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[摘 要]一般认为，如果农民工能够在城市获得一份长期合同或者能够从事社会、经济地位较高的工作，那么他们将更有可能融入城市。这有利于缩小地区和社会阶层的差距，构建和谐社会。基于CHIPS 2007数据，应用多元logit 回归模型从职业性质和职业类型的角度分析了农民工的内生约束（人力资本和社会资本）对其职业选择行为的影响。实证结论表明：受教育程度以及强社会关系对农民工获得长期合同以及技术管理类职位存在显著的正向影响。
[关键词]农民工职业选择；人力资本；社会资本；多元logit模型
[中图分类号]F304.6 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2013）11-0031-06
一、研究背景
根据国家统计局《2010年第六次全国人口普查主要数据公报（第1号）》显示，截止2010年末，我国农民工总数达2.61亿，占总人口的19.51%，比2000年增长约81.03%。由于农民工受到文化程度、社会关系等内生因素的影响，使得他们在求职中往往只能获得工资较低、环境较差的工作，很难享受到城市提供的公共服务。农民工为我国的城市建设做出了巨大的贡献，然而，由于户籍制度以及其它偏向城市的公共政策，使得他们无法享受城市居民同等的待遇。
这种情况的出现，一方面不利于我国二元经济条件下缩小地区和社会阶层的贫富差距，不利于缓和社会矛盾、构建和谐社会；另一方面，由于限制了劳动力资源的自由流动，使得我国经济的持续增长在一定程度上也受到了阻碍。怎样才能使农民工融入城市，享受和城市居民同样的福利待遇？一般认为，如果农民工能够在城市谋取到一份长期合同或者能够从事社会地位和经济地位较高的工作，那么他们将更有可能融入城市。然而，农民工要在城市寻求一份稳定而体面的工作受到了诸多因素的限制，除了制度层面的因素外，还包括农民工本身的内生约束，如人力资本和社会资本约束。那么，人力资本和社会资本究竟在多大程度上影响农民工的职业选择行为？本文试图回答这个问题。
二、文献回顾
本文依据农民工问题研究的进展，大致将文献综述分为3部分，即城乡分割政策下人口学因素、人力资本因素和社会资本因素等如何影响农民工迁移决策和职业选择。
1. 影响农民工迁移决策和工资的人口学及制度因素
影响农民工迁移的因素主要包括年龄，受教育程度。研究认为发展中国家的迁移人群以年轻人为主，且随着受教育程度的增加，其迁移的概率也随之增加[1] 。此外，由于我国存在独特的户籍制度，因此大量学者从户籍角度研究了我国劳动力迁移状况。分析指出，年龄对劳动力的迁移概率有显著的影响，但年龄对迁移的边际效应并不显著，而其它文献则表明年龄对迁移的影响呈倒U型关系[2-4]。最后，获取更高的收入是吸引农民工进城务工的主要动力之一，学者们在关注迁移者迁移决策的同时，也开始研究农民工的工资决定因素。目前已有的文献表明中国劳动力市场二元分割特征明显，拥有城镇户口的劳动者在获得工资较高的职业和工作单位上都具有明显优势，其中户籍制度解释了城乡工人工资差异的20%～30%[5]，户籍制度造成了社会差别，对“体制内流动引起的结构性影响依然存在”[6]，中国二元分割的劳动力市场仍是阻碍农民工进入主要劳动力市场的重要因素之一[7]。除户籍制度外，学者们还研究了部门差异和性别差异对工资的影响。 现有研究表明私有制经济或者是市场化经济将导致更大的性别工资差异，但性别歧视的程度从国有企业到私营企业依次下降[8-9]。
2. 影响迁移决策和职业选择的人力资本因素
在人力资本因素中，受教育程度和健康程度是研究迁移决策中最常用的变量，然而受教育程度对迁移决策的影响却并不一致。此外，对农民工职业选择行为的研究也在进一步深化。例如对农民工的部门选择行为分析表明：受教育程度对部门选择有显著的影响，其中私人部门的教育收益比公共部门更高，但是受教育程度对私营企业的选择行为存在显著的负面影响[10]；工作搜寻渠道和受教育水平对部门选择有显著影响，但部门选择的性别差异并不显著[11]；受教育程度和培训状况等人力资本因素使得农民工从事社会声望较高的职业的概率增大[12-13]。还有学者从人力资本的形成效率角度研究了农民工工资与其工作经验的关系。他们得出结论培训不能显著提升工作经验的工资回报，农民工工资差异随着经验的增长而扩大[14]。
