積極就業(yè)政策如何影響就業(yè)信心？
——基于世界銀行調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

李 銳 熊曉涵

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430073)

一、引言及文獻(xiàn)綜述

就業(yè)是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的大事，是民生之本。2018年底的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將“穩(wěn)就業(yè)”排在“六穩(wěn)”工作之首，并指出為實(shí)現(xiàn)“穩(wěn)就業(yè)”，“必須實(shí)施就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和更加積極的就業(yè)政策”。在當(dāng)前和今后一段時(shí)期，面對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)以及國(guó)內(nèi)外各種不穩(wěn)定不確定因素，“穩(wěn)就業(yè)”要求就業(yè)率的穩(wěn)定增長(zhǎng)，更需要?jiǎng)趧?dòng)參與率的穩(wěn)步提高，其中調(diào)動(dòng)失業(yè)群體積極參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是重中之重。而失業(yè)群體由于文化程度、勞動(dòng)技能等在勞動(dòng)力市場(chǎng)中處于劣勢(shì)地位，長(zhǎng)期忍受經(jīng)濟(jì)壓力與失業(yè)的自卑感，久而久之謀求職業(yè)的動(dòng)力與信心喪失；就業(yè)信心不足，客觀上造成了社會(huì)交際面窄，進(jìn)一步妨礙失業(yè)群體利用社會(huì)資源謀求就業(yè)機(jī)會(huì)，勞動(dòng)參與率難以提高。可見，研究積極就業(yè)政策對(duì)失業(yè)者未來(lái)就業(yè)信心的影響機(jī)制，并評(píng)估積極就業(yè)政策項(xiàng)目是否保持與提振了失業(yè)者就業(yè)信心，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。那么，哪些因素影響了失業(yè)者就業(yè)信心呢？積極就業(yè)政策對(duì)失業(yè)者就業(yè)信心的影響機(jī)制是什么？積極就業(yè)政策中哪些措施有效提高了失業(yè)者就業(yè)信心，哪些措施還需要完善呢？

目前，關(guān)于就業(yè)信心的研究主要集中于社會(huì)學(xué)與心理學(xué)領(lǐng)域，研究方法大多為理論分析(例如Pindyck[1]、孫時(shí)進(jìn)等[2]、鄺磊等[3]、Konstantinou[4])，少部分實(shí)證研究主要分析非金融企業(yè)金融化對(duì)就業(yè)和大學(xué)生就業(yè)信心影響因素(如石紅梅和劉建華[5]、王懷明和王成琛[6]、朱麗葉[7])。積極就業(yè)政策有效性的評(píng)估中，政策制定者與學(xué)者們較多關(guān)注其產(chǎn)生的客觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果，一部分學(xué)者進(jìn)行了主觀滿意度評(píng)估，客觀的經(jīng)濟(jì)結(jié)果主要分為如下兩類：一是對(duì)總體就業(yè)水平的影響，如Calmfors分析了德國(guó)和瑞典等國(guó)家積極就業(yè)政策的實(shí)施效果，發(fā)現(xiàn)積極就業(yè)政策讓長(zhǎng)期失業(yè)者與勞動(dòng)力市場(chǎng)保持較為緊密的聯(lián)系，維持勞動(dòng)參與率[8]；賴德勝等估算了我國(guó)1998～2008年財(cái)政用于積極就業(yè)政策的支出，并得到相同結(jié)論[9]。而趙延?xùn)|等[10]和Kluve[11]分別對(duì)武漢下崗職工情況和歐洲19個(gè)國(guó)家的137個(gè)積極就業(yè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)展開研究，發(fā)現(xiàn)積極就業(yè)項(xiàng)目對(duì)促進(jìn)就業(yè)的效果影響不大甚至沒有影響。二是具體某項(xiàng)目對(duì)就業(yè)與收入的影響，如Sianesi發(fā)現(xiàn)就業(yè)補(bǔ)助政策的效果最好，而培訓(xùn)的長(zhǎng)期效果較好[12]；王海港等使用珠三角地區(qū)就業(yè)狀況調(diào)查的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)職業(yè)培訓(xùn)參加者的收益甚至要低于隨機(jī)挑選出的村民的平均收益[13]；李靜等發(fā)現(xiàn)培訓(xùn)項(xiàng)目增加收入的效果隨時(shí)間遞減[14]；李銳等利用9省27市的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行積極就業(yè)政策多項(xiàng)目評(píng)估發(fā)現(xiàn)，不同項(xiàng)目在增加再就業(yè)收入上效果差別巨大[15]。另外，關(guān)于積極就業(yè)政策滿意度評(píng)估的研究成果較少，如李銳、常然君利用2008年世界銀行調(diào)查數(shù)據(jù)，通過(guò)多層傾向值匹配解決內(nèi)生性問題，在異質(zhì)性條件下進(jìn)行積極就業(yè)多項(xiàng)目效果的滿意度評(píng)估，研究發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目相對(duì)效果受宏微觀因素影響顯著，既體現(xiàn)選擇偏差導(dǎo)致培訓(xùn)項(xiàng)目效果被相對(duì)低估，也體現(xiàn)在參與者對(duì)不同項(xiàng)目的心理反應(yīng)因宏微觀因素而異[16]。

