全国中等职业教育雇主满意度调查实证研究

       中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1001-7518(2019)06-0140-07

       职业教育是国民教育体系和人力资源开发的重要组成部分，承担着为社会发展提供数以亿计技术技能人才的重任。职业教育人才培养质量高低直接关系我国经济转型升级能否顺利实施。而雇主对毕业生的评价，是对人才培养质量进行有效检验的最重要途径和终极标准。本文通过全国范围内的中等职业教育雇主抽样调查，分析当前我国中等职业教育人才培养现状，为提升中等职业教育办学水平、推进教育教学改革、提高学生素质等方面提供政策建议。

       一、调查样本、工具和方法

       全国中等职业教育雇主满意度调查是中国教育科学研究院全国中等职业教育满意度调查的组成部分[1]。全国中等职业教育雇主满意度调查利用网络平台进行网上调查，共收到网络调查问卷1130份，有效问卷数1047份，有效率93％。

       (一)调查样本基本情况

       以全国企业事业单位及政府机关为调研对象，从单位性质、所处行业、企业规模、所在地区和所处的经济圈等维度，确定调查样本。对回收问卷进行清洗后，最终样本分布情况见表1。

       (二)调查工具

       调查采用中国教育科学研究院编制的《中等职业教育雇主满意度调查问卷》，问卷设计借鉴美国顾客满意度指数模型(ACSI)[2]。由雇主期望、质量感知、雇主满意和雇主忠诚4个一级指标，下设12个二级指标构成雇主满意度指数模型。

       雇主期望是雇主依据自身以往经历或其它途径感知而对未来中职毕业生整体工作能力的预期，从总体期望、需求期望和岗位期望三个二级维度进行测量；质量感知主要是雇主对中职毕业生在工作岗位的表现和能力感受，从工作能力、职业道德和知识水平三个二级维度进行测量；雇主满意度是雇主对中职毕业生在工作中表现的整体评价，从工作表现满意度、工作表现与期望的差距和工作能力与人才标准的差距三个二级维度进行测量；雇主忠诚反映雇主对中职毕业生的忠诚度，度量的是中职教育人才培养质量的企业认可度；是雇主从自身雇佣中职毕业生体验出发，对继续保持与中职毕业生雇佣关系的意愿，问卷从提出培养建议意愿、招聘意愿和合作培养意愿三个二级维度进行度量。模型假设具体见图1。

       表1 样本分布

规模	1001-5000人	15.60％	性质	国有企业	24.50％
	100人以下	32.90％		合资企业	8.50％
	101-1000人	45.20％		民营企业	43.40％
	5000人以上	6.40％		事业单位	15.30％
所在行业	采矿业	2.50％		外资企业	4.50％
	电力燃气及水的生产和供应业	3.50％		政府机关	3.80％
	房地产业	2.60％	地区	内地省会城市	25.90％
	公共管理和社会组织	6.50％		其他中小城市	22.40％
	国际组织	0.30％		县城	5.70％
	建筑业	5.70％		乡镇或农村	1.40％
	交通运输邮电通信业	5.40％		沿海开放城市(不含直辖市)	19.60％
	金融业	5.80％		直辖市	24.90％
	居民和其他服务业	2.10％	所处的经济圈	泛渤海湾区域经济体	12.40％
	科研技术服务和地质勘察业	4.90％		泛东北区域经济体	10.70％
	农林牧渔业	1.20％		泛长江三角洲区域经济体	35.00％
	批发和零售业	8.10％		泛珠江三角洲区域经济体	14.10％
	水利环境和公共设施管理业	1.50％		陕甘宁青区域经济体	2.60％
	卫生社会保障和社会福利业	5.20％		西部生态经济体	1.70％
	文化体育和娱乐业	7.00％		西南区域经济体	6.70％
	信息运输计算机服务和软件业	10.40％		中原区域经济体	16.80％
	制造业	23.10％
	住宿和餐饮业	2.70％
	租赁和商务服务业	1.40％

      

       图1 雇主满意度模型假设情况

       问卷分为两部分，第一部分是雇主满意度指数的测评，包含24道客观题目。调查题项采用Likert七点量表；第二部分是雇主的基本信息，包括职位、企业性质、企业地域、雇主职位等信息。

       (三)分析方法

       1.问卷信效度及结构方程建模分析。本研究采用SmartPLS软件3.2.5版本对问卷进行建模分析。其模型拟合评价分析结果见表2，其中克隆巴赫一致性信度(Cronbach’s Alpha)指标中质量感知大于0.9，雇主期望接近0.9，雇主满意和雇主忠诚都大于0.8，符合标准，表示结构模型中的一级指标内部一致性较好。同样表征一致性的指标组合信度(CR)指标中除了雇主满意略低于0.9，其他都在0.9以上，表示信度较好。平均抽取变异量(AVE)除了质量感知低于0.7以外，其他得分高于0.7，这个指标表示模型效度较好。总体满意度测定系数(R[2])值总体不高，说明模型拟合一般，但符合标准。为了进一步验证模型拟合，利用SmartPLS3.2.5中的Blindfolding分组交叉验证模型拟合情况，生成的交叉验证预测相关系数(Q[2])在0.5左右，说明模型拟合情况也符合要求。

