中小企業員工福利影響因素研究：基于對京、蘇、鄂、皖四地企業的調查

○崔海鈺 王 晶

（1、中國農業大學研究生院 北京 100083；2、華中科技大學武昌分校 湖北 武漢 430064）

相比大型企業，我國中小企業的員工福利狀況更讓人擔憂。目前，關于提高中小企業員工福利水平的呼聲日益高漲，但是，找到并了解影響中小企業員工福利水平的主要因素卻是提高福利水平的前提。本文以對京、蘇、鄂、皖四地中小企業的調查數據為依據，結合SPSS軟件，對中小企業員工福利水平與其影響因素之間做回歸分析，為如何提高我國中小企業員工福利水平提供參考。

一、研究假設

1、中小企業員工福利水平與人口學變量

本文的人口學變量涉及性別、年齡、受教育程度3個變量。從對已有研究的回顧中發現，員工的工作待遇一般會不同程度地受到人口學變量的影響，而員工福利水平也屬于工作待遇范疇。因此，本文提出首個假設：

H1：中小企業員工福利水平在人口學變量上存在顯著差異。

H1a：中小企業員工福利水平在員工性別上存在顯著差異。

H1b：中小企業員工福利水平在員工年齡上存在顯著差異。

H1c：中小企業員工福利水平在員工的受教育程度上存在顯著差異。

2、中小企業員工福利水平與企業規模及所在地區的經濟發展水平

不同地區和不同規模的中小企業，其員工的福利水平可能是有差異的。地區經濟越發達、企業規模越大，經營者的福利意識可能越強，企業受社會監督的可能性越大，再加上有較強大的財力，中小企業就更有可能為其員工提供較好的員工福利。因此，提出以下假設：

H2：中小企業員工福利水平與企業規模存在顯著的正相關關系。

H3：中小企業員工福利水平與地區經濟發展水平存在顯著的正相關關系。

3、中小企業員工福利水平與非福利收入水平

中小企業員工的福利和非福利收入同屬工作待遇范疇，可能存在正相關關系。因為如果中小企業員工的非福利收入水平越高，說明其工作能力越強或地位較高，而這往往也是能決定員工相對福利水平的重要因素。因此，提出第四個假設：

H4：中小企業員工福利水平與非福利收入水平存在顯著的正相關關系。

4、中小企業員工福利水平與企業性質

本文把中小企業的性質分為國有中小企業和非國有中小企業兩類。一般認為，國企改革之后，我國現存的國有中小企業在市場競爭中占有優勢，經營業績較好、福利意識較高、福利傳統根深蒂固，相比非國有中小企業而言往往帶有“高福利”色彩。因此，本文提出最后一個假設：

H5：中小企業員工福利水平因企業性質的不同而存在顯著差異。

二、變量選取

本文以員工福利水平Y為因變量，并用員工享受的福利項目數來衡量員工福利水平。由于本文把員工福利劃分為20種福利項目（包括養老保險、醫療保險、工傷保險、失業保險、生育保險、法定住房公積金、交通補貼、通信補貼、膳食補貼、防暑降溫補貼、體檢補貼、帶薪假期、人壽保險、意外保險、補充醫療保險、補充養老保險、補充住房補貼、文體咨詢、機會性福利和其他），所以因變量Y的變化范圍為0≤Y≤20，Y越接近于20，福利水平越高。

自變量的選取如下：受教育年限X1，即員工所受正規教育的年數（不包括學前教育），其變化范圍為0≤X1；企業規模X2，用員工總數（為了便于調查研究，本文簡單以500人為界，將員工總數不多于500人的企業視為中小企業）表示，其變化范圍為0＜X2≤500；年度非福利總收入X3，代表了員工的非福利收入水平，單位為萬元人民幣，變化范圍為0＜X3；企業性質X4，為虛擬變量，國有企業為1，其他為0；性別X5，為虛擬變量，男性員工為1，其他為0；工作地X6，即員工的工作所在地，為虛擬變量，經濟發達省份（以人均GDP為經濟發展水平的判定依據。根據四地統計局的統計公報，2010年度北京、江蘇的人均GDP為70251、52000RMB，湖北、安徽的人均GDP為 27615RMB、20611RMB）北京、江蘇為 1，其他（湖北、安徽）為 0；年齡 X7，即員工實際年齡（周歲），變化范圍16≤X7。

三、問卷設計與數據收集

關于問卷設計，本文首先以文獻資料和研究需要為基礎設計出初步的調查問卷。然后在小范圍內預調查，參考被調查者的意見和建議并不斷修改，得出最終的調查問卷。調查問卷主要分為三部分：一是被調查者的背景資料。這部分包括被調查者的性別、年齡、工作地、受教育年限、企業性質、企業規模和行業類別；二是員工福利水平。這部分包括所列20種福利項目的享受情況、年度非福利總收入、福利占總收入比例、法定福利占總福利比例和福利保險個人繳費占總繳費的比例；三是員工福利態度。這部分包括員工最滿意的和最不滿意的福利安排、目前福利的激勵效果、激勵作用最大的福利項目及意見或建議。

