權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的影響及其異質(zhì)性
——基于樣本選擇分位數(shù)回歸的分析

劉長全

(中國社會科學(xué)院 農(nóng)村發(fā)展研究所，北京 100732)

1 前言

改革開放40多年，大規(guī)模農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移不僅是中國發(fā)展奇跡的重要動力，其本身也是結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要組成部分。但是，雖然在此過程中城鄉(xiāng)勞動力市場已逐步從分割轉(zhuǎn)向統(tǒng)一，農(nóng)民工卻長期面臨就業(yè)質(zhì)量低的問題，表現(xiàn)在工資水平低、工作時間長、就業(yè)穩(wěn)定性差、福利待遇缺失、工作安全性低及職業(yè)發(fā)展空間受限等諸多方面(高文書，2006；明娟、曾湘泉，2015)。當(dāng)前，在全面建成小康社會、打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的背景下，提高農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量關(guān)系到消除絕對貧困成果的鞏固及新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略目標(biāo)的實現(xiàn)，是第二個百年奮斗目標(biāo)新征程中的重要問題。2017年黨的十九大報告、2018年《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018-2022年)》、2020年《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標(biāo)的建議》等重要文件都提出就業(yè)質(zhì)量問題，要求讓農(nóng)民工實現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)。同時，從綜合的就業(yè)質(zhì)量角度，而不僅僅是從工資收入或社會保障等某個方面，去認(rèn)識農(nóng)民工就業(yè)問題，也是農(nóng)民工日益分化背景下的必然要求。農(nóng)民工就業(yè)在不同發(fā)展階段面臨不同的主要問題，但是，在農(nóng)民工日益分化的情況下，每個農(nóng)民工面臨的具體問題可能是其在不同問題之間權(quán)衡取舍的結(jié)果。因為價值觀念與行為方式的分化，在就業(yè)上有人更看重收入因而選擇高強度、高收入的工作，有人因更看重生活質(zhì)量、閑暇而選擇強度更低但收入也更低的工作，也有人選擇收入更低但就業(yè)時間更靈活、自由的工作，等等。面對更加多元、更加分化的農(nóng)民工群體，單從收入或某一個維度去評價農(nóng)民工就業(yè)狀況就可能得出有偏的結(jié)論。

近年，農(nóng)民工多維就業(yè)質(zhì)量問題在國內(nèi)得到越來越多關(guān)注，相關(guān)研究主要分為三個方面內(nèi)容：一是構(gòu)建多維指標(biāo)體系對就業(yè)質(zhì)量的測度，這些研究在就業(yè)質(zhì)量指標(biāo)體系構(gòu)成上不盡相同，總體上都是覆蓋了工資水平、工作強度、工作安全性與工作穩(wěn)定性等方面的全部或部分特征(明娟、曾湘泉，2015；李中建、袁璐璐，2017；陳萬明、徐國長等，2019；羅文劍、張曉晨等，2018；周春芳、蘇群，2018；高梅、吳義剛，2017)。二是對就業(yè)質(zhì)量影響因素的實證研究，主要分析了工作轉(zhuǎn)換(明娟、曾湘泉，2015；周春芳、蘇群等，2019；明娟，2018)、務(wù)工距離(李中建、袁璐璐，2017)、流入地城市規(guī)模(胡斌紅、楊俊青，2019)、組織(王秀燕、付金存等2020；鄧睿，2020)、社會資本(沈詩杰、2018；鄧睿，2020；倪中燁、余康，2020)、社會融入(郭慶，2020)、教育培訓(xùn)(肖小勇、黃靜等，2019；樊茜、金曉彤，2018)、職業(yè)技能(王瓊、黃維喬，2020)、子女隨遷(鄧睿、冉光和，2018)、勞務(wù)派遣(聶偉，2015)等因素的影響。三是關(guān)于就業(yè)質(zhì)量對農(nóng)民工相關(guān)影響的實證研究，包括對農(nóng)民工的獲得感和幸福感(盧海陽、楊龍等，2017；聶偉、2020)、落戶與市民化意愿(章洵、陳寧等，2018；龔紫鈺，2017；聶偉、風(fēng)笑天，2016)及健康(徐延輝、李志濱，2019；朱慧劼、風(fēng)笑天，2019)等方面的影響。

伴隨著代際更替及教育水平等的分化，權(quán)利意識的提升及群體間分化也是農(nóng)民工最重要的變化之一。權(quán)利意識的提升可以表現(xiàn)在兩個方面，首先是權(quán)利認(rèn)知的提升，即更關(guān)注和更準(zhǔn)確知道自己享有什么權(quán)利；其次是用行動維護自己權(quán)利的意識的提升，即更積極地對權(quán)利提出主張或在權(quán)利受損時利用司法與勞動仲裁等手段維護合法權(quán)利。顯然，這兩個方面對農(nóng)民工的薪酬收入、勞動權(quán)益等，進而對整體的就業(yè)質(zhì)量都可能有重要影響。但是，從現(xiàn)有文獻看，關(guān)于農(nóng)民工權(quán)利意識對其就業(yè)質(zhì)量的影響仍缺乏關(guān)注和研究。權(quán)利認(rèn)知是權(quán)利意識的基礎(chǔ)，并影響權(quán)利意識其他方面發(fā)揮作用，本文將圍繞權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的影響從兩個方面豐富現(xiàn)有研究：(1)構(gòu)建農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量指數(shù)，然后使用Heckman回歸方法，在控制樣本選擇問題的基礎(chǔ)上分析權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的影響。(2)進一步使用Buchinsky控制方程法和A & B連接方程法兩種樣本選擇分位數(shù)估計方法，分析權(quán)利認(rèn)知對不同就業(yè)質(zhì)量農(nóng)民的差異化影響。

