农民工个体特征和工作性质与其就业境况的相关性:基于河北310名农民工的调查数据

2013-08-13杨春江温宏兰

湖南农业大学学报（社会科学版） 2013年2期

杨春江，刘微，温宏兰，逯野

(1.燕山大学 a经济管理学院，b外国语学院，河北秦皇岛 066004；2.东北石油大学秦皇岛分校，河北秦皇岛 066004)

一、问题的提出

2008年金融危机爆发后，农民工的就业发生了很大的改变，80%经历了返乡的热潮。随着金融危机的影响逐渐淡去，企业经济的恢复，使得用工需求又逐渐增加，各地出现不同程度的“用工荒”。[1,2]服装、玩具、制鞋和电子等企业劳动力不足状况尤为严重，各地政府和企业纷纷出台举措来吸引农村劳动力，“用工荒”现象有所缓解。然而，如果没有从根本上解决农民工的用工、就业、生活等问题，“用工荒”现象还可能反复，甚至加重。此外，农民工的就业境况不仅关系到农民工生活状况的改善，农村经济的发展，而且关系到“三农”问题的解决以及社会的稳定。因此，有必要对金融危机之后农民工的就业境况做一个深入的调查和了解。

回顾相关研究，学者在此问题上进行了较多探讨。如纪韶在全国 19个城市进行了调研，分析了农民工年龄和文化程度对其工作场所、是否签订合同、月收入、社保情况的影响。[3]高耀志以河南为例分析了就业疏导和服务政策对农民工就业渠道的影响。[4]韩凯和王宾则通过对105个村的调查，分析了国际金融危机对农民工就业、返乡意愿的影响。[5]此外，樊帆[6]、陈浩[7]等人也对金融危机后农民工的就业状况进行了研究。鉴于农民工就业境况研究的重要性，笔者选择了更为详细的个体特征和工作性质变量，以及更为具体的个体层面的就业数据，应用统计学方法探寻两类因素间的关系，以期为各级政府和用人单位提供借鉴。

问卷调查在秦皇岛、保定、石家庄、唐山、承德、张家口、邯郸7个城市进行，时间从2010年10月至2011年3月，共调查了330位农民工个体。经过筛选，剔除了有明显错误和规律的问卷，最终得到有效问卷310份，问卷的有效率达到94%。在获得有效数据的基础上，应用统计软件 SPSS17.0对原始数据编码或者进行计算生成新变量，并作进一步数据处理与分析。由于本调查没有采取在全国范围内随机抽样的方式，所以，研究结果并不能推断总体，但希望能在一定程度上反映中国局部地区农民工的工作现状与特点。

考虑到农民工个体的年龄、性别、文化程度、家庭状况等人口统计学特征和职位、行业等工作性质与他们的就业境况密切相关。因此，将上述个体特征和工作性质中的类型变量作为分组条件，通过单因素方差分析，揭示上述特征与就业境况之间的关联；将年龄等连续变量作为自变量，将就业境况作为因变量，通过回归分析，进而讨论年龄对上述就业境况的影响。

本研究所界定的农民工，具有如下条件：具有农业户籍身份；从事第二、三产业劳动的以工资为收入来源者；含农业户籍的私营企业主、个体经营者和自我雇佣身份的从业者。这个范围小于广义的界定。[8]如此界定主要出于两点考虑：其一，雇员与雇主和自我雇佣者在就业境况、社会认知等方面存在显著差异。其二，狭义的农民工界定更能反映农民工群体的实际就业境况。本次调查样本的人口统计特征如表1所示。

表1 样本的人口统计特征

金融风暴后农民工的离职频率明显降低，平均不到1次；平均每周工作天数为6.78天，几乎没有休息日；每天平均工作9.12小时，每周工作时间更是高达62小时，超出国家规定标准(40小时/周)的50%以上；平均月收入1 720.73元，与河北省2009年的城镇职工平均工资 2 365.25元相比，低了27.25%。这说明农村务工人员的整体收入水平仍处在较低水平。本文对全部310个样本数据进行了描述性统计，详细数据如表2所示。

