梁增賢,趙 昭,肖瑩瑤,王佳玲
(中山大學(xué) 旅游學(xué)院,廣東 廣州 510275)
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[旅游業(yè)研究]
旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平的影響因素*
梁增賢,趙 昭,肖瑩瑤,王佳玲
(中山大學(xué) 旅游學(xué)院,廣東 廣州 510275)
旅游非正規(guī)就業(yè)已經(jīng)成為旅游就業(yè)的重要組成部分,旅游非正規(guī)就業(yè)者普遍存在于各類景區(qū),而獲得更高收入是人們從事旅游非正規(guī)就業(yè)的主要目的。已有研究表明,影響非正規(guī)就業(yè)者收入水平的因素很多,各因素之間的相互關(guān)系及其對(duì)收入水平的影響程度仍缺乏系統(tǒng)認(rèn)知。采取方便抽樣和滾雪球抽樣的方式,在廣州6個(gè)主要景點(diǎn)和珠海14個(gè)主要景點(diǎn),選取197位旅游非正規(guī)就業(yè)者為樣本,運(yùn)用CHAID決策樹模型分析,對(duì)影響旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平的因素及其作用機(jī)制進(jìn)行研究。結(jié)果表明,投資資本、從業(yè)動(dòng)機(jī)、外部支持和創(chuàng)新能力是旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平的主要影響因素,其中,投資資本的影響最大,而個(gè)人背景和社會(huì)人口特征并不是影響收入的主要因素。研究結(jié)果對(duì)理解和正確引導(dǎo)旅游非正規(guī)就業(yè)具有廣泛的社會(huì)意義。
旅游非正規(guī)就業(yè);CHAID決策樹模型;收入;影響因素
隨著中國(guó)城市化進(jìn)程和旅游業(yè)發(fā)展的加快,旅游非正規(guī)就業(yè)者的規(guī)模不斷擴(kuò)大,類型不斷增加,逐漸被學(xué)界關(guān)注[1-2]。一方面,20 世紀(jì)90 年代以來(lái),伴隨著大規(guī)模的國(guó)企改革和城鎮(zhèn)化進(jìn)程,中國(guó)城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)數(shù)量規(guī)模迅速擴(kuò)張。2012年中國(guó)非正規(guī)就業(yè)規(guī)模為22 241萬(wàn)人,正規(guī)就業(yè)規(guī)模為14 861萬(wàn)人,非正規(guī)就業(yè)者占就業(yè)人口比重已超過60%①。廣東省是非正規(guī)就業(yè)者規(guī)模最大的省份之一,一直保持較大規(guī)模的非正規(guī)就業(yè)群體,非正規(guī)就業(yè)人數(shù)由2000年的1 772.8萬(wàn)升至2010年的2 239.1萬(wàn),占城鎮(zhèn)就業(yè)人口50%以上[3]。其中,很大一部分群體聚集在廣州、深圳、東莞和珠海等珠三角城市。據(jù)廣州發(fā)展研究院最新發(fā)布的《廣州社會(huì)藍(lán)皮書》顯示,新廣州人超六成是高中及以上文化程度,42%通過非正規(guī)渠道就業(yè),其中攤販?zhǔn)欠钦?guī)就業(yè)者最常見的業(yè)態(tài),廣州攤販數(shù)量約30萬(wàn),相當(dāng)于2010 年城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)的6.4%[4]。另一方面,伴隨著旅游業(yè)在珠三角地區(qū)的快速發(fā)展,旅游景點(diǎn)周邊非正規(guī)就業(yè)者的類型、數(shù)量不斷增加,成為一類非常顯著的旅游現(xiàn)象。旅游景區(qū)不僅帶來(lái)正規(guī)就業(yè),也催生了非正規(guī)就業(yè)[5]。非正規(guī)就業(yè)者不僅可以因此改善生活境況,也可能獲得更好的職業(yè)發(fā)展[2]102。
在以往研究中,旅游非正規(guī)就業(yè)者被認(rèn)為是一群被“降級(jí)的勞動(dòng)力”(down-graded labor)[6]。非正規(guī)就業(yè)具有小規(guī)模、低投入、低技術(shù)、低組織化程度、低收入等低門檻、不體面的特征,是維持基本生計(jì)、增加收入的暫時(shí)性、投機(jī)性就業(yè)[7-9]。一些研究指出,旅游非正規(guī)就業(yè)除了維持生計(jì)外,還可能是一種生活方式的選擇,就業(yè)者的收入分異明顯,也存在“高收入者”[5]65。收入既是人們從事旅游非正規(guī)就業(yè)的基本訴求,也是他們賴以提升生活質(zhì)量,獲得更好職業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。然而,影響旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平的因素有哪些?這些因素對(duì)收入水平的影響程度和機(jī)制如何?本文以旅游非正規(guī)就業(yè)者規(guī)模較多的廣州和珠海為例,通過問卷調(diào)查和深度訪談,利用CHAID決策樹模型分析,研究旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平影響因素及其作用機(jī)制。
(一)旅游非正規(guī)就業(yè)者
