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    流動(dòng)人口群體特征變動(dòng)與失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)差異①

    2021-02-28 08:26:28楊勝利姚健
    南方人口 2021年1期
    關(guān)鍵詞:流出地流入地流動(dòng)人口

    楊勝利 姚健

    (河北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 河北 保定 071000)

    1 引言

    改革開放以來,隨著城市化進(jìn)程的加快,出現(xiàn)了人口在鄉(xiāng)城之間、地區(qū)之間大規(guī)模流動(dòng),流動(dòng)人口特別是流動(dòng)勞動(dòng)力資源已經(jīng)成為城市就業(yè)市場中的重要組成部分。2018年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示,2018年末全國流動(dòng)人口規(guī)模為2.41億人,占總?cè)丝跀?shù)的比重為17.28%,外出農(nóng)民工規(guī)模為1.73億人,占全國就業(yè)總?cè)丝跀?shù)的22.29%。降低流動(dòng)人口失業(yè)率已經(jīng)成為提升就業(yè)質(zhì)量的內(nèi)在要求。十九大報(bào)告明確指出“要堅(jiān)持就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略和積極就業(yè)政策,實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)。大規(guī)模開展職業(yè)技能培訓(xùn),注重解決結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾,鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)。提供全方位公共就業(yè)服務(wù),促進(jìn)高校畢業(yè)生等青年群體、農(nóng)民工多渠道就業(yè)創(chuàng)業(yè)?!比欢?,近年來出現(xiàn)了流動(dòng)人口失業(yè)率上升、就業(yè)困難等問題,究其原因是對流動(dòng)人口失業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)不清。以往研究認(rèn)為流動(dòng)人口失去工作后會(huì)返回家鄉(xiāng)再就業(yè)或是轉(zhuǎn)移其他城市尋找新的工作機(jī)會(huì),不存在失業(yè)問題[1]。做好農(nóng)民工返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)工作,成為解決流動(dòng)人口失業(yè)問題的一劑良藥。然而,隨著城市化的推進(jìn),越來越多的流動(dòng)人口出現(xiàn)了在流入地長期居住趨勢,相關(guān)研究顯示61.2%的流動(dòng)人口打算在流入地長期居住,在流入地平均居住年限接近5年[2]。家庭式流動(dòng)已成為人口流動(dòng)的重要方式[7],在流入地有3名家庭成員者的比例接近32%,流動(dòng)人口家庭平均有1.4個(gè)子女[3],這就意味著流動(dòng)人口的流動(dòng)性減弱。同時(shí),流動(dòng)人口由于自身就業(yè)能力受限,過度集中在技術(shù)含量較低、替代性較強(qiáng)、工作條件較差的崗位中,社會(huì)保險(xiǎn)參保率僅為8.22%,接受過技能培訓(xùn)的農(nóng)民工比例僅為32.9%[4]。隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的加快,能夠吸收低端勞動(dòng)力就業(yè)的行業(yè)紛紛轉(zhuǎn)型,造成這些勞動(dòng)力被釋放出來無處可去而產(chǎn)生了結(jié)構(gòu)性失業(yè)。在不返鄉(xiāng)的情況,一旦失去工作,就會(huì)面臨較大的生活壓力,需要引起社會(huì)關(guān)注[5]。那么流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)何種變動(dòng)趨勢?流動(dòng)人口失業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)理與風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的影響因素是什么?如何把握規(guī)律,設(shè)計(jì)應(yīng)對策略,從而減少流動(dòng)人口失業(yè)的發(fā)生是一個(gè)值得深入探究的重要理論和實(shí)踐問題。

    2 文獻(xiàn)綜述

    流動(dòng)人口失業(yè)問題的研究既與經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)革新密切相關(guān),也是現(xiàn)實(shí)中人口大規(guī)模流動(dòng)的一種回應(yīng)。回顧以往,流動(dòng)人口失業(yè)問題的研究經(jīng)歷了從現(xiàn)象、現(xiàn)狀描述,逐步向?qū)嵶C分析和應(yīng)對策略的轉(zhuǎn)變。人口學(xué)中關(guān)于流動(dòng)人口失業(yè)的研究,更多的關(guān)注流動(dòng)人口失業(yè)率和失業(yè)群體特征,相關(guān)研究大致可以分為三類。

    第一類關(guān)注流動(dòng)人口失業(yè)規(guī)模統(tǒng)計(jì)與群體特征。學(xué)者們使用不同的數(shù)據(jù)對流動(dòng)人口失業(yè)率進(jìn)行了測算。如:“五普”數(shù)據(jù)顯示流動(dòng)勞動(dòng)力失業(yè)率為2.74%[6];2014年和2015年流動(dòng)人口監(jiān)測數(shù)據(jù)則顯示流動(dòng)人口失業(yè)率分別為1.22%和2.48%[7]。2015年全國1%人口抽樣數(shù)據(jù)顯示流動(dòng)人口失業(yè)率為4.94%[8]。相對于就業(yè)流動(dòng)人口,失業(yè)流動(dòng)人口具有相對年輕(平均年齡34.8歲)、學(xué)歷偏低(平均受教育年限10.7年),外出具有盲目性,生活更容易陷入困境[9];農(nóng)村戶籍比例高(85.8%)、失業(yè)保險(xiǎn)參保率低(4%)、有固定住所比例低(20.2%)等特點(diǎn)[10][11]。

