【《贵州省易地扶贫搬迁人口就业质量的实证分析案例》13000字】

贵州省易地扶贫搬迁人口就业质量的实证分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u1809贵州省易地扶贫搬迁人口就业质量的实证分析案例 175971.1数据来源与筛选 2101781.1.1数据来源说明 283121.1.2样本数据筛选与处理 2121291.2变量选取 276041.3贵州省易地搬迁人口就业质量评价分析 6120391.3.1权重与指标说明 676471.3.2评价结果分析 74661.4样本数据的描述性统计、相关性分析及分布检验 9147731.4.1描述统计分析 9182461.4.2相关性分析 1075781.4.3数据分布检验 123731.5信度分析和效度分析 13137121.1.1信度分析 13321761.1.2效度分析 14116911.6模型的参数估计与检验 1591131.6.1模型参数估计 1549611.6.2模型检验与评价 17260481.7研究假设的验证与模型结果分析 1915821.7.1研究假设的验证 19102941.7.2易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素的路径分析 221.1数据来源与筛选1.1.1数据来源说明“十三五”期间，贵州省是全国搬迁规模最大、人数最多的省份。贵州省易地扶贫搬迁人口就业质量状况既反映了全国扶贫搬迁人口就业质量的规律和共性，同时又具有自身的特征。本研究采用问卷调查与深度访谈的方式，2020年在贵州展开实地调查，采取随机抽样的方法在易地扶贫搬迁人口较为集中的地点开展网络自填和实地访谈问卷调查，共收集到贵州省范围内调查问卷3344份。调查问卷具体内容见附录。1.1.2样本数据筛选与处理论文按照下列条件对样本进行了筛选：①根据研究对象，选取18周岁以上，结合全日制学生的特殊性，剔除全日制学生样本；②结合研究对象就业的特征，考虑到易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素指标体系涉及的对象更倾向于从业状态为雇员的劳动者，本文选取的数据样本为目前具体就业状态为雇员的易地扶贫搬迁人口；③剔除奇异值、披露不完全的样本。在遵循上述3个筛选条件的基础上，最终选择了1252个有效样本。首先使用SPSS23.0对筛选后的数据进行初步分析和处理，并进行描述性统计分析、相关性分析等；最后基于PLS-SEM模型对构建的易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素理论模型进行计算。1.2变量选取本文结合调查问卷内容以及研究对象并参考已有研究，最终选择从人力资本、社会融入、社会资本、社会保障制度、用人单位制度五个角度进行指标测量。就业质量的测量就业质量包含的范围很广泛，需要对维度选择指标衡量就业质量。结合前文对国内外相关文献的梳理归纳，就业质量指标体系主要包含工作性质、薪资待遇、劳动保障、工作环境、技能培训等内容。其中劳动保障是指以保护劳动者的基本权益为目的。本文主要从是否签订正规劳动合同和社会保障中的“五险一金”的参保情况两个角度来反映。由于易地搬迁人口保障权益的自我法律意识相对薄弱，不重视是否签订劳动合同这一环节，多数情况下处于被动状态，这一指标更倾向于反映用人单位的主体作用。因此，研究易地搬迁人口就业质量的关键影响因素中，将是否签订劳动合同纳入用人单位制度这一影响因素测量指标。另外，在本研究中也将参保情况作为反映社会保障制度的二级指标。因此，本文在对就业质量进行测度时，将不考虑劳动保障这个维度。目前，易地扶贫搬迁的“搬得出”工作已全部落实，解决易地搬迁贫困户“稳得住、能致富”，才能根本上解决搬迁人口脱贫发展问题。在构建就业质量测量指标体系时不仅要衡量易地扶贫搬迁群体当前的就业质量状态，更要包含衡量维持搬迁后续发展的就业质量指标，因此，本文在关于衡量就业质量已有研究基础上从后续发展维度分别构建衡量“稳得住”和“能致富”的就业质量指标，其中，结合易地扶贫搬迁群体的特征，本文用“未来回到原居住地的可能性”来反映是否“稳得住”，用职业发展来反映是否“能致富”。综上分析，工作性质、工作待遇、工作环境三个维度大体可以囊括就业质量现状，后续发展指标可以反映就业问题是易地扶贫搬迁家庭后续发展的基础。因此，本文选取工作性质、工作待遇、工作环境、后续发展四个维度（即A-B-C-D）8个要素构建就业质量指标体系，如表5-1所示。