非正規(guī)就業(yè)的概念最早由國(guó)際勞工組織在20世紀(jì)70年代初提出,各國(guó)對(duì)于非正規(guī)部門及就業(yè)的界定根據(jù)國(guó)情的不同而具有一定的差異。一般地,旅游就業(yè)分為正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)。非正規(guī)就業(yè)包括非正規(guī)部門就業(yè)和正規(guī)部門的非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)[10]。旅游正規(guī)就業(yè)主要指旅游企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)就業(yè),多為合同制的固定員工。非正規(guī)就業(yè)可以分為兩類,一類是旅游景區(qū)或企業(yè)內(nèi)部的臨時(shí)工、季節(jié)工、實(shí)習(xí)生等非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè);另一類是旅游景區(qū)外圍繞游客經(jīng)營(yíng),無(wú)固定場(chǎng)所、未經(jīng)工商登記也無(wú)勞動(dòng)合同的街頭游販(street vendors)[1]68。本文將城市景點(diǎn)周邊非正規(guī)就業(yè)者定義為主要以家庭企業(yè)、自謀職業(yè)、沒有固定工資的勞動(dòng)者、小手工業(yè)者、流動(dòng)攤販等形態(tài)出現(xiàn)在城市景區(qū)附近或內(nèi)部的商業(yè)性群體。
旅游非正規(guī)就業(yè)者的來(lái)源廣泛,背景復(fù)雜,就業(yè)動(dòng)機(jī)多元,其中家庭因素和個(gè)人追求是兩類主因;其從業(yè)規(guī)劃總體樂觀,以維持現(xiàn)狀和謀求發(fā)展者居多,以中青年男性為主[2]。庫(kù)克爾(Cukier)和沃爾(Wall)在對(duì)旅游非正規(guī)就業(yè)進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)查后在一篇關(guān)于印度尼西亞巴厘島的報(bào)告中指出非正規(guī)就業(yè)者多為年輕單身男性,受教育程度較低,大多數(shù)人每天工作8~10小時(shí)[11]。工作類型可分為流動(dòng)攤販、照相服務(wù)、商品倒賣、旅游交通(包車、出租車司機(jī)等)[1]68[2]103[9]83[12][13]。以上旅游非正規(guī)就業(yè)者具有低收入、低學(xué)歷、低技能、長(zhǎng)時(shí)間、小規(guī)模及勞動(dòng)密集等特征。
(二)非正規(guī)就業(yè)者收入水平的影響因素
影響非正規(guī)就業(yè)者收入水平的因素很多,主要有就業(yè)動(dòng)機(jī)、投資資本、人口特征和經(jīng)營(yíng)績(jī)效幾大類。從就業(yè)動(dòng)機(jī)看,非正規(guī)就業(yè)者是主動(dòng)進(jìn)入且其主要目的在于提高收入[14-15]。旅游非正規(guī)就業(yè)者的從業(yè)動(dòng)機(jī)包括減輕負(fù)擔(dān)、維持生計(jì)、陪伴家人、增加收入、追求自由、逃離原有環(huán)境和追求個(gè)人發(fā)展,不同的就業(yè)動(dòng)機(jī)導(dǎo)致不同職業(yè)發(fā)展路徑的選擇[2],由此可能對(duì)收入水平產(chǎn)生顯著影響,由此假設(shè):
H1:不同收入水平群體的從業(yè)動(dòng)機(jī)有顯著差異
從投資資本看,希爾(Hill)指出旅游非正規(guī)就業(yè)資本投入小[16]。然而,由于個(gè)體在從業(yè)的過程中積累不同程度的資金、技術(shù)和人脈,走不同的職業(yè)發(fā)展路徑,導(dǎo)致不同的職業(yè)后果,從而影響收入水平[2],由此假設(shè):
H2:不同收入水平群體的投資資本有顯著差異
從工作時(shí)長(zhǎng)看,工作時(shí)間越長(zhǎng)并不意味著收入越高。包括非正規(guī)就業(yè)者在內(nèi)的農(nóng)民工每天的工作時(shí)長(zhǎng)與收入水平呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)[17]。旅游非正規(guī)就業(yè)者的工作時(shí)長(zhǎng)視其所從事的工作類型有關(guān),總體上這部分群體的工作時(shí)長(zhǎng)較短,主要為4~6小時(shí),且受游客流季節(jié)性波動(dòng)影響[1],對(duì)其收入水平產(chǎn)生顯著影響,由此假設(shè):
H3:不同收入水平群體的日工作時(shí)長(zhǎng)有顯著差異
從人口特征看,女性非正規(guī)就業(yè)者中的收入水平明顯低于男性[18-21]。不同年齡段中,青壯勞動(dòng)力務(wù)工收入較高[22]。而教育程度和非正規(guī)就業(yè)者收入呈正相關(guān)關(guān)系[23-24]。由此假設(shè):
H4:不同收入水平群體的性別有顯著差異
H5:不同收入水平群體的年齡有顯著差異
H6:不同收入水平群體的學(xué)歷有顯著差異
