基于logistic回歸的山東省失業(yè)人員再就業(yè)影響因素研究

牟雨慧

（濰坊市寒亭區(qū)公共就業(yè)和人才服務(wù)中心，山東 濰坊 261011）

1 引言

經(jīng)過了2020年的新冠疫情之后，全球性金融經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)，中國企業(yè)也受到了影響，而隨之出現(xiàn)的失業(yè)問題則成為當(dāng)前中國面臨的重大問題。山東省作為全國人口排名第二的大省，對于研究再就業(yè)問題具有一定的代表意義，因此選取山東省失業(yè)人員為研究對象，探究再就業(yè)的影響因素。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)資料來源于對山東省失業(yè)人員發(fā)放的調(diào)查問卷。研究者采用隨機(jī)抽樣的方法，以山東省失業(yè)人員作為調(diào)查對象，發(fā)放調(diào)查問卷，共回收有效問卷772份。

2.2 變量選擇

2.2.1 被解釋變量

本文的研究對象是失業(yè)人員的再就業(yè)行為，以及影響再就業(yè)的因素，而再就業(yè)是一抽象不具體的概念，因此，本研究將其轉(zhuǎn)換為三個具體指標(biāo)：失業(yè)后是否參加過再就業(yè)培訓(xùn)，失業(yè)后是否參加過求職面試，是否接受過再就業(yè)相關(guān)幫助。

2.2.2 解釋變量

本文的解釋變量是影響失業(yè)者再就業(yè)的因素，而影響失業(yè)者再就業(yè)的因素有很多，本文擬選取三個方面來對其進(jìn)行分析，包括失業(yè)者的個人特征、失業(yè)者的家庭及經(jīng)濟(jì)狀況、失業(yè)者再就業(yè)的心態(tài)。

失業(yè)者的個人特征。本研究認(rèn)為失業(yè)者的個人特征如年齡、身體狀況等對失業(yè)者的再就業(yè)行為會產(chǎn)生影響，選取年齡、性別、受教育情況、身體狀況、專業(yè)職稱等級這幾個變量。

失業(yè)者的家庭及經(jīng)濟(jì)狀況。本研究認(rèn)為失業(yè)者的家庭總體經(jīng)濟(jì)或個人經(jīng)濟(jì)情況會對失業(yè)者的再就業(yè)行為產(chǎn)生影響。選取是否結(jié)婚、是否有在學(xué)子女、家中是否有65歲以上老人、家中有勞動收入的人數(shù)作為解釋變量。

失業(yè)者再就業(yè)的心態(tài)。失業(yè)者的心態(tài)也是影響再就業(yè)的重要因素，良好的心態(tài)可能會對再就業(yè)產(chǎn)生積極影響。選取對工作的預(yù)期、找工作的態(tài)度和對工作價值的認(rèn)知這三個因素作為解釋變量。在調(diào)查問卷中用能接受的最低月工資、是否認(rèn)同“應(yīng)該靠勞動來維持自己的生活”以及在低工資的工作和救助之間會選擇哪個這幾個問題衡量。

考慮到調(diào)查問卷的易填性，將所有變量的獲取對應(yīng)到問卷中設(shè)置為選擇題，因此獲取的數(shù)據(jù)均為離散變量，為了方便后續(xù)構(gòu)建模型，將其轉(zhuǎn)化為虛擬變量（如表1）。

表1 模型所使用解釋變量及其說明

2.3 模型選擇及構(gòu)建

由于被解釋變量為二分類變量，本研究選擇logistic回歸的方法構(gòu)建模型。將被解釋變量轉(zhuǎn)換為發(fā)生的概率。對于三個被解釋變量，分別構(gòu)建三個logistic回歸模型。

其中p1、p2、p3分別為三個被解釋變量發(fā)生，即回答為是的概率，xk為第k個解釋變量，β0為模型的截距，β1k、β2k、β3k為三個模型的第k個解釋變量的系數(shù)。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 描述性分析

