流动人口失业发生风险与对策

杨胜利，柴方园

(河北大学 经济学院，河北 保定 071000)

国家卫生健康委员会发布的《中国流动人口发展报告2018》显示，2017年年末，我国的流动人口数量为2.44亿，约占全国总人口数的17.6%，意味着我国每五至六个人中就有一个人是流动人口。流动人口已经成为城市劳动力市场中重要的组成部分，是促进经济发展和社会建设的关键力量。随着我国产业转型升级进入关键时期，经济增长由高速增长步入中速增长，由要素驱动型经济向技术型、创新型经济转变，我国劳动力市场的特点也由改革开放初期的劳动力短缺转变为结构性失业。马忠东研究得出我国城城流动人口失业率为6.1%，乡城流动人口失业率为3.1%[1]。杨凡认为我国流动人口失业率达到了4.94%，超过了3.62%的城镇登记失业率[2]。

以往观念认为不存在流动人口失业问题，因为流动人口失业后就会返回户籍地再就业，尤其是农业流动人口在失业后会返回户籍地进行农业生产。但是由于农业生产机械化和土地流转造成了农业生产人口过剩和失地农民增多，流动人口回乡难以再就业，很大一部分流动人口在失去工作后会继续在流入地寻找新的工作。现阶段是我国全面建成小康社会的关键阶段和城镇化发展的关键时期，2018年我国城镇化率达59.58%，越来越多的人口在城市定居。流动人口失业问题直接关乎流动人口在城市的生存状态，进而影响我国城镇化和现代化进程，需对此问题予以重视。

一、文献述评

流动人口失业问题的研究既与经济增长、产业结构调整和技术革新密切相关，也是现实中人口大规模流动的必然结果。回顾以往，流动人口失业问题相关研究从现象、现状描述逐步转变为实证分析和应对策略研究。人口学中关于流动人口失业的研究，更多关注流动人口失业率和失业群体特征，相关研究大致可以分为三类。

一是失业流动人口个人特征方面的研究。“五普”数据显示流动劳动力失业率为2.74%，流动人口正在发生结构性变化，其家庭化的趋势明显[3]。相对于就业流动人口而言，失业流动人口特征主要表现为年轻化、学历低、外出盲目、生活容易陷入困境[4]；具有农村户籍比例高、失业保险参保率低、有固定住所比例低等特点[5]。沈琴琴认为流动人口文化素质普遍比较低，并非产业结构转型所需人才[6]。新生代失业流动人口在社会保障水平、工资收入、标准劳动时间、职业声望、住房条件等方面与本地市民的差距更加明显[7]。

二是流动人口失业影响因素方面的研究。陈国斌等认为影响流动人口失业的因素有人力资本因素、性别与年龄因素、职业因素、身份户籍与居留时间因素。人力资本存量高、女性、年龄偏大、收入低、技术含量低、农业户口与居留时间长者更容易失业，反之越不容易失业[8]。马忠东等的研究发现乡城流动人口的失业率远低于城城流动人口[1]。徐玮等进一步研究发现，流动人口家庭特征和流动特征都对流动人口失业具有显著影响[4]。陈怡蓁等研究认为，影响省级流动人口失业的主要因素为人口个人条件和外在环境[9]。还有学者认为流动人口失业问题是由微观个人因素和宏观经济社会因素共同作用所造的。流出地的“推力”(土地承包权、宅基地、城乡类型)和流入地“拉力”(城市级别、经济结构)都对流动人口失业具有显著影响[2]；流入城市市场化指数对流动人口失业具有负向影响[2,10]。

三是解决流动人口失业问题对策方面的研究。部分学者认为流动人口的合理布局应该与就业政策相结合，进行通盘考虑。鼓励企业为流动人口提供多样化的工作岗位和工作形式[4]；对流动人口进行技能培训，帮助他们适应行业和进行职业转换，减少结构性失业[11]。还有部分学者认为应该着力提高流动人口人力资本，规范企业用工制度，消除就业歧视，健全流动人口社会保障体系[12]；发挥政府教育、技能培训的主体作用，建立公平、竞争、合理的劳动力市场[5]。

综上所述，已有研究主要通过对流动人口个人微观特征进行分析来研究流动人口失业问题，存在一定的片面性；流动人口失业不仅受到个人因素、流动特征的影响，很大程度上还受到流入地经济发展水平、产业结构、市场化程度、城市规模等宏观因素的影响。通过个人微观因素与宏观因素来综合分析流动人口失业的研究还比较欠缺。本文不仅考虑个人微观因素的影响，还加入了流入地宏观因素，综合分析流动人口失业的影响因素。