從經(jīng)營(yíng)績(jī)效看,極少有研究直接探討旅游非正規(guī)就業(yè)者的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。然而,旅游非正規(guī)就業(yè)者與旅游小微企業(yè)具有很大共性。旅游小微企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效受到企業(yè)家資源和能力、旅游企業(yè)背景、外部支持、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、競(jìng)爭(zhēng)狀況、從業(yè)類型等方面因素的影響。雷切拉(Reichela)和哈伯(Haberb)開發(fā)了涉及主客觀兩方面共18個(gè)變量(11個(gè)主觀變量,7個(gè)客觀變量)的量表來(lái)測(cè)量旅游小企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)[25]。賈法爾(Jaafar)等認(rèn)為,在發(fā)展中國(guó)家,外部支持尤其是政府和社會(huì)關(guān)系的支持,對(duì)旅游小微企業(yè)的績(jī)效表現(xiàn)產(chǎn)生重要影響[26]。本文根據(jù)案例地情況,綜合了雷切拉和哈伯以及賈法爾等學(xué)者對(duì)旅游小微企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)的測(cè)量,構(gòu)建了包含29個(gè)題項(xiàng)的測(cè)量量表。
(一)數(shù)據(jù)收集與樣本特征
根據(jù)前文綜述,本文設(shè)計(jì)的問卷包括3個(gè)部分:第一部分為樣本的社會(huì)人口結(jié)構(gòu)特征,參考廣東省最低工資標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)際情況,將調(diào)查問卷中月平均收入的7個(gè)層級(jí)降為3個(gè)層級(jí):低收入(2 000元以下),中收入(2 001~5 000元),高收入(5 000元以上);第二部分為就業(yè)者的從業(yè)特征(包括從業(yè)動(dòng)機(jī)、投資資本、工作時(shí)長(zhǎng)等);第三部分為經(jīng)營(yíng)績(jī)效量表。由于旅游非正規(guī)就業(yè)者群體規(guī)模小、分散,防備心重,難以采用自填式問卷和系統(tǒng)的隨機(jī)抽樣,調(diào)研組于2015年分別在廣州的6個(gè)主要景區(qū)和珠海的14個(gè)景區(qū)(見表1),由9名受過訓(xùn)練的調(diào)研員利用訪談式問卷,通過偶遇抽樣和滾雪球抽樣的方式,共計(jì)向旅游非正規(guī)就業(yè)者發(fā)放212份問卷。剔除因核心信息缺失超過20%、連續(xù)重復(fù)或語(yǔ)義矛盾的問卷,最后獲得有效樣本197個(gè),樣本的社會(huì)人口結(jié)構(gòu)特征見表2。問卷結(jié)果的Cronbach`s alpha為0.871,具有良好的信度。
表1 調(diào)研地問卷收集情況表
表2 調(diào)查對(duì)象基本信息表
(二)決策樹分析方法
多維交互決策樹模型是一種處理多維數(shù)據(jù)的方法,用于探究因變量和多個(gè)獨(dú)立自變量間的關(guān)系,其分析本質(zhì)是分類,并通過信息熵(entropy)、 信息增益(information gain)利用不同的檢驗(yàn)與測(cè)試的統(tǒng)計(jì)方式評(píng)價(jià)變量的分類效果[27]。本文選用的CHAID算法提供了一種在多個(gè)自變量中自動(dòng)搜索產(chǎn)生最大差異的變量方案,最早由卡斯(Kass)提出。該方法廣泛應(yīng)用于旅游研究,主要涉及旅游者意愿[28]、旅游者態(tài)度[29]、旅游市場(chǎng)細(xì)分[30]、旅游者決策行為[31]、旅游者感知形象與行為關(guān)系[32]等。CHAID算法依據(jù)輸入變量與輸出變量的相關(guān)程度確定分組變量。它首先對(duì)預(yù)測(cè)變量進(jìn)行分類,然后比較各個(gè)預(yù)測(cè)變量的效果。
(一)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的因子分析
根據(jù)前文綜述,由于作為預(yù)測(cè)變量的經(jīng)營(yíng)績(jī)效由29題項(xiàng)組成,本文首先利用SPSS19進(jìn)行因子分析對(duì)題項(xiàng)進(jìn)行降維處理。其中,KMO值為0.828,卡方值近似2 015.694,且當(dāng)自由度為253時(shí)在0.000的檢驗(yàn)水平上顯著,說(shuō)明該數(shù)據(jù)適合因子分析。本文采用主成分分析法提取特征值大于1的公因子,并使用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)提取的公因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)(見表3)。
表3 非正規(guī)就業(yè)者經(jīng)營(yíng)績(jī)效的探索性因子分析
在因子分析過程中刪除公因子方差小于0.5的項(xiàng)目,即“親朋會(huì)對(duì)日常運(yùn)營(yíng)和收益產(chǎn)生積極影響”“顧客會(huì)對(duì)日常運(yùn)營(yíng)和收益產(chǎn)生積極影響”;2個(gè)在多個(gè)因子上均有高載荷的項(xiàng)目——在2個(gè)項(xiàng)目的載荷值差小于0.1,即“有效控制成本,提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效”“根據(jù)團(tuán)隊(duì)幫會(huì)指導(dǎo)進(jìn)行決策”。最終得到一個(gè)包括25個(gè)項(xiàng)目的6個(gè)因子的非正規(guī)就業(yè)者經(jīng)營(yíng)績(jī)效結(jié)構(gòu),各因子特征值均大于1,共解釋了61.667%的方差。
