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广东省农民工信息需求实证研究

2011-11-20俞守华庄则江区晶莹

关键词:农民工问卷检验

俞守华, 龚 慧, 庄则江, 区晶莹

(华南农业大学 a.信息学院;b.公共管理学院,广东 广州 510642)

一、引言

据统计显示,2010年我国有近2亿的农民工进城打工,而广东省就有近2000万,广东省是农民工集中的省份之一[1]。我国农民工面临的主要困难如就业、培训、社会保障、社会权益维护、子女入学、生活文化等都与信息有关[2]。因此,利用信息化手段处理农民工问题,建立一个一体化的农民工信息服务体系,是中国特色的信息化道路面临的新课题,也是解决农民工问题的必然趋势。为了实现这个目标,信息服务提供者必须真实全面地了解信息服务对象——农民工的信息需求。

二、农民工信息需求的内容、类型及其影响因素

(一)调查说明

本次研究选取广东省广州市和江门市两地作为调研地点,以问卷调查方式进行调查。

本调查问卷共设计了16道题目,主要采用Likert五点量表进行测量,包括调查农民工信息需求内容、信息需求类型、信息需求影响因素、信息获取渠道以及存在困难、政府信息服务评价等问题。问卷采用被调查对象当场填写回收,或进行个案访谈方式完成。实际发放问卷360份,回收有效问卷333份,有效回收率92.5%。

(二)农民工信息需求内容分析

农民工对于就业信息、技能培训信息、社会保障信息、子女教育信息、生活文化信息以及政府政策信息表现出不同程度的需求,如图1所示。

对农民工信息需求内容分析结果表明:(1)与农民工利益息息相关的信息需求较高,如社会保障信息为68.83%;(2)对政府政策信息表现出较高的关注度,所占比例为60.41%,其次,农民工对子女教育信息和生活文化信息的需求也比较强烈,分别为45.37%和43.30%。说明农民工已经意识到了解政府关于农民工的方针、政策和措施对正确引导自身就业、维护自身权利的重要性,同时,问卷分析与访谈结果还反映出广大农民工对将来继续留在务工城市生活的意愿较强,并尝试通过关注本地政府政策、子女教育及生活文化等信息,探寻留城发展的可行性,并希望改变以往的生活方式,融入本地生活文化,保证下一代获得良好教育,真正实现在城市扎根发展;(3)与农民工职业发展相关的就业信息与技能培训信息需求比例较低,分别为31.37%和26.04%,主要原因是大多数农民工是跟着亲友或村里的领头人外出务工,走一步看一步,对职业发展缺少规划,所接受的培训也主要是所在企业当时急需的被动型培训。

图1 各种信息需求人数占总调研人数百分比

(三)农民工信息需求类型分析

本文借鉴Taylor关于信息需求层次的划分[3],通过在调查问卷中设置关于农民工利用信息解决问题能力的自我认知的7个问题选项,测量了被调查农民工对于自身信息需求的认知程度,如图2所示。

图2 农民工对自身信息需求的各种认知程度占总调研人数百分比

分析结果显示,60%农民工属于意识需求型,15%农民工属于表达需求型,13%农民工属于内藏需求型,12%属于协商需求型,说明大部分农民工的信息需求层次集中在意识需求阶段。

对农民工信息需求类型分析结果表明:(1)当前农民工的信息意识依然是表面化的,他们传统保守意识较强,缺乏主动检索信息的欲望;(2)虽然伴随着二代农民工逐渐取代一代农民工,农民工的整体受教育水平较以往有了一定的提升,但是其受教育程度依然无法适应农民工当前生活中的信息需求,农民工受教育水平已经成为制约农民工信息服务发展的重要瓶颈;(3)当前农民工信息服务体系有待完善,信息获取渠道较为单一,可获取信息数量较少。

(四)农民工信息需求影响因素分析

本文以马斯洛需求层次理论以及Taylor认知需求层次理论为基础,构建信息需求认知量表,应用探索性因子分析法[4]对广东省农民工信息需求认知的测量结果进行分析,以剖析农民工信息需求的影响因素。

1.信度与效度分析

本文采用Cronbach α信度系数评价问卷中各变量间的一致性程度:一般认为α系数达到0.7以上可满足一致性要求[5]。利用SPSS14.0软件,得到本次调研问卷变量的Cronbach α系数为0.768,表明本问卷具有良好的信度。

本文采用极端组比较法检验问卷中题目的有效性,首先对每一份问卷的所有题目以因子得分函数求出得分后相加得出总分;再将问卷按总分从高到低顺序排列,选出高分组(前27%)与低份组(后27%)做为极端组;然后再以t-test检验高低二组在每一道题目上的差异。检验时先进行两组的F异质性检验,然后据此进行T检验[6]。本问卷各指标的效度检验结果如表1所示。

结果表明,本量表各指标效度较高,均能够测量出不同农民工对信息需求认知程度的差异性。

2.探索性因子分析

采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)测度值与球形检验来检验选取的指标数据是否适合进行因子分析。Kaiser 给出了常用的KMO 度量标准:一般情况下,KMO>0.9为非常适合;0.8

