李放，王洋洋，周蕾

（南京農(nóng)業(yè)大學公共管理學院，江蘇 南京210095）

新型城鎮(zhèn)化的核心是以人為本，其首要任務是促進有能力在城鎮(zhèn)穩(wěn)定就業(yè)和生活的常住人口有序?qū)崿F(xiàn)市民化。 我國已實現(xiàn)52%的常住人口城鎮(zhèn)化率，但只實現(xiàn)了35%的戶籍人口城鎮(zhèn)化率，2 億多名農(nóng)民工的穩(wěn)定就業(yè)不僅在很大程度上決定了城鎮(zhèn)化的質(zhì)量和穩(wěn)定性，而且對農(nóng)民工積累人力資本、構(gòu)建社會網(wǎng)絡、跨越制度壁壘的能力產(chǎn)生著重要影響，從而關系到其市民化的實現(xiàn)程度。同時，作為中國勞動力市場中的第一大群體，農(nóng)民工不穩(wěn)定的就業(yè)狀態(tài)不僅會對其自身產(chǎn)生影響，而且還會影響整個社會的穩(wěn)定和經(jīng)濟發(fā)展。因此，研究農(nóng)民工群體就業(yè)的穩(wěn)定性及其影響因素，對完善勞動力市場政策、推進新型城鎮(zhèn)化進程、實現(xiàn)社會經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展都具有重要意義。

從經(jīng)濟學視角，農(nóng)民工的穩(wěn)定就業(yè)是勞動力流動問題，西方學者對該問題研究的主要思路是假設流動的凈收益現(xiàn)值越高，勞動力越有可能流動[1-3]，對應著勞動者的工作搜尋行為[4]。從社會學視角，農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定屬于社會融入問題，經(jīng)濟、文化、社會網(wǎng)絡等因素形成的推—拉決定著就業(yè)的穩(wěn)定性[5]。農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定既符合上述經(jīng)濟學、社會學一般性規(guī)律，又因中國特有的社會制度、發(fā)展階段而具有一定的中國特色。近年來國內(nèi)關于農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的研究主要圍繞農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的影響因素、工資效應以及其他視角展開。在農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的影響因素方面，黃乾[6]通過實證研究認為受教育水平和培訓等人力資本特征是農(nóng)民工獲取穩(wěn)定就業(yè)機會的重要影響因素，農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性在就業(yè)單位所有制和行業(yè)等之間存在明顯差異；白南生和李靖[7]通過對北京市的調(diào)查數(shù)據(jù)分析研究發(fā)現(xiàn)，收入低是農(nóng)民工流動的最主要原因，還對就業(yè)流動結(jié)果的影響因素進行了分析；陳昭玖等[8]基于調(diào)研數(shù)據(jù)的實證分析，發(fā)現(xiàn)新生代農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性受年齡、擇業(yè)機會識別等因素的影響；張建武等[9]基于珠三角地區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)年齡、婚姻狀況和日平均工作時間對于農(nóng)民工就業(yè)流動性有顯著性影響，所處行業(yè)、工作環(huán)境、受教育程度等因素對農(nóng)民工就業(yè)流動的影響較?。粡埰G華和沈琴琴[10]基于四個城市的調(diào)查數(shù)據(jù)，實證分析發(fā)現(xiàn)文化程度、雇主所有制性質(zhì)、職位等級和專業(yè)技能培訓是農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的主要影響因素。

在農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的工資效應方面，謝勇[11]在控制住相關變量的情況下，經(jīng)實證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工的工資水平與其更換就業(yè)城市的次數(shù)之間存在著顯著的正相關關系，與其在本地更換工作單位的次數(shù)之間呈顯著的負相關關系，而與在本單位工作時間的長短之間存在著顯著的正相關關系；黃乾[6]通過實證分析認為，穩(wěn)定就業(yè)農(nóng)民工和非穩(wěn)定就業(yè)農(nóng)民工的平均工資收入存在較大的差異，其中40.52%的工資差異是由個人稟賦不同形成的，59.48%的工資差異要歸結(jié)于就業(yè)差異等因素；諶新民和袁建海[12]通過對新生代農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的工資效應進行實證分析，認為工作轉(zhuǎn)換次數(shù)與工資水平呈負向關系。

