基于生存分析的社區教育促進失業人員再就業研究

趙卓娟，楊俊孝

(新疆農業大學 管理學院，烏魯木齊830052)

一、引言

隨著我國經濟社會轉型升級、產業結構調整，我國正面臨著日益嚴峻的就業壓力和挑戰。勞動適齡人口數量的快速增加及大量農村富余勞動力涌入城市加大了城鎮人口的就業壓力，導致我國城鎮失業現象日益嚴重。據人社部公布的數據，2013年我國城鎮登記失業人數達到926 萬，城鎮登記失業率高于4%。本文利用烏魯木齊市實地調研獲得的樣本數據，運用生存分析中的COX 比例風險模型和Kaplan-Meier 來分析和描述失業人員再就業的影響因素，并以此為基礎分析如何更好地發揮社區教育促進就業的功能，幫扶失業人員解決就業問題。

二、文獻回顧與總結

國外學者從社區教育社會功能的視角，分析其對社會流動和社會公平的促進作用。［1］舒爾茨通過分析社區教育對社區發展的正面作用，提出社區教育不僅可以提高居民的工資收入，還可以遏制社區內部的不平等，提高社區凝聚力，促進社會認同。［2］社區教育具有因地制宜的特點，能有效滿足居民需要、提高居民就業與創業能力。［3］在影響因素方面，Eckhard 分析了失業福利、教育程度等因素對失業人員失業時長的影響。［4］張燕通過COX 比例風險模型分析了失業保險對失業時長的影響。［5］宋剛以大連市為例，運用工作選擇模型分析了失業者再就業的限制因素，并認為可發揮社區再就業的資源優勢來解決再就業問題。［6］杜鳳蓮運用Kaplan-Meier 法分析出女性和男性的再就業可能性差異顯著，男性的再就業率高于女性。［7］藍麗嬌運用COX 比例風險模型對城鎮失業者再就業的影響因素進行分析，指出工作年限、是否領取保險金、是否獲取就業信息是影響失業者再就業的主要影響因素。［8］

三、數據來源及變量特征

本文結合烏魯木齊多民族聚集、外來人口多的特點，選取了水磨溝區葦湖梁片區為調研區域。該區因煤礦的關停造成下崗人員劇增，僅本地就業困難人員已過千人，另外轄區流動人口較多，其就業問題不容忽視。本文選擇了葦湖梁街道辦事處下轄5個社區，采取隨機抽樣和偏好抽樣相結合的方法，向160 名有工作能力且有工作意愿的失業人員發放了調查問卷。回收有效問卷153 份，問卷有效回收率為95．6%。

本研究將“失業持續時間”作為被解釋變量，選取了可能對失業持續時間產生影響的變量，分別為性別、民族、年齡、文化程度、婚姻狀況、失業保險金領取情況、失業前月工資收入、家里是否還有其他人失業、原工作單位性質、再就業技能培訓情況和失業者獲取再就業信息情況，如表1。

四、失業人員再就業的生存分析

生存分析(survival analysis)是將事件的結果與事件所經歷時間結合起來分析的一種統計分析方法，可用來分析不同影響因素(稱之為協變量)與生存函數間的關系，分析某種因素對生存率或生存時間的影響作用。由于失業持續時間數據中包含截尾(刪失)數據，且具有右連續性特征，［9］故其他常用的分析方法不適用于分析協變量對失業生存函數的影響。生存分析方法有三種，分別為參數法、半參數法和非參數法，［10］本文將運用半參數法中的COX比例風險模型及非參數法中的Kaplan-Meier 法來進行研究分析。

1.COX 比例風險模型的建立及分析

在生存分析法中，COX 回歸用于分析協變量與失業時間長短的關系，失業人員若實現重新就業，即為“失業狀態死亡”。假設有n 名失業者(i =1，2，…，n)，影響失業者失業持續時長的協變量有p 個，分別為xi1，xi2，xi3，…，xip，第i 名失業者的失業持續時間為ti，COX 回歸是通過風險函數h(t)作為因變量來分析其與協變量X1，X2，…，Xp間的關系，其模型為:

式中，h(t，X)是在t 時間點與協變量X 間的風險函數;h0(t)是基準風險函數，其是所有協變量X1，X2，…，Xp在標準狀態或都為零時的風險函數;X1，X2，…，Xp是指協變量，即影響失業狀態時長的因素;參數β1，β2，…，βp稱為回歸系數，βi＜0 表示該協變量為保護因素，當X 越大，失業狀態生存時間越長，βi＞0 表示該協變量為危險因素，當X 越大，失業狀態生存時間越短。

本研究中，將性別、民族、年齡、文化水平、婚姻狀況、是否領取失業保險金、失業前月工資收入、家里是否還有其他人失業、原工作單位性質、是否接受過再就業職業技能培訓情況列為待定協變量，運用SPSS17．0 統計軟件，把以上影響因素作為自變量，設置多分類變量的啞變量，采用向前逐步回歸法(最大似然估計)構建COX 比例風險模型，對偏回歸系數進行顯著性檢驗，判斷協變量與失業者失業持續時間的長短是否具有顯著關系，輸出結果見表2。

根據表2可知，在5%的顯著性水平上通過檢驗的變量有5 個，分別為“年齡”“文化水平”“是否領取失業保險金”“是否接受過再就業職業技能培訓”和“再就業信息獲取程度”。

