中國城市地區不同戶籍群體勞動力市場狀態分析

杜 鑫

一、引言

就業、失業和退出勞動力市場是勞動適齡人口在勞動力市場上所處的三種狀態。作為一個表示社會勞動力資源實際有效利用程度的經濟指標,就業率與勞動參與率、失業率存在如下關系:就業率=勞動參與率×(1-失業率)。考察勞動力市場的整體運行狀況,需要對勞動參與率、失業率、就業率三個經濟指標進行綜合分析,方能得出正確而全面的結論。例如,充分就業一般被認為是理想的經濟運行狀態,但如果較低的失業率伴之以較低的勞動參與率,則說明較多的潛在勞動力(或勞動適齡人口)退出了勞動力市場,社會存在較嚴重的勞動力資源浪費,不利于經濟的快速增長,并會加重社會保障負擔,造成社會福利損失。相反,如果較高的失業率伴之以較高的勞動參與率,則說明有較多的潛在勞動力參與到勞動力的實際供給之中,雖然失業者面臨著更為嚴峻的就業形勢,其經濟負擔和心理壓力也更為沉重,但就全社會來說,勞動力資源的實際利用程度并不低,勞動力市場形勢并不像較高的失業率所反映的那樣糟糕。最為不利的勞動力市場形勢便是較低的勞動參與率和較高的失業率同時出現,此時,不僅實際勞動力供給較少,而且在較低的勞動力供給水平上還存在較高的失業率,這便進一步加深了勞動力資源的浪費程度,并使得數量較多的失業者不能就業,陷入經濟和精神困境。就微觀層面來說,研究一個潛在勞動力處于就業、失業或退出勞動力市場這三種狀態之一的影響因素及其影響程度,對于我們理解勞動力市場微觀主體的參與活動和勞動力市場的實際運行狀況,并采取相應措施提高勞動參與率和降低失業率,是具有重要意義的。

在已有的關于中國城鎮勞動力市場狀態的研究文獻中,張車偉、吳要武和蔡昉等發現中國在上世紀末和本世紀初出現了城鎮失業率上升和勞動參與率下降的現象[1];較多的研究文獻利用上世紀末和本世紀初的微觀調查數據仔細考察了城鎮勞動力市場上的失業現象,并使用概率分析模型從微觀層面研究了勞動力失業(或下崗)的影響因素[2];張車偉、吳要武和蔡昉、王美艷等同時考察了就業、失業和退出勞動力市場這三種狀態[3]。在中國城市勞動力市場上,由于依然存在著以戶籍制度為核心和載體的城鄉分割制度和公共服務體系,受此影響,不同戶籍特征的勞動力群體在勞動力市場上會有不同的表現。①張車偉、吳要武發現,在2000年的中國城市勞動力市場上,鄉城遷移者的勞動參與率和就業率最高,城市本地人口的勞動參與率和就業率次之,城市遷移者的勞動參與率和就業率最低,同時,鄉城遷移者的失業率最低,城市遷移者失業率次之,城市本地人口失業率最高(參見張車偉、吳要武:《城鎮就業、失業和勞動參與:現狀、問題和對策》,載《中國人口科學》,2003(6));王德文、吳要武、蔡昉在觀察不同戶籍人群的失業率時也得到了相同的結論(參見王德文、吳要武、蔡昉:《遷移、失業與城市勞動力市場分割——為什么農村遷移者的失業率很低?》,載《世界經濟文匯》,2004(1))。但蔡昉、王美艷等在研究勞動力市場狀態時,沒有根據戶籍特征對城鎮勞動力進行區分[4];張車偉、吳要武對不同戶籍人群的勞動力市場狀態進行了描述,但沒有做進一步的影響因素分析。[5]有鑒于此,本文利用2005年全國1%人口抽樣調查數據來考察城市勞動力市場上不同戶籍人群的勞動力市場狀態分布和勞動力市場狀態的影響因素。2005年全國1%人口抽樣調查數據不僅具有大樣本、代表性廣泛的優點,而且在關于勞動力市場狀態的調查設計上充分參考了國際勞工組織的推薦標準,相比已有文獻所使用的研究數據,可以較好地滿足研究的需要。②已有的研究使用了2000年第五次全國人口普查數據和中國社會科學院人口與勞動經濟研究所2001—2002年五城市勞動力調查數據。2000年第五次全國人口普查雖然也基本遵循了國際勞工組織所推薦的就業和失業標準,但由于其對失業者沒有添加能夠到崗的限制,同時對失業者尋找工作的時間和方式也沒有明確要求,所以對研究就業問題來說仍然存在一些缺陷。2001—2002年五城市勞動力調查數據則存在樣本代表性不足的問題。當然,本文所使用的2005年全國1%人口抽樣調查數據與國際勞工組織所推薦的就業和失業標準也存在若干細微差別,但其影響相對較小。

