社會支持體系對失地農民再就業的影響分析

鄧文+喬夢茹

摘要：失地農民再就業是城鎮化進程和失地農民生活保障的一個重要問題?；趯笔∷氖?227名失地農民的調查，從社會支持視角下對失地農民再就業的影響因素進行定量分析，結果表明：私人關系支持因素對失地農民再就業產生顯著影響，并且私人關系支持對失地農民再就業的作用高于政府支持與市場支持的作用。在影響變量中，幫助者職業相關程度、幫助者社會地位差距狀況以及再就業技術培訓支持狀況的發生比值較大。因此，在完善失地農民再就業的社會支持體系時，應注意強化政府責任、改善企業缺位狀況以及提高失地農民職業培訓質量等。

關鍵詞：城鎮化；社會支持體系；失地農民；再就業

中圖分類號：C912.2 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2017）09-0044-06

《國家新型城鎮化報告（2015）》指出：2015年，我國城鎮人口總量達到77116萬人，城鎮化率達到56.1%，比世界平均水平高約1.2個百分點，并以平均每年提高1.3%的速度迅速增長。城鎮化已經成為一種不可逆轉的趨勢，它將成為中國未來5至10年中經濟發展的重要推手。與此同時，農村土地出現流轉現象，失地農民成為農村社會中一個重要的社會群體，成為“城市—農村”二元社會中的一個邊緣群體。2014年3月，《國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）》指出，要堅持走中國特色新型城鎮化道路，推進以人為核心的城鎮化，有序推進農業轉移人口市民化。新型城鎮化的核心問題是人的問題。對失地農民而言，城鎮化帶來的核心問題就是再就業。

一、文獻回顧

失地農民再就業是國內外學者在農村研究領域的重要問題。為厘清國內外學者的觀點，本文借鑒美國學者柯亨和阿拉托的相關研究成果，依據國家、經濟領域、市民社會的劃分方法，將社會支持系統劃分為政府支持、市場支持、私人關系支持，并從政府支持因素、市場支持因素以及私人關系支持因素對失地農民再就業的影響展開文獻回顧。

有的學者關注到了政府支持因素對失地農民再就業的影響。如，B. N. Floyd（1982）、Gail M. Shields和Michael P.Shields（1989）指出政府認同和資金扶持直接決定了失地農民所能獲得的就業崗位①；Linda Wong（1994）強調了在解決失地農民再就業問題過程中政府角色的重要性②；Gnanzhong James Wen（1995）通過分析現代中國土地所有權制度和儲蓄、投資機制，認為征地補償制度的完善對失地農民更好地實現再就業有著重要影響③；費淑靜（2006）、周志雄（2007）、胡加榮（2007）通過分析當前失地農民就業現狀，指出政府提供的資金、信息、職業培訓幫扶等對失地農民再就業有重要作用④；Carmelo Mesa-Lago（2009）指出政府可以通過強制失地農民參保以及為他們提供基金和注冊繳費等資金支持，為失地農民就業提供保障⑤；L. Kironde（2002）強調政府征地補償對失地農民再就業的重要性⑥；王洪（2008）、李梅（2010）等學者通過比較貨幣安置、社保安置與就業安置等失地農民安置方式，發現政府提供的社會保障支持不足，指出對失地農民缺乏正確引導是影響失地農民再就業的重要因素，并提出資金與技術支持是解決失地農民再就業問題的關鍵⑦。

