我國省際體面勞動水平測度、因素分析及差異研究

彭現美，桂江峰，費星星

（安徽財經大學財政與公共管理學院，安徽蚌埠233030）

一、體面勞動的測度及相關研究

自從1999年國際勞工局總干事胡安·索馬維亞首次提出體面勞動概念以來，圍繞體面勞動需要保障勞動者就業的自由、平等、安全和尊嚴，保障每個勞動者都能夠獲得體面的工作機會，并通過工作獲取適當的收入成為國際社會的廣泛共識。在受到國際勞工組織、聯合國開發計劃署等國際組織廣泛關注的同時，體面勞動先后作為千年發展目標和可持續發展目標的重要內容之一。針對體面勞動研究也成為就業和社會保障領域研究的熱點問題。

在體面勞動的實證研究方面，國外一些學者選擇體面勞動的測量指標，通過實證模型來分析體面勞動水平（Philippe Egger,2002）[1]；同時，有學者以工作自由、工作公平、工作安全性和生產性工作四個維度為出發點，圍繞勞動就業、社會保護、基本權利和社會對話四個具體方面，構建衡量體面勞動水平指標體系，提出具有代表性的測評方法（Dharam Ghai,2003）[2]；也有提出由7個體面勞動赤字指標構成的測評體系（Bescond etal,2003）[3]，以及由11個測量維度進行衡量體面勞動的測評指標體系（Richard Anker,2003）[4]。為了評估全球性的體面勞動組織實施效果和國家層面的體面勞動實施計劃的成效，國際勞工組織組織一批專家通過面板數據針對項目進行分析，也為國際勞工組織下一步工作的開展提供了依據（Henry,Carla;Engelhardt,2011）[5]。國際勞工組織提出的由11個指標組成的測評體系為較多的國際機構所接受和使用，被視為比較權威的指標體系[6]。

國內學者針對我國勞動者群體多樣化的特點，選擇不同群體作為對象開展的研究取得一定的進展。這些成果中，既有通過體面勞動測量表和訪談研究知識型勞動者的體面勞動，也有針對農民工群體、家庭工人群體和女性勞動者群體的體面勞動進行的研究（李朝陽，2011；潘靈翼，2016）[7,8]。在體面勞動實證研究方面，既有通過就業、工作權利、社會保護、社會對話等體面勞動四個維度為出發點，選取相關衡量指標，通過建立實證模型測算出不同國家或地區的體面勞動指數（黃維德等，2011）[9]；也有通過政府、企業、勞動者個人三方在實現體面勞動中各自的角色定位構建體面勞動多層面的指標體系（申曉梅等，2010）[10]；還有通過體面勞動的面板數據，對體面勞動水平進行測量，分析影響體面勞動的重要影響因素、體面勞動水平與經濟發展之間的關系（呂紅等，2014；羅燕，2018）[11,12]。

自從國際勞工組織提出體面勞動概念以來，國內外學者便展開了針對性的研究，體面勞動的測量和實證研究成為重要的組成部分。本文通過近年來中國31個省、市、區的數據資料，利用SPSS軟件及因子分析、聚類分析等方法進行研究，測量不同地區的體面勞動水平。比較分析體面勞動的水平差異表現，全面了解各地區體面勞動狀況，有助于和諧勞動關系構建和社會的可持續發展。

二、體面勞動水平測度的指標選取

借鑒國際勞工組織及國內外關于體面勞動水平測量的研究，對我國省際體面勞動測量指標同樣選取11個指標作為初始測量。各指標的數據來源主要來自中國統計年鑒和中國勞動統計年鑒近年來的數據資料，除個別指標缺少相關數據之外（例如：建立職工代表大會制度企業數量為2010年數據），其余為2016年的統計年鑒數據資料，選取指標及指標含義見表1所示。表2是我國各省市區對應的指標數據。

表1 體面勞動測量指標及含義

表2 我國31省市自治區體面勞動指標數據

續表2

三、體面勞動水平因子分析

（一）因子分析法的依據

因子分析法的根本目的在于通過少數幾個因子去表示眾多指標或者因素，并反映指標之間的復雜關系。將相互密切的幾個指標歸為一類，每類指標就構成一個因子，以大部分信息得以體現為依據，通過幾個不同的因子分析原始數據。此外，通過對原始數據的分析，將相互之間較為密切的變量進行歸類，最終歸為多個綜合指標，并保證這些綜合指標之間互不相關，所綜合與反映的信息互相不重疊，這些綜合指標被稱為因子（公共因子）。因子分析法就是試圖通過少數的不可測的公共因子來描述原始觀測的所有指標值。因此，用較少的因子來描述與分析原始數據的大部分信息，減少了處理復雜數據面臨的困難，同時，在復雜數據中找出研究問題所需要關注的核心指標。