二、不同戶籍群體的勞動力市場狀態

(一)城市勞動力市場上各戶籍群體的構成

結合2005年全國1%人口抽樣調查數據,本文將研究對象限定在城市地區年齡在16周歲及以上、身體健康狀況基本正常的潛在勞動力或勞動適齡人口,并將調查時點戶口登記地在本市(地級市及以上)的潛在勞動力定義為本地戶籍勞動力,否則即為外地戶籍勞動力;戶口性質為農業的潛在勞動力為農業戶籍勞動力,戶口性質為非農業的潛在勞動力即為非農業戶籍勞動力。③本文之所以不以街道(鎮)而是以市(地級市及以上)作為劃分本地戶籍和外地戶籍的標準,是因為對于研究城市地區勞動力市場來說,以街道(鎮)作為劃分本地戶籍和外地戶籍的標準會使得本地戶籍“范圍”過窄,即在人口調查時,居住地在本街道(鎮)而戶籍登記地在同一城市其他街道(鎮)的大量人口及勞動力都會被劃作外地戶籍,這顯然不符合實際情況和本文的研究需要。這也是本文將研究對象選定為中國“城市”勞動力市場而非中國“城鎮”勞動力市場的主要原因之一。據此,可以將全部城市勞動力劃分為四種不同戶籍特征的勞動力群體:本地非農業戶籍勞動力、本地農業戶籍勞動力、外地非農業戶籍勞動力和外地農業戶籍勞動力。根據上述定義,本文所使用的樣本數據共包含968794 個潛在勞動力樣本,從高到低,各種戶籍特征潛在勞動力的樣本數分別為:本地非農業戶籍者499623 個,本地農業戶籍者309807 個,外地農業戶籍者112745 個,外地非農業戶籍者46619 個,所占比例分別為51.57%、31.98%、11.64%和4.81%,經加權計算后,四種勞動力群體所占比例分別為50.24%、35.07%、10.28%和4.41%。

(二)城市勞動力市場上各戶籍群體的勞動力市場狀態

按照國際勞工組織的定義,在一定年齡范圍內的人(潛在勞動力或勞動適齡人口)可以被歸為經濟活動人口(或實際勞動力)和非經濟活動人口,經濟活動人口即勞動力市場的參與者,包括就業者和失業者,非經濟活動人口是指退出勞動力市場的非參與者。就業人口是指為取得勞動報酬或經營利潤,在調查周內從事了1小時或以上的勞動,或由于休假、學習或臨時停工等原因暫未處于工作狀態但有工作單位或場所的勞動適齡人口;失業人口是指在調查周內未為取得勞動報酬或經營收入而參與勞動,但有工作機會可以在一個特定的時期內應聘就業或從事自營職業,在某一特定期間內采取了某種方式尋找工作的勞動適齡人口;退出勞動力市場的非參與者是指沒有就業且不滿足失業者定義標準的勞動適齡人口。[6]2005年全國1%人口抽樣調查基本上按照國際勞工組織的定義原則進行了就業和失業問題的相關設計,是迄今為止研究中國城市地區勞動力市場狀態的較佳調查數據。根據上述定義,并結合所使用的樣本數據,本文將就業人口定義為調查日上一周為取得收入而從事了1小時以上的勞動或者因在職休假、學習、臨時停工、季節性歇業而未工作的勞動適齡人口;將失業人口定義為調查日上一周未做任何工作、在三個月內通過各種方式尋找工作或為自主經營做準備、如有工作機會能夠在兩周內開始工作的勞動適齡人口;勞動力市場參與者為就業人口和失業人口之和,退出勞動力市場者或勞動力市場非參與者為不滿足就業人口和失業人口定義標準的勞動適齡人口。根據上述定義,在本文所使用的968794 個勞動適齡人口樣本中,就業人口樣本為603944 個,失業人口樣本為35313 個,退出勞動力市場樣本為329537 個,分別占62.34%、3.65%和34.02%,加權計算后,其比例分別為63.31%、3.44%和33.24%。

