基于结构方程的高职院校专业设置与就业相关性研究

【摘要】高职院校专业设置与其毕业生就业有很大的相关性。笔者从高职院校毕业生就业角度出发，通过分析高职院校各专业毕业生源就业的影响因素，借助结构方程模型工具，深入分析各因素对高职院校专业毕业生就业的影响程度，进而研究高职院校专业设置与就业相关性，并提出了高职院校专业结构调整对促进大学生就业的几点建议。

【关键词】高职院校 专业设置 就业 结构方程

【项目来源】2015年“河南省大中专毕业生就业创业项目”研究成果，项目编号：JYB2015350。

【中图分类号】G717.38 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）05-0224-02

伴随我国高等教育的大众化进程，高校大规模扩张，大学生“就业难”已成为全社会关注的焦点，其中高职院校毕业生的就业状况尤为堪忧。一方面，各地经济结构调整、产业升级发展对实用型人才需求量呈增加趋势；另一方面，高职院校做为实用型人才的主要输出源头，毕业生就业率却成下降趋势。此类“就业难”问题实质上是结构性需求不足，即高职院校的专业结构设置与人才需求结构不匹配。因此，在符合高等教育体制的前提下，通过切实关注产业结构和社会需求，科学调整高职院校专业结构，促进专业供给与行业需求高度匹配，是解决高职院校毕业生就业问题的有效切入点。

一、影响高职院校各专业生源就业的因素分析

（一）区域产业结构

与本科类院校不同，高职院校的生源地和人才输出地，更具有区域局限性，因此院校所在区域的产业结构及各产业发展水平，是影响高职院校各专业毕业生就业的关键因素之一。如果高职院校培养的专业人才结构长期偏离地方区域产业结构，不符合区域重点产业和支柱产业的人才需求结构，必然导致毕业生源在地方区域不被认可，影响就业[1]。

（二）市场需求状况

市场经济环境下，人力资源是重要的劳动要素之一，因此也受市场规律的作用。高职院校各专业的人才输出，既要考虑现有市场需求存量，也要考虑未来市场需求增量[2]。如果不考虑需求存量，面向大众市场输出人才，仅仅围绕“小众”需求设置专业，势必会导致毕业后竞争激烈，减少就业机会。另外，如果不考虑需求增量，不考虑未来的需求增量，很可能会误入“夕阳”行业，不具有长期发展的生命力。

（三）专业内涵

知识经济时代，各行各业对人才的专业深度、广度及综合素质的要求都在不断提高，对高职院校的专业机构设置和课程体系设置都提出了新的挑战，在短短3年的培养期内，既要做好“专业技能”的传授，打造“龙头专业”和“特色专业”，又要做好“理论视野”的拓展和“综合素质”的提高，提升整体毕业生源综合素质。

（四）院校实力

从企业的角度考虑，院校的实力和知名度一定程度上相当于应聘者的附加“名片”[3]。相同的条件下，用人单位更倾向于选择综合实力强的院校毕业生，同样录用的条件下，知名度高的院校毕业生，待遇也会优先考虑。因此，院校实力对毕业生的就业率和就业质量都有影响。

二、SEM构模与数据收集

为了深入分析各因素对高职院校专业毕业生就业的影响程度，研究高职院校专业设置与就业相关性，本文借助结构方程模型工具（Structural Equation Model，简称SEM），构建了实证分析模型。

（一）变量设置及SEM模型图构建

基于上述因素分析，本文选取3项外因潜变量：区域产业结构、院校实力、专业内涵；2项内因潜变量：市场需求状况、就业，并为5项潜变量设定了11项观察变量。结合各外因潜变量和内因潜变量的关联关系，以及各观察变量与潜变量的对应关系，本文构建了相应的SEM模型，具体如图2-1所示。

（二）数据收集及处理

为了收集基础数据，笔者针对11项观察变量设计了30道题项，然后通过选取一些应届毕业生进行小范围的测试，剔除8道不理想的题项，最终形成了包含22个题项的调查问卷。问卷采用李克特量表法，具体测量尺度为5点法，由被调查者根据各因素对其选择就业影响的程度大小进行评价，从“1=没有影响”，到“5=有非常大的影响”。

调查对象包括高职院校工科、文科、理科等不同专业的毕业生学生，一是选择样本企业发放纸质问卷，由已就职的高职院校毕业生现场填写和回收；二是通过关系网络发放电子问卷。调查期间共计回收问卷421 份，剔除数据缺失较多的问卷，最终得到有效问卷370份。

