农民工参与就业培训的决定因素及对收入影响的实证分析

孟宪生,关凤利,唐哲一

(1.东北师范大学马克思主义学院,吉林长春130024;2.复旦大学经济学院,上海200433;3.上海财经大学经济学院,上海200439)

农民工参与就业培训的决定因素及对收入影响的实证分析

孟宪生1,关凤利2,唐哲一3

(1.东北师范大学马克思主义学院,吉林长春130024;2.复旦大学经济学院,上海200433;3.上海财经大学经济学院,上海200439)

笔者利用在7个省市的调研数据,利用离散选择模型分析农民工参与就业培训的影响因素;同时,运用平均处理效应估计方法,考察参与就业培训对农民工收入水平的影响。分析结果说明,就业培训有助于提高农民工在就业市场的竞争力,提高农民工的收入水平。但这需要增加资金投入,加大宣传力度,正确引导营利性培训机构的发展。

就业培训;平均处理效应;配对估计

在样本统计中,认为就业培训对稳定农民工就业、增加工资收入没有帮助者所占比例为56%。可见,很大一部分人对就业培训持否定意见,这可能是由于农民工自身综合素质不高,大部分人在城市中主要从事简单的体力劳动,同时由于宣传力度不够以及现有劳动力就业培训市场的不规范、就业培训缺乏针对性和灵活性,使得一些农民工培训项目进展缓慢,很大一部分人不清楚培训是否会增加收入和增加就业机会。因此,研究农民工参与就业培训的影响因素,考察哪些因素制约着农民工参与培训的积极性,有着重大的现实意义。我们利用平均处理效应考察参与就业培训与不参与就业培训的农民工工资收入的差别,探讨就业培训是否对改善农民工的收入水平有积极作用,为就业培训计划的实施提供理论支撑,这也是本文研究的主要目的。

二、基于离散选择模型的农民工参与就业培训意愿的影响因素分析

我们把个人是否参加培训看做是一个二元选择模型：

其中y是二元变量,参与就业培训则取1,不参加则取0。y＊i是潜在的不可观测的变量,是个体参加与不参加培训的效用之差,xI是一些解释变量,这里是影响农民工参与就业培训的个人及家庭特征,包括性别、婚姻状况、户籍所在地、年龄、打工经验、家中小孩个数、六岁以下小孩数量、农民工对就业培训的主观感受以及所受教育水平,β是待估计的参数,εi是一个随机扰动项,满足 Eεi=0。在我们模型的估计中,我们考虑教育对参与就业培训的影响,我们设置了三个虚拟变量：

在模型1的估计结果中我们发现：

1.性别的系数在1%的显著性水平下,显著为负,这说明男性劳动力较女性劳动力更愿意参加培训。这是因为男性要更多地负担起维持家庭生计的责任,男性渴望通过培训提高他们在劳动力市场的竞争力。同时,女性要更多地从事家务劳动,可能没有更多的时间和精力参加培训。

2.年龄的系数在1%的显著性水平下,显著为负,这说明随着年龄的增加,农民工参与就业培训的意愿降低,表明年轻人更愿意参加就业培训,这可能是因为年轻人对新事物接受能力更强,同时年轻人更需要参与培训来积累人力资本。

3.户籍所在地是否在调查地周边的估计系数为负,但统计上不显著,这说明农民工参与培训与否的决定,是不受户籍所在地距离打工地点远近的影响的。

4.结婚虚拟变量的系数为负,但是在统计上并不显著。这不能说明结婚的劳动力与未婚劳动力参与就业培训的意愿有何差别,我们在模型2中对男女结婚者进行了细分,单独提取出女性结婚者对参与就业培训意愿的影响,我们会在后面解释估计的结果。

5.工作经验的系数在1%的显著性水平下,显著为负,说明随着农民工工作经验的不断丰富,农民工参加就业培训的意愿降低,这可能是由于培训对工作经验丰富的劳动者带来的边际收益相对更小。

6.家中有小于6岁小孩的变量的系数在5%的显著性水平下,显著为负,这是因为家中小孩的年龄很小,需要家长更多的照顾。而家中小孩个数变量的系数则不显著,这可能是因为一些6岁以上小孩已经到学校上学,不再需要家长整天照顾。估计的结果中,如果不考虑家中小孩的年龄因素,孩子的数量对于家长是否参与就业培训的影响,统计上不显著。

7.农民工对就业培训的主观看法的系数在1%的显著性水平下,显著为正,农民工自己主观认为培训对实现就业、增加收入、改善生活水平有所帮助,参与就业培训的意愿的几率越高。

