2014年第4期 中山大学学报(社会科学版) No.42014 第54卷 JOURNAL OF SUN YAT-SEN UNIVERSITY (总250期) SOCIAL SCIENCE EDITION) 劳动参与过程的社会学研究 梁玉成,周文 摘要:劳动参与是劳动力研究的核心议题,其主要集中在劳动力年龄人口进入、退出和再次进入劳动力 市场等劳动参与过程的社会学研究。劳动力禀赋的歧视性回报是影响劳动参与过程最主要的因素;家庭因素 和社会因素虽然有影响却是次要因素。进一步的考察发现高层主要劳动力市场与低层主要劳动力市场和 次要劳动力市场的区隔是影响劳动选择的重要机制——高层主要劳动力市场的退出者的劳动力禀赋被低估 得最为严重;低层主要劳动力市场和次要劳动力市场中低劳动力禀赋的劳动力供给过多是导致劳动力失业的 主要因素。 关键词:劳动参与;选择过程;劳动力禀赋;劳动力市场区隔;歧视 中图分类号:C976.1文献标识码:A文章编号:1000-9639(2014)04-0135-14 一、劳动参与的理论梳理 劳动参与作为一个社会现象是由两阶段选择过程最终形塑:阶段一,全部劳动力年龄人口,通过某 种机制的选择,绝大部分进入劳动力市场,少部分不进入劳动力市场;阶段二,进入劳动力市场的劳动力 人口,绝大部分留在劳动力市场,某种选择机制导致其中少部分人离开劳动力市场,并在一定时间内,仍 然没有回到劳动力市场。因此,在调查时点观察到的不在业人口,是由两个截然不同的机制,按照前后 次序叠加构成的群体。但已有的劳动参与研究往往集中于不同类型劳动力人口的失业风险,而将那些 从来没有进入劳动力市场的群体排除在分析之外(《中国失业问题与财政政策研究》课题组,2005;蔡 昉等,2004;曾湘泉,2004;李实、邓曲恒,2004;王诚,1996;吴忠民,2003;张翼,2002),因此这样的 研究是存在偏颇的。2012年的“中国劳动力动态调查”( China Labor-force Dynamics Survey,简称CLDS 显示,在中国劳动力年龄人口中有16.26%的人从来没有进入劳动力市场,扣除仍然在求学的人口,则 有9.98%的劳动力年龄人口从来没有进入劳动力市场,其平均年龄在40.66岁,而有劳动参与经历的劳 动力人口的平均年龄在39.56岁。所以我们可以肯定,缺少劳动参与过程中双重选择所造成的群体的 分析,将导致对这个劳动力研究核心议题的偏颇理解。 、劳动力参与的阶级视角 为了将这两个群体纳人统一的讨论框架之中,本文引入 Wright关于阶级的划分。不同于其他社会 学家讨论阶层划分时只包含那些劳动参与人口, Wright的划分将没有劳动参与的人口放在阶级和阶层 *收稿日期:201403-21 作者简介:梁玉成,中山大学社会学与人类学学院副教授(广州510275); 周文,中山大学社会科学调查中心研究助理(广州510275)
2014年第4期 第54卷 (总250期) 中山大学学报(社会科学版) JOURNAL 0F SUN YAT—SEN UNIVERSⅡY (SOCIAL SCIENCE ED珊0N) No．4 2014 V01．54 General No．250 劳动参与过程的社会学研究术 梁玉成，周 文 摘要：劳动参与是劳动力研究的核心议题，其主要集中在劳动力年龄人口进入、退出和再次进入劳动力 市场等劳动参与过程的社会学研究。劳动力禀赋的歧视性回报是影响劳动参与过程最主要的因素；家庭因素 和社会因素虽然有影响，却是次要因素。进一步的考察发现，高层主要劳动力市场与低层主要劳动力市场和 次要劳动力市场的区隔是影响劳动选择的重要机制——高层主要劳动力市场的退出者的劳动力禀赋被低估 得最为严重；低层主要劳动力市场和次要劳动力市场中低劳动力禀赋的劳动力供给过多是导致劳动力失业的 主要因素。 关键词：劳动参与；选择过程；劳动力禀赋；劳动力市场区隔；歧视 中图分类号：C976．