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摘要 基于对新生代农民工的问卷调查数据，运用结构方程模型探讨影响新生代农民工择业行为的各种因素以及因素之间的关系和强度。结果表明：新生代农民工择业行为体现出明显的主观意识，外界影响因素对个人因素产生不同程度的影响，并通过个人因素对最终职业选择产生影响。
关键词 新生代农民工；择业行为；结构方程模型；中介变量
中图分类号 S-9 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2016）23-225-05
2010年中央一号文件要求着力解决新生代农民工问题，随后学者们对新生代农民工的代际问题[1-3]、价值观问题[4]、城市融入问题[5-6]、择业问题等方面做了更加深入的研究。
在择业问题的研究上，有探讨择业意愿[7]、择业需求[8-9]、择业倾向的[10]，还有探讨择业行为的[11-15]。对于择业行为的研究，李萍[11]主要从新生代农民工的人力资本、社会资本、择业观念和就业环境对其择业机会、职业选择和职业适应的影响程度进行分析。罗竖元等[12-15]主要从择业行为与就业质量、就业环境对择业行为的影响、择业观对择业行为的影响、社会资本对择业行为的影响等方面进行了研究。柯文静[16]对我国中西部新生代农民工异地择业行为及其影响因素进行了实证分析。现有研究主要对新生代农民工人力资本、择业环境、择业稳定性、个人素质等方面与择业行为的关系进行探讨，很少把择业行为作为一个过程来进行研究，而且在研究方法上几乎都是采用传统的回归分析法。但是新生代农民工择业行为是一个较为复杂的过程，首先，择业过程难以直接对其进行评价；其次，在择业过程中会受到很多外界因素的影响；第三，这些外界因素也可能会对其心理产生影响。农民工会根据自身情况权衡利弊，从而产生不同的择业行为，可以说择业行为是一个动态过程且受到多种因素的共同作用，一般的回归方程并不能有效地解决多对多的问题，而结构方程模型恰好能够处理这种多对多的问题，建立观察变量和潜变量以及潜变量之间的因果关系。
鉴于此，笔者结合多学科交叉理论，根据问卷调查数据，构建新生代农民工择业行为及其影响因素结构方程模型，实证分析影响新生代农民工择业行为的关键因素以及这些因素之间的关系和强度。
1 研究设计
1.1 变量界定
1.1.1 外因潜变量。外因潜变量是指影响择业行为的外在因素，为了准确概括对新生代农民工择业行为产生较大影响的外在因素，在设计调查问卷前对农民工进行了访谈，并进行了专家咨询，最后提炼出对新生代农民工择业行为影响较大的21个问题去解释这些外因潜变量，包括：工作地点离家距离远近、工作地点所处的地域（经济、地理、政策法规、人文、其他）、工作单位所属行业（如建筑业、服务业、制造业等）、工作单位的性质（如国有、民营、外资）、工作单位的规模大小、工作单位的管理水平、工作单位规范化程度、工作单位的领导、工作单位的同事、工作的环境、工作的稳定性程度、工资待遇水平、福利水平、岗位特点（类型、层次）、工作时间长短、工作量大小、工作难度大小、工作压力大小、家人对工作的态度、亲戚对工作的态度和朋友对工作的态度。在统计分析中，为了便于分析，采用Likert五点量表法，选项从“非常看重、看重、不确定、不看重、非常不看重”依次赋分为5、4、3、2、1。
1.1.2 中介变量。择业行为中涉及的外在因素用外因潜变量概括，那么择业行为涉及到的内在因素即个人因素则用中介变量表示。外在因素可能会对个人因素产生作用从而影响到择业结果，所以个人因素作为外在影响因素和择业结果的中介变量。该研究将探讨农民工对外界因素的考虑是否会影响到他们对自我的分析与判断。在调查问卷中，用自己的兴趣、自己的能力水平、对自己未来发展的影响、就业成功的可能性作为中介变量的4个观察变量。各题项依然采用Likert五点量表法，从“非常看重、看重、不确定、不看重、非常不看重”依次赋分为5、4、3、2、1。
