進城農民務工收入影響因素的Logistic模型構建

張學春

（宿州學院 經濟管理學院，安徽 宿州234000）

0 引言

中國如何在工業化、城鎮化和現代化的進程中，逐步提高進城農民務工收入，有利于促進農民增收，有利于增強進城農民留在城鎮的物質基礎，有利于推進進城農民市民化。哪些因素對進城農民的務工收入有顯著影響呢？通過對有關文獻資料進行研究分析，發現已有研究文獻對進城農民務工收入影響因素的研究雖然取得很多有價值的研究成果，但是通過建立統計分析模型對進城農民務工收入的影響因素進行實證研究的卻非常少。改革開放以來，進城農民務工收入總體上有了較大的提高，但是仍然比較低，更為重要的是，就進城農民個體而言，其務工收入水平高低不同，差距較大。那么，在同樣的經濟社會環境下，不同進城農民個體的務工收入為什么會有巨大差距呢？因此，有必要對其進行相關的社會調查，掌握一手的數據資料，在此基礎上進行深入細致的專門研究。安徽省既是人口大省，也是進城務工農民大省。安徽省的樣本數據，可以在一定程度上反映出中部地區乃至全國進城農民務工收入的特征。本文嘗試運用logistic回歸分析模型，對進城農民務工收入水平進行多因素的定量分析，試圖找出進城農民務工收入的主要影響因素，分析研究各個影響因素對進城農民務工收入水平產生何種影響，并提出進一步提高進城農民務工收入水平的措施和建議。

1 數據來源和樣本說明、變量設置

1.1 數據來源和樣本說明

本文所使用的研究數據均來源于安徽省教育廳人文社會科學研究項目“農民外出務工對安徽經濟社會發展的影響及對策研究”課題組，在安徽省17個地市對進城農民進行的實地問卷調查。調查實踐中，采用簡單隨機抽樣的組織形式，共發放調查問卷表900份，回收有效調查問卷表756份，有效問卷率為84.0%。

1.2 變量設置

因變量的設置。根據本文研究的需要，將進城農民的月務工收入設置為因變量。樣本數據顯示，進城農民月務工收入的平均值是1940.45元。為了便于統計模型的建立和分析，將月務工收入低于平均值定義為“低收入”，賦值為“0”；將月務工收入高于平均值定義為“高收入”，賦值為“1”。這樣，進城農民務工收入就轉化為0-1二元定性變量。

自變量的設置。在前人研究的基礎上，結合本人調研的數據，本文設置的自變量包括：性別、年齡、婚姻狀況、進城務工時間、教育程度、專業技術水平、是否接受就業職業培訓、是否簽訂勞動合同、從事的行業、工資是否拖欠、進城務工與誰在一起和未來意愿共12個變量。各個變量的含義和賦值見表1所示。

表1 變量的含義與賦值

2 進城農民務工收入影響因素的Logistic模型統計分析

2.1 進城農民務工收入的描述分析

2.1.1 性別與務工收入

女性進城農民的務工收入是1612.77元/月，低于總體進城農民的務工收入（1940.45元/月）,更低于男性進城農民的務工收入（2126.72元/月），男性每月務工收入比女性高500多元。造成這種差距的主要原因有，由于農村一些地區還存在一定程度的“重男輕女”的觀念，女孩比男孩受教育程度偏低，再加上女性要把更多的精力用在家庭和子女身上，以及社會上的性別歧視等。因為男性進城務工收入比女性高，對家庭的經濟貢獻比女性大，這也是造成“丈夫進城務工，妻子在家留守”現象的原因之一。

2.1.2 年齡與務工收入

19歲及以下的進城農民的務工收入為1616.07元/月,20～29歲為 1886.10 元/月,30～39 歲為2009.95元/月,40～49歲為1972.42元/月,50歲及以上的為1879.41元/月。明顯可以看出，進城農民的年齡與務工收入之間存在著“倒U型”的變化關系，務工收入首先隨著年齡的增長而不斷增長，在30～39歲年齡段達到最大值，然后隨著年齡的增長而不斷下降。這是因為，第一、年齡越來，進城務工時間越長，務工經驗越多，務工經驗對務工收入有正向影響；第二、年齡大的進城農民承擔著更大的家庭責任和撫養子女的責任，他們的壓力更大，各方面更成熟、更能吃苦耐勞，所以，他們的務工收入更高。之所以40歲以后，務工收入與年齡呈反方向變化關系，是因為進城農民主要從事工業、建筑業等體力型為主的行業和職業，年長的進城農民很難接受高強度的工作要求，因而導致其務工收入有所下降。