2 農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量狀況

1996年，國際勞工組織提出“體面勞動”概念，認(rèn)為體面勞動是就業(yè)相關(guān)愿望的總和，包括合理收入、工作安全、社會保護、發(fā)展前景、社會融合、參與決策等(1)https://www.ilo.org/global/topics/decent-work/lang--en/index.htm。。以體面勞動的內(nèi)涵為基礎(chǔ)，本文的就業(yè)質(zhì)量指與農(nóng)民工就業(yè)直接相關(guān)的權(quán)利和愿望的實現(xiàn)情況，是農(nóng)民工就業(yè)狀況的綜合水平。在農(nóng)民工更加多元、更加分化的背景下，基于農(nóng)民工因價值觀念和偏好不同在不同的愿望之間權(quán)衡并做出不同選擇這一假設(shè)，本文通過構(gòu)建就業(yè)質(zhì)量指數(shù)對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量進行測度。具體來說，參照國內(nèi)外多維就業(yè)質(zhì)量指數(shù)框架(Leschke& Watt，2014；明娟、曾湘泉，2015)，本文構(gòu)建的就業(yè)質(zhì)量指數(shù)包括收入水平、勞動權(quán)益、勞動強度、勞動安全、就業(yè)穩(wěn)定性、社會保障等6個維度8個指標(biāo)。通過以上對現(xiàn)有研究的梳理可以看出，這6個維度涵蓋了與農(nóng)民工就業(yè)直接相關(guān)的權(quán)利和愿望的主要方面。

2.1 數(shù)據(jù)來源與樣本特征

本文中農(nóng)民工的標(biāo)準(zhǔn)為農(nóng)村戶籍、跨鄉(xiāng)鎮(zhèn)居住和務(wù)工就業(yè)的人。數(shù)據(jù)來源于國家社科基金重大項目“新形勢下中國農(nóng)民工問題研究”課題組2019年在北京、山東青島、四川成都等地開展的問卷調(diào)查。數(shù)據(jù)按照調(diào)查方法由兩部分構(gòu)成，第一部分課題組采用了與結(jié)構(gòu)成比例的配額抽樣與分層隨機抽樣相結(jié)合的方法。第一步，課題組按2018年國家衛(wèi)健委流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)中農(nóng)民工就業(yè)構(gòu)成確定抽樣的目標(biāo)就業(yè)結(jié)構(gòu)；第二步，課題組選擇了代表東部中心城市的北京、山東青島和代表西部中心城市的四川成都，這三個城市都是農(nóng)民工大量流入的代表性城市；第三步，在北京的大興區(qū)和西城區(qū)、青島的城陽區(qū)和李滄區(qū)、成都的新都區(qū)、青羊區(qū)和溫江區(qū)按照就業(yè)結(jié)構(gòu)比例，采用入企業(yè)和街頭隨訪的方式隨機抽樣調(diào)查。這部分樣本總共為1076人。第二部分是由覆蓋其他勞動力流出大省的調(diào)查員利用春節(jié)對返鄉(xiāng)農(nóng)民工做抽樣調(diào)查，這部分樣本總共346人，覆蓋安徽、河南、貴州等12個省區(qū)市。最后，整個數(shù)據(jù)的樣本總量為1422人，覆蓋15個省區(qū)市。

樣本農(nóng)民工在性別構(gòu)成、代際構(gòu)成、就業(yè)狀態(tài)等方面主要有以下特征(見表1)：(1)在性別方面，男性占總樣本的59.0%。(2)在代際方面，按出生年份將1422個人分為“70前”、“70后”、“80后”和“90后”，其中，“70前”指出生于1970年之前的人，依此類推?？倶颖局?，“80后”最多，占了29.4%；其次是“70后”，占26.6%；“70前”和“90后”都占22%左右。(3)在就業(yè)狀態(tài)方面，處于在就業(yè)狀態(tài)的1327人，占94.5%，處于失業(yè)無業(yè)狀態(tài)的占5.5%。(4)在就業(yè)類型方面，本調(diào)查將農(nóng)民工的就業(yè)分為雇主、雇員、自營勞動者、家庭幫工和打零工5種形式。其中，雇員最多，占到77.5%；其次是自營勞動者，占13.1%；雇主占6.1%，打零工的占1.9%，家庭幫工和其他就業(yè)形式分別占0.8%和0.7%。(5)在所在單位類型方面，私營企業(yè)占比最高，達到44.5%；其次是個體工商企業(yè)，占28.4%；國有企業(yè)和股份企業(yè)分別占9.9%和8.2%。

表1 調(diào)查樣本基本特征

2.2 就業(yè)質(zhì)量指數(shù)的構(gòu)建

2.2.1 指標(biāo)選擇與賦值

(1)收入水平。收入是就業(yè)的最主要目標(biāo)，是就業(yè)質(zhì)量的重要表現(xiàn)。本研究調(diào)查了農(nóng)民工的月平均收入。該指標(biāo)的計算分為四步，第一步是將農(nóng)民工的收入按1%的比例在首尾兩端截斷，即剔除最高1%和最低1%的樣本，以控制異常值的影響。經(jīng)處理后，樣本農(nóng)民工月收入的均值為4433元。第二步是按流入地將所在省份樣本少于20個的農(nóng)民工剔除。第三步是將農(nóng)民工的月收入按流入地分省做五等分。第四步是根據(jù)五等分的結(jié)果為該收入指標(biāo)賦值，其中，最高收入組為1、中高收入組為0.75、中等收入組為0.5、中下收入組為0.25、最低收入組為0。

