大学生就业能力评价体系构建及验证以北信科大HR专业为例

1、大学生就业能力评价体系研究*基金项目：受北京信息科技大学2015年人才培养质量提高经费（财务编号：5111523507）支持，“人力资源管理公共选修课教学方法与考核方法改革”（项目编号2015KGYB30）以北京信息科技大学HR专业为例梁老师，上午联系了排版老师，他说那些截图的表确实不能用，太模糊了，领导那边审核过不去，表2、3、4、6、7、8、9，文中也黄色标出，麻烦重新修改或者删除！梁栩凌*作者简介：梁栩凌（1965-），山东人，北京信息科技大学经管学院副教授，现从事人力资源管理方面研究。王璐（1991-），浙江人，北京信息科技大学经管学院研究生，现从事人力资源管理方面研究。李响（1992

2、-），北京人，北京信息科技大学经管学院学生，现从事人力资源管理方面研究。* 王璐 李响 北京信息科技大大学经济管理学院 北京 100192摘 要：北京信息科技大学人力资源管理专业为例研究大学生就业能力评价体系。从理论研究角度，根据国内外相关研究建立理论模型；从人才培养角度，以本校人力专业八届毕业生为调查样本，形成大学生就业能力评价初步体系；从市场（用人单位）角度，对用人单位HR从业人员为主要对象再次调研作为验证，最终形成人力资源管理专业大学生就业能力评价指标体系，包括了基本素质、基本能力、专业知识和专业能力等四个维度计十八指标。关键词：大学生就业；就业能力；评价体系中国分类号： G6

3、47.3     文献标识码：A自1999年高校扩招以来，我国大学毕业生数量逐年增加，人才市场供需矛盾日益深化，2015年全国高校毕业生总数达到749万人，以22万人增幅再创历史新高，毕业生需求压力进一步增大。就业能力是大学生走出校门得到社会认可的、顺利实现“毕业就业”转换的关键。在以培养应用型人才为主要方向的普通高校中，就业是绝大多数学生毕业后的主要出路，就业能力及其构成以及评价体系的研究、开发及培养，对这类学校的长远发展和教学改革具有特殊意义，是规划学生职业生涯、合理设计课程体系的重要工作。本文以北京信息科技大学人力资源管理专业为例，对大学

4、生就业能力的内容构成及评价标准进行实证研究。一、 理论综述国外就业能力的概念起源于二十世纪初，英国经济学家贝弗里奇（Beveridge 1909）最早提出就业能力的说法，以能够工作的劳动者的可利用率来辨识合适的雇员，仅限于个体层面；到80年代末，就业能力开始向组织层面转移，成为雇主要求员工所具备的基本能力；至80年代中期，这一概念开始融合态度、知识和技能等综合元素，被看成员工在职场上工作好坏的衡量要素1； 90年代初，美国培训与开发协会（ASTD,1990）总结了各类研究成果后将就业能力构成定义为5个类别16项技能：基本胜任能力(阅读、写作、计算)，沟通能力(说和听)，适应能力(问题解决、创造

5、性地思考)，群体效果(人际技能、团队工作、协商能力)，影响能力(了解组织文化、分享领导力)2，形成详细的就业能力指标体系。麦克利兰（McClelland 1973）的冰山理论是设定大学生就业能力的基础理论，以水面为界限的上下两部分显在与潜在素质分别解释了大学生就业能力体系所包含的理论知识、具体技能与胜任能力。我国最早提出大学生就业能力概念的是学者郑晓明（2002）3，他认为大学生就业能力指大学生在校期间所学知识以及培养的综合能力，这种综合能力需要从多方面进行培养。这代表了国内大部分学者的观点，如谢志远（2005）也认为大学生就业能力是大学生在校期间通过学习和社会活动所得到的个人能力4。今天，对

6、大学生就业能力的研究依然比较零散，在定义表述、指标构成以及评价标准等方面尚未有统一的认识，但综合大多数人意见可以看出大都集中在个人素质、基本能力、专业知识、专业技能和胜任能力等方面，与ASTD的研究基本吻合。综合以上研究成果和基础理论，结合国家对高校就业统计口径的设定（大学生离开大学后的初次就业），本文定义大学生就业能力为“大学生通过在校学习及校外实践活动所培养起来的能够在毕业季找到适当工作并得到工作机会的能力组合”。依时间轴可分为定位就业目标、搜寻就业信息、获取就业机会三部分，根据此定义，本文结合ASTD标准及国内专家意见设计“大学生就业能力评价指标体系理论模型”（见表1所示），包括个性品质