       表2 模型拟合评价分析结果

维度 指标	克隆巴赫一致性信度(Cronbach’sAlpha)	组合信度(CR)	平均抽取变异量(AVE)	测定系数(R[2])	交叉验证预测相关系数Q[2](=1-SSE/SSO)
质量感知	0.939	0.949	0.558	0.479	0.470
雇主忠诚	0.831	0.899	0.749	0.357	0.467
雇主期望	0.897	0.936	0.829		0.579
雇主满意	0.826	0.895	0.740	0.622	0.442
从以上模型信度、效度、模型拟合和模型参数评价检验结果得出，中等职业教育雇主满意度模型符合建模质量要求，可以运用该模型测算雇主满意度指数。
2.指标指数计算方法。问卷中所有的一级和二级指标采用下面公式进行计算。指标指数的高低反映了雇主对该指标表现的评价。
指数得分=E[η]-Min[η]/Max[η]-Min[η]×100
其中，η为指标；E[η]为指标的期望得分；Max[η]为指标的最高得分；Min[η]为指标的最低得分。最低得分和最高得分的计算公式分别为：
Min[η]=w[，i]Min｛y[，i]｝ Max[η]=w[，i]Min｛y[，i]｝
其中，y[，i]是测量指标；w[，i]是各个测量指标对应的权重；k是测量指标的个数。
3.满意度重要性矩阵分析。满意度矩阵，是以各指标对总体满意度的重要程度为纵坐标(测度项变量的重要程度为交叉负荷系数)，以对这些因素的满意度评价(即指数得分)为横坐标，两者的均值为交叉点的矩阵图，见图2。它将二维平面分成四个象限：竞争优势区为高满意度、高重要性，落入优势区的因素对提升满意度指数起重要作用；亟须改进区为重要性高但评价低，落入该区域的因素是快速提升总体满意度应优先解决的方面；次需改进区为重要性低且评价也低，落入该区域的因素是雇主不满意但关注也低的方面；锦上添花区为重要性低但评价高，落入该区域的因素是工作已经做得较好，当前不需再大量投入精力的方面。通过重要性矩阵分析可以了解影响满意度的各个因素的性质[3]。
图2 满意度重要性矩阵
二、主要研究发现
(一)总体情况
1.雇主对中职人才培养质量总体处于不满意状态。企事业单位作为用人方，其评价最能反映职业教育培养人才的质量和社会服务能力。当前我国中等职业教育人才培养质量与用人单位需求尚存在较大差距。全国雇主总体满意度指数53.42，得分较低，处于不满意状态。雇主期望得分52.00，说明雇主对中职教育人才的培养质量期望不高，对提升中职教育质量充满期待。质量感知得分52.39、雇主忠诚得分50.08。总体来看，雇主对中职教育的各维度满意度分值都在50多分，处于不满意状态。
2.雇主对学生的具体岗位操作能力满意度最高。雇主对学生最满意的五个方面分别为“认真负责、吃苦耐劳及爱岗敬业、操作技能、继续学习能力、适应企业文化制度和信息技术应用能力”等，以上题项均属于质量感知维度，见表3。概括来说，雇主对学生最满意的方面还是学生的岗位能力，反映出中职毕业生作为一线技术技能人才，在职业道德和基本的岗位知识及岗位适应能力方面相对自身其它方面有优势。侧面反映出当前我国中职教育着重学生岗位技能培养、岗位知识的传授，具体岗位能力成为毕业生的竞争优势。
表3 全国中等职业教育雇主满意度调查得分最高的题项
题项 得分 H1.中职学生在认真负责、吃苦耐劳、爱岗敬业方面的表现 56.27 H2.中职学生的操作技能满足岗位需要 55.81 H3.中职学生在工作中继续学习新知识新技术的能力 55.01 H4.中职学生入职以后适应企业文化、规章制度等方面表现怎样 54.89 H5.中职学生信息技术应用能力能满足岗位需要 54.27 共9条结果上一页12345下一页全部展开 相关文章： 新时代深化职业教育评价改革的现实意义、政... 任占营 职业技...2022年第01期 职业教育评价要处理好六个关系 庄西真 职业技...2022年第01期 新时代我国高职院校办学评价的演化逻辑与改... 刘晓 职业技...2022年第01期 职业教育第三方评价与内部评价实现主体认同... 刘莹 职业技...2022年第01期 网络舆情大数据视角下职业教育的变革需求及... 李名梁 职业技...2022年第01期 关于我们 | 数据库介绍 | 联系我们 | 帮助 友情链接： 教育部 中国人民大学 中国人民大学书报资料中心 中国人民大学人文社科学术成果评价研究中心 人大数媒科技（北京）有限公司 ©2011-2024 人大数媒科技（北京）有限公司 All rightsreserved 京ICP备12007831