肖紅梅

( 北京勞動(dòng)保障職業(yè)學(xué)院 勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100029 )

失地農(nóng)民的就業(yè)問題是我國(guó)城市化進(jìn)程中不容忽視的問題。早在2011年，《中國(guó)城市發(fā)展報(bào)告（2010）》就顯示，2010年中國(guó)失地農(nóng)民的總量已經(jīng)達(dá)到 4000萬—5000萬人，而且每年仍以約300萬人的速度遞增，預(yù)計(jì)到2030年將增至1.1億人左右。2010—2020年，我國(guó)城鎮(zhèn)常住人口從6.7億人增加到8.5億人，城鎮(zhèn)化率從49.95%提高到63.89%①2010年城鎮(zhèn)化率數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2020》，2020年城鎮(zhèn)化率來自第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)。，年均提高約1.39個(gè)百分點(diǎn)。住房與城鄉(xiāng)建設(shè)部發(fā)布的《2019年城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，2010—2019年，我國(guó)城區(qū)面積從178,691.7平方公里增加到200,569.5平方公里，年均增加約2430.9平方公里；我國(guó)城市建設(shè)用地面積從39,758.4平方公里增加到58,307.7平方公里，年均增加約2061.0平方公里。伴隨著城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，產(chǎn)生了大量的失地農(nóng)民。失地農(nóng)民就業(yè)問題不僅事關(guān)其自身及家庭的切身利益，還關(guān)系到社會(huì)的和諧穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。而北京失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性事關(guān)首都穩(wěn)定、城市非核心功能的疏解，以及京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的推進(jìn)。

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

目前，國(guó)際上比較常用的方法，是用一個(gè)人將一份工作保持6個(gè)月以上的可能性來衡量就業(yè)的穩(wěn)定性，具體計(jì)算時(shí)，可以用一個(gè)人曾經(jīng)做過的工作的平均持續(xù)時(shí)間或更換工作的次數(shù)來度量。自20世紀(jì)90年代以來，國(guó)內(nèi)學(xué)者圍繞就業(yè)穩(wěn)定性的相關(guān)測(cè)量指標(biāo)、就業(yè)穩(wěn)定性的影響因素等主題作了一些研究。2010年以后，關(guān)于就業(yè)穩(wěn)定性的研究進(jìn)入快速增長(zhǎng)期。諶新民和袁建海從工作轉(zhuǎn)換次數(shù)、勞動(dòng)合同期限兩個(gè)方面來測(cè)量就業(yè)穩(wěn)定性[1]。謝勇從更換就業(yè)城市的頻率、更換工作單位的頻率、就業(yè)持續(xù)時(shí)間、是否和目前雇主簽訂勞動(dòng)合同4個(gè)方面對(duì)新生代農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性進(jìn)行綜合考量[2]。關(guān)于就業(yè)穩(wěn)定性的影響因素方面，陳昭玖等發(fā)現(xiàn)，新生代農(nóng)民工就業(yè)的穩(wěn)定性受年齡、擇業(yè)機(jī)會(huì)識(shí)別、工資、企業(yè)用工環(huán)境等多種因素的影響[3]。肖紅梅研究發(fā)現(xiàn)，新生代農(nóng)民工的性別和工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)其就業(yè)穩(wěn)定性產(chǎn)生顯著影響[4]。何筠和張嘉佳發(fā)現(xiàn)，個(gè)體特征、社會(huì)角色和職業(yè)價(jià)值觀對(duì)新生代農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性具有影響，其中社會(huì)角色和職業(yè)價(jià)值觀的影響更為顯著，而個(gè)體特征對(duì)老一代農(nóng)民工影響更為顯著[5]。