有的學者強調了市場支持因素中企業吸收勞動力狀況、職業技能培訓等對失地農民再就業的重要影響。如，Michael P. Todaro（1969）通過分析欠發達國家的勞動力遷移模型，指出就業指導體系建設和職業培訓對失地農民再就業具有重要影響⑧；Juha Kettunen（1997）指出失地農民在原本受教育水平較低的情況下，接受額外的企業培訓會提高勞動力的就業能力⑨；Tito Boeri（1998）認為企業就近吸收勞動力能有效改善失地農民的就業狀況⑩；汪慧玲、王富貴（2009）根據西安失地農民再就業狀況調查，指出應加大鄉鎮企業的勞動力吸收能力，以及對失地農民勞動技能和素質的培養{11}；李鳳蘭、李飛（2009）認為現代教育不足、社會保障缺失等是影響失地農民再就業的主要因素，提出應為失地農民創造良好的就業環境，提供職業技能培訓和以勞動法為主的法律培訓等{12}；胡于成、朱英杰（2009）強調企業的就業機會對失地農民轉型的重要性，提出商業用途占用土地的企業，除了在市場機制的框架內對占用土地進行經濟補償外，還應該對失地農民提供優先就業的機會{13}；劉波、陳夏芬（2011）通過分析失地農民的就業狀況，強調企業提供的職業培訓對失地農民再就業的重要性{14}；Carlos Chiatti和Isabel Shutes（2012）指出了在市場化進程中各種類型的保障就業工作對失地農民再就業的重要性{15}。

有的學者分析了私人關系對再就業的影響。如，Peter Blau和Otis Ducuan（1967）用路徑分析方法探討了社會網對職業方面的影響{16}；Mark Granovetter（1974）強調了個人關系網絡在工作和事業中的重要性，指出關系的強弱決定了個人能夠獲得信息的性質以及達到其行動目的的可能性 {17}；Nan Lin（1999）等人把結構層面的社會資源、社會關系網絡引入地位取得研究中，指出人們的社會地位越高，攝取社會資源的機會就越多，工具性行動越理想{18}。在此基礎上，有的學者強調了私人關系支持因素對失地農民再就業的影響。如，孟祥斐、華學成（2008）認為私人關系和再就業之間存在著相互影響的關系，私人關系的范圍和質量將直接影響失地農民的各種活動，良好的私人關系狀況能為失地農民提供良好的就業渠道{19}；張青（2010）通過分析二元勞動力市場分割理論中的主要市場和次要市場，指出就業機會取決于個體所有社會資本的質量、特征以及個體在社會關系網絡中的地位{20}；周琳琳（2011）認為人脈對失地農民再就業具有重要的意義，失地農民在就業過程中應擴大人脈，彌補二元社會造成的社會資源劣勢{21}；郭素玲（2011）認為就業資本狀況是影響就業的關鍵，會從不同側面影響失地農民的再就業{22}；胡仕勇（2013）認為就業幫助者的職業與個人經濟條件會對失地農民的再就業產生重要影響{23}。endprint

學者們既往的研究為本文提供了研究基礎，但同時需要指出的是既往研究主要以定性為主，較缺乏社會支持系統各因素對失地農民再就業影響的比較研究，也缺乏社會支持系統各因素對失地農民再就業影響的具體定量分析，較難為政策制定提供清晰的參考意見。為此，本文基于湖北省四市2227名失地農民的調查數據，，通過Logistic多元統計數學模型定量分析了社會支持系統對失地農民再就業的影響比較了政府支持因素、市場支持因素以及私人關系支持因素對失地農民再就業的影響力，同時提出了構建和完善失地農民再就業社會支持系統的建議和措施。

二、研究設計

（一）概念界定

社會支持（Social Support）理論產生于20世紀70年代，它最初出現在社會病原學中，用于研究心理失調的社會原因。20世紀80年代，國內外學者開始廣泛關注社會支持領域研究，集中于從社會互動關系、社會資源的作用、社會行為的性質等角度來定義社會支持。一是從社會互動關系來定義社會支持，認為社會支持不僅僅是一種單向的關懷或幫助，它在多數情形下是一種社會交換，是人與人之間的一種社會互動關系；二是從社會資源的作用來定義社會支持，認為社會支持來自于社會關系的幫助、人們聯系的方式以及支持網絡中成員間的資源交換；三是從社會行為的性質來定義社會支持。基于研究對象的特點，本文從社會資源的角度來界定社會支持，認為社會支持體系是指來自于政府支持、市場支持以及私人關系支持的各種社會資源。