評(píng)估積極就業(yè)政策若僅僅關(guān)注客觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果會(huì)導(dǎo)致政府為片面追求經(jīng)濟(jì)效益，只選擇預(yù)期效果更好的群體參與積極就業(yè)政策項(xiàng)目，忽略項(xiàng)目亟需者的參與需求，進(jìn)而可能加劇收入的不平等，導(dǎo)致積極就業(yè)政策的效果得不到充分發(fā)揮。從主觀滿意度的角度進(jìn)行評(píng)估反映了項(xiàng)目參與者實(shí)際感受與期望之間的差距，表達(dá)了項(xiàng)目參與者對(duì)積極就業(yè)政策實(shí)施效果的主觀評(píng)價(jià)，雖然重視了項(xiàng)目參與者的主觀感受，但未考慮到積極就業(yè)政策的初衷是通過(guò)提升失業(yè)群體勞動(dòng)技能、培養(yǎng)就業(yè)與創(chuàng)業(yè)所需的知識(shí)等而長(zhǎng)遠(yuǎn)地實(shí)現(xiàn)失業(yè)群體成功就業(yè)、縮小貧富差距。就業(yè)信心作為失業(yè)群體主動(dòng)走向勞動(dòng)力市場(chǎng)、積極爭(zhēng)取就業(yè)機(jī)會(huì)的原動(dòng)力，能長(zhǎng)遠(yuǎn)地實(shí)現(xiàn)失業(yè)群體自覺擺脫“福利依賴”、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的良性循環(huán)發(fā)展。考察失業(yè)者的就業(yè)信心既能夠反映積極就業(yè)政策帶來(lái)的長(zhǎng)遠(yuǎn)的客觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果，又廣泛涵蓋了安全感、滿意度、自尊等主觀福利結(jié)果。基于此分析，本文從失業(yè)群體的就業(yè)信心角度評(píng)估積極就業(yè)政策效果并提出完善建議。

借鑒以往文獻(xiàn)及相關(guān)理論(Heckman[17]、Xie[18]、Pitt和Khandker[19]、McKernan[20]、Islam和Maitra[21]等)，本文對(duì)“積極就業(yè)政策對(duì)失業(yè)者未來(lái)就業(yè)信心的影響機(jī)制”的認(rèn)識(shí)是：積極就業(yè)政策中培訓(xùn)項(xiàng)目可被視為人力資本投資，有助于培養(yǎng)失業(yè)者工作技能、增強(qiáng)失業(yè)者就業(yè)能力，從而提高實(shí)現(xiàn)就業(yè)的可能性，失業(yè)者就業(yè)信心增強(qiáng)；小貸項(xiàng)目為有創(chuàng)業(yè)意愿的失業(yè)者提供資金支持與相關(guān)指導(dǎo)，可加強(qiáng)失業(yè)者對(duì)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的認(rèn)識(shí)，降低盲目創(chuàng)業(yè)而失敗的風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)失業(yè)者創(chuàng)業(yè)信心，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)。并且這兩種影響機(jī)制均受到年齡、性別、家庭環(huán)境等(Frank[22]、Heath等[23]、Forbes[24])個(gè)人特征因素和失業(yè)率、GDP增長(zhǎng)額等(Leduc[25]、Konstantinou等[26]、李永友[27])社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素的影響。失業(yè)者之間不僅會(huì)做出不同的項(xiàng)目參與選擇，也會(huì)表現(xiàn)出異質(zhì)性項(xiàng)目效果。另外，在評(píng)估積極就業(yè)政策效果時(shí)還應(yīng)特別注意到，由于每個(gè)人的項(xiàng)目參與選擇與項(xiàng)目效果均可能受到某些不可觀測(cè)因素的影響，如認(rèn)知能力(Heckman等[28])、人格特征(程虹和李唐[29])等等，還會(huì)出現(xiàn)“選擇性偏誤”帶來(lái)的內(nèi)生性問題。

鑒于此，本文將構(gòu)建就業(yè)信心的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模型與選擇方程。為更好地探究積極就業(yè)政策對(duì)就業(yè)信心的影響機(jī)制且避免評(píng)估時(shí)出現(xiàn)“選擇性偏誤”，先估計(jì)就業(yè)信心程度與項(xiàng)目參與選擇之間的相關(guān)性及各因素的影響系數(shù)；再估計(jì)選擇方程與結(jié)果方程擾動(dòng)項(xiàng)之間的相關(guān)系數(shù)，并運(yùn)用處理效應(yīng)模型進(jìn)行項(xiàng)目效果評(píng)估，估計(jì)各因素的影響系數(shù)。與已有研究相比，本文可能存在以下方面的創(chuàng)新：(1)從失業(yè)群體的就業(yè)信心角度進(jìn)行政策評(píng)估，既能反映長(zhǎng)遠(yuǎn)的客觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果，又能涵蓋主觀的福利結(jié)果；(2)構(gòu)建失業(yè)者就業(yè)信心的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模型，更深入地分析積極就業(yè)政策的影響機(jī)制；(3)為更嚴(yán)格地評(píng)估對(duì)離散變量的影響，同時(shí)有效克服“選擇性偏誤”引起的內(nèi)生性問題，采用基于選擇方程與回歸方程擾動(dòng)項(xiàng)之間是否服從二變量聯(lián)合正態(tài)分布假設(shè)的兩種評(píng)估方法，并假設(shè)服從其他分布進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

二、模型構(gòu)建與評(píng)估方法

(一)就業(yè)信心經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建

(1)

為了分析的方便，將式(1)表達(dá)為由可直接測(cè)量部分X、不可直接測(cè)量部分θ及擾動(dòng)項(xiàng)υ組成的線性相關(guān)形式：

(2)

Ui=λCθi+υi

(3)

(4)

(5)

(6)