3. 影响迁移决策和职业选择的社会资本因素
西方社会学一直在讨论社会网络和社会资本对个人求职的影响，而中国自古以来是一个人情社会，通过传统社会关系网络形成的社会资本对就业有十分重要的影响。这种社会关系网络可以为求职者传递就业信息并帮助其获得更好的工作岗位。目前，对社会资本与就业关系的关系的研究正是我国学术界关注的热点。当前研究主要集中在社会网络对农民工移民决策和工资水平的影响[15-17]，但目前其作用如何还没有达成一致。还有学者研究了农民工社会资本转换对其在城市打工收入的影响，表明原始社会资本的大小对打工收入无影响，而农民工在城市获得的社会资本对其收入有正向的影响[18]。
4. 本文贡献
从上文对国内外人口迁移的研究可知，早期的研究文献大多集中在移民决策和工资水平的影响因素。近年来研究者开始注重人力资本以及社会资本对农民工融入城市，市民化的研究[19-21]，研究表明人力资本和社会资本对农民工城市融入有显著的正向影响。然而从上述角度研究职业选择行为对农民工融入城市的文献仍然偏少，原因可能是获得的数据有限以及对社会资本难以进行定量的界定。再者，尽管已有的文献对农民工的工资决定和行业选择进行了分析，但学术界对人力资本与社会资本在工资和部门决定中的影响还没有达成一致的结论。另外，由于农民工个体本身存在异质性，所以其职业选择行为在一定程度上与其个人特征有关。正是基于这种考虑，本文将职业选择行为细分为对职业性质与职业类型的选择，在控制了人口学因素和户籍制度因素后，利用CHIPS 2007数据和多元logit模型来考察人力资本与社会资本对农民工职业选择行为的影响。本文的研究结果将有助于加深我们对农民工职业选择行为的理解，为政府和企业制定相关的政策提供参考意见。 三、数据、变量和回归模型
本文数据来源于中国社会科学院和北京师范大学2007年中国家庭收入调查数据（CHIPS 2007）。其中农村迁移者的数据除人口学变量之外，还包括了教育、收入、工作状态、工作类型、所在行业以及职业性质等数据。这为本文的研究提供了可靠的数据来源。依照前述论文的假定，这里只考虑年龄在16岁到60岁之间有工作的农民工样本（见表1）。
1. 因变量设定
本文将因变量设定为农民工的职业性质与职业类型。其中职业性质是指农民工当前职业的性质是个体私营户、临时工、长期合同工和固定职工。这里为了便于比较，将个体私营户作为基准组（base group）。
另外一个因变量为职业类型。国内目前关于农民工职业类型的研究较少，但他们对如何具体划分职业类型并无统一标准。本文依照数据的特点，借鉴已有的研究（姚先国，俞玲2006）将职业类型分为个体私营企业主、技术人员和单位负责人、一般办事员、服务业工人、工业工人以及其他劳动者6类。为了对比分析方便，本文将个体私营企业主设置为基准组（base group）。
2. 自变量设定
（1）人力资本。由于人力资本是一种无形资产，所以它具有很多不同的存在形式。现在一般将人力资本的内容概括为以下5个方面：医疗保健、员工培训、正规学校教育、未成年人的学习和个人与家庭为适应就业机会变化的迁移活动。教育是其中最核心的部分，对教育的投资也是最重要的投资形式。本文将教育程度设定为小学、初中、高中和大学以上。而随着工作时间的增加，工人的经验也在积累，这将使工人的技术更为纯熟，所以经验的增加也可视作增加了人力资本。另外，对健康进行投资，将延长人的预期寿命，这将增加劳动时间、提高工作质量。故本文引入的健康程度作为人力资本变量之一。
如上所述，基于数据的可获得性考虑，本文将人力资本设定为受教育程度、培训状况、健康状况、经验等4个变量。
（2）社会资本。正式提出“社会资本”概念的是20世纪80年代法国社会学家布迪尔。他认为“社会资本”是“实际或潜在资源的集合，这些资源与由相互默认或承认的关系所组成的持久网络相关，而且这些关系或多或少是制度化的”。社会资本的观点大致可分为“嵌入自我”的观点。和“结构化观点”。姜继红将结构化观点归纳为4类理论，即网络结构观、社会资源理论、弱关系理论与强关系理论等[23]。依据上述理论，本文从数据可获得性出发，将社会资本设定为“是否通过亲友介绍工作”，由此来考察强社会关系是否会对农民工的职业选择产生影响；另外本文还设定了衡量社会网络大小的“本市亲友个数”以及衡量社会互动强度的“礼金数额占总收入的比例”。
