影响失地农民再就业培训参与决策的认知原型研究*——基于代表性启发式的情境实验

邵爱国，韦洪涛

(苏州科技大学 a.教育学院；b.城市发展智库，江苏 苏州 215009)

一、引言

我国正处于快速城镇化进程中，伴随常住人口城镇化率快速增长的是大量农民因土地被征用而成为失地农民。虽然失地农民会因为土地被征用而得到一笔征地补偿款，但通常情况下，“仅仅依靠安置补偿款无法保障失地农民的可持续生计”[1]。对于那些尚在劳动年龄段的失地农民而言，解决长远生计的有效途径是以非农方式重新就业。然而，由于受教育程度、非农就业技能和综合素质较低，失地农民在就业市场中常常处于劣势，缺乏就业竞争力[2]，以致很难充分实现再就业目标。因此，通过提供再就业培训这一公共服务来帮助失地农民更新就业观念、提升就业素质以促进他们充分就业就显得特别重要。基于此，绝大多数的地方政府已将“为失地农民提供再就业培训”纳入每年度的“工作议程”及“公共服务列表”之中。

开展失地农民再就业培训工作的过程中，存在很多影响该项工作有效开展的瓶颈因素。“参与比率低”[3]就是其中之一。笔者曾调查发现，只有36.9%的失地农民表示“参加过政府组织的培训”[4]。“参与比率低”意味着失地农民尽管仍有不少失业在家，却没有选择报名参与政府部门组织的再就业培训项目，即再就业培训项目的“招生效果”不显著。“参与比率低”的直接影响是，培训机构可能因为招募不到足够多的学员而无法按计划开班；失地农民因为没有参与再就业培训项目而无法更新观念、提升就业素质、摆脱长期失业问题，这必然影响到失地农民的顺利城镇化。因而，解决再就业培训“参与比率低”的问题至关重要。这一问题的解决，可以极大地提高再就业培训工作的有效性，促进失地农民充分再就业和顺利城镇化。

失地农民再就业培训项目“参与比率低”，从一定意义上来说，是个体面临“是否参与再就业培训”情境下的行为决策结果。当下，决策是经济学和心理学共同关注的热点问题，是行为经济学的研究重点。失地农民进行“是否参与再就业培训”的行为决策是一个典型的行为经济学问题。然而，目前鲜有学者从行为经济学的视角来探讨失地农民“参与再就业培训”的决策特征、机制及影响因素。要促使更多的失地农民选择“参与再就业培训”，有必要围绕这些问题进行深入的探索与分析。

卡尼曼(Kahneman)等人经过研究证明: 人们在不确定条件下往往并不遵循期望价值理论，而是使用一系列的启发式策略进行直观判断。[5]代表性启发式是卡尼曼等人提出的启发式中的一种。所谓代表性启发式，是指“在判断A事物属于B类别的可能性时，会受到A事物与B类别特征属性的相似程度的影响”[6]。也就是说，人们根据事物的一些突出特征对其进行归类时，如果发现它与某类事物(范畴) 的代表性相类似，就直观地推断出该事物归属于这一类[5]。“日常生活中，人们根据既有经验为各类事物塑造它们各自的原型，它具有该群体的典型特征和最大代表性。作决策时，人们仅需将事物与各个原型相对照，一旦匹配就将其归入该原型代表的范畴。或者说，代表性启发式就是将决策选项的特征与刻板印象进行比较，确定最为相似选项的认知过程。”[7]对此，庄锦英认为，“从心理学意义上讲，代表性启发式就是运用刻板印象作决策的策略”[7]。刻板印象实际上是一种“心理功能装置”[8]，“是大脑对社会信息的一种自动的类别化加工过程”[9]，“具有促进认知加工、节省认知资源的功效”[8]。当然，基于刻板印象来作决策，必然会出现决策误差。

代表性启发式是普通人在决策过程中常用的一种认知策略。如果这种认知策略被失地农民应用到“是否参与再就业培训”的决策中，那么在失地农民的认知系统中，必然存在一个有关“再就业培训参与者”的原型，即失地农民对“再就业培训参与者”会有一些典型特征的认识。失地农民在利用代表性启发式进行决策时，如果意识到自身具备该原型所具有的典型特征，那么“就会更高概率地将自己判定为再就业培训参与者的一员”。换言之，失地农民就更有可能做出“参与再就业培训”的决策。