根據(jù)每類因子所包含項(xiàng)目的共同特征,將6類因子分別命名為:(1)外部支持:主要闡釋非正規(guī)就業(yè)者在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中獲得的來(lái)自政府等外部的相關(guān)支持;(2)運(yùn)營(yíng)管理能力:主要闡釋非正規(guī)就業(yè)者平日經(jīng)營(yíng)方面的綜合管理能力;(3)心態(tài)與規(guī)劃:主要闡釋非正規(guī)就業(yè)者對(duì)于生活現(xiàn)狀與未來(lái)的心態(tài)感知;(4)創(chuàng)新能力:主要闡釋非正規(guī)就業(yè)者在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中對(duì)于產(chǎn)品、管理及營(yíng)銷技術(shù)方面的反應(yīng)與創(chuàng)新;(5)市場(chǎng)反應(yīng)與決策能力:主要闡釋非正規(guī)就業(yè)者在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中對(duì)市場(chǎng)變化的反應(yīng)并調(diào)整策略;(6)經(jīng)營(yíng)感知:主要闡釋非正規(guī)就業(yè)者對(duì)于其經(jīng)營(yíng)績(jī)效的感知。根據(jù)前文對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效與收入水平的關(guān)系分析,由此假設(shè):
H7:不同收入水平群體的運(yùn)營(yíng)管理能力有顯著差異
H8:不同收入水平群體的外部支持有顯著差異
H9:不同收入水平群體的心態(tài)與規(guī)劃能力有顯著差異
H10:不同收入水平群體的創(chuàng)新能力有顯著差異
H11:不同收入水平群體的經(jīng)營(yíng)感知有顯著差異
H12:不同收入水平群體的市場(chǎng)反應(yīng)與決策能力有顯著差異
(二)收入水平影響因子的決策樹分析
根據(jù)前文獲得的12個(gè)潛在的收入水平影響因素,本文首先利用卡方檢驗(yàn)與方差分析,對(duì)12個(gè)影響因素進(jìn)行顯著性檢驗(yàn):其中市場(chǎng)反應(yīng)與決策能力未通過方差齊性檢驗(yàn)(P=0.000)。結(jié)果中,置信水平在95%以下,p值小于0.05的變量共有9個(gè),表明均具有顯著差異。不同收入群體在“性別”和“經(jīng)營(yíng)感知”上“拒絕”存在顯著差異(見表4)。
表4 影響旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平的因素零假設(shè)
(三)旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平影響因素分析
本文進(jìn)一步將9個(gè)顯著變量作為自變量,將非正規(guī)就業(yè)者收入水平作為因變量進(jìn)行卡方自動(dòng)交互檢測(cè)(CHAID)進(jìn)行交叉驗(yàn)證,結(jié)果如表5。結(jié)果顯示,決策樹模型分為3個(gè)層次,共12個(gè)節(jié)點(diǎn),根據(jù)顯著性水平,進(jìn)入模型的自變量有投資資本、外部支持、創(chuàng)新能力、從業(yè)動(dòng)機(jī)4項(xiàng)。
表5結(jié)果表明,決策樹模型的總體預(yù)測(cè)的正確百分比為68.0%。中收入水平的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為79.6%,低收入水平則為57.5%,分類效果較好。高收入水平的預(yù)測(cè)正確率僅為18.2%,分類效果不理想。由于高收入群體樣本僅占總體樣本的3%,故非正規(guī)就業(yè)者中極少數(shù)的高收入群體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低對(duì)整體決策樹模型的分類效果影響不大,整體預(yù)測(cè)效果較好,決策樹模型如圖1。
根據(jù)圖1,旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平影響因素的決策樹模型分為3個(gè)層次。第一層次顯著節(jié)點(diǎn)為投資資本(Adj.p=0.000,卡方值=56.081,df=2)。其中,節(jié)點(diǎn)1投資資本低于1 000元的人中,低收入水平占65.6%,中收入水平占34.4%;節(jié)點(diǎn)2投資資本為1 001~5 000元的人中,低收入水平占37.0%,中收入水平占58.9%,高收入水平占4.1%;節(jié)點(diǎn)3投資資本為大于5 000元的人中,低收入水平占6.7%,中收入水平占80.0%,高收入水平占13.3%。可見,投資資本越高的人越可能獲得中高收入。
表5 旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平影響因素響應(yīng)多維決策模型參數(shù)表
數(shù)據(jù)來(lái)源:作者統(tǒng)計(jì)。
