第三节
模型的形式

结构方程模型利用一定的统计手段，对复杂现象的理论模式进行处理，根据理论模式与实际数据关系的一致性程度，对理论模式做出评价，以达到对实际问题进行定量研究的目的。CSM是一般线性模型的扩展，主要用于研究不可直接观测变量即潜变量之间的关系。

一、结构模型

结构模型反映潜变量之间的因果关系，亦称潜变量模型（Latent Variable Model），也称因果模型，其中的方程称为结构方程（Structural Equation）。模型具体表达式如（1.3）。

其中， η 是 n ×1阶内生潜变量向量， n 是内生潜变量数目。

ξ是 m ×1阶外生潜变量向量， m 是外生潜变量数目。

ς是 n ×1阶的残差向量，反映在（1.3）式中 η 未能被解释的部分。

B 是 n × n 阶系数阵，即内生潜变量间的路径系数矩阵，描述内生潜变量 η 之间的彼此影响。

Γ是 n × m 阶系数阵，即外生潜变量对相应内生潜变量的路径系数矩阵，描述外生潜变量 ξ 对内生潜变量 η 的影响。

图1-2的示意图中， ξ ₁ 是外生潜变量， η ₁ 到 η ₅ 是内生潜变量；直线箭头从 ξ ₁ 指向 η ₁ , ξ ₁ 是 η ₁ 的原因变量，它们之间的路径系数为 γ ₁₁ ；直线箭头从 ξ ₁ 指向 η ₂ , ξ ₁ 是 η ₂ 的原因变量，它们之间的路径系数为 γ ₂₁ ；类似的， ξ ₁ 和 η ₃ 的路径系数为 γ ₃₁ ；直线箭头从 η ₁ 指向 η ₂ ，表明 η ₁ 会影响 η ₂ ，路径系数为 β ₂₁ ；类似的，可以写出各个潜变量之间的路径系数，这些都是待估计的参数。模型可以写成：

η ₁ = γ ₁₁ ξ ₁ + ς ₁

η ₂ = β ₂₁ η ₁ + γ ₂₁ ξ ₁ + ς ₂

η ₃ = β ₃₁ η ₁ + β ₃₂ η ₂ + γ ₃₁ ξ ₁ + ς ₃

η ₄ = β ₄₃ η ₁ + ς ₄

η ₅ = β ₅₃ η ₃ + β ₅₄ η ₄ + ς ₄

模型也可以写成矩阵形式，如（1.4）式。

二、测量模型

测量模型（measurement model）反映潜变量和可测变量之间的关系。若潜变量被视作因子，则测量模型反映指标与因子之间的关系，所以也被称为因子模型，由于通常用模型验证某种事先的假定，因此亦被称为验证性因子模型，其中的方程称为测量方程（measurement equation）。模型具体表达式如（1.5）、（1.6）。

其中， x 为 p ×1阶外生可测变量向量， p 是外生可测变量的数目 ； y为 q ×1阶内生可测变量向量， q 是内生可测变量的数目 ；ξ 为 m ×1阶外生潜变量向量， η 为 n ×1阶内生潜变量向量； Λ _x 为 p × m 阶矩阵，是外生可测变量 x 在外生潜变量 ξ 上的因子载荷矩阵； Λ _y 为 q × n 阶矩阵，是内生观测变量 y 在内生潜变量 η 上的因子载荷矩阵 ；δ 为 p ×1阶测量误差向量， ε 为 q ×1阶测量误差向量，它们分别表示 x 、 y 不能由潜变量解释的部分。

图1-3是一个测量模型的示意图，图中如果 x ₁ 、 x ₂ 、 x ₃ 在 ξ ₁ 上的载荷系数分别记作 λ ₁ 、 λ ₂ 、 λ ₃ ，则模型可以写成

x ₁ = λ ₁ ξ ₁ + δ ₁

x ₂ = λ ₂ ξ ₁ + δ ₂

x ₃ = λ ₃ ξ ₁ + δ ₃

模型也可以写成矩阵形式，如（1.7）式。

三、结构方程模型表达式

将结构模型和测量模型结合得到结构方程模型的表达式。图1-4是一个关于工业化进程与社会民主化程度的结构方程模型路径图，根据其可以写出结构方程模型的具体表达式和矩阵表达式。

