權利認知對農民工就業質量的影響及其異質性
——基于樣本選擇分位數回歸的分析

劉長全

(中國社會科學院 農村發展研究所，北京 100732)

1 前言

改革開放40多年，大規模農村勞動力轉移不僅是中國發展奇跡的重要動力，其本身也是結構轉型的重要組成部分。但是，雖然在此過程中城鄉勞動力市場已逐步從分割轉向統一，農民工卻長期面臨就業質量低的問題，表現在工資水平低、工作時間長、就業穩定性差、福利待遇缺失、工作安全性低及職業發展空間受限等諸多方面(高文書，2006；明娟、曾湘泉，2015)。當前，在全面建成小康社會、打贏脫貧攻堅戰的背景下，提高農民工就業質量關系到消除絕對貧困成果的鞏固及新型城鎮化與鄉村振興戰略目標的實現，是第二個百年奮斗目標新征程中的重要問題。2017年黨的十九大報告、2018年《鄉村振興戰略規劃(2018-2022年)》、2020年《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》等重要文件都提出就業質量問題，要求讓農民工實現更高質量和更充分就業。同時，從綜合的就業質量角度，而不僅僅是從工資收入或社會保障等某個方面，去認識農民工就業問題，也是農民工日益分化背景下的必然要求。農民工就業在不同發展階段面臨不同的主要問題，但是，在農民工日益分化的情況下，每個農民工面臨的具體問題可能是其在不同問題之間權衡取舍的結果。因為價值觀念與行為方式的分化，在就業上有人更看重收入因而選擇高強度、高收入的工作，有人因更看重生活質量、閑暇而選擇強度更低但收入也更低的工作，也有人選擇收入更低但就業時間更靈活、自由的工作，等等。面對更加多元、更加分化的農民工群體，單從收入或某一個維度去評價農民工就業狀況就可能得出有偏的結論。

近年，農民工多維就業質量問題在國內得到越來越多關注，相關研究主要分為三個方面內容：一是構建多維指標體系對就業質量的測度，這些研究在就業質量指標體系構成上不盡相同，總體上都是覆蓋了工資水平、工作強度、工作安全性與工作穩定性等方面的全部或部分特征(明娟、曾湘泉，2015；李中建、袁璐璐，2017；陳萬明、徐國長等，2019；羅文劍、張曉晨等，2018；周春芳、蘇群，2018；高梅、吳義剛，2017)。二是對就業質量影響因素的實證研究，主要分析了工作轉換(明娟、曾湘泉，2015；周春芳、蘇群等，2019；明娟，2018)、務工距離(李中建、袁璐璐，2017)、流入地城市規模(胡斌紅、楊俊青，2019)、組織(王秀燕、付金存等2020；鄧睿，2020)、社會資本(沈詩杰、2018；鄧睿，2020；倪中燁、余康，2020)、社會融入(郭慶，2020)、教育培訓(肖小勇、黃靜等，2019；樊茜、金曉彤，2018)、職業技能(王瓊、黃維喬，2020)、子女隨遷(鄧睿、冉光和，2018)、勞務派遣(聶偉，2015)等因素的影響。三是關于就業質量對農民工相關影響的實證研究，包括對農民工的獲得感和幸福感(盧海陽、楊龍等，2017；聶偉、2020)、落戶與市民化意愿(章洵、陳寧等，2018；龔紫鈺，2017；聶偉、風笑天，2016)及健康(徐延輝、李志濱，2019；朱慧劼、風笑天，2019)等方面的影響。

伴隨著代際更替及教育水平等的分化，權利意識的提升及群體間分化也是農民工最重要的變化之一。權利意識的提升可以表現在兩個方面，首先是權利認知的提升，即更關注和更準確知道自己享有什么權利；其次是用行動維護自己權利的意識的提升，即更積極地對權利提出主張或在權利受損時利用司法與勞動仲裁等手段維護合法權利。顯然，這兩個方面對農民工的薪酬收入、勞動權益等，進而對整體的就業質量都可能有重要影響。但是，從現有文獻看，關于農民工權利意識對其就業質量的影響仍缺乏關注和研究。權利認知是權利意識的基礎，并影響權利意識其他方面發揮作用，本文將圍繞權利認知對農民工就業質量的影響從兩個方面豐富現有研究：(1)構建農民工就業質量指數，然后使用Heckman回歸方法，在控制樣本選擇問題的基礎上分析權利認知對農民工就業質量的影響。(2)進一步使用Buchinsky控制方程法和A & B連接方程法兩種樣本選擇分位數估計方法，分析權利認知對不同就業質量農民的差異化影響。

