基于熵值法和模糊综合评价法的“反向就业”倾向及动力机制研究——以上海市非沪籍青年为例

Research on the Tendency and Dynamic Mechanism of “Reverse Employment” Based on Entropy Method and Fuzzy Comprehensive Evaluation Method—Taking Non-Shanghai Youth in Shanghai as an Example

摘要: 当下内卷化程度加剧暴露出诸多社会问题，越来越多的青年在就业的人生重大课题上开始做出“去内卷化”的“反向就业”选择。该研究以上海市为例，对上海市非沪籍青年“反向就业”倾向及动力机制展开调研并进行基于熵值法和模糊综合评价法的实证分析。首先，本文利用分层抽样、三阶段不等概率抽样调查的方式对上海市18~35岁非沪籍青年发放问卷，获取样本数据；其次，利用熵值法确定各项评价指标权重，分析得出该群体考虑的重要机遇；在此基础上，采用模糊评价法，通过建立模糊关系矩阵，得出未来计划选择“反向就业”的群体对于意向地的生活机遇评价；最后，提出多方联动助力该群体未来择业的对策建议，响应国家层面大力推动区域协调发展的战略依归。

Abstract: At present, the intensification of internal inclusion has exposed many social problems, and more and more young people have begun to make the “reverse employment” choice of “de-internal inclusion” on the major life issues of employment. This study takes Shanghai as an example to investigate the “reverse employment” tendency and motivation mechanism of non-Shanghai youth in Shanghai, and makes an empirical analysis based on entropy method and fuzzy comprehensive evaluation method. First, this paper uses stratified sampling and three-stage unequal probability sampling survey to distribute questionnaires to non-Shanghai youth aged 18~35 in Shanghai to obtain sample data; Secondly, entropy method is used to determine the weight of each evaluation index, and the important opportunities considered by the group are analyzed. On this basis, we use fuzzy evaluation method and establish fuzzy relation matrix to get the life opportunity evaluation of the group who plan to choose “reverse employment” in the future. Finally, the paper puts forward the countermeasures and suggestions of multi-party interaction to help the group choose a career in the future, and responds to the strategy of vigorously promoting regional coordinated development at the national level.

1. 引言

随着中国城市化进程的不断推进，城市生活成本逐年攀升、竞争日益激烈、就业压力凸显逐渐成为人们关注的焦点。尤其是在北上广深这样的一线城市，高度“内卷化”的社会结构逐渐加剧着青年们的社会焦虑。自党的十八大以来，我国区域协调发展取得了历史性成就，发生了历史性的变革。通过完善人才战略部署，实施区域协调发展战略，各区域城市发展呈现出新的特点。部分青年在这样的背景下主动求变，由传统的向上单向流动变为多向流动、复合流动，在就业方式上转而选择“反向就业”方式，这具体表现为：越来越多的已就业青年或高校学子，因为大城市难以长久留驻的不确定性，不愿留在一线城市工作，而是选择回到老家或去到其他城市的一种“下沉式就业”形态。

目前与青年群体“反向就业”相关的研究取得了一定进展，并且主要聚焦于：一是青年群体“反向就业”现状阐述与定性社会机理分析。胡小武、向江渝(2023)认为，“反向就业”是青年群体在面对现实条件与压力时一种更为成熟、理智的去内卷化选择 [1] ；张洁(2023)提出，“反向就业”行为是城市、乡镇、个人三重方面作用的结果 [2] 。二是乡村振兴背景下大学生或应届生等群体“返乡就业”价值取向及其影响因素。王相睿(2020)研究发现，学历、工作发展空间、社会保障水平等与涉农专业大学生的返乡就业意愿存在显著的正向关系 [3] 。以上研究为青年“反向就业”问题探讨奠定了基础，但仍存在以下方面待完善：一是现有文献对“反向就业”的直接研究较少，并以定性研究为主，缺乏定量分析与数据支撑。二是既有研究主要是对于就业地点选择的影响因素分析，缺乏对于意向地的动力机制计量识别。

为此，有必要深入了解青年群体的内在“反向就业”倾向与动力机制，从而契合其意愿与需求制定针对性的政策并有效引导就业。在引导大众理性认识反向就业、帮助更多青年顺利实现人生价值与意义的同时，利用青年群体“反向就业”的积极、正面功能，为中国的区域协调发展之路赋能，给小城市、乡村等地区的发展带来利好，推动中国社会结构变化的潜在可能。鉴于此，本研究以上海市18~35岁非沪籍青年为研究对象，抽取涵盖各类背景的青年样本，在掌握该群体反向就业倾向现状的基础上，通过选择反向就业群体意向地生活机遇的划分探究其动力机制，进而针对性地构建就业引导策略。