表5-1就业质量指标体系及分值一级指标二级指标三级指标选项赋分就业质量A：工作性质就业状态（jyzl11)有工作1没有工作0职业类型(jyzl12)政府、机关干部、公务员、军人、专业人员4企业管理者、个人经营者/承包者、普通职员3商业服务业职工、普通工人2农林牧渔劳动者1自由职业者、其他0B：工作待遇工资水平(jyzl21)12001元以上48001-12000元34001-8000元22001-4000元12000元及以下0C：工作环境月均休息时间(jyzl31)9天以上47-8天35-6天23-4天12天及以下0工作强度(jyzl32)非常不强烈4比较不强烈3一般2比较强烈1非常强烈0D：后续发展您未来回到原居地的可能性(jyzl41)非常可能0比较可能1不确定2比较不可能3非常不可能4是否愿意根据岗位要求继续学习(jyzl42)是1否0培训的帮助有多大(jyzl43)根据单位、社区、政府提供的培训对自己的帮助有多大进行打分0-10分（0为没有帮助；10为非常大的帮助）（2）人力资本的测量在分析总结以往研究中选用的衡量人力资本维度的因素的基础上，结合本研究的数据来源易地扶贫搬迁群体调查个体问卷内容，选定合适的相关变量，主要以健康水平、受教育程度、技能水平作为人力资本维度的测量因素。受限于问卷内容，本文采取“是否拥有职业技能技术证书”代替“技能水平”这一变量。（3）社会资本的测量我们正在进入由信息业推动，以新知识新技术为基础的新经济时代，更加充满不确定性，因此信息不对称现象比比皆是，而作为刚搬迁到新环境的易地扶贫搬迁人口来说，缺乏社会资本的问题不可避免，从而导致其就业信息资源比较匮乏，更需要求助于身边人来获取社会信息。通过对已有文献的总结，社会资本层面对易地扶贫搬迁群体就业质量的影响分别围绕社会关系网络的规模、密度以及质量进行分析的。由于问卷内容限制以及结合搬迁户地特征，本文用与不同群体（新认识的当地人、原来相处的同乡人、城市/城镇人）相处的融洽程度来衡量社会资本情况，采用被访者的主观评价结果来衡量。（4）社会融入的衡量对于易地扶贫搬迁人口而言，心理归属感即心理融入会激励其采取更加积极的就业态度，对生活充满信心，主动融入到新环境，更新自己的就业模式，掌握更多更新的就业技能形成更高质量的就业，与其身份归属和角色期待相匹配。结合问卷内容，本文选取是否对城市/城镇生活充满信心和是否认为自己现在是城市/城镇人来测度社会融入。（5）社保制度的衡量作为特殊群体的易地搬迁群体，社会保障对就业质量起到基础性保障作用。虽然城市和农村目前都具有相对完善的社会保障体系，但对刚迁入异地的搬迁人口来说，可能社会保障制度还没有完全落实。易地搬迁人口社会保障存在缺陷的根本原因就是相关社会保障体系还不健全，直接影响其就业质量水平。在社会保障制度的研究中最关键，也是最具有代表性的就是“五险一金”。“五险一金”已成为许多企业单位招聘的基本保障条件，用以判断社会保障制度是否完善的重要标志。本文社会保障制度的完善程度业主要通过“五险一金”反映。（6）用人单位制度的衡量各项管理体制机制是否健全反映出用人单位制度完善程度，其中包括劳动合同签订制度、工会情况、罚款制度等方面，这些关于人的因素体现出劳动者的话语权与能动性。经过综合考虑，本文选取了是否签订正规劳动合同、是否参加工会两个指标反映用人单位制度层面。综上，将选取的易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素及其各维度测量指标进行总结，如下表5-2所示。表5-2易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素测量指标体系一级指标二级指标测量方法人力资本受教育程度(rlzb1)0=没有受过任何教育，1=私塾、扫盲班，2=小学，3=初中，4=职业高中，5=普通高中，6=中专，7=技校，8=大学专科（成人高等教育），9=大学专科（正规高等教育），10=大学本科（成人高等教育），11=大学本科（正规高等教育），12=研究生及以上，13=其他身体健康对生活与工作的影响程度(rlzb2)0=总是，1=经常，2=有时，3=很少，4=从不是否拥有职业技能技术证书(rlzb3)否=0，是=1社会资本与新认识的当地人相处的融洽程度(shzb1)0=非常融洽，1=比较融洽，2=一般，3=比较不融洽，4=非常不融洽与原来相处的同乡人相处的融洽程度(shzb2)与城市/城镇人相处的融洽程度(shzb3)社保制度是否有医疗保险(sbzd1)否=0，是=1是否有养老保险(sbzd2)是否有工伤保险(sbzd3)是否有生育保险(sbzd4)是否有失业保险(sbzd5)是否有住房公积金(sbzd6)社会融入是否对城市/城镇生活充满信心(shrr1)否=0，是=1是否认为自己现在是城市/城镇人(shrr2)用人单位是否签订正规劳动合同(yrdw1)否=0，是=1是否参加工会(yrdw1)1.3贵州省易地搬迁人口就业质量评价分析1.3.1权重与指标说明根据加权求和法的步骤，第一步是确定各指标的权重，本文采用公式（1）和（2）计算得易地扶贫搬迁人口就业质量评价指标体系各指标的权重。据5-3显示。