第三章 农民工就业培训需求的模型分析
上一章主要对农民工就业培训的现状进行了阐述，重点就农民工参与培训的类型和效果进行了描述性统计。为了进一步研究农民工培训过程中的特点，本章针对影响农民工参与就业培训的需求和意愿进行分析，从而能够为农民工就业培训政策的制定提供更多的依据。
3.1 农民工就业培训需求
由于农民工就业培训过程中的主要参与者包括政府、企业、农民工三个主体，上一章中对前两个主体在农民工就业培训的表现进行了分析，本章主要着重于分析农民工自身对就业培训方面的需求。通过需求方对就业培训的现状和期望进行分析，是提高培训的效果、解决目前培训中的问题的关键。
为了研究农民工对培训的需求，在调研问卷中主要设置了一些农民工想要进一步进行了解的培训内容，最喜欢的培训方式和希望的培训地点进行了统计。得到的结果如下。
3.1.1 对培训内容的需求
在培训内容的设置上，问卷采取多项选择的方式，在选项中设置了“技术类培训”、“法律类培训”、“个人素质类培训”、“生活经验类培训”四大类，基本上涵盖了目前培训领域的内容。经过统计，338 个有效问卷中上述四类培训的需求情况为：“技术类培训”、“法律类培训”、“个人素质类培训”、“生活经验类培训”的选择人数依次为 136（比重 40.0%）、96（比重 28.5%）、41（比重 12.2%）、65（比重 19.3%）。说明参与培训的农民工更多的还是以现金收益的追求为主，并且对从业的风险没有很高的认知，在培训中更加注重培训内容的实用性。
3.1.2 对培训方式的需求
在培训方式的设置上，问卷采取单项选择的方式，在选项中设置了“专家讲课”、“实践活动”、“远程培训”三大类，基本上涵盖了目前培训领域的培训方式。经过统计，338 个有效问卷中上述四类培训的需求情况为：“专家讲课”、“实践活动”、“远程培训”的选择人数依次为 46（比重 13.6%）、276（比重 81.7%）、16（比重 4.7%）。说明参与培训的农民工更多的注重实践环节，希望通过多动手掌握更多的劳动技能。
3.1.3 对培训地点的需求
在培训地点的设置上，问卷采取单项选择的方式，在选项中设置了“离家较近的地点”、“离用工单位较近的地点”、“无所谓”三大类。经过统计，338 个有效问卷中上述四类培训的需求情况为：“离家较近的地点”、“离用工单位较近的地点”、“无所谓”的选择人数依次为 37（比重 11%）、283（比重 83.7%）、18（比重 5.3%）。说明参与培训的农民工更多的希望能够在用工地点进行现场培训，这样能够更多的发现从业中的问题，同时也不必专门挑出时间进行培训，能够节省培训时间。
3.2 影响农民工就业培训需求的因素
3.2.1 影响农民工就业培训的因素
农民工参加技能培训意愿是一个主观概念，是建立在农民工对培训价值认知基础上，出自本身的真实想法，反映了其参与就业培训活动的倾向程度。通过访谈和调研，农民工参加技能培训的意愿受诸多因素的影响。
①性别。基于性别差异的角色分工是我国几千年历史文化影响的结果，直至今天，在我国农村地区，女性更多的被赋予照顾家庭的责任，而男性为维持家庭生计要面临更大的压力。因此，男性会比女性有更高的薪酬要求，他们愿意通过参加培训活动提高自己的人力资本，从而获得更高的收入。相对而言，女性比男性更渴求稳定与畏惧风险。
本文认为女性的培训倾向低于男性。
②年龄。年龄是影响农民工参加培训的重要因素。年轻人一般精力充沛，倾向于接受新鲜事物，参加培训学习的效果会更好。此外，年龄越小的农民工往往把培训成本看得很低，而其未来获得收益的年限比年龄大的农民工要更长，因此参与技能培训的积极性更高。本文认为农民工的年龄与其技能培训意愿呈现负相关。
③婚姻。婚姻是影响个人行为决策的一大因素，婚前与婚后个人所承担的家庭责任，以及婚姻前后的时间分配都会发生很大的变化，这使得个人行为与家庭捆绑在一起。一般来说，结婚之后将会面临着更大的家庭开支，会促使人们想办法获取更高的收入，而培训恰好是一个提升自身能力的有效途径，自然会被更多的人所考虑。因此，已婚人士参与培训意愿相对会更高一些。
④受教育程度。农民工的受教育程度直接影响其认知水平，也是决定是否接受培训的重要因素。受教育程度越高的人，往往更加重视文化知识的作用，他们认为自己培训所花费的成本会远远低于未来收益，并且较高的受教育水平者更容易接受新事物，更倾向于参与培训，不断提高自身素质。本文认为农民工的受教育程度与其技能培训意愿呈现正相关。
⑤务工年限。务工年限能直接反映农民工对培训的需求程度。随着社会阅历的丰富，务工时间越长，越会逐步认识到自身技能的缺乏，对培训的需求愈加强烈。本文认为农民工的打务工年限与其培训意愿呈现正相关。