2.1.3 婚姻狀況與務工收入

未婚進城農民的務工收入只有1731.04元/月，而已婚進城農民的務工收入是2006.85元/月，未婚比已婚少275.81元/月。造成這種現象主要有以下幾個原因：第一、已婚進城農民的性別比（性別比=男性÷女性）遠遠大于女性。本次調查顯示，未婚進城農民性別比為1.02，而已婚進城農民性別比高達2.15。前面分析性別比對務工收入的影響，已經得出結論，男性務工收入大于女性。第二、未婚者年齡較小，已婚者年齡較大，年齡與務工收入呈“倒U型”。第三、已婚者有了自己的小家庭和子女，有了更多的責任和義務，自身狀態更加穩定、成熟，所以他們會更加有動力、更加投入去工作掙錢。

2.1.4 進城務工時間與務工收入

進城務工時間在0～5年的進城農民的務工收入為1755.98元/月，6～10年的務工收入為2171.05元/月，10～15年的務工收入為2022.84元/月，16～20年的務工收入為2205.28元/月，21年以上的務工收入為2120.00元/月。數據顯示，雖然務工收入隨著進城務工時間的增長而上下波動，但總體趨勢是上漲的。反映進城務工時間與務工收入之間有著正向關系。這是因為，隨著進城務工時間越來越長，工作經驗積累越來越多，進城農民的人力資本也就越來越大，從而推動其務工收入的提高。

2.1.5 專業技術水平與務工收入

在文章中，對照組患者進行常規的護理，而觀察組患者則實施優質護理，常規護理組的患者在病情及生活質量方面均有一定程度的改善，但相較于觀察組的優質護理來說，差距較大，效果尚不理想[11-12]。飲食護理能夠促使患者補充更多高蛋白食物，用藥護理能夠促進患者的病情改善，生活護理能夠為患者提供舒適的治療環境，改善患者的心境，進而促進病情改善[13-14]。在本文數據當中，觀察組在依從性上和生活質量評分上，均較對照組有優勢（P＜0.05）。

無專業技術水平的進城農民務工收入為1795.96元/月，初級技術水平的務工收入為1870.96元/月，中級技術水平的務工收入為2284.76元/月，高級技術水平的務工收入為2325.00元/月。數據顯示，專業技術水平對進城農民務工收入有正向的影響作用。進城農民要想找到勞動報酬較高的工作崗位就需要有較高的專業技術水平，專業技術水平越高，勞動者的勞動生產效率就越高，從而他們得到的工資就越高。

2.1.6 “進城務工與誰在一起”與務工收入

進城務工“與配偶在一起”的進城農民的務工收入最高，為2088.21元/月；其次是“舉家進城”，為1958.58元/月；進城務工與“子女在一起”的務工收入為1857.80元/月；“自己一個人”進城農民的務工收入最低，只有1837.66元/月。因為夫妻雙方一起進城務工，他們的工作、生活相對比較穩定，可以相互照顧，又沒有子女在一起，能把更多的精力和時間投入到工作中去，所以他們的務工收入最高。“舉家進城”的農民由于身邊有子女要照顧，所以其務工收入有所下降。如果進城務工時配偶不在一起，生理上、心理上壓力會增大，特別是“自己一個人”進城務工，身邊沒有親人關心與照顧，各種壓力會更大，很難全身心地投入工作，所以他們的務工收入最低。

2.2 Logistic分析模型的建立

2.2.1 Logistic回歸分析的概念與應用

Logistic回歸分析，是指因變量為二級計分或二類評定的回歸分析，這在經濟學、社會學、以及其它學科研究中經常會遇到，例如：產品質量的優與劣、性別的男與女、人的生與死等，這類變量被稱為二項分類變量（0,1）。如果因變量是二項分類變量，顯然不能滿足正態分布的要求，這時就可以運用logistic回歸分析。在一般的多元回歸分析中，如果以P(概率)作為因變量，回歸分析模型為：P=A+Β1X1+Β2X2+……+ΒnXn，但是，運用該模型進行計算時，常常會出現P大于1或P小于0的不合理情況。為此，對概率P進行對數單位轉換，即

logitP=ln(P/1-P)

于是，就可以得到二元logistic回歸分析方程為：

2.2.2 Logistic回歸分析模型的建立

本文將進城農民的務工收入小于平均值賦值為0，表示低務工收入，將大于平均值的務工收入賦值為1，表示高務工收入。這樣，進城農民的務工收入就轉化為0-1二元分類變量。logistic回歸分析是研究分類變量與影響因素之間關系的有效分析方法之一。因此，本文嘗試建立logistic回歸分析模型對進城農民務工收入的影響因素進行實證分析。筆者根據logistic回歸分析方程建立出進城農民務工收入影響因素的logistic分析模型：

其中，P表示進城農民獲得高務工收入的概率，當P=1時表示進城農民獲得高務工收入，當P=0時表示進城農民獲得低務工收入。βi表示回歸系數或影響系數，Xi表示自變量或影響因素，α表示回歸截距，ei隨機擾動項。

