说本地话是否更容易找到工作？

论文总字数：11564字

摘 要

在人口大流动的中国，跨省跨市流动人口的就业问题也成了新的社会问题。而流动人口在流入新环境时会面临社会融入与就业问题。会说本地话（方言）能在一定程度的减少地域排斥，交流隔阂。目的：用实证研究分析会说本地话对就业及找到工作难易程度的影响。方法：运用stata软件，通过多元回归分析研究掌握本地话对找到更具有保障的工作或成为更高层工作人员的影响。结果：模型一：当对本地话的掌握程度（ loc) 变量的值为1时， 其显著性水平都大于0.05，故没有统计学意义。 而当loc=2、loc=3时，其显著性水平都小于0.05，故这种说具有统计学意义。模型二：当控制了性别变量以后，对本地话的掌握程度（ loc) 变量对现在的就业身份（iden）有贡献的。结论：掌握本地话程度越高，找到更具有保障的工作的可能性越大，更容易成为雇主。

[关键词] 本地话；就业；工作保障；雇主获得性；流动人口动态监测数据

Is it easier to find a job if you speak the local language：Based on the dynamic monitoring survey data of China's floating population in 2014

[Abstract] Background: in China with large population mobility, the employment of floating population across provinces and cities has become a new social problem.The floating population will face the problem of social integration and employment when they flow into the new environment.Being able to speak local languages (dialects) can reduce regional exclusion and communication barriers to a certain extent. Objective: to use empirical research to analyze the impact of speaking local language on employment and job availability. Methods: using stata software, multiple regression analysis was conducted to study the influence of local language on finding a more secure job or becoming a higher-level staff. Results: model 1: when the value of loc variable is 1, its significance level is greater than 0.05, so it has no statistical significance.However, when loc=2 and loc=3, their significance levels were all less than 0.05, so this theory was statistically significant.Model 2: when the gender variables are controlled, the degree of mastery of local language (loc) variables contribute to the current employment status (iden). Conclusion: the higher the level of local language proficiency, the more likely they are to find a more secure job and become an employer.

[Key words] The local dialect;Employment;Job security;Employer-acquired nature;Dynamic monitoring data of floating population

1 引言

随着经济快速发展与交通的畅通方便使流动人口急速上升。经济的发展和产业的多样化使得城市的就业机会越来越多，而且因为工作岗位分的越来越细，比如技术工和体力活、内勤和外勤等，所以体力活儿和部分外勤工作可以招聘低学历的群体来完成。这样以来低学历的流动人口和待就业人口也能在相对发展的城市就业。而教育的普及和越来越多应届生拒绝中低等工资待遇的办公活，选择下乡创业等挑战性工作使得大城市里的人才流动到欠发展地区，形成了双向流动的大局面。

这种流动给流动人口带来了新的挑战。流动人口流入到新环境后会遇到一系列的问题。在新的环境里最大的两个挑战是社会融入和就业。社会融入的范畴很广。行为适应、文化容纳、价值信仰与身份认可等都是流动人口的社会融入问题^[1]。在本文中选取行为适应因素中的方言掌握程度指标来进行研究。

我们在现实生活中了解到这样一种情况，那些与领导关系更好或接触更频繁的人不一定是最有能力或能力较强的人，而是那些所谓情商高、 社交达人甚至是老乡情怀所导致的。而老乡情怀更多的是言语和饮食方面的共同点所产生的亲切感。

那么通过研究这种方言上的适应性对就业状况的影响可以获得很多信息。比如，方言的掌握程度越高是否能更容易就业（也就是是否能提高就业竞争力）、是否能找到更具有保障的工作、是否能找到稳定性更强的工作以及是否能成为更高层的工作人员。这些结果会对流动人口具有很好的参考价值。

本文通过定量研究方法分析掌握本地话对就业的影响。主要采用简单和多元线性回归分析方法。利用简单线性回归分析掌握本地话与就业的直接关系，而利用多元线性回归分析在多个元素共同作用下（也就是在控制很多元素的情况下）掌握本地话程度对就业的影响情况。根据就业的不同维度设置多个模型来解说掌握本地话程度对就业的综合影响。

