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        工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本回報的影響研究

        2016-09-13 00:38:26明娟王明亮
        關(guān)鍵詞:農(nóng)民工培訓(xùn)工作

        明娟,王明亮

        (廣東工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院,廣東 廣州 510520)

        工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本回報的影響研究

        明娟,王明亮

        (廣東工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院,廣東 廣州 510520)

        農(nóng)民工在城市勞動力市場頻繁轉(zhuǎn)換工作,已經(jīng)成為農(nóng)民工市場的普遍現(xiàn)象和重要特征,工作轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的收入效應(yīng),反映了人力資本與崗位的匹配效率,而人力資本在農(nóng)民工工作轉(zhuǎn)換過程中起著怎樣的作用?基于中國城鄉(xiāng)勞動力流動調(diào)查(RUMIC)面板數(shù)據(jù),運用內(nèi)生轉(zhuǎn)置模型,估計了工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本回報的影響,探討專用人力資本和通用人力資本投資回報的異質(zhì)性問題。結(jié)果表明,農(nóng)民工換工作現(xiàn)象較為普遍,34.5%的農(nóng)民工有換工作的經(jīng)歷。在控制其他因素條件下,工作轉(zhuǎn)換提升了通用人力資本回報(教育回報),卻降低了專用人力資本回報(培訓(xùn)和工作經(jīng)驗回報):轉(zhuǎn)換工作的農(nóng)民工其教育的回報大于未轉(zhuǎn)換者,轉(zhuǎn)換工作農(nóng)民工的教育投資回報率為3.18%,略高于未轉(zhuǎn)換者2.25%的回報率。而未轉(zhuǎn)換工作的農(nóng)民工其培訓(xùn)收益大于轉(zhuǎn)換者的培訓(xùn)收益(10.11% VS 8.36%),未轉(zhuǎn)換者工作經(jīng)驗回報也高于轉(zhuǎn)換者,未轉(zhuǎn)換者外出時間每增加一年,其收入增加1.09%,而轉(zhuǎn)換者外出時間每增加一年,其收入僅增加0.93%。研究表明,工作轉(zhuǎn)換并不利于農(nóng)民工收入增加及就業(yè)質(zhì)量提升。因此,提升農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量應(yīng)鼓勵農(nóng)民工穩(wěn)定就業(yè)、適度流動。

        工作轉(zhuǎn)換;農(nóng)民工;通用人力資本;專用人力資本;就業(yè)質(zhì)量

        明娟, 王明亮. 工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本回報的影響研究[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2016, 37(3): 521-526.

        Ming J, Wang M L. The effects of job mobility on the human capital returns of migrant workers[J]. Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(3): 521-526.

        工作轉(zhuǎn)換對人力資本回報產(chǎn)生怎樣的影響?人力資本理論認(rèn)為,這取決于專用人力資本投資效應(yīng)和通用人力資本投資效應(yīng)的沖減程度[1]:工作轉(zhuǎn)換可能導(dǎo)致專用人力資本投資無法在新工作中發(fā)揮作用,也就難以取得與原崗位等同的報酬及福利待遇,從而對收入產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)[2-4];不過通用人力資本并沒有因工作轉(zhuǎn)換而消失,可能會提升轉(zhuǎn)換后的工資收入[5-6]??梢?,工作轉(zhuǎn)換的人力資本回報在很大程度上取決于不同工作之間專用人力資本投資的可遷移性,人力資本可遷移性越強,工作轉(zhuǎn)換帶來的工資損失就越?。?]。

        在實證檢驗中,國際移民研究證實,遷移者在輸入地初期可能會遭遇一個收入損失,出現(xiàn)這種情況的原因在于輸出國和輸入國教育、培訓(xùn)等人力資本投資的不可轉(zhuǎn)移性,在輸出國獲得的教育、培訓(xùn)技能并不能在輸入國獲得相同的回報,使得移民雖然實現(xiàn)了國與國之間的遷移,但這些技能卻無法隨之有效遷移[8]。這種人力資本的不完全轉(zhuǎn)移會導(dǎo)致移民在母國的教育和勞動力市場經(jīng)驗積累在輸入地只能得到一個較低的回報,最終導(dǎo)致移民與當(dāng)?shù)鼐用袷杖氩罹鄶U大[9]。

