農(nóng)民工參與就業(yè)培訓的決定因素及對收入影響的實證分析

孟憲生,關鳳利,唐哲一

(1.東北師范大學馬克思主義學院,吉林長春130024;2.復旦大學經(jīng)濟學院,上海200433;3.上海財經(jīng)大學經(jīng)濟學院,上海200439)

農(nóng)民工參與就業(yè)培訓的決定因素及對收入影響的實證分析

孟憲生1,關鳳利2,唐哲一3

(1.東北師范大學馬克思主義學院,吉林長春130024;2.復旦大學經(jīng)濟學院,上海200433;3.上海財經(jīng)大學經(jīng)濟學院,上海200439)

筆者利用在7個省市的調研數(shù)據(jù),利用離散選擇模型分析農(nóng)民工參與就業(yè)培訓的影響因素;同時,運用平均處理效應估計方法,考察參與就業(yè)培訓對農(nóng)民工收入水平的影響。分析結果說明,就業(yè)培訓有助于提高農(nóng)民工在就業(yè)市場的競爭力,提高農(nóng)民工的收入水平。但這需要增加資金投入,加大宣傳力度,正確引導營利性培訓機構的發(fā)展。

就業(yè)培訓;平均處理效應;配對估計

在樣本統(tǒng)計中,認為就業(yè)培訓對穩(wěn)定農(nóng)民工就業(yè)、增加工資收入沒有幫助者所占比例為56%?？梢?很大一部分人對就業(yè)培訓持否定意見,這可能是由于農(nóng)民工自身綜合素質不高,大部分人在城市中主要從事簡單的體力勞動,同時由于宣傳力度不夠以及現(xiàn)有勞動力就業(yè)培訓市場的不規(guī)范、就業(yè)培訓缺乏針對性和靈活性,使得一些農(nóng)民工培訓項目進展緩慢,很大一部分人不清楚培訓是否會增加收入和增加就業(yè)機會。因此,研究農(nóng)民工參與就業(yè)培訓的影響因素,考察哪些因素制約著農(nóng)民工參與培訓的積極性,有著重大的現(xiàn)實意義。我們利用平均處理效應考察參與就業(yè)培訓與不參與就業(yè)培訓的農(nóng)民工工資收入的差別,探討就業(yè)培訓是否對改善農(nóng)民工的收入水平有積極作用,為就業(yè)培訓計劃的實施提供理論支撐,這也是本文研究的主要目的。

二、基于離散選擇模型的農(nóng)民工參與就業(yè)培訓意愿的影響因素分析

我們把個人是否參加培訓看做是一個二元選擇模型：

其中y是二元變量,參與就業(yè)培訓則取1,不參加則取0。y＊i是潛在的不可觀測的變量,是個體參加與不參加培訓的效用之差,xI是一些解釋變量,這里是影響農(nóng)民工參與就業(yè)培訓的個人及家庭特征,包括性別、婚姻狀況、戶籍所在地、年齡、打工經(jīng)驗、家中小孩個數(shù)、六歲以下小孩數(shù)量、農(nóng)民工對就業(yè)培訓的主觀感受以及所受教育水平,β是待估計的參數(shù),εi是一個隨機擾動項,滿足 Eεi=0。在我們模型的估計中,我們考慮教育對參與就業(yè)培訓的影響,我們設置了三個虛擬變量：

在模型1的估計結果中我們發(fā)現(xiàn)：

1.性別的系數(shù)在1%的顯著性水平下,顯著為負,這說明男性勞動力較女性勞動力更愿意參加培訓。這是因為男性要更多地負擔起維持家庭生計的責任,男性渴望通過培訓提高他們在勞動力市場的競爭力。同時,女性要更多地從事家務勞動,可能沒有更多的時間和精力參加培訓。

2.年齡的系數(shù)在1%的顯著性水平下,顯著為負,這說明隨著年齡的增加,農(nóng)民工參與就業(yè)培訓的意愿降低,表明年輕人更愿意參加就業(yè)培訓,這可能是因為年輕人對新事物接受能力更強,同時年輕人更需要參與培訓來積累人力資本。

