【摘 要】就業是農業轉移人口市民化的核心內容。利用2016年全國流動人口動態監測數據，采用Binary Logistic模型探究新生代農業轉移人口就業身份選擇的基本特征與影響因素，可以發現：新生代農業轉移人口具有較高的自我雇傭率，且自雇就業收入高于受雇就業；從回歸結果來看，已婚、教育程度高、打算在流入地長期定居、第三產業從業、參加養老保險、參加城鎮居民醫療保險、參加公積金、個人租房、自購/自建房均與新生代農業轉移人口自雇就業身份選擇正相關，女性、打算返鄉、第二產業從業與新生代農業轉移人口自雇就業身份選擇負相關，打算繼續流動、父母外出務工/經商經歷、政府提供廉租房/公租房對新生代農業轉移人口就業身份選擇影響不顯著。為提高新生代農業轉移人口自雇就業的數量與質量，政府應優化產業結構，加快發展第三產業，同時完善就業公共服務，構建以創業促就業為導向的農業轉移人口基本公共服務體系。
【關鍵詞】新生代；農業轉移人口；就業身份；選擇；公共服務
一、問題提出與文獻綜述
新生代農業轉移人口是我國勞動力市場的重要組成部分。據第六次人口普查數據，新生代農業轉移人口已經超過全部農業轉移人口的一半。新生代主要是指1980年以后出生、在城市務工經商的農業轉移人口群體，相較于“60后”、“70后”老一代農業轉移人口，他們中的大部分人幾乎很少從事農業生產，對農村和土地感情不那么強烈。新生代農業轉移人口受教育程度逐漸提高，有機會利用發達的互聯網獲取信息，能夠很快地學習新事物，對職業發展亦有較高的期望。因此，在加快農業轉移人口市民化進程中，充分關注新生代農業轉移人口的城鎮就業問題具有重要意義。
黨的十九大報告明確指出要“實現更高質量和更充分就業”。但從當前農業轉移人口就業的實際情況來看，與城市居民相比就業質量不高，就業穩定性低，在城市勞動力市場仍受歧視。在爭取報酬高、福利好、就業穩定的工作機會的競爭中，農村進城勞動力仍處于弱勢地位，這就意味著農村勞動力未必都會以受雇的身份在城市尋求就業機會，靈活就業、自營勞動、自己創業等多種就業狀態都會成為其謀求收入的選擇。國際勞工組織和聯合國將就業狀態細分為雇員、無酬家庭幫工、雇主和自營勞動者四類，并將后兩類合并為自我雇傭。本文將農業轉移人口的就業身份劃分為兩類，一類是受雇獲取工資的雇員形式，一類是在非農產業部門、不受雇于他人的自我雇傭形式。
國外大量研究證實自我雇傭是流動人口主要的就業形式，自我雇傭對提高收入、促進就業均有重要作用。Borjas（1986）運用美國1970—1980年的移民統計數據研究發現，移民的自我雇傭率超過本地居民。[1]Lofstrom（2002）運用美國1980年和1990年的人口普查數據研究發現，自我雇傭的移民比工薪移民收入高。[2]Bradley和Roberts（2004）提出，自我雇傭相對于其它就業形式，能夠帶來更高的工作滿足感。[3]Nopo和Valenzuela（2007）發現，勞動者從工薪就業轉向自我創業，其收入有正的顯著增加。[4]Lofstrom（2013）利用1996、2001、2004年的收入和項目參與調查數據（SIPP）研究發現，自雇就業能為低技術水平勞動力帶來較大收益。[5]Blanchflower（2000）運用1966—1996年23個國家的面板數據，驗證了大多數國家自我雇傭率與失業率之間存在負相關關系，隨著自我雇傭率的上升，失業率會下降，且自我雇傭就業滿意度高。[6]上述文獻主要是關于跨國移民自我雇傭的研究，我國農業轉移人口與國際移民雖然存在差異，但是仍有很多相似之處。
國內大量的研究也表明，農業轉移人口的就業身份與收入具有密切的聯系，自我雇傭就業有利于提高收入水平。劉云平、王翠娥（2013）利用“中國老年人健康長壽影響因素調查”（CLHLS）數據研究發現，我國城市外來務工人員自我雇傭部門的收入要顯著高于工資性部門，自我雇傭與工資部門的收入差距是推動外來務工人員選擇自我雇傭的重要因素。[7]李中建（2013）基于北京市流動人口的調查數據進行多元回歸分析，結果表明就業身份是造成農村勞動力收入差異的主要因素，雇主、自我雇傭者、管理者的收入普遍高于務工者。[8]
