高职毕业生就业能力模型构建及实践研究

章雁峰，杨 芬

（浙江育英职业技术学院 商务贸易分院，浙江 杭州 310018）

一、引言

《2020 年大学生就业力报告》（以下简称《报告》）显示，2020 年我国大学毕业生人数预计将达到874 万人，比2019 年增加40 万人。其中，高职毕业生约为385万人。如果算上往年未就业人数，这个数字预计将达到900万[1]。

受新冠肺炎疫情影响，企业的用工需求下降，高职毕业生就业形势日益严峻。就业市场上毕业生供给和企业需求之间的“就业鸿沟”不断加深。高职毕业生就业难的原因除了企业对高校毕业生需求总量下降之外，高职毕业生自身的知识储备、专业技能和自身素养与企业对高职毕业生的要求之间存在着差异。

不少学者认为，大学生找不到合适工作的重要原因是自身的就业能力严重不足。郑梅萍通过调查指出：“大学毕业生实践经验和实践效果与用人单位的需求有较大的差异，毕业生实际就业能力不足是无法满足企业用人需求的关键因素之一。”[2]曲垠姣、岳昌君等提出：“随着全球经济的冲击，大学生要提升自己的核心就业综合能力来应对新经济发展的要求，只有这样才能获得更多的就业机会。”[3]路平提出：“USEM 模型为高校毕业生构建就业能力结构模型提供了理论基础，它不但表现在通过提升毕业生的知识和技能来帮助他们获得就业岗位上的进步，也为毕业生的终身可持续发展提供了理论支持。”[4]

就业能力是一个动态的、发展的、不断变化更新的概念，当今社会随着政治、经济、文化的快速变化，就业市场对于人才的要求和标准也在不断变化，大学生就业能力不足是导致他们无法顺利就业的现实性问题。国家的教育体制、人才培养战略、高校人才培养的全过程以及学生自身等多个方面影响着就业能力，高校人才培养的过程是提升学生就业能力的关键因素。本文基于高职院校的视角，从高职院校人才培养的全过程研究高职毕业生就业能力的影响因素。运用改良后的“高职毕业生就业力模型”，对浙江省4 所高职院校430 名学生开展调查，并基于此得出提升高职毕业生就业能力的对策，并为高职院校就业教育和就业相关理论的完善提供一定的支持。

二、就业能力模型构建

（一）USEM就业能力结构模型

权威的就业能力构成专家奈特何约克构建的USEM 就业能力模型，包含自我效能、技能、元认知和学科理解力四个元素。结合高职毕业生的特点，其组成包括四个方面。第一，学科理解力指向高职毕业生对于自己所学专业和技能的理解程度，对专业系统化知识的理解，是高职学生实现就业的基本能力。第二，技能指的是专业知识和专业技能在实际操作中的迁移能力。其中，迁移能力是高职毕业生保持工作可持续性的能力之一。第三，自我效能主要指的是学生的自信心，调动已有的知识和技能达到设定目标的能力。第四，元认知是学生在行动之后对于问题自我反思和总结的能力，主要包括职业的态度、职业的认知和职业的发展方向等[5]。USEM 就业能力模型为高职院校完善高职毕业生就业能力研究提供了理论基础。

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020 年）》指出，高职院校要从就业能力提升角度加强毕业生的就业指导，促进学生的全面发展，提高学生就业和创业能力[6]。高职院校需要在USEM 模型基础上构建适合高职毕业生自身特点的就业能力模型。

（二）高职毕业生就业能力模型的构建

本文首先尝试在USEM 模型的基础上构建高职学生的就业能力模型，包括知识迁移能力、心理素质、职业技能、职业素养四个方面（见图1）。

图1 高职学生就业能力模型

1.知识迁移能力

知识迁移能力对应USEM 模型中的技能，是每个工作岗位需要的“通用技能”，是高职学生职业生涯持续进步的重要技能。知识迁移能力体现学生处理就业岗位上遇到问题的能力，是理论和实践相结合的重要体现。随着人工智能时代的到来，未来企业对于员工的要求不是掌握简单的专业技能，而是掌握更为复杂、综合的职业能力。高职学生要能够将课堂上学习掌握的知识灵活运用到实践中，通过提高判断力、创新力去应对不同的企业需求。