    第二類利用微觀數(shù)據(jù)探討流動(dòng)人口失業(yè)的影響因素。學(xué)者們主要從流動(dòng)人口失業(yè)群體個(gè)體特征、家庭特征、流動(dòng)特征、流入地市場化程度、流入城市等級(jí)、流入地區(qū)、流出地經(jīng)濟(jì)屬性等角度展開討論。比如:女性失業(yè)率高于男性、已婚者失業(yè)率低于未婚者、學(xué)歷越高失業(yè)率越低、流入地為中西部者失業(yè)率高于流入地為東部地區(qū)者等[10];流出地的“推力”(土地承包權(quán)、城鄉(xiāng)類型)和流入地“拉力”(城市級(jí)別)都對流動(dòng)人口失業(yè)率具有顯著影響[8];流入城市市場化指數(shù)對流動(dòng)人口失業(yè)具有負(fù)向影響[9]。

    第三類從宏觀層面探討流動(dòng)人口失業(yè)的深層次原因。一是城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)方面:劉易斯的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)模型中隱含的假設(shè)條件為農(nóng)村勞動(dòng)力向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移后全部就業(yè)或失業(yè)率很低,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(工業(yè)部門和農(nóng)業(yè)部門)差異是人口從農(nóng)村向城鎮(zhèn)流動(dòng)的主要原因;托達(dá)羅在城鄉(xiāng)二元模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出流動(dòng)人口預(yù)期收入和城鄉(xiāng)之間收入差距是造成城市中失業(yè)率上升的主要影響因素。二是勞動(dòng)力市場機(jī)制方面:受二元?jiǎng)趧?dòng)力市場分割、僵化、惰性的影響,勞動(dòng)力難以從次要?jiǎng)趧?dòng)力市場向主要?jiǎng)趧?dòng)力市場轉(zhuǎn)移[12],勞動(dòng)力供給結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度較慢,不適應(yīng)勞動(dòng)力需求新變化,增加了失業(yè)的可能性[13][14];三是行業(yè)壟斷方面:由于石油、化工、電力、鐵路、郵政等國有企業(yè)部門收入較高,進(jìn)入條件較為苛刻,減少了流動(dòng)人口就業(yè)機(jī)會(huì)、降低了流動(dòng)人口就業(yè)收入,損害了流動(dòng)人口就業(yè)公平[15][16]。四是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)方面:由于技術(shù)進(jìn)步總是傾向于使邊際就業(yè)彈性下降,從而增加了失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)[17]。部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)破壞了粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式,使勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)受到影響,導(dǎo)致勞動(dòng)者失業(yè)[18][19][20]。

    綜上所述,已有相關(guān)文獻(xiàn)從多個(gè)視角對流動(dòng)人口失業(yè)進(jìn)行了分析,為本文的研究提供了豐富的理論基礎(chǔ)。但仍存在一些不足;第一,關(guān)于流動(dòng)人口失業(yè)的影響因素研究主要集中在流動(dòng)人口個(gè)體特征、流動(dòng)范圍等方面,對流動(dòng)人口家庭結(jié)構(gòu)、社會(huì)政策等因素關(guān)注不夠。第二,部分研究涉及了流動(dòng)人口就業(yè)、返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的影響因素,但是多采用了某一年度數(shù)據(jù),采用多年微觀層面數(shù)據(jù)對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)甚少。第三,已有研究隨探討了流動(dòng)人口失業(yè)的影響因素,但未考慮流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與影響因素的變動(dòng)。借鑒已有研究成果,本文從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn),第一,對2014-2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測算,分析流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)趨勢,以及這種變動(dòng)趨勢的群體差異。第二,在控制個(gè)體特征、流動(dòng)過程特征、流入地和流出地地域特征的前提下,對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的影響因素以及這些因素的變動(dòng)趨勢進(jìn)行深入研究。第三,利用Oaxaca分解模型,從特征差異(微觀因素)和特征邊際效應(yīng)差異(宏觀因素)的貢獻(xiàn)率角度分析流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的影響因素,進(jìn)而尋找預(yù)防流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的措施。