2 農民工就業質量狀況

1996年，國際勞工組織提出“體面勞動”概念，認為體面勞動是就業相關愿望的總和，包括合理收入、工作安全、社會保護、發展前景、社會融合、參與決策等(1)https://www.ilo.org/global/topics/decent-work/lang--en/index.htm。。以體面勞動的內涵為基礎，本文的就業質量指與農民工就業直接相關的權利和愿望的實現情況，是農民工就業狀況的綜合水平。在農民工更加多元、更加分化的背景下，基于農民工因價值觀念和偏好不同在不同的愿望之間權衡并做出不同選擇這一假設，本文通過構建就業質量指數對農民工就業質量進行測度。具體來說，參照國內外多維就業質量指數框架(Leschke& Watt，2014；明娟、曾湘泉，2015)，本文構建的就業質量指數包括收入水平、勞動權益、勞動強度、勞動安全、就業穩定性、社會保障等6個維度8個指標。通過以上對現有研究的梳理可以看出，這6個維度涵蓋了與農民工就業直接相關的權利和愿望的主要方面。

2.1 數據來源與樣本特征

本文中農民工的標準為農村戶籍、跨鄉鎮居住和務工就業的人。數據來源于國家社科基金重大項目“新形勢下中國農民工問題研究”課題組2019年在北京、山東青島、四川成都等地開展的問卷調查。數據按照調查方法由兩部分構成，第一部分課題組采用了與結構成比例的配額抽樣與分層隨機抽樣相結合的方法。第一步，課題組按2018年國家衛健委流動人口動態監測數據中農民工就業構成確定抽樣的目標就業結構；第二步，課題組選擇了代表東部中心城市的北京、山東青島和代表西部中心城市的四川成都，這三個城市都是農民工大量流入的代表性城市；第三步，在北京的大興區和西城區、青島的城陽區和李滄區、成都的新都區、青羊區和溫江區按照就業結構比例，采用入企業和街頭隨訪的方式隨機抽樣調查。這部分樣本總共為1076人。第二部分是由覆蓋其他勞動力流出大省的調查員利用春節對返鄉農民工做抽樣調查，這部分樣本總共346人，覆蓋安徽、河南、貴州等12個省區市。最后，整個數據的樣本總量為1422人，覆蓋15個省區市。

樣本農民工在性別構成、代際構成、就業狀態等方面主要有以下特征(見表1)：(1)在性別方面，男性占總樣本的59.0%。(2)在代際方面，按出生年份將1422個人分為“70前”、“70后”、“80后”和“90后”，其中，“70前”指出生于1970年之前的人，依此類推。總樣本中，“80后”最多，占了29.4%；其次是“70后”，占26.6%；“70前”和“90后”都占22%左右。(3)在就業狀態方面，處于在就業狀態的1327人，占94.5%，處于失業無業狀態的占5.5%。(4)在就業類型方面，本調查將農民工的就業分為雇主、雇員、自營勞動者、家庭幫工和打零工5種形式。其中，雇員最多，占到77.5%；其次是自營勞動者，占13.1%；雇主占6.1%，打零工的占1.9%，家庭幫工和其他就業形式分別占0.8%和0.7%。(5)在所在單位類型方面，私營企業占比最高，達到44.5%；其次是個體工商企業，占28.4%；國有企業和股份企業分別占9.9%和8.2%。

表1 調查樣本基本特征

2.2 就業質量指數的構建

2.2.1 指標選擇與賦值

(1)收入水平。收入是就業的最主要目標，是就業質量的重要表現。本研究調查了農民工的月平均收入。該指標的計算分為四步，第一步是將農民工的收入按1%的比例在首尾兩端截斷，即剔除最高1%和最低1%的樣本，以控制異常值的影響。經處理后，樣本農民工月收入的均值為4433元。第二步是按流入地將所在省份樣本少于20個的農民工剔除。第三步是將農民工的月收入按流入地分省做五等分。第四步是根據五等分的結果為該收入指標賦值，其中，最高收入組為1、中高收入組為0.75、中等收入組為0.5、中下收入組為0.25、最低收入組為0。

