橋梁還是陷阱：非標準就業的轉換結果研究

潘卓超

摘 要： 伴隨勞動力市場特別是數字經濟的進一步發展，非標準就業的規模愈發壯大，影響愈發顯著。與此同時，非標準就業的本質特征也決定了其諸多劣勢仍然存在。非標準就業對于勞動者就業發展產生的影響是本文研究的主要內容。本文通過勞動調查數據并結合報告數據，以轉換作為主要指標，對于我國非標準就業在勞動者職業生涯中扮演“橋梁”或者“陷阱”的作用進行分析，并就影響因素以及結果改變進行深入探討。研究發現：勞動者通過非標準就業實現了向標準就業轉換的比例僅有5%左右，應該說，我國非標準就業在勞動者職業生涯中扮演的作用更符合“陷阱說”。但同時，傳統非標準就業向新就業形態的轉換會有效增加勞動者工資，故新就業形態提供了非標準就業內部轉換的“第三條發展道路”。

關鍵詞：非標準就業;就業轉換;新就業形態

文章編號：2095-5960（2021）06-0029-07;中圖分類號：F241;文獻標識碼：A

非標準就業由于其靈活性的特質，在勞動力市場中發揮的作用愈發明顯，也愈發受到行業內的關注。根據國際勞工組織的定義，非標準就業主要包括臨時性工作、非全日制工作、臨時介紹所工作以及隱蔽性自雇等形式。[1]非標準就業發展迅速，并具有一定規模，美國和歐盟等國家非標準就業比例均高于三分之一，我國比例也達到34.95%[2]，一定程度上擴大了就業數量，緩解了就業壓力，滿足了勞動者更加靈活的就業需要，對于勞動力市場有著積極意義。但同時，非標準就業相較于標準就業也存在諸多劣勢，具體體現在非標準就業勞動者的工資差距及就業保障的缺失，并且面臨著不穩定的就業處境。在2020年席卷全球的新冠肺炎疫情肆虐的嚴峻形勢下，非標準就業勞動者受到更為嚴重的影響。經合組織報告顯示，受新冠肺炎疫情最直接影響的行業約占總就業人數的40%，而這些行業均雇用了較大比例的非標準就業勞動者。因此，大規模的非標準就業勞動者的職業長久發展問題，值得我們深入研究和探討。

應對非標準就業勞動者的職業長久發展問題，非標準就業的轉換是一個很重要的路徑。轉換主要指勞動者通過非標準就業的工作積累而在未來轉換其就業形式。在對轉換的研究中，普遍存在兩種觀點：一種觀點認為，非標準就業是通向標準就業的“橋梁”，即通過非標準就業的工作，勞動者可以提高技能，增加知識和工作經驗，從而獲得向標準就業領域流動的機會。“橋梁”的觀點說明了非標準就業的暫時性，其最終目的是轉換為標準就業。因此，非標準就業的諸多劣勢也只是暫時的。另一種觀點則認為，非標準就業是“陷阱”，一旦進入非標準就業，勞動者將會伴隨較差的工作環境和保障、較少的培訓機會及不同于標準工作的薪酬及職業發展通道。在此過程中，勞動者經過非標準就業的工作經歷，不但專業性和技能不但難以提升，且隨著年齡的增長和工作內容要求的變化，反而會導致其失去標準就業的機會，只能依賴于現有的非標準就業的“陷阱”，最終甚至會面臨失業的風險。

本文在既往研究的基礎上對于非標準就業的轉換進行了更為深入的分析。針對李駿在其論文中提出需要進一步研究的問題[3]，即判斷非標準就業在勞動者職業生涯中起到“橋梁”或是“陷阱”的作用進行了擴展分析。通過追蹤數據來討論我國非標準就業轉換的結果、影響因素以及對于非標準就業情況的改善。此外，本文還將數字勞動力市場中非標準就業轉換模式納入研究中，探究數字經濟是否為非標準就業轉換提供了新的契機以及發展方式。

