大学生求职自我效能的结构探索和量表编制

心理学系 陆灵犀 朱楠

指导老师 周楚

摘  要：课题在Betz和Taylor的求职自我效能量表（CDMSE）基础上，以198名大学生为样本，利用因素分析的方法对求职自我效能的理论结构进行研究。经过探索性因素分析发现，经典的求职自我效能量表的内部结构不清晰，提出了新的5因素模型并对其进行验证性因素分析。所得的5因素理论模型对求职自我效能结构领域的研究有一定意义。

关键词：求职自我效能 结构 因素分析

Abstract： Based on Betz and Taylor’s CDMSE scale, the present study tries to make clear the theoretical structure of Career Decision Making Self-Efficacy with the sample of 198 university students. By Exploring Factor Analysis and Confirmatory Factor Analysis, the present study confirms that the inner theoretical structure of Career Decision Making Self-Efficacy is not clear, and puts up a new 5-factor model to explain the structure of Career Decision Making Self-Efficacy.

Key words: CDMSE, structure, factor analysis

1 引言

1.1求职自我效能的提出

自我效能理论最早是由Bandura于上个世纪70年代后期提出的。自我效能感是指个体在执行某一行为操作之前对自己能够在什么水平上完成该行为活动所具有的信念、判断或主体自我把握与感受。它不仅与一个人拥有的知识技能相联系，而且与一个人能否利用自己所占有的知识技能相联系。

求职自我效能（CDMSE）的定义直接来源于职业自我效能（CSE）这一概念。1981年，Betz和Hackett首先将职业自我效能定义为“对个人从事特定职业的能力的信心。”在1997年，他们又具体地将其解释为“个体对实施与职业有关的行为、教育和职业的选择，以及对其坚持性的信念。”相应地，求职自我效能被定义为：个体对其职业的选择及坚持性的信念。它涵盖了如下5个方面：（1）求职目标的筛选能力；（2）自我评价能力；（3）职业信息获取能力；（4）问题解决和人际交往能力；（5）生涯规划能力。

求职自我效能的测量以自陈问卷的形式为主，鉴于自我效能感本质上取决于个体对自己的相信程度，因此采取自我报告法是非常合适的。求职自我量表的编制主要是基于Bandura的理论，根据这一理论，在自我报告中要尽量表现自我能动的主观性特征：（1）主语应该是“我”，旨在测量个体的主观信念；（2）应该有“能够”等助动词，明确所取得的成就是基于个人能力；（3）还应该包含障碍（barrier）或要求一定技能的任务（task），表明有一定的难度，以确保一定的区分度。Bandura还建议，个体的领域特殊性的自我效能（如求职自我效能）可从幅度（magnitude）、强度（strength）和广度（generality）三个维度进行分析。其中幅度是个体对自己完成不同难度的任务的行为能力的判断，而强度则是对自己这种能力的自信程度。

1.2求职自我效能的理论结构研究

1.2.1国外对CDMSE结构的研究

Taylor和Betz（1983）提出了求职自我效能（Career Decision-Making Self-Efficacy，CDMSE，后又被称为Career Decision Self-Efficacy，CDSE）的概念，也译为职业决策自我效能。他们将职业决策自我效能定义为“个体对成功完成职业决策相关任务的自我觉知”。同时，他们编制了最早的“职业决策自我效能量表（Career Decision Making Self-Efficacy Scale，CDMSE）”。