（3）人口学变量。本文依照前述文献，引入了人口学变量作为控制变量。如性别、家庭人数、民族、婚姻状况、户口等。
3. 回归模型设定
本文采用多元logit 模型来分析人力资本与社会资本对农民工职业性质和职业类型的影响。假设农民工的职业性质是3种相互排斥的类型，即个体私营户、临时工、长期合同工和固定职工（对职业类型的设置相似）。农民工选择能给其带来最大效用的职业类型。本文根据McFadden[24]和易君健[11]的设定，将农民工的效用方程设置如下：
Uim=β0+βmxi+？着im （1）
其中，i=1，…，n；m=1，2，3；Uim表示第i个农民工选择第m种职业性质所带来的效用；xi表示影响第i个农民工职业性质或职业类型的外生变量，？着im为误差项，β0为常数项，那么当Uim？莛Uik
第i个农民工将选择第m 种职业性质，其中m≠k，k=1，2，3，假设Yi 为随机变量，表示第i个农民工选择了第m种职业性质。第i个劳动者将选择第m种职业性质的概率为：
Pr（Yi=m）=■m=1，2，3 （2）
本文为了对比分析的需要，在职业性质的分析中，假设将个体私营户作为基准组（base group）。根据劳动者在选择3种职业性质的概率之和为1，将本文将第一种职业性质（即个体户）的选择概率进行标准化（即xm-1=0），得到了标准化以后的选择概率为：
Pr（Yi=1）=■ （3）
Pr（Yi=m）=■ m=2，3 （4）
如果令m=2，3，k=1， 我们就推导出了多元logit 模型最后需要估计（3）和（4）两个方程的随机表达式为：
ln（■）=βmxi+em m=2，3 （5）
其中，em为误差项，由于估计出来的方程是选择两种职业性质的概率之比。回归系数中的βm符号，表示相对于第1种职业，影响个体选择第m种职业选择概率的总方向（是正向影响或者是负向影响）。所以这里还需要计算xi影响个体选择第m种类型的边际效应（Marginal Effects）：
■ln（■）=βm≠■ （6）
四、回归结果分析
1. 职业性质的回归结果分析
表2的回归结果提供了很强的证据表明受教育程度对职业性质有显著的正向影响。随着受教育程度的增加，农民工获得长期固定职位的概率也随之大幅增加。与基准组相比，拥有初中学历的农民工获得长期职位的概率增加了7 %，拥有高中学历的农民工获得长期职位的概率增加了15.7 %，而拥有大学学历的农民工获得长期职位的概率增加了20.8%，这比拥有高中学历的农民工的概率高了5.1个百分点。
第二个衡量人力资本的指标是健康状况。回归结果表明健康状况较好的农民工通常更容易获得长期固定职位。例如，健康状况一般的农民工获得长期固定职位的概率增加了22.6%，而健康状况好的农民工比基准组获得长期固定职位的概率增加了29.3%。
第三个指标是非农经验和工作年限。非农经验对农民工获得长期固定职位有显著的正向影响，而长期固定职位的边际效应（marginal effects）却并不显著。这说明非农经验虽然有助于农民工获得长期固定职位，但其作用并不大。而工作年限的影响更是趋近于0。这可能是因为农民工平时所干的工作多是非技术性的纯体力劳动，这本身并不需要太多的经验积累，而长期职位多要求有一些知识储备，所以纯体力劳动积累的经验对农民工获得长期职位几乎没有影响。 最后一个变量是培训。培训状况对农民工获得长期固定职位的影响非常显著，与基准组相比，概率增加了13.1%，这有力地佐证了培训对于农民工职业地位提升的重要性。其中，公司组织的培训对农民工获得长期固定职位有显著的正向影响，但其边际效应系数并不显著，这可能是公司培训的时间一般较短所致。