7、、理论知识、择业能力、社会关系能力、基本胜任能力和专业能力六个维度共计35项评价指标。表1：大学生就业能力理论模型能力维度能力指标个性品质（8项指标）创新精神、吃苦耐劳、奉献精神、诚实守信、主动性、责任意识、就业动机、竞争意识理论知识能力（4项指标）法律知识、管理类知识、心理学知识、外语水平择业能力（5项指标）信息收集能力、信息处理能力、职业规划能力、逻辑思维能力、自我激励能力社会关系能力（7项指标）协作意识、自我推销能力、适应能力、社会活动能力、人际交往能力、沟通能力、应变能力基本胜任能力（4项指标）数据分析、语言表达能力、文字表达能力、办公和专业软件应用专业从业能力（7项指标）决策力、执行

8、力、分析能力、学习能力、抗压能力、独立工作能力、组织能力表1所示的大学生就业能力理论模型遵循以下原则：能力指标重点体现大学生择业能力；所构建的指标应是现实中对大学生择业和成功就业作用较大；所构建的指标应是可以体现内在及外在两个部分。2、 探索性因子分析首先，利用SPSS21统计软件做初始相关性检验，检测问卷数据呈现的原有变量之间是否存在一定的线性关系。软件分析结果得到KMO值为0.953，远超过门槛值0.6；而且，Bartlett检验统计量近似服从卡方分布，在显著性水平为0.05的情况下，相应的概率P值（Sig.）接近于0，到达显著水平。因此，样本数据或变量适合做因子分析。然后，采用正交旋转的

9、方法进行主成分分析，抽取出公共因子，最终求得因素负荷矩阵。在进行第一次探索性因素分析时，采用方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转，共抽取出了5个特征值大于1的因子，它们共解释了原有变量总方差的67.462%，提取了较大部分的信息。但第5个因子只包含T10Q7外语水平一个题项，不具有代表性以及可操作的意义，因此有必要将其剔除。此时，经过第一轮筛选，共筛选出4个因子。然后，需要再次对因素的结构进行探索。在新的因素结构中，采用方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转，共筛选出4个公共因子（如表2所示），它们共解释了原有变量总方差的65.506%，各个项目在相应的因子上都具有较大负荷，项目数均大于3个，方

10、差幅度在0.441至0.842之间，旋转结果完全符合检验要求（分析结果如表3所示），为进一步完善模型提供了数据上的支持。表2：解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累计%合计方差的%累计%合计方差的%累计%117.83852.46552.46517.83852.46552.4658.22924.20424.20421.8165.34257.8071.8163.34257.8075.08914.96639.17031.4224.18361.9891.4224.18361.9894.82614.19553.36541.1953.51665.5061.1953.51665

11、.5064.12812.14065.5065.8982.64168.1476.8392.46870.6157.7542.21972.8338.6902.02974.8629.6291.85176.71331.151.44498.97132.134.39499.36433.131.38499.74934.085.251100.00表3：旋转成份矩阵a项目成份项目成份12341234T7Q6 责任意识.824T30Q9社会活动能力.561T17Q8执行力.835T21Q8应变能力.529T19Q8沟通能力.739T32Q9信息处理能力.491T20Q8学习能力.702T31Q9信息收集能力.490

12、T8Q6协作意识.695T34Q9职业规划能力.479T3Q6诚实守信.652T26Q8逻辑思维能力441T1Q6主动性.638T4Q6就业动机.694T23Q8人际交往能力.629T6Q6奉献精神.659T2Q6吃苦耐劳.605T5Q6创新精神.642T29Q9适应能力.594T9Q6竞争意识.581T25Q8语言表达能力.587T28Q9组织能力.571T22Q8抗压能力.567T16Q8决策力.532T15Q7 办公和专业软件应用.517T12Q7法律知识.792T27Q8独立工作能力.517T11Q7数据分析.742T18Q8分析能力.457T13Q7管理类知识.702T24Q8文字表

13、达能力.441T14Q7心理学类知识.697T33Q9自我推销能力.781T35Q9自我激励能力.644提取方法：主成分旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法* a.旋转在10次迭代后收敛第三，为因子命名。旋转后的成分矩阵将原有的六个因子降维为四个，依据因子涵盖及高负荷题项有限贴近的原则为公因子命名。因子一包含个16题项，大部分项目围绕个人品质和基本能力方面，故将之一因子命名为“基本品质及能力”维度；因子二包含个8题项，主要以专业能力为主，将之命名为“专业能力”维度；因子三包含个6题项，主要围绕涉及素质方面，将这一因子命名为“个人素质”维度。因子四包含个4题项，主要围绕知识方面内容，将这一

