残疾人就业及其影响因素研究*

■廖娟

引言

2006年第二次全国残疾人抽样调查显示，残疾人就业率不到非残疾人就业率的一半，考虑到残疾人丧失劳动能力的特殊情况及扣除在校学生和离退休人员后，残疾人就业率也只相当于非残疾人的72.7%（赖德胜、赵筱媛，2008[1]）。2007年我国政府出台了《残疾人就业条例》，2008年修订了《中国人民共和国残疾人保障法》，这些法律法规是否使残疾人的就业情况有所改善，到目前为止还没有针对残疾人就业状况的全面数据分析结果。虽然《2013中国劳动力市场发展报告——全面建成小康社会进程中的残疾人就业》中对2007～2012的残疾人就业进行了多层面的分析（赖德胜、李长安、孟大虎等，2013[2]），但大多止于对残疾人就业的地区、性别、城乡等差异的概括性统计描述，深入剖析影响残疾人就业的深层次原因的篇幅不多；石丹淅、王琦（2013）[3]也同样采用统计描述的方法，着重对残疾人就业状况变动的趋势进行分析。基于此，本文将利用2009、2012年全国残疾人监测数据，除了使用统计描述方法外，重点采用国际通行的计量分析方法，试图对我国残疾人就业及其影响因素进行研究，主要回答以下几个问题：我国残疾人总体就业率尤其是在各省市间的就业率差异情况如何？有什么样的变化趋势？残疾人就业受哪些个体和家庭因素的影响？对这些问题的回答将有助于进一步理解残疾人就业情况形成的深层次原因，以期更有针对性进行政策干预以促进残疾人就业。

1 文献回顾

国外对残疾人就业的研究大部分集中于残疾人法案或政策实施对残疾人就业的影响，对于残疾人就业的影响因素研究并不多见。有代表性的是Addabbo, Krishnakumar & Sarti（2014）[4]对意大利残疾人劳动力参与率的经验研究，他们发现残疾类别对残疾人的劳动力市场参与影响很大，肢体残疾人能获得更多的工作岗位，智力残疾对就业的不利影响最大，而个体和环境特征如年龄、性别、教育和居住地对残疾人参与劳动力市场有决定性影响。Gannon & Brian (2003)[5]对爱尔兰的残疾人和患有慢性病的人参与劳动力市场的影响进行了检验，发现患有长期慢性病会极大地减少劳动力市场参与率。Jones et al. (2003)[6]使用2002年英国的劳动力市场调查对非残疾人和残疾人的就业概率以性别进行分组研究，结果表明教育对于残疾人就业来说比非残疾人有更大的正面作用，精神残疾人会比其它类别残疾人面临更大的就业困难。上述研究基本上是针对发达国家和地区的残疾人就业研究，也有少数学者关注发展中国家的残疾人的就业情况，如Mitra& Sambamoorthi（2006）[8]采用了全国调查数据对南非的残疾人就业情况及其影响因素进行研究，发现个体和家庭因素对残疾人就业的影响很显著，人力资本的作用则不明显。纪雯雯、赖德胜（2013）[9]运用Probit模型分析了影响中国残疾人劳动参与决策的因素。结果表明，人口学特征是影响残疾人劳动参与决策最主要的因素，康复服务对不同类别的残疾人作用不同，而家庭经济因素对残疾人劳动参与决策的负向作用最小。尚珂、梁土坤（2013）[10]采用聚类方法对我国按比例残疾人就业的地区差异及影响因素进行了分析，结果表明地区生产总值、按比例就业政策的差异及受教育水平是影响残疾人按比例就业的重要因素。Jang，Wang & Lin（2014）[7]对台湾那些接受过残疾就业服务（Disability Employment Services）的残疾人就业结果的影响因素进行了研究。

从上述文献研究中发现，不管是对发达国家还是发展中国家，对残疾人就业概率的基于微观数据的实证研究一般都采用probit模型，影响因素则包括个体、家庭和环境因素，而基于宏观数据的研究则采用聚类方法，使用经济发展状况指标如地区生产总值等因素来研究残疾人就业状况。如果所使用的数据既包括残疾人也包括非残疾人，一般会对二者进行对比分析；如果数据中只有残疾人样本，则大多采用分组的方法进行研究，如按性别、城乡等进行分组，若包括年份数据则可按年份分别进行回归。

