变量中专业与工作对口程度（X4）的因子载荷最大（0.83），系数第二大的是能力与职位匹配程度（X3）的因子载荷（0.81），工作与兴趣相符程度系数最小（0.28）。前两个指标表明提升专业能力是课程学习的主要目的，专业改革应该以此为基本，让我们财政学的毕业生能够将所学的专业知识运用到工作中；最小指标的解释力也很高，说明在实际工作中毕业生真正能找到自己兴趣相符的工作并不特别多，学校在课程设置需要重要考虑这方面。

（3）职业与就业安全潜变量中，毕业生劳动报酬（X9）的因子载荷最高（0.87），表明已就业学生认为他们能达到的工资报酬程度最能体现就业质量情况。工作条件，工作稳定性是已就业学生在评价职业和就业安全时考虑重要因素，他们的因子载荷数一致。这和实际情形也一致，对于毕业生而言，就业质量的高低主要取决于专业现在的就业形势。

（4）职业发展潜变量中，毕业生职业发展前景（Y3）因子载荷数为0.81，用人单位满意度（Y5）的因子载荷系数为0.73。表明这两个指标对于评价专业效用的都很重要，但相比而言，财政学专业学生更为关注学校的专业培养与社会需求是否一致。同时由图5可知，这两个变量有一定相关性，这也符合实际情形，学校设定与社会需求相符的专业培养模式，既可以让财政学毕业生今后的职业有更好的发展前景，也可以提高用人单位对我们毕业生的满意度。

4 基于财政学专业毕业生就业质量SEM模型的建议

该文对财政学毕业生就业质量的调查涉及财政学专业学生和用人单位两个总体，由于所处的角色不同，他们对于就业质量的感知也不同。用人单位站在社会的角度，对于财政学专业人才有自己要求；财政学专业学生是专业教育的直接受惠者，他们对于专业培养和课程设置的意见对于改善我校教育服务质量有重要作用。

首先，教学应更关注实际应用。毕业生职业发展前景（Y3）和用人单位满意度（Y5）是解释职业发展的主要指标，这表明课程设置的合理与否对于学生毕业后的职业发展影响很大，学校在调整专业设置时要充分考虑这一点。因而从学生角度看，我校财政学专业在教学上还可以进一步改进。教学的方式和专业培养目标定位直接联系，财政学专业教学应该更注重实际应用，也不放松理论学习。调查结果也显示，大多数财政学专业学生希望专业的培养目标偏向应用型，专业目标选择理论研究型的不足3%。

其次，提供实习机会和途径，帮助学生将专业知识转化为专业能力。建模结果（图5）显示：专业与工作对口程度（X4）和能力与职位匹配度（X5）对于非工作和工作生活的和谐的解释力都较高。关于课程学习对于专业能力的提升，已就业财政学专业毕业生认为我校专业的课程学习对于专业能力提升的帮助是比较高的。因而为学生提供实习机会，让学生有机会接触与专业相关的实际工作可以帮助学生树立就业信心；同时实习还可以为学生提供相关的工作经验，积累“就业优势”，从而有效地帮助学生就业，提高财政学专业学生的就业质量。endprint

3.5.2 SEM模型结构

结构方程模型包括结构模型、测量模型和模型假设。其中结构模型讨论了潜变量之间的因果关系，测量模型则度量了潜变量与其观测变量的关系。

（1）测量模型和结构方程。

测量方程：

（1）

（2）

结构方程：

（3）

其中：

公式（1）是内生变量的测量方程，y是由p个内生指标组成的p×1向量；η是由m个内生潜变量组成的m×1向量；是y在η上的P×m因子载荷矩阵，表示内生指标与内生潜变量之间的关系；ε是内生指标y的误差项。公式（2）是外生变量的测量方差，x是由q个外生指标成的q×1向量；是外生潜变量组成的n×1向量；是x在上的q×n因子负荷阵，描述外生指标与外生潜变量之间的关系；δ是外生指标x的误差项。公式（3）是结构方程，B是m×m系数矩阵，描述内生潜变量η之间的彼此影响；Γ是m×n系数矩阵，描述外生潜变量对内生潜变量η之间的影响；结构方程的残差项。

（2）模型假设。

①测量方差误差项ε、δ的均值为零。

②结构方程均值为零。

③误差项ε、δ与潜变量η、之间，ε与δ之间不相关。

④残差项与、ε、δ之间不相关。

（3）SEM模型优势。

①可同时处理多个因变量。

②允许自变量和因变量有测量误差。

③同时估计因子结构和因子关系。

④可采用更有弹性的测量模型，某一观测变量可以同时从属于两个潜在变量。

⑤可估计整个模型与数据的拟合程度，并可同时顾及指标变量的信度和效度。

3.6 SEM建模分析

3.6.1 模型构建

由第三部分构建的指标体系构成知：本文共设置了四个潜在变量，分别对应16个观测变量。在参考ACSI顾客满意度模型和万平专业满意度指标模型的基础上，结合分析目的对其做适度调整后构建了本文的专业满意度模型（见图4）。

3.6.2 模型形式设定

图4中椭圆图形内的变量是潜在变量，其中健康福利、费工作与工作生活的和谐、就业安全为外生潜变量，X1～X11是相应的外生观测变量；职业发展为内生潜变量，Y1～Y5为其对应的内生观察变量。e1～e11表示外生测量方程的误差。n1～n5是外生测量方程的误差。m1为潜在变量残差。

