蔡金阳，张 超，郭鑫弈

（北京理工大学 a、管理与经济学院 b、人文与社会科学学院，北京 100081）

职业素养对家政服务人员收入的影响—基于“冰山模型”的验证与分析

蔡金阳a，张 超b，郭鑫弈a

（北京理工大学 a、管理与经济学院 b、人文与社会科学学院，北京 100081）

本文利用内蒙古自治区5个城市208位家政服务人员的实地调查数据，采用计量经济学方法研究了职业素养对家政服务人员收入的影响。研究结果表明，在控制其他因素不变的情况下，家政服务人员的职业素养，尤其是隐性职业素养，对其收入有显著影响，而家政服务行业从业人员的受教育程度和工作经验对其收入水平并没有显著影响。因此，加强对家政服务人员职业素养，特别是隐性素养的培训，对于提高家政服务人员收入水平和促进家政服务产业发展至关重要。

职业素养；冰山模型；家政服务；收入

一、引言

随着我国人口老龄化的加剧，普通家庭对于保姆、保洁等家政服务的需求也日益增长（陈明华、郝国彩，2014）。但是，我国的家政服务业由于政府的重视与推广不足、培训工作不到位，以及规范监督机制不健全等问题（贺景霖，2014；薛书敏，2012；胡祖才等，2009），使其低水平发展难以满足人们日益增长的高水平家政服务需求（李艳梅，2008）。据统计，我国7000多万个城市家庭中，超过70%的家庭需要保姆及其他家政服务，然而只有不到10%的市场需求得到满足（魏衍亮，2009）。市场供需矛盾，事实上反映了雇主对于高质量的服务要求与现有市场提供的低质量的服务之间的矛盾（李艳梅，2008）。换言之，市场上可供雇佣的具有良好职业表现的家政服务人员不足。

现有研究认为家政服务业发展中存在的最突出的问题是从业人员素质偏低，而素质低主要是基于从业人员受教育程度低而得出的结论（薛书敏，2012；王先芝，2010）。然而，Berg（1970）认为像工厂工人、银行出纳员和空中交通管制员等其受教育程度的高低与其职业表现并无关系，类似的研究结论也被其他研究者证实（Baird，1985；Cohen，1984；Taylor等，1965；Hudson，1960）。在中国的家政服务行业，家政服务人员的受教育水平是否也与其职业表现无关？受教育水平是否能成为衡量家政服务人员从业素质的标准？是否存在其他衡量家政服务人员从业素质的标准？基于以上问题，本文通过对内蒙古5个城市的实地调查，根据“冰山模型”中所设定的影响职业素养的最重要的因素，从职业素养的角度重新建立家政服务人员素质评价的标准。并在此基础上，对家政服务行业的人员素质问题进行重新的评价与分析，为家政服务人员的培训及其科学体系的构建提供科学依据。

二、“冰山模型”介绍

Mcclelland（1973）对其学生长期的跟踪调查数据表明，教育并不一定是衡量一个人素质高低的标准，且教育只能决定一个人的岗位，而与其职业表现好坏并无关系。他进一步提出，一个人职业表现好坏的决定因素除了比较容易测量的基本知识和技能之外，更重要的是其社会角色、自我认知、品质和动机等隐性素养。但是，他并没有对“职业素养”（competence）的概念进行详细定义（Barrett和Depinet，1991）。其后，美国心理学家斯宾塞等（Spencer L和Spencer S，1993）完整定义并发展了“职业素养”的概念，并最终形成了“冰山模型”。

“冰山模型”将个体素养分为显性素养（或者称冰山以上的部分）和隐性素养（或者称冰山以下的部分）两个部分，其中显性素养包括易于测量的基本知识和技能，隐性素养包括社会角色、自我认知、品质和动机等难以衡量的个体素质（Spencer L和Spencer S，1993）。根据“冰山模型”的定义，基本知识指个人在特定领域拥有的事实型与经验型信息；基本技能指对某一特定领域所需技术与知识的掌握情况；社会角色指一个人基于态度和价值观的行为方式与风格；自我认知指一个人的态度、价值观和自我印象；品质指个性、身体特征对环境和各种信息所表现出来的持续反应；动机指在一个特定领域的自然而持续的想法和偏好，它们将驱动、引导和决定一个人的外在行动。

三、方法与数据

1、计量模型

根据“冰山模型”，对于一个家政服务人员而言，决定其职业表现的因素既可能是显性素养也可能是隐性素养。为了分析家政服务人员的职业素养对其收入的影响，本文设定多元回归模型如下：

