專用性人力資本與就業流動:行業要素的檢驗

李曉霞

（1.中國人民大學 勞動人事學院，北京 100872；2.南陽理工學院，河南 南陽 473000）

專用性人力資本與就業流動:行業要素的檢驗

李曉霞1，2

（1.中國人民大學 勞動人事學院，北京 100872；2.南陽理工學院，河南 南陽 473000）

通過利用2003年和2008年的中國綜合社會調查數據分析不同行業下專用性人力資本對就業流動的影響可以發現：專用性人力資本會促進行業內的就業流動，抑制行業間的就業流動。同時，專用性人力資本對員工在企業內或企業間就業流動的影響存在較大差異。上述發現為Becker等提出的專用性人力資本會降低就業流動的經典理論提供了補充，說明了行業經驗對個人職業發展的重要性。

專用性人力資本；就業流動；行業;任期

一、引言

專用性人力資本一般是指雇主通過崗位培訓、技能教育和企業文化等多種方式，[1](p9-49)對員工進行的針對本企業特定生產經營行為的人力資本投資所形成的人力資本。行業專用性人力資本是勞動者積累的能夠帶來持續收益的專用于特定行業的人力資本。這類人力資本是否會影響勞動者的就業流動，以及是否會通過影響就業流動對流動后的就業收益產生影響，一直以來是勞動經濟學研究者所關注的一個重要問題。雖然近期研究表明，[2](p357)專用性人力資本與行業和職業聯系更為緊密，并對勞動者的就業流動起到重要作用，但這一結論仍需更多的驗證。

Becker的研究認為，專用性人力資本將抑制就業流動。這一經典理論得到了一些后續研究的支持，但上述研究忽視了影響就業流動的一個關鍵因素——行業差異。如果考慮行業差異，Becker的經典理論是否仍然成立？

本文利用2003年和2008年的中國綜合社會調查數據（CGSS），實證分析了不同行業下，不同類型的專用性人力資本（培訓、任期、技術職稱和職務層級）對兩類不同方式的就業流動（企業間和企業內就業流動）的影響。研究發現：經典理論所描述的情況過于簡單，專用性人力資本并非一味地抑制就業流動，其影響是復雜多變的；專用性人力資本促進或是抑制就業流動，受勞動者所處行業、專用性人力資本自身類型以及勞動者自身特征等多重因素的共同影響。

二、文獻綜述

Becker在比較專用性人力資本和通用性人力資本對流動的影響后認為專用性人力資本使得雇傭雙方都不愿意輕率結束雇傭關系，從而增強了雇傭關系的穩定性?；诖耍珺ecker提出以下經典假說：專用性人力資本將抑制就業流動。

上述假說得到了一些研究的支持。例如，Parsons、Mincer和Jovanovic以及Bolas和Rosen的實證分析發現，專用性人力資本與雇員就業流動之間，存在比較顯著的負向關聯。Shaw利用年輕勞動者的數據分析了個人人力資本存量的高低對更換行業和職業的影響，發現技能高的勞動者傾向于更換企業而非職業或產業，技能低的勞動者更樂意更換職業。

但是，前期對于人力資本的實證研究幾乎完全集中于企業專用性或完全的通用性。事實上，產業或特定經濟部門的專用性人力資本是構成個人人力資本存量的重要組成部分，上述研究未重視行業差異的影響。 不少研究發現，[4](p32)行業是影響就業流動的重要因素。例如，[3](p53-64)20世紀60年代，美國石油冶煉行業的就業流動性（每月的離職率為10.39%）僅為蜜餞行業（每月的離職率為21.65%）的一半。這說明資本密集型行業的就業流動比勞動力密集型行業更為頻繁。

拉切爾認為，同一產業的人力資本構成要素差異不大，但在不同企業間存在定價不同，所以，專用性人力資本在同一產業內部不同企業間的流動會帶來收入的變動。并且，[9](p126-132)同一產業企業間的差異性越小，勞動力的流動傾向越大。[5](p173-200)勞動者在做就業流動決策時，行業是勞動者重點考慮的一個因素。在針對轉換行業的工人的研究發現，再就業后由于轉換產業遭受的工資損失要遠大于轉換雇主所帶來的損失。