1.1.3 内因潜变量。 内因潜变量受外因潜变量的影响，内因潜变量包括月均收入和工作类型2个观察变量。2个观察变量都采用5个尺度，分别赋分1～5分，具体见表1。
1.2 数据来源 为了保证数据调查的有效性和可靠性，该研究通过自我发放和委托发放的方式，选择厦门、重庆、北京、长沙、成都等地的企业，调查对象是新生代农民工。本着自愿的原则，此次调查采用被评估人自我评估的方式进行，保证了问卷调查的随机性和数据的真实性。
因子分析包括2种，一种是探索性因素分析（EFA），这是一种根据数据特征进行降维的技术，能够将错综复杂的观察变量综合成少数几个核心因子；另一种方法是验证性因子分析（CFA），它和EFA有相似之处，但是CFA更侧重于检测假定的观察项目与变量之间的关系。通常，为了保证量表设计的合理性，需要先用一部分数据进行探索性因子分析，再用另一部分数据进行验证性因子分析来验证[17]。
因此，调查过程也分为试调查和正式调查2个阶段。在试调查阶段，调查了80份问卷，有效问卷72份。主要采用了SPSS18.0对数据进行了探索性因子分析，对问卷设计的信度和效度进行了检验，并且把不符合要求的问卷题项剔除。正式调查后首先用AMOS21.0进行验证性因子分析，来检测潜在变量与观察变量之间的关系。在此基础上，构建出结构方程模型，计算模型的路径系数，分析模型的拟合程度，并得出新生代农民工择业行为影响因素的最终模型。正式调查历时超过2个月，发放326份问卷，获得248份有效问卷。
2 实证分析
2.1 调查问卷的探索分析 在对问卷数据进行分析之前，首先要对量表进行信度和效度检验。运用SPSS18.0对调查问卷进行信度分析，得出Cronbach’s Alpha=0.816，说明问卷的信度比较高。运用KMO检验和Bartlett球形检验对问卷的效度进行分析，得出KMO的检验系数为0.749，球形检验系数Sig.为0.000<0.05，说明问卷效度较好，且适合做因子分析。 随后，该研究利用主成分析方法进行因子分析，采用方差最大化正交旋转，去除载荷数小于0.5的题项，即去掉“工作地点离家距离远近”“工作地点所处的地域（经济、地理、政策法规、人文、其他）”“工作单位所属行业（如建筑业、服务业、制造业等）”“工作单位规范化程度”“工作的环境和工作的稳定性程度”6个题项，其余21项均满足大于0.5的基本要求且收敛为7个因子。对每类因子题项的含义进行提炼和概括，可将7个因子分别命名为“个人因素”“工作特点”“人际倾向”“工作属性”“工作待遇”“工作氛围”“择业行为”，详见表2。总方差解释度达到67.9%，说明这个21个题项接近7成可以用这7个公共因子来解释。根据以上分析可知，问卷设计较为合理。
2.2 农民工择业行为的影响因素与路径关系分析 在前一步试验性调查问卷中，通过探索性因子分析进行公因子提取，运用数据规律找出各个潜在变量下的观察变量。在正式调查后，利用结构方程的测量模型进行验证性因子分析，用于确定观察变量数目，也可判断量表的内在质量，这也是建模和路径分析的前提条件。要使观察变量有效反映出潜在变量，需要测量模型中的因素负荷量均达到显著水平，即P<0.05，否则应该删除未达到要求的测量项目。
在测量模型中，每个潜变量对应的观察项目的因子负荷量范围为0.50～0.95，当因子载荷大于0.70时，指标具有良好的收敛效度[18]。从表3可以看出，因子载荷除了岗位特点0.533和工作单位的管理水平0.644未达到0.70以外，其他均达到了0.70以上。在以上基础之上，对模型的组合信度（CR）进行检验，结果列于表3，潜变量组合信度为0.76～0.9大于0.50[18]的参考标准除了工作属性因子的平均方差抽取量为0.441 3，其他的在0.627 9～0.780 9范围内，大于0.5的临界值；同时，各因子载荷均通过了显著性检验P<0.05。由此可见，模型和量表的设计较合理，观测变量较好地解释了潜变量，表明模型的基本适配度良好。
