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SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA >

2013 , Vol. 33 >Issue 4: 418 - 426

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2013.04.418

Orginal Article

The Spatial Choice of The Employment Transference of the Rural Labors: A Case Study of Hefei City

  • ZHAO Chun-yu ,
  • SU Qin ,
  • LI Fei ,
  • TIAN Yan-zheng
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  • College of Territorial Resources and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu, Anhui 241003, China

Received date: 2012-05-11

  Request revised date: 2012-12-14

  Online published: 2013-04-20

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本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
Fold

Abstract

The spatial choice of the employment transference of the rural labors is influenced not only by the economic utility factors but also by the individual subjective cognition. This article, from the microcosmic perspective of rural labor force, discusses the process of this spatial decision and its internal relationship and reveals its spatial decision-making mechanism through the path analysis of transferring employment motivation, environment cognition and decision methods. The spatial choice process of rural labor’s employment transference is divided into three stages: motive produce, environmental cognitive and decision-making forms. The case study of Hefei City shows: the motives of the rural labor force’s employment have been transferred from seeking pure income to pursuing comprehensive development. The rural labor forces think that Hefei is a city with fast economic development, good education and science and technology development and good transportation business facilities, close to their homes, and its environment is easy to adapt to, but its most labor intensity is big, and the income is low. The initiative of rural labor’s employment transference decision has surpassed the passivity. This study creates a causal relationship model among employment motives, environment cognition and the way of decision to better help understand the psychological process of the rural labor’s decisions of employment transference. The case study shows: firstly, the clearer the rural labor’s transferring employment motivation, the clearer their cognition of the significant positive influence on the environment, which improves the rural labor force’s expectations to transfer their employment and to resident in the city and helps them make better employment transference; secondly, while other influences of environmental cognition on decision-making method are not significant, the distance of employment has significant positive impact on decision-making, and the image of employment place has negative influence on decision-making, which shows that the decision’s initiative is influenced more directly by such factors as distance and image; and therefore, to improve the construction of the city where rural labor force have crowded in and to improve the urban employment image will help effectively transfer the rural labor force. The main disadvantages of this study are: the concepts and effective measurement about the environment cognition and decision mode still need more theoretical support and future’s further proof, and the only one-way causal relationship from motivation to environment cognitive and to decision has been validated while other relationships still need to be further validated.

Key words： rural labor force; employment transference; spatial choice; Hefei City

Cite this article

ZHAO Chun-yu , SU Qin , LI Fei , TIAN Yan-zheng . The Spatial Choice of The Employment Transference of the Rural Labors: A Case Study of Hefei City[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2013 , 33(4) : 418 -426 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2013.04.418

农村劳动力转移就业是指农村劳动力由第一产业向第二、第三产业转移的过程。在中国当前城乡户籍制度不完全放开、农民土地集体所有、城乡和区域差距较大的情况下,农村劳动力转移就业表现为大批农村劳动力在城市就业,其家庭、户口却还滞留农村的“候鸟式”劳动力就业行为,又称“摆动式”人口迁移。农村劳动力转移就业从地理学角度看是一个空间行为过程,是农村劳动力从转出地出发,到达转入地工作,并可能在转出地和转入地之间不断流动的过程。其中,空间选择是其行为核心。理解这一空间选择过程,对理解和预测地区间移民的空间流动模式[1]以及解决由于流动就业而带来的诸如“留守”[2]、社会隔离[3]等问题都非常重要。
西方学者关于移民地空间选择,有2种主流观点[1]：一是以经济原因为基础的理性选择行为,是与各种效用行为相对应的[4,5],认为个人对每个可能的目的地效用进行评价,然后选择效用最大的目的地,代表性的模型有概率模型、Logit模型、嵌套的Logit模型等[1];二是以心理学为基础的,关注于认知心理学理论方法的运用[6],认为信息的理解过程对个体空间选择十分重要[1],移民心理学将地方感知和动机组成相结合,提供了一个将移民目的和行为相集成的研究背景[7]。
显然,农村劳动力转移就业的空间选择行为过程,不但受经济效用因素,还受到个体主观认知的影响。目前国内关于农村劳动力就业空间转移的研究,重点在以经济原因为基础的分析之上,关于个体认知对转移决策的作用研究鲜有涉及。从相关学科来看,国内外关于空间认知、地理认知等研究已有一定的理论积累[8-10],旅游地理学等也有许多实证研究成果[11]。本研究以此为借鉴,从农村劳动力的微观主体视角,通过转移就业动机、环境认知与决策方式的路径分析,探讨农村劳动力转移就业的空间决策过程及其内部关系,揭示其空间决策机制。

