高学历者劳动力流动的特征及其决定因素

高学历者劳动力流动的特征及其决定因素——以吉林省为例韩美兰;蔡佳仪【摘要】劳动力流动是劳动经济学研究的重要课题之一,在市场经济和劳动经济中,起着非常重要的作用依据2009年吉林省劳动力流动的微观数据，采用Logistic回归分析方法,对吉林省高学历者劳动力流动的特征及其决定因素进行实证分析后的研究结果显示,与低学历者相比,高学历者劳动力流动更倾向于远距离流动,并且受到民族和区域因素的影响,显示出省内流动、省际流动和国外流动都相对集中在特定几个地区或国家的流动特征;与低学历者相比,在高学历者劳动力流动中,期待收入差距虽然对流动决定具有正的影响,但并不是决定因素,反而工作的满意程度对高学历者劳动力流动起着决定性作用.在高学历者的劳动力流动中,民族、年龄、受教育年数和社会网络关系等因素对劳动力流动起着决定性作用,而性别、户籍、社会保险等因素并不是劳动力流动的决定因素.期刊名称】《延边大学学报(社会科学版)》年(卷),期】2016(049)004【总页数】8页(P126-133)【关键词】吉林省;高学历者;劳动力流动;特征;决定因素;社会网络【作者】韩美兰;蔡佳仪【作者单位】延边大学经济管理学院,吉林延吉133002;延边大学经济管理学院,吉林延吉133002正文语种】中文【中图分类】F127在中国，随着经济的全球化发展和区域经济的不均衡发展，大量人才或高学历者从国内到国外，从经济欠发达地区到经济发达地区，人口流动或劳动力流动。在2010年的全国第六次人口普查中,按受教育程度划分的跨省人口流动率是：未上过学为2.0%。、小学毕业为3.8%。、中学毕业为7.6%。、高中毕业为6.8%。、大专毕业为6.9%。、大学本科毕业为8.8%。、硕士以上毕业为9.2%。。*跨省人口流动率是按受教育程度划分的户口登记地在外省人口数除以按受教育程度划分的6岁及以上人口数而得出。从这些数据中可以看出，受教育程度对人口或劳动力流动有着重要的影响。王广慧、张世伟(2008)认为，在中国农村，劳动力受教育程度越高，越容易流动，并且农村劳动力的受教育水平和收入水平正相关。王桂新等(2012)认为，在中国省际人口迁移中，人口迁出地区和迁入地区分布相对集中，并且迁入地区集中优势更加明显。但是，在中国劳动力流动研究中，很多研究局限于城乡之间、地区之间以及对低学历者(特别是农民工)的研究，对流动活动更加频繁、流动范围更加广泛的高学历者的研究几乎很少。同时，学术界对高学历者和低学历者的不同劳动力流动特征及其决定因素的比较研究几乎没有。根据劳动经济学理论，劳动力流动的决定因素主要有收入差距、期待收入差距、流动者的个人特征(主要有年龄和受教育程度)、流动费用、流动距离，等等。另外，也有一些国内外实证研究表明，不同民族、不同性别、不同户籍、有没有社会网络关系等因素，也对劳动力流动有着一定的影响。在这种研究背景下，为了研究高学历者劳动力流动的特征及其决定因素，笔者结合2009年吉林省城乡居民劳动力流动问卷调查得出的微观数据，首先在劳动力流动的特征分析中，把微观数据按受教育年数分成高学历者和低学历者，*按大专学历最低受教育年数为基准，受教育年数14年及以上为高学历者，受教育年数14年以下为低学历者。其次把高学历者和低学历者各分成省内流动、省际流动和国外流动，对比研究高学历者劳动力流动的特征。在研究高学历者劳动力流动的决定因素中，把期待收入差距、对工作的满意度、民族、年龄等个人属性及受教育年数、社会保险、社会网络关系等经济因素和非经济因素作为变量，进行回归分析，最后得出研究结论。作为古典派的经济理论，刘易斯的二元经济理论强调绝对收入差距导致劳动力转移也就是说，一个国家的经济由传统的农业部门和近代的工业部门组成，在两部门经济平衡增长的基础上，农村剩余劳动力向近代的工业部门转移。