表2还显示了社会资本对农民工获取长期固定职位的影响。本文主要从社会网络和互动强度两个方面来定义社会资本。社会网络又主要由“获得工作途径”和“本市亲友个数”两个变量来衡量。与个体私营户相比，由亲友介绍工作使得农民工获得长期职位的概率增加了5.2%。而获得临时职位概率则增加了11.4%，这说明亲友这种强社会关系对农民工的职业性质有巨大的影响，这也进一步说明了中国式的人情社会里“关系”的重要性。特别是在进入门槛较低的临时职位时，亲友往往提供了及时准确的信息，而这使得农民工对职位的搜寻成本大大降低，也提高了就业的成功率。而“本市亲友个数”的系数值却并不显著。这可能是因为农民工的交际圈子也较单一，对其获得长期职位的帮助有限。
最后一个衡量指标是“礼金在家庭总收入的份额”，这用来作为衡量社会互动强度的代理变量。“婚丧嫁娶，礼尚往来”是中华民族的传统，送礼金额的多少自然能很好的描述社会互动强度的大小。但回归结果表明，与基准组相比，礼金份额对于农民工获得长期固定职位的影响并不显著。这可能同样是因为农民工在城市交际圈较小，从而无法对其获得长期职位有实质性的帮助。
2. 职业类型的回归结果分析
表3的职业类型回归结果表明：受教育程度对农民工职业类型的影响十分显著，尤其是在技术管理人员和办事员这类需要更多知识储备的职位。相对于个体私营户而言，拥有高中学历的农民工获得该类职位的概率增加了1.33%，而拥有大学学历的农民工的概率则增加了4.31%。这说明受教育程度越高，农民工越可能获得社会地位和经济地位较高的技术管理类职位。
本文样本中被调查人可能会对自己真实的健康状况有所隐瞒，导致本文样本中健康状况健康的样本数占总样本数的98.36%，这也就造成了不显著的结果。经验同样对农民工获得管理技术类职位有重要影响。表3中显示非农经验使得农民工获得该类职位的概率增加了1.74%。而公司培训同样使得农民工获得技术管理类职位的概率增加了1.65%。
社会资本中，表示社会网络的变量“亲友介绍工作”对农民工获得技术管理类职位呈弱正向影响，与基准组相比，其概率仅增加了1%。另一个衡量社会网络大小的变量“本市亲友个数”对职业类型的影响并不显著。而衡量社会互动强度的代理变量“礼金数额占消费支出的比例”对农民工获得技术管理类职位的影响也并不显著。可能的原因是农民工社会交往的圈子狭窄从而使得其社会互动强度对其职业类型的影响有限。
五、结论和政策建议
1. 结论
培训状况，受教育水平和亲友介绍、社会网络的大小以及互动强度等因素都是影响农民工职业性质以及职业类型的重要因素。人力资本中的受教育程度和培训状况对农民工获得长期职位的影响很突出，社会资本中强社会关系的运用和社会互动的强度都对农民工获取长期职位有很重要的影响。
而在职业类型的影响因素中，受教育程度以及强社会关系更是对农民工获得经济社会地位较高的职位有极其重要的影响。社会网络对农民工获得各种类型的职位都有明显的正向影响，但表示社会互动强度的变量“礼金份额”对职业类型的影响并不显著，这可能是因为农民工的交际圈子比较单一，所以礼金份额对农民工跨行业的流动影响不大。
2. 政策建议
受教育程度仍是制约农民工融入城市的最重要的因素。政府在增加农村基础教育投入的同时，应继续加大职业教育的扶持力度。尤其是对于那些未能升学的农村毕业生，应采取措施使得他们接受一定的职业教育，成为新型的劳动者。这对提高我国劳动力的素质，增加劳动力的人力资本存量有重要的意义。这也将使农民工更容易融入城市，对改善我国二元经济条件下的收入差距扩大的问题将有显著的作用。
国家可以通过补贴企业的形式来提升对农民工职业培训的力度和范围。通过企业对农民工进行有针对性的培训，实现农民工从“体能型”向“技能型”转变。这无疑是双赢的方法。一方面企业能够对农民工实行有针对性的培训，以提高其人力资本存量，帮助其获得长期职位。另一方面可以提高企业的劳动生产率，减少企业人才的流失，以缓解目前东南沿海地区出现的“民工荒”。
由于我国二元经济结构的影响，农民工获得信息的渠道往往是亲友的口耳相传，政府应加大农村信息化建设发展，提高企业人才需求信息的信息传播效率，以此来优化劳动力资源配置，提高劳动力的就业成功率。
[作者附识]
感谢北京师范大学中国收入分配研究院提供CHIPS 2007数据支持。
[参考文献]
[1] Greenwood. Internal Migration in Developed Countries[J]. Handbook of Population and Family Economics， 1997（1B）：361-402.
