唐 鑛，楊欣然

企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素的實(shí)證分析
——基于4個(gè)直轄市的數(shù)據(jù)

唐 鑛1，楊欣然2

（1．中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院，北京 100872；2．招商局金融集團(tuán)有限公司分析和知識(shí)管理中心，廣東深圳 518067）

文章在對(duì)國(guó)內(nèi)外勞動(dòng)爭(zhēng)議相關(guān)研究現(xiàn)狀和特點(diǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)要總結(jié)的基礎(chǔ)上，利用人社部社區(qū)直報(bào)數(shù)據(jù)，采用Logit模型對(duì)企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生的影響因素進(jìn)行回歸分析，通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)：企業(yè)所處地區(qū)、行業(yè)會(huì)顯著影響企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生；員工受教育水平同勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生呈顯著正相關(guān)關(guān)系；而對(duì)相關(guān)法律法規(guī)的認(rèn)知程度同勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生則呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；此外，稅后勞動(dòng)報(bào)酬對(duì)于企業(yè)發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的影響有待進(jìn)一步探究。

勞動(dòng)關(guān)系；勞動(dòng)爭(zhēng)議；Logit模型

從上世紀(jì)80年代至今，勞動(dòng)力市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大并伴隨著一系列巨大變化，勞動(dòng)關(guān)系呈現(xiàn)出復(fù)雜化和具體化的特點(diǎn)。在此背景下，我國(guó)勞動(dòng)爭(zhēng)議案件數(shù)量快速增長(zhǎng)，從2000年的13．52萬件增長(zhǎng)到2009年的68．44萬件，10年間翻了5倍；涉及勞動(dòng)爭(zhēng)議的當(dāng)事人數(shù)量也逐年上升，從2000年的42．26萬人增長(zhǎng)到2009年的101．69萬人，10年翻了近2．5倍［1］。同時(shí)，我國(guó)近年來發(fā)生了一系列集體勞動(dòng)爭(zhēng)議事件涉及人數(shù)越來越多，例如2007年鹽田國(guó)際罷工及2010年廣州本田罷工和南沙電裝罷工等。此外，也有部分勞動(dòng)爭(zhēng)議過程中出現(xiàn)了過激行為，產(chǎn)生了較惡劣的社會(huì)影響，例如2008年的“通鋼事件”、“林鋼事件”以及2010年重慶啤酒廠工人的停工事件等。

勞動(dòng)爭(zhēng)議是勞動(dòng)關(guān)系權(quán)利和義務(wù)矛盾的產(chǎn)物，是勞動(dòng)雇傭關(guān)系中所固有的，因此，在新時(shí)期下，勞動(dòng)爭(zhēng)議的預(yù)防和妥善處理會(huì)關(guān)系到員工的工作效率以及個(gè)人發(fā)展，從而影響到企業(yè)的正常、高效運(yùn)轉(zhuǎn)，同時(shí)，也關(guān)系到整個(gè)社會(huì)的安定和諧，會(huì)對(duì)勞動(dòng)爭(zhēng)議法律制度、勞動(dòng)爭(zhēng)議處理提出更高的要求［2］。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）國(guó)外勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素研究

聚焦到勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素的研究上，美國(guó)、加拿大、英國(guó)等在18、19世紀(jì)便開始對(duì)于勞動(dòng)爭(zhēng)議案件，尤其是集體勞動(dòng)爭(zhēng)議案件進(jìn)行較為詳實(shí)的統(tǒng)計(jì)。因此，國(guó)外有大量關(guān)于勞動(dòng)爭(zhēng)議及其影響因素的實(shí)證研究文獻(xiàn)。

在企業(yè)相關(guān)影響因素方面，Kennan［3］通過分別就美國(guó)合同工工人和非合同工工人的集體勞動(dòng)爭(zhēng)議數(shù)據(jù)運(yùn)用因素分析認(rèn)為，企業(yè)用工模式以及勞動(dòng)合同簽訂情況對(duì)于集體勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生和終止是有顯著有影響的；在此基礎(chǔ)上，Newby和Winterton［4］利用英國(guó)正式工人和非正式工人的集體勞動(dòng)爭(zhēng)議數(shù)據(jù)得出了與Kennan相同的結(jié)論；Hutchens［5］認(rèn)為工作時(shí)間的長(zhǎng)短不僅會(huì)對(duì)工資造成重要影響，也會(huì)影響勞資關(guān)系的。

