基于SEM的新冠肺炎疫情影響下大學生就業信心研究

孔昭君 張宇萌 劉鐵忠

[摘 要]為研究新冠肺炎疫情影響下大學生的就業信心狀態，通過問卷調查法收集了496份有效數據，采用AMOS軟件構建結構方程模型（SEM）進行路徑分析，并利用獨立樣本t檢驗進一步分析個體差異影響。研究結果表明，在新冠肺炎疫情的背景下，社會環境和校園環境分別對大學生的職業規劃產生正向影響，繼而影響個體信心;社會環境變量直接作用于大學生個體信心，校園環境變量則未對個體信心產生直接影響;大學生就業信心存在顯著的性別差異和政治面貌差異，而學歷和學生干部經歷則不會使就業信心產生明顯差異?；趯嵶C研究結果，提出了樹立就業信心、共渡就業難關的相應措施建議。

[關鍵詞]大學生就業信心;結構方程模型;新冠肺炎疫情

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.12.009

1 引言

2020年本當是“十三五”規劃收官之年，本當是決勝全面建成小康社會之年，然而在新冠肺炎疫情的侵襲之下，我國人民生命健康和社會經濟發展均蒙受了令人痛心的損失。相關專家評估稱，本次疫情對全國范圍經濟活動造成的秩序破壞和生產經營活動停滯，無論是絕對損失亦或是相對影響程度，都遠遠超出了新中國成立以來的歷次自然災害以及其他重大突發性公共衛生事件。[1]不容樂觀的經濟環境下，2020年我國應屆大學生高達874萬人，是2003年“非典”時的4倍有余，是2008年全球金融危機時的1.7倍，[2]可見大學生就業壓力亟須各方高度關注并采取有力措施進行緩解。

為廣泛了解新冠肺炎疫情影響下大學生的就業信心狀態，文章意圖通過問卷調查方法收集一手數據并進行實證研究，從而提出相應的措施建議。

目前關于就業信心的研究多為理論研究或調查分析，例如周紅霞（2011）基于對浙江師范大學學生的調查結果構建“大學生就業信心指數”并做出多角度分析，提出相應對策。[3]實證研究多為因子分析或相關性分析，一般只能評估個別變量對就業信心的影響，如李銳等（2020）利用世界銀行調查數據，基于因子結構模型構建就業信心評估模型，評估積極就業政策對失業者就業信心的影響。[4]

也有少量研究使用結構方程模型作為研究工具，如汪潛（2014）基于對某高校應屆畢業生的問卷調查結果，以美國顧客滿意度指數（ACSI）模型為基礎范本構建就業信心結構方程模型，研究認為大學生就業信心受到專業技能等內在因素和崗位要求等外在因素的顯著正向影響。[5]

傳統的多變量分析法只能在同一時間檢驗單一自變量與因變量的關系，而結構方程模型整合了路徑分析、驗證性因素分析與一般統計檢驗方法，可同時處理多組變量之間的關系，適用于研究就業信心的多方面影響因素。文章采用結構方程模型進行實證研究，基于前人研究，將心理評估研究中常用的ACSI滿意度模型進行修改整合，構建新冠肺炎疫情影響下大學生就業信心模型。

2 結構方程模型構建

2.1 變量設計與研究假設

大學生就業信心涉及三類潛變量：一是由政府引導、市場決定的社會環境信心變量;二是由高校掌握的校園環境信心變量;三是學生個體發展信心變量。為了研究新冠肺炎疫情影響下的大學生就業信心，文章設計了7個一階潛變量，分屬社會環境、校園環境、個體發展3類二階潛變量，具體如表1所示。

大學生個人是處于社會大環境和校園小環境中的，尤其是在新冠肺炎疫情使國內外政治、經濟、社會環境產生巨大波動的情況下，大學生的就業信心更容易受到對外部環境感知的影響。大學生對于政府扶持政策、宏觀經濟環境、行業發展前景的認知感受會與其職業規劃產生關聯，進而影響其就業信心;大學生所在高校能否提供滿足其心理預期的幫助和指導，也會影響學生的職業規劃和就業信心的建立;個體發展維度下，大學生能否建立明確的職業規劃一定程度上也會影響其就業信心。因此認為社會環境、校園環境、個體發展這3類一級變量之間均存在相互關系，暫且提出全路徑假設以待后文驗證。