加權計算結果表明,2005年,中國城市地區的勞動力參與率為66.76%,失業率為5.15%,就業率為63.31%。①在本文中,勞動力參考率=經濟活動人口÷勞動適齡人口,失業率=失業人口÷經濟活動人口,就業率=就業人口÷勞動活動人口。在已有的研究文獻中,張車偉、吳要武發現,2000年中國城鎮勞動參與率為67.7%,失業率為8.2%,就業率為62.1%(參見張車偉、吳要武:《城鎮就業、失業和勞動參與:現狀、問題和對策》,載《中國人口科學》,2003(6));蔡昉、王美艷計算得出2000—2002年中國城鎮勞動參與率大約處于64.3%～68.5%,失業率大約處于5.6%～7.6%(參見蔡昉、王美艷:《中國城鎮勞動參與率的變化及其政策含義》,載《中國社會科學》,2004(4))。由于研究對象及計算口徑的不同,本文所得研究結果與上述研究結果并沒有完全的可比性,盡管如此,兩者也是大體相同的,有顯著差異的是失業率數據,本文的失業率結果明顯較低,而這可能正是2005年中國城市勞動力市場就業形勢相比前幾年有顯著改善的反映。進一步考察不同戶籍人群的勞動力市場狀態,可以發現以下顯著特征:就勞動參與率來說,外地戶籍勞動力高于本地戶籍勞動力,農業戶籍勞動力高于非農業戶籍勞動力。就失業率來說,外地戶籍勞動力低于本地戶籍勞動力,農業戶籍勞動力低于非農業戶籍勞動力。相應地,外地戶籍勞動力就業率高于本地戶籍勞動力,農業戶籍勞動力就業率高于非農業戶籍勞動力。按照更為詳細的戶籍分類來考察,可以看出以下特征:就勞動參與率來說,外地農業戶籍和本地農業戶籍勞動力分別高達85.33%和73.68%,遠高于全國66.76%的水平,外地非農業戶籍勞動力的勞動參與率為68.04%,略高于全國水平,而本地非農業戶籍勞動力的勞動參與率僅為58.01%,遠低于全國水平;就失業率來說,本地農業戶籍和外地農業戶籍勞動力分別僅為2.61%和2.67%,遠低于全國5.15%的水平,外地非農業戶籍勞動力的失業率為5.28%,略高于全國水平,而本地非農業戶籍勞動力的失業率高達8.15%,遠高于全國水平;就就業率來說,外地農業戶籍和本地農業戶籍勞動力分別高達83.05%和71.77%,遠高于全國63.31%的水平,外地非農業戶籍勞動力為64.44%,略高于全國水平,而本地非農業戶籍勞動力僅為53.27%,遠低于全國水平。大體來說,外地農業戶籍和本地農業戶籍勞動力的勞動參與率、就業率普遍較高,失業率很低;本地非農業戶籍勞動力的勞動參與率、就業率最低,失業率最高;外地非農業戶籍勞動力的勞動參與率、就業率及失業率處于中間水平。