2.Kaplan-Meier 法對失業人員再就業影響因素的分析描述

生存分析中的Kaplan-Meier 是一種描述性統計方法，用生存曲線描述失業者再就業的影響因素與失業生存的關系，其基本思想是:將樣本統計的失業持續時間由小到大依次排列，計算各類失業者在某一時間點的失業生存函數。

年齡方面:根據COX 回歸檢驗結果進行分析，自變量“年齡”的偏回歸系數為負，表明該協變量屬于保護因素，即保護失業狀態的因素，意味著失業者每增加一歲，則其再就業的概率和可能性會下降3．1%。由此可見，隨著失業人員年齡的逐漸增大，其再就業的難度也將增大。

表2 COX 回歸檢驗結果

文化水平方面:“小學及以下”、“初中”、“高中”、“中職(職高、中專、技工學校)”這四種文化程度偏回歸系數均為負值，表明這四種文化水平為保護因素。通過Kaplan-Meier 法分析可知，隨著時間的增長，大專及以上文化水平的失業者的生存概率遞減最快，即“失業狀態死亡”最快，其再就業的概率最大。高中與中職(職高、中專、技工學校)就業情況整體上趨于一致。總體來說，失業者的文化水平越高，其再就業的概率和可能性就越大。

失業保險方面:該自變量的偏回歸系數為負值，表明領取失業保險金的再就業的概率和可能性會降低32．5%。通過分析得出，在相同的“失業狀態死亡”時刻，未領取失業保險金的失業人員的生存函數低于領取失業保險金的失業人員，即未領取失業保險金的失業人員的再就業可能性較大。相較于領取失業保險金的失業者來說，未領取失業保險金的失業者缺少必要的經濟收入，因此會有更強烈的動機和意愿來擺脫自己的失業狀態，更加積極主動地去尋找工作。

再就業技能培訓方面:該自變量的偏回歸系數數值為正，意味著接受過再就業技能培訓的再就業概率會提高40．8%。分析表明，接受過再就業技能培訓的失業人員失業狀態生存函數較低，即再就業可能性較大。失業人員接受再就業技能培訓，能夠在短時間內掌握一項工作技能，通過社區、培訓機構向有用工需求的單位推薦介紹，可以大大縮短失業者搜尋工作的時間，增加失業者再就業的機會。

再就業信息獲取方面:在以失業者再就業信息獲取多為對照組的情況下，再就業信息獲取少的失業者的再就業概率會降低0．717(1 －0．283)。分析表明，獲取再就業信息多的失業者的失業狀態生存率較低，說明失業人員獲取的就業信息越多，其再就業的可能性就越大。

五、結論及建議

通過以上分析表明，隨著失業者年齡的逐漸增長，勞動者的技能和求職緊迫感都在下降，再就業可能性會逐漸降低。在勞動力市場中，失業者的文化程度與其再就業的可能性成正比。領取失業保險金可能會降低失業人員的再就業積極性，接受過再就業技能培訓的失業人員再就業可能性較高，獲取再就業信息多的失業人員再就業可能性更大。社區應充分發揮自身優勢，著力解決好以下幾個問題:

1.加強工作人員隊伍建設，促進失業人員觀念轉變

目前，越來越多的大齡失業者對重新就業持消極被動的態度，許多青年失業者的擇業觀念仍受工作期待過高、追求穩定工作等傳統思想主導。此外，因低學歷所造成心理上的自卑與不自信，也影響再就業的態度消極。面對不斷增長的就業指導與心理輔導的需求，擴大具有專業知識的職業指導隊伍是非常必要的。應該加大對工作人員的培訓力度，提高社區促進就業的服務質量。通過對失業人員就業觀念上的專業指導，從根本上幫助實現積極就業。

2.充分整合各類教育資源，積極開展社區教育技能培訓

隨著知識經濟的蓬勃發展，勞動力市場對勞動者的素質與技能提出了更高的要求，這就需要加強對失業者的技能培訓。社區作為教育工作的有效載體，應充分發揮其教育服務功能。社區教育應把技能培訓作為其工作的發展方向，大力開展多層次、多內容的技能培訓以迎合市場需求，增強培訓的實用性。通過國家的政策引導，充分整合社會各類資源，激勵社會力量積極參與到社區教育服務中來。通過共建、合作等方式，形成社區特有的培訓網絡。

3.將失業保險與就業培訓掛鉤，鼓勵失業人員積極參與

在開展培訓的過程中，應注重激發失業人員的學習欲望和熱情，培養其參與學習的積極性和主動性。可以通過政策引導，將失業金體系與再就業培訓掛鉤，避免領取失業保險金會降低失業人員再就業積極性的問題。通過政策規定失業人員必須在已參加再就業培訓并且能出示相關證明的情況下，才能領取到失業救濟金。還可以給培訓合格的失業者一定的獎勵以提高其積極性，如免除培訓期間的學費、獲得相應的職業資格證等。

4.搭建綜合性網絡平臺，使社區教育與就業融合

構建綜合性的網絡平臺，將社區教育與就業結合起來，將成員反饋與政府決策聯系起來。通過發布勞動力市場供求信息及各類培訓的相關信息，失業人員能夠及時了解當前的就業與培訓情況。此外，失業人員通過網絡注冊填寫個人信息與就業狀態，方便工作人員的整理與錄入，使就業保障工作更加規范。通過失業者發布利益訴求及培訓反饋，政府能夠全面地獲得相關信息，這對提供培訓服務的機構起到了一定的監督作用，同時幫助政府提高了決策的科學有效性。

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