工作轉換對農民工人力資本回報的影響研究

明娟，王明亮

（廣東工業大學經濟與貿易學院，廣東 廣州 510520）

工作轉換對農民工人力資本回報的影響研究

明娟，王明亮

（廣東工業大學經濟與貿易學院，廣東 廣州 510520）

農民工在城市勞動力市場頻繁轉換工作，已經成為農民工市場的普遍現象和重要特征，工作轉換產生的收入效應，反映了人力資本與崗位的匹配效率，而人力資本在農民工工作轉換過程中起著怎樣的作用？基于中國城鄉勞動力流動調查（RUMIC）面板數據，運用內生轉置模型，估計了工作轉換對農民工人力資本回報的影響，探討專用人力資本和通用人力資本投資回報的異質性問題。結果表明，農民工換工作現象較為普遍，34.5%的農民工有換工作的經歷。在控制其他因素條件下，工作轉換提升了通用人力資本回報（教育回報），卻降低了專用人力資本回報（培訓和工作經驗回報）：轉換工作的農民工其教育的回報大于未轉換者，轉換工作農民工的教育投資回報率為3.18%，略高于未轉換者2.25%的回報率。而未轉換工作的農民工其培訓收益大于轉換者的培訓收益（10.11% VS 8.36%），未轉換者工作經驗回報也高于轉換者，未轉換者外出時間每增加一年，其收入增加1.09%，而轉換者外出時間每增加一年，其收入僅增加0.93%。研究表明，工作轉換并不利于農民工收入增加及就業質量提升。因此，提升農民工就業質量應鼓勵農民工穩定就業、適度流動。

工作轉換；農民工；通用人力資本；專用人力資本；就業質量

明娟， 王明亮. 工作轉換對農民工人力資本回報的影響研究［J］. 農業現代化研究， 2016， 37（3）: 521-526.

Ming J， Wang M L. The effects of job mobility on the human capital returns of migrant workers［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（3）: 521-526.

工作轉換對人力資本回報產生怎樣的影響？人力資本理論認為，這取決于專用人力資本投資效應和通用人力資本投資效應的沖減程度［1］：工作轉換可能導致專用人力資本投資無法在新工作中發揮作用，也就難以取得與原崗位等同的報酬及福利待遇，從而對收入產生負效應［2-4］；不過通用人力資本并沒有因工作轉換而消失，可能會提升轉換后的工資收入［5-6］。可見，工作轉換的人力資本回報在很大程度上取決于不同工作之間專用人力資本投資的可遷移性，人力資本可遷移性越強，工作轉換帶來的工資損失就越小［7］。

在實證檢驗中，國際移民研究證實，遷移者在輸入地初期可能會遭遇一個收入損失，出現這種情況的原因在于輸出國和輸入國教育、培訓等人力資本投資的不可轉移性，在輸出國獲得的教育、培訓技能并不能在輸入國獲得相同的回報，使得移民雖然實現了國與國之間的遷移，但這些技能卻無法隨之有效遷移［8］。這種人力資本的不完全轉移會導致移民在母國的教育和勞動力市場經驗積累在輸入地只能得到一個較低的回報，最終導致移民與當地居民收入差距擴大［9］。

而國內工作轉換對農民工人力資本的研究主要集中探討流動性與農民工人力資本積累的關聯，大多認為具有更多工作經驗和專有人力資本積累的農民工通過遷移型工作轉換可以提升其人力資本回報。如黃乾［10］利用城市農民工調查數據，分析了行業內和行業間工作轉換對農民工收入增長的影響，發現行業內工作轉換對低收入農民工的收入增長有顯著的正向影響，原因在于在行業內持續從事性質相同的工作，由此累積的資歷在農民工市場中對個人收入具有顯著的提升效應。而呂曉蘭［11］利用2008年實施的中國住戶收入調查數據的城市移民數據分析了農民工工作轉換、城市流動及其收入增長，研究表明受教育程度對當地工作轉換者更重要，教育水平越高越有利于其獲取高增長收入；而具有經驗和專有人力資本積累的農民工通過遷移型工作轉換可以獲得更高的收入增長。葉方方［12］利用2012年在上海市流動人口動態監測調查問卷數據，對職業轉換與收入流動的研究，闡明了行業間職業轉換對低教育群體農民工收入向上流動更加顯著，而行業內流動可以顯著促使受教育程度較高農民工的收入向上流動。