衡量就业质量四个维度工作性质、工作待遇、工作环境、后续发展所占权重分别为0.236、0.304、0.175、0.285。权重最大的是工作待遇维度，表明工作待遇对就业质量的影响程度大于其他三个层面的衡量指标，最小的是工作环境维度。其中，在工作性质维度下，用以衡量工作性质的指标就业状态和职业类型所占权重分别是0.543、0.457，就业状态对工作性质的影响大于职业类型对工作性质的影响程度；在工作待遇维度下，本文只采用了工资水平作为衡量指标；在工作环境维度下，月均休息时间与工作强度所占权重分别是0.496、0.504，工作强度对工作环境的影响略大于月均休息时间对工作环境的影响程度；在后续发展指标维度下，返迁可能性、继续学习意愿以及技能培训效果在后续发展指标中所占权重分别为0.402、0.285、0.313，返迁可能性对后续发展的影响程度最大，其次是技能培训效果和继续学习意愿。表5-3易地扶贫搬迁人口就业质量评价指标权重一级指标二级指标权重三级指标权重就业质量A：工作性质0.236就业状态（jyzl11)0.543职业类型(jyzl12)0.457B：工作待遇0.304工资水平(jyzl21)1C：工作环境0.175月均休息时间(jyzl31)0.496工作强度(jyzl32)0.504D：后续发展0.285您未来回到原居地的可性(jyzl41)0.402是否愿意根据岗位要求继续学习(jyzl42)0.285培训的帮助有多大(jyzl43)0.313加权求和法的第二步是数据的处理。本文采用公式（3）对就业质量评价指标体系中4个正指标进行标准化处理。1.3.2评价结果分析评价的第三步便是加权求和，计算得各层指标维度的得分。本文将就业质量水平0到1划分为五等级，如表5-4所示。据表5-5可知，易地扶贫搬迁人口就业质量的评分为0.331，评分较低，这些困难户在搬迁后就业质量水平处于较低水平，就业质量还有待提升。提升就业质量水平可从工作待遇和后续发展方面着手，其得分在就业质量维度下四个指标中得分排在第四和第三，评分依次为0.043、0.130，均小于0.2，处于非常低的水平。工作性质的评分在0.2-0.4之间，改善工作性质可以从职业类型层面着手，进而可以间接提升就业质量水平。工作环境的评分在0.4-0.6之间，处于中等水平，说明在易地扶贫搬迁群体中，其工作强度与休息时间在可接受范围内。可见，提升就业质量水平可依次从工作待遇、后续发展、工作性质、工作环境着手发力。根据劳动力市场分割理论，贫困群体大多位于二级市场，其就业质量拥有工资低、职位低、安全性低等特点；移民搬迁群体大多也位于二级市场，其就业质量拥有工作强度大、条件差的非技术岗位以及低报酬等特征；因此，从本文研究对象的综合特征来看，易地扶贫搬迁人口进入新环境后也大多处于二级劳动市场，且就业质量具有工作待遇低、工作性质不具有优势、工作环境差、后续发展情况不乐观的特点。通过这一理论分析也充分证实了上述实证结果。表5-4就业质量水平的划分标准评分0-0.20.2-0.40.4-0.60.6-0.80.8-1等级非常低比较低中等水平比较高非常高表5-5易地扶贫搬迁人口就业质量各维度评分结果一级指标评分二级指标评分三级指标评分就业质量0.331A：工作性质0.262就业状态（jyzl11)0.289职业类型(jyzl12)0.084B：工作待遇0.043工资水平(jyzl21)0.043C：工作环境0.537月均休息时间(jyzl31)0.513工作强度(jyzl32)0.250D：后续发展0.130您未来回到原居地的可性(jyzl41)0.203续表5-5是否愿意根据岗位要求继续学习(jyzl42)0.072培训的帮助有多大(jyzl43)0.3781.4样本数据的描述性统计、相关性分析及分布检验1.4.1描述统计分析针对筛选后数据样本的特征进行描述性统计分析，主要从易地扶贫搬迁人口性别、年龄、婚姻状况、地区分布这四个方面进行统计，统计结果如表5-3所示。由表5-3所示，以性别作为类比变量，男性样本为723个，比例较高，占样本总数的57.75%；女性样本为529个，所占比重为42.25%。以政治面貌作为类比样本，党员样本量偏少，占比2.9%；非党员样本量为1215，占比97.1%。这一样本结构基本符合当前本文研究对象的基本入党情况。把婚姻状况作为类比变量，单身样本占总样本的13.26%；恋爱样本所占比重为8.23%；初婚样本所占比重最大，高达62.70%；再婚样本所占比重为6.23%；分居未离婚的样本所占比重最小，仅为0.88%；离婚和丧偶的样本所占比重依次为2.40%和6.31%。从婚姻状况来看，所选取样本描述情况也基本与该年龄段研究对象的婚姻情况相符合。以地区作为类比变量，贵阳市、安顺市、毕节市、六盘水市、黔东南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州、铜仁市、黔西南布依族苗族自治州和遵义市样本占总样本的比重依次为8.95%、3.59%、20.37%、11.66%、11.18%、9.90%、13.02%、1.59%和11.74%，样本的地区分布状况较为均匀。