作者简介：李存岭，男，华中科技大学教育科学研究院博士生，武汉 430074，济南大学社科处教师，研究方向为高等教育管理，济南 250022；李光红，女，博士，济南大学管理学院教授，研究方向为管理科学与工程，济南 250022；孔晓晓，女，山东女子学院旅游学院讲师，研究方向为数据分析与处理，济南 250300

　　内容提要：我国人力资本积累与产业结构调整之间的时滞，促生了转型期大学生就业难的特殊性和长期性。在此背景下，从市场筛选标准出发，深入研究我国大学生就业力结构现状，探析缓解结构性失业的对策成为当务之急。本研究在筛选出23个变量的基础上，对国内20所高校2000名本科生进行问卷施测，运用因子分析和载荷最大值回归模型检验，得出解释大学生就业力的6个主成分：工作能力、外显特质、职业素养、社交能力、素质拓展、个人背景，进而构建了大学生就业力结构模型，并提出针对性建议。

　　关 键 词：大学生 就业力 回归分析 结构模型　

　　标题注释：国家社科基金研究项目“人才筛选标准异化与大学生就业力提升研究”(项目编号：11BGL065)。

　　人力资本理论推崇教育的经济价值，高等教育的经济价值体现在其引发的人力资本聚集为我国产业结构升级和经济增长提供的强力支撑，但现实中产业结构升级的相对滞后，又引发了大学生就业难的社会顽疾。筛选假设理论对教育投资引发受教育者失业的质疑和对雇主如何筛选求职者的探究，引发了学界对受教育者所体现出来的能力“信号”的理性思考，笔者认为，这种思考本质上是对人力资本质量的考量。在人力资本理论与筛选假设理论的交叉地带，能否利用市场筛选的标准，定位并分析受教育者能力结构，探寻其质量提升的“内源式”发展路径，是个值得研究的新问题。特别是在调整产业结构的早期阶段，政府和高校如果能完成人力资本积累和劳动者素质能力提升的双层任务，不仅会为破解就业问题提供现实路径，也会为我国产业结构调整的深层推进提供内在动力。所以，深入探究高等教育培养人才的就业力现状，基于人才筛选标准的视角对大学生就业力结构进行靶向分析，使大学生就业力结构更加具象、清晰，促使大学生就业能力的信号与雇主筛选标准更趋匹配，成为了当前更充分自主择业时期的重要任务，这也是本文致力研究的内容。大学生就业力的定义较早由英国提高学生就业力合作组织(ESECT)提出，其将就业力(Employment Competence)定义为“一个组织使人更好的就业并能使他们成功的胜任所选择的职业的能力，包括成就、理解力和个人特质”[1]。对大学生就业力结构的描述可追溯到1997年英国高等教育全国调查委员会发布的《迪尔英报告》(The Dearing Report)，该报告的重要成果之一就是将“沟通、计算、利用信息技术和学会如何学习”确定为毕业生生涯成功的四项关键技能[2]。大学生就业力结构模型的构建最初可见于英国学者耐特和约克(Peter T Knight & Mant Yorke)的研究中，他们于2006年提出由可雇佣性构成的USEM理论，继而构建了可雇佣性模型。在这一模型中，可雇佣性由学科理解力、技能、自我效能感及元认知能力组成[3]。可雇佣性(Employability)在国内被称作就业能力，该模型引入国内后被学者广泛应用，但其测量维度对我国高等教育的适应性也存有争议，这成为该模型本土化的一大掣肘。

　　国内关于大学生就业力结构的研究并不多，且大多从学生自身的角度出发梳理能力结构，较少有基于数据和实证方面的调查研究，更少有人构建就业力结构模型。部分学者从人力资本理论的角度，阐释了高等教育人才培养与产业结构调整的关系，较为宏观地指出高校在解决人才培养模式与劳动力市场需求结构错位的方法策略[4]；也有学者在较小的区域内进行了问卷调查，分析了局部就业市场上大学生就业力的结构模型，如张体勤等构建了由谈判能力、捕捉机遇能力、压力承受能力、口头表达能力、问题解决能力、协调组织能力等十个指标组成的大学生就业力结构模型[5]；乔志宏等在Fugate提出的就业能力结构变量基础上，构建了大学生就业能力由适应性、职业认同、人力资本和社会资本组成的结构模型[6]。综合现有研究结果，当前我国关于大学生就业力结构的研究大都停留在现象描述和理论分析上，虽然较少研究基于区域性数据得出了大学生就业力结构的模型，但数据代表性不足，特别是对就业力结构模型中要素之间的相互影响缺乏探析。本文将通过大范围问卷调查和数据分析，致力于建构通适性更强、结构更加清晰、完整的大学生就业力结构模型，并阐释由模型建构而得出的有关启示。