2. 研究设计与实施

2.1. 研究方法设计

本研究设计了科学合理的调研方法，通过文献研究法、文本挖掘法、焦点小组访谈法在初期进行探索性调研，构建问卷的基本框架和问题。根据研究目的，最终确定了问卷正文由三个部分组成：青年个人基本信息、流动与就业选择、动力机制。青年个人基本信息和流动与就业选择部分结合前期探索性研究成果进行设计，动力机制部分中的李克特量表借鉴了文献中已有成熟题项设计，参考李锦昊(2023)提出的生活机遇七个维度：可达性(交通)机遇、经济(工作)机遇、医疗机遇、环境机遇、休闲机遇、教育(文化)机遇、政策帮扶机遇 [4] 。

2.2. 抽样设计

为了保证调查的科学性，本研究采用概率抽样的方式，使总体中的每个单位都有一个事先已知的非零概率被抽中，这种抽样遵循了随机原则，排除了主观随意性或目的性。为了减小抽样误差，首先进行分层抽样。又为了使每个调查单位的入样概率均相等，采取了三阶段不等概率抽样。前两阶段为等概率抽样，各个最终单元入选样本概率相同。其中三阶段抽样分别先抽取市辖区，再从中抽取街道，最后采用偶遇抽样法从街道中抽取18~35岁的非沪籍青年。具体抽样框如下表1所示。

Table 1. Concrete sampling frame

表1. 具体抽样框

续表

2.3. 数据获取

本研究通过线下偶遇抽样的方式，对目标调查对象进行随机拦访、发放问卷。最终发放问卷数量1628份，获取了有效样本1550份，有效回收率为95.21%。其中选择反向就业的样本478份，反向就业意愿率约31%，占据一定比例。

2.4. 数据检验

2.4.1. 信度检验

本研究通过采用Cronbach’s α系数作为内在信度评价指标分析问卷数据。对有反向就业意愿的被调查者所填写的量表题项Q26~Q33进行分析，利用SPSS统计软件计算问卷中全部调查者对各个调查项目的Cronbach系数，检验结果如表2所示。

Table 2. Cronbach coefficient of reliability test

表2. 信度检验Cronbach系数

由表2可以看出，各量表的Cronbach系数均高于0.80，说明该问卷量表信度良好，在上海市非沪籍青年反向就业调查中具有较高的可信度。

2.4.2. 效度检验

对于结构效度而言，本文采用因子分析法对问卷进行评价，使用KMO值和Bartlett球形检验进行效度验证，结果如表3所示。

Table 3. KMO and Bartlett sphericity test of scales

表3. 量表KMO及Bartlett球形度检验表

注：^***、^**、^*分别代表1%、5%、10%的显著性水平。

从表3可以看出：KMO值均大于0.800，P值均小于0.05，研究数据效度非常好，说明题项变量之间存在相关性，Bartlett检验在1%置信水平上显著，说明符合因子分析要求，适合应用因子分析。因此问卷的结构设计较好，意味着问卷所设计的量表题项具有结构效度。

3. 数据分析

3.1. “反向就业”倾向及去向情况

3.1.1. “反向就业”倾向

“反向就业”倾向统计分析如图1所示，有31%的被调查者选择“是”，即他们希望离开上海(等一线城市)工作和生活，占据了相当的比例。

3.1.2. “反向就业”去向

根据选择“反向就业”的受访者的去向统计(如图2所示)，可以得出，42%的受访者选择去往新一线城市，剩余受访者则选择去往二三线城市、四五线城市，且二者比例相同，均为29%。

Figure 1. Diagram of the willingness of reverse employment

图1. “反向就业”倾向图

Figure 2. Diagram of the destination of reverse employment

图2. “反向就业”去向图

3.2. 基于熵值法的评价指标权重确定

3.2.1. 数据标准化

本节所使用的数据均为正向指标，所以采用极值变换法对数据进行处理时，具体公式如下：

${x^{\prime }}_{ij}=\frac{x_{ij}-\min \left(x_j\right)}{\max \left(x_j\right)-\min \left(x_j\right)}$ (1)

