812 心理学报 46卷

点和结果进行频次分析, 总结了18位学者的实证研究结果, 总共得到144条素质特征。第二, 访谈。总共访谈了3名教师和2名企业员工, 访谈内容主要包括就业理想和不理想同学的表现、一般能力特点、典型案例三个方面。第三, 开放式问卷调查。对象为大学生、企业员工、教师。根据文献和本研究视角设计开放式问卷, 大学生的题目是：(1)您周围就业比较好的同学具有哪些特点？(2)大学生要更好的就业, 需具备哪些特点？企业员工的题目是：(1)贵企业在招人时更倾向于选择哪些特点的大学生？(2)当今大学生要更好的就业, 需具备哪些特点？(3)您或您周围的同事能成功就业, 是因为具备哪些突出特点？教师的题目是：(1)您周围成功就业的大学生具有哪些特点？(2)现在的大学生要更好的就业, 需要具备哪些特点？(3)用人单位所需要的、目前大学生最欠缺的素质有哪些？总共调查了全国15所高校的182名大学生、41名企业员工(来自全国的MBA学员)、10名高校教师。然后, 请本专业的研究生进行编码, 共得到1756个条目。第四, 预试。对1756个条目进行多次专家会议讨论, 总结为83个项目的预试问卷。调查(北京、重庆、西安、四川、武汉、青海、河南7省市)共发放问卷450份, 回收有效问卷394份, 有效回收率87.6%。经过项目分析、探索性因素分析等方法对题目进行分析, 经过多次专家会议, 得到59个题目的大规模调查问卷。

2.2 大学生可就业能力结构模型的建构

2.2.1被试

本次调查发放问卷1390份, 回收有效问卷1190份, 有效回收率85.6%。样本分布在北京、四川、山东、重庆、湖北、广东共10所高校。随机选择其中的585份问卷作为探索性因素分析的样本, 具体情况如下。普通本科学校39.7%, 211或985大学56.6%, 未填3.7%; 文科专业40.5%, 理工40.0%, 艺术体育16.2%, 未填3.3%; 一年级16.8%, 二年级12.0%, 三年级15.4%, 四年级52.6%, 未填3.2%; 男44.1%, 女52.6%, 未填3.3%; 汉族88.2%, 少数民族8.7%, 未填3.1%; 来自农村37.4%, 来自城市59.3%, 未填3.3%。家庭月收入1000以下12.8%, 1000~3000的34.0%, 3000~5000的28.4%, 5000~ 8000的11.8%, 8000以上7.2%, 未填5.8%。

2.2.2探索性因素分析结果

使用SPSS 10.0统计软件对585份问卷进行数据分析。首先进行项目分析, 包括题目与总分相关、偏度和峰度系数、区分度、内部一致性系数。接着进行因素分析, KMO (0.911, p < 0.01)结果说明适合进行因素分析。综合以上结果, 确定剔除23个质量不高的项目, 剩下36个项目。对这36个项目进行探索性因素分析, 采用主成分分析中的方差最大化正交旋转, 提取标准为特征值大于1的因素。结果(表1)表明, 我国大学生的可就业能力包括8个因素, 总共解释变异63.05%。各因素的命名如下。因素一命名为“职业认同”, 包含职业规划和职业期望等6个题目。因素二为“人际关系”, 包含融入新集体和处理人际关系等5个题目。因素三为“乐观开朗”, 包含积极看待问题、心态积极等6个题目。因素四为“问题解决”, 包含做事思路清晰、迅速处理事物等有5个题目。因素五为“社会支持”, 包含亲属和朋友提供就业帮助等4个题目。因素六为“学习能力”, 包含学习新知识和愿意、从基层做起等4个题目。因素七为“团队合作”, 包含与团队成员配合和团队分享信息等3个题目。因素八为“网络差异”, 包含人际交往面广等3个题目。8个因素的α系数(最低为0.76)都达到了心理测量学的基本要求。

2.3大学生可就业能力结构模型的验证

2.3.1被试

为了验证得到的结构模型, 用Amos 4.0软件对第二个样本605份问卷数据进行验证性因素分析。样本情况如下, 普通本科学校41.2%, 211或985大学54.4%, 未填4.4%; 文科类43.2%, 理工34.0%, 艺术体育18.2%, 未填4.6%; 一年级16.9%, 二年级10.2%, 三年级19.0%, 四年级49.9%, 未填4.0%; 男41.5%, 女54.4%, 未填4.1%; 汉族89.9%, 少数名族 6.1%, 未填 4.0%; 来自农村37.2%, 城市58.5%, 未填4.3%。家庭月收入1000以下12.1%, 1000~3000的33.6%, 3000~5000的27.4%, 5000~ 8000的14.4%, 8000以上7.1%, 未填5.4%。

2.3.2 验证性因素分析结果

根据文献建立5个竞争模型(表2)。结果表明, 一维模型的χ2/df (6.66) (χ2/df小于3表明拟合较好)和RMSEA (0.106) (临界值为0.08) 都达不到心理测量学的基本要求。四维模型、六维模型、两个七维模型的NFI、IFI、TLI、CFI、RMSEA五个指标都不理想, 也都低于八维模型。这说明本研究建构的八维度结构模型数据拟合较好(Bollen, 1989)。

在结构效度方面, 验证性因素分析结果表明(表3), 八因素结构模型的各项目与各因素的负荷较高, 在误差上的负荷较低, 说明每个项目对相应