一、文獻回顧

在轉換結果方面，不同國家關于轉換的結果存在差異，即使同一個國家也有不同的結論。Gash通過對于非標準就業在法國、德國、丹麥和英國四個不同國家的比較研究，得出雖然轉換為標準就業的比例有所提高，但是不同國家存在較大的差異，可能與各個國家的制度有關。[4]Andersson，Holzer和Lane[5]以及Autor 和 Houseman[6]均對于美國非標準就業中的臨時性機構就業進行了研究，得到了不同的結論。前者驗證了“橋梁說”的假設，并得出對于低收入者來說效果更為明顯，而后者則認為非標準就業對于勞動力市場產生了負面影響，非標準就業勞動者在未來的1～2年內，工資收益分布為零或為負，且非標準就業的工作對于獲得標準就業工作機會沒有幫助。

在影響因素方面，轉換的結果依不同因素的差異有所不同，包括個體及結構的差異。Buddelmeyer和Wooden的研究表明，向標準就業轉換中，性別是關鍵性的因素。男性獲得標準就業或保持非標準就業的機會更大，而非標準就業女性轉向失業的結果高于男性。[7]De Graaf-Zijl 和 Van Den Berg認為，“橋梁”的效應幾乎適用于所有非標準就業勞動者，但個體差異明顯。具體體現在受教育程度低、少數種族、男性、單身的勞動者“橋梁”的效應更強。[8]Watson證明了在人口特征上，年齡和就業經歷相對重要，而受教育程度的影響則小得多。年齡的增長將會導致負向結果，而就業經歷年數的增加則會增加向標準就業轉換的可能性，學歷水平與轉換結果只有很小的聯系。同時，Watson認為，系統性的因素是比人力資本更為重要的影響因素，主要包括工作地區，組織的規模，以及技術密集度等因素。[9]此外，時期也可以被認為是因素之一。Kvasnicka采用德國1994-1996的數據，證明非標準就業無“橋梁”效應，但也不會增加失業率，非標準就業勞動者會長時間處于該種就業關系之中。[10]而Tobsch以德國2010～2011的數據得出非標準就業向標準就業年度轉換率為28%。[11]

本文在相關研究的基礎上，聚焦研究的重點，主要對下列問題進行了拓展性研究。首先，由于相關文獻對于非標準就業轉換的結果以及影響因素并無一致性的結論，且本文以我國非標準就業為研究對象，故需要在借鑒已有經驗事實的基礎上，采用我國數據做進一步驗證。其次，相關文獻主要關注于就業形式的改變，本文將工資與就業形式相結合，以更為有力地計量轉換結果的改善作用。最后，非標準就業在近年來發展迅速，特別是以新就業形態作為代表，而文獻中較少有涉及數字勞動力市場非標準就業轉換的內容。所以，對于數字經濟下非標準就業的最新發展的論述也是本文的關注重點。

二、實證分析

本文實證環節采用兩部分數據，一部分是中國勞動力動態調查數據（CLDS），選用其原因主要是轉換部分需要對同一個體進行跨期的動態觀察，故需要選擇具有追蹤調查的數據，CLDS數據可提供2012、2014、2016三期連續的動態調查。同時，本文研究的是較為細致的關于勞動力相關因素的問題，所以需要對于勞動力進行專項調查的數據。綜上所述，確定采用CLDS數據。另一部分選取相關報告和研究數據，主要用于對數字經濟下的非標準就業轉換進行描述。新就業形態雖在我國有一定的研究，但還沒有關于新就業形態勞動力的調查。其他勞動力調查數據也不能完全涉及。且即使覆蓋了新就業形態的情況，由于沒有特征指標，拆分也比較困難，故本文更多以報告等數據進行結論的印證。

本文轉換結果部分的主要被解釋變量為t期的就業形式，解釋變量為t-1期的就業形式。在驗證非標準就業形式轉換帶來工資改善的問題上，以工資作為被解釋變量，就業形式作為解釋變量。此外，涉及的性別、年齡、受教育程度、所有制、戶口、技術等作為其他解釋變量，地區、行業為控制變量。