变换后的数据可能会出现等于0导致后续计算无意义的情况，因此需要进行数据平移，即在每个变换后的数据基础上加上0.0001，确保得到的每个数据都大于0。

3.2.2. 熵值法计算

得到标准化数据后，指标权重主要计算步骤如下：

1) 首先计算各指标在各方案下的比值，公式如下：

$y_{ij}=\frac{x_{ij}}{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{x}_{ij}}}$ (2)

其中，m为样本个数。

2) 计算各指标的熵值，公式如下：

$e_j=\frac{1}{\ln \left(m\right)}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{y}_{ij}}\ln \left(y_{ij}\right)$ (3)

其中， $0<e_j\le 1$ 。

3) 计算各指标的权重系数，公式如下：

$w_j=\frac{1-e_j}{m-{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m\left(1-e_j\right)}}$ (4)

经过计算，得到各一级和二级指标的权重如表4所示。

Table 4. The weights of indicators at all levels

表4. 各级指标权重

续表

3.2.3. 指标分析

由表4可知，对生活机遇评价影响程度最大的一级指标是经济(工作)机遇，影响程度较大的二级指标分别是B₃晋升空间广阔、B₄工作压力小和B₁薪资高。可见上海市非沪籍青年在评价意向就业地区时，比较看重该地区的工作条件与薪资待遇。

其中，对生活机遇评价影响最大的是“晋升空间广阔”，占比4.14%。《中共中央国务院关于进一步加强人才工作的决定》中明确指出，要营造良好的人才发展环境，为人才提供广阔的职业发展空间。在职业生涯中，晋升空间对于个人的发展至关重要，其不仅能让人感受到挑战和成就感，还能带来更高的收入和更好的福利待遇，以期实现个人价值的最大化。

“工作压力小”次之，占比3.98%。2023年全国两会中，蒋胜男、江广平等八位全国政协委员分别提出民生就业相关提案，指出当下劳动者工作压力过大，以至于影响其生活质量的问题。在职业选择时，工作压力小的岗位往往更加有益于让人在工作和生活中找到平衡，享受更为轻松愉悦的生活氛围。

第三是权重有3.95%的“薪资高”。薪资水平是直接衡量一个人职业地位和生活品质的重要标准。高薪资能够提供更好的生活保障和更高的消费水平，使人们在满足基本生活需求的同时，还能追求更高层次的物质和精神需求。

3.3. 基于模糊评价法的生活机遇评价分析

得到各指标的权重后，为了使评价结果更加清晰直观，本文采用模糊评价法，对生活机遇各级指标进行分析。

3.3.1. 确定评语集

根据问卷李克特量表题的机遇评价选项“很同意”、“同意”、“一般”、“不同意”、“很不同意”，将上海市非沪籍青年意向就业地区生活机遇的评价定为5个不同等级：优秀、良好、中等、较低、较差，即评语集V = {优秀，良好，中等，较低，较差}。

3.3.2. 建立模糊关系矩阵R

模糊关系矩阵用于描述不同因素和各级指标之间的隶属关系。其中模糊关系矩阵中的元素r_ij表示被评价对象从第i个二级指标来看对v_i评语模糊子集的隶属度。其中，0 ≤ r_ij ≤ 1，隶属度越接近1，说明元素属于该评语模糊集合的程度越大。

经计算，得到二级指标模糊综合评价隶属度如表5所示：

Table 5. Degree of membership of secondary indexes by fuzzy comprehensive evaluation method

表5. 二级指标模糊综合评价隶属度

续表

由表5可得各二级指标的模糊关系矩阵，例如：

$R_A=\left[\begin{array}{ccc}0.033& \cdots & 0.0879\\ ⋮& \ddots & ⋮\\ 0.2720& \cdots & 0.1067\end{array}\right]$ (5)

3.3.3. 计算一级指标综合评价集

综合评价集的计算公式如下：

$B=A\times R$ (6)

其中，A为指标权重，由表4的二级指标权重可得。

采用模糊数据中加权平均型模糊算子算法对结果进行计算，并对结果进行归一化处理，得到一级指标模糊综合评价隶属度如表6所示。

Table 6. Degree of membership of first level indicators by fuzzy comprehensive evaluation method

表6. 一级指标模糊综合评价隶属度

续表

同理，可得生活机遇层面的综合评价隶属度如表7所示。

Table 7. Degree of membership of life chances by fuzzy comprehensive evaluation method