本文数据来源是2014年全国流动人口卫生计生动态监测调查社会融合与心理健康个人问卷（C），本问卷中是把北京市朝阳区、山东省青岛市、福建省厦门市、浙江省嘉兴市、 广东省深圳市和中山市、河南省郑州市、四川省成都市等八个城市作为调查范围。调查对象是在本地居住一个月及以上，非本区（县、市）户口的男性和女性流动人口（2014年5月年龄为15~59周岁，即1954年6月至1999年5月间出生）。特别说明的是本数据不包括在校学生。

对于本文中出现的一些关键性的词语做出解释是很有必要的。所谓本地话是指流动人口流入地所使用的方言。本文数据是在八个不同城市进行过收集，对于在北京市朝阳区的被访问者本地话是指北京市朝阳区所使用的方言，而对于四川省成都市的被访问者本地话是指四川省成都市的方言。就业（或就业状况）是根据数据中当前与工作单位签订何种劳动合同（pact）和现在的就业身份（iden）两个变量来确定的。pact变量从被访问者所从事工作的保障程度描述就业的就业的优劣情况，而iden变量从被访问者所从事工作的职位层次来描述就业的高低等级。

关于流动人口与就业也有很多学者做过相关研究。有学者通过调查研究发现相比于本地流动的劳动人口，转换到新方言区的流动人口的收入要高31.9%，但如果在本地流动的劳动人口，选择转换到新方言区流动收入会降低3.9% ^[2]。触发人口流动的因素很多，劳务收入则是其中很重要的因素。不管是在本地流动还是转换到新方言区流动其关键是通过多面的考虑并比较利弊后再做出决定。

魏下海等学者通过实证研究分析出，会说本地话的人更倾向于成为创业人^[3]。创业其实是一种换了形式的就业。成为创业者最终的结果是成为雇主，也就是相对于雇员更高层次的工作。也就可以说，会说本地话间接提高成为雇主的概率。本文也有相似研究，详见问题二。

关于影响流动人口就业因素的文献也不少。这些文献从性别、受教育程度、婚姻状况、年龄及户口性质等多种元素角度考查对流动人口就业的影响因素。通过统计方法研究发现，男性移民就业比例高于女性，照管家务、看孩子等家庭因素作为女性移民未就业的主要原因；流动人口的工作层次与其学历呈现出明显的梯度对应特征^[4]。未婚人相比于离婚丧偶人来说更容易找到工作，而离婚丧偶人相比于已婚人更容易找到工作^[5]。从上述结论可以明显的看出，性别、学历以及婚姻状况对流动人口就业有一定的影响力。

对方言的熟悉程度不仅对就业有促进作用，而且对社会融入也有一定的促进作用。通过研究发现对方言越熟练的流动人口，幸福感越高，深入研究还发现工作中使用本地话对个体幸福感的影响一部分是通过影响个体的收入而实现的^[6]。

2 数据与模型

2.1 数据与变量

本文数据来源是2014年全国流动人口卫生计生动态监测调查社会融合与心理健康个人问卷（C）。从数据中获取八个变量分别是性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、本地化掌握程度、当前与工作单位签订何种劳动合同、就业身份以及家庭总收入等。并对这些变量的值进行定量化。性别（sex）：男0,女1； 受教育程度（edu）：未上过学0，小学1，初中2，高中3，大学专科4，大学本科5，研究生6; 婚姻状况（mar）:未婚0，初婚1，离婚2，再婚3，丧偶4; 对本地话的掌握程度（loc）:不懂本地话0，听得懂一些但不会讲1，听得懂，也会讲一些2，听得懂也会讲3; 年龄（age）:20~65s岁; 现在的就业身份（iden）:雇员0，雇主（含自营劳动者）1，其他2；当前与工作单位签订何种劳动合同（pact）: 无固定期限0, 有固定期限1, 未签订劳动合同2，其他3。统计信息描述看如下表1所示。

