沈嬌，黃雪玲，汪芝碧*，吳帆，譚慶

（1.重慶三峽醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校，重慶 404120；2.貴州省林業(yè)學(xué)校，貴州貴陽 550201）

目前，我國已成為世界上唯一超過2億老齡化人口的國家[1-2]，按國際公認(rèn)3位失能老人對1名護(hù)理員的標(biāo)準(zhǔn)，我國現(xiàn)階段還存在300萬～500萬的巨大人才缺口[3]。社會養(yǎng)老負(fù)擔(dān)大。調(diào)查顯示[4]，養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才就業(yè)流失率高達(dá) 60.6%。人才就業(yè)現(xiàn)狀不滿意。對此，為緩解老齡化社會帶來的巨大壓力，國家出臺了《關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》《關(guān)于加快推進(jìn)養(yǎng)老服務(wù)業(yè)人才培養(yǎng)的意見》等文件[5]，對學(xué)校、養(yǎng)老機(jī)構(gòu)等方面予以鼓勵、扶持[6]，但一系列應(yīng)對措施下，其效果如何？新政策背景下，人才就業(yè)負(fù)擔(dān)有無減輕？亟需可靠便捷的測量工具對其進(jìn)行評估，以解決現(xiàn)下養(yǎng)老行業(yè)的“瓶頸期”。但目前，國內(nèi)尚缺乏測量養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才就業(yè)負(fù)擔(dān)的調(diào)查工具。本研究擬研制養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才就業(yè)負(fù)擔(dān)問卷，以評估養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才的就業(yè)負(fù)擔(dān)狀況，對緩解社會養(yǎng)老壓力具有重要意義。

一、研究對象與方法

（一）研究對象

便利抽取重慶、貴州、四川、云南等地某4所高校近兩年老年相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生。納入標(biāo)準(zhǔn)：1.在老年保健與管理、老年服務(wù)與管理等養(yǎng)老相關(guān)專業(yè)學(xué)習(xí)并順利畢業(yè)的學(xué)生；2.理解能力正常；3.了解調(diào)查目的，愿意參與調(diào)查。排除標(biāo)準(zhǔn)：1.轉(zhuǎn)離本專業(yè)的畢業(yè)生；2.可考取護(hù)士職業(yè)資格證的護(hù)理方向畢業(yè)生；3.正處于實(shí)習(xí)期的養(yǎng)老照護(hù)實(shí)習(xí)生。共回收有效問卷410例，年齡為18～25歲，平均21.41±1.08歲。男性32例（7.8%），女性378例（92.2%）。入學(xué)前，有161例（39.3%）第一志愿為養(yǎng)老照護(hù)相關(guān)專業(yè)，249例（60.7%）接受專業(yè)調(diào)劑。畢業(yè)后有266例（64.9%）選擇在養(yǎng)老相關(guān)機(jī)構(gòu)就業(yè)，39例（9.5%）為非本專業(yè)就業(yè)，105例（25.6%）為其他（包括待業(yè)、創(chuàng)業(yè)等）。

（二）方法

1.研究工具

本研究以彼得·奈特[7]等提出的就業(yè)能力模型為基本理論架構(gòu)。課題組大量查閱國內(nèi)外關(guān)于養(yǎng)老專業(yè)學(xué)生擇業(yè)、就業(yè)、離職等方面的文獻(xiàn)，并開展德爾菲法專家函詢。專家納入標(biāo)準(zhǔn)：1.中級及以上職稱；2.從事養(yǎng)老照護(hù)方向工作5年及以上；3.本科及以上學(xué)歷；4.自愿參與。共納入13名專家對問卷進(jìn)行內(nèi)容效度評價，13名專家分別來自重慶、山東、浙江、北京等地，其中高級職稱8人、中級職稱5人，博士學(xué)位3人，碩士學(xué)位9人，本科1人。年齡32～56（41.15±6.78）歲。專家對條目進(jìn)行相關(guān)性評分，采用Likert 5級評分法，1～5分分別表示“不重要”至“很重要”。13名專家均認(rèn)可該理論體系架構(gòu)，經(jīng)過2輪專家函詢，結(jié)果趨于一致，最終形成職業(yè)培養(yǎng)、就業(yè)期望、社會環(huán)境、個人狀況、家庭因素5個維度，共26個條目。此量表采用Likert 5級記分法，即5分表示很好，4分表示較好，3分表示一般，2分表示較差，1分表示很差。

2.預(yù)調(diào)查

便利選取重慶市某高校2021級老年保健與管理專業(yè)畢業(yè)生52人，旨在了解問卷的表達(dá)有無歧義、條目有無補(bǔ)充問題。發(fā)放問卷52份，回收52份，有效51份，有效回收率98.04%。問卷各條目表達(dá)清晰、無歧義。

3.正式調(diào)查

樣本量選取為條目的10～20倍，考慮15%的丟失率，因此最少需要299例。將問卷錄入問卷星形成二維碼，由課題組成員聯(lián)系班級管理教師組織學(xué)生回答，并隨機(jī)抽取微信紅包表示感謝，以完成問卷發(fā)放工作?；厥諉柧?10份，有效回收率為100%。