    3 數(shù)據(jù)、變量與方法

    3.1 數(shù)據(jù)來源

    本文微觀調(diào)查數(shù)據(jù)采用國家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)的2014年和2017年全國流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)。其調(diào)查方式是按照隨機(jī)原則在全國31個(gè)?。▍^(qū)、市)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)流動(dòng)人口較為集中的流入地抽取樣本,開展抽樣調(diào)查。對象為在流入地居住一個(gè)月以上,非本區(qū)(縣、市)戶口的15周歲及以上流入人口(2014年為15-59歲)。由于調(diào)查中涵蓋了大量的個(gè)人信息,使我們能夠在分析個(gè)人特征的基礎(chǔ)上,探究流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的影響因素。

    3.2 變量測量

    3.2.1 因變量

    失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是本文的被解釋變量,從經(jīng)濟(jì)學(xué)范疇來看,失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是指失業(yè)發(fā)生的概率或可能性的大小。按照國際勞工組織的定義,失業(yè)人員是指在一定年齡以上(通常16歲及以上),在參考時(shí)期內(nèi)沒有工作、目前可以工作而且正在尋找工作的人。考慮到我國新農(nóng)保和城鄉(xiāng)居民養(yǎng)老保險(xiǎn)規(guī)定領(lǐng)取養(yǎng)老金的年齡是60周歲,本文將失業(yè)流動(dòng)人口定義為16-59歲,有勞動(dòng)能力無工作,但有就業(yè)意愿,隨時(shí)可以投入到工作中的流動(dòng)人口。根據(jù)問卷中的問題“五一前一周是否做過一個(gè)小時(shí)以上有收入工作”判斷是否處于無業(yè)狀態(tài),如果回答“是”則處于就業(yè)狀態(tài),如果回答“否”則處于無業(yè)狀態(tài),再通過問題“四月份是否找過工作”作為判斷是否有就業(yè)意愿的依據(jù),若兩道題同時(shí)回答無業(yè)和四月份找過工作,方可界定為失業(yè)。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的規(guī)定,就業(yè)人口加上失業(yè)人口等于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口是16周歲及以上,有勞動(dòng)能力,參加或要求參加社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的人口(這里采用16-59歲的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口)。為了增強(qiáng)兩年數(shù)據(jù)口徑的一致性,分別將2014年和2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的樣本地點(diǎn)和樣本數(shù)量進(jìn)行匹配。通過本文的定義,從原始數(shù)據(jù)中選擇出跨省流動(dòng)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口,刪除個(gè)人屬性特征數(shù)據(jù)缺失的問卷,2014年和2017年分別篩選出12771份問卷,總計(jì)25542份問卷。

    3.2.2 自變量

    本研究參考以往研究成果,將可能影響流動(dòng)人口失業(yè)的群體特征因素作為自變量?;谌丝趯W(xué)中群體特征的隊(duì)列分析框架,模型中的自變量分為5類。第一類是個(gè)體因素,包括性別、年齡、年齡的平方、婚姻、受教育程度;第二類是制度因素,包括戶口性質(zhì)、是否持有暫住證、是否參加失業(yè)保險(xiǎn)、戶籍地是否有耕地、戶籍地是否宅基地;第三類是流動(dòng)過程特征,包括流動(dòng)時(shí)間、居留意愿(用問卷中長期居留意愿表示,即“打算在本地居留時(shí)間(6年及以上)”)、流動(dòng)模式(用問卷中同住家庭成員數(shù)表示)、流動(dòng)原因、人際關(guān)系(通過問卷中的問題“您是否同意本地人愿意接受我成為其中一員”測量);第四類是流出地因素,為流出地地域(分為東部、中部和西部);第五類流入地因素,主要是流入地的地域分布(分為東部、中部、西部)。

    3.3 方法選擇

    本文的數(shù)據(jù)分析分為三部分,第一部分為描述統(tǒng)計(jì)分析,第二部分使用logistic回歸模型估計(jì)流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),并檢驗(yàn)流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的群體差異性。第三部分利用Oaxaca計(jì)算和分析各種要素對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的貢獻(xiàn)率。2014年、2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)模型分別為:

    U為失業(yè)發(fā)生比,X為各種影響因素,P為失業(yè)發(fā)生的概率,即失業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),w為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。采用布林德(Blinder)和奧薩卡Oaxaca分解辦法,對各要素對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的貢獻(xiàn)率進(jìn)行分解。該分解方法將流動(dòng)人口失業(yè)發(fā)生比年度差異分為兩部分,一部分是特征效應(yīng)(可觀察到因素),即由流動(dòng)人口個(gè)體特征、流出地、流入地等特征不同而導(dǎo)致的失業(yè)發(fā)生比年度差異。另一部分是特征邊際效應(yīng)(不可觀測因素),即系數(shù)差異,是由特征邊際效應(yīng)不同導(dǎo)致的失業(yè)發(fā)生比年度差異??梢杂?014年和2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)式(2)和式(1)之差進(jìn)行分解得到式(3):

    在回歸系數(shù)一定的情況下,P一定,回歸系數(shù)β*為β的函數(shù),將公式(1)和公式(2)中的β帶入公式(4),得到β*。

    利用公式(3)對β*i進(jìn)行計(jì)算,得到失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)P變動(dòng)的影響因素分解模型為:

    4 流動(dòng)人口群體特征年度差異分析

    失業(yè)率等于失業(yè)人口與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口之比,失業(yè)概率(失業(yè)風(fēng)險(xiǎn))等于某一年失業(yè)率乘以2再除以2與某一年失業(yè)率之和(依據(jù)生命表中死亡概率與死亡率的換算公式)。由此計(jì)算可以發(fā)現(xiàn),2014年我國省際流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)為1.09%,2017年為2.27%。雖然流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)有增大趨勢,但仍低于依據(jù)2017年國家統(tǒng)計(jì)局公布的城鎮(zhèn)居民登記失業(yè)率計(jì)算的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)(3.83%)。這與已有研究結(jié)論一致,一方面流動(dòng)人口較強(qiáng)的目的性決定了其失業(yè)率低于當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)居民,人口流動(dòng)的主要目的就是為了獲得較高收入,而獲得收入的前提是實(shí)現(xiàn)就業(yè),為了盡快實(shí)現(xiàn)就業(yè),流動(dòng)人口會(huì)選擇一些工作環(huán)境較差、待遇水平較低、社會(huì)保障較為薄弱的崗位,而流入地城鎮(zhèn)戶籍人口是不愿意從事這些工作的。另一方面流動(dòng)人口較大的流動(dòng)性決定了其失業(yè)率低當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)居民,流動(dòng)人口在失去工作或者發(fā)現(xiàn)工作條件更好的工作后,會(huì)選擇回流或者流向新的工作地,避免了失業(yè)的發(fā)生。但隨著人口與社會(huì)的發(fā)展,流動(dòng)人口群體特征正在發(fā)生著顯著變動(dòng),導(dǎo)致其失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)有趕超城鎮(zhèn)戶籍人口的趨勢,很可能會(huì)成為中國下一次失業(yè)高峰的主要群體來源。

    從個(gè)體特征的變動(dòng)來看,跨省流動(dòng)人口中男性所占比重有所下降,2017年男性占流動(dòng)人口的比重比2014年下降了1.5個(gè)百分點(diǎn)。在年齡方面,2017年流動(dòng)人口平均年齡比2014年大了0.97歲。在婚姻方面,2017年和2014年省際流動(dòng)人口都以已婚為主,其中2017年已婚流動(dòng)人口比重比2014年減少了0.6個(gè)百分點(diǎn)。在受教育程度方面,具有大學(xué)學(xué)歷的流動(dòng)人口比重明顯上升,2017年比2014年上升了3.9個(gè)百分點(diǎn)。總體來看,在學(xué)歷和年齡方面,2017年流動(dòng)人口要比2014年流動(dòng)人口更有優(yōu)勢,這兩個(gè)因素的變動(dòng)有益于降低流動(dòng)人口失業(yè)率。在性別和婚姻方面,2017年流動(dòng)人口與2014年相比無優(yōu)勢可言,這兩個(gè)因素的變動(dòng)在一定程度上增加了失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

    從制度特征變動(dòng)來看,2017年與2014年也存在明顯差異。在戶籍性質(zhì)和持有居住證方面,2017年相較于2014年分別出現(xiàn)了前者降后者升,其中2017年農(nóng)業(yè)戶籍的流動(dòng)人口比重比2014年下降了0.4個(gè)百分點(diǎn),持有居住證的省際流動(dòng)人口比重則下降了10.1個(gè)百分點(diǎn)。在失業(yè)保險(xiǎn)方面,2017年流動(dòng)人口要比2014年省際流動(dòng)人口更有優(yōu)勢,參保率明顯增大。

    從流動(dòng)特征各變量差異來看,省際流動(dòng)人口流動(dòng)時(shí)間出現(xiàn)了減少,居留意愿變低,一同流動(dòng)人數(shù)出現(xiàn)了增多,在流入地的人際關(guān)系變的更好。其中,2017年省際流動(dòng)人口的平均流動(dòng)時(shí)間比2014年減少了0.053年,打算在流入地居住5年以上的流動(dòng)人口比重下降了11個(gè)百分點(diǎn),一同流動(dòng)人數(shù)增加了0.16人,認(rèn)為當(dāng)?shù)貞艏丝谠敢饨邮茏约旱牧鲃?dòng)人口比重上升了1.6個(gè)百分點(diǎn)。在流動(dòng)原因方面,更加聚焦,無論2017年還是2014年流動(dòng)人口都以務(wù)工經(jīng)商為主,這兩年分別有95.1%和95.3%的流動(dòng)人口是因務(wù)工經(jīng)商而流動(dòng),并且2017年務(wù)工經(jīng)商的比重比2014年上升了0.2個(gè)百分點(diǎn)。