關于農業轉移人口自雇就業身份選擇的影響因素，學者們關注了個體特征、人力資本特征、社會資本特征、流動特征、地理區位等相關變量。很多學者優先考慮了個體特征在自雇就業選擇模型中的作用。有研究表明，男性自我雇傭比例高于女性。年齡對自我雇傭選擇的影響呈現隨著年齡增長先上升后下降的倒U型關系，拐點為39歲。[9]通常情況下，已婚者選擇自我雇傭的概率大于未婚者，家庭支持越多越有可能成為雇主和自營勞動者。[10]人力資本也是研究者們關注的重點。有研究表明更高學歷的農業轉移人口更可能從事工資性工作，特別是長期工資性工作。[11]也有研究證明成為雇主和自營勞動者的可能性在受教育年限上呈現倒U型分布。[12]大量文獻提到社會網絡對自我雇傭的重要作用。豐富的社會資本對農業轉移人口從事自我雇傭有正的顯著影響]13]，提高了農業轉移人口自我雇傭的可能性[14]。遷移的時間和范圍也會影響自我雇傭的選擇。跨省流動的農業轉移人口比省內流動的農業轉移人口選擇自雇就業的概率更高，而隨著在流入地居留時間的增加，選擇自雇就業的概率會增加。[15]地理區位和宏觀經濟環境因素同樣也受到了研究者的關注。一般認為，經濟發展水平越高、商業氛圍越濃，該地區農業轉移人口選擇自我雇傭的比例也會越高。但是有研究卻發現，農業轉移人口在宏觀經濟發達的城市卻偏向于選擇工資性就業[16]，東部比西部和中部的自我雇傭概率要低[17]。
綜上所述，學術界關于農業轉移人口就業選擇的研究廣泛采用了數據統計和實證分析方法，多方面探討了農業轉移人口就業選擇的影響因素，研究結論普遍認同的是自我雇傭的就業效果較好，不僅有利于增加農業轉移人口收入，而且有利于擴大就業規模和提高就業質量。梳理已有的研究成果，為我們進一步探討新生代農業轉移人口就業身份選擇提供了豐厚的基礎。本文將基于全國流動人口動態監測數據，從個體特征、所屬行業特征、流入地基本公共服務三個方面研究新生代農業轉移人口的就業身份選擇，以期對相關政策制定和引導新生代農業轉移人口就業提供參考。
二、新生代農業轉移人口就業身份的統計分析
本文的數據來源于2016年國家衛生和計劃生育委員會全國流動人口動態監測調查數據。該次調查的總樣本量為16.9萬人，涉及流動人口家庭成員共計約45萬人。調查涵蓋全國31個省（市、區）和新疆建設兵團，采用分層、多階段、與規模成比例的PPS方法進行抽樣，調查對象是在流入地居住一個月以上、非本區（縣、市）戶口且年齡在15周歲以上的流入人口。調查個人問卷內容包括流動人口的家庭成員與收支情況、流動和就業、居留和落戶意愿、婚育和衛生計生服務四大類。本文從中篩選出新生代農業轉移人口的有關數據，并利用SPSS19.0進行了處理。數據顯示，新生代農業轉移人口樣本量為58975個，其中自我雇傭就業21516個，受雇就業37459個，自我雇傭比率大約為36.5%。新生代農業轉移人口自雇就業的月均收入為4852.02元，受雇就業的月均收入為3570.98元，前者比后者高出35%左右。
本文從調查問卷中提取有用的變量指標，并對樣本的數據進行分類整理。具體包括：第一，將就業身份指標的雇主與自營勞動者合并為自雇就業；第二，將婚姻狀況指標的未婚、離婚、喪偶合并為未婚，將初婚、再婚、同居合并為已婚；第三，將父母外出務工/經商經歷指標的父母均有、父親有母親沒有、母親有父親沒有、本人出生就流動合并為父母有務工/經商經歷，將父母均沒有、記不清合并為父母沒有務工/經商經歷；第四，將所屬行業指標的采礦、制造、電煤水熱生產供應、建筑合并為第二產業，將批發零售、交通運輸、倉儲郵政、住宿餐飲、租賃和商務服務等合并為第三產業；第五，將住房性質中的政府提供廉租房和公租房合并為一類，將自建房和自購住房合并為一類，將租住單位或雇主房、租住私房合并為個人租房，將借住房、就業場所、其它非正規居所合并為其它性質住房。