應(yīng)注意到：在回歸估計(jì)時(shí)，若使用OLS，那么α、λC和γ基于以下假定：失業(yè)者是否參與積極就業(yè)政策是隨機(jī)決定的，并且α、λC和γ對(duì)所有人都是相同的。為了檢驗(yàn)該假定，需要估計(jì)Ui和Vi的相關(guān)系數(shù)ρ：當(dāng)ρ≠0時(shí)，Ui和Vi相關(guān)，說(shuō)明是否參與項(xiàng)目Si在式(5)中具有內(nèi)生性，換言之，影響項(xiàng)目參與選擇的因素也影響了項(xiàng)目效果，失業(yè)者是否參與項(xiàng)目并非完全隨機(jī)決定，這種情況下的估計(jì)會(huì)出現(xiàn)“選擇性偏誤”，α、λC和γ存在異質(zhì)性，則該假定不成立，不能使用OLS估計(jì)；而當(dāng)ρ=0時(shí)，則不具有內(nèi)生性，該假定成立，可使用OLS估計(jì)。為判斷ρ是否為0且避免可能發(fā)生的“選擇性偏誤”，本文借鑒Heckman[32]、Christian A.Gregory[33]的方法，構(gòu)建因子結(jié)構(gòu)模型，當(dāng)ρ≠0時(shí)運(yùn)用處理效應(yīng)模型進(jìn)行評(píng)估，即分別依據(jù)Ui和Vi是否服從二變量聯(lián)合正態(tài)分布(BIVN)的假設(shè)，運(yùn)用兩種處理效應(yīng)評(píng)估方法進(jìn)行評(píng)估。

(二)因子結(jié)構(gòu)模型

Ui=λCθi+υiVi=λSθi+εi

(7)

式(7)中θi分別與υi、εi獨(dú)立，υi與εi之間相互獨(dú)立且均服從均值為零的正態(tài)分布。當(dāng)ρ≠0時(shí)，為避免“選擇性偏誤”帶來(lái)的內(nèi)生性估計(jì)問題，本文運(yùn)用基于因子結(jié)構(gòu)Ui和Vi服從二變量聯(lián)合正態(tài)分布(BIVN)的假設(shè)的估計(jì)模型treatoprobit(模型一)和不服從此假設(shè)并在估計(jì)似然函數(shù)時(shí)結(jié)合蒙特卡羅模擬方法的估計(jì)模型treatoprobitsim(模型二)。具體介紹如下：

若Ui和Vi不滿足BIVN假設(shè)，服從logistic分布、gamma分布、lognormal分布、uniform分布、chi2分布時(shí)，令δ為treatoprobitsim模型(模型二)中兩種機(jī)制(參與、不參與產(chǎn)生的不同結(jié)果)之間內(nèi)生性轉(zhuǎn)換的虛擬變量，則模型二中處理效果的估計(jì)為：

1.邊際處理效應(yīng)MTE

[Φ{μk-(αXi+λCθim)}-Φ{μk-1-(αXi+λCθim)}]

(8)

2.平均邊際處理效應(yīng)ATE

平均影響效果ATE是邊際處理效應(yīng)MTE的平均數(shù)，

[Φ{μk-(αXi+λCθim)}-Φ{μk-1-(αXi+λCθim)}]

(9)

3.處理組的平均處理效應(yīng)ATT

Φ{μj-1-(αXi+δ+λCθim)}-Φ{μj-(αXi+λCθim)}+Φ{μj-1-(αXi+λCθim)}]]

(10)

式(8)～(10)中M為模擬實(shí)驗(yàn)次數(shù)，k=1,2,…,K，K=J+1，μ0=-，μK=+，Φ{·}為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累計(jì)函數(shù)，同理，若Ui和Vi滿足BIVN假設(shè)時(shí)，treatoprobit模型(模型一)處理效果的估計(jì)沒有模擬次數(shù)M的加權(quán)平均。

三、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源、變量選擇和描述性統(tǒng)計(jì)

本文運(yùn)用了宏觀數(shù)據(jù)與微觀數(shù)據(jù)，宏觀數(shù)據(jù)來(lái)自2008年各省(市)統(tǒng)計(jì)年鑒，微觀數(shù)據(jù)來(lái)自2008年世界銀行積極就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)和2014～2015年追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，采用多階段分層抽樣及系統(tǒng)抽樣方法：首先，以地理行政區(qū)劃作為分層標(biāo)志、東中西三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域?yàn)槌闃涌颍槿?個(gè)省份；第二階段從每個(gè)省按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分層各抽取3個(gè)城市，共27個(gè)城市；第三階段從每個(gè)城市隨機(jī)抽取樣本共7800個(gè)。本文分析最具代表性的職業(yè)培訓(xùn)和小額貸款項(xiàng)目，剔除缺失值和異常點(diǎn)后，得到1606個(gè)培訓(xùn)樣本、1136個(gè)小貸樣本和1197個(gè)兩項(xiàng)目皆未參與的樣本。

宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中登記失業(yè)率、GDP增長(zhǎng)額、地方政府可支配就業(yè)支出資金增長(zhǎng)額會(huì)影響獲得一份高收入的對(duì)應(yīng)概率及未來(lái)預(yù)期收入；另外依據(jù)人力資本投資理論與小額擔(dān)保貸款理論及相關(guān)研究(Heckman[17]、Xie[18]、Pitt和Khandker[19]、McKernan[20]、Islam和Maitra[21]等)，性別、受教育水平、工作經(jīng)驗(yàn)、健康狀況、政治身份、家庭特征等會(huì)影響就業(yè)能力θ和未來(lái)預(yù)期收入。本文選取的自變量X中包括：個(gè)人特征變量有民族(漢族=1)、性別(男性=1)、戶籍(城鎮(zhèn)=1)、受教育水平、工作經(jīng)驗(yàn)、健康狀況、政治身份(黨員=1)、工作單位所在地、家庭人數(shù)、是否擁有固定收入(是=1)；宏觀經(jīng)濟(jì)變量有登記失業(yè)率、GDP增長(zhǎng)額、地方政府可支配就業(yè)支出資金增長(zhǎng)額。

表1變量的描述性統(tǒng)計(jì)

注：(1)括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差；數(shù)據(jù)已經(jīng)根據(jù)通脹情況進(jìn)行了調(diào)整。(2)數(shù)據(jù)來(lái)源：2008年世界銀行積極就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)以及2014～2015年追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，下表同。