3.1.1 失業(yè)人員基本情況

根據(jù)調(diào)查問卷回收表2數(shù)據(jù)，從年齡分布來看，本次調(diào)查的失業(yè)人員年齡在31-50歲最多，其中31-40歲和41-50歲分別占比43.8%和42%。從健康狀況來看，大多數(shù)身體狀況較為健康。從受教育情況來看，初中學(xué)歷最多，占比49.1%；其次為高中，占比22.9%。失業(yè)者的家庭特征中，有88%的失業(yè)者有在學(xué)子女，90.2%的失業(yè)者家中有65歲以上的老人，65.2%的失業(yè)者家中有兩位具有勞動收入，這對于一個家庭來說負(fù)擔(dān)是比較大的，如果失業(yè)人員不能及時找到合適的工作，則可能會有家庭經(jīng)濟(jì)問題產(chǎn)生。

表2 調(diào)查樣本的基本情況統(tǒng)計特征

3.1.2 失業(yè)人員失業(yè)前工作情況

根據(jù)回收的問卷表3數(shù)據(jù)，可以看出山東省失業(yè)人員在失業(yè)前的工作性質(zhì)以個體經(jīng)營和臨時工為主，工作崗位以一般工人為主，這也符合我們的推斷，隨著社會的發(fā)展和科技的進(jìn)步，越來越多的工作內(nèi)容將被自動化、智能化的設(shè)備取代，導(dǎo)致一般工人失業(yè)的風(fēng)險逐漸升高，而解決這一問題的一個較好的方式就是對工人不斷進(jìn)行培訓(xùn)，讓其掌握的知識不斷增加，做到不能替代。

表3 調(diào)查樣本的失業(yè)前工作情況統(tǒng)計特征

3.1.3 尋找工作情況

根據(jù)回收的問卷表4數(shù)據(jù)，大多數(shù)的失業(yè)者在失業(yè)后都曾嘗試過尋找新的獲得收入的方法，但參加求職面試的比例很低，只有31.5%，失業(yè)者選擇的找工作的方式最多的是親戚朋友介紹，這從側(cè)面說明失業(yè)者找工作的方式不正規(guī)。并且失業(yè)者參加再就業(yè)培訓(xùn)的比例較低，為25.9%，大多數(shù)失業(yè)者在失業(yè)后并沒有接受培訓(xùn)，這也是導(dǎo)致他們選擇對技能要求不高的職業(yè)的原因。而接受過政府或社區(qū)關(guān)于再就業(yè)方面幫助的失業(yè)者更是只有9.8%，因此，對于再就業(yè)相關(guān)政策的宣傳和落實(shí)還存在很大的空間。

表4 調(diào)查樣本的尋找工作情況統(tǒng)計特征

對于再就業(yè)的薪資期望方面，42%的失業(yè)者能夠接受每月2000-4000元的工資，36%的失業(yè)者能接受4000-6000元，這也是占比最多的選項(xiàng)。而對于不能接受的工作情況，大多數(shù)求職者不能接受就業(yè)單位不投保、不簽勞動合同、工作環(huán)境有危險等因素，對于需要學(xué)習(xí)或是個體、私營企業(yè)，接受程度則比較高。最后，絕大多數(shù)的失業(yè)者認(rèn)同“應(yīng)該靠勞動來維持自己的生活”這一觀點(diǎn)，且在低工資工作和救助之間更愿意選擇低工資工作。

3.2 模型分析結(jié)果

我們在構(gòu)建Logistic回歸模型之前，首先需要對解釋變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，一般選取容忍度（tolerance）和方差膨脹因子（VIF）進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)計算二者的結(jié)果分別是0.440＜tolerance＜1，1＜VIF＜2，都落在否定多重共線性的范圍內(nèi)，所以，回歸模型不存在多重共線性問題。本研究利用SPSS26.0軟件對772份樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)Logistic回歸模擬，模型估計結(jié)果如表5所示。三個模型的似然比卡方觀測值分別為845.315、912.875、755.851，說明解釋變量總體與模型的線性關(guān)系顯著，能夠較好地擬合總體樣本數(shù)據(jù)。從模型估計結(jié)果表5中的估計變量系數(shù)及顯著程度來看，模型的12個解釋變量影響程度具有不同特點(diǎn)，具體分析（如表5）。