        而國內(nèi)工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本的研究主要集中探討流動性與農(nóng)民工人力資本積累的關(guān)聯(lián),大多認(rèn)為具有更多工作經(jīng)驗和專有人力資本積累的農(nóng)民工通過遷移型工作轉(zhuǎn)換可以提升其人力資本回報。如黃乾[10]利用城市農(nóng)民工調(diào)查數(shù)據(jù),分析了行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工收入增長的影響,發(fā)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)工作轉(zhuǎn)換對低收入農(nóng)民工的收入增長有顯著的正向影響,原因在于在行業(yè)內(nèi)持續(xù)從事性質(zhì)相同的工作,由此累積的資歷在農(nóng)民工市場中對個人收入具有顯著的提升效應(yīng)。而呂曉蘭[11]利用2008年實施的中國住戶收入調(diào)查數(shù)據(jù)的城市移民數(shù)據(jù)分析了農(nóng)民工工作轉(zhuǎn)換、城市流動及其收入增長,研究表明受教育程度對當(dāng)?shù)毓ぷ鬓D(zhuǎn)換者更重要,教育水平越高越有利于其獲取高增長收入;而具有經(jīng)驗和專有人力資本積累的農(nóng)民工通過遷移型工作轉(zhuǎn)換可以獲得更高的收入增長。葉方方[12]利用2012年在上海市流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查問卷數(shù)據(jù),對職業(yè)轉(zhuǎn)換與收入流動的研究,闡明了行業(yè)間職業(yè)轉(zhuǎn)換對低教育群體農(nóng)民工收入向上流動更加顯著,而行業(yè)內(nèi)流動可以顯著促使受教育程度較高農(nóng)民工的收入向上流動。

        部分研究也指出,高流動性并不利于農(nóng)民工人力資本積累。如田明[13]研究指出,農(nóng)民工高流動性是在提高收入、改善工作條件等愿望的促使下,通過自身不斷“試錯”的方式,以期獲得匹配質(zhì)量更高的工作,但大范圍、高頻率的流動不利于形成企業(yè)和工人的博弈與協(xié)商機制,對良性勞資關(guān)系的建立造成障礙,最終導(dǎo)致人力和經(jīng)濟效率的損失。而石智雷和朱明寶[14]利用2013年武漢市農(nóng)民工調(diào)查數(shù)據(jù),分析農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性及其對社會融合的影響效應(yīng)時,指出對于農(nóng)民工群體來說,進入的職業(yè)門檻低,競爭壓力較大,他們的職業(yè)選擇能力有限。只有對于那些文化程度較高或接受過培訓(xùn)的農(nóng)民工,他們的職業(yè)流動才有助于獲得更好的工作;對于那些文化程度較低也沒接受過培訓(xùn)的農(nóng)民工,他們的工作變動多是同等水平的,甚至隨著年齡的增長、健康狀況的惡化,職業(yè)只能向下流動。

        這些研究并沒有專門估計工作轉(zhuǎn)換對人力資本投資回報的影響效應(yīng),也沒有區(qū)分專用人力資本投資和通用人力資本投資,進而探討這兩種影響效應(yīng)的差異。而人力資本投資理論認(rèn)為,人力資本投資積累是工資增長的主要推動因素,而工作轉(zhuǎn)換會對人力資本積累產(chǎn)生沖擊,其主要原因在于專用人力資本投資的可轉(zhuǎn)移性問題,工作轉(zhuǎn)換會導(dǎo)致部分專用人力資本無法轉(zhuǎn)移,跨企業(yè)工作轉(zhuǎn)換往往會導(dǎo)致轉(zhuǎn)換者專用人力資本投資流失,對其工資提升反而產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。因此,在農(nóng)民工頻繁地更換工作的背景下,討論工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工工資的影響,必須首先厘清工作轉(zhuǎn)換對人力資本回報產(chǎn)生什么樣的影響,專用人力資本回報和通用人力資本回報是否存在差異?;诖耍恼虏捎弥袊青l(xiāng)勞動力流動調(diào)查(Rural Urban Migration in China,RUMIC)數(shù)據(jù),利用內(nèi)生轉(zhuǎn)置模型,分析農(nóng)民工工作轉(zhuǎn)換與人力資本積累特征,探討工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工專用人力資本投資和通用人力資本投資回報的影響差異,為提升農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量、保障農(nóng)民工在城市的生存和發(fā)展提供對策建議。