3.戶籍所在地是否在調查地周邊的估計系數(shù)為負,但統(tǒng)計上不顯著,這說明農(nóng)民工參與培訓與否的決定,是不受戶籍所在地距離打工地點遠近的影響的。

4.結婚虛擬變量的系數(shù)為負,但是在統(tǒng)計上并不顯著。這不能說明結婚的勞動力與未婚勞動力參與就業(yè)培訓的意愿有何差別,我們在模型2中對男女結婚者進行了細分,單獨提取出女性結婚者對參與就業(yè)培訓意愿的影響,我們會在后面解釋估計的結果。

5.工作經(jīng)驗的系數(shù)在1%的顯著性水平下,顯著為負,說明隨著農(nóng)民工工作經(jīng)驗的不斷豐富,農(nóng)民工參加就業(yè)培訓的意愿降低,這可能是由于培訓對工作經(jīng)驗豐富的勞動者帶來的邊際收益相對更小。

6.家中有小于6歲小孩的變量的系數(shù)在5%的顯著性水平下,顯著為負,這是因為家中小孩的年齡很小,需要家長更多的照顧。而家中小孩個數(shù)變量的系數(shù)則不顯著,這可能是因為一些6歲以上小孩已經(jīng)到學校上學,不再需要家長整天照顧。估計的結果中,如果不考慮家中小孩的年齡因素,孩子的數(shù)量對于家長是否參與就業(yè)培訓的影響,統(tǒng)計上不顯著。

7.農(nóng)民工對就業(yè)培訓的主觀看法的系數(shù)在1%的顯著性水平下,顯著為正,農(nóng)民工自己主觀認為培訓對實現(xiàn)就業(yè)、增加收入、改善生活水平有所幫助,參與就業(yè)培訓的意愿的幾率越高。

8.受教育程度的虛擬變量中,只有高中學歷的變量在5%的顯著性水平下,是顯著為正的,其他的統(tǒng)計上均不顯著,農(nóng)民工自身的受教育程度與所從事的工作具有很大相關性,小學和初中學歷的農(nóng)民工在城市中主要從事簡單的體力勞動,對于培訓的需求相對較低;而高中學歷者相對于低學歷者更傾向于參加培訓來增強自己在就業(yè)市場的競爭力;大專以上學歷虛擬變量估計系數(shù)是正的,但統(tǒng)計上并不顯著,這可能是因為我們的樣本中,具有大專以上學歷的農(nóng)民工很少,只有66名,所占總樣本比例僅有5%,但從經(jīng)濟學意義上來說,高中及大專以上學歷的勞動者更愿意參加就業(yè)培訓。

在模型2的估計中我們發(fā)現(xiàn)結婚女性要用更多的時間做家務和照顧小孩,參加培訓的時間就變少了,這就使得結婚女性更加不愿意參與就業(yè)培訓;同時發(fā)現(xiàn)家里有6歲以下小孩對男性農(nóng)民工參加就業(yè)培訓沒有影響,主要對女性起作用。

三、基于平均處理效應估計參與培訓對農(nóng)民工收入的影響分析

平均處理效應(A TE)最早的應用是評估醫(yī)療效果。但是在經(jīng)濟學的應用中,由于沒有試驗數(shù)據(jù),增加了估計平均處理效應的難度。因為對于個體而言,我們只能觀察到他們受到處理后或者沒有受到處理時的結果,Yi1或者Yi0,兩者不能同時被觀察到。比如在本文中,勞動者要么接受了培訓,要么沒有接受培訓。另Di為是否受到處理的二元變量,如果受到處理則取1。那么培訓的平均處理效應應為：

或者處理組的平均處理效應(A TT)：

但是平均處理效應估計是不可估計的。因為(2)中我們只能觀察到 Yi1或者 Yi0中的一個。我們所能得到的估計是兩個組之間的平均差別：

容易看出,如果 E(Yi0|DI=1)≠E(Yi0|Di=0)則(4)的估計不等于(3)的估計。不幸的是經(jīng)濟學研究的問題中,大多情況下,這個不等式都是滿足的。配對估計是最近應用最為廣泛的針對平均處理效應的計量方法。本文的研究用到了三種A TT配對估計,分別是Abadie和 Im bens(2007),以及 Heckman,Ichimura和 Todd(1997,1998)[1][2]所提到的方法。