在農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性研究的其他視角方面，張琦[13]從宏觀視角對農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性進行了界定，并提出動態(tài)的良性穩(wěn)定就業(yè)與有限度的波動性就業(yè)相結(jié)合是評價就業(yè)變化的最佳標準取向；王春超[14]基于珠三角四座典型城市實地調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)民工個人基本特征、個體經(jīng)濟特征、家庭人口因素、企業(yè)工作環(huán)境等多種因素對農(nóng)民工的流動就業(yè)決策具有顯著影響。羅楚亮[15]討論了就業(yè)穩(wěn)定性與職工工資收入差距之間的聯(lián)系形式，任鋒等[16]從就業(yè)穩(wěn)定性差異的視角對人力與社會資本在穩(wěn)定就業(yè)與不穩(wěn)定就業(yè)農(nóng)民工自雇創(chuàng)業(yè)中的作用進行了比較研究。

本文在借鑒已有研究成果的基礎上，基于南京市的調(diào)查數(shù)據(jù)，采用計量經(jīng)濟學方法，對農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性及其影響因素進行實證分析，重點關注農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性不同類別之間的相對差異，探討導致這種差異的各種影響因素及其影響程度，為進一步完善農(nóng)民工就業(yè)政策提供依據(jù)和參考。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于南京農(nóng)業(yè)大學公共管理學院2013年6 月組織的“南京市外來務工人員收入與消費狀況調(diào)查”。本次調(diào)查的對象為南京市的外來農(nóng)民工,總計發(fā)放問卷450 份，回收有效問卷412 份，合格率達到92%。412 份樣本中，流動就業(yè)樣本234 份、半穩(wěn)定就業(yè)樣本95 份和穩(wěn)定就業(yè)樣本83 份。

1.2 變量選擇與賦值

1）個體特征。選取了性別、年齡和婚姻三個因素。在部分行業(yè)和崗位，對就業(yè)人員的性別選擇很嚴格，并且受傳統(tǒng)“男主外、女主內(nèi)”觀念的影響以及就業(yè)市場的性別歧視和生理特征的不同，性別影響著就業(yè)選擇和就業(yè)穩(wěn)定性；對于受教育程度整體較低的農(nóng)民工群體而言，年齡與個人體力、健康狀況密切相關，影響著個人的就業(yè)能力即就業(yè)穩(wěn)定性；婚姻作為社會化的個體特征，與家庭因素和傳統(tǒng)“顧家”觀念相關，也影響著個人的就業(yè)穩(wěn)定性。

2）人力資本特征。選擇了受教育程度和技能水平兩個方面進行衡量，一般情況下，人力資本特征的差異會使農(nóng)民工在就業(yè)選擇、工資水平、就業(yè)晉升等方面出現(xiàn)分化，并進而影響其就業(yè)穩(wěn)定性。

3）雇主特征。包括就業(yè)行業(yè)和單位所有制性質(zhì)兩方面。鑒于我國國情，農(nóng)民工就業(yè)主要集中在建筑裝潢業(yè)、住宿餐飲娛樂業(yè)、制造業(yè)等幾個行業(yè)，并且以在私營企業(yè)、國有集體企業(yè)和個體形式就業(yè)為主，不同行業(yè)和不同所有制企業(yè)經(jīng)營水平、抵御風險、獲取優(yōu)惠政策以及受經(jīng)濟發(fā)展情況影響不同，影響著就業(yè)穩(wěn)定性。

4）就業(yè)特征。包括勞動合同、社會保險和工資水平三個方面。勞動合同和社會保險的有無關系到就業(yè)者的工作穩(wěn)定和利益，而工資水平則是最直接的影響就業(yè)者擇業(yè)和更換職業(yè)的因素，根據(jù)馬斯洛需求層次理論，工資更能滿足農(nóng)民工的需求，是影響其是否更換工作的主要動機。

Sehnbruch[17]在一份關于智利勞動力市場的研究報告中提出用每份工作就業(yè)時間的長短來衡量就業(yè)穩(wěn)定性，即以每份工作就業(yè)時間小于3 年、3-5 年和大于5 年來劃分三個層次，并且認為只有一份工作就業(yè)時間超過五年才算穩(wěn)定就業(yè)?；谶@種思路，本文以“平均每份工作就業(yè)時間”長短為標準，分別統(tǒng)計了樣本中受訪者的就業(yè)穩(wěn)定性，并嘗試進一步劃分就業(yè)穩(wěn)定性的三個類別，即認為平均每份工作就業(yè)時間3 年以下為流動就業(yè)，平均每份工作就業(yè)時間3-5 年為半穩(wěn)定就業(yè)，平均每份工作就業(yè)時間5年以上為穩(wěn)定就業(yè)。對所選變量的定義和賦值情況的說明見表1。