1.個人特征
從性別來看，新生代農業轉移人口男性選擇自雇就業的占比為38.0%，女性選擇自雇就業的占比為34.5%，男性選擇自雇就業的比重高于女性。從婚姻狀況來看，新生代農業轉移人口已婚的選擇自雇就業占比44.9%，未婚的選擇自雇就業占比14.8%，已婚者選擇自雇就業的比重遠遠高于未婚者。從教育程度來看，未上過學、小學、初中、高中/中專、大學專科、大學本科、研究生選擇自雇就業的比例分別是47.7%、43.8%、42.0%、34.9%、21.2%、14.9%、3.3%，隨著教育程度的提升，選擇自雇就業的比重逐漸下降，尤其是大學及以上教育層次的新生代農業轉移人口自雇就業的占比普遍較低。從城市定居意愿來看，打算在流入地長期居住、沒想好是否長期定居、打算繼續流動、打算返鄉的新生代農業轉移人口選擇自雇就業的比重分別是40.8%、32.6%、30.1%、24.2%，城市定居意愿越強，自雇就業的傾向越明顯。從父母外出務工/經商經歷來看，父母有外出務工/經商經歷的選擇自雇就業的比重是33.4%，父母沒有外出務工/經商經歷的選擇自雇就業的比重是37.7%，父母的外出務工/經商經歷沒有提高新生代農業轉移人口選擇自雇就業的比重。（見表1）
2.所屬行業特征
從所屬行業來看，新生代農業轉移人口就業以第三產業為主，且在第三產業選擇自雇就業的比重最高。其中，在第一產業從業的樣本量716個，占比1。2%；在第二產業從業的樣本量16875個，占比28.6%；在第三產業從業的樣本量41384個，占比70.2%。第一、二、三產業選擇自雇就業的比重分別是37.2%、11.0%、46.8%。第三產業中從事批發零售、住宿餐飲、居民服務和修理的新生代農業轉移人口選擇自雇就業的占比分別是70.1%、45.7%、44.9%。（見表2）
表1 新生代農業轉移人口的個體特征與就業身份選擇（N=58975）
表2 新生代農業轉移人口所屬行業特征與就業身份選擇（N=58975）
表3 新生代農業轉移人口享有的公共服務特征與就業身份選擇（N=58975）
3.享有的公共服務特征
從是否參加養老保險來看，參加養老保險、未參加養老保險、不清楚是否參加養老保險的新生代農業轉移人口選擇自雇就業的比重分別是30.9%、43.1%、32.8%，參加養老保險提高了這一群體受雇就業的比重。從是否參加城鎮居民醫療保險來看，參加城鎮居民醫療保險、未參加城鎮居民醫療保險、不清楚是否參加城鎮居民醫療保險的新生代農業轉移人口選擇自雇就業的比重分別是45.0%、36.7%、14.5%，參加城鎮居民醫療保險提高了其自雇就業的比重。從是否參加住房公積金來看，參加住房公積金、未參加住房公積金的新生代農業轉移人口選擇自雇就業的比重分別是3.1%、40.3%，參加住房公積金者選擇自雇就業的比重低。從住房性質來看，享受政府提供的廉租房/公租房、個人租房、自購/自建房、其它性質住房的新生代農業轉移人口選擇自雇就業的比重分別是15.6%、42.3%、40.7%、12.0%，自購/自建房和個人租房者選擇自雇就業的比重高。（見表3）
三、新生代農業轉移人口就業身份選擇的影響因素分析
1.模型選擇
依據變量的特點，構建Binary Logistic回歸模型：
p表示就業身份為自雇就業的概率，1-p表示就業身份為受雇就業的概率，x1，x2…，xn表示解釋變量，c表示回歸系數，β1，β2…，βn表示解釋變量的待估計系數，μ表示誤差項。Exp（B）是優勢比OR，表示自雇就業發生概率與受雇就業發生概率的比值，在既定參照水平下，優勢比大于1，意味著分類變量可以提高自雇就業的概率水平。考慮多分類變量共有一個參照組，不同分類變量之間也可以通過計算優勢比的比值來進行比較。
表4 解釋變量定義及賦值
2.變量定義及賦值
