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    新型冠狀病毒感染疫情背景下農(nóng)民工復(fù)工行為選擇分析

    2023-04-11 01:44:14石苗苗夏春萍王翠翠童慶蒙
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年2期
    關(guān)鍵詞:失業(yè)農(nóng)民工崗位

    石苗苗 ,夏春萍 ,王翠翠 ,童慶蒙

    (1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,武漢 430070;2.長(zhǎng)江科學(xué)院農(nóng)業(yè)水利研究所,武漢 430014;3.華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,武漢 430079)

    2019 年底突如其來(lái)的新型冠狀病毒感染疫情(以下簡(jiǎn)稱新冠感染疫情)嚴(yán)重影響了中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)和部門(mén)產(chǎn)業(yè)[1],出現(xiàn)大面積的勞動(dòng)力停工、企業(yè)停產(chǎn)以及供應(yīng)鏈中斷現(xiàn)象[2],經(jīng)濟(jì)形勢(shì)異常嚴(yán)峻。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2020 年第一季度中國(guó)GDP 負(fù)增長(zhǎng)6.8%,上半年GDP 增速下降1.6%,城鎮(zhèn)失業(yè)率高于5%,農(nóng)民工復(fù)工困難,整個(gè)社會(huì)就業(yè)面臨沉重壓力。而農(nóng)民工復(fù)工不僅有利于鞏固中國(guó)脫貧攻堅(jiān)成果,還是評(píng)估“六穩(wěn)”“六?!闭叩闹匾獦?biāo)準(zhǔn),對(duì)疫情常態(tài)化下穩(wěn)就業(yè)、保居民就業(yè),保障農(nóng)民工權(quán)益,促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定影響深遠(yuǎn)。為了減緩經(jīng)濟(jì)損失,促進(jìn)就業(yè),各地逐步出臺(tái)政策促進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。探討新冠感染疫情下影響農(nóng)民工復(fù)工的因素,對(duì)增強(qiáng)農(nóng)民工抗風(fēng)險(xiǎn)能力、提高農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量有重要意義。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞農(nóng)民工就業(yè)展開(kāi)了廣泛研究,歸納起來(lái)主要從3 個(gè)方面探討了農(nóng)民工就業(yè)的影響因素。一是人力資本。研究表明,人力資本的提升能夠激勵(lì)農(nóng)村勞動(dòng)力遷移并促進(jìn)融入性遷移的出現(xiàn)[3],特別是在遇到外部環(huán)境沖擊時(shí),差距會(huì)更加明顯[4,5]。二是家庭特征。家庭勞動(dòng)人口占比越大、家庭農(nóng)業(yè)耕地面積越小,家庭成員越傾向于外出務(wù)工[6,7]。三是外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境及政策體制。國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)展的惡化會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)對(duì)勞動(dòng)力需求的下降,致使大批農(nóng)民工失業(yè)[8]。政策體制主要涉及戶籍管理制度、社會(huì)保障制度等因素[9,10]。體制和政策的不完善會(huì)造成一定的就業(yè)歧視[11],導(dǎo)致外來(lái)勞動(dòng)力與本地勞動(dòng)力間的社會(huì)差距[12]。然而,面對(duì)社會(huì)公共衛(wèi)生危機(jī),經(jīng)濟(jì)發(fā)展停滯,此時(shí)哪些群體復(fù)工情況更好,哪些因素制約農(nóng)民工復(fù)工類型的選擇,有關(guān)研究相對(duì)較少。鑒于此,本研究從公共衛(wèi)生危機(jī)背景出發(fā),基于多維視角的人類行為理論,以農(nóng)民工作為研究對(duì)象,利用2020 年5 月對(duì)湖北、湖南、河南、廣西等22 個(gè)省(自治區(qū))農(nóng)民工的調(diào)研數(shù)據(jù)探究新冠感染疫情下農(nóng)民工復(fù)工行為及其影響因素。