为此，本研究拟开展一项实验，以确定在失地农民的认知系统中是否存在这样的一个原型，即对“再就业培训参与者”是否有一些典型特征的认识。对于这些典型特征的认识，事实上也就是所谓的刻板印象。鉴于性别、年龄和受教育水平是一个人的基本属性，本研究将着重分析失地农民对“再就业培训参与者”在这三个属性上的刻板印象，及其对“是否参与再就业培训”这一决策的影响。如果存在这样的影响，那么意味着失地农民的认知系统中存在“再就业培训参与者”的原型，并基于该原型在“是否参与再就业培训的决策”中使用了代表性启发式。而“利用好”或“采取一些积极措施完善或重新塑造”这一原型，不仅可以有效提高再就业培训工作的效能，还可以帮助失地农民做出更加理性的再就业培训参与决策，以促进他们充分再就业和顺利城镇化。

二、研究方法

笔者拟基于情境技术(vignettes technique)开展一项实验研究，因为不依赖于情境的决策是不存在的[10]。基于芬奇(Finch)的定义，情境技术就是被假想出来的一些特定场景中的人物故事，被试一般被要求基于故事的场景来回答相关的问题。[11]情境技术是一种方法，令被试对具有特定场景和环境的故事进行反应或评论，引发他们对相关事物的看法、观点、信仰和态度。[12]谢铮等人认为，情境技术“能够尽可能还原社会场景，节约调查成本，有助于全面展现问题背景，给被调查者提供一个具体的社会情境。其具有较好的内在效度，特别适合于调查人们的信念、价值观和规范等主观而复杂的问题”，是“社会科学调查中能较好地对人群观点、态度和行为进行客观测量和比较的一种方法”[13]。社会学研究中，情境技术主要应用于三种场景：一是探索特定情境下的行为；二是厘清人们的评价或判断(特别是在道德两难情境下的判断)；三是提供一种研究敏感话题的方式，基于这种研究方式可大幅减少人为因素带来的干扰。[12]

(一)实验材料的设计

实验材料以纸质问卷的形式呈现，包括以下几个部分：

(1)有关人口变量的调查内容，涉及“性别”“受教育水平”“年龄”“户籍状况”以及“近三十年来家中被征地情况”。

(2)基于情境技术及实验设计的思想，设计了一段材料：

A是城郊一农民，女/男(角色性别变量)，今年30/40/50岁(角色年龄变量)，小学/初中(角色受教育水平变量) 文化水平。A家里原有8亩地。去年因城市发展，家中的土地全部被征用，目前家中已无土地可耕种。因土地被征用，政府按照4万元/亩的标准，给A及家人一次性补偿32万元，并按国家政策为A及家人缴纳了“农村养老保险”。

该材料包含三个自变量：一是角色性别，包括“男”“女”两个水平；二是角色年龄，包括“30岁”“40岁”“50岁”三个水平；三是角色受教育水平，包括“小学”“初中”两个水平。根据这三个自变量的不同水平，形成2×3×2合计12个版本的被试间实验设计材料。通过这三个自变量的设置，探究情境材料中角色的性别、年龄和受教育水平三个因素对失地农民的“参与再就业培训”决策是否有影响，并比较不同群组的失地农民在决策结果上的异同。

实验采用角色模拟启动范式，通过“如果你是A，是否会报名参与再就业培训”这一问题获得被试的决策行为反应。被试的决策行为反应即因变量，有“参与”和“不参与”两个值。

(二)施测程序及样本分布

每个版本的问卷印140份，12个版本合计印制问卷1680份。将这些问卷打乱后随机发放给目前在长三角地区(上海、苏州、无锡、杭州)劳动力市场中的求职人群。根据“户籍状况”与“近三十年来家中被征地情况”筛选出“失地农民”样本。首先，剔除户籍为“一直就是城镇户口”的全部样本；其次，剔除“近三十年来家中被征地情况”为“无”的样本。经过两次筛选，剩下的样本就被界定为“失地农民”。