（二）研究假說

基于文獻回顧與概念界定，本文將失地農民再就業的影響因素分為政府支持因素、市場支持因素以及私人關系支持因素。失地農民再就業的狀況取決于社會支持提供的各種就業資源。如果政府支持因素、市場支持因素以及私人關系支持因素提供的資源較多，則失地農民的再就業狀況就相對較好，反之，則比較差。本文建立以下有關假說：

假說H1：社會支持體系對失地農民再就業產生顯著影響；

假說H2：政府支持因素對失地農民再就業產生顯著影響；

假說H3：市場支持因素對失地農民再就業產生顯著影響；

假說H4：私人關系支持因素對失地農民再就業產生顯著影響。

（三）變量設計

本文的因變量為失地農民再就業狀況，用“已實現再就業”與“未實現再就業”來進行測量。失地農民再就業狀況與調查對象本人對新職業的滿意度、家人對新職業的滿意度以及新職業適應的困難程度等進行了信度檢驗，Cronbachs Alpha值分別為0.863、0.829以及0.894，說明失地農民再就業狀況測量具有較好的信度。

本文的自變量為社會體系提供的各種資源，具體分為政府支持因素、市場支持因素、私人關系支持因素三組解釋變量。第一組變量是政府支持因素，主要包含政府征地補償狀況、就業安置制度實施狀況、再就業資金支持狀況以及再就業技術培訓支持狀況等變量。第二組變量是市場支持因素，主要包含企業吸收當地勞動力狀況、企業提供職業培訓狀況等變量。第三組變量是私人關系支持因素，主要包括人脈范圍狀況、幫助者職業相關程度以及幫助者社會地位差距狀況等變量。相關變量的含義、賦值及描述性統計分析結果見表1。

三、數據來源與樣本基本特征

（一）數據來源

根據調查研究的可行性原則，結合抽樣便利性與可操作性原則，調研組以湖北省武漢、襄陽、荊門以及恩施四市為調查地點，開展了對失地農民再就業狀況的調查。為保證樣本的典型性和代表性，調查采取了簡單隨機抽樣和多段抽樣相結合的抽樣方式。首先在湖北省四市內，按照簡單隨機抽樣的方式，對每個縣進行編號，然后通過抽簽的形式獲取樣本縣的代碼。接著，在被抽中的樣本縣中，再次通過簡單隨機抽樣的方式獲取樣本鎮的代碼，再依次獲取村的代碼。最后，在樣本村中，根據抽樣的便利性和經濟性原則，按照整群抽樣的方式抽取片居的農民家庭。這樣的抽樣方式很好地保證了樣本的代表性。

調查員采取結構式訪談的形式，按照問卷內容收集相關資料。針對失地農民發放了2300份問卷，剔除缺乏關鍵信息的問卷以及廢卷，最后共回收有效問卷2227份，有效率為96.83%。

（二）樣本基本特征

樣本的基本特征如表2所示。從性別結構來看，男女性別比分別為58.8%和41.2%；從年齡結構上看，適齡勞動群體（35—55歲）占總體樣本的82.8%；從受教育程度看，初中及以下教育背景占樣本總體的60.4%；從婚姻狀況看，已婚占樣本總體的96.5%；從家庭年收入上看，家庭年收入在1萬元以下的占樣本總體的63.3%?？傮w上看，失地農民樣本主要體現出適齡勞動群體、低教育水平、有家庭負擔以及低收入等特點，與既往文獻中失地農民樣本結構較一致，也比較符合在農村中觀察的結果，因此樣本數據具有較好的代表性。

四、結果與分析

（一）失地農民再就業描述性分析

從表3可以看出，失地農民再就業總體狀況并不好，認為“已實現再就業”的樣本占總體的23.7%，認為“未實現再就業”的樣本占總體的76.3%。結果表明在解決失地農民再就業問題上任務艱巨，如果解決不好，將直接影響到大量失地農民的生計問題以及城鎮化進程。