相較于普通農(nóng)民工，失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性具有其本身的一定特性。首先，失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性差有很強(qiáng)的心理因素誘因。陳運(yùn)遂研究發(fā)現(xiàn)，失地農(nóng)民會(huì)出現(xiàn)社會(huì)性資源獲取型分化和個(gè)體性資源利用型分化。社會(huì)性資源獲取分化使得失地農(nóng)民心理產(chǎn)生不公平感，個(gè)體性資源利用型分化使得部分失地農(nóng)民成為新生貧困層，進(jìn)而產(chǎn)生對(duì)政府的依賴心理，這兩種分化均會(huì)對(duì)其就業(yè)穩(wěn)定性產(chǎn)生較大影響[6]。其次，從影響就業(yè)穩(wěn)定性的因素來看，除了考慮年齡、教育、工資等共性影響因素外，還需要考慮安置方式的影響。王軼和石丹淅在失地農(nóng)民就業(yè)質(zhì)量的影響因素分析中就加入了就業(yè)安置這一虛擬變量，但該文獻(xiàn)只考慮了這一種失地安置方式對(duì)就業(yè)質(zhì)量的影響[7]。張來雪和于莉認(rèn)為，失地農(nóng)民的人力資本水平普遍偏低，再就業(yè)過程面臨困境，導(dǎo)致這一問題的個(gè)體因素主要在于其人力資本投資不足、就業(yè)意愿普遍較低[8]。

通過以上對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性及其影響因素的相關(guān)文獻(xiàn)的回顧，不難發(fā)現(xiàn)：關(guān)于就業(yè)穩(wěn)定性的研究主要聚焦于（新生代）農(nóng)民工、流動(dòng)人口、外出務(wù)工人員等群體，其中尤其以農(nóng)民工居多，而關(guān)于失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性方面的研究則甚少。盡管失地農(nóng)民具有農(nóng)民工的一些特點(diǎn)，但其又有獨(dú)特之處。首先，農(nóng)民失地后從事非農(nóng)就業(yè)屬于被迫再就業(yè)而非自愿，受較強(qiáng)的心理因素主導(dǎo)，這是現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮少關(guān)注的；其次，失地農(nóng)民的收入來源比較多元（其中征地補(bǔ)償占絕大部分），直接導(dǎo)致其就業(yè)意愿不如農(nóng)民工強(qiáng)，因此在引入一般影響因素的同時(shí)，針對(duì)失地農(nóng)民的就業(yè)特性，應(yīng)加入征地安置方式的相關(guān)變量。此外，京津冀地區(qū)的地理優(yōu)勢(shì)使得北京失地農(nóng)民不愿外出就業(yè)，流動(dòng)性就業(yè)意愿比較低。當(dāng)然，失地農(nóng)民與農(nóng)民工兩大群體存在著交叉重疊，已有的研究成果為系統(tǒng)研究失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性提供了豐富的研究基礎(chǔ)。鑒于此，本研究以上述文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，聚焦北京失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性狀況，探討影響其就業(yè)穩(wěn)定性的因素，以期為相關(guān)政策決策的制定提供一定的參考依據(jù)。

二、相關(guān)理論和研究假設(shè)

（一）人力資本理論

1959年，舒爾茨首先提出人力資本的概念，其理論的主要內(nèi)容包括以下4點(diǎn)：（1）人力資本是一切資源中最主要的資源；（2）人力資本的作用大于物質(zhì)資本的作用；（3）教育投資是人力投資的主要部分；（4）教育投資應(yīng)以市場(chǎng)供求關(guān)系為依據(jù)。由于城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的存在，農(nóng)村長(zhǎng)期處于相對(duì)落后的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，人力資本投入少，失地農(nóng)民沒有接受過相關(guān)的職業(yè)教育和就業(yè)培訓(xùn)，整體素質(zhì)較低，這使得失地農(nóng)民在就業(yè)時(shí)不容易尋求到滿意的工作，進(jìn)而導(dǎo)致其就業(yè)穩(wěn)定性差。鑒于此，提出本研究的第一個(gè)假設(shè)：

H1：就業(yè)培訓(xùn)、創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)等人力資本因素對(duì)失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性有重要影響。

（二）勞動(dòng)力市場(chǎng)歧視理論

經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為，勞動(dòng)力市場(chǎng)中存在3種可能的歧視來源：（1）個(gè)人偏見；（2）先入為主的統(tǒng)計(jì)性歧視；（3）存在某些非競(jìng)爭(zhēng)性的勞動(dòng)力市場(chǎng)力量。由于勞動(dòng)力市場(chǎng)歧視的存在，部分失地農(nóng)民可能擁有較強(qiáng)的適應(yīng)能力和工作能力，但卻不能匹配到適合的工作，從而會(huì)降低其就業(yè)穩(wěn)定性。因此提出第二個(gè)假設(shè)：