筛选后最终获得失地农民有效样本430份。这些样本在人口变量上的分布情况是：(1)性别方面，男性有178人，占总体的41.4%，女性有252人，占总体的58.6%；(2)年龄方面，25岁以下的有89人，占总体的20.7%，25～35岁的有266人，占总体的61.9%，35岁以上的有75人，占总体的17.4%；(3)受教育水平方面，初中及以下水平的有118人，占总体的27.4%，中专、技校、职高或高中水平的有217人，占总体的50.5%，大专及以上水平的有95人，占总体的22.1%。

这些样本在模拟角色的三个自变量上的分布情况是：(1)297人模拟角色性别为女性，占总体的69.1%，133人模拟角色性别为男性，占总体的30.9%；(2)194人模拟角色年龄为30岁，占总体的45.1%，143人模拟角色年龄为40岁，占总体的33.3%，93人模拟角色年龄为50岁，占总体的21.6%；(3)237人模拟角色受教育水平为小学，占总体的55.1%，193人模拟角色受教育水平为初中，占总体的44.9%。

(三)数据处理

由于“是否参与再就业培训”的决策是一个二值响应的类别变量，本研究采用二值响应Logistic回归分析来建构模型(见表1)。

表1 二值响应Logistic回归方程中的哑变量

模型中，以变量Y(参与再就业培训的决策，值编码：0=不参与，1=参与)为因变量，以X1(被试性别，值编码：0=女，1=男)、X2(被试年龄，值编码：1=25岁以下，2=25～35岁，3=35岁以上)、X3(被试受教育水平，值编码：1=初中及以下，2=中专、技校、职高或高中，3=大专及以上)、X4(角色性别，值编码：0=女，1=男)、X5(角色年龄，值编码：1=30岁，2=40岁，3=50岁)、X6(角色受教育水平，值编码：0=小学，1=初中)为解释变量(自变量)，同时考察X4与X5，X4与X6，X5与X6，X4、X5与X6之间的交互作用。其中X1、X4、X6为虚拟变量；X2、X3和X5被设置为哑变量。

三、结果分析

(一)模拟情境下失地农民及各群组再就业培训参与比率分析

在上述情境下的决策模拟实验中，430名失地农民关于“是否参与再就业培训”这一问题的决策行为反应结果如表2所示：314人选择“参与”再就业培训这一选项，占总体的比率(即再就业培训的参与比率，以下简称“参与比率”)为73. 0%；选择“不参与”选项的失地农民仅有116人，占总体的比率为27.0%。χ2检验的结果显示，选择“参与”再就业培训的人员比率显著高于“不参与”再就业培训的人员比率(χ2=91.172，df=1，p<0.001)。

根据模拟角色的性别、受教育水平及年龄的不同，本研究区分了多个亚群体。各个亚群体在再就业培训上的参与比率及差异性统计检测结果如下：

表2 失地农民及各群组再就业培训参与比率和χ2检验值

(1)模拟角色的性别方面，女性条件下的参与比率是68.7%，男性条件下的参与比率是82.7%，二者间的差异具有统计学意义上的显著性(χ2=9.166，df=1，p=0.002)。相比而言，模拟角色的性别为男性条件下的参与比率显著高于女性条件下的参与比率。

(2)模拟角色的受教育水平方面，小学条件下的参与比率是69.2%，初中条件下的参与比率是77.7%，二者间的差异具有统计学意义上的显著性(χ2=3.922，df=1，p=0.048)。相比而言，模拟角色的受教育水平为小学条件下的参与比率显著低于初中条件下的参与比率。

(3)模拟角色的年龄方面，30岁条件下的参与比率是70.1%，40岁条件下的参与比率是76.2%，50岁条件下的参与比率是74.2%。三种条件下的参与比率差异未达到统计学意义上的显著性(χ2=1.648，df=2，p=0.439)。

(二)影响失地农民参与再就业培训活动的因素分析

1.二值响应Logistic回归模型的建构

二值响应Logistic回归的计算过程在第5步迭代时结束，最终被纳入回归方程式的变量有X1、X4、X5、X6、X5×X6。回归结果为

Logit(P) =ln[P/ (1-P) ]

