社会资本与人力资本论文范文

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一、研究假设

1.人力资本与农民工城市融入的假设人力资本对农民工城市融入的影响主要是农民工受教育程度、健康、技能拥有情况决定的。首先，教育是人们获取基本能力，也是农民工获取城市谋生能力的主要途径。教育不仅可以提高农村劳动力从事非农工作的概率以及稳定性，还能够提升农村劳动力在就业区位从业时间和行业类别方面的选择能力这几个方面显然又可以影响到农民工在其工作服务城市的融入程度[2]。其次，培训是提高劳动力技术素质从而提高其城市就业能力的重要途径[3]。培训既可以为劳动力提供非农就业所需的实用技能，使其更易外出就业，还可以促进其原有人力资本的有效转化，加快其城市融入进程[4]。最后，健康也是人力资本投资的一个重要方面，对劳动参与和城市就业具有显著影响[5]。基于以上分析，提出假设（1）：人力资本的拥有量对农民工城市融入产生重要影响。人力资本拥有量越高，农民工城市融入程度就越高。2.社会资本与农民工城市融入的假设社会资本一种能够为个体提供和增强社会支持的有效资源。学界普遍认为，社会资本的社会支持功能，对于社会弱势群体显得尤为重要。农民工在陌生的城市环境中，相对处于社会底层，缺乏与主流社会的有效沟通与融合。现有调查显示，农民工在城市通过正式渠道（政府、工会、司法机构等）获取社会支持的比例非常低，比较现实而且有效的途径是通过自己的亲戚、工友、同乡等社会资本，这是基于信赖而构建的社会关系网络[6]。基于以上分析，提出假设（2）：社会资本的拥有量对农民工城市融入产生重要影响。社会资本越丰富，其城市融入程度越高。

二、实证分析

（一）样本和数据描述1.样本基本概况有效调查样本共208个，其中，男性95人，女性113人；35岁及以下的青年人占67.31%，36—45岁占29.33%，46岁以上的占3.36%。受教育程度方面，小学及以下的17.79%，初中的12.01%，高中、职技校比例最大，为60.01%，大专及本科以上为10.10%。从行业性质来看，服务业28.37%，建筑业27.88%，运输业6.25%，其他32.21%。月收入水平不足1500元的占48.55%，1500—3000元的占37.98%，3000元以上的占13.47%。72.6%的农民工没有专业技能，20.19%拥有1—3项专业技能，7.21%人拥有3门以上的技能。2.数据描述根据研究设计中的分析，我们将农民工城市融入度情况分为3个层次：12—28分值段表示初步融入，29—44分值段表示基本融入，45—60表示完全融入。利用SPSS13.0数据分析软件，对农民工城市融入度做了一个单变量的集中趋势测量。测得农民工城市融入度最大值为51，最小为22，均值为36.02，中位数为36，偏数系数为0.285，峰度系数为0.718，显示了208名农民工城市融入的频数分布。从左到右依次为有效变量数值、频数、频数占总数的百分比和累计百分比，样本中半数农民工城市融入度处于平均值以下，只有5%的农民工处于完全融入阶。所调查农民工的城市融入度主要在29—44分值阶段，中位数、众数均处于基本融入这一阶段。因此，从总体上看，西安农民工城市融入度不高，大多数农民工处于基本融入阶段。