H2：性別、年齡等可能引起勞動(dòng)力市場(chǎng)歧視的因素會(huì)影響失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性。

（三）失業(yè)理論

按照失業(yè)的成因，失業(yè)分為摩擦性失業(yè)、結(jié)構(gòu)性失業(yè)、技術(shù)性失業(yè)、季節(jié)性失業(yè)、周期性失業(yè)和隱性失業(yè)等6類。失地農(nóng)民群體面臨一定的結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題，即其所擁有的技能不能與就近提供的工作崗位很好地匹配，從而導(dǎo)致其就業(yè)穩(wěn)定性差?；诖耍岢龅谌齻€(gè)假設(shè)：

H3：?jiǎn)挝活愋?、所屬行業(yè)和崗位類型等可能引起結(jié)構(gòu)性失業(yè)的因素會(huì)影響失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性。

（四）搜尋理論和勞動(dòng)—閑暇理論

1977年，Mortensen利用搜尋模型研究得出提高失業(yè)保險(xiǎn)金水平和延長(zhǎng)失業(yè)保險(xiǎn)金給付期限會(huì)降低工作搜尋強(qiáng)度的結(jié)論[9]。1982年，Moffi tt和Nicholson在勞動(dòng)—閑暇模型中加入了失業(yè)保險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)失業(yè)保險(xiǎn)的“純收入效應(yīng)”會(huì)使得勞動(dòng)者增加閑暇[10]。征地安置會(huì)給失地農(nóng)民分配住房或者給付大額現(xiàn)金，同時(shí)，失地農(nóng)民由于其失地的被迫性會(huì)不間斷地向政府尋求救助，兩種方式均會(huì)產(chǎn)生“純收入效應(yīng)”，使得失地農(nóng)民的就業(yè)意愿減弱，進(jìn)而降低其就業(yè)穩(wěn)定性。因此，提出第四個(gè)假設(shè)：

H4：不同的征地安置方式對(duì)失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性具有重要影響。

三、樣本數(shù)據(jù)與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本情況

1.數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來源于筆者所在課題組2020 年11—12月對(duì)北京市除東城區(qū)和西城區(qū)外的14個(gè)區(qū)失地農(nóng)民的實(shí)地調(diào)研。調(diào)研的具體對(duì)象為擁有北京市戶籍、在城市化進(jìn)程中被征地、按照《北京市建設(shè)征地補(bǔ)償安置辦法》享受補(bǔ)償安置的失地農(nóng)民。被訪者年齡在20—59歲，被征地時(shí)間在2004年7月以后，且被征地后有過非農(nóng)就業(yè)或創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。本次調(diào)查方法如下：首先，選取通州、昌平、大興、密云、懷柔、朝陽(yáng)等區(qū)內(nèi)失地農(nóng)民較多的68個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道辦事處；其次，在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道辦事處抽取2—3個(gè)村/居委會(huì)；最后，在每個(gè)村/居委會(huì)選取5戶左右進(jìn)行調(diào)查。本次調(diào)查共回收問卷578份，剔除重要數(shù)據(jù)缺失或填寫錯(cuò)誤的調(diào)查問卷，最終得到有效問卷500份。

需要說明的是，由于農(nóng)民失地的時(shí)間跨度比較長(zhǎng)，呈零星分布，使得課題組尋找樣本較為困難，且部分受訪者對(duì)調(diào)查配合度不高，導(dǎo)致最終回收的有效問卷數(shù)量有限，一定程度上可能會(huì)給模型估計(jì)帶來一定的偏差。