2 数据与方法

本文使用的是2009和2012年全国残疾人状况监测调查，样本量分别为34866和40161个。因本文研究的就业问题，将样本年龄限制在16～60岁的就业人口，分别获得2009、2012年样本数为16552、16747，共计33299个。由于数据中只有残疾人样本，因此将使用probit模型进行回归。根据以往研究的结果得知，残疾人就业的城乡差异和性别差异较大，因此本文的实证研究在全体样本回归的基础上，将以性别和城乡为关键变量进行分组研究，以期找出影响残疾人就业的主要因素。

2.1 全体残疾人就业率

残疾人就业率的计算方法采用下述公式：

公式1是按照一般计算就业率的方式对残疾人就业率进行计算的，它实际上表示的是残疾人就业人口的比例。公式2表示的是残疾人的劳动力参与率，失业人数按照没有工作但在寻找工作的人口计算。公式3中分母扣除了非劳动力包括在校学生、离退休人员和丧失劳动能力者，得到残疾人真实的就业率。将上述三种测量方式放在一起，比单独使用一种测量方式能够更为全面地提供残疾人口就业的整体情况。

总体上来看，2012年残疾人就业率比2009年稍有下降，为43.68%。分性别和城乡的残疾人就业率如表1所示。可以看到，男性残疾人就业率明显高于女性，女性残疾人就业率为男性残疾人的64%左右，且这种情况未随时间的推移而改变。将在校学生、离退休人员和丧失劳动能力者排除后，残疾人的真实就业率明显上升，但2012年的就业率仍然低于2009年。除城镇的就业率有些微上升之外，女性残疾人的真实就业率仍然只为男性的66%左右。城镇残疾人就业率仍然低于农村，但前者相对于后者的比例则由之前的不到80%上升到85%以上。此外，2009年城镇残疾人登记失业率为11.07%，2012年为10.28%，结合表1的数据分析结果，残疾人的劳动参与积极性似乎在下降。

表1 分性别、城乡的残疾人就业率（单位：%）

2.2 不同地区残疾人就业率

我国由于地区发展不均衡，就业情况在各省市有着较大差异，残疾人的就业情况同样如此，详见表2（采用公式1所计算的就业率）。从2009～2012年就业率的变动情况来看，其变动幅度的绝对值从最小的0.13个百分点（江苏）到最大的16.91个百分点（甘肃）不等，变动幅度超过10个百分点的就有5个地区（河北、内蒙古、江西、陕西、甘肃），可见残疾人在各省市的就业情况有较大不同，如果仅计算残疾人总体就业率变化的数值并不能反映出地区差异，有15个即约一半的省市残疾人就业率是下降的。从各省份城乡就业率的差距来看，除宁夏外，2009年所有省市的农村残疾人就业率高于城镇，到2012年这种情况则有所改变，浙江、福建、广西、重庆、贵州、西藏、宁夏7个省份的城镇残疾人就业率高于农村，其余省份仍然是前者低于后者。但两年的差异幅度变化非常大，如上海2009年乡城就业率之差为1.25%，2012年该数值为26.32%，两年的差距超过了25%，而辽宁、广东前后两年的差异变化不到1个百分点，这说明各省市残疾人城乡就业率的差异已经逐步开始发生变化。

3 残疾人就业的影响因素：实证数据分析

本研究所使用的probit模型的自变量主要来自于个体和家庭两个方面，个体变量包括性别、居住地（城乡、省份）、年龄、年龄平方、婚姻状况、受教育水平、一年内是否接受过职业技能培训、残疾类别（视力、听力、言语、肢体、智力、精神和多重残疾，多重残疾指个体所患残疾超过两种及以上），家庭因素则用家庭规模表示。此外，将年份虚拟变量纳入回归，可以从时间上判断残疾人就业率的变化。由于我国城乡二元体制仍然存在，因此本文将城乡分组进行回归，回归结果见表3。第1列是群体回归结果，其余各列依次为城镇男性、城镇女性、农村男性和农村女性子样本的回归结果，每个回归都控制了省份变量，但限于篇幅未列出其结果。