我們同時也使用兩種傾向分值配對(Propensity Score M atching——PSM)估計。分別是Dehejia和Wahba(1999,2002)的傾向分值區(qū)間配對估計(下面簡稱DW配對)和 Heckman等(1997,1998)的核配對估計(Kernel matching)[3][4]。Heckman,Ichimura和 Todd(1997)提出的一個局部線性配對(LLR),也是基于非參數(shù)估計的方法。我們也把局部線性配對估計的結果列在表中。局部線性配對擁有一些非常好的特性,比如在邊界點附近有更快的收斂速度,并且更加穩(wěn)健(Fan,1992a)[5]。

表1給出了針對農(nóng)民工參與培訓對收入影響的平均處理效應估計結果。

表1 平均處理效應估計

在具體的估計中,A I估計的度量我們選取M ahalanobis度量,即令度量‖·‖V的權重矩陣V=S-1,S是自變量x的樣本方差協(xié)方差矩陣,并且我們選取的配對個數(shù)為4個,變量 x我們選取了所有模型1中所有在0.05的置信水平下顯著的變量。DW配對估計中我們把傾向分值區(qū)間設置為5個。Kernel和LLR估計的核函數(shù)我們選用了正態(tài)分布(用 Epanechnikov核函數(shù)的結果很相近),窗寬選擇為0.06。在使用傾向分值估計PSM時,我們使用Probit估計來計算傾向分值,變量x的選擇與A I配對相同。

表1報告了這四種配對的A TT估計的結果。其中LLR配對估計的系數(shù)為288.44,是所有四個估計中最高的,而A I配對估計是這四個估計中最小的,配對估計系數(shù)為280.06。Kernel估計、DW估計與局部線性估計LLR的結果相差不大,P值顯示這四個配對估計在0.01的置信水平下都是顯著的。這個結果表明,參加培訓的人,平均會比其不參加培訓每月多285元左右的工資,相對于樣本平均工資,就業(yè)培訓的回報大約為22%左右,這是一個比較高的回報率,在經(jīng)濟意義上也是非常顯著的,農(nóng)民工參加就業(yè)培訓不僅能夠增加自己的收入,而且能夠增強在就業(yè)市場的競爭力,就業(yè)培訓對于穩(wěn)定就業(yè)、促進農(nóng)民工增收有重要的意義。

四、結 論

通過我們分析的結果,可以看出就業(yè)培訓有助于提高農(nóng)民工在就業(yè)市場的競爭力,提高農(nóng)民工的收入水平。同時也要注意,農(nóng)民工由于自身綜合素質不高,勞動力市場存在的歧視行為,企業(yè)培訓中經(jīng)常把學歷低、年齡大的農(nóng)民工排除在培訓市場之外,同時由于現(xiàn)有勞動力就業(yè)培訓市場的不規(guī)范、就業(yè)培訓缺乏針對性和靈活性,培訓信息的缺乏、農(nóng)民工沉重的生活壓力,使得一些農(nóng)民工培訓項目工作進展緩慢。為了促進就業(yè)培訓市場的發(fā)展,提升農(nóng)民工對培訓的有效需求,需要加大培訓資金的投入力度,發(fā)揮市場機制的作用,使資金能夠得到有效的利用[6];加大宣傳力度,提供培訓信息與培訓渠道;調動用人單位提供培訓的積極性,加強農(nóng)民工培訓工作的督促和服務;正確引導營利性培訓機構的發(fā)展。

[1]Heckman.James&Hidehiko.Ichimura&Petra.Todd.Matching As An Econometric Evaluation Estimator：Evidence from Evaluating a Job Training Program[J].Review of Economic Studies,1997,64：605-654.

[2]Heckman.James&Hidehiko.Ichimura&Jeffrey.Smith&Petra.Todd.Characterizing selection Bias Using Experimental Data[J].Econometrica,1998,66：1017-1098.