2.樣本情況

調(diào)查樣本中，來自通州區(qū)的占20.0%，來自昌平區(qū)的占14.2%，來自大興區(qū)的占13.4%，來自密云區(qū)的占13.4%，來自懷柔區(qū)的占12.2%，來自朝陽(yáng)區(qū)的占5.8%，其余21.0%的樣本來自除以上6區(qū)以外的其他8個(gè)區(qū)。從性別結(jié)構(gòu)上看，男性占53.2%，女性占46.8%；從年齡結(jié)構(gòu)上看，20—29歲的占7.8%，30—39歲的占36.4%，40—49歲的占34.4%，50—59歲的占21.4%；從婚姻狀況來看，有配偶的占81.2%，無配偶（未婚、離異和喪偶）的占18.8%；從受教育程度來看，小學(xué)及以下的占2.8%，初中的占13.6%，高中/職高/中專的占42.6%，大專的占32.2%，本科及以上的占8.8%；從工作年限上來看，5年以下的占28.8%， 5年以上的占71.2%；從月工資來看，2200—3000元的占1.4%，3001—5000元的占16.2%，5001—8000元的占34.8%，8001—10,000元的占20.8%，10,000元以上的占8.2%；從職業(yè)資格證書等級(jí)來看，無證書的占26.2%，初級(jí)工的占35.6%，中級(jí)工的占31.2%，高級(jí)工及以上的占7.0%；從接受政府部門舉辦的就業(yè)培訓(xùn)次數(shù)來看，93.8%的受訪者都接受過就業(yè)培訓(xùn)，其中接受過1次的占22.4%，2次的占37.4%， 3次的占26.0%，3次以上的占8.0%；從接受政府部門舉辦的創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)次數(shù)來看，85.6%的受訪者都接受過創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)，其中接受過1次的占18.6%，2次的占37.4%， 3次的占22.4%，3次以上的占7.2%。

從被征地后平均每份工作的持續(xù)時(shí)間來看，6個(gè)月以下的占4.0%，6—12個(gè)月的占27.8%，12—24個(gè)月的占44.8%，24個(gè)月以上的占23.4%。借鑒國(guó)內(nèi)各省市人力資源和社會(huì)保障部門關(guān)于“穩(wěn)定就業(yè)”的標(biāo)準(zhǔn)（與用人單位簽訂一年以上勞動(dòng)合同），如果將被征地后平均每份工作的持續(xù)時(shí)間大于12個(gè)月視為穩(wěn)定的話，則樣本中就業(yè)穩(wěn)定的占68.2%，就業(yè)不穩(wěn)定的占31.8%。

（二）變量的選取與設(shè)定

Sehnbruch在研究智利勞動(dòng)力市場(chǎng)時(shí)提出，可以用就業(yè)時(shí)長(zhǎng)衡量就業(yè)穩(wěn)定性[11]。本研究延續(xù)這一做法，將“被征地后平均每份工作的持續(xù)時(shí)間”作為因變量。雖然國(guó)際上通常用一個(gè)人將一個(gè)工作保持6個(gè)月以上的可能性來衡量就業(yè)的穩(wěn)定性，但考慮到農(nóng)民的實(shí)際情況，通常農(nóng)業(yè)以一年為周期，農(nóng)民更換工作也通常發(fā)生在年底或第二年年初，如果失地農(nóng)民在一個(gè)勞作周期內(nèi)未失業(yè)或者變更工作，說明其就業(yè)穩(wěn)定性較強(qiáng)。據(jù)此，本研究將被征地后平均每份工作持續(xù)時(shí)間大于12個(gè)月的視為穩(wěn)定，平均每份工作持續(xù)時(shí)間小于12個(gè)月的視為不穩(wěn)定。國(guó)內(nèi)學(xué)者李丹和王娟提出的就業(yè)穩(wěn)定性的衡量指標(biāo)包括與用人單位簽訂一年以上勞動(dòng)合同[12]，朱慧用就業(yè)在一年以上作為衡量就業(yè)穩(wěn)定性的標(biāo)準(zhǔn)之一[13]，說明用持續(xù)時(shí)間大于12個(gè)月作為就業(yè)穩(wěn)定性的衡量標(biāo)準(zhǔn)得到學(xué)界廣泛認(rèn)同，具有一定的合理性。