（二）因子分析的步驟

1.指標標準化處理

表2所列的數據為我國不同省區市的體面勞動的相關指標，其中包括正向指標、負向指標。各指標數值之間差異較大，需要對數據進行標準值處理，使其具有可比性。

具體公式如下：

2.進行因子分析

在將指標進行降維之后，進一步對指標進行因子分析，根據指標之間的相關程度將原始指標分組，并找出分組后指標的公共因子。

3.相關陣的計算

在對數據標準化處理之后，進行數據相關陣的計算；進一步找出每組數據的公共因子及公共因子載荷矩陣；然后因子旋轉依據相關性找到每個因子代表的數據并進行命名；最后根據實證模型計算出各個公共因子得分和綜合得分。

利用SPSS19.0軟件對我國31省區市的數據進行因子分析，給出KMO參考值，用來檢驗變量之間的偏相關性（KMO參考值越大，越接近1，意味著變量之間的相關性越強，從而因子分析就更具有可操作性）；球形Bartlett參考值用以判斷相關矩陣是否單位矩陣。

通過SPSS19.0計算得出KMO參考值為0.634（大于0.5），用KMO值作為因子分析的判斷標準，KMO大于0.5表示原始指標之間存在較大的相關性，所以用因子分析可以更加具有經濟學的解釋意義。球形Bartlett檢驗的卡方統計量值為318，伴隨概率sig.<0.01，因此，拒絕原假設，也即拒絕原始變量矩陣是單位矩陣。

主成分分析法提取出代表原始數據信息的公共因子，以特征值大于1來確定因子個數，最終確定3個主因子代表體面勞動原始數據信息見表3。

從表3可以看出，選取前3個主要因子在損失了18.815%的原始數據信息量前提下，能有效解釋原始數據變量81.185%的信息，說明這些主要因子基本上反映了原始數據信息，表4是指標計算的相關因子解釋總方差表。

依據最大旋轉方差法進行主要因子命名，相關原理是：每一列每個因子載荷的平方在偏向0或1兩極分化，這樣既可以簡化結構，使得各主因子具有合理的經濟解釋，也可以測量指標之間的交叉負荷現象。表5是成分得分系數矩陣表。

通過表5可以看出：所有原始指標單一因子的絕對值接近或大于0.6，表明選定的指標能夠進行結構簡化，并且滿足經濟學意義。表6是成份旋轉矩陣表。

表3 指標的方差及總方差

表4 旋轉解釋總方差

表5 成分得分系數矩陣

由表6可以看出，失業保險覆蓋率、工傷保險覆蓋率、城鎮居民年可支配收入和城鎮在崗職工平均工資，這4個指標在公共因子F1上有較大的相關性，主要可以反映體面勞動就業質量和社會保障水平，故稱F1為就業保障因子；工會數量、建立職工代表大會企業數量、地區當年政府財政教育經費支出這3個指標在公共因子F2上具有較大的相關性，主要反映勞動者受教育水平、通過工會表達合理訴求、維護自身合法勞動權益，故稱F2為社會對話因子。公共因子F3在工傷事故率、人口文盲率、就業率、勞動參與率4個指標上具有較高的載荷，主要反映勞動者參與就業、接受教育享受平等就業機會，故稱F3就業機會因子。

表6 成份旋轉矩陣

（三）體面勞動水平因子得分計算

因子分析法的關鍵在于對若干綜合指標進行因子分析并提取公共因子，再用每個因子的方差貢獻率作為權數，并與該因子的得分乘數之和構造得分函數。

用因子分析法將數據表示為矩陣：X=AF+B

矩陣的具體表現如下:

在模型中，向量X是可觀測的隨機向量，也即原始觀測變量。F是向量X的公共因子，即各個原觀測變量的表達式中共同出現的因子，是相互獨立的并且不可觀測的理論變量。公共因子必須結合具體的研究問題來進行定義，模型中，A是公共因子F的系數，被稱為因子載荷矩陣，（i=1、2、……,p；j=1、2、……、k)被稱為因子載荷，是第i個原有變量在第j個因子上的負荷，或者可看作第i個變量在第j公共因子上的權重。不僅表示xi與fj的協方差，也表示xi與fj的相關系數，反映xi對fj的依賴程度或相關程度。A的絕對值越大，則說明公共因子fj對xi的載荷量大。矩陣B是X的特殊因子，即：(β1,β2,β3,…,βp) 是 (x1,x2,x3,…,xp)的特殊因子，這種因子為不可觀測。

通過因子分析，可以得出3個主要因子：F1表示的就業保障因子、F2表示的就業公平因子、F3表示的就業社會保護因子，進一步得到3個主要因子對各原始變量的代表得分，如（3）式所示：

