Dec.2004,Volume 1, No.1 (Serial No.1) 美中教育評論 US-China Education Review, ISSN 1548-6613,USA 当代大学生择业效能感与人格因素之间关系的实证研究
哈尔滨师范大学教育系 刘晓燕?
摘 要：本文运用Betz和Taylor(1983)编制的择业效能感量表和艾森克人格问卷对180名大学生进行了调查，结果表明：当代大学生的择业效能感的水平较高，但个体差异较大；择业效能感与艾森克的人格维度理论中的内外倾、神经质两个因素显著相关，男生在选择职业时更易受人格因素的影响，而女生则较少受人格因素的影响；择业效能感的高低与人格因素密切相关。
关键词：择业效能感；问卷法；大学生人格；大学生心理
1．问题提出
1.1 研究背景
自我效能(self-efficacy)是美国心理学家Bandura(1977)提出的社会认知理论中的一个核心概念，指的是个人对自己从事某项工作所具备的能力和可能做到的程度的一种主观评估。Bandura等人（1982）的研究指出自我效能有四个方面的功能：（1）决定人们对生活的选择；（2）影响人们在困难面前的态度；（3）影响新行为的习得和已习得行为的表现；（4）影响活动时的情绪1。目前，自我效能理论已经得到了广泛的研究，并被应用于社会生活的许多方面。Betz和Hackett(1981)是最早将自我效能理论应用于职业心理学和职业咨询上的心理学家，形成了职业自我效能感（career self-efficacy CSE）的研究领域，因其研究更注重在职业决策过程中人的主体因素的作用，因而为职业指导提供了新的研究角度。一直以来，在职业自我效能
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刘晓燕（1980-），女，黑龙江省哈尔滨人，哈尔滨师范大学教育系应用心理学专业硕士研究生。通讯地址：哈尔滨师范大黄希庭.人格心理学[M].杭州：浙江教育出版社，2003
学松北校区教育系研究生信箱，邮编：150025；电话：0451-88061361；电子邮箱：cawai2000@163.com.
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当代大学生择业效能感与人格因素之间关系的实证研究
感的研究中，最让研究者和参与者感兴趣的领域还是对择业效能感（career decision-making self-efficacy CDMSE）的研究。Bandura的自我效能理论为择业效能感的概念及其测量提供了理论依据。依据这一理论，择业效能感是指个体对于自己实施和坚持与择业相关行为的能力的信念（Betz & Hackett, 1997）。国外对于择业效能感的研究比较深入和丰富，而国内对这方面的研究甚少。我国学者龙燕梅（2003）曾经做过择业效能感在年级上的差异和发展趋势，以及择业效能感与内—外控制源、特质性焦虑的研究。认为可以关注择业效能信息源，以提高个体的自我效能的预期，这会提高个体成功完成择业任务的水平2。郑日昌等人（2002）也对择业效能感结构作过验证性因素分析3。
由于“时代精英”思想的主导，我国大学生在择业时普遍表现出较高的信心。此外，人格这一个体在行为上的内部倾向，表现为个体适应环境时在能力、情绪、需要、动机、兴趣、态度、价值观、气质、性格和体质等方面整合4，必将在某种程度上影响着择业效能感的形成和预期。本实证研究以英国心理学家Eysenck提出的人格维度理论为依据，试图探讨大学生择业效能感与人格因素之间的关系以及当代大学生在择业效能感上表现出的一些特点，希望能对我国大学生的择业提供一些理论指导。
1.2 研究假设
假设1：当代大学生的择业效能感较高，并在性别、学科、民族、生源地、独生子女否等方面存在着显着差异。
假设2：大学生择业效能感与艾森克人格问卷中的人格因素有显著相关。
2．研究方法
2.1 被试
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龙艳梅.大学生择业效能感的研究，2003
郑日昌、张杉杉.择业效能感结构的因素验证性分析?J?.心理学报，2002（1） 黄希庭.人格心理学[M].杭州：浙江教育出版社，2003
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当代大学生择业效能感与人格因素之间关系的实证研究
采用随机抽取的方法，抽取哈尔滨师范大学111名大三学生、哈尔滨工业大学115名三年级学生（共218名）作为研究对象，剔除无效问卷和缺乏数据的问卷，共回收有效问卷180份。其中男生108人，女生72人；文科88人，理科92人；汉族164人，少数民族16人；城市99人，农村81人；独生子女82人，非独生子女98人。
2.2 研究工具
择业效能感量表（CDMSE—SF）。采用Betz和Taylor(1983)编制，龙燕梅（2003）修订的择业效能感简式量表（CDMSE—Short Form）。此量表为五点量表，从非常符合到非常不符合，包含25个题目。该量表具有较高的同质性信度和重测信度，其信度系数分别为0.8953和0.851，其构想效度较好5。