1 研究方法

1.1 农村劳动力转移就业空间决策过程阶段划分与量度

西方学者对迁移决策过程进行了细化研究 [12,13]。本文根据赫夫划分的决策过程（愿望、价值、感应、意象、行为5个环节）[14],认为农村劳动力转移就业决策行为是在特定动机（愿望性、价值系统）基础上,通过环境认知（感应）的过滤过程,产生的转移就业行动意象（决策）。从而将农村劳动力转移就业空间决策过程划分为动机、环境认知、决策3个阶段,构成一个完整的空间决策过程。
1.1.1 农村劳动力转移就业动机及其量度
农村劳动力转移就业动机是指农村劳动力在一定心理需要和外界刺激动力下产生的转移就业的愿望性。戈登[15,16]（Gordon）等认为迁移动机包括：经济、社会流动（社会地位）、居住满意度、家庭和朋友影响、生活方式倾向。显然,动机作为满足各种需要的特殊心理状态和意愿,具有多样性。本文根据“生存发展困境说”提出的“迁移是从生存理性向经济理性逐步过渡的”和价值期望模型中“通过量度对不同目的地的期望,进而测度地方效用”的观点[17],参照国内外农村劳动力转移原因和动因的问卷内容[18],设计了包括“生存动机”、“发展动机”、“精神动机”3类,共11个题项的动机量度量表。对于每个题项的量度都使用5点李克特量表,其中“1”代表非常不赞同,“2”代表不赞同,“3”代表说不清,“4”代表赞同,“5”代表非常赞同。从而可以将研究所涉及的态度、偏好等问题进行一定程度的量化（后面的量表设计也采取同样的方式）。
1.1.2 农村劳动力转移就业环境认知及其量度
环境认知是对不同抉择机会的区位和相对可获得性的感应[14]。本文认为农村劳动力转移就业的环境认知,就是指农村劳动力面临多样化的就业地和就业环境,对其进行的环境外观感觉（环境感知）以及整体认识和综合解释过程,这将对其后来的行动意象产生直接的影响,进而产生具体的就业行为。通过文献总结,认为农村劳动力转移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,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、就业地生活设施、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60个量度题项。
1.1.3 农村劳动力转移就业决策方式及其量度
决策是农村劳动力感知其克服距离摩擦影响能力达到转移就业的行动意象。农村劳动力在转移决策过程中,由于受到大量信息处理能力的限制,当选择目的地数量很大时,不同的信息处理战略则被使用[1]。因此,不同的信息处理方式,产生了不同的决策方式。现有文献与经验表明,移民决策方式有盲目型、跟从型、现实型、理智型等几种类型。据此,设计了“和老乡亲戚一起出来,没有考虑太多”、“通过多次外出就业经历,形成较为固定的就业模式”等9个描述农村劳动力决策行为特征的选项,对其决策方式进行量度。

