非正式劳动力市场人力资本研究——以成都市进城农民工为个案，本文主要内容关键词为：成都市论文,个案论文,农民工论文,劳动力市场论文,人力资本论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题的提出
在对发展中国家劳动力市场与就业的研究中，托达罗的理论产生了广泛的影响。与刘易斯的城乡两部门理论相比，托达罗在建立城乡劳动力迁移模型时，区分了城市中的正式部门和非正式部门，即农村劳动力在进入正式部门之前有一个在非正式部门就业的过程（Todaro，1989）。但是，许多研究中国个案的学者指出，该模型假定了劳动力最终会由非正式部门向正式部门转移，这就与中国的具体情况不符，它忽略了现行制度和政策的约束力量。这是因为，一方面，作为一种体制障碍，以户口为代表的制度因素在中国城乡劳动力迁移中扮演着重要的角色，造成了城市劳动力市场的二元化（蔡昉，1998）；另一方面，由于进城农民拥有作为一种基本生活保障的土地，因此，还存在着随时回流的可能性。
上述因素导致了中国在市场转型期城市劳动力市场的断裂。有学者把它分为：城市正式部门、城市非正式部门中待遇相对较好或劳动强度较轻的部门（针对国有企业分离出的人员）、以及城市非正式部门中待遇相对较差或劳动强度较高的领域（针对进城农民）（李培林等，2000）。还有学者指出，由于国有经济与非国有经济的就业体制与工资形成机制并存，在职业划分上，就形成了正式职业与非正式职业，而不仅仅是正式部门与非正式部门。这样，也就出现了以进城农民工为主体的非正规就业方式（Liu and Chan，1999），以及相对于正式劳动力市场的非正式劳动力市场（李强等，2002）。在本文，笔者从人力资本角度来分析非正式劳动力市场上的收入决定因素。
人力资本在劳动力市场中的作用主要以经济回报的形式来体现。在对中国经济转型期的研究中发现，市场化改革越深入，人力资本（教育和经验）就越重要；同样，越直接地参与市场经济，人力资本也就越重要（Nee，1989）。市场化提高了转型期劳动力市场的人力资本收益率（Bian and Logan，1996；赖德胜1998）。但也有研究发现，教育和工作经历的回报并没有随着经济的增长而增长，经济增长快的城市的人力资本回报率反而比经济增长慢的城市低（Xie and Hannum，1996）。教育、年龄既可能是一种积极的因素，同时也具有市场进入壁垒的意义（Liu and Chan，1999）。
事实上，由于已有的研究主要集中于正式劳动力市场，而对非正式劳动力市场的研究则被忽略了。那么，在这个非正式劳动力市场上，进城农民工的人力资本包括哪些构成要素呢？它们又在多大程度上决定了收入的多少呢？本文将在经验研究的基础上来试着回答这些问题。
二、研究设计与变量
对人力资本收入决定因素的研究已比较成熟，一般是采用Mincer（1974）在人力资本模型中给出的两个基本要素：教育和工作经历。即：
Log Y=F（X[，1]，X[，2]）（注：为更直接地评估人力资本的效用，笔者在分析中忽略了工龄的平方。也就是说，本研究只关注工龄时收入的作用，而不考虑这种作用的变化趋势。）
其中，Y表示工资收入；X[，1]是受教育年限，可直接用受教育年数来表示，代表一个人接受的正式培训；X[，2]是工龄，即劳动力的工作经历，代表非正式培训，表现为劳动者随工龄的增加而进行人力资本的积累。因为各自变量都是用时间单位（年）来表示的，而因变量是工资收入的对数形式，所以可以测量出工资分别随着X[，1]和X[，2]的变动而发生的增长率，比如，受教育年数的系数就可以当作教育的回报率来解释。我们还可以在这个基本模型的基础上加入新的变量，使之更适合于理解非正式劳动力市场上的各个不同的要素。
本研究所使用的数据来自2000年对成都市进城农民的调查。调查采取分层任意抽样的方法，共取得样本662个（注：但是，在对数据进行初步分析时发现，少数样本在收入与支出上存在逻辑矛盾。考虑到收入数据的可靠性要求，作者排除了这类样本。最后，进入分析模型的样本数为616个。），调查样本限定为在城市中从业或求业并至少在城市生活已达半年以上的进城农民（王微，2002）。下面对将要用到的变量进行必要的说明。
在接受调查的成都市进城农民工群体中，收入的均值为616元，标准差为283.5元。他们的收入分布比较集中（离散系数为0.46）。这表明，研究对象基本上处于一个较为同质的劳动力市场。
