高校就業服務學生滿意度指數模型研究

雷育勝，房俊東，王坤鐘

（1.2.華南理工大學，廣東 廣州 510640；3.廈門大學，福建 廈門 361005）

高校就業服務學生滿意度指數模型研究

雷育勝1，房俊東2，王坤鐘3

（1.2.華南理工大學，廣東 廣州 510640；3.廈門大學，福建 廈門 361005）

一、引言

學生作為高校就業服務的直接顧客，對高校就業服務應該擁有更多的發言權。顧客滿意度理論和結構方程模型（Structure Equation Modeling，以下簡稱SEM）為真正從學生需要角度對高校就業服務進行測評提供了強有力的理論和技術支持，順應了在高等教育中實施全面質量管理的國際化發展趨勢。本研究基于顧客滿意度理論和結構方程模型分析方法，構建了高校就業服務顧客滿意度指數（Student Satisfaction Index Model for College Employment Service，以下簡稱“CES-SSI”）模型，并融會了多學科的理論成果，力圖找到更適合我國的高校就業服務質量評估的方法，為教育主管部門和樣本高校提供有益的借鑒，為我國高校就業服務的發展提供理論依據和技術支持。

二、CES-S S I理論模型的模式設定

（一）顧客滿意度指數（C SI）模型研究的發展概述

瑞典于1989年建立起自己的顧客滿意度晴雨表指數（以下簡稱“SCSB”），美國于1994年建立了美國顧客滿意度指數（以下簡稱“ACSI”），歐盟也于1999年進行了歐洲顧客滿意度指數（以下簡稱ECSI）的首次測評。該三個指數模型是經濟領域進行行業內、行業間的顧客滿意度基礎模型［1］。但由于結構過于簡單，缺乏對微觀指標的界定和測量，分析具體問題時有所欠缺，且主要應用于經濟部門。因此，無法直接應用到高校就業服務領域。

隨著顧客滿意度指數模型應用的范圍逐漸擴大，一些國家的公共部門也開始應用顧客滿意度指數模型進行公眾滿意度測評［2］。其中以美國公共部門顧客滿意度指數（以下簡稱“APDSI”）模型最為出名。APDSI模型與經濟部門使用模型的結構體系基本一致，主要區別如下：一、模型應用領域不同，測量的內容有區別。二、政府部門應用的模型剔除了感知價值的潛在變量。三、潛變量顧客忠誠的標識變量設計，主要是體現在顧客信任和支持上，而不是重復購買等行為表現上［3］。高校的就業服務屬于公共服務的范疇。因此，APDSI模型在ACSI模型結構體系上的改進，對于CES-SSI模型的構建具有積極的借鑒意義，但同樣存在缺乏對微觀指標的界定和測量的不足。

（二）高校就業服務學生滿意度指數（C ES-SSI）理論模型的構建

筆者根據國內外已有的研究成果，結合我國高校就業服務的實際狀況，確定了CES-SSI理論模型。（如圖1所示）該模型包含14條研究假設，箭頭表示變量直接正向影響的關系，每條箭頭對應一個研究假設。路徑系數（β、γ）表示一個變量到另一個變量的直接效應。路徑系數越大，表明影響越大。

CES-SSI模型繼承了SCSB模型、ACSI模型、ECSI模型、APDSI模型的一些核心概念和架構，同時，設置了5個感知質量的質量因子，以彌補既有模型缺乏對微觀指標的界定和測量的不足。

三、實證研究

（一）問卷設計

筆者借鑒了國內外文獻中相關量表的設計，并以開放式問卷作為輔助收集問卷指標，設計了調查問卷。經過試測，最終確定了問卷的指標體系。其中，一級指標是“高校就業服務學生滿意指數”（CES-SSI），二級指標是CES-SSI模型中的潛變量；三級指標為各個二級指標的測量變量。三級指標后面對應問卷中的題項。問卷采用利克特（Likert）5級量表，用于測評調查對象的滿意程度。

（二）正式調查實施

2008年11～12月，筆者選取廣州11所有代表性的高校進行實地調查，共回收問卷2837份，有效問卷2732份，有效率為96.3%。將目標高校2009年畢業生數作為輔助變量分配各高校樣本量，最終進入數據分析的學校及樣本數為2552。11所高校及樣本量分配情況如下：華南理工大學（364）、中山大學（443）、暨南大學（117）、廣州中醫藥大學（116）、廣東外語外貿大學（196）、華南農業大學（354）、華南師范大學（240）、廣州工業大學（364）、南方醫科大學（109）、廣東技術師范學院（73）、廣州大學（176）。本次調查范圍涉文科、理科、工科、藥科、農科、醫科等各類高校，男女比例、專業類型分布合理，88.7%以上的調查對象是畢業生，說明調查樣本具有一定代表性。