1.2 数据收集

合肥市是安徽省省会,随着近年建设区域性特大城市战略目标的逐步形成与实现,合肥市综合经济实力快速提升,城市空间迅速拓展,对农村劳动力的吸引能力愈来愈强,已经成为安徽省内重要的劳务输入地。据统计[19],合肥市目前有农民工近110万人,其中建筑行业40多万,各类工业、企业单位30多万,餐饮等服务类行业近30万人。考虑到空间分布、就业类型等的差异,本研究采用分层抽样法进行问卷调研,走访了6个建筑工地、7个工业企业、7个酒店餐饮服务企业以及1个城中村、1个社区、1个专业市场、1个创业街,共发放问卷400余份。调研时间为2011年7月18~22日,调研问卷大部分当场回收,有几家企业采取留置方式。最后总共获取有效问卷345份,通过问卷中户籍（城镇、非城镇）选项,又剔除85份选城镇的问卷,最终获得在合肥打工的农村劳动力就业决策问卷260份。其中建筑业75人,占总样本比例为28.8%,制造业企业76人,占29.2%,酒店餐饮业71人,占27.2%,其余38人,占14.6%。基本与目前合肥市农民工的结构（建筑业36.4%,工业等企业27.3%,餐饮等服务业27.3%,其它9%）一致。

1.3 假设与分析方法

在农村劳动力转移就业决策过程分析基础上,以合肥市为案例地,检验以下假设：1）农村劳动力转移就业动机有明显差异,动机不同,农村劳动力对就业地的环境认知明显不同,假设农村劳动力转移就业动机越强烈,其对转入地的环境有更加清晰的认知。2）农村劳动力对就业地的环境认知不同,直接影响其就业决策方式,假设农村劳动力对就业地的环境认知越正面,其转移决策方式也更为主动。
研究使用结构方程模型对农村劳动力转移就业动机、环境认知、决策方式之间的关系进行检验,分析概念模型与数据的拟合程度。传统统计方法（如回归分析）无法妥善处理不能直接测量的潜变量、只允许因变量含测量误差,结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量间因果关系的一种统计方法,可以通过验证性因素分析来评估因素构念与其指标变量间的密切程度,也可以允许精致确认及检测复杂的路径模型,同时进行多个变量的关系探讨[20],因此能很好地解决这些问题。
结构方程分析一般分为2个步骤：先检验测量模型,再检验结构模型,这样可以保证测量的可信性,避免测量和结构模型间的相互影响。本研究首先使用SPASS17.0对就业动机、环境认知和决策方式量度题项分别做探索性因子分析,探讨其内部维度;然后建立概念模型,用AMOS7.0对整体测量模型进行验证性因子分析,检验整体测量模型,保证测量的可信性;最后用结构方程模型中的路径分析,进行参数估计,探讨各潜变量之间的关系,检验研究假设。

2 结果分析

2.1 样本的行业分布及其社会人口统计特征

被调查者以男性为主,但行业差异较大,建筑业男性最多,酒店餐饮业女性为主。年龄以30岁以下为主,45岁以上的比例很低。多数具有初中、高中文化程度,相当一部分还具有专科及以上文化水平。已婚高于未婚,但未婚比例相当高。来源地以安徽省内为主,省内合肥市域所占比例又相当高（表1）。
Table 1 The sample’s industry distribution and the demographic characteristics

表1 调查样本的行业分布及其社会人口统计特征

建筑业人数 制造业人数 酒店餐饮业人数 其它人数
性别 男 68(26.2) 47(18.1) 25(9.6) 14(5.4)
女 7(2.7) 29(11.2) 46(17.7) 24(9.2)
年龄 ≤30 20(8.5) 55(23.3) 62(26.3) 12(5.1)
31~45 33(14.0) 17(7.2) 4(1.7) 14(5.9)
>45 12(5.1) 2(0.8) 0(0) 5(2.1)
教育 小学及以下 9(3.6) 0(0) 0(0) 10(4.0)
初中 35(14.2) 28(11.3) 13(5.3) 12(4.9)
高中(中专) 16(6.5) 30(12.1) 36(14.6) 13(5.3)
专科及以上 8(3.2) 17(6.9) 19(7.7) 1(4.0)
婚姻 已婚 49(21.0) 37(15.9) 12(5.2) 31(13.3)
未婚 11(4.7) 35(15.0) 53(22.7) 5(2.1)
来源地 合肥市 9(3.6) 44(17.7) 17(6.9) 9(3.6)
安徽省 (除合肥市) 26(10.5) 21(8.5) 46(18.5) 13(5.2)
外省 39(15.7) 9(3.6) 6(2.4) 9(3.6)