    從流出地特征變動(dòng)來看,流出地對流動(dòng)人口外流的推力增大,2017年流出地有耕地或有宅基地的流動(dòng)人口比重分別比2014年下降了20.6個(gè)百分點(diǎn)和19個(gè)百分點(diǎn),這進(jìn)一步弱化了流動(dòng)人口在流入地失去工作后回流的可能性,增大了其在流入地的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。在流出地地域方面,流出地為中部、西部地區(qū)的流動(dòng)人口比重上升,流出地為東部的流動(dòng)人口比重下降。而來源于中、西部地區(qū)尤其是來源于西部地區(qū)的流動(dòng)人口由于技能、學(xué)歷相對東部而言較弱,在一定程度上增大了失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

    從流入地特征變動(dòng)來看,跨省流入地為中部、西部地區(qū)的流動(dòng)人口比重增大,選擇東部地區(qū)做為流入地的流動(dòng)人口比重減小。東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)加快,經(jīng)濟(jì)增長向提升質(zhì)量轉(zhuǎn)變,增速放緩,經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性下降,在一定程度上減緩了人口流入速度。同時(shí),由于中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境弱于東部地區(qū),在勞動(dòng)力供需比例變動(dòng)下,也會(huì)增加失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

    表1 變量均值與年度差異

    5 流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及其變動(dòng)分析

    5.1 流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)決定因素分析

    為了分析流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及其影響因素,文中分別采用所篩選出的2014年流動(dòng)人口樣本和2017年流動(dòng)人口樣本分別以公式(1)和公式(2)進(jìn)行二元logistic回歸,估計(jì)結(jié)果見表2。全部樣本回歸可以看出,在流動(dòng)人口個(gè)體特征、流動(dòng)特征、流出地特征、流入地特征和制度特征相同的條件下,2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比2014年高26%。

    從個(gè)體特征來看。年齡對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的影響呈現(xiàn)出U型趨勢,即在年齡較小的階段,隨著年齡的增大,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)不斷降低,但隨著年齡達(dá)到一定階段,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)開始上升。性別方面,男性流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)低于女性,2014年男性流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比女性低45%,2017年男性流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比女性低43%,在2017年性別對失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響有所下降。但因?yàn)榕栽趧趧?dòng)力市場中仍然處于弱勢,再加上生育和照料家庭的責(zé)任,使女性流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)明顯高于男性流動(dòng)人口,好在這一性別差異呈現(xiàn)縮小趨勢。婚姻方面,婚姻對失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率變小,2014年已婚者失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比未婚者低0.75個(gè)百分點(diǎn),2017年已婚者失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比未婚者低0.59個(gè)百分點(diǎn)。受教育程度方面,2017年教育對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率比2014年更大。2014年大專及以上學(xué)歷者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比高中及以下學(xué)歷者低0.51個(gè)百分點(diǎn),2017年大專及以上學(xué)歷者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比高中及以下學(xué)歷者低0.57個(gè)百分點(diǎn)。這說明教育對降低流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的作用在不斷增大。

    從制度特征來看。非農(nóng)業(yè)戶籍流動(dòng)人口的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)低于農(nóng)業(yè)戶籍者,且戶籍對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率變大。2014年非農(nóng)業(yè)戶籍流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比農(nóng)業(yè)戶籍者低0.53個(gè)百分點(diǎn),2017年非農(nóng)業(yè)戶籍流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比農(nóng)業(yè)戶籍者低0.55個(gè)百分點(diǎn)。城鄉(xiāng)二元戶籍制度成為流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)增大的主要因素。居住證和失業(yè)保險(xiǎn)對降低流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)均具有正向影響,2014年持有居住證者失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比沒有居住證者低0.55個(gè)百分點(diǎn),2017年持有居住證者失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比沒有居住證者低0.54個(gè)百分點(diǎn);2014年參加失業(yè)保險(xiǎn)者失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比沒有參加者低0.62個(gè)百分點(diǎn),2017年參加失業(yè)保險(xiǎn)者比沒有參加者低0.59個(gè)百分點(diǎn)。這說明居住證和失業(yè)保險(xiǎn)對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率出現(xiàn)了下降。戶籍地有耕地、有宅基地有利于降低流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),2014年戶籍地有耕地者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比戶籍地沒有耕地者低57%,2017戶籍地有耕地者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比戶籍地沒有耕地者低53%;2014年戶籍地有宅基地者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比戶籍地沒有宅基地者低65%,2017年戶籍地有宅基地者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比戶籍地沒有宅基地者低58%??傮w來看,耕地和宅基地對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率出現(xiàn)了下降趨勢。這說明不僅沒有耕地者、沒有宅基地者失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高,近年來有耕地者、有宅基地者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也出現(xiàn)了上升趨勢。主要是因?yàn)楦睾驼氐攘鞒龅貦?quán)益,雖然可以作為流動(dòng)人口在城市失業(yè)后回流戶籍地的生存保障,但隨著流動(dòng)人口務(wù)農(nóng)技能的下降和具有城市居留意愿人群的居留意愿增強(qiáng),流出地的資源稟賦對他們的吸引力下降,即使失業(yè)也不返回戶籍地的流動(dòng)人口比重出現(xiàn)了增大。

