Spss多元逻辑回归分析教学策略初探

2021-07-23廖彬

速读·下旬 2021年2期

廖彬

◆摘要：分析农民工群体非农收入的影响因素，能够从地理要素综合的角度认识地理事物的整体性，培养学生的综合思维。本文尝试利用Spss多元逻辑回归分析教学策略，在课堂上通过假设教学，构建实证模型分析数据并进一步验证假设，是调动学生自主学习的积极性，培养综合思维能力的一次教学尝试。

◆关键词：Spss;教学策略;实证模型;农民工工资收入;影响因素

一、理论前言与课堂假设的提出

人口流动是人口移动的一种形式，也是地理学科以核心素养为指导下的一项重要教学内容。通过大量的文献阅读和实地考察笔者发现：农民工群体内部已经出现了代际的分异。因此，在提出探究假设前，我们根据出生时间不同将农民工分为两代（分别将1980年之前和之后出生的农民工称为第一代农民工和第二代农民工[]）。分别考察影响这两代农民工当前非农月收入的因素。在课堂上通过假设探究法，应用Spss分析软件来展开教学，课堂假设如下：

第一组假设：劳动者的个体特征对其收入会产生重要影响。

第二组假设：人力资本的提高会对农民工的收入产生积极的影响。

第三组假设：农民工的社会资本对其收入有正向影响。

第四组假设：企业的制度和特征会对个体的收入产生影响。

第五组假设：就业区域会对农民工工资收入产生重要影响。

二、社會学调查—数据来源和样本描述

本文所使用的数据来源于2019年7-8月，笔者组织部分学生、同事及朋友对莆田市的几大工业区（黄石工业园区、西天尾工业园区、华林工业园区以及涵江工业园区）、以及主要的商业中心（荔城区金鼎城市广场和正荣财富中心、城厢区万达广场、涵江区沃尔码广场等）问卷调查的结果，采取配额抽样和问卷面访形式进行调查，本次调查在莆田市内展开，调查对象为年龄段在15-64周岁、在现流入地居住一个月及以上的跨县市务工经商的流入人口。最终有效样本为1737份，有效率为85.4%。

三、研究过程-实证模型构建和结果分析

1.模型的构建—课堂讨论后构建

由于农民工月收入既能较好的反映其非农收入水平，又能很好的体现个体特征、人力资本和社会资本特征等变量对于收入的影响。因此，我和学生们分别以两代农民工的平均收入为各自的界限，将样本划分成两类：收入在平均值以下的样本（Y0）和收入在平均值以上的样本（Y1）。由此，我们构建了一个新的二分变量Y;在回归模型中令它为因变量，并以Y0为参照组;将“代际”作为分类变量，考察5组假设中的自变量对于农民工收入水平的影响。

2.研究小结——回归模型结果解析

（1）个体特征的影响

就第一代和第二代农民工而言，若除性别以外的其他样本特征完全相同，男性月收入超过平均水平的几率分别是女性的4.6倍和2.5倍。婚姻状况方面，已婚对于第一代农民工的收入产生积极显著影响：相对于未婚者而言，已婚的农民工其收入超过第一代农民工平均收入水平的几率是前者的2.26倍。

（2）人力资本的影响

通过回归模型发现，人力资本变量会对农民工的非农收入产生影响。培训对于两代农民工的收入都有显著的影响：工作期间接受培训对于收入水平有积极的影响：在第二代和第一代农民工的回归模型中，工作期间接受培训的回归系数分别为0.408***和0.160;由此，可以看出培训对于两代农民工的收入水平有积极正向的影响。

（3）企业性质的影响

与用人单位签订合同对于收入有正向的影响;企业规模方面，规模越大劳动者收入水平越高;企业的性质方面，若以三资企业为参照，供职于个体及其他企业对于第一代农民工收入有正向影响，而供职于公有企业对于因变量却表现出负向影响。在第二代农民工的回归模型中，企业规模对于收入影响积极显著。

（4）地理要素的影响

就第一代和第二代农民工而言，供职于市区的农民工其收入超过各自群体均值的几率分别是供职于非市区的农民工的4.3倍和5.6倍;且都通过了0.01的显著性检验。回归结果与假设相符。

四、研究结论与讨论

通过前面所做的定性和定量分析，以及通过Spss软件统计数据，可以总结出以下几条结论。

第一，性别对两代农民工的非农收入有显著影响：相比于女性，男性的收入水平更高。

第二，婚姻状况对于第一代农民工非农收入有显著影响：相比于未婚农民工，已婚者收入水平高于平均值的几率更大。

第二，人力资本会影响两代农民工的非农收入;培训、文化程度和在外流动时间对第二代农民工非农收入有积极的正向影响。

第三，社会资本对第一代农民工的非农收入影响不显著;加入同学会、请客送礼，交往对象类别为“弱关系”对于第二代农民工非农收入有显著的正向影响。

第四，企业性质对于第一代农民工非农收入无显著影响;企业规模对于第二代农民工非农收入影响积极显著。

第五，就业区位对于两代农民工的非农收入有显著影响：供职于沿海地市的农民工其收入超过平均水平的几率大于供职于内地地市的农民工。