關于調查及樣本，具體情況如下：正式調查的時間為2010年7月至10月；調查區域為北京的主城區和順義區，江蘇省的南京、蘇州和徐州，湖北省的武漢、荊州和荊門，安徽省的合肥、淮北和宿州；以這些調查區域中的322家中小企業員工為調查對象。共發放問卷805份，回收有效問卷681份，有效回收率為84.60%。

四、構建回歸模型

本文以Y為因變量，以X1—X7為自變量，建立如下回歸模型：Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7。

接著運用多元線性逐步回歸法，采用社會科學統計軟件（SPSS），對問卷調查所取得的數據進行回歸分析。SPSS軟件中的Stepwise逐步回歸法的主要思路：在全部自變量中按其對因變量的作用大小、顯著程度大小或者說貢獻大小，由大到小逐個引入回歸方程，而那些對因變量作用不顯著的變量則不會被引入回歸方程，最終形成最優的回歸方程。

1、變量篩選

SPSS16.0軟件默認的標準是：F統計量的概率小于或等于0.05就可以進入回歸方程，如果F統計量的概率大于或等于0.1 就剔除該變量。變量篩選的結果：X1、X2、X3、X4、X5和 X6依次進入回歸模型，X7年齡被剔除。

2、擬合優度檢驗

對于多元線性回歸模型，一般都采用調整后的決定系數來判斷模型的擬合優度。根據SPSS的運行結果，調整后的決定系數為0.610，說明其擬合程度尚可接受。

3、方程顯著性檢驗

由SPSS軟件的運行結果得知，模型的F值為178.041，置信度水平（Sig.）為0.000，遠小于常用置信度水平0.05，這表明因變量與自變量之間存在很強的線性關系，認為該回歸方程顯著，模型有效。

4、參數顯著性檢驗

如表1，模型中常數項和六個自變量的置信度水平（Sig.）依次 為 0.002、0.000、0.000、0.000、0.000、0.002、0.009，都遠小于0.05，可以認為常數項和這六個自變量非常顯著，變數系數均不為零。

表1 回歸分析結果

5、被排除變量的檢驗

在運用SPSS進行回歸分析時發現，當模型引入年齡變量X7時，模型的置信度水平（Sig.）遠大于0.05，可以認為此變量不顯著，變量的參數為零。因此，在利用stepwise方法為回歸模型選取自變量時，X7被系統剔除，無需在模型中再對其進行分析。

6、共線性檢驗

依據檢驗標準，對于多元線性回歸模型，若多個維度的特種根（Eigenvalue）等于0，則可能存在共線性問題；若某個維度的條件指數（Condition Index）大于30，則可能存在共線性問題；若某自變量容忍度（Tolerance）小于0.1，則存在共線性問題；容忍度（VIF）的倒數越大，共線性問題越嚴重。根據表2和表1中的分析結果，本模型不存在共線性問題。

表2 共線性檢驗

7、回歸模型

由表1中的未標準化回歸系數可知，C=-0.916、β1=0.541、β2=0.005、β3=0.105、β4=1.06、β5=-0.575、β6=0.536、β7=0，回歸模型為：Y=-0.916+0.541X1+0.005X2+0.105X3+1.06X4-0.575X5+0.536X6。

其中，Y代表員工福利水平，X1為受教育年限，X2為企業規模，X3為年度非福利總收入，X4為企業性質，X5是性別，X6為工作地。

五、結論

第一，我國中小企業員工的受教育年限越長，福利水平越高，即假設1中的“中小企業員工福利水平在受教育程度上存在顯著差異”成立。根據β1=0.541可知，我國中小企業員工的受教育年限每增加兩年，福利水平提高約一個等級。第二，我國中小企業的規模越大、所在區域經濟越發達，員工福利水平越高，即假設2和假設3成立。根據β2=0.005、β6=0.536可知，中小企業的規模每增加約200人，其員工的福利水平提高一個等級；位于經濟發達區域的中小企業，其員工福利水平明顯高于經濟欠發達地區的中小企業。第三，我國中小企業員工的非福利總收入水平越高，福利水平越高，即假設4成立。根據β3=0.105可知，我國中小企業員工年度非福利總收入每提高10萬元，福利水平提高約一個等級。第四，本文支持假設5，認為“中小企業員工福利水平因企業性質的不同而存在顯著差異”。根據β4=1.06可知，在其他因素相同的情況下，國有中小企業的員工福利水平要高于非國有企業員工一個等級。第五，本文的研究支持假設1中的“中小企業員工福利水平在性別上存在顯著差異”，由β5=-0.575可知，在其他自變量相同的情況下，我國中小企業女性員工比男性員工的福利水平高出不到一個等級。另外，年齡變量在變量篩選時已被剔除，β7=0，即假設1中的“中小企業員工福利水平在年齡上存在顯著差異”不成立。

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