结构模型为：

测量模型为：

矩阵表达式为：

结构方程模型主要用于研究不同潜变量之间的结构关系，至于是什么样的结构关系取决于研究的实际问题。在后面的结构模型设定中会具体讨论说明。

四、模型假定

为了保证模型可识别，即保证参数能有效估计，模型有以下一些基本假定： Ε （ ς ）=0, Ε （ δ ）=0, Ε （ ε ）=0, Ε （ ξ ）=0, Ε （ η ）=0; ς 与 ξ 相互独立， δ 与 ξ 相互独立， ε 与 η 相互独立， ς 、 δ 及 ε 相互独立； B 在对角线上为0，且（ Ι - Β ）为非奇异阵，即矩阵可逆。

［例1.1］大学生工作预期的影响因素研究

（一）研究背景

近年来，大学生就业问题引起了广泛关注。自2003年开始的高校扩招带来了毕业生人数的剧增，2003—2007年连续五年大学毕业生人数持续增加，而市场中工作岗位需求却相对增长较慢，这使得大学生就业问题成为社会热点问题。教育部的统计资料显示，大学生最近五年的初次就业率仅为70%左右，大量大学生毕业后不能按时就业。如果大学生不能就业，对大学生自身来说，就不能很好地实现自身的价值；对家庭来说，影响家庭生活水平的提高；对社会来说，就不能推动社会的发展与进步；对用人单位来说，就找不到高素质的人才；对高校来说，就影响办学效果的体现。因此大学生“就业难”问题值得深究。

对于“就业难”问题，教育学界已经展开了较为深入的讨论，原因众多：一是认为大学生“就业难”主要是由于学非所用，学校的人才培养与社会需求之间脱节，专业技能、知识更新不能跟上时代前进的步伐（赵世华，李万兵，2007） ，就业教育开展不足，务虚不务实，时间上没得到根本保障，也没有形成系统的毕业生择业技能、技巧和健康心理的培养训练（涂德祥，2007）。二是认为社会待就业人数众多，大量下岗职员、海外留学归国的知识分子，以及谋求更好职位的在岗工作人员充斥就业市场，而市场需求相对有限，于是造成了大学生就业难的现象（时勘，2003）。

但更多的观点认为大学生就业难与大学生自身因素有关，主要是择业时自身的工作预期过高。合理的就业预期应当是基于自身实际能力，结合社会需要与个人意愿而形成的。可是在实际情况中，大学生普遍不能正确地评估自己，客观地给自己定位，极易受到周围因素影响，从而树立起非理性的就业预期值，极大地影响了个人就业（潘子豪，2007）。叶忠（2005）指出，我国的高等教育随着近年来招生规模的不断扩大确实带来了一定的就业问题，但现阶段尽管接受高等教育的人数很多，然而相对发达国家而言，其所占人口比重并不大，因此发达国家不曾出现的大学生“就业难”现象出现在我国，主要是由于大学生的工作期望过高。他们往往偏向于工作待遇优厚、工作环境舒适的职业，就业流向偏好与国民经济发展重点之间、职业预期与实际就业状况之间存在矛盾（康宇，洪宇，2006）。

由此可知，大学生工作期望与现实世界需求的矛盾在很大程度上造成了近年来困扰社会的大学生“就业难”现象的出现。本研究拟从影响大学生就业预期的相关因素着手，探讨这些因素对大学生择业的实际影响，从而为大学生对就业问题提供一种理论上的认识，为解决高预期带来的大学生“就业难”现象提供一定的解决建议。