(2)勞動權(quán)益。農(nóng)民工勞動權(quán)益問題一直備受關(guān)注，本文用兩個指標(biāo)來衡量。一個是農(nóng)民工是否簽訂書面勞動合同，這是農(nóng)民工最基本的權(quán)利，也是其他相關(guān)權(quán)益的重要依據(jù)和保障。根據(jù)勞動合同法，是否簽訂合同也可以被看作正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的劃分依據(jù)。如果簽訂了書面合同該指標(biāo)得分為1，否則為0。雇主、自營勞動者和家庭幫工由于不存在簽訂勞動合同問題，所以這個指標(biāo)的得分都是1；打零工也不存在簽訂勞動合同的情況，但是該指標(biāo)的得分為0。在1015個農(nóng)民工雇員中，71.4%簽訂了合同，在簽訂合同的人中合同期限為2年及以上(包括無固定期合同)的占50.1%。另一個指標(biāo)是農(nóng)民工在當(dāng)前工作中是否曾被拖欠或克扣工資，如果未曾被拖欠或克扣工資得分為1，否則為0。雇主、自營勞動者與家庭幫工也不存在被拖欠、被克扣工資的問題，該指標(biāo)得分都為1。按時、足額取得勞動報酬是農(nóng)民工的基本權(quán)益，但是也是農(nóng)民工經(jīng)常遇到的權(quán)益問題。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，有10.7%的農(nóng)民工在當(dāng)前工作中遇到過工資被拖欠或克扣的情況。

(3)社會保障。社會保障為農(nóng)民工提供養(yǎng)老、失業(yè)和工傷等方面的必要保障，在一些城市還是農(nóng)民工獲得保障住房等方面資格的必要條件。該維度用農(nóng)民工在流入地是否入社保來衡量，如果入了社保得分為1，否則得分為0。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，在全部樣本中僅49.2%在流入地入了社保。

(4)勞動強度。過度勞動是影響農(nóng)民工健康、職業(yè)發(fā)展及其他經(jīng)濟社會活動的重要因素，正得到越來越多的關(guān)注(祝仲坤，2020；郭鳳鳴，2020)。本文用兩個指標(biāo)來衡量農(nóng)民工的勞動強度，一個是日均勞動時間，如果不超過8小時，得分為1；如果在8～10小時之間，得分為0.75；如果在10～12小時之間，得分為0.5；如果在12～14小時之間，得分為0.25；如果超過14小時，得分為0?！盎A(chǔ)工資+加班費”或“底薪+計件報酬”是農(nóng)民工常見計薪方式(2)在調(diào)查數(shù)據(jù)中，按這兩種方式計薪的農(nóng)民工合計占農(nóng)民工總數(shù)36.3%。，由于基礎(chǔ)工資或底薪很低，大量農(nóng)民工需要靠長時間的加班來增加收入。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，日工作時間超過8小時的農(nóng)民工占到58.2%。另一個指標(biāo)是周均休息時間，如果不少于2天，得分為1；如果在1～2天之間，得分為0.75；如果在0.5～1天之間，得分為0.5；如果有休息但不足0.5天，得分為0.25；如果基本無休息，得分為0。

(5)勞動安全。工作環(huán)境的安全性及與之相關(guān)的工傷、職業(yè)病等是長期以來農(nóng)民工就業(yè)面臨的重要問題。本文用農(nóng)民工的工作環(huán)境是否存在致殘致死風(fēng)險、化學(xué)毒物、煙塵粉塵、過量負(fù)重或噪音等問題來衡量，如果存在得分為0，否則為1。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，22.2%的農(nóng)民工表示存在相關(guān)問題。

(6)就業(yè)穩(wěn)定性。就業(yè)穩(wěn)定性也是農(nóng)民工就業(yè)長期受到關(guān)注的問題。從就業(yè)本身來說，穩(wěn)定性高意味著農(nóng)民工與就業(yè)崗位之間實現(xiàn)較好匹配(周闖、劉敬文，2020)。就業(yè)穩(wěn)定性將直接影響到農(nóng)民工收入、人力資本積累及市民化決策等諸多方面(黃乾，2009；邵敏、武鵬，2019；袁方、安凡所，2019)。本文用農(nóng)民工在當(dāng)前工作的從業(yè)時間來衡量就業(yè)穩(wěn)定性，如果達到或超過5年得分為1；如果從業(yè)時間在3～5年之間，得分為0.75；如果在2～3年之間，得分為0.5；如果在1～2年之間，得分為0.25；如果不足1年，得分為0。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，剔除打零工的人后，當(dāng)前工作從業(yè)時間在3年及以上的穩(wěn)定就業(yè)人口占到全部農(nóng)民工的57.1%。

2.2.2 權(quán)重

權(quán)重是計算指數(shù)的一個關(guān)鍵問題，專家打分法、主成分分析法、均權(quán)法等賦權(quán)法都是確定權(quán)重的常用方法。其中，以主成分分析法為代表的客觀賦權(quán)方法有更加客觀的優(yōu)勢，但是因為以主成分對方差的解釋程度為權(quán)重，后者與經(jīng)濟社會意義上的重要性之間并不具有必然聯(lián)系，所以使用該方法確定權(quán)重在經(jīng)濟社會意義上也值得商榷。本文在強調(diào)各個維度對就業(yè)質(zhì)量都很重要的情況下，選擇均權(quán)法確定權(quán)重，這也是國內(nèi)外相關(guān)研究普遍選擇的方法。那么，收入水平、勞動權(quán)益等6個維度的權(quán)重都是1/6，農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量指數(shù)是各維度得分的加權(quán)平均值。另外，勞動權(quán)益和勞動強度2個維度各由兩個指標(biāo)構(gòu)成，這兩個維度的得分也由各自的兩個指標(biāo)按均權(quán)(各1/2)計算加權(quán)平均值得到。剔除個別指標(biāo)存在缺失值的農(nóng)民工，最終在全部1422個農(nóng)民工中得到1104人的就業(yè)質(zhì)量指數(shù)。

2.3 農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的基本特征及群組比較

首先，就業(yè)質(zhì)量指數(shù)各維度之間的相關(guān)性分析支持了農(nóng)民工在就業(yè)的不同愿望、不同問題之間權(quán)衡取舍這一基本判斷(見表2)。其中，最突出的是農(nóng)民工收入水平與勞動強度得分(得分高意味著勞動強度低)、工作環(huán)境得分(得分高意味著工作環(huán)境安全)之間存在顯著的負(fù)向關(guān)系，表明有的農(nóng)民工通過過度勞動或通過承擔(dān)不安全的勞動來換取更高的收入。另一個特點是勞動強度得分與就業(yè)穩(wěn)定性負(fù)相關(guān)，即勞動強度低的農(nóng)民工反而就業(yè)不穩(wěn)定。這一與直觀感覺相悖的發(fā)現(xiàn)突顯了農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量低或缺少高質(zhì)量就業(yè)的機會，勞動強度低則收入水平也低，農(nóng)民工無法同時兼顧勞動強度、收入水平和就業(yè)穩(wěn)定性。