表1 變量賦值及統(tǒng)計描述Table 1 Variable assignments and statistical description

1.3 模型選擇

1）分析農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性影響因素的模型。分別以農(nóng)民工平均每份工作的就業(yè)時間（以年為單位計算）和勞動合同期限（以年為單位計算）作為被解釋變量，建立多元線性回歸模型，具體模型為：

式中：yi分別表示農(nóng)民工平均每份工作的就業(yè)時間和勞動合同期限，Xi為一組影響因素自變量，βi為各自變量的回歸系數(shù)，代表各相關自變量對農(nóng)民工一份工作的就業(yè)時間的影響方向和影響程度，ε 是隨機誤差，代表所選擇變量Xi之外的其他影響因素的作用。

2）分析農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性不同類別之間差異影響因素的模型。由于流動就業(yè)、半穩(wěn)定就業(yè)和穩(wěn)定就業(yè)三個類別之間本身存在排序關系，所以最終選擇使用多項有序Logistic 模型（Ordinal Logistic）來估計各種影響因素在不同就業(yè)穩(wěn)定性類別之間的作用。其基本形式為：

式中：j=1，…，J；Pj表示被解釋變量前j 個類別的累計概率，K 為解釋變量個數(shù)，x 為影響因素向量。

解釋變量的估計系數(shù)（β）反映與所屬類別相比，屬于其他類別的傾向。當解釋變量的系數(shù)為正時，說明相對于參照類別來說，該變量對于屬于其他類別的就業(yè)穩(wěn)定性有著相對概率為正的影響，即農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性更傾向于屬于其他類別；而當解釋變量的系數(shù)為負時，說明相對于參照類別來說，該變量對于農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性屬于其他類別有著相對概率為負的影響，即傾向于偏離這一就業(yè)穩(wěn)定性類別。

1.4 計量檢驗

1）農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性影響因素的計量檢驗。選擇農(nóng)民工平均每份工作的就業(yè)時間（以年為單位計算）和勞動合同期限（以年為單位計算）分別作為被解釋變量，將上文選擇的相關變量作為影響農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的解釋變量，其中在把農(nóng)民工平均每份工作的就業(yè)時間作為被解釋變量進行計量檢驗時，出于理論上的客觀真實準確考慮，選擇個體特征和人力資本特征所包含變量作為解釋變量，分別納入多元線性回歸模型，對（1）式進行估計，剔除勞動合同這一產(chǎn)生多重共線性的變量后，選擇剩余變量納入模型進行多元線性回歸分析。

2）農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性不同類別之間差異影響因素的計量檢驗。由于調(diào)查數(shù)據(jù)中的雇主特征和就業(yè)特征中所含變量不能作為解釋農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性不同類別之間差異影響因素，故在選擇農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性所劃分的三個類別作為被解釋變量進行估計時，只能選擇個體特征和人力資本特征所包含變量作為解釋變量，對（2）式進行多分類Ordinal Logistic回歸分析。

2 實證結(jié)果與分析

2.1 統(tǒng)計性描述分析

在412 份樣本中，有男性農(nóng)民工293 位，女性119 位，分別占總體樣本的71.11%和28.99%；平均年齡32.79 歲，其中35 歲及以下的比例占到總體樣本的62.14%，說明南京市的外來農(nóng)民工以青壯年的新生代農(nóng)民工為主。 在婚姻方面， 已婚的比例為62.37%；在受教育程度方面，小學及以下文化程度的受訪者占到總體樣本的20.39%，初中文化程度的受訪者占到總體樣本的44.66%，高中及以上文化程度的受訪者占到35.19%， 其中大專以上的占到7.52%，總的來說受教育程度較高，但是僅26.21%的受訪者擁有相關專業(yè)技能。就業(yè)的行業(yè)以建筑裝潢業(yè)和制造業(yè)為主，分別占到受訪者比例的40.78%和21.60%，其他行業(yè)中，住宿餐飲娛樂業(yè)占比最大，達到了14.08%，并且大部分都在私營企業(yè)就業(yè)，達到了60.68%，參加就業(yè)單位所在地社會保險的比例較小，為38.11%。此外受訪者的月平均工資為3 100元，較以往有所提高，可能與受訪者受教育程度、工作所在行業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展有關。但總體上看，以上基本情況與國家統(tǒng)計局發(fā)布的《2012 年全國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》（國家統(tǒng)計局，2013）大致保持一致，說明此次調(diào)查的數(shù)據(jù)具有比較強的代表性。