2.2 初始結構方程模型構建

依據上文所述的邏輯分析和研究假設，可初步構建新冠肺炎疫情影響下大學生就業信心全路徑結構方程模型，如圖1所示。

2.3 問卷設計

依據結構方程模型的指標選取原則，每個潛變量至少包含3個潛變量，問卷題目在20道左右為宜。因此文章為扶持政策、宏觀經濟等7個潛變量分別設計了3個評價指標作為觀測變量。社會環境維度包含9個問題，校園環境維度包含6個問題，個體發展維度包含6個問題，總共形成21道測試題目作為觀測變量。

問卷按李克特5級量表編制，受訪者的回答從“非常符合”到“非常不符合”分別賦值5～1分。為了顯示受訪對象的差異性，基礎信息還包括性別、學歷、是否有學生干部經歷、是否是中共黨員共4項。具體問卷設計如表2所示。

3 初始模型檢驗與分析

3.1 問卷樣本與描述性統計

借鑒前人關于大學生就業影響因素的研究，問卷樣本量的一般確定公式，如式（1）所示：[6]

n=Nt2p（1-p）Δ2pN+t2p（1-p）（1）

2020年我國應屆大學生達到874萬人，取p=0.5，計算所應抽取樣本量，如式（2）所示：

n=8740000×1.962×0.5×（1-0.5）0.052×8740000+1.962×0.5×（1-0.5）≈384（2）

根據簡單抽樣，400份以上的樣本量足以滿足研究需要。由于疫情影響，采用線上發放調查問卷的形式收集數據，共回收510份問卷，剔除掉作答敷衍了事、選項完全趨同的少量答卷后，得到496份有效問卷，問卷可用率為97.25%。

文章采用SPSS 17.0統計軟件對樣本數據進行描述性統計，主要變量的得分均值如表3所示?？傮w而言，社會環境、校園環境、個體發展三類變量的得分基本處于中游水平，說明在新冠肺炎疫情影響下大學生的就業信心整體不高。其中校企對接得分最高，說明大學生對于學校提供的企業對接服務抱有較高評價，而宏觀經濟的得分最低，說明大學生普遍認為整體就業環境因疫情對宏觀經濟的沖擊而不容樂觀。

3.2 信度分析

為測量樣本回答結果是否具有可靠性，即受訪對象是否真實作答量表題項，文章采用SPSS 17.0統計軟件對樣本數據進行內部一致性信度分析。一般認為，Cronbachs α系數在0.8以上，說明該量表的信度非常好。結果顯示，本研究中總量表和各個潛變量的Cronbachs α系數均在0.85上下，說明問卷信度很好，數據結果非?？煽?。

3.3 效度檢驗

為檢驗測量工具的有效性程度，即檢驗調查量表能否測出其所要測量的目標，文章對樣本數據進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值和Bartlett球形檢驗。結果顯示，KMO 值達到 0.850，Bartlett 球形檢驗的P值為0.000，小于0.05，說明變量之間相關度高、有效性程度好，可以進行下一步的結構方程模型識別。

3.4 初始模型參數估計

文章采用AMOS 26.0軟件，對初始模型進行極大似然估計（MLE），得到各路徑的標準化路徑系數和各變量的因素負荷量及SMC值，如圖2所示。

根據Kolenikov和Bollen（2012）等學者的研究，模型適配的標準包括因素負荷量的理想范圍應該在0.6～0.95、誤差變異不能存在負值且均需顯著、SMC值（Squared Multiple Correlation）的理想范圍應在0.5～0.9而不能低于0.36、路徑系數均需滿足顯著性水平等。[7]初始模型的估計結果顯示，部分觀測變量的誤差變異存在負值且不顯著、SMC值過低，部分路徑系數過低且未達顯著性水平，說明因子對部分變量的解釋能力偏低，且全路徑假設下的初始模型適配度較低，還需進行下一步調整修改。