8.受教育程度的虚拟变量中,只有高中学历的变量在5%的显著性水平下,是显著为正的,其他的统计上均不显著,农民工自身的受教育程度与所从事的工作具有很大相关性,小学和初中学历的农民工在城市中主要从事简单的体力劳动,对于培训的需求相对较低;而高中学历者相对于低学历者更倾向于参加培训来增强自己在就业市场的竞争力;大专以上学历虚拟变量估计系数是正的,但统计上并不显著,这可能是因为我们的样本中,具有大专以上学历的农民工很少,只有66名,所占总样本比例仅有5%,但从经济学意义上来说,高中及大专以上学历的劳动者更愿意参加就业培训。

在模型2的估计中我们发现结婚女性要用更多的时间做家务和照顾小孩,参加培训的时间就变少了,这就使得结婚女性更加不愿意参与就业培训;同时发现家里有6岁以下小孩对男性农民工参加就业培训没有影响,主要对女性起作用。

三、基于平均处理效应估计参与培训对农民工收入的影响分析

平均处理效应(A TE)最早的应用是评估医疗效果。但是在经济学的应用中,由于没有试验数据,增加了估计平均处理效应的难度。因为对于个体而言,我们只能观察到他们受到处理后或者没有受到处理时的结果,Yi1或者Yi0,两者不能同时被观察到。比如在本文中,劳动者要么接受了培训,要么没有接受培训。另Di为是否受到处理的二元变量,如果受到处理则取1。那么培训的平均处理效应应为：

或者处理组的平均处理效应(A TT)：

但是平均处理效应估计是不可估计的。因为(2)中我们只能观察到 Yi1或者 Yi0中的一个。我们所能得到的估计是两个组之间的平均差别：

容易看出,如果 E(Yi0|DI=1)≠E(Yi0|Di=0)则(4)的估计不等于(3)的估计。不幸的是经济学研究的问题中,大多情况下,这个不等式都是满足的。配对估计是最近应用最为广泛的针对平均处理效应的计量方法。本文的研究用到了三种A TT配对估计,分别是Abadie和 Im bens(2007),以及 Heckman,Ichimura和 Todd(1997,1998)[1][2]所提到的方法。

我们同时也使用两种倾向分值配对(Propensity Score M atching——PSM)估计。分别是Dehejia和Wahba(1999,2002)的倾向分值区间配对估计(下面简称DW配对)和 Heckman等(1997,1998)的核配对估计(Kernel matching)[3][4]。Heckman,Ichimura和 Todd(1997)提出的一个局部线性配对(LLR),也是基于非参数估计的方法。我们也把局部线性配对估计的结果列在表中。局部线性配对拥有一些非常好的特性,比如在边界点附近有更快的收敛速度,并且更加稳健(Fan,1992a)[5]。

表1给出了针对农民工参与培训对收入影响的平均处理效应估计结果。

表1 平均处理效应估计

在具体的估计中,A I估计的度量我们选取M ahalanobis度量,即令度量‖·‖V的权重矩阵V=S-1,S是自变量x的样本方差协方差矩阵,并且我们选取的配对个数为4个,变量 x我们选取了所有模型1中所有在0.05的置信水平下显著的变量。DW配对估计中我们把倾向分值区间设置为5个。Kernel和LLR估计的核函数我们选用了正态分布(用 Epanechnikov核函数的结果很相近),窗宽选择为0.06。在使用倾向分值估计PSM时,我们使用Probit估计来计算倾向分值,变量x的选择与A I配对相同。

表1报告了这四种配对的A TT估计的结果。其中LLR配对估计的系数为288.44,是所有四个估计中最高的,而A I配对估计是这四个估计中最小的,配对估计系数为280.06。Kernel估计、DW估计与局部线性估计LLR的结果相差不大,P值显示这四个配对估计在0.01的置信水平下都是显著的。这个结果表明,参加培训的人,平均会比其不参加培训每月多285元左右的工资,相对于样本平均工资,就业培训的回报大约为22%左右,这是一个比较高的回报率,在经济意义上也是非常显著的,农民工参加就业培训不仅能够增加自己的收入,而且能够增强在就业市场的竞争力,就业培训对于稳定就业、促进农民工增收有重要的意义。