(2)勞動權益。農民工勞動權益問題一直備受關注，本文用兩個指標來衡量。一個是農民工是否簽訂書面勞動合同，這是農民工最基本的權利，也是其他相關權益的重要依據和保障。根據勞動合同法，是否簽訂合同也可以被看作正規就業與非正規就業的劃分依據。如果簽訂了書面合同該指標得分為1，否則為0。雇主、自營勞動者和家庭幫工由于不存在簽訂勞動合同問題，所以這個指標的得分都是1；打零工也不存在簽訂勞動合同的情況，但是該指標的得分為0。在1015個農民工雇員中，71.4%簽訂了合同，在簽訂合同的人中合同期限為2年及以上(包括無固定期合同)的占50.1%。另一個指標是農民工在當前工作中是否曾被拖欠或克扣工資，如果未曾被拖欠或克扣工資得分為1，否則為0。雇主、自營勞動者與家庭幫工也不存在被拖欠、被克扣工資的問題，該指標得分都為1。按時、足額取得勞動報酬是農民工的基本權益，但是也是農民工經常遇到的權益問題。根據調查數據，有10.7%的農民工在當前工作中遇到過工資被拖欠或克扣的情況。

(3)社會保障。社會保障為農民工提供養老、失業和工傷等方面的必要保障，在一些城市還是農民工獲得保障住房等方面資格的必要條件。該維度用農民工在流入地是否入社保來衡量，如果入了社保得分為1，否則得分為0。根據調查數據，在全部樣本中僅49.2%在流入地入了社保。

(4)勞動強度。過度勞動是影響農民工健康、職業發展及其他經濟社會活動的重要因素，正得到越來越多的關注(祝仲坤，2020；郭鳳鳴，2020)。本文用兩個指標來衡量農民工的勞動強度，一個是日均勞動時間，如果不超過8小時，得分為1；如果在8～10小時之間，得分為0.75；如果在10～12小時之間，得分為0.5；如果在12～14小時之間，得分為0.25；如果超過14小時，得分為0。“基礎工資+加班費”或“底薪+計件報酬”是農民工常見計薪方式(2)在調查數據中，按這兩種方式計薪的農民工合計占農民工總數36.3%。，由于基礎工資或底薪很低，大量農民工需要靠長時間的加班來增加收入。根據調查數據，日工作時間超過8小時的農民工占到58.2%。另一個指標是周均休息時間，如果不少于2天，得分為1；如果在1～2天之間，得分為0.75；如果在0.5～1天之間，得分為0.5；如果有休息但不足0.5天，得分為0.25；如果基本無休息，得分為0。

(5)勞動安全。工作環境的安全性及與之相關的工傷、職業病等是長期以來農民工就業面臨的重要問題。本文用農民工的工作環境是否存在致殘致死風險、化學毒物、煙塵粉塵、過量負重或噪音等問題來衡量，如果存在得分為0，否則為1。根據調查數據，22.2%的農民工表示存在相關問題。

(6)就業穩定性。就業穩定性也是農民工就業長期受到關注的問題。從就業本身來說，穩定性高意味著農民工與就業崗位之間實現較好匹配(周闖、劉敬文，2020)。就業穩定性將直接影響到農民工收入、人力資本積累及市民化決策等諸多方面(黃乾，2009；邵敏、武鵬，2019；袁方、安凡所，2019)。本文用農民工在當前工作的從業時間來衡量就業穩定性，如果達到或超過5年得分為1；如果從業時間在3～5年之間，得分為0.75；如果在2～3年之間，得分為0.5；如果在1～2年之間，得分為0.25；如果不足1年，得分為0。根據調查數據，剔除打零工的人后，當前工作從業時間在3年及以上的穩定就業人口占到全部農民工的57.1%。

2.2.2 權重

權重是計算指數的一個關鍵問題，專家打分法、主成分分析法、均權法等賦權法都是確定權重的常用方法。其中，以主成分分析法為代表的客觀賦權方法有更加客觀的優勢，但是因為以主成分對方差的解釋程度為權重，后者與經濟社會意義上的重要性之間并不具有必然聯系，所以使用該方法確定權重在經濟社會意義上也值得商榷。本文在強調各個維度對就業質量都很重要的情況下，選擇均權法確定權重，這也是國內外相關研究普遍選擇的方法。那么，收入水平、勞動權益等6個維度的權重都是1/6，農民工就業質量指數是各維度得分的加權平均值。另外，勞動權益和勞動強度2個維度各由兩個指標構成，這兩個維度的得分也由各自的兩個指標按均權(各1/2)計算加權平均值得到。剔除個別指標存在缺失值的農民工，最終在全部1422個農民工中得到1104人的就業質量指數。