表5-6样本的人口特征统计表人口特征分类样本数百分比性别男72357.75%女52942.25%政治面貌党员372.9%非党员121597.1%婚姻状况未婚26921.4%已婚87469.6%离异或丧偶1098.6%续表5-6地区安顺市453.5%毕节市25520.3%贵阳市1128.9%六盘水市14611.6%黔东南苗族侗族自治州19011.1%黔南布依族苗族自治州1249.9%黔西南布依族苗族自治州701.5%铜仁市16313.0%遵义市14711.7%通过数据描述性分析可以得出，问卷调研数据样本的结构比较合理，无论在性别、地区分布情况、政治面貌还是婚姻状况方面，都具有较好的代表性，足以表明本文研究具有一定的普遍意义。然后基于筛选后的样本数据内容对分别反映6个维度指标的24个观测变量因素进行描述性统计分析。如表5-7所示。表5-7变量的描述性统计分析变量样本数最小值最大值均值标准差jyzl111252010.6150.487jyzl121252041.8441.037jyzl211252040.9800.941Jyzl311252042.0521.374Jyzl321252041.9701.019jyzl411252042.5101.099jyzl421252010.6670.412jyzl4312520100.8750.332rlzb112520134.5263.020rlzb21252042.3900.872rlzb31252010.0990.299shzb11252042.6030.808shzb21252042.9740.777shzb31252042.4030.814sbzd11252011.5610.828sbzd21252011.0081.000sbzd31252010.1900.393sbzd41252010.0930.290sbzd51252010.0820.273sbzd61252010.1010.301shrr11252010.7680.423shrr21252010.2990.458dwzd11252010.4300.495dwzd21252010.0670.2501.4.2相关性分析相关性分析是反映两个或多个变量之间的相关关系的分析，判断各变量数据之间的变化趋势是否一致。本文将运用Pearson相关分析对任意两个变量之间的相关性进行分析。从表5-8中可以看出，六个变量之间存在显著的相关关系。表5-8各变量的相关性分析就业质量人力资本社会资本社保制度社会融入单位制度就业质量PearsonCorrelation1.265**.143**.109**.170**.110**Sig.(2-tailed).000.000.000.000.000人力资本PearsonCorrelation.265**1.019.170**.157**.248**Sig.(2-tailed).000.544.000.000.000社会资本PearsonCorrelation.143**.1091-.023.036-.095Sig.(2-tailed).000.544.457.250.022社保制度PearsonCorrelation.109**.170**-.0231.116**.181**Sig.(2-tailed).000.000.457.000.000社会融入PearsonCorrelation.170**.157**.036.116**1.131**Sig.(2-tailed).000.000.250.000.000单位制度PearsonCorrelation.110**.248**-.095.181**.131**1Sig.(2-tailed).000.000.022.000.000易地扶贫搬迁人口就业质量与各影响因素之间的相关关系由表5-8，易地扶贫搬迁人口就业质量与人力资本的相关系数r=0.265，显著性p<0.05，说明易地扶贫搬迁人口的就业质量与人力资本因素之间呈显著的正相关，与假设H1a一致；易地扶贫搬迁人口就业质量与社会资本因素的相关系数r=0.143，显著性p<0.05，说明易地扶贫搬迁人口就业质量与社会资本之间呈显著的正相关性，与假设H2一致；易地扶贫搬迁人口就业质量与社保制度因素的相关系数r=0.109，显著性p<0.05，证实了易地扶贫搬迁人口就业质量与社保制度因素之间呈显著的正相关性，与假设H3a一致；易地扶贫搬迁人口就业质量与社会融入因素的相关系数r=0.170，显著性p<0.05，表明易地扶贫搬迁人口就业质量与社会融入因素之间呈显著的正相关，与假设H4一致；易地扶贫搬迁人口就业质量与用人单位制度的相关系数r=0.110，显著性p<0.05，说明易地扶贫搬迁人口就业质量与用人单位因素之间呈显著的正相关性，与假设H5a一致；因此上述相关假设得以验证。