4 模型修正與檢驗

4.1 模型初步修正

結構方程模型主要有兩種修正思路，分別為MI修正和C.R.修正，其中MI修正是通過釋放限制路徑來提高模型擬合度，而C.R.修正是通過刪除部分路徑來提高模型識別度。由于文章初始模型采用的是全路徑假設，調整時采用C.R.修正方法，逐步限制部分路徑以增加模型適配程度。

Jackson（2009）的研究表明，驗證性因素分析文獻中最常報告的配適度指標包括卡方值（Chi-square）、自由度（df）、卡方/自由度（Chi-square/df ratio）、近似誤差均方根（RMSEA）、擬合優度指數（GFI）、調整擬合優度指數（Adjusted GFI）、比較擬合指數（CFI）等，[8]文章選取上述指標檢驗模型配適度。

模型修正過程中，首先逐個刪除誤差變異為負值、SMC值過低的觀測變量，而后逐步刪除系數過低的路徑，不斷調整修正模型，直到模型滿足上述配適度指標的限制標準。最終得到擬合良好的就業信心模型，如圖3所示。

4.2 模型簡化整合

修正模型的Chi-square/df ratio=2.682，GFI=0.942，AGFI=0.913，CFI=0.960，RMSEA=0.058，各指標顯示模型擬合比較良好，而標準化的因素負荷量和SMC值也都符合標準。但是宏觀經濟、校企對接、就業指導這三個潛變量并未對大學生職業規劃和個體信心產生直接關聯，均不符合先期假設，而潛變量之間又均存在高度相關性，刪除任何一個潛變量都會導致模型配適度大幅降低。因此文章引入預設的二階潛變量來進一步調整模型，即加入社會環境變量和校園環境變量，將扶持政策、宏觀經濟、校企對接等五個一階變量分別囊括到社會和校園兩個維度之下。

二階模型雖然能夠精簡模型路徑、便于解釋分析，但配適度必定會低于一階模型。為了保證模型擬合良好，文章對觀測變量數據進行了一定處理，分別將扶持政策等一階潛變量的2～3個觀測變量值合并計算出平均值，以此作為該變量的觀測值，從而將5個一階潛變量處理為社會環境和校園環境兩個潛變量的觀測變量。在此基礎上，對模型路徑進行調整，得到簡化后的結構方程模型，如圖4所示。

4.3 檢驗與分析

對簡化后的模型進行顯著性檢驗，結果如表7所示，可見路徑關系全部顯著。進一步對簡化模型進行擬合，各項指標結果如表8所示，可見各指標均體現了良好的擬合度，最終修正整合的模型能夠良好反映出疫情影響下各維度要素與大學生就業信心的作用關系。由模型路徑系數和顯著性檢驗可知，在新冠肺炎疫情的背景下，社會環境和校園環境分別對大學生的職業規劃產生正向影響，繼而影響大學生個體信心。社會環境的觀測變量中，扶持政策、宏觀經濟、行業發展三個變量的因素負荷量均大于0.7，可見這三者共同作用于對大學生職業規劃的影響，其中扶持政策的因素負荷量最高，與未簡化的修正模型中扶持政策直接正向影響職業規劃的情況相符合。校園環境的觀測變量中，校企對接和就業指導的因素負荷量均為0.82，兩者對校園環境因素的影響程度同等重要。但社會環境和校園環境對職業規劃的路徑系數均只有0.23，說明這兩者能夠產生的影響較低，大學生的職業規劃主要是通過家庭支持和家人的經驗指導來建立。

社會環境變量還直接作用于大學生個體信心，路徑系數相對較高，說明在疫情廣泛影響社會經濟的大環境中，大學生密切關注就業保障政策、宏觀經濟局勢和行業發展動向，對政策、經濟、行業等社會環境的認知和評估會直接對其就業信心產生影響，這一點與預期假設基本一致。社會環境變量的路徑系數為正值，說明大學生對疫情過后目前的宏觀就業環境總體認知不算悲觀，尤其是認為國家扶持政策會為就業帶來利好影響。