14、因子命名为“专业知识”维度。旋转后重新命名的因子及项目情况组成大学生就业能力评价体系的基本模型，共含四个维度三十四项指标。详情见表7所示：表4：大学生就业能力基本模型维度因子一基本品质及能力因子二专业能力因子三个人素质因子四专业知识指标T1Q6 主动性T2Q6吃苦耐劳T2Q6诚实守信T7Q6责任意识T8Q6协作意识T15Q7 办公和专业软件应用T17Q8 执行力T19Q8沟通能力T20Q8学习能力T22Q8抗压能力T23Q8人际交往能力T25Q8语言表达能力T27Q8独立工作能力T18Q8分析能力T24Q8文字表达能力T29Q9 适应能力T21Q8 应变能力T26Q8 逻辑思维能力T30Q9

15、社会活动能力T31Q9 信息收集能力T32Q9信息处理能力T33Q9自我推销能力T34Q9职业规划能力T35Q9自我激励能力T4Q6就业动机T6Q6奉献意识T5Q6创新精神T9Q6竞争意识T16Q8决策力T28Q9 组织能力T11Q7 数据分析T12Q7法律知识T13Q7管理雷知识T14Q7心理学类知识三、验证性因子分析为验证以上就业能力基本模型是否与观测数据一致，我们以同一问卷对另外一组非本校校友的HR从业人员再次调研做验证性因子分析，用于验证探索性分析中提出的因子模型能否得到别的样本的支持。验证性因子分析采取随机抽样方式收集数据，运用 AMOS 22软件进行分析。共发放问卷125份，实收有

16、效问卷 110份。通常，拟合指标的标准要求近似误差均方根（RMSEA）小于0.08，CFI大于0.90时，说明模型拟合得较好。本次检测RMSEA的值0.103，CFI小于0.90，未能达到理想的拟合标准。为获得理想的结构模型，我们进行了第二次验证性因子分析。首先参考修正指数MI对模型进行了修正调整，如表5所示，从修正依据表中找最大的 MI以及其所对应的项目残差（ e13<->e14 的MI 20.186），把这两个残差所指向的测量项目进行删除，修正出最优的模型。最后，删除的项目包括T32Q9信息处理能力、T31Q9 信息收集能力、T33Q9自我推销能力、T9Q6竞争意识、T34Q9

17、职业规划能力、T7Q6责任意识、T3Q6诚实守信、T8Q6协作意识、T2Q6吃苦耐劳、T27Q8独立工作能力、T19Q8沟通能力、T18Q8分析能力、T28Q9 组织能力、T21Q8 应变能力、T24Q8文字表达能力、T25Q8语言表达能力共16项指标。表5： MI修正依据表M.I. Par Changee20-e2116.198.118e19-e2711.649.205e18-e1910.592.191e13-e1420.186.126e12-e1518.685.157e4-e910.181.085e3-e2514.969.150e3-e2415.019.143e2-e516.685.146

18、第二次修正的验证性因素分析的拟合结果比较理想，卡方值与自由度比为1.540，小于3；同时(CFI)为0.911，说明拟合效果很好；拟合优度指数（GFI)为0.807，修正拟合优度指数(AGFI)为0.744，近似误差均方根(RMESA)为0.08，数值均在可以接受的范围。就此，我们得出大学生就业能力结构的最终模型这里应该用文字说明，第一次验证性因子分析之后，保留了哪些项目，因为这里只有19个。，如图1所示。基本品质及能力因子中，包含T1Q6 主动性、T15Q7办公和专业软件应用、T17Q8 执行力、T20Q8学习能力、T22Q8抗压能力、T23Q8人际交往能力及T29Q9 适应能力共7个指标；

19、专业能力因子中，包含T26Q8 逻辑思维能力、T30Q9 社会活动能力及T35Q9自我激励能力共3个指标；个人素质因子中包含T4Q6就业动机、T6Q6奉献意识、T5Q6创新精神及T28Q9 组织能力共4个指标；专业知识因子中，包含T11Q7 数据分析、T12Q7法律知识、T13Q7管理类知识及T14Q7心理学类知识共4个指标，共计18个指标。图1：大学生就业能力评价体系最终模型五、结论与展望（一）本文结论综上，通过因子分析得出的结论显示：大学生就业能力最终归结到四个方面的基本能力：基本品质及能力、专业能力、个人素质和专业知识四个维度，共计18项指标。这个结果在先期理论模型（表1）基础上通过不同

20、因子分析降维、删减所得，验证了理论模型的可行性，也在历次调研过程中得到HR从业人员的经验支持。大学生就业能力评价指标体系最终模型见表6所示。表6：大学生就业能力评价指标体系维度指标个人素质（4项指标）就业动机、奉献精神、创新精神、组织能力专业知识（4项指标）数据分析、法律知识、管理类知识、心理学类知识基本素质及能力（基本能力）（7项指标）主动性、办公和专业软件应用、执行力、学习能力、抗压能力、人际交往能力、适应能力专业能力（3项指标）逻辑思维能力、社会活动能力、自我激励能力（二） 就业能力指标体系实测本研究结束之时，正至2011级人力资源管理专业学生毕业之际，我们以毕业班学生为样本对该指标进行