二、数据来源与变量说明

(一)理论框架

本文主要以迁移理论中的“推-拉理论”为基础。流动人口失业与普通人群失业有所不同，流动人口失业不仅仅是劳动力市场供需结构失衡的表现，还与流动人口自身禀赋和劳动力迁移决策有关。20世纪50年代博格等人提出了“推-拉理论”，即人口流动是流出地的“推力”和流入地的“拉力”共同作用的结果。1966年， EVERETT S LEE进一步将人口流动的中间障碍因素和个人因素纳入到“推-拉理论”框架中，认为流出地和流入地既有“拉力”又有“推力”[13]。中间障碍因素包括距离远近、物质障碍、语言文化差异等，个人因素包括性别、年龄、受教育程度、家庭等个人特征。分析流动人口失业影响因素时，除了需要考虑流动者的人口学特征和人力资本特征以外，还需要考虑流动过程、流出地和流入地特征。因此，将“推-拉理论”作为研究的理论基础是合适的。具体来看，首先，流出地推力发生了变动，近年来越来越多的流动人口把农村的土地出租或直接荒废，举家迁入城市工作生活，尤其是新生代流动人口几乎不具备务农技能。这批人实质上已经进入一元经济结构，他们在失业后很难返回家乡，而是被迫在流入地继续徘徊。其次，随着大城市人口调控和产业转型升级的加速，流入地在存在拉力的同时，也呈现出来一定的推力，推力和拉力并存。那么这些因素对流动人口失业的综合作用机制是什么？流动人口为什么会失业？失业之后为什么不返回家乡？鉴于此，本文以“推-拉理论”为基础，从流动人口的个人禀赋、流出地因素、流入地因素和流动过程因素四个方面来系统研究流动人口失业发生的影响因素。

(二)数据来源与测量

本文微观调查数据采用原国家卫生和计划生育委员会发布的2017年全国流动人口动态监测数据。调查方式按照随机原则在全国31个省(区、市)和新疆生产建设兵团中流动较为集中的流入地抽取样本，开展抽样调查。调查对象为在流入地居住一个月以上，非本区(县、市)户口的15周岁及以上流入人口。调查中涵盖了大量的个人信息，使我们能够在分析个人特征的基础上，探究流动人口失业风险变动的影响因素。

1.模型选择

流动人口是否失业是一个二项性问题，计量经济方法logist模型经常用于分析该类问题。该模型因变量为非此即彼的二元变量，模型函数为逻辑概率分布函数。具体公式如下：

(1)

式中Pi为流动人口失业的概率，即为失业发生风险，βi为待估计参数，xi为流动人口失业的影响因素。对公式(1)进行换算，失业概率的计算公式为：

(2)

2.因变量

“流动人口是否失业”是本文的被解释变量。国际劳工组织认为失业人员应该具有四个特征：目前没有工作、符合一定年龄、有工作能力和有工作意愿。根据国家统计局的规定，就业人口加上失业人口等于经济活动人口，失业率等于失业人口占经济活动人口的百分比。文中按照此概念定义就业人口和失业人口。根据问卷中问题“在上一周有没有从事一个小时以上有收入的工作”，回答“是”定义为就业，回答“否”定义为无业，但无业人口不一定是失业人口，无业人口中包含了丧失劳动能力和没有就业意愿的人口。再通过问题“一个月内是否找过工作”判断调查对象是否有就业意愿，若回答“目前无业且一个月内找过工作”，方可界定为失业。我国劳动法规定法定劳动年龄为从16周岁起至退休的年龄，以此为据对2017年流动人口动态监测数据进行筛选，把研究对象的年龄界定在16～59周岁，并删除个体属性缺失的样本，最终筛选出130 789个有效问卷，并将失业赋值为2，就业赋值为1。宏观数据来自《中国城市统计年鉴》，共涉及237个城市。

3.自变量

文中的自变量包括控制变量和核心解释变量。控制变量主要是流动人口的个体特征，包括年龄、性别、受教育程度、户籍性质和婚姻状况。解释变量包括流动人口的流出地因素、流入地宏观因素和流动过程因素。流出地因素包括户籍地宅基地和流出地地域。流出地地域根据国家统计局对我国东、中、西部的划分标准，划分为东部11个省份，中部8个省份、西部12个省份(此划分不涉及我国港澳台地区)。