四、结 论

通过我们分析的结果,可以看出就业培训有助于提高农民工在就业市场的竞争力,提高农民工的收入水平。同时也要注意,农民工由于自身综合素质不高,劳动力市场存在的歧视行为,企业培训中经常把学历低、年龄大的农民工排除在培训市场之外,同时由于现有劳动力就业培训市场的不规范、就业培训缺乏针对性和灵活性,培训信息的缺乏、农民工沉重的生活压力,使得一些农民工培训项目工作进展缓慢。为了促进就业培训市场的发展,提升农民工对培训的有效需求,需要加大培训资金的投入力度,发挥市场机制的作用,使资金能够得到有效的利用[6];加大宣传力度,提供培训信息与培训渠道;调动用人单位提供培训的积极性,加强农民工培训工作的督促和服务;正确引导营利性培训机构的发展。

[1]Heckman.James&Hidehiko.Ichimura&Petra.Todd.Matching As An Econometric Evaluation Estimator：Evidence from Evaluating a Job Training Program[J].Review of Economic Studies,1997,64：605-654.

[2]Heckman.James&Hidehiko.Ichimura&Jeffrey.Smith&Petra.Todd.Characterizing selection Bias Using Experimental Data[J].Econometrica,1998,66：1017-1098.

[3]Dehejia.Rajeev,Sadek.Wahba.Causal Effects in Noexperimental Studies：Reevaluating the Evaluation of Training Program s[J].Journal of the American Statistical A ssociation,1999,94：1053-1062.

[4]Dehejia.Rajeev,Sadek.Wahba.Propensity Score-Matching Methods fo r Nonexperimental Causal Studies[J].Review of Economic Studies,2002,84：151-161.

[5]Fan.J.Design Adap tive Nonparametric Regression[J].Journal of the American StatisticalAssociation,1992a,87：998-1004.

[6]关凤利,等.城乡统筹就业视角下的农村公共投资问题与对策分析[J].东北师大学报：哲学社会科学版,2010(1)：28-33.

The Empirical Analysis on Determ inantsand Income Effects of the Rural M igrant Workers'Job-Train ing

M ENG Xian-sheng1,GUAN Feng-li2,TANG Zhe-yi3
(1.School of Marxism,Northeast Normal University,Changchun 130024,China;2.School of economics,Fudan University,Shanghai 200433,China;3.School of Economics,Shanghai University of Finance and Economics,Shanghai 200439,China)

We use the survey data of the ruralmigrantworkers in seven p rovinces to analyze the determinantsw hich could potentially affect individual's decision on participation of job-training p rogram s.We also analyze the income effects of the job-training p rogram s through the average treatment effect estimato r.

Job-Training;Average Treatment Effect;Matching Estimato r

D60

]A

1001-6201(2011)04-0052-04

一、抽样调查样本描述

为了分析农民工参与就业培训的影响因素,以及就业培训对农民工收入的影响,2009年5月至7月,复旦大学就业与社会保障研究中心与国家哲学社会科学基金青年项目“市民化视角下的农民工就业转型问题研究”课题组成员联合在江苏、浙江、山东、辽宁、福建、广东及上海7个省市面向打工的农民工进行了调研,本次调研采取随机抽样调查的方式,以问卷调查形式为主,调研共发放问卷1 500份,收回有效问卷1 276份,问卷内容主要涉及农民工基本情况、收入状况、参与就业培训等方面。

2011-02-17

国家哲学社会科学基金青年项目(08CSH016);教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(07JZD0023);吉林省教育科学“十一五”规划重点项目(ZD08003);上海财经大学研究生科研创新基金(CXJJ-2008-326)

孟宪生(1970-),男,黑龙江海伦人,东北师范大学马克思主义学院副教授,中国社会科学院博士后;关凤利(1974-),女,河南淇县人,复旦大学经济学院博士后;唐哲一(1982-),男,浙江舟山人,上海财经大学经济学院博士。

[责任编辑：秦卫波]

在我们调查的总体样本中,其中有366人参加了培训,大约占到了整个样本的30%。参加问卷调查者最小为19岁,最大的51岁,工资最低者为500元,而最高为4 000元,总体样本人均收入为1 335元左右,其中分样本中上海市打工人员平均工资最高,平均收入为1 589元,浙江杭州市样本平均工资为1 448元,广东东莞市平均工资为1 327元,江苏南京市样本平均工资为1 278元,福建厦门市样本平均工资为1 215元,山东青岛市样本平均工资为1 199元,辽宁大连市样本平均工资为1 179元。教育年限平均为9年左右,样本中具有小学及以下学历为387人,约占所有样本比例为30%,具有初中学历人员为404人,约占所有样本比例为31.66%,具有高中学历为423人,约占所有样本比例为33.15%,具有大专及以上学历人员为66人,约占所有样本比例为5.17%。平均工作经验为8.8年,最短打工年限为1年,最长为25年。样本中女性所占比例为40%,结婚者所占比例为51%。