2.3 農民工就業質量的基本特征及群組比較

首先，就業質量指數各維度之間的相關性分析支持了農民工在就業的不同愿望、不同問題之間權衡取舍這一基本判斷(見表2)。其中，最突出的是農民工收入水平與勞動強度得分(得分高意味著勞動強度低)、工作環境得分(得分高意味著工作環境安全)之間存在顯著的負向關系，表明有的農民工通過過度勞動或通過承擔不安全的勞動來換取更高的收入。另一個特點是勞動強度得分與就業穩定性負相關，即勞動強度低的農民工反而就業不穩定。這一與直觀感覺相悖的發現突顯了農民工就業質量低或缺少高質量就業的機會，勞動強度低則收入水平也低，農民工無法同時兼顧勞動強度、收入水平和就業穩定性。

表2 就業質量指數各維度之間相關系數

圖1 農民工就業質量指數及群組差異

農民工就業質量指數的均值和中位數分別為0.629和0.646。根據本文對農民工就業質量內涵的界定，構成就業質量指數的各個維度對應的都是農民工就業的基本愿望或應得到保障的權益。就業質量指數低于1都意味著農民工某方面的愿望未能達成，或某方面的權益受損，0.629的均值表明，平均而言農民工仍面臨較明顯的就業質量問題。就業質量指數呈左偏分布，其中，指數低于0.2和0.5的農民工分別占1.5%和24.5%，也就是說，仍有很大一部分農民工面臨比較嚴重的就業質量問題。

由于偏好不同，農民工在就業質量的不同維度取舍平衡以達到個人效用的最大化，有的農民工在個別維度上可能出現較為極端的選擇，但是綜合所有維度來看又是均衡理性的。一個直接的推論是，綜合各個維度信息的就業質量指數的總體差異小于各個維度上的差異。統計結果也支持這一判斷。就業質量指數的變異系數為0.301。在構建指數的8個指標中，除了拖欠工資指標的變異系數(為0.300)略小于總體指數的變異系數，其他指標的變異系數都更高，分布在0.381～1.009之間，并且基本都在0.5以上。其中，是否有社保、勞動強度中的月休息情況以及收入水平三個指標的變異系數最大，分別達到1.01、0.92和0.77。

雖然與各指標相比就業質量指數的總體差異更小，但是群組間的差異依然明顯。分代際來看，“80后”就業質量最高，指數均值為0.666；“70前”就業質量最低，指數均值為0.563。分就業形式看，雇主、雇員、自營勞動者和家庭幫工的就業質量比較接近，均值都在0.6以上；打零工農民工的就業質量最低，指數均值僅為0.372。分教育水平看，就業質量隨著受教育水平的提高而提高，“大專及以上”農民工就業質量指數均值達到0.764，“小學及以下”農民工的均值則僅有0.524。分收入組看，農民工就業質量隨著收入組的上升而提高，最高收入組就業質量指數均值為0.718，最低收入組降至0.540。

3 實證研究設計

3.1 模型設定與計量方法

為了認識權利認知對農民工就業質量的影響，以下對就業質量指數做計量分析。需要估計的就業質量指數可以設定為式(1)：

EQIi=ΒXi+εi

(1)

其中，EQIi是農民工的就業質量指數，Xi是解釋變量。直接對該模型進行估計可能面臨樣本選擇導致的偏誤。我們僅能夠觀察到正在就業的農民工的就業質量指數，影響農民工是否就業的不可觀測因素也可能影響就業質量，這個選擇性問題在估計中必須予以考慮，否則得到的參數就存在偏誤。為此，設定農民工是否在業的潛在方程為式(2)：

(2)

根據式(2)，假設式(1)誤差項的條件均值為(Winkelmannet al.,2006)：

(3)

式中，λ(·)=φ(·)/Φ(·)，是逆米爾斯比率，φ(·)是正態分布的密度函數，Φ(·)正態分布的累積分布函數。那么，本文將估計以下樣本選擇回歸模型，并且這個兩步法參數估計結果具有一致性(Heckman，1979)。按照Buchinsky(1998)的建議，本文在第二步的估計中包含逆米爾斯比率的一次項和二次項。

(4)

本文還將通過分位數估計認識權利認知對就業質量的影響的分布特征，或者說異質性。對不同就業質量的農民工來說，權利認知的影響可能存在較大差異，理解這種差異在理論上和政策上都有重要的意義。相對于線性回歸模型一般關注于平均效應，分位回歸模型把條件分位回歸描述為可觀察的異質性的線性方程(寇恩惠、劉柏惠，2013)，可以對條件分布提供更為詳盡的描述。直接使用分位數回歸方法估計式(1)也會面臨樣本選擇問題，但是Buchinsky(1998)證明，按照參數估計的Heckman兩步法，用分位數回歸方法估計式(4)的樣本選擇條件分位回歸模型可以得到一致估計。由于這一估計屬于控制方程類方法，以下稱為Buchinsky控制方程法樣本選擇分位數估計。