根據勞動經濟學理論,一個潛在勞動力面臨外部的勞動力市場環境和就業報酬機會時,會根據自己的收入—閑暇偏好作出勞動供給決策以實現效用最大化。具體來說,勞動參與決策受到預期就業報酬(取決于就業機會和人力資本稟賦等因素)、家庭人口結構、家庭資產狀況與其他成員收入水平、社會保障水平、性別、年齡等因素的影響。隨著就業報酬的提高,勞動供給曲線在上升到一定程度時會出現“向后彎折”的現象,同時,家庭經濟狀況的改善也會降低勞動供給量。勞動力市場的參與者能否實現就業,取決于由其個人能力、人力資本稟賦所決定的勞動生產率水平和整體勞動力市場的需求狀況等因素。不同戶籍勞動力群體在城市勞動力市場上的不同表現,似乎也印證了經濟理論的預期,城市地區的本地非農業戶籍勞動力由于在人力資本稟賦、家庭經濟狀況、社會保障待遇等方面享有優勢,導致其勞動參與率低于其他戶籍特征的勞動力群體。與此相反,農業戶籍勞動力由于在許多方面處于不利地位,呈現出與城市本地非農業戶籍勞動力不同的市場狀態。我們更為關心的是,不同戶籍群體之間的勞動力市場狀態差異除了人力資本稟賦、家庭經濟狀況、家庭及個體人口特征差異等所導致的可解釋因素或“合理因素”之外,是否存在僅僅由于戶籍身份差異所導致的不可解釋因素或“不合理因素”。在當前中國城市地區的經濟社會生活中,仍然廣泛存在著以戶籍身份來劃分經濟社會待遇的制度,社會保障、就業幫扶、教育培訓、公共福利的許多領域都是如此。戶籍身份的差異體現了城市勞動力市場及其他公共服務領域依然存在的制度分割,這種以戶籍制度為載體的制度分割表現為兩種形式:非農業戶籍和農業戶籍之間的制度分割、本地戶籍和外地戶籍之間的制度分割。下文將重點分析,戶籍身份的差異是否是造成城市勞動力市場上不同戶籍群體之間勞動力市場狀態差異的原因之一。

三、經濟計量模型與變量

如前所述,一個勞動適齡人口在城市勞動力市場上可能處于三種狀態之一:就業、失業和退出勞動力市場,本部分用經濟計量模型來考察勞動適齡人口處于三種市場狀態的影響因素,主要目的就是在控制了其他影響因素之后,考察戶籍身份的差異是否對勞動力市場狀態產生顯著影響及何種影響。在一個給定時點,勞動適齡人口必然處于三種勞動力市場狀態之一,在經濟計量學中,可以利用多元logit(MNL)模型(multinomial logitmodel)來研究無序響應擁有兩個以上結果的情況。設樣本i所處市場狀態的取值yi=0,1,2,其中0表示就業狀態,1表示失業狀態,2表示退出勞動力市場,xi表示影響該樣本處于三種狀態之一的1×K解釋變量向量,則logit模型可以表示成如下形式[7]:

在式(1)中,βj表示勞動力市場狀態值y=j時與解釋變量向量相對應的K×1系數向量,j=1,2。由于樣本i處于各種市場狀態的概率之和應當等于1,所以其處于就業狀態的概率就等于:

βj的一種比較簡單的解釋可以由下述公式給出:

或者

在式(1)中,取yi=0(就業)為基準狀態,βj表示與處于基準狀態(就業狀態)相比時觀察值i處于狀態j的傾向,如果系數估計值為正數,說明觀察值i相對于基準狀態而處于狀態j的概率更大;反之,如果系數估計值為負數,說明觀察值i相對于基準狀態而處于狀態j的概率更小。此結論可以進一步推廣到任意兩種狀態之間的相對概率上,即有