验证模型测试过后，需要构建结构模型，极大似然法是CFA常用的参数估计方法，在SEM中观察各个路径的系数显著性情况，根据模型运行结果得知，工作属性→个人因素、工作属性→择业行为的路径系数不显著。对于结构模型拟合程度，需要通过卡方与自由度的比值（CMIN/DF）、RMSEA、GFI、AGFI、NFI等指标来进行判断。
然而，对于工作特点、工作氛围、工作待遇、人际倾向这些外界因素是对新生代农民工择业行为产生直接影响，还是通过作用于农民工本身后产生间接影响，或者是既有直接影响又有间接影响，还有待进一步研究。所以，必须对模型的中介效果进行检验。
2.3 模型中介效果检验 关于中介效果的检验，传统的中介效果检验只仅是简单的Z界定，而sobel test有一定的局限性要求数据分布符合常态，但是很多数据不能满足这一要求。基于此，该研究采用bootstrap信赖区间法进行中介效果检验[19]。根据模型运行结果得知工作属性→个人因素、工作属性→择业行为的路径系数均不显著，则其一定不存在中介效果。因此，只需要针对另外4个潜变量进行讨论，结果见表4。
从表4可以看出，在间接效应检验中各置信区间不包含0，证明中介存在；在直接效应检验中各置信区间包括0，说明直接效果不存在，为完全中介。即人际倾向、工作待遇、工作氛围、工作特点通过对个人因素产生影响与择业行为形成间接关系，而人际倾向、工作待遇、工作氛围、工作特点则不会直接对择业行为产生影响。说明农民工在择业这个过程中，外部的工作因素、家人和朋友因素首先会对新生代农民工个体产生影响，通过其对自身的衡量后间接影响到他们最终的择业情况。
3.4 新生代农民工择业行为及其影响因素结构方程模型（最终模型） 经过上述分析后进行模型修正，去掉工作属性这条不显著的路径后，在Sandardized Solution模式下，得出的最终模型见图1。图1给出了潜变量与观察变量之间的关系，并描述了模型路径图，图中矩形代表观察变量，椭圆代表潜变量。
从相关拟合指标评估的结果看，CMIN/DF=1.847<3；近似误差均方根RMSEA=0.059<0.08；拟合优度指数GFI=0.913>0.9，调和拟合优度指数AGFI=0.877，略小于0.9；规范拟合指数NFI=0.934 >0.9[18]。这些指标除了AGFI略小于评估标准外，其他指标都达到了评估标准，说明该结构方程模型拟合较好。
标准化路径回归加权结果见表5。由表5可知，工作特点与个人因素之间的路径系数为负，即工作特点对个人因素起到负向作用，其表达的含义是当新生代农民工越在意工作难度、工作压力、工作时间、工作量，越会对自身评价产生负面影响。人际倾向与个人因素之前的路径系数为-0.321，说明人际因素对新生代农民工的个人因素起到负向作用，其含义为当新生代农民工为人际倾向者时，他们会比较重视亲戚、朋友和家人的意见，而忽略了自己的兴趣和抱负，低估了自身的能力和成功的可能性；反之，如果他们不是人际倾向者，对亲朋好友的评价不那么看重，他们则会更关注自己的能力、发展和兴趣等。工作待遇和工作氛围与个人因素之间的路径系数为正，说明良好的工作待遇和良好的工作氛围，会促使他们更加重视自我。个人因素与择业行为的路径系数为0.860，说明新生代农民工对自己越重视、评价越高越会促进他们选择工资待遇更好、技术含量和层次更高的工作岗位，并且作用非常明显，起到80%以上的正向促进作用。
根据表5，分别计算出4个外因潜变量对择业行为的最终影响效果（即将路径中2个直接效应系数相乘可以得到间接效应系数）。工作待遇和工作氛围对择业行为的作用是正向的分别为0.192（0.223×0.860）和0.187（0.217×0.860）；工作特点和人际倾向对择业行为的作用是负向的分别为-0.123（-0.143×0.860）和-0.276（-0.321×0.860）。从数据分析可以看出，人际倾向对新生代农民工的择业行为影响最大，并且起到负向作用，这可能是因为他们过于看重他人的看法和意见时，无形中增加自己的心理负担，低估了自我，使其在寻找工作的过程中对技术含量高、能力要求强的工作缺乏信心。另外，从工作特点因素对其择业也起到负向作用来看，说明新生代农民工如果把工作难度、工作压力等因素考虑太多，最终会使其选择工作能力要求较低、工资水平较低的岗位。3 结论与建议