4.統(tǒng)計(jì)方法

采用SPSS17.0，AMOS22.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。項(xiàng)目分析采用T檢驗(yàn)和Spearman相關(guān)系數(shù)法；內(nèi)容效度采用內(nèi)容效度指數(shù)評定；隨機(jī)抽取50%個案進(jìn)行探索性因子分析（exploratory factor analysis,EFA），剩余50%進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析（Confirmatory factor analysis,CFA）檢驗(yàn)問卷效度。Cronbach＇s α系數(shù)、Guttman折半信度進(jìn)行問卷的信度檢驗(yàn)。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α＜0.05或α＜0.01。

二、結(jié)果

（一）專家函詢結(jié)果

（二）項(xiàng)目分析

1.決斷值（CR）：采用極端分組法進(jìn)行項(xiàng)目分析，所有條目依據(jù)總分進(jìn)行高低分組，前27%作為高分組，后27%作為低分組，t 檢驗(yàn)比較兩組條目差異，以CR＜3（P＞0.05）作為刪除標(biāo)準(zhǔn)。條目26“父母能為你提供的就業(yè)機(jī)會”CR值＜3（P＞0.05），經(jīng)課題組討論后予以刪除。留下條目25個。2.Spearman相關(guān)系數(shù)：進(jìn)行相關(guān)性分析，以r＜0.4作為刪除標(biāo)準(zhǔn)，各條目相關(guān)系數(shù)介于0.436～0.835（見表1），條目與量表的同質(zhì)性較好。

表1 養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才就業(yè)負(fù)擔(dān)問卷?xiàng)l目－總分相關(guān)系數(shù)與因子載荷矩陣

（三）效度分析

1.內(nèi)容效度

根據(jù)13名專家的測評結(jié)果計(jì)算問卷的內(nèi)容效度。分別計(jì)算出S-CVI/Ave為0.911＞0.9，I-CVIS介于0.846～1.000之間，大于0.78，符合內(nèi)容效度要求[9]。

2.結(jié)構(gòu)效度

圖1 養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才就業(yè)負(fù)擔(dān)因子分析碎石圖

驗(yàn)證性因子分析采用AMOS22.0軟件，得到結(jié)構(gòu)方程模型。各潛變量對應(yīng)所屬題項(xiàng)，具有較高的代表性（AVE均＞0.6）。各潛變量相關(guān)系數(shù)均＜0.5（P＜0.001），模型適配良好。

（四）信度分析

問卷的內(nèi)部一致性Cronbach＇s α系數(shù)為0.946，各維度Cronbach＇s α系數(shù)：職業(yè)培養(yǎng)為0.944，就業(yè)期待為0.824，社會環(huán)境為0.819，個人狀況為0.864，家庭因素為0.632。折半信度系數(shù)為0.892。問卷可靠性好。

三、討論

（一）養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才就業(yè)負(fù)擔(dān)問卷的信效度良好

本問卷以就業(yè)能力模型為理論框架，結(jié)合提綱訪談、文獻(xiàn)回顧、課題組討論等方法初設(shè)問卷?xiàng)l目池，德爾菲專家函詢兩輪后形成初始問卷，共5個維度，26個條目，開展預(yù)調(diào)查、正式調(diào)查。經(jīng)項(xiàng)目分析后確立25個條目進(jìn)入信效度分析。

本問卷采用內(nèi)容效度及結(jié)構(gòu)效度解釋問卷的有效性。一般內(nèi)容效度應(yīng)＞0.78，越高則條目代表性越好。本問卷符合內(nèi)容效度要求。第一次探索性因子分析結(jié)果“條目13：機(jī)構(gòu)的發(fā)展符合你的期望”在因子2和因子3中均有較大載荷，經(jīng)課題組討論后予以刪除。進(jìn)行第二次探索性因子分析，共提取到5個公因子：職業(yè)培養(yǎng)、就業(yè)期待、社會環(huán)境、個人狀況以及家庭因素。24個條目的因子載荷均＞0.4，共同度＞0.5，問卷結(jié)構(gòu)效度好。累積方差貢獻(xiàn)率為74.934%，與初始問卷編制的構(gòu)思大致相符。驗(yàn)證性因子分析顯示，聚效效度較好（AVE均＞0.6）[10]，區(qū)分效度理想（P＜0.001）。綜合來看，該5因子模型適配良好。采用Cronbach'sα系數(shù)、折半信度系數(shù)進(jìn)行信度測量，問卷可靠性高。

（二）養(yǎng)老照護(hù)就業(yè)負(fù)擔(dān)問卷具有重要的意義

面對老齡化社會的到來，我國已陸續(xù)出臺了相關(guān)應(yīng)對政策，但仍不能滿足社會的需求。據(jù)調(diào)查，目前養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才的學(xué)歷普遍不高且不愿從基層做起[5]，這與社會對養(yǎng)老照護(hù)員的數(shù)量及質(zhì)量的高需求產(chǎn)生沖突，造成嚴(yán)峻的人才流失。如何改善此前的困境？解決這一問題需要時間過程。截至2019年，全國高職院校共有293個養(yǎng)老相關(guān)專業(yè)成立，以保證人才的輸出。但培養(yǎng)效果如何？新政策背景下，人才就業(yè)負(fù)擔(dān)有無減輕？這些都需要可靠便捷的測量工具進(jìn)行評估。編制養(yǎng)老照護(hù)專業(yè)人才就業(yè)負(fù)擔(dān)問卷，計(jì)算其就業(yè)負(fù)擔(dān)指數(shù)，為推進(jìn)養(yǎng)老專業(yè)人才就業(yè)提供參評依據(jù)，對緩解社會養(yǎng)老照護(hù)負(fù)擔(dān)有重要意義。