部分研究也指出，高流動性并不利于農民工人力資本積累。如田明［13］研究指出，農民工高流動性是在提高收入、改善工作條件等愿望的促使下，通過自身不斷“試錯”的方式，以期獲得匹配質量更高的工作，但大范圍、高頻率的流動不利于形成企業和工人的博弈與協商機制，對良性勞資關系的建立造成障礙，最終導致人力和經濟效率的損失。而石智雷和朱明寶［14］利用2013年武漢市農民工調查數據，分析農民工就業穩定性及其對社會融合的影響效應時，指出對于農民工群體來說，進入的職業門檻低，競爭壓力較大，他們的職業選擇能力有限。只有對于那些文化程度較高或接受過培訓的農民工，他們的職業流動才有助于獲得更好的工作；對于那些文化程度較低也沒接受過培訓的農民工，他們的工作變動多是同等水平的，甚至隨著年齡的增長、健康狀況的惡化，職業只能向下流動。

這些研究并沒有專門估計工作轉換對人力資本投資回報的影響效應，也沒有區分專用人力資本投資和通用人力資本投資，進而探討這兩種影響效應的差異。而人力資本投資理論認為，人力資本投資積累是工資增長的主要推動因素，而工作轉換會對人力資本積累產生沖擊，其主要原因在于專用人力資本投資的可轉移性問題，工作轉換會導致部分專用人力資本無法轉移，跨企業工作轉換往往會導致轉換者專用人力資本投資流失，對其工資提升反而產生負效應。因此，在農民工頻繁地更換工作的背景下，討論工作轉換對農民工工資的影響，必須首先厘清工作轉換對人力資本回報產生什么樣的影響，專用人力資本回報和通用人力資本回報是否存在差異。基于此，文章采用中國城鄉勞動力流動調查（Rural Urban Migration in China，RUMIC）數據，利用內生轉置模型，分析農民工工作轉換與人力資本積累特征，探討工作轉換對農民工專用人力資本投資和通用人力資本投資回報的影響差異，為提升農民工就業質量、保障農民工在城市的生存和發展提供對策建議。

1 研究方法

1.1 估計方法

估計工作轉換對農民工人力資本回報影響，首先考慮到工作轉換大多是選擇性的行為，從工作轉換的原因可以看出，以工作為目的的主動工作轉換占大多數（約71.65%），直接采用OLS估計必然會產生估計偏差，得到有偏估計參數。而處理組選擇的內生性問題，可以通過內生轉置模型（Endogenous Switching Regression）來解決：

regime1:

regime2:

式中：Ii為農民工組別（regime）決定方程（即是否進行了工作轉換），regime1為處理組，regime2為控制組，Zi為影響工作轉換的因素，y1i和y2i分別代表轉換工作者和未轉換工作者的工資收入。工資方程選擇使用Mincer方程來估計，其中X1i、X2i分別為影響轉換工作者和未轉換工作者收入的關鍵變量，選入的人力資本變量為受教育程度、培訓情況、外出時間（表示工作經驗），其他控制變量包括個人特征變量（年齡、性別、婚姻）、就業特征（就業行業、就業地區、就業企業規模） 以及年度虛擬變量。ui、ε1i、ε2i為均值為0的方差。方程協方差矩陣表示為：

式中：σu2為選擇方程誤差項的方差，σ12和σ22分別為regime1和regime2的方程。σ1u為ui和ε1i的協方差，σ2u為ui和ε2i的協方差，而ρ1=σ1u2/（σu·σ1）為ui和ε1i的相關系數，ρ2=σ2u2/（σu·σ2）為ui和ε2i的相關系數。在估計結果中，如果ρ1（或ρ2）顯著，說明regime1（或者regime2）的選擇并不是隨機的，采用內生轉置矯正是合理的。

利用內生轉置模型估計的優勢在于：如果能夠找到合適的工具變量來矯正處理組選擇的內生性問題，就可以獲得一個處理組對工資影響的一致估計，因而可得到一個工作轉換影響人力資本投資回報差異的無偏估計。而估計工作轉換對農民工人力資本回報的影響，首先要識別工作轉換決策方程，最好能夠使用一個工具變量來控制處理組選擇的內生性。有效的工具變量必須滿足與處理組選擇相關，但是與農民工收入結果變量無關。工具變量的選擇，參考Pérez和Sanz（2005）［15］的思路，把在務工地的家庭成員總數作為排除工具變量來解決外出務工的選擇性問題。這樣做的原因主要有兩個：一是在務工地的家庭成員總數是影響農民工工作決策的重要因素，在務工地的家庭成員總數越多，農民工實現持久性遷移的可能性越大，其工作的穩定性可能更強，同時也可能承擔更多的家庭負擔，轉換工作會更加慎重，這會降低他們轉換工作的可能性；二是在務工地的家庭成員總數與農民工的工作行為分屬兩個層面，一般認為在務工地的家庭成員總數不直接影響農民工的工資收入，即在務工地的家庭成員總數與農民工收入正交。