关键词 新生代农民工；择业行为；结构方程模型；中介变量
中图分类号 S-9 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2016）23-225-05
2010年中央一号文件要求着力解决新生代农民工问题，随后学者们对新生代农民工的代际问题[1-3]、价值观问题[4]、城市融入问题[5-6]、择业问题等方面做了更加深入的研究。
在择业问题的研究上，有探讨择业意愿[7]、择业需求[8-9]、择业倾向的[10]，还有探讨择业行为的[11-15]。对于择业行为的研究，李萍[11]主要从新生代农民工的人力资本、社会资本、择业观念和就业环境对其择业机会、职业选择和职业适应的影响程度进行分析。罗竖元等[12-15]主要从择业行为与就业质量、就业环境对择业行为的影响、择业观对择业行为的影响、社会资本对择业行为的影响等方面进行了研究。柯文静[16]对我国中西部新生代农民工异地择业行为及其影响因素进行了实证分析。现有研究主要对新生代农民工人力资本、择业环境、择业稳定性、个人素质等方面与择业行为的关系进行探讨，很少把择业行为作为一个过程来进行研究，而且在研究方法上几乎都是采用传统的回归分析法。但是新生代农民工择业行为是一个较为复杂的过程，首先，择业过程难以直接对其进行评价；其次，在择业过程中会受到很多外界因素的影响；第三，这些外界因素也可能会对其心理产生影响。农民工会根据自身情况权衡利弊，从而产生不同的择业行为，可以说择业行为是一个动态过程且受到多种因素的共同作用，一般的回归方程并不能有效地解决多对多的问题，而结构方程模型恰好能够处理这种多对多的问题，建立观察变量和潜变量以及潜变量之间的因果关系。
鉴于此，笔者结合多学科交叉理论，根据问卷调查数据，构建新生代农民工择业行为及其影响因素结构方程模型，实证分析影响新生代农民工择业行为的关键因素以及这些因素之间的关系和强度。
1 研究设计
1.1 变量界定
1.1.1 外因潜变量。外因潜变量是指影响择业行为的外在因素，为了准确概括对新生代农民工择业行为产生较大影响的外在因素，在设计调查问卷前对农民工进行了访谈，并进行了专家咨询，最后提炼出对新生代农民工择业行为影响较大的21个问题去解释这些外因潜变量，包括：工作地点离家距离远近、工作地点所处的地域（经济、地理、政策法规、人文、其他）、工作单位所属行业（如建筑业、服务业、制造业等）、工作单位的性质（如国有、民营、外资）、工作单位的规模大小、工作单位的管理水平、工作单位规范化程度、工作单位的领导、工作单位的同事、工作的环境、工作的稳定性程度、工资待遇水平、福利水平、岗位特点（类型、层次）、工作时间长短、工作量大小、工作难度大小、工作压力大小、家人对工作的态度、亲戚对工作的态度和朋友对工作的态度。在统计分析中，为了便于分析，采用Likert五点量表法，选项从“非常看重、看重、不确定、不看重、非常不看重”依次赋分为5、4、3、2、1。
1.1.2 中介变量。择业行为中涉及的外在因素用外因潜变量概括，那么择业行为涉及到的内在因素即个人因素则用中介变量表示。外在因素可能会对个人因素产生作用从而影响到择业结果，所以个人因素作为外在影响因素和择业结果的中介变量。该研究将探讨农民工对外界因素的考虑是否会影响到他们对自我的分析与判断。在调查问卷中，用自己的兴趣、自己的能力水平、对自己未来发展的影响、就业成功的可能性作为中介变量的4个观察变量。各题项依然采用Likert五点量表法，从“非常看重、看重、不确定、不看重、非常不看重”依次赋分为5、4、3、2、1。
1.1.3 内因潜变量。 内因潜变量受外因潜变量的影响，内因潜变量包括月均收入和工作类型2个观察变量。2个观察变量都采用5个尺度，分别赋分1～5分，具体见表1。