表2 就業(yè)質(zhì)量指數(shù)各維度之間相關(guān)系數(shù)

圖1 農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量指數(shù)及群組差異

農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量指數(shù)的均值和中位數(shù)分別為0.629和0.646。根據(jù)本文對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量內(nèi)涵的界定，構(gòu)成就業(yè)質(zhì)量指數(shù)的各個維度對應(yīng)的都是農(nóng)民工就業(yè)的基本愿望或應(yīng)得到保障的權(quán)益。就業(yè)質(zhì)量指數(shù)低于1都意味著農(nóng)民工某方面的愿望未能達成，或某方面的權(quán)益受損，0.629的均值表明，平均而言農(nóng)民工仍面臨較明顯的就業(yè)質(zhì)量問題。就業(yè)質(zhì)量指數(shù)呈左偏分布，其中，指數(shù)低于0.2和0.5的農(nóng)民工分別占1.5%和24.5%，也就是說，仍有很大一部分農(nóng)民工面臨比較嚴(yán)重的就業(yè)質(zhì)量問題。

由于偏好不同，農(nóng)民工在就業(yè)質(zhì)量的不同維度取舍平衡以達到個人效用的最大化，有的農(nóng)民工在個別維度上可能出現(xiàn)較為極端的選擇，但是綜合所有維度來看又是均衡理性的。一個直接的推論是，綜合各個維度信息的就業(yè)質(zhì)量指數(shù)的總體差異小于各個維度上的差異。統(tǒng)計結(jié)果也支持這一判斷。就業(yè)質(zhì)量指數(shù)的變異系數(shù)為0.301。在構(gòu)建指數(shù)的8個指標(biāo)中，除了拖欠工資指標(biāo)的變異系數(shù)(為0.300)略小于總體指數(shù)的變異系數(shù)，其他指標(biāo)的變異系數(shù)都更高，分布在0.381～1.009之間，并且基本都在0.5以上。其中，是否有社保、勞動強度中的月休息情況以及收入水平三個指標(biāo)的變異系數(shù)最大，分別達到1.01、0.92和0.77。

雖然與各指標(biāo)相比就業(yè)質(zhì)量指數(shù)的總體差異更小，但是群組間的差異依然明顯。分代際來看，“80后”就業(yè)質(zhì)量最高，指數(shù)均值為0.666；“70前”就業(yè)質(zhì)量最低，指數(shù)均值為0.563。分就業(yè)形式看，雇主、雇員、自營勞動者和家庭幫工的就業(yè)質(zhì)量比較接近，均值都在0.6以上；打零工農(nóng)民工的就業(yè)質(zhì)量最低，指數(shù)均值僅為0.372。分教育水平看，就業(yè)質(zhì)量隨著受教育水平的提高而提高，“大專及以上”農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量指數(shù)均值達到0.764，“小學(xué)及以下”農(nóng)民工的均值則僅有0.524。分收入組看，農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量隨著收入組的上升而提高，最高收入組就業(yè)質(zhì)量指數(shù)均值為0.718，最低收入組降至0.540。

3 實證研究設(shè)計

3.1 模型設(shè)定與計量方法

為了認(rèn)識權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的影響，以下對就業(yè)質(zhì)量指數(shù)做計量分析。需要估計的就業(yè)質(zhì)量指數(shù)可以設(shè)定為式(1)：

EQIi=ΒXi+εi

(1)

其中，EQIi是農(nóng)民工的就業(yè)質(zhì)量指數(shù)，Xi是解釋變量。直接對該模型進行估計可能面臨樣本選擇導(dǎo)致的偏誤。我們僅能夠觀察到正在就業(yè)的農(nóng)民工的就業(yè)質(zhì)量指數(shù)，影響農(nóng)民工是否就業(yè)的不可觀測因素也可能影響就業(yè)質(zhì)量，這個選擇性問題在估計中必須予以考慮，否則得到的參數(shù)就存在偏誤。為此，設(shè)定農(nóng)民工是否在業(yè)的潛在方程為式(2)：

(2)

根據(jù)式(2)，假設(shè)式(1)誤差項的條件均值為(Winkelmannet al.,2006)：

(3)

式中，λ(·)=φ(·)/Φ(·)，是逆米爾斯比率，φ(·)是正態(tài)分布的密度函數(shù)，Φ(·)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。那么，本文將估計以下樣本選擇回歸模型，并且這個兩步法參數(shù)估計結(jié)果具有一致性(Heckman，1979)。按照Buchinsky(1998)的建議，本文在第二步的估計中包含逆米爾斯比率的一次項和二次項。

(4)

本文還將通過分位數(shù)估計認(rèn)識權(quán)利認(rèn)知對就業(yè)質(zhì)量的影響的分布特征，或者說異質(zhì)性。對不同就業(yè)質(zhì)量的農(nóng)民工來說，權(quán)利認(rèn)知的影響可能存在較大差異，理解這種差異在理論上和政策上都有重要的意義。相對于線性回歸模型一般關(guān)注于平均效應(yīng)，分位回歸模型把條件分位回歸描述為可觀察的異質(zhì)性的線性方程(寇恩惠、劉柏惠，2013)，可以對條件分布提供更為詳盡的描述。直接使用分位數(shù)回歸方法估計式(1)也會面臨樣本選擇問題，但是Buchinsky(1998)證明，按照參數(shù)估計的Heckman兩步法，用分位數(shù)回歸方法估計式(4)的樣本選擇條件分位回歸模型可以得到一致估計。由于這一估計屬于控制方程類方法，以下稱為Buchinsky控制方程法樣本選擇分位數(shù)估計。