在員工相關(guān)影響因素方面，Sadat Reza和Paul Rilstone［6］基于1981－2002年加拿大人力資源和社會(huì)發(fā)展部（HRSDC）公布的集體爭(zhēng)議數(shù)據(jù)，運(yùn)用Logit模型進(jìn)行雙因素回歸發(fā)現(xiàn)，員工主動(dòng)終止集體勞動(dòng)爭(zhēng)議的原因同企業(yè)是差別的，同員工的某些個(gè)人特質(zhì)相關(guān)，如性別、年齡、文化水平等。

在工會(huì)相關(guān)影響因素方面，Michele Campolieti［7］基于1984－1992年加拿大安大略省勞動(dòng)爭(zhēng)議面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Logit模型進(jìn)行實(shí)證分析認(rèn)為，之前發(fā)生過集體勞動(dòng)爭(zhēng)議比從未發(fā)生過的工會(huì)在未來發(fā)生集體勞動(dòng)爭(zhēng)議的概率更高，同時(shí)，工會(huì)規(guī)模越大的企業(yè)發(fā)生集體勞動(dòng)爭(zhēng)議的可能性越大。

在政府相關(guān)影響方面，McConnell［8］和Card［9］在研究中均引入了“勞工政策變量”作為影響集體勞動(dòng)爭(zhēng)議法的相關(guān)因素，他們的研究發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況并沒有顯著的相關(guān)性，是相對(duì)獨(dú)立的。

（二）國(guó)內(nèi)勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素研究

關(guān)于我國(guó)勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素的研究，國(guó)內(nèi)部分學(xué)者采用理論分析和對(duì)我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的研判來分析勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生的影響因素。近些年，國(guó)內(nèi)也有大量學(xué)者開始嘗試采用實(shí)證分析研究勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素中。

梅亞兵［10］認(rèn)為影響勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生的因素包括勞動(dòng)關(guān)系多樣性、勞動(dòng)法規(guī)不健全、勞動(dòng)者維權(quán)意識(shí)增強(qiáng)以及訴訟費(fèi)用低等。張秋惠等［11］通過理論分析認(rèn)為，勞動(dòng)報(bào)酬、社會(huì)保險(xiǎn)、勞動(dòng)合同等問題是造成我國(guó)勞動(dòng)爭(zhēng)議案件數(shù)量上升的主要原因。

從數(shù)據(jù)來源看，大部分是國(guó)家統(tǒng)計(jì)局或勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒公布的勞動(dòng)爭(zhēng)議案件的相關(guān)數(shù)據(jù)，例如，孫德強(qiáng)等［12］基于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的勞動(dòng)爭(zhēng)議案件數(shù)據(jù)認(rèn)為，國(guó)際金融危機(jī)和相關(guān)勞動(dòng)法律法規(guī)實(shí)施會(huì)導(dǎo)致影響勞動(dòng)爭(zhēng)議數(shù)量升高；于桂蘭等［13］基于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的1995－2008年勞動(dòng)爭(zhēng)議案件的數(shù)據(jù)認(rèn)為，工資、GDP的增長(zhǎng)同勞動(dòng)爭(zhēng)議案件數(shù)量的增長(zhǎng)顯著正相關(guān)；羅蘭等［14］基于勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)，運(yùn)用OLS模型對(duì)全國(guó)31個(gè)省市區(qū)的集體勞動(dòng)爭(zhēng)議數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，已實(shí)施職工合理化建議數(shù)和建立勞動(dòng)爭(zhēng)議調(diào)解委員會(huì)數(shù)同集體勞動(dòng)爭(zhēng)議案件數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；梁平等［15］基于勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)，運(yùn)用OLS模型對(duì)引發(fā)勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生的原因進(jìn)行了實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)報(bào)酬、社會(huì)保險(xiǎn)以及經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償和賠償糾紛是引發(fā)勞動(dòng)爭(zhēng)議的主要原因；聶正康［16］基于1996－2009年勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)，運(yùn)用一元線性回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)爭(zhēng)議數(shù)量同勞動(dòng)報(bào)酬和勞動(dòng)關(guān)系法制的變遷有密切關(guān)系；于米等［17］基于1999－2008年勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用OLS模型勞動(dòng)爭(zhēng)議案件分析發(fā)現(xiàn)，如果控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等變量，工會(huì)化程度與勞動(dòng)爭(zhēng)議案件呈正相關(guān)關(guān)系。