根據(jù)農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的三個類別，受訪者中有近57%的受訪者處于流動就業(yè)狀態(tài)，實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的僅占20.15%（表2）。

表2 被調(diào)查農(nóng)民工更換工作的頻次統(tǒng)計Table 2 Job change frequency statistics of the surveyed migrant workers

勞動合同簽訂年限也是衡量農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的重要指標，未簽勞動合同的受訪者占到調(diào)查樣本總數(shù)的65.78%，而簽訂勞動合同的受訪者中勞動合同期限以0-1 年和1-3 年為主,分別占到12.62%和18.20%，其他期限相對較長的勞動合同僅占3.40%（表3）。

表3 被調(diào)查農(nóng)民工勞動合同的分布情況Table 3 Labor contract distribution of the surveyed migrant workers

2.2 農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性的分析

考察平均每份工作就業(yè)時間作為模型解釋變量的回歸結(jié)果，從年齡因素看，與40 歲以上年齡組相比，20-30 歲年齡組與就業(yè)穩(wěn)定性在10%的顯著性水平上呈顯著負相關，就業(yè)穩(wěn)定性下降了102.8%；從受教育程度因素來看，與小學以下學歷組相比，初中、高中和大專及以上學歷組與就業(yè)穩(wěn)定性呈顯著負相關，分別在1%、1%和5%的水平上顯著，就業(yè)穩(wěn)定性分別下降227.7%、290.8%和250.2%；此外，其他變量因素經(jīng)檢驗與就業(yè)穩(wěn)定性沒有顯著相關關系。

考察勞動合同期限作為模型解釋變量的回歸結(jié)果，從性別因素來看，與女性組相比，男性組與就業(yè)穩(wěn)定性呈在1%水平上顯著負相關關系，就業(yè)穩(wěn)定性下降了32%；從年齡因素來看，與40 歲以上年齡組來看，31-40 歲年齡組與就業(yè)穩(wěn)定性在5%水平上顯著負相關，就業(yè)穩(wěn)定性下降了37.7%；從受教育程度因素來看，與小學以下學歷組相比，大專及以上學歷組與就業(yè)穩(wěn)定性在10%水平上呈顯著正相關，就業(yè)穩(wěn)定性分別增加了58.4%；從就業(yè)行業(yè)因素來看，與其他行業(yè)組相比，批發(fā)貿(mào)易零售業(yè)組、制造業(yè)組和居民服務業(yè)組與就業(yè)穩(wěn)定性分別在5%、1%和1%的水平上呈顯著正相關關系，就業(yè)穩(wěn)定性分別增加了75.9%、81.4%和109.8%；從雇主所有制因素來看，與國有、集體相比，私營組和個體組分別與就業(yè)穩(wěn)定性在5%、1%水平上顯著負相關關系，就業(yè)穩(wěn)定性下降了41.6 和67.7%；從單位社會保險因素來看，與未參加組相比，參加社會保險組與就業(yè)穩(wěn)定性在1%水平上顯著正相關關系，就業(yè)穩(wěn)定性增加了96.5%。

綜合兩次回歸分析結(jié)果（表4），性別、年齡、受教育程度、就業(yè)行業(yè)、雇主所有制、單位社會保險因素都對就業(yè)穩(wěn)定有顯著性影響，而其他因素則沒有顯著性的影響。從個體特征來看，男性、20-40 歲的受訪者就業(yè)穩(wěn)定性顯著較低，可能與天性偏好風險、家庭負擔壓力大、初步進入就業(yè)市場、追求高待遇工作愿望強烈有關。從人力資本特征來看，受教育程度與就業(yè)穩(wěn)定性具有顯著負相關關系，根據(jù)馬斯洛需求層次理論，可能與受教育程度較高的受訪者擁有更高的職業(yè)追求，因而更換工作較為頻繁有關。從雇主特征來看，批發(fā)貿(mào)易零售業(yè)、制造業(yè)、居民服務業(yè)就業(yè)穩(wěn)定性較高，可能與在這些行業(yè)的農(nóng)民工就業(yè)技術(shù)門檻低、勞動合同簽訂率相對較高有關；私營和個體性質(zhì)的企業(yè)單位就業(yè)穩(wěn)定性較低，可能與其技術(shù)水平低、經(jīng)營規(guī)模小、抗風險能力弱、市場競爭激烈有關。從就業(yè)特征來看，參加社會保險的受訪者就業(yè)穩(wěn)定性較高，社會保險作為農(nóng)民工的就業(yè)保障和待遇是一項實在利益，對于挽留農(nóng)民工流失和更換更好的崗位具有十分重要的作用，同時有時也是農(nóng)民工頻繁更換工作的代價，參加單位社會保險會增加就業(yè)穩(wěn)定性。