劳动力无限供给是刘易斯提出的一个重要假设。他认为，农村廉价丰富的劳动力供给，使近代工业部门在加速发展的同时，带来农村剩余劳动力的减少，应提高农村边际劳动生产率，从而使两个部门劳动生产率达到平衡。不过，在刘易斯设定的二元经济中，近代工业部门里没有失业率，处于绝对雇佣状态。人力资本理论把人力资本概念融入到新古典派理论里，使刘易斯的理论中说明不充分的部分——现实的劳动市场动向问题得到进一步的说明。也就是说，越有能力的人越容易接受教育和训练；有雇佣调整时，越有能力的劳动力越能得到安定的雇佣；年轻的劳动力比中老年劳动力更容易流动；因为容易得到劳动力市场中的信息和情报，越是高学历劳动者越容易投资等。但是，人力资本理论也没有考虑城市失业问题，没能走出传统理论的范畴。托达罗的人口流动模型*请参考Todaro,M.P.，“Internalmigrationindevelopingcountries:Asurvey”，Populationandeconomicchangeindevelopingcountries,R.A.Easterlin,ed.，Chicago:UniversityofChicagoPress,1980,pp.361-402•把研究的着眼点转向被传统理论忽略了的城市失业问题，试图解决未发达国家中存在的“尽管农业的边际生产力为正，而且城市中相当程度地存在失业问题，但城乡间的人口流动不仅存在，而且呈现出加速趋势”的问题。他指出：影响个人流动决策的因素是相对收益和成本的理性经济考虑，这种考虑主要是经济因素，但也包括心理因素；流动决策还取决于期待收入，而不是刘易斯提出的绝对收入，期待工资差距是由实际收入差距和在迁入地区成功地获得就业机会的概率这两个变量之间的相互作用决定的；城市就业机会的概率与城市就业率成正比，而与城市失业率成反比，也就是说城市失业率越高，人口流动的可能性越小。但是，托达罗并没有具体指出在劳动市场信息不完全以及劳动力不能完全自由地流动的情况下，现实劳动力市场中受教育程度不同的劳动力在流动中的特征，以及不同教育程度下，劳动力决定因素是否具有相同特征的问题。以上叙述的理论和模型，是解释和证明劳动力流动的代表性的理论与模型，也就是最普遍、最常用的理论与模型。不过，这些理论和模型虽然具有一般性，但并不完全符合中国劳动力市场的流动规律。有关中国劳动力流动的特征及其决定因素的研究，因为户籍制度等制度上的制约，直到20世纪90年代，才开始有了一些研究，其代表性的研究有Sato(2003)、严善平(2005)、丁赛(2006)、刘晏伶(2014)等。根据上述理论和模型，参照有关中国劳动力流动决定因素的实证研究结果，可以把高学历者的劳动力流动模型用下列函数表示：Pm=f(wh-wp，soins,jobsatisfaction,race,age,gender,rures,edu,network)⑴式中，左边的Pm代表高学历者劳动力流动的概率，右边按从左到右的顺序依次为期待收入差距、社会保险、工作的满意度、民族、年龄、性别、户籍、受教育年数、社会网络关系。同样，可以把上述函数具体表述为下列形式：Pm二a0+a1・(wh-wp)+a2・(soins)+a3・(jobsatisfaction)+a4・(race2)+a5・(race3)+a6・(age)+a7・(gender)+a8・(rures)+a9・(edu)+a10(network)因为所使用的模型因变量是0或1的定性数据，所以很难用最小二乘法(OLS)来证明其影响，在这里，可以把(2)式的OLS模型转变为二元Logistic模型，从而导出下列形式：(Pm/1+Pm)=a0+a1(wh