通過前述文獻(xiàn)回顧和理論分析發(fā)現(xiàn)，個(gè)人特征（性別、年齡、學(xué)歷、技能、經(jīng)濟(jì)狀況等）和崗位特征（行業(yè)、單位性質(zhì)、薪資福利等）是影響就業(yè)穩(wěn)定性的重要因素。因此，在個(gè)人特征方面，研究選取了性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、工作年限、職業(yè)資格等級(jí)證書以及征地時(shí)是否有工作7個(gè)因素作為自變量；在其他特征方面，選取的自變量包括從事工作所屬行業(yè)、單位性質(zhì)、崗位類型、工資福利、接受就業(yè)創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)情況，以及征地前后收入來源等。

各個(gè)變量的定義與賦值及樣本基本統(tǒng)計(jì)情況如表1所示。

表1 變量定義與統(tǒng)計(jì)描述

續(xù)表1 變量定義與統(tǒng)計(jì)描述

（三）模型構(gòu)建

就業(yè)穩(wěn)定性為二分類變量，故采用Logistic回歸模型。研究將被征地后平均每份工作持續(xù)月數(shù)小于等于12個(gè)月的，視為就業(yè)不穩(wěn)定，記作Y=0；大于12個(gè)月的，視為就業(yè)穩(wěn)定，記作Y=1。

對(duì)于失地農(nóng)民個(gè)體而言，土地被征用后，需要尋找新的非農(nóng)職業(yè)工作，而是否會(huì)長(zhǎng)期從事這份工作，除與他在新的工作中獲取的收入、滿足感等相關(guān)，還與自身的條件有關(guān)。在工作中獲得的收入、滿足感等與其工作性質(zhì)相關(guān)（如工作單位類型、工作崗位類型、所屬行業(yè)等），能夠?qū)ふ业讲⒊掷m(xù)從事的新工作又取決于他本人的條件（如年齡、性別、受教育程度、技能、經(jīng)驗(yàn)等）。

設(shè)pj表示失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定的概率，在個(gè)人條件和工作性質(zhì)等變量Xi已知的情況下，pi的條件概率是解釋變量X1,… ,Xk的非線性函數(shù)（表示概率隨Xi等變化而呈現(xiàn)的非線性變化），即：

由此得到失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性的Logistic模型：

（2）式中，j=1, 2, …,n，K為解釋變量個(gè)數(shù)。1-pj為第j個(gè)失地農(nóng)民就業(yè)不穩(wěn)定的概率，pj/(1-pj)為就業(yè)穩(wěn)定與否的優(yōu)勢(shì)比。模型的參數(shù)βi表示Xi增加1個(gè)單位時(shí)，的改變量。當(dāng)βi＞0時(shí)，就業(yè)穩(wěn)定的概率隨Xi增加而增加，反之，則隨Xi增加而減小。

四、回歸結(jié)果分析

運(yùn)用SPSS軟件對(duì)所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic回歸，結(jié)果如表2所示。

表2 Logistic回歸模型估計(jì)結(jié)果

續(xù)表2 Logistic回歸模型估計(jì)結(jié)果

續(xù)表2 Logistic回歸模型估計(jì)結(jié)果

表2中模型的Cox & Snell R2為0.575，Nagelkerke R2為Cox & Snell R2的修正，達(dá)到了0.805，表明模型的擬合較好，所選的解釋變量可以解釋就業(yè)穩(wěn)定性80.5%的變異。模型卡方檢驗(yàn)P值為0.0000，模型整體顯著。在所選取的變量中，年齡、婚姻狀況、工作年限、月工資、社會(huì)保險(xiǎn)、單位類型、所屬行業(yè)、征地后收入來源等變量的顯著性水平均小于0.1，對(duì)失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性的影響是顯著的，其他變量在統(tǒng)計(jì)上無顯著意義。模型的整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為92.8%，表明模型的預(yù)測(cè)效果較好。其中Y=0的樣本預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為85.5%，Y=1的樣本預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為96.2%。