艾森克人格问卷（EPQ）。由英国伦敦大学Eysenck教授编制，陈仲庚等人修订，包括85个题目，四个分量表：E（内外倾）、N（神经质）、P（精神质）、L（掩饰性），前三个量表分别代表艾森克人格结构理论中的三个维度，L为后加进的一个量表。6
2.3 数据来源及处理方法
以回收上来的180份EPQ和CDMSE—SF问卷为数据的基本来源，用SPSS For Windows11.0进行数据分析。7、8
3．研究结果
3.1 择业效能感的多因素方差分析
全体被试在择业效能感上平均得分为95.4，标准差为13.98，分数的分布接近正态。
以择业效能感的总分为因变量，以被试所填写的背景资料为固定因子，进行多因素方差分析，检验择 56
龙艳梅.大学生择业效能感的研究，2003
汪向东、王希林.2003心理卫生评定量表（增订本） 7
崔洪弟.教育与心理统计中SPSS的应用[M].哈尔滨：黑龙江教育出版社，2001 8
张厚粲.心理与教育统计学[M].北京：北京师范大学出版社，2003 30
当代大学生择业效能感与人格因素之间关系的实证研究
业效能感在性别、学科、生源地、民族、独生子女否上是否存在着显著差异。
检验结果表明，学科(F=.598 P=.44)、生源地(F=.021 P=.885)、民族(F=.313 P=.577)、独生子女否(F=.003 P=.957)等变量的主效应均不显着，但择业效能感在性别变量上却存在极其显着差异（F=8.198 P=0.005<0.01），各变量之间无交互作用存在。男生的择业效能(M=98.463)明显高于女生(M=90.847)。这与国内外众多学者对择业效能感的研究是相符的。
3.2 择业效能感因素结构分析
通过探索性因素分析的方法对择业效能感量表进行因素分析，其KMO=0.879，球形检验达到显着，代表该量表非常适合进行因素分析。用主成分分析法提取因素，采用最大变异法进行转轴，以特征值大于1来截取因素，共抽取了6个因素，但有一个因素中只包含2个题目。根据多数研究者编制层面的实际经验，一个层面的题项数最少在3题以上，否则题项太少，无法测出所代表的层面特质9。因此，认为提取出5个因素较为适合。结果发现，25个题目较好的被5个因素所解释，累积贡献率达57.227%。五个因素的特征值和贡献率见表1。
表1 五个公共因子的特征值和贡献率
因素 1 2 3 4 5 特征值 8.749 1.633 1.518 1.226 1.181 贡献率 (%) 15.993 12.775 10.123 10.023 8.313 累积贡献率 (%) 15.993 28.768 38.892 48.914 57.227
因素1里包含9个题目，是关于择业时是否能明确目的，并制定相应计划，如：能够找出一个职业在下一个十年的就业趋势、能够明确自己的理想工作是什么等，因此被命名为“择业计划”因素。
因素2里包含5个题目，是关于择业时与兴趣有关的信息，如：能够选择与自己兴趣相适的专业和职 9
吴明隆.SPSS应用统计务实[M].北京：科学出版社，2003
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当代大学生择业效能感与人格因素之间关系的实证研究
业、能够选择与自己喜欢的生活方式相适应的职业、能够清晰的描绘出自己喜欢的生活方式等，因此被命名为“择业兴趣”因素。
因素3包含5个题目，是关于择业时是否能够收集有关的信息，如：能够找到有关毕业院校的信息、能够弄清楚一个职业的人均年收入等。因此被命名为“择业信息”因素。
因素4包含3个题目，是关于在择业时能否下定决心，坚持到底，如：能够明确为了达到自己的职业目标打算牺牲什么和不牺牲什么、能够在做出职业决策之后不再担心决定是否正确，因此被命名为“择业决心”因素。
因素5包含3个题目，是关于择业若不理想，能否及时更换工作，如：如果不能够得到第一次选择的专业或职业，能够认同其它一些合理的专业或职业替代等，因此被命名为“择业方向”因素。
3.3择业效能感五因素在性别上的差异研究
前面的研究中提到，男、女在择业效能感上出现出了显著的差异，为了进一步研究男女两性在择业效能感的五因素上是否存在差异，程度如何，又对男女两性在这五因素上的平均数进行了T检验。在（表2）中分别列出了男生和女生在择业效能感这五因素上的基本统计指标。男性在各项上的平均数均大于女性。男、女两性在择业计划（F=10.281** P<0.01）、择业信息(F=14.171** P<0.01)、择业决心（F=11.856** P<0.01）三个因素上均存在着极其显著的差异，而在择业方向和择业兴趣两个因素上的差异不显著。
表2 男女两性在择业效能感五因素上的特点比较
因子 择业兴趣 择业计划 择业信息 择业方向 择业决心
男（M±SD） 16.09±3.08 34.39±5.92 19.80±3.44 11.80±2.44 12.21±2.19
女（M±SD） 15.26±2.56 31.58±5.48 17.97±2.75 11.11±2.44 11.08±2.10
F值 3.575 10.281** 14.171** 3.637 11.856**
注: **P<0.01
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