    從流動(dòng)特征來看。流動(dòng)時(shí)間對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的負(fù)向影響,流動(dòng)時(shí)間越長,失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越低,但流動(dòng)時(shí)間對失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率在降低。主要是因?yàn)榱鲃?dòng)人口所從事的職業(yè)多以體力勞動(dòng)和技術(shù)工為主,工作經(jīng)驗(yàn)積累對其就業(yè)具有重要意義,隨著流動(dòng)時(shí)間的增長,工作熟練程度提升,失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)降低。但隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的加快,對勞動(dòng)者的素質(zhì)要求越來越高,單單靠體力和熟練勞動(dòng)就能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的局面在不斷受到挑戰(zhàn)。居留意愿方面,居留意愿與失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,主要是因?yàn)榫恿粢庠冈綇?qiáng),在失去工作后返鄉(xiāng)的可能性就越小,在一定程度上增加了失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。2014年居留意愿較強(qiáng)者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比居留意愿較弱者高0.44個(gè)百分點(diǎn),2017年居留意愿較強(qiáng)者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比居留意愿較弱者高0.45個(gè)百分點(diǎn),居留意愿對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率變大。流動(dòng)模式對失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的正向影響,一同流動(dòng)人數(shù)越多,流動(dòng)人口在失去工作后,回流的可能性越小,在流入地失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越大。隨著家庭式流動(dòng)的增多,流動(dòng)模式對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率在不斷增大。流動(dòng)原因和人際關(guān)系對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的負(fù)向影響。2014年務(wù)工經(jīng)商原因流動(dòng)者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比其他原因流動(dòng)者低75%,2017年務(wù)工經(jīng)商原因流動(dòng)者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比其他原因流動(dòng)者低80%;2014年人際關(guān)系較好者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比人際關(guān)系較差者低56%,2017年人際關(guān)系較好者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比人際關(guān)系較差者低57%??傮w來看,流動(dòng)原因和人際關(guān)系對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率在不斷上升。

    從流動(dòng)的地域特征來看,在流出地地域方面,流出地為東部者、中部者、西部者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)依次增大。2014年流出地為中部者、東部者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比流出地為西部者分別低55%、58%;2017年流出地為中部者、東部者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比流出地為西部者分別低54%、57%。總體來看,流出地地域?qū)α鲃?dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率出現(xiàn)了下降的趨勢。主要是由于隨著中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的改善和人均資源占有量的增大,對人口向外流動(dòng)的推力變小,造成流出地對人口向外流動(dòng)的推力差距縮小。在流入地域特征方面,流入地為東部者、中部者、西部者失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)依次遞增。2014年流入地為中部者、東部者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比流入地為西部者分別低57%、60%;2017年流入地為中部者、東部者的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比流入地為西部者分別低60%、64%。總體上呈現(xiàn)出流入地地域?qū)α鲃?dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響率在不斷增大。這主要是由于流入地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致的就業(yè)崗位、就業(yè)機(jī)會(huì)不同,進(jìn)而造成流動(dòng)人口在選擇流入地的時(shí)候,存在不同的潛在失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

    表2 流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)決定模型檢驗(yàn)

    5.2 流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的Oaxaca模型分解

    利用表2中的回歸結(jié)果,以各變量兩次回歸結(jié)果得到的系數(shù)采用公式(6)進(jìn)行奧薩卡分解。將2014年與2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)差異分解為特征差異和特征邊際效應(yīng)差異(系數(shù)差異)。

    從表3可以看出,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的增大主要是由于系數(shù)差異造成(63.67%),特征差異對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)增大的貢獻(xiàn)率為36.33%。這反映出2014年、2017年流動(dòng)人口就業(yè)環(huán)境發(fā)生了明顯的變動(dòng),2017年流動(dòng)人口就業(yè)環(huán)境變的更加嚴(yán)峻,隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和大城市人口調(diào)控的推進(jìn),城市中能夠吸納流動(dòng)人口就業(yè)的產(chǎn)業(yè)紛紛轉(zhuǎn)型,使大量流動(dòng)就業(yè)人員被釋放出來,無處可去,面臨著摩擦性失業(yè)和結(jié)構(gòu)性失業(yè)。