1 文献标识码：A 文章编号：1000—9639(2014)04一0135—14 一、劳动参与的理论梳理 劳动参与作为一个社会现象，是由两阶段选择过程最终形塑：阶段一，全部劳动力年龄人口，通过某 种机制的选择，绝大部分进人劳动力市场，少部分不进入劳动力市场；阶段二，进人劳动力市场的劳动力 人口，绝大部分留在劳动力市场，某种选择机制导致其中少部分人离开劳动力市场，并在一定时间内，仍 然没有回到劳动力市场。因此，在调查时点观察到的不在业人口，是由两个截然不同的机制，按照前后 次序叠加构成的群体。但已有的劳动参与研究往往集中于不同类型劳动力人口的失业风险，而将那些 从来没有进入劳动力市场的群体排除在分析之外(《中国失业问题与财政政策研究》课题组，2005；蔡 唠等，2004；曾湘泉，2004；李实、邓曲恒，2004；王诚，1996；吴忠民，2003；张翼，2002)，因此这样的 研究是存在偏颇的。2012年的“中国劳动力动态调查”(China Labo卜force Dynamics Survey，简称CLDS) 显示，在中国劳动力年龄人口中有16．26％的人从来没有进入劳动力市场，扣除仍然在求学的人口，则 有9．98％的劳动力年龄人口从来没有进入劳动力市场，其平均年龄在40．66岁，而有劳动参与经历的劳 动力人口的平均年龄在39．56岁。所以我们可以肯定，缺少劳动参与过程中双重选择所造成的群体的 分析，将导致对这个劳动力研究核心议题的偏颇理解。 一、劳动力参与的阶级视角 为了将这两个群体纳入统一的讨论框架之中，本文引入Wright关于阶级的划分。不同于其他社会 学家讨论阶层划分时只包含那些劳动参与人口，Wright的划分将没有劳动参与的人口放在阶级和阶层 }收稿日期：2014—03—21 作者简介：梁玉成，中山大学社会学与人类学学院副教授(广州510275)； 周 文，中山大学社会科学调查中心研究助理(广州510275)。 135 万方数据
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 的视角下进行讨论。 Wright以雇员和雇主作为维度,将人们划分为雇佣劳动力、出卖劳动力以及既不出 卖劳动力也不雇佣劳动力的三种类型;他又按照是否为收入而工作将人群划分为工作和不工作两类,两 者的交互就有了6个分属于不同市场位置的群体( Wright,2000),如表1所示。 显然,雇主是一个有别于雇员的群体,其选择工作或选择不工作(食利),往往因为考虑宏观经济与 社会环境、政策制度对资本回报率的影响。这与雇员的劳动参与选择主要考虑的是劳动力禀赋的回报 率是完全不同的。因此,在本研究中,我们将其排除在分析群体之外,我们将讨论的群体仅限定在非雇 主群体中(即表1的阴影所覆盖的群体中)。 表1 Wright对于阶级的划分 不工作 雇佣劳动力 食利阶级 资本家 家务劳动、被社会福利救济的阶层、水久性的 不剥削亦不受剥削 残疾人 小资产阶级、零散工 管理人员、专业技术人员、技术工人、非技术个 出卖劳动力 失业 到底是哪些人属于从来无劳动参与群体呢?按照 Wright的分析,大致分为三类群体:家务劳动、被 社会福利救济的阶层、永久性的残疾人。第一类家务劳动是具有劳动能力的劳动者,出于理性考虑,其 提供家庭劳务比自己出去工作,购买他人提供的家庭劳务更为经济,所以不进入劳动力市场;后两类不 进入劳动力市场的原因是其劳动能力受到限制使得劳动能力较低,因此受到劳动力市场的排斥 ( Wright,2000)。这其中,妇女不参与劳动力市场被广泛讨论。大量的经验数据发现,妇女由于家庭抚 养而放弃工作;而放弃工作之后,由于减少了工龄,减少了工作的培训,工作技能因此而贬值;即使重新 参加工作,她们也有更大的可能离开劳动力市场(Hil,1983; Jacobsen and Levin,1995; Waite and Stolzenberg,1976)。另外,也有数据证明了健康状况与劳动参与率之间具有很强的相关关系( Parsons, 1982;Stem,1989)。