    1 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.1 變量選取

    在人類社會(huì)行為分析中,一般關(guān)注心理因素與社會(huì)因素[13]。因此,本研究選取4 類變量來(lái)對(duì)農(nóng)民工復(fù)工行為的影響因素展開(kāi)分析,各變量具體測(cè)度見(jiàn)表1。變量的選擇依據(jù)如下。

    表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

    1)心理因素。組成心理因素的認(rèn)知發(fā)展對(duì)行為具有直接影響,本研究選定就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知指標(biāo)衡量農(nóng)民工復(fù)工的心理因素。

    2)個(gè)人因素。農(nóng)民工的健康狀況、受教育程度對(duì)農(nóng)民工流動(dòng)有重要影響,且具有個(gè)體異質(zhì)性[14]。已婚、家庭人口數(shù)量越多的農(nóng)民工家庭負(fù)擔(dān)越大,越傾向于復(fù)工就業(yè)。一般而言,工作經(jīng)驗(yàn)越豐富、月收入越高的農(nóng)民工受到外部危機(jī)沖擊的影響越小[8]。因此,選取農(nóng)民工的性別、年齡、健康狀況、受教育程度、婚姻狀況、家庭人口數(shù)量、外出年限、2019 年月收入8 個(gè)指標(biāo)。

    3)環(huán)境因素。行為受到個(gè)體所在“社區(qū)”,即群體、區(qū)域的影響,個(gè)體與周圍環(huán)境的互動(dòng),可促進(jìn)行為產(chǎn)生。各行業(yè)受疫情影響不同,復(fù)工復(fù)產(chǎn)時(shí)間存在差異。農(nóng)民工輸入地和輸出地疫情嚴(yán)重程度影響農(nóng)民工復(fù)工機(jī)會(huì)。因此,本研究選擇行業(yè)、工作地疫情嚴(yán)重情況和家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離3 個(gè)指標(biāo)。

    4)制度因素。勞動(dòng)合同與失業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工城鎮(zhèn)就業(yè)具有保障作用,能夠促進(jìn)農(nóng)民工就業(yè)[15,16]。因此,本研究選取是否簽訂勞動(dòng)合同和是否繳納失業(yè)保險(xiǎn)衡量農(nóng)民工的制度保障情況。

    此外,本研究的考察對(duì)象為農(nóng)民工復(fù)工行為,具體包括農(nóng)民工是否復(fù)工和農(nóng)民工復(fù)工類型。復(fù)工即農(nóng)民工恢復(fù)工作,實(shí)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè),包括回到原崗位以及找到新工作兩種情況。以戶籍所在地為依據(jù),農(nóng)民工就業(yè)地點(diǎn)可分為本地就業(yè)與外出就業(yè)。農(nóng)民工復(fù)工單位可分為回到原單位與未回到原單位。綜上,本研究將農(nóng)民工復(fù)工具體分為回到原單位原崗位、回到原單位不同崗位、繼續(xù)本地務(wù)工(除原單位)、繼續(xù)外出務(wù)工(除原單位)和就業(yè)地點(diǎn)轉(zhuǎn)移。

    1.2 數(shù)據(jù)

    1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 本研究的樣本數(shù)據(jù)來(lái)自2020 年5月對(duì)農(nóng)民工的隨機(jī)調(diào)查。在華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院2018 級(jí)本科生中隨機(jī)抽選來(lái)自不同省份的農(nóng)村戶口學(xué)生,對(duì)學(xué)生進(jìn)行調(diào)研培訓(xùn)后,通過(guò)學(xué)生發(fā)放問(wèn)卷給周圍農(nóng)民工。最終共收回707 份問(wèn)卷,篩選掉缺失數(shù)據(jù)以及無(wú)效數(shù)據(jù)后,共獲得有效問(wèn)卷632 份。