        1 研究方法

        1.1 估計方法

        估計工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本回報影響,首先考慮到工作轉(zhuǎn)換大多是選擇性的行為,從工作轉(zhuǎn)換的原因可以看出,以工作為目的的主動工作轉(zhuǎn)換占大多數(shù)(約71.65%),直接采用OLS估計必然會產(chǎn)生估計偏差,得到有偏估計參數(shù)。而處理組選擇的內(nèi)生性問題,可以通過內(nèi)生轉(zhuǎn)置模型(Endogenous Switching Regression)來解決:

        regime1:

        regime2:

        式中:Ii為農(nóng)民工組別(regime)決定方程(即是否進行了工作轉(zhuǎn)換),regime1為處理組,regime2為控制組,Zi為影響工作轉(zhuǎn)換的因素,y1i和y2i分別代表轉(zhuǎn)換工作者和未轉(zhuǎn)換工作者的工資收入。工資方程選擇使用Mincer方程來估計,其中X1i、X2i分別為影響轉(zhuǎn)換工作者和未轉(zhuǎn)換工作者收入的關(guān)鍵變量,選入的人力資本變量為受教育程度、培訓(xùn)情況、外出時間(表示工作經(jīng)驗),其他控制變量包括個人特征變量(年齡、性別、婚姻)、就業(yè)特征(就業(yè)行業(yè)、就業(yè)地區(qū)、就業(yè)企業(yè)規(guī)模) 以及年度虛擬變量。ui、ε1i、ε2i為均值為0的方差。方程協(xié)方差矩陣表示為:

        式中:σu2為選擇方程誤差項的方差,σ12和σ22分別為regime1和regime2的方程。σ1u為ui和ε1i的協(xié)方差,σ2u為ui和ε2i的協(xié)方差,而ρ1=σ1u2/(σu·σ1)為ui和ε1i的相關(guān)系數(shù),ρ2=σ2u2/(σu·σ2)為ui和ε2i的相關(guān)系數(shù)。在估計結(jié)果中,如果ρ1(或ρ2)顯著,說明regime1(或者regime2)的選擇并不是隨機的,采用內(nèi)生轉(zhuǎn)置矯正是合理的。

        利用內(nèi)生轉(zhuǎn)置模型估計的優(yōu)勢在于:如果能夠找到合適的工具變量來矯正處理組選擇的內(nèi)生性問題,就可以獲得一個處理組對工資影響的一致估計,因而可得到一個工作轉(zhuǎn)換影響人力資本投資回報差異的無偏估計。而估計工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本回報的影響,首先要識別工作轉(zhuǎn)換決策方程,最好能夠使用一個工具變量來控制處理組選擇的內(nèi)生性。有效的工具變量必須滿足與處理組選擇相關(guān),但是與農(nóng)民工收入結(jié)果變量無關(guān)。工具變量的選擇,參考Pérez和Sanz(2005)[15]的思路,把在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)作為排除工具變量來解決外出務(wù)工的選擇性問題。這樣做的原因主要有兩個:一是在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)是影響農(nóng)民工工作決策的重要因素,在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)越多,農(nóng)民工實現(xiàn)持久性遷移的可能性越大,其工作的穩(wěn)定性可能更強,同時也可能承擔(dān)更多的家庭負(fù)擔(dān),轉(zhuǎn)換工作會更加慎重,這會降低他們轉(zhuǎn)換工作的可能性;二是在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)與農(nóng)民工的工作行為分屬兩個層面,一般認(rèn)為在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)不直接影響農(nóng)民工的工資收入,即在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)與農(nóng)民工收入正交。

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        數(shù)據(jù)來自中國城鄉(xiāng)勞動力流動調(diào)查(Rural Urban Migration in China, 下文簡稱RUMIC)的外來務(wù)工人員調(diào)查問卷,該調(diào)查在勞動力流入和流出數(shù)量最大的典型城市進行,包括廣州、東莞、深圳、鄭州、洛陽、合肥、蚌埠、重慶、上海、南京、無錫、杭州、寧波、武漢、成都15個城市進行。

