基于SPSS的农民工收入满意度研究【摘要】收入满意度是指公众在一定时期内, 对个人收入的主观感受与预期的理想状态的比较评价。
我们班总共调查了四百多位农民工，为增加数据的科学性，避免出现不必要的统计误差，我从中选取了100有效数据进行调查研究。
以收入满意度为视角，以影响收入满意度的因素为切入点并运用统计分析和相关性分析得出此论文观点，并提出如何提高农民工收入满意度的建议。
【关键字】农民工收入满意度影响因素 SPSS一研究背景和问题的提出自上世纪80年代我国实行城乡“双边”经济改革以来，劳动力开始在城乡间自由流动，逐步形成一个既不同于农民，也不同于城市产业工人的特殊群体____农民工。
农民工已成为仅次于农民，而多于城市工人的第二大劳动力群体。
他们不仅推动传统农业的现代化改造、促进农村经济发展、而且还以其年轻的体力、勤劳的智慧、低廉的工资和默默的奉献支撑了城市和制造业的发展，支持了宏观经济持续增长。
农民工通过自身的辛勤工作为城乡经济的发展做出了积极的贡献，而城市的工作给这个重要的劳动力群体自身带来怎样的经济回报? 他们对经济回报的主观感受如何?实证研究表明，员工的收入满意度，既会影响生活满意度，又会影响工作绩效，进而影响企业生产经营，最终对宏观经济产生形响。
因此，我们有必要对农民工的收入满意度进行研究。
目前，学者们的研究多集中于“农民工的实际收人水平及其影响因素”方面，只有少数学者关注农民工的主观工作感受。
本文的研究目的在于，利用我们班调查的农民工经济幸福感的400多人中100份的数据，来分析研究农民工收入满意度的情况，并运用统计分析法，相关分析法等方法从年收入，经济来源，收入稳定三个维度来研究农民工收入满意度现状及其影响因素。
二、文献综述及研究说明收入是经济社会最为重要的客观参数。
作为主观范畴,所谓收入满意度是指公众在一定时期内,对个人收入的主观感受与预期的理想状态的比较评价,它是社情民意评估的一项重要内容。
是指对获得企业的经济性收入和非经济性收入与他们的期望值相比较后形成的心理状态。
从广义上看，是其劳动所得的所有报酬的一种态度；从市场的角度看，是人力资源价格给工作者造成的心理态度；从分配角度看，是对人力资源要素的回报是否符合工作者心理的期望值。
收入满意度是一个相对的概念，一般认为超出期望值表示满意，达到期望值表示基本满意，低于期望值表示不满意。
对于收入满意度,学术界已有广泛的研究。
20世纪30年代，西方学者开始关注公众的生活质量评价。
1958年,美国经济学家Bauer 等人将研究推向深入,他们以微观经济学效用理论为武器,利用抽样调查及统计分析手段,将满意度研究由物质评价体系上升至主观评价体系。
根植于古典经济学“最大化幸福”原理,国内外研究大都将收入满意度的概念外延至“幸福”的高度,被定义为效用的幸福或快乐是人类追求的终极价值。
收入与幸福的关系是永恒的课题。
Easterlin(2001)、Osw ald(2002)对此有过深入的研究,涉及的命题并不新鲜：“同一时间, 高收入者比低收入者幸福吗”，“随时间推移,收入增加可带来更多幸福吗”，“富国居民比穷国居民幸福吗”，等等。
国内同类研究文献近些年逐渐增多。
田国强等构建了规范的理论模型:在幸福—收入中存在一个与非物质初始禀赋正相关的临界收入水平,当收入尚未达到这个临界水平之前,增加收入能够提高社会的幸福度；一旦达到或超过这个临界收入水平，增加收入反而会降低总体幸福水平,导致帕累托无效的配置结果；罗文英将2004年在上海地区的调查数据与德国1984~2001年的国内生产总值与收入满足度的数据进行相关性分析, 结论是:随收入增加,收入的满足度效应由大变小直至负值,这样,“政府工作的目标是提高国民的幸福程度”。
更实证的个案,如央行的调查显示：2005年我国职工工资平均上涨了14%,但居民收入满意度却在下降；2005年,广州社情民意研究中心公布针对广州居民的调查结果称，“收入差距”是最不满意的经济指标,不满意度达53.6%；而傅红春等2006年通过调查发现上海居民收入满足度下降的原因：“以房产价格高为代表的家庭生活成本高; 以教育费用高为代表的家庭发展成本高；以就业压力大为代表的家庭预期收入低；不过,由于缺乏大范围较为系统的调查,对于收入满意度“拐点”值的估算, 尚不见有说服力的成果。
三、数据与分析（一）变量的统计分析（交叉表与卡方检验）1、统计分析原理A交叉列联表行列变量间关系分析原理。
交叉表分析是对交叉分组下频数分析的第二个任务。
在列联表的基础上作进一步的分析，可以得到行变量和列变量2.变量的初步选择与设定。
我们从466份问卷中随机选择了100份作为统计样本数据。
结合问卷问题与论文的研究点，我们决定选择以下3个因素作为统计分析的变量：年收入、经济来源、收入稳定。
我们分别对上述三个变量与收入满意度进行交叉联列表的卡方检验，得到的数据表分别如下：①年收入和收入满意度的交叉联列表行列变量间关系分析收入满意度Total很不满意不太满意比较满意非常满意年收入1万元以下CountRow %Column %Total %3 4 3 0 1030.0% 40.0% 30.0% .0% 100.0%27.3% 7.3% 9.1% .0% 10.0%3.0%4.0% 3.0% .0% 10.0% 一万-2万元CountRow %Column %Total %2 11 1 0 1414.3% 78.6% 7.1% .0% 100.0%18.2% 20.0% 3.0% .0% 14.0%2.0% 11.0% 1.0% .0% 14.0% 2万-3万元CountRow %Column %Total %2 12 7 0 219.5% 57.1% 33.3% .0% 100.0%18.2% 21.8% 21.2% .0% 21.0%2.0% 12.0% 7.0% .0% 21.0% 3万-4万元Count 1 14 6 0 21 Row % 4.8% 66.7% 28.6% .0% 100.0%Column % 9.1% 25.5% 18.2% .0% 21.0%Total % 1.0% 14.0% 6.0% .0% 21.0% 4万-6万元Count 1 8 9 0 18 Row % 5.6% 44.4% 50.0% .0% 