表1：描述统计信息表

变量名	样本量	平均值	标准差	最小值	最大值
性别	15,998	0.4500563	0.4975149	0	1
受教育程度	15,998	2.499	0.9951273	0	6
婚姻状况	15,998	0.7867233	0.5319274	0	4
对本地话的掌握程度	15,998	1.866858	1.096415	0	3
当前与工作单位签订何种劳动合同	15,998	1.893049	1.021859	0	3
年龄	15,998	37.69009	8.718033	20	65
现在的就业身份	15,998	0.4600575	0.6566616	0	2

2.2 模型

本文针对本地话对找工作的影响、本地话是否有助于成为雇主分别建立多个模型。并用多元回归方法进行分析。

2.2.1 问题一、掌握本地话程度越高，是否能找到更具有保障的工作？

对于这个问题中更具有保障的工作的定义是从当前与工作单位签订何种劳动合同（pact）变量出发，无固定期限看作为最理想最具有保障的工作，其次是有固定期限的工作。这里的未签订劳动合同样本的现在的就业身份（iden）变量值是雇员，只是没有签订劳动合同，所以看做最不具有保障的工作。

问题1(m11)的多元回归方程是：pact=β₀ β₁*loc；作为问题1的扩展，我们可以通过逐步添加新解释变量的方法设置多个子问题。这些子问题的具体方程如下：

问题1-1(m12)：pact=β₀ β₁*loc β₂*sex；

问题1-2(m13)：pact=β₀ β₁*loc β₂*sex β₃*edu；

问题1-3(m14)：pact=β₀ β₁*loc β₂*sex β₃*edu β₄*mar；

问题1-4(m15)：pact=β₀ β₁*loc β₂*sex β₃*edu β₄*mar β₅*age；

由于受教育程度（edu）、婚姻状况（mar）以及对本地话的掌握程度（loc）都为多分类变量，故需要设置哑变量。

2.2.2 问题二、掌握本地话程度越高，是否更容易成为雇主（包括自营劳动者）

不同于问题一的是，在问题二中纵向考察掌握本地话程度越高，是否能成为更高层的工作人员。在此问题中因变量为现在的就业身份（iden），在这个变量中有雇员、雇主两个值，其中雇主值中包括自营劳动者。

问题2（m21）的多元回归方程是：iden=β₀ β₁*loc；

类似于问题1，我们通过逐步添加新解释变量的方法设置问题2的多个子问题

问题2-1(m22)：iden=β₀ β₁*loc β₂*sex；

问题2-2(m23)：iden=β₀ β₁*loc β₂*sex β₃*edu；

问题2-3(m24)：iden=β₀ β₁*loc β₂*sex β₃*edu β₄*mar；

问题2-4(m25)：iden=β₀ β₁*loc β₂*sex β₃*edu β₄*mar β₅*age；

对于分类变量的哑变量设置同问题一。

3 结果与分析

3.1 问题一之结果与分析

在横向考察掌握本地话程度与找到更具有保障的工作模型多元回归分析结果如下表2所示，

表中横标题m11~m15表示的是问题一中的五个模型，列标题的含义是当控制其他解释变量的情况下，当该变量的值非零与零相比，对找到更具有保障的工作可能性升降的值与其显著性水平p。

在结果表中，模型m11其实就是掌握本地话程度与找到更具保障工作的简单线性回归，直接显示了他们之间的关系。当对本地话的掌握程度（loc）变量的值为1和其值为0相比，找到更具有保障的工作可能性下降了0.0033个单位，而显著性水平（p值）p=0.9gt;0.05，故这种说法没有统计学意义，当loc=2、loc=3与loc=0相比找到更具有保障的工作可能性有所提高，而这两种情况的显著性水平（p值）都小于0.05，故这种说具有统计学意义。

在模型m11后面的四个模型m12~m15都根据模型m11的基础上逐步增加性别（sex）、受教育程度（edu）、婚姻状况（mar）以及年龄（age）等新解释变量而形成的。从回归结果中可以看出，在控制好其他解释变量的情况下loc=1与loc=0相比，找到更具有保障的工作可能性有下降，也有提升。但是他们的显著性水平p的值始终大于0.05，故没有统计学意义。当loc=2、loc=3与loc=0相比时，找到更具有保障的工作可能性都有所提高，他们的显著性水平都保持在0.05以下，甚至在模型m13开始其显著性水平都小于0.001。