2.职业技能

职业技能对应USEM 模型中的学科理解力，是高职毕业生就业的基础能力。此能力指的是学生通过在学校学习获得的专业技能和知识，以及对专业知识和技能之间关系的理解能力。面对当今社会对于毕业生综合能力的要求，高职毕业生更加需要扎实掌握职业技能，养成终生学习的良好习惯。

3.心理素质

心理素质对应USEM 模型中的自我效能，是高职毕业生实现就业的重要支持。高职毕业生心理素质是就业能力构成中的重要一环，它是指学生个体对于自己能力的自信心，调动自己的动机和资源去完成某项特定的任务。拥有较高心理素质的高职毕业生，有更好的工作岗位认知和处理问题的能力。

4.职业素养

职业素养对应USEM 模型中的元认知，是高职学生的核心能力。USEM 模型中的元认知是学生在学习过程中能够有效认识自己从事的事情，调节自我，采用有效的策略去执行任务。几乎所有的用人单位认为技能和经验都可以在工作过程中逐步积累，但是职业素养需要学校在课程教学中帮助学生逐步去培养。

三、研究工具

本研究基于文献提炼、访谈和开放问卷的归纳，形成一份高职毕业生就业能力影响因素的初始问卷。问卷分为三个模块，第一模块为“学生基本信息”，了解高职毕业生的个人情况；第二模块是“高职毕业生就业能力构成的要素”，了解高职毕业生对自我就业能力的认知；第三模块为“高职毕业生就业能力的影响因素”，包括学生和学校两部分因素。调查问卷采用李克特量表5点计分法，测试题项和自身情况的符合程度：5表示非常同意，4表示同意，3表示不一定，2表示不同意，1表示非常不同意。

该问卷“高职毕业生就业能力构成及影响因素调查”共包含57 个测试题项，其中第一模块共有8个题项，第二模块由24 个题项构成，第三模块由25个题项构成。在正式发放问卷之前，先开展预调查和检验，本次调查主要采用网络问卷的形式发放，共发放问卷100 份，回收问卷89 份。研究应用SPSS24.0 来检测量表的信度和效度。预调查的总Cronbach’s α 值为0.871，其中“高职毕业生就业能力构成”的量表的Cronbach’s α值为0.879，“高职毕业生就业能力的影响因素”量表的Cronbach’s α 值为0.862（见表1）。

表1 预调查的信度分析情况

（一）“高职毕业生就业能力构成”量表信效度检验

1.信度检验

本研究采用SPSS24.0 对样本数据进行信度检验，“高职毕业生就业能力构成”量表的各个维度的Cronbach’s α 值分别为心理素质（0.867）、知识迁移能力（0.902）、职业素养（0.805）、职业技能（0.843）。根据检验结果，Cronbach’s α 值均大于0.8，表明“高职毕业生就业能力构成”量表内部一致性良好。

2.效度检验

效度检验采用因子分析，对“高职毕业生就业能力构成”量表进行探索性因子分析得到KMO值为0.902 且Bartlett 球形检验结果显著（Sig=.000），表明该量表可以进行因子分析。由于就业能力的结构较为复杂，为保证研究的严谨性，在探索性因子分析之后，采用AMOS24软件对“高职毕业生就业能力构成”量表进行验证性因子分析（见表2）。

表2 验证性因子拟合指数

（二）“高职毕业生就业能力的影响因素”量表信效度检验

1.信度检验

经过检验发现，学生自身因素的Cronbach’s α值为0.801,学校因素的Cronbach’s α 值为0.916，高职毕业生就业能力影响因素总量表的Cronbach’s α值为0.867。根据检验的结果，Cronbach’s α 值均大于0.7，说明高职毕业生就业能力影响因素总量表的内部一致性较好。

2.效度检验

高职毕业生就业能力影响因素量表的效度检验分为两个部分，学生自身影响因素量表的KMO值为0.791，Bartlett（巴特利特）球度检验结果显著（P＜0.05）；学校影响因素量表的KMO值为0.920，Bartlett（巴特利特）球度检验结果显著（P＜0.05），表示两者都通过了效度检验，可以进行因子分析。

综上所述，该量表通过了信度效度检验，可以继续针对这份问卷进行分析。

四、数据统计与分析

（一）抽样设计

调查的样本是来自浙江省4 所高职院校的430位学生，选取的样本涵盖了民办和公办的高职院校，基本反映了高职院校毕业生的主要特征，有较好的代表性。调研时间是2020 年5—7 月以“问卷星”的形式展开调查。本研究通过SPSS24.0 对数据进行相关性及回归分析等统计分析。