（一）“橋梁”還是“陷阱”——轉換的結果分析

1.頻數結果。 本文將相鄰兩年的數據進行追蹤匹配，得到兩期勞動者總人數為2012～2014期2550人，2014～2016期2627人。兩期內分別由非標準就業轉換為標準就業的勞動者人數為127人及141人，對應轉換比例分別為4.98%與5.37%。可以得知，轉換為標準就業占總體的比例較低。此外，考慮到由樣本退出而可能產生樣本非隨機的問題，研究將退出樣本和保留樣本進行了組別分類，并分別進行2012～2014期以及2014～2016期個體特征以及人力資本等變量的t檢驗后發現，不存在顯著差異，說明樣本是隨機的。

2.多項Logit分析結果。 兩期的匹配數據均以t-1期的樣本作為基礎，基礎樣本中只含有標準和非標準兩種就業形式。在t期按照狀態分為標準就業、非標準就業以及失業三大組，并以失業組為參照組。回歸中以標準就業作為參照組，以檢驗t-1期就業狀態對于t期就業狀態的影響。如表1所示：在2012～2014期，以2012年的工作狀態作為自變量，且只加入該變量進入回歸，可知2012年處于非標準就業的勞動者對于其2014年成為標準就業勞動者有著顯著的負影響。同時，對于2012年的工作狀態為非標準就業的勞動者，其在2014年繼續保持非標準就業的概率更高且顯著。說明在2012～2014期更多的情況更加符合“陷阱說”。類似的，2014～2016期的結論與2012～2014期一致。研究進一步通過逐步加入變量以檢驗結果的穩定性，發現將變量逐步代入后，系數絕對值有減小的趨勢，但就業形式變量結果的顯著性依然穩定。此外，研究還對于2012～2016的樣本進行匹配，由于樣本量的原因未與兩期進行比較，但結果仍顯示出與兩期相同的趨勢，說明結果的穩健性。

（二）非標準向標準就業的轉換——“橋梁”效應的結果分析

雖然頻數以及多項Logit 的結果可以得出，非標準就業更符合“陷阱說”的情況，但對于成功轉換為標準就業的非標準就業勞動者的研究，有助于更加清晰地了解轉換的決定因素以及結果的改善情況。

1.成功轉換的影響因素。 將后一年的就業形式作為因變量，前一年的作為自變量進行兩期匹配數據的Logit回歸，分析結果如表2所示。可以發現，年齡、學歷、所有制、技術、戶口表現為影響勞動者成為標準就業的顯著性因素。分別表現為：年齡與轉換為標準就業呈顯著的負相關，年齡每增加1歲，概率降低2%～4%。學歷方面，以初中學歷作為參照組，大專及本科在兩期匹配數據均與標準就業呈顯著正相關，且系數增大。本科及以上的勞動者轉為標準就業的概率在第一期高出1.83倍，而在第二期高出4.63倍，說明高學歷的作用越來越明顯。所有制方面，公有單位較私有單位更容易成為標準就業，兩期均與標準就業顯著正相關。技術方面，具備技術與不具備相比將會顯著提高30%的概率成為標準就業。戶口方面，本地戶口的勞動者成為標準就業的概率高于非本地戶口勞動者近60%。可知，非標準就業轉換為標準就業的核心要素為人力資本、技能以及制度因素，而多數非標準就業勞動者在上述方面的缺失，使其難以進行轉換。