        1.3 變量說明

        探討工作轉(zhuǎn)換與職業(yè)流動、人力資本回報的影響,首先要對研究變量進行定義。一是對于農(nóng)民工定義為16-64歲目前正從事工資性工作或者自我經(jīng)營的農(nóng)村戶籍人口。二是對于工作轉(zhuǎn)換進行定義,國外文獻通常使用“兩個連續(xù)調(diào)查期內(nèi)是否從事同一份工作”來衡量,主要強調(diào)調(diào)查時點之間是否進行了工作轉(zhuǎn)換。而本文主要使用面板數(shù)據(jù)來探討工作轉(zhuǎn)換的影響,調(diào)查問卷設(shè)計了“您哪年開始從事當(dāng)前這份主要工作的”和“您外出經(jīng)商以來的第一份工作是不是您現(xiàn)在的工作”兩個選項,結(jié)合Pérez和Sanz(2005)[15]的定義,把工作轉(zhuǎn)換定義為在調(diào)查期當(dāng)年內(nèi)是否變換過工作,具體的設(shè)定為:調(diào)查年份為t年,如果被調(diào)查者開始從事當(dāng)前這份工作的時間大于或等于t或者外出經(jīng)商以來的第一份工作不是現(xiàn)在的工作,那么就定義為進行了工作轉(zhuǎn)換,否則界定為未進行工作轉(zhuǎn)換。與國內(nèi)的定義相比,本文的定義更加強調(diào)最近一次轉(zhuǎn)換工作經(jīng)歷,或者說更加強調(diào)最近一次換工作前的工作狀態(tài)與換工作后從事的當(dāng)前這份工作的差異性。

        根據(jù)定義,同時考慮到追蹤效果(面板數(shù)據(jù)為2008-2010年的外來務(wù)工人員數(shù)據(jù)),在數(shù)據(jù)清理時僅保留2個或者2個以上時點的樣本。最終獲得有效樣本3 502個

        2 結(jié)果與分析

        2.1 描述性統(tǒng)計分析

        各主要變量描述性統(tǒng)計見表1,其中工資、年齡、性別、受教育程度、培訓(xùn)經(jīng)歷、外出時間直接取自問卷,就業(yè)行業(yè)分為三類,制造業(yè)、建筑業(yè)和服務(wù)業(yè),以服務(wù)業(yè)為基準(zhǔn)組,就業(yè)企業(yè)按照規(guī)模分為三類,50人以下企業(yè)、50-100人企業(yè)和100人以上企業(yè),其中以100人以上企業(yè)為基準(zhǔn)組;就業(yè)區(qū)域劃為三類,長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)和其他地區(qū),以其他地區(qū)為基準(zhǔn);時間虛擬變量,有三年數(shù)據(jù),以2008年為基準(zhǔn)。最后,對于離校時成績,取自問卷“您最后離開學(xué)校時在班上的成績?nèi)绾??”,使用李克特五點量表測量,按照很好、比較好、一般、比較差、很差分別從高到低賦值,很好為5,很差為1。

        從中可以看出樣本基本特征,農(nóng)民工換工作現(xiàn)象較為普遍,34.5%的農(nóng)民工有換工作的經(jīng)歷。這與2012年清華大學(xué)社會學(xué)系與工眾網(wǎng)聯(lián)合發(fā)布的《農(nóng)民工“短工化”就業(yè)趨勢研究報告》結(jié)果吻合:66%的農(nóng)民工更換過工作,25%的人在近7個月內(nèi)更換了工作,50%的人在近1.8年內(nèi)更換了工作;農(nóng)民工平均每份工作的持續(xù)時間為2年,兩份工作的時間間隔約為半年多,而且“短工化”趨勢逐年遞增,2004年開始上份工作的農(nóng)民工,工作平均持續(xù)時間大約為4.3年;而2008年開始上份工作的農(nóng)民工,工作只持續(xù)了2.2年,縮短了近一半。