[3]Dehejia.Rajeev,Sadek.Wahba.Causal Effects in Noexperimental Studies：Reevaluating the Evaluation of Training Program s[J].Journal of the American Statistical A ssociation,1999,94：1053-1062.

[4]Dehejia.Rajeev,Sadek.Wahba.Propensity Score-Matching Methods fo r Nonexperimental Causal Studies[J].Review of Economic Studies,2002,84：151-161.

[5]Fan.J.Design Adap tive Nonparametric Regression[J].Journal of the American StatisticalAssociation,1992a,87：998-1004.

[6]關鳳利,等.城鄉(xiāng)統(tǒng)籌就業(yè)視角下的農(nóng)村公共投資問題與對策分析[J].東北師大學報：哲學社會科學版,2010(1)：28-33.

The Empirical Analysis on Determ inantsand Income Effects of the Rural M igrant Workers'Job-Train ing

M ENG Xian-sheng1,GUAN Feng-li2,TANG Zhe-yi3
(1.School of Marxism,Northeast Normal University,Changchun 130024,China;2.School of economics,Fudan University,Shanghai 200433,China;3.School of Economics,Shanghai University of Finance and Economics,Shanghai 200439,China)

We use the survey data of the ruralmigrantworkers in seven p rovinces to analyze the determinantsw hich could potentially affect individual's decision on participation of job-training p rogram s.We also analyze the income effects of the job-training p rogram s through the average treatment effect estimato r.

Job-Training;Average Treatment Effect;Matching Estimato r

D60

]A

1001-6201(2011)04-0052-04

一、抽樣調查樣本描述

為了分析農(nóng)民工參與就業(yè)培訓的影響因素,以及就業(yè)培訓對農(nóng)民工收入的影響,2009年5月至7月,復旦大學就業(yè)與社會保障研究中心與國家哲學社會科學基金青年項目“市民化視角下的農(nóng)民工就業(yè)轉型問題研究”課題組成員聯(lián)合在江蘇、浙江、山東、遼寧、福建、廣東及上海7個省市面向打工的農(nóng)民工進行了調研,本次調研采取隨機抽樣調查的方式,以問卷調查形式為主,調研共發(fā)放問卷1 500份,收回有效問卷1 276份,問卷內容主要涉及農(nóng)民工基本情況、收入狀況、參與就業(yè)培訓等方面。

2011-02-17

國家哲學社會科學基金青年項目(08CSH016);教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目(07JZD0023);吉林省教育科學“十一五”規(guī)劃重點項目(ZD08003);上海財經(jīng)大學研究生科研創(chuàng)新基金(CXJJ-2008-326)

孟憲生(1970-),男,黑龍江海倫人,東北師范大學馬克思主義學院副教授,中國社會科學院博士后;關鳳利(1974-),女,河南淇縣人,復旦大學經(jīng)濟學院博士后;唐哲一(1982-),男,浙江舟山人,上海財經(jīng)大學經(jīng)濟學院博士。

[責任編輯：秦衛(wèi)波]

在我們調查的總體樣本中,其中有366人參加了培訓,大約占到了整個樣本的30%。參加問卷調查者最小為19歲,最大的51歲,工資最低者為500元,而最高為4 000元,總體樣本人均收入為1 335元左右,其中分樣本中上海市打工人員平均工資最高,平均收入為1 589元,浙江杭州市樣本平均工資為1 448元,廣東東莞市平均工資為1 327元,江蘇南京市樣本平均工資為1 278元,福建廈門市樣本平均工資為1 215元,山東青島市樣本平均工資為1 199元,遼寧大連市樣本平均工資為1 179元。教育年限平均為9年左右,樣本中具有小學及以下學歷為387人,約占所有樣本比例為30%,具有初中學歷人員為404人,約占所有樣本比例為31.66%,具有高中學歷為423人,約占所有樣本比例為33.15%,具有大專及以上學歷人員為66人,約占所有樣本比例為5.17%。平均工作經(jīng)驗為8.8年,最短打工年限為1年,最長為25年。樣本中女性所占比例為40%,結婚者所占比例為51%。