The Effect of Education and Training on Migrant Workers' Citizenization in a Non-Monetization Benefit Perspective: Evidence from Suzhou City
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摘要: 在新型城镇化建设进程中，教育培训不仅给农民工带来了诸如收入提升的货币收益，也带来了诸如市民化水平提升的非货币化收益。本文基于苏州市农民工问卷调查数据，构建农民工市民化水平评价指标体系，验证了教育培训通过提升农民工市民化水平而创造非货币化收益的积极效应。研究发现：一，农民工市民化水平可以从市民化意愿、经济生活条件、社会关系融合、政治参与程度四个维度来度量。二，目前苏州市农民工市民化处于中等偏上水平，但在四个维度上存在较大差异。三，学校教育对农民工市民化（不包括政治参与程度）具有显著正效应；而只有受教育程度为高中及以上的农民工，其市民化水平才会随着受教育程度的增加而提升。四，接受过培训对农民工市民化具有显著正效应；培训次数对农民工市民化及各维度均有显著正效应，培训周期和培训效果对农民工市民化（不包括政治参与程度）有显著正效应，且培训效果的正效应最强。Abstract: In the process of new urbanization, education and training have brought migrant workers not only monetary benefits such as an increase in income, but also non-monetized benefits such as the promotion of the level of citizenization. Based on the self-designed questionnaire and data collected among migrant workers working in Suzhou City, this paper constructs the evaluation index system of migrant workers' citizenization, and verifies the positive effect of education and training on the creation of non-monetized benefit by improving the level of migrant workers' citizenization. The study draws the following four conclusions. First, migrant workers' citizenization can be measured from four dimensions of citizenization willingness, economic life condition, social relations, and political participation. Second, migrant workers' citizenization is in the moderate upward level, but there are great differences between the four dimensions. Third, school education has a positive effect on the citizenization of migrant workers, which excludes the dimension of political participation. And only the migrant workers who have received high school education or above will improve their citizenization level with the increase of education. Fourth, training has also a significant positive effect on the citizenization of migrant workers. And the number of training has significant positive effects on the citizenization. Training cycle and effect have significant positive effects on the citizenization, which excludes the dimension of political participation, and the positive effect of training effect is the strongest.
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Key words:
- education and training /
- migrant workers /
- citizenization /
- non-monetized benefit