由于流入地经济环境是导致流动人口失业的重要因素，所以这里按照经济环境的评价维度，选取了流入地宏观因素，包括：流入地的市场化水平、城市规模、流入地域和流动人口支出收入比。流入地的市场化水平采用人均实际外资投资额来表示，人均使用外资额越高则市场化水平越高。城市规模根据流入地常住人口规模来进行划分，采用国务院2014年印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》对城市规模进行划分：超大城市为人口1 000万以上的城市；特大城市为人口500万至1 000万的城市；大城市为人口100万至500万的城市；中小等城市为人口100万以下的城市。流动人口支出收入比是指流动人口在流入地的月支出占月收入的比重，用来衡量流动人口在流入地扣除生活成本之后的经济状况。流动过程因素包括流动范围和流动时间。

三、流动人口群体特征与失业特征

总体来看，2017年流动人口失业率为2.3%，低于2017年国家统计局公布的城镇居民登记失业率(3.9%)，这与已有研究结论一致。一方面流动人口较强的目的性决定了其失业率低于当地城镇居民，人口流动的主要目的就是为了获得较高收入，而获得收入的前提是实现就业，为了尽快实现就业，流动人口会选择一些工作环境较差、待遇水平不高、社会保障薄弱的岗位，而流入地城镇户籍人口不愿意从事这些工作。另一方面流动人口较大的流动性决定了其失业率低于当地城镇居民，流动人口在失去工作或者发现更好的工作后，会选择回流或者流向新的工作地，避免了失业的发生。再者，流动人口由于灵活就业比例较高，部分流动人口处于隐性失业状态，未能显现出来。

从个人特征来看，女性失业率高于男性，男性和女性失业率分别为1.9%和2.8%；在受教育程度方面，随着人口学历的提高，失业率越来越低，专科及以上学历者失业率为1.8%，而小学及以下学历者的失业率达到了3.1%，未婚者失业率比已婚者的失业率高出0.8个百分点，在年龄方面，25～34岁组、35～49岁组占比较高，分别达到了40.2%和39.8%，两个年龄组合计占到样本总量的80%；年龄与失业率呈U型关系，随着年龄的增长，失业率先下降后上升。

从流出地来看，中部流出者占比最高，为41.8%，并且呈现东部、中部、西部流出者失业率依次升高的态势，西部流出者失业率最高，为3.2%。在流出地有耕地者占比达到71.3%，有耕地者失业率为1.9%，低于没有耕地者(3.6%)。

从流入地的宏观特征来看，流入地人均外商投资额大于等于500美元的城市占比最高，为35.5%；失业率方面，随着流入地市场化程度的提升，流动人口失业率先升后降；流入地为中小城市者失业率最高，为2.9%；流动人口的支出收入比普遍偏低，支出收入比集中在0.6以下，并且流动人口支出收入比越大，失业率越高，支收比在0.8以上者失业率达到了4.2%。

从流动过程特征来看，流动时间在3年及以下者占比较高，达到了39.6%，失业率随着流动时间的增长而升高；流动范围方面，流动人口多数为跨省流动，占比49.9%，并且失业率由跨省、省内跨市到市内跨县依次升高，市内跨县者失业率最高，为2.8%，可见流动距离越短则失业率越高，详见表1。

表1 主要变量描述统计 %

四、流动人口失业发生的影响因素logistic分析

为了厘清个人特征、流出地特征、流入地特征与流动过程对流动人口失业的影响，本文使用二元logistic回归方法，采用逐步回归的方式进行研究。模型(1)只包含个人特征变量，检验个人特征对失业的影响；模型(2)除了包含个人特征因素外，还加入了流出地特征变量；模型(3)在控制变量基础上加入了流入地特征变量；模型(4)在控制变量基础上加入了流动过程变量；模型(5)则包含个人特征、流出地特征、流入地特征和流动过程四个方面的因素；模型(6)分析了除去个人特征影响的情况下，流出地、流入地和流动过程因素对流动人口失业风险的影响。回归结果如表2所示。

表2 流动人口失业影响因素的二元logistic回归结果

表2

模型(1)检验了流动人口个人特征对其失业概率的影响。就性别而言，女性流动人口的失业概率要高于男性，这与已有研究结果一致[2,4]。这种现象产生的原因一是由于劳动力市场对女性存在一定歧视，用工企业会考虑到女性的社保成本和女性育龄期，某些岗位更是有男性偏好；二是由于受“男主外、女主内”传统观念的影响。年龄对流动人口失业的影响呈U型分布，失业率最低点在42岁左右。这种U型分布的原因主要是低年龄组的工作经验少、工作技能低、频繁跳槽导致失业可能性高，且低年龄组大多未组建家庭，经济方面压力较小，所以工作不太稳定；随着年龄的增长，流动人口的工作经验逐渐丰富、技能增强，家庭经济压力变大，工作趋于稳定，失业概率降低；42岁之后，流动人口失业的概率开始上升，这主要是由于流动人口大多从事体力劳动，工作领域集中于劳动密集型产业，随着年龄增长，劳动者的体力逐渐变弱，导致其失业的可能性增大。受教育程度对流动人口失业具有显著的负向影响。婚姻状况方面，已婚者失业概率低于未婚者。户籍方面，非农业户籍者失业概率比农业户籍者高。

