农民工的就业稳定性及其影响因素研究——基于南京市的调查

李放，王洋洋，周蕾

（南京农业大学公共管理学院，江苏 南京210095）

新型城镇化的核心是以人为本，其首要任务是促进有能力在城镇稳定就业和生活的常住人口有序实现市民化。 我国已实现52%的常住人口城镇化率，但只实现了35%的户籍人口城镇化率，2 亿多名农民工的稳定就业不仅在很大程度上决定了城镇化的质量和稳定性，而且对农民工积累人力资本、构建社会网络、跨越制度壁垒的能力产生着重要影响，从而关系到其市民化的实现程度。同时，作为中国劳动力市场中的第一大群体，农民工不稳定的就业状态不仅会对其自身产生影响，而且还会影响整个社会的稳定和经济发展。因此，研究农民工群体就业的稳定性及其影响因素，对完善劳动力市场政策、推进新型城镇化进程、实现社会经济的稳定发展都具有重要意义。

从经济学视角，农民工的稳定就业是劳动力流动问题，西方学者对该问题研究的主要思路是假设流动的净收益现值越高，劳动力越有可能流动[1-3]，对应着劳动者的工作搜寻行为[4]。从社会学视角，农民工的就业稳定属于社会融入问题，经济、文化、社会网络等因素形成的推—拉决定着就业的稳定性[5]。农民工的就业稳定既符合上述经济学、社会学一般性规律，又因中国特有的社会制度、发展阶段而具有一定的中国特色。近年来国内关于农民工就业稳定性的研究主要围绕农民工就业稳定性的影响因素、工资效应以及其他视角展开。在农民工就业稳定性的影响因素方面，黄乾[6]通过实证研究认为受教育水平和培训等人力资本特征是农民工获取稳定就业机会的重要影响因素，农民工的就业稳定性在就业单位所有制和行业等之间存在明显差异；白南生和李靖[7]通过对北京市的调查数据分析研究发现，收入低是农民工流动的最主要原因，还对就业流动结果的影响因素进行了分析；陈昭玖等[8]基于调研数据的实证分析，发现新生代农民工就业稳定性受年龄、择业机会识别等因素的影响；张建武等[9]基于珠三角地区的调查数据，研究发现年龄、婚姻状况和日平均工作时间对于农民工就业流动性有显著性影响，所处行业、工作环境、受教育程度等因素对农民工就业流动的影响较小；张艳华和沈琴琴[10]基于四个城市的调查数据，实证分析发现文化程度、雇主所有制性质、职位等级和专业技能培训是农民工就业稳定性的主要影响因素。

在农民工就业稳定性的工资效应方面，谢勇[11]在控制住相关变量的情况下，经实证研究发现农民工的工资水平与其更换就业城市的次数之间存在着显著的正相关关系，与其在本地更换工作单位的次数之间呈显著的负相关关系，而与在本单位工作时间的长短之间存在着显著的正相关关系；黄乾[6]通过实证分析认为，稳定就业农民工和非稳定就业农民工的平均工资收入存在较大的差异，其中40.52%的工资差异是由个人禀赋不同形成的，59.48%的工资差异要归结于就业差异等因素；谌新民和袁建海[12]通过对新生代农民工就业稳定性的工资效应进行实证分析，认为工作转换次数与工资水平呈负向关系。

在农民工就业稳定性研究的其他视角方面，张琦[13]从宏观视角对农民的就业稳定性进行了界定，并提出动态的良性稳定就业与有限度的波动性就业相结合是评价就业变化的最佳标准取向；王春超[14]基于珠三角四座典型城市实地调查研究发现：农民工个人基本特征、个体经济特征、家庭人口因素、企业工作环境等多种因素对农民工的流动就业决策具有显著影响。罗楚亮[15]讨论了就业稳定性与职工工资收入差距之间的联系形式，任锋等[16]从就业稳定性差异的视角对人力与社会资本在稳定就业与不稳定就业农民工自雇创业中的作用进行了比较研究。