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表 1 农民工样本基本情况的描述性统计
项目 样本 比例 性别 男 449 61.7% 女 279 38.3% 年龄 16~19岁 11 1.5% 20~29岁 210 28.8% 30~39岁 259 35.6% 40~49岁 205 28.2% 50~59岁 26 3.6% 60~69岁 10 1.4% 缺失值 7 1.0% 来源地 江、浙、皖、鲁 420 57.7% 其他省区 305 41.9% 缺失值 3 0.4% 受教育程度 小学及以下 87 12.0% 初中 339 46.6% 高中(包括中专、技校) 173 23.8% 大专 96 13.2% 本科及以上 29 4.0% 缺失值 4 0.5% 婚姻状况 未婚 145 19.9% 已婚 563 77.3% 离婚 13 1.8% 丧偶 4 0.5% 缺失值 3 0.4% 配偶所在地 无配偶 136 18.7% 老家 68 9.3% 同城 490 67.3% 别的城市 21 2.9% 缺失值 13 1.8% 职业类型 管理型 116 15.9% 事务型 144 19.8% 商务型 140 19.2% 劳务型 261 35.9% 其他 61 8.4% 缺失值 6 0.8% 当前平均月收入 2000元以下 48 6.6% 2000~3000元 252 34.6% 3000~4000元 249 34.2% 4000~5000元 90 12.4% 5000元以上 84 11.5% 缺失值 5 0.7% 进城工作时间 不满1年 37 5.1% 1~3年 178 24.5% 3~5年 73 10.0% 5年及以上 437 60.0% 缺失值 3 0.4% 注：按照劳动力市场的职业层次和声望，可将农民工职业类型大致由高到低划分为管理型（如自主创业、自我雇佣、企业领班或助理工作）、事务型（如在企事业中从事办公服务、公关、后勤服务工作）、商务型（如从事销售或推销工作）、劳务型（以体力劳动为主的工作，如邮政快递送货、家政、工厂一线生产、建筑装修等）以及其他不便分类的职业。 
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表 2 农民工市民化量表的因子分析结果摘要
因子 测量指标 平均值 因子载荷 AVE CR MEAN±SD F1. 市民化意愿(初始特征值=4.93；方差贡献率=30.78%；Cronbachа系数=0.87) Q55.我希望自己能留在这座城市工作和生活 3.64±0.89 0.82 0.55 0.88 Q54.我为在这座城市工作而感到骄傲和自豪 3.42±0.89 0.79 Q53.我喜欢我工作所在的这座城市 3.50±0.88 0.75 Q52.我希望取得城市户口，成为城里人 3.47±0.90 0.68 Q56.我觉得自己也是这座城市的“市民” 3.29±0.98 0.66 Q43.我正在努力奋斗，希望在这座城市生活得更好 3.40±0.93 0.63 F2. 经济生活条件(初始特征值=2.09；方差贡献率=13.08%；Cronbachа系数=0.81) Q50.我的工资收入能够让我在城市过上还不错的生活 3.04±0.94 0.76 0.66 0.85 Q49.与在老家相比，我在这座城市的生活条件更好 3.30±0.92 0.89 Q40.我现在有固定住所，且住宿条件不错 3.54±0.91 0.67 F3. 社会关系融合(初始特征值=1.65；方差贡献率10.31%；Cronbachа系数=0.84) Q44.我认识很多对我很好的本地人 3.06±0.93 0.75 0.52 0.81 Q48.我来到这里工作后，没有受到本地人的歧视 3.02±0.97 0.89 Q47.遇到困难时，我知道该找谁帮助我 3.26±0.99 0.61 Q46.我有很多亲朋好友与我在同一座城市 3.19±0.95 0.65 F4. 政治参与程度(初始特征值=1.28；方差贡献率7.98%；Cronbachа系数=0.75) Q41.我参与过工作单位的工会组织活动 3.01±0.94 0.75 0.53 0.77 Q42.我参与过工作单位或社区的党团组织活动 3.28±0.88 0.72 Q39.我希望参与城市公共事务管理，表达和维护自身权益 2.91±0.99 0.67 注：在正式问卷的因子分析中，依次删除了“Q45.我经常参加朋友、单位或社区组织的集体活动”“Q51.我觉得这个社会制度总体来说还是公平的”两个题项。
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表 3 测量模型修正前、后的整体适配指标值及其评价
整体适配指标 适配标准 模型修正前 模型修正后 评价结果 良好 接受 χ2 p > 0.05 - 284.754(p=0.001 < 0.05), df=98 104.758(p=0.043 < 0.05), df=95 拒绝 GFI > 0.90 0.70~0.90 0.876 0.930 良好 AGFI > 0.90 0.70~0.90 0.877 0.913 良好 RMSEA < 0.08 0.08~0.10 0.097 0.074 良好 CFI > 0.90 0.70~0.90 0.914 0.960 良好 TLI > 0.90 0.70~0.90 0.923 0.969 良好 χ2自由度比 < 2.00或3.00 < 5.00 4.436 2.997 良好 注：χ2为卡方值，GFI为拟合优度指数，AGFI为调整拟合优度指数，RMSEA为近似误差均方根，CFI为比较拟合指数，TLI为非标准拟合指数，χ2自由度比为卡方自由度比。