=-2.168X5(1)-1.320X5(2)-1.965X6

+3.414X5(1)×X6+2.020X5(2)×X6

+0.603X4+0.405X1+1.68

模型的Hosmer-Lemeshow 拟合优度指标为1.680，自由度为7，显著性水平为0.975，表明统计不显著，说明模型较好地拟合了数据。同时，模型的卡方检验值为42.269，自由度为7，显著性水平小于0.001，说明模型整体检验非常显著，模型中的自变量可以较好地预测因变量事件(参与培训)是否发生。

2.基于回归模型的影响因素分析

基于回归模型及相关参数(见表3)，可确定回归方程式中各变量对失地农民参与再就业培训决策的影响情况。

表3 二值响应Logistic回归方程中的主要参数

(1)X4(角色性别)的Wald值为4.536，df=1，p=0.033<0.05，Exp(β)=1.828。也就是说，模拟角色的性别显著影响被试的决策行为。根据Exp(β)值可以确定，在其它解释变量不变的情况下，当模拟角色的性别为男性时，失地农民选择参与再就业培训的发生比是模拟角色的性别为女性时的1.828倍。换言之，当模拟角色的性别为男性时，失地农民更倾向于选择参与再就业培训。

(2)X5(角色年龄)的Wald值为15.922，df=2，p<0.001。也就是说，模拟角色的年龄显著影响被试的决策行为。模拟角色的年龄为30岁时Exp(β)=0.114，模拟角色的年龄为40岁时Exp(β)=0.267，即在其它解释变量不变的情况下，当模拟角色的年龄为30岁时，失地农民选择参与再就业培训的发生比是模拟角色年龄为50岁的0.114倍；而模拟角色的年龄为40岁时，失地农民选择参与再就业培训的发生比是模拟角色年龄为50岁的0.267倍。换言之，失地农民模拟角色的年龄越大，选择参与再就业培训的可能性就越大。

(3)X6(角色受教育水平)的Wald值为8.586，df=1，p=0.003<0.05，Exp(β)=0.140。也就是说，模拟角色的受教育水平显著影响被试的决策行为。根据Exp(β)值可以确定，在其它解释变量不变的情况下，当模拟角色的受教育水平为初中时，失地农民选择参与再就业培训的发生比是模拟角色受教育水平为小学的0.140倍。换言之，当模拟角色的受教育水平为小学时，失地农民更倾向于选择参与再就业培训。

(4) X5(角色年龄)和X6(角色受教育水平)交互作用的Wald值为21.179，df=2，p<0.001。也就是说，模拟角色的受教育水平与年龄对被试参与再就业培训的决策行为有着显著的交互影响。表2数据显示，当模拟角色的受教育水平为小学时，角色年龄在30岁、40岁和50岁时的培训参与比率分别是56.6%、74.7%和91.7%，三者之间存在统计学意义上的显著性差异(χ2=17.782，df=2，p<0.001)，并且呈现 “角色年龄越大，培训参与比率就越大”的趋势；当模拟角色的受教育水平为初中时，角色年龄在30岁、40岁和50岁时的参与比率分别是86.4%、76.2%和63.2%，三者之间存在统计学意义上的显著性差异(χ2=10.835，df=2，p=0.004)，并且呈现“角色年龄越大，培训参与比率就越小”的趋势。

四、讨 论

根据上述分析可以概括如下主要结果：第一，本次基于情境技术的决策模拟实验中，失地农民选择“参与”再就业培训的比率(73.0%)显著高于选择“不参与”的比率(27.0%)。第二，对不同群组失地农民的培训参与比率进行χ2检验的结果显示，角色性别及角色受教育水平显著影响失地农民是否参与再就业培训的行为选择。第三，基于二值响应Logistic回归分析可以确定，角色性别、角色受教育水平和角色年龄在其它解释变量不变的情况下，对失地农民是否参与再就业培训的行为选择都具有显著性影响；角色年龄与角色受教育水平之间存在显著的交互效应。

上述结果的发现，一方面增进了我们对失地农民再就业培训参与决策影响因素的认识；另一方面证实了失地农民会基于代表性启发式来进行再就业培训参与决策，即失地农民的认知中存在“再就业培训参与者”的认知原型，这一原型的存在会影响该群体进行再就业培训的参与决策。“利用好”或“采取一些积极措施完善或重新塑造”失地农民有关“再就业培训参与者”的认知原型，一方面可以有效提高再就业培训工作的效能，另一方面可以促进失地农民做出更加理性的再就业培训参与决策。总体而言，本研究具有重要的理论意义和实践价值。

