基于SPSS的高校大学生就业能力结构分析

张思阳

摘要：依据某高校本科应届毕业生问卷调查调研结果，利用SPSS统计软件对高校大学生就业能力结构进行数据分析论证。参考当代高校大学生人才培养标准模式，运用因子分析方法检验高校大学生就业能力结构现状，详细阐述高校大学生就业能力结构中各因子间的相关性。数据分析结果表明，学生的基本知识及专业技能、自身综合素质能力、外部就业能力、职业工作能力、社会交际能力对高校大学生就业能力影响较为显著，其中学生的专业知识技能和自身综合素质是影响高质量就业的两个主要因子，并针对影响因子提出促进大学生就业能力开发和核心竞争力提升的指导建议。

关键词：大学生就业;就业能力结构;SPSS;因子分析

中图分类号：TP391       文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）32-0098-03

Abstract： Based on the results of a questionnaire survey of college graduates， SPSS statistical software is used to analyze and demonstrate the employment ability structure of college students. With reference to the standard mode of talent training for college students in contemporary colleges and universities， the factor analysis method is used to test the current situation of the employability structure of college students， and the correlation between the factors in the employability structure of college students is elaborated. Data analysis results show that students basic knowledge and professional skills， their own comprehensive quality capabilities， external employability， professional work capabilities， and social communication capabilities have a significant impact on the employability of college students. Among them， students professional knowledge and skills and their own comprehensive qualities are the influence The two main factors of high-quality employment， and in response to the influencing factors， provide guidance and suggestions to promote the development of college students' employability and the improvement of core competitiveness.

Key words： students employment; employability structure; SPSS; factor analysis

1 引言

高校大學生作为初入职场的新人，个人身份由学生转变成员工，从学习生涯转变为职业生涯，个人能力也随着不同职业的工作类型逐步提升，不断完善自己的职业生涯规划，高校大学生就业能力的提升既包括求职应聘的能力，也包含了自身综合素养和职业生涯学习的能力等[1]。目前针对高校大学生就业能力结构的研究仍在不断改进完善中，主要是以大学生自身素质和社会环境等因素搭建的就业能力结构模型为主，而高校毕业生的就业数据和就业工作案例等方面的调查研究比较匮乏 [2]。部分人力资源专业学者从宏观角度出发，阐释了高等教育人才培养与社会产业需求结构之间的关系 [3];也有针对某地区进行了社会人才就业的问卷调查，分析了局部特定环境下的就业市场，并运用多项相关指标构建大学生就业能力结构模型[4];也有国内外学者在结合就业能力结构变量的基础上，构建组成了多元化的大学生就业能力的结构模型[5]。

综上所述，目前国内外研究主要依据当前社会现象及市场需求进行整体性描述，以及高校大学生就业价值理论分析上，而缺乏对区域范围性内的大学生数据的研究，更少有搭建起符合国内大学生的就业能力结构模型[6]。因此，充分利用大学生就业数据中各要素之间的相关性，进行深入探究分析，通过对高校毕业生进行问卷调查，并对调研数据进行因子分析，深入探究当代高校大学生的就业能力现状，阐释了由模型结构分析而得出的各因子要素间的相关性启示，为高校大学生就业能力的提升提供参考建议。

2 研究方法

在参考国内外相关科研成果及综合文献的基础上，将成果与文献当中对高校大学生就业能力的相关影响因素进行归纳总结，按照影响因素的重要性与相关性提取出18个就业能力影响因子，以这18个影响因子为基础，建构研究分析所需的高校大学生就业能力结构，制定高校大学生就业能力调查问卷，面向某高校毕业生采用网络调查问卷的方式，利用问卷星在线调查系统生成调查问卷，将问卷链接推送给应届毕业生进行测评，将所有题目设计为必答题，经人工核查数据后，保留有效问卷340份。本次调查样本的性别、专业、生源地分布较为均衡，样本描述性统计结果见表1。采用调查问卷主要目的是确定大学生就业能力结构维度，对本研究构建的大学生就业能力结构进行探索性因子分析。