校園環境變量則不對個體信心產生直接影響，這可能是由于疫情影響，目前大多數大學生仍然沒有返校，學校能夠給予其的就業指導和校企對接服務比較有限。因此學校方面雖然能夠對學生職業規劃產生一定的客觀輔助作用，但很難直接幫助學生樹立就業信心。

5 個體差異分析

為進一步討論個體差異是否會影響大學生就業信心，調查問卷中設計了4個基本信息類單選題來對受訪對象的個體特點加以分類，分別為性別、學歷、是否有學生干部經歷、是否是中共黨員。

文章采用SPSS 17.0軟件進行獨立樣本t檢驗，分析了不同性別大學生的就業信心差異，檢驗結果如表9所示。觀察各變量的均值差異可知，男生對社會就業環境和校園就業指導方面的信心均值普遍高于女生，個人維度的職業規劃情況和個體信心均值也遠高于女生。t檢驗結果顯示，只有就業指導變量的Sig.（雙側）指標為0.09，沒有通過顯著性檢驗，其余變量的Sig.（雙側）指標均小于0.05，即通過5%水平下的顯著性檢驗、拒絕了方差相等的原假設，說明男生和女生之間確實存在顯著的就業信心差異。

將研究生及以上和本科及以下作為劃分標準，采用獨立樣本t檢驗分析不同學歷層次大學生的就業信心差異，結果顯示各變量均未通過顯著性檢驗，不同學歷大學生對于社會環境、校園環境的評估和個體信心均值呈現高低波動，未體現出明顯的差別。

根據以往學者對就業質量、就業滿意度的研究，學歷作為個人能力的某種體現，是影響就業質量或滿意度的關鍵變量之一，如李煒等（2009）的實證研究表明，學歷等內因是決定高校畢業生就業競爭力的關鍵因素。[9]而文章關于就業信心的調查結果顯示，不同學歷層次大學生的就業信心是基本趨同的，這說明學歷雖然客觀上影響大學生的就業質量，但在就業信心這種主觀維度上則不會產生顯著作用，擁有更高學歷的大學生同樣面對就業壓力，并未表現得更加樂觀。繼而對是否有學生干部經歷進行獨立樣本t檢驗，結果同樣顯示各變量均未通過顯著性檢驗，擁有學生干部經歷并不能增強大學生就業信心。最后對是否是中共黨員進行獨立樣本t檢驗，結果如表9所示。可以發現，中共黨員對社會就業環境和校園就業指導方面的信心均值普遍高于非黨員學生，個人維度的職業規劃情況和個體信心均值也高于非黨員學生，同時除職業規劃變量之外的其余變量均通過5%水平下的顯著性檢驗，說明大學生就業信心確實存在政治面貌差異。

6 結論與建議

文章基于496份有效問卷的調查數據，構建大學生就業信心結構方程模型，經過對觀測變量和路徑的調整、修正和簡化后得到了擬合度良好的就業信心模型，得到如下結論。

在新冠肺炎疫情的背景下，社會環境和校園環境分別對大學生的職業規劃產生正向影響，繼而影響大學生個體信心;社會環境變量還直接作用于大學生個體信心，路徑系數相對較高，說明大學生密切關注國家扶持政策、宏觀經濟和行業發展等態勢，對這些問題的認知評估會直接影響其就業信心;校園環境變量則不對大學生個體信心產生直接影響，說明在疫情期間學生難以返校的情況下，學生提供的校企對接服務和就業指導難以充分發揮作用。

文章還對大學生個體差異進行了分析研究，結果表明大學生就業信心存在顯著的性別差異和政治面貌差異，而學歷和學生干部經歷則不會使就業信心產生明顯差異。

盡管性別歧視被明令禁止，但在勞動力市場中仍然長期廣泛存在。彭正霞（2020）等學者曾基于大學畢業生調查數據做出關于就業質量性別差異的實證研究，也得出了女性畢業生對就業質量要求低于男性的結論。[10]文章對于大學生就業信心的檢驗結果再次印證了勞動力市場的性別差異問題，表明同樣處于疫情的沖擊之下，女性普遍表現出比男性更強烈的危機感，感到在面對較為緊張惡劣的就業環境時自己不如男性更有競爭力。女性大學生的這種擔憂是不無道理的，在經濟下行壓力較重、企業發展不景氣時，用人單位的確有可能比以往更加青睞體力占優的男性應聘者。