1.2 數據來源

數據來自中國城鄉勞動力流動調查（Rural Urban Migration in China， 下文簡稱RUMIC）的外來務工人員調查問卷，該調查在勞動力流入和流出數量最大的典型城市進行，包括廣州、東莞、深圳、鄭州、洛陽、合肥、蚌埠、重慶、上海、南京、無錫、杭州、寧波、武漢、成都15個城市進行。

1.3 變量說明

探討工作轉換與職業流動、人力資本回報的影響，首先要對研究變量進行定義。一是對于農民工定義為16-64歲目前正從事工資性工作或者自我經營的農村戶籍人口。二是對于工作轉換進行定義，國外文獻通常使用“兩個連續調查期內是否從事同一份工作”來衡量，主要強調調查時點之間是否進行了工作轉換。而本文主要使用面板數據來探討工作轉換的影響，調查問卷設計了“您哪年開始從事當前這份主要工作的”和“您外出經商以來的第一份工作是不是您現在的工作”兩個選項，結合Pérez和Sanz（2005）［15］的定義，把工作轉換定義為在調查期當年內是否變換過工作，具體的設定為：調查年份為t年，如果被調查者開始從事當前這份工作的時間大于或等于t或者外出經商以來的第一份工作不是現在的工作，那么就定義為進行了工作轉換，否則界定為未進行工作轉換。與國內的定義相比，本文的定義更加強調最近一次轉換工作經歷，或者說更加強調最近一次換工作前的工作狀態與換工作后從事的當前這份工作的差異性。

根據定義，同時考慮到追蹤效果（面板數據為2008-2010年的外來務工人員數據），在數據清理時僅保留2個或者2個以上時點的樣本。最終獲得有效樣本3 502個

2 結果與分析

2.1 描述性統計分析

各主要變量描述性統計見表1，其中工資、年齡、性別、受教育程度、培訓經歷、外出時間直接取自問卷，就業行業分為三類，制造業、建筑業和服務業，以服務業為基準組，就業企業按照規模分為三類，50人以下企業、50-100人企業和100人以上企業，其中以100人以上企業為基準組；就業區域劃為三類，長三角地區、珠三角地區和其他地區，以其他地區為基準；時間虛擬變量，有三年數據，以2008年為基準。最后，對于離校時成績，取自問卷“您最后離開學校時在班上的成績如何？”，使用李克特五點量表測量，按照很好、比較好、一般、比較差、很差分別從高到低賦值，很好為5，很差為1。

從中可以看出樣本基本特征，農民工換工作現象較為普遍，34.5%的農民工有換工作的經歷。這與2012年清華大學社會學系與工眾網聯合發布的《農民工“短工化”就業趨勢研究報告》結果吻合：66%的農民工更換過工作，25%的人在近7個月內更換了工作，50%的人在近1.8年內更換了工作；農民工平均每份工作的持續時間為2年，兩份工作的時間間隔約為半年多，而且“短工化”趨勢逐年遞增，2004年開始上份工作的農民工，工作平均持續時間大約為4.3年；而2008年開始上份工作的農民工，工作只持續了2.2年，縮短了近一半。

其他特征來看，農民工平均收入約1 600元，與同期《2010年農民工監測調查報告》公布的數據1 690元基本相仿。而農民工樣本以青年已婚男性為主，平均年齡約為31歲，大多為新生代農民工，受教育程度較高，大多經歷完整的九年義務教育，平均受教育年限為9.5年。接受過技能培訓的農民工比例不高，不到總樣本的三分之一，不過大部分農民工有較長的外出經驗，農民工初次外出年齡大概在21歲左右，平均外出時間達到9.5年。從就業行業和就業企業規模來看，農民工大部分在小企業工作，64.6%的農民工在100人以下規模企業就業，而追蹤樣本中大部分農民工集中在服務業就業，占總數70%左右，這可能與調查以工作場所為主，而制造業農民工流動性較大有關。同時，從地區分布來看，珠三角和長三角分別占總量的47.1%，兩個地區仍是農民工的主要集聚地。