变量对本地话的掌握程度（loc）的值包括了本地话掌握程度的四个程度。“听得懂一些但不会讲1”和“不懂本地话0”的区别仅在于是否能听懂，而“听得懂，也会讲一些2”与 “听得懂也会讲3”和“不懂本地话0”的区别是在能听懂的基础上，是否会讲本地话。

从上述结果与分析可以得出结论：听得懂本地话不能确定提高找到更具有保障的工作可能性，但在听懂本地话的基础上会讲本地话提高对找到更具有保障的工作可能性是可以肯定的。

表2：问题一之多元回归分析结果表

	模型1-1	模型1-2	模型1-3	模型1-4	模型1-5
	回归系数，P值	回归系数，P值	回归系数，P值	回归系数，P值	回归系数，P值
对本地话的掌握程度（loc）
0	0	0	0	0	0
	.	.	.	.	.
1	-0.0033133	-0.005087	0.014488	0.0229546	0.027529
	0.9071065	0.8579062	0.6062019	0.4134216	0.3258313
2	0.0589706	0.0582745	0.0911294	0.0872182	0.0914651
	0.0363244	0.038585	0.0011521	0.0018222	0.0010556
3	0.0501058	0.0492966	0.1068695	0.0957532	0.1021004
	0.0442177	0.0477752	0.0000215	0.0001416	0.0000489
性别		0.0263939	0.0355903	0.0361085	0.0306018
		0.1239454	0.0359952	0.0329549	0.0706607
受教育程度（edu）
0			0	0	0
			.	.	.
1			0.3293025	0.3489044	0.3403643
			0.1378051	0.1148887	0.1232064
2			0.2731433	0.2748617	0.2643282
			0.2014606	0.1973741	0.2140803
3			0.1776169	0.1711351	0.1710892
			0.4064436	0.422478	0.4215512
4			0.0215949	0.0162038	0.0342836
			0.9197967	0.9396056	0.8723748
5			-0.007394	-0.0107116	0.0201334
			0.9726663	0.960296	0.925314
6			-0.00552	-0.0053471	0.0379842
			0.9820387	0.9825515	0.8763406
婚姻状况（mar）
0				0	0
				.	.
1				-0.0995873	-0.036672
				1.69E-08	0.0916716
2				-0.0137313	0.0557088
				0.9151574	0.6667481
3				-0.2102327	-0.130866
				0.2475152	0.4723456
4				-0.328185	-0.308514
				0.5856394	0.607503
年龄					-0.014973
					8.81E-07
截距	1.147129	1.135921	0.9129178	0.9575701	1.376302
	0	0	0.0000205	7.57E-06	2.16E-09

3.2 模型二之结果与分析

在纵向考察掌握本地话程度越高，是否更容易成为雇主（包括自营劳动者）问题时，也要分成五个模型来分析。其多元回归分析结果如下表3所示；表中横标题m11~m15表示的是问题二中的五个模型，列标题的含义是当控制其他解释变量的情况下，当该变量的值非零与零相比，对成为雇主可能性升降的值与其显著性水平p。

在结果表中，模型m21其实就是掌握本地话程度与成为雇主可能性的简单线性回归，直接显示了他们之间的关系。当对本地话的掌握程度（loc）变量的值为loc=1、loc=2和其值为0相比，成为雇主可能性都有所上升，其显著性水平（p值）也小于0.05，故这种说法具有统计学意义，当loc=3与loc=0相成为雇主可能性也有所提高，而这种情况的显著性水平p=0.451gt;0.05，故这种说没有统计学意义。

在模型m21后面的四个模型m22~m25都根据模型m21的基础上逐步增加性别（sex）、受教育程度（edu）、婚姻状况（mar）以及年龄（age）等新解释变量而形成的。从回归结果中可以看到，模型m22情况与模型m21相似。从模型m23开始，在控制好其他解释变量的情况下loc=1、loc=2以及loc=3与loc=0相比，成为雇主可能性都有所提升，而且他们的显著性水平p的值都始终下小于0.05，故具有统计学意义。

从上述结果可以得出结论：听得懂与会讲本地话对提高成为雇主可能性其正向作用。

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