    1.2.2 樣本基本概況

    1)農(nóng)民工基本情況。從調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)看,男性農(nóng)民工占66.30%,女性占33.70%,并且86.55%的受訪農(nóng)民工身體優(yōu)秀或良好。被調(diào)查者大多為受過(guò)一定教育的中年群體,平均年齡在41 歲左右,學(xué)歷以初中為主。樣本農(nóng)戶基本特征與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《2020 年農(nóng)民工監(jiān)測(cè)調(diào)查報(bào)告》高度一致,說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)具有典型代表性。

    2)農(nóng)民工復(fù)工行為現(xiàn)狀。被調(diào)查樣本中絕大多數(shù)農(nóng)民工已經(jīng)復(fù)工,占86.71%,未復(fù)工農(nóng)民工占13.29%。復(fù)工群體中,回到原崗位的農(nóng)民工占75.36%,回到原單位里不同崗位的農(nóng)民工占5.29%,有19.35%的樣本農(nóng)民工沒(méi)有回到原單位。具體情況如表2 所示。

    表2 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

    1.3 模型選擇

    1.3.1 二元Probit 模型 由于農(nóng)民工是否復(fù)工是一個(gè)二分變量,本研究采用二元Probit 模型對(duì)農(nóng)民工是否復(fù)工的影響因素進(jìn)行分析。二元Probit 模型具體構(gòu)建方式如式(1)所示。

    1.3.2 多元Logit 模型 農(nóng)民工復(fù)工類型分為回到原單位原崗位、原單位不同崗位、繼續(xù)外出務(wù)工(除原單位)、繼續(xù)本地務(wù)工(除原單位)以及就業(yè)地點(diǎn)轉(zhuǎn)移 5 類,分別用j=1,2,3,4,5 表示。由于農(nóng)民工復(fù)工類型是無(wú)序分類變量,因此選用多元Logit 模型來(lái)分析農(nóng)民工復(fù)工類型的影響因素。其具體表達(dá)式如式(2)所示。

    1.3.3 ISM 模型 ISM 模型(Interpretative structural modeling)即解釋結(jié)構(gòu)模型,常用來(lái)分析復(fù)雜社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問(wèn)題,對(duì)要素進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分層,確定因素間的關(guān)聯(lián)性和層次性。本研究在Probit 模型之后,進(jìn)一步通過(guò)ISM 分析顯著性影響因素之間的層次結(jié)構(gòu)。在根據(jù)式(3)確定鄰接矩陣Rij的基礎(chǔ)上,通過(guò)式(4)得到可達(dá)矩陣M。

    式中,i、j=0,1,2,3,…,k。

    式中,2≤λ≤k;I為單位矩陣,矩陣的冪運(yùn)算采用布爾運(yùn)算法則。

    最高層影響因素(L)由式(5)確定:

    式中,i= 0,1,2,3,…,k;P(Si)表示可達(dá)集,Q(Si)為先行集。

    通過(guò)式(5)依次從高到低逐步確定各層所包含的因素,具體過(guò)程為得到最高層L1后,刪去L1所對(duì)應(yīng)的行與列,得到M1,以此類推,得到所有層次含有的因素。

    2 實(shí)證結(jié)果與分析

    由于農(nóng)民工復(fù)工行為決策上具有較強(qiáng)的自選擇性,會(huì)受到一些不可觀測(cè)因素的影響,樣本可能存在選擇性偏誤,因此本研究引入了Heckman 兩階段模型檢驗(yàn)?zāi)P椭械淖赃x擇偏差?;貧w結(jié)果顯示,逆米爾斯比率(IMR)不顯著,說(shuō)明模型不存在選擇性偏誤。

    2.1 農(nóng)民工是否復(fù)工的回歸分析

    表3 為對(duì)全部有效樣本的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。第(1)列為Heckman 第一階段回歸結(jié)果,第(2)、第(3)列為用二元Probit 模型擬合的實(shí)證結(jié)果,其中第(3)列報(bào)告了平均邊際效用。