對(duì)于投資資本在1 000元以下的人而言,第二層次的顯著節(jié)點(diǎn)為外部均值(Adj.p=0.019,卡方值=9.262,df=1)。其中,節(jié)點(diǎn)4外部均值小于等于1.167的人中100.0%為低收入水平。節(jié)點(diǎn)5外部支持大于1.167的人中,59.3%為低收入水平,40.7%的人為中收入水平。外部支持為因子分析提出的公因子,其均值為6項(xiàng)測(cè)量指標(biāo)算數(shù)平均值,低、中、高收入群體外部支持水平均值分別為1.82,2.19,2.44,整體均值水平為2.07,眾數(shù)為1.33(見圖2),整體創(chuàng)新能力集中于3以下的低水平。因此,即使投資資本較低的非正規(guī)就業(yè)者,只要獲得足夠的外部支持,仍有較大可能獲得較高收入;而那些投資資本低,又無(wú)法取得外部支持的非正規(guī)就業(yè)者,收入水平就比較低。
數(shù)據(jù)來(lái)源:作者統(tǒng)計(jì)。
對(duì)于投資資本為1 000~5 000元之間的群體,第二層次顯著節(jié)點(diǎn)為入職動(dòng)機(jī)(Adj.p=0.004,卡方值=13.146,df=1)。其中,節(jié)點(diǎn)6中入職動(dòng)機(jī)為“維持生計(jì)”“增加收入”“嘗試跟隨進(jìn)入”的人中48.0%為低收入水平,中收入水平的人占52.0%。節(jié)點(diǎn)7中,入職動(dòng)機(jī)為 “追求自由”“追求個(gè)人發(fā)展”的人中13.0%為低收入水平,中等收入水平人群比例上升至73.9%,高收入群體占13.0%。因此,無(wú)特別進(jìn)入動(dòng)機(jī)或是將非正規(guī)就業(yè)作為業(yè)余收入來(lái)源的人更可能獲得低收入;而為了維持生計(jì)或追求自由工作方式、向往更好發(fā)展的人等以更為積極主動(dòng)的目的從事非正規(guī)就業(yè)者的群體獲得較高收入的可能性大。
從業(yè)動(dòng)機(jī)為 “追求自由”“追求個(gè)人發(fā)展”的群體,第三層次顯著節(jié)點(diǎn)為創(chuàng)新能力水平(Adj.p=0.050,卡方值=14.324,df=3)。節(jié)點(diǎn)8中,創(chuàng)新能力水平小于等于2.00的人中,中等收入水平群體占83.3%,高收入水平群體占16.7%。節(jié)點(diǎn)9中,創(chuàng)新能力水平在2.00~3.00的人,低收入水平群體占37.5%,中收入水平群體占62.5%。節(jié)點(diǎn)10中,創(chuàng)新能力水平在3.00~3.33的人全部為中收入水平群體(100%)。節(jié)點(diǎn)11中,創(chuàng)新能力水平大于3.33的人中,中收入水平群體占33.3%,高收入群體比例上升至66.7%。創(chuàng)新能力為因子分析提出的公因子,其均值為3項(xiàng)測(cè)量指標(biāo)算數(shù)平均值,低、中、高收入群體創(chuàng)新能力均值分別為2.08,2.37,2.94,整體均值水平為2.29,眾數(shù)為2.33(見圖2),整體創(chuàng)新能力處于中低水平。因此,創(chuàng)新能力對(duì)就業(yè)者收入水平的影響較為復(fù)雜,創(chuàng)新能力較低或者較高的群體更容易獲得高收入,而創(chuàng)新能力處于一般水平的群體容易獲得中等收入。
本文基于廣州、珠海兩地14個(gè)景區(qū)的197名旅游非正規(guī)就業(yè)者樣本,利用描述性統(tǒng)計(jì)分析和CHAID決策樹模型分析,研究旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平影響因素及其作用機(jī)制,主要結(jié)論為:4個(gè)進(jìn)入CHAID決策樹模型的自變量重要性依次為“投資資本>外部支持=入職動(dòng)機(jī)>創(chuàng)新能力”。對(duì)非正規(guī)就業(yè)者整體收入水平影響最大的是投資資本,總體上投資資本越高的人越可能獲得中高收入。對(duì)于投資資本在1 000元以下的人而言,只要獲得足夠的外部支持,仍有較大可能獲得較高收入;而那些投資資本低,又無(wú)法取得外部支持的非正規(guī)就業(yè)者,收入水平就比較低。對(duì)于投資資本為1 000~5 000元之間的群體而言,以更為積極主動(dòng)的目的從事非正規(guī)就業(yè)者的群體獲得較高收入的可能性大。其中,從業(yè)動(dòng)機(jī)為“追求自由”“追求個(gè)人發(fā)展”的群體中,創(chuàng)新能力較低或者較高的群體更容易獲得高收入,而創(chuàng)新能力處于一般水平的群體容易獲得中等收入??傮w而言,那些投資資本較高,獲得外部支持較多,創(chuàng)新能力較強(qiáng),且以積極主動(dòng)的目的從事旅游非正規(guī)就業(yè)的群體更容易獲得高收入。然而,根據(jù)表2可知,高投資(5 001元以上)的群體僅占30.5%,而投資超過5萬(wàn)的人更少,大多數(shù)人都是低投資。對(duì)于大部分5 000元以下的低投資而言,努力獲得外部支持和保持積極主動(dòng)的從業(yè)目的是獲得較高收入的重要因素。
旅游非正規(guī)就業(yè)者的外部支持主要從“血緣”或“地緣”關(guān)系中獲得[2]104,以一種“反嵌入到家庭社區(qū)、朋友或族群中的個(gè)人關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)”的方式支配其活動(dòng)[33-34]。調(diào)研發(fā)現(xiàn),來(lái)自政府或企業(yè)的外部支持很少,尤其是政策、技術(shù)和資金支持。例如,珠海淇澳島就業(yè)者因政府建設(shè)的正規(guī)鋪面不足,他們即使愿意交租金也無(wú)法獲得固定門店,被迫在路口做流動(dòng)攤販。他們不僅無(wú)法獲得政府認(rèn)可和支持,還經(jīng)常被驅(qū)趕、沒收。就業(yè)者認(rèn)為,他們不是不想租賃正規(guī)門店從事正規(guī)經(jīng)營(yíng),而是他們無(wú)法通過“正規(guī)”方式獲得正規(guī)就業(yè)機(jī)會(huì)。顯然,政府的管制政策在某種程度上制約了就業(yè)者走向“正規(guī)化”的路徑。