[2] 赵耀辉. 中国农村劳动力流动及教育在其中的作用——以四川省为基础的研究[J]. 经济研究， 1997 （2）：37-42.
[3] Zhao Y. Leaving the Countryside Rural-To-Urban Migration Decisions in China[J]. American Economic Review， 1999（2）：281-186.
[4] 蔡昉，都阳. 迁移的双重动因及其政策含义——检验相对贫困假说[J].中国人口科学， 2002（4）：1-7.
[5] 姚先国，赖普清. 中国劳资关系的城乡户籍差异[J]. 经济研究， 2004（7）：82-90.
[关键词]农民工职业选择；人力资本；社会资本；多元logit模型
[中图分类号]F304.6 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2013）11-0031-06
一、研究背景
根据国家统计局《2010年第六次全国人口普查主要数据公报（第1号）》显示，截止2010年末，我国农民工总数达2.61亿，占总人口的19.51%，比2000年增长约81.03%。由于农民工受到文化程度、社会关系等内生因素的影响，使得他们在求职中往往只能获得工资较低、环境较差的工作，很难享受到城市提供的公共服务。农民工为我国的城市建设做出了巨大的贡献，然而，由于户籍制度以及其它偏向城市的公共政策，使得他们无法享受城市居民同等的待遇。
这种情况的出现，一方面不利于我国二元经济条件下缩小地区和社会阶层的贫富差距，不利于缓和社会矛盾、构建和谐社会；另一方面，由于限制了劳动力资源的自由流动，使得我国经济的持续增长在一定程度上也受到了阻碍。怎样才能使农民工融入城市，享受和城市居民同样的福利待遇？一般认为，如果农民工能够在城市谋取到一份长期合同或者能够从事社会地位和经济地位较高的工作，那么他们将更有可能融入城市。然而，农民工要在城市寻求一份稳定而体面的工作受到了诸多因素的限制，除了制度层面的因素外，还包括农民工本身的内生约束，如人力资本和社会资本约束。那么，人力资本和社会资本究竟在多大程度上影响农民工的职业选择行为？本文试图回答这个问题。
二、文献回顾
本文依据农民工问题研究的进展，大致将文献综述分为3部分，即城乡分割政策下人口学因素、人力资本因素和社会资本因素等如何影响农民工迁移决策和职业选择。
1. 影响农民工迁移决策和工资的人口学及制度因素
影响农民工迁移的因素主要包括年龄，受教育程度。研究认为发展中国家的迁移人群以年轻人为主，且随着受教育程度的增加，其迁移的概率也随之增加[1] 。此外，由于我国存在独特的户籍制度，因此大量学者从户籍角度研究了我国劳动力迁移状况。分析指出，年龄对劳动力的迁移概率有显著的影响，但年龄对迁移的边际效应并不显著，而其它文献则表明年龄对迁移的影响呈倒U型关系[2-4]。最后，获取更高的收入是吸引农民工进城务工的主要动力之一，学者们在关注迁移者迁移决策的同时，也开始研究农民工的工资决定因素。目前已有的文献表明中国劳动力市场二元分割特征明显，拥有城镇户口的劳动者在获得工资较高的职业和工作单位上都具有明显优势，其中户籍制度解释了城乡工人工资差异的20%～30%[5]，户籍制度造成了社会差别，对“体制内流动引起的结构性影响依然存在”[6]，中国二元分割的劳动力市场仍是阻碍农民工进入主要劳动力市场的重要因素之一[7]。除户籍制度外，学者们还研究了部门差异和性别差异对工资的影响。 现有研究表明私有制经济或者是市场化经济将导致更大的性别工资差异，但性别歧视的程度从国有企业到私营企业依次下降[8-9]。
2. 影响迁移决策和职业选择的人力资本因素
在人力资本因素中，受教育程度和健康程度是研究迁移决策中最常用的变量，然而受教育程度对迁移决策的影响却并不一致。此外，对农民工职业选择行为的研究也在进一步深化。例如对农民工的部门选择行为分析表明：受教育程度对部门选择有显著的影响，其中私人部门的教育收益比公共部门更高，但是受教育程度对私营企业的选择行为存在显著的负面影响[10]；工作搜寻渠道和受教育水平对部门选择有显著影响，但部门选择的性别差异并不显著[11]；受教育程度和培训状况等人力资本因素使得农民工从事社会声望较高的职业的概率增大[12-13]。还有学者从人力资本的形成效率角度研究了农民工工资与其工作经验的关系。他们得出结论培训不能显著提升工作经验的工资回报，农民工工资差异随着经验的增长而扩大[14]。