Arellano & Bonhomme(2017a、2017b)認(rèn)為Buchinsky控制方程法存在依賴可加性假設(shè)的問題，并提出更具一般性的基于連接方程(copula-based)的樣本選擇分位數(shù)估計方法，以下稱為A & B連接方程法樣本選擇分位數(shù)估計。設(shè)目標(biāo)變量在給定X下的第τ分位條件分位函數(shù)為：

Q(τ,X)=β(τ)X

(5)

假設(shè)選擇方程如式(2)，在γZi≥-ηi時農(nóng)民工為在業(yè)。假設(shè)η服從獨立于Z的正態(tài)分布，那么p(Z)=Φ(γZ)是服從[0,1]均勻分布的傾向值，V=Φ(-η)則是決定選擇結(jié)果的傾向值臨界值，且在給定分布下兩者具有對應(yīng)關(guān)系。A & B連接方程法假設(shè)分位τ與V具有獨立于Z的相關(guān)系數(shù)ρ，且兩者服從參數(shù)為ρ的無條件二元正態(tài)分布，那么連接方程可以表述為：

C(τ,p;ρ)=Φ2(Φ-1(τ),Φ-1(p);ρ)

(6)

其中，Φ2是二元正態(tài)分布函數(shù)，τ是服從[0,1]分布的分位數(shù)。G是給定V的條件連接方程，具體為G=Φ2(Φ-1(τ),Φ-1(γZ);ρ)/Φ(γZ)。那么，給定Z和在業(yè)，目標(biāo)變量在第τ分位的條件分位函數(shù)為：

Qs(τ,Z)=β(G-1(τ,Φ(γZ);ρ))X

(7)

在A & B連接方程法設(shè)定框架下，相關(guān)系數(shù)ρ大于零則分位大小與傾向值臨界值正相關(guān)，高分位上通過選擇(即在業(yè))的比例越低；反之高分位上通過選擇的比例越高。同時，各分位函數(shù)又以選擇結(jié)果為條件，式(7)中上標(biāo)s表示其條件分位函數(shù)特征?？梢钥闯?，A & B連接方程法通過考慮不同分位上選擇概率的變化對估計結(jié)果進行了調(diào)整。鑒于其一般性的優(yōu)勢，本文將進一步應(yīng)用該方法對權(quán)利認(rèn)知的作用進行估計。

A & B連接方程法樣本選擇分位數(shù)估計分為三步，一是估計選擇模型的傾向值。其中解釋變量Z除了式(1)中的X，也需要包括對是否就業(yè)有影響、對就業(yè)質(zhì)量沒有直接影響的變量。本文依然選擇“2015年1月以來是否找過工作”這個變量。二是通過廣義矩法(GMM)估計連接方程的參數(shù)ρ。三是按分位計算各個樣本連接方程值，然后用分位數(shù)方法估計式(7)的參數(shù)值(Arellano & Bonhomme，2017a、2017b)。應(yīng)用A & B連接方程法僅能得到參數(shù)估計值，本文還將結(jié)合自舉法(Efron & Tibshirani,1993)來估計相關(guān)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3.2 變量設(shè)置

就業(yè)質(zhì)量指數(shù)反映了農(nóng)民工就業(yè)相關(guān)權(quán)利和愿望的實現(xiàn)情況，本文重點關(guān)注的則是權(quán)利認(rèn)知，即農(nóng)民工對就業(yè)相關(guān)權(quán)利的關(guān)注和了解程度，對其就業(yè)質(zhì)量的影響。農(nóng)民工就業(yè)的相關(guān)權(quán)利是多元的，本文重點聚焦農(nóng)民工對兩個方面權(quán)利的認(rèn)知。一是簽訂勞動合同的權(quán)利。如前所述，這是農(nóng)民工的最基本權(quán)利及其他權(quán)利的保障。《中華人民共和國勞動合同法》規(guī)定，“建立勞動關(guān)系，應(yīng)當(dāng)訂立書面勞動合同”，“已建立勞動關(guān)系，未同時訂立書面勞動合同的，應(yīng)當(dāng)自用工之日起一個月內(nèi)訂立書面勞動合同”。因此，本文以“是否知道簽訂書面勞動合同的時間要求”這一指標(biāo)來衡量農(nóng)民工對該項權(quán)利的認(rèn)知。具體來說，問卷按照“知道”和“不知道”調(diào)查了農(nóng)民工對簽約時間要求的知情情況，并對回答“知道”的農(nóng)民工進一步調(diào)查其知道的時間要求。如果農(nóng)民工回答出應(yīng)在1個月或1個月以內(nèi)簽訂勞動合同，則視為正確并被計入“知道”的農(nóng)民工，否則將被視為“不知道”。二是獲得不低于最低工資標(biāo)準(zhǔn)的勞動報酬的權(quán)利，這也是農(nóng)民工的最基本權(quán)利。根據(jù)2004年勞動和社會保障部頒布的《最低工資規(guī)定》，最低工資標(biāo)準(zhǔn)是用人單位依法應(yīng)支付的最低勞動報酬。但是，各地區(qū)最低工資標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一。根據(jù)《最低工資規(guī)定》，各省區(qū)市分別制定本地區(qū)最低工資標(biāo)準(zhǔn)和調(diào)整方案，并且各省區(qū)市的不同行政區(qū)域可以有不同的最低工資標(biāo)準(zhǔn)。因此，本文以“是否知道最低工資標(biāo)準(zhǔn)”這一指標(biāo)來作為農(nóng)民工對該項權(quán)利的認(rèn)知的代理變量。問卷按照“知道”、“大致知道”和“不知道”調(diào)查了農(nóng)民工對所在地最低工資標(biāo)準(zhǔn)的知情情況，對回答“知道”的農(nóng)民工進一步要求填寫其知道的標(biāo)準(zhǔn)。然后本研究將回答的最低工資標(biāo)準(zhǔn)與所在地實際標(biāo)準(zhǔn)進行比較，如果農(nóng)民工回答的標(biāo)準(zhǔn)比實際標(biāo)準(zhǔn)高或低50%以上，則被視為回答不正確并被計入“不知道”的農(nóng)民工；如果農(nóng)民工回答的標(biāo)準(zhǔn)比實際標(biāo)準(zhǔn)高或低25%以上但不超過50%，則視為基本正確并被計入“大致知道”的農(nóng)民工；如果農(nóng)民工回答的標(biāo)準(zhǔn)比實際標(biāo)準(zhǔn)高或低25%以內(nèi)，則視為正確并被計入“知道”的農(nóng)民工。