CDMSE量表由5个分量表构成，分别为精确的自我评价效能（Accurate Self-Appraisal）、收集职业信息效能（Gathering Occupational Information）、目标选择效能（Goal Selection）、制定计划效能（Making Plans for the Future）、问题解决效能（Problem-Solving），每个分量表由10个项目组成，共50个项目。由于此量表题目过多使用不便，随后被“职业决策自我效能量表—简式（CDMSE-SF）”替代（Taylor & Betz，1983；Betz，Hammond，& Multon，2005）。简化后的量表采用5点式测量，缩减为25项。研究发现CDSME和CDSME-SF具有良好的信度和效度。CDSME的整体α信度系数为0.97，5个分量表的α信度系数在0.83-0.89之间（Taylor & Betz，1983）。CDSME-SF的整体α信度系数为0.94，5个分量表的α信度系数在0.73-0.83之间。在Nilsson，Schmidt和Meek（2002）对41篇期刊文章和7篇学位论文进行整理后发现，CDSME和CDSME-SF的α信度系数在0.83-0.97间变化。CDSME-SF的整体得分与职业认同（Vocational Identity）、职业承诺（Career Commitment）、职业犹豫（Career Indecision）和职业探索行为（Career Exploration Behaviors）都存在中度或高度相关性（Betz等，1996；Chung，2002；Creed，Patton，&Prideaus，2006；Gushue，Scanlan，Pantzer，&Clarke，2006），具有良好的效标效度。

虽然CDMSE-SF的信度和效度得到了许多研究的支持，但职业决策自我效能的结构却存在很大争议。Taylor和Betz在建立量表时，直接借鉴了Crites（1978）的职业选择过程成熟度的五个维度，缺少其它文献支持。后来的学者对不同样本的测试结果进行因素分析时，发现5个维度并不是清晰的5个因子，因此提出了其它更好具有解释力的结构模型。最早对职业决策自我效能的结构进行探索性因素分析的是Betz和Taylor（1996），他们发现在尽管主成分分析显示存在5个因子，但所包括的项目并不与量表的5个维度相匹配。

此后，学者在不同的样本中施测，使用探索性因素分析和验证性因素分析研究了职业决策自我效能的内部结构，提出了以下几个主要模型。Peterson和delMas（1998）提出了双因素模型，包括信息收集（Information Gathering）和决策（Decision Making），在两个组别中方差贡献率分别为60%和62%。此模型下量表被修订为16项，其中11项与Betz等（1996）的量表相应。Creed，Patton和Watson（2002）对澳洲和南非大学生的研究中提出了23个项目的3因素模型，包括信息收集（Information Gathering），决策（Decision Making）和问题解决（Problem-Solving）。值得注意的是，该研究使用了理论导向的验证性因素分析技术来证实其模型，具有更强的说服力。Hampton（2005）以256名中国大学生为样本进行测试后同样提出了3因素模型，但模型的项目和因素分析中每个因子的负荷都与Creed等（2002）的不同。在后来的研究中，Hampton（2006）指出4因素和5因素模型无法很好的解释Betz等的5个维度的最初设想。可见，跨文化研究中，被试的文化背景可能成为影响求职自我效能结构的另一因素。另一模型来自Chaney，Betz和Multon（2007）对220名非裔美国学生的研究。该研究将职业决策自我效能以时间为导向进行划分，提出了4因素模型，包括“信息收集和决策”、“自我技能评估和选择合适的职业”、“掌握职业信息和进行未来计划”、“解决问题”，其中的第一个因子是职业效能的普遍测量（general measure of career self-efficacy）。

在一项比较研究中，Miller等（2009）使用验证性因素分析比较了Betz等（1996）的5因子模型，单因子模型，Hampton的3因子模型和Creed在澳洲与南非两个样本下的3因子模型，指出了Betz等（1996）的5因子模型和后续的备选模型的差别在于经验导向或数据导向，同时该研究也再次指出了跨文化因素对结构模型的变化具有重要的影响。

1.2.2国内对CDMSE结构的研究

我国学者引入了职业决策自我效能概念后也进行了众多研究，但是对其结构模型的研究不多。彭永新（2001）在Betz和Taylor的CDMSE量表基础上，通过翻译、访谈和专家修订的方式制定了由50个项目组成的“大学生职业决策自我效能量表”。该量表沿用了CDMSE的5个维度，分别命名为自我评价能力、获得职业信息的能力、目标筛选能力、职业规划能力和问题解决能力。对1000名大学生进行施测后的结果表明该量表具有良好的内部一致性信度和辨别效度。该量表在后来的中国学者研究职业决策自我效能时得到了较多运用（李莉，马剑虹，2003；刘婷婷，2008；谭雪晴，2009）。