模型(2)在控制了流动人口个人特征的条件下，检验了流出地因素对流动人口失业概率的影响。从回归结果来看，各变量影响均显著。流出地地域方面，流出地为东部者和中部者的失业概率比流出地为西部者分别低了64.6%和60.0%。这是由于区域间发展不平衡，西部、中部地区的经济发展相较于东部缓慢，就业环境较差，形成了较大的人口向外推力，流动人口失业后仍在城市徘徊的可能性增大，失业概率也随之增大。户籍地是否有耕地方面，有耕地者失业概率明显低于没有耕地者。耕地作为流动人口从城市返回农村的保障，降低了流动人口失业概率，而没有耕地者更容易受流出地向外推力的影响，在失去工作后，难以返回流出地继续以务农为生，进而失业风险也更大。

模型(3)在控制了流动人口个人特征后，检验了流入地因素对流动人口失业概率的影响。从回归结果来看，流入地各变量对流动人口失业均具有显著影响。在流入地地域方面，流入地为东部、中部者的失业概率分别比流入地为西部者低65.7%和54.1%，主要是因为东部和中部经济环境更好，就业机会较多，降低了失业风险。流入地市场化程度对于流动人口失业具有显著负影响，市场化程度越高，流动人口失业的可能性越低。流入地市场化程度越高，说明城市的经济活力强，劳动力市场机制更完善，流动人口找到工作的几率更大。流入地的城市规模对流动人口失业具有显著负影响，流动人口流入中小城市的失业概率比流入大城市和特大城市者分别高出了56.1%和53.5%。(1)数据根据计算得来，下文相关数据同样如此。流入城市人口规模越大，则劳动力市场规模越大，劳动力市场的稠密效应和学习效应能够降低失业风险。同时，由于流入地生活成本不同，生存压力也不一样，一般生存压力越大，失业率越小。为此，加入支出收入比这一变量来反映消除生活成本后的纯收益对流动人口失业的影响。回归结果显示，支出收入比为60%～79%者、40%～59%者和40%及以下者的失业概率分别比支出收入比为80%及以上者低59.3%、66.6%和73.3%，反映出流动人口在流入地支出收入比越小、储蓄越多，失业风险越低。可见流动人口在流入地的经济状况越差，其工作的稳定性就越差，在入不敷出的情况下不得不通过频繁换工作来缓解经济压力。

模型(4)在模型(1)的基础上加入了流动过程特征。回归结果显示，流动时间和流动范围对流动人口失业具有显著影响。从流动时间来看，流动时间为3年及以下者、4～5年者和6～10者的失业概率分别比流动时间11年及以上者低57.7%、54.5%和52.9%。这主要是由于随着流动时间的增长，流动人口工作经验、工作技能增加，职业地位不断提升，在流入地城市适应度更高，对工作岗位更加挑剔，对工作待遇、工作环境的要求逐渐提高，从而失业概率增大。从流动范围来看，流动距离越短，流动人口的失业的风险越大。跨省流动者和省内跨市流动者的失业概率分别比市内跨县流动者低61.1%和52%。跨省流动者失业概率低于省内跨市和市内跨县流动者。这主要是流动距离的迁移成本差异造成的，长距离流动者的流动成本较高，对工作更不挑剔，降低了其失业风险。

模型(5)在考虑流动人口个人特征的条件下，检验了流出地因素、流入地因素和流动过程因素对流动人口失业的综合影响机制。相对于模型(2)而言，在进一步控制流入地因素和流动过程因素后，流出地因素的回归系数仍然显著，但各变量回归系数变小。这表明流出地各因素对流动人口失业的影响程度有43.22%可以由流入地因素和流动过程因素解释。在流入地地域方面，模型(5)中各变量系数仍然显著，相较于模型(3)，总体上相关因素的影响程度有所上升，这主要是因为流出地为中西部者失业概率较高，流动时间越长者失业概率越高。同样，模型(5)中流动过程因素的回归系数也有所下降，即流动过程对流动人口失业的影响程度有24.34%可以由流出地因素和流入地因素解释。在控制流入地和流出地因素后，相对于市内跨县流动者，跨省流动者的失业风险降低了，省内跨市流动者的失业风险上升了。