结合实际情况，该文对各变量做如下的假定，确立的各变量的相互关系：

健康福利和非工作与工作生活的和谐对于职业和就业安全有正向影响；

职业和就业安全对于职业发展有正向影响。

3.6.3 模型估计

依据理论建立的模型经过参数设定、模型识别等处理后，就可对其参数进行估计了。SEM的相关估计方法有：最大似然法（maximum likelihood，ML）；一般化最小平方法（generlized least squares，GLS）；渐进分配自由法（asymptotic distribution-free）。其中，SEM最常使用的方法是最大似然法（ML），它要求样本服从多元正态分布且样本以简单随机抽样获取。但是由于ML法具有稳健性，当观测变量中有少部分不满足多元正态分布时，其估计结果仍可以良好地反映实际情况。

该文使用AMOS17.0软件中的ML方法实现SEM模型的系数估计，并给出标准化系数，用以度量不同路径间的系数大小。基于财政学专业就业质量的SEM模型估计如图5。

3.6.4 就业质量效应分析

健康福利和非工作与工作的和谐对于职业发展没有直接影响，间接影响分别为0.1593、0.295。由模型结果可知，健康福利和非工作英语工作的和谐不是影响学生就业的最主要变量，这一方面表明了福利待遇水平和工作可以达到的和谐度对于学生就业时的心态很重要；另一方面也证明学校的专业设置非常重要，它可以通过合理设置财政学专业的课程提升财政学专业学生的专业水平和实践能力，从而达到工作与专业的高度匹配并树立起就业信心。职业和就业安全对职业发展的直接影响为0.59，是就业信心的另一个重要变量，它对于就业有显著的正向影响，因而通过提高毕业生的就业安全来提升学生就业信心和帮助职业发展非常有必要。

3.6.5 潜在变量与观察变量的关系分析

（1）健康和福利潜变量中，福利保障（X1）的因子载荷较高些（0.31），表明财政学专业毕业生对福利待遇的享受程度对其职业热爱度和职业发展有极大影响，就业单位要在为职工提供的福利方面引起足够重视。

（2）非工作和工作生活的和谐潜变量中专业与工作对口程度（X4）的因子载荷最大（0.83），系数第二大的是能力与职位匹配程度（X3）的因子载荷（0.81），工作与兴趣相符程度系数最小（0.28）。前两个指标表明提升专业能力是课程学习的主要目的，专业改革应该以此为基本，让我们财政学的毕业生能够将所学的专业知识运用到工作中；最小指标的解释力也很高，说明在实际工作中毕业生真正能找到自己兴趣相符的工作并不特别多，学校在课程设置需要重要考虑这方面。

（3）职业与就业安全潜变量中，毕业生劳动报酬（X9）的因子载荷最高（0.87），表明已就业学生认为他们能达到的工资报酬程度最能体现就业质量情况。工作条件，工作稳定性是已就业学生在评价职业和就业安全时考虑重要因素，他们的因子载荷数一致。这和实际情形也一致，对于毕业生而言，就业质量的高低主要取决于专业现在的就业形势。

（4）职业发展潜变量中，毕业生职业发展前景（Y3）因子载荷数为0.81，用人单位满意度（Y5）的因子载荷系数为0.73。表明这两个指标对于评价专业效用的都很重要，但相比而言，财政学专业学生更为关注学校的专业培养与社会需求是否一致。同时由图5可知，这两个变量有一定相关性，这也符合实际情形，学校设定与社会需求相符的专业培养模式，既可以让财政学毕业生今后的职业有更好的发展前景，也可以提高用人单位对我们毕业生的满意度。

4 基于财政学专业毕业生就业质量SEM模型的建议

该文对财政学毕业生就业质量的调查涉及财政学专业学生和用人单位两个总体，由于所处的角色不同，他们对于就业质量的感知也不同。用人单位站在社会的角度，对于财政学专业人才有自己要求；财政学专业学生是专业教育的直接受惠者，他们对于专业培养和课程设置的意见对于改善我校教育服务质量有重要作用。

首先，教学应更关注实际应用。毕业生职业发展前景（Y3）和用人单位满意度（Y5）是解释职业发展的主要指标，这表明课程设置的合理与否对于学生毕业后的职业发展影响很大，学校在调整专业设置时要充分考虑这一点。因而从学生角度看，我校财政学专业在教学上还可以进一步改进。教学的方式和专业培养目标定位直接联系，财政学专业教学应该更注重实际应用，也不放松理论学习。调查结果也显示，大多数财政学专业学生希望专业的培养目标偏向应用型，专业目标选择理论研究型的不足3%。

其次，提供实习机会和途径，帮助学生将专业知识转化为专业能力。建模结果（图5）显示：专业与工作对口程度（X4）和能力与职位匹配度（X5）对于非工作和工作生活的和谐的解释力都较高。关于课程学习对于专业能力的提升，已就业财政学专业毕业生认为我校专业的课程学习对于专业能力提升的帮助是比较高的。因而为学生提供实习机会，让学生有机会接触与专业相关的实际工作可以帮助学生树立就业信心；同时实习还可以为学生提供相关的工作经验，积累“就业优势”，从而有效地帮助学生就业，提高财政学专业学生的就业质量。endprint