(一)理论意义

1.增进我们对失地农民再就业培训参与决策影响因素的认识

如上所述，73%的失地农民对政府组织的再就业培训项目是乐于接受的。这意味着，在忽略现实影响因素且只考虑实验条件的情况下，“参与”再就业培训项目是一个更具有价值和吸引力的选项。与此同时，失地农民选择“参与”再就业培训的比率显著受到角色性别、角色教育水平和角色年龄的影响；角色受教育水平与角色年龄之间存在显著的交互效应。

首先，失地农民模拟的角色性别显著影响其对再就业培训的参与决策。χ2检验结果显示，模拟角色的性别为男性的再就业培训参与比率(82.7%)显著高于女性的再就业培训参与比率(68.7%)。二值响应Logistic回归分析也发现，在其它解释变量不变的情况下，当模拟角色的性别为男性时，失地农民选择“参与”再就业培训的发生比是模拟角色的性别为女性时的1.828倍。由此可见，在模拟决策实验情境中，角色性别为男性时失地农民更倾向于做出“参与”再就业培训的行为选择。

其次，失地农民模拟角色的受教育水平显著影响其对再就业培训的参与决策。χ2检验结果显示，模拟角色的受教育水平为小学的再就业培训参与比率(9.2%)显著低于初中的再就业培训参与比率(77.7%)。二值响应Logistic回归分析也发现，角色受教育水平会影响失地农民再就业培训的参与比率。但与χ2检验结果不同的是，在其它解释变量不变的情况下，角色受教育水平为小学时，失地农民更倾向于做出“参与”再就业培训的行为选择。之所以结果出现不一致，可能是因为角色受教育水平与其它因素存在交互效应。这种交互效应可能会扭曲(强化或弱化)、掩盖自变量对因变量的影响。相比χ2检验，二值响应Logistic回归分析结果反映的是自变量在恒定其它变量、剔除交互效应之后所呈现的影响。换言之，二值响应Logistic回归分析的结果更能反映角色受教育水平对失地农民再就业培训参与比率的真实影响，即在其它解释变量不变的情况下，当模拟角色的受教育水平为小学时，失地农民更倾向于做出参与再就业培训的选择。而χ2检验的结果无法剔除其它因素的干扰效应，可能会掩盖真实效应，并导致研究者做出错误的结论。

再次，失地农民模拟的角色年龄显著影响其对再就业培训的参与决策。二值响应Logistic回归分析结果显示，在其它解释变量不变的情况下，角色年龄越大，失地农民越倾向于做出“参与”再就业培训的行为选择。值得注意的是，在χ2检验结果中，角色年龄对“培训参与比率”没有显著性影响。之所以出现这一结果，同样可能是因为存在交互效应。也就是说，角色年龄也有可能与其它变量之间存在交互效应，这种交互效应可能会扭曲(强化或弱化)、掩盖角色年龄这一自变量对因变量的真实影响。

最后，研究结果显示，角色受教育水平和角色年龄两个因素之间存在显著的交互效应。该结果充分验证了上述两个假设的存在，即的确有变量与角色受教育水平存在交互效应，也的确有变量与角色年龄存在交互效应。事实上，交互效应存在于角色受教育水平和角色年龄两个变量之间。进一步分析该交互效应发现：在模拟角色受教育水平为小学时，模拟角色的年龄越大，失地农民越倾向于做出“参与”再就业培训的行为选择；在模拟角色受教育水平为初中时，模拟角色的年龄越大，失地农民越倾向于做出“不参与”再就业培训的行为选择。

2.证实失地农民的认知系统中存在影响是否参与再就业培训的原型

根据代表性启发式的理论观点，人们经常会运用刻板印象来进行决策。失地农民的认知系统中可能存在一些有关“再就业培训参与者”的刻板印象，即“具有某些典型特征的失地农民更应当参与再就业培训” 的观念。若这一假设成立，那么模拟角色具备这些刻板印象所描述的典型特征时，作为被试的失地农民就更倾向于认为模拟角色应做出“参与”再就业培训的行为选择。根据上述研究结果，本研究认为失地农民的认知系统中可能存在以下刻板印象。