易地扶贫搬迁人口就业质量各影响因素之间的相关关系由表5-8，社保制度因素与人力资本因素的相关系数r=0.170，显著性p<0.05，说明人力资本与社保制度之间呈现显著的正相关，假设H3b成立；人力资本因素与社会融入因素的相关系数r=0.157，显著性p<0.05，说明人力资本与社会融入呈显著的正向相关关系，假设H1b成立；人力资本与单位制度的相关系数r=0.248，显著性p<0.05，说明人力资本因素与单位制度因素相互呈显著的正向相关，假设H5b成立；社保制度与社会融入的相关系数r=0.116，显著性p<0.05，说明社保制度与社会融入之间存在显著的正向相关关系，与假设H3d一致；社保制度与单位制度的相关系数r=0.181，显著性p<0.05，说明社保制度与单位制度之间存在显著的正向相关关系，与假设H3c一致；社会融入与单位制度的相关系数r=0.131，显著性p<0.05，说明社会融入与单位制度之间存在显著的正向相关关系，与假设H5d一致；因此，相关假设得以检验。另外，单位制度与社会资本的相关关系不显著，因此还需进一步的假设检验。一般要求各指标之间的相关性不能太高，这样才能更加客观地反映评价对象各个侧面的属性特征。高相关性有可能导致信息重复利用。虽然相关性分析不能作为假设检验的充分依据，但为后续研究分析提供了必要的实证基础。1.4.3数据分布检验正态分布检验是通过观测数据判断总体是否服从正态分布检验，可以解释很多随机现象，同时也是统计分析的第一步。如前文所述，结构方程模型（SEM）的PLS估计法对样本是否满足正态分布没有严格要求。因此，在进行具体的模型估计和检验之前需要对样本数据进行正态分布检验。本文采用正态假设检验中的K-S检验（柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫检验）对样本数据的分布进行正态性检验。利用SPSS23.0软件，采用单样本K-S检验计算出各变量K-S检验的相伴率P值，如表5-9所示。如果样本数据K-S检验的相伴率P值在5%以下，那么样本数据的正态性假设将被拒绝，样本也就不满足正态分布。从表5-9可以看出，在5%显著水平上，24个观测变量均不服从正态分布。因此本文选择PLS-SEM模型对易地搬迁人口就业质量影响因素进行分析。表5-9各变量正态分布的Kolmogorov-Smirnov检验变量Kolmogorov-SmirnovZP变量Kolmogorov-SmirnovZPjyzl110.196.000shzb20.254.000jyzl120.227.000shzb30.436.000jyzl210.412.000sbzd10.376.000jyzl310.274.000sbzd20.279.000jyzl320.288.000sbzd30.258.000jyzl410.271.000sbzd40.347.000jyzl420.426.000sbzd50.384.000jyzl430.216.000sbzd60.277.000rlzb10.453.000shrr10.248.000rlzb20.278.000shrr20.480.000rlzb30.376.000dwzd10.493.000shzb10.358.000dwzd20.344.0001.5信度分析和效度分析1.1.1信度分析信度分析是指从一致性或稳定性方面对同一研究对象的测量结果的可靠性进行分析。目前在学术界常用的信度系数标准是Cronbach’sα系数，用来检测同一构面下各变量之间的一致性以及总体一致性。Cronbach’sα系数值越大，代表其信度程度越高，变量之间相关程度越大，也就越可信。α系数介于0-1之间，当α系数大于0.7时，表明信度较高；当α系数介于0.35-0.7之间时，表明信度尚可接受；当α系数小于0.35时则表示信度较低。论文采用Cronbach’sα系数进行信度分析，具体结果如下表5-10所示。可见，除了社会融入变量的信度为尚可接受外，各变量的Cronbach’sα系数和总体Cronbach’sα系数均在0.7以上，总体来说，该问卷信度良好。表5-10变量信度分析隐含变量测量项目数Cronbach’sα值总体Cronbach’sα值就业质量80.7210.722人力资本30.834社会资本30.704社保制度60.837社会融入20.687单位制度20.8011.1.2效度分析效度分析是指对变量测量的正确性，即测量结果的正确性进行分析，效度越高，测量的结果反而越能反映解释对象的特征。林文采用因子分析法进行相关效度检验。在进行因子分析之前，首先使用KMO检验和Bartlett’s（巴特利特）球形检验来判断数据是否适合进行因子分析。使用SPSS23.0软件，得到结果如表5-11所示。KMO值介于0-1之间，值越接近于1说明越适合进行因子分析。