其中，Wagei为第i个家政服务人员的月收入，Competencei、Characteristicsi、Typei、Regioni和Urbani分别为家政服务人员的职业素养、个人特征、业务类型、来源地区和是否城镇户籍。需要说明的是，在本文中，职业素养的具体变量包括根据“冰山模型”量化的职业素养总得分（分别含显性素养得分和隐性素养得分）、受教育程度和工作经验；个人特征包括性别虚拟变量和年龄；业务类型包括保姆、月嫂、育儿嫂、护工和保洁等虚拟变量；来源地区包括本市、本省外市和外省的虚拟变量。本文把家政服务人员的受教育程度和工作经验定义为传统的职业素养变量。为了比较根据“冰山模型”量化的职业素养变量和传统职业素养变量对家政服务人员月收入影响的差异，本文将分别对式（1）进行3次回归分析，第一次仅考虑根据“冰山模型”量化的职业素养总得分，第二次考虑根据“冰山模型”量化的显性素养得分和隐性素养得分，而第三次仅考虑家政服务人员的受教育程度和工作经验。。

2、数据来源

本文所使用的数据来源于2013年7月对内蒙古自治区208位家政服务业人员的实地调查。按照分层随机抽样的方法，我们将内蒙古的12个地级市（盟）按照人均国内生产总值大小降序排序，在兼顾东中西区域覆盖的原则下，随机等距地抽取5个城市作为研究地区，包括内蒙古东部的通辽市、南部的鄂尔多斯市、西部的巴彦淖尔市、北部的呼伦贝尔市以及中部的包头市。在每个城市中，分别随机抽取4个家政服务企业作为目标企业。需要说明的是，由于内蒙古自治区家政行业中国有企业较少，为了保证样本具有较好的代表性，我们在每个城市按照一家政府联办或下属企事业单位、两家大中型连锁性质的家政服务企业和一家小规模家政企业的原则进行选取。在每个被选取的企业中，我们平均随机抽取约10位主要从事保姆、月嫂、育儿嫂和保洁的家政服务人员进行问卷调查。最终，本文使用的有效样本数量为208个。调查内容包括家政服务人员的月收入、年龄、性别、受教育程度、工作年限、具体业务类型、来源地区、户籍类型等个人基本特征和衡量其个人职业素养的问题，包括是否觉得从事家政服务行业低人一等、工作中能否控制好自己的不良情绪、是否注意自己的穿着打扮、在雇主家是否也会注意节约水电等。

根据“冰山模型”，我们在调查问卷中将个体的显性素养和隐性素养进行量化，并将个体的显性素养得分和隐性素养得分进行加总后定义为其个人的职业素养总得分。在显性素养方面，我们用从业人员的受教育程度和工作经验衡量其基本知识，用其是否取得从业资格证、语言技能（是否会说普通话）和是否能快速适应不同雇主家的工作来衡量其基本技能。显性素养总分为40分，基本知识中的受教育程度和从业经验各为10分，分别根据其受教育年限和工作经验赋予相应分数；基本技能中是否取得从业资格证为10分，语言技能为5分，是否能快速适应不同雇主家的工作为5分。隐性素养总分为60分，其中社会角色、自我概念、特质、动机等各15分。在社会角色的量化方面，我们主要从其衣着打扮、雇主信任程度和与雇主关系三个方面进行问卷设计；在自我概念方面，我们主要从其个人价值观（是否觉得从事家政服务会低人一等）和职业责任心方面（在雇主家是否也会注意节约水电）进行问卷设计；在特质方面，我们主要从其是否能控制自己的不良情绪、处理雇主家庭内部秘密的方式和其工作方面的身体感受等进行问卷设计；在动机方面，我们主要从其选择该行业的动机和对待工作的态度方面进行问卷设计。

3、样本描述分析

样本人员的基本情况如表1所示。从年龄分布看，样本从业人员的年龄跨度较大，最小的27岁，最大的61岁，而平均年龄约为45岁。其中，绝大部分均为女性，占97%。从地域来源看，在这208位从业人员当中，67%来自调查地本市，而来自本省外市和外省的相对较少。从户籍方面看，拥有城镇户籍从业人员的占46%。调查样本中，主要从事保姆业务的占44%，月嫂和育儿嫂则分别占25%和16%，从事护工和保洁业务的人员相对较少，仅分别占8%和7%。