因此, Wright的理论提醒我们,无劳动参与群体相对于劳动参与群体来说,在性别 家庭结构及健康状况等方面有差异。 二、劳动力参与的失业风险视角 劳动力虽然进入了劳动力市场,但要随时面对来自于劳动力市场的风险。劳动力所面对的不确定 性来源于市场环境,不同的市场结构中,工作机会的分布不一样,劳动力的失业风险也不一样(Mouw, 2000; Simler,1964),不同社会阶层的劳动者处在不同的劳动力市场结构之中。其中最主要的市场结 构差异是二元劳动力市场理论以及进一步发展起来的内部劳动力市场理论,下面我们对有关理论做 个简洁的梳理。 二元劳动力市场理论认为,劳动力市场由相对隔离的两个劳动力市场构成,主要劳动力市场(pri mary labor market)与次要劳动力市场( secondary labor market)。主要劳动力市场的特征是收入高、工作 环境良好、工作稳定安全、升迁机会多;而次要劳动力市场的特征是工资低、工作环境恶劣、工作不稳定 缺少上升空间( Piore,1972; Reich et al.,1973)。在1975年的文章中, Piore及其合作者进一步将主要 劳动力市场划分为高层主要劳动力市场( upper primary labor market)与低层主要劳动力市场(ower primary labor market)。高层主要劳动力市场包括专技性工作和管理行政工作,工作特征具有创造性、自 主性、受较少的控制、收入及地位高,并有较高的职业流动和工作转换,且职位多会晋升而不会停滞或下 降;低层主要劳动力市场则鼓励服从性和依赖性、接受权威纪律、工作稳定但收入较低,如事务性工作与 技术性工作等,具体的划分如表2所示 136
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 的视角下进行讨论。w矗ght以雇员和雇主作为维度，将人们划分为雇佣劳动力、出卖劳动力以及既不出 卖劳动力也不雇佣劳动力的三种类型；他又按照是否为收人而工作将人群划分为工作和不工作两类，两 者的交互就有了6个分属于不同市场位置的群体(wright，2000)，如表1所示。 显然，雇主是一个有别于雇员的群体，其选择工作或选择不工作(食利)，往往因为考虑宏观经济与 社会环境、政策制度对资本回报率的影响。这与雇员的劳动参与选择主要考虑的是劳动力禀赋的回报 率是完全不同的。因此，在本研究中，我们将其排除在分析群体之外，我们将讨论的群体仅限定在非雇 主群体中(即表l的阴影所覆盖的群体中)。 表1 whght对于阶级的划分 雇佣劳动力 不剥削亦不受剥削 不工f1 食利阶级 资本家 小资产阶级、零散工 家务劳动、被社会福利救济的阶层、永久性的 残疾人 管理人员、专业技术人员，技术工人、非技术个 久 到底是哪些人属于从来无劳动参与群体呢?按照wright的分析，大致分为三类群体：家务劳动、被 社会福利救济的阶层、永久性的残疾人。第一类家务劳动是具有劳动能力的劳动者，出于理性考虑，其 提供家庭劳务比自己出去工作，购买他人提供的家庭劳务更为经济，所以不进入劳动力市场；后两类不 进入劳动力市场的原因是其劳动能力受到限制使得劳动能力较低，因此受到劳动力市场的排斥 (wright，2000)。这其中，妇女不参与劳动力市场被广泛讨论。大量的经验数据发现，妇女由于家庭抚 养而放弃工作；而放弃工作之后，由于减少了工龄，减少了工作的培训，工作技能因此而贬值；即使重新 参加工作，她们也有更大的可能离开劳动力市场(Hill，1983；Jacobsen and Levin，1995；waite and stolzenberg，1976)。另外，也有数据证明了健康状况与劳动参与率之间具有很强的相关关系(Parsons， 1982；Stem，1989)。因此，wright的理论提醒我们，无劳动参与群体相对于劳动参与群体来说，在性别、 家庭结构及健康状况等方面有差异。 