當(dāng)然,就業(yè)者自身也存在問題。從業(yè)動(dòng)機(jī)在某種程度上不僅決定了就業(yè)者的職業(yè)發(fā)展路徑[2]106,也影響收入水平。調(diào)研發(fā)現(xiàn),一部分受訪者都認(rèn)為“自己學(xué)歷低,除了出來(lái)擺攤不會(huì)其他事情”,兼職人數(shù)多達(dá)40.5%。這些就業(yè)者把非正規(guī)就業(yè)作為副業(yè)或職業(yè)“跳板”,能維持穩(wěn)定收入就好,不愿投入太多去改變現(xiàn)狀。顯然,改變就業(yè)者對(duì)旅游非正規(guī)就業(yè)的態(tài)度和從業(yè)目的,是促進(jìn)其提高就業(yè)技能,積累人脈資源,改善經(jīng)營(yíng)績(jī)效,以獲得較高收入水平的重要舉措。對(duì)于那些積極主動(dòng)從事非正規(guī)就業(yè)的人,一方面要提高他們的創(chuàng)新能力;另一方面要降低他們的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)調(diào)研發(fā)現(xiàn),由于非正規(guī)就業(yè)缺乏知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),進(jìn)入門檻低,創(chuàng)新很容易被模仿、復(fù)制,且創(chuàng)新的機(jī)會(huì)成本過高。對(duì)于那些自身積累和職業(yè)保障都低的非正規(guī)就業(yè)者,一旦創(chuàng)新失敗,損失將是他們無(wú)法承受的。
注釋:
①中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2013).北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2013:121.
[1] Liang ZX, Bao JG. Regulation on the informal employment around the theme park: Taking Beijing Happy Valley for example[J]. Urban Problems, 2012, 31(4): 67-72.[梁增賢, 保繼剛. 主題公園周邊非正規(guī)就業(yè)管制的堵與疏:以北京歡樂谷為例[J].城市問題, 2012, 31(4): 67-72.]
[2] Liang ZX, Xie CH. Informal tourism employment: The end to a career or a channel for career development?[J]. Tourism Tribune, 2016, 31(1): 102-110.[梁增賢, 謝春紅. 旅游非正規(guī)就業(yè): 職業(yè)發(fā)展的末端還是通道[J].旅游學(xué)刊, 2016, 31(1): 102-110.]
[3] Zhang YJ, Chen QC, Qin B. On the impact of urban informal employment to economic growth:Based on panel data of 31 provinces and municipalities of analysis[J]. Inquiry into Economic Issues, 2015(3): 82-89.[張延吉, 陳祺超, 秦波. 論城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響:基于我國(guó)31個(gè)省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索, 2015 (3): 82-89.]
[4] Xia Y, Luan LY. The new Guangzhou people over 60% high school and higher education and 42% of non-formal channels of employment[N]. Yangcheng Evening News(Guangzhou), 2014-06-10.[夏楊, 欒儷云. 新廣州人超六成高中及以上文化42%非正規(guī)渠道就業(yè)[N].羊城晚報(bào)(廣州),2014-06-10.]
[5] Liang ZX,Bao JG. Can urban theme parks increase employment opportunities for local residents: An empirical study of OCT Parks, China[J]. Tourism Tribune, 2014, 29(8): 62-69.[梁增賢, 保繼剛. 大型主題公園發(fā)展與城市居民就業(yè):對(duì)華僑城主題公園就業(yè)分配的考察[J].旅游學(xué)刊, 2014, 29(8): 62-69.]
[6] Buechler S. Sao Paulo: Outsourcing and downgrading of labor in a globalizing city[A] // Brenner N, Keil R. The Global Cities Reader[M]. Oxon: Routledge, 2006: 238-245.
