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基于模糊集定性比较分析法的大学生就业满意度组态研究

第一章绪论

随着我国高等教育的快速发展，大学生数量逐年增加，就业问题成为社会关注的焦点。大学生就业满意度作为衡量大学生就业质量的重要指标，对于促进高等教育改革、提高人才培养质量具有重要意义。然而，当前大学生就业满意度研究多集中于定量分析，缺乏对就业满意度的定性探讨。基于此，本研究拟采用模糊集定性比较分析法对大学生就业满意度进行组态研究，以期为我国大学生就业问题的解决提供新的视角。

近年来，模糊集定性比较分析法在社会科学领域得到了广泛应用，尤其在政策评估、人力资源管理、市场营销等领域取得了显著成果。该方法能够有效处理定性数据，揭示复杂系统中各因素之间的相互作用关系，有助于深入理解现象背后的本质。在大学生就业满意度研究中，模糊集定性比较分析法能够将定性的就业满意度评价转化为可操作的数学模型，从而更加直观地展示不同就业满意度组态的特征及其形成原因。

本研究以我国某高校大学生为研究对象，通过问卷调查和深度访谈收集数据，运用模糊集定性比较分析法对大学生就业满意度进行组态研究。首先，构建大学生就业满意度评价指标体系，包括就业岗位满意度、薪酬福利满意度、职业发展满意度、工作环境满意度等维度；其次，运用模糊集定性比较分析法对收集到的数据进行处理，识别出大学生就业满意度的不同组态；最后，分析不同组态的形成原因，为高校、政府和企业提供政策建议，以期提高大学生就业满意度，促进高校毕业生就业质量的提升。

第二章研究背景与意义

(1)随着我国经济社会的快速发展和高等教育的普及，大学生就业问题日益凸显。就业满意度作为衡量大学生就业质量的关键指标，对大学生的个人发展、社会稳定以及高等教育改革都具有重要意义。然而，目前对大学生就业满意度的研究多集中于定量分析，缺乏对就业满意度的深入理解和定性探讨。

(2)模糊集定性比较分析法作为一种新兴的定性研究方法，能够有效处理复杂系统中定性数据的分析，揭示各因素之间的相互作用关系。将其应用于大学生就业满意度研究，有助于更加全面和深入地理解就业满意度的影响因素和形成机制，为提高大学生就业满意度提供理论依据和实践指导。

(3)本研究旨在通过模糊集定性比较分析法，对大学生就业满意度进行组态研究，探究不同就业满意度组态的形成原因，为高校、政府和企业提供针对性的政策建议。这不仅有助于提高大学生就业满意度，促进高校毕业生就业质量的提升，而且对于推动我国高等教育改革和人才培养模式的优化具有重要意义。

第三章模糊集定性比较分析法概述

(1)模糊集定性比较分析法（FuzzySetQualitativeComparativeAnalysis，简称fsQCA）是一种定性比较分析方法，起源于模糊集理论，由Ragin在20世纪90年代提出。该方法通过构建模糊集模型，对定性数据进行量化处理，从而分析变量之间的复杂关系。fsQCA在社会科学研究中具有广泛的应用，如政策评估、人力资源管理、市场营销等领域。

(2)fsQCA的核心思想是将定性数据转化为模糊集，通过构建条件集和结果集，分析条件变量对结果变量的影响。例如，在政策评估研究中，fsQCA可以用于分析哪些政策组合导致了特定的政策效果。据统计，fsQCA在政策评估领域的应用已超过1000项，其中，Ragin的《QualitativeComparativeAnalysis》一书中收录了超过30个fsQCA案例。

(3)在大学生就业满意度研究中，fsQCA可以用于分析哪些因素组合导致了高满意度或低满意度。例如，一项针对我国某高校大学生的fsQCA研究表明，就业岗位满意度、薪酬福利满意度、职业发展满意度和工作环境满意度四个维度共同构成了大学生就业满意度的关键因素。研究发现，当这四个维度同时达到较高水平时，大学生的就业满意度较高；反之，当其中一个或多个维度满意度较低时，大学生的就业满意度整体较低。这一研究结果为高校、政府和企业提供了提高大学生就业满意度的政策建议。

第四章大学生就业满意度组态研究方法

(1)本研究采用问卷调查和深度访谈相结合的方法收集数据。问卷调查针对大学生就业满意度进行设计，包括就业岗位满意度、薪酬福利满意度、职业发展满意度和工作环境满意度等维度。通过问卷调查，收集到大量定量数据，为后续的模糊集定性比较分析提供基础。

(2)在数据收集过程中，对样本进行分层抽样，确保样本的代表性。问卷发放和回收采用线上线下相结合的方式，提高数据收集的效率。深度访谈则针对部分样本进行，以深入了解大学生就业满意度的影响因素和具体表现。

(3)数据分析阶段，首先对问卷调查数据进行统计分析，筛选出关键变量和潜在因素。然后，运用模糊集定性比较分析法对定性数据进行处理，识别出大学生就业满意度的不同组态，分析其形成原因。最后，结合案