1.2 数据来源 为了保证数据调查的有效性和可靠性，该研究通过自我发放和委托发放的方式，选择厦门、重庆、北京、长沙、成都等地的企业，调查对象是新生代农民工。本着自愿的原则，此次调查采用被评估人自我评估的方式进行，保证了问卷调查的随机性和数据的真实性。
因子分析包括2种，一种是探索性因素分析（EFA），这是一种根据数据特征进行降维的技术，能够将错综复杂的观察变量综合成少数几个核心因子；另一种方法是验证性因子分析（CFA），它和EFA有相似之处，但是CFA更侧重于检测假定的观察项目与变量之间的关系。通常，为了保证量表设计的合理性，需要先用一部分数据进行探索性因子分析，再用另一部分数据进行验证性因子分析来验证[17]。
因此，调查过程也分为试调查和正式调查2个阶段。在试调查阶段，调查了80份问卷，有效问卷72份。主要采用了SPSS18.0对数据进行了探索性因子分析，对问卷设计的信度和效度进行了检验，并且把不符合要求的问卷题项剔除。正式调查后首先用AMOS21.0进行验证性因子分析，来检测潜在变量与观察变量之间的关系。在此基础上，构建出结构方程模型，计算模型的路径系数，分析模型的拟合程度，并得出新生代农民工择业行为影响因素的最终模型。正式调查历时超过2个月，发放326份问卷，获得248份有效问卷。
2 实证分析
2.1 调查问卷的探索分析 在对问卷数据进行分析之前，首先要对量表进行信度和效度检验。运用SPSS18.0对调查问卷进行信度分析，得出Cronbach’s Alpha=0.816，说明问卷的信度比较高。运用KMO检验和Bartlett球形检验对问卷的效度进行分析，得出KMO的检验系数为0.749，球形检验系数Sig.为0.000<0.05，说明问卷效度较好，且适合做因子分析。 随后，该研究利用主成分析方法进行因子分析，采用方差最大化正交旋转，去除载荷数小于0.5的题项，即去掉“工作地点离家距离远近”“工作地点所处的地域（经济、地理、政策法规、人文、其他）”“工作单位所属行业（如建筑业、服务业、制造业等）”“工作单位规范化程度”“工作的环境和工作的稳定性程度”6个题项，其余21项均满足大于0.5的基本要求且收敛为7个因子。对每类因子题项的含义进行提炼和概括，可将7个因子分别命名为“个人因素”“工作特点”“人际倾向”“工作属性”“工作待遇”“工作氛围”“择业行为”，详见表2。总方差解释度达到67.9%，说明这个21个题项接近7成可以用这7个公共因子来解释。根据以上分析可知，问卷设计较为合理。
2.2 农民工择业行为的影响因素与路径关系分析 在前一步试验性调查问卷中，通过探索性因子分析进行公因子提取，运用数据规律找出各个潜在变量下的观察变量。在正式调查后，利用结构方程的测量模型进行验证性因子分析，用于确定观察变量数目，也可判断量表的内在质量，这也是建模和路径分析的前提条件。要使观察变量有效反映出潜在变量，需要测量模型中的因素负荷量均达到显著水平，即P<0.05，否则应该删除未达到要求的测量项目。
在测量模型中，每个潜变量对应的观察项目的因子负荷量范围为0.50～0.95，当因子载荷大于0.70时，指标具有良好的收敛效度[18]。从表3可以看出，因子载荷除了岗位特点0.533和工作单位的管理水平0.644未达到0.70以外，其他均达到了0.70以上。在以上基础之上，对模型的组合信度（CR）进行检验，结果列于表3，潜变量组合信度为0.76～0.9大于0.50[18]的参考标准除了工作属性因子的平均方差抽取量为0.441 3，其他的在0.627 9～0.780 9范围内，大于0.5的临界值；同时，各因子载荷均通过了显著性检验P<0.05。由此可见，模型和量表的设计较合理，观测变量较好地解释了潜变量，表明模型的基本适配度良好。
验证模型测试过后，需要构建结构模型，极大似然法是CFA常用的参数估计方法，在SEM中观察各个路径的系数显著性情况，根据模型运行结果得知，工作属性→个人因素、工作属性→择业行为的路径系数不显著。对于结构模型拟合程度，需要通过卡方与自由度的比值（CMIN/DF）、RMSEA、GFI、AGFI、NFI等指标来进行判断。