3 探索因子分析

3.1 信度与效度分析

本文研究主要采用SPSS统计软件，对此次测评得到的340份数据进行大学生就业能力结构表的探索性因子分析和因子间的信效度检验。为检验通过调查问卷所获数据资料的可靠程度，本文针对340份有效问卷所获取的数据信息进行信度分析，首先运用KMO和巴特利特球形度检验对样本数据进行相关性矩阵检验。其中KMO值越大，表明因子的贡献率也越高，变量间的共同因素越多，越适合做因子分析;若KMO值若小于0.5，则不适合进行因子分析[7]。此次样本数据中高校大学生就业能力结构量表的KMO值为0.849，很适合做因子分析。巴特利特球形检验是检验相关阵是否是单位阵，即各变量是否独立，变量间相关系数是否相关，本次巴特利特球形检验统计量为2475.031，sig.=0.000<0.01，如表2所示。综合两个因素，说明样本量足够，并且数据样本适合进行因子分析。

3.2 提取公共因子

提取公因子根据Kaiser准则，只保留特征值大于1的因子，本研究在进行探索性因子分析的同时，采用主成分分析中的碎石图加以检验[8]。通过观察数据样本中各因子的特征值确定因子数，再采用主成分分析法进行因子分析，按照因子累计贡献率大于60%的标准选取公共因子，基于特征值大于1的标准确定因子数量，采用最大方差法对初始数据矩阵旋转，最终得出图1碎石图。通过碎石图检验数据，分析所有数据因子从第5个因子开始坡度趋于平缓，因此保留5个因子较为合适[9]，因子分析碎石图见图1。

运用SPSS统计软件中因子分析方法，提取5个代表性因子解释所有变量的总方差情况如表3所示，表3中体现出每一个因子的方差贡献率和累计贡献率。表中数据清晰显示出前5个因子的累计方差贡献率达到62.702%，大于预设的60%标准，且特征根大于1，说明这五个因子可以概括性的包含原有检验数據中的变量信息。可见，因子分析中大学生就业能力结构中的18个项目都得到了很好的解释，说明所提取的5个公共因子能够使其含义更清晰，聚类分析更明确，能够很好地提供数据依据。

3.3 因子矩阵分析

因子载荷矩阵是原始变量中各因子表达式的系数，反映所提取的公因子对原始变量的影响程度[10]。依据因子分析中初始因子载荷矩阵系数相关性不显著的特点，因此，本文采用最大方差法对检验数据的因子载荷矩阵进行正交旋转，将5个因子和原变量相关性重新旋转配对，从而使公共因子的代表性更加符合实际情况，能够更好地解释各因子间的相关性。由因子载荷旋转矩阵可见，各因子内所包含的项目在该因子上的载荷均较高，最低为0.589，最高为0.849，表明各因子与对应的原始因素关系紧密，对该因子的依赖程度较高，旋转后的因子载荷矩阵如表4所示。

根据旋转后的因子成分矩阵对各因子进行命名。其中：

第一个因子包括7个题项，专业知识技能水平、获奖及实习经历、创新创业能力、信息获取能力、学习能力、问题解决能力、执行能力，属于“基本知识及专业技能”范畴;

第二个因子包括5个题项，个人品质素养、抗压能力、自我管理能力、社会适应能力、组织协调能力，属于“自身综合素质”范畴;

第三个因子包括2个题项，团队合作能力、沟通表达能力，属于“社会交往能力”范畴;

第四个因子包括2个题项，职业发展规划、职业品质素养，属于“职业工作能力”范畴;

第五个题项包括2个题项，学校及家庭背景、社会经济发展，属于“外部就业能力”范畴。

根据上述探索因子分析方法的结果表明，大学生就业能力结构是一个包括等5个维度18项指标的结构化模型。从探索性因子分析结果来看，每项指标在对应因子上的载荷都比较高，最低为0.589，最高为0.849，说明因子与题项间关系紧密，提取的5个因子累积方差贡献率为62.702%，是一个较高的解释度，说明所提因子对原始题项的解释较多、代表性较好，最终得到大学生就业能力结构维度及各项构成要素，如表5所示。