（二）失地農民再就業解釋性分析

本文研究所考察的是失地農民再就業狀況，且假定其選擇只有兩種：“已實現再就業”與“未實現再就業”。對于此二類選擇問題，在綜合考慮自變量類型的情況下，本文通過建立Logistic模型對其影響因素進行量化分析。其模型形式為：

其中，Pi為失地農民再就業的概率，α為常數項，χj表示第j個影響失地農民再就業的自變量，m為自變量的個數，βj是自變量回歸系數。失地農民已實現再就業的概率與失地農民未實現再就業的概率的比值為事件發生比，對其進行對數變換，得到Logistic回歸模型的線性表達式為：endprint

為比較不同變量組之間的影響力，國內部分研究選用似然率檢驗（Likelihood Ratio Test，簡稱LRT），但從統計應用范圍來講，該統計方法具有明顯的不足，因為不同模型中自變量的數量明顯不同。目前國外Logistic分析方法在嵌套模型（Nested Model）中，通常采用LRT方法，但是針對類似論文的非嵌套模型（Non-nested Model），通常采用的方法為BIC（Bayesian Information Criterion），其表達式為：

BICk=-G2+DFk*lnN

其中，G2為與虛無模型相比之下的似然率，DFk為模型中自變量的數目，N為觀察值的數目。一般說來，BIC的值越小，模型的擬合優度越好，或者說BIC的絕對值越大，模型的擬合優度越好。

本文利用STATA12.0統計軟件分析，運用二元Logistic模型驗算政府支持因素，市場支持因素以及私人關系支持因素對失地農民再就業的影響。在模型回歸過程中，首先將可能影響失地農民再就業的政府支持因素引入模型，得到模型Ⅰ；其次將可能影響失地農民再就業的市場支持因素引入模型，得到模型Ⅱ；再次將可能影響失地農民再就業的私人關系支持因素引入模型，得到模型Ⅲ；然后將論文設定的全部自變量（包括政府支持因素、市場支持因素、私人關系支持因素）共同引入模型，得到模型Ⅳ；最后為確保數學模型的穩健性，根據估計系數的顯著性水平檢驗結果，剔除未通過顯著性水平檢驗的解釋變量，再重新擬合回歸方程，得到模型Ⅴ。各Logistic模型均以失地農民未實現再就業為參照組，具體結果如表4所示。

1. 研究假說驗證。表4中模型Ⅴ的擬合優度檢驗，反映出社會支持體系對失地農民的再就業產生了顯著影響（Sig.=0.013），社會支持體系中政府支持因素、市場支持因素與私人關系支持因素均有變量通過顯著性水平檢驗。另外通過模型Ⅳ與模型Ⅴ擬合優度的比較可以發現兩者的BIC值相差不大，從而可以得出模型Ⅴ的穩健性較好，社會支持體系為失地農民再就業產生了影響，提供了各種就業資源，即研究假說H1成立。

表4中模型Ⅰ的擬合優度檢驗，反映出政府支持因素對失地農民的再就業產生了顯著影響（Sig.=0.041），即研究假說H2成立。但是通過模型Ⅰ的BIC值（-35.126）與模型Ⅲ的BIC值（-96.457），可以看出相對于私人關系支持因素，政府支持因素對失地農民再就業的影響較弱。

表4中模型Ⅱ的擬合優度檢驗，反映出市場支持因素對失地農民的再就業未產生顯著影響（Sig.=0.067），即研究假說H3不成立，反映出市場支持對失地農民再就業存在著明顯的缺位現象。

表4中模型Ⅲ的擬合優度檢驗，反映出私人關系支持因素對失地農民的再就業產生了顯著影響（Sig.=0.021），即研究假說H4成立。通過與模型Ⅰ的BIC值進行比較，可以發現私人關系支持因素對失地農民再就業影響較強，同時模型Ⅲ中各變量均通過顯著性水平檢驗，而且發生比值較其他組別相對較高，說明目前失地農民在尋找新職業的過程中，主要是通過自身的社會資源來實現再就業。