        其他特征來看,農(nóng)民工平均收入約1 600元,與同期《2010年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》公布的數(shù)據(jù)1 690元基本相仿。而農(nóng)民工樣本以青年已婚男性為主,平均年齡約為31歲,大多為新生代農(nóng)民工,受教育程度較高,大多經(jīng)歷完整的九年義務(wù)教育,平均受教育年限為9.5年。接受過技能培訓(xùn)的農(nóng)民工比例不高,不到總樣本的三分之一,不過大部分農(nóng)民工有較長的外出經(jīng)驗,農(nóng)民工初次外出年齡大概在21歲左右,平均外出時間達(dá)到9.5年。從就業(yè)行業(yè)和就業(yè)企業(yè)規(guī)模來看,農(nóng)民工大部分在小企業(yè)工作,64.6%的農(nóng)民工在100人以下規(guī)模企業(yè)就業(yè),而追蹤樣本中大部分農(nóng)民工集中在服務(wù)業(yè)就業(yè),占總數(shù)70%左右,這可能與調(diào)查以工作場所為主,而制造業(yè)農(nóng)民工流動性較大有關(guān)。同時,從地區(qū)分布來看,珠三角和長三角分別占總量的47.1%,兩個地區(qū)仍是農(nóng)民工的主要集聚地。

        為了分析工作轉(zhuǎn)換對人力資本各要素的影響,進一步比較轉(zhuǎn)換者與未轉(zhuǎn)換者在受教育年限、培訓(xùn)經(jīng)歷和外出時間(工作經(jīng)驗)的均值差異(表2)。從均值檢驗結(jié)果來看,轉(zhuǎn)換工作者的受教育程度和培訓(xùn)情況都要好于未轉(zhuǎn)換工作者,說明受教育程度高和有培訓(xùn)經(jīng)歷的農(nóng)民工更傾向于轉(zhuǎn)換工作,而轉(zhuǎn)換工作者的外出時間要顯著低于未轉(zhuǎn)換者,外出時間對農(nóng)民工的工作轉(zhuǎn)換產(chǎn)生負(fù)影響,外出時間越長,農(nóng)民工轉(zhuǎn)換工作的可能性越低。

        表1 主要變量描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of main variables

        表2 工作轉(zhuǎn)換與人力資本稟賦均值檢驗Table 2 Job mobility and mean test of human capital endowments

        2.2 工作轉(zhuǎn)換對農(nóng)民工人力資本回報的影響

        使用內(nèi)生轉(zhuǎn)置模型來估計農(nóng)民工人力資本回報,并比較工作轉(zhuǎn)換者和未轉(zhuǎn)換者的差異,估計結(jié)果見表3。其中,在工作轉(zhuǎn)換決策方程中,可以看到工具變量“在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)”與工作轉(zhuǎn)換在1% 的水平上顯著負(fù)相關(guān),在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)越多,農(nóng)民工進行工作轉(zhuǎn)換的概率越低。而ρ1(ui 和ε1i 的相關(guān)系數(shù))和ρ2(ui 和ε2i 的相關(guān)系數(shù))顯著為負(fù),處理組(regime1)和控制組(regime2)并不是一個隨機選擇,而lns1 和lns2(最大似然估計輔助識別參數(shù))均拒絕了零假設(shè),LR test 也拒絕了方程獨立估計假設(shè),進一步說明采用OLS 估計會產(chǎn)生估計偏誤,而把“在務(wù)工地的家庭成員總數(shù)”作為排除變量進行的修正估計結(jié)果是可信的。