模型的估計(jì)結(jié)果顯示：

（1）影響失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性的個(gè)人特征中，年齡、婚姻狀況、工作年限對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響顯著，性別、受教育程度、職業(yè)資格證書等級(jí)、征地時(shí)是否有工作，則對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響不顯著。以50—59歲年齡段為參照，隨著年齡的增加，就業(yè)穩(wěn)定性增加，其中20—29歲年齡段的就業(yè)穩(wěn)定性最差，其回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，但相比50—59歲年齡段的失地農(nóng)民，其就業(yè)穩(wěn)定性的差別不顯著?；橐鰻顩r和工作年限的系數(shù)為正，表明有配偶的失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性要好于無配偶的失地農(nóng)民，工作年限越長(zhǎng)，失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性越高。受教育程度和職業(yè)資格證書等級(jí)對(duì)失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性影響不顯著。但從參數(shù)大小看，受教育程度較高的農(nóng)民，穩(wěn)定性反而較差。職業(yè)資格證書等級(jí)居中的農(nóng)民，就業(yè)穩(wěn)定性高，資格證書等級(jí)更高的農(nóng)民，穩(wěn)定性反而略低，這可能源于職業(yè)資格證書越高的人和雇主討價(jià)還價(jià)的余地越大，工作中會(huì)通過頻繁跳槽來獲取更高的收入。

（2）月工資和社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性有顯著的影響。薪資報(bào)酬是影響其是否更換工作的主要?jiǎng)訖C(jī)，工資越高，失地農(nóng)民從工作中獲得的滿足感越強(qiáng)，其就業(yè)越穩(wěn)定。與無保險(xiǎn)的工作相比，參加城鎮(zhèn)企業(yè)職工保險(xiǎn)的失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性最高，參加靈活就業(yè)/委托存檔保險(xiǎn)的失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性次之，參加城鄉(xiāng)居民保險(xiǎn)的失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性最低。

（3）就業(yè)培訓(xùn)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性沒有顯著的影響，但系數(shù)為負(fù)，表明參加就業(yè)培訓(xùn)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)的次數(shù)越多，就業(yè)的穩(wěn)定性越差。這一結(jié)果可能是因?yàn)槟嫦蜻x擇，就業(yè)不穩(wěn)定的人，更傾向于選擇參加就業(yè)培訓(xùn)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)來增強(qiáng)自身就業(yè)能力，以利于穩(wěn)定就業(yè)，因此，其參加的培訓(xùn)次數(shù)會(huì)高于就業(yè)穩(wěn)定的人員。獲取第一份工作的途徑對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性沒有顯著影響。

（4）單位類型與所屬行業(yè)對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性有顯著的影響，崗位類型對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性影響不顯著。與在機(jī)關(guān)事業(yè)單位就業(yè)的失地農(nóng)民相比，在國(guó)有集體企業(yè)就業(yè)的失地農(nóng)民具有更高的就業(yè)穩(wěn)定性，非國(guó)有集體企業(yè)、個(gè)體戶/職業(yè)自由者的就業(yè)穩(wěn)定性較低。失地農(nóng)民就業(yè)的行業(yè)中，制造業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)等行業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性較低。雖然崗位類型對(duì)失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性的影響不顯著，但從回歸系數(shù)的符號(hào)看，中高級(jí)管理者相比專業(yè)技術(shù)工人、熟練技術(shù)工人及非技術(shù)普通工人、辦事人員、服務(wù)人員等具有更高的就業(yè)穩(wěn)定性。

（5）征地前的收入來源對(duì)就業(yè)的穩(wěn)定性沒有顯著的影響，但征地后的收入來源對(duì)就業(yè)的穩(wěn)定性具有顯著影響。征地后的收入來源中，征地補(bǔ)償金、政府安置就業(yè)、補(bǔ)償房屋出租、經(jīng)營(yíng)個(gè)體工商業(yè)、村集體經(jīng)濟(jì)分紅、非農(nóng)職業(yè)等都會(huì)顯著降低失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性，其中補(bǔ)償房屋出租的失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性最差，這可能是因?yàn)檎鞯睾蟮姆€(wěn)定收入來源或大筆的征地補(bǔ)償收入等使得失地農(nóng)民對(duì)工作崗位的要求更為挑剔，導(dǎo)致其就業(yè)的穩(wěn)定性降低。