本文在借鉴已有研究成果的基础上，基于南京市的调查数据，采用计量经济学方法，对农民工的就业稳定性及其影响因素进行实证分析，重点关注农民工就业稳定性不同类别之间的相对差异，探讨导致这种差异的各种影响因素及其影响程度，为进一步完善农民工就业政策提供依据和参考。

1 研究方法

1.1 数据来源

数据来源于南京农业大学公共管理学院2013年6 月组织的“南京市外来务工人员收入与消费状况调查”。本次调查的对象为南京市的外来农民工,总计发放问卷450 份，回收有效问卷412 份，合格率达到92%。412 份样本中，流动就业样本234 份、半稳定就业样本95 份和稳定就业样本83 份。

1.2 变量选择与赋值

1）个体特征。选取了性别、年龄和婚姻三个因素。在部分行业和岗位，对就业人员的性别选择很严格，并且受传统“男主外、女主内”观念的影响以及就业市场的性别歧视和生理特征的不同，性别影响着就业选择和就业稳定性；对于受教育程度整体较低的农民工群体而言，年龄与个人体力、健康状况密切相关，影响着个人的就业能力即就业稳定性；婚姻作为社会化的个体特征，与家庭因素和传统“顾家”观念相关，也影响着个人的就业稳定性。

2）人力资本特征。选择了受教育程度和技能水平两个方面进行衡量，一般情况下，人力资本特征的差异会使农民工在就业选择、工资水平、就业晋升等方面出现分化，并进而影响其就业稳定性。

3）雇主特征。包括就业行业和单位所有制性质两方面。鉴于我国国情，农民工就业主要集中在建筑装潢业、住宿餐饮娱乐业、制造业等几个行业，并且以在私营企业、国有集体企业和个体形式就业为主，不同行业和不同所有制企业经营水平、抵御风险、获取优惠政策以及受经济发展情况影响不同，影响着就业稳定性。

4）就业特征。包括劳动合同、社会保险和工资水平三个方面。劳动合同和社会保险的有无关系到就业者的工作稳定和利益，而工资水平则是最直接的影响就业者择业和更换职业的因素，根据马斯洛需求层次理论，工资更能满足农民工的需求，是影响其是否更换工作的主要动机。

Sehnbruch[17]在一份关于智利劳动力市场的研究报告中提出用每份工作就业时间的长短来衡量就业稳定性，即以每份工作就业时间小于3 年、3-5 年和大于5 年来划分三个层次，并且认为只有一份工作就业时间超过五年才算稳定就业。基于这种思路，本文以“平均每份工作就业时间”长短为标准，分别统计了样本中受访者的就业稳定性，并尝试进一步划分就业稳定性的三个类别，即认为平均每份工作就业时间3 年以下为流动就业，平均每份工作就业时间3-5 年为半稳定就业，平均每份工作就业时间5年以上为稳定就业。对所选变量的定义和赋值情况的说明见表1。

表1 变量赋值及统计描述Table 1 Variable assignments and statistical description

1.3 模型选择

1）分析农民工就业稳定性影响因素的模型。分别以农民工平均每份工作的就业时间（以年为单位计算）和劳动合同期限（以年为单位计算）作为被解释变量，建立多元线性回归模型，具体模型为：

式中：yi分别表示农民工平均每份工作的就业时间和劳动合同期限，Xi为一组影响因素自变量，βi为各自变量的回归系数，代表各相关自变量对农民工一份工作的就业时间的影响方向和影响程度，ε 是随机误差，代表所选择变量Xi之外的其他影响因素的作用。

2）分析农民工就业稳定性不同类别之间差异影响因素的模型。由于流动就业、半稳定就业和稳定就业三个类别之间本身存在排序关系，所以最终选择使用多项有序Logistic 模型（Ordinal Logistic）来估计各种影响因素在不同就业稳定性类别之间的作用。其基本形式为：

式中：j=1，…，J；Pj表示被解释变量前j 个类别的累计概率，K 为解释变量个数，x 为影响因素向量。

解释变量的估计系数（β）反映与所属类别相比，属于其他类别的倾向。当解释变量的系数为正时，说明相对于参照类别来说，该变量对于属于其他类别的就业稳定性有着相对概率为正的影响，即农民工就业稳定性更倾向于属于其他类别；而当解释变量的系数为负时，说明相对于参照类别来说，该变量对于农民工就业稳定性属于其他类别有着相对概率为负的影响，即倾向于偏离这一就业稳定性类别。

