中国城镇失业人员再就业影响因素分析(2)

　　以上从性别、年龄、受教育程度等基本方面阐述了失业人员的现状，对照调查问卷的初始设计可以发现，所采用的样本数据在这三方面的差别很小，这说明了本研究的样本数据在一定程度上具有较强的代表性。

　　四、Cox风险回归模型及估计结果

　　1、计量方法及数据的选取

　　本研究所采用的方法是生存分析方法中的Cox风险比例模型。本文在现实研究需要和总结以往研究的基础上，选取了可能影响失业状态转变的个人因素和社会因素。其中，个人因素包括性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、健康状况、家庭年收入；社会因素包括原工作单位性质、工作年限、是否收到过就业信息、是否参加过免费就业培训、是否参加过职业技术培训、是否购买商业保险、每月缴纳的保险费、是否领取失业保险金以及现在的住房情况。本文主要采用Stata分析软件中的ststest命令对变量进行对数秩检验，统计分析显示，最后进入Cox风险回归模型的预后因素有年龄、受教育程度、婚姻状况、健康状况、家庭年收入、原工作单位性质、工作年限、是否收到就业信息、是否领取失业救助金以及现在的住房情况。

　　2、Cox风险回归模型

　　（1）模型的建立。在过去几年中，生存分析的回归模型已经被广泛地应用于各种实证分析中。其中最常被用到的模型是Cox在1972年提出的Cox风险回归模型。本研究建立如下的Cox风险回归模型：

　　？姿（t|z）=？姿0（t）exp（？茁'z）=？姿0（t）exp（x1？茁1+x2？茁2+…+xn？茁n）（1）

　　式（1）中，？姿（t|z）表示在给定Z=z时的风险函数；？姿0（t）表示潜在的风险函数（underlyinghazardfunction）；回归变量（即协变量）z'=（z1，…，zp）；回归参数？茁'=（？茁1，…，？茁p）。exp？茁jzj表示第j个因素对？姿（t|z）的影响。等式两边同时除以？姿0（t），则有？姿（t|z）=？姿0（t）exp（■？茁izi），？姿（t|z）/？姿0（t）即称为风险比例。回归系数？茁i反映了在其他自变量不变的情况下，zi改变一个单位所引起的风险比该变量为exp？茁i。

　　（2）似然函数。在Cox风险回归里，？茁i的估计采用极大似然法。设失业的持续时间T的累积分布函数为F（t）=r（T（3）实证分析结果。本研究利用Stata软件进行Cox风险回归模型拟合度的检验，NA累计风险函数沿45°斜线方向延伸，表明它大致服从风险率为1的指数分布，因此模型的拟合性较好。

　　由表2的参数估计可以得出，影响失业人员再就业因素中较为显著的个人因素有年龄，社会因素有原工作单位性质、工作年限、是否收到就业信息以及是否领取失业保险金。年龄的风险回归系数负，这表明年龄越大，实现再就业的可能性越小。且年龄越高一个等级，实现再就业的机会是年龄较低一个等级机会的0.55倍。年龄因素是江浙沪城镇失业人员实现再就业一个重要的阻碍因素。

　　原工作单位性质变量的回归系数为负数，表明原工作单位性质是非国有集体企业的失业人员，其实现再就业的概率会降低，但降低的幅度并不大。这可能是在经济转型中，国有集体企业失业人员能在市场化经济中更好地进行自我定位，从而与非国有集体企业失业人员在寻找工作积极性上的差异越来越小，甚至超过非国有集体企业失业人员的再就业概率。工作年限与失业人员实现再就业概率之间呈现正相关关系。表中，工作年限的回归系数为0.0557，风险比率为1.0573，表明工作年限越长，失业人员实现再就业的机会会增加，但增加的幅度不大。

　　是否收到就业信息的回归系数为正，没有收到就业信息失业人员实现再就业的概率是收到就业信息失业人员的1.42倍，这与劳动经济学的理论相悖。劳经经济学指出，如果劳动力市场的信息越完善，劳动者获得就业信息越充分，求职者与用工者之间的匹配和磨合时间就越短，从而实现再就业的概率越大。而本研究中，没有收到就业信息的失业人员实现再就业的概率比较大，可能是由于收到就业信息的失业人员降低了去获取其他就业机会的积极性，而本人技能与所获得的就业机会的匹配度不高，从而其实现再就业的概率比较小。

　　是否领取失业保险金变量的回归系数为0.4525。正号表明，没有领取失业保险金的失业人员，其实现再就业的概率是领取失业保险金人员的1.57倍，这符合劳动经济学中的工作搜寻理论。根据工作搜寻理论，领取失业保险金会降低失业人员寻找工作的积极性，从而其实现再就业的可能性较低。