农民工职业对社会融入的影响研究

金程程　王延涛

摘要：农民工在城市的社会融入问题一直是社会学领域关注的重点。文章采用中山大学CLDS2014年数据，通过多元统计分析模型发现，职业性质对农民工城市社会融入的影响非常大，雇员的社会融入度最低，自雇和在城市务农的农民工社会融入度比雇员要高。因此，农民工改变从事的职业性质，有利于快速融入城市生活，宏观上也会加快我国城市化的进程。

关键词：社会融入;农民工;职业

改革开放以来，随着我国城乡二元制结构逐渐瓦解，城乡之间的隔阂逐渐减小，城乡之间的经济往来逐渐增多。大批农民进入城市打工，对于促进城市的基础设施建设，推動农村的经济发展起到了巨大的推动作用。随之而来的就是农民工的城市化问题。在政治经济全球化的今天，作为中国城市化的重要力量，农民工能否顺利的融入城市社会对于中国经济的稳定快速发展起着巨大的作用。

一、研究问题和文献回顾

社会融入的定义，一般认为以是否持续能动地参与城市社会经济活动”来判断群体的城市社会融入（何建宁和贾涵，2015）。杨菊华（2011）认为研究流动人口（在中国主要是农民工）社会融合最重要的意义在于，流动人口与流入地市民之间巨大的社会保障福利差异，其有无社会融入、融入程度高低成为影响流动人口（尤其是乡-城流动人口）生活稳定性的重要加速或障碍因素。

研究农民工社会融入的文献有很多，也取得了很多丰硕的成果，主要集中在以下几个方面：影响流动人口社会融入的因素很多，有现实中的制度障碍（何建宁和贾涵，2015）和农民工的居住条件（白晓梅，2010），尤其是居住在集体宿舍的农民工社会融入问题最严重。与本地人相异的居住空间阻碍了流动人口的城市适应和社会融入，使他们成为一个与城市相对隔绝的群体，与外界缺乏沟通和交流，使他们难以融入城市社会，对城市缺乏归属感，无法产生主人翁意识，对城市社会活动不关心、不参与，疏离感强烈（雷敏等，2007）。也有农民工自身工作的劳动时间长、工作强度大、消费能力低、也使得他们的业余生活仅限于看电视、打牌、干家务、聊天等，无法参与社区活动（柯元和柯华，2014）。流动人口频繁换工流动也不利于形成稳定的工人队伍，对企业没有归属感，不利于建立长久稳定、协调的人际关系，阻碍流动人口从心理融入（孔祥利和卓玛草，2016）。

这些文献很少从农民工的职业性质角度考虑，没有考虑的农民工在城市中是雇员，自雇还是继续从事农业活动，没有考虑这几种职业性质的农民工之间的社会融入程度差异。本来从农民工的职业性质角度出发，考察农民工作为自雇 ，雇员和依旧从事农业活动之间的社会融入程度有什么显著性的差异？

二、数据来源

本文使用中山大学CLDS2014年调查数据。中山大学CLDS数据聚焦于中国劳动力的现状与变迁，内容涵盖教育、工作、迁移、健康、社会参与、经济活动、基层组织等众多研究议题，是一项跨学科的大型追踪调查。CLDS 的样本覆盖了中国 29个省市（除港澳台、西藏、海南外），调查对象为样本家庭户中的全部劳动力（年龄15～64岁的家庭成员）。

三、变量的选择和操作化

本文的因变量是社会融入，自变量包括职业性质、性别、年龄和受教育年限等变量。社会融入变量选择是根据问卷中发的题目，选择农民工和本社区（村）的邻里， 街坊及其他居民互相之间的熟悉程度、对本社区（村）的邻里， 街坊及其他居民是否信任和与本社区（村）的邻里， 街坊及其他居民互相之间是否有互助作为社会融入的三个指标。问卷中对于熟悉程度的回答有非常不熟悉、不太熟悉、一般、比较熟悉和非常熟悉，出于模型的统计需要和便利，我们把非常不熟悉和不太熟悉合并为不熟悉，赋值为0，把一般、比较熟悉和非常熟悉归为熟悉，赋值为1。对信任问题的回答，也存在5个选择：非常不信任、不太信任、一般、比较信任和非常信任，与对熟悉变量的操作化一样，将前两项合并为不信任，赋值为0，将后三项合并为信任，赋值为1。对于农民工和社区居民之间的互助，将非常少和比较少合并为少，赋值为0，将一般、比较多和非常多合并为多，赋值为1。为了研究农民工整体上的社会融入程度，本文使用因子分析的方法将相互熟悉、信任和帮助三个变量进行因子分析，旋转之后抽取因子得到新的社会融入变量。与三个分指标不一样的是，新生成的社会融入变量是连续变量，因此适用于线性回归模型。

农民工的选择是在样本中删除了年龄超过60岁或者小于15岁的劳动力，保留在城市生活超过半年的农业户口劳动力，这一部分劳动力即是农民工。根据严格的定义和变量操作化，最后选取917个案例进行研究。

四、多元统计分析

（一）农民工职业性质与社区熟悉程度

对农民工与社区的邻里， 街坊及其他居民互相之间的熟悉程度做多元统计模型可以看到，在控制性别，年龄与婚姻等人口学因素和教育、收入、党员、培训与职业资格证书等社会学变量后，被农民工职业性质中的自雇和农民相对于雇员具有更高的社区熟悉程度。人口学因素中的年龄因素可以增强社会熟悉程度。社会学因素中的党员身份与社会熟悉程度呈负相关。

（二）社区信任程度与农民工职业性质

对农民工与本社区（村）的邻里， 街坊及其他居民信任做多元统计模型可以看到，在控制性别，年龄与婚姻等人口学因素和教育、收入、党员、培训与职业资格证书等社会学变量后，被农民工职业性质中的自雇相对于雇员具有更高的社区信任程度。人口学因素中的年龄和婚姻可以增强社区信任程度。社会学因素中的教育在一定程度上增强社区信任，但党员身份与社区信任具有负相关。

（三）社区居民互助与农民工职业性质

对农民工与本社区（村）的邻里，街坊及其他居民互相之间是否有互助行为做多元统计模型可以看到，在控制性别，年龄与婚姻等人口学因素和教育、收入、党员、培训与职业资格证书等社会学变量后，被农民工职业性质中的农民相对于雇员具有更高的社会融入程度。人口学因素中的年龄可以增强社区居民互助程度。社会学因素中的党员身份与社区互助具有负相关。