    表3 農(nóng)民工是否復(fù)工的回歸結(jié)果

    1)心理因素。農(nóng)民工的就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知顯著影響農(nóng)民工是否復(fù)工,具體而言,新冠肺炎疫情下,就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平每降低1%,農(nóng)民工復(fù)工的概率將提高2.4%。這說(shuō)明就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平越高的農(nóng)民工越傾向采用保守策略,產(chǎn)生抵制應(yīng)對(duì)行為。就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平高的農(nóng)民工對(duì)就業(yè)復(fù)工的“無(wú)助感”和焦慮更強(qiáng),短期內(nèi)更傾向回避、簡(jiǎn)化型應(yīng)對(duì)策略[17],即等疫情情況變好再?gòu)?fù)工。

    2)個(gè)人因素。農(nóng)民工健康狀況、外出年限和2019 年月收入對(duì)農(nóng)民工復(fù)工具有顯著的積極影響。這表明資本稟賦能夠減弱個(gè)體的生計(jì)脆弱性[18],人力資本和金融資本的積累提高了農(nóng)民工的競(jìng)爭(zhēng)力和抵御風(fēng)險(xiǎn)能力。

    3)環(huán)境因素。行業(yè)對(duì)農(nóng)民工是否復(fù)工影響顯著。具體來(lái)看,相比于其他行業(yè),建筑業(yè)和制造業(yè)農(nóng)民工復(fù)工概率分別增加了7.5%和16.2%,建筑業(yè)和生活保障類制造業(yè)復(fù)工均早于其他行業(yè),特別是建筑業(yè)在3 月初就實(shí)現(xiàn)了復(fù)工初反彈[19]。輸入地和輸出地疫情嚴(yán)重性均顯著影響農(nóng)民工復(fù)工,對(duì)于勞動(dòng)力輸入地,疫情不嚴(yán)重地區(qū)企業(yè)率先復(fù)工復(fù)產(chǎn),因此在該區(qū)域工作的農(nóng)民工復(fù)工概率更高。然而,對(duì)于勞動(dòng)力輸出地,家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離越近的農(nóng)民工復(fù)工情況越好。本次疫情重災(zāi)區(qū)華中地區(qū)為中國(guó)最主要的農(nóng)民工輸出區(qū)域,疫情期間湖北省及周圍各省市出臺(tái)多項(xiàng)政策扶持農(nóng)民工復(fù)工,可見(jiàn)積極的政策能夠有效緩解疫情期間農(nóng)民工復(fù)工的壓力。

    4)制度因素。失業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工復(fù)工具有顯著的正向影響,相較于沒(méi)有失業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)民工,有失業(yè)保險(xiǎn)保障的農(nóng)民工復(fù)工概率高出6.7%。農(nóng)民工作為城市中的弱勢(shì)群體,常年暴露在各種社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)下[20]。失業(yè)保險(xiǎn)能有效減少農(nóng)民工工作的后顧之憂,降低就業(yè)的不穩(wěn)定性和脆弱性,促進(jìn)農(nóng)民工復(fù)工就業(yè)。

    2.2 農(nóng)民工復(fù)工影響因素的層次結(jié)構(gòu)分析

    用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8分別表示就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知、健康狀況、外出年限、2019 年月收入、行業(yè)、工作地疫情嚴(yán)重情況、家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離和失業(yè)保險(xiǎn)情況。在詳細(xì)調(diào)查以及咨詢相關(guān)專家的基礎(chǔ)上,給出上述8 個(gè)影響因素之間的邏輯關(guān)系(表4)。其中,“1”表示行因素對(duì)列因素有影響,“0”表示行因素與列因素間不存在相互影響關(guān)系。