以上研究表明了，人力資本不僅僅表現為通用性和專用性，而是和職業、產業密切相關。近年來,產業因素對專用性人力資本在勞動力市場產出的影響得到了很多學者的關注。[6](p41-79)在成熟的市場經濟國家，與企業專用性人力資本相比，勞動者所處的產業門類對持續收入和流動的影響是較為明顯的。在中國，如果考慮行業差異以及企業規模等因素，Becker關于專用性人力資本與就業流動的經典假說是否仍然成立，目前尚未有深入研究。

三、數據說明與描述性統計

本文實證分析所用數據來自2003年和2008年的中國綜合社會調查數據（CGSS），共包括8423個樣本，數據提供了就業變化的詳細信息，可判斷是企業間流動還是企業內流動，為下文開展較為深入和細致的實證研究提供了重要的基礎數據。

首先基于描述性統計，剖析我國不同行業就業流動的現狀，為后續分析提供線索。通過引入行業與專用性人力資本的交叉項，反映行業在勞動力就業流動中發揮的作用，進而揭示專業性人力資本對不同行業就業流動的真實影響。需要說明，為了反映行業差異，根據市場化程度高低（或壟斷程度高低），將樣本所處行業劃分為以下兩類①行業的分類依據 《國民經濟行業分類和代碼表》（GB/T 4754-2002）。對行業市場化程度的劃分標準參照Kambourov and Manovskii在2008年的研究成果。：（1）壟斷程度較高的行業，或市場化程度較低的行業，例如石化、電力和能源產業等；（2）競爭較為充分的行業，或市場化程度較高的行業，例如服務業和加工制造業等。描述性統計結果見表1。

表1 我國不同行業就業流動總體情況的描述性統計

如表1所示，從均值來看，市場化程度較高的行業發生就業流動的概率大約是8.85%，高出壟斷程度較高的行業5.2個百分點。就偏度系數而言，就業流動的均值顯著大于0，樣本數據的確包含了比較豐富的就業流動信息。峰度系數顯示兩類行業的就業流動概率都不服從正態分布。上述結果顯示：（1）相比于壟斷程度較高的行業，市場化程度較高的行業競爭比較充分，因此其勞動力流動的壁壘和成本都比較低，發生就業流動的概率也相應較高。（2）相比于市場化程度較高的行業，壟斷程度較高的行業規模比較大，企業內部的崗位分工更細，因此企業內就業流動的空間較大。

那么，是否能根據上述結果斷言在市場化程度較高的行業，Becker的經典假說不再成立呢？

四、變量設置與計量方法

1．變量設置。

現有文獻在檢驗專用性人力資本中行業要素對流動的影響通常用任期來表示這類專用性人力資本，近期也有文獻選用培訓和任期或技能來衡量。由于數據中沒有行業技能的具體描述，本文選用與個人行業經驗聯系最為密切的技術職稱和職務層級作為行業經驗在人力資本上的投射指標，采用培訓和任期、技術職稱、職務層級這4個變量來度量專用性人力資本。industry代表其所處的行業（1代表市場化程度較高的行業，0代表壟斷程度較高的行業）。用就業流動啞變量（mobility1—企業間就業流動，mobility2—企業內就業流動，啞變量的值等于1代表發生了就業流動，0代表未發生就業流動）來度量就業流動。

核心解釋變量是行業與專用性人力資本的交叉項industry*train、industry*skill、industry*layer、industry*tenure， 這些交叉項的回歸系數反映了專用性人力資本影響就業流動時，行業所起的作用。

控制變量包括：性別（男性為0、女性為1）、年齡（按 20歲以下（不含 20歲）、20-30歲、30-40歲、40-50歲、50歲以上（不含50歲）劃分5個等級）、公司性質、職業、公司規模、社會保障、教育水平、婚姻狀況（未婚為0、已婚為1，不考慮離婚、喪偶及其他情況）、本人上年收入（1為收入水平在中位數以上、0為收入水平在中位數以下）、是否有子女上學以及所處地區（按照東部、西部、中部劃分為三類地區）。具體的變量描述見下表2：

2．計量模型的設置。

（1）專用性人力資本對就業流動的影響。

本文采用Logit模型進行分析。具體的計量方程如下：

logit(mobilit y1 ormobilit y2)=a+α1·industry+α2·train+α3·skill+α4·layer+α5·tenure+β1·（industry×train)+β2·(industry×skill)+β3·(industry×layer)+β4·（industry×tenure)+γ1·firm+γ2·ccoupation+γ3·size+γ4·security+γ5·education1+γ6·marriage+γ7·income+η11·+childeducation++η12·region2+u