Arellano & Bonhomme(2017a、2017b)認為Buchinsky控制方程法存在依賴可加性假設的問題，并提出更具一般性的基于連接方程(copula-based)的樣本選擇分位數估計方法，以下稱為A & B連接方程法樣本選擇分位數估計。設目標變量在給定X下的第τ分位條件分位函數為：

Q(τ,X)=β(τ)X

(5)

假設選擇方程如式(2)，在γZi≥-ηi時農民工為在業。假設η服從獨立于Z的正態分布，那么p(Z)=Φ(γZ)是服從[0,1]均勻分布的傾向值，V=Φ(-η)則是決定選擇結果的傾向值臨界值，且在給定分布下兩者具有對應關系。A & B連接方程法假設分位τ與V具有獨立于Z的相關系數ρ，且兩者服從參數為ρ的無條件二元正態分布，那么連接方程可以表述為：

C(τ,p;ρ)=Φ2(Φ-1(τ),Φ-1(p);ρ)

(6)

其中，Φ2是二元正態分布函數，τ是服從[0,1]分布的分位數。G是給定V的條件連接方程，具體為G=Φ2(Φ-1(τ),Φ-1(γZ);ρ)/Φ(γZ)。那么，給定Z和在業，目標變量在第τ分位的條件分位函數為：

Qs(τ,Z)=β(G-1(τ,Φ(γZ);ρ))X

(7)

在A & B連接方程法設定框架下，相關系數ρ大于零則分位大小與傾向值臨界值正相關，高分位上通過選擇(即在業)的比例越低；反之高分位上通過選擇的比例越高。同時，各分位函數又以選擇結果為條件，式(7)中上標s表示其條件分位函數特征。可以看出，A & B連接方程法通過考慮不同分位上選擇概率的變化對估計結果進行了調整。鑒于其一般性的優勢，本文將進一步應用該方法對權利認知的作用進行估計。

A & B連接方程法樣本選擇分位數估計分為三步，一是估計選擇模型的傾向值。其中解釋變量Z除了式(1)中的X，也需要包括對是否就業有影響、對就業質量沒有直接影響的變量。本文依然選擇“2015年1月以來是否找過工作”這個變量。二是通過廣義矩法(GMM)估計連接方程的參數ρ。三是按分位計算各個樣本連接方程值，然后用分位數方法估計式(7)的參數值(Arellano & Bonhomme，2017a、2017b)。應用A & B連接方程法僅能得到參數估計值，本文還將結合自舉法(Efron & Tibshirani,1993)來估計相關參數的標準差。

3.2 變量設置

就業質量指數反映了農民工就業相關權利和愿望的實現情況，本文重點關注的則是權利認知，即農民工對就業相關權利的關注和了解程度，對其就業質量的影響。農民工就業的相關權利是多元的，本文重點聚焦農民工對兩個方面權利的認知。一是簽訂勞動合同的權利。如前所述，這是農民工的最基本權利及其他權利的保障。《中華人民共和國勞動合同法》規定，“建立勞動關系，應當訂立書面勞動合同”，“已建立勞動關系，未同時訂立書面勞動合同的，應當自用工之日起一個月內訂立書面勞動合同”。因此，本文以“是否知道簽訂書面勞動合同的時間要求”這一指標來衡量農民工對該項權利的認知。具體來說，問卷按照“知道”和“不知道”調查了農民工對簽約時間要求的知情情況，并對回答“知道”的農民工進一步調查其知道的時間要求。如果農民工回答出應在1個月或1個月以內簽訂勞動合同，則視為正確并被計入“知道”的農民工，否則將被視為“不知道”。二是獲得不低于最低工資標準的勞動報酬的權利，這也是農民工的最基本權利。根據2004年勞動和社會保障部頒布的《最低工資規定》，最低工資標準是用人單位依法應支付的最低勞動報酬。但是，各地區最低工資標準并不統一。根據《最低工資規定》，各省區市分別制定本地區最低工資標準和調整方案，并且各省區市的不同行政區域可以有不同的最低工資標準。因此，本文以“是否知道最低工資標準”這一指標來作為農民工對該項權利的認知的代理變量。問卷按照“知道”、“大致知道”和“不知道”調查了農民工對所在地最低工資標準的知情情況，對回答“知道”的農民工進一步要求填寫其知道的標準。然后本研究將回答的最低工資標準與所在地實際標準進行比較，如果農民工回答的標準比實際標準高或低50%以上，則被視為回答不正確并被計入“不知道”的農民工；如果農民工回答的標準比實際標準高或低25%以上但不超過50%，則視為基本正確并被計入“大致知道”的農民工；如果農民工回答的標準比實際標準高或低25%以內，則視為正確并被計入“知道”的農民工。