通过SPSS14.0测得KMO=0.781,Bartlett’s 球形检验统计量为153,相应的概率Sig.为0,即原始变量之间存在相关性,表明该数据可以进行因子分析,如表2所示。

表1 效度检验结果

表2 KMO值和Bartlett球体检验结果

对指标进行标准化处理后,可以得出指标间的相关系数矩阵R,并以此求出R的特征根和特征向量。由于前四个特征值的累计方差贡献率已经接近85%,因此可以认为这四个因子基本上包括了所要测评指标的所有内容[7]。据此提出前四个特征向量和特征值以建立因子载荷矩阵,如表3所示。

表3 前四个特征值和累计贡献率表

为明晰每个公共因子的涵义,需对因子载荷矩阵实行方差最大化正交旋转,得到旋转后的矩阵如表4所示。

表4 旋转后的因子载荷矩阵

(五)结果分析

由表4可以看到,第一主因子在了解信息的全面性、经常与朋友交流获取信息、生活的好奇心、了解身边最新事情及怀疑信息的真实性等六个指标上的载荷比较大,它们主要反映了农民工自身对外界信息的关注程度和理解能力。因此将其定义为农民工自身信息素质因素。

第二主因子在收入水平、自由支配金钱的水平、用于获取信息的成本等三个指标上的载荷比较大,它们主要反映了农民工的经济情况及愿意为所需信息付出的经济代价。因此将其定义为经济因素。

第三主因子在学习主动性、知识积累水平、文化程度、培训效果等四个指标上的载荷比较大,它们主要反映了农民工所具有的文化水平和主动提升自身文化水平的能力。因此将其定义为文化水平因素。

第四主因子在社会关系网络、群体领袖、工作时间、工作内容、家庭影响力等五个指标上的载荷比较大,它们主要反映了社会上各种事物对农民工信息需求态度的形成和改变的影响。因此将其定义为社会因素。

综上所述,农民工信息需求受到多方面因素的影响,包括自身信息素质因素、经济因素、文化水平因素以及社会因素等。这些因素一方面源于农民工传统的生活方式及所处的环境,另一方面也与当前社会环境下农民工信息服务的健全程度有关。

三、促进农民工信息需求的几点建议

(一) 强化农民工的信息意识

通过分析第一主因子可知,冒险意识弱、安于现状、对新事物接受能力弱、容易满足等传统观念直接禁锢了农民工的信息需求。根据第三主因子可知,文化水平不高是农民工认识信息价值的重要约束之一。调研显示,广东省农民工的文化程度总体较低,大部分集中在初中文化程度,大专及以上的仅占11.7%。因此转变观念,培养信息意识,是促进农民工信息需求的根源,提高农民工群体的受教育水平将会极大地刺激农民工的信息需求。建议增加农民工受教育的机会,对农民工加强应用信息的宣传与技能培训工作。

(二) 改善农民工的待遇水平

根据第二主因子可知,收入水平较低与获取信息成本较高也制约着农民工的信息需求。因此,建议有关部门加强或改善农民工收入水平与工作生活环境,采取措施逐步将农民工纳入城镇社会保障体系,使他们有余力来关注自身生活中的信息需求;同时可以制定一些农民工信息服务的费用减免政策。

(三)丰富农民工的文化生活

通过分析第四主因子可知,社会生活环境在一定程度上影响着农民工信息需求的形成和改变。对农民工进一步访谈发现,农民工依然保持着农民的群聚生活传统,外出打工重点考虑同乡亲情,其获取信息的重要渠道是人际关系网络,群体领袖对其影响较大。因此,帮助农民工拓展人际网络、发展群体关系将有助于农民工关注自身的信息需求。

此外,农民工接受信息的心理具有很强的“羊群效应”现象,因此针对农民工的各项工作要注重示范与推广,以提高工作效果。

参考文献:

[1] 中华人民共和国文化部.广东省农民工文化生活状况调研报告[R/OL].(2010-12-23).http:∥www.ccnt.gov.cn/sjzz/shwhs/qzwhhdhwcnrwhjs/201012/t20101223_85823.html,2010.

[2] 周宏仁. 我国现代化进程中极为重要的问题——为农民工服务[J].信息系统工程,2009,(11):9-11.

[3] TAYLOR ROBERT S. Question-Negotiation and Information Seeking in Libraries[J].College and Research Libraries,1968,29(3):178-194.

[4] 于秀林,任雪松. 多元统计分析[M]. 北京:中国统计出版社,2003:68-78.

[5] 宇传华. SPSS与统计分析[M]. 北京:电子工业出版社, 2007:620.

[6] 邱皓政. 量化研究与统计分析[M]. 重庆:重庆大学出版社,2009:300.

[7] 杨淼傑,蒋兴红. 利用因子分析法浅析我国健康经济发展状况[J]. 统计与信息论坛,2003,(18):80-81.

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