表7. 生活机遇模糊综合评价隶属度

3.4. 综合评价结果

根据最大隶属度原则，选取各级指标隶属度最大相对应的评语作为综合评价结果，对上海市非沪籍青年对意向就业地区生活机遇与各级指标的综合评价结果如表8所示。

Table 8. Comprehensive evaluation result of life chances

表8. 生活机遇综合评价结果

续表

3.5. 结论分析

总体来看，选择反向就业的上海市非沪籍青年意向就业地区在生活机遇方面评价良好。对一级指标进行分析，可以发现意向就业地区在交通机遇、工作机遇、医疗机遇、环境机遇、休闲机遇、教育机遇、政策帮扶机遇方面的评价均为良好。但从隶属度来看，工作机遇在“优秀”与“良好”评语等级的隶属度在7个机遇中均排最小，说明意向地区在工作机遇方面评价相对较差，也从侧面表现出上海市非沪籍青年对工作机遇的重视。从二级指标来看，意向就业地区在“航运交通便利”、“岗位多”、“医疗资源分布均衡”、“居住成本”、“商业购物广场充沛”、“人才引进政策”、“教育政策”方面评价优秀，其与方面均表现良好。说明二三线城市就业岗位多、居住成本较低、人才引进政策完善等成为吸引许多上海市非沪籍青年反向就业的重要原因。

4. 结论与建议

4.1. 研究结论

在构建的生活机遇维度中，本文通过熵值法发现具有“反向就业”意愿的非沪籍青年受访者最为看重该地区的工作机遇，尤其是晋升空间广阔、工作压力小和薪资高这三个二级指标，这反映了他们对于职业发展和工作幸福感的重视，希望在新的城市获得更多的晋升机会和更好的工作条件。此外，选择“反向就业”的青年在决策时也注重全面性的城市因素，不仅关注工作条件、薪资待遇等，还关心医疗资源、购物休闲等多个方面。新一线城市在航运交通、就业岗位、医疗资源分布、居住成本、商业购物广场数量、人才引进政策等方面更具优势，因此吸引了众多上海市非沪籍青年“反向就业”。

而基于模糊综合评价法，本研究发现该群体对于意向地的各项生活机遇评价良好，但工作机遇的隶属度最低，这说明了意向地的工作条件、晋升机会等与该群体的期望是不匹配的，存在较大缺口，亟需政策完善与扶持，为该群体“反向就业”提供保障。

4.2. 对策建议

针对这些缺口，本文从政府维度、企业维度、高校维度综合考虑，认为上海市政府、企业、高校应“三方协同”，推动“政府监管”、“企业搬迁”、“校地合作”有机统一。

对于政府而言，为了满足青年群体的就业期望，发改委及市政府可以制定明确的政策，鼓励在沪部委所属高校在外地开设分校区、转移科研机构等；鼓励医院和央企总部分期分批向外地转移疏解。一来缓解了上海的城市压力，实现城市的“减量发展”，二来可以推动教育、医疗等资源的优化配置，促进区域经济协同发展。

在企业转移的过程中，应鼓励“非服务于上海五个中心”建设的央企总部搬迁出，如电子信息类央企首选广东；能源类的更倾向于搬迁至湖北、四川；船舶工业则更适合浙江、广东等沿海省市。应充分考虑转移城市在产业基础、资源禀赋、营商环境、区位优势等各方面的优势，鼓励央企二三级子公司及各类子企业、分支机构转移。疏解不只是简单的搬迁，央企疏解就应该在企业的体制机制、业务范围、科技创新等方面有所提升。只有这样才能够通过疏解带动其他地区的发展。且对于首批疏解转移的企业实行财政支持、税收优惠等政策扶持。

在高校转移过程中，应充分考虑到转移地点的特色产业结构与产业类型，让地方“所需”对接上高校“所能”，让更多的科研成果由“智”变“金”，积极推动“校地”合作，让科技创新与产业创新实现有机融合。这样可以更好地利用当地资源，促进产业协同发展，实现资源优化配置。

在这一政策框架下，政府、高校和企业的“三方协同”至关重要，而政府的监管作用更是不可或缺。上海市政府及发改委应该制定明确的监管标准和指导意见，明确企业和高校转移部门、科研机构的财务透明、人员安全等合规要求，与这些企业、高校建立定期沟通机制，及时了解转移行动的进展情况，并提供必要的指导和支持。

参考文献