注：括号中百分比为某属性人数占该属性实际应答总数的比重,单位为%。

2.2 转移就业动机-环境认知-决策方式路径模型构建

2.2.1 转移就业动机、环境认知和决策方式因子分析
分别对“就业动机”、“决策方式”量表做因子分析,KMO统计量分别为0.797、0.827,Bartlett’s球形检验都拒绝各变量独立的假设。使用主成份分析和正交旋转方法抽取它们的潜在维度,共提取5个公因子（表2）。就业动机有生存动机、发展动机、精神动机3个维度,发展动机均值最高,其次是生存动机,精神动机得分最低。说明生存动机仍是农村劳动力转移就业的重要动机,但已由单纯追求收入阶段转向追求综合发展阶段（学技术、就业机会、为子女考虑3个发展因素的均值都超过了收入因素）,精神动机则还不是考虑的主要因素。决策方式量表可提取2个公因子,一个解释“和老乡亲戚一起出来,没考虑太多”、“失业了就呆在家里”等量度题项,反映农村劳动力在决策时对外界信息并不完全掌握,决策比较盲目、随大流,定义为“被动决策”,另一个解释“通过多次就业经历,形成较为固定的就业模式”、“对外界环境熟悉后,决定外出打工的”等量度题项,反映农村劳动力外出决策时的信息占有比较全面、考虑比较成熟,定义为“主动决策”。从两者的均值来看,主动决策的均值超过被动决策,说明农村劳动力决策的盲目性已大大减少。大部分人考虑了打工成本及收益（均值3.546）、形成了较为固定的就业模式（均值3.454）,但很多人对外界情况不熟（均值3.427）,其决策仍有较强的被动性。
分别对“就业地形象”、“就业地距离”“就业属性”、“就业地生活设施”、“就业地社会和自然环境”5个环境认知量表做因子分析,根据初期结果,删除了一些因子载荷比较低、重复量度以及很难解释公因子的量度项,最后剩下48个量度题项。再次做因子分析,KMO统计量分别为0.835、0.811、0.804、0.810、0.828,Bartlett’s球形检验都拒绝各变量独立的假设。使用主成份分析和正交旋转方法抽取这5方面的潜在维度,共提取城市功能、城市规模、交通距离等13个公因子（表2）。根据各因子得分值,可知农村劳动力对合肥市的整体环境认知是：经济发展速度快、科教发达、规模较大的工商业城市;离家近、社会联系多;劳动强度较大、劳动收入较低、劳动技能要求高;较好的交通商业设施,但居住条件不理想;对自然、风俗习惯都能很好适应,但并未融入城市生活。
2.2.2 转移就业动机-环境认知-决策方式路径模型
理论上,动机不同,对转移就业地和就业市场的环境认知就明显不同,进而影响到转移决策方式。为探求农村劳动力转移就业动机、环境认知和决策方式三者的内在联系,将环境认知分为就业地形象、就业地距离等5个维度,构建农村劳动力转移就业空间决策的路径模型（图1）。观测变量则是前面因子分析中提取的公因子（表2）。
Fig. 1 The structure equation model of the spatial choice for rural labour’s transfer employment

图1 农村劳动力转移就业空间决策路径模型构建

Table 2 Varimax factor analysis of rural labour’s transfer employment motivation, decision method and environment cognition