[7] Xie Y. Economic income and subjective quality of life[J].Journal of Central South University(Social Science), 2007, 13(5): 573-577.[謝穎. 經(jīng)濟(jì)收入與主觀生活質(zhì)量:對(duì)影響主觀生活質(zhì)量的收入因素的實(shí)證研究[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2007, 13(5): 573-577.]
[8] Guo XJ. Effects of income and life satisfaction on psychological harmony[J]. Manager’ Journal, 2012 (2): 5-6.[郭嫻靜. 經(jīng)濟(jì)收入和生活滿意度對(duì)心理和諧的影響[J].經(jīng)營(yíng)管理者, 2012 (2): 5-6.]
[9] Guo W, Qin Y, Wang L. On the group features of tourism informal employment and industrial satisfaction: Taking the survey of tourism informal departments in Qingdao and Yantai as an example[J]. Tourism Tribune, 2012, 27(7): 81-90.[郭為,秦宇,王麗. 旅游非正規(guī)就業(yè)的群體特征與行業(yè)滿意度:以青島和煙臺(tái)的旅游非正規(guī)部門調(diào)查為例[J].旅游學(xué)刊, 2012, 27(7): 81-90.]
[10] Zhang LB. The policy analysis and some related concepts of informal employment[J]. Review of Economic Research, 2004(81): 38-43.[張麗賓.“非正規(guī)就業(yè)”概念辨析與政策探討[J]. 經(jīng)濟(jì)研究參考, 2004(81): 38-43.]
[11] Cukier J, Wall G. Informal tourism employment: Vendors in Bali, Indonesia[J]. Tourism Management, 1994, 15(6): 464-467.
[12] Wahnschafft R. Formal and informal tourism sectors: A case study in Pattaya, Thailand[J]. Annals of Tourism Research, 1982, 9(3): 429-451.[13] Guo W, Li XJ, Xu K. The neglected true power: Tourism informal employment and its pull effects[J]. Tourism Tribune, 2014, 29(8): 70-79.[郭為, 厲新建, 許珂. 被忽視的真實(shí)力量:旅游非正規(guī)就業(yè)及其拉動(dòng)效應(yīng)[J].旅游學(xué)刊, 2014, 29(8): 70-79.]
[14] Pradhan M, Soest AV. Formal and informal sector employment in urban areas of Bolivia[J]. Labor Economics,1995, 2(3): 275-297.
[15] Reichel A, Haber S. A three-sector comparison of the business performance of small tourism enterprises: An exploratory study. Tourism Management, 2005, 26(5): 681-690.
[16] Hill MA. Female labor supply in Japan: Implications of the informal sector for labor force participation and hours of work[J]. The Journal of Human Resources, 1989, 24(1): 143-161.
[15] Zhao XQ. The enhancement path of human capital for informal employee[J]. People's Tribune, 2015(32): 81-83.[趙鑫全.非正規(guī)就業(yè)勞動(dòng)者人力資本提升路徑[J].人民論壇, 2015 (32): 81-83.]
[16] Kou J, Zhao ZH. The reflects and the factors of human capital value in the informal employment[J]. Journal of Shandong Institute of Business and Technology, 2010, 24(3): 67-72.[寇軍, 趙澤洪. 非正規(guī)就業(yè)中人力資本價(jià)值的體現(xiàn)及影響因素[J].山東工商學(xué)院學(xué)報(bào), 2010, 24(3): 67-72.]
[17] Zhang N, Lei HY. Influential factors of generation of migrant workers’ income:Based on survey in Tianjin[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2013(7): 45-52.[張娜, 雷懷英. 新生代農(nóng)民工收入影響因素研究:基于天津市的調(diào)查[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2013(7): 45-52.]
[18] Chen M, Vanek J, Lund F, et al. Progress of the world's women 2005: Women, work, & poverty[M]. New York: United Nations Development Fund for Women, 2005.
[19] Qu XB. Income gap between formal and informal employment and its influencing factors: A decomposing analysis of income inequality[J]. Collected Essays on Finance and Economics, 2011(2): 3-8.[屈小博. 城市正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)收入差距及影響因素貢獻(xiàn):基于收入不平等的分解[J]. 財(cái)經(jīng)論叢, 2011(2): 3-8.]
[20] Yuan N. Gender wage gap of informal employment in China town[J]. Commercial Research, 2013, (9): 51-55.[袁霓. 中國(guó)城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)收入的性別差異[J].商業(yè)研究, 2013, (9): 51-55.]
[21] Chen GF, Hamori S. Formal and informal employment and income differential in urban China[J]. Journal of International Development, 2013, 25(7): 987-1004.
[22] Teng ZX, Zhao SF. An analysis of influence factors on rural migrant worker’s earnings from informal employment[J]. Northwest Population, 2014, 35(3): 23-26,32.[滕志香, 趙書峰. 農(nóng)民工非正規(guī)就業(yè)收入影響因素分析:基于山東省的調(diào)查[J]. 西北人口, 2014, 35(3): 23-26,32.]
[23] Chang JX, Wang DF. Wage differentials between formal and informal employment of China’s urban[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2010(9): 94-106.[常進(jìn)雄,王丹楓. 我國(guó)城鎮(zhèn)正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資差異[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究, 2010 (9): 94-106.]
