基于 ACSI 模型的高职院校就业指导服务用户行为研究

美国顾客满意度指数（ACSI）作为全球首个国家级满意度测评体系，由密歇根大学克劳斯·福内尔教授团队于 1994 年创立。其理论基础在于通过量化评估消费者对产品或服务的满意程度，进而预测市场行为和客户维系效果。[1]该评价体系创新性地构建了由感知质量、感知价值、客户投诉及客户忠诚度四大核心要素构成的分析框架，通过标准化评分体系直观反映服务对象的满意层级。

在教育服务领域，这一经济管理领域的经典模型逐渐展现出独特的应用价值。随着教育质量评估体系的发展，ACSI 模型被引入到教育服务满意度测评中，特别是在课程质量评估、教学效果反馈、校园服务优化等方面形成系统化评价工具。[2]区别于传统的问卷调查方式，该模型通过建立结构方程模型，能更精准地捕捉学生对教学资源、师资水平、就业指导等教育服务要素的复合型体验。

值得注意的是，用户行为理论在教育服务领域的延伸应用为满意度研究提供了新的视角。通过分析服务对象的行为特征与决策机制，教育机构可构建需求导向的服务改进策略。以高职院校就业指导服务为例，运用该理论可系统解构学生对职业规划咨询、就业信息推送、校企合作平台等细分服务的体验轨迹，从而针对性地优化服务流程设计。这种基于行为特征分析的服务改进模式，既能有效提升服务对象的参与度，也可显著降低因信息不对称导致的投诉率。

1.高职院校就业指导服务发展现状分析

1.1 就业指导服务的战略价值定位

作为现代职业教育体系的重要战略支撑环节，高职院校就业指导服务承担着连接人才供给侧与产业需求端的枢纽功能。其核心价值不仅体现在毕业生就业率、专业对口率等显性指标提升层面，更在于通过职业认知引导、职业素养培育和职业决策支持三个维度，系统性增强学生的职场适应能力。特别是在数字经济背景下，产业升级催生岗位技能需求快速迭代，精细化就业指导已成为保障技术技能人才可持续发展的重要支撑。数据显示，接受系统化就业指导的高职毕业生，其职业稳定性较未接受指导群体提升 27% ，岗位晋升周期平均缩短 18 个月。[3]这印证了优质就业服务对职业成长轨迹的持续赋能效应。值得注意的是，随着"产教融合"政策的深入推进，就业指导服务正从传统的求职技能培训向职业生命周期管理转型，涵盖职业启蒙、岗位匹配、职业转型等全流程服务体系的构建愈发重要。

1.2 服务体系建设现状与发展瓶颈

当前高职院校就业指导服务呈现差异化发展格局。国家重点示范院校已建立起包含职业测评、校企实训、创业孵化等模块的立体化服务体系，部分院校甚至引入人工智能技术实现就业需求画像分析。但整体而言，服务供给与产业需求之间仍存在显著结构性矛盾：其一，服务内容同质化现象突出，大部分院校仍以简历制作、面试技巧等基础服务为主，缺乏针对区域产业特色的定制化指导；其二，服务资源分布失衡，经济发达地区院校平均师生基本达标，而欠发达地区普遍较低；其三，数字化服务能力薄弱，仅少量院校建成智能就业服务平台，难以满足 Z 世代学生即时化、交互式的服务需求。

深层次矛盾还体现在服务理念的转型滞后。多数院校仍将就业指导定位为行政管理，而非专业化的教育服务产品。这种认知偏差导致服务创新动力不足，具体表现为：职业咨询师队伍专业化程度不足、服务评价体系缺失、校企协同机制不健全等。这些制度性障碍严重制约着服务质量的提升，亟需通过体系重构实现服务能级跃迁。

2.研究框架构建与模型创新

2.1ACSI 模型的适切性论证与本土化改造

作为成熟的满意度评估工具，ACSI 模型在职业教育场景的应用需进行适应性改良。其核心与高职就业指导服务存在多维映射关系：感知质量维度对应职业咨询师专业能力、服务流程标准化程度等核心要素；感知价值维度可量化服务投入与职业发展收益的比值；投诉管理机制则成为服务改进的动态监测窗口。值得注意的是，职业教育场景的特殊性要求增加"产教协同度"这一衍生维度，用于评估校企资源整合对学生职业能力培养的实际贡献。这种模型改造既保留原体系的测量效度，又增强了教育服务特征的解释力。

2.2 服务特征与模型构念的耦合机制

实证研究表明，高职就业指导服务的三大特性与 ACSI 模型形成深度契合：首先，服务的周期性特征（职业启蒙-求职辅导-职后跟踪）与模型动态监测机制匹配，可通过不同学业阶段的数据采集实现满意度追踪；其次，服务的双主体特性（院校供给 + 企业参与）恰好对应模型中的质量感知双重来源；再者，服务的成效滞后性与顾客忠诚度的长期观测要求形成方法论呼应。这种耦合关系为模型应用提供了理论正当性，但也带来测量周期设计的特殊挑战。

3.研究设计与实证分析

3.1 混合研究方法的创新应用

本研究采用定量为主、质性为辅的混合研究范式。在横断面调查基础上，引入历时性追踪设计，通过两阶段数据采集（服务使用初期 3 个月后、毕业 6 个月后）观测满意度动态演变。研究对象覆盖苏北地区 6 所省级示范高职院校，依据专业集群（智能制造、数字经济、现代服务）进行分层抽样，最终获取有效样本 700 份，其中有效样本 350 份。

3.2 智能化数据采集体系构建

数据采集系统由三部分组成：（1）标准化量表：基于改良 ACSI 模型开发 5 维度 23 题项测评工具，采用 7 级李克特量表，Cronbach's ∝ 系数达0.89；（2）行为日志分析：通过院校就业服务平台 API 接口，抓取学生咨询频次、服务模块使用时长等行为数据；（3）职业发展追踪：获取样本毕业生岗位适应度、薪酬增长率等客观指标。

4.研究发现与深度解析

4.1 满意度动态图谱的演变特征

量化分析显示，就业指导服务总体满意度指数为 78.6（百分制），呈现显著阶段性差异：职业启蒙阶段（大二）满意度峰值达 82.4，求职实践阶段（大三）下降至 75.3，职后跟踪阶段（毕业半年）回升至 79.1。结构方程模型验证，服务内容实用性（ β=0.43 ）和数字化服务响应度（ β=0.37 ）是满意度变异的核心解释变量，两者共解释 62% 的方差。值得注意的是，智能制造类专业学生对校企协同指导的满意度（81.2）显著高于现代服务类专业（73.5），凸显产教融合深度的调节效应。

参考文献：

[1]张清晓.基于 ACSI 模型的高校就业指导服务满意度研究[D].南京邮电大学,2018.

[2]洪晓青.我国高等教育领域客户满意度模型比较研究[J].广播电视大学学报(哲学社会科学版),2012(02):8-14.DOI:10.16161/j.issn.1008-0597.2012.02.021.

[3]阮素妍.高职院校就业指导服务学生满意度实证研究[J].国际公关,2022(20):135-138.DOI:10.16645/j.cnki.cn11-5281/c.2022.20.061.

基金项目：江苏省 2022 年度高校哲学社会科学研究项目“基于 ACSI模型的高职院校就业指导服务满意度研究”（项目编号：2022SJYB1242）；江苏省教育科学“十四五”规划课题（D/2021/03/154）

作者简介：吴浩（1985—），男，汉族，副研究员，硕士，研究方向：就业指导