刻板印象一：相比女性失地农民，男性失地农民更应当参与再就业培训。

之所以形成这样的刻板印象，可能是因为社会赋予男女不同的角色。作为一个具有几千年农耕文明和儒家文化传统的国家，传统“男耕女织”“男主外女主内”的性别角色分工，以及“贤妻良母”的性别角色定位对性别分工模式具有广泛深远的影响。[14]在传统社会，女性往往更多地被赋予“家庭照顾者”的角色，男性则更多地被赋予“赚钱养家者”的角色。尽管社会已迈入新时代，但“照顾者呈女性化的趋势并未随着社会发展而发生质的改变”[15]。尤其是在一个家庭特别需要一名照顾者时(比如家中有年幼的孩子、年迈的老人或无法自理的病人)，往往是女性而不是男性更有可能牺牲外出就业的机会。由此可见，基于社会对男女不同的性别角色分工，相比女性而言，男性更需要外出就业，也因此更需要通过“参与”再就业培训来提升自己的就业竞争力。

刻板印象二：相比初中教育水平的失地农民，小学教育水平的失地农民更应当参与再就业培训。

钱芳等人研究发现，“高教育水平可使劳动力有机会获得更好、收入更高、劳动时间更短的工作”[16]。换言之，受教育水平越高，就业竞争力就越高，也就越有可能获得优质的工作；反之，受教育水平越低，就业竞争力就越低，获得优质工作的机会也相应越小。因此，受教育水平为小学的失地农民就业竞争力相对较低，他们若想提高就业竞争力，获得更优质的就业机会，就更需要“参与”再就业培训。

刻板印象三：相比年龄小的失地农民，年龄大的失地农民更应当参与再就业培训。

职场中到处充斥着年龄偏见和歧视。“尽管年龄偏见包含对任何年龄段的歧视，但是年老员工更容易受到年龄歧视。”[17]对于年老员工，尽管存在一些积极的认知，比如年老员工更可靠、诚实、可信、忠诚和友善，但更普遍的看法是年老员工脑力、体力、竞争力、适应能力以及灵活性不如年轻员工。[18]中国的劳动力市场是二元格局，即有一级市场和二级市场。失地农民进入城市就业，更多的是在二级市场。二级市场进入门槛低，对知识、技能及经验的要求较少，往往对体力、耐力、灵活性等生理机能要求较高。随着生理年龄的增加，失地农民的身体机能必然有所下降，这使得他们的就业竞争力也相应下滑。正因如此，年龄大的失地农民更需要通过参与再就业培训来提高就业竞争力。

刻板印象四：受教育水平为小学的失地农民，年龄越大，越应当参与再就业培训；受教育水平为初中的失地农民，年龄越小，越应当参与再就业培训。

之所以形成这样的刻板印象，其潜在原因是，受教育水平为初中的失地农民已经初步具备了从事一些相对高端就业岗位的潜能，如果趁着年轻，通过培训来丰富一下知识、提高一下能力，那么就有可能获得在相对高端就业岗位工作的机会；因而年龄较小、受教育水平为初中的失地农民，往往被认为更应该去接受再就业培训。而那些受教育水平为小学的失地农民很难通过培训获得在高端就业岗位工作的机会。因此，年龄较小的、受教育水平为小学的失地农民，更倾向于被认为“应该趁着年轻、生理机能较好的时候，直接去二级劳动力市场求职”。而年龄较大、受教育水平为小学的失地农民，会被认为“因为生理机能的衰退，直接去二级劳动力市场寻找就业岗位，可能已不具有就业竞争力了；所以最好先参与再就业培训提升一下就业竞争力”，培训后就业竞争力将会有一定程度的提高，这时再去求职，成功的可能性就会更大。

由此可见，失地农民在模拟情境下进行“是否参与再就业培训”决策时，所模拟角色的性别、受教育水平和年龄都是重要的影响变量。这种影响在一定程度上反映了失地农民对“哪些人更应当参与再就业培训”存在一些有关性别、受教育水平和年龄的刻板印象。换言之，失地农民的认知系统中可能存在有关“再就业培训参与者”的原型。该原型有着与性别、受教育水平和年龄相关的典型特征。当失地农民有着与原型同样或相似的典型特征时，就会将自己归类为“再就业培训参与者”，从而更高比率地选择“参与”再就业培训。