表2 农村劳动力转移就业动机、决策方式与环境认知正交旋转因子分析

感知因子 均值 因子
载荷		 特征根 解释方
差比例		 感知因子 均值 因子
载荷		 特征根 解释方
差比例
就业
动机		 生存动机
务农收入低
进城务工收入高
农村太穷
农村没有致富机会		 3.468
3.665
3.669
3.065
3.473
0.761
0.801
0.771
0.682		 2.612 23.744% 决策方式 被动决策
和老乡亲戚一起出来
在家收入低,出来试试
对外界情况不熟
失业时呆在家,等待工作		 3.183
3.269
3.115
3.427
2.919
0.713
0.829
0.664
0.651		 2.402 26.684%
发展动机
学技术、长见识
城市就业机会多
为子女考虑
提高社会地位
想在城市生活		 3.806
3.962
3.977
3.935
3.539
3.619
0.687
0.692
0.660
0.721
0.672		 2.522 22.929% 主动决策
家里收入低,必须出来
形成较固定的就业模式
对外环境熟悉后找工作
考虑了打工成本及收益
失业了呆在原就业地		 3.371
3.354
3.454
3.327
3.546
3.173
0.531
0.714
0.758
0.756
0.549		 2.337 25.970%
精神动机
在家没事干
农村精神生活匮乏		 3.027
2.904
3.150
0.784
0.710		 1.481 13.459%
就业地
形象		 A1：城市功能
经济发展速度快
商业发达
文化底蕴
自然环境好
科教发达		 3.547
3.712
3.596
3.392
3.473
3.562
0.570
0.818
0.635
0.568
0.800		 2.490 31.130% 就业属性 C1：劳动强度
工作时间较短
劳动强度不是很大
心理压力比较小		 2.924
2.846
2.962
2.965
0.746
0.810
0.800		 2.288 19.063%
A2：城市规模
对合肥各区熟悉
城市规模较大
省会城市		 3.356
3.388
3.688
2.992
0.759
0.662
0.698		 2.108 26.354% C2：风险与保障
劳务纠纷能较好解决
签订了劳务合同
打工机会多,风险小
对就业机会充分了解		 3.382
3.150
3.608
3.427
3.342
0.674
0.683
0.766
0.662		 2.173 18.107%
就业地
距离		 B1：社会联系
家乡在此打工的人多
与家乡社会联系多
这里有很多亲戚朋友
家乡人相互生活照应		 3.278
3.254
3.338
3.215
3.304
0.866
0.605
0.826
0.852		 2.646 33.073% C3：劳动技能
对劳动技能要求较高
可以学到技术（技能）
容易获得就业培训		 3.422
3.573
3.465
3.227
0.790
0.826
0.619		 1.886 15.719%
B2：交通距离
交通便利
交通成本低
离家近,可照顾家庭
离家近,想在此定居		 3.646
3.962
3.658
3.531
3.435
0.805
0.814
0.718
0.630		 2.423 30.287% C4：劳动收入
收入比较高
如果其它城市有更好的工作,会离开		 3.081
2.712
3.450
0.729
0.828		 1.353 11.278%
就业地
生活
设施		 D1：公共服务
医疗条件较好
社区服务较好
教育设施与水平较好
良好的公共交通设施
良好的商业设施		 3.384
3.327
3.223
3.331
3.531
3.508
0.726
0.699
0.743
0.828
0.775		 3.094 30.941% 就业地社
会和自然
环境		 E1：自然环境
对当地气候很了解
完全适应当地气候
对当地饮食很了解
接受当地饮食习惯
对当地生态环境了解		 3.577
3.400
3.696
3.646
3.773
3.373
0.594
0.755
0.803
0.750
0.584		 2.872 28.725%
D2：房屋供应
很多单位提供公寓
能够租到满意的房屋
商品房房价可以接受		 2.937
3.354
2.985
2.473
0.755
0.755
0.690		 2.099 20.991% E2：文化环境
对当地风俗很了解
接受就业地风俗习惯
了解当地的文化活动
经常和当地居民聊天等
考虑过和当地人交往		 3.344
3.362
3.688
3.312
3.000
3.358
0.607
0.437
0.694
0.821
0.573		 2.455 24.550%
D3：居留倾向
倾向郊区(县)买(租)房
比较关心当地房价		 3.279
3.108
3.450
0.819
0.623
1.202
12.022%