本文還對農民工個人特征、人力資本、就業形式、流動模式等方面的指標進行了控制。其中，個人特征包括性別、年齡及年齡的二次項三個指標；人力資本包括受教育水平(包括“小學及以下”、“初中”等4個虛擬變量)和近3年是否曾接受過技術培訓兩項，前者用于衡量正規教育的作用，后者衡量正規教育以外人力資本投資的作用；就業形式是雇主、雇員、自營勞動者等不同就業形式的虛擬變量；流動模式包括是否跨省流動的虛擬變量及農民工到流入地務工的總時間(年數)。另外，本文通過增加地區虛擬變量對地區固定效應進行了控制，因此沒有再單獨控制各地區的宏觀經濟因素。

表3列出了主要解釋變量和各控制變量的描述和統計。從結果來看，知道簽訂勞動合同時間要求的農民工僅占樣本農民工的18.6%；僅有17.4%的農民工知道就業地的最低工資標準，另外有20.6%的人大致知道，有高達62.0%的人不知道。在控制變量方面，樣本農民工的平均年齡達到39.6歲；20.8%的農民工僅有小學及以下文化，大專及以上文化的占15.9%；36.7%的農民工曾接受過專業技能培訓；49.8%的農民工屬于跨省流動；所有農民工到流入地的平均時間達到9.2年。

表3 農民工調查樣本描述統計

4 實證結果

4.1 權利認知的作用

表4列出了實證分析結果。模型(1)是應用OLS方法的估計結果，模型(2)是考慮樣本選擇問題采用Heckman兩步法的估計結果。在控制變量中，兩個模型都包括了不同地區、不同就業形式的虛擬變量。模型(2)中，λ的一階項和二階項的系數都在1%水平上顯著，明確顯示樣本選擇問題的存在(3)不過，完全通過逆米爾斯比率的系數的顯著性來判斷是否存在樣本選擇問題也面臨質疑(Guo and Fraser,2009)。模擬研究顯示，在存在樣本選擇的情況下，弱排他性條件或樣本量小也會導致逆米爾斯比率的系數不顯著(Trevis Certo et al.,2016)。。在不同模型設定下，kct、kmw變量與各控制變量的系數基本都得到顯著和比較一致的估計結果。對于本文重點關注的權利認知因素，結果表明其對農民工就業質量有顯著的促進作用。根據模型(2)的結果，對于知道簽訂勞動合同時間要求與知道最低工資標準的農民工來說，就業質量指數分別平均高0.047和0.034。這個結果與預期一致，由于關心其作為勞動者的權利，農民工在各方面的權利有可能得到更好的保障和維護。具體來說，權利認知可能通過多個途徑對農民工就業質量產生影響，一是權利認知影響農民工搜尋工作過程中對權利保障狀況的關注，也會促使其選擇權利保障水平更高的工作；二是在確立勞動關系過程中，農民工能夠更好地依法提出權利主張，就勞動報酬等問題進行談判；三是農民工會更容易發現就業權利保障面臨的問題，并依法維護權利。權利認知兩個變量中kct的系數更大，但是Wald檢驗顯示兩者間的差異在統計上不顯著。值得注意的是，模型(2)第一步估計中kmw變量的系數顯著為負，kct變量的系數也是負值但統計上不顯著，這意味著權利認知水平高導致更低的在業比例。如前所述，權利認知影響工作搜尋與選擇，希望獲得權利得到更好保障的高質量就業，代價則可能是更少的就業選擇和更低的就業率。