　　二、数据获取与研究方法

　　为了获取反映我国大学生就业能力水平的有关指标，笔者从CNKI数据库中遴选了2008年来关于大学生就业力研究的论文173篇，整理出大学生就业力指标54个，然后选取50家用人单位作为调查和访谈对象，并按照指标重要程度筛选出23个影响因素。以这23个影响因素为基础，构建了衡量大学生就业力水平的指标框架，并对照指标框架制定了大学生就业力自我测评调查问卷。

　　(一)研究范围界定

　　本文只针对全日制本科生进行研究、讨论和分析，故而，文内大学生界定为本科生。

　　(二)指标框架的制定

　　在根据文献梳理的54个指标基础上，从国有企业、外资企业、合资企业、私营企业(民营企业)、机关及事业单位中，共选取50家用人单位作为调查和访谈对象，从中随机选取高层决策者、人力资源(人事)部门管理者342人作为调查样本，对54个就业力指标的重要性进行调查，最终按照指标重要程度进行排序，筛选出23个指标，并据此制定了就业力指标框架。

　　(三)问卷设计、施测

　　考虑到指标框架中的定性指标较多，为对定性指标进行定量测评，调查问卷中的定性指标以及定量指标统一采用百分制的形式进行打分。

　　为了使调查数据更具代表性，本研究在全国范围选择了20所高校进行问卷调查。从办学层次上看，有“985工程”院校、“211工程”院校、省属重点本科和省属普通本科院校；从办学类型看，有研究型大学、教学型大学、研究教学型大学和教学研究型大学；从类别上看，既有综合类、理工类大学，又有师范类、医学类、政法类大学；从所在区域来看，东、中、西部高校分别有9所、5所和6所。

　　施测中，在每所高校本科应届毕业生中随机发放问卷100份，共发放问卷2000份，回收1805份，其中有效问卷1534份，有效回收率为76.7%。在有效施测对象中，男生840人，女生694人；文科学生819人，理工科学生715人；涉及本科专业119个。整体而言，被调查高校的地域分布、水平层次、办学类型分布合理，调查对象的专业涉及面广，问卷结论应该具备较好的代表性。

　　(四)问卷信度、效度检验

　　为检验施测问卷的稳定性，测量所获资料的可靠程度，本文针对1534份有效问卷所获取的信息进行我国大学生就业力构成要素的信度分析，23个变量的克隆巴赫系数(Cronbach's alpha)α值为0.915＞0.6，表明该问卷的信度较为理想。

　　为测量问卷中各题项能否代表所要测量的内容或要素，本文从内容效度上进行分析施测工具包含研究主题的程度。本文选择单项与总和相关系数来测量问卷的效度，即采用单项与总和相关分析法获得相关系数，如果所得相关系数不显著，表明该题项鉴别力低，反之表明鉴别力高。通过将每个变量与变量总和分别进行相关分析后发现，问卷所考察的每个单项变量与变量总和的相关系数均在在0.01水平上显著，表明将各项问题列入因子分析具有较高的研究价值和可靠性。

　　在KMO和巴特利特(Bartlett)球度检验中，统计量的观测值为17651.471，相应的概率P值近似为0.000，小于显著水平0.05，可说明单位矩阵与相关系数矩阵存在显著差异。KMO值为0.939，接近于1，表明得到的数据适合做因子分析。

　　(五)基于主成分分析法的因子分析

　　为了分析各指标的内在联系，准确定位提升就业力的关键增值要素，需要将较为分散的23个测量指标归类成几个综合性指标，本文采用因子分析法中的主成分分析法实现这一目的。主成分分析法是“一种数学变换的方法，它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列”，并且“在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分，依次类推，最后一个主成分具有的方差最小，并且每个主成分和前面的主成分都不相关”[7]。

　　本文中主成分分析是通过坐标变换的手段，将原有的p(p=23)个相关变量进行线性组合，变换为一组不相关的变量，公式如下：

　　即依次为原有变量的主成分，其中在总方差中所占比例最大，其余主成分在总方差中所占比例依次递减[8]。

　　原有23个描述大学生就业力的指标具有较大的关联性，通过主成分分析降维后的综合指标变量解释了原有指标体系中的大部分变量。为了更好的解释每个因子的实际意义，需要对数据进行极大方差旋转处理，使得旋转所得新因子及其载荷具有更简单的结构和更明显的实际意义。

　　最终，通过极大方差旋转和方差贡献率的综合衡量，本文将原有23个指标归类为6个新因子，并按各因子对方差贡献值的大小作为指标的权重，得出了反映当前大学生就业力结构的综合指标。