职业流动对受雇农民工就业质量的影响
——基于中国劳动力动态调查数据的分析

2022-04-27 07:36陈瑶彭开丽李崇光
农业现代化研究 2022年2期
关键词:跨行业流动劳动者

陈瑶,彭开丽,李崇光*

(1. 华中农业大学经济管理学院,湖北 武汉 430070;2. 华中农业大学公共管理学院,湖北 武汉 430070)

就业是最大的民生,党的十九大报告指出,要通过积极的就业政策、就业优先战略,实现更充分和更高质量的就业。农民工作为我国改革开放以来出现的劳动者群体,对我国经济的持续增长贡献巨大[1]。根据国家统计局2020年农民工监测数据,我国农民工的数量已高达2.86亿人,其中新生代农民工占比49.4%。他们的就业质量和工作状况引起的学术界的关注。与城镇职工相比,农民工的就业质量普遍相对较低[2],存在着就业稳定性差、职业流动性强、工作城市和务工单位更换频繁的显著特征[3-4]。已有研究表明农民工频繁更换工作的原因是寻求工资及相关待遇的改善,是“用脚投票”和“无声的抗争”[5]。因此,如何提升农民工的就业质量已成为社会各界所关注的问题,职业流动作为一种有效配置劳动力资源的市场机制,对农民工的就业质量会产生显著的影响,对其开展研究具有理论和现实意义。

党的十九大报告指出,要让要素实现自由流动,破除影响劳动力、人才实现社会性流动的体制与机制弊端,使每一个人都有机会通过辛勤工作实现自身发展。从资源优化配置的视角看,劳动者在不同城市、不同行业和不同工作单位间的流动,可以对劳动力资源进行重新配置,无论对于劳动者个体收入水平提升,还是对于劳动者整体收入分配结构的优化都有明显作用[6]。由此可见,职业流动是实现劳动力资源配置的市场机制,甚至是劳动者提高就业质量,实现职位提升和收入上涨的最快的一种方式[7]。职业流动的实质,是劳动力与新的工作条件优化整合的过程。合理且适当的职业流动能够增强单位组织的工作效率,为劳动者实现更好的工作机会;但过于频繁的职业流动则是一种损耗,对于组织和个人都不利[8]。实现高质量就业是当前农民工流动的主要驱动力,农民工的利益需求不仅仅在于工资收入的改善,还与社会发展保持同步,对高质量就业表现出强烈的需求[9]。

目前关于农民工就业质量的研究成果颇为丰富,但主要集中在对农民工就业质量影响因素方面,包括农民工的个体特征、家庭因素、人力资本和社会资本等。对于职业流动这一因素的研究相对有限,且结论不一致。有的学者认为职业流动对受雇农民工的就业质量有负向影响,而对自雇佣农民工影响不显著[10]。也有研究发现,职业流动能显著提升农民工的就业质量,并且对男性农民工的就业质量提升效应明显优于女性农民工,这一性别差异在高层次劳动力市场中表现得更为突出[11]。

综合已有文献,本研究尝试从三个方面进行新的拓展。第一,将主观指标纳入对就业质量的测量。已有研究对于农民工就业质量的衡量,多采用客观指标,对于主观指标考虑不足,将主观指标“工作满意度”作为就业质量的测量维度之一加以补充。第二,随着劳动力市场的发展和健全,农民工的职业流动呈现出异质性,不仅仅是一个笼统的概念,尝试从人力资本理论的视角对农民工的职业流动进行分类,以检验职业流动所引起的人力资本水平的变化对农民工就业质量的影响。第三,运用科学方法处理由于“自选择”出现的内生性和异质性问题。农民工的职业流动存在明显的“自选择”问题,以往的研究对这一问题处理不足,采用内生转换模型进行了处理。鉴于此,本研究基于人力资本理论和职业匹配理论,选择工资性就业者(受雇农民工)为研究对象,利用CLDS2016调研数据,采用最小二乘法和内生转换模型,在反事实框架下,探究职业流动对受雇农民工就业质量的影响以及群组差异。为促进受雇农民工实现稳定就业,适度流动,提升就业质量提供了理论依据。

