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　　严善平、王格玮等人认为，预期收入（地区间经济差距）作为宏观结构因素，空间距离作为成本因素，是影响农村劳动力转移就业地决策的两个基本因素[8、15]。一般来说，农村劳动力都期望到离家近、预期收入比较大的就业地打工。但是，对于欠发达地区来说，这两个因素往往不能同时兼得，农村劳动力对就业地的最终选择往往是在两者间权衡的结果。中国的行政区划，往往反映了地区的经济特性。因此，以转出地为基点，将农村劳动力转移就业地划分为本市、省内市外、邻省、省外（除邻省）四个区域，探讨就业地空间特性，能够较好地考虑这两个因素对农村劳动力转移过程中就业地决策的影响。
　　收入和距离对农村劳动力的影响需要通过劳动力个体的决策反映出来。认知心理学认为信息的理解过程对个体空间选择十分重要，因此劳动力个体决策的基础是环境认知[13-14]。通过文献总结[16-19]，认为农村劳动力转移过程中就业环境认知包括就业地与就业市场2类环境信息认知，细分为6个方面：一是关于城市规模、职能、等级、经济发展状况等的认知，是对就业地整体形象的认识，定义为就业地形象；二是关于就业地与原居地的距离、交通方式、社会联系的认知，定义为就业地距离；三是关于就业地劳动收入、劳动强度、劳动保护、所需技能等的认知，定义为就业属性；四是对就业地的居住、教育、医疗、商业环境等的认知，定义为就业地生活设施；五是对就业地风俗习惯、文化娱乐、人际关系等的认知，定义为就业地社会环境；六是就业地气候、植被、水文、生态环境等的认知，定义为就业地自然环境。据此，设计了就业地形象、就业地距离、就业属性、就业地生活状态、就业地社会和自然环境（由于当前自然环境和社会文化环境对农村劳动力转移就业的影响还不是很大，因此将两者合并）5个量度量表，包括55个量度题项。
　　（二）数据收集
　　安徽省农村劳动力众多，人口分布极不平衡，以安徽省为案例地，能获取多种类型农村劳动力转移的样本。安徽省紧靠长三角发达地区，省内经济欠发达，农村劳动力跨省转移就业数量庞大。本研究根据人口、经济发展、经济地理位置的差异性，选择转移就业模式有较大差异的阜阳、合肥、马鞍山、黄山四个市的典型行政村作为样本地，进行实地调查，获取属性数据和空间数据。
2012年1月15日至21日，利用外出打工的农民工回乡过春节的时期，研究团队分成四个小组，分别在阜阳市太和县双钟村、合肥市肥西县周楼村、马鞍山市含山县汤徐村、黄山市徽州区仙和村进行了为期一周的问卷和访谈，共发放问卷1200份，收回有效问卷1093份，问卷有效率为91.1%，平均每个村样本在250份左右，基本能满足数据分析的要求。
　　（三）分析方法
　　使用SPSS17.0进行数据分析。首先，使用因子分析法分析环境认知的内部维度。因子分析法是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系的统计学分析方法。使用该方法可以从环境认知各测量题项中，提取出少量因子，使其既能够反映原有变量大部分的信息，又可以对原始变量信息进行综合和反映，从而达到降维的目的。其次，使用聚类分析方法探讨环境认知的基本类型。聚类是对数据空间中数据对象进行分类，位于同一类中的数据对象之间的相似度较大，而位于不同类之间的数据对象差异度较大。为了探讨农村劳动力转移过程中就业环境认知的基本类型，使用K-均值聚类法进行类别判定。最后，使用多项Logistic回归模型探讨环境认知对空间决策的影响。多元回归分析可以在控制其他变量的情况下，探讨某一变量对因变量的影响，并通过对自变量与因变量取值的标准化处理，比较各个自变量影响力的大小，且可以很好地反映它们对因变量的共同效果。由于这里涉及的变量都是多分类变量，因此选用多项Logistic回归模型。
　　三、研究结果分析

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农村劳动力转移过程中就业地决策的认知因素

2014-11-20 10:07　来源: 互联网作者：赵春雨浏览次数 7092

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农村劳动力转移过程中就业地决策的认知因素 2014-11-20 10:07 来源: 互联网 作者：赵春雨 浏览次数 7092