表5 失業(yè)人口Logistic模型回歸結(jié)果

3.2.1 失業(yè)者的個人特征對再就業(yè)的影響

首先考慮年齡、性別、受教育情況、身體狀況、專業(yè)職稱等級這5個自變量對失業(yè)人員再就業(yè)的影響。不同的解釋變量對模型有不同的影響，有些變量為正向，有些為負(fù)向，其影響程度也各不相同。年齡對三個模型均呈現(xiàn)出一定的負(fù)向影響，說明年齡越大的失業(yè)者，再就業(yè)的整體情況越差，性別這一變量對三個模型的影響均不明顯，說明失業(yè)者再就業(yè)情況跟性別的關(guān)系不大。而受教育情況和身體健康狀況這兩個變量對模型均有一定的影響，其中受教育情況對其有正向影響，即表明受教育程度越高，在參加再就業(yè)的培訓(xùn)、面試等方面的比例越高，而身體狀況則對參加求職面試有明顯的負(fù)影響，即身體狀況不好的失業(yè)人口參加求職面試的比例較低。最后專業(yè)職稱方面對求職面試也有明顯的正向影響。

3.2.2 失業(yè)者的家庭及經(jīng)濟(jì)狀況對再就業(yè)的影響

家中是否有在學(xué)子女這一變量對模型二有較為明顯的正向影響，這說明家中有來自子女養(yǎng)育壓力的失業(yè)者，反而不太會參加求職面試，家中是否有65歲以上老人對于模型三的正向影響顯著，這表明家中沒有養(yǎng)老壓力的失業(yè)者，更傾向于接受政府或社區(qū)提供的相關(guān)就業(yè)幫助。家中的勞動收入人數(shù)對模型二呈現(xiàn)出負(fù)影響，說明收入人口越多，參加就業(yè)面試的幾率越低，但回歸系數(shù)較小，說明對模型的影響程度不大。

3.2.3 失業(yè)者再就業(yè)的心態(tài)對再就業(yè)的影響

失業(yè)者的再就業(yè)預(yù)期和態(tài)度對再就業(yè)情況也有不同程度的影響。首先，對工作的薪資預(yù)期對模型一、模型三呈現(xiàn)出負(fù)影響，而對模型二呈現(xiàn)正影響，說明預(yù)期薪資越高，可能失業(yè)者所擁有的技能和條件也相對較好，因此參加求職面試的概率也就越大，而接受培訓(xùn)和幫助的概率就會較小。而工作的價值認(rèn)知這一變量對模型三呈現(xiàn)出負(fù)向影響，說明在低工資和救助間傾向于選擇低工資的就業(yè)者，更愿意接受政府或社區(qū)的再就業(yè)相關(guān)幫助。

4 結(jié)論與政策建議

一是開發(fā)公益性崗位，對大齡就業(yè)困難人員實(shí)行托底安置。山東省已經(jīng)制定并推行了《就業(yè)困難人員公益性崗位托底安置制度實(shí)施細(xì)則》，安置對象重點(diǎn)是大齡就業(yè)困難人員等。但在《細(xì)則》中大齡就業(yè)困難人員是指女性45周歲以上，男性55周歲以上法定退休年齡以下的失業(yè)人員。年齡范圍有些窄，安置數(shù)量不夠大，建議將男性的年齡上限擴(kuò)至50周歲，以擴(kuò)大這一惠民政策的覆蓋面。

二是通過培訓(xùn)改善勞動力供給質(zhì)量。失業(yè)發(fā)生的另一個重要原因是勞動者缺乏工作崗位所需的技能，對失業(yè)人員最好的就業(yè)援助就是抓好再就業(yè)培訓(xùn)。建議將培訓(xùn)工作交由實(shí)力雄厚的技工學(xué)校及大中專院校承擔(dān)，由高水平的老師及教授來授課，根據(jù)企業(yè)需求，按需培訓(xùn)，定向派遣，真正培養(yǎng)適合企業(yè)的合格勞動者。

三是要大力宣傳就業(yè)及再就業(yè)政策。大部分的失業(yè)人員對政府制定的優(yōu)惠政策不能真正了解和掌握，這樣再好的政策也不能顯示實(shí)效。公共就業(yè)和人才服務(wù)系統(tǒng)要大力宣傳政府的優(yōu)惠政策，制作一些簡單易懂的政策小視頻通過微信進(jìn)行宣傳，讓政策進(jìn)小區(qū)，進(jìn)業(yè)主群，讓政府的優(yōu)惠政策家喻戶曉，從而降低失業(yè)率，維護(hù)社會穩(wěn)定。