從表1描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，培訓(xùn)組未來(lái)就業(yè)信心最強(qiáng)，培訓(xùn)組未來(lái)就業(yè)信心程度集中在較好和非常自信的有62%，小貸組未來(lái)就業(yè)信心程度分布在較好和非常自信的有55%；職業(yè)介紹組(對(duì)照組)未來(lái)就業(yè)信心最弱，其未來(lái)就業(yè)信心程度主要集中在較缺乏和一般類型，占比為59%，其中未來(lái)就業(yè)信心為較缺乏的占35%。就微觀數(shù)據(jù)反映的個(gè)人特征而言，培訓(xùn)組較職業(yè)介紹組工作經(jīng)驗(yàn)少、城鎮(zhèn)戶籍人口占比更低、家庭總?cè)藬?shù)較多；小貸組較職業(yè)介紹組男性占比較少，但健康狀況較佳、工作經(jīng)驗(yàn)更豐富。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面，培訓(xùn)組參與者大多來(lái)自GDP增長(zhǎng)較快、就業(yè)支出增長(zhǎng)高、失業(yè)率較低的地區(qū)，相反，小貸項(xiàng)目參與者主要來(lái)自GDP增長(zhǎng)較慢、就業(yè)支出增長(zhǎng)較低而失業(yè)率較高的地區(qū)。

基于以上結(jié)果，本文初步推測(cè)職業(yè)培訓(xùn)比小貸項(xiàng)目、職業(yè)介紹對(duì)提高失業(yè)者就業(yè)信心的效果更好，培訓(xùn)項(xiàng)目增強(qiáng)了參與者的勞動(dòng)技能，提高了就業(yè)成功概率，有助于失業(yè)者生活水平的長(zhǎng)期改善，這種政府支持方式比提供資金來(lái)源、工作崗位更能有效提高失業(yè)者就業(yè)信心。并且，以上可觀測(cè)變量的明顯差異還從側(cè)面反映了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)項(xiàng)目效果存在較大影響：培訓(xùn)組成員的個(gè)人特征條件并未比小貸組、職業(yè)介紹組優(yōu)越，但由于來(lái)自GDP增長(zhǎng)較快、就業(yè)支出增長(zhǎng)高、失業(yè)率較低的地區(qū)，其就業(yè)成功概率更高、收入更可觀，因而未來(lái)就業(yè)信心程度最強(qiáng)。

另外，參與項(xiàng)目的人群也可能并非完全隨機(jī)決定，影響項(xiàng)目參與選擇的因素也可能同時(shí)影響項(xiàng)目效果，以結(jié)果為導(dǎo)向的績(jī)效考核方式也會(huì)導(dǎo)致政府為追求政績(jī)而選擇預(yù)期效果更好的群體參與。因此本文將運(yùn)用treatoprobit模型(模型一)和treatoprobitsim模型(模型二)先分析政策項(xiàng)目參與選擇的過(guò)程，然后在評(píng)估項(xiàng)目效果前，先測(cè)算Ui和Vi的相關(guān)系數(shù)ρ，判斷是否存在“選擇性偏誤”(ρ=0)。

(二)政策項(xiàng)目選擇過(guò)程分析

政策參與人之間存在差異，其參加項(xiàng)目效果(MTE)往往也存在不同；并且失業(yè)者i會(huì)根據(jù)已有關(guān)于參與項(xiàng)目效果的部分信息，選擇是否參與申請(qǐng)項(xiàng)目和申請(qǐng)參與哪種項(xiàng)目：當(dāng)cov(MTE,S)>0時(shí)，項(xiàng)目參與情況屬“正選擇”，即“潛在”項(xiàng)目效果越好的失業(yè)者，越傾向于選擇申請(qǐng)參與項(xiàng)目；當(dāng)cov(MTE,S)<0時(shí)，項(xiàng)目參與情況屬“負(fù)選擇”，即“潛在”項(xiàng)目效果越好的失業(yè)者，越傾向于選擇不申請(qǐng)參與項(xiàng)目；當(dāng)cov(MTE,S)=0時(shí)，“潛在”項(xiàng)目效果與是否選擇申請(qǐng)參與項(xiàng)目沒有相關(guān)性。本文運(yùn)用Ui和Vi服從BIVN假設(shè)基礎(chǔ)上的treatoprobit估計(jì)方法(模型一)和服從logistic分布假設(shè)基礎(chǔ)上的treatoprobitsim估計(jì)方法(模型二)刻畫培訓(xùn)項(xiàng)目與小貸項(xiàng)目的選擇過(guò)程，如表2和表4所示。

表2項(xiàng)目選擇過(guò)程分析

注：表格中概率值為均值。P11表示S=1且C=1的聯(lián)合概率，P12表示S=1且C=2的聯(lián)合概率，以此類推可知P13、P14、P15的含義。P01表示S=0且C=1的聯(lián)合概率，P02表示S=0且C=2的聯(lián)合概率，以此類推可知P03、P04、P05的含義。

表3是否參與項(xiàng)目的概率與信心程度之間的相關(guān)性檢驗(yàn)

注：r為兩個(gè)有序離散變量之間的相關(guān)系數(shù)(此處將參與項(xiàng)目(S=1)看作“高水平”，不參與項(xiàng)目(S=0)看作“低水平”)，r值由表2中是否參與項(xiàng)目與信心程度之間的聯(lián)合概率計(jì)算得到，表示是否參與項(xiàng)目的概率與信心程度之間的相關(guān)度。M2=(n-1)r2為Cochran-Armitage檢驗(yàn)，當(dāng)樣本量n越大時(shí)，越接近自由度為1的卡方分布。***、**、* 分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