其具体度量标准是：KMO大于0.9，非常适合；0.8-0.9，很适合；0.7-0.8，一般；0.6-0.7，不太适合；0.5-0.6，尚可接受；小于0.5说明不适合进行因子分析。Bartlett’s（巴特利特）球形检验的标准是X2值较大并且相伴概率值P小于0.05时，适合进行因子分析。从表5-11可以看出，KMO值等于0.812，Bartlett’s（巴特利特）球形检验的X2统计值为1814.231，其相伴概率值P=0.000，显著性小于0.05，说明数据适合做因子分析。表5-11观测变量的KMO和Bartlett检验KMO取样适切性样数.812Bartlett’s球形度检验近似卡方1814.231自由度153显著性0.000使用SPSS23.0软件，采用主成分分析法进行验证性因子分析，得到各变量的因子载荷系数，从表5-12看出各因子载荷值均大于0.5的标准，说明问卷效度良好。表5-12各观测变量的因子分析结果变量因子负荷KMOBartlettX2Pjyzl11.829.8841041.2710.000jyzl12.773jyzl21.556Jyzl31.636Jyzl32.561jyzl41.593jyzl42.629jyzl43.822rlzb1.656.890537.8060.000rlzb2.683rlzb3.647续表5-12shzb1.736.712300.9630.000shzb2.512shzb3.707sbzd1.610.759971.9460.000sbzd2.612sbzd3.879sbzd4.726sbzd5.677sbzd6.804shrr1.672.718368.4640.000shrr2.611dwzd1.640.812372.4210.000dwzd2.6401.6模型的参数估计与检验1.6.1模型参数估计本文根据就业质量相关文献以及有关资料，构建了易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素的理论模型，包括就业质量、人力资本、社会资本、社保制度、社会融入以及用人单位制度等六个潜变量。这六个潜变量均有相应的观测变量来测量。基于易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素的理论模型，对所构建的模型进行估计，得到路径系数表、外部模型因子载荷系数表、路径系数图，如下所示。表5-13路径系数表人力资本社会资本就业质量社保制度社会融入单位制度人力资本.240.102社会资本.287就业质量社保制度.387.277.112.026社会融入.201单位制度.248-.095.213.027表5-14外部模型因子载荷系数表outerloadingsouterloadingsjyzl110.820shzb30.773jyzl120.632sbzd10.890jyzl210.763sbzd20.634jyzl310.667sbzd30.772jyzl320.812sbzd40.670续表5-14jyzl410.736sbzd50.811jyzl420.622sbzd60.769jyzl430.763shrr10.788rlzb10.661shrr20.630rlzb20.693shrr30.695rlzb30.721dwzd10.651shzb10.829dwzd20.620shzb20.857图5-1易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素路径模型1.6.2模型检验与评价模型的检验与评价主要包括“单一维度”检验、信度和效度检验、模型显著性检验。易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的“单一维度”检验单一维度检验是对模型中各组潜变量进行主成分分析的检验，如果主成分分析显示潜变量是一维的，那么此组每个观测变量都只受唯一一个潜变量的影响。使用SPSS23.0软件分别对模型的六个潜变量进行主成分分析，得到的第一成分特征值和第二主成分特征值如表5-15所示。可以得出，每组变量均只有第一个特征值根大于1，其他主成分的特征值根均小于1。因此，易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素通过了“单一维度”检验。表5-15PLS路径模型的单一维度检验变量组第一主成分的特征值第二主成分的特征值就业质量2.7720.342人力资本2.2680.526社会资本3.4270.510社保制度3.6610.278社会融入2.4450.620单位制度2.7780.429易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的信度检验路径模型的信度检验和效度检验最常用的标准主要包括CronbachsAlpha值、合成信度CompositeReliability、平均差异萃取量AVE、平均共同度指数Communality、内在潜变量决定系数R2等。