模型(6)在不控制个人特征的前提下，进一步检验了流出地、流入地和流动过程因素对流动人口失业的影响，该影响虽仍具有显著性，但相对于模型(2)、模型(3)、模型(4)，各变量的回归系数总体上有所下降。进一步验证了流入地、流出地和流动过程因素对流动人口失业的影响存在相互作用，即流动人口的失业风险不是单一因素决定的，是流出地、流入地和流动过程因素综合作用的结果。

五、结论和建议

通过对2017年流动人口动态监测数据的分析，发现流动人口总体失业率在2.3%左右，并且存在明显的群体差异。相对于男性、高学历者、中等年龄者、东部流出者、家中有耕地者、跨省流动者、流入特大城市者而言，女性、低学历者、年龄较大者、西部流出者、家中没有耕地者、省内流动者、流入中小城市者的失业风险更高。

人口的大规模迁移流动与我国经济发展现状相适应，而地区间的推力、拉力是人口迁移流动的重要动因。流动人口的自身特征和就业特征，使其面临着较大的失业风险。享受与流入地居民同等的就业权益不仅是流动人口的梦想，也是其融入城市的重要保障。从表面上来看，流动人口失业率较低，但进一步分析发现，这种“优势”受到多种因素制约，即流动人口较低的失业率是以其牺牲岗位要求、承受长距离、高成本流动等为代价的。

流动人口失业受多种因素的影响，所以需要从流动人口个体、流出地、流入地、流动过程各方面同步着手来缓解流动人口失业问题。比如可以促进家乡有耕地的流动人口返乡创业，在流入地对家乡没有耕地的流动人口进行创业引导、开展创业培训，合理引导人口流动，促进农民工市民化，保障流动人口劳动权益等；另外，应该开放劳动力市场，取消地方就业保护、降低进入门槛，加快城乡劳动市场一体化建设，为劳动力自由流动营造良好环境；并且根据流动人口的流向、规模、分布趋势和群体特征，完善区域就业政策，有针对性、多层级、多目标地推进区域劳动力资源优化配置，从而降低流动人口失业风险。

综上所述，提出如下建议：

(一)重视流动人口失业问题。以往研究认为流动人口在失去工作以后，就会选择回到流出地务农或者寻找其它就业机会。然而，近年来流动家庭增多，居留意愿更强，流出地无耕地、无宅基地者增多，他们失去工作后仍留在流入地待业的比例增大。表3可见，2017年我国流动人口失业率已经达到了2.3%，比2011年上升了0.6个百分点。流动人口失业问题关乎流动人口的家庭生活、婚姻状况、子女教育、父母赡养等，应引起重视，并应积极推进流动人口公共服务均等化。

表3 2011—2017年流动人口失业率 %

(二)加快中小城市发展，合理引导人口流动。应完善流动人口的登记和监测工作，掌握城市流动人口流动规模和失业状况，为政府制定决策提供依据；在逐步减少大城市对人口流动各项限制的基础上，合理引导流动人口在中小城市落户，不仅能够促进流动人口就业，更有利于推动中小城市的发展。

(三)加快中西部建设，促进区域协调发展。经济发展水平是影响流动人口就业的重要因素，西部地区经济发展水平相对较低，流动人口失业率高。本研究发现西部地区流动人口失业率达3.3%，而东部地区仅为1.6%。应加大对西部地区的投资力度，盘活西部地区的劳动力市场，增加就业岗位，进而降低流动人口失业率。

(四)提高流动人口受教育水平，降低个人禀赋差异。流动人口个人禀赋显著影响其失业概率。流动人口受教育水平普遍偏低，在产业转型升级中，他们的技能水平难以满足劳动力市场需求，增加了流动人口的失业风险。因此，应加强对流动人口的技能培训和再教育，进而提升其人力资本存量，降低流动人口失业风险。

(五)保障流动人口权益，消除就业歧视。流动人口在就业行业、就业形式、社会保障等方面与流入地居民存在较大差异，因此，应该制定流动人口劳动权益保护政策，保证流动人口能在流入地享受与本地居民同等的就业权益，促进流动人口尽快融入城市生活。

(六)完善市场机制，提升市场化水平。研究发现流动人口失业率与流入地的市场化水平有关，整体上看，流入地市场化水平越高，经济活力越强，提供的就业机会更多，流动人口失业率也越低。各级政府部门应该加大外资引进力度，提高对外开放水平，扩大对外资开放的领域，改革经济体制，完善劳动力市场机制，进而降低流动人口失业风险。