受教育水平、公共服务与流动人口就业稳定性

官华平

(广东外语外贸大学 经济贸易学院，广东 广州 510420)

一、引言

我国有大量流动人口在城市就业，由于受教育程度和职业技能水平较低，社会资本积累不足，大部分流动人口劳动就业收入和获得的社会公共服务水平较低。近几年，我国出台了大量的有关流动人口就业的相关法律法规，这对流动人口劳动权益保护起到了一定的积极作用。尽管明显的制度性歧视越来越少，但是城市劳动力市场分割却一直比较明显；行业之间、岗位之间收入福利待遇差距明显。在忽略制度约束对流动人口就业质量影响下，人力资本就成为了最关键的因素。本文研究流动人口受教育水平对其获取公共社会服务(福利)水平的影响，进而探讨对其宏观稳定就业的影响，本文将运用国家卫生计生委在珠三角地区开展的抽样调查数据开展实证分析。

改革开放以来，我国大量农村剩余劳动力进入城市，为经济发展贡献了巨大劳动力资源和劳动力人口红利。[1]Giovanni Peri分析了移民对美国和欧洲劳动力市场的影响，认为移民能够增加劳动市场的流动性，能够在一定程度上促进劳动生产率提升。[2][3]城市中流动人口已经成为了城市就业的主力军，也为城市发展做出了贡献。但是，流动人口的薪资福利待遇却比较低，享受的社会福利较少；这与五大发展理念中的共享发展理念不符。为解决这个问题，政府提供了两种思路：一是市民化，也就是打破户籍制度的约束，让流动人口直接落户；二是公共服务均等化，也即是向流动人口提供户籍人口同等的社会福利水平。学者们发现提升流动人口公共服务均等化水平对流动人口就业存在影响，夏怡然利用2005年1%人口抽样调查的实证分析发现，流动人口在转移就业过程中不仅关注工作机会和收入，而且会注重公共服务。[4]候慧丽将社会公共服务分为工业公民资格公共服务和社会公民资格公共服务，流动人口获得较多公共服务将有利于在城市稳定工作。[5]就业稳定性可以从宏观和微观两个角度定义。宏观就业稳定性是指劳动力市场中劳动力就业整体供给及流动性情况，张琦对宏观就业稳定的含义及度量方法进行了归纳。[6]我国流动人口就业稳定性差，更换工作频率远远高于发达国家，这对劳动力市场会造成很大影响。从企业微观角度来看，就业稳定性是指员工离职率低，或者是指缺工率低。员工适度的流动能够优化人力资源配置，但是过度频繁的流动则会对劳动力市场产生负面影响，包括影响人力资本积累，间接影响劳动生产率。[7]Magnani对比了美国和欧洲的劳动力市场，发现就业稳定性降低，签订短期合同比例上升，这对劳动生产率有负面影响。[8]官华平也发现流动人口就业稳定性增强，能推动专用型人力资本投资。国内外学者对就业稳定性进行了大量研究。[9]从微观数据上看，梅春发现薪酬差距能提升高管离职率，对公司绩效有负面影响。[10]目前对流动人口研究大部分都基于流动人口为整体进行研究，较少对该群体进行细分研究。本文将基于教育水平为特征，对流动人口进行细分研究，分析不同受教育水平流动人口获得社会公共服务水平的差异，及其对就业稳定性的影响。

二、广东流动人口抽样调查情况

国家卫生和计划生育委员会流动人口动态监测数据按照随机原则在全国流动人口较为集中的流入地抽取样本点，开展抽样调查；调查结果具有较强代表性。调查对象是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。调查采用个人问卷和村(居)问卷进行。个人问卷主要包括四部分内容：一是家庭成员与收支情况；二是就业情况；三是基本公共卫生和计划生育服务；四是老年人医疗卫生服务。2015年在广东总共收集问卷15000份，涵盖了广东21个地级市；调查对象主要集中在珠三角地区，总样本数量为13440，占比为89.6%；其中佛山收集问卷数量为2400份，深圳、广州、东莞、中山各2000份，惠州1120份，江门920份，珠海680份。广东经济发展吸引了大量的跨省流动人口，最多的5个省份为广西、湖南、四川、湖北、江西；人数分别为2361、2205、1379、909和798人。

珠三角地区流动人口以跨省流动为主，占比达71.56%；其中中山、惠州和江门三地占比最高。跨市流动人口(含跨省)占比，珠三角地区为98.8%，高于非珠三角地区的84.55%(见表1)。