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表 4 农民工市民化水平得分统计结果
维度 个数 极小值 极大值 全距 平均数 标准差 差异系数(%) 市民化意愿 728 1.00 5.00 4.00 3.47 0.71 20.46 经济生活条件 728 1.00 5.00 4.00 3.42 1.04 30.41 社会关系融合 728 1.00 5.00 4.00 3.11 0.77 24.76 政治参与程度 728 1.00 5.00 4.00 2.37 0.66 27.85 整体市民化水平 728 1.00 5.00 4.00 3.11 0.56 18.01
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表 5 变量描述与赋值
变量名称 变量定义 均值 标准差 因变量 市民化意愿 6个测量题项得分的平均数 3.47 0.71 经济生活条件 3个测量题项得分的平均数 3.42 1.04 社会关系融合 4个测量题项得分的平均数 3.11 0.77 政治参与程度 3个测量题项得分的平均数 2.37 0.66 整体市民化水平 农民工市民化水平量表所有题项得分的平均数 3.11 0.56 自变量 性别 男=1；女=0 0.62 0.487 年龄 30岁及以上=1；30岁以下=0 0.69 0.461 来源地 相邻省区=1；非相邻省区=0 0.58 0.419 受教育程度 小学及以下=1；初中=2；高中(包括中专、技校)=3；
大专=4；本科及以上=52.50 0.999 婚姻状况 已婚=1；未婚=0 0.78 0.418 配偶所在地 同城=1；其他=0 0.68 0.465 月收入水平 较好=1；一般=0 0.65 0.478 职业类型 管理型=1；事务型=2；商务型=3；劳务型=4；其他=5 2.41 1.340 进城工作时间 5年及以上=1；5年以下=0 0.60 0.490 是否接受过培训 是=1；否=0 0.42 0.494 培训情况 次数 较多=1；较少=0 0.60 0.490 周期 较长=1；较短=0 0.43 0.893 效果 较好=1；较差=0 0.56 0.497 注：根据研究需要，对原调查内容进行必要合并，然后依次赋值。具体调整合并如下：
①对于婚姻状况变量，将“已婚”赋值等于1；将“未婚”“离婚”以及“丧偶”等选项合并为“未婚”，统一赋值为0。
②对于配偶所在地变量，将“同城”赋值为1；将“无配偶”“在老家”以及“在别的城市”等选项合并为“其他”，统一赋值为0。
③对于月收入水平变量，将“3000~4000元”“4000~5000元”以及“5000元以上”等选项合并为“较好”，统一赋值为1；将“2000元以下”和“2000~3000元”合并为“一般”，统一赋值为0。
④对培训次数变量，将“3~5次”“5~7次”以及“7次以上”等选项合并为“较多”，统一赋值为1；将“0次”和“1~2次”合并为“较少”，统一赋值为0。
⑤对于培训周期变量，将“1周~1个月”“1个月~半年”以及“半年以上”等选项合并为“较长”，统一赋值为1；将“从没有接受过教育培训”和“1周以内”合并为“较短”，统一赋值为0。
⑥对于培训效果变量，将“有用但不明显”和“非常有用”合并为“较好”，统一赋值为1；其余选项(包括“从没有接受过教育培训”“没用，且经常为我带来不便”“没用，且偶尔给我带来不便”以及“说不上来有用没用”)合并为“较差”，统一赋值为0。
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表 6 农民工市民化水平与部分影响因素的回归估计结果
市民化意愿 经济生活条件 社会关系融合 政治参与程度 整体市民化水平 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) 模型(6) 模型(7) 模型(8) 模型(9) 模型(10) 性别 -0.012
(0.057)-0.002
(0.060)0.078
(0.076)0.055
(0.079)0.186***
(0.059)0.175***
(0.061)0.018
(0.057)0.029
(0.059)0.066
(0.042)0.048
(0.043)年龄 -0.008
(0.074)-0.003
(0.077)-0.109
(0.098)-0.122
(0.102)-0.043
(0.077)-0.013
(0.069)0.096
(0.074)0.104
(0.099)-0.016
(0.055)-0.011
(0.056)来源地 0.133
(0.069)0.141
(0.071)0.102
(0.087)0.124
(0.092)0.115*
(0.074)0.092
(0.071)0.121*
(0.091)0.129*
(0.093)0.226*
(0.093)0.174*
(0.075)婚姻状况 0.163
(0.095)0.108
(0.100)0.092
(0.126)0.076
(0.133)0.035
(0.099)0.023
(0.093)0.049
(0.095)0.012**
(0.099)0.078
(0.070)0.022
(0.073)配偶所在地 0.202**
(0.087)0.235**
(0.093)-0.159
(0.126)-0.154
(0.123)0.096
(0.090)0.155*
