北京市失地農民就業穩定性影響因素研究

□肖紅梅

（北京勞動保障職業學院，北京 100029）

伴隨著城鎮化的快速發展，產生了大量失地農民。北京市失地農民的就業穩定性事關首都穩定、城市非核心功能的疏解以及京津冀協同發展戰略的推進，對相關問題進行研究有重要的現實意義。

1 相關文獻回顧

20 世紀90 年代以來，國內學者圍繞就業穩定性的相關測量指標、就業穩定性的影響因素等主題作了一些研究。2010 年以后關于就業穩定性的研究進入快速增長期。謝勇（2015）[1]從更換就業城市頻率、更換工作單位頻率、就業持續時間、是否和目前雇主簽訂勞動合同4 個方面對新生代農民工的就業穩定性進行綜合考量。關于就業穩定性的影響因素方面，陳昭玖等（2011）[2]研究發現，新生代農民工就業的穩定性受年齡、擇業機會識別、工資、企業用工環境等多種因素影響。肖紅梅（2014）[3]基于職業錨理論實證分析了新生代農民工就業穩定性的影響因素。何筠等（2021）認為，個體特征、社會角色和職業價值觀對新生代農民工的就業穩定性具有影響。

相較于普通農民工，失地農民的就業穩定性具有一定特性。首先，失地農民的就業穩定性差有很強的心理因素誘因。陳運遂（2007）[4]研究發現，社會性資源獲取分化使失地農民心理產生不公平感，個體資源利用分化使部分失地農民成為新生貧困層，進而產生對政府的依賴心理，這兩種分化均會對其就業穩定性產生較大影響。其次，從影響就業穩定性的因素來看，除了考慮年齡、教育、工資等共性影響因素外，以失地農民為研究對象還需要考慮安置方式的影響。王軼和石丹淅（2016）[5]在失地農民就業質量的影響因素分析中加入了就業安置這一虛擬變量，但該研究只考慮了這一種失地安置方式對就業質量的影響。張來雪和于莉（2020）[6]認為，失地農民的人力資本投資不足，失地農民群體就業意愿普遍較低。

當然，失地農民與農民工兩大群體中存在著交叉重疊，已有的研究成果為系統研究失地農民的就業穩定性提供了豐富的研究基礎。鑒于此，本研究以上述文獻為基礎，聚焦北京市失地農民就業穩定性狀況，并探討就業穩定性的影響因素，以期為有關部門制定政策決策提供參考。

2 樣本數據與變量選擇

2.1 數據來源與樣本情況

數據來源于課題組2020 年11—12 月對北京市除東城區和西城區外14 個區失地農民的實地調研，具體調研對象包括擁有北京市戶籍、在城市化進程中被建設征地，按照《北京市建設征地補償安置辦法》（北京市人民政府令第148 號）享受補償安置的失地農民。被訪者年齡在20～59 歲，被征地時間在2004 年7 月以后，被征地后有過非農就業或創業經歷。共獲得調查問卷578 份，剔除掉重要數據缺失或填寫錯誤的調查問卷后，最終得到有效問卷500 份。

本次調查樣本中，從性別結構看，男性占53.2%，女性占46.8%；從年齡結構看，20～29 歲的占7.8%，30～39 歲的占36.4%，40～49 歲的占34.4%，50～59歲的占21.4%；從婚姻結構看，有配偶的占81.2%，無配偶（未婚、離異和喪偶）的占18.8%；從受教育程度看，小學及以下的占2.8%，初中的占13.6%，高中、職高、中專的占42.6%，大專的占32.2%，本科及以上的占8.8%；從工作年限看，5 年以下的占28.8%，5 年以上的占71.2%；從月工資看，2 200～3 000 元的占1.4%，3 001～5 000 元的占16.2%，5 001～8 000 元的占34.8%，8 001～10 000 元的占20.8%，10 000 元以上的占8.2%；從職業資格證書看，無證書的占26.2%，初級工的占35.6%，中級工的占31.2%，高級工及以上的占7%；從被征地后平均每份工作的持續時間看，6 個月以下的占4%，6～12個月的占27.8%，12～24 個月的占44.8%，24 個月以上的占23.4%。

2.2 變量的選取與設定

李丹和王娟（2010）[7]提出，就業穩定性衡量指標包括與用人單位簽訂一年以上勞動合同，朱慧（2013）[8]用“就業在一年以上”作為衡量就業穩定性的標準之一，說明用持續時間大于12 個月作為就業穩定性的衡量標準具有一定的合理性。以“被征地后平均每份工作的持續時間”作為因變量，平均每份工作持續時間1 年以上的視為穩定，否則視為不穩定。