除了統(tǒng)計(jì)局公布的官方數(shù)據(jù)，部分學(xué)者也開始通過調(diào)查問卷的方式獲得勞動(dòng)爭(zhēng)議相關(guān)樣本數(shù)據(jù)，例如，姚先國(guó)等［18］基于10家改制企業(yè)的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用Ordered Logit模型進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，薪酬、股份、職位、工齡、職工對(duì)管理層和工會(huì)的評(píng)價(jià)等因素都與勞動(dòng)關(guān)系呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；王永樂等［19］基于88份有效問卷數(shù)據(jù)，運(yùn)用多重線性回歸（OLS）進(jìn)行實(shí)證分析認(rèn)為，了薪酬福利制度、勞動(dòng)保障制度、勞動(dòng)考核制度、勞動(dòng)條件或環(huán)境等四個(gè)方面對(duì)勞動(dòng)關(guān)系的改善有正相關(guān)影響；張銜等［20］通過47977份調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行層次分析（AHP）認(rèn)為，收入分配、勞動(dòng)合同質(zhì)量和員工參與企業(yè)治理是影響我國(guó)勞動(dòng)關(guān)系和諧度的主要因素。

二、關(guān)于企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素研究的數(shù)據(jù)說明及統(tǒng)計(jì)分析

（一）數(shù)據(jù)說明

所用數(shù)據(jù)為我國(guó)人力資源與社會(huì)保障部于2011年11月5－11日采集的城鎮(zhèn)居民入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，限于數(shù)據(jù)保密要求我們僅選取了北京、上海、天津、重慶4個(gè)直轄市的企業(yè)在職人員的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

所選樣本數(shù)據(jù)共調(diào)查300個(gè)社區(qū)，獲取了4526份樣本，其中有效樣本為4493份，如表1所示；調(diào)查數(shù)據(jù)的抽樣方法分為兩個(gè)階段，首先運(yùn)用PPS抽樣法抽取一定數(shù)量的社區(qū)，然后在調(diào)查社區(qū)中采用等距抽樣的方法從社區(qū)住戶中抽取居民進(jìn)行問卷訪談；調(diào)查數(shù)據(jù)采集者是某權(quán)威機(jī)構(gòu)各地派出機(jī)構(gòu)的社區(qū)工作人員；調(diào)查數(shù)據(jù)的獲取方式入戶訪談、填寫并審核調(diào)查問卷。

綜上，該樣本數(shù)據(jù)具有抽樣方法科學(xué)、調(diào)查覆蓋面廣、調(diào)查工作者專業(yè)素質(zhì)高、樣本量較大等特點(diǎn)，為研究結(jié)論的可靠性、準(zhǔn)確性提供了較好的數(shù)據(jù)支撐。