1 理论分析和研究假说

1.1 农民工就业质量的理论分析

就业质量是一个多维度概念[12],是针对劳动者就业状况的综合反映。既包括工资水平,又包括工作强度、工作安全性、工作稳定性、健康与社会福利及个人发展等。国际劳工组织(International Labour Organization)于1999 年提出了体面劳动(Decent Work)的理念,即劳动者在自由、平等、保证安全和个人尊严的前提下进行体面和高效的工作。现有的就业质量指标体系通常都围绕着体面劳动理念展开,在具体构成上虽然有差异,但基本都涵盖了工资水平、劳动时间、社会保险和就业稳定等维度[13]。从具体维度来看,核心指标是工资水平,实现更高的工资性收入是农民工最为关注的问题,也是他们从事非农就业的主要目的,因此工资水平能够正向反映农民工的就业质量;工作时间是指在劳动者工作上所耗费的时间,会挤压休闲时间,而休闲时间是劳动者生活质量的重要体现,因而会负向影响就业质量;社会保险作为农民工抵御社会风险的重要机制,为农民工进入城市后维持生计,提供了福利和就业保护,也应作为提升农民工的就业质量的维度之一;工作的稳定程度对就业质量的影响不容忽视,稳定的工作让农民工得以产生更多的职业积累,更有可能提升专用性人力资本[10]。除了在就业过程与结果中所体现出的客观内容,就业质量还可以表现为农民工对自身职业境遇的主观体验,即工作满意度,将主观指标和客观指标相结合已成为当前学术界测量就业质量的趋势[14]。

1.2 职业流动对受雇农民工就业质量的影响

现有理论关于劳动者的职业流动如何影响就业质量的分析主要有两种视角。其一是人力资本视角,人力资本水平是实现劳动者收入增长、提升就业质量的主要因素。职业流动会引起劳动者人力资本损失,尤其是企业专用人力资本的损失,故会导致就业质量下降[15]。这一结论是基于企业专有人力资本无法随职业流动发生一起转移的理论假设,如果放宽这一假设,职业流动与就业质量之间的关系是不确定的。其二是工作匹配视角,随着工作时间的推移,雇佣双方会出现信息不对称,当劳动者发现存在比现在职位更高工资的就业机会时,就会主动放弃现有工作,去寻找更合适的匹配职位[16]。匹配效果要看流动者是否获悉充足的就业质量信息,如果充足则可以实现更高质量的匹配;反之,则会导致流动后就业质量下降,劳动者可能会通过再次职业流动来调整[17]。对于那些为了实现更好匹配而主动离职的流动者,职业流动对其就业质量会产生正向影响,对于被动流动者的效果可能正好相反。

两种视角着眼点不同,其实都聚焦于劳动者的人力资本水平。人力资本是决定劳动者就业质量的重要因素,劳动者的人力资本存量越高,生产效率会更高,并且把握市场机会的能力更强,能更有效搜集整理各种就业信息并合理配置要素禀赋,会拥有更高的收入和更多的机会,因而具有较高的就业质量[18]。Mincer[19]认为劳动者会对自身进行人力资本投资,具体方式按进入劳动力市场的前后划分。进入劳动力市场之前以正式的学校教育为主,而在这之后则是职业培训、工作经历和职业流动。职业流动作为人力资本投资的方式之一,可以通过改变人力资本所有者的职业位置带来收入的提高。物质资本在交换中产生流动从而产生价值的增值,人力资本可以通过职业流动打破静态局面,去寻找更适合的发展机会。流动化程度的提高,意味着劳动力市场具备健全的竞争机制,表明人力资本可以通过劳动力市场实现更有效的利用[20]。因而,适当合理职业流动可以促进使劳动者获得更适合自己的就业机会和更满意的工资收入。因此职业流动的发生会显著提升受雇农民工的就业质量。

