稳定的工作时间安排才是幸福工作的标准呀！

编者按：绝大多数对不稳定工作及其后果的研究主要关注经济层面的不稳定，如最为典型的就是低工资。但是，不稳定工作的增加也涉及到其时间维度的重大转变。然而，由于缺乏数据，无法对不稳定的工作安排如何影响工人的健康和福祉进行调查。本文采用了一种创新的方法来收集大量的美国劳动力中的服务行业的小时工的调查数据。这些数据表明，工作时间的不稳定与心理压力、睡眠质量差和不快乐有关，低工资也与这些结果有关，但不稳定和不可预测的时间日程与这些结果的关系要大得多。不稳定的工作日程在一定程度上通过家庭经济不安全感作为中介影响着工人的幸福感，然而这种关联中更大的比例是由工作与生活的冲突所驱动的。

这是社论前沿第S1630次推送

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从20世纪70年代到21世纪初，美国经济一直在增长。劳动力市场经历了从雇主到雇员的显著风险转移，其特征是工作不安全感的增加，以及雇主提供的医疗保险、退休计划和其他福利的缩减。在此期间，美国工人经历了越来越不稳定的就业和更高的经济不安全感。

本文关于不稳定就业的后果的文献做了几项贡献：首先，本文证明了日常工作时间的不确定性是员工健康和幸福的一个强有力的预测因素。其次，本文发现，与时薪相比，工作日程中的日常不确定性对员工健康和福祉的预测更强。第三，本文证明，日常工作时间的不确定性在一定程度上通过经济途径影响健康和福祉，但由于它导致的工作-生活冲突，影响更为显著。本文的调查结果表明，不稳定工作的时间维度是健康和福祉的一个重要社会决定因素，值得更多的关注。最后，本文展示了一种创新的调查技术和分析工具的实用性，可以灵活地应用于其他缺乏数据的领域。

一、为什么工作时间的不确定

性会影响幸福感

首先，不可预测和不稳定的工作时间表反映了不稳定工作的一个独特层面，与工资等经济因素无关，但这些工作质量的时间方面可能对福利产生影响，主要是因为它们对家庭经济安全产生了负面影响。

第二，不稳定和不可预测的工作时间表可能通过非经济途径影响健康和福祉，使工人难以平衡就业和个人生活的需求。工作-生活冲突可能是不可预测和不稳定的工作计划与健康结果之间关系的一种干预机制。

综上所述，尽管缺乏关于日常工作安排不稳定与员工健康和幸福之间关系的经验证据，但之前的研究提供了两条明确的途径，通过这两条途径，不稳定和不可预测的工作安排可以影响健康和幸福。

二、假设

假设1:工作日程中的日常不确定性会干扰睡眠，增加心理压力和不快乐。

假设2:之前的研究并没有对工资和工作时间对工人健康和幸福的相对重要性进行面对面的比较。本文假设，日程安排和工资一样，与健康和幸福密切相关。

假设3:工作日程中常规的不确定性对睡眠、心理压力和幸福感的影响，一部分是通过影响家庭经济不安全感的经济途径，另一部分是通过影响工作-生活冲突的时间途径。

三、现有数据的限制

到目前为止，已经证明很难检验这些假设，特别是对大型零售和食品服务公司的政策相关人群来说，因为明显缺乏可用的数据。

现有数据有三个相互关联的局限性：

（1）很少有数据集包含时间安排实践的度量；

（2）包含时间安排措施的数据集很少包含健康和福祉的措施；

（3）现有数据不能用于描述大型零售公司的时间安排实践。

总而言之，严重缺乏数据来衡量足够多的零售工人的工作时间安排和他们感兴趣的结果。收集这些数据的一个重大挑战是是如何以合理的成本有效地招募大量的零售工人样本。

四、调查方法

这一转变项目采用了一种创新的方法：基于网络从大量的服务部门工人中收集数据。本文分析了来自全国80家大公司的27792名零售和食品服务工人的调查数据。调查对象是通过Facebook上的定向广告招募的。本研究的创新之处在于：利用Facebook商业模式核心的独特定位能力，从具有大量学术和政策兴趣的特定人群中抽样并招募受访者：大型零售企业雇佣的钟点工。

使用Facebook作为抽样框架是新颖的，不同于传统的如基于地址的样本或随机数字拨号调查抽样框架。早些时候的研究注意到Facebook的活跃度问题，但是最近的估计显示大约81%的18到50岁的美国人在Facebook上很活跃。此外，Facebook的使用并没有按照人口统计特征进行特别的分层。

五、缓解偏差的方法

（1）可见的偏差

Facebook的使用如此广泛，以至于人们不再担心它会被用作采样框。然而，偏见的第二个来源来自于对招聘广告的非随机无反应（non-random non-response）。统计学家已经发展了一套后分层和校准方法（post-stratification and calibration methods），这些方法经常用于分析非概率样本数据。这种方法允许调整数据，以解释样本的人口统计学特征与在高质量概率样本数据中捕获的类似目标人群的特征之间的差异。我们在网上补编的A部分详细描述了本文的加权方法；本文所有的结果都使用这些权重。