表4 基于多元線性回歸分析模型的就業(yè)穩(wěn)定性影響因素回歸結(jié)果Table 4 Regression results of the employment stability influencing factors based on multiple linear regression model

2.3 農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性不同類別之間差異分析

從個體特征來看， 與40 歲以上年齡組相比，20-30 歲組對就業(yè)穩(wěn)定性類別差異具有顯著性影響，在1%統(tǒng)計水平上顯著負相關（表5），說明此不同年齡組間就業(yè)穩(wěn)定性類別差異顯著，20-30 歲年齡組就業(yè)穩(wěn)定性低，可能與此類受訪者初步進入就業(yè)市場、偏好風險、追求高工資高待遇愿望強烈有關。

表5 就業(yè)穩(wěn)定性類別差異影響因素回歸結(jié)果Table 5 Regression results of the influencing factors of the employment stability category differences based on the Ordinal Logistic model

從人力資本特征來看，與小學及以上學歷組相比，初中和高中學歷組對就業(yè)穩(wěn)定性類別差異具有顯著性影響，分別在10%和1%水平上顯著負相關，說明不同學歷水平間就業(yè)穩(wěn)定性類別差異顯著，可能是擁有此類學歷水平的受訪者不滿于現(xiàn)有工作崗位，強烈希望追求到更匹配到自己學歷水平的職業(yè)和收入及其他待遇有關；與沒有職業(yè)技能水平組相比，擁有初級技能組對就業(yè)穩(wěn)定性類別差異具有顯著性影響，在10%水平上顯著負相關，說明初級職業(yè)技能水平是就業(yè)穩(wěn)定性類別差異的主要成因，可能與受訪者為農(nóng)民工群體有關，這一群體中擁有職業(yè)技能的比例較低，并且就業(yè)集中于建筑裝潢、制造業(yè)等勞動密集型崗位，對于中高級技能的需求量相對較低，更多的是需要初級技能的農(nóng)民工，而初級技能是農(nóng)民工群體更容易經(jīng)過培訓獲得。

3 結(jié)論

在農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性方面，男性農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性低于女性農(nóng)民工；20-40 歲農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性低于其他年齡農(nóng)民工；擁有初中以上學歷的農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性低于其他受教育水平的農(nóng)民工；建筑裝潢業(yè)、批發(fā)貿(mào)易零售業(yè)和制造業(yè)農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性高于其他行業(yè)；私營和個體性質(zhì)單位就業(yè)的農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性低于其他雇主所有制單位；參加單位社會保險的農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性較高。個人特征、人力資本特征、雇主特征和就業(yè)特征都對農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性具有影響，受教育程度、就業(yè)行業(yè)、雇主所有制和社會保險發(fā)揮著較強的影響作用，婚姻、職業(yè)技能水平和月收入水平對農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性沒有統(tǒng)計上的顯著性影響。

在農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性不同類別之間差異方面，就業(yè)穩(wěn)定性在年齡、受教育程度、職業(yè)技能水平三個變量因素上存在顯著性的類別差異，而在性別、婚姻變量因素上沒有表現(xiàn)出顯著性的類別差異，但是年齡和受教育程度兩個因素對就業(yè)穩(wěn)定性類別差異的影響較強，而職業(yè)技能水平因素僅產(chǎn)生較弱的影響。

對于農(nóng)民工群體來說，就業(yè)穩(wěn)定性過低或過高都不是追求的目標，過低的就業(yè)穩(wěn)定性不利于農(nóng)民工的專業(yè)技術(shù)積累、家庭生活穩(wěn)定以及城市化和社會穩(wěn)定，過高的就業(yè)穩(wěn)定性不利于勞動力資源合理配置和創(chuàng)造性的發(fā)揮，適度較高的就業(yè)穩(wěn)定性才是良性的。基于以上研究結(jié)論，建議從改善人力資本特征和擇業(yè)特征著手適當提高農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性。一方面是從義務教育、職業(yè)教育和技能培訓處著眼，提高農(nóng)民工的職業(yè)素質(zhì)和專業(yè)技能，增加其人力資本存量；另一方面是加強勞動力市場的規(guī)范管理，保護勞資雙方的合法合理利益，監(jiān)督農(nóng)民工就業(yè)過程中的勞動合同簽訂和社會保險參與情況，維護社會公平正義。

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