表1 广东流动人口流动属性情况

从流动人口受教育水平来看，广东流动人口受教育水平较低，高中及以下学历人员占比为89.85%，本科及以上仅占2.89%(见表2)。珠三角地区流动人口受过高等教育(学历在大专及以上)的比例高于非珠三角地区，其中深圳、广州、珠海三个城市表现比较突出。

表2 广东流动人口受教育水平(单位：%)

流动人口在就业地购买医疗保险的比例不是很高，很多流动人口还是在户籍地购买医疗保险；在就业地购买的医疗保险品种是城镇职工医疗保险，并且学历越高，在当地购买医疗保险的比例越高(由于调查对象中研究生学历流动人口仅15人，样本数量少，导致其参保比例低于本科)(见图1)。从这个统计情况，也可以初步判断出，流动人口的学历对其获得流入地的公共服务具有一定影响。

图1 不同学历流动人口参加当地医疗保险比例

三、理论模型分析

我国有大量相对落后的农村地区以及大量的农村剩余劳动力。刘易斯认为在一定条件下，农村剩余劳动力是无限供给的；而我国很多学者认为我国已经出现了刘易斯拐点，农村剩余劳动力不再无限供给。托达罗模型考虑流动人口在城市就业和农村就业收益差异对流动人口迁移就业的影响，认为城乡收入差距越大，流动人口向城市转移就业的概率越大。其基本公式为：

M=f(V(0)),f′>0

四、实证分析

在很多研究中，对于政策研究的实证分析方法一般采取处理效应方法，比如倾向匹配得分法(Propensity Score Match，PSM)，能够较好地纠正内生性问题，避免样本选择偏差。公共服务水平是流动人口社会管理政策的综合体现，对其他变量的影响是一种处理效应。本文使用倾向匹配得分方法来估计公共服务水平对流动人口就业稳定性的影响。将流动人口获得的公共服务分为较高水平和较低水平两组，并分别定义为处理组和控制组。通过logit回归来确定匹配值(PS值)，并通过平衡性检验来判断匹配效果，最后计算平均处理效应来确定政策实施效果。

(一)数据描述

1.数据来源

本文采用了2015年国家卫计委流动人口监测数据(珠三角地区)，本次调查问卷涵盖了广东21个地市；但大部分样本来自于珠三角地区，并且非珠三角地区，如潮汕地区，也有很多外来流动人口，所以未对整体样本进行筛选。

2.流动人口就业稳定性评价指标

本文考察流动人口区域就业稳定性，在本次问卷中设置了一个问题“您是否打算在本地长期居住(5年以上)”，选项分别是“1、打算；2、不打算；3、没想好”。考虑到本次调查对象都是就业人口，如果被调查者选择“1”，表示其宏观就业稳定性较高，如果选择“2”或“3”，则表示宏观就业稳定性较弱。

3.描述性统计

本研究选取了如下可能会影响到就业稳定性的控制变量：①公共服务水平指标。由于数据条件限制，流动人口获得的公共服务水平没有完全量化。本文运用社会保险(医疗保险)参与情况作为流动人口公共服务水平的一个特征指标来替代。在本次调研过程中，分别对流动人口参加农村合作医疗保险、城乡居民合作医疗保险、城镇居民医疗保险、城镇职工医疗保险、公费医疗状况进行了调查，并且分别设置了两个问题：“是否参加该保险”以及“在何处参保”；其中“在何处参保”设置了两个答案，分别是当地和户籍地。如果流动人口在户籍地购买了这些保险，认为其获得较高水平公共服务；反之，则获得较低水平公共服务。其次考虑的变量是控制变量，主要是流动人口的个体特征和就业属性等。②个人年龄属性，本文定义在1980年之后出生的流动人口为新生代流动人口，新生代流动人口与传统流动人口之间存在明显差异，这在很多文献中都有相关说明。③个人受教育水平，调查问卷中设置了个人受教育水平的问题，其中“1”代表未上过学，“2”代表小学，“3”代表初中，“4”代表高中/中专，“5”代表大专/高职，“6”代表大学本科，“7”代表研究生；④流动性质，流动人口有可能是一个人在流入地，也可能是有亲属也在流入地，如果举家迁徙，则流动人口在流入地的就业稳定性会增加。因此设立虚拟标量D3，其中“1”表示有其他亲属在流入地，“0”表示没有其他亲属在流入地。⑤工作职位性质，问卷中设置了“您当前主要职业”，其中答案包括“10 国家机关、党群组织、企事业单位负责人”、“30 公务员、办事人员和有关人员”，其他选项包括“技术人员”、“商贩”、“保安”等。一般认为，在国有企事业单位中就业人员具有更强的稳定性，这里选取了虚拟变量D4，“D4=1”表示在国有企事业单位就业，“D4=0”表示在其他性质单位就业。⑥就业单位属性。问卷中设置了“您现在就业的单位性质属于哪一类”，其中选项中包括“01机关、事业单位”和“02国有及国有控股企业”，以及其他选项，这里设置虚拟变量，表示就业单位属性，d8=1,表示在机关、事业单位及国有企业；d8=0表示在其他单位。⑦流动人口的工资水平，流动人口的待遇水平对流动人口的就业稳定性有一定影响。⑧一次流动还是二次流动，d5=1表示二次流动；d5=0表示一次流动；⑨地域流动属性，如果省内流动(广东)取1；跨省流动取0。