為了分析工作轉換對人力資本各要素的影響，進一步比較轉換者與未轉換者在受教育年限、培訓經歷和外出時間（工作經驗）的均值差異（表2）。從均值檢驗結果來看，轉換工作者的受教育程度和培訓情況都要好于未轉換工作者，說明受教育程度高和有培訓經歷的農民工更傾向于轉換工作，而轉換工作者的外出時間要顯著低于未轉換者，外出時間對農民工的工作轉換產生負影響，外出時間越長，農民工轉換工作的可能性越低。

表1 主要變量描述性統計Table 1 Descriptive statistics of main variables

表2 工作轉換與人力資本稟賦均值檢驗Table 2 Job mobility and mean test of human capital endowments

2.2 工作轉換對農民工人力資本回報的影響

使用內生轉置模型來估計農民工人力資本回報，并比較工作轉換者和未轉換者的差異，估計結果見表3。其中，在工作轉換決策方程中，可以看到工具變量“在務工地的家庭成員總數”與工作轉換在1％ 的水平上顯著負相關，在務工地的家庭成員總數越多，農民工進行工作轉換的概率越低。而ρ1（ui 和ε1i 的相關系數）和ρ2（ui 和ε2i 的相關系數）顯著為負，處理組（regime1）和控制組（regime2）并不是一個隨機選擇，而lns1 和lns2（最大似然估計輔助識別參數）均拒絕了零假設，LR test 也拒絕了方程獨立估計假設，進一步說明采用OLS 估計會產生估計偏誤，而把“在務工地的家庭成員總數”作為排除變量進行的修正估計結果是可信的。

而修正選擇性偏差估計結果顯示（表3），轉換工作農民工的教育投資回報率為3.18％，略高于未進行工作轉換者的回報（2.25％），說明工作轉換有利于提升轉換者的教育投資回報。不過，對于培訓則發現，工作轉換者中有培訓經歷的農民工比沒有培訓經歷農民工的收入要高出8.36％，而未轉換者中有培訓經歷的農民工比沒有培訓經歷農民工的收入要高出10.11％，表明工作轉換反而降低了培訓的回報。工作經驗（外出時間）的回報，估計結果同樣顯示，工作轉換會降低工作經驗的回報，未轉換者外出時間每增加一年，其收入增加1.09％，而工作轉換者外出時間每增加一年，其收入僅增加0.93％。由此可以看出，工作轉換雖然在一定程度上可以提升正規教育的投資回報率，但是降低了培訓及工作經驗的投資回報率，這與專用人力資本投資理論相吻合，即專用人力資本的遷移性較差，農民工工作轉換后難以在新崗位上發揮前期積累的專用人力資本優勢，僅僅發揮了通用人力資本投資的作用（正規受教育程度）。再看

其他解釋變量對收入影響的差異，從整體上看，對于轉換工作者和未轉換工作者，年齡均對收入的影響顯著為負，年齡越高，農民工工資收入越低，而已婚者工資收入顯著高于未婚者，男性的工資收入顯著高于女性，這與農民工收入決定的研究結論一致。而從就業特征來看，規模大的企業工資水平略高于小規模企業，但差異并不顯著。而從地區差異來看，珠三角和長三角地區農民工工資水平要顯著高于其他地區，2008-2010 年農民工工資有逐年上漲趨勢。而就影響差異來看，年齡對轉換工作者和未轉換工作者收入的影響差異不大，但性別和婚姻狀況的影響存在較大差異，工作轉換顯著降低男性相對于女性的工資優勢，同時也會降低已婚者相對于未婚者的工資優勢。工作轉換并不利于男性或已婚者就業質量的提升。

表3 工作轉換與人力資本回報估計Table 3 Job mobility and the estimated returns on human capital

3 結論與政策含義

3.1 結論

中國城鄉勞動力流動調查數據分析表明，農民工普遍存在換工作現象，不過工作轉換對人力資本回報的影響存在較大異質性。工作轉換有利于通用人力資本回報，轉換工作農民工教育回報率要高于未轉換者，同時工作轉換會削弱專用人力資本回報，轉換工作農民工培訓回報和工作經驗回報都明顯低于未轉換工作者。這進一步說明，工作轉換并不利于農民工收入增加及就業質量提升，因此在關注農民工就業質量時，一定要關注如何通過有效的制度設計實現農民工穩定就業、適度流動，從根本上消除勞動力市場的制度壁壘，提升農民工人力資本回報，加速農民工融入務工地經濟社會，進而實現農民工由循環流動向持久性遷移轉變，有序推進農業轉移人口市民化。