[24] Gong XD, Soest AV. Wage differential and mobility in the urban labor market: A panel data analysis for Mexico[J]. Labour Economics, 2002, 9(4): 513-529.
[25] Reichel A, Haber S. A three-sector comparison of the business performance of small tourism enterprises: An exploratory study[J]. Tourism Management, 2005, 26(5): 681-690.
[26] Jaafar M, Abdul-Aziz AR, Maideen SA, et al. Entrepreneurship in the tourism industry: Issues in developing countries[J]. International Journal of Hospitality Management, 2011, 30(4): 827-835.
[27] Wang MJ,Song GQ,Xu J. Data mining on commuting distance mode of urban residents based on the analysis of decision tree[J]. Geographical Research, 2009, 28(6): 1516-1527.[王茂軍, 宋國(guó)慶, 許潔. 基于決策樹法的北京城市居民通勤距離模式挖掘[J].地理研究, 2009, 28(6): 1516-1527.]
[28] Guo YZ, Chen Y, Huang JF, et al. Travel intentions of Chinese residents to Japan based on a multidimensional interactive decision tree model[J]. Tourism Tribune, 2015, 30(1): 42-53.[郭英之, 陳蕓, 黃劍鋒, 等. 基于多維交互決策樹模型的赴日旅游意愿研究[J].旅游學(xué)刊, 2015, 30(1): 42-53.]
[29] Do Valle PO, Pintassilgo P, Matias A, et al. Tourist attitudes towards an accommodation tax earmarked for environmental protection: A survey in the Algarve[J]. Tourism Management, 2012, 33(6): 1408-1416.
[30] Joh CH, Lee B, Bin M, et al. Exploring the use of travel information:Identifying contextual market segmentation in Seoul, Korea[J]. Journal of Transport Geography, 2011, 19(6): 1245-1251.
[31] Kim SS, Timothy DJ, Hwang J. Understanding Japanese tourists' shopping preferences using the decision tree analysis method[J]. Tourism Management, 2011, 32(3): 544-554.
[32] Liu L. Screen-induced tourism: Perceived destination image and intention to visit[J]. Tourism Tribune, 2013, 28(9): 61-72.[劉力. 旅游目的地形象感知與游客旅游意向:基于影視旅游視角的綜合研究[J].旅游學(xué)刊, 2013, 28(9): 61-72.]
[33] Mingione E. Fragmented societies: A sociology of economic life beyond the market paradigm[M]. Oxford and Cambridge, MA: Basil Blackwell, 1991.
[34] Wan XD. Retrospect and prospect of migrant workers informal employment research[J]. Journal of Sun Yat-Sen University(Social Science Edition), 2009, 49(1): 159-170.[萬(wàn)向東. 農(nóng)民工非正式就業(yè)研究的回顧與展望[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 49(1): 159-170.]
[責(zé)任編輯:陸寶福]
The Influencing Factors on Income Level of Informal Tourism Employees
LIANG Zengxian,ZHAO Zhao,XIAO Yingyao,WANG Jialing
(SchoolofTourismManagement,SunYat-senUniversity,Guangzhou510631,China)
Informal tourism employment has gradually become an important phenomenon in the Chinese tourism industry. These informal tourism employees universally observed in most urban tourism scenic spots engaged into informal tourism sectors mainly aim at increasing working income. Previous studies indicated that, the working income are influenced by a series of factors, including personal characteristic, background, as well as situation of work. However, the influencing effects and the relationship between these factors were lack of discussion. This paper proposes a CHAID decision tree model to look into the relationship among these influencing factors on working income. A sample of size 197 is collected at 6 and 14 main tourism scenic spots in Zhuhai and Guangzhou respectively. The results indicate that the four most important factors are investment, motivation, external support and innovation ability. The personal characteristic and background are, however, the least important factors. It is also found that these informal tourism employees acquire more external support from relatives and friends but not local government. Moreover, most of them invest less than 5,000 yuan RMB and are lack of innovation ability. This above factors hinder the income increasing among informal tourism employees.
informal tourism employment; CHAID decision tree model; income; influencing factor
本研究受珠海旅游研究院和國(guó)家自然科學(xué)基金(41301146)共同資助。
2015-05-26
梁增賢(1984- ),男,廣西南寧人,中山大學(xué)旅游學(xué)院講師,博士,主要研究主題公園、城市旅游、旅游房地產(chǎn);趙昭(1995- ),女,陜西西安人,中山大學(xué)旅游學(xué)院本科生;肖瑩瑤(1995- ),女,江西南昌人,中山大學(xué)旅游學(xué)院本科生;王佳玲(1994- ),女,廣東興寧人,中山大學(xué)旅游學(xué)院本科生。
Liang ZX,Zhao Z,Xiao YY,et al.The influencing factors on income level of informal tourism employees[J].Tourism Forum,2016,9(5):62-69.[梁增賢,趙昭,肖瑩瑤,等.旅游非正規(guī)就業(yè)者收入水平的影響因素[J].旅游論壇,2016,9(5):62-69.]
F590
A
1674-3784(2016)05-0062-08