高职院校服务社会培训模式的实证研究

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1、高职院校服务社会培训模式的实证研究摘要：本文在理论研究的基础上尝试性的建立了数据结构方程模型，检验高等职业院校服务社会的“培训——就业——增收——幸福”模式。通过研究发现，职业培训与收入增加和生活幸福具有显著相关性，高等职业院校服务社会培训工作是社会生活必不可少的组成部分。　　关键词：培训模式结构方程模型实证研究　　　　高等职业院校服务社会培训教育实施以来，已对数以万计的不同阶层、不同职业和身份的社会群体进行了多项多次培训。对于高等职业院校服务社会培训的能力和培训效果是否为社会认可，本课题组刘红旗老师等提出的“培训——就业——增收——幸福

2、”模式[1]目前尚未有系统的实证性研究。本课题组成员试图通过对受训者的问卷调查，依据调研数据，尝试性的建立了数据结构模型进行实证检验。为高等职业院校服务社会培训的有效实施提供理论依据和实践指导。　　结构方程模式(StructureEquationModeling，简称SEM)[2]是一种用来处理因果关系模式的统计方法，它也可以进行径路分析(pathanalysi)、因素分析、回归分析以及带潜变量的因果关系模型，甚至方差分析和多重线性回归。　　与其他多元统计方法相比，结构方程模型具有以下显著特点：　　第一，隐变量可以通过一个或多个显变量进行

3、测量。　　第二，根据可观察的显变量可以计算出不可观测的隐变量之间的相互关系。　　第三，结构方程模型允许自变量和因变量含测量误差。　　第四，结构方程模型可以同时估计隐变量与显变量的关系及隐变量之间的关系。　　第五，结构方程模型既可以用图形也可以用数学模型进行描述。　　第六，隐变量与其对应的显变量之间的关系可以称之为因子结构，主要衡量了各个显变量对它们共同反映的隐变量的影响。　　一、研究方法　　1、样本　　本研究是在呼和浩特职业学院进行的历次社会培训学员中进行的调查。采用问卷发放和调查相结合的形式进行，主要以调查为主，剔除无效问卷12份后，共

4、收回有效问卷257份。其中月嫂（家政服务）23人，保洁员20人，物业管理22人，销售人员16人，餐饮服务26人，食品加工18人，缝纫或手工编织16人，运输16人；文化程度是小学/初中的77人，高中/中专/技校的51人，大专/本科的29人；女性130人，男性27人。　　2、测量工具　　我们在理论分析、访谈以及以往研究的基础上，提出高等职业院校服务社会培训模式的指标体系由职业培训、就业情况、生活幸福三部分组成，并编制了《高等职业院校服务社会(就业)培训模式评价量表》。量表以利克特五点量表测量，共有8个题目，计分方法为：1表示没有任何效果，5表

5、示非常有效果。初始量表的编制在访谈的基础上进行，并以结构化访谈和开放式量表调查相结合进行。初始量表编制完成后，我们选取42位受训人员进行了第一阶段的预研究，并根据预研究的结果对量表进行了修改和调整。　　3、统计方法　　目前可用来分析SEM的计算机软件相当多，本文数据分析均采用SPSS13.0[3]和结构方程建模软件AMOS7.0[4]进行相应分析。　　二、结构方程模型　　1、效度分析　　使用SPSS13.0软件采用因子分析法、最大方差旋转法做因素分析，选取原则是特征值的大小和抽取因素所能解释变量的大小。抽取3个公共因素，这三个因素分别是：

6、职业培训、收入增加和生活幸福，共解释了总变异的80.62%。具体数值见表1。每个变量的因素载荷系数均大于0.5，这说明该问卷绝大多数变量能较好的测量它所在的维度，同时说明具有较好的效度。具体数值见表2。　　2、信度分析　　在SPSS13.0中采用Alpha值测量问卷项目内部一致性信度系数(信度系数的取值范围为[0,1]),分别计算问卷各维度总体的Alpha信度系数。主要数据详见表3。　　问卷总的内部一致性信度系数：Alpha=0.727　　结果显示，问卷总的内部一致性信度系数是0.727，说明量表需进行修订，但仍不失其利用价值；除“职业培

7、训”维度具有一般的内部一致性信度系数,其余各维度的信度系数值均在0.8-0.9之间，说明各项目之间具有较好的一致性,基本上能较好地反映所在维度,评价指标体系可以接受。由此我们认为,这份问卷有较好的信度,依此调查得到的数据是可信的,对问卷进行的数据分析也是比较可靠的。　　3、结构方程模型　　在理论与结构分析的基础上，进一步构建了职业能力的结构方程模型，即观察变量的测量模型和潜变量的结构模型，并运用AMOS7.0软件按对该模型进行了估计，得到模型拟合的良好性检验结果列表与表4。　　从表4的结果可以看出，整体拟合良好性检验GFI等指标达到了0.

8、85以上，均方根残差RMR为0.096都达到了可接受的水平。这表明假设的理论模型与观察数据有较高的拟合度。附图是根据完全标准结果绘制的结构方程模型。　　关于附图中数据的理解是这样的：观察变量与