郑日昌和张杉杉（2002）以507名大学生为样本，自编了“中国大学生择业效能感问卷”，由获取职业信息与技巧、学绩、自我了解和社会支持4个维度构成。其中，学绩和社会支持是国外文献中较少提出的因素，作者尤其强调了学绩这一因素。该研究使用验证性因素分析处理数据，发现其4因素模型拟合度较好。在此问卷基础上，结合Betz的CDMSE量表，胡艳红和刘霞（2006）自编了另一份大学生择业效能感问卷，由6个因素构成，分别为自我了解、自我评价、社会支持、职业信息搜集、学绩和目标设定。施测后，6个因素解释了总变异的56.931%，并具有较高的内部一致性信度。该问卷也被其它学者用于职业决策自我效能感的测量（李春华等，2008）。

可见，国内关于职业决策自我效能的研究多集中在量表或问卷的编制上。但是，国内的量表或问卷编制过程与国外已有研究有所不同。国内学者一般先根据经验或借鉴其它量表确立维度后编制问题，对施测结果进行统计分析后观察是否合理。这与Taylor与Betz的CDMSE量表的编制过程是类似的。但国外研究已经发现，出于经验编制的CDMSE量表虽然整体测量结果具有很好的效果，但是其的内部结构并不清晰。因此，有许多研究在CDMSE的基础上，重新施测，对数据进行探索性因素分析，对分析所得结果进行解释，并将其归纳为新的结构模型。而这些模型需要经过在其它样本中的施测，运用验证性因素分析进行重新检验，才能确定是否可靠。

本研究的目的就是重新对中国大学生背景下的职业决策自我效能进行结构探索，尝试制定合理的结构模型。在数据的基础上，修订已有量表或问卷，制定更为合理有效的大学生职业决策自我效能量表。

2 方法

2.1 求职自我效能量表（CDMSE-SF）的修订

Betz和Taylor的CDMSE-SF量表是理论导向编制的量表，由5个分量表构成，分别为精确的自我评价效能（Accurate Self-Appraisal）、收集职业信息效能（Gathering Occupational Information）、目标选择效能（Goal Selection）、制定计划效能（Making Plans for the Future）、问题解决效能（Problem-Solving），每个分量表由5个项目组成，共25个项目。在对CDMSE-SF进行本土化的过程中，我们采用了回译技术和专家评定的方式使其符合中国大学生的语言习惯和文化背景。回译时，由具有双语（中文和英文）背景的大学生将英文版量表翻译为中文，再由中文回译为英文，找出与原量表的差异之处加以修改，最终使中文的表意与原量表最为贴切。由于考虑到回译者的学术背景非心理学专业，因此再将量表交于心理学背景的专业人士进行评定，略作修改，使其在专业领域内最为切合。

2.2 被试

正式测试抽取复旦大学21个专业190名大学生作为被试，回收问卷176份，有效问卷163份；抽取南京大学14个专业50名大学生，回收问卷40份，有效问卷35份。共计发放问卷240份，回收216份，回收率90.0%，共计有效问卷198份。

2.3 施测

   问卷由统一指导语、基本信息填写和25道问题组成，不计时填写；分为两种方式发放：纸质问卷和电子问卷。

3 结果

   收集的数据统一采用SPSS11.5和Lisrel软件进行处理。统计被试对每个项目的各个选项的选择频率，列出表格（见表1）后可以看出，选择“有一点信心”、“有一些信心”和“比较有信心”居多，整体数据呈现负向的偏态分布。