受教育的程度在问卷中是以定序变量（注：定序变量（ordinal variable）可以按一定的属性和类别进行排序，比如受教育程度。）的形式出现的。为了估算出教育的回报率，需要得到一个定距变量（注：定距变量（interval variable）又称区间变量，可以用一定的尺度占测量，比如年龄或受教育年数。），即受教育年数。受教育年数可以从教育程度来推算（见表1第一列数据，例如，小学二年级以下，就算作接受了1年的教育）。这样，笔者就得到，调查样本的受教育年数的平均值约为8年，即大多数人的受教育水平处于“普六”到“普九”之间，均值为8.2年，标准差为2.9年。
表1 从教育程度推算受教育年数和参加工作时的年龄（N=593）
教育程度
受教育年数
参加工作年龄
百分比
小学二年级以下 1 14 7.6
小学三年级至初一
6 15 26.1
初二至高一 9 16 49.1
高中二年级以上12 18 15.7
大专学习一年以上 14 20 1.5
工龄作为工作经历的一个量化要素（注：因为在Mincer的人力资本模型中，工龄的计算是从参加劳动开始的，所以，笔者也以宽泛意义上的劳动年限来界定农民工的工龄，而不管这种劳动是务工还是务农。），是通过年龄减去参加工作时的年龄求得（对不同的教育程度给定一个参加工作的年龄，见表1第二列数据）。这样，笔者就得到，调查样本的工龄的均值为15.5年，标准差为11.6年。
在进一步的分析中，考虑到劳动力市场的断裂，笔者把工作经历分为务农年限（外出打工前在家做了多少年农活）和在城市的年限（从外出到现在，在城市里一共呆了多长的时间）。而以技能的掌握情况（注：问卷中列出的技能类别有：电脑打字、美发美容、驾驶、缝纫、保安、电工、会计、烹调、建筑和装修、管道安装和维修、修补、医药和护理、其他以及没有任何技术。）作为人力资本再生产的一个操作性指标，代表非正式培训。职业流动经历（自进城以来都干过哪些工作（注：问卷中列出的工作类别有：建筑工、保安、勤杂工、缝纫工、保姆、修理工、推销员、收捡垃圾、摆小摊、搞小修补、服务人员、售货员、其他一般工人、其他。））则同工作经验相关。这个变量主要用来检测农民工的职业流动是否有助于其人力资本的积累，从而体现在收入回报上。在问卷中，务农经历、技能掌握情况和职业流动经历都是定序变量（见表2），由于它们与因变量存在大致的线性关系，可以当作定距变量直接进入回归模型。在城市的农民工的流动经历则以年为单位来表示，其均值为5.4年，标准差为5.3年。
表2 进城农民相关变量描述性统计
百分比百分比
样本来源（N=616）职业流动经历（N=614）
正在务工者50.5
干过一种工作48.7
求业者（劳务市场）26.9
干过两种工作29.5
小摊贩（含小修理）22.6
干过三种以上工作21.8
务农年限（N=613）现在对技术的掌握（N=616）
没有干过农活 24.6
不会任何技术28.7
干过一至二年农活 20.6
会一门技术 42.0
干过三至四年农活 11.9
会两门以上技术 29.3
干过五年以上农活 42.9
性别（N=605）
男76.9
女23.1
性别和样本来源被当作控制变量（见表2）。本研究界定了三类进城务工农民的样本来源：①务工者，指在城市大中型企业务工的农民工（主要是大中型企业直接从农村招工）；②小摊贩，指在市内摆摊设点从事商业经营的农民工（主要是居住在城郊的农民或在城市内有亲友的农民）；③求业者，指进城寻找工作等待被雇用的农民工（主要来自劳务市场）。
三、数据结果
表3显示了人力资本各要素对收入的影响。除控制变量外，在基本模型中只包括了教育和工作经历这两个基本要素，而在扩展模型中则把来自非正式劳动力市场的影响因素考虑进去。从整体来看，两个模型的F检验值是显著的，这说明，两个模型都具有统计学意义，可以据此来检验人力资本各要素对收入的影响。同时，我们也注意到，上述模型中决定系数（R[2]）偏低。这表明，仅从人力资本的角度并不能充分解释收入上的差别，还会有其它因素影响一个农民工的收入，例如，在城市里新建立起来的社会关系等。由于本文只研究人力资本的影响，因此，对非人力资本要素的分析还有待进一步的研究。
表3 进城农民的人力资本作用机制多元线性回归分析（以收入为对数）
解释变量 基本模型 扩展模型
非标准化系数 标准化系数
非标准化系数 标准化系数
人力资本诸要素
工龄（年）
-0.002*-0.098-0.003** -0.147