(二)实践价值

在个体决策中，代表性启发式的应用具有促进认知加工、节省认知资源的功效，但也不可避免地会导致决策偏差。因此，如果忽视了失地农民这种“因为使用了认知策略而导致的决策偏差”，那么一些真正需要参与再就业培训的失地农民就可能错过培训机会。最终的结果必然是：政府部门为失地农民提供“再就业培训”这一公共服务的“效能”和“参与比率”都会很低，“促进该群体充分再就业”的目标也将难以达成。

如果能够认识到失地农民在再就业培训参与决策中会使用代表性启发式，并能够充分认识到代表性启发式利用的“认知原型”所具有的典型特征(即刻板印象)，那么对于政府再就业培训公共服务部门及再就业培训机构而言，一方面可以充分利用代表性启发式的作用机制来提升再就业培训工作的效能；另一方面可以采取有针对性的干预措施来帮助失地农民规避因使用代表性启发式的认知策略而出现的各种决策偏差。

(1)充分利用代表性启发式的作用机制提升再就业培训工作的效能。本研究认为，可利用失地农民认知系统中存在的刻板印象来提高失地农民再就业培训的参与比率。尤其是在资源有限的情况下，可优先将资源(如宣传资源)投放到那些被失地农民认为“最应当参与再就业培训”的人群中，如“男性失地农民”“年龄较大的失地农民”(尤其是小学教育水平者)、“小学教育水平的失地农民”(尤其是年长者)，以及“年龄较小、初中教育水平的失地农民”。那么失地农民再就业培训工作，尤其是招生报名工作的效能将会大幅度提高，失地农民的“再就业培训参与比率”也会相应提升。

(2)采取有针对性的干预措施帮助失地农民规避因使用代表性启发式的认知策略而出现的各种决策偏差。从长远的角度而言，要“建构全方位的再就业培训系统，鼓励更多有需要的失地农民来参与再就业培训”，首先，必须深入分析失地农民的认知原型中有哪些不利于个体积极选择参与再就业培训的刻板印象，以及这些刻板印象背后的形成机制；其次，寻找相应的干预对策，如塑造典型案例、积极宣传等，以打破失地农民认知系统中存在的那些不利于个体理性进行再就业培训参与决策的刻板印象，同时帮助他们形成正确的、积极的、有利于理性进行再就业培训决策的认知观念。

(三)不足与展望

1.研究不足

本研究致力于探索失地农民有关“再就业培训参与者”的认知原型。由于研究资源的有限性，本次实验设计仅考虑到三个自变量，即角色性别、角色年龄和角色受教育水平。也就是说，本研究对失地农民有关“再就业培训参与者”认知原型的典型特征分析也仅限于这三个自变量。显然，这不是失地农民有关“再就业培训参与者”认知原型的全部特征。失地农民有关“再就业培训参与者”的认知原型，除了具有上述三个方面的典型特征之外，在婚姻状况、子女情况、经济水平和工作经历等方面，是否也具有一些典型特征，还需要进一步探索。

影响失地农民再就业培训参与决策的因素中，除了个体自身的认知因素，可能还有需求、情感、价值观和性格等个体心理因素。而再就业培训项目本身的特征、社会文化习俗和相关政策法规等外在因素，也可能会影响失地农民的再就业培训参与决策。这些内容在后续研究中有待进一步探讨。

2.未来展望

影响失地农民再就业培训参与决策的因素很多。本研究认为，值得进一步探索的问题有：(1)在认知原型方面，可以引入更多的自变量，设计更多的决策实验情境，以丰富我们对失地农民有关“再就业培训参与者”这一认知原型的认识。(2)除对认知原型进行研究外，有必要探讨其它一些可能会影响失地农民再就业培训参与决策的因素，包括认知因素之外的一些个体心理因素(如需求、情感、价值观和性格等)，以及项目本身特征、社会文化习俗和相关政策法规等外在因素。此外，对“这些因素如何共同作用于失地农民再就业培训参与决策的影响机制”，以及“如何应用这些研究成果以促进再就业培训工作的有效开展、提高失地农民再就业培训参与比率”等问题也需积极探索。