（2）不可见的偏差

分层后加权可以有效地调整观测特征中的偏差，包括比我们在数据中观察到的更极端的人口统计学偏差的数据。然而，这种方法假设在狭窄定义的单元中，样本是随机抽取的。本文用两种方法处理未观测样本特征中的潜在偏差。首先，本文使用广告“社交分享”的变化来衡量未观察到的偏见。第二，本文没有推测非特异性偏差的形式，而是产生了关于潜在的、具体的、未观察到的特征的假设，这些特征可能会改变调查的反应和偏差，以及时间表不稳定与健康和幸福结果之间的关系。在网上补编的B部分提供了这两种方法的进一步细节。

（由于篇幅所限，关于变量设置、模型设置以及分析结果详情请参见原文。）

六、结论与讨论

自20世纪70年代以来，风险从雇主转移到雇员，导致美国工人的就业不稳定性增加，特别是对教育程度低的工人和人力资本。全球化强调了不稳定的工资的经济方面，远远超过不稳定的时间表的一般方面。然而，这个时间维度是许多工人生活中的一个中心特征，是最基本的福祉。准时制和随叫随到的时间安排方法的使用是风险转移的一个明显表现：这些方法允许雇主将与消费者需求的不确定性相关的风险转移到工人身上。

虽然这些做法可能实现最小化劳动力成本的短期业务目标，但它们可能对工人的健康和福祉造成严重损害。迄今为止，这种不确定的时间表的不可测量的成本一直受到怀疑，但由于缺乏必要的数据，没有进行严格的实证检验。

利用一项新的数据来源，本文估计了日常工作安排不稳定与员工健康和幸福之间的关系。这些发现与强有力的证据相一致，将日程控制与改善白领员工的健康状况联系起来，同时也与关于非标准工作日程和员工幸福感的文献相一致。

绝大多数先前的研究集中在不稳定工作的经济层面，特别是工资。在这种情况下，令人吃惊的是，与工资相比，不稳定和不可预测的工作日程与心理压力、睡眠质量和幸福感之间的负面联系要大得多。本文模拟显示，与工资相比，调整工作时间能带来更大的好处。所有这些证据都指出了不稳定工作的时间方面的中心重要性，并要求我们重新调整对不稳定就业的看法。虽然不稳定的经济方面显然很重要，但时间方面可以说更为重要，值得更加注意。

对于小时工来说，工作时间安排有其固有的经济成分，因为工作时间安排和小时工资一起决定了收入。本文的分析证实，日程安排和幸福之间的部分联系可归因于经济不安全。然而，更重要的途径是通过这些实践产生的工作-生活冲突。那些很少接到提前通知的工人，面临着轮班取消、随叫随到的轮班和结束工作等情况，他们会在工作需求和个人生活之间经历大量的冲突，这降低了幸福感。

不稳定工作的时间维度比任何经济途径都更为重要。这些结果提醒人们注意，工作与生活的冲突是健康的一个重要的社会决定因素。以前很多文献都关注白领工人，但对低工资的服务业工人来说也是如此。本研究拓宽了这种工作-生活冲突的范围，不仅指出了缺乏日程控制，而且指出了导致日常工作日程不确定的雇主做法。

除了突出时间在经济不稳定和工人福利之间关系中的中心作用这一实质性贡献外，本研究在方法上也做出了贡献，本研究开发了一个灵活的和可获得的手段，以填补现有调查数据的空白，并提供了工具，以评估和处理选择偏差的非概率样本。本研究展示了社交媒体网站Facebook上复杂的广告定位功能。本文利用这些能力，为大型零售和食品服务的雇主建立一个大型的与政策相关的雇员数据库。同样的基本招聘技术也可用于为各种研究目的建立调查样本。因为依赖于非概率样本，所以关注潜在样本选择性的问题。本文通过后分层加权技术部分解决选择问题，这是行之有效的，很容易复制。此外，本研究开发了更新颖的测试不可观测的偏见的的方法，也可以适用于研究依赖于非概率样本。

本文的分析是横截面的，个人的未观察到的特征可能会导致一些工人根据特定的安排实践对工作进行排序，或受到工作中的某些约束，并由于与这些无关的原因而经历更糟糕的结果。由于本文可以识别雇主，并将雇主固定效应纳入的模型，从而本文可以解决特定雇主的积极或消极选择问题。

与工资增长相比，这些日程安排的影响是巨大的，但本研究的估计不应被解释为工资增长对福利是无关紧要的。相反，本文发现工资与心理压力、睡眠质量和幸福感之间存在显著的关联。然而，这些新发现表明有必要重新思考在经济中那些规模较大、技能水平较低的行业，什么才是真正影响工作质量的最重要因素。

在东方，代表不稳定工作的时间维度的工作时间表的多个维度可以说与作为工人健康和福祉的社会决定因素的经济维度同样重要，甚至可能更重要。

本研究涉及零售和食品服务行业，这是美国劳动力中规模相当大且与政策相关的部分。对各行各业的人来说，朝不保夕的工作时间已经成为了他们生活中的一个现实——从软件行业、电信、媒体、政府、医疗保健到金融专业人士和卡车司机。在未来关于不稳定就业和或作为健康的社会决定因素的工作的研究和政策制定中，不稳定就业的时间维度——不稳定性、不可预测性和工作日程的不确定性——应该与经济维度放在一起。