表3 变量描述性统计

(二)实证研究方法及结果

1.在当地购买医疗保险的倾向值

PSM分析首先要估计倾向得分值(PS值)。PS值将流动人口的多元特征归纳成单一的指标，使多元匹配成为可能。本文使用logit模型估计PS值，Logit模型包括以下变量：流动人口年龄属性、教育水平、外出流动属性、工作属性以及工资待遇情况。流动人口获得较高水平公共服务与工作属性、受教育水平显著正相关，与流动属性和收入水平呈显著负向关系，而与年龄属性并无显著关系。从logit回归结果来看，流动人口受教育水平对于在当地购买医疗保险的概率有明显影响；从回归系数看，学历教育越高，在当地购买医疗保险概率越大(见表5)。

表4 logit回归结果

在计算PS值之后，要对模型整体匹配情况进行比较判断。本文使用ROC曲线下的面积(AUC)方法对Logit的有效性做出判断。Hosmer 和Lemeshow认为，Logit模型中的因变量是一个离散变量，而倾向得分值是一个连续的变量。[11]160-162因此，不能用传统的统计方法来分析他们的相关性，而应该使用AUC值。ROC曲线下面积实际的取值范围为0.5—1，赵耐清认为，对于一个诊断试验，ROC曲线下面积在0.5—0.7之间时诊断价值较低，在0.7—0.9之间时诊断价值中等，在0.9以上时诊断价值较高。[12]241-252本文以模型三为基础，此模型的AUC值大于0.7，而且在三个模型中最高。

2.样本匹配效果

PSM方法在匹配之后要进行平衡性检验和共同支持检验。经过PSM估计中对变量的平衡性检验后(见表5)，可以发现相关变量的差异极大缩小了，所有变量的标准化偏差都在10%以内；从差异性t检验来看，大多数t检验的结果不拒绝实验组，与控制组无系统差异(在p=0.05显著性水平下，D4的结果除外)；这表明经过匹配后，实验组和控制组之间已没有统计差别。在匹配前二者PS值的概率分布存在明显差异，控制组的核密度函数明显左偏；在完成匹配后，两组样本PS值的概率分布已经非常接近；经共同支持检验之后可见实验组和控制组之间存在重叠，表明二者的各方面特征已非常接近，匹配效果较好(见图2和图3)。

图2 匹配前核密度函数

图3 匹配后核密度函数

表5 相关变量平衡性检验

3.平均处理效应分析

本文使用最近邻匹配法描述检验结果。从PSM的估计结果(见表6)来看，获得较高水平公共服务的流动人口就业稳定性明显高于获得较低水平公共服务的流动人口。由此看出，公共服务水平对于流动人口在某一地区就业的稳定性有明显的正面促进作用。

表6 ATTs对比(最近邻匹配方法)

五、结论及政策启示

本研究主要得到以下结论：一是在流动人口群体中，受教育水平对其在当地购买医疗保险的概率有显著正向影响；也可以简单推论，受教育水平高的流动人口获得当地公共服务的水平越高。二是流动人口能够在流入地获得较高水平的公共服务将促进其在流入地稳定就业，进而更好地融入当地。稳定流动人口就业对于用工单位提升效率和地区经济发展都有利。但流动人口整体上获得公共服务水平较低，与户籍人口享受的公共服务差距较大；这不仅仅体现在社会保险方面，还包括子女教育、公共住房、公共交通服务等方面；这种情况不仅在珠三角地区存在，在全国其他地区也普遍存在；这对于流动人口地域宏观就业稳定性不利。因此，为了保障沿海发达地区以及内地中心城市流动人口的就业稳定性，地方政府应该更加积极地推动流动人口劳动制度保障机制建设，维护流动人口劳动权益，特别是低技能、低教育水平的流动人口的权益；同时要提升公共服务均等化水平，在子女入学，住宿交通安排方面给予流动人口更加便利的安排，以保障企业用工稳定性，促进地区经济社会发展。