3.4 结果分析

将调研结果进一步做归一化处理，第一个公因子即基本知识及专业技能因子对应的特征根[λ1]=3.445;第二个公因子即自身综合素质因子对应的特征根[λ2]=3.349;第三个公因子即社会交往能力因子对应的特征根[λ3]=2.188;第四个公因子即职业工作能力因子对应的特征根[λ4]=1.194;第五个公因子即外部就业能力因子对应的特征根[λ5]=1.111，所以第一个公因子对应的权重设为K1=[λ1λ1+λ2+λ3+λ4+λ5]=30.52%;第二个因子对应的权重设为K2=[λ2λ1+λ2+λ3+λ4+λ5]=29.67%;第三个因子对应的权重设为K3=[λ3λ1+λ2+λ3+λ4+λ5]=19.39%;第四个因子对应的权重设为K4=[λ4λ1+λ2+λ3+λ4+λ5]=10.58%;第五个因子对应的权重设为K5=[λ5λ1+λ2+λ3+λ4+λ5]=9.84%;显然基本知识与专业技能对就业能力结构的影响最大。

本次调研回收的样本主要是刚毕业不久的大学生，其中调研结果中表明，影响高校大学生就业能力结构的最主要因素是基本知识与专业技能因子，大学生较为看重自身在工作中能否将所学专业知识技能运用到实际工作岗位当中，其次是自身综合素质能力因子。但是具有较高基本知识与专业技能、自身综合素质能力的同学，往往对自己的就业预期也更高，再加上就业初期，工作单位为大学毕业生提供的薪资、发展机会等一般也不会很高，因此这类群体对就业工作的满意认可度并不高。在未来的职业生涯发展中，具备较扎实的专业知识技能的人会逐渐获得人才市场的认可，而具有较高自身综合素质的人也会逐渐显现出对职场的适应。

其次，社会交往能力和职业工作能力对就业能力结构的影响效应并不显著。在其后续职业发展中，良好团队合作能力、沟通表达能力为持续就业奠定了必要的基础，可以让成长中的“职场小白”越挫越勇、追求更大的成功。此外，外部就业能力与大学生就业能力也是相关的，这说明，不仅是国家、政府及高校要为大学生就业提供支持，社会经济发展也为大学生就业创造环境及平台，而且大学生要主动寻求、利用就业扶持政策及服务，主动适应外部经济发展带来的变化和用人单位要求。

4 结论及建议

综上所述，高校大学生的就业能力结构影响程度依次是：学生的基本知识及专业技能、自身综合素质能力、外部就业能力、职业工作能力、社会交际能力，这些因子组成了一个大学生就业能力层次结构。通过对高校大学生的就业能力结构的研究，分析就业能力结构中各要素间的相关性，有助于全面提高大学生自我综合素养，提升高校大学生就业中的核心竞争力，促进高校更充分、更高质量的就业发展。

参考文献：

[1] 闵维方.产业与人力资源结构双调整背景下的大学生就业[J].北京大学教育评论，2012（1）：2-12.

[2] 张体勤.基于就业力的大学生就业政策研究[J].中国人力资源开发，2009（7）： 72-74.

[3] 乔志宏.大学生就业能力的结构及其对就业结果的影响[J].心理发展与教育，2011（3）：274-281.

[4] 王峰.基于供需耦合的大学生就业能力结构优化及实证研究[D].徐州：中国矿业大学，2018：203.

[5] 谈煜鸿.基于因子分析的高职大学生核心竞争力的实证研究[J].延安职业技术学院学报，2019（2）：20-23.

[6] 李存岭.李光红.孔晓晓.大学生就业力结构模型的重构与启示[J]. 教育与经济，2014（6）： 40-46.

[7] 孔微巍，王美頔，王志浩.高质量就业统计指标权重的确定及实证分析——基于高校毕业生的统计分析[J].商业经济，2017（4）：180-183.

[8] 林震岩.多变量分析[M].北京：北京大学出版社，2007.

[9] 王培君.大学生就业能力结构模型研究[J].黑龙江教育学院学报，2009（11）：35-39.

[10] 邓维斌，唐兴艳，胡大权，等.SPSS19（中文版）统计分析实用教程[M].北京：电子工业出版社，2012：242-243.

【通联编辑：梁书】