三、SEM模型检验与结果分析

（一）模型运行结果

按照上述SEM模型路径图及调查问卷回收结果，通过SPSS 软件、AMOS 软件运行结果如图3-1。

（二）显著性检验

如果模型假设各潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理，非标准化系数应当具有显著的统计意义。在结构模型的评价方面选择效度检验，通常使用模型路径估计的显著性检验来判断各个因素关系的合理性。Amos软件是通过临界比值C.R.（Critical Ratio）进行显著性检验，同时给出了CR的统计检验相伴概率p，可以根据p值进行路径系数的统计显著性检验。如果临界比绝对值大于1.96，说明参数估计（非标准化路径系数）值达到0.05显著水平，如果临界比绝对值大于2.58，则参数估计值达到0.01显著水平。显著性的概率值若是小于0.001，则P值栏会以“***”符号表示；显著性的概率值如果大于0.001，则P值栏会直接显示数据的大小，当P<0.05时表示参数估计值达到显著水平，此路径系数显著不等于0，变量具有良好的效度。

通过Amos软件的运行，本文构建的SEM模型中5个推理结论都通过了显著统计检验，具体显著性检验结果如表3-1所示。

（三）SEM模型结果分析

模型运行结果显示，本文提出的各变量间均存在相关性，其中对“成功就业”影响最大的是“区域产业结构”因素，路径系数为0.89，“市场需求”、“院校实力”、“专业内涵”对高职院校毕业生成功就业的影响程度大致相同，路径系数分别为0.28，、0.29、0.30。另外，SEM模型运行结果显示，“区域产业结构”对“市场需求状况”也有一定程度的影响，路径系数为0.56。

同时，通过模型运行结果可以看出潜在变量与其对应的观察变量相关性很大，“区域产业结构”对“各产业比例”和“各产业发展水平”的因素负荷量分别为0.69，0.49，在0.01水平上达到显著效果；“市场需求状况”与其观察变量的相关程度不相上下，分别为0.56、0.68；“专业内涵”与其三个观察变量中相关性最大的为“专业广度”，因素负荷量达到0.68；“院校实力”与院校的“硬件条件”相关性比重大于“软件条件”；而内因潜变量“就业”与其观察变量“就业率”和“就业质量”相关性基本相同，比重都很高，因素负荷量达到0.75、0.76。

四、高职院校专业设置原则的建议

基于上述SEM模型分析结果，本文认为高职院校的专业设置应把紧紧围绕区域产业结构的调整而进行，为区域经济发展提供需要的人才，因地制宜，同时又要考虑办学的超前性，与时俱进。最后要注重强化自身院校综合实力，提高自身的硬件力量和软件力量，提升院校各专业的区域知名度，为学生就业提供更优越的条件。

1.匹配区域产业结构，围绕区域重点产业、支柱产业、特色产业，因地制宜，打造具有地方特色的院校专业。另一方面，加强新老学科整合，大力发展新兴专业，适应新的产业结构。如此一来，即能够为地方区域经济的发展提供源源不断的人力资源，也能够为院校毕业生提供更多的就业机会，形成良性循环。

2.精准把握市场需求，动态调整院校专业结构，与时俱进，打造具有生命力的专业。 一方面要立足现实需要， 尽量减少“冷门专业”和“偏门专业”，避免学生“毕业即失业”。另一方面要着眼未来发展的需要， 引导未来的发展， 具有一定的超前性，打造具有生命力的院校专业。

3.以培养“应用型”人才为准则，打造院校“龙头专业”和“特色专业”，同时宽窄结合，提升学生的综合素质能力，拓展学生的就业面。所谓“宽” 是指专业设置不完全是针对某个特定的职业岗位或岗位群的， 而是根据技术领域设置的， 如电子技术专业、软件技术专业等。“窄” 是指以能力本位有针对性地按照岗位或职业岗位群所需的能力要素来设置专业。专业面窄， 适应性差， 培养的人才后劲不足；而专业面太宽， 会影响毕业生的择业和使用。因此， 专业设置不仅要适应职业需要， 还要考虑受教育者发展的需要， 两者不可偏废。

4.“硬件”和“软件”两手都要抓，两手都要硬，提升院校综合实力和知名度。在学校资源相对稳定的情况下， 专业设置应该与学校的师资、软硬件条件和管理水平等相适应， 形成专业结构综合优势， 努力建设品牌专业，加强重点领域和重点专业建设， 合理配置教学资源， 做到“人无我有， 人有我优， 人优我精”， 形成自身的比较优势， 使学校的投资达到最大效益。

参考文献：

[1]孙云，操云霞.基于结构方程建模的大学生就业区域流向研究[J].合肥工业大学学报，2012， 26（6）.

[2]赵婷婷，吴蕾蕾，樊文强.大学本科学科专业设置与就业的相关性分析[J].清华大学教育研究， 2005，26（1）.

[3]赵辉.以就业为导向的高职教育专业设置预警体系模型构建[J].教育发展研究，2014，23.

作者简介：

张淑晶（1985.04-），女，汉族，吉林省榆树市人，郑州职业技术学院教师、硕士研究生，研究方向为教育研究、结构方程理论。