表1 每个项目各选项的分布（N=198）

1          15.7             23.7            34.3           16.7            9.6

2           3.5             12.6            31.3           37.4           15.2

3           4.0             16.2            37.9           30.3           11.6

4           1.0              9.1            27.9           43.7           18.3

5           2.0              8.1            36.9           45.5           7.6

6           1.0             13.7            33.5           35.0          16.8

7           1.0             11.8            33.3           32.8          21.0

8           0.5             10.1            22.2           40.4          26.8

9           4.0             14.1            25.3           34.8          21.7

10           6.6             28.8            37.9           20.7           6.1

11           2.0             12.7            23.4           46.7          15.2

12           7.6             16.2            31.3           32.8          12.1

13           8.2             20.9            30.1           27.0          13.8

14           1.5             12.6            28.8           42.4          14.6

15           3.5             16.2            33.8           36.4          10.1

16           6.6             26.9            33.0           25.4           8.1

17           2.6             19.0            37.9           31.3           9.2

18           3.0              9.1            34.0           39.6          13.2

19           1.0             12.1            35.4           32.3          19.2

20           1.5             10.6            24.7           49.0          14.1

21           1.5              8.1            35.0           41.1          14.2

22           1.0              5.1            18.2           42.9          32.8

23           1.5              8.1            25.8           40.4          24.2

24           3.6             12.7            42.6           31.0          10.2

25           1.5              8.2            29.6           41.8          18.9

    根据Betz和Taylor的理论模型，CDMSE-SF量表由五个分量表构成。计算内部一致性信度采用克伦巴赫α系数（具体结果见表2），分半信度为0.8256。可见，原CDMSE量表具有较好的内部一致性信度和分半信度。

表2 内部一致性信度（克伦巴赫α系数）

3.2探索性因素分析

    首先对数据探索性因素分析进行适当考察，KMO值为0.889，表明因素分析的结果会很好的解释变量之间的关系；Bartlett球形检验值为1600.515（p=0.000），呈显著性水平，表明变量的相关矩阵差异显著，本研究收集的数据满足进行因素分析的条件。

    主成分分析结果显示，特征值大于1的因素共有7个（如表3），解释方差61.339%。 由于每个因素至少包括3道题目，因素6仅有Q16，因素7仅有Q1，因此删去Q1、Q16。重新进行探索性因素分析，得到5个因子，如表3所示：

表3 调整后的求职自我效能因素分析结果

      因素1    7.593           33.015           33.015

      因素2    1.462           6.357            39.372

      因素3    1.447           6.292            45.664

      因素4    1.280           5.566            51.231

   因素5    1.090           4.739            55.970

   使用方差最大化正交旋转法(Varimax rotation)对提取的因子进行旋转，确定各项目的共同成分。 由因素分析结果可以发现，第一个因子包括Q22、14、8、23、20、11、4、9；第二个因子包括Q2、6、3、5；第三个因子包括Q10、13、17、18；第四个因子包括Q21、12、24；第五个因子包括Q25、19、7。再次删去在单一因素上负荷少于50%的项目Q9和Q7，重新计算结果如表4所示。将这五个因子命名为自我评估、定制目标、选择方向、挖掘信息和职业价值观。

表4 调整后的旋转后各项目在各因子上的负荷

3.3验证性因素分析

   使用lisrel对以上五因素的理论结构假设进行验证性因素分析，以考察以上求职自我效能结构的合理性。首先，对初始模型进行验证分析后，对模型稍作调整。对于好的模型，RMSEA在0.08以下（越小越好），NNFI和CFI在0.9以上（越大越好），初始模型的拟合值稍显不足。

    由于Q4在Factor1中的完全标准化符合与其他项目相比较小（LX=0.58），但它在其它因子中的修正指数（MI）也不高：在因子2，3，5中0.12、0.01、0.05；在因子4中7.47，但将Q23归属于因子4所得的模型RMSEA指数上升，NNFI、CFI指数下降，拟合度不佳，而将其删除后，拟合度有所上升。初始模型与删除Q23后的修正模型拟合度如表5所示。