（二）文献回顾

根据美国心理学家佛隆（V. H. Vroom）提出的期望理论，大学生工作预期可解释为大学生通过大学阶段的系统学习，在毕业时对其就业目标进行价值估计以及判断实现此目标的可能性，从而被较高程度地激发努力的积极性，寻求合适的工作。曾向昌（2008）指出，影响其工作预期值的因素较多，一般情况下工作预期值主要表现在薪酬、福利、地域、个人发展机会、职位要求、行业要求等方面。杨金梅、胡冬梅、张楠（2006）则依据调查问卷，通过加权得分的方式指出，大学生就业预期中发展空间、个人待遇、工作内容、工作环境、知名度与认知度排在前面，也就是说大学生在择业过程中倾向于关注用人单位提供的这些因素。可见对于大学生工作预期包含的因素，不同学者有不同的看法，尚存在一定的争议，有待进一步完善。

有关对于大学生工作预期值的影响，也存在大量的学术研究。如周树红等（2003）通过对影响大学生就业预期的诸因素的问卷调查，按作用程度不同进行加权统计后发现，排名前5位的分别为“所学专业”“工作经验”“外语水平”“社会用人观念”“学历层次”，说明影响大学生就业预期的主要因素在于学生个体条件。

还有部分学者通过统计回归分析讨论工作预期值的影响因素。薛勇军、孙崇瑜（2006）通过调查问卷对云南省毕业生收集第一手数据，并通过多元回归分析指出，大学生不同性别、不同学科、不同学历层次、不同区域对其就业预期存在显著影响，体现在预期收入、预期工作部门、预期工作地点等方面。该研究分别以预期收入、预期工作部门、预期工作地点为因变量，考察了学生性别、学科类别、学历层次、学生原籍这些因素对学生相关预期的影响，得出这些因素在学生职业选择预期方面有重要影响。杜屏（2005）运用个人专有人力资本理论以及个人现代化理论较有效地解释了大学生个人职业预期，该研究通过Logistic回归分析发现，个人预期的日后经济收益、个人的冒险精神以及个人的家庭背景对大学生毕业后选择工作类别（国有、非国有部门）存在非常显著的影响，个人预期日后的经济收益高，趋向有冒险精神，出生于城市的学生更倾向于选择非国有部门（尤其是外资企业）工作；反之，则愿意选择工作更稳定的国有部门工作。孟大虎（2006）通过应用人力资本理论指出专业选择可能会对劳动力职业生涯中的很多问题，如工资水平、职业定位、行业选择及流动收益产生很大影响。同时，他通过Logistic回归分析发现大学生毕业后的期望月薪同所学专业、大学类别（是否是重点大学）、性别、家庭收入、家庭城乡背景有重要关系。重点大学的男学生，家庭收入较高，属于省会城市的学生，毕业后有较高的期望工资。而专业对工作预期收入的影响表现为，各专业的预期收益从高到低的排序结果是：计算机，物理，艺术，生物，经济学，外语，工程，化学，地理学，法学，管理学，中文，数学。

上述研究都有效地探讨了对大学生就业预期存在影响的一些因素，包括个人方面的、家庭方面的因素，但多数研究只是对工作预期中的某一方面进行了相关影响因素的分析考察，如只对工作预期收入这一因素进行考察，而忽略了包含在工作预期中的其他因素，分析比较片面。而其他研究则试图通过多次回归分析存在于工作预期中的相关个人、家庭背景等因素的影响，但我们发现工作预期中包含的不同的因素只能体现大学生工作预期偏好的一部分，如对工作收入预期存在影响的因素可能对工作地点、发展前景的影响并不显著，因此需要一个对总体大学毕业生工作预期的估计变量，从而解决这一问题。

（三）研究设计

本研究拟针对上述研究的不足，运用结构方程模型分析对大学生工作预期存在影响的因素。

1．有关工作预期的测度问题。尽管不同的学者有不同的见解，但我们根据开放式问题的问卷调查，以及结合有关学者工作预期研究中的共性部分，确定采用工资水平、户口问题、工作强度、工作地点这四个可测变量予以考察。

工资水平是大学生工作预期中的重要组成部分。大学生接受了家庭对自身高昂的教育投资，自然有合理的教育投资回报预期。基于这种情况，为了实现教育成本的预期回报，大学生在职业选择时会寻找待遇高、福利好的工作来弥补学习成本（张志秀，庞丽，2007），体现为择业时对工资水平的预期。