本文還對農(nóng)民工個人特征、人力資本、就業(yè)形式、流動模式等方面的指標(biāo)進行了控制。其中，個人特征包括性別、年齡及年齡的二次項三個指標(biāo)；人力資本包括受教育水平(包括“小學(xué)及以下”、“初中”等4個虛擬變量)和近3年是否曾接受過技術(shù)培訓(xùn)兩項，前者用于衡量正規(guī)教育的作用，后者衡量正規(guī)教育以外人力資本投資的作用；就業(yè)形式是雇主、雇員、自營勞動者等不同就業(yè)形式的虛擬變量；流動模式包括是否跨省流動的虛擬變量及農(nóng)民工到流入地務(wù)工的總時間(年數(shù))。另外，本文通過增加地區(qū)虛擬變量對地區(qū)固定效應(yīng)進行了控制，因此沒有再單獨控制各地區(qū)的宏觀經(jīng)濟因素。

表3列出了主要解釋變量和各控制變量的描述和統(tǒng)計。從結(jié)果來看，知道簽訂勞動合同時間要求的農(nóng)民工僅占樣本農(nóng)民工的18.6%；僅有17.4%的農(nóng)民工知道就業(yè)地的最低工資標(biāo)準(zhǔn)，另外有20.6%的人大致知道，有高達62.0%的人不知道。在控制變量方面，樣本農(nóng)民工的平均年齡達到39.6歲；20.8%的農(nóng)民工僅有小學(xué)及以下文化，大專及以上文化的占15.9%；36.7%的農(nóng)民工曾接受過專業(yè)技能培訓(xùn)；49.8%的農(nóng)民工屬于跨省流動；所有農(nóng)民工到流入地的平均時間達到9.2年。

表3 農(nóng)民工調(diào)查樣本描述統(tǒng)計

4 實證結(jié)果

4.1 權(quán)利認(rèn)知的作用

表4列出了實證分析結(jié)果。模型(1)是應(yīng)用OLS方法的估計結(jié)果，模型(2)是考慮樣本選擇問題采用Heckman兩步法的估計結(jié)果。在控制變量中，兩個模型都包括了不同地區(qū)、不同就業(yè)形式的虛擬變量。模型(2)中，λ的一階項和二階項的系數(shù)都在1%水平上顯著，明確顯示樣本選擇問題的存在(3)不過，完全通過逆米爾斯比率的系數(shù)的顯著性來判斷是否存在樣本選擇問題也面臨質(zhì)疑(Guo and Fraser,2009)。模擬研究顯示，在存在樣本選擇的情況下，弱排他性條件或樣本量小也會導(dǎo)致逆米爾斯比率的系數(shù)不顯著(Trevis Certo et al.,2016)。。在不同模型設(shè)定下，kct、kmw變量與各控制變量的系數(shù)基本都得到顯著和比較一致的估計結(jié)果。對于本文重點關(guān)注的權(quán)利認(rèn)知因素，結(jié)果表明其對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量有顯著的促進作用。根據(jù)模型(2)的結(jié)果，對于知道簽訂勞動合同時間要求與知道最低工資標(biāo)準(zhǔn)的農(nóng)民工來說，就業(yè)質(zhì)量指數(shù)分別平均高0.047和0.034。這個結(jié)果與預(yù)期一致，由于關(guān)心其作為勞動者的權(quán)利，農(nóng)民工在各方面的權(quán)利有可能得到更好的保障和維護。具體來說，權(quán)利認(rèn)知可能通過多個途徑對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生影響，一是權(quán)利認(rèn)知影響農(nóng)民工搜尋工作過程中對權(quán)利保障狀況的關(guān)注，也會促使其選擇權(quán)利保障水平更高的工作；二是在確立勞動關(guān)系過程中，農(nóng)民工能夠更好地依法提出權(quán)利主張，就勞動報酬等問題進行談判；三是農(nóng)民工會更容易發(fā)現(xiàn)就業(yè)權(quán)利保障面臨的問題，并依法維護權(quán)利。權(quán)利認(rèn)知兩個變量中kct的系數(shù)更大，但是Wald檢驗顯示兩者間的差異在統(tǒng)計上不顯著。值得注意的是，模型(2)第一步估計中kmw變量的系數(shù)顯著為負(fù)，kct變量的系數(shù)也是負(fù)值但統(tǒng)計上不顯著，這意味著權(quán)利認(rèn)知水平高導(dǎo)致更低的在業(yè)比例。如前所述，權(quán)利認(rèn)知影響工作搜尋與選擇，希望獲得權(quán)利得到更好保障的高質(zhì)量就業(yè)，代價則可能是更少的就業(yè)選擇和更低的就業(yè)率。