(0.095)0.140
(0.087)0.170*
(0.092)0.089
(0.064)0.130
(0.067)月收入水平 0.197**
(0.082)0.194**
(0.079)0.125**
(0.092)0.124**
(0.091)0.178**
(0.074)0.177**
(0.072)0.363***
(0.069)0.315***
(0.071)0.197***
(0.084)0.191***
(0.080)职业类型(以“劳务型”为参照) 管理型 0.109*
(0.093)0.108*
(0.092)0.503***
(0.123)0.370***
(0.133)0.285***
(0.096)0.234**
(0.103)0.251***
(0.093)0.171**
(0.099)0.239***
(0.069)0.170**
(0.073)事务型 0.078
(0.074)0.042
(0.078)0.204**
(0.101)0.137
(0.103)0.211***
(0.077)0.210***
(0.080)0.136**
(0.054)0.287***
(0.077)0.141**
(0.055)0.129**
(0.056)商务型 0.119*
(0.075)0.099
(0.079)0.041
(0.099)0.144
(0.105)0.177**
(0.079)0.097
(0.081)0.145**
(0.076)0.079
(0.078)0.154**
(0.056)0.103*
(0.057)其他 -0.140
(0.102)-0.128
(0.110)-0.065
(0.136)-0.148
(0.145)-0.046
(0.106)-0.016
(0.113)-0.078
(0.092)-0.060
(0.089)-0.062
(0.075)-0.066
(0.080)进城工作时间 0.114*
(0.070)0.115*
(0.071)0.121*
(0.095)0.118*
(0.093)0.130*
(0.072)0.106*
(0.073)0.054
(0.080)0.073
(0.071)0.119*
(0.082)0.118*
(0.081)受教育程度(以“小学及以下”为参照) 初中 -0.114
(0.089)-0.113
(0.095)-0.155
(0.119)-0.137
(0.126)-0.018
(0.093)-0.068
(0.098)-0.015
(0.089)-0.013
(0.094)-0.105
(0.066)-0.098
(0.069)高中 0.271***
(0.101)0.194**
(0.108)0.480***
(0.135)0.677***
(0.142)0.167**
(0.115)0.132**
(0.110)0.008
(0.012)0.005
(0.188)0.211***
(0.075)0.168**
(0.078)大专 0.418***
(0.125)0.338***
(0.132)0.595***
(0.167)0.947***
(0.174)0.115*
(0.104)0.108*
(0.101)0.192
(0.125)0.188
(0.130)0.376***
(0.093)0.325***
(0.095)本科及以上 0.597***
(0.182)0.614***
(0.189)0.809***
(0.242)1.125***
(0.250)0.153**
(0.199)0.222***
(0.194)0.241
(0.182)0.288
(0.187)0.447***
(0.135)0.460***
(0.137)是否接受过培训 0.116*
(0.059)0.218***
(0.078)0.196***
(0.061)0.110*
(0.058)0.156**
(0.044)培训次数 0.130**
(0.111)0.284***
(0.091)0.182***
(0.068)0.138*
(0.050)0.153**
(0.066)培训周期 0.100**
(0.080)0.135**
(0.085)0.198***
(0.066)0.105
(0.048)0.151**
(0.064)培训效果 0.162**
(0.066)0.331***
(0.087)0.299***
(0.077)0.104
(0.046)0.198***
(0.088)截距项 2.817***
(0.125)2.879***
(0.132)2.634***
(0.166)2.743***
(0.174)2.965***
(0.130)3.004***
(0.135)2.392***
(0.125)2.535***
(0.183)2.740***
(0.093)2.783***
(0.095)Prob > F 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 R2
(R-squared)0.092 0.101 0.233 0.246 0.066 0.082 0.141 0.158 0.134 0.165 样本量 696 677 696 677 696 677 696 677 696 677 注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，小括号内数值为稳健标准误。
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