由表2結(jié)果可知，無(wú)論是培訓(xùn)項(xiàng)目還是小貸項(xiàng)目，均存在一種現(xiàn)象：在參與培訓(xùn)項(xiàng)目或小貸項(xiàng)目的失業(yè)者(S=1)中，毫無(wú)就業(yè)信心(C=1)的失業(yè)者參與的概率最小，就業(yè)信心越強(qiáng)的失業(yè)者參與的概率越大。但非常有就業(yè)信心的失業(yè)者(C=5)相對(duì)于比較有信心的失業(yè)者(C=4)，其參與的概率增加幅度不大，在培訓(xùn)項(xiàng)目中甚至出現(xiàn)明顯的減少現(xiàn)象。而在不參與培訓(xùn)項(xiàng)目或小貸項(xiàng)目的失業(yè)者(S=0)中，毫無(wú)就業(yè)信心的失業(yè)者(C=1)、較缺乏就業(yè)信心的失業(yè)者(C=2)和非常有就業(yè)信心的失業(yè)者(C=5)不參與的概率均很小，就業(yè)信心一般(C=3)和比較有信心的失業(yè)者(C=4)不參與的概率較大，其中比較有信心的失業(yè)者(C=4)不參與的概率最大。還能得知，失業(yè)者參與項(xiàng)目的概率普遍高于不參與項(xiàng)目的概率，尤其對(duì)于未來(lái)就業(yè)比較有信心(C=4)的失業(yè)者。培訓(xùn)項(xiàng)目中，未來(lái)就業(yè)比較有信心的失業(yè)者參與的概率為0.3003～0.3118，不參與的概率為0.0074～0.1119；小貸項(xiàng)目中，未來(lái)就業(yè)比較有信心的失業(yè)者參與的概率為0.2227～0.2404，不參與的概率為0.0755～0.2417。

從兩項(xiàng)目之間的比較來(lái)看，培訓(xùn)項(xiàng)目中各類失業(yè)者參與項(xiàng)目與不參與項(xiàng)目的概率之差比小貸項(xiàng)目更大。如培訓(xùn)項(xiàng)目中P13與P03顯示，就業(yè)信心一般的失業(yè)者參與項(xiàng)目的概率比不參與項(xiàng)目的概率高0.0408～0.0485；而小貸項(xiàng)目中P13與P03顯示，就業(yè)信心一般的失業(yè)者參與項(xiàng)目的概率比不參與項(xiàng)目的概率高0.0148～0.027。培訓(xùn)項(xiàng)目中P14與P04顯示，比較有就業(yè)信心的失業(yè)者參與項(xiàng)目的概率比不參與項(xiàng)目的概率高0.09～0.22；而小貸項(xiàng)目中P14與P04顯示，比較有就業(yè)信心的失業(yè)者參與項(xiàng)目的概率比不參與項(xiàng)目的概率高0.05～0.15。這同時(shí)也說(shuō)明，培訓(xùn)項(xiàng)目比小貸項(xiàng)目更易出現(xiàn)失業(yè)者就業(yè)信心越強(qiáng)，參與項(xiàng)目的可能性比不參與項(xiàng)目的可能性更高。

表2的結(jié)論也在表3中有所體現(xiàn)。如表3所示，培訓(xùn)項(xiàng)目在模型一中M2值為1691.943(p=0.000)，r為0.509，表明參與培訓(xùn)項(xiàng)目的概率與失業(yè)者就業(yè)信心的程度呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，驗(yàn)證了表2的結(jié)論。通過(guò)比較培訓(xùn)項(xiàng)目與小貸項(xiàng)目?jī)煞N模型下結(jié)果的絕對(duì)值，也能發(fā)現(xiàn)培訓(xùn)項(xiàng)目參與的概率與失業(yè)者就業(yè)信心的相關(guān)性強(qiáng)于小貸項(xiàng)目(0.509>0.457，0.061>0.023)，即表2的結(jié)論：培訓(xùn)項(xiàng)目比小貸項(xiàng)目更易出現(xiàn)失業(yè)者就業(yè)信心越強(qiáng)，參與項(xiàng)目的可能性比不參與項(xiàng)目的可能性更高。

就培訓(xùn)項(xiàng)目而言，微觀層面變量中性別、戶籍、政治狀況、工作單位所在地、擁有固定收入的人數(shù)、家庭人數(shù)對(duì)項(xiàng)目參與選擇產(chǎn)生了顯著影響。但各變量的作用方向不同：城鎮(zhèn)戶口、性別為男性、共產(chǎn)黨員身份、工作單位所在地為城市、家庭人數(shù)較多這些因素會(huì)增加失業(yè)者參加培訓(xùn)項(xiàng)目的概率，而家中擁有固定收入的人數(shù)越多會(huì)對(duì)失業(yè)者參加培訓(xùn)項(xiàng)目的概率產(chǎn)生負(fù)向影響。宏觀層面變量中GDP的增長(zhǎng)額、登記失業(yè)率對(duì)失業(yè)者參加培訓(xùn)項(xiàng)目的概率存在顯著的負(fù)向作用，地方政府可支配就業(yè)資金增長(zhǎng)額顯著不影響失業(yè)者參加培訓(xùn)項(xiàng)目的概率。

表4項(xiàng)目選擇過(guò)程影響因素分析

注：括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差，***、**、* 分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著；數(shù)據(jù)在回歸前已進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)來(lái)源：2008年世界銀行積極就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)以及2014～2015年追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)。

就小貸項(xiàng)目而言，微觀層面變量中性別、受教育水平、健康狀況、政治狀況、工作經(jīng)驗(yàn)、家庭負(fù)擔(dān)對(duì)項(xiàng)目參與選擇產(chǎn)生了顯著影響。其中，性別為男性、受教育水平較高、健康狀況較好、共產(chǎn)黨員身份、工作經(jīng)驗(yàn)較多、家庭負(fù)擔(dān)較大會(huì)影響失業(yè)者參加小貸項(xiàng)目的概率增加。宏觀變量中僅有GDP的增長(zhǎng)額對(duì)失業(yè)者參加小貸項(xiàng)目的概率存在顯著的負(fù)向作用，其他因素?zé)o顯著影響。