2. 政府支持因素對失地農民再就業的影響。在政府支持因素中，再就業的資金支持與技術培訓支持通過了顯著性水平檢驗，而征地補償與就業安置制度實施狀況未通過顯著性水平檢驗。

（1）再就業的資金支持與技術培訓支持狀況。再就業的資金支持與技術培訓支持的發生比（eb）分別為1.120和1.223，即在控制其他變量的情況下，政府對失地農民再就業的資金支持與技術培訓支持每提升一等級，實現再就業的概率就相應增加12.0%以及22.3%。由此可見，政府對失地農民技術培訓支持的效能要高于資金支持，政府應更重視失地農民再就業中的技術培訓。

（2）征地補償與就業安置制度實施狀況。征地補償狀況沒有通過顯著性水平檢驗，說明政府應更重視失地農民自身的“造血”功能。失地農民領取征地補償等經濟補助，更多用來消費，而不是用于就業與投資，這給失地農民未來生活保障帶來了很多的隱患。在湖北四市的個案訪談中，項目組發現了不少因過度消費征地補償而淪為貧農的個案。同時，就業安置制度實施狀況變量未通過顯著性水平檢驗，說明政府工作中還存在有待改進的地方。

3. 市場支持因素對失地農民再就業的影響。盡管市場支持因素對失地農民再就業的影響未整體通過顯著性水平檢驗，但是在模型Ⅱ與模型Ⅳ中，企業吸收當地勞動力狀況通過了顯著性水平檢驗，而企業提供職業培訓狀況未通過顯著性水平檢驗。

（1）企業吸收當地勞動力狀況。企業吸收當地勞動力狀況的發生比（eb）為1.097，即在控制其他變量的情況下，企業吸收當地勞動力狀況每提升一等級，失地農民實現再就業的概率就相應增加9.7%。雖然發生比值相對較低，但是引入企業規模變量進行偏相關分析可以發現，企業規模在一定程度上制約了吸收勞動力能力。這與汪慧玲和王富貴（2009）、廖正濤（2009）等人的研究結論較為一致。{25}

（2）企業提供職業培訓狀況。企業提供職業培訓狀況在模型Ⅱ、Ⅳ中均沒有通過顯著性水平檢驗，但是通過頻數分析可以發現，調查樣本中企業提供職業培訓的比例僅為8.27%，說明企業提供職業培訓狀況本身就存在較大問題。

4. 私人關系支持因素對失地農民再就業的影響。在私人關系因素中，人脈范圍、幫助者職業相關程度以及幫助者社會地位差距變量均通過顯著性水平檢驗，而且呈現正向相關。表4中模型Ⅳ、Ⅴ顯示，幫助者職業相關程度變量的比率比值（eb）最大。

（1）人脈范圍對失地農民再就業具有顯著的正向影響。人脈范圍變量在模型Ⅲ、Ⅳ中通過顯著性檢驗，且系數為正，表明在其他條件不變的情況下，失地農民人脈范圍越大，再就業效果就越好。但通過模型Ⅲ、Ⅳ中eb的比較發現，人脈范圍的比率比值均小于幫助者職業相關程度與幫助者社會地位差距，表明在社會資本中，社會資本的質量比數量更重要。endprint

（2）幫助者的職業相關程度與社會地位差距對失地農民再就業具有顯著的正向影響。幫助者的職業相關程度與社會地位差距在模型Ⅲ、Ⅳ中均通過顯著性檢驗，且系數為正。這表明在其他條件不變的情況下，幫助者的職業相關程度越高、社會地位差距越大，失地農民再就業效果就越好。在社會網結構中，幫助者的職業相關程度表示“經度”，社會地位差距表示“緯度”，呈現出社會網絡的兩個維度。幫助者的職業相關程度越高、社會地位差距越大，則意味著失地農民社會網結構的“經度”與“緯度”值越大，社會網絡質量越好，失地農民從社會網絡中獲取的就業機會就越多。