-wp)+a2(soins)+a3(jobsatisfaction)+a4(race2)+a5(race3)+a6(age)+a7(gender)+a8(rures)+a9(edu)+a10(network)根据(3)式，可以计算出高学历者劳动力流动的概率，也就是说，可以用二元Logistic回归分析方法，计算出哪些因素是高学历者劳动力流动的决定因素，哪些是正的影响，哪些是负的影响，并分析出高学历者劳动力流动的特征及其决定因素本文使用的数据是2009年2月，课题组利用春节期间大部分在外工作或打工的劳动者回到迁出地区的机会，对吉林省的延边朝鲜族自治州、长白朝鲜族自治县、伊通满族自治县等8个地区20个县市城镇居民进行的有关劳动力流动的抽样调查得出的微观数据。调查内容涉及个人特征、家庭特征、收入情况、工作情况和流动情况。充分考虑了调查对象的民族、性别、年龄等特征，针对不同行业、不同职业、不同工作性质的劳动者进行了问卷调查。其中，针对当前收入情况，采用月工资(或月薪酬)的方式；对有意向或已经进行劳动力流动的调查对象，提出劳动力流动期待工资*期待工资，在文中假定是在迁入地区可以成功地获得就业机会的基础上提出来的。多少，也按月工资形式提问，方便计算期待收入差距。问卷调查共发放了1500份，回收了1216份，有效回收率为81%，其中用于高学历者劳动力流动的决定因素回归分析的样本数为308份，用于低学历者劳动力流动的决定因素回归分析的样本数为832份，基本可以满足回归分析的需要。从上表1中可以看出，与低学历者相比，高学历者具有不同的特征。高学历者实际平均工资为2078元，高于低学历者473元；期待平均工资为4355元，高于低学历者688元；高学历者加入保险的百分比比低学历者高13.3个百分点。但对工作的满意度来看，与低学历者相比，高学历者工作满意度低5.6个百分点。也就是说，虽然高学历者在实际工资、期待工资水平和社会保险方面高于低学历者，但是其对工作的满意度却很低，只有42%左右，这在一定程度上反映了高学历者虽然重视工资和社会保险等福利，但更看重工作中所获得的效用或快乐等因素。社会网络关系方面，与低学历者相比，高学历者低3.2个百分点，但高学历者流动过程中约40%的人，是通过学校、亲属或朋友等社会网络关系流动到新的地区或找到新的工作。从平均数据中，我们也可以预测社会网络关系对劳动力流动具有重要的影响。对上述微观数据的研究发现，虽然低学历者和高学历者的总体流动率并没有多大差别（分别为58.9%和57.9%），但在劳动力流动距离和流动去向上，高学历者具有不同的特征。很多国内外研究结果表明，越是受教育程度高的劳动者，不仅越容易流动，而且越容易远距离流动。从全国第六次人口普查数据中也可以计算出，跨省流动中，与大专以下学历（平均跨省流动率5.0%）相比，具有大专及以上学历（平均跨省流动率8.3%）的高学历者跨省人口流动率约高3.3个百分点，也就是说，高学历者相对更容易远距离流动。从图1中我们也可以看出，劳动力流动中，高学历者省内流动比重最低，只占20.8%；省际流动比重最高，占48.2%；国外流动比重占31.4%。也就是说，远距离流动比重约占80%左右。并且，与低学历者相比，高学历者省内流动的比重低7个百分点，省际流动的比重高17个百分点，总体上表现出高学历者更加容易远距离流动的特征。在这里值得说明的是，不同于一般研究，在国外流动的比重上，因为吉林省的朝鲜族所占比重较高，而且朝鲜族劳动力在主要迁入国家的韩国，受韩国劳动力市场上劳动力需求的影响，流动者主要从事建筑业、饮食业等行业，并很容易找到工作，因此，在国外流动上，显示出低学历者相对更容易流动的特征。但是，如果把国外流动并入到省际流动里就可以说明高学历者更容易远距离流动。