基于PLS—SEM的高校创业教育学生满意度模型研究(2)
赵耀华和韩之俊研究表明，学校形象对学生忠诚度有间接正向影响，但是没有直接影响；学生满意度对学生忠诚有直接正向影响(赵耀华，韩之俊，2007)。刘慧和路正南研究表明，学生满意度对学生忠诚有正向影响(刘慧，路正南，2012)。石贵成和卜慧美通过因子分析与回归分析，认为学生满意度对学生忠诚度有正向影响(石贵成，卜慧美，2012)。Ruyter和Bloemer认为，顾客满意度是顾客忠诚的重要决定因素(Ruyter&Bloemer，1999)。由此，本研究提出以下假设：假设11，学生满意度正向影响学生忠诚。
基于以上11个假设可构建高校创业教育学生满意度模型，如图1所示。
3实证研究
3.1问卷设计
结构变量无法直接测量，必须借助对应的观测变量。本研究借鉴国内外高校创业教育评价研究成果，设置了32個观测变量，分别对应模型中的六个结构变量(见表1)。
问卷编制了32个题目，分别与表l所列的观测变量一一对应，并采用五级评分设计了题目选项，1分代表“非常不符合”，5分代表“非常符合”。然后，进行了预调查及信度和效度分析，并据此对问卷进行了修改，确定了正式问卷。
3.2样本选择与数据收集
本研究选取天津市最早开展创业教育的两所高校进行问卷调查。其中，A校是一所研究型大学，A校在创业相关领域的研究居于国内领先地位。B校是一所教学型大学，自2004年始开办创业教育，已经逐步建立起全校型创业教育体系，其创业教育模式具有代表性。调查对象为两所大学已修读过创业课程的学生。根据学生的年级、专业、性别分布，本研究等比例随机抽取学生接受问卷调查。调查过程中，研究人员亲自向被调查对象发放问卷，当面填写、回收。调查共发放问卷2052份，回收2013份。剔除废卷(所有问题答案为同一选项、答案不完整)60份，得到有效问卷1953份。
3.3参数估计方法
偏最小二乘法(PLS)是结构方程模型参数估计方法之一。PLS通过迭代的方法对结构变量进行估计，获得结构变量的值与观测变量的值，并根据模型设定对结构变量和观测变量之间的关系进行估计。PLS没有数据分布限制，在小样本和数据呈偏态的情况下仍然能够得到较为理想的结果。在以因果预测应用为研究目的、理论知识缺乏的情况下，采用PLS更加适合。世界主要国家顾客满意度测评模型以及国内已有的高等教育学生满意度模型大多采用了PLS路径建模方法。因此，本研究也采用PLS方法对模型进行运算。
3.4数据分析
3.4.1信度与效度分析
为检验所获取数据的可靠性和有效性，本研究利用SPSS19.0软件对调查问卷进行信度和效度分析，利用Cronbacha系数检验问卷信度(见表2)，用KMO和Bartlett球形检验分析问卷效度(见表3)。结果显示，每个维度以及总体的Cronbacha系数均大于0.7，说明问卷具有较高信度；总体KMO系数大于0.8，且Bartlett球形检验Sig.小于0.01，说明问卷具有较高效度。
3.4.2模型分析
(1)拟合度分析。本研究利用SMARTPLS3.0软件运算得到共同因子(H2)、多元相关平方(R2)和冗余度(F2)，结果如表4所示。H2最大的是学生满意度(0.769)，最小的是价值感知(0.501)，总体共同因子是0.628，说明模型的结构变量测量效果可以接受，观测变量对相应结构变量预测能力较好。学生满意度的R2高达0.761，说明学生满意度由学校形象、学生期望、质量感知和价值感知解释的比例达到了76.14%，表明模型具有较高的合理性。整个模型的冗余度为0.332，高于标准0.325。因此，模型预测能力较强，拟合效果较好。
(2)非参数检验及模型修正。本研究利用SMARTPLS3.0软件和Bootstrapping方法对模型的路径系数进行检验，并依据t值的大小判断路径系数是否显著不为0。则不显著。
由表5可见，路径通过了显著性检验，说明假设1、假设5～假设13成立；但是路径未通过显著性检验表明学校形象对质量感知、价值感知和学生满意度的影响不显著，假设2、假设3和假设4不成立。
因此，去掉假设2、假设3和假设4，得到修正后的模型，如图2所示。
对修正后的模型重新进行检验，结果显示：拟合指标变化不大，但是大部分路径系数有所提高，且全部通过了显著性检验(见表6和表7)，说明修正后的模型结构更为合理。