从全体样本的回归中可以看到，2012年残疾人的总体就业率低于2009年，后者比前者低1.8%；对农村男性样本来说也是如此，农村男性残疾人就业率2012年比2009年降低3.3%；而其他残疾人组则未出现这样的情况，即2009年和2012年的残疾人就业率差异不明显。

男性的就业率高于女性20.4%，而城镇残疾人就业率则低于农村22.1%，都在1%的水平上显著，这与Mitra & Sambamoorthi（2006）对南非的研究结果一致。年龄对就业率的影响呈现倒U型，在五个回归中都很稳定。婚姻状况对就业的影响也较为稳定，已婚者有更高的就业率，且这种状况在男性残疾人组中更为明显，城镇男性和农村男性组的边际效应分别为15.7%和13.5%，而城镇女性和农村女性则分别为3.6%和7.7%。

从人力资本角度来说，总体上反映教育的影响较为显著：相对于小学教育水平，未上过学的残疾人就业率显著更低，而初中、高中或中专、大专及以上教育水平的残疾人则有更高的就业率，且教育水平每上一个台阶，就业率就明显高出一截，尤其是受过高等教育的残疾人其就业率高出小学教育水平的残疾人27.4%。但按城乡和性别分组回归后，教育的影响则与全体样本回归中的影响不太一样，特别是在城镇男性和女性中，教育的影响显示出了较大差异。对城镇男性而言，只有受过高等教育的残疾人就业率才显著高于受过小学教育者，高中或中专、初中不显著，未上过学者仍然显著低于小学文化者。对城镇女性残疾人而言，未上过学者与小学教育水平者之间的就业率差异不显著，但其它文化程度相对小学而言则有更高的就业率，受过高等教育者的就业率甚至高出41.7%。显然，在城镇生活的残疾人如果想要就业，雇佣单位对其教育水平的要求更高，受过高等教育者的就业情况明显好于低教育者，且就业对男性残疾人的教育水平要求会更高。比较而言，除农村女性残疾人组中高等教育的边际效应并不显著外，教育对农村残疾人就业的作用与全体样本回归的情况一致。通过职业技能培训所产生的人力资本对残疾人就业率的提升有显著影响，与那些在一年内未接受过培训的残疾人相比，五个回归中接受过培训的其影响水平从14.6%～24.2%不等，说明职业技能培训对残疾人就业具有非常重要的作用。可见，人力资本对残疾人就业的作用不可小觑，这与Mitra& Sambamoorthi（2006）对南非的研究有较大差异，该研究表明除研究生教育外，其它水平的教育对残疾人就业的影响并不显著。

表2 不同地区残疾人就业率(%)

从不同残疾类别来看，以多重残疾为参照组，整体上智力和精神残疾人就业率显著更低，而视力、听力、言语、肢体残疾人就业率更高，且各组边际效应都在1%水平上显著。各分组回归的情况则略有不同，相对于多重残疾而言，城镇男性组中言语残疾者的就业率并无显著与之相异之处；城镇女性组中，除精神和智力残疾人的就业率显著更低外，其它类别残疾者的就业与之并无显著差异；农村男性组中除智力残疾外，农村女性组中除肢体残疾外，其它

与总体样本回归中各残疾类别的符号和显著性一致。总体来看，智力和精神残疾对于残疾人就业的障碍最大，听力残疾者就业率相对更高，其次是言语残疾者。

表3 残疾人就业的probit回归边际效应

家庭因素也是影响残疾人就业的重要原因。可以看到，家庭规模越大，残疾人就业率越低，均在1%的水平上统计显著，但城镇男性和女性组并未出现这种状况，家庭规模对其就业的影响不显著。这可能与城镇和农村的家庭规模大小不同有关，数据显示，城镇残疾人中将近70%为3人及以下家庭规模，而农村残疾人这一数字为50%，还有45%为4～6人家庭，农村残疾人的平均家庭规模更大。如果家庭中能工作的人数越多，残疾人外出就业的可能性就越小。

