农民工人口统计学变量与职业生涯成功的关系

章华丽

摘要：探讨农民工人口统计学变量与职业生涯成功的关系，有一定的理论和实践意义。研究结果表明，农民工的职业生涯成功总体处于中等水平，农民工的性别、年龄、婚姻状况和学历水平与职业生涯成功的关系并不显著，而工龄、职位和收入与职业生涯成功的关系较为显著。同时，对此结果提出建议。

关键词：农民工；人口统计学变量；职业生涯成功；关系

基金项目：华东师范大学教育科学学院“华师-京诚”基金项目“农民工人口统计学变量与职业生涯成功的关系”（项目编号：ses201412）

作者简介：章华丽，女，华东师范大学职业教育与成人教育研究所2012级硕士研究生，主要研究方向为职业培训与就业。

中图分类号：G710文献标识码：A文章编号：1674-7747（2015）10-0025-08

职业生涯成功是指个体在工作经历中所积累的工作成就以及获得的积极心理体验［1］，可分为客观（外在）职业生涯成功和主观（内在）职业生涯成功，客观职业生涯成功主要是指雇员的薪水、晋升和职位等外部标准，而主观职业生涯成功是由个人所定义的内部标准，如职业满意度。［2］在无边界职业生涯时代，伊比（Eby）等人提出了测量职业生涯成功的新指标，即组织内竞争力、组织外竞争力和职业满意度。［3］

当前，国内关于农民工的研究主要用于解决社会问题，如流动、市民化和社会保障等，很少涉及其职业生涯发展。通常认为，蓝领工人群体很少有向上发展的机会［4］，他们从事工作主要是为了谋生，很少会考虑职业生涯问题。［5］然而，在代际转换背景下，农民工特别是新一代农民工能够更多的考虑发展前途，其外出目的排在首位的是“出门学技术”而非“增加收入”［6］，说明农民工的职业生涯意识在增强。根据亚瑟（Arthur）等人关于职业生涯是“随时间变化的个体工作经验演进”的定义［7］，依靠多年工作经验和技能的积累，农民工应该而且能够实现自己的职业生涯发展目标。从这一层面来说，研究农民工的职业生涯成功是十分有必要的。

由于职业生涯成功强调的是雇员在其职业生涯发展方面，关于成功所期望达成的一种目标或程度。［8］因此，研究假设认为，由于个体在人口统计学变量如性别、年龄、职位等方面的不同，可能会使其职业生涯成功的水平产生差异。而国内关于职业生涯成功的研究主要集中于测量社会资本、心理资本、人力资本等因素与职业生涯成功的关系，在人口统计学变量等控制变量方面的研究较少。因此，本文探讨农民工人口统计学变量与职业生涯成功的关系，有一定的理论和实践意义。

一、研究方法

（一）调查工具

调查问卷主要分为人口统计学变量和职业生涯成功量表两个部分。其中人口统计学变量设定为性别、年龄、婚姻状况、学历水平、工龄、职位和收入7个方面。

职业生涯成功量表采用了严圣阳等人于2008重新修订的中文版量表［9］，具有较好的信效度。该量表包括组织内竞争力、组织外竞争力和职业满意度三个维度，共11道题目，其中组织内竞争力（3题）和组织外竞争力（3题）使用的是伊比（Eby）等人编制的量表［10］，而职业满意度（5题）则使用了格林豪斯（Greenhaus）编制的量表。［11］量表采用liket五点计分，“1”表示“非常不同意”，“5”表示“非常同意”。

通过信效度检验，职业生涯成功量表的Cronbach α系数为0.885，分量表组织内竞争力、组织外竞争力和职业满意度的Cronbach α系数分别为0.791、0.769、0.840，表明量表具有较好的信度。同时，通过因子分析和相关分析结果可知，职业生涯成功量表也具有较好的结构效度和内容效度，具体见表1。

（二）调查对象

本研究调查对象为江苏省苏州市的农民工群体，采用随机抽样法发放问卷，共发放问卷160份，回收160份，有效问卷为146份，有效回收率为91.3%。调查对象的来源地包括安徽、江苏、河南、四川、河北、山东、山西和贵州等19个省，其中最多的是来自安徽省的农民工，占总数的56 8%，其次是江苏省，占总数的11.6%，再次是河南省，占总数的5.5%。调查对象以制造业员工为主，比例为32.9%，其次是服务业，比例为25 3%，再次是建筑业，比例为13.7%。

（三）数据分析方法

数据分析主要使用SPSS19.0中文版作为统计分析工具，分别进行描述性统计分析、可靠性分析、探索性因子分析、相关性分析、正态性检验、独立样本T检验、单因素方差分析和多重比较检验。

二、统计结果分析

（一）职业生涯成功的描述性统计结果分析

如表2所示，农民工职业生涯成功的总体水平为3.53±0.75，各维度的水平由高到低分别是：组织外竞争力（3.62±0.91）＞组织内竞争力（3.55±0.85）＞职业满意度（3.48±0.88）。可见，农民工职业生涯成功的总体水平处于中等，而农民工对其职业满意度的评价则相对较低。

（二）农民工人口统计学变量与职业生涯成功关系的统计结果分析

本部分的统计分析主要采用独立样本T检验和单因素方差分析两种方法，当变量只有两个值，如性别变量只有“男”和“女”，在正态性检验之后，采用独立样本T检验进行差异分析；当变量的值大于两个时，则采用单因素方差分析。单因素方差分析之后，如果差异显著且方差齐性，则采用多重比较检验中的LSD法进行两两比较分析；如果差异显著且方差不齐性，则采用多重比较检验中的Tamhane’s T2法进行两两比较分析。

1.农民工性别与职业生涯成功。在K-S检验确定职业生涯成功及各维度数据呈正态分布后，对数据进行独立样本T检验。由表3可知，总体样本数男性农民工比女性农民工多11%，符合外出务工的农民工男性多于女性的情况。除职业满意度外，男性农民工在职业生涯成功总体和其他维度上的均值和标准差都高于女性农民工。T检验结果表明所有维度的P值都大于0.05，说明农民工的性别在职业生涯成功及各维度上无显著差异。

2.农民工年龄与职业生涯成功。根据表4可知，调查对象以20-40岁的青壮年农民工为主，其中21-30岁的比例为47.3%，31-41岁的比例为25.3%。通过单因素方差分析，得出各维度P值远远大于0.05水平，说明农民工的年龄在职业生涯成功及各维度上无显著差异。

3.农民工婚姻状况与职业生涯成功。根据表5显示，调查对象中大多数农民工已婚，比例达67.1%。独立样本T检验结果表明，农民工的婚姻状况在职业生涯成功及各维度上无显著差异。

4.农民工学历水平与职业生涯成功。从表6可以看出，在调查对象中，初中及以下学历占47 3%，其次是高中学历，占30.1%，样本符合农民工学历水平总体较低的情况。单因素方差分析结果表明，农民工的学历水平在职业生涯成功及各维度上无显著差异。

5.农民工工龄与职业生涯成功。从表7中可以看出，工龄在1年及以下、2-5年、6-10年和11年以上的农民工所占比例分别为10.3%、35.6%、30.8%和23.3%。由单因素方差统计结果可知，农民工不同工龄在职业生涯成功和组织外竞争力维度上存在显著差异，进一步的LSD 检验表明，工作2-5年的农民工在职业生涯成功维度上显著高于工作1年及以下和6-10年的