（二）样本的基本情况分析

本调查发放问卷430 份，回收421 份，问卷回收率为97.9%，最后共得到有效问卷412 份，问卷有效率95.8%（见表3）。

通过表3 的数据可知，男生共235 人，占样本总数的55%，女生共195 人，占45%，性别比例比较均等；从专业的类别来看，有152 人是理科类专业学生，占35.3%，文科类的学生278 人，占65.7%；政治面貌是中共党员的共108 人，占25.1%，非中共党员的学生共322 人，占74.9%；有218 个学生来自公办院校，占50.6%，212 人是民办高职的学生，占49.4%；从生源地来看，城市的学生224 人，占52.1%，农村的学生206人，占47.9%。

表3 学生个人信息

（三）相关性分析

在对高职毕业生就业能力与其影响因素之间做多元回归分析之前，先分析两者之间的相关系数，研究结果见表4。

表4 高职毕业生就业能力与其影响因素的相关分析

如表4 所示，高职毕业生就业能力各维度与影响因素之前的相关性系数介于0.352 到0.629 之前，且二者之间存在显著的正相关，说明高职毕业生就业能力的提升受高职毕业生就业影响因素的影响较大，模型满足回归分析的前提。

（四）回归分析

通过相关性分析的结果可知，高职毕业生就业能力和其影响因素之间存在较为显著的相关性，为了检验两者之间是否存在一定的因果关系，本文将使用多元线性回归分析进行检验。

根据高职毕业生就业能力及影响因素之间的回归模型，筛选出高职毕业生就业能力各个具体维度与影响因素的模型汇总表，研究结果见表5。

表5 高职毕业生就业能力及影响因素之间的回归模型汇总

1.心理素质

表5的结果显示，以心理素质为因变量，对高职毕业生就业能力影响因素各维度为自变量进行多元回归分析，学生学习参与、就业指导、教师水平、校企合作、社会实践参与几个变量的回归系数分别为0.192、0.124、0.122、0.143、0.129，并且显著性系数均小于0.05，表明这些因子对于高职学生知识迁移能力有显著影响。影响程度的排序依次是学生学习参与、校企合作、社会实践参与、就业指导、教师水平。

多元线性回归方程：0.192*学生学习参与+0.124*就业指导+0.122*教师水平+0.143*校企合作+0.129社会实践参与+0.345。

2.知识迁移能力

表5的结果显示，以知识迁移能力为因变量，对高职毕业生就业能力影响因素各维度为自变量进行多元回归分析，学生学习参与、教学设计、教师水平、专业设置、社会实践参与几个变量的回归系数分别为0.241、0.195、0.153、0.205、0.082，并且显著性系数均小于0.05，表明这些因子对于高职学生知识迁移能力有显著影响。影响程度的排序依次是学生学习参与、专业设置、教学设计、教师水平和社会实践参与。

多元线性回归方程：0.241*学生学习参与+0.195*教学设计+0.153*教师水平+0.205*专业设置+0.082社会实践参与+0.108。

3.职业素养

表5的结果显示，以职业素养为因变量，对高职毕业生就业能力影响因素各维度为自变量进行多元回归分析，学生学习参与、社会实践参与、专业设置、学生活动参与、教学设计、教师水平、校企合作几个变量的回归系数分别为0.156、0.095、0.092、0.124、0.121、0.102、0.093，并且显著性系数均小于0.05，表明这些因子对于高职毕业生有显著影响。影响程度的排序依次是社会实践参与、专业设置、教学设计、教师水平、学生学习参与、学生活动参与、校企合作。

多元线性回归方程：0.156*学生学习参与+0.095*社会实践参与+0.092*专业设置+0.124*学生活动参与+0.121*教学设计+0.102*教师水平+0.092*校企合作+0.589。

4.职业技能

表5的结果显示，以职业技能为因变量，对高职毕业生就业能力影响因素各维度为自变量进行多元回归分析，社会实践参与、专业设置、校企合作、就业指导、教师水平这几个变量的回归系数分别为0.215、0.186、0.142、0.072、0.091，显著性系数小于0.05，表明这些因子对于高职毕业生有显著影响。影响程度的排序是专业设置、社会实践参与、教师水平、校企合作、就业指导。

