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人口与发展 - 2017, Vol. 23(4): 11-11
养老和社会保障研究
农民工就业稳定性特征及职业类型的影响——基于全国13省25县100村调查数据的分析
Job Stability of Migrant Workers and the Influence of Occupation Types:Evidence from Large Sample Survey

赵维姗1,2, 曹广忠1
Wei-shan ZHAO1,2, Guang-zhong CAO1

1 北京大学 城市与环境学院,北京 100871
2 北京大学 深圳研究生院 城市规划与设计学院, 广东 深圳 518055
1 College of Urban and Environmental Sciences,Peking University,Beijing 100871,China
2 School of Urban Planning and Design,Peking University,Shenzhen 518055,China

收稿日期: 2017-03-07
出版日期: 2018-01-12
2017, Vol. 23(4): 11-11
DOI: 10.13209/j.issn.1674-1668.2017.04.011


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摘要 

稳定的就业是农民工家庭收入的基本保障,也是农民工职业非农化和逐步市民化的基本条件。采用全国13个省份100个村的入户调查数据,分析我国农民工就业稳定性的新特征,通过多元线性回归和比例风险模型,考察了职业类型对就业稳定性的影响。当前农民工就业总体稳定性不强,且多数为被动离职或迫于工作环境差的主动离职。职业类型的确对此有明显影响,综合社会经济地位越高、人力资本专用性越强的职业就业越稳定,但并非层层递进,从事专业技术、经营管理、商业服务业、工厂工作和建筑工作五种职业的农民工就业稳定性特征和离职原因不同。本研究为农民工就业稳定性和职业流动研究提出了新的视角,研究结论也可对引导农民工稳定就业和促进合理的职业流动提供认识依据和决策参考。

关键词 农民工就业稳定性比例风险模型职业类型全国抽样    
Abstract

Stable employment is the basic protection of the migrant workers’ income,and the basic condition for transition from peasants to non-agriculture workers and townspeople.Using the household survey data from 100 villages in 13 provinces of China,this paper described the new feature of job stability of migrant workers,and analyzed how occupation types and other factors affect the job stability,with the multiple linear regression and the cox’s proportional hazards regression model.We find that migrants have a low job stability and most of them are passive termination or voluntary turnover but forced by the poor working conditions.Occupation types have significant effects on job stability.Jobs with higher socioeconomic status and stronger specificity of human capital are more stable,but there are also exceptions.Job stability are different among technical related workers,management workers,business and service workers,factory workers and construction workers.Reasons for leaving are also different.This study puts forward a new perspective on the employment stability and job mobility of migrant workers.The conclusions may provide reference for decision-making to guide migrants in a stable employment and reasonable job mobility.

Key wordsmigrants    job stability    Cox’    s Regression    type of occupation    large sample survey
ZTFLH:  F323.6  
作者简介:

作者简介:赵维姗(1991—),女,河北保定人,硕士研究生,主要研究方向为城市与区域规划;曹广忠(1969—),男,山东莘县人,副教授,主要研究方向为城市地理与城乡规划、人口发展与城镇化,本文通讯作者。

因变量 当前就业持续时间(年);离职概率
生存状态 调研时间点是否仍在从事该工作,否=0,视为事件发生,是=1
自变量 变量赋值与说明
职业类型
农林牧副渔(参照组)
工厂工人 矿业工人、工厂工人等
建筑业 建筑业工人
商服服务业 商业人员、服务行业人员、家庭佣工、跑运输等
专业技术 工匠、专业人员、秘书等办事人员
经营管理 企业/个体经营管理人员,个体经营老板等
其他 其他不便分类的行业
人力资本
受教育年限 反映通用性人力资本,实际受教育年限(年)
控制变量 变量赋值与说明
工作特征
收入 当前非农工作的平均月工资(元),取对数
求职方式 自己找(参照组);熟人介绍;政府组织
务工距离
务工地与家乡的行政距离 本村(参照组);本乡外村;本县外乡;本市外县;本省外市;外省
个体特征
性别 女=0(参照组);男=1
婚姻 单身=0(含离异丧偶,参照组);已婚=1
年龄 实际年龄(岁)
家庭特征
人口数量 家庭人口总数(人)
劳动年龄人口数 15-60岁之间的人口(人)
生计来源
其他非农收入 无=0(参照组),有=1
耕地总数 实际种植的耕地亩数(含转包入,不含转包出)
区位与家乡产业
家乡区位 东部;中部(参照组);西部
是否有规模企业 无=0(参照组);有=1
八人以上企业数 企业数量(个)
  变量选取与赋值说明
  样本分布示意图
样本分布与主要变量平均值
数量(占比%) 当前工作任期(年) 年龄(岁) 受教育年限(年)
全部样本 2177(100.0) 6.83 37.29 8.82
离职样本 283(13.0) 4.25 36.92 8.57
主要分类变量各类别样本量(占比%)
变量和类别 全部样本 离职样本 变量和类别 全部样本 离职样本
性别 婚姻
男性 1391(63.9) 188(66.4) 单身 444 (20.4) 72(25.4)
女性 786(36.1) 95(33.6) 有配偶 1733(79.6) 211(74.6)
职业类型 务工距离
农林牧副渔 80(3.7) 15(5.3) 本村 387(17.8) 36(12.7)
工厂工作 652(30.0) 92(32.5) 本乡外村 215(10.0) 22(7.8)
建筑 380(17.5) 51(18.0) 本县外乡 374(17.2) 42(14.8)
商业服务业 541(24.9) 64(22.6) 本市外县 162(7.4) 25(8.8)
专业技术 389(17.9) 40(14.1) 本省外市 289(13.3) 42(14.8)
经营管理 56(2.6) 7(2.5) 外省 750(34.5) 116(41.0)
其他 79(3.6) 14(5.0)
  主要变量描述
  农民工就业稳定性的描述性特征及离职原因
  就业稳定性的差异化特征
  按职业类型划分的平均工作任期和离职比例
  不同职业类型离职样本的离职原因
  模型回归结果
离职原因
职业类型
找到了更好的
工作主动更换
工作环境太
差主动放弃
失去工作机
会被动离开
家庭
原因
身体
原因
其他
原因
总计
农林牧副渔 6.67 6.67 60.00 20.00 6.67 0.00 100
建筑 9.80 7.84 37.25 23.53 15.69 5.88 100
工厂工作 15.22 25.00 23.91 19.57 8.70 7.61 100
商业服务业 23.44 31.25 9.38 18.75 9.38 7.81 100
经营管理 42.86 28.57 14.29 14.29 0.00 0.00 100
专业技术 12.50 22.50 25.00 25.00 5.00 10.00 100
  不同职业类型离职原因类型构成 (%)
  模型回归系数示意图
注:******分别表示回归系数在0.1、0.05和0.01显著性水平下显著
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