導(dǎo)致以上結(jié)果可能是因?yàn)榕嘤?xùn)項(xiàng)目與小貸項(xiàng)目對(duì)參與者的基礎(chǔ)要求以及產(chǎn)生的作用存在差異：培訓(xùn)項(xiàng)目屬于一種人力資本投資，可對(duì)零基礎(chǔ)的參與者進(jìn)行培訓(xùn)，幫助失業(yè)者提高勞動(dòng)技能、改善工作效率；而小貸項(xiàng)目屬于創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)與資助，失業(yè)者要想?yún)⑴c其中除了需要具備一定基礎(chǔ)的勞動(dòng)技能外，還需要具有一定程度的組織管理、投資理財(cái)?shù)戎R(shí)或意識(shí)，因此小貸組參與者比培訓(xùn)組參與者更受教育水平、工作經(jīng)驗(yàn)、家庭負(fù)擔(dān)等因素的影響。另外，宏觀層面變量中GDP的增長(zhǎng)額對(duì)兩項(xiàng)目的參與選擇均產(chǎn)生明顯的負(fù)影響，說(shuō)明當(dāng)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)展較好時(shí)，失業(yè)者就業(yè)機(jī)會(huì)增加，參與就業(yè)政策項(xiàng)目的概率會(huì)降低。

表5 正態(tài)分布假設(shè)下未來(lái)就業(yè)信心的項(xiàng)目影響效果分析

注:ATE為平均邊際處理效應(yīng)，計(jì)算了項(xiàng)目對(duì)每種就業(yè)信心程度的概率的影響；ATT處理組的平均邊際處理效應(yīng)，計(jì)算了項(xiàng)目對(duì)參與項(xiàng)目的人每種就業(yè)信心程度的概率的影響。ATE1表示C=1時(shí)的平均邊際處理效果，ATT1表示C=1時(shí)的處理組的平均邊際處理效果，以此類推可知ATE2、ATE3、ATE4、ATE5、ATT2、ATT3、ATT4、ATT5。

(三)兩項(xiàng)目未來(lái)就業(yè)信心影響效果分析

由于表6中方程的極大似然比為負(fù)，說(shuō)明回歸方程與選擇方程誤差項(xiàng)不相關(guān)的原假設(shè)被拒絕。并且回歸方程與選擇方程誤差項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)(模型一表達(dá)為ρ、模型二表達(dá)為λ)均在1%的顯著性水平上顯著不為0，也說(shuō)明了回歸方程與選擇方程誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)性，換言之，失業(yè)者是否參與項(xiàng)目并非完全隨機(jī)分布，因而可以運(yùn)用處理效應(yīng)模型進(jìn)行評(píng)估。且當(dāng)Ui與Vi之間的相關(guān)系數(shù)ρ或λ大于0時(shí)，cov(MTE,S)>0，項(xiàng)目參與屬“正選擇”；反之，當(dāng)Ui與Vi之間的相關(guān)系數(shù)ρ或λ小于0時(shí)，cov(MTE,S)<0，項(xiàng)目參與屬“負(fù)選擇”。

如表5、圖1和圖2所示，培訓(xùn)項(xiàng)目與小貸項(xiàng)目運(yùn)作各有特色，作用于失業(yè)者未來(lái)就業(yè)信心的效果也不盡相同。

圖1 培訓(xùn)項(xiàng)目ATE與ATT核密度估計(jì)

圖2 小貸項(xiàng)目ATE與ATT核密度估計(jì)

表5顯示：就培訓(xùn)項(xiàng)目而言，模型一和模型二中ATE1、ATE2、ATE3、ATE4值為正，ATE5為負(fù)，即培訓(xùn)項(xiàng)目增加了毫無(wú)信心、較缺乏信心、就業(yè)信心一般和較有信心的概率，降低了非常有就業(yè)信心的概率，培訓(xùn)項(xiàng)目對(duì)就業(yè)信心程度提高的概率產(chǎn)生了負(fù)向影響。ATT結(jié)果與ATE結(jié)果類似，說(shuō)明培訓(xùn)項(xiàng)目未提高參與者的就業(yè)信心增強(qiáng)的概率。而小貸項(xiàng)目與培訓(xùn)項(xiàng)目結(jié)果相反，模型一和模型二中ATE1、ATE2、ATE3、ATE4值為負(fù)，ATE5為正，說(shuō)明小貸項(xiàng)目降低了毫無(wú)信心、較缺乏信心、就業(yè)信心一般和較有信心的概率，增加了非常有就業(yè)信心的概率，小貸項(xiàng)目對(duì)就業(yè)信心程度提高的概率產(chǎn)生了正向影響。模型一和模型二的ATT結(jié)果與ATE結(jié)果類似，也說(shuō)明小貸項(xiàng)目的參與提高了參與者就業(yè)信心增強(qiáng)的概率。但模型一的ATT結(jié)果與模型二結(jié)果相差較大。