二、劳动力参与的失业风险视角 劳动力虽然进入了劳动力市场，但要随时面对来自于劳动力市场的风险。劳动力所面对的不确定 性来源于市场环境，不同的市场结构中，工作机会的分布不一样，劳动力的失业风险也不一样(Mouw， 2000；Simler，1964)，不同社会阶层的劳动者处在不同的劳动力市场结构之中。其中最主要的市场结 构差异是二元劳动力市场理论以及进一步发展起来的内部劳动力市场理论，下面我们对有关理论做一 个简洁的梳理。 二元劳动力市场理论认为，劳动力市场由相对隔离的两个劳动力市场构成，主要劳动力市场(曲一 mary labor market)与次要劳动力市场(secondary labor market)。主要劳动力市场的特征是收入高、工作 环境良好、工作稳定安全、升迁机会多；而次要劳动力市场的特征是工资低、工作环境恶劣、工作不稳定、 缺少上升空间(Piore，1972；Reich et a1．，1973)。在1975年的文章中，Piore及其合作者进一步将主要 劳动力市场划分为高层主要劳动力市场(upper—mary labor market)与低层主要劳动力市场(10wer 曲mary labor market)。高层主要劳动力市场包括专技性工作和管理行政工作，工作特征具有创造性、自 主性、受较少的控制、收入及地位高，并有较高的职业流动和工作转换，且职位多会晋升而不会停滞或下 降；低层主要劳动力市场则鼓励服从性和依赖性、接受权威纪律、工作稳定但收入较低，如事务性工作与 技术性工作等，具体的划分如表2所示。 1 36 万方数据
劳动参与过程的社会学研究 表2 Piore对劳动力市场的分类 所属劳动力市场类别 内部劳动力市场 外部劳动力市场 雇员类别 高层主要劳动力市场 低层主要劳动力市场 次要劳动力市场 专门技术的管理者 较少专门技术的管理者无专门技术的管理者 职业组织权力分组专门技术的督导 较少专门技术的督导 无专门技术的督导 专门技术的非管理者 较少专门技术的非管理者无专门技术的非管理者 各类职业平均SEⅠ得分68 他们根据这个类型划分进一步研究二元劳动力市场与失业的关系,认为主要劳动力市场的失业风 险低,而次要劳动力市场的失业风险高( Doeringer and Piore,1975)。类似的研究还来自 Dickens和 Lang,他们研究劳动力市场分割与长期性失业的关系,预测次要劳动力市场的人失业的持续期比主要劳 动力市场的人更长( Dickens and lang,1993)。另外有研究者发现次要劳动力市场的劳动者因工作条 件差、收人低,其工作动机较低,有结束就业的动因,因此其自愿性与非自愿性的离职意愿较高 Schervish,1983)。大量的研究数据发现,次要劳动力市场的劳动者失业率更高,例如,采用1986年英 国六个主要劳动力市场的数据, Theodossiou和 Yannopoulos等人发现,次要劳动力市场的人失业的持续 期风险更高。他们认为次要劳动力市场的劳动者面临更加频繁的失业,这些劳动者在工作中承受不成 比例的高失业负担,这也是人口中失业经历分布不平等的原因之一( Theodossiou and Yannopoulos 1998)。 Bartlett和Has运用美国1970年至1994年间的失业数据,发现25年间主要劳动力市场的失业 率平均为3.6%,而次要劳动力市场的失业率平均为78%( Bartlett and Haas,1997)。 Waddoups和As- sane的研究发现,教育可以解释高层主要劳动力市场和低层主要劳动力市场的失业风险,但是无法解释 次要劳动力市场的失业风险( Waddoups and Assane,1992)。 Piore对二元劳动力市场的进一步分析发现,主要劳动力市场之所以失业风险低,主要原因在于他 们通过内部科层制度等内部劳动力市场制度来减少系统运行的不确定性( Piore and Doeringer,1971; Stark,1986)。