    表4 影響因素邏輯關(guān)系

    根據(jù)式(5)依次得到L1={S1},L2={S4,S6,S7},L3={S2,S3,S5,S8}?;诖耍瑢⒂绊戅r(nóng)民工是否復(fù)工的 8個(gè)因素分為3 個(gè)層次,新冠感染疫情背景下,健康狀況、外出年限、行業(yè)、失業(yè)保險(xiǎn)為影響農(nóng)民工復(fù)工的深層因素,2019 年月收入、工作地疫情嚴(yán)重情況和家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離為中間層次因素,就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知為直接驅(qū)動(dòng)因素。

    2.3 農(nóng)民工復(fù)工類型的回歸分析

    為探究已復(fù)工農(nóng)民工的復(fù)工類型,在剔除未復(fù)工農(nóng)民工的樣本后,使用多元Logit 模型,以回到“原單位原崗位”為對(duì)照組,進(jìn)一步對(duì)新冠感染疫情下農(nóng)民工復(fù)工類型的影響因素展開(kāi)分析,結(jié)果見(jiàn)表5。

    表5 農(nóng)民工復(fù)工類型的回歸結(jié)果

    1)心理因素。就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知對(duì)農(nóng)民工繼續(xù)外出務(wù)工具有負(fù)向影響,與就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平高的農(nóng)民工相比,就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平低的農(nóng)民工選擇繼續(xù)外出就業(yè)的概率是回到原崗位的76.4%,表明就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平高的農(nóng)民工反而不會(huì)回到原崗位。這可能是因?yàn)榫蜆I(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平高的農(nóng)民工對(duì)疫情認(rèn)知消極,心理預(yù)期差,其對(duì)短期內(nèi)復(fù)工復(fù)崗的不確定性更加敏感。因此,為了降低疫情對(duì)自身的影響,減少經(jīng)濟(jì)損失,他們更傾向于盡快找工作復(fù)工。

    2)個(gè)人因素。性別、年齡和婚姻狀況均在10%的水平上顯著負(fù)向影響農(nóng)民工到外地就業(yè),表明已婚年輕男性就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和社會(huì)融入性更強(qiáng)[21],更愿意外出工作。農(nóng)民工健康狀況顯著正向影響其外地就業(yè),表明健康狀況越好的農(nóng)民工回到原單位的可能性越高。家庭人口數(shù)量和2019 年月收入對(duì)農(nóng)民工本地就業(yè)影響顯著且為負(fù),表明家庭人口數(shù)量少、月收入水平低的農(nóng)民工更傾向在本地就業(yè)。外出年限對(duì)農(nóng)民工回到原單位不同崗位、繼續(xù)本地務(wù)工(除原單位)以及就業(yè)地點(diǎn)轉(zhuǎn)移均具有顯著負(fù)向影響,表明外出年限長(zhǎng)的農(nóng)民工回到原崗位的可能性越高,這與現(xiàn)有研究的結(jié)論一致[22],外出務(wù)工年限長(zhǎng)的農(nóng)民工就業(yè)地點(diǎn)慣性更強(qiáng)。

    3)環(huán)境因素。行業(yè)對(duì)繼續(xù)外出務(wù)工和繼續(xù)本地務(wù)工具有顯著正向影響。具體來(lái)看,建筑業(yè)農(nóng)民工回到原單位的概率較低,這與該行業(yè)工作特點(diǎn)有關(guān)。建筑業(yè)工作以項(xiàng)目為單位,農(nóng)民工流動(dòng)性大,且農(nóng)民工大部分是通過(guò)熟人推薦或包工頭帶隊(duì),因此他們回到原城市復(fù)工的概率較高。制造業(yè)的農(nóng)民工更傾向于繼續(xù)在外地務(wù)工,這體現(xiàn)了農(nóng)民工流動(dòng)方向和產(chǎn)業(yè)集聚方向的高度一致性,由于中國(guó)制造業(yè)主要集中于南方沿海城市,因此大量農(nóng)民工外出到該區(qū)域工作。家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離對(duì)農(nóng)民工回到原單位不同崗位、繼續(xù)外出務(wù)工(除原單位)和繼續(xù)本地務(wù)工(除原單位)均產(chǎn)生顯著影響且為負(fù),表明家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離越近的農(nóng)民工回到原崗位的概率越低。其可能的原因是該區(qū)域農(nóng)民工受防疫管控更嚴(yán)格,居家隔離期更長(zhǎng)。因此,相較于其他群體,他們回到原崗位的可能性更低。