本文在对易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素路径模型进行估计后，得到模型信度和效度检验指标，如表5-16所示。表5-16易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的信度效度检验VariableAVECompositeReliabilityCronbach’sAlphaCommunality人力资本0.6720.9020.8210.607社会资本0.6310.8790.7820.724就业质量0.7120.7320.8190.738社保制度0.6160.8090.7520.592社会融入0.5980.8230.7290.538单位制度0.6110.7900.7430.610从表5-16中发现，就业质量、人力资本、社会资本、社保制度、社会融入、单位制度六个潜变量的平均差异萃取量AVE数值均大于0.5，说明易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的外部测量模型估计效果较好，具有良好的聚合效度。六个潜变量的合成信度CompositeReliability数值也都大于0.8，负荷数值大于等于0.6的检验标准，说明潜变量的变化最少可以解释相应测量变量的80%以上，证明了易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的内部可靠性。模型的内部一致性检验Cronbach’sAlpha值均大于0.6，说明模型总体α值在可信范围内，内部一致性良好。易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的六个潜变量的平均共同度指数Communality均大于0.5，说明模型的收敛度良好。易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的显著性检验本文采用Bootstrapping方法对模型参数进行显著性检验。该方法是从给定样本数据中随机抽取一定数量样本，组成新的样本，利用Bootstrapping的再抽样和迭代计算功能，计算出估计值，不断重复上述步骤，将所得出的全部估计值在组成一个新的数据集，以此来反映抽样分布情况，以便进行下一步分析。根据检验结果可知，在Bootstrapping显著性检验中，原样本估计值与重新抽取样本的估计值并没有太大差别，说明二者携带的变异信息基本是相同的。并且，如表5-17所示，检验结果显示所有的外部模型因子载荷系数和权重系数的T值都大于1.96，说明在5%的显著水平下通过显著性检验。综上，进一步说明了模型的六个潜在变量对其相应观测变量有很好的解释能力。表5-17路径模型影响系数与T统计量影响路径影响系数T统计量人力资本->就业质量0.2402.187人力资本->社会融入0.1021.423人力资本->社会融入->就业质量0.1203.501社会资本->就业质量0.2872.861社保制度->就业质量0.2776.673社保制度->人力资本0.3878.762社保制度->社会融入0.1127.347社保制度->单位制度0.0260.512社保制度->人力资本->就业质量0.1023.940社保制度->社会融入->就业质量0.0801.078社保制度->单位制度->就业质量0.0020.352社保制度->人力资本->社会融入->就业质量0.0090.362社会融入->就业质量0.2012.067单位制度->就业质量0.2133.446单位制度->社会资本-0.0951.271单位制度->社会融入0.0273.010单位制度->人力资本0.0120.438单位制度->社会资本->就业质量-0.0640.647单位制度->社会融入->就业质量0.1012.1791.7研究假设的验证与模型结果分析1.7.1研究假设的验证通过上文的研究，易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素模型的各项检验均符合标准，说明模型良好，具有较好的代表性和解释力。同时，基于路径系数计算出了各个潜变量对易地扶贫搬迁人口就业质量的直接影响、间接影响和总影响的大小，如表5-18所示。表5-18易地扶贫搬迁人口就业质量的直接影响、间接影响和总影响影响因素直接影响间接影响总影响人力资本0.2400.1200.360社会资本0.28700.287社保制度0.2770.0800.357社会融入0.20100.201单位制度0.2130.1010.304通过表5-17、5-18进行具体分析：人力资本对就业质量的影响易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“人力资本→就业质量”关系路径的T统计量值为2.187，大于1.96的临界值，说明在5%的显著水平下，易地扶贫搬迁人口的人力资本对其就业质量的影响是显著的。