表4 權利認知對就業質量的作用

各控制變量的估計結果主要表現出以下特征：教育對就業質量的促進作用隨著教育水平的提高而提高，專業技能培訓對農民工就業質量有顯著的促進作用。年齡對就業質量的作用呈“倒U型”變化，但是因為二次項的系數在經濟意義上太少，所以農民工就業質量整體而言隨著年齡的增長而提高。農民工流入當前就業地的時間長度與就業質量有顯著正向關系。年齡與流入當地的時間長度對就業質量的促進作用都可以從兩個方面解釋，一是因為就業過程中經驗、技能等專用人力資本在積累，二是因為在就業地的社會資本在積累。跨省流動與省內流動的農民工在就業質量上沒有顯著差別，表明農民工勞動力市場沒有明顯的地方保護主義或地域歧視，是一個開放的自由市場。模型(2)中女性就業質量指數平均比男性高0.024，這與勞動力問題相關研究通常發現男性更占優不同，但與胡斌紅、楊俊青(2019)基于國家衛健委流動人口動態監測調查數據對農民工就業質量的研究發現一致。對此的一個可能解釋是，在就業對農民工體力要求日趨下降的情況下，耐心、細致等女性勞動力更突出的特征可能更有優勢。從數據來看，女性勞動力就業穩定性更高，這一優勢最終也可能體現到簽訂合同等就業質量的其他方面。

4.2 穩健性檢驗

為檢驗基準估計結果的穩健性，本文按分性別、是否跨省流動的樣本組以及僅包含北京、青島和成都三地(以下簡稱“京青蓉”)的樣本組，分別做Heckman兩步法估計，結果見表5模型(1)～模型(5)。為了分析的簡潔，表5僅給出本研究重點關注的權利認知因素的估計結果。從中可以看出，各子樣本組估計結果與基準模型的結果基本一致，兩個方面權利認知對農民工就業質量都有高度顯著的促進作用。具體來說，kct變量的系數在京青蓉樣本組中的結果稍低，為0.033，在另外四個樣本組中的結果介于0.042～0.050之間；kmw變量的系數在跨省流動、省內流動、“京青蓉”及女性四個樣本組中的結果基本一致，介于0.015～0.018之間，男性樣本組的結果略高，為0.022。基于似無相關模型的檢驗(連玉君、廖俊平，2017)表明，kct、kmw變量的系數在男性組與女性組之間沒有顯著差別，在跨省流動組與省內流動組之間也沒有顯著差別。

表5 穩健性分析結果

4.3 異質性分析

表6列出了Buchin-sky控制方程法和A & B連接方程法兩種樣本選擇分位數估計的結果，其中，A & B連接方程法給出的是結合自舉法重抽樣300次的估計結果。根據Efron & Tibshirani(1993)給出的自舉法經驗法則，對于標準差估計，通常重抽樣50次就可以獲得較好的結果，很少需要重抽樣超過200次。實際上，本研究通過300次重抽樣與100次重抽樣得到的估計結果高度一致。為保持簡潔，本文僅列出重抽樣300次的估計結果，同時僅給出重點關注的權利認知因素的結果(見表6)。

表6 異質性分析結果

從Buchinsky控制方程法估計結果可以得出兩點基本判斷。首先，與基準回歸結果一致，兩個方面的權利認知對農民工就業質量都有顯著的促進作用，kct和kmw兩個變量在各個分位的系數普遍顯著大于零。其次，權利認知對低分位，即低就業質量的農民工的作用更加突出。兩個變量的系數都隨著分位的下降明顯上升，其中，kct變量的系數從0.9分位的0.020升至0.1分位的0.069，kmw變量的系數從0.9分位的0.016升至0.1分位的0.050。同時，kct變量的系數在就業質量最高的0.8和0.9分位不顯著。這一分布特征與勞動力市場及相關制度的功能屬性是一致的。就業質量分位越低，非正規就業的比例越高，不簽訂勞動合同等情況越普遍，對簽訂勞動合同權利的關注必然會有更大的作用。相反，在就業質量最高的分位，因為正規就業占主體，簽訂合同具有普遍性，那么對簽訂勞動合同權利的關注也就不會有明顯的影響。對最低工資制度來說，其作用在于保障低收入、非正規就業等各類弱勢群體獲得不低于法定最低工資標準的收入，是具有兜底性質的制度安排，對相關權利的關注和維護在就業質量低分位上的作用更大顯然也是該制度應有的特點。