（2）專用性人力資本通過就業流動影響就業收益。

變量之間的因果關系如下：

就業收益的變化=就業流動+目前職業+目前單位的性質+目前單位所處行業+在目前單位的職務層級

其中，就業流動=prob（就業流動）=原職業（即就業流動前的職業）+（原職業×原單位的培訓+原職業×在原單位的技術職稱或技術資格+原職業×在原單位的職務層級）+原單位的培訓+在原單位的技術職稱或技術資格+在原單位的職務層級+原單位的性質+原單位所處行業+原單位的規模+原單位提供的各種保障+性別+年齡+本人教育+婚姻狀況+本人上年收入+其他特征（家庭收入；是否供小孩上學；居住地所處地區）

上述的兩階段回歸模型。其具體的計量方程如下：

第一階段（專用性人力資本對就業流動的影響）

prob(mobility)=e[a+α1·industry+α2·train+α3·skill1+α4·skill2+α5·layer+β1·（industry×train)+β2·(industry×skill1)+β3·(industry×skill2)+β4·（industry×layer)+γ1·firm+γ2·ccoupation+γ3·size+γ4·security+γ5·gentle+γ6·age+γ7·education1+γ8·marriage+γ9·income+η2·+childeducation++η3·region2]

第二階段（就業流動對就業收益的影響）

將第一階段回歸得到的就業流動概率的估計值作為解釋變量，放入以下方程的右邊

outcome=a+λ1·prob(mobility+λ2·ourrentccoupation+λ3·currentfirm+λ4·currentindustry+λ5·ourrentlayer+ε

回歸系數反映了不同行業就業流動對就業收益變化的影響。

五、專用性人力資本影響就業流動的實證分析結果

1.基準模型。

采取逐步增加解釋變量的方式，對全樣本進行回歸分析。第一步，研究行業與最重要的兩個專用性人力資本變量培訓和任期對就業流動的影響；第二步，加入與培訓相關的技術職務，以及與任期相關的職務層級；第三步，再加入行業與培訓、任期的交叉項；第四步，再加入行業與技術職稱和職務層級的交叉項；第五步，再加入其他控制變量。上述回歸的結果見表3和表4。

（1）企業間流動。

由表2發現：第一，從表2中第一步的回歸結果（第2列）可知：①相對于壟斷性行業來說，競爭性較強的行業發生企業間就業流動的概率高出11.8%；②企業任期與企業間就業流動的概率顯著負相關，員工任期每增加一年，發生跳槽的概率降低38%。

第二，第二步的回歸結果（第3列）表明：加入技術職稱、職務層級兩個變量之后，職務層級對企業間就業流動的影響也是顯著的，即員工的職務層級每提高一級，發生企業間就業流動的概率降低5.6%。其原因是：職務層級越高的人，經驗越豐富，崗位專長越突出，并且越能理解公司特有的文化，因此離開公司的可能性就越低。

第三，第三步和第四步的回歸結果（第4列和第5列）表明：①行業與培訓、任期的交叉項對企業間就業流動的影響并不顯著；②行業與技術職稱的交叉項對企業間就業流動有顯著正向影響。這說明，在不同行業的勞動者，是否擁有職業技能對其發生企業間就業流動的影響是顯著不同的。具體來說，擁有職業技能的員工在市場化程度較高的行業里，比在壟斷性行業里發生企業間就業流動的概率要高15.1%。

第四，第五步的回歸結果（第六列）顯示，在加入了相關控制變量以后，原單位規模，以及受訪者的年齡、婚姻狀況、子女教育、所在地區、原單位社會保障等隱私，都對企業間就業流動產生顯著影響。而且，這些影響基本上都與相關理論或直覺相符。

表3 專用性人力資本對企業間就業流動的影響（不同行業，全樣本）

綜上，利用全樣本的數據進行計量分析，得出的基本結論如下：控制相關因素，專用性人力資本對勞動者企業間就業流動的影響，視行業不同而存在差異。也就是說，[7]（p55）在分析專用性人力資本影響企業間就業流動時，不能忽視行業差異對分析結論的影響。不能簡單地認為所有的專用性人力資本都會抑制就業流動：當勞動者所處行業不同時，專用性人力資本對就業流動的影響也是不一樣的，不可一概而論。