        而修正選擇性偏差估計結(jié)果顯示(表3),轉(zhuǎn)換工作農(nóng)民工的教育投資回報率為3.18%,略高于未進行工作轉(zhuǎn)換者的回報(2.25%),說明工作轉(zhuǎn)換有利于提升轉(zhuǎn)換者的教育投資回報。不過,對于培訓(xùn)則發(fā)現(xiàn),工作轉(zhuǎn)換者中有培訓(xùn)經(jīng)歷的農(nóng)民工比沒有培訓(xùn)經(jīng)歷農(nóng)民工的收入要高出8.36%,而未轉(zhuǎn)換者中有培訓(xùn)經(jīng)歷的農(nóng)民工比沒有培訓(xùn)經(jīng)歷農(nóng)民工的收入要高出10.11%,表明工作轉(zhuǎn)換反而降低了培訓(xùn)的回報。工作經(jīng)驗(外出時間)的回報,估計結(jié)果同樣顯示,工作轉(zhuǎn)換會降低工作經(jīng)驗的回報,未轉(zhuǎn)換者外出時間每增加一年,其收入增加1.09%,而工作轉(zhuǎn)換者外出時間每增加一年,其收入僅增加0.93%。由此可以看出,工作轉(zhuǎn)換雖然在一定程度上可以提升正規(guī)教育的投資回報率,但是降低了培訓(xùn)及工作經(jīng)驗的投資回報率,這與專用人力資本投資理論相吻合,即專用人力資本的遷移性較差,農(nóng)民工工作轉(zhuǎn)換后難以在新崗位上發(fā)揮前期積累的專用人力資本優(yōu)勢,僅僅發(fā)揮了通用人力資本投資的作用(正規(guī)受教育程度)。再看

        其他解釋變量對收入影響的差異,從整體上看,對于轉(zhuǎn)換工作者和未轉(zhuǎn)換工作者,年齡均對收入的影響顯著為負(fù),年齡越高,農(nóng)民工工資收入越低,而已婚者工資收入顯著高于未婚者,男性的工資收入顯著高于女性,這與農(nóng)民工收入決定的研究結(jié)論一致。而從就業(yè)特征來看,規(guī)模大的企業(yè)工資水平略高于小規(guī)模企業(yè),但差異并不顯著。而從地區(qū)差異來看,珠三角和長三角地區(qū)農(nóng)民工工資水平要顯著高于其他地區(qū),2008-2010 年農(nóng)民工工資有逐年上漲趨勢。而就影響差異來看,年齡對轉(zhuǎn)換工作者和未轉(zhuǎn)換工作者收入的影響差異不大,但性別和婚姻狀況的影響存在較大差異,工作轉(zhuǎn)換顯著降低男性相對于女性的工資優(yōu)勢,同時也會降低已婚者相對于未婚者的工資優(yōu)勢。工作轉(zhuǎn)換并不利于男性或已婚者就業(yè)質(zhì)量的提升。

        表3 工作轉(zhuǎn)換與人力資本回報估計Table 3 Job mobility and the estimated returns on human capital

        3 結(jié)論與政策含義

        3.1 結(jié)論

        中國城鄉(xiāng)勞動力流動調(diào)查數(shù)據(jù)分析表明,農(nóng)民工普遍存在換工作現(xiàn)象,不過工作轉(zhuǎn)換對人力資本回報的影響存在較大異質(zhì)性。工作轉(zhuǎn)換有利于通用人力資本回報,轉(zhuǎn)換工作農(nóng)民工教育回報率要高于未轉(zhuǎn)換者,同時工作轉(zhuǎn)換會削弱專用人力資本回報,轉(zhuǎn)換工作農(nóng)民工培訓(xùn)回報和工作經(jīng)驗回報都明顯低于未轉(zhuǎn)換工作者。這進一步說明,工作轉(zhuǎn)換并不利于農(nóng)民工收入增加及就業(yè)質(zhì)量提升,因此在關(guān)注農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量時,一定要關(guān)注如何通過有效的制度設(shè)計實現(xiàn)農(nóng)民工穩(wěn)定就業(yè)、適度流動,從根本上消除勞動力市場的制度壁壘,提升農(nóng)民工人力資本回報,加速農(nóng)民工融入務(wù)工地經(jīng)濟社會,進而實現(xiàn)農(nóng)民工由循環(huán)流動向持久性遷移轉(zhuǎn)變,有序推進農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化。

        3.2 政策含義

        在未來,需要在以下幾個方面強化農(nóng)民工城鄉(xiāng)遷移政策及其相應(yīng)的政策配套機制:

        1)打破體制和勞動力市場的分割,釋放就業(yè)空間。消除勞動力市場政策造成的勞動力市場歧視,在就業(yè)準(zhǔn)入上,不得以戶籍、性別、年齡等內(nèi)容限制勞動者,實現(xiàn)勞動力市場的機會公平,而在就業(yè)報酬上,嚴(yán)格執(zhí)行同工同酬,保障農(nóng)民工同城鎮(zhèn)勞動力同等的分配公平。