3. 影响迁移决策和职业选择的社会资本因素
西方社会学一直在讨论社会网络和社会资本对个人求职的影响，而中国自古以来是一个人情社会，通过传统社会关系网络形成的社会资本对就业有十分重要的影响。这种社会关系网络可以为求职者传递就业信息并帮助其获得更好的工作岗位。目前，对社会资本与就业关系的关系的研究正是我国学术界关注的热点。当前研究主要集中在社会网络对农民工移民决策和工资水平的影响[15-17]，但目前其作用如何还没有达成一致。还有学者研究了农民工社会资本转换对其在城市打工收入的影响，表明原始社会资本的大小对打工收入无影响，而农民工在城市获得的社会资本对其收入有正向的影响[18]。
4. 本文贡献
从上文对国内外人口迁移的研究可知，早期的研究文献大多集中在移民决策和工资水平的影响因素。近年来研究者开始注重人力资本以及社会资本对农民工融入城市，市民化的研究[19-21]，研究表明人力资本和社会资本对农民工城市融入有显著的正向影响。然而从上述角度研究职业选择行为对农民工融入城市的文献仍然偏少，原因可能是获得的数据有限以及对社会资本难以进行定量的界定。再者，尽管已有的文献对农民工的工资决定和行业选择进行了分析，但学术界对人力资本与社会资本在工资和部门决定中的影响还没有达成一致的结论。另外，由于农民工个体本身存在异质性，所以其职业选择行为在一定程度上与其个人特征有关。正是基于这种考虑，本文将职业选择行为细分为对职业性质与职业类型的选择，在控制了人口学因素和户籍制度因素后，利用CHIPS 2007数据和多元logit模型来考察人力资本与社会资本对农民工职业选择行为的影响。本文的研究结果将有助于加深我们对农民工职业选择行为的理解，为政府和企业制定相关的政策提供参考意见。 三、数据、变量和回归模型
本文数据来源于中国社会科学院和北京师范大学2007年中国家庭收入调查数据（CHIPS 2007）。其中农村迁移者的数据除人口学变量之外，还包括了教育、收入、工作状态、工作类型、所在行业以及职业性质等数据。这为本文的研究提供了可靠的数据来源。依照前述论文的假定，这里只考虑年龄在16岁到60岁之间有工作的农民工样本（见表1）。
1. 因变量设定
本文将因变量设定为农民工的职业性质与职业类型。其中职业性质是指农民工当前职业的性质是个体私营户、临时工、长期合同工和固定职工。这里为了便于比较，将个体私营户作为基准组（base group）。
另外一个因变量为职业类型。国内目前关于农民工职业类型的研究较少，但他们对如何具体划分职业类型并无统一标准。本文依照数据的特点，借鉴已有的研究（姚先国，俞玲2006）将职业类型分为个体私营企业主、技术人员和单位负责人、一般办事员、服务业工人、工业工人以及其他劳动者6类。为了对比分析方便，本文将个体私营企业主设置为基准组（base group）。
2. 自变量设定
（1）人力资本。由于人力资本是一种无形资产，所以它具有很多不同的存在形式。现在一般将人力资本的内容概括为以下5个方面：医疗保健、员工培训、正规学校教育、未成年人的学习和个人与家庭为适应就业机会变化的迁移活动。教育是其中最核心的部分，对教育的投资也是最重要的投资形式。本文将教育程度设定为小学、初中、高中和大学以上。而随着工作时间的增加，工人的经验也在积累，这将使工人的技术更为纯熟，所以经验的增加也可视作增加了人力资本。另外，对健康进行投资，将延长人的预期寿命，这将增加劳动时间、提高工作质量。故本文引入的健康程度作为人力资本变量之一。
如上所述，基于数据的可获得性考虑，本文将人力资本设定为受教育程度、培训状况、健康状况、经验等4个变量。