上述結論說明，Becker關于專用性人力資本抑制就業流動的經典假說并不總是成立的。例如，在競爭性行業，職業技能這類專用性人力資本是促進就業流動的。其原因是：Becker在分析專用性人力資本對就業流動的影響時，并未深入地考察行業差異可能產生的影響；因此，他的研究結論未能揭示行業差異在專用性人力資本的就業流動效應中的潛在作用。上述結論對專用性人力資本與就業流動的經典理論做了補充。

表4 專用性人力資本對企業內就業流動的影響（不同行業，全樣本）

注：*p<0.05;**p<0.01

（2）企業內流動。

由表4發現，專用性人力資本對企業內就業流動具有抑制作用并較少受行業因素的影響。

與企業間就業流動不同，行業啞變量的回歸系數本身就不顯著。這說明，相比于企業間就業流動，行業對企業內流動的影響較弱。專用性人力資本的回歸系數是顯著的。任期、技術職稱和職務層級的回歸系數均為負號，且顯著。這說明，專用性人力資本對企業內就業流動仍有顯著影響，而且是負向的影響。[8](p65-74)這與已有文獻的研究結論是一致的。行業啞變量與專用性人力資本的交叉項的回歸系數，均不顯著。這主要是由于行業對企業內流動的影響較弱，其通過專用性人力資本進一步影響企業內就業流動的概率也就比較低了。

因此，與企業間就業流動不同，企業內就業流動的分析結果與Becker的經典假說較為一致：就算控制行業差異，專用性人力資本仍表現出抑制就業流動的效應。

2.穩健性檢驗。

為了檢驗基準模型分析結果的穩健程度，嘗試了按性別、年齡、教育水平、收入水平和區域差異等多個維度，將全樣本劃分為不同的子樣本，進行回歸分析。發現，子樣本的回歸結果與全樣本的分析結果基本一致。因此，基準模型所得結論是穩健的。

六、結論

本文通過將行業劃分為市場化程度較高和壟斷程度較高兩類，并控制性別、年齡、教育水平、收入水平等勞動者自身特征以及區域差異，采用Logit模型和兩階段模型，分析了專用性人力資本在影響企業間和企業內就業流動時行業因素發揮的作用。

研究發現：第一，在分析專用性人力資本對企業間就業流動的影響時，行業因素不可忽視。一旦結合行業因素，某些專用性人力資本在市場化程度較高的行業，表現出促進企業間就業流動的作用。這說明專用性人力資本抑制就業流動的經典假說也須結合具體的行業，并非是一味地抑制。上述發現為原有經典理論提供了有價值的補充。

第二，專用性人力資本對企業內流動具有抑制作用并較少受行業因素的影響。但行業因素通過任期等人力資本要素對女性和30歲以下男性在企業內的流動產生影響。女性在特定行業的任期會對流動產生抑制作用，而這一點上，30歲以上男性表現的并不明顯。

第三，教育水平對不同行業企業間的就業流動整體影響不顯著，但對初中學歷以下的群體、女性樣本以及50歲以上人群有負面影響。高中學歷的人群在就業流動時，受行業因素的影響最明顯。

第四，行業的市場化程度對就業流動的類型影響明顯。市場化程度高的行業發生組織間流動的頻次明顯多于壟斷程度較高的行業，后者發生組織內流動的頻次多于組織間流動。同時，在不同行業專用性人力資本對就業流動的影響存在明顯的性別差異。在競爭性行業中，相同任期條件下，女性勞動者的企業間流動概率遠遠低于男性，這一特征在20-30歲勞動者中表現尤為明顯。

本文的研究結論說明，專用性人力資本對就業流動的影響并非如經典理論所描述的那么簡單，而是復雜多變的。其促進或是抑制就業流動，不僅與勞動者自身的特征有關，還受專用性人力資本要素以及勞動者所處行業等多重因素的共同影響。因此,行業經驗對個人的就業流動有重要影響，[10](p123)在研究工資不平等、工作穩定性以及員工生命周期收入變動等問題時，均應充分考慮人力資本受行業和職業因素的影響。

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F270

A

1003-8477（2011）09-0097-05

李曉霞（1973—），女，南陽理工學院副教授，中國人民大學在讀博士。

責任編輯 姜鳳玲