表2 农民工基本就业境况数据

二、农民工个体特征与其就业的相关性

本研究采用单因素方差分析(One-Way ANOVA)和回归分析(Regression Statistic)对数据进行分析。鉴于“性别”、“婚姻状况”、“受教育程度”等统计学变量为类别或次序型变量，适用于以单因素方差分析的方法探寻就业境况在这些人口特征上的差异；对于“年龄”这种连续型变量，采用回归分析的方法探讨其与农民工就业境况的相关性。

如果在单因素方差分析中，发现其就业境况呈现显著差异，则进一步进行多重比较分析。多重比较分析旨在找出各特征分组农民工之间在哪些就业境况上呈现显著差异。并就不同分组的被试在差异性就业境况上的分布做交叉分析。在分析工具的选择上采用 SPSS17.0统计学软件包，对本次调查不同特征的农民工的离职次数、工龄、每周工作时间、月工资收入等进行统计分析。

1.性别与就业的相关性

性别是影响个体就业的最基本因素，就业境况的性别差异受到以往研究的广泛关注。[9-11]因此，首先探讨性别与农民工群体就业境况的关联。在对农民工的性别进行单因子方差分析后得到以下结果（表3）。

表3 不同性别被试就业的平均得分与单因素方差分析结果

从表3可见，尽管不同性别的被试在离职次数、工龄、周工作时间上有所区别，然而这种区别并未达到统计意义上的显著水平。即性别对离职次数、工龄和工作时间没有明显的影响。但在月收入方面，男性被试的月平均收入明显高于女性被试，达到了女性被试的1.56倍。与以往相关研究的数据相比(1.07倍，李利英和董晓媛(2008)[12]；1.22倍，陈建宝和段景辉(2009)[13])，差距更为明显。

从职位规范角度看，在管理、技术、设计等对体能要求较低的职位上男女差别不大，但对于体能依赖较高的工作，男女存在较大的差异。这一结果也符合农民工的主要工作性质，即农村劳动力多以低附加值的体力劳动为主，体力构成了工资收入的主要部分，而在此方面男性明显优于女性，故男性被试的收入较高。

2.婚姻与就业的相关性

婚姻及家庭状况不仅会影响到个体对其社会责任的感知，而且会增加个体对工作的依赖性。已婚的农民工一旦轻易离职，将不得不面对家庭收入急剧下降的窘迫情境。因此，家庭和婚姻情况应该与农民工的就业境况密切相关。本研究对不同婚姻状况的被试在各就业境况上的得分进行单因素方差分析。

表4 不同婚姻状况被试就业的平均得分与单因素方差分析结果

由表4中数据可见，婚姻状况与工作时间的关系不大，虽然已婚无子女的被试平均工作时间最长，但未达到显著水平。不同婚姻和子女状况的被试在离职次数、工龄和月收入上呈现出明显的差异。表5展示了不同婚姻状况的被试，在有显著差异的就业境况上的两两比较结果。可见，未婚被试与已婚被试在工龄方面差异明显，已婚无子女的被试与未婚和已婚有子女被试在收入和离职次数上差异明显。未婚农民工的离职次数、工龄和月收入方面都是最低的。他们年龄小，所以工作年限和换单位次数较少，相应地缺乏工作经验致使其工资较低。已婚有子女的被试离职次数也较少，而且现单位工作年限最长，可能是源于他们的家庭责任较重的缘故。

表5 不同婚姻状况被试的多重比较结果

3.受教育程度与就业的相关性

从人力资本的构成来看，其包括体力资本、智力资本、社交资本和情绪资本等要素。其中智力资本是指一定时期内个体的综合认知和学习能力，包括基本的知识结构、技巧和专业技能。由于智力资本对产品和服务价值的贡献越来越大，提升智力资本越发受到重视。[14]受教育是提升个体智力资本最有效和直接的途径，因此，有必要从该途径入手探讨教育程度与农民工群体就业境况的关联。