從圖1和圖2也可清晰看出失業(yè)者在同一程度的就業(yè)信心下，培訓(xùn)項(xiàng)目的邊際處理效應(yīng)及參與組的邊際效應(yīng)均與小貸項(xiàng)目完全相反。如當(dāng)失業(yè)者就業(yè)信心為一般(C=3)時(shí)，培訓(xùn)項(xiàng)目的邊際處理效應(yīng)(MTE3)在0的右邊，而小貸項(xiàng)目的邊際處理效應(yīng)在0的左邊；培訓(xùn)項(xiàng)目參與組的邊際效應(yīng)(ATT3)在0的右邊，并且在區(qū)間(0,0.2)里有先緩慢上升后緩慢下降的現(xiàn)象，而小貸項(xiàng)目參與組的邊際效應(yīng)在0的左邊，在(-1,0)區(qū)間陡然上升再下降。與表5結(jié)論一致，圖1和圖2也說(shuō)明培訓(xùn)項(xiàng)目對(duì)就業(yè)信心程度提高的概率產(chǎn)生了負(fù)向影響，小貸項(xiàng)目對(duì)就業(yè)信心程度提高的概率產(chǎn)生了正向影響。并且圖1和圖2更細(xì)致地說(shuō)明了，當(dāng)失業(yè)者就業(yè)信心較弱(C=1或2)時(shí)，培訓(xùn)項(xiàng)目和小貸項(xiàng)目對(duì)就業(yè)信心提高的概率影響力度均較?。划?dāng)失業(yè)者就業(yè)信心處于一般和較有信心(C=3和4)時(shí)，培訓(xùn)項(xiàng)目明顯對(duì)就業(yè)信心提高的概率呈輕微的正向影響，小貸項(xiàng)目明顯對(duì)就業(yè)信心提高的概率呈輕微的負(fù)向影響；當(dāng)失業(yè)者非常具有就業(yè)信心(C=5)時(shí)，培訓(xùn)項(xiàng)目明顯對(duì)就業(yè)信心提高的概率呈強(qiáng)烈的負(fù)向影響，小貸項(xiàng)目明顯對(duì)就業(yè)信心提高的概率呈強(qiáng)烈的正向影響。

綜合模型一和模型二對(duì)未來(lái)就業(yè)信心的評(píng)估進(jìn)行分析，可以得出以下結(jié)論：宏微觀變量對(duì)不同項(xiàng)目未來(lái)就業(yè)信心的影響方向及程度均有差異。微觀個(gè)體層面上，城市戶口、健康水平、家庭支出負(fù)擔(dān)對(duì)培訓(xùn)項(xiàng)目者未來(lái)就業(yè)信心提升作用較顯著；受教育水平、健康水平、黨員身份、工作經(jīng)驗(yàn)、家庭負(fù)擔(dān)的女性失業(yè)者在參與小貸項(xiàng)目后未來(lái)就業(yè)信心更強(qiáng)。

表6兩項(xiàng)目未來(lái)就業(yè)信心效果的影響因素分析

宏觀層面上，當(dāng)?shù)胤饺司鵊DP增長(zhǎng)額上升1%可使培訓(xùn)項(xiàng)目者未來(lái)就業(yè)信心提升的概率增加0.07%～0.1%，卻使小貸項(xiàng)目者未來(lái)就業(yè)信心提升的概率下降0.1%～0.2%。登記失業(yè)率每上升1%使培訓(xùn)項(xiàng)目者未來(lái)就業(yè)信心上升概率增加26%～45%，使小貸未來(lái)就業(yè)信心提升概率下降7.8%～15.4%。如前文所述，高失業(yè)率對(duì)個(gè)體選擇參與培訓(xùn)項(xiàng)目起了鼓勵(lì)作用；同時(shí)，我國(guó)現(xiàn)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期，但勞動(dòng)力的供給結(jié)構(gòu)未能適應(yīng)勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，人崗不匹配造成的結(jié)構(gòu)性失業(yè)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，職業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目可根據(jù)崗位需求對(duì)失業(yè)者進(jìn)行勞動(dòng)技能培訓(xùn)。而小貸項(xiàng)目為有創(chuàng)業(yè)意愿的失業(yè)者提供市場(chǎng)信息、進(jìn)行相應(yīng)的創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)，但由于經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，小貸項(xiàng)目者的信心會(huì)有所下降，這也充分說(shuō)明了積極就業(yè)政策對(duì)就業(yè)信心的有效性需要考慮實(shí)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

最后，特別注意到表6中Ui與Vi之間的相關(guān)系數(shù)(模型一表達(dá)為ρ、模型二表達(dá)為λ)表明失業(yè)者項(xiàng)目參與選擇與項(xiàng)目效果之間存在相關(guān)性。其中，培訓(xùn)項(xiàng)目下模型一得到的ρ為0.706，模型二得到的相關(guān)系數(shù)λ為0.635，均為正數(shù)，說(shuō)明使參與培訓(xùn)項(xiàng)目的概率越高的擾動(dòng)項(xiàng)往往伴隨著使就業(yè)信心程度越高的擾動(dòng)項(xiàng)(cov(MTE,S)>0)，培訓(xùn)項(xiàng)目的參與情況屬于“正選擇”；小貸項(xiàng)目的絕對(duì)值與培訓(xùn)項(xiàng)目的值接近，但符號(hào)相反：小貸項(xiàng)目下模型一得到的相關(guān)系數(shù)ρ為-0.722，模型二得到的λ為-0.652，說(shuō)明使參與小貸項(xiàng)目的概率越高的擾動(dòng)項(xiàng)往往伴隨著使就業(yè)信心程度越低的擾動(dòng)項(xiàng)(cov(MTE,S)<0)；換言之，小貸項(xiàng)目下參與的可能性越高的群體在參與項(xiàng)目后并未得到越高的未來(lái)就業(yè)信心，小貸項(xiàng)目的參與情況屬于“負(fù)選擇”。這一結(jié)論在對(duì)比圖3中培訓(xùn)項(xiàng)目與小貸項(xiàng)目的MTE#曲線時(shí)可再次得到證實(shí)。