虽然外部不确定性不能控制,但是在内部劳动力市场中,企业尽力控制内部的不确定性 将企业与工人连系在一起,创造更大产出减少不确定性。内部劳动力市场,从管理者角度来看企业给 予工人的训练,为使工人不将技能训练的投入带走故提高工资、升职机会以留住熟练工人,提供长期刺 激以确保工人在生产中努力发挥水平。从工人角度看,风险在于失业及再就业的成本的不确定性,故工 人乐意接受。采用内部劳动力市场的往往是中间阶层,而非社会阶层的顶端或底端。因此,中间阶层的 职业风险低,但一旦离开劳动力市场,再回归劳动力市场的风险则增大( Bulow and summers,1986;Do eringer and Piore, 1985; Piore and doeringer, 1971). 通过以上的理论及相关的文献回顾我们推论,高层主要劳动力市场低层主要劳动力市场和次要 劳动力市场存在不同的失业规律。劳动力市场对劳动力的选择和排斥,对于这几类劳动力市场,也许存 在不同的作用机制。 为了统一模型进行量化分析,本研究将上述劳动力市场的类别化测量转化为社会经济指数(Soci economic Index,SEI),将其作为标定个体在社会分层结构中的位置的指标。SEI是根据个体的职业类 别经过转换的综合社会地位得分。我们将高层主要劳动力市场低层主要劳动力市场和次要劳动力市 场的各类职业,计算其平均SEI得分①,结果列在表2下端。这样处理将是后续研究展开的测量基础,在 文章的第五部分将会具体介绍。 ①必须说明的是,这个转化存在的简化可能造成误差。我们在计算平均分时并没有依据每个类别中的职业分布 数量进行加权来计算加权平均数,而只是计算出简单平均数。但是这里的分类可以看做类似于分层,层次具有高度同质 性,层间具有高度异质性,因此同质性的层内群体是否加权,其误差远小于层间差异,所以在没有每个类别内职业分布的 具体信息的情况下,简单平均加权可以接受
劳动参与过程的社会学研究 他们根据这个类型划分进一步研究二元劳动力市场与失业的关系，认为主要劳动力市场的失业风 险低，而次要劳动力市场的失业风险高(D0eringer and Piore，1975)。类似的研究还来自Dickens和 Lang，他们研究劳动力市场分割与长期性失业的关系，预测次要劳动力市场的人失业的持续期比主要劳 动力市场的人更长(Dickens and Lang，1993)。另外，有研究者发现次要劳动力市场的劳动者因工作条 件差、收人低，其工作动机较低，有结束就业的动因，因此其自愿性与非自愿性的离职意愿较高 (schervish，1983)。大量的研究数据发现，次要劳动力市场的劳动者失业率更高，例如，采用1986年英 国六个主要劳动力市场的数据，卟eodossiou和Yannopoulos等人发现，次要劳动力市场的人失业的持续 期风险更高。他们认为次要劳动力市场的劳动者面临更加频繁的失业，这些劳动者在工作中承受不成 比例的高失业负担，这也是人口中失业经历分布不平等的原因之一(rI'heodossiou and Yannopoulos， 1998)。Banlett和Haas运用美国1970年至1994年间的失业数据，发现25年间主要劳动力市场的失业 率平均为3．6％，而次要劳动力市场的失业率平均为7．8％(Bartlett and Haas，1997)。waddoups和As． sane的研究发现，教育可以解释高层主要劳动力市场和低层主要劳动力市场的失业风险，但是无法解释 次要劳动力市场的失业风险(Waddoups and Ass肌e，1992)。 Piore对二元劳动力市场的进一步分析发现，主要劳动力市场之所以失业风险低，主要原因在于他 们通过内部科层制度等内部劳动力市场制度来减少系统运行的不确定性(Piore and Doeringer，1971； stark，1986)。虽然外部不确定性不能控制，但是在内部劳动力市场中，企业尽力控制内部的不确定性： 将企业与工人连系在一起，创造更大产出，减少不确定性。