表1 4個(gè)直轄市數(shù)據(jù)樣本分布

（二）統(tǒng)計(jì)分析

從企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生的地區(qū)來看，勞動(dòng)爭(zhēng)議事件在我國(guó)4個(gè)直轄市均有發(fā)生，其中重慶和上海地區(qū)勞動(dòng)爭(zhēng)議數(shù)量較多，兩個(gè)地區(qū)勞動(dòng)爭(zhēng)議樣本數(shù)均達(dá)到勞動(dòng)爭(zhēng)議樣本總數(shù)的43．8%，北京和天津地區(qū)的勞動(dòng)爭(zhēng)議占比則分別為9．4%和3．1%。從樣本的勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生率來看，四個(gè)地區(qū)從高至低分別為重慶、上海、北京、天津，但整體來看四個(gè)地區(qū)的勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生率均維持在一個(gè)較低的水平；從發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的企業(yè)所處的行業(yè)來看，勞動(dòng)爭(zhēng)議主要集中在制造業(yè)，占比達(dá)到了勞動(dòng)爭(zhēng)議總數(shù)的近45%，其余的勞動(dòng)爭(zhēng)議樣本分布較為均勻，在電力行業(yè)、建筑業(yè)、信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)以及金融業(yè)均有涉及；從企業(yè)類型來看，國(guó)有企業(yè)和股份合作企業(yè)的勞動(dòng)爭(zhēng)議樣本占比最高，分別達(dá)到了28%和25%，其次為股份有限公司（不含私營(yíng)），私營(yíng)企業(yè)，外商投資企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議占比僅為3%。

從企業(yè)簽訂勞動(dòng)合同的情況來看，只有9%的當(dāng)事人未和企業(yè)簽訂書面勞動(dòng)合同，25%的當(dāng)事人與企業(yè)簽訂了無固定期限勞動(dòng)合同，而剩余66%的勞動(dòng)爭(zhēng)議人員均與企業(yè)簽訂了有固定期限的勞動(dòng)合同，其中勞動(dòng)合同期限為一年以內(nèi)（含一年）的比例達(dá)57%；從企業(yè)用工形式來看，大部分勞動(dòng)爭(zhēng)議者（超過90%）為全日制雇員，非全日制雇員和勞動(dòng)派遣工勞動(dòng)爭(zhēng)議占比均不足5%；從企業(yè)招聘渠道來看，勞動(dòng)爭(zhēng)議在各個(gè)招聘渠道均有涉及且分布較為平均。

從員工性別來看，發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的男性占比為59%，女性占比41%；從員工文化程度來看，?？茖W(xué)歷的爭(zhēng)議者占比最高，達(dá)44%，其次為本科學(xué)歷，占比為16%，樣本中的勞動(dòng)爭(zhēng)議者沒有研究生學(xué)歷者；從員工對(duì)勞動(dòng)法、勞動(dòng)合同法和勞動(dòng)爭(zhēng)議仲裁法的情況來看，絕大部分爭(zhēng)議者處于“聽說過，但沒有學(xué)過”的階段；從員工職業(yè)資質(zhì)情況來看，53%的爭(zhēng)議者沒有取得任何專業(yè)技術(shù)人員資格，9%的爭(zhēng)議者取得了初級(jí)職稱資格，22%的爭(zhēng)議者取得了中級(jí)職稱資格；從員工累計(jì)工作年限來看，34%的受訪者累計(jì)工作時(shí)間已滿1年但不滿10年，47%的受訪者累計(jì)工作時(shí)間已滿10年但不滿20年，19%的受訪者累計(jì)工作時(shí)間超過20年；從員工在該企業(yè)工作年限來看，超過87%的爭(zhēng)議者在當(dāng)前企業(yè)工作時(shí)間超過2年；從員工稅后勞動(dòng)報(bào)酬情況來看，75%的爭(zhēng)議者上月稅后勞動(dòng)收入在3000元以下。

三、關(guān)于企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素的實(shí)證分析

（一）模型變量說明

基于上述文獻(xiàn)，結(jié)合中國(guó)國(guó)情，本文勞動(dòng)爭(zhēng)議影響因素從四個(gè)維度縮減為三個(gè)維度。第一個(gè)維度是員工特征自變量，其中包括7個(gè)影響因素（自變量）；第二個(gè)維度是企業(yè)特征變量及相關(guān)變量，其中包括9個(gè)影響因素（自變量）；第三個(gè)維度是政府，其中包括3個(gè)影響因素（自變量）。見表2。

由于調(diào)查問卷中部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失（樣本數(shù)據(jù)的缺失率達(dá)50%），所以刪除“勞動(dòng)合同期限”、“累計(jì)工作年限”兩個(gè)變量。同時(shí)，通過因子分析和共線性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，Law1、Law2之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性（相關(guān)系數(shù)為－0．71），遂將這兩個(gè)自變量合并為一個(gè)“是否了解勞動(dòng)法或勞動(dòng)合同法”，用Law1＆2表示，只要受訪者了解，即認(rèn)為該樣本熟悉該法律。因此，經(jīng)處理后的模型共16個(gè)自變量，其中連續(xù)型4個(gè)，選擇型12個(gè)。見表3。