然而，对于工作特点、工作氛围、工作待遇、人际倾向这些外界因素是对新生代农民工择业行为产生直接影响，还是通过作用于农民工本身后产生间接影响，或者是既有直接影响又有间接影响，还有待进一步研究。所以，必须对模型的中介效果进行检验。
2.3 模型中介效果检验 关于中介效果的检验，传统的中介效果检验只仅是简单的Z界定，而sobel test有一定的局限性要求数据分布符合常态，但是很多数据不能满足这一要求。基于此，该研究采用bootstrap信赖区间法进行中介效果检验[19]。根据模型运行结果得知工作属性→个人因素、工作属性→择业行为的路径系数均不显著，则其一定不存在中介效果。因此，只需要针对另外4个潜变量进行讨论，结果见表4。
从表4可以看出，在间接效应检验中各置信区间不包含0，证明中介存在；在直接效应检验中各置信区间包括0，说明直接效果不存在，为完全中介。即人际倾向、工作待遇、工作氛围、工作特点通过对个人因素产生影响与择业行为形成间接关系，而人际倾向、工作待遇、工作氛围、工作特点则不会直接对择业行为产生影响。说明农民工在择业这个过程中，外部的工作因素、家人和朋友因素首先会对新生代农民工个体产生影响，通过其对自身的衡量后间接影响到他们最终的择业情况。
3.4 新生代农民工择业行为及其影响因素结构方程模型（最终模型） 经过上述分析后进行模型修正，去掉工作属性这条不显著的路径后，在Sandardized Solution模式下，得出的最终模型见图1。图1给出了潜变量与观察变量之间的关系，并描述了模型路径图，图中矩形代表观察变量，椭圆代表潜变量。
从相关拟合指标评估的结果看，CMIN/DF=1.847<3；近似误差均方根RMSEA=0.059<0.08；拟合优度指数GFI=0.913>0.9，调和拟合优度指数AGFI=0.877，略小于0.9；规范拟合指数NFI=0.934 >0.9[18]。这些指标除了AGFI略小于评估标准外，其他指标都达到了评估标准，说明该结构方程模型拟合较好。
标准化路径回归加权结果见表5。由表5可知，工作特点与个人因素之间的路径系数为负，即工作特点对个人因素起到负向作用，其表达的含义是当新生代农民工越在意工作难度、工作压力、工作时间、工作量，越会对自身评价产生负面影响。人际倾向与个人因素之前的路径系数为-0.321，说明人际因素对新生代农民工的个人因素起到负向作用，其含义为当新生代农民工为人际倾向者时，他们会比较重视亲戚、朋友和家人的意见，而忽略了自己的兴趣和抱负，低估了自身的能力和成功的可能性；反之，如果他们不是人际倾向者，对亲朋好友的评价不那么看重，他们则会更关注自己的能力、发展和兴趣等。工作待遇和工作氛围与个人因素之间的路径系数为正，说明良好的工作待遇和良好的工作氛围，会促使他们更加重视自我。个人因素与择业行为的路径系数为0.860，说明新生代农民工对自己越重视、评价越高越会促进他们选择工资待遇更好、技术含量和层次更高的工作岗位，并且作用非常明显，起到80%以上的正向促进作用。
根据表5，分别计算出4个外因潜变量对择业行为的最终影响效果（即将路径中2个直接效应系数相乘可以得到间接效应系数）。工作待遇和工作氛围对择业行为的作用是正向的分别为0.192（0.223×0.860）和0.187（0.217×0.860）；工作特点和人际倾向对择业行为的作用是负向的分别为-0.123（-0.143×0.860）和-0.276（-0.321×0.860）。从数据分析可以看出，人际倾向对新生代农民工的择业行为影响最大，并且起到负向作用，这可能是因为他们过于看重他人的看法和意见时，无形中增加自己的心理负担，低估了自我，使其在寻找工作的过程中对技术含量高、能力要求强的工作缺乏信心。另外，从工作特点因素对其择业也起到负向作用来看，说明新生代农民工如果把工作难度、工作压力等因素考虑太多，最终会使其选择工作能力要求较低、工资水平较低的岗位。3 结论与建议