    表3 各因素對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的貢獻(xiàn)率

    從特征差異來看,制度特征差異和流動(dòng)過程特征差異是造成流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的主要因素之一。制度特征差異和流動(dòng)過程特征差異對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的貢獻(xiàn)率分別為19.81%和18.24%。個(gè)體特征差異和地域特征差異的貢獻(xiàn)率次之,分別為5.66%和1.58%。進(jìn)一步細(xì)分可以看出,受教育程度、戶籍性質(zhì)、失業(yè)保險(xiǎn)、流動(dòng)原因、人際關(guān)系等特征差異的貢獻(xiàn)率為負(fù)數(shù),分別為-4.69%、-0.46%、-37.21%、-10.54%、-0.34%、-1.91%,這些變量特征差異是稀釋流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)年度差異的主要因素。而耕地、宅基地、流動(dòng)模式、暫住證等特征差異是流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的主要影響因素,其貢獻(xiàn)率分別為22.87%、23.11%、16.45%、11.51%。

    從系數(shù)差異來看,各變量系數(shù)差異對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)年度差異的貢獻(xiàn)率不一。個(gè)體特征系數(shù)差異和制度特征系數(shù)差異的貢獻(xiàn)率較大,分別為39.47%和24.22%,流動(dòng)過程系數(shù)差異的貢獻(xiàn)率次之,為4.96%。這說明,由于宏觀就業(yè)環(huán)境等因素變動(dòng),即使個(gè)體特征相同、制度特征相同、流動(dòng)過程特征相同,2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)高于2014年。地域特征系數(shù)差異對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的貢獻(xiàn)率為-4.97%,主要是因?yàn)榱鞒龅氐赜蛱卣飨禂?shù)差異貢獻(xiàn)為-6.69%導(dǎo)致,這就意味在流出地地域特征相同的條件下,2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)低于2014年。同時(shí),可以看到個(gè)體特征差異的貢獻(xiàn)率明顯低于個(gè)體特征系數(shù)差異的貢獻(xiàn)率,這說明流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的上升主要是由于個(gè)體特征邊際效用引起的。隨著宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變動(dòng),流動(dòng)人口個(gè)體特征的邊際效用在下降,依靠體力、年輕、吃苦耐勞等個(gè)體特征就能實(shí)現(xiàn)比較充分就業(yè)的環(huán)境正在發(fā)生改變,在未來發(fā)展中,流動(dòng)人口要想避免失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),還需要不斷提升自身應(yīng)用技能和文化素質(zhì)。細(xì)分來看,年齡、婚姻、宅基地等變量系數(shù)差異貢獻(xiàn)率較高,分別為27.06%、16.59%、15.1%,其他變量,如耕地、流動(dòng)時(shí)間、流動(dòng)模式等變量系數(shù)差異貢獻(xiàn)率也較大,并且為正數(shù)。表明在這些變量特征相同的情況下,受到不可解釋因素的影響,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)上升。而性別、受教育程度、戶籍性質(zhì)、流動(dòng)原因、人際關(guān)系、流出地地域等變量的系數(shù)差異貢獻(xiàn)率為負(fù)數(shù),這說明在這些變量特征相同的情況下,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)不會(huì)出現(xiàn)上升,未來發(fā)展中需要重點(diǎn)從這幾個(gè)方面著手來降低流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

    6 結(jié)論與討論

    本文利用2014年、2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),探討了轉(zhuǎn)型期流動(dòng)人口群體特征變動(dòng)背景下,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)年度差異以及2014-2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)差異的主要影響因素。主要的研究結(jié)論如下:

    第一,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)有增大的趨勢。在控制個(gè)體特征、制度特征、流動(dòng)過程特征等后,2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比2014年上升了26%。2017年流動(dòng)人口在性別、年齡、婚姻、暫住證、耕地、宅基地、流動(dòng)模式、流入地地域等方面相比于2014年呈現(xiàn)出較大的劣勢。流動(dòng)人口失業(yè)問題成為城鎮(zhèn)失業(yè)問題的重要內(nèi)容,需要給予關(guān)注。

    第二,流動(dòng)人口群體特征的邊際效益發(fā)生了顯著變動(dòng)。2014年和2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的決定模型回歸結(jié)果表明,相比于2014年,2017年除了性別、受教育程度、流動(dòng)原因、流入地地域等變量對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響出現(xiàn)了下降,其余變量對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響均出現(xiàn)了上升。年齡、戶籍性質(zhì)、失業(yè)保險(xiǎn)、耕地、宅基地、流動(dòng)模式、人際關(guān)系等變量對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響出現(xiàn)了明顯下降趨勢。

    第三,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的上升主要來源于系數(shù)差異的貢獻(xiàn)。通過Oaxaca分解方法對2014年和2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)差異的分析結(jié)果表明,2014年和2017年流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)差異的63.67%可以由系數(shù)差異來解釋,而特征差異解釋度為36.33%。這表明除了流動(dòng)人口群體特征差異之外,勞動(dòng)力市場、經(jīng)濟(jì)增長、新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程、農(nóng)民工市民化、公共服務(wù)均等化等宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境的變動(dòng)是導(dǎo)致流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的主要原因。從特征差異來看,制度特征差異和流動(dòng)過程特征差異對流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的貢獻(xiàn)率分別為19.81%和18.24%,是造成流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升的主要因素。進(jìn)一步細(xì)分研究發(fā)現(xiàn)受教育程度、戶籍性質(zhì)、失業(yè)保險(xiǎn)、流動(dòng)原因、人際關(guān)系等特征的變動(dòng)有利于降低流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn);而耕地、宅基地、流動(dòng)模式、暫住證等特征的變動(dòng)會(huì)增加流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