⑥月收入。月收入主要从经济承受能力的角度来考察农民工参与技能培训的可能，也是决定其是否参加技能培训的重要因素。月收入高的农民工对经济的负担能力更强，参加技能培训的可能性越大。然而，月收高的农民工可能更多地安于现状，相比而言，月收入低的农民工对收入有更高的期望，他们希望提升能力和素质，获得更高的收入。
本文认为农民工月收入水平与其技能培训意愿呈现负相关，即月收入水平越低的农民工参加技能培训的愿望越迫切。
⑦培训经历。培训经历会增加农民工继续参与培训的可能性。本文认为农民工是否曾经参加过培训与其培训意愿呈现正相关，这是因为曾经参加过培训的农民工具有相关培训经验，对培训活动的预期收益有较多的了解，会倾向于积极参加相关的培训。
⑧周工作时间。周工作时间影响着农民工闲暇的时间，农民工一周工作时间越长，闲暇时间的价值就越大，其参加技能培训的成本就越高。此外，技能培训要求农民工要有除工作之外的时间投入，如果农民工作时间较长，可能会使他无力承受技能培训所需要的时间投入。本文认为农民工参加技能培训的意愿与周工作时间成负相关。
⑨培训经历和有无亲友参加技能培训。个体的决定往往受到周围环境和过往经历的影响。根据研究成果，参与培训的农民工往往能够获得更多的就业机会和更高的收入，那么参与培训的经历和周围亲友参与培训的收益必然会引导农民工在此选择接受培训，从而进一步提升自身能力。因此，本文认为以往的培训经历对农民工参与技能培训意愿具有正的影响。
3.2.2 影响因素分析的模型基础
Logistic 回归主要是通过分析离散因变量与一组解释变量之间的关系，来预测相应事件发生的概率。在二元 Logistic 回归中，因变量的取值只有两种情况，即发生和不发生。模型没有关于变量分布的假设条件，最终以事件发生概率的形式提供结果，拟合得出的 Logistic 回归模型参数估计采用最大似然估计方法。这里，假设 Y（Y=l，表示事件发生；Y=0，表示事件未发生）为因变量，X（X1，X2，...，Xi）为自变量，则给定X 的条件下，事件发生（Y=1）的概率记Logistic 回归的数学表达式为：
为优势比（ODDS），即发生于不发生的概率比，根据样本资料可以通过最大似然估计计算出模型的参数，确定模型进行预测。Logistic 回归模型的拟合能力可以通过回归系数、回归系数的标准差、回归系数的 Wald/统计量和回归系数的显着性水平，以及模型的-2Loglikelihood 值、Chi-square 值和拟合准确率等指标来评价。其中，Wald/统计量表示模型中每个解释变量的相对权重，用来评价每个解释变量对事件预测的贡献力；HL（Homsmer-Lemeshow）指标用于对 Logistic 回归模型进行拟合优度的检验，当 HL 指标统计显着时，表示模型拟合不好；相反，当 HL 指标统计不显着时，表示模型拟合较好。
3.3 农民工参与就业培训的实证
3.3.1 数据说明
通过问卷调查，以农民工参与技能培训的意愿为被解释变量，选择农民工的性别、年龄、婚姻、受教育程度、务工年限、月收入状况、培训经历、周工作时间等作为解释变量，探索变量之间的关系，并通过实地调研获取一手数据。调研以问卷调查形式为主，如上所述调研过程中共发放问卷 350 份，得到有效问卷 338 份，有效率为 96.57%。
培训的农民工占了大多数，表明多数名民工还是愿意学到一技之长，从而提高自身的工作状况与生存条件，也从一个侧面反映出人力资本投资理论与马斯洛需求理论分析的准确性。在模型的解释变量中，性别的均值为 1.12，基本接近于 1，间接表明本研究的抽样调查具有一定的随机性，所获数据有效性较高；年龄变量的均值为 2.64，表明商丘市20~40 的农民工群体所占的比例较大；婚姻变量的均值为 0.79，表明商丘市农民工多数为已婚，当然这与商丘市城市等级具有一定的关系，较为年轻的一代新生力农民工多向往一二线大城市；受教育程度的均值为 2.53，表明商丘市农民工的整体文化水平在初中到高中之间；务工行业的均值为 1.57，表明商丘市农民工主要从事建筑业、服务业和制造业，这一结果与已有研究结果相符；务工年限的均值为 2.09，表明商丘市农民工中工龄在 2 以上的占到了绝大多数；周工作时间的均值为 3.54，表明商丘市农民工的周工作时间大多在 56 个小时（相当于每周工作 7 天，每天工作 8 小时以上）以上，工作强度较高；月收入变量的均值为 2.55，表明商丘市农民工的月收入在 2500 元左右，当然在调研中也会遇到月收入较高的农民工群体（如建筑业、运输业），以及收入较低的群体（如保洁、餐饮服务等），总体来看商丘市农民工的月收入偏低，难以满足农民工日益增长的物质和文化方面的支出需要；培训经历的均值为 0.23，表明接受过就业技能培训的受访农民工的数量偏低，这可能是造成商丘市农民工收入水平偏低的主要因素；亲友参加培训的均值为 0.38，表明农民工亲友参与过技能培训的人员也占有一定的规模，由于受到亲朋好友的影响，这也可能是农民工比较愿意参与技能培训的原因之一。