以新生代農業轉移人口的就業身份選擇為因變量，就業身份分為自雇就業和受雇就業，自雇就業賦值為“1”，受雇就業賦值為“0”。以性別、婚姻情況、教育程度、定居意愿、父母外出務工/經商經歷、所屬行業、是否參加養老保險、是否參加城鎮居民醫療保險、是否參加公積金、住房性質為解釋變量，解釋變量定義及賦值如表4。
3.就業身份選擇的回歸分析
表5是新生代農業轉移人口就業身份選擇的Binary Logistic回歸分析結果。模型一的解釋變量包括性別、婚姻情況、教育程度、定居意愿、父母外出務工/經商經歷，模型二在模型一的基礎上增加了所屬行業變量，模型三在模型二的基礎上增加了享受的公共服務變量，包括是否參加養老保險、是否參加城鎮居民醫療保險、是否參加公積金、住房性質。三個模型的Cox&SnellR2值分別是0.109、0.233、0.283，NagelkerkeR2值分別是0.149、0.319、0.387。三個模型的擬合系數均呈上升趨勢，說明增加解釋變量后模型的擬合優度越來越好。
模型一主要是對新生代農業轉移人口群體自身因素的分析。從模型回歸結果可以看出，已婚、教育程度高、打算在流入地長期居住均在0.001的顯著水平上與新生代農業轉移人口選擇自雇就業正相關，女性、打算返鄉在0.001的顯著水平上與新生代農業轉移人口選擇自雇就業負相關，父母外出務工/經商經歷對新生代農業轉移人口就業身份選擇的影響不顯著。在性別方面，女性選擇自雇就業的概率低于男性。一方面，中國傳統家庭勞動力分工為“男主外女主內”，女性要承擔更多的家務勞動；另一方面，女性相比于男性，身體素質、風險的承受能力往往較弱，這決定女性更傾向于選擇受雇就業。已婚的新生代農業轉移人口成為雇主或自營勞動者的可能性明顯高于未婚者，前者是后者的4.164倍。已婚者能夠從家庭獲得更多的支持和幫助，有更大的動力去提升家庭經濟收入，成為雇主和自營勞動者的可能性較高。在新生代農業轉移人口中，隨著教育程度的提高，選擇自雇就業的意愿上升。受教育程度較高往往社會網絡關系較廣，處理社會關系的能力也較為突出，且具有較好的學習和接受新事物的能力，善于發現市場中謀求經濟利益的機會，這有助于其選擇自雇就業。新生代農業轉移人口城市定居意愿越強，選擇自雇就業的可能性越大，打算在城市定居者選擇自雇就業的可能性是沒想好是否定居于城市者的1.259倍。一方面，在城市定居的意愿越強，越愿意投入時間、精力、財力進行長遠的職業規劃，摸索創業，以獲得穩定的收入來源；另一方面，在勞動力市場依然存在城鄉分割，壟斷性較強的公有單位依然存在進入歧視、非公有單位受雇又不穩定的情況下，新生代農業轉移人口若要在城市立足，自我雇傭可能是較好的就業選擇。返鄉意愿越強的群體，選擇自雇就業的可能性越低，其進入城市的目的是短期的獲取收入，為了降低返鄉時自雇就業而產生的沉沒成本，其更傾向于選擇受雇就業。打算繼續流動在模型中不具有統計學意義，這可能是因為打算繼續流動者仍在流動中尋找有利的機會，對自身的職業規劃還不確定。父母外出務工/經商的經歷也不具有統計學意義，這可能是因為新生代與父母之間職業選擇的代際傳遞性較低。
模型二是在模型一的基礎上增加了所屬行業特征因素。從模型回歸結果看，相對于第一產業，第三產業從業在0.001的顯著水平上與自雇就業身份選擇正相關，第二產業從業則在0.001的顯著水平上與自雇就業身份選擇負相關。第三產業創業大多規模小、見效快，且對初始投資額及流動性要求較低，是新生代農業轉移人口創業的首選。第三產業是吸納農業轉移人口就業的“蓄水池”，同時也為農業轉移人口創業提供了更多機會。第二產業大多存在進入規模壁壘，資本薄弱的新生代農業轉移人口很難在第二產業創業。
表5 新生代農業轉移人口就業身份選擇回歸分析結果
注：各變量括號內為參照組；*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。