1.3 技能流动对受雇农民工就业质量的影响

已有研究发现,流动者比安居原位者实现更高工资的原因在于有工作技能和经验可以随着职业流动的发生转移到新的职业中去[21]。对这个结论应当一分为二来看,职业流动者能提高就业质量的关键之一在于自身已经拥有了一定的人力资本存量;关键之二在于人力资本存量是可以“随身携带”的,能跟随流动者一起转移到新的职业中去。

当前农民工就业质量不高的重要根源是人力资本积累不足[22]。由于历史和现实的原因,制度性因素的缺乏,我国农民工群体就业具有很强的完全竞争性[23],结果导致人力资本是影响农民工实现高质量就业的首要因素[24]。农民工群体的人力资本具有一定的特殊性,进入城镇劳动力市场时,已完成了学校教育,初始人力资本积累已经完成,但受教育水平普遍较低[25]。农民工进入劳动力市场后,想继续提高人力资本水平的主要方式是职业培训和“干中学”[15],而职业培训对提升农民工的人力资本水平和工资收入具有决定性作用,并且职业培训为农民工带来收益率远高于教育收益率[26]。在当前农村劳动力缺少接受高等教育的机会但已接受了一定程度的初等教育的前提下,有针对性的职业技能培训不仅可以让他们尽快融入新的工作环境,还能为他们提升人力资本水平从而实现更高的工资收入[27]。

中国经济已进入新的阶段,劳动力市场的发展变化对劳动者的人力资本水平和职业技能提出了更高的要求,亟需新的人口红利,即大量熟练技能型人才[28]。农民工群体内部也发生了明显分化,新生代农民工中出现了职业的“去体力化”,即从“体力型”劳动力转变为“技能型”劳动力[29]。职业技能培训对于农民工成为“技能型”劳动力有积极的促进作用,可以延长人口红利[6],对于改善农民工就业层次,提升就业质量的作用更为直接和有效,远远高于正规学校教育[30]。根据上述理论分析,本研究推定职业技能培训能提升受雇农民工的人力资水平进而影响就业质量,且技能水平更高的受雇农民工在发生职业流动时(以下简称高技能流动)能够“携带”的人力资本存量更高,而技能水平较低的受雇农民工在发生职业流动时(以下简称低技能流动)能够“携带”的人力资本存量相对较低,职业流动发生之后的就业质量也会有明显差异。因此,受雇农民工发生高技能流动会显著提升其就业质量,发生低技能流动会显著降低其就业质量。

1.4 跨行业流动对受雇农民工就业质量的影响

人力资本理论把人力资本分为一般人力资本和企业专用人力资本,一般人力资本是指通用性的劳动技能,具有普适性,劳动者的工作经验和专业技能是可以转移的,对企业依赖程度较低,无论今后流动到其他任何单位都能继续创造效益,并且发生职业流动时的机会成本相对较小,如企业里的保安、保洁和司机等。企业专用人力资本是指转移成本较大且对特定企业依赖性较高的人力资本,如特定设备的操作技能、针对特定生产流程的知识、与特定工作团队的人际关系等,只能在特定单位发挥作用,无法随劳动者离职后“携带”到新的工作单位,难以得到其他单位的认可和需求[31]。因而职业流动的发生会导致专用人力资本积累的中断,引起劳动者生产率下降,流动者会失去内部职位提升和工资增长的机会,可能会导致就业质量的下降,尤其对于接受过技术培训的技能型人才会出现“技术流动的社会断裂”[32]。对于企业专用人力资本学术界存在大量争议,而行业专用人力资本则介于一般人力资本与企业专用人力资本之间,既无企业专用人力资本那么专用,又比一般人力资本的适用范围窄得多。当劳动者长期供职某一行业,掌握了这一行业的专用知识和特定技能后,相应就会形成行业专用人力资本。即便这些劳动力发生职业流动, 首先会在本行业范围内搜寻,这是为了继续获得相应的行业专用人力资本投资收益。如果轻易转换行业,会造成人力资本存量中某些特定内容成为沉没成本,出现某些技能的迅速贬值[33]。对劳动者的工资收入和职业流动影响更大的是行业专用人力资本,而非企业专用人力资本[34]。因此受雇农民工发生行业内流动会显著提升其就业质量,发生跨行业流动会显著降低其就业质量。