表2 變量說明及統(tǒng)計(jì)描述（N＝4493）

表3 模型變量說明（調(diào)整后）

需要指出的是，雖然某些自變量是由企業(yè)和員工雙方，但我們認(rèn)為企業(yè)一方處于強(qiáng)勢(shì)地位，對(duì)于此類因素的影響力和控制程度遠(yuǎn)高于員工。我國(guó)勞資關(guān)系失衡、勞資糾紛快速增加，主要表現(xiàn)是雇主主導(dǎo)勞動(dòng)市場(chǎng)，違法違規(guī)現(xiàn)象嚴(yán)重。因此，我們將企業(yè)主導(dǎo)的影響因素納入企業(yè)這一層面，例如用工模式、招聘途徑、勞動(dòng)合同簽訂情況、帶薪年假和稅后勞動(dòng)報(bào)酬等。同時(shí)，雖然員工對(duì)于政府制定的勞動(dòng)爭(zhēng)議相關(guān)法律制度的了解程度取決于政府和員工個(gè)人，但我們認(rèn)為政府對(duì)于法律制度的傳播起到主導(dǎo)作用，因此，將員工對(duì)于法律制度的了解程度劃分到政府維度中。

（二）Logit模型測(cè)算結(jié)果

Logit模型中u*i服從邏輯分布假設(shè)，可以表示為公式（1）。其中，因變量y為在一年內(nèi)是否發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議，yi＝1表示發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議，yi＝0表示未發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議，xi即影響勞動(dòng)爭(zhēng)議是否發(fā)生的自變量。其中，Rei表示企業(yè)所處地區(qū)，Gei表示員工性別，Agei表示員工年齡，EDui表示員工文化程度，Law1＆2i表示員工是否了解勞動(dòng)法、勞動(dòng)合同法，Law3表示員工是否了解勞動(dòng)爭(zhēng)議調(diào)解仲裁法，Cei表示員工是否取得職業(yè)資格證書，Work1i表示員工從事目前這份工作年限，Ini表示企業(yè)所處的行業(yè)，F(xiàn)oi表示企業(yè)用工模式，Tyi表示企業(yè)類型（或性質(zhì)），Chi表示企業(yè)所選取的招聘途徑，Coi表示企業(yè)是否同員工簽訂書面勞動(dòng)合同，Vai企業(yè)是否為員工提供帶薪年假，Payi表示企業(yè)給付員工的稅后月勞動(dòng)報(bào)酬①企業(yè)給付員工月勞動(dòng)報(bào)酬／100。，Layi表示員工是否曾經(jīng)有下崗或失業(yè)的經(jīng)歷。

通過Logit模型的回歸結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，Logit模型的總體回歸結(jié)果比較顯著，卡方檢驗(yàn)值為137，P－Value接近0，表明回歸方程總體顯著。表4還列出了“－2對(duì)數(shù)似然值”，“Cox＆Snell R平方”和“Nagelkerke R平方”等回歸參數(shù)，分別從最大似然估計(jì)值和解釋比例的角度反映了回歸方程的回歸效果。

表4 Logit回歸模型綜合檢驗(yàn)結(jié)果

由于并不確定影響因變量的因素有哪些，因此在初始的Logit回歸中，回歸方程包含了Region（地區(qū)變量）等所有自變量，由于自變量中大部分為選擇性變量（分類變量），因此在SPSS回歸過程中，這些分類變量將以虛擬變量的形式在方程中呈現(xiàn)。虛擬變量（分類變量）的回歸需要設(shè)定基準(zhǔn)組，在本文操作中，所有分類變量中的第一分類都被設(shè)定為基準(zhǔn)組（以地區(qū)為例，1表示所在地為“北京”，則選定“北京”為該分類變量的基準(zhǔn)組），包含所有自變量的Logit模型回歸結(jié)果見表5。