多元线性回归方程：0.215*社会实践参与+0.186*专业设置+0.142*校企合作+0.091*教师水平+0.072*就业指导0.623。

五、结论

本研究聚焦高职人才培养的全过程，通过高职毕业生就业能力影响因素对高职毕业生就业能力的实证研究，得出高职院校在人才培养过程中的8个就业能力影响因素，包括社会实践参与、学生学习参与、学生活动参与、专业设置、教学设计、教师水平、校企合作、就业指导八个具体的维度；并筛选出影响高职毕业生就业的6 个关键性因素，包括教师水平、学生学习参与、专业设置、社会实践参与、校企合作、就业指导。具体结论如下：第一，教师水平和社会实践参与的影响度最大，对各项就业能力都产生显著影响；第二，影响较大的是专业设置、学生学习参与、校企合作，以上三个就业因素对三个就业能力维度产生影响；第三，就业指导、教学设计对两个维度的就业能力产生影响；第四，学生活动参与影响度相对较小，只对职业素养产生影响。

根据实证研究的结果笔者提出以下建议。

（一）借势新经济，拓宽就业通路

一系列以“共享经济”“零工经济”“宅经济”为名的新型职业形态在疫情防控下迅速兴起，以其空间、时间限制小、就业成本低等特点正在成为高职毕业生就业的新选择。目前来看，这些新的就业机会不仅可以缓解高职毕业生的就业压力，有效解决毕业生的“慢就业问题”，而且能充分释放毕业生的潜能，为经济发展提供新动能。因此，高职院校应该鼓励毕业生尝试新型职业形态，尝试拓宽就业渠道。

（二）深化产教融合，提高就业水平

高职院校可以尝试分区域实习、专业对口实习、自主实习等多种方式，把学生的实习岗位转化为就业岗位，通过实习企业直接和学生签订意向协议等方式来降低疫情对学生就业的影响，提升学生顶岗实习的就业转化率。同时，高职院校要利用产业链上企业从整体利益出发集中决策的优势，有效地提升高职毕业生在产业链中的需求空间；发挥区位优势，通过资源这条纽带实现城市与城市、城市与企业的多维度整合，形成产业集群，进而扩大区域人力资源的集合。高职院校在深化产教融合的过程中要关注立体化的产业和就业协调发展，帮助企业吸纳学生就业，促进高职毕业生高质量就业，形成学生就业的良性循环。

（三）优化网络招聘平台，完善毕业生价值体验

受疫情影响，企业无法线下招聘，导致毕业生和企业之间可能产生信息不对称的风险。高职院校需要关注网络平台招聘是否公平、客观、有效，避免网络诈骗。目前很多企业和学校采取联合“云招聘”的方式来解决毕业生就业的问题。为保证学生安全和就业服务工作“不脱管、不断线”，高职院校需要全面升级学校就业网站，构建高职院校就业服务平台，定期整合各类单位招聘、公务员招录、专接本考试、参军入伍等重要信息，及时发布招聘公告和招聘信息，积极推进“企业与毕业生面对面”活动，帮助毕业生就业。

（四）转变毕业生就业观，树立灵活就业观念

高职毕业生需要积极转变就业观念。首先，面对就业岗位锐减的现状，毕业生要改变原来“先择业再就业”的观念，要树立先积累后发展的就业观。其次，针对疫情时期防控常态化的趋势，当毕业生面临工作转换的时候，要做好物理和心理上的准备。因此，适当培养毕业生无边界职业生涯态度，对其快速适应当前社会多变的工作现状将大有裨益。

（五）精准开展就业指导，不断提升毕业生就业能力

高职毕业生在就业中要借助大数据和移动媒体的技术加持，增强利用网络信息技术和资源的能力。高职院校可以采取“云指导”的方式。开展大学生职业就业指导课程的在线教学，分别从求职面试、专接本考试、参军入伍等专题，积极开展线上专题直播，推送各类资讯信息。高职院校在就业指导中必须考虑如何通过增强毕业生的职业关注力、职业控制力、职业好奇心和职业自信心，从总体上提高其职业生涯适应能力，使其能够持续根据自身情况正确认知、评价自我和调整“职业锚”，保持稳定的职业信心。同时，高职院校可以采用“云帮扶”等方式确保服务到位，以班为单位建立微信群、QQ群，明确就业困难的学生群体，然后运用就业信息系统实时掌握毕业生签约、升学、就业意向等情况，对暂未就业的学生群体，采取“摸清底数，分类施策”的原则，切实加强指导和帮扶。