3.4.3效用分析
路径系数反映了效用大小，可用之判断结构变量间的影响程度。直接路径系数为直接效用，间接路径系数的乘积为间接效用，直接路径系数与间接路径系数之和为总效用。修正后模型结构变量之间的效用计算结果见表7。
结构变量中质量感知对学生满意度的直接效用最大，其次是价值感知和学生期望；学生期望对学生满意度的间接效用最大，其次是学校形象和质量感知。而学生期望对学生满意度的总效用最大，其次是质量感知，价值感知和学校形象的总效用较低。由此可见，学生满意度主要源自两方面：一是学生期望和质量感知产生的直接效用，二是学生期望通过影响质量感知和价值感知产生的间接效用。
学校形象、学生期望、质量感知、价值感知均通过学生满意度间接正向影响学生忠诚。从模型效用分析来看，学生期望和质量感知对学生满意度的影响较大，其次是学校形象和价值感知。学生满意度对学生忠诚的直接效用达0.773。因此，通过提升学校形象、学生期望、质量感知和价值感知可以提升学生满意度，从而提高学生忠诚。
4结论与建议
本研究借鉴了已有高等教育学生满意度模型研究成果，提出了11个假设，并建立了创业教育学生满意度模型。模型检验结果表明：高校创业教育学生期望、质量感知、价值感知对学生满意度均有直接且正向的影响，学生满意度对学生忠诚有直接且正向的影响；学校形象对于高校创业教育学生满意度没有直接影响，而是通过学生期望间接影响学生满意度；学生满意度直接正向影响学生忠诚。这与学者们对高等教育学生满意度的研究结果基本一致。模型效用分析表明，学生满意度主要源自两方面：一是学生期望和质量感知产生的直接效用，二是学生期望通过影响质量感知和价值感知产生的间接效用。
基于上述结论，本研究对高校创业教育提出以下建议：(1)高校应增强对学生满意度测评重要性的认识，针对本校特点，制订评价体系，利用学生满意度模型开展创业教育评价；(2)高校应调研和分析学生实际需求，科学制定教学计划，将创业课程纳入正式教学管理体系，分层次设置通识课程、基础课程和专业课程，合理加大实践课程比例，并采取以学生为中心、以学生参与为主要形式的互动式教学方法，大量采用商业案例，模拟商业实战，以突出教学的实践性；(3)高校应采取必要措施保障教学质量，一方面要为创业教育科学配备师资，不仅要有高水平的专职教师而且要有创业经验丰富的企业家，另一方面要制定相关政策激励教师参与创业教育，尤其是激励教师努力将创业教育与现有专业教育进行融合。 (周印东 李全生 徐可)
基于以上11个假设可构建高校创业教育学生满意度模型，如图1所示。
3实证研究
3.1问卷设计
结构变量无法直接测量，必须借助对应的观测变量。本研究借鉴国内外高校创业教育评价研究成果，设置了32個观测变量，分别对应模型中的六个结构变量(见表1)。
问卷编制了32个题目，分别与表l所列的观测变量一一对应，并采用五级评分设计了题目选项，1分代表“非常不符合”，5分代表“非常符合”。然后，进行了预调查及信度和效度分析，并据此对问卷进行了修改，确定了正式问卷。
3.2样本选择与数据收集
本研究选取天津市最早开展创业教育的两所高校进行问卷调查。其中，A校是一所研究型大学，A校在创业相关领域的研究居于国内领先地位。B校是一所教学型大学，自2004年始开办创业教育，已经逐步建立起全校型创业教育体系，其创业教育模式具有代表性。调查对象为两所大学已修读过创业课程的学生。根据学生的年级、专业、性别分布，本研究等比例随机抽取学生接受问卷调查。调查过程中，研究人员亲自向被调查对象发放问卷，当面填写、回收。调查共发放问卷2052份，回收2013份。剔除废卷(所有问题答案为同一选项、答案不完整)60份，得到有效问卷1953份。
3.3参数估计方法
偏最小二乘法(PLS)是结构方程模型参数估计方法之一。PLS通过迭代的方法对结构变量进行估计，获得结构变量的值与观测变量的值，并根据模型设定对结构变量和观测变量之间的关系进行估计。PLS没有数据分布限制，在小样本和数据呈偏态的情况下仍然能够得到较为理想的结果。在以因果预测应用为研究目的、理论知识缺乏的情况下，采用PLS更加适合。世界主要国家顾客满意度测评模型以及国内已有的高等教育学生满意度模型大多采用了PLS路径建模方法。因此，本研究也采用PLS方法对模型进行运算。
3.4数据分析