表4 權(quán)利認(rèn)知對就業(yè)質(zhì)量的作用

各控制變量的估計結(jié)果主要表現(xiàn)出以下特征：教育對就業(yè)質(zhì)量的促進作用隨著教育水平的提高而提高，專業(yè)技能培訓(xùn)對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量有顯著的促進作用。年齡對就業(yè)質(zhì)量的作用呈“倒U型”變化，但是因為二次項的系數(shù)在經(jīng)濟意義上太少，所以農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量整體而言隨著年齡的增長而提高。農(nóng)民工流入當(dāng)前就業(yè)地的時間長度與就業(yè)質(zhì)量有顯著正向關(guān)系。年齡與流入當(dāng)?shù)氐臅r間長度對就業(yè)質(zhì)量的促進作用都可以從兩個方面解釋，一是因為就業(yè)過程中經(jīng)驗、技能等專用人力資本在積累，二是因為在就業(yè)地的社會資本在積累?？缡×鲃优c省內(nèi)流動的農(nóng)民工在就業(yè)質(zhì)量上沒有顯著差別，表明農(nóng)民工勞動力市場沒有明顯的地方保護主義或地域歧視，是一個開放的自由市場。模型(2)中女性就業(yè)質(zhì)量指數(shù)平均比男性高0.024，這與勞動力問題相關(guān)研究通常發(fā)現(xiàn)男性更占優(yōu)不同，但與胡斌紅、楊俊青(2019)基于國家衛(wèi)健委流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的研究發(fā)現(xiàn)一致。對此的一個可能解釋是，在就業(yè)對農(nóng)民工體力要求日趨下降的情況下，耐心、細(xì)致等女性勞動力更突出的特征可能更有優(yōu)勢。從數(shù)據(jù)來看，女性勞動力就業(yè)穩(wěn)定性更高，這一優(yōu)勢最終也可能體現(xiàn)到簽訂合同等就業(yè)質(zhì)量的其他方面。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗基準(zhǔn)估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文按分性別、是否跨省流動的樣本組以及僅包含北京、青島和成都三地(以下簡稱“京青蓉”)的樣本組，分別做Heckman兩步法估計，結(jié)果見表5模型(1)～模型(5)。為了分析的簡潔，表5僅給出本研究重點關(guān)注的權(quán)利認(rèn)知因素的估計結(jié)果。從中可以看出，各子樣本組估計結(jié)果與基準(zhǔn)模型的結(jié)果基本一致，兩個方面權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量都有高度顯著的促進作用。具體來說，kct變量的系數(shù)在京青蓉樣本組中的結(jié)果稍低，為0.033，在另外四個樣本組中的結(jié)果介于0.042～0.050之間；kmw變量的系數(shù)在跨省流動、省內(nèi)流動、“京青蓉”及女性四個樣本組中的結(jié)果基本一致，介于0.015～0.018之間，男性樣本組的結(jié)果略高，為0.022?；谒茻o相關(guān)模型的檢驗(連玉君、廖俊平，2017)表明，kct、kmw變量的系數(shù)在男性組與女性組之間沒有顯著差別，在跨省流動組與省內(nèi)流動組之間也沒有顯著差別。

表5 穩(wěn)健性分析結(jié)果

4.3 異質(zhì)性分析

表6列出了Buchin-sky控制方程法和A & B連接方程法兩種樣本選擇分位數(shù)估計的結(jié)果，其中，A & B連接方程法給出的是結(jié)合自舉法重抽樣300次的估計結(jié)果。根據(jù)Efron & Tibshirani(1993)給出的自舉法經(jīng)驗法則，對于標(biāo)準(zhǔn)差估計，通常重抽樣50次就可以獲得較好的結(jié)果，很少需要重抽樣超過200次。實際上，本研究通過300次重抽樣與100次重抽樣得到的估計結(jié)果高度一致。為保持簡潔，本文僅列出重抽樣300次的估計結(jié)果，同時僅給出重點關(guān)注的權(quán)利認(rèn)知因素的結(jié)果(見表6)。

表6 異質(zhì)性分析結(jié)果

從Buchinsky控制方程法估計結(jié)果可以得出兩點基本判斷。首先，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，兩個方面的權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量都有顯著的促進作用，kct和kmw兩個變量在各個分位的系數(shù)普遍顯著大于零。其次，權(quán)利認(rèn)知對低分位，即低就業(yè)質(zhì)量的農(nóng)民工的作用更加突出。兩個變量的系數(shù)都隨著分位的下降明顯上升，其中，kct變量的系數(shù)從0.9分位的0.020升至0.1分位的0.069，kmw變量的系數(shù)從0.9分位的0.016升至0.1分位的0.050。同時，kct變量的系數(shù)在就業(yè)質(zhì)量最高的0.8和0.9分位不顯著。這一分布特征與勞動力市場及相關(guān)制度的功能屬性是一致的。就業(yè)質(zhì)量分位越低，非正規(guī)就業(yè)的比例越高，不簽訂勞動合同等情況越普遍，對簽訂勞動合同權(quán)利的關(guān)注必然會有更大的作用。相反，在就業(yè)質(zhì)量最高的分位，因為正規(guī)就業(yè)占主體，簽訂合同具有普遍性，那么對簽訂勞動合同權(quán)利的關(guān)注也就不會有明顯的影響。對最低工資制度來說，其作用在于保障低收入、非正規(guī)就業(yè)等各類弱勢群體獲得不低于法定最低工資標(biāo)準(zhǔn)的收入，是具有兜底性質(zhì)的制度安排，對相關(guān)權(quán)利的關(guān)注和維護在就業(yè)質(zhì)量低分位上的作用更大顯然也是該制度應(yīng)有的特點。