综上所述,本研究的理论框架如图1所示。

图1 理论框架Fig. 1 Theoretical framework

2 研究方法

2.1 数据来源

本研究数据来源于 2016 年中国劳动力动态调查(China Labor-force Dynamic Survey,CLDS)。该调查由中山大学开展,2016 年的CLDS调查在全国(不包括港澳台、西藏、海南)29 个省市区展开,对东中西部省份均有涉及。共获取21 086份15~64岁劳动力人口个体问卷。调查对象主要是16~64岁的劳动力,具有较好的代表性,涵盖了受访者的就业、收入和职业流动等情况的详细信息。

本研究将受雇农民工定义为“具有农村户籍,从事非农就业,并取得工资性收入的劳动者”,包括在本地实现非农就业的本地农民工和进城务工的外出农民。这样就将研究对象从进城务工人员扩展到了全体从事非农就业的农民工。关键解释变量是“是否发生职业流动”,对于没有填这一问题的样本,无法推定职业流动是否发生,故剔除掉。本研究只关注工资性就业者,即雇员状态的农民工,剔除掉雇主和自雇两种就业状态,对于变量有缺失的样本、奇异值和明显不合逻辑的样本酌情剔除。因此,共得到符合研究需要的3 074个受雇农民工样本。

2.2 变量选择和测量

1)因变量。本文考察的因变量为就业质量。对就业质量的测量,参考国内外已有研究的测度方法,并结合CLDS2016数据的特点,最终选取了工资水平、工作时间、就业稳定、社会保险和工作满意度5个分项指标进行评价,具体情况见表1。接下来,将各分项指标进行标准化处理消除数据量纲,鉴于工作时间会负向影响就业质量,即工作时间越长,就业质量越低,本研究用1减去标准化处理后的该指标的差以获取这一指标的反向值,以期同就业质量呈正相关。参考欧洲基金会等权平均的做法[35],确定5个分项指标的权重分别为1/5,加总计算得出就业质量指数:

表1 就业质量指标选取及描述性统计Table 1 Descriptive statistics of the employment quality index

式中,xij为经过标准化处理的指标,i表示受雇农民工个体,j表示就业质量的5个分项指标。

2)自变量。本文的核心自变量是“是否发生职业流动”(以下简称“是否流动”),根据问卷中的问题“刚刚谈的这份工作,是不是您的第一份工作?(即您工作以来是否只有过这一份工作)”进行推断。如果选“是”,则推定受访者没有发生职业流动,取值为1;如果选“否”,则推定受访者发生了职业流动,取值为0。

3)虚拟变量。为了验证不同类型的职业流动对农民工就业质量的影响差异,设置了“技能等级”和“是否跨行业”两个虚拟变量。

“技能等级”变量根据CLDS2016中可获得的数据,并参考展进涛和黄宏伟[36]的划分标准,将问卷中参加过“职业培训”的农民工样本筛选出来,接着根据问卷中的问题“为掌握这份工作所需要的主要技能,您花了多少时间?”,如果回答在一个月以内的农民工样本视为“低技能农民工”,取值为0;回答在一个月以上(包括一个月)的农民工样本视为“高技能农民工”,取值为1。将“是否发生职业流动”和“技能等级”两个二分类虚拟变量结合生成三分类虚拟变量,即“高技能流动”和“低技能流动”,均以“从未发生过职业流动”,即“未流动者”为参照对象。

对于“是否跨行业”,鉴于CLDS2016问卷中对受访农民工当前工作所处行业和第一份工作所处行业有详细描述,通过比对,如果一致则视同没有跨行业,取值为0;如果不一致,则视同跨行业,取值为1。将“是否发生职业流动”和“是否跨行业”两个二分类虚拟变量结合生成三分类虚拟变量,即“行业内流动”和“跨行业流动”,均以“从未发生过职业流动”,即“未流动者”为参照对象。