受教育年限（年） 0.011**0.157 0.007 0.091
务农年限（年）-0.011-0.066
在城市的年限（年） 0.005**
0.120
技能掌握情况
0.028**
0.123
职业流动经历 -0.031** -0.119
性别（女性=1）
-0.102**
-0.206-0.095** -0.191
样本来源（务工者）
求业者0.020 0.043 0.033 0.073
自雇用者 -0.083**
-0.164-0.066** -0.132
R[2] 0.146
0.184
F检验值 19.431**13.998**
N（df）
575 567
注：1.*表示P＜0.05，**表示P＜0.01（双尾检验）。
作为人力资本的一个重要变量，工龄对收入产生了负面的影响。每多工作一年，收入要下降0.2％。这个数字虽然非常之低，却是显著的。在所有进入扩展模型的变量中，工龄对收入的影响（-0.147）仅次于性别因素（-0.191）。另一个重要变量（教育）的收入回报率在基本模型中仅为1％，当引入了体现个人经历和技能掌握情况的因素时，教育对收入的影响力下降了。另一方面，即使是控制了受教育因素，作为非正式培训的结果，多掌握一门技能确实增加了收入。
务农时间的长短并没有表现出统计学意义，但是，我们注意到，这个系数的符号是负的。这意味着，在非正式劳动力市场上，务农经历可能会对进城农民人力资本的积累产生消极的影响。与之相应的是，在城市呆的时间越久越有利于一个农民工获得更高的收入。在控制其它变量的情况下，在城市多呆一年对收入的正回报率（0.5％）要高于增加一年工龄对收入的负回报率（-0.3％）。但是，更换工作降低了收入的预期，进城农民不能从职业流动中获利。
在控制变量中，女性的平均收入比男性低约10％。从标准化回归系数来看，性别因素始终是决定收入多少的一个重要变量。而作为参照组的企业务工者在收入上要好于做生意的小摊贩，这似乎也暗示，在更为市场化的领域中，进城农民并不具备优势。
四、结论与讨论
根据人力资本理论的假设，劳动力市场化程度越高，教育的回报率也就越高。但是，我们看到，与通常的预计相反，在被假定为市场化程度很高的非正式劳动力市场中，进城农民工的教育回报并不十分明显。同其它研究结果相比（尤其是同城市居民教育收益率相比），这一数据明显偏低了。工作年限也失去了人力资本积累的意义，甚至还影响了收入的增加。有学者把这归因为被分割的劳动力市场。由于自改革开放以来，在城乡分割的基础上，又衍生出了体制内劳动力市场和体制外劳动力市场之间的分割，从而在员工录用、培训、晋升、流动、工资、福利等方面存在着明显的差别（赖德胜，2001）。这使得传统的人力资本要素在进城农民工群体中失去了指示器的作用。正是非正式劳动力市场的种种局限性，导致了农民工职业流动出现了较为显著的负效应，这支持了相关的前期研究（李强，1999）。相应的，重新习得的技能就具有了替代的意义，它能在教育收益率微乎其微情况下增加农民工的收入预期。
我们还可以从工作经历的断裂这个角度来理解农民外出务工的过程和结果。因为进城农民由务农转到非农职业是劳动方式的彻底转变，它完全不同于通常意义上的职业流动。原来务农时积累的人力资本失效了，甚至还有负作用，只有在城市打工的经历才在事实上起到了传统人力资本模型中工作经历的作用。根据英格尔斯的现代化假设，务农经历会影响一个农民由传统向现代的转变，这可以表现为对非农活动的消极影响，而城市经历则从另一个方面促进了农民个人现代性的获得（英格尔斯，1992；周晓虹，1998）。结合本次研究，笔者把这种现代性的获得也看作人力资本的增值过程，或者说是人力资本的再生产过程。因为农民进城打工是由传统经济模式（务农）向现代经济模式（务工经商）的转化。所以，这种个人现代性的获得必然会在深层次上增长一个进城农民的人力资本。这也支持了关于农民的现代性假设。
综合起来看，在进城农民工这个非正式劳动力市场上，人力资本收入回报在市场转型过程中将会提高的假设没有得到有力的支持。但是，农民工由务农向务工（或经商）的转变过程本身就是人力资本再生产的过程，而传统的人力资本要素却难以体现出它应有的效用。这说明，市场化并不必然导致人力资本回报率的提高，关键在于劳动力市场是否被制度性地分割。要使人力资本得以合理地配置，就必须拆除体制上的障碍，建立统一的劳动力市场，真正实现劳动力的自由流动。