五、小結與對策

基于湖北省四市2227名失地農民的調查數據，本文通過比較的方式，運用二元 Logistic模型分析了社會支持視角下失地農民再就業的影響因素。研究結果表明：（1）私人關系支持因素對失地農民再就業產生顯著影響，并且私人關系支持對失地農民再就業的影響大于政府支持與市場支持的影響。（2）在政府支持因素中，再就業的資金支持與技術培訓支持通過了顯著性水平檢驗，其中技術培訓對再就業影響的發生比相對較大，而征地補償與就業安置制度實施狀況并未通過顯著性水平檢驗。這表明再就業保障狀況對失地農民再就業發揮了一定的作用，而經濟補償未對失地農民再就業發揮明顯作用。（3）市場支持因素對失地農民再就業的影響未通過顯著性水平檢驗，表明企業對失地農民再就業的吸納作用未發揮明顯作用。

基于以上結論，我們認為在完善失地農民再就業的社會支持體系時，應注意以下幾點：

第一，強化政府責任，落實就業安置制度，建立完善的失地農民再就業促進機制。政府在解決失地農民問題過程中，應轉變支持觀念，從原有“輸血”支持轉變到自身“造血”支持，強化失地農民再就業責任意識。政府應從資金落實、技術培訓與幫扶以及稅收政策上，落實失地農民就業安置制度，促進失地農民再就業。同時，應建立起以政府為主導的科學工作機制，以及失地農民再就業服務鏈?？稍谡畬用娼⑹У剞r民再就業工作委員會，同時發揮農村社區的樞紐作用，建立聯動平臺，構建動態性、系統性的失地農民再就業服務鏈。

第二，改善企業缺位狀況，增強企業吸納勞動力的能力，并針對失地農民進行職業技能培訓。實踐證明，中小企業在解決和吸納勞動力就業方面有著較大的優勢。企業、集體經濟組織等應切實履行其在失地農民再就業實現過程中的責任及義務，改善企業缺位狀況。另外，企業應憑借有利的區位優勢，加大吸納周邊地區失地農民的力度。同時，企業還應加強對失地農民人力資本的支持，針對性地開展教育和培訓，幫助失地農民掌握新的職業技能、適應新的生活方式、形成新的價值理念和行為方式，以實現失地農民充分就業。

第三，提高失地農民職業培訓質量，完善職業培訓體系。首先，政府應豐富培訓內容，積極開展引導性培訓、職業技能培訓以及開發式的創業培訓，加強對失地農民開展基本法律知識、權益保護、擇業就業觀念等方面的培訓，培養失地農民良好的再就業意識。要以市場需求為導向，根據失地農民的性別、年齡、文化程度、求職愿望和預期收入等，有針對性地開展分類的職業技能培訓，因人制宜地幫助失地農民提高自身的人力資本。其次，應在失地農民比較集中的地區全面推開創業培訓，為失地農民向土地富余區域農業產業轉移提供技能支持。再次，應通過整合教育培訓資源，完善失地農民再就業培訓體系，形成以政府為主體，縣、鄉鎮為重點，村、社區為責任部門，同時配有專業組織進行決策與業務指導的失地農民再就業培訓服務基地。

注釋：

① B. N. Floyd， The Rain Forest and the Farmer， Geo Journal， 1982， 6（5）， pp.433-442； Gail M. Shields and Michael P. Shields， Family Migration and Nonmarket Activities in Costa Rica， Economic Development and Cultural Change， 1989， 38（1）， pp.73-88.

② Linda Wong， Chinas Urban Migrants—The Public Policy Challenge， Pacific Affairs， 1994， 67（3）， pp.335-355.

③ Gnanzhong James Wen， The Land Tenure System and its Saving and Investment Mechanism： The Case of Modern China， Asian Economic Journal， 1995， 9（3）， pp.233-260.