總量表的克朗巴哈（Cronbach）α系數高達0.948，說明問卷非常可靠。

四、CES-S S I模型的估計與評價

運用SEM技術，利用調查所得數據（n=2552），可驗證模型的研究假設，論證模型的合理性、穩定性等。

（一）模型研究假設的檢驗

運用LISREL8.70版軟件分析數據，選用極大似然（ML）的估計方法，將收集到實測數據（n=2552）與模型進行適配，對CES-SSI模型的研究假設進行驗證。利用結構方程模型中各變量之間的路徑系數對CES-SSI模型的研究假設進行檢驗，所有的研究假設均得到了驗證。設置的14條路徑全部為正向，除就業指導對感知質量的影響和感知公平對顧客滿意的影響外，其他12條路徑統計顯著。

（二）模型擬合度檢驗

筆者用LISREL8.7軟件對CES-SSI模型進行了分析，得出的各項擬合度指標。

CES-SSI模型的χ2/df=6.19，大于5，未通過標準。χ2/df值易受樣本容量的影響，更適合于比較不同模型的擬合情況。此次模型擬合的樣本量為2552，χ2/df未通過標準屬正常現象。近似誤差均方根RMSEA不受樣本與模型復雜度影響，是檢驗模型擬合度的重要指標［4］。一般認為：當RMSEA≤0.05時，表示“良好擬合”；在0.05～0.08，視為“算是不錯的擬合”；0.08～0.10，則是“中度擬合”；大于0.10，表示不良擬合［5］。當RMSEA取值在0.05或以下，且其90%置信區間上限在0.08及以下，表示較好的模型擬合［6］。CES-SSI模型的RMSEA小于0.05，RMSEA90%置信區間上限遠小于0.08，表明模型擬合良好。同時，CES-SSI模型的PNFI=0.88、PGFI=0.79、GFI=0.93、NFI= 0.98、NNFI=0.99、CFI=0.99、AGFI=0.91，均通過標準。

綜合觀察CES-SSI模型的各項擬合指標，可以認為該模型擬合情況非常可以接受。

五、模型的啟示

宏觀方面：根據路徑系數大小，可知各因素之間影響關系大小，從宏觀方面指導高校就業服務工作的開展。同時，根據路徑系數和因子載荷系數，可計算出各潛變量得分和顧客滿意度指數得分，從中觀方面比較各高校就業服務工作的優劣，對高校就業服務質量進行評估。

微觀方面：利用各質量因子測量指標的得分和因子載荷系數，對各質量因子測量指標進行“重要度——滿意度”矩陣分析，可指導高校有針對性地提高自身就業服務質量。

六、研究結論及展望

本研究構建了CES-SSI模型。經大樣本數據的驗證，結果表明，CES-SSI模型擬合情況很好，具備較好的解釋性和靈活性。此外，筆者將實測數據（n=2552）隨機分成相等的兩組，對CES-SSI模型進行復核效度驗證，結果顯示模型的穩定性非常高。由于篇幅有限，不再詳細敘述。利用結構方程模型中各變量之間的路徑系數對CES-SSI模型的研究假設進行檢驗，所有的研究假設均得到了驗證。設置的14條路徑全部為正向，其中12條路徑統計顯著。CES-SSI模型所表現出的優越性為該模型應用和推廣提供了有力保障。

由于條件所限，本次研究未能對廣東省乃至全國范圍內的高校開展調查分析，只是從廣州市選取了11所有代表性的高校進行了調查研究，覆蓋范圍還不夠全面。本次研究所構建的CES-SSI模型僅根據一年的數據驗證，尚需跟蹤研究進行進一步檢驗。

此外，在未來的研究中，需要對高校就業服務的另外一個重要顧客——“用人單位”展開調查研究，以期建立完善的CES-SSI模型。

[1]劉新燕.顧客滿意度指數（CSI）模型述評[J].當代財經，2003，（6）：59—60.

[2]劉武，朱曉楠.地方政府行政服務大廳顧客滿意度指數模型的實證研究[J].中國行政管理，2006，（12）：30—33.

[3]Gregg G，Van Ryzin，Douglas Muzzio，Lisa Gulick，Eve Martinez.Drivers and Consequences of Citizen Satisfaction An Application of the American Customer Satisfaction Index Model to New York City[J].PAR，2004，（3）：27—29.

[4]邱皓政，林碧芳.結構方程模型的原理與應用[M].北京：中國輕工業出版社，2009.

[5]黃芳銘.結構方程模式理論與應用[M].北京：中國稅務出版社，2005.

[6]李健寧.結構方程模型導論[M].合肥：安徽大學出版社，2004.

責任編輯 呂學文

（E－mail：dalishi＿sohu＠sohu.com）