2.3 转移就业动机-环境认知-决策方式路径分析

2.3.1 整体测量模型检验
结构方程分析需要满足正态分布、存在线性关系、方差齐和避免多元共线性几个条件,因此,在模型拟合前先对观测变量进行相关检验。建立整体测量模型,根据正态性检验结果,发现劳动强度、公共服务的临界比率值（c.r.）较高（>2）,说明有可能具有异常值。逐个删除异常值（26个）,使数据达到测量要求,此时整体测量模型的可靠性达到0.857,说明数据具有较高的信度（表3）。
Table 3 Results of CFA for Overal Measurement Model

表3 验证性因子分析整体测量模型结果

潜在变量 观测变量 完全标准化负荷 个体变量信度（SMC） 误差方差 t值 AVE CR
就业地距离 交通距离 0.529 0.280 0.720 - 0.454 0.616
社会联系 0.793 0.629 0.371 7.298
就业地形象 城市规模 0.742 0.551 0.449 - 0.520 0.684
城市功能 0.699 0.489 0.511 9.972
就业地生活设施 居留倾向 0.298 0.088 0.911 - 0.401 0.633
房屋供应 0.585 0.300 0.658 4.378
公共服务 0.879 0.773 0.227 4.589
就业地社会和
自然环境		 社会环境 0.793 0.629 0.371 - 0.587 0.739
自然环境 0.739 0.546 0.454 8.887
就业属性 劳动保险 0.667 0.445 0.555 - 0.414 0.678
劳动强度 0.589 0.347 0.653 7.554
劳动技能 0.670 0.449 0.551 7.872
就业动机 精神动机 0.564 0.318 0.682 - 0.388 0.652
发展动机 0.563 0.317 0.683 6.328
生存动机 0.727 0.529 0.471 6.956
就业决策 主动决策 0.753 0.567 0.433 - 0.496 0.661
被动决策 0.652 0.425 0.575 8.211

注：t值为临界比值,为参数估计值与估计值标准误的比值,t值大于2.58,说明参数估计值达到0.01显著水平。

检验测量模型的各项指标,发觉劳动收入的标准化回归系数偏小（0.053）,说明观测指标不能很好解释劳动收入状况,将该指标删除。修正测量模型,得出测量模型的各项指标如下。CMIN：140.084;CMIN/DF：1.574;RMR：0.027;GFI：0.942;AGFI：0.901;NFI：0.908;IFI：0.964;CFI：0.963;RMSEA：0.047,说明各项指标拟合度较好①（① 模型拟合检验的指标选用卡方值(CMIN)、卡方与自由度之比(CMIN/DF)、残差均方和平方根(RMR)、适配度指数(GFI)、调整后适配度指数(AGFI)、规准适配指数(NFI)、增值适配指数(IFI)、比较适配指数(CFI)、近似误差均方根(RMSEA)。一般认为,CMIN值不显著,CMIN/DF介于1~3之间,RMR<0.05,GFI≥0.9,AGFI≥0.9,NFI≥0.9,IFI≥0.9,CFI：≥0.9,RMSEA<0.05,说明模型可以接受。）整体测量模型的验证结果来看,其标准化负荷值几乎都大于0.5（只有居留倾向较小）,而且是显著的,说明观测变量均能说明各潜在变量,解释能力较强。潜在变量的组合信度值（CR）都大于0.6,说明变量之间具有较好的内部一致性,平均方差抽取量（AVE）基本都大于0.4,说明测量指标基本能够反映其共同因素构念的潜在特质,但不太理想。
2.3.2 模型评价与修正
根据理论假设,在AMOS7.0中建立初始模型,带入数据,计算估计值,模型不能收敛。对初始模型进行探查,将决策方式中的2个观测值直接作为内因变量,数据能得到很好收敛,但各项拟合指标不理想,根据AMOS输出报表的修正指数进行修正,各拟合指标明显改善（表4）,因此将此作为最终的结构模型。基于最大似然法（ML）对本研究的最终结构关系模型进行参数估计（图2）,则可以判别结构模型中的假设关系是否成立。
Table 4 The goodness of fit between hypothetical structural equation and revised structure equation