        2)建立農(nóng)民工工資增長長效機制,促進農(nóng)民工收入穩(wěn)步增長。以最低工資標(biāo)準(zhǔn)為著力點,通過及時提高最低工資標(biāo)準(zhǔn)并嚴(yán)格執(zhí)行,保障農(nóng)民工的底線工資,同時完善勞資集體協(xié)商和談判機制,通過集體談判的形式來確定工資水平和工資增幅。

        3)健全并實施針對農(nóng)民工的職業(yè)技能培訓(xùn)制度,提升農(nóng)民工就業(yè)能力。多方位開展對農(nóng)民工的職業(yè)培訓(xùn),提升其技能水平,才能與高質(zhì)量就業(yè)崗位的技能需求相匹配,解決其就業(yè)質(zhì)量偏低問題。

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        (責(zé)任編輯:童成立)

        The effects of job mobility on the human capital returns of migrant workers

        MING Juan, WANG Ming-liang
        (School of Economic and Commerce, Guangdong University of Technology, Guangzhou, Guangdong 510520, China)

        Changing jobs occurs frequently in the rural migrant labor market. The income effect resulting from the job mobility refects the matching effciency between the training background or work experience of human capital and the job responsibility requirements. Based on Rural Urban Migration in China (RUMIC) data, and applying Endogenous switching regression model, this paper examined the impacts of job mobility on the returns of human capital and also explored the heterogeneity of the returns of common human capital and specifc human capital. Results show that 1)changing jobs were prevalent for migrant workers: 34.5% of them have job changing experience; 2) job mobility can increase the return of common human capital and will decrease the return of specifc human capital; 3) the return to education of migrant workers with job changing experience is greater than those who without: the changer's return to education increased by 3.18 percent, while the stayer's return to education only increased by 2.25 percent; 4) the training benefits of migrant workers without job changing experience were higher than those with job changing experience (10.11 percent VS 8.36 percent); and 5) the return to work experience of workers without job changing experience was higher than that of the workers with job changing experience. This research illustrated job mobility is not conducive to the income increase and employment quality improvement of migrant workers. Based on the fndings of this research,migrant workers should be encouraged to change jobs moderately in order to enhance the quality of employment. Key words:job mobility; migrant workers; common human capital; specifc human capital; employment quality

        國家統(tǒng)計局抽樣調(diào)查顯示,2014年全國農(nóng)民工總量2.73億人,比上年增長1.9%,成為支撐我國城鎮(zhèn)化和工業(yè)化建設(shè)的重要力量,但農(nóng)民工收入水平總體仍然偏低,普遍存在著就業(yè)不穩(wěn)定現(xiàn)象。農(nóng)民工換工作能否提升其工資收入,如何增進農(nóng)民工人力資本積累及提升人力資本回報,對指導(dǎo)農(nóng)民工就業(yè)選擇,保障農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量,最終促使農(nóng)民工融入城市,實現(xiàn)市民化起著重要作用。

        Key Project of National Social Science Foundation of China (13AZD005); Natural Science Foundation of Guangdong Province (2015A030313496); Educational Research Plan for the Twelfth Five-Year in Guangdong (2014GXJK011).

        MING Juan, E-mail: mingjuan520888@gdut.edu.cn.

        4 November, 2015;Accepted 31 January, 2016

        F304.6

        A

        1000-0275(2016)03-0521-06

        10.13872/j.1000-0275.2016.0023

        國家社會科學(xué)基金重點項目(13AZD005);廣東省自然科學(xué)基金項目(2015A030313496);廣東省普通高校教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃項目(2014GXJK011);廣州市人文社科重點研究基地“廣州市技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型研究中心”項目。

        明娟(1980-),女,湖北黃石人,經(jīng)濟學(xué)博士,廣東工業(yè)大學(xué)“青年百人計劃”特聘副教授,主要從事勞動力流動與就業(yè)研究,E-mail: mingjuan520888@gdut.edu.cn;王明亮(1969-),男,浙江江山人,碩士,教授,主要從事勞動關(guān)系研究,E-mail: 13570064943@126.com。

        2015-11-04,接受日期:2016-01-31

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