從就業競爭力角度來說，學歷、學生干部經歷、黨員身份均是用人單位可能考量的指標，然而文章的實證研究表明，更高學歷和學生干部經歷并不會顯著提升大學生就業信心，但擁有中共黨員政治面貌的大學生則比非黨員學生表現出了更高的樂觀性。

筆者分析認為，黨員學生的高度信心可能并非來自黨員身份帶來的競爭力，而是來自思想認識層面的“革命樂觀精神”——黨員能夠比非黨員學生更加深刻地認識到我國社會主義制度的優越性，對于我國宏觀經濟局勢和行業發展前景抱有更為樂觀的認知評估，繼而對就業前景抱有更高的信心。基于實證研究結論，提出如下建議。

6.1 出臺扶持政策、保障正常就業

文章研究表明國家出臺的扶持政策會對大學生就業信心產生直接正向影響，像“加大事業單位面向應屆生招聘力度”這一類就業保障政策更是被普遍視為利好消息。中央和各地政府宜出臺更多具有針對性的、實效性

的就業保障政策，如部分職業資格暫時“先上崗、再考證”等，盡最大努力減少大學生因疫情沖擊而遭受的就業難題，保障應屆生正常就業。

6.2 加強宣傳教育，樹立就業自信

目前我國已經有效控制住新冠肺炎疫情，但各行各業經濟受到疫情的嚴重沖擊，國際局勢和國內經濟發展前景尚不明朗。國家層面宜加強面向廣大青年學生的宣傳教育，幫助青年學生正確認知疫情過后中國所面臨的挑戰和機遇，深刻理解社會主義制度的優越性，在廣泛樹立“四個自信”的基礎上樹立就業自信，消除疫情沖擊后的悲觀情緒。

6.3 靈活就業服務，增進校企對接

校招往往是企業招聘的重要環節，然而目前疫情致使企業無法按原計劃進行校園宣傳和現場招聘。校方宜對就業指導服務工作做出靈活調整，一方面積極與企業進行線上對接，倡導“互聯網+就業”新模式，通過線上招聘會、線上雙選會等形式助力學生就業;另一方面開展網上就業指導課程，設立專門平臺整合就業信息，方便學生共享。

6.4 遏制性別歧視，保障女性權益

為避免經濟下行壓力下女性可能面對的用工歧視，政府宜制定適應性的法律法規，婦聯、總工會等組織宜加強宣傳教育和權益保障工作，多方入手遏制用人單位對女性工作者的顯性和隱性歧視。校方宜加強針對性的就業指導和心理干預，幫助女性大學生樹立平等競爭觀念和就業信心。

6.5 發揮黨員作用，共渡就業難關

大學生就業信心存在顯著的政治面貌差異，黨員學生普遍比非黨員更加樂觀。校方一方面宜加強對非黨員學生的思想政治建設工作和就業服務工作，通過班團組織等開展針對性的教育指導;另一方面宜發揮黨員的先鋒模范作用，鼓勵黨員學生團結同學、互幫互助，以高度的“革命樂觀精神”共同渡過疫情影響下的就業難關。

參考文獻：

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[2]安國俊，賈馥瑋.新冠疫情對經濟的影響分析及對策研究[J].金融理論與實踐，2020（3）：45-51.

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[10]彭正霞，陸根書.大學畢業生就業質量的性別差異：基于多群組結構方程模型的分析[J].復旦教育論壇，2020，18（1）：59-67.

[作者簡介]孔昭君，教授，博士生導師;張宇萌，國民經濟動員學在讀碩士研究生;劉鐵忠，副研究員，博士生導師。