2.成功轉換對于工資的影響 。衡量非標準就業結果的改變可以通過勞動者前后工資的變化作為判斷指標。將就業狀態轉換與工資相聯系，以轉換為標準就業的勞動者作為實驗組，繼續保持非標準就業的勞動者作為控制組，2014年和2016年分別作為基期和跟蹤期，進行雙重差分，研究由非標準就業到標準就業的轉換對于工資的影響。為進一步降低平行趨勢假設不成立的可能性，本文應用傾向得分匹配的方法處理樣本，匹配后各變量標準化偏差均小于10%，且t檢驗的結果不拒絕處理組與控制組無系統差異的原假設（由于篇幅原因結果未列出），較好平衡了數據。隨后將匹配處理后的樣本用于DID分析，得到結果如表3所示，雙重差分結果顯著，證明非標準就業勞動者如果可以成功完成向標準就業轉換，可以帶來顯著的工資增長。此外，為使測量更為準確，本文納入了實驗組、時期變量、交互變量以及個體特征及控制變量以面板回歸形式進行分析（結果見表4），交互項系數顯著，兩種方式的結果無明顯差異。

（三）非標準內部的轉換——“陷阱”效應的結果分析

由于非標準就業更為符合“陷阱說”的情況，所以本部分對于非標準就業的內部轉換進行分析，并與標準就業轉換相對比，確定其因素的差別及特征，并對于自身轉換的結果進行測量。

1.內部轉換的影響因素。 由于問題聚焦于討論非標準就業自身的就業轉換，所以參照系也同樣進行了調整，由成功和未成功兩個組別的比較變為非標準就業與標準就業在就業轉換上的差異，分別得到2014年及2016年就業轉換的結果如表5所示。

從回歸結果可以看出，非標準就業的就業轉換方程與標準就業的就業轉換方程有著較為明顯的區別，表現在標準就業在高教育年限、公有制、具備技術的情況下，就業轉換的概率更低，且顯著低于相應的參考組。而非標準就業則表現為公有制、具備技術與就業轉換呈現正向關系，但并不顯著。

標準就業勞動者的受教育年限系數更為顯著且系數值較大，說明教育年限越高的標準就業勞動者越不會進行就業轉換，而非標準就業勞動者的受教育年限與就業轉換無顯著關系。所有制方面，標準就業的所有制系數為負且顯著，說明公有制單位標準就業勞動者就業轉換的概率顯著低于私有單位的勞動者，原因可能是公有制的勞動者受到更多來自本單位的保護，且職業生涯發展穩定，受到外界的波及較小。[12]與之相對，非標準就業的勞動者，公有制與就業轉換的系數為正，但不顯著，說明對于非標準就業來說，私有制單位就業轉換更易發生。具備技術的因素方面，標準就業勞動者具備技術與其就業轉換呈顯著的負相關，即具備技術使得標準就業較少進行就業轉換，而非標準就業系數為正，說明具備技術的非標準就業勞動者更傾向進行就業轉換。

2.就業轉換對于工資的影響。 選取工資增長率反映標準就業與非標準就業的就業轉換對于各自結果的影響，所得的兩期回歸結果見表6。通過回歸結果可以得知，在控制了其他影響因素的情況下，非標準就業的就業轉換與工資增長率在兩期均呈現負向相關，且在2014～2016期較為顯著。而同時，標準就業勞動者的就業轉換與工資增長率系數為正，但不具備顯著性。這說明標準就業勞動者的就業轉換則會增加其工資，非標準就業勞動者的就業轉換通常會帶來工資的減少，且效果較為顯著。可以發現，非標準就業內部轉換更多表現為被動的形式，且會帶來更為不利的結果，進一步證實了“陷阱說”。

（四）數字勞動力市場非標準就業的轉換

由于近年來數字經濟的迅速發展，勞動力市場也隨之變化，形成了新型的數字勞動力市場。雖然各國對于其名詞描述不同，但核心意義相同，我國稱之為新就業形態。實際上，大多數數字勞動力都屬于非標準就業的范疇，且近年來，數字勞動力市場提供了傳統非標準就業勞動者轉換的機會。雖然該種轉換仍是非標準就業內部的轉換，但也展現出第三條道路的趨勢。