内部劳动力市场，从管理者角度来看，企业给 予工人的训练，为使工人不将技能训练的投入带走，故提高工资、升职机会以留住熟练工人，提供长期刺 激以确保工人在生产中努力发挥水平。从工人角度看，风险在于失业及再就业的成本的不确定性，故工 人乐意接受。采用内部劳动力市场的往往是中间阶层，而非社会阶层的顶端或底端。因此，中间阶层的 职业风险低，但一旦离开劳动力市场，再回归劳动力市场的风险则增大(Bulow and summers，1986；Do— eringer aIld Piore，1985；Piore and Doeringer，1971)。 通过以上的理论及相关的文献回顾，我们推论，高层主要劳动力市场、低层主要劳动力市场和次要 劳动力市场存在不同的失业规律。劳动力市场对劳动力的选择和排斥，对于这几类劳动力市场，也许存 在不同的作用机制。 为了统一模型进行量化分析，本研究将上述劳动力市场的类别化测量转化为社会经济指数(socio— economic Index，sEI)，将其作为标定个体在社会分层结构中的位置的指标。SEI是根据个体的职业类 别经过转换的综合社会地位得分。我们将高层主要劳动力市场、低层主要劳动力市场和次要劳动力市 场的各类职业，计算其平均sEI得分①，结果列在表2下端。这样处理将是后续研究展开的测量基础，在 文章的第五部分将会具体介绍。 ①必须说明的是，这个转化存在的简化可能造成误差。我们在计算平均分时并没有依据每个类别中的职业分布 数量进行加权来计算加权平均数，而只是计算出简单平均数。但是这里的分类可以看做类似于分层，层次具有高度同质 性，层问具有高度异质性，因此同质性的层内群体是否加权，其误差远小于层间差异，所以在没有每个类别内职业分布的 具体信息的情况下，简单平均加权可以接受。 137 万方数据
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 劳动力参与的再选择视角 劳动参与过程的复杂性还在于,劳动力并不是退出劳动力市场后就终结了劳动参与,还会自主选择 尝试进入劳动力市场,或者放弃再进入劳动力市场的努力。所以这个过程是两个子过程的叠加:劳动力 市场对劳动力的选择性排斥以及劳动力对劳动力市场的再选择 按照前面的分析,劳动力市场对劳动力的选择性排斥,可能在不同的劳动力市场有着不同的作用机 制。主要劳动力市场的雇主不仅希望雇佣那些高教育程度的人,更需要那些具有与工作相关的特殊知 识和技能的人。因此主要劳动力市场的劳动者往往需要长期的内部培训,而对于雇员来说,与这些内部 培训相关的成本可以被认为是投资成本。所以,失业对于主要劳动力市场和次要劳动力市场的劳动者 作用是不一样的。主要劳动力市场的劳动者失业,先前的内部培训技能失去作用,而又面临新的培训成 本。他们一旦离开了劳动力市场,其再工作的风险,会大于次要劳动力市场的个体(Smih1990; Winter. Ebmer and Zweimuller, 1992) 另外,一份好的工作并不仅仅提供给劳动者收入,劳动者在劳动力市场中期望获得的收益是多方面 的,涵盖收入、福利(假期、保险、医疗等)、工作时间的合理、职业的社会声望、培训和提升的机会、较低 的职业风险(如失业,欠薪等)、技术上的成就感、自我控制空间、权威感、组织状况良好等。其中包含大 量非收入因素,人们像追求收入一样追求非收入性利益的获得( Jencks et al.,1988)。因此,等级越高的 工作,劳动者从中获得的东西越多,人力资本的回报也越高。就像 Smith认为的,人力资本的收入回报 是分割的,阶层位置越高的个体的回报越高超过其人力资本的社会平均值( Smith,1990)。换句话说 不同社会阶层的人,再就业的回报不一样,再就业的机制也是不一样的。以上的理论都使得我们有理由 相信,如果劳动力市场对劳动力的选择和排斥,在高层主要劳动力市场低层主要劳动力市场和次要劳 动力市场有着不同的作用机制的话,那么其再进入相应劳动力市场的作用机制,也应该不会是一致的。 