根據勞動供給理論,在其他條件不變時,隨著勞動報酬的增加,個人勞動供給也會隨之增加(直到勞動報酬達到很高的水平之后,個人勞動供給曲線開始向后彎折,勞動供給開始減少);隨著個人非勞動收入(來源于家庭內部收入轉移、資產收益、社會保障等)的增加,個人勞動供給會隨之減少;隨著個人閑暇(非勞動時間)偏好的增強或閑暇價值評價的增加,個人的收入—閑暇無差異曲線越發陡峭,從而使得個人勞動供給減少。根據勞動需求理論,廠商的勞動需求取決于產品價格水平、勞動者的勞動生產率、其他生產要素的價格水平等因素,在其他因素既定的條件下,隨著勞動生產率的提高,廠商的勞動需求隨之增加,具有較高勞動生產率的勞動者更易于獲得就業機會。而根據人力資本理論,人力資本投資支出及其形成的人力資本稟賦(包括教育、培訓和良好的健康狀況等)會提高勞動者的勞動生產率和勞動報酬水平,從而使得潛在勞動力更易于增加勞動供給并易于獲得就業機會。[8]

本文選取以下變量作為多元logit模型的解釋變量:性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、家庭6歲及以下孩子數量、家庭其他成員收入和個人戶籍特征。受教育程度代表研究對象的人力資本水平,較高的受教育程度預期會提高其就業概率,并降低其退出勞動力市場和失業的概率。家庭其他成員收入是研究對象通過家庭內部收入轉移獲得非勞動收入的一個重要渠道,較高的家庭其他成員收入水平預期會使研究對象退出勞動力市場的概率增加。①研究樣本對住房、金融資產的擁有狀況也是影響個人非勞動收入的重要因素,但由于樣本數據所限,在本文中無法引入相關變量。另外,研究樣本擁有住房狀況對其勞動力市場狀態的影響還可能包含在戶籍變量的估計結果之中。為了消除中國不同地區之間存在的物價水平與生活成本差異對名義收入水平的影響,本文在布蘭特和霍爾茲(Brandt,L.,and C.A.Holz)所提供的具有可比性的中國省際生活成本指數[9]的基礎上,計算出2005年中國城鎮地區省際物價縮減因子,然后利用此省際物價縮減因子,對家庭其他成員收入之和數據按照全國平均生活成本水平進行了縮減處理。家庭是否有6歲以下孩子會影響到研究對象對閑暇(非勞動時間)價值的評價,預期家庭6歲及以下孩子數量會提高研究樣本退出勞動力市場的概率。此外,本文還引入性別、年齡、婚姻狀況等人口特征。需要重點說明的是戶籍變量。在中國城市地區,城市地方政府大多是以戶籍身份為識別標志來選擇性地提供勞動就業、社會保障、公共福利等方面的公共服務的,本文同時引入戶籍特征變量和其他變量,就是為了從可能影響勞動力市場狀態的諸多因素之中分離出戶籍特征的影響,以考察戶籍身份的差異是否對城市勞動力市場上勞動適齡人口的市場參與行為產生影響。表1列出了本文經濟計量模型所選取解釋變量的描述統計。

表1 變量的描述統計

續前表

四、估計結果

表2列出了經濟計量模型的估計結果。取就業為基準狀態,所得的系數估計值反映了研究樣本相對于就業狀態而處于失業或退出勞動力市場狀態的相對概率或傾向。為了直接驗證戶籍特征差異是否對勞動適齡人口的市場參與行為產生影響,回歸方程將戶籍特征虛擬變量作為解釋變量。為了考察不同的戶籍特征對勞動力市場狀態的影響,本文估計了兩個回歸方程,分別引入不同的戶籍特征變量。回歸1引入的兩個戶籍特征變量是農業戶籍、外地戶籍虛擬變量,分別取非農業戶籍、本地戶籍為參照組;回歸2引入的三個戶籍特征變量是本地農業戶籍、外地農業戶籍、外地非農業戶籍虛擬變量,取本地非農業戶籍為參照組。估計結果表明,回歸1和回歸2都具有較高的統計顯著性,并具有較高的正確預測百分比,回歸1和回歸2中的許多解釋變量還具有大體相等或相似的系數估計值。