21、了实测。根据四个维度、18个指标设计六级等级量表，从16，等级越高分值越高表示能力越强。问卷发放54份，刨去有遗漏及其他不规范者，得到效问卷45份，男生9人女生36人。四个维度中综合得分最高的174分，最低86分，平均分值139.9分，有22位同学在均分以上，23位同学低于综合平均分。测试分值汇总状态见表7所示：表7 就业能力实测均分汇总表维度满分平均分总平均分个人素质4833.6139.9专业知识2417.2基本能力6652.5专业能力4836.7回收的45份问卷中包括了读研、出国等不同去向，按不同去向分列的就业能力测试分值如表8所示：表8 2011级毕业生就业状况及能力测试赋分表专业能力就

22、业状态就业能力分维度人均分值人数%个人素质专业知识基本能力专业能力均分合计就业2657.832.415.45035.333.275132读研深造36.728.671648.673331.585126.33出国留学511.13313.648.636.632.95131.8考公务员613.332.2615.1549.6935.1833.07136.62二次考研48.93419573636.5147自主创业12.24124614442.5170合计45100从总分来看，自主创业者在所有分类中均分最高，读研者最低，这是一个值得注意的现象；单项数据显示读研者群体在以奉献、创新、组织能力为主要指标的“个人

23、素质”和应变、社会活动能力为主要指标的“专业能力”两个维度都得了最低分，“专业知识”的分值较高。说明以本校保研为主的读研群体在综合能力培养方面存在明显缺陷，课堂学习及课外活动偏差鲜明。从均分看，就业者一项所有分值都低于总平均分，说明这个群体各方面能力俱不突出，鉴于北信科以应用性人才为主要培养目标，这个问题值得特别重视。二次考研群体在均分、总分及各维度中都处在第二位高度，说明这个群体的实力不菲，初次考研失败不能掩盖准备考研过程中的努力，课堂外的其他能力的储备也提高了这个群体的竞争力。自主创业者个人素质维度中均分最高，说明奉献、创新与组织能力对大学生创业的重要性；出国留学同学在分析能力、逻辑思维能

24、力和独立工作能力超过总平均分，专业知识一项均分最低，说明这个群体要重视日常课堂学习。（三） 大学生就业能力开发建议试测结果表明，11级人力专业学生就业能力整体较高,但能力的具体维度方面依然存在不足。根据测试结果和学生座谈收集信息，结合本专业人才培养方案结社，这里对本专业大学生就业能力培养提出如下建议：1.开设有关数据分析和实证调研方面的课程，以提高学生数据分析能力。大数据时代数据分析及挖掘能力成为职场强势竞争力，无论学生就业还是考研都具有鲜明的现实意义。2.增加应用类公文写作、常用数据处理（如EXCEL表）等办公室常用技能的选修课，通过对实际企业中正式文件的模拟撰写，提高学生的文字表达能力和入

25、职上岗的操作能力，有利于学生职业发展初期顺利融入企业获得社会认可。3.学校通过增加实习学时或名企参观、成功人士讲座等形式，加深学生对于社会企业实际工作方式的理解，通过在实际工作中的锻炼和观察，逐步提高自身执行力、社会活动能力、职业规划能力等。4.开设就业能力测评环节，自进入大学起每年一测，及时发现能力短板，提高学生所欠缺的能力，应对瞬息万变的社会环境。参 考 文 献1 Bhearmann,R.,Spill,R.A Dialogue on employability skills:how can they be taught? J.Career Development,1988(15):412

26、Keams.Generic skills for the new economyJ.Australia:NCVER.Majumdar S,2001(12):13-163 郑晓明. “就业能力”论J.中国青年政治学院学报,2002(3): 91-92.4 谢志远. 关于培养人学生就业能力的思考J.教育发展研究,2005(1).1 陈光辉.就业能力解释维度、概念、内涵、研究历程及评述J.教育与职业,2011,4(12):80-822 黄希庭.心理学导论M.北京:人民教育出版社,2007.5263 任江林.关于提高大学生就业能力的几点思考J.教育与职业,2005(6):47-484 汪怿.就业能力:

27、促进高校毕业生就业的重要方面J.教育发展研究,2005(4):31-345 贾利军.大学生就业能力的心理学剖析J.教育学研究,2006,10:129-134 8 风笑天.社会研究方法M.北京:中国人民大学出版社,2013:143-294Study On The Evaluation System Of College Students' Employment AbilityBased On BISTU HR SpecialtyLiang Xu ling Wang LU Li XiangBeijing Information Science & Technology University, Be