根據(jù)表5的回歸結(jié)果可以看出，在回歸方程包含所有自變量的情景下，顯著的企業(yè)型自變量有地區(qū)和企業(yè)類型，顯著的員工型自變量包括受教育水平和是否了解勞動(dòng)法或勞動(dòng)合同法?？梢姡m然方程總體的回歸效果很好，但大部分自變量并不顯著，過多的不相關(guān)自變量將降低回歸方程的準(zhǔn)確性和解釋力度，因此需要進(jìn)一步的分析，將沒有影響或影響力度非常小的自變量排除在模型之外。

進(jìn)一步運(yùn)用六種篩選方法②基于條件參數(shù)估計(jì)的向前逐步回歸法（Forward Conditional）、基于最大似然估計(jì)的向前逐步回歸法（Forward LR）、基于Wald統(tǒng)計(jì)量的向前逐步回歸法（Forward Wald）、基于條件參數(shù)估計(jì)的向后逐步回歸法（Backward Conditional）、基于條件參數(shù)估計(jì)的向后逐步回歸法（Backward Conditional）、基于最大似然估計(jì)的向前逐步回歸法（Backward LR）和基于Wald統(tǒng)計(jì)量的向前逐步回歸法（Backward Wald）。對(duì)自變量進(jìn)行逐一回歸（表6），三種“向前法”篩選出來的結(jié)果完全一致，模型中顯著自變量有地區(qū)、企業(yè)類型以及員工受教育程度用Backward Wald方法也得到同樣的回歸結(jié)果。在Backward Conditional和Backward LR方法下，除地區(qū)、企業(yè)類型以及員工受教育程度這三個(gè)自變量繼續(xù)顯著外，模型中顯著自變量還有稅后勞動(dòng)報(bào)酬、是否了解勞動(dòng)法或勞動(dòng)爭(zhēng)議法、是否了解勞動(dòng)爭(zhēng)議仲裁法等因素。

表5 Logit模型預(yù)測(cè)結(jié)果（所有自變量）

注：回歸結(jié)果中，地區(qū)、企業(yè)用工類型、文化程度、對(duì)法律了解程度自變量的細(xì)分僅保留總體及第一類選項(xiàng)，其他略。

表6 Logit模型篩選結(jié)果

續(xù)表6

四、結(jié) 論

第一，在企業(yè)維度中，企業(yè)所處地區(qū)會(huì)顯著影響企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生。上海和重慶的勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生占比最高，均為43．8%，而北京和天津的勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生占比很小，分別為9．4%和3．1%；Logit回歸也顯示了同樣的結(jié)果，“地區(qū)”對(duì)于勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生具有非常顯著的效果，通過回歸系數(shù)可以看出，在其它因素一致的前提下，和基準(zhǔn)地北京相比，天津發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的可能性更小，而上海和重慶發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的可能性更大。

第二，在企業(yè)維度中，企業(yè)所處的行業(yè)會(huì)顯著影響企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生，制造業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生概率最高。通過統(tǒng)計(jì)分析我們發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)爭(zhēng)議主要集中在制造業(yè)，在樣本中，制造業(yè)的勞動(dòng)爭(zhēng)議占比達(dá)到了勞動(dòng)爭(zhēng)議總數(shù)的近45%，其余的勞動(dòng)爭(zhēng)議樣本分布較為均勻，在電力行業(yè)、建筑業(yè)、信息技術(shù)服務(wù)行業(yè)以及金融業(yè)均有所涉及；Logit回歸也顯示了同樣的結(jié)果。

第三，在企業(yè)維度中，企業(yè)類型也會(huì)對(duì)勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生產(chǎn)生顯著影響，其中有限責(zé)任公司（不含私營(yíng)）、私營(yíng)企業(yè)、外商投資企業(yè)發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的概率更大。從Logit回歸結(jié)果中我們發(fā)現(xiàn)，企業(yè)類型中有限責(zé)任公司（不含私營(yíng)）、私營(yíng)企業(yè)和外商投資企業(yè)這三個(gè)自變量對(duì)于企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的影響顯著，并且系數(shù)為正，說明這三種類型的企業(yè)更容易發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議，因此，建議這三類企業(yè)在處理同員工的勞動(dòng)關(guān)系上應(yīng)更加謹(jǐn)慎。