表4 初始假设模型与修正模型拟合度比较

拟合指标 绝对拟合指标 增值拟合指标 精简拟合指标
χ2/df GFI RMSEA AGFI NFI CFI IFI AIC CAIC
理想数值 1~3 ≥0.9 <0.1 ≥0.9 ≥0.9 ≥0.9 ≥0.9 越小越好 越小越好
初始模型 3.609 0.851 0.100 0.785 0.750 0.801 0.806 476.528 690.880
修正模型 2.175 0.919 0.067 0.869 0.866 0.921 0.923 322.423 591.503
Fig.2 Parameter estimation of structural equation model of the spatial choice for rural labour’s transfer employment

图2 农村劳动力转移就业空间决策的路径模型参数估计

2.3.3 路径系数分析
从图2可知,就业动机对就业地形象、就业地距离、就业属性、就业地生活设施、就业地社会和自然环境的认知都有显著正向影响（路径系数分别为0.948、0.886、0.791、0.724、0.593,t值都大于2.58）,说明农村劳动力对就业地的环境认知受动机影响很大。调研发现,农村劳动力对外出转移就业已经非常明确,“不外出打工挣不到钱”成为共识,新生代农民工一走出校门就开始外出打工。这种明确的就业动机使他们增强了对外界就业环境的认知。而综合发展因素成为主导动机,进一步增强了农村劳动力对外界就业环境的认知,一些人已开始考虑在城市定居。对比动机对环境认知影响的差异,就业动机对就业地形象和就业地距离认知的影响最为显著,其次是就业属性和就业地生活设施,而对就业地社会及自然环境认知的影响程度弱于前几个因子。说明就业地形象和距离是农村劳动力感知最为明确的因素,就业动机对环境认知的影响,更多的是通过对就业地形象和就业地距离认知的影响来作用于就业决策的。
就业动机通过农村劳动力就业地形象、就业地距离、就业属性、就业地生活设施、就业地社会和自然环境认知对决策方式的中介作用,有很大的差异。就业地距离对主动决策和被动决策都有显著正向中介作用（路径系数为0.849和0.850,t值都大于1.96）,说明就业地距离对就业决策方式的作用非常明显。在合肥市就业的农村劳动力,48.8%认为“离家近”是来合肥就业的直接原因。其次是“希望留在合肥”（33.1%）,说明他们定居倾向比较强。“人际关系熟悉”“和同乡朋友一起”的得分频率也较高（29.6%和27.7%）,而工资水平和劳动强度的选择频率只有25.4%和20.8%。显然,合肥市对劳动力的吸引力主要来自距离,而不是工资水平,其吸引范围主要是省内,特别是市域内农村劳动力。就业地形象对主动决策和被动决策都有负向中介作用（路径系数分别为-0.496和-0.339）。说明虽然农村劳动力对合肥的整体功能形象有较高的认知,但这反而对其就业决策方式产生了负向指引作用。可能是因为,合肥城市形象的提升,对农村劳动力原有就业模式产生了一定冲击,其固有决策方式的被动和主动方面都弱化了。就业属性对主动决策有正向影响,对被动决策有负向影响,但都不显著（路径系数分别为0.140和-0.081）。说明农村劳动力对就业地的就业属性认知越正面,其就业决策越主动。合肥市农民工的劳动强度普遍偏大（“工作时间短”、“劳动强度不大”、“心理压力小”的均值都低于3）,劳动收入较低（“劳动收入高”的均值为2.712）,造成其对就业决策的正向指引作用不强。就业地生活设施对主动决策和被动决策都没有显著影响（路径系数分别为0.025和0.049）。合肥市“良好的公共交通”（3.531）和“良好的商业设施”（3.508）均值较高,而“商品房房价可以接受”（2.473）、“能够租到便宜而卫生的房屋”（2.985）得分较低,说明整体城市的生活设施能够达到农民工的要求,但住房条件普遍较差,农民工定居就业趋势不强。就业地社会和自然环境对就业决策方式有正向影响（路径系数分别为0.169和0.011）,但不显著。合肥市农民工以省内来源为主,对就业地社会和自然环境较熟悉,该因素对其就业影响不大。
通过对就业地形象、距离等因子对农村劳动力就业决策影响重要性的直接测度,发觉就业属性的影响最为重要（均值4.035）,其次是就业地距离、就业地生活设施和就业地形象（均值分别为3.114、3.090、2.749）,最后是就业地社会和自然环境（均值为2.443和2.071）。对比本研究,就业属性认知对决策方式并不产生显著影响,而就业地距离认知的影响却最为显著,就业地形象认知则对决策方式产生一定的负向影响。这说明农村劳动力是在对距离、形象、就业属性等信息认知的基础上,做出就业决策的,而不是单纯考虑就业属性的绝对“理性人”,就业地距离认知对就业决策方式的影响往往更为直接。2个研究结果也都表明,就业地生活设施和就业地社会自然环境对决策不是很重要,合肥市目前主要吸引省内和周边省份的农村劳动力,农村劳动力家乡与合肥市自然环境、社会文化差异不大。相比较北京、上海等大城市,农村劳动力比较容易找到合适的住房,生活成本相对较低,这些因素对其就业决策影响不大。

