目錄摘要 3
0.引言 4
1.問題的分析 4
1.1 研究目的 4
1.2 研究方法 4
2.問卷資料的收集 5
2.1資料** 5
2.2抽樣方法 5
2.3問卷內容及執**況 5
3．問卷資料的處理 6
3.1 定性變數的分類及賦值方法 6
3.1 本文變數的設定 6
4．用結構方程全模型分析大學生的預期就業手段和就業區域情況 7
4.1 結構方程全模型簡介 7
4.2 模型的基本假定 8
4.3 本文擬採用的結構方程全模型路徑圖及形式 8
4.4 模型的識別 11
4.5 模型的引數估計以及引數的顯著性檢驗 11
4.6 模型的整體擬合評價 12
4.7 模型引數估計結果的解釋 13
4.8 模型存在的問題 14
5. 結論 15
參考文獻 16
附錄 17
附錄一生源地按東·中·西部地區經濟發達水平劃分 17
附錄二所在專業就業率情況按統計的就業率排名劃分 17
附錄三大學生就業與深造意向調查問卷 20
附錄四全模型lisrel軟體程式 26
附錄五全模型lisrel軟體輸出結果 27
楊曉潔雷文興魯科言
（雲南大學統計系， 昆明 650091）
摘要：本文基於雲南大學數學與統計學院2005級統計系本科生於2023年10月至11月期間收集的題目為「大學生就業與深造意向調查」的原始問卷資料，從大學生的就業預期角度出發，欲分析影響大學生預期就業手段和預期就業地域的相關因素。文章對各個影響因素、大學生預期就業手段、預期就業地域分別建立了測量方程，對影響因素與就業預期建立了結構方程，從而得到了大學生就業預期情況的結構方程全模型（sem）。
然後，我們對模型的引數進行了估計、對引數顯著性以及模型整體的擬合效果進行了檢驗，均說明模型擬合結果相對令人滿意。並且，我們著重分析了影響大學生預期就業手段和預期就業地域的因素，獲得了與現實一致的結果，亦即：大學生的社會經濟地位、對就業情況的把握程度、自身能力對他們的預期就業手段均有影響，但影響差異不大。
另外，大學生的社會經濟地位對他們的預期就業地域有影響，但大學生對就業情況的把握程度、自身能力對他們的預期就業地域幾乎沒有影響。
關鍵字：大學生就業與深造意向調查結構方程全模型（sem）
1. 引言
隨著我國經濟的不斷發展，我國高校大規模擴招，越來越多的年輕人獲得了接受教育的機會。從社會發展的角度來講，大批高素質的人才培養是與我國快速發展的社會經濟水平相適應的。然而，由此也帶來了兩方面的問題：
一是本科生的就業矛盾日益突出，幾乎每乙個大學生都在切身感受就業的恐慌；
二是人才的競爭加劇，加之市場對於人才的需求多元化，考研或出國深造成為提高我們本科生自身核心競爭力的一種渠道，同時也是規避就業難的一種新途徑；
那麼，在如此就業形勢嚴峻、人才競爭加劇的當今社會，大學生們對自己將來的就業有怎樣的預期呢？
本**基於雲南大學數學與統計學院2005級統計系本科生於2023年10月至11月期間收集的題目為「大學生就業與深造意向調查」的原始問卷資料，欲從大學生的就業預期角度出發，結合結構方程模型，分析大學生預期就業手段和預期就業地域方面的相關情況，並期望推廣結構方程模型應用於問卷分析的方法。
2. 問題的分析
1.1 研究目的
本**在採用量表方式對問卷中的定性變數予以賦值後，欲分析影響大學生預期就業手段和預期就業地域的因素，並期望得到各個因素與大學生預期就業手段、預期就業地域之間的關係的度量。
需注意：
（1）該調查的調查物件是雲南大學全日制在讀本科生。調查物件僅僅是來自大學生這個總體的乙個群或層。根據抽樣調查的相關理論，雲南大學在讀本科生並不具有典型代表性，即它作為大學生總體的乙個群被抽出並不具備隨機性和強代表性。