1.4 计量检验

1）农民工就业稳定性影响因素的计量检验。选择农民工平均每份工作的就业时间（以年为单位计算）和劳动合同期限（以年为单位计算）分别作为被解释变量，将上文选择的相关变量作为影响农民工就业稳定性的解释变量，其中在把农民工平均每份工作的就业时间作为被解释变量进行计量检验时，出于理论上的客观真实准确考虑，选择个体特征和人力资本特征所包含变量作为解释变量，分别纳入多元线性回归模型，对（1）式进行估计，剔除劳动合同这一产生多重共线性的变量后，选择剩余变量纳入模型进行多元线性回归分析。

2）农民工就业稳定性不同类别之间差异影响因素的计量检验。由于调查数据中的雇主特征和就业特征中所含变量不能作为解释农民工就业稳定性不同类别之间差异影响因素，故在选择农民工就业稳定性所划分的三个类别作为被解释变量进行估计时，只能选择个体特征和人力资本特征所包含变量作为解释变量，对（2）式进行多分类Ordinal Logistic回归分析。

2 实证结果与分析

2.1 统计性描述分析

在412 份样本中，有男性农民工293 位，女性119 位，分别占总体样本的71.11%和28.99%；平均年龄32.79 岁，其中35 岁及以下的比例占到总体样本的62.14%，说明南京市的外来农民工以青壮年的新生代农民工为主。 在婚姻方面， 已婚的比例为62.37%；在受教育程度方面，小学及以下文化程度的受访者占到总体样本的20.39%，初中文化程度的受访者占到总体样本的44.66%，高中及以上文化程度的受访者占到35.19%， 其中大专以上的占到7.52%，总的来说受教育程度较高，但是仅26.21%的受访者拥有相关专业技能。就业的行业以建筑装潢业和制造业为主，分别占到受访者比例的40.78%和21.60%，其他行业中，住宿餐饮娱乐业占比最大，达到了14.08%，并且大部分都在私营企业就业，达到了60.68%，参加就业单位所在地社会保险的比例较小，为38.11%。此外受访者的月平均工资为3 100元，较以往有所提高，可能与受访者受教育程度、工作所在行业和经济发展有关。但总体上看，以上基本情况与国家统计局发布的《2012 年全国农民工监测调查报告》（国家统计局，2013）大致保持一致，说明此次调查的数据具有比较强的代表性。

根据农民工就业稳定性的三个类别，受访者中有近57%的受访者处于流动就业状态，实现稳定就业的仅占20.15%（表2）。

表2 被调查农民工更换工作的频次统计Table 2 Job change frequency statistics of the surveyed migrant workers

劳动合同签订年限也是衡量农民工就业稳定性的重要指标，未签劳动合同的受访者占到调查样本总数的65.78%，而签订劳动合同的受访者中劳动合同期限以0-1 年和1-3 年为主,分别占到12.62%和18.20%，其他期限相对较长的劳动合同仅占3.40%（表3）。

表3 被调查农民工劳动合同的分布情况Table 3 Labor contract distribution of the surveyed migrant workers

2.2 农民工就业稳定性的分析

考察平均每份工作就业时间作为模型解释变量的回归结果，从年龄因素看，与40 岁以上年龄组相比，20-30 岁年龄组与就业稳定性在10%的显著性水平上呈显著负相关，就业稳定性下降了102.8%；从受教育程度因素来看，与小学以下学历组相比，初中、高中和大专及以上学历组与就业稳定性呈显著负相关，分别在1%、1%和5%的水平上显著，就业稳定性分别下降227.7%、290.8%和250.2%；此外，其他变量因素经检验与就业稳定性没有显著相关关系。