本文采用Schmidt對于數字勞動力的定義，將服務的平臺等同于數字勞動力市場，并按照線上和線下的工作方式進行劃分。[13]即如果任務可以通過網絡遠程完成，就歸類為基于網絡的數字勞動就業，進一步又分為微任務平臺、競爭性眾包及自由職業。如果任務是基于位置的，通過網絡中介進行協調和分配，而任務必須在線下按時間地點約定完成時，歸類為基于位置的數字勞動就業。

1. 數字勞動力市場非標準就業轉換影響因素

由于數字勞動力市場中的非標準就業組成更為多樣復雜，所以轉換因素既有傳統勞動力市場的因素也有數字勞動力市場的新因素。主要體現在：第一，數字經濟發展對于既有轉換因素產生變革。由于平臺和網絡的發展應用，在一定程度上破除了因素限制。使得勞動者可以較為容易地轉為微任務平臺以及自由職業等線上就業形式，戶籍等制度因素的影響式微。但基于位置的數字勞動力市場仍有部分繼承。第二，技術因素重要性進一步提升。技術成為數字勞動力市場中核心的轉換因素。數字勞動力就業被稱為U盤就業，說明其高度的即用性。所以相比于較為長期的學歷教育來說，培訓的短期效果更好。且隨著數字勞動力市場的迅速變化，組合技能的習得有助于完成工作，豐富個人能力素質，為轉換奠定基礎。第三，出現了新型的轉換因素。數字勞動力市場出現了例如評級及聲譽等新型轉換因素。Pallais進行了評級信息對勞動者工作表現和未來就業結果的影響實驗。發現向沒有經驗的勞動者提供詳細的反饋信息，可以極大改善隨后的就業結果，從而使他們順利參與零工經濟，并最終進入標準就業。[14]聲譽也成為重要的轉換因素，特別體現在視頻及直播經濟中。粉絲，點贊等等都是核心競爭要素，是流量的最主要渠道。

2. 數字勞動力市場轉換對于工資的影響

本文選取了報告數據對非標準就業勞動者參與數字勞動力市場前后的工資進行比較分析，觀察其增長幅度。張成剛對于平臺就業的工資研究結果也反映出，65.55%的平臺勞動者在從事共享經濟平臺工作后，收入獲得增加，有28.13%收入保持持平，勞動者對于收入滿意的占62.3%[15]。楊偉國將數字勞動力市場勞動者收入與最低工資及平均工資建立聯系，得出非標準就業勞動者在進入數字勞動力市場前的工資總體上低于相應城市的平均工資，但是高于最低工資標準。在進入數字勞動力市場后，收入有所上升，甚至在部分城市體現出高于平均工資的情況，說明從事數字勞動力市場對于工資的提升具有較好的效果。[16]工資的增長還體現在新媒體的部分，根據字節跳動的報告，對于“全職抖音創作者”，不論粉絲數量多少，在抖音上投入創意勞動后，月收入水平都超過了之前。擁有粉絲數量超過50萬后，這種增長幅度同樣變得更大。而那些同時將抖音和其他工作都作為主要收入來源的人，其收入將出現數倍于從前的增長。[17]此外，通過新就業形態勞動者數量也可以證明該項結論，根據《中國共享經濟發展報告（2020）》，2019年共享經濟提供服務者人數約7800萬人，同比增長4%，說明更多勞動者出于主動選擇而進入或轉換為數字勞動力市場非標準就業，且其重要原因則是預期工資的增長。

所以，數字勞動力市場中非標準就業的轉換，除少數能夠直接轉換為標準就業的情況外，更為有意義的是，從傳統非標準就業向數字勞動力市場非標準就業的轉換同樣會促進勞動者發展，改善其在工資和就業質量方面的劣勢。該結果不同于傳統非標準就業內部轉換的原因可能源于勞動者更多出于自主性加入數字勞動力市場。此外，數字勞動力市場的發展使得原有因素的影響相對減弱。