因此，本**從這份調查資料出發，僅僅只是從乙個相對小的視角研究大學生預期就業手段、預期就業地域方面的情況，結果不一定適用於大學生總體。
（2）問卷資料歸屬於2023年10月這個時點，因此，本**的分析結果當然是對2023年10月這個時點相關情況的反映。
1.2 研究方法
本**考慮建立結構方程全模型來研究大學生預期就業手段和預期就業地域（內生潛變數）與其各個因素（外生潛變數）之間的關係，並量化這種關係。結構方程模型的優勢就在於引入潛變數（不可直接觀測的量），使人們考慮問題的思路躍然紙上，顯得更加系統化。也就是，它以如下的方式考慮問題：
那麼，研究外生潛變數對內生潛變數的影響實質上就是間接研究x指針對y指標的影響。只不過，結構方程把由同乙個潛變數控制的指標劃分為一類，表示這一類指標受該潛變數的影響，使得問題的分析更加的系統。
值得注意的是，本**的研究基礎——問卷資料來自於第二方的調查資料，第二方事先並未考慮過用結構方程模型分析問卷。那麼，本文運用結構方程模型分析問卷，問卷中的問題就不一定能很好地切合結構方程模型，由此可能引起相當的誤差。這也就決定了我們在確定運用結構方程模型分析問卷時，已有心理準備面對模型可能出現的整體擬合效果不好等問題，故本文著眼於推廣結構方程模型建模方法在問卷分析中的應用。
也就是說，欲用結構方程模型分析問卷，應該事先根據相關理論或經驗初步設定幾個潛變數，然後在問卷中為每乙個潛變數設定若干的題目來測量它。
3. 問卷資料的收集
2.1資料**
「大學生就業與深造意向調查」的原始問卷資料。該次調查的調查物件為雲南大學全日制在讀本科生（雲南大學二級學院的學生不包括在內）。具體說來，本**僅僅提取在問卷的「甄別問題」部分回答「就業」的那部分人（共計280人）的相關資訊進行分析。
2.2抽樣方法
該次調查按學科類別（文科、理科、工科、其他）和年級（大
一、大二、大
三、大四）將研究總體分為16個層，由於「其他類」的大一和大四的資料難以取得，因此，僅針對其餘14個層進行抽樣。根據抽樣框，在每層中按簡單隨機抽樣抽取20%的班級，同時在抽中的班級中按簡單隨機抽樣抽取30%的學生。
2.3問卷內容及執**況
調查問卷詳見附錄三。
該次調查專門成立調查組，按照被抽中學生的花名冊由專人負責發放問卷，共計發放問卷788份，實際收回問卷758份，提取有效問卷706份。
3．問卷資料的處理
3.1 定性變數的分類及賦值方法
3.1 本文變數的設定
表1 指標的設定
表2 潛變數的設定
4．用結構方程全模型分析大學生的預期就業手段和就業區域情況
4.1 結構方程全模型簡介
很多社會、教育、心理等研究中涉及的變數，都不能準確、直接地測量，比如學習動機、家庭社會經濟地位等，我們稱這樣的變數為潛變數。潛變數往往只能通過一些外生指標去衡量，比如用父母受教育程度、學生戶口型別、父母收入等外生指標來衡量學生的社會經濟地位（潛變數）。傳統的統計分析方法不能妥善處理這些潛變數，而結構方程全模型則能同時處理潛變數及其指標。
它是一種基於變數的協方差矩陣來分析多個變數之間關係的一種統計方法，也稱為協方差結構分析。並且，它有機地整合了多元統計中的因子分析方法、生物學中的路徑分析方法以及計量經濟學中的聯立方程模型。結構方程全模型由測量方程和結構方程組成。
若結構方程模型中只包括測量方程，則又稱為驗證性因子模型。關於測量方程和結構方程的形式，最普遍的情況是設定為線性模型。
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