本研究各個變量的定義與賦值及樣本基本統計情況如表1 所示。

表1 變量定義與統計描述

通過前述文獻回顧和理論分析發現，個人特征（性別、年齡、學歷、技能、經濟狀況等）和崗位特征（行業、單位性質、薪資福利等）是影響就業穩定性的重要因素。因此，在個人特征方面，選取了性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、工作年限、職業資格等級證書以及征地時是否有工作7 個因素；非個人特征方面，選取的變量包括從事工作所屬行業、單位性質、崗位類型、工資福利、接受就業創業培訓情況，以及征地前后收入來源等。

3 Logistic 回歸結果分析

運用SPSS 軟件對所獲得的數據進行Logistic 回歸分析，結果如下。

第一，影響失地農民就業穩定性的個人特征中，年齡、婚姻狀況、工作年限對就業穩定性的影響顯著，性別、受教育程度、資格證書等級、征地時有無工作，則對就業穩定性的影響不顯著。以50～59 歲年齡段為參照，隨著年齡增加，就業穩定性增加，其中20～29 歲年齡段的就業穩定性最差，其回歸系數為負數。婚姻狀況和工作年限的系數為正，表明有配偶的失地農民就業穩定性要好于無配偶的失地農民，工作年限越長失地農民的就業穩定性越高。不同受教育程度的失地農民，其就業穩定性沒有顯著的差別。資格證書等級對失地農民的就業穩定性影響不顯著，但從參數看，受教育程度較高的農民，穩定性反而較差。資格等級居中的農民，就業穩定性高，資格證書等級更高的農民，穩定性反而略低，這可能源于資格證書越高的人和雇主討價還價的余地越大，工作中會通過頻繁跳槽來獲取更高的收入。

第二，月工資和社會保險對失地農民就業穩定性有顯著的正向影響。薪資報酬是影響其是否更換工作的主要動機。工資越高，失地農民從工作中獲得的滿足感越強，其就業越穩定。與無保險的工作相比，參加城鎮企業職工保險的失地農民就業穩定性最高，參加城鄉居民保險的穩定性次之，參加靈活就業、委托存檔的更次之。

第三，就業培訓和創業培訓對失地農民的就業穩定性沒有顯著的影響，但系數為負，表明參加的就業培訓和創業培訓次數越多，就業的穩定性越差。這一結果可能是因為逆向選擇，就業不穩定的人更傾向于選擇參加就業培訓和創業培訓來增強自身就業能力，以利于穩定就業，因此，其參加的培訓次數會高于就業穩定的人員。獲取第一份工作的途徑對就業穩定性有顯著影響，具體而言，家人親戚朋友介紹第一份工作的失地農民，其就業穩定性明顯低于通過其他途徑獲取第一份工作的人員，這可能是因為家人親戚朋友介紹的工作是通過其人脈資源獲得的，很少考慮工作與就業人員是否匹配，進而導致不穩定。

第四，單位類型與所屬行業對就業穩定性有顯著的影響，崗位類型對就業穩定性影響不顯著。與無工作的失地農民相比，機關事業單位就業的失地農民具有較高的就業穩定性，國有、集體企業，非國有、集體企業，個體戶、自由職業人的就業穩定性依次遞減。失地農民就業的行業中，制造業和建筑業的就業穩定性顯著低于其他行業。就建筑業而言，就業穩定性偏低不難理解，因為建筑業大多按照施工項目單獨雇工，持續性較差。在制造業就業的失地農民穩定性顯著低于其他行業，對課題的調研樣本進一步分析發現，這主要是因為失地農民在制造業就業的薪資偏低，月收入在5 000 元以下的普遍就業持續時間不長。雖然崗位類型對失地農民就業穩定性的影響不顯著，但從回歸系數的符號看，中高級管理者相比專業技術工人、熟練技術工人、普通工人、一般的辦事人員和服務人員具有更高的就業穩定性。

第五，征地前的收入來源對就業的穩定性沒有顯著影響，但征地后的收入來源對就業的穩定性具有顯著影響。在征地后的收入來源中，征地補償金、政府安置就業、補償房屋出租、經營個體工商業、集體經濟分紅等都會顯著降低失地農民的就業穩定性，這可能是因為征地后的穩定收入來源或大筆的征地補償收入等使失地農民對工作崗位的要求更為挑剔，導致就業的穩定性降低。