圖3 培訓(xùn)項(xiàng)目與小貸項(xiàng)目MTE#曲線

以上結(jié)論在一定程度上反映了政府進(jìn)行小貸項(xiàng)目參與人群事前甄選時(shí)很可能遵循的是經(jīng)濟(jì)效率標(biāo)準(zhǔn)，以就業(yè)率、收入等客觀績(jī)效為綱。作為一項(xiàng)基本公共服務(wù)，政府主導(dǎo)的就業(yè)政策再分配必須彌補(bǔ)市場(chǎng)初次分配片面倚重效率的不足，使得公共資源惠及真正需要的人群而不是受益最大的人群，關(guān)注社會(huì)公平尤其是失業(yè)者這一弱勢(shì)群體的主觀感受。忽視未來(lái)就業(yè)信心導(dǎo)向容易造成“負(fù)選擇”，大大削弱了積極就業(yè)政策本可以實(shí)現(xiàn)的效果。同時(shí)也反映了當(dāng)前就業(yè)政策的就業(yè)信心評(píng)估體系的缺陷，這正是本文的意義所在。

(四)穩(wěn)健性分析

考慮到以上結(jié)果均以Ui與Vi服從對(duì)稱性、單峰性分布(正態(tài)分布、logistic分布)為假設(shè)前提，為了得到更確切真實(shí)的分析結(jié)果，且考慮到本文研究對(duì)象未來(lái)就業(yè)信心和項(xiàng)目選擇受個(gè)體主觀價(jià)值判斷(如性格等人格特征和認(rèn)知、情感等心理因素)的影響，擾動(dòng)項(xiàng)的分布可能出現(xiàn)偏斜，本文假設(shè)Ui與Vi服從uniform、chi2、lognormal、gamma分布，進(jìn)行穩(wěn)健性分析。限于篇幅，只展示項(xiàng)目效果的穩(wěn)健性分析結(jié)果，如表7所示。

由表7可知，培訓(xùn)組在4種分布情況下的項(xiàng)目效果方向一致，均說(shuō)明了培訓(xùn)項(xiàng)目增加了毫無(wú)信心、較缺乏信心、就業(yè)信心一般和較有信心的概率，降低了非常有就業(yè)信心的概率，培訓(xùn)項(xiàng)目對(duì)就業(yè)信心程度提高的概率產(chǎn)生了負(fù)向影響。小貸組在4種分布情況下的項(xiàng)目效果方向也一致，但均與培訓(xùn)組方向相反，說(shuō)明小貸項(xiàng)目降低了毫無(wú)信心、較缺乏信心、就業(yè)信心一般和較有信心的概率，增加了非常有就業(yè)信心的概率，小貸項(xiàng)目對(duì)就業(yè)信心程度提高的概率產(chǎn)生了正向影響。

表7穩(wěn)健性分析

四、結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建了就業(yè)信心經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模型，利用2008年世界銀行調(diào)查數(shù)據(jù)和2014～2015年追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，并結(jié)合基于選擇方程與回歸方程擾動(dòng)項(xiàng)之間是否服從二變量聯(lián)合正態(tài)分布(BIVN)假設(shè)的評(píng)估方法，從失業(yè)者就業(yè)信心角度對(duì)積極就業(yè)政策有效性進(jìn)行了評(píng)估。研究發(fā)現(xiàn)：培訓(xùn)項(xiàng)目參與選擇過(guò)程屬“正選擇”，最傾向于參與培訓(xùn)項(xiàng)目的失業(yè)者能夠參與其中，但受微觀特征因素與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素影響，培訓(xùn)項(xiàng)目對(duì)提高未來(lái)就業(yè)信心具有顯著的負(fù)向影響；小貸項(xiàng)目對(duì)提高未來(lái)就業(yè)信心有顯著的正向影響，但由于參與選擇過(guò)程中存在“負(fù)選擇”，即失業(yè)者在選擇時(shí)做了錯(cuò)誤的判斷，或者政府為追求績(jī)效而允許預(yù)期結(jié)果最好的人群參與，所以最傾向參與小貸項(xiàng)目的群體未能參與其中，也未實(shí)現(xiàn)本可以得到的最佳項(xiàng)目效果；培訓(xùn)項(xiàng)目的參與者就業(yè)信心程度普遍高于小貸項(xiàng)目參與者，但根據(jù)項(xiàng)目邊際效果的分析結(jié)果來(lái)看，培訓(xùn)項(xiàng)目對(duì)參與者就業(yè)信心的提高作用遠(yuǎn)不如小貸項(xiàng)目；在糾正“負(fù)選擇”后，小貸項(xiàng)目對(duì)失業(yè)者就業(yè)信心的提高效果將充分發(fā)揮出來(lái)。

為實(shí)現(xiàn)“穩(wěn)就業(yè)”，積極就業(yè)政策要提高就業(yè)率、解決當(dāng)前就業(yè)問題，更應(yīng)重視對(duì)失業(yè)者就業(yè)信心的促進(jìn)作用、激發(fā)失業(yè)者積極主動(dòng)謀求職業(yè)。據(jù)此，本文提出以下幾點(diǎn)優(yōu)化建議：(1)政策實(shí)施應(yīng)避免政策執(zhí)行者為完全追求經(jīng)濟(jì)效益而出現(xiàn)“負(fù)選擇”，適當(dāng)關(guān)注如何恢復(fù)、調(diào)節(jié)和增強(qiáng)失業(yè)者就業(yè)信心，可在考核機(jī)制中引入未來(lái)就業(yè)信心、公平感、滿意度評(píng)分等評(píng)估指標(biāo)；(2)完善相應(yīng)的懲處辦法，優(yōu)化項(xiàng)目參與的篩選機(jī)制，使政策項(xiàng)目覆蓋真正的就業(yè)剛需群體，提高項(xiàng)目的實(shí)施效率與效果；(3)政府還應(yīng)綜合考慮宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和對(duì)失業(yè)者就業(yè)信心的促進(jìn)效果，在GDP增長(zhǎng)較慢、就業(yè)支出增長(zhǎng)較低而失業(yè)率較高的地區(qū)可重點(diǎn)實(shí)施小貸項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)就業(yè)信心與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互促進(jìn)作用，以進(jìn)一步增強(qiáng)積極就業(yè)政策的有效性。