另据全国和吉林省的第六次人口普查数据显示，中国跨省流动人口主要流入到广东、浙江、上海等地区，而吉林省的跨省流动人口主要流入到辽宁、北京、山东等地区，显示出与全国不同的流向。一般来说，因为高学历者更容易获取劳动力市场中的信息，所以不仅显示出流动距离远，而且会显示出流动范围广的特点，但有时由于受到民族和区域因素的影响，也就是受民族语言、文化、历史、社会网络等非经济因素和迁出地区的地理位置、经济发展等区域因素的影响，会显示出高学历者省内流动、省际流动和国外流动都相对集中在某几个特定地区或国家的特征，并不显示出流动范围广的特点。例如，高学历者在省内流动中，67%左右流动到长春市，过分集中在一个城市。这除了长春市的经济发展和就业机会好于其他地区的原因以外，还与社会网络关系有关，如满族更多地选择长春市，就在于满族的社会网络关系集中在长春地区。省际流动中，高学历者主要流向北京、上海、辽宁、山东等省市，这4个地区就占76%，过分集中在东部、长江以北的沿海地区，与全国流向不同。这是因为，一方面，广东、浙江等长江以南沿海地区对于吉林省的高学历者来说，工资性报酬和就业机会上并没有太大优势（平均工资低于北京和上海）；另一方面，吉林省的朝鲜族和汉族更容易流动到有社会网络关系的山东省、满族也更容易流动到有社会网络关系的辽宁省。国外流动中，高学历者主要流向韩国、日本、美国等发达国家，这3个国家就占92%，特别是韩国，就占了48%，表现出在劳动力流向上，尽管与低学历者相比更容易获取信息，但同样受到民族和区域等因素的影响，也容易流动到与劳动者在政治、语言、文化、投资贸易、社会网络关系等方面具有某种联系的一些特定地区或国家。人力资本模型认为，劳动者从新工作中获得的效用水平越高，在原有工作中获得的效用水平越低，流动费用越低，越年轻，越有远见（或更看重未来的人），就更容易决策流动。托达罗人口流动模型认为，流动决策取决于期待工资，而期待工资差距是由在迁入地区获得就业机会的概率和实际工资差距决定的。也就是说，期待工资差距、效用水平（也可以是对工作的满意度）、流动费用、年龄和受教育程度是劳动力流动的决定因素。从微观数据的平均统计中发现，高学历者决定流动的最主要的影响因素依次为：看重就业机会，占36.9%；看重国家或地区之间的收入差距，占36.5%；看重社会网络关系，占12.3%；看重子女教育问题，占11.3%；看重流动费用，占4.9%；看重流动距离，占3.4%。由此可见，就业机会和实际收入差距是高学历者决定流动的最主要的影响因素。因此，首先将利用就业机会和实际收入差距相互作用下的期待工资差距，作为一个变量进行回归分析。其次，因为劳动经济学假设劳动者是追求实现效用最大化的，所以既要考虑期待收入差距等货币因素，同时也要考虑工作中的非货币因素，因此可以把是否参加社会保险和对工作的满意度作为两个变量，也可以进行回归分析。再次，结合中国劳动力市场中的特殊情况，可以预测年龄和受教育年数是劳动力流动的决定变量，也可以预测民族、性别、户籍状况等变量是高学历者劳动力流动的决定因素。最后，从微观数据来看，对于高学历者来说，流动费用并不是流动决策的主要因素，社会网络关系是除了就业机会和实际收入差距以外，最被看重的因素，因此，也可以把社会网络关系作为一个变量，分析其是否是高学历者劳动力流动的决定因素。那么，对于高学历者来说，上述预测的变量到底是不是高学历者流动时的决定因素呢？为了解决这些问题，笔者利用上述微观数据，采用Logistic回归分析方法，进行对比研究，得出了如下结果：第一，虽然平均统计中高学历者回答就业机会和实际工资收入差距是流动决策的最主要因素，但是表2的模型估计结果显示，对于高学历者来说，期待收入差距对劳动力流动具有正的影响，但统计上其影响并不显著。