3 结论与不足

本文将农村劳动力转移就业的空间决策过程划分为动机产生、环境认知和决策方式形成3个阶段。实证表明：农村劳动力的转移就业动机已由单纯追求收入阶段转向追求综合发展阶段;农村劳动力认为合肥市是一个经济发展速度快、科教发达、交通商业设施良好的城市,离家比较近、环境容易适应,但多数劳动强度较大、收入较低;农村劳动力转移就业决策的主动性已超过被动性。
本研究建立了就业动机-环境认知-决策方式的因果关系模型,有利于更好地理解农村劳动力转移就业决策的心理过程。实证结果可知：① 就业动机越明确,农村劳动力对就业地的环境认知也会更清晰,提升农村劳动力自身对转移就业及未来在城市定居的期望,将有助于其更好地转移就业;② 大部分环境认知对决策方式并没有显著的影响,只有就业地距离对决策方式产生显著正向影响,就业地形象对决策方式有一定的负向影响,说明决策的主动程度受距离和形象等因素的影响更为直接,因此,提升农村劳动力密集地区的城市建设和城市就业形象,将有助于农村劳动力的有效转移。
由于本研究初次提出农村劳动力转移就业环境认知的概念,对其内部维度及各维度的量度,都处于探索阶段,因此,有些观测变量是否能够稳定地量度理论构念,还有待今后的研究进一步证实与修正。本研究关于就业决策的分析只限于决策方式,对决策的空间特性、就业类型等还缺乏深入分析,对就业决策方式的有效量度,也还需寻找更多的理论支撑。研究设计只进行了动机-环境认知-决策方式之间的单向因果关系,关于动机对决策方式的直接因果关系,决策方式对动机的影响,以及动机、环境认知内部维度之间的因果关系等还有待进一步验证。

The authors have declared that no competing interests exist.

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