（2）社会资本。正式提出“社会资本”概念的是20世纪80年代法国社会学家布迪尔。他认为“社会资本”是“实际或潜在资源的集合，这些资源与由相互默认或承认的关系所组成的持久网络相关，而且这些关系或多或少是制度化的”。社会资本的观点大致可分为“嵌入自我”的观点。和“结构化观点”。姜继红将结构化观点归纳为4类理论，即网络结构观、社会资源理论、弱关系理论与强关系理论等[23]。依据上述理论，本文从数据可获得性出发，将社会资本设定为“是否通过亲友介绍工作”，由此来考察强社会关系是否会对农民工的职业选择产生影响；另外本文还设定了衡量社会网络大小的“本市亲友个数”以及衡量社会互动强度的“礼金数额占总收入的比例”。
（3）人口学变量。本文依照前述文献，引入了人口学变量作为控制变量。如性别、家庭人数、民族、婚姻状况、户口等。
3. 回归模型设定
本文采用多元logit 模型来分析人力资本与社会资本对农民工职业性质和职业类型的影响。假设农民工的职业性质是3种相互排斥的类型，即个体私营户、临时工、长期合同工和固定职工（对职业类型的设置相似）。农民工选择能给其带来最大效用的职业类型。本文根据McFadden[24]和易君健[11]的设定，将农民工的效用方程设置如下：
Uim=β0+βmxi+？着im （1）
其中，i=1，…，n；m=1，2，3；Uim表示第i个农民工选择第m种职业性质所带来的效用；xi表示影响第i个农民工职业性质或职业类型的外生变量，？着im为误差项，β0为常数项，那么当Uim？莛Uik
第i个农民工将选择第m 种职业性质，其中m≠k，k=1，2，3，假设Yi 为随机变量，表示第i个农民工选择了第m种职业性质。第i个劳动者将选择第m种职业性质的概率为：
Pr（Yi=m）=■m=1，2，3 （2）
本文为了对比分析的需要，在职业性质的分析中，假设将个体私营户作为基准组（base group）。根据劳动者在选择3种职业性质的概率之和为1，将本文将第一种职业性质（即个体户）的选择概率进行标准化（即xm-1=0），得到了标准化以后的选择概率为：
Pr（Yi=1）=■ （3）
Pr（Yi=m）=■ m=2，3 （4）
如果令m=2，3，k=1， 我们就推导出了多元logit 模型最后需要估计（3）和（4）两个方程的随机表达式为：
ln（■）=βmxi+em m=2，3 （5）
其中，em为误差项，由于估计出来的方程是选择两种职业性质的概率之比。回归系数中的βm符号，表示相对于第1种职业，影响个体选择第m种职业选择概率的总方向（是正向影响或者是负向影响）。所以这里还需要计算xi影响个体选择第m种类型的边际效应（Marginal Effects）：
■ln（■）=βm≠■ （6）
四、回归结果分析
1. 职业性质的回归结果分析
表2的回归结果提供了很强的证据表明受教育程度对职业性质有显著的正向影响。随着受教育程度的增加，农民工获得长期固定职位的概率也随之大幅增加。与基准组相比，拥有初中学历的农民工获得长期职位的概率增加了7 %，拥有高中学历的农民工获得长期职位的概率增加了15.7 %，而拥有大学学历的农民工获得长期职位的概率增加了20.8%，这比拥有高中学历的农民工的概率高了5.1个百分点。
第二个衡量人力资本的指标是健康状况。回归结果表明健康状况较好的农民工通常更容易获得长期固定职位。例如，健康状况一般的农民工获得长期固定职位的概率增加了22.6%，而健康状况好的农民工比基准组获得长期固定职位的概率增加了29.3%。
第三个指标是非农经验和工作年限。非农经验对农民工获得长期固定职位有显著的正向影响，而长期固定职位的边际效应（marginal effects）却并不显著。这说明非农经验虽然有助于农民工获得长期固定职位，但其作用并不大。而工作年限的影响更是趋近于0。这可能是因为农民工平时所干的工作多是非技术性的纯体力劳动，这本身并不需要太多的经验积累，而长期职位多要求有一些知识储备，所以纯体力劳动积累的经验对农民工获得长期职位几乎没有影响。 最后一个变量是培训。培训状况对农民工获得长期固定职位的影响非常显著，与基准组相比，概率增加了13.1%，这有力地佐证了培训对于农民工职业地位提升的重要性。其中，公司组织的培训对农民工获得长期固定职位有显著的正向影响，但其边际效应系数并不显著，这可能是公司培训的时间一般较短所致。