在此基礎上建立體面勞動綜合線性評價函數，由此計算出各地區2015年體面勞動的綜合得分。

根據各公共因子的得分排名情況，代入省區市指標標準化后的指標數據，可以測算出不同省市區公共因子相關得分及排名情況（計算結果如表7所示）。

表7 體面勞動因子得分表

（四）體面勞動水平因子得分結果分析

通過實證結果進行分析，可以得出我國各地區體面勞動水平情況。

1.綜合得分情況，發達地區優勢明顯

北京市得分1.46，排名第一位，體面勞動水平綜合得分最高；其次得分較高的主要集中在經濟發達的廣東、浙江、山東、上海和江蘇等省市。

2.中西部地區存在明顯的因子交錯現象

中部地區體面勞動綜合得分情況——湖北省綜合得分較高，這主要受益于該地區社會對話因子（F2）得分較高，說明該地區勞資關系較為和諧。西部地區體面勞動綜合得分相對較高的是新疆，得益于該地區就業機會因子（F3）得分較高，說明新疆就業機會較為充足，有工作意愿的勞動者，很容易在市場找到合適的工作機會。

3.東中西部不同因子需要具體分析

體面勞動水平存在較大的地區差異，具體體面勞動因子得分體現以下狀況：

1）就業保障因子（F1）。北京、上海、廣東、天津、浙江和江蘇這六個省市的就業保障因子得分前六位表明：這六個地區的勞動者社會保險覆蓋面廣，不僅包含養老、工傷、失業等基本社會保險，而且也包含了勞動者的整體報酬，這六個地區勞動者報酬總體較高。除此之外，上述六個省市在勞動爭議、工傷事故率等體面勞動負性指標水平上也較低。西藏、河南、安徽、云南、四川和甘肅六個省區市依次位于就業保障因子得分最后六位，說明這六個省區市就業保障水平較低。

2）社會對話因子。山東、廣東、江蘇、浙江、河南和四川六個省依次處于社會對話因子得分前六位，表明這六個省的企業工會組織建設相對來說較為完善，也表明這些地區勞動者利用工會或職工代表參與企業經營決策的程度較高；寧夏、青海、海南、北京、西藏和吉林六個省區市情況則剛好相反，該項得分較低，說明勞動者相比資本所有者地位不足，缺少與資方平等對話的機會。

3）就業機會因子（F3）。就業機會因子得分前六位是西藏、海南、青海、北京、福建和寧夏，說明這六個省區市在勞動者就業培訓方面相對重視；就業機會因子得分較低的吉林、黑龍江、山西、遼寧、重慶和湖南，說明這六個省市在勞動者的就業培訓整體水平較低。

四、體面勞動水平聚類分析

為了更加直觀分析各地區體面勞動得分空間差異，依據體面勞動水平得分通過SPSS進行聚類分析，將全國31個省區市的體面勞動水平進行分類，具體劃分為四類：

1）一級體面勞動水平。體面勞動水平綜合得分超過1的地區有北京和廣東兩個省市，定義為一級體面勞動水平。

2）二級體面勞動水平。浙江、山東、上海、江蘇、福建、天津、河北和海南8個省市，測算出體面勞動水平綜合得分介于0和1之間，稱為二級體面勞動水平。

3）三級體面勞動水平。體面勞動水平綜合得分為負值的包括湖北、廣西、河南、四川、遼寧、新疆、陜西、寧夏、內蒙古、湖南和江西等11個省區市，稱為三級體面勞動水平。

4）四級體面勞動水平。體面勞動得分最低的分別為：安徽、貴州、青海、西藏、重慶、云南、甘肅、山西、黑龍江和吉林等10個省區市，稱為四級體面勞動水平。

五、政策建議

體面勞動日益受到各國政府的重視，我國黨和國家領導人也不止一次強調實現勞動者的“體面勞動”，目前正在推動和實施2016-2020年體面勞動國別計劃。針對我國不同省區市的分析結果，中國政府還應在以下方面做出努力。

（一）完善各地區的社會保障體系

目前全國各地已經建立了涵蓋養老、醫療、失業、工傷、生育等五大方面的基本社會保障體系，但由于社會經濟發展水平地區差距較大，勞動者的基本社會保險水平在不同省區市還存在較大差距，直接影響到勞動者的體面勞動水平。

（二）縮小不同地區間職工工資差距

改革開放四十年來，我國社會經濟建設取得了快速發展。在中國經濟的快速發展中，也出現了嚴重的社會貧富差距問題。目前存在的比較嚴重的行業之間、地區之間、城鄉之間職工工資差距問題，不僅關系到提升社會整體體面勞動水平，而且還關系到我國推進城鎮化建設和全面小康社會的目標。

（三）加強勞動者就業的社會保護

對勞動者的社會保護首先要切實保障勞動者安全的工作環境，同時也要關注勞動者的心理健康。一些高危行業比如煤礦、危險化學品等危害勞動者生命安全的事故仍頻頻發生，說明勞動者的就業安全還需要進一步加強。此外，可以通過工作環境、家庭生活保障、生活質量來提高全社會體面勞動水平。

（四）促進勞動者的社會平等對話

促進三方對話機制，就是要傾聽勞動者的心聲。工會在維護勞動者自身權益、保障勞動者安全參與生產經營活動方面起了重要作用，建設基層工會組織和職工代表大會制度對保障勞動者平等對話有重要的現實意義。但是我國的工會制度尚不健全，工會制度也不夠完善，不能夠從根本上解決廣大勞動者體面勞動的問題。

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