一些对中国下岗职工再就业的研究也发现,不同层次的劳动者再就业的模式不一样(张翼,2002)。 所有上面的理论猜想,均需要在中国现实的劳动场域中加以验证。文章首先介绍我们使用的数据 及其处理方法,建立劳动参与的类型学划分;接下来分析劳动参与过程的影响因素;最后通过劳动参与 的回报差异分解进一步分析劳动参与的选择性及劳动力市场的隔离。 二、劳动参与的基本描述 (一)研究数据 本文使用的是2012年的“中国劳动力动态调查”( China Labor-force Dynamics Survey,简称CLDs)① 的数据,该调查成功访问到15-64岁的劳动年龄人口15682人,其中城镇地区5696人。CLDS对劳动 力的参与过程的调查问题经过精心的设计,调查询问了被访者“是否有过工作经历”;对于有过工作经 历的人,继续询问了“自2011年1月份以来您有没有过工作经历”;对于2011年1月以来有过工作经历 的人,继续问“当前是否有工作”,并进一步询问了其201年1月份以来最近的或目前的工作情况。而 对于目前处于不在业状态的人,CLDS调查了他们的失业原因生活来源等多种信息。对于所有有过工 作经历的人,CLDS还进一步调查了其工作史情况。CLDs所包含的丰富的劳动参与的信息,是较佳的分 析劳动参与过程的实证材料。 ①“中国劳动力动态调查”是中山大学三期“985”项目,该调查涉及除港澳台、西藏、海南之外的29个省、市、自治 区,303个村居。共完成村居问卷303份,家庭问卷10612份,个体问卷16253份。 138
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 三、劳动力参与的再选择视角 劳动参与过程的复杂性还在于，劳动力并不是退出劳动力市场后就终结了劳动参与，还会自主选择 尝试进入劳动力市场，或者放弃再进入劳动力市场的努力。所以这个过程是两个子过程的叠加：劳动力 市场对劳动力的选择性排斥以及劳动力对劳动力市场的再选择。 按照前面的分析，劳动力市场对劳动力的选择性排斥，可能在不同的劳动力市场有着不同的作用机 制。主要劳动力市场的雇主不仅希望雇佣那些高教育程度的人，更需要那些具有与工作相关的特殊知 识和技能的人。因此主要劳动力市场的劳动者往往需要长期的内部培训，而对于雇员来说，与这些内部 培训相关的成本可以被认为是投资成本。所以，失业对于主要劳动力市场和次要劳动力市场的劳动者 作用是不一样的。主要劳动力市场的劳动者失业，先前的内部培训技能失去作用，而又面临新的培训成 本。他们一旦离开了劳动力市场，其再工作的风险，会大于次要劳动力市场的个体(smith 1990；winterEbmer and Zweimnller，1 992)。 另外，一份好的工作并不仅仅提供给劳动者收入，劳动者在劳动力市场中期望获得的收益是多方面 的，涵盖收入、福利(假期、保险、医疗等)、工作时间的合理、职业的社会声望、培训和提升的机会、较低 的职业风险(如失业，欠薪等)、技术上的成就感、自我控制空间、权威感、组织状况良好等。其中包含大 量非收入因素，人们像追求收入一样追求非收入性利益的获得(Jencks et a1．，1988)。因此，等级越高的 工作，劳动者从中获得的东西越多，人力资本的回报也越高。就像Smith认为的，人力资本的收入回报 是分割的，阶层位置越高的个体的回报越高，超过其人力资本的社会平均值(smith，1990)。换句话说， 不同社会阶层的人，再就业的回报不一样，再就业的机制也是不一样的。以上的理论都使得我们有理由 相信，如果劳动力市场对劳动力的选择和排斥，在高层主要劳动力市场、低层主要劳动力市场和次要劳 动力市场有着不同的作用机制的话，那么其再进入相应劳动力市场的作用机制，也应该不会是一致的。 一些对中国下岗职工再就业的研究也发现，不同层次的劳动者再就业的模式不一样(张翼，2002)。 