表2还显示了社会资本对农民工获取长期固定职位的影响。本文主要从社会网络和互动强度两个方面来定义社会资本。社会网络又主要由“获得工作途径”和“本市亲友个数”两个变量来衡量。与个体私营户相比，由亲友介绍工作使得农民工获得长期职位的概率增加了5.2%。而获得临时职位概率则增加了11.4%，这说明亲友这种强社会关系对农民工的职业性质有巨大的影响，这也进一步说明了中国式的人情社会里“关系”的重要性。特别是在进入门槛较低的临时职位时，亲友往往提供了及时准确的信息，而这使得农民工对职位的搜寻成本大大降低，也提高了就业的成功率。而“本市亲友个数”的系数值却并不显著。这可能是因为农民工的交际圈子也较单一，对其获得长期职位的帮助有限。
最后一个衡量指标是“礼金在家庭总收入的份额”，这用来作为衡量社会互动强度的代理变量。“婚丧嫁娶，礼尚往来”是中华民族的传统，送礼金额的多少自然能很好的描述社会互动强度的大小。但回归结果表明，与基准组相比，礼金份额对于农民工获得长期固定职位的影响并不显著。这可能同样是因为农民工在城市交际圈较小，从而无法对其获得长期职位有实质性的帮助。
2. 职业类型的回归结果分析
表3的职业类型回归结果表明：受教育程度对农民工职业类型的影响十分显著，尤其是在技术管理人员和办事员这类需要更多知识储备的职位。相对于个体私营户而言，拥有高中学历的农民工获得该类职位的概率增加了1.33%，而拥有大学学历的农民工的概率则增加了4.31%。这说明受教育程度越高，农民工越可能获得社会地位和经济地位较高的技术管理类职位。
本文样本中被调查人可能会对自己真实的健康状况有所隐瞒，导致本文样本中健康状况健康的样本数占总样本数的98.36%，这也就造成了不显著的结果。经验同样对农民工获得管理技术类职位有重要影响。表3中显示非农经验使得农民工获得该类职位的概率增加了1.74%。而公司培训同样使得农民工获得技术管理类职位的概率增加了1.65%。
社会资本中，表示社会网络的变量“亲友介绍工作”对农民工获得技术管理类职位呈弱正向影响，与基准组相比，其概率仅增加了1%。另一个衡量社会网络大小的变量“本市亲友个数”对职业类型的影响并不显著。而衡量社会互动强度的代理变量“礼金数额占消费支出的比例”对农民工获得技术管理类职位的影响也并不显著。可能的原因是农民工社会交往的圈子狭窄从而使得其社会互动强度对其职业类型的影响有限。
五、结论和政策建议
1. 结论
培训状况，受教育水平和亲友介绍、社会网络的大小以及互动强度等因素都是影响农民工职业性质以及职业类型的重要因素。人力资本中的受教育程度和培训状况对农民工获得长期职位的影响很突出，社会资本中强社会关系的运用和社会互动的强度都对农民工获取长期职位有很重要的影响。
而在职业类型的影响因素中，受教育程度以及强社会关系更是对农民工获得经济社会地位较高的职位有极其重要的影响。社会网络对农民工获得各种类型的职位都有明显的正向影响，但表示社会互动强度的变量“礼金份额”对职业类型的影响并不显著，这可能是因为农民工的交际圈子比较单一，所以礼金份额对农民工跨行业的流动影响不大。
2. 政策建议
受教育程度仍是制约农民工融入城市的最重要的因素。政府在增加农村基础教育投入的同时，应继续加大职业教育的扶持力度。尤其是对于那些未能升学的农村毕业生，应采取措施使得他们接受一定的职业教育，成为新型的劳动者。这对提高我国劳动力的素质，增加劳动力的人力资本存量有重要的意义。这也将使农民工更容易融入城市，对改善我国二元经济条件下的收入差距扩大的问题将有显著的作用。
国家可以通过补贴企业的形式来提升对农民工职业培训的力度和范围。通过企业对农民工进行有针对性的培训，实现农民工从“体能型”向“技能型”转变。这无疑是双赢的方法。一方面企业能够对农民工实行有针对性的培训，以提高其人力资本存量，帮助其获得长期职位。另一方面可以提高企业的劳动生产率，减少企业人才的流失，以缓解目前东南沿海地区出现的“民工荒”。
由于我国二元经济结构的影响，农民工获得信息的渠道往往是亲友的口耳相传，政府应加大农村信息化建设发展，提高企业人才需求信息的信息传播效率，以此来优化劳动力资源配置，提高劳动力的就业成功率。
[作者附识]
感谢北京师范大学中国收入分配研究院提供CHIPS 2007数据支持。
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