第四，在企業(yè)維度中，稅后勞動(dòng)報(bào)酬的絕對(duì)高低對(duì)企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的影響并不十分明顯，關(guān)于薪酬對(duì)于企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的影響有待進(jìn)一步探究。根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和回歸的結(jié)果，稅后勞動(dòng)報(bào)酬數(shù)據(jù)同國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布數(shù)據(jù)和感觀認(rèn)知有一定差距，因此本文將不就稅后勞動(dòng)報(bào)酬這一因素做出結(jié)論。此外，雖然大部分學(xué)者和實(shí)證研究都認(rèn)為工資是導(dǎo)致勞動(dòng)爭(zhēng)議的主要原因，但是，我們認(rèn)為勞動(dòng)報(bào)酬的差距、增長(zhǎng)幅度、結(jié)構(gòu)、發(fā)放方式、發(fā)放頻率等均有可能對(duì)企業(yè)和員工之間的勞動(dòng)關(guān)系造成影響。

第五，在員工維度中，員工受教育水平和企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。所有回歸模型的結(jié)果都顯示員工受教育水平和企業(yè)勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生存在顯著的負(fù)相關(guān)，即勞動(dòng)爭(zhēng)議發(fā)生率基本上和受教育水平呈反比，受教育水平越高，員工和企業(yè)發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的可能性就越小。在企業(yè)勞動(dòng)關(guān)系管理中，尤其是員工觀點(diǎn)招聘錄用過程中，注重提高企業(yè)整體受教育水平，將有助于企業(yè)勞動(dòng)關(guān)系的改善，并且對(duì)預(yù)防勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生也有一定作用。

最后，在政府維度中，了解勞動(dòng)法或勞動(dòng)合同法企業(yè)發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的發(fā)生呈顯著正向關(guān)系。“是否了解勞動(dòng)法或勞動(dòng)合同法”這一自變量，均在BackwardConditional模型和Backward LR模型下顯著，但從Logit模型整體回歸結(jié)果（表5）中看，“是否了解勞動(dòng)法”的顯著性更好。我們認(rèn)為，這可能和員工維權(quán)意識(shí)增強(qiáng)有關(guān)，員工對(duì)勞動(dòng)法、勞動(dòng)合同法律越了解，就越有可能運(yùn)用法律工具維護(hù)自身在勞動(dòng)關(guān)系中權(quán)利和權(quán)益，導(dǎo)致這類員工和企業(yè)發(fā)生勞動(dòng)爭(zhēng)議的概率變大。

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An Em pirical Analysis on the Influence Factors of Labor Conflict——Based on Data from Four Municipalities

TANG Kuang1，YANG Xin-ran2
（1．School of Labor and Personnel，Renmin University of China，Beijing 100872，China；2．Analysis and Knowledge Administration Centre，China merchants finance group co．，LTD，Shenzhen 518067，China）

Based on a brief summary of the research status and features of the related literatures on labor disputes both at home and abroad，using the directly reported community data of the Ministry of HRSS and adopting Logitmodel，this paper makes an regression analysis of the influence factors of labor conflicts in enterprises．The empirical analysis shows that the region reasons aswell as the industry factors have significant influence on labor conflict；the staff’s degree of education has a significant positive correlation with labor dispute；the staff’s level of awareness of related laws and regulations has a significant negative correlation．What’smore，the effect of payment after tax on labor conflict in enterprises needs to be further studied．

labor relation；labor dispute；Logitmodel

F246

A

1008－2670（2013）04－0063－08

（責(zé)任編輯時(shí)明芝）

2013－04－27

唐鑛，男，四川閬中人，博士，中國(guó)人民大學(xué)勞動(dòng)人事學(xué)院教授，研究方向：人力資源與勞動(dòng)關(guān)系管理；楊欣然，女，四川攀枝花人，招商局金融集團(tuán)有限公司分析和知識(shí)管理中心分析員，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)分析。