相反，表3的模型估计结果显示，对于低学历者来说，期待收入差距不仅具有正的影响，而且在1%的水平下影响显著。也就是说，对于高学历者来说，期待收入差距并不是决定因素，而对低学历者来说，它是决定因素。第二，从表1可以看出，高学历者中，加入社会保险的比例并不太高（占66%），这也决定社会保险在劳动力流动决策中发挥一定的作用。从表2的模型估计结果可以看出，对于高学历者来说，社会保险的加入对劳动力流动具有负的影响，但统计上其影响并不显著。相反，表3的模型估计结果显示，对于低学历者来说，社会保险的加入不仅具有正的影响，而且在5%的水平下影响显著。也就是说，对于高学历者来说，社会保险的加入，在劳动力流动的决策中并不是决定因素；而对低学历者来说，加入社会保险的人，更容易决定流动。这也说明，收入水平达到一定程度以后，决策劳动力流动时，工资和社会保险等福利的影响并不是很大；相反，在收入水平相对较低的时候，人们更看重工资水平和社会保险等福利情况。第三，人力资本理论认为，劳动者在原有工作中获得的效用水平越低，越容易流动。效用水平既包括工资、福利等经济因素，也包括工伤风险、工作强度、工作环境等工作条件。从表1中可以看出，不仅低学历者对工作的满意度低，而且高学历者的满意度更低，这说明对工作的满意度在劳动力流动决策中具有促进作用。从表2和表3的结果中可以看出，对于高学历者流动决策来说，工作的满意度具有负的影响，并在1%的水平下影响显著；对于低学历者流动决策来说，工作的满意度尽管也具有负的影响，但统计上其影响并不显著。也就是说，对原有工作越满意的人，越不容易流动，并且高学历者的这种趋势更为明显。这与高学历者相对收入水平较高，在此基础上更看重其效用水平有关。第四，从丁赛(2006)的实证研究中可以看出，中国各民族农村劳动力流动率都不尽相同，并且汉族的流动规模水平整体上高于少数民族，特别是高于满族。他认为，相对闭塞的生活环境和较低的教育水平是少数民族流动率低于汉族的原因。从表2和表3的模型估计结果可以看出，不论是对高学历者，还是对低学历者来说，与汉族相比，朝鲜族流动的概率更高，满族流动的概率更低。并且，除高学历者的满族以外，统计上民族的影响非常显著。少数民族中，朝鲜族的流动率非常高，其原因可以归结为以下两个方面：其一，朝鲜族的受教育程度高，相对容易获取劳动力市场中的信息，这为朝鲜族劳动力流动，甚至为远距离流动创造了条件；其二，中韩建交以来，由于朝鲜族在语言、文化、社会网络关系等方面的优势，容易流动到韩资企业集中的国内其他地区，并随着韩国劳动力市场对外国劳动力需求的增加等原因，朝鲜族更容易直接流动到韩国就业。另外，对于高学历者来说，年龄对流动决策具有负的影响，并在1%的水平下影响显著。这是因为，对于高学历者来说，越年轻，在流动后从中获得的收益时间越长，流动中失去的机会成本和心理成本越少，更容易流动。同时，虽然女性对劳动力流动具有负的影响，农村户口对劳动力流动具有正的影响，但统计上其影响并不显著。总而言之，民族和年龄对高学历者的流动决策起着决定性作用，性别和户口并不是决定性因素。第五,一般来说，预测同一年龄段，哪些人流动倾向最强烈时，受教育程度是至关重要的因素。托达罗(1994)认为，人口或劳动力从农村流动到城市的过程中，受教育程度和流动之间具有正的相关性。许多实证研究证明，受教育程度是劳动力流动的决定因素,如严善平(2005)在研究中提出，在中国，劳动者受教育程度越高,越容易流动，并具有流动空间更广的倾向。在前面劳动力流向的研究中，发现吉林省的高学历者与一般高学历者具有不同的特征，那么在劳动力流动的决策中，受教育程度又发挥怎样的作用呢?表2和表3的模型估计结果显示，对于高学历者来说，受教育年数对流动决策具有正的影响，并在1%的水平下影响显著，而对于低学历者，虽然也具有正的影响，但统计上其影响并不显著。