五、結(jié)論與展望

研究基于北京市失地農(nóng)民的500份調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，總體上分析了該群體的就業(yè)穩(wěn)定性，并運(yùn)用Logistic回歸分析了其就業(yè)穩(wěn)定性的影響因素，得出了以下結(jié)論：

第一，北京市失地農(nóng)民總體上就業(yè)較為穩(wěn)定。將被征地后平均每份工作持續(xù)時(shí)間大于12個(gè)月的視為穩(wěn)定就業(yè)，其占比接近70%，這說明北京市政府相關(guān)部門較為穩(wěn)妥地解決了失地農(nóng)民的就業(yè)問題。就業(yè)是最大的民生，就業(yè)穩(wěn)定了，生活便有了最基本的保障。失地農(nóng)民的穩(wěn)定就業(yè)一定程度上為北京城市化進(jìn)程和首都社會(huì)穩(wěn)定消除了隱患。

第二，影響失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性的個(gè)人特征變量中，年齡、婚姻狀況、工作年限對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響顯著。性別、受教育程度、資格證書等級(jí)、征地時(shí)有無工作，則對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性的影響不顯著。假設(shè)H2得到部分驗(yàn)證。影響失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性的單位特征變量中，月工資、社會(huì)保險(xiǎn)、單位類型和所屬行業(yè)對(duì)失地農(nóng)民就業(yè)穩(wěn)定性有顯著的影響，崗位類型對(duì)就業(yè)穩(wěn)定性影響不顯著，假設(shè)H3得到部分驗(yàn)證。

第三，從政府部門為失地農(nóng)民提供的公共就業(yè)服務(wù)來看，就業(yè)培訓(xùn)和創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)對(duì)失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性沒有顯著影響。雖然政府部門為失地農(nóng)民提供了很多的就業(yè)創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)，但對(duì)穩(wěn)定就業(yè)的促進(jìn)作用并不顯著，假設(shè)H1未得到驗(yàn)證。這說明政府部門為失地農(nóng)民提供的公共就業(yè)服務(wù)可能并不太契合失地農(nóng)民的需求，培訓(xùn)并沒有達(dá)到應(yīng)有的促進(jìn)就業(yè)的效果。政府相關(guān)職能部門應(yīng)考慮到失地農(nóng)民這一群體的特殊性，進(jìn)一步提高就業(yè)培訓(xùn)的針對(duì)性，提升培訓(xùn)的效果，以促進(jìn)其穩(wěn)定就業(yè)。

第四，從征地后收入來源來看，征地補(bǔ)償金、政府安置就業(yè)、補(bǔ)償房屋出租、村集體經(jīng)濟(jì)分紅等顯著降低失地農(nóng)民的就業(yè)穩(wěn)定性，假設(shè)H4得到了驗(yàn)證。當(dāng)然，征地補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)必須保持在一個(gè)合理的區(qū)間，既要能保障失地農(nóng)民的長(zhǎng)久生計(jì)，又不能因補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)過高而使失地農(nóng)民喪失就業(yè)的積極性和主動(dòng)性，過于依靠政府。

本研究還存在不足之處，如由于數(shù)據(jù)所限，樣本不夠充分，且未能做到完全隨機(jī)抽樣，可能會(huì)給模型估計(jì)結(jié)果帶來一定的偏差。部分變量如月工資、就業(yè)創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)次數(shù)與就業(yè)穩(wěn)定性之間可能存在聯(lián)立因果，因難以尋找相應(yīng)的工具變量，Logistic回歸也無相應(yīng)的工具變量估計(jì)方法，沒有進(jìn)行內(nèi)生變量的檢驗(yàn)，使得參數(shù)可能存在偏誤。在后續(xù)研究中還要進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量，對(duì)失地農(nóng)民個(gè)體進(jìn)行深度訪談來彌補(bǔ)問卷調(diào)查的不足，進(jìn)一步深入了解影響失地農(nóng)民就業(yè)的因素及困境。另外，對(duì)失地農(nóng)民就業(yè)問題做國(guó)內(nèi)不同地區(qū)的比較研究，也是后續(xù)研究一個(gè)重要方向。