3.2 政策含義

在未來，需要在以下幾個方面強化農民工城鄉遷移政策及其相應的政策配套機制：

1）打破體制和勞動力市場的分割，釋放就業空間。消除勞動力市場政策造成的勞動力市場歧視，在就業準入上，不得以戶籍、性別、年齡等內容限制勞動者，實現勞動力市場的機會公平，而在就業報酬上，嚴格執行同工同酬，保障農民工同城鎮勞動力同等的分配公平。

2）建立農民工工資增長長效機制，促進農民工收入穩步增長。以最低工資標準為著力點，通過及時提高最低工資標準并嚴格執行，保障農民工的底線工資，同時完善勞資集體協商和談判機制，通過集體談判的形式來確定工資水平和工資增幅。

3）健全并實施針對農民工的職業技能培訓制度，提升農民工就業能力。多方位開展對農民工的職業培訓，提升其技能水平，才能與高質量就業崗位的技能需求相匹配，解決其就業質量偏低問題。

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（責任編輯：童成立）

The effects of job mobility on the human capital returns of migrant workers

MING Juan， WANG Ming-liang
（School of Economic and Commerce， Guangdong University of Technology， Guangzhou， Guangdong 510520， China）

Changing jobs occurs frequently in the rural migrant labor market. The income effect resulting from the job mobility refects the matching effciency between the training background or work experience of human capital and the job responsibility requirements. Based on Rural Urban Migration in China （RUMIC） data， and applying Endogenous switching regression model， this paper examined the impacts of job mobility on the returns of human capital and also explored the heterogeneity of the returns of common human capital and specifc human capital. Results show that 1）changing jobs were prevalent for migrant workers: 34.5% of them have job changing experience； 2） job mobility can increase the return of common human capital and will decrease the return of specifc human capital； 3） the return to education of migrant workers with job changing experience is greater than those who without: the changer's return to education increased by 3.18 percent， while the stayer's return to education only increased by 2.25 percent； 4） the training benefits of migrant workers without job changing experience were higher than those with job changing experience （10.11 percent VS 8.36 percent）； and 5） the return to work experience of workers without job changing experience was higher than that of the workers with job changing experience. This research illustrated job mobility is not conducive to the income increase and employment quality improvement of migrant workers. Based on the fndings of this research，migrant workers should be encouraged to change jobs moderately in order to enhance the quality of employment. Key words：job mobility； migrant workers； common human capital； specifc human capital； employment quality

國家統計局抽樣調查顯示，2014年全國農民工總量2.73億人，比上年增長1.9%，成為支撐我國城鎮化和工業化建設的重要力量，但農民工收入水平總體仍然偏低，普遍存在著就業不穩定現象。農民工換工作能否提升其工資收入，如何增進農民工人力資本積累及提升人力資本回報，對指導農民工就業選擇，保障農民工就業質量，最終促使農民工融入城市，實現市民化起著重要作用。

Key Project of National Social Science Foundation of China （13AZD005）； Natural Science Foundation of Guangdong Province （2015A030313496）； Educational Research Plan for the Twelfth Five-Year in Guangdong （2014GXJK011）.

MING Juan， E-mail: mingjuan520888@gdut.edu.cn.

4 November， 2015；Accepted 31 January， 2016

F304.6

A

1000-0275（2016）03-0521-06

10.13872/j.1000-0275.2016.0023

國家社會科學基金重點項目（13AZD005）；廣東省自然科學基金項目（2015A030313496）；廣東省普通高校教育科學“十二五”規劃項目（2014GXJK011）；廣州市人文社科重點研究基地“廣州市技術創新與經濟轉型研究中心”項目。

明娟（1980-），女，湖北黃石人，經濟學博士，廣東工業大學“青年百人計劃”特聘副教授，主要從事勞動力流動與就業研究，E-mail: mingjuan520888@gdut.edu.cn；王明亮（1969-），男，浙江江山人，碩士，教授，主要從事勞動關系研究，E-mail: 13570064943@126.com。

2015-11-04，接受日期：2016-01-31