    基于以上研究結(jié)論可以看出,流動(dòng)人口失業(yè)是多方面因素綜合互動(dòng)的結(jié)果。隨著城市化進(jìn)程的加快,家庭式流動(dòng)、年齡增大、女性比重上升、家中有耕地者和家中有宅基地者比重下降、流入中西部者比重增加是未來流動(dòng)人口主要發(fā)展趨勢,失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)逐漸增大。雖然流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)有逐年增大的趨勢,但流動(dòng)人口受教育程度不斷提升、失業(yè)保險(xiǎn)參保率不斷增大、農(nóng)業(yè)戶籍比例不斷下降、公共服務(wù)均等化不斷推進(jìn),因此可以說,流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)不斷增大的趨勢還是可以預(yù)防和調(diào)控的?;诖?,本文從以下四個(gè)方面提出政策啟示和建議:

    第一,提升城鎮(zhèn)化質(zhì)量,改革戶籍制度,推進(jìn)公共服務(wù)均等化。從社會(huì)機(jī)制上來看,流動(dòng)人口之所以會(huì)面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),主要是由于城鎮(zhèn)化質(zhì)量不高,戶籍人口城鎮(zhèn)化率低,大量流動(dòng)人口游離在城市戶籍居民之外,難以享受到均等的公共服務(wù),難以融入城市。因此,要著力提升城鎮(zhèn)化的質(zhì)量,消除由戶籍制度帶來的“隱形不平等”,推進(jìn)公共服務(wù)的均等化,提升流動(dòng)人口的社會(huì)融合水平,從而更好地抑制失業(yè)。

    第二,培育人力資本,加強(qiáng)職業(yè)培訓(xùn),提高職業(yè)技能。流動(dòng)人口所遭遇的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),主要是一種結(jié)構(gòu)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),即流動(dòng)人口勞動(dòng)技能、就業(yè)能力等難以適應(yīng)流入地經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求而導(dǎo)致的就業(yè)難題。因此,政府要培育流動(dòng)人口的人力資本,購買專業(yè)的培訓(xùn)服務(wù),提供適合當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的技能培訓(xùn);另一方面流動(dòng)人口自身要不斷增強(qiáng)自身的人力資本水平,積極參加政府和企業(yè)組織的技能培訓(xùn),更好地適應(yīng)勞動(dòng)力市場需求。

    第三,推進(jìn)中西部經(jīng)濟(jì)增長與失業(yè)防控螺旋式上升。盡管流動(dòng)人口在中西部分布的比重越來越大,但是中西部缺乏東部所具有就業(yè)環(huán)境優(yōu)勢。中西部流動(dòng)人口比重不斷增大的同時(shí),應(yīng)該不斷完善其市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境,加快勞動(dòng)力市場建設(shè),優(yōu)化就業(yè)公共服務(wù)體制,吸引更多企業(yè),提供更多就業(yè)崗位,加大人力資本投資力度,通過培訓(xùn)、教育、創(chuàng)業(yè)支持等降低流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

    第四,加快鄉(xiāng)村振興,增強(qiáng)農(nóng)村就業(yè)吸納力。大量流動(dòng)人口的梯度就業(yè)模式其實(shí)并未超脫安居樂業(yè)的追求。在傳統(tǒng)二元經(jīng)濟(jì)模式下,城鄉(xiāng)在勞動(dòng)力供需上存在失衡,農(nóng)業(yè)較低的勞動(dòng)生產(chǎn)率顯然不能帶來較高收入。實(shí)際上農(nóng)村缺乏高收入就業(yè)崗位是他們選擇漂泊他鄉(xiāng)梯度就業(yè)的主要原因。勞動(dòng)力梯度流動(dòng)就業(yè)是多維的,城鄉(xiāng)相互疊加,也相互消解,而單向的梯度流動(dòng)就業(yè)思維形成了失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。降低流動(dòng)人口失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),既要調(diào)節(jié)快速城市化帶來的不良社會(huì)結(jié)構(gòu),推進(jìn)公共服務(wù)均等化,建立覆蓋城鄉(xiāng)居民的就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和應(yīng)對機(jī)制,也要推進(jìn)鄉(xiāng)村振興,通過發(fā)展農(nóng)村特色產(chǎn)業(yè),增加農(nóng)村就業(yè)崗位供給,帶動(dòng)更多的農(nóng)村勞動(dòng)力就地就近就業(yè)創(chuàng)業(yè),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)就地城市化-安居樂業(yè)。

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