3.3.2 模型检验结果
根据上述关于 Logistic 回归、研究假设，以及变量统计分析，为进一步确定农民工参与技能培训意愿的影响因素，建立相应的 Logistic 回归模型。其中，被解释变量为农民工参与技能培训的意愿，解释变量是包括农民工性别、年龄、受教育程度、在外务工年限在内的等i个影响因素，具体形式如下：
根据调研数据，本文采用 SPSS21.0 软件进行二元 logistic 回归分析，模型估计过程中使 Method=Enter，用于说明该 Block 中的自变量采用默认的 Enter 法，也就是迫使所有的自变量全部进入模型。Logistic 模型的 Chi-square 值为 73.813；显着性达到 l%；-2Loglikelihood 值（模型拟合度）为 161.514；模型拟合准确率达 68.9%。上述结果表明，模型的回归拟合程度较好，模型中的自变量能够较好地解释农民工参与技能培训的意愿，具体结果如表 3.2 所示。
由表 3.2 中的估计结果可以看出，有一半以上的变量在 5%以上的显着水平上显着，进一步表明模型估计结果较为理想，与先前假设分析较为贴切。此外，不同因素对农民工培训需求的影响具有明显的差异，具体来看有以下几点：
第一，性别（X1）和培训经历（X9）两个变量不显着。这一结果表明，不同的性别，及有无参与过培训的经历对农民工参与培训意愿的影响不存在实质上的差异。当然，可能的结果是，不论男女和是否有过培训经历，被调查者都是愿意参与技能培训的。
第二，对于年龄（X2）这一变量，20~30 岁与 30~40 岁的系数显着为正，表明这两个年龄段对农民工技能培训需求的影响为正面的。但随着年龄的增长，到 40~50 岁与 50岁以上的，系数转变为显着为负，表明这两个年龄段里的农民工对技能培训的需求开始减弱。当然，这一结构具有一定的合理性，原因在于随着年龄的增长，人们对收入的要求开始降低，并且不再重视新技能的培养，从而导致年龄这一变量对培训意愿的影响先为正后为负。
第三，婚姻与否（X3）的系数显着为正，与研究预期相符，表明结婚这一因素确实是影响农民工参与意愿的重要因素，说明人们在结婚之后会主动承担起更多的家庭责任，积极主动地掌握新的技术知识是这种承担的表现之一。
第四，受教育程度（X4）中所有变量的系数均显着为正，表明这一因素确实对农民工技能培训需求有着正的影响，而高中和中专学历的影响要相对更高一些，原因主要与这部分人群一方面接受过一定的教育，具有求知欲望；另一方面也是由于知识的相对匮乏，迫切需要技能培训来进行充电。
第五，在务工行业（X5）这一变量中，只有制造业的系数达到了 10%以上的显着性水平，说明这一行业的农民工对培训的需求更为强烈。当然，这与务工性质不无一定关系，对于从事建筑业、运输业的农民工来说，较高的薪水使他们不愿意再从事其他行业，而对于从事制造业的务工者来说，较低的薪水与苛刻的工作条件迫使他们寻求技术培训与指导，从而转行到其他行业中去。
第六，务工年限（X6）的系数均显着为正，表明务工年限的增加能够提升农民工参与技能培训的意愿。原因可能在于较长时间的外出务工经历使他们意识到加技能的重要性，只有掌握一项拿手的技术或一门专业知识才能在竞争中更有优势，从而获得相对优越的工作条件。
第七，周工作时间（X7）的系数显着为正，但值得注意的是随着劳动时间的增加，农民工参与技能培训的意愿反而越来越低，这可能与务工种类有一定的关系。例如，对于建筑业和运输业的农民工来说，虽然劳动时间较长，但是收益丰厚，且不愿意转行，而对于工作较为清闲的行业从业者来说，由于薪水过低，满足不了生活需要，很有可能会需求技术培训机构的帮助，以提升自身能力，从而获取更高的薪水。
第八，月收入（X8）这一变量中除 3000 元以下收入的系数均不显着，表明当收入低于 3000 元使这一变量将不再对农民工技能培训意愿产生影响，原因可能在于，这部分低收入的受访者对提升自身技能和知识的意识还不够高，而较高收入的农民工很有可能是通过技能培训获得了更高水平的技术知识，并从中收益，因此表现得更加愿意参与技能培训。
第九，有无亲友参加培训（X10）的系数显着为正，且显着性水平达到了 1%，说明周围环境确实能够影响到个人决策，这一结果也证实了理论的真实性。