考察劳动合同期限作为模型解释变量的回归结果，从性别因素来看，与女性组相比，男性组与就业稳定性呈在1%水平上显著负相关关系，就业稳定性下降了32%；从年龄因素来看，与40 岁以上年龄组来看，31-40 岁年龄组与就业稳定性在5%水平上显著负相关，就业稳定性下降了37.7%；从受教育程度因素来看，与小学以下学历组相比，大专及以上学历组与就业稳定性在10%水平上呈显著正相关，就业稳定性分别增加了58.4%；从就业行业因素来看，与其他行业组相比，批发贸易零售业组、制造业组和居民服务业组与就业稳定性分别在5%、1%和1%的水平上呈显著正相关关系，就业稳定性分别增加了75.9%、81.4%和109.8%；从雇主所有制因素来看，与国有、集体相比，私营组和个体组分别与就业稳定性在5%、1%水平上显著负相关关系，就业稳定性下降了41.6 和67.7%；从单位社会保险因素来看，与未参加组相比，参加社会保险组与就业稳定性在1%水平上显著正相关关系，就业稳定性增加了96.5%。

综合两次回归分析结果（表4），性别、年龄、受教育程度、就业行业、雇主所有制、单位社会保险因素都对就业稳定有显著性影响，而其他因素则没有显著性的影响。从个体特征来看，男性、20-40 岁的受访者就业稳定性显著较低，可能与天性偏好风险、家庭负担压力大、初步进入就业市场、追求高待遇工作愿望强烈有关。从人力资本特征来看，受教育程度与就业稳定性具有显著负相关关系，根据马斯洛需求层次理论，可能与受教育程度较高的受访者拥有更高的职业追求，因而更换工作较为频繁有关。从雇主特征来看，批发贸易零售业、制造业、居民服务业就业稳定性较高，可能与在这些行业的农民工就业技术门槛低、劳动合同签订率相对较高有关；私营和个体性质的企业单位就业稳定性较低，可能与其技术水平低、经营规模小、抗风险能力弱、市场竞争激烈有关。从就业特征来看，参加社会保险的受访者就业稳定性较高，社会保险作为农民工的就业保障和待遇是一项实在利益，对于挽留农民工流失和更换更好的岗位具有十分重要的作用，同时有时也是农民工频繁更换工作的代价，参加单位社会保险会增加就业稳定性。

表4 基于多元线性回归分析模型的就业稳定性影响因素回归结果Table 4 Regression results of the employment stability influencing factors based on multiple linear regression model

2.3 农民工就业稳定性不同类别之间差异分析

从个体特征来看， 与40 岁以上年龄组相比，20-30 岁组对就业稳定性类别差异具有显著性影响，在1%统计水平上显著负相关（表5），说明此不同年龄组间就业稳定性类别差异显著，20-30 岁年龄组就业稳定性低，可能与此类受访者初步进入就业市场、偏好风险、追求高工资高待遇愿望强烈有关。

表5 就业稳定性类别差异影响因素回归结果Table 5 Regression results of the influencing factors of the employment stability category differences based on the Ordinal Logistic model

从人力资本特征来看，与小学及以上学历组相比，初中和高中学历组对就业稳定性类别差异具有显著性影响，分别在10%和1%水平上显著负相关，说明不同学历水平间就业稳定性类别差异显著，可能是拥有此类学历水平的受访者不满于现有工作岗位，强烈希望追求到更匹配到自己学历水平的职业和收入及其他待遇有关；与没有职业技能水平组相比，拥有初级技能组对就业稳定性类别差异具有显著性影响，在10%水平上显著负相关，说明初级职业技能水平是就业稳定性类别差异的主要成因，可能与受访者为农民工群体有关，这一群体中拥有职业技能的比例较低，并且就业集中于建筑装潢、制造业等劳动密集型岗位，对于中高级技能的需求量相对较低，更多的是需要初级技能的农民工，而初级技能是农民工群体更容易经过培训获得。