三、結論及政策建議

（一）主要結論

第一，非標準就業的轉換更為符合“陷阱說”。本文通過調查數據得到非標準就業向標準就業轉換的概率僅為5%，應用多項Logit回歸進行轉換的測量，發現前一年處于非標準就業的勞動者在后一年的標準就業與失業兩者選擇上，會高概率成為失業狀態且顯著。同時，對于非標準或者失業的選擇上，非標準就業則更高概率會繼續維持非標準就業且顯著。在加入個體變量以及所有變量后發現結果依然穩定，說明非標準就業在就業狀態轉換上更加符合“陷阱說”的情況。第二，非標準就業勞動者難以具備轉換為標準就業的因素。本文對于轉換成功的非標準就業勞動者進行了研究，得到顯著的影響因素為學歷、所有制、戶口以及技術，即擁有高學歷、公有制單位工作、本地戶口以及具備技術的非標準就業勞動者更易轉換為標準就業。對于大多數非標準就業勞動者而言，上述因素較為苛刻，致使較低轉換可能的結果。第三，新就業形態的出現使非標準就業轉換有所改變。本文通過調查數據證明了非標準就業內部的轉換會降低勞動者的收入，說明轉換更多是出于被動，且產生負效用的結果，而數字勞動力市場的發展為非標準就業的轉換創造了第三條道路。通過報告數據可以得出，雖然數字勞動力也大多屬于非標準就業的范疇，但從傳統非標準就業向數字勞動力市場非標準就業的轉換可以實現勞動者工資的提升，在一定程度上起到了“橋梁”的作用，是有效實現非標準就業轉換的優化路徑。

（二）政策建議

一方面，應防止非標準就業向失業的逆向轉換。由于傳統非標準就業相對于標準就業有著明顯的劣勢，而數字經濟的發展使得標準就業也受到沖擊，使得競爭情況加劇，進而導致傳統非標準就業面臨更為嚴峻的局面。所以，政策應該在發展數字勞動力市場的同時，給予傳統非標準就業勞動力更多關注，包括出臺最低工資以及就業保障方面的政策。同時，加大勞動力培訓方面的投入，使更多非標準就業勞動者能夠具備數字勞動力市場的素質，防止其轉換為失業。另一方面，鼓勵可能轉換的非標準就業。轉換主要表現為兩種方式，一種是從非標準就業向標準就業的轉換。事實證明，勞動者成功轉換為標準就業能夠顯著提高其工資及就業質量進而扭轉就業劣勢，但轉換受到制約因素限制。所以應該通過開展繼續教育及技能教育，并進一步改革戶口等制度限制，增加非標準就業向標準就業轉換的機會。另一種是從傳統非標準就業向數字勞動力市場非標準就業的轉換。十九屆五中全會明確指出，支持和規范發展新就業形態。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》也強調，“強化就業優先政策。千方百計穩定和擴大就業，堅持經濟發展就業導向，擴大就業容量，提升就業質量，促進充分就業，保障勞動者待遇和權益”。非標準就業特別是向數字勞動力轉換的非標準就業具有重要意義，且轉換更多是出于勞動者追求就業質量的自主選擇，所以政策層面應更多給予相關培訓和支持，并盡快補齊發展中存在的短板，促使非標準就業向更高就業質量發展。

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Bridges or Traps？ Research on Transition Results of Non-Standard Employment

PAN Zhuochao

（School of Labor Economics， Capital University of Economics and Business， Beijing 100070，China;Personnel Department， Beijing Film Academy ， Beijing 100088，China）

Abstract：

The influence of non-standard employment on the employment development of workers is the main content of this paper. Based on the China Labor-force Dynamics Survey and some report data， this paper takes transition as the main index， and discusses the role of non-standard employment as a “bridge” or “trap” in the career of workers， as well as the influencing factors and result differences. The study finds that only 5 percent of workers have shifted to standard employment through non-standard employment. On the whole， non-standard employment is more in line with the “trap theory”. But at the same time， the transition from traditional non-standard employment to new employment form will effectively increase the wages of workers， so the new employment form provides the “third development path” for the internal transition of non-standard employment.

Key words ：

non-standard employment;employment transition;new forms of employment

責任編輯：吳錦丹