表1 样本从业人员的基本特征

表2总结了208位家政服务人员的月收入和职业素养变量的描述性分析结果。不同从业人员之间的月收入差距较大，收入最高的从业人员每月挣10000元，而收入最低的仅为800元，此外平均月收入大约为3321元左右。基于“冰山模型”计算的职业素养总得分均值略低于64分，其中最高分和最低分分别为94分和36分。如果把显性素养得分和隐性素养得分单独分析，我们发现不同从业人员之间的差距较大。此外，本文也发现样本人员的平均受教育年限仅为7.62，低于初中毕业的教育程度，同时也发现部分从业人员没有接受过正规的教育，而部分从业人员的最高学历为大学本科。就工作经验而言，从业时间最长的为10年，而最短的则仅为半年。上述结果表明，无论采用哪种指标来衡量家政服务人员的职业素养，不同的从业人员之间的职业素养差距都是显而易见的。

四、实证结果与分析

1、不同职业素养分组的月收入比较

表2 样本从业人员的职业表现和职业素养基本情况

表3比较了基于“冰山模型”的职业素养得分与从业人员平均月收入的关系。我们把基于“冰山模型”职业素养得分按照表2所示的均值进行分组。不难看出，除了保洁以外，职业素养总得分较高的其他业务类型家政服务人员的平均月收入均高于职业素养总得分偏低的从业人员。如果把显性素养得分和隐性素养得分分开来看，发现除了月嫂之外，显性素养较高的保姆、育儿嫂、陪护和保洁的平均月收入均高于显性素养较低的从业人员。此外，按照隐性素养得分进行分组的人员的平均月收入的变化趋势和按照总得分进行分组的变化趋势相吻合。

表4比较了其他职业素养，主要包括受教育程度和工作经验，与家政服务人员平均月收入的关系。总体而言，受教育程度不同的家政服务人员的平均月收入水平没有显著差别。但是，对不同业务类型的从业人员而言，其平均月收入和受教育程度的关系并非一致。其中，保姆和月嫂的平均月收入水平随着其受教育程度的提高而呈现下降趋势，而受教育程度越高的育儿嫂得到的平均月收入比受教育程度较低的育儿嫂的平均月收入高。此外，随着受教育程度的提高，陪护和保洁的平均月收入呈现“U”型变化。因此，很难判断家政服务人员的月收入与其受教育程度的确切关系。就工作经验而言，从业人员的平均月收入变化趋势相对简单。总体而言，工作经验较高的从业人员其平均月收入略高于较低的从业人员。除了陪护人员以外，实际工作经验高于均值的保姆、月嫂、育儿嫂和保洁的平均月收入高于工作经验低于均值的从业人员。

表3 基于“冰山模型”的不同职业素养得分的人员月收入比较 （单位：元）

表4 不同受教育程度和工作经验人员的月收入比较 （单位：元）

2、回归结果分析

上述描述性分析表明，家政服务人员的职业素养和工作经验与其月收入水平之间可能存在正相关关系，而从业人员的受教育程度和收入的关系并不明确。但是，描述性分析并没有控制其他潜在因素对于家政服务人员月收入的影响。本文从三个角度估计了职业素养与月收入的关系：模型I仅考察基于职业素养总得分与月收入的关系；模型II考察显性素养得分和隐性素养得分与月收入的关系；模型III考察受教育程度和工作经验与月收入的关系。基于构建的多元回归模型，本文采用线性回归方法研究了在控制其他因素不变的情况下家政服务人员职业素养对其收入的净影响，结果如表5所示。

模型I的回归结果显示，作为目标解释变量的基于“冰山模型”的职业素养总得分的估计系数显著为正，说明家政服务人员的职业素养对其收入有显著的正影响。具体而言，在控制其他因素不变的条件下，职业素养总得分每提高10分，从业人员的月收入将提高217.8元。相比于表2所示3321元的平均月收入而言，这意味着从业人员的职业素养总得分每提高10分，其月收入水平将提高6.56%左右。并且，本文样本中家政服务人员的职业素养总得分平均仅为63.87分，这说明还有充分的提升空间。

在模型II中，本文同时把显性素养得分和隐性素养得分纳入模型。回归结果表明，家政服务人员的显性职业素养得分与其月收入之间不存在显著的相关关系，进而说明从业人员个人的基本知识和技能等显性素养对其职业表现并不存在显著的影响。相反，本文发现，从业人员的隐性素养得分对其月收入的影响是显著为正的，这说明从业人员隐性素养越高会带来更高的月收入水平。具体而言，在控制其他因素不变的条件下，从业人员的隐性素养得分每提高10分，将使其月收入增加265.9元，这也说明，家政服务人员的隐性素养是其职业表现的决定因素。