3 结论

在农民工就业稳定性方面，男性农民工的就业稳定性低于女性农民工；20-40 岁农民工的就业稳定性低于其他年龄农民工；拥有初中以上学历的农民工就业稳定性低于其他受教育水平的农民工；建筑装潢业、批发贸易零售业和制造业农民工的就业稳定性高于其他行业；私营和个体性质单位就业的农民工就业稳定性低于其他雇主所有制单位；参加单位社会保险的农民工就业稳定性较高。个人特征、人力资本特征、雇主特征和就业特征都对农民工的就业稳定性具有影响，受教育程度、就业行业、雇主所有制和社会保险发挥着较强的影响作用，婚姻、职业技能水平和月收入水平对农民工的就业稳定性没有统计上的显著性影响。

在农民工就业稳定性不同类别之间差异方面，就业稳定性在年龄、受教育程度、职业技能水平三个变量因素上存在显著性的类别差异，而在性别、婚姻变量因素上没有表现出显著性的类别差异，但是年龄和受教育程度两个因素对就业稳定性类别差异的影响较强，而职业技能水平因素仅产生较弱的影响。

对于农民工群体来说，就业稳定性过低或过高都不是追求的目标，过低的就业稳定性不利于农民工的专业技术积累、家庭生活稳定以及城市化和社会稳定，过高的就业稳定性不利于劳动力资源合理配置和创造性的发挥，适度较高的就业稳定性才是良性的。基于以上研究结论，建议从改善人力资本特征和择业特征着手适当提高农民工的就业稳定性。一方面是从义务教育、职业教育和技能培训处着眼，提高农民工的职业素质和专业技能，增加其人力资本存量；另一方面是加强劳动力市场的规范管理，保护劳资双方的合法合理利益，监督农民工就业过程中的劳动合同签订和社会保险参与情况，维护社会公平正义。

[1]Sjaastad L A.The costs and returns of human migration[J].The Journal of Political Economy,1962,70(5):80-93.

[2]Jacob Mincer and Boyan Jovanovic.“Labor mobility and wages”[M].//Sherwin Rosen,Studies in labor markets.Chicago:University of Chicago Press,1981:21-63.

[3]Todaro M.Internal migration in developing countries:a survey[M]//Population and economic change in developing countries.Chicago:University of Chicago Press,1980:361-402.

[4]Farber H S.Mobility and stability:The dynamics of job change in labor markets[J].Handbook of Labor Economics,1999,3(B):2439-2483.

[5]Banerjee B.The role of the informal sector in the migration process:a test of probabilistic migration models and labour market segmentation for India[J].Oxford Economic Papers,1983,35(3):399-422.

[6]黄乾.城市农民工的就业稳定性及其工资效应[J].人口研究,2009(3):53-62.

[7]白南生,李靖.农民工就业流动性研究[J].管理世界,2008(7):70-76.

[8]陈昭玖,艾勇波,邓莹,等.新生代农民工就业稳定性及其影响因素的实证分析[J].江西农业大学学报:社会科学版,2011(1):6-12.

[9]张建伍,李楠,赵勋.农民工就业流动性影响因素研究——基于珠三角地区的调查[J].农业经济与管理,2012(3):30-36.

[10]张艳华,沈琴琴.农民工就业稳定性及其影响因素——基于4个城市调查基础上的实证研究[J].管理世界,2013(3):176-177.

[11]谢勇.农民工就业流动的工资效应研究——以南京市为例[J].人口与发展,2009(4):32-36,12.

[12]谌新民,袁建海.新生代农民工就业稳定性的工资效应研究——以东莞市为例[J].华南师范大学学报:社会科学版,2012(5):94-101,164.

[13]张琦.对农民就业稳定性与波动性的理论探讨[J].北京:中国社会科学院研究生院学报,1993(1):45-51.

[14]王春超.农民工流动就业决策行为的影响因素——珠江三角洲地区农民工就业调查研究[J].华中师范大学学报:人文社会科学版,2011(2):49-57.

[15]罗楚亮.就业稳定性与工资收入差距研究[J].中国人口科学,2008(4):11-21,95.

[16]任锋,杜海峰,刘玲睿.基于就业稳定性差异的农民工创业影响因素研究[J].人口学刊,2012(2):80-88.

[17]Sehnbruch K.From the quantity to the quality of employment:An application of the capability approach to the Chilean labour market[R].Center for Latin American Studies(CL AS Working papers),2004.