户口问题是工作预期中的重要部分。这主要是由于我国的户籍制度衍生出背后巨大的经济利益，许多学生非常看重城市户口，尤其是北京、上海的户口不仅带来找工作的便利（许多用人单位看中本地户口），以及各种可能的福利，而且对于今后自己子女的教育（在大城市更有机会接受良好的教育，上海、北京的高校对当地户口学生的高录取率）也有着极大的价值（蔡银银，2006），因此户口问题也是学生择业时关注的方面。

工作强度为大学生工作预期的一部分。当今的大学生多为独生子女，自小生活在父母、家人无微不至的关怀下，生活上的安逸使得当代大学生多缺少一种吃苦耐劳、艰苦朴素的作风（吴薇，吴瑞君，2007），体现在工作预期上就表现为对工作强度的关注。

工作地点也是大学生择业过程中工作预期的一部分。曾湘泉等（2004）指出，毕业生对就业地区的选择高度集中，其对北京生源的问卷调查显示多数学生（74.8%）都选择留在北京就业。多数毕业生就业时偏好经济发达的东部沿海城市，很少选择去西部贫困地区就业，原因主要在于劳动力市场的分割，东部地区总体上发展机会、工资收入、用工规范、信息畅通、开放程度等方面都优于中西部地区（蔡银银，2006）。这些都说明了工作地点是影响大学生工作预期的一个重要方面。

2．家庭背景对大学生的工作预期有显著影响（蔡银银，2006；吴薇，吴瑞君，2007）。在人从出生到成人不断接受社会规范、适应社会要求的过程中，家庭作为最基本的社会单元和最微观的社会，对人的心理发展施加着重要的影响。人的一生中都渗透着家庭教育的印迹。在幼年时期，孩子们接触得最多的是自己父母的职业，他们最终萌发的职业理想，更多地反映了父母对职业价值的认识，他们了解最多的往往是父母的职业及其工作环境。因此家庭背景对学生的职业预期存在显著影响。

对于家庭背景这一潜变量，我们运用家庭收入、父母的受教育程度和家庭社会关系这三个可测变量予以反映。

由此，假设1：家庭背景对大学生工作预期存在显著影响。

3．个人背景对人们的职业预期有着重要的影响（胡解旺，2003；方翰青，2007）。个人背景不同，职业价值观不同，对职业的看法和态度不同，从而有不同的职业预期。其中个人的性格、所在学校、实习经历和社团经历都构成个人背景，本研究选取这些变量为潜变量个人背景的可测变量。

由此，假设2：个人背景影响大学生的工作预期。

4．个人能力对未来工作预期存在影响（周树红，楼成礼，2003；时勘，2003）。任何工作都需要有一定的知识、能力才能够胜任，人们通过有意识地投资人力资本，把自身塑造成适合某一特定职业的人才，从而对工作预期存在影响。一般而言，人们的英语水平、沟通能力、专业成就被大学生认同为与日后职业选择相关性高，直接影响到大学生的工作预期（杨金梅，胡冬梅，张楠，2006）。因此对于个人能力的测度选择英语水平、沟通能力、专业成就三个可测变量。

由此，假设3：个人能力对大学生的工作预期有影响。

5．家庭背景，包括家庭收入、父母受教育程度以及家庭社会关系，可能在一定程度上影响着学生的个人背景。如生活在不同家庭中的个体可能形成不同的性格：贫困家庭的子女可能更加积极进取，努力争取读有名气的大学，并积极实践而分担父母的财政压力；而富裕家庭的子女可能更自信，并积极参加社团活动。

由此，假设4：家庭背景影响学生的个人背景。

6．家庭背景对个人能力可能存在一定的影响。不同的家庭，父母的影响不同，对子女能力的塑造存在一定的区别。如父母受教育层次高，了解未来社会中生存所必需之技能，从而注重培养子女相关方面的能力，如对子女英语能力的重视。

由此，假设5：家庭背景影响学生的个人能力。

根据以上分析，可以考虑构建实证分析的结构方程模型路径图，如图1-5所示。