3.4.1信度与效度分析
为检验所获取数据的可靠性和有效性，本研究利用SPSS19.0软件对调查问卷进行信度和效度分析，利用Cronbacha系数检验问卷信度(见表2)，用KMO和Bartlett球形检验分析问卷效度(见表3)。结果显示，每个维度以及总体的Cronbacha系数均大于0.7，说明问卷具有较高信度；总体KMO系数大于0.8，且Bartlett球形检验Sig.小于0.01，说明问卷具有较高效度。
3.4.2模型分析
(1)拟合度分析。本研究利用SMARTPLS3.0软件运算得到共同因子(H2)、多元相关平方(R2)和冗余度(F2)，结果如表4所示。H2最大的是学生满意度(0.769)，最小的是价值感知(0.501)，总体共同因子是0.628，说明模型的结构变量测量效果可以接受，观测变量对相应结构变量预测能力较好。学生满意度的R2高达0.761，说明学生满意度由学校形象、学生期望、质量感知和价值感知解释的比例达到了76.14%，表明模型具有较高的合理性。整个模型的冗余度为0.332，高于标准0.325。因此，模型预测能力较强，拟合效果较好。
(2)非参数检验及模型修正。本研究利用SMARTPLS3.0软件和Bootstrapping方法对模型的路径系数进行检验，并依据t值的大小判断路径系数是否显著不为0。则不显著。
由表5可见，路径通过了显著性检验，说明假设1、假设5～假设13成立；但是路径未通过显著性检验表明学校形象对质量感知、价值感知和学生满意度的影响不显著，假设2、假设3和假设4不成立。
因此，去掉假设2、假设3和假设4，得到修正后的模型，如图2所示。
对修正后的模型重新进行检验，结果显示：拟合指标变化不大，但是大部分路径系数有所提高，且全部通过了显著性检验(见表6和表7)，说明修正后的模型结构更为合理。
3.4.3效用分析
路径系数反映了效用大小，可用之判断结构变量间的影响程度。直接路径系数为直接效用，间接路径系数的乘积为间接效用，直接路径系数与间接路径系数之和为总效用。修正后模型结构变量之间的效用计算结果见表7。
结构变量中质量感知对学生满意度的直接效用最大，其次是价值感知和学生期望；学生期望对学生满意度的间接效用最大，其次是学校形象和质量感知。而学生期望对学生满意度的总效用最大，其次是质量感知，价值感知和学校形象的总效用较低。由此可见，学生满意度主要源自两方面：一是学生期望和质量感知产生的直接效用，二是学生期望通过影响质量感知和价值感知产生的间接效用。
学校形象、学生期望、质量感知、价值感知均通过学生满意度间接正向影响学生忠诚。从模型效用分析来看，学生期望和质量感知对学生满意度的影响较大，其次是学校形象和价值感知。学生满意度对学生忠诚的直接效用达0.773。因此，通过提升学校形象、学生期望、质量感知和价值感知可以提升学生满意度，从而提高学生忠诚。
4结论与建议
本研究借鉴了已有高等教育学生满意度模型研究成果，提出了11个假设，并建立了创业教育学生满意度模型。模型检验结果表明：高校创业教育学生期望、质量感知、价值感知对学生满意度均有直接且正向的影响，学生满意度对学生忠诚有直接且正向的影响；学校形象对于高校创业教育学生满意度没有直接影响，而是通过学生期望间接影响学生满意度；学生满意度直接正向影响学生忠诚。这与学者们对高等教育学生满意度的研究结果基本一致。模型效用分析表明，学生满意度主要源自两方面：一是学生期望和质量感知产生的直接效用，二是学生期望通过影响质量感知和价值感知产生的间接效用。
基于上述结论，本研究对高校创业教育提出以下建议：(1)高校应增强对学生满意度测评重要性的认识，针对本校特点，制订评价体系，利用学生满意度模型开展创业教育评价；(2)高校应调研和分析学生实际需求，科学制定教学计划，将创业课程纳入正式教学管理体系，分层次设置通识课程、基础课程和专业课程，合理加大实践课程比例，并采取以学生为中心、以学生参与为主要形式的互动式教学方法，大量采用商业案例，模拟商业实战，以突出教学的实践性；(3)高校应采取必要措施保障教学质量，一方面要为创业教育科学配备师资，不仅要有高水平的专职教师而且要有创业经验丰富的企业家，另一方面要制定相关政策激励教师参与创业教育，尤其是激励教师努力将创业教育与现有专业教育进行融合。 (周印东 李全生 徐可)