4)控制变量。考虑到影响受雇农民工就业质量的因素较多,综合以往的文献,本文还关注受雇农民工的个人特征、家庭特征、人力资本和社会资本等作为控制变量。另外,还控制了行业和地区。

具体各变量的含义与描述性统计见表2。

表2 变量的定义及描述性统计Table 2 Variable definitions and descriptive statistics

2.3 模型构建

1)基准回归模型的构建。为分析职业流动对就业质量的影响效应,本文建立OLS回归模型为:

式中,因变量yi表示第i名样本受雇农民工的就业质量;JMij为自变量,即不同类型的职业流动虚拟变量,j=(0、1、2、3、4),分别代表流动、高技能流动、低技能流动、行业内流动和跨行业流动,并都以未流动者(即从未发生过职业流动者)为参照对象;xi表示控制变量,εi表示随机误差项;α为常数项,β为核心自变量的系数,γ为控制变量的系数。

估计模型主要有:模型1只包含单一的流动者变量;模型2包含高技能流动和低技能流动两类;模型3包含行业内流动和跨行业流动两类;从模型4到模型7,将不同类型的职业流动分别设置交乘项再进行回归。通过对以上7个模型的多层逐步回归,以期对不同类型职业流动对受雇农民工就业质量的影响效应予以更准确的分析。

2)内生转换模型的构建。因为是否发生职业流动是受雇农民工基于理性预期作出的抉择,存在样本自选择问题。如果采用简单最小二乘估计,结果将会有偏。本研究借鉴Falco等[37]的做法,使用内生转换模型进行估计。该模型可以解决农民工职业流动决策的自选择问题与内生性问题,能够分别对流动组和未流动组的就业质量影响因素方程进行估计,以考察每一因素的影响差异,有效处理信息遗漏问题,构造“反事实”分析框架。

使用内生转换模型要考虑处理组(发生职业流动)和控制组(未发生职业流动)的农民工就业质量的平均处理效应(ATT和ATU)。

首先对受雇农民工是否发生职业流动对其就业质量的影响进行测算。考虑两种情形,即发生职业流动的受雇农民工和未发生职业流动的受雇农民工。定义受雇农民工职业流动对就业质量的影响方程为:

式中,被解释变量Yi表示受雇农民工i的就业质量;向量X代表影响受雇农民工就业质量的一组协变量;Di为受雇农民工样本i是否发生职业流动,其中Di=1表示发生,Di=0表示未发生;ε为随机误差项。

内生转换模型包含两个方程,首先是行为选择方程,对受雇农民工是否发生职业流动用二元选择模型来估计;然后是建立就业质量决定方程分别估计受雇农民工发生职业流动和不发生职业流动导致的就业质量差异。

是否发生职业流动的选择方程为:

发生和未发生职业流动的受雇农民工的就业质量决定方程分别为:

式中,D*是相应于是否职业流动的虚拟变量D的潜变量;向量Z代表影响受雇农民工是否发生职业流动的协变量;YT和YU分别代表发生和不发生职业流动对受雇农民工就业质量的影响;μ、εT和εU是随机误差项。

发生和未发生职业流动的受雇农民工就业质量的平均处理效应分别为:

使用内生转换模型时需要加入一个工具变量作为排他约束变量,对工具变量的选取应考虑两点:一是相关性,即选择的工具变量要与职业流动变量相关;二是外生性,即工具变量不能直接影响单个农民工的就业质量。鉴于上述两点,本研究使用区、县层面发生职业流动的受雇农民工样本比例作为工具变量。工具变量计算方法为:以样本中受雇农民工本人所在区县发生了职业流动的人数(受访农民工本人除外)作为“分子”,以样本所在区县农民工总数(受访农民工本人除外)作为“分母”。已有研究表明,在研究微观个体层面时,将县级、社区等“分析上层”的解释变量作为工具变量,是社会科学领域常用的方法[38]。