表2 勞動力市場狀態的多元logit模型估計結果(以就業狀態為參照組)

續前表

下面分別對各解釋變量的估計結果進行簡單說明。

(1)戶籍特征變量。在回歸1中,分別以非農業戶籍、本地戶籍為參照組,農業戶籍、外地戶籍兩個虛擬變量都對勞動適齡人口處于失業狀態和退出勞動力市場的相對概率產生了顯著的負向影響。這說明,在控制了其他影響因素之后,與非農業戶籍、本地戶籍相比,農業戶籍、外地戶籍的戶籍特征都不易于使勞動適齡人口失業和退出勞動力市場,而是使其更傾向于處于就業狀態;農業戶籍和外地戶籍相比較,農業戶籍特征對于促使勞動適齡人口處于就業狀態的作用比外地戶籍特征更強。在回歸2中,以本地非農業戶籍為參照組,其他三個戶籍虛擬變量對失業和退出勞動力市場的相對概率都產生了顯著的負向影響。這說明,在控制了其他影響因素之后,與本地非農業戶籍相比,本地農業戶籍、外地農業戶籍、外地非農業戶籍等戶籍特征都不易于使勞動適齡人口失業和退出勞動力市場,也就使得勞動適齡人口更傾向于處于就業狀態;本地農業戶籍、外地農業戶籍、外地非農業戶籍相比較,外地農業戶籍特征對于促使勞動適齡人口處于就業狀態的作用最強,其次是本地農業戶籍,然后是外地非農業戶籍。估計結果印證了前文所提出的假設,即戶籍身份差異所反映的享受城市本地政府所提供的諸多公共服務的差異確實對勞動適齡人口的勞動力市場狀態產生了顯著影響。

(2)性別。與處于就業狀態相比,女性特征使得勞動適齡人口失業和退出勞動力市場的相對概率增加,使其處于就業狀態的相對傾向降低。一般來說,傳統的家庭角色分工使女性承擔了較多的家務勞動,在其他條件相同的情況下,女性更易于失業或退出勞動力市場。

(3)年齡。年齡對勞動適齡人口退出勞動力市場的相對概率產生了顯著的正向影響,但對其失業的相對概率產生了顯著的負向影響。這說明,年齡的增長使得勞動適齡人口更易于退出勞動力市場,但與此同時,也使勞動適齡人口更不易于處于失業狀態。年齡增長到一定階段,勞動者的生產效率和預期報酬開始降低,從而影響了勞動者參與勞動力市場的積極性,同時,強制性的養老退休制度也使得達到退休年齡的人群退出勞動力市場。

(4)婚姻狀況。與處于就業狀態相比,單身特征對勞動適齡人口處于失業和退出勞動力市場的相對概率均產生了正向影響。這或許是由于單身特征代表了研究樣本其他一些難以觀察到的個人特征,如缺乏社會責任感和個人進取心等,從而使其在勞動力市場上表現不佳。

(5)受教育程度。與小學及小學以下受教育程度相比,各種較高的受教育程度基本上都顯著降低了勞動適齡人口退出勞動力市場的相對概率,但對勞動適齡人口處于失業狀態的相對概率產生了不同影響。具體來說,初中和高中受教育程度在降低勞動適齡人口退出勞動力市場的相對概率的同時,卻增加了其處于失業狀態的相對概率;包括大學專科、本科、研究生及以上在內的各種更高的受教育程度在降低勞動適齡人口退出勞動力市場的相對概率的同時,還降低了其處于失業狀態的相對概率。根據勞動供給理論和人力資本理論,隨著受教育程度的提高,勞動者的生產效率和預期報酬都會隨之升高,其參與勞動力市場的積極性和獲得就業機會的可能性也會隨之增加,本文經驗研究的結果也證實了這一點。在降低勞動適齡人口退出勞動力市場的相對概率的同時,初中、高中受教育程度對于失業的相對概率產生了正向影響,各種更高的受教育程度則對于失業的相對概率產生了負向影響,說明相對較低的受教育程度在改善勞動者市場表現方面的作用也相對有限。