模型三是在模型二的基礎上增加了享有的公共服務變量。從模型回歸結果看，參加養老保險、參加城鎮醫療保險、參加公積金在0.001的顯著水平上與自雇就業身份選擇正相關；住房性質中個人租房、自購/自建房在0.001的顯著水平上與自雇就業身份選擇正相關，政府提供廉租房/公租房這一分類變量在模型中不具有統計學意義。參加養老保險顯著提升了新生代農業轉移人口選擇自雇就業的可能性，參保者選擇自雇就業的可能性是未參保者的1.257倍。新生代農業轉移人口同社會上其它群體一樣都要考慮老年風險的預防問題，參加社會養老保險可使其在年老后獲得穩定可靠的經濟收入，保障老年的基本生活水平，這將大大提高其選擇不確定性和收益均較高的自雇就業的概率。參加城鎮居民醫療保險也顯著提高了新生代農業轉移人口選擇自雇就業的可能性，參保者選擇自雇就業的可能性是未參保者的2.408倍。農業轉移人口參加流入地的城鎮居民醫療保險，不僅帶來就地就醫的便利，而且大大緩解了就醫的經濟壓力。同時，參加城市居民醫療保險可被視為是否享受城鎮基本社會保障的一項衡量指標。參加公積金是影響新生代農業轉移人口選擇自雇就業的顯著變量，是進入模型中系數最大、優勢比最高的變量，參加公積金者選擇自雇就業的可能性是未參加者的15.427倍。住房公積金具有住房保障功能，是解決住房問題的一種政策性融資渠道。住房公積金是長期的住房儲備金，一方面增加了用于住房的經濟來源，另一方面繳存人可以申請公積金貸款購房，從而大幅降低購房成本。住房類型中政府提供的廉租房/公租房在模型回歸結果中不具有顯著性，結合前文的統計結果來看，住房類型為政府廉租房/公租房的樣本量很少，普及面窄，這可能是造成該變量在模型中不具有統計學意義的原因。個人租房和自有住房均顯著提高了新生代農業轉移人口選擇自雇就業的概率，個人租房和自有住房者選擇自雇就業的可能性分別是無房者的2.897倍和3.082倍，有無穩定的住所顯然是就業身份選擇的重要影響因素。“老有所養、病有所醫、住有所居”的社會保障政策，能夠有效地提高新生代農業轉移人口創業的熱情。
四、研究結論與政策含義
本文利用2016年流動人口動態監測數據，在對新生代農業轉移人口就業身份選擇的個體特征、所屬行業特征、享有的城市公共服務特征進行描述性分析的基礎上，運用Binary Logistic模型考察了相關變量對新生代農業轉移人口就業身份選擇的影響。主要的研究結論有：新生代農業轉移人口具有較高的自我雇傭率，高達36.5%；新生代農業轉移人口自雇就業的收入高于受雇就業，月均收入高出約35%。從回歸結果來看，已婚、教育程度高、打算在流入地長期定居、第三產業從業、參保養老保險、參保城鎮居民醫療保險、參加公積金、個人租房、自購/自建房均在0.001的顯著水平上與新生代農業轉移人口自雇就業身份選擇正相關，女性、打算返鄉、第二產業從業在0.001的顯著水平上與新生代農業轉移人口自雇就業身份選擇負相關，打算繼續流動、父母外出務工/經商經歷、政府提供廉租房/公租房對新生代農業轉移人口就業身份選擇影響不顯著。
基于以上結論，為提高新生代農業轉移人口自雇就業的數量與質量，加快人口市民化，政府應從以下方面著力：第一，優化產業結構，加快發展第三產業。隨著高新技術和現代管理理念的廣泛運用，第二產業勞動生產率顯著提升，對勞動力的需求相應下降。第三產業進入壁壘低，使得低技術、少資本的農業轉移人口可以自己創業，且第三產業勞動力需求量大，尤其是零售、餐飲、家政等生活性服務業。第二，完善就業公共服務，構建以創業促就業為導向的農業轉移人口基本公共服務體系。政府須深化城市基本公共服務均等化，消除戶籍、社會保障制度障礙，使農業轉移人口在養老、醫療、教育等社會保障領域享有均等權利。流入地政府也須強化服務意識，積極搭建農業轉移人口創業服務平臺，提供免費的創業培訓，創新金融服務，加大財稅政策支持，構建完整的扶持農業轉移人口創業的公共服務體系，將亦工亦農的遷移轉變為城市定居落戶，加快農業轉移人口市民化。
中國鄉村發現網轉自：《江漢論壇》 2018年第7期
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