3 结果与分析

3.1 职业流动对受雇农民工就业质量影响分析

基于构建的计量模型使用Sata15.1软件进行基准回归分析。从模型1可以看出,同未流动者相比,职业流动对受雇农民工的就业质量产生0.78%的正向影响,且在10%的水平上显著(表3)。受雇农民工通过职业流动寻找更合适的发展机会,使自身的人力资本得到更有效的利用,实现更理想的匹配,有助于提高就业质量。这一结论与周春芳等[11]的研究一致。

鉴于职业流动的异质性,模型2和模型3分别从不同维度进行深入分析。同未流动者相比,高技能流动和行业内流动都能显著提升受雇农民工的就业质量,且都在1%的水平上显著,提升程度分别为4.84%和2.78%(表3)。影响受雇农民工实现高质量就业的首要因素是其自身的人力资本水平,高技能流动者接受过一定时间的职业培训,已具备了一些专业技能和工作经验,这些优势能通过职业流动实现更合理的配置,改善受雇农民工的就业层次,提高就业质量。行业内流动有助于劳动者保留行业专业积累,受雇农民工即使换了工作,但只要和原来单位还是在同一行业,行业工作经验和专业积累仍可以得到新单位认可,继续发挥作用,有助于提高就业质量。同未流动者相比,低技能流动和跨行业流动都会显著降低受雇农民工的就业质量,分别在1%和5%的水平上显著,降低程度分别为2.87%和1.26%。低技能流动者由于自身人力资本存量不足的限制,缺少必要的专业技能,和雇佣单位没有太多的谈判资本,职业流动多发生在低端职业上,制约了就业质量的提升。跨行业流动者离开了原来行业后一些专业技能会迅速贬值,不会被新单位认可,原有的人力资本存量中某些特定内容也会成为沉没成本, 不利于就业质量的提升。

模型4~模型7将不同类型的职业流动分别设置交乘项再进行回归,结果显示高技能受雇农民工如果发生行业内流动能将就业质量提升2.71%,且在1%的水平上显著,低技能受雇农民工跨行业流动会导致就业质量下降2.92%,且在1%的水平上显著,虽然高技能者跨行业流动对就业质量的影响不显著,但低技能者即使行业内流动也会在1%的水平上显著降低就业质量,降低程度为3.13%(表3)。高技能受雇农民工如果发生行业内流动能显著提升其就业质量,究其原因是能保留行业专用人力资本,原有的工作经验和职业积累在新的单位里能继续发挥作用。低技能受雇农民工由于人力资本存量不足,无论是跨行业流动还是行业内流动,对就业质量影响都为负向。这表明低技能者由于缺乏一定的专业技能,只是盲目地换工作在市场机制作用下只能是“水平流动”,甚至是“向下流动”,即使没有离开原来的行业,劳动者的技能型人力资本存量的欠缺对就业质量的提升没有实际意义,已有研究得出了同样的结论[11,29]。

表3 职业流动对受雇农民工就业质量影响的回归结果Table 3 Regression results of influence of job mobility on employment quality of employed migrant workers

表4显示了受雇农民工职业流动决策与就业质量模型的联立估计结果,Wald chi2在1%的统计水平上显著,这表明模型整体显著,rho0和rho1都不为0,且在1%的统计水平上显著,这表明,受雇农民工的职业流动决策会受不可观测变量的影响,基准回归模型可能存在偏误,采用内生转换模式是恰当的,且其结果优于基准回归结果。

从选择方程结果来看,年龄、性别、婚姻状况、受教育程度、工作经历、职业培训状况和地区流动率会显著影响受雇农民工职业流动的发生。具体而言,年龄在1%的水平下显著,且系数为负(表4),表明随着年龄的增长,受雇农民工发生职业流动的可能性会减小。相比女性,男性发生职业流动的可能性更大。相比单身者,已婚的受雇农民工发生职业流动的可能性更大。受教育程度和工作经历均在1%的水平上显著为负,说明受雇农民工接受的学校教育越多,从事非农工作的时间越长,发生职业流动的可能性越小。职业培训和地区流动比率均在1%的水平上显著为正,说明接受过职业培训的受雇农民工发生职业流动的可能性会更大,原因可能在于受雇农民工通过职业培训提高了人力资本水平,增加了寻找更合适工作岗位的可能性。他们对职业的选择也会受到周围人的影响,所在地区发生职业流动的受雇农民工越多也会促使他们发生职业流动行为。