也就是说，对于高学历者来说，受教育年限越长,越容易流动。第六,根据佐藤(2003)的研究，可以把社会资本分成人力资本、政治资本和社会网络资本3种，而社会网络资本又可以分成家人、亲戚、近邻、朋友等非公开的关系(第一次网络)和党政机关、乡镇企业、国有企业等与之有关联的社会经济关系(社会政治网络)。根据他的实证研究，中国劳动者在城市中寻找工作时，社会网络的存在对低学历的农民工找到国有企业的非技术性临时工作具有决定性作用，并对找到国有企业的正式工作也具有比受教育程度更为重要的作用。另外，他研究发现，寻找民营企业工作时，社会网络的存在对低学历者或高学历者找到工作尽管有一定的促进作用，但并不具有决定性作用。从表2和表3中可以看出，对于高学历者来说，社会网络的存在对其流动具有正的影响，并在1%的水平下影响显著，而对于低学历者来说，虽然也具有正的影响，但统计上其影响并不显著。因为，社会网络关系不仅有利于降低远离熟悉环境等流动者的心理成本,而且能帮助流动者更快更好地获得就业信息，从而提高被雇佣的概率。因此，社会网络的存在不管是对低学历者还是高学历者，在决定流动时都具有促进作用。但因为高学历者在流动之前工资水平比较高、大部分是正式工作，所以更看重在新的地方就业的概率，而社会网络关系的存在正好可以提高找到工作的概率。也就是说，社会网络对高学历者的劳动力流动起着决定性作用。本文运用2009年吉林省的微观数据，针对高学历者的劳动力流动特征及其决定因素进行了平均统计描述和计量分析，并得出如下结论。首先，高学历者在流动特征上主要以省际流动和国外流动为主，也就是说，更容易进行远距离流动。并且，在劳动力流向上，尽管与低学历者相比更容易获取信息，但同样受到民族和区域等因素的影响，即使是高学历者也容易流动到与劳动者在政治、语言、文化、投资贸易、社会网络关系等方面具有某种联系的一些特定地区或国家。其次，期待收入差距和加入社会保险虽然对高学历者劳动力流动具有一定的影响，但其影响统计上并不显著。反而，对现有工作的不满意对高学历者的流动具有促进作用，并且其影响统计上非常显著。也就是说，收入水平和加入社会保险比例相对较高的高学历者，可能更看重除了工资和延期福利（主要指社会保险）以外的其他的效用水平（如工作条件等）。再次，对高学历者来说，与汉族相比，朝鲜族流动的概率更高，满族流动的概率更低。并且，越年轻、越有远见（受教育年限越长），就越容易流动，这是因为年轻人相对来说流动后所获得的收益时间长，离开原有工作和熟悉环境的机会成本和心理成本低，这与受教育年限越长，获得就业信息等信息成本低有关。另外，性别和户籍虽然也对高学历者劳动力流动具有一定的影响，但并不是决定性因素。最后，对于高学历者来说，因为流动之前工资水平比较高、工作性质大部分是正式工作，所以相对来说流动决策时，更看重社会网络关系的存在。因为，社会网络关系的存在，既可以提高找到更好工作的概率，也可以减少离开亲朋好友等心理成本和找工作时花费的信息成本。也就是说，社会网络对高学历者的劳动力流动起着决定性作用。上述研究结果在一定程度上反映了高学历者的劳动力流动特征和决定因素，但因为微观数据很多来自民族地区，受民族和区域因素的影响，其结果并不一定反映中国高学历者的劳动力流动特征和决定因素，并且在回归分析中虽然考虑了变量之间相关性问题，但仍有可能存在数据偏差性问题，所以这些问题将成为以后的研究课题【相关文献】Sjaastad,Larry.A.，“TheCostsandReturnsofHumanMigration”，JournalofPoliticalEconomy，Vol.70,No.5(1962),pp.80-93.T