人力资本对就业质量的影响系数为0.240，说明易地扶贫搬迁人口的人力资本对其就业质量有正向作用，假设H1a成立。易地扶贫搬迁人口的受教育程度、健康水平以及技能水平能够直接衡量其人力资本状况，受教育程度越高，拥有一技之长，可以使其在择业时具有更大的优势。同时良好的健康状况也能使其更好的投入到工作中。所以易地扶贫搬迁人口的人力资本水平越高，其就业质量越好。同时，人力资本还通过社会融入间接影响易地扶贫搬迁人口就业质量，表现为“人力资本→社会融入→就业质量”关系路径，其T统计量值为3.501，间接影响系数为0.120。人力资本对易地扶贫搬迁人口就业质量的总影响系数为0.360。易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“人力资本→社会融入”关系路径的T统计量值为1.423，大于1.96的临界值，说明在5%的显著水平下，人力资本对易地扶贫搬迁人口的社会融入的影响是显著的。人力资本对社会融入的影响系数为0.102，说明人力资本对社会融入有正向作用，假设H1b成立。社会资本对就业质量的影响易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“社会资本→就业质量”关系路径的T统计量值为2.861，大于1.96的临界值，说明在5%的显著性水平下，社会资本对易地扶贫搬迁人口就业质量的影响是显著的，其影响系数为0.287，说明社会资本对易地扶贫搬迁人口就业质量有正向作用，假设H2成立。易地扶贫搬迁人口与周围人相处的融洽程度能够丰富其社会关系，一定程度上扩大其社会关系网络的规模，提高社会关系网络的质量，对其就业质量的提升发挥了重要作用。社保制度对就业质量的影响易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“社保制度→就业质量”关系路径的T统计量值为6.673，大于1.96的临界值，说明在5%的显著性水平下，社保制度对易地扶贫搬迁人口就业质量的影响是显著的。社保制度对就业质量的直接影响系数为0.277，说明社会保障制度对易地扶贫搬迁人口就业质量有直接正向作用，假设H3a成立。同时，社保制度还通过人力资本间接影响易地扶贫搬迁人口的就业质量，表现为“社保制度→人力资本→就业质量”关系路径，其T统计量值为3.940，间接影响系数为0.080。社保制度对易地扶贫搬迁人口就业质量的总影响系数为0.357。易地扶贫搬迁人口在社保制度，也就是“五险一金”方面的参保情况可以较好的反映易地扶贫搬迁人口基本权益是否得到有效保障，进而对就业质量产生影响。易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“社保制度→人力资本”关系路径的T统计量值为8.762，大于1.96的临界值，说明在5%的显著性水平下，社保制度对易地扶贫搬迁人口人力资本的影响是显著的。社保制度对人力资本的影响系数是0.387，说明社保制度对人力资本有正向作用，假设H3b成立。易地扶贫搬迁人口人参与到医疗保险、养老保险等社会保障中，可以有效保护其自身的健康和安全，直接关系到其人力资本水平。易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“社保制度→社会融入”关系路径的T统计量值为7.347，大于1.96的临界值，说明在5%的显著性水平下，社保制度对易地扶贫搬迁人口社会融入的影响是显著的，其影响系数为1.078，假设H3d成立。易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“社保制度→单位制度”关系路径的T统计量值为0.512，小于1.96的临界值，说明在5%的显著性水平下，社保制度对易地扶贫搬迁人口社会融入的影响是不显著的，假设H3c不成立。此外，社保制度没有通过“单位制度”、“单位制度→社会资本”两条路径间接影响易地扶贫搬迁人口的就业质量。易地扶贫搬迁人口“五险一金”的参保情况对于雇佣他们的用人单位的劳动合同签订情况、是否参加工会组织并不会产生影响。社会融入对就业质量的影响易地扶贫搬迁人口就业质量影响因素中，“社会融入→就业质量”关系路径的T统计量值为2.067，大于1.96的临界值，说明在5%的显著性水平下，社会融入对易地扶贫搬迁人口就业质量的影响是显著的，其影响系数为0.201，说明社会融入对易地扶贫搬迁人口就业质量有正向影响，假设H4成立。易地扶贫搬迁人口与周围人相处融洽程度越高，对工作生活的满意度就越大，在心理上给予安慰，能够有效提升其能动性和创造性，促进就业质量的提升。用人单位制度对就业