表6 不同教育程度被试就业的平均得分与单因素方差分析结果

表7 不同教育程度被试的多重比较结果

如表 6、7中显示，不同教育背景的被试在离职次数、工龄、工作时间和月收入方面均有显著差异。小学文化的被试虽然工作时间最长，收入却最少，他们工龄最长，不能轻易离职；大专学历的被试收入最多，工作时间却最短。这说明教育和技术确实能够改善农民工群体的工资和福利待遇。从离职次数来看，受教育水平直接影响着被试的工作能力和技术水平，这些能力又影响着转换工作的可能性，因此受教育水平越低离职次数越少。从工龄上来看，受教育水平越低的被试，在一个单位工作时间越长。受过大专教育的被试工龄最短。这可能源于两个原因，其一，受教育较高的被试参加工作的时间较短；其二，他们具备较高的知识水平和技能，易于流动。[15]从工作时间方面来看，随着受教育程度的不断增加，相应的待遇和工作条件也得到改善，工作时间作为工作疲劳程度的指标呈现下降趋势。从月收入来看，受教育越多的被试月收入也越高。作为人力资本的重要组成，受教育水平越高，农民工的人力资本就越高，进而获得更好的福利和待遇。[16,17]

4.年龄与就业的相关性

鉴于年龄变量属于连续型变量，因此本研究运用回归分析的方法来揭示其与离职次数、工龄、工作时间和工资收入之间的关系。由于之前的方差分析可发现性别、婚姻及家庭状况、教育程度、职位和行业变量与被试的就业境况存在关联。因此，在做逐步回归分析时，先控制上述变量，再分析年龄对就业境况的影响作用。从表8的数据可见，年龄只对收入存在显著的负向影响(r=-0.155，P<0.01)。这一影响可能源于几个原因：其一、工作经验并不是农民工工资收入的主要给付因素，对于体力劳动而言，工资更多地依赖于体能的状况。随着年龄增长，体能下降，收入也相应减少。其二，作为年轻一代的新生代农民工往往较父辈掌握了更高的技术，知识水平较高，因此，年轻一代的收入较父辈更高。其三，年长的农民工多从事低附加值的工作，收入较低。从这样的回归关系也可以发现，随着新生代农民工知识和技术水平的提高，他们的生存状况呈现改善的趋势。

表8 年龄对各就业境况的回归分析

三、农民工工作性质与其就业的相关性

1.职位与就业的相关性

职位是影响员工就业境况的一个重要的工作相关因素。根据农民工群体的典型工作内容，将农民工的主要工作职位分为工头、现场管理、班组长、服务人员、销售人员、操作技师、工人和其他(保安、环卫等)等。这些工种和职位也基本涵盖了农民工的主要工作角色。

表9 不同职位被试就业的平均得分与单因素方差分析结果

如表9所示，对各组被试在各就业境况上的平均得分进行单因素方差分析和多重比较分析，离职次数和工龄均未有显著差异。表 10显示，不同职位的被试就业境况的差异主要集中在工作时间和月收入方面。处于管理岗位的工头和现场管理人员工作收入最高，但工头因工作性质的缘故，其工作时间则最长。现场管理多受雇于正规企业，因此在公休时间方面能有所保障。由于销售人员特殊的工作性质，其工作时间主要取决于客户的工作时间，因此，该群体被试的工作时间最短。与此同时，调查发现农民工群体从事销售职位的人员整体素质偏低。推销商品多为保健品、美容产品、服装鞋帽等，销售此类商品的进入门槛较低，对知识、技术和体力等的要求不高。这也是该职位从业人员工资收入普遍较低的原因。从事管理职位(如工头、现场管理和班组长)的被试收入水平较高，这也符合社会的整体分配规律。[9]另外，操作技师因为具有一技之长，收入水平也较高。工头由于要负责施工现场的多种工作，工作时间最长，相应的工资收入也最高。现场管理和班组长从事基层管理工作，因此较其他农民工收入较高。旅馆和饭店的服务人员，由于从事服务业的缘故，工作时间最长。

表10 不同职位被试的多重比较结果

2.行业与就业的相关性

建筑业和服务业是农民工最集中的两个行业，本调查数据显示，样本的42.6%从事建筑业，54.8%从事服务业，只有2.6%从事制造业。这些数据具有明显的区域特性，部分原因是河北制造业相对薄弱所致，在东南沿海可能会有所不同。[18]如表 11所示，不同行业被试在离职次数、工作时间和月收入方面存在显著差异。