表4 职业流动对受雇农民工就业质量影响效应的内生转换模型回归结果Table 4 Endogenous switching regression results of the influence of job mobility on employment quality of employed migrant workers

从就业质量方程来看,处理组和对照组影响就业质量的机制略有差异。无论是否发生职业流动,受雇农民工的个体特征如年龄、性别对就业质量影响均不显著,工作经历和人力资本特征,包括受教育程度、健康状况和职业培训情况对就业质量均会产生显著正向影响。从对照组发生了职业流动的受雇农民工来看,已婚者的就业质量显著高于单身者,社会网络对就业质量影响不显著。从控制组未发生职业流动的受雇农民工来看,婚姻状况对就业质量影响不显著,社会网络对就业质量会产生显著正向影响(表4)。

职业流动对受雇农民工就业质量影响的平均处理效应结果见表5。从总体上来看,发生职业流动对受雇农民工的就业质量有正向影响,且在1% 的水平上显著。其中ATT的估计结果表明,对于已经发生了职业流动的受雇农民工,假使他们未发生职业流动时的就业质量会下降11.42%;而ATU的估计结果表明,倘若未发生职业流动的受雇农民工能发生职业流动时,其就业质量能上升15.46%。这进一步说明职业流动能够有效提升受雇农民工的就业质量。

表5 职业流动对受雇农民工就业质量影响的平均处理效应Table 5 Average treatment effects of the job mobility on employment quality of employed migrant workers

3.2 不同类型职业流动对受雇农民工就业质量的影响分析

前文已将职业流动按照“技能等级”和“是否跨行业”分为四种类型,接下来进一步运用内生转换模型在“反事实”框架下分别考察不同类型职业流动对受雇农民工就业质量影响的平均处理效应。估计结果显示,四种类型职业流动的平均处理效应均在1%的水平上显著(表6)。其中,ATT的估计结果表明,倘若高技能流动、行业内流动的受雇农民工没有发生相应类型的职业流动,期望就业质量将分别下降35.63%和44.55%;低技能流动、跨行业流动的受雇农民工没有发生相应类型的职业流动,期望就业质量将分别上升34.01%和26.21%。ATU的估计结果表明,如果未发生高技能流动和未发生行业内流动的受雇农民工发生了相应类型的职业流动,期望就业质量将分别上升45.84%和44.71%;未发生低技能流动和未发生跨行业流动的受雇农民工假如发生了相应类型的职业流动,期望就业质量将分别下降12.85%和12.38%。显而易见,高技能流动和行业内流动均能显著提升受雇农民工的就业质量,低技能流动和跨行业流动则使受雇农民工的就业质量明显下降。

表6 不同类型职业流动对受雇农民工就业质量影响的平均处理效应Table 6 Average treatment effects of different job mobility on employment quality of employed migrant workers

3.3 群组差异性分析

为更深入理解职业流动对不同样本群体就业质量影响的差异,本文依据受雇农民工的代际、受教育程度、性别和收入进行分组。由于CLDS2016调查是2016年进行的,故将36岁以内(包括36岁)的受访者归为新生代农民工,36岁以上为老一代农民工;文盲、小学和初中文化归为受教育程度低组,高中、中专、技校和大专及以上划入受教育程度高组;收入按照三分位数分为高收入组、中收入组和低收入组。基于ESR模型测算出的不同群组职业流动的平均处理效应结果见表7。