首先，將進入標準設為0.05，剔除標準設為0.10，對全部自變量進行選取，將不能完全符合標準要求的變量逐一剔除，最終到模型6停止。由于篇幅限制，本文對模型1-5的分析省略，僅對最終模型6進行分析。從表2的數據可以看出，Cox&Snell R方和NagelkerkeR方的擬合效果都不是非常理想，最終得到的理想模型6也只有0.123和0.165，這說明模型的擬合優度還有待于進一步提高。這主要是因為其他一些影響進城農民務工收入的因素本次研究并沒有考慮到。然而，擬合優度值偏低并不會影響已進入模型中的各個因素分析。另外，模型的sig的值幾乎等于0，模型的最大似然平方的對數值較大，顯然模型是顯著的。研究結果表明，影響進城農民務工收入的因素非常多，進入模型中的變量有：性別、年齡、婚姻狀況、進城務工時間、專業技術水平和進城務工時與誰在一起等6個變量（見表2），而其余變量沒有通過顯著性檢驗。

表2 方程中的變量

表2中各列的含義分別是：第一列是影響因素（自變量），第二列是變量的回歸系數，第三列是標準誤差，第四列是卡方值，第五列是自由度，第六列是概率-P值，第七列是OR值。性別、年齡、婚姻狀況和進城務工時間第四個變量的概率-P值幾乎接近于0，專業技術水平對應的概率-P值也只有0.001，由于顯著性水平α為0.05。因此，性別、年齡、婚姻狀況、進城務工時間和專業技術水平的概率-P值都小于顯著性水平α，所以這些變量的回歸系數與模型顯著相關。只有“進城務工與誰在一起”的概率-P值（0.064）略大于顯著性水平α，但仍小于剔除標準0.10，說明“進城務工與誰在一起”與務工收入有一定的相關性，仍可以把“進城務工與誰在一起”放進模型中。

2.3 進城農民務工收入的因素分析

性別對務工收入的影響分析。性別的回歸系數為1.071，Sig值為0.000，說明性別對進城農民的務工收入有顯著的影響。男性進城農民的務工收入高于女性，在其他條件不變的情況下，男性進城農民獲得高務工收入是女性的2.920倍。

年齡對務工收入的影響分析。年齡的回歸系數為-0.042，Sig值為0.000，說明年齡對進城農民的務工收入有顯著的影響，表3顯示出年齡與務工收入呈“倒U型”。

婚姻狀況對務工收入的影響分析。婚姻狀況的回歸系數為0.924，Sig值為0.000，說明婚姻狀況對進城農民的務工收入有顯著的影響。已婚進城農民工務工收入高于未婚，在其他條件不變的情況下，已婚進城農民獲得高務工收入是未婚的2.519倍。

進城務工時間對務工收入的影響分析。進城務工時間的回歸系數為0.059，Sig值為-0.129，說明進城務工時間對進城農民的務工收入有顯著的影響。進城務工時間長的進城農民的務工收入高于進城務工時間短的進城農民，在其他條件不變的情況下，進城務工時間長的進城農民獲得高務工收入是進城務工時間短的進城農民的1.061倍。

專業技術水平對務工收入的影響分析。專業技術水平的回歸系數為0.344，Sig值為0.001，說明專業技術水平對進城農民的務工收入有顯著的影響。高專業技術水平的進城農民的務工收入高于低或無專業技術水平的進城農民，在其他條件不變的情況下，高級專業技術水平的進城農民獲得高務工收入是無專業技術水平的進城農民的1.410倍。

“進城務工與誰在一起”對務工收入的影響分析。“進城務工與誰在一起”的回歸系數為0.344，Sig值為0.064，說明“進城務工與誰在一起”對進城農民的務工收入有一定的影響。“自己一個人”進城農民的務工收入低于“與配偶在一起”或“舉家進城”和“與子女在一起”的進城農民，在其他條件不變的情況下，“自己一個人”進城農民獲得高務工收入是“與配偶在一起”的進城農民的87.9%。

3 結論與建議

本文利用安徽省17個地市的756位進城農民的樣本數據資料，分析進城農民務工收入的主要影響因素。研究得出的結論有：性別、年齡、婚姻狀況、進城務工時間、專業技術水平和“進城務工與誰在一起”對進城農民的務工收入有顯著的影響作用。其中，男性比女性的務工收入高，年長比年青的務工收入高，但年老的務工收入有所降低，已婚比未婚的務工收入高，進城務工時間越長其務工收入越高，專業技術水平越高其務工收入越高，“與配偶在一起”和“舉家進城”的進城農民比“子女在一起”進城農民的務工收入高，“自己一個人”進城農民的務工收入最低。

根據上面研究得出的結論，可以提出增加進城農民務工收入的建議有：加強對進城農民的職業教育和專業技能培訓，特別要加大對年青和女性進城農民的教育培訓力度。消除社會和用人單位的性別歧視，提高女性以及女性進城農民的社會地位和經濟地位。推進城鎮化進程，廢除一切不合理的政策和制度，解決進城農民夫妻兩地分居問題，促進進城農民市民化。

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