(6)家庭其他成員月收入之和。家庭其他成員月收入之和對勞動適齡人口退出勞動力市場的相對概率產生了顯著的正向影響,同時對失業的相對概率產生了顯著的負向影響,說明家庭其他成員收入水平越高,通過家庭內部收入轉移使得研究對象的非勞動收入水平更高,從而使其更易于退出勞動力市場,并在增加其退出勞動力市場概率的同時降低了其處于失業狀態的概率。經驗研究得到了與理論預期相一致的結果。

(7)家庭6歲及6歲以下的孩子數。家庭6歲及6歲以下的孩子數越多,勞動適齡人口退出勞動力市場狀態的相對概率也越高,說明家中有6歲以下小孩兒增強了勞動適齡人口的閑暇偏好,使其更易于退出勞動力市場;同時,家庭6歲及6歲以下的孩子數也對勞動適齡人口處于失業狀態的相對概率產生了正向影響,這是由于較重的照看學齡前兒童的負擔不利于其在勞動力市場中競爭就業崗位。

此外,絕大部分省份虛擬變量的估計結果也具有統計顯著性,說明由省份虛擬變量所代表的省際經濟社會發展狀況差異也會對勞動適齡人口的勞動力市場狀態產生影響。

五、總結與討論

在當前中國城市勞動力市場上,存在著各種不同戶籍特征的勞動力群體。利用2005年全國1%抽樣調查數據所做的分析表明,不同戶籍群體的勞動力市場狀態存在較大差異。與非農業戶籍勞動力相比,農業戶籍勞動力的勞動參與率和就業率較高,失業率較低;與本地戶籍勞動力相比,外地戶籍勞動力的勞動參與率和就業率較高,失業率較低。按照更為詳細的戶籍分類來考察,外地農業戶籍和本地農業戶籍勞動力的勞動參與率、就業率普遍較高,失業率很低;本地非農業戶籍勞動力的勞動參與率、就業率最低,失業率最高;外地非農業戶籍勞動力的勞動參與率、就業率及失業率居于中間水平。

進一步的經濟計量分析發現,在控制了其他影響因素之后,戶籍特征對勞動力市場狀態產生顯著影響。在控制了其他影響因素之后,與非農業戶籍、本地戶籍相比,戶籍身份為農業戶籍、外地戶籍都不易于使勞動適齡人口失業和退出勞動力市場,而是使其更傾向于處于就業狀態;農業戶籍和外地戶籍相比較,農業戶籍特征對于促使勞動適齡人口處于就業狀態的作用比外地戶籍特征更強。與本地非農業戶籍相比,包括本地農業戶籍、外地農業戶籍、外地非農業戶籍等在內的其他各種戶籍特征都不易于使勞動適齡人口失業和退出勞動力市場,也就是都使得勞動適齡人口更傾向于處于就業狀態;外地農業戶籍特征對于促使勞動適齡人口處于就業狀態的作用最強,其次是本地農業戶籍,然后是外地非農業戶籍。