表7 群组差异比较结果Table 7 Comparable results between groups and teams

估计结果显示,受雇农民工无论受教育程度高低,男性还是女性,职业流动对其就业质量的影响效果都是显著的。从代际来看,职业流动对新生代农民工就业质量的影响远超过老一代农民工,究其原因,新生代农民工同父母一辈的农民工相比,更有想法,更有远见,选择更趋于理性,懂得取舍,更重视发展权利和机会,也更善于把握住市场机从而提升其就业质量。从收入分组来看,职业流动对高收入组的受雇农民工就业质量影响最为显著,对中收入组的影响效果次之,对低收入组的影响效果适得其反,流动反而会使得就业质量下降。这充分说明现在受雇农民工职业分化很明显,低收入组从事的大多是层次较低的工作,不但收入低,而且技术含量不高,社会地位也低,即使换工作也只是在社会底层徘徊,对就业质量的提升没有太大意义。

3.4 纠正选择性偏误分析

由于职业流动的发生会受多种因素的影响,本研究采用倾向得分匹配(PSM)方法纠正可能存在的自选择问题。估计结果显示,是否流动、高技能流动和行业内流动对受雇农民工就业质量有正向影响,且都在1%的水平上显著;低技能流动和跨行业流动对受雇农民工就业质量有负向影响,且都在1%的水平上显著(表8)。虽然两种方法得到的ATT在数值上略有差异,但在影响方向及显著性水平上一致,实证结果的稳健性得以体现。

表8 倾向得分匹配估计结果Table 8 Regression results of the propensity score matching model

4 结论与建议

4.1 结论

实现高质量就业是当前农民工流动的主要驱动力。研究表明,职业流动的发生能使受雇农民工的就业质量提升0.78%。平均处理效应显示,已经发生了职业流动的受雇农民工如果未发生职业流动时,就业质量会下降11.42%。倘若未发生职业流动的受雇农民工能发生职业流动时,其就业质量能上升15.46%。不同类型职业流动的影响效应存在明显差异,其中高技能流动和行业内流动都能显著提升受雇农民工的就业质量,低技能流动和跨行业流动都会显著降低受雇农民工的就业质量。

进一步的分析表明,受雇农民工提高就业质量的最佳选择是高技能且行业内流动,低技能者无论是行业内流动还是跨行业流动都会显著降低就业质量,这表明影响受雇农民工就业质量的首要原因是人力资本积累水平,并且这种积累能随着职业流动的发生带到新的工作单位继续发挥作用。职业流动的影响效应还存在群组差异。本研究为促进受雇农民工实现稳定就业,适度流动,提升就业质量提供了理论依据。受限于数据的可获得性使用了截面数据,对于职业流动的类型无法区分主动流动和被动流动,今后有待利用更为丰富详尽的追踪数据进行更深入的探讨。

4.2 建议

本研究通过分析职业流动如何影响受雇农民工就业质量,目的在于如何通过制度设计帮助这一劳动者群体实现稳定就业、适度流动。

1)建议针对受雇农民工开展职业技能培训,提升其人力资本水平。提升受雇农民工的人力资本水平是提升就业质量的最有效途径。受雇农民工在进入劳动力市场之前已完成了基础教育,频繁的职业流动状态导致企业不愿对他们进行人力资本投资。政府应通过财政补贴等方式鼓励企业积极为受雇农民工开展有针对性的职业技能培训,加强培训的时效性,特别是对专业技能的培养,注重结合农民工自身文化基础较弱的特点,通过多种灵活的办学形式提供培训机会,以技术原理和专业化操作并重,有助于受雇农民工成为“技能型”劳动者,实现“去体力化”。

2)建议完善公共就业服务体系,为受雇农民工群体提供及时、准确的就业信息。职业流动能够提高受雇农民工就业质量的关键是有助于受雇农民工的人力资本在劳动力市场上实现更合理的匹配,得到更高效的使用。因此流动者需要获取更加充分的就业信息以提高匹配的质量。建议相关部门完善公共就业服务体系,通过多种方式建立农民工就业信息平台,在招工需求、薪资待遇和社保福利等方面提供充足的信息,并给予必要的职业指导,引导农民工尽可能实现理性、有序的行业内流动,提高工作匹配的质量,尽量避免盲目换工,降低跨行业流动造成的损失。

致谢:感谢中山大学社会科学调查中心中国劳动力动态调查(CLDS)数据库的支持。

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