（二）数据分析与检验1.各个变量的相关性分析从统计分析来看，构成人力资本的4个指标———文化程度、技能培训、健康状况和工作经验，与西安农民工城市融入度的相关性系数分别为0.386**、0.142**、0.246**、0.289，可见除工作经验外，其他3个指标都与城市融入度的相关性是高度显著的；社会资本的4个指标与城市融入度的相关系数分别为0.435**、0.334**、0.402**、0.163*，因此，社会资本的各项指标与城市融入度的相关性也是高度显著的。2.信度检验该分析用克朗巴哈系数来检验题项之间的内在一致性。检验结果显示，克朗巴哈系数为0.829，大于0.8，这说明了量表内在信度比较好。可见，总体上西安市农民工城市融入评价体系的内在信度是比较理想的。3.因子分析本次调查统计通过对西安农民城市融入数据的计算，得出KM0值是0.751，在KM0取值范围0—1以内，这说明该模型抽样的适当性很好。Bartlett球形检验主要是用于检验数据的分布，以及各个变量间的独立情况。Bartlett球形检验的卡方统计值的显著性概率P<0.05时，表明数据具有较好的结构效度。通过计算，农民工城市融入数据的卡方统计值为178.874，相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此可以拒绝各变量独立性假设[7]。综上，通过对模型的相关性检验，说明模型的因子分析适当性较好。采用方差极大法对因子载荷矩阵实行正交旋转以使因子具有命名解释性，并绘制旋转后的因子载荷图。结果显示，文化程度、技能培训、健康状况和工作经历在第一个因子上具有较高的载荷，可解释为人力资本；寻找工作时间、社区政策、交往范围和社会组织在第二个因子上具有较高的负荷可解释为社会资本；居住环境、月均收入、生活方式和消费方式在第三个因子上具有较高的载荷，可解释为经济融入；同理，第4、第5个因子可分别解释为社会融入和心理融入。这与对社会融入所分的3个维度吻合，表明西安市农民工城市融入测量变量的设计基本符合预期目标。4.回归分析回归分析的方差分析表，反映了模型检验结果。八个自变量对应的系数其t检验的Sig.值为0，t值均大于2。农民工的文化程度、技能培训和健康状况与农民工城市融入呈显著正相关，即农民工文化程度越高，城市融入情况越好；技能培训越多，城市融入越好；健康状况越好，城市融入越好。这与金崇芳的研究一致，也验证了假设（1）[8]。回归结果表明，农民工在城市的寻找工作时间、交往范围和参加社会组织的情况与农民工城市融入呈显著正相关，即农民工找工作时间越短，其社会资本就越丰富，城市融入的情况就较好；农民工的交往范围越广，其城市融入的情况就越好；参加的社会组织越多，越有利于农民工构建社会网络，融入城市，这与假设（2）相吻合。

三、统计分析结论

本次调查的重点是构建人力资本、社会资本对西安农民工城市融入影响的分析模型，并得出研究结论，从而对改进农民工城市融入具有指导意义。经过研究分析，可以得出以下结论。第一，人力资本中的身体健康状况、受教育程度、技能培训经历对西安农民工的城市融入存在显著影响，而工作经历影响较小，研究假设1基本得到验证。农民工的身体健康状况，决定着在城市中就业机会的把握，同时可以减少医疗开支与成本。受教育程度的高低，影响着农民工在城市中择业的范围与机会，较高的受教育水平意味着可能选择到较高收入或较高地位的职业，同时其优势还体现在对于城市主流文化的理解与融合，对于新的环境与人际关系能够较快地熟悉、适应与相融。专业技能培训的经历主要决定的是对就业机会的赢得，拥有一技之长成为其突出优势。从农民工的就业领域来看，高技术、高要求的行业不多，大多仍然是在体力劳动为主的建筑业、运输业、加工制造等领域。由于大多数农民工缺乏专业技能，所以工作的稳定性比较差，更换工作较为频繁。从现实了解来看，农民工所从事的职业比较杂，由此使得自己所积累的人力资本无法施展运用于新的工作，导致工作经历在其城市融入过程中发挥的作用与影响并不突出。第二，社会资本是农民工城市融入的重要条件。农民工寻找工作时间、交往范围和参加社会组织情况均对城市融入有显著的影响，研究假设（2）基本得到验证。拥有丰富的社会资本就意味着有较强的人际关系和较广的交往范围，这可以大大缩短农民工寻找工作的时间，可以充分地获得求职信息。同时，社会组织的参与和积极的社区政策，有利于扩展农民工的社会网络，促进社会资本的积累，尤其是参加社区活动利于农民工与城市居民交往，建立良好的互动关系，对农民工融入城市具有积极的作用。综上所述，西安农民工城市融入是一个多方面的、逐步融入的过程。这样的城市融入受到包括教育、就业状况、居住状况、制度因素、人力资本、社会资本等综合因素的影响。大力推动农民工的城市融入，应从政府、社会、社区和个人等多个层面统筹协调。

作者：赵常兴余博单位：西安电子科技大学人文学院