从模型的解释力来看，城镇组比农村组的pseudo R2更高，说明上述因素对于城镇残疾人的就业影响更强。对农村残疾人来说，能否就业除自身和家庭原因外，就业环境也是一个重要因素，即农村是否存在那么多可以供残疾人就业的岗位可能对农村残疾人的就业结果产生较大影响。

4 结论与建议

第一，个体的人口学特征是影响残疾人就业的主要因素。可将这种个体因素分为三类，一类是自然呈现的人口统计学特征，如性别、年龄、婚姻状况和居住地。研究表明，男性残疾人就业高于女性，农村高于城镇，年龄的影响则呈现倒U型特征，已婚者的就业率也明显更高。另一类是个体的人力资本特征，如教育水平和培训状况。定量分析结果表明，教育水平越高、接受职业技能培训对于残疾人提高就业率有显著作用。第三种是个体的残疾类别差异，正是这种差异造成了残疾人就业情况的不同。研究表明，精神和智力残疾人在就业时面临的障碍最大，甚至比多重残疾人就业更困难。

第二，残疾人家庭规模越大，就业的概率越小，在农村残疾人中尤为如此，城镇残疾人家庭则不明显。

第三，从动态特征来看，2012年农村男性的残疾人就业率低于2009年3.3%，全体残疾人的就业率2012年比2009年显著低1.8%，其他组残疾人的就业率在两个时间点上并无显著变化。

根据上述实证结果，本文着重从人力资本角度和就业扶助角度对促进残疾人就业提出政策建议。首先，人力资本是影响残疾人就业的重要因素，应从总体上提高残疾人的人力资本存量。长远来看，从整体上提升残疾人的受教育水平是改变残疾人就业状况的重要途径，因此加强残疾人的教育尤其是为残疾人提供更多的高等教育是当务之急。短期提升残疾人人力资源水平的重要手段是对残疾人进行职业技能培训，如盲人按摩培训、电脑培训等，这类培训具有明显的职业针对性，是提升残疾人就业概率的捷径。因此应在现有基础上继续扩大残疾人职业技能培训的范围，让更多的残疾人接受培训，提升就业能力。其次，对于就业困难的特殊残疾群体，如智力和精神残疾者，应结合其残疾特征，建立符合个体就业的特殊环境，辅助有就业意愿的这类残疾人实现就业；而对于女性残疾人这种双重弱势群体，可以开发专门针对她们性别和残疾特征的项目，帮助其实现就业。再次，残疾人在各省市的就业情况存在较大差异，特别是有些省市在两个调查年份残疾人就业率的变动幅度相当大，各省市应找出其中原因，并根据本地区的实际情况开展适合当地残疾人就业的项目。

[1]赖德胜，赵筱媛. 中国残疾人就业与教育现状及发展研究. 北京: 华夏出版社, 2008: 22-24.

[2]赖德胜，李长安，孟大虎等. 2013中国劳动力市场发展报告——全面建成小康社会进程中的残疾人就业. 北京: 北京师范大学出版社, 2013.

[3]石丹淅，王琦. 残疾人就业状况变动趋势分析. 残疾人研究. 2013(4): 76-79.

[4]Addabbo T, Krishnakumar J, Sarti E. Disability and Work:Empirical Evidence from Italy. Disadvantaged Workers, Malo MA,Sciulli D, Springer International Publishing, 2014, 11-29.

[5]Gannon B, Nolan B. Disability and Labour Market Participation. 2004.

[6]Jones M K, Latreille P L, Sloane P J. Disability, Gender and the Labour Market. IZA Discussion paper series, No. 936,2003.

[7]Jang Y, Wang Y, Lin M. Factors Affecting Employment Outcomes for People with Disabilities Who Received Disability Employment Services in Taiwan. Journal of Occupational Rehabilitation. 2014, 24(1): 11-21.

[8]Mitra S, Sambamoorthi U. Employment of Persons with Disabilities: Evidence from the National Sample Survey. Economic and Political Weekly. 2006, 41(3): 199-203.

[9]纪雯雯，赖德胜. 中国残疾人劳动参与决策分析. 中国人口科学. 2013(5): 30-39.

[10]尚珂，梁土坤. 我国按比例安排残疾人就业地区差异及影响因素分析. 华东经济管理. 2013(2): 128-131.