④ 費淑靜：《城市化進程中山東省失地農民再就業問題》，《理論學刊》2006年第1期；周志雄：《論建立失地農民的就業保障制度》，《探索與爭鳴》2007年第5期；胡加榮：《城市化進程中失地農民就業實證研究》，《北京農學院學報》2007年第3期。

⑤ Carmelo Mesa-Lago， Social Security in Latin America： Pension and Health Care Reforms in the Last Quarter Century， Latin American Research Review， 2009， 42（2）， pp.181-201.

⑥ L. Kironde， Comments on Management of Peri-urban Land and Land Taxation， Kampala： The World Band Regional Land Workshop， 2002.

⑦ 王洪：《失地農民再就業問題研究——以無錫市錫山區為例》，同濟大學碩士學位論文，2008年3月；李梅：《推動失地農民“可行能力”建設——政策視角下的失地農民再就業問題研究》，《華中師范大學研究生學報》2010年第1期。endprint

⑧ Michael P. Todaro， A Model of Labor Migration and Urban Unemployment in Less Development Countries， The American Economist， 1969， 59（1）， pp.138-148.

⑨ Juha Kettunen， Education and Unemployment Duration， Economics and Education Review， 1997， 16（2）， pp.163-170.

⑩ Tito Boeri， Enforcement of Employment Security Regulations， On-the-Job Search and Unemployment Duration， European Economic Review， 1998， 43（1）， pp.65-89.

{11} 汪慧玲、王富貴：《資源型城市科技進步對勞動就業影響的實證研究》，《經濟管理》2009年第6期。

{12} 李鳳蘭、李飛：《城鎮化進程中失地農民職業適應的社會學分析》，《改革與戰略》2009年第1期。

{13} 胡于成、朱英杰：《城鎮化進程中失地農民再就業問題淺析》，《中共鄭州市委黨校學報》2009年第3期。

{14} 劉波、陳夏芬：《城市化進程中失地農民就業保障的政策選擇》，《聊城大學學報》（社會科學版）2011年第4期。

{15} Carlos Chiatti， Isabel Shutes， Migrant Labour and the Marketisation of Care for Older People： The Employment of Migrant Care Workers by Families and Service Providers， Journal of European Social Policy， 2012， 22（4）， pp.392-405.

{16} Peter Blau & Otis Ducuan， The Amaricon Occupational Structure， NewYork： Willey， 1967.

{17} 馬克·格蘭諾維特：《鑲嵌：社會網與經濟行動》，羅家德譯，社會科學文獻出版社 2007年版。

{18} Nan Lin， Building a Network Theory of Social Capital， Connections，1999， 22（1）， pp.28-51.

{19} 孟祥斐、華學成：《被動城市化群體的轉型適應與社會認同——基于江蘇淮安市失地農民的實證研究》，《學海》2008年第2期。

{20} 張青：《制約失地農民再就業的因素探析——基于沈陽市的實地調查》，《黨政干部學刊》2010年第7期。

{21} 周琳琳：《失地農民的社會資本轉型探析》，《黃河科技大學學報》2011年第4期。

{22} 郭素玲：《安陽市失地農民就業資本狀況的調查與分析》，《安陽師范學院學報》2011年第1期。

{23} 胡仕勇：《失地農民的私人關系對職業轉型的影響研究》，《合肥工業大學學報》（社會科學版）2013年第6期。

{24} 表4中b為對數比率，統計學的意義為在控制其他變量的影響下，自變量某一單位的變化引起了其因變量的對數比率發生b個單位的變化。eb為對比率比（odds ratios）的影響，是b系數的反對數，統計學的意義為在控制其他變量的影響下，自變量某一單位的變化引起了相對于因變量其他取值的eb個單位的變化。

{25} 汪慧玲、王富貴：《資源型城市科技進步對勞動就業影響的實證研究》，《經濟管理》2009年第6期；廖正濤：《成都地區失地農民再適應狀況分析》，《西南石油大學學報》（社會科學版）2009年第6期。

作者簡介：鄧文，武漢理工大學政治與行政學院副教授，湖北武漢，430063；喬夢茹，武漢理工大學政治與行政學院，湖北武漢，430063。

（責任編輯 劉龍伏）endprint