    4)制度因素。勞動(dòng)合同對(duì)農(nóng)民工繼續(xù)外出就業(yè)(除原單位)具有顯著負(fù)向影響,失業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工回到原單位不同崗位有顯著正向影響,對(duì)農(nóng)民工繼續(xù)外出就業(yè)(除原單位)和繼續(xù)本地就業(yè)(除原單位)具有負(fù)向影響。相較于沒(méi)有失業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)民工,有失業(yè)保險(xiǎn)的農(nóng)民工回到原單位不同崗位、繼續(xù)在外地務(wù)工(除原單位)和繼續(xù)在本地務(wù)工(除原單位)的概率分別是回到原單位原崗位的2.715、0.212、0.278倍。這表明勞動(dòng)合同、失業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工回到原單位起到了保障作用,農(nóng)民工失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)在不穩(wěn)定性和脆弱性[23],社會(huì)保障制度能有效降低失業(yè)率,保障農(nóng)民工合法權(quán)益,促進(jìn)農(nóng)民工穩(wěn)定就業(yè)。

    3 小結(jié)及政策啟示

    本研究通過(guò)分析得到以下結(jié)論:第一,總體上,農(nóng)民工復(fù)工情況較好。截至2020 年5 月,86.71%的農(nóng)民工已復(fù)工,復(fù)工類型以回到原單位為主,占總復(fù)工人數(shù)的80.65%。第二,新冠肺炎疫情背景下,農(nóng)民工是否復(fù)工受到多種因素影響。心理因素是直接驅(qū)動(dòng)因素且對(duì)農(nóng)民工是否復(fù)工具有負(fù)向影響。個(gè)體、環(huán)境與制度因素是間接影響因素,健康狀況、外出年限、2019 年月收入、家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離和失業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)民工復(fù)工有正向影響,而工作地疫情嚴(yán)重情況具有負(fù)向影響。第三,不同層面因素對(duì)農(nóng)民工復(fù)工類型的影響不盡相同,總體而言,復(fù)工類型受環(huán)境約束影響較大,但是制度保障(如勞動(dòng)合同、失業(yè)保險(xiǎn)等)對(duì)復(fù)工的穩(wěn)定性有較大幫助。此外,就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平越低、家鄉(xiāng)到疫情重災(zāi)區(qū)距離越遠(yuǎn)、社會(huì)保障越完善的農(nóng)民工回到原單位的概率越高。

    基于以上結(jié)論,為推動(dòng)農(nóng)民工就業(yè)提出以下建議。第一,增加信息獲取渠道,提高農(nóng)民工風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力。推進(jìn)個(gè)人、政府與企業(yè)三方面的對(duì)接,充分利用多種渠道為農(nóng)民工提供具有權(quán)威性和指導(dǎo)性的就業(yè)信息,加強(qiáng)引導(dǎo),提高農(nóng)民工風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力。第二,建立健全多層次農(nóng)民工社會(huì)保障體系,提高農(nóng)民工社會(huì)保障水平。社會(huì)保障制度有利于提高農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性,但是大量農(nóng)民工無(wú)法被失業(yè)、工傷等社會(huì)保險(xiǎn)覆蓋。因此,要擴(kuò)大保險(xiǎn)覆蓋范圍,提高低收入農(nóng)民工安全感和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。第三,統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局。協(xié)調(diào)東中西平衡,統(tǒng)籌南北發(fā)展,推動(dòng)區(qū)域間各產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。增加農(nóng)民工就業(yè)機(jī)會(huì),分化農(nóng)民工失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

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