根據經濟理論,就潛在勞動力個人來說,影響其勞動力市場狀態的主要因素有人力資本稟賦、非勞動收入、個人閑暇偏好等。本文的研究結果發現,在中國的城市勞動力市場上,戶籍身份的差異對潛在勞動力的市場參與狀態也產生了顯著影響,這種現象對潛在勞動力本身來說并沒有什么影響,但對整個社會來說,則意味著勞動力資源沒有實現有效配置,產生了效率損失。在當前中國城市地區的經濟社會生活中,仍然存在著以戶籍身份來劃分經濟社會待遇的制度,城市地方政府大多是以戶籍身份為識別標志來選擇性地提供勞動就業、社會保障、公共福利等方面的公共服務的,城市地方政府所提供的公共服務的內容多寡和水平高低根據勞動者戶籍身份的不同而有所不同,這些公共服務同樣會對潛在勞動力的市場參與行為產生重要影響。例如,時至今日,許多地方政府在就業工作中仍然抱有“先本地、后外地,先城市、后農村”的政策思維,其中的城市本地非農業戶籍者成為城市勞動力市場中最大的獲益者,其一旦失業,更有可能獲得失業保險金,并得到城市地方政府所提供的更多的就業指導和就業培訓服務。由于全國城鄉、地區之間存在著社會保障體系的分割,相對于農業戶籍者和外地戶籍者,非農業戶籍者和本地戶籍者在城市地區就業能夠享受到更為完善的社會保障服務,其中的城市本地非農業戶籍者最能有效享受城市地方政府所提供的養老、醫療等社會保障及住房保障服務。

總之,在當前,戶籍身份的差異實際上體現了中國城市勞動力市場及其他公共服務領域依然存在的制度分割,并對勞動適齡人口的市場參與行為產生了顯著影響,這種戶籍身份的差異及其所體現的制度分割既損害了社會公平,也對社會造成了效率損失。因此,繼續推進戶籍制度和政府公共服務體制改革,努力實現基本公共服務的一體化和均等化,對于建立統一開放的勞動力市場,實現勞動力資源的優化配置及促進社會公平正義具有重要意義。

[1]張車偉、吳要武:《城鎮就業、失業和勞動參與:現狀、問題和對策》,載《中國人口科學》,2003(6);蔡昉:《中國就業統計的一致性:事實和政策涵義》,載《中國人口科學》,2004(3);蔡昉、王美艷:《非正規就業與勞動力市場發育——解讀中國城鎮就業增長》,載《經濟學動態》,2004(2);蔡昉、王美艷:《中國城鎮勞動參與率的變化及其政策含義》,載《中國社會科學》,2004(4)。

[2]App leton,S.,Knight,J.,Song,L.and Q.Xia.“Labo r Retrenchment in China:Determinants and Consequences”.China Econom ic Review,2002,13:252-275;李實、鄧曲恒:《中國城鎮失業和非正規再就業的經驗研究》,載《中國人口科學》,2004(4);王德文、吳要武、蔡昉:《遷移、失業與城市勞動力市場分割——為什么農村遷移者的失業率很低?》,載《世界經濟文匯》,2004(1)。

[3]張車偉、吳要武:《城鎮就業、失業和勞動參與:現狀、問題和對策》,載《中國人口科學》,2003(6);蔡昉、王美艷:《中國城鎮勞動參與率的變化及其政策含義》,載《中國社會科學》,2004(4);蔡昉、都陽、王美艷:《中國勞動力市場轉型與發育》,北京,商務印書館,2005。

[4]蔡昉、王美艷:《中國城鎮勞動參與率的變化及其政策含義》,載《中國社會科學》,2004(4);蔡昉、都陽、王美艷:《中國勞動力市場轉型與發育》,北京,商務印書館,2005。

[5]張車偉、吳要武:《城鎮就業、失業和勞動參與:現狀、問題和對策》,載《中國人口科學》,2003(6)。

[6]王德文、吳要武、蔡昉:《遷移、失業與城市勞動力市場分割——為什么農村遷移者的失業率很低?》,載《世界經濟文匯》,2004(1)。

[7]伍德里奇:《橫截面與面板數據的經濟計量分析》,北京,中國人民大學出版社,2007。

[8]坎貝爾·R·麥克南、斯坦利·L·布魯、大衛·A·麥克菲遜:《當代勞動經濟學(第六版)》,北京,人民郵電出版社,2004;大衛·桑普斯福特、澤弗里斯·桑納托斯:《勞動力市場經濟學》,北京,中國稅務出版社,2005。

[9]Brandt,Lo ren,and Carsten A.Holz.“Spatial Price Differences in China:Estimates and Imp lications”.Econom ic Development and Cultura l Change,2006,55(1):43-86.