A & B連接方程法估計結(jié)果總體上支持以上兩點判斷，但是與Buchinsky控制方程法估計結(jié)果仍有三點明顯差別：一是各分位的系數(shù)普遍更小(見圖2)；二是kct變量在0.3-0.9分位的系數(shù)基本都不顯著(除了0.6分位)，且系數(shù)變動趨勢更不明顯；三是Kmw變量在0.1-0.2分位上的系數(shù)明顯低且不顯著，而且也低于該變量在0.3-0.5分位的估計值，與低分位上作用更大的總體趨勢存在偏離。這些差別是控制因分位而異的樣本選擇問題的結(jié)果。首先，因為可以更好地控制樣本選擇問題，即更充分考慮對就業(yè)率的不利影響，A & B連接方程法消除了Buchinsky控制方程法存在的向上偏誤并使估計值向下變動。其次，本文A & B連接方程法估計結(jié)果中相關(guān)系數(shù)ρ為-0.303，意味著低分位上樣本選擇問題更大，消除樣本選擇導(dǎo)致的偏誤必然使估計值在低分位上出現(xiàn)更大下降。A & B連接方程法引起的估計結(jié)果的這兩點變化，與Arellano & Bonhomme(2017a)的研究發(fā)現(xiàn)是一致的。需要注意的是，本文中后一變化機制對Kmw變量估計結(jié)果的影響更加突出，這同樣也是勞動力市場與最低工資制度的特點和功能屬性決定的。低分位上的農(nóng)民工一方面生產(chǎn)率普遍更低，另一方面在其所處的勞動力市場更缺乏議價能力，對獲取法定最低工資權(quán)利的認(rèn)知和主張確實可能對其中部分農(nóng)民工的就業(yè)質(zhì)量帶來更大促進作用，但是也會有更大比例的農(nóng)民工因為企業(yè)或勞動購買者愿意支付的工資低于最低工資標(biāo)準(zhǔn)而面臨失業(yè)。低分位上權(quán)利認(rèn)知的積極作用與對就業(yè)率的不利作用相互沖抵，最終結(jié)果是權(quán)利認(rèn)知在低分位上對就業(yè)質(zhì)量的作用不顯著?？傮w來看，在控制對樣本選擇問題的異質(zhì)影響后，權(quán)利認(rèn)知對就業(yè)質(zhì)量的凈效應(yīng)表現(xiàn)出以下特征：兩方面權(quán)利認(rèn)知對就業(yè)質(zhì)量都有顯著促進作用，權(quán)利認(rèn)知的作用隨著分位的上升而下降，在中低分位的作用更大，在高分位的作用更小甚至不顯著。

圖2 權(quán)利認(rèn)知在不同分位對就業(yè)質(zhì)量的作用

5 總結(jié)與啟示

雖然農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量問題在學(xué)界得到越來越多關(guān)注，但是關(guān)于權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的影響依然缺少研究。本文利用在北京、山東青島、四川成都等地通過問卷調(diào)查收集的1422個農(nóng)民工數(shù)據(jù)，首先構(gòu)建指標(biāo)體系對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量進行測度，然后以“是否知道簽訂書面勞動合同的時間要求”、“是否知道最低工資標(biāo)準(zhǔn)”兩個變量作為權(quán)利認(rèn)知的代理變量，分別采用Heckman兩步法及Buchinsky控制方程法和A & B連接方程法兩種樣本選擇分位數(shù)估計方法，實證分析了權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的作用及其異質(zhì)性。研究表明，在控制樣本選擇問題后，權(quán)利認(rèn)知對農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量有顯著促進作用；權(quán)利認(rèn)知的作用隨著就業(yè)質(zhì)量分位的下降而上升，這與勞動力市場特征，即就業(yè)質(zhì)量低分位上非正規(guī)就業(yè)和低收入群體的占比更高，及相關(guān)制度的兜底性質(zhì)是一致的；但是，考慮到樣本選擇問題在不同分位上的差異并加以控制后，權(quán)利認(rèn)知的作用有所下降；尤其是對獲取法定最低收入權(quán)利的認(rèn)知，其在低分位上對就業(yè)質(zhì)量的積極作用因?qū)蜆I(yè)率不利影響的沖抵不再顯著；綜合來看，權(quán)利認(rèn)知的作用隨著分位的上升而下降，在中低分位的作用更大。

以上研究結(jié)論有重要的啟示意義：首先，客觀認(rèn)識農(nóng)民工就業(yè)狀況是相關(guān)學(xué)術(shù)研究和政策研究的起點，在農(nóng)民工日益分化的背景下，要把綜合反映農(nóng)民工薪資收入、勞動強度、就業(yè)環(huán)境、社會保障等各方面狀況的就業(yè)質(zhì)量作為評價農(nóng)民工就業(yè)的依據(jù)。由于農(nóng)民工偏好的分化，以及不同偏好的農(nóng)民工在不同就業(yè)問題之間的權(quán)衡取舍，單從收入或勞動強度或其他任何單個維度去評價農(nóng)民工就業(yè)狀況都可能是有偏差的。其次，要著力提高農(nóng)民工權(quán)利意識，尤其是提高就業(yè)質(zhì)量處于中下水平的弱勢農(nóng)民工群體的權(quán)利意識，提高農(nóng)民工對勞動合同法、最低工資制度和最低工資標(biāo)準(zhǔn)等相關(guān)制度的認(rèn)識，促進農(nóng)民工依法主張和維護就業(yè)相關(guān)權(quán)利。再次，弱勢農(nóng)民工群體因為同時面臨生產(chǎn)率低和在勞動力市場上議價能力低的雙重約束，對獲取法定最低工資等權(quán)利的主張可能要以就業(yè)率的更大犧牲為代價。短期來看，公共政策不可避免要面臨充分維護農(nóng)民工權(quán)利與保障農(nóng)民工充分就業(yè)的權(quán)衡取舍。在這個意義上，個別方面就業(yè)權(quán)利不能得到充分保障的非正規(guī)就業(yè)市場恰恰是為最弱勢的農(nóng)民工群體提供了生存空間。但是，這不意味著非正規(guī)就業(yè)市場上弱勢農(nóng)民工就業(yè)權(quán)力得不到保障的問題應(yīng)該放任，而是說就業(yè)權(quán)力相關(guān)的公共政策需要更多考慮這樣一種兩難權(quán)衡的困境，為弱勢農(nóng)民工就業(yè)權(quán)力的實現(xiàn)提供必要支持。同時，從長遠來看，提升弱勢農(nóng)民工的人力資本與技能，以提高其就業(yè)能力、弱化維護權(quán)力與保證就業(yè)之間的沖突，是全面提高農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的根本保障。