A & B連接方程法估計結果總體上支持以上兩點判斷，但是與Buchinsky控制方程法估計結果仍有三點明顯差別：一是各分位的系數普遍更小(見圖2)；二是kct變量在0.3-0.9分位的系數基本都不顯著(除了0.6分位)，且系數變動趨勢更不明顯；三是Kmw變量在0.1-0.2分位上的系數明顯低且不顯著，而且也低于該變量在0.3-0.5分位的估計值，與低分位上作用更大的總體趨勢存在偏離。這些差別是控制因分位而異的樣本選擇問題的結果。首先，因為可以更好地控制樣本選擇問題，即更充分考慮對就業率的不利影響，A & B連接方程法消除了Buchinsky控制方程法存在的向上偏誤并使估計值向下變動。其次，本文A & B連接方程法估計結果中相關系數ρ為-0.303，意味著低分位上樣本選擇問題更大，消除樣本選擇導致的偏誤必然使估計值在低分位上出現更大下降。A & B連接方程法引起的估計結果的這兩點變化，與Arellano & Bonhomme(2017a)的研究發現是一致的。需要注意的是，本文中后一變化機制對Kmw變量估計結果的影響更加突出，這同樣也是勞動力市場與最低工資制度的特點和功能屬性決定的。低分位上的農民工一方面生產率普遍更低，另一方面在其所處的勞動力市場更缺乏議價能力，對獲取法定最低工資權利的認知和主張確實可能對其中部分農民工的就業質量帶來更大促進作用，但是也會有更大比例的農民工因為企業或勞動購買者愿意支付的工資低于最低工資標準而面臨失業。低分位上權利認知的積極作用與對就業率的不利作用相互沖抵，最終結果是權利認知在低分位上對就業質量的作用不顯著。總體來看，在控制對樣本選擇問題的異質影響后，權利認知對就業質量的凈效應表現出以下特征：兩方面權利認知對就業質量都有顯著促進作用，權利認知的作用隨著分位的上升而下降，在中低分位的作用更大，在高分位的作用更小甚至不顯著。

圖2 權利認知在不同分位對就業質量的作用

5 總結與啟示

雖然農民工就業質量問題在學界得到越來越多關注，但是關于權利認知對農民工就業質量的影響依然缺少研究。本文利用在北京、山東青島、四川成都等地通過問卷調查收集的1422個農民工數據，首先構建指標體系對農民工就業質量進行測度，然后以“是否知道簽訂書面勞動合同的時間要求”、“是否知道最低工資標準”兩個變量作為權利認知的代理變量，分別采用Heckman兩步法及Buchinsky控制方程法和A & B連接方程法兩種樣本選擇分位數估計方法，實證分析了權利認知對農民工就業質量的作用及其異質性。研究表明，在控制樣本選擇問題后，權利認知對農民工就業質量有顯著促進作用；權利認知的作用隨著就業質量分位的下降而上升，這與勞動力市場特征，即就業質量低分位上非正規就業和低收入群體的占比更高，及相關制度的兜底性質是一致的；但是，考慮到樣本選擇問題在不同分位上的差異并加以控制后，權利認知的作用有所下降；尤其是對獲取法定最低收入權利的認知，其在低分位上對就業質量的積極作用因對就業率不利影響的沖抵不再顯著；綜合來看，權利認知的作用隨著分位的上升而下降，在中低分位的作用更大。

以上研究結論有重要的啟示意義：首先，客觀認識農民工就業狀況是相關學術研究和政策研究的起點，在農民工日益分化的背景下，要把綜合反映農民工薪資收入、勞動強度、就業環境、社會保障等各方面狀況的就業質量作為評價農民工就業的依據。由于農民工偏好的分化，以及不同偏好的農民工在不同就業問題之間的權衡取舍，單從收入或勞動強度或其他任何單個維度去評價農民工就業狀況都可能是有偏差的。其次，要著力提高農民工權利意識，尤其是提高就業質量處于中下水平的弱勢農民工群體的權利意識，提高農民工對勞動合同法、最低工資制度和最低工資標準等相關制度的認識，促進農民工依法主張和維護就業相關權利。再次，弱勢農民工群體因為同時面臨生產率低和在勞動力市場上議價能力低的雙重約束，對獲取法定最低工資等權利的主張可能要以就業率的更大犧牲為代價。短期來看，公共政策不可避免要面臨充分維護農民工權利與保障農民工充分就業的權衡取舍。在這個意義上，個別方面就業權利不能得到充分保障的非正規就業市場恰恰是為最弱勢的農民工群體提供了生存空間。但是，這不意味著非正規就業市場上弱勢農民工就業權力得不到保障的問題應該放任，而是說就業權力相關的公共政策需要更多考慮這樣一種兩難權衡的困境，為弱勢農民工就業權力的實現提供必要支持。同時，從長遠來看，提升弱勢農民工的人力資本與技能，以提高其就業能力、弱化維護權力與保證就業之間的沖突，是全面提高農民工就業質量的根本保障。