形成鲜明对比的是，模型III的回归结果显示家政服务从业人员的受教育程度以及工作经验对其月收入均没有显著影响。尽管在调查的时候，部分受访者普遍反映家政服务人员的收入取决于其从事该行业的经验。但是，模型III的回归结果并不支持这种主观判断。一个重要的原因是受访者没有考虑其他的因素对于其月收入的影响。

表5 职业素养对家政服务人员月收入影响的估计结果

表5的回归结果也表明，除了业务类型之外，家政服务人员的其他特征对其月收入并不存在显著影响。本文以保姆作为对照，发现月嫂、育儿嫂、陪护和保洁人员的月收入水平显著高于保姆的月收入水平。控制其他因素不变的条件下，月嫂的月收入比保姆约高出2000多元，陪护人员的月收入比保姆高出1400元左右，而育儿嫂与保洁人员的月收入也比保姆高出700多元。

五、结论与启示

基于“冰山模型”，本文通过调查问卷把内蒙古自治区208位家政服务人员的显性素养和隐性素养量化。在此基础上，采用计量经济方法研究了家政服务人员的职业素养对其收入的影响。研究结果表明，就家政服务业而言，影响家政服务人员收入（职业表现）最重要的因素是其自我认知、社会角色、个人品质和动机等隐性素养，而包括受教育程度和从业经验等在内的显性素养对其职业表现不存在显著影响。

基于上述结果，本文认为受教育程度或者工作经验等显性素养并不是家政服务人员的素质高低的评价标准，真正影响其职业表现的是其自身的隐性素养。因此，加强家政服务人员隐性素养培训是提高其收入水平并改善其职业表现的重要途径。此外，家政服务行业、企业以及雇主应该从职业素养，尤其是隐性职业素养的角度建立家政服务人员的考核评价标准。值得说明的是，本文的调查结果显示，样本中家政服务人员的职业素养得分总体并不高，仍存在较大的提升空间，这也为相关家政服务企业加强对从业人员的自我认知、社会角色、个人品质和动机等隐性素养方面的培训提供了充分的改进空间。

[1] 陈明华、郝国彩：中国人口老龄化地区差异分解及影响因素研究[J].中国人口资源与环境，2014（4）.

[2] 贺景霖：中国城市家政服务业发展面临的问题与对策[J].湖北社会科学，2014（1）.

[3] 胡祖才、薛元、刘宇南：把社会性服务产业培育为新的经济增长点[J].宏观经济研究，2009（9）.

[4] 李艳梅：我国家政服务业的现状分析与规范化建设[J].社会科学家，2008（7）.

[5] 王先芝：上海市家政服务人员调查研究[D].兰州大学，2010.

[6] 魏衍亮：全球家政行业专利竞争态势分析[N].中国知识产权报，2009-03-11.

[7] 薛书敏：我国家政行业发展现状、问题及建议——以山东聊城市为例[J].人民论坛，2012（12）.

[8] Berg，I. Education and Jobs：The Great Training Robbery [M].New York：Praeger，1970.

[9] Baird，L.L.Do Grades and Tests Predict Adult Accomplishment?[J].ResearchinHigherEducation，1985，23（1）.

[10] Barrett G V，Depinet R L. A Reconsideration of Testing for Competence Rather Than for Intelligence[J].American Psychologist，1991，46（10）.

[11] Cohen，P.A..College Grades and Adult Achievement：A ResearchSynthesis[J].ResearchinHigherEducation，1984，20（3）.

[12] Hudson L.Degree Class and Attainment in Scientific Research[J].BritishJournal of Psychology，1960，51（1）.

[13] McClelland D C. Testing for Competence Rather Than for Intelligence[J].American Psychologist，1973，28（1）.

[14] Spencer L M，Spencer S M.Competency at Work：Models for Superior Performance[M]. New York：John Wiley and Sons，1993.

[15] Taylor，C. W.，Price，P. B.，Richards Jr J M，et al. An Investigation of the Criterion Problem for a Group of Medical General Practitioners[J]. Journal of Applied Psychology，1965，49（6）.

（责任编辑：刘冰冰）

北京市自然科学基金，编号：9154032；国家自然科学基金，编号：71403019。

张超