表11 不同行业被试就业的平均得分与单因素方差分析结果

如表12所示，在离职方面，零售业的离职最频繁，明显高于建筑、保安、环卫、保洁等行业。从事建筑业的被试离职次数最少，这在很大程度上与建筑工人的工作组织形式有关。建筑工人多数是由工头组织，统一到某一个工地或建筑企业从业，大部分人是来自同一个地区的同乡和邻里，逐渐形成了一个长期共同工作、较为稳定的群体。在工作时间方面，工作时间的长短与工作性质密切相关，从事生产和销售行业的被试周工作时间最短；从事服务业(如餐饮娱乐业、旅馆酒店)和建筑业的工作时间较长；其中餐饮和旅馆业的日工作时间最长。综合来看，零售业，制造业和保安、环卫、保洁等行业的农民工劳动强度相对小些。在收入方面，由于制造业和建筑业具备一定的专业技术和知识以及劳动付出较多，因此他们所得到的回报也较高。

表12 不同行业被试的多重比较

四、结论及其含义

根据调查数据分析，本研究显示：第一，农民工就业较金融危机之前更加稳定，离职频率整体不高，受到婚姻状况和行业的影响显著。第二，被试的现单位工作年限平均为3年左右，处于适中的水平，受到婚姻状况和受教育水平的显著影响。第三，农民工的工作时间过长，平均达到62小时/周，大大高出国家规定。几乎没有休息日，日工作时间也远高于8小时。工作时间受婚姻状况、受教育程度、职位和所属行业的影响显著。第四，农民工的整体收入水平较低，远低于当地的平均工资水平。男性农民工的工资收入远高于女性农民工；已婚被试也显著地高于未婚被试；月收入随着受教育水平的提高而增加；职位对收入的影响显著，管理和技术岗位的收入较高；不同行业也存在较大的收入差别，从事第二产业的制造业和建筑业员工的收入明显高于从事服务业者。

研究结论具有以下含义：首先，工业化背景下，随着我国“创造”时代的到来，产业结构的升级和企业获利方式的转变对劳动力素质有了更高的要求。农民工作为重要劳动力来源，必须不断提高自身的综合素养和技术水平，以适应需要。[19]其次，政府应该增加继续教育、职业教育、业余培训的扶持力度，提高农民工的知识水平和劳动技能。最后，鉴于农民工的劳动强度过大，工资水平偏低，缺乏相应的劳动保护和必要的休养保健，政府应加大监督力度，在法律和执行上真正保障农民工的合法劳动权益和福利。

[1]杨舸，孙磊.从“民工慌”到“民工荒”——后金融危机时代对农民工就业问题的反思[J].中国青年研究，2010(1)：69-74.

[2]胡平，赵俊怀.构建和谐社会与农民工市民化[J].农村经济，2007(2)：112-114.

[3]纪韶.中国农民工就业状态的调研[J].经济理论与经济管理，2011(2)：93-99.

[4]高耀志.金融危机下的农民工就业导疏与服务模式研究——以河南省为例[J].生产力研究，2009(21)：53-55.

[5]韩凯，王宾.国际金融危机对农民工就业影响的百村调查[J].经济纵横，2009(8)：73-76.

[6]樊帆.金融风暴背景下返乡农民工就业问题探讨——以湖北荆州市为例[J].安徽农业科学，2009，37(19)：9158-9160.

[7]陈浩，刘锡安，曹亚.后危机时代下农民工就业决策及困境分析——基于武汉返乡农民工就业安置现状调查[J].农村经济，2010(10)：94-98.

[8]李培林，李炜.近年来农民工的经济状况和社会态度[J].中国社会科学，2010(1)：119-13.

[9]高文书.进城农民工就业状况及收入影响因素分析——以北京、石家庄、沈阳、无锡和东莞为例[J].中国农村经济，2006(1)：28-34.

[10]Mincer，J. Family Migration Decision[J].Journal of Political Economics，1978，86(5)：749-773.

[11]Ehrenberg，R. G.，Smith，R. S. Modern Labor Economics[M]. Addison-Wesley，2000，145.

[12]李利英，董晓媛.性别工资差异中的企业效应[J].经济研究，2008(9)：112-135.