表5 求职自我效能五因素模型拟合指数

         初始模型    303.00   179    0.060      0.88     0.90

         修正模型    278.52   160    0.059      0.89     0.90

修正后模型的因子结构图如图1所示。

图1 模型因子结构图

各因子间的相关性分析如下（见表6）：

表6  求职自我效能5个潜变量的相关分析

自我评估      1.00

定制目标      0.72        1.00

选择方向      0.72        0.57        1.00

挖掘信息      0.69        0.67        0.73          1.00

职业价值观    0.86        0.64        0.74          0.74      1.00

4 讨论

经过探索性因素分析可以发现，原Betz和Taylor的CDMSE-SF量表的结构并不清晰，这与已有研究结论相符（Peterson & delMas，1998；Creed，Patton & Watson，2002；Hampton，2005，2006；Chaney，Betz & Multon，2007；Miller，2009）。但众多研究所得出的理论结构各不相同，本研究得出了5个因子来解释求职自我效能的结构，但每个因子下的项目与Betz和Taylor的理论假设并不相同。进行因素分析后，我们保留20个项目，并尝试将每个因子重新命名如下。

自我评估：（22）定义你喜欢的生活方式

        （14）确定对于一个职业而言你最看重的价值

        （8）即使感到挫折，仍旧坚持向自己的职业或事业目标前进

            （20）选择一个符合你的兴趣的职业或事业

            （11）选择一种有可能符合你所向往的生活方式的职业

            （4）在遇到与你所选专业有关的学习困难时，决定所需采取的解决步骤

   定制目标：（2）从你正在考虑的可能从事的职业清单中挑选一个中意的职业

            （6）从正在考虑的潜在职业清单中选择一个职业

            （3）规划你未来五年的目标

            （5）准确评估你自身的能力

   选择方向：（10）预测某种职业在未来十年内的用人趋势

            （13）如果你不喜欢自己最初的选择，就更换一个专业方向

            （17）如果你不满意你进入的职业，就改换职业

            （24）成功地面对求职面试过程

   挖掘信息： (15) 查出从事某职业的人们的平均年收入

（21）找出同你可能的职业选择相关的雇主、公司和机构

             （12）准备一份好的简历

  职业价值观：（25）在你无法实现第一选择的情况下，能认同适当的备选职业

            （19）与你所感兴趣的领域内的一位职业人士进行交谈

            （18）知道为了达成你的职业目标你所愿意和不愿意牺牲的东西

   在尝试对各个维度命名时也不难发现，每个维度下的问题倾向性有所不同。各因子的相关显著性0.05<p<0.1，说明因子间的独立性不够，这是本研究提出的5因素模型所存在的不足之处。

 未来的进一步研究可以进行完善，抽取大学生样本以外的被试，在保证高样本回收率的条件下进一步扩大样本容量。本研究的被试群体是复旦大学和南京大学的本科生，其求职自我效能相较普通院校偏高，因此如果要将模型推广到中国文化下的大学生，还需要抽取更多院校，使样本具有更好的代表性。

 虽然本研究得出的求职自我效能理论结构存在不足，但这也从另一个侧面反映了目前学界对CDMSE-SF量表的研究和评价。CDMSE和CDMSE-SF量表具有良好的总体信度和效度，这在不同文化背景的样本中都得到了验证（见引言部分），用以测量求职自我效能是有其优势和可信度的；但其结构不清的弱点依旧是受到争议的部分。众多研究都得出了不尽相同的模型试图解释求职自我效能的理论结构，基于此，虽然本研究得出的理论结构尚有不足，但与众多其它研究一样，为更好的探索求职自我效能的结构提供了一些实证依据和可供参考的数据。

5 结论

    本研究通过探索性因素分析和验证性因素分析重新构建了求职自我效能的结构模型，该模型具有较好的拟合度，但因子独立性方面存在不足。通过对198名被试的数据统计，验证了Betz和Taylor的CDMSE-SF具有良好的信度，但其结构存在不足。本研究的结论与目前有关求职自我效能结构领域的研究具有一致性，可为探索求职自我效能的清晰结构提供中国文化背景下的实证支持和数据。

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