100.0%Column % 9.1% 14.5% 27.3% .0% 18.0%Total % 1.0% 8.0% 9.0% .0% 18.0% 6万-8万元Count 2 3 5 0 10 Row % 20.0% 30.0% 50.0% .0% 100.0%Column % 18.2% 5.5% 15.2% .0% 10.0%Total % 2.0% 3.0% 5.0% .0% 10.0% 8万-10万元Count 0 2 0 0 2 Row % .0% 100.0% .0% .0% 100.0%Column % .0% 3.6% .0% .0% 2.0%Total % .0% 2.0% .0% .0% 2.0%10万元以上Count 0 1 2 1 4 Row % .0% 25.0% 50.0% 25.0% 100.0%Column % .0% 1.8% 6.1% 100.0% 4.0%Total % .0% 1.0% 2.0% 1.0% 4.0% Total Count 11 55 33 1 100 Row % 11.0% 55.0% 33.0% 1.0% 100.0%Column % 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%Total % 11.0% 55.0% 33.0% 1.0% 100.0% 卡方检验Value df Asymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square 41.789(a)21 .004Likelihood Ratio 25.724 21 .217Linear-by-LinearAssociation7.695 1 .006N of Valid Cases 100a .23 cells (71.9%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .02.②经济来源和收入满意度的交叉联列表行列变量间关系分析收入满意度Total很不满意不太满意比较满意非常满意经济来源纯农业Count 0 2 1 0 3 Row % .0% 66.7% 33.3% .0% 100.0%Column % .0% 3.6% 3.0% .0% 3.0%Total % .0% 2.0% 1.0% .0% 3.0% 农业为主，非农业收入为辅CountRow %Column %Total %5 10 2 0 1729.4% 58.8% 11.8% .0% 100.0%45.5% 18.2% 6.1% .0% 17.0%5.0% 10.0% 2.0% .0% 17.0%非农收入为主，农业为辅CountRow %Column %Total %2 17 10 0 296.9% 58.6% 34.5% .0% 100.0%18.2% 30.9% 30.3% .0% 29.0%2.0% 17.0% 10.0% .0% 29.0% 纯粹非农业收入CountRow %Column %Total %4 26 20 1 517.8% 51.0% 39.2% 2.0% 100.0%36.4% 47.3% 60.6% 100.0% 51.0%4.0% 26.0% 20.0% 1.0% 51.0%Total Count 11 55 33 1 100Row % 11.0% 55.0% 33.0% 1.0% 100.0% Column % 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Total %11.0%55.0%33.0%1.0%100.0%Value dfAsymp. Sig.(2-sided)Pearson Chi-Square10.714(a ) 9 .296 Likelihood Ratio 10.619 9 .303 Linear-by-Linear Association 4.898 1 .027N of Valid Cases100a .9 cells (56.3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .03.③ 收入稳定和收入满意度的交叉联列表行列变量间关系分析 Total ºÜ²»ÂúÒâ很不满意不太满意 比较满意 非常满意收入稳定 不稳定 Count 8 22 3 0 33 Row % 24.2% 66.7% 9.1% .0% 100.0% Column % 72.7% 40.0% 9.1% .0% 33.0% Total % 8.0%22.0%3.0%.0% 33.0%不知道 Count 2 15 5 0 22 Row % 9.1% 68.2% 22.7% .0% 100.0% Column % 18.2% 27.3% 15.2% .0% 22.0% Total % 2.0% 15.0% 5.0% .0% 22.0% 稳定Count 1 18 25 1 45 Row % 2.2% 40.0% 55.6% 2.2% 100.0% Column % 9.1% 32.7% 75.8% 100.0% 45.0% Total % 1.0% 18.0%25.0%1.0%45.0% Total Count 11 55 33 1 100 Row % 11.0% 55.0% 33.0% 1.0% 100.0% Column % 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Total %11.0%55.0%33.0%1.0%100.0%Value dfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square 26.418(a) 6 .000 Likelihood Ratio 28.303 6 .000 Linear-by-Linear Association24.2071.000N of Valid Cases 100a.6 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .22.（二）相关性分析。