所有上面的理论猜想，均需要在中国现实的劳动场域中加以验证。文章首先介绍我们使用的数据 及其处理方法，建立劳动参与的类型学划分；接下来分析劳动参与过程的影响因素；最后通过劳动参与 的回报差异分解进一步分析劳动参与的选择性及劳动力市场的隔离。 二、劳动参与的基本描述 (一)研究数据 本文使用的是2012年的“中国劳动力动态调查”(china Labor-force Dynamics survey，简称cLDs)④ 的数据，该调查成功访问到15—64岁的劳动年龄人口15 682人，其中城镇地区5 696人。CLDs对劳动 力的参与过程的调查问题经过精心的设计，调查询问了被访者“是否有过工作经历”；对于有过工作经 历的人，继续询问了“自2011年1月份以来您有没有过工作经历”；对于2011年1月以来有过工作经历 的人，继续问“当前是否有工作”，并进一步询问了其2011年1月份以来最近的或目前的工作情况。而 对于目前处于不在业状态的人，CLDS调查了他们的失业原因、生活来源等多种信息。对于所有有过工 作经历的人，cLDs还进一步调查了其工作史情况。cLDs所包含的丰富的劳动参与的信息，是较佳的分 析劳动参与过程的实证材料。 ①“中国劳动力动态调查”是中山大学三期“985”项目，该调查涉及除港澳台、西藏、海南之外的29个省、市、自治 区．303个村居。共完成村居问卷303份，家庭问卷10 612份，个体问卷16 253份。 138 万方数据
劳动参与过程的社会学研究 (二)劳动力参与的类型学划分与基本情况 首先,我们的研究将学生和已经退休的人口排除在外,因为这些人目前依法在制度上不需要进入劳 动力市场,是正常的处在劳动力市场之外的人口,不属于我们要讨论的劳动参与过程的人口。其次,我 们还将农村劳动力排除在外,因为农民身份本身就被认为其处于在业状态,目前的调查均无法准确测量 农村的在业与不在业的问题。最后,我们将64岁及以上的劳动力排除,这部分高龄人口就业的选择因 素比较特殊,我们着力于研究正常的劳动力参与过程的选择性因素。 将这三部分人口排除之后,我们共得到城镇劳动力4545人,依据“是否有过工作经历”、“调查时点 是否在业”、“2011年以来是否失去过工作”三个指标,将所有劳动力划分为未进入劳动力市场,不在业, 失业再就业和一直在业4种类型。具体的如表3所示,其中失业再就业和一直在业两类是2012年调查 时点处于在业状态的劳动力。在业人口(包括“一直在业”与“失业再就业”两类)占劳动力的71.3% 从未进人劳动力市场的劳动力占9.1%,而不在业的人口占19.6%。 表3CLDS城镇劳动力的劳动参与情况单位:人、% 是否有过工作经历 调查时点是否在业 2011年以来是否失去过工作 劳动力参与类型 选项 频数 比例 选项 频数 比例 选项 频数 比例 频数 比例 否 未进入劳动市场415 否 89321.6 不在业 19.6 否304594. 直在业304567.0 .9失业再就业192 合计 4545 4130 00 至此,我们依据劳动参与过程,得以构建本研究的三个研究因变量。首先,比较从未进入劳动力市 场的人与进入过劳动力市场的人的特征,从而建构第一个研究因变量“是否进入劳动力市场”,未进入 劳动力市场的人我们定义为0,而进入劳动力市场的人定义为1。其次,在进入劳动力市场的人中,我们 比较不在业与在业人口的特征,分析失业概率受哪些因素的影响。由此构建我们第二个研究因变量“是 否在业”,不在业的人定义为0,在业的人定义为1。最后,不在业的劳动力,有些人又重新回到劳动力市 场,而有些人没有回来,我们对比他们的特征,分析再就业成功概率受哪些因素的影响。从而构建我们 第三个研究因变量“是否成功再就业”,不在业的人定义为0,失业再就业的人定义为1。 三、劳动参与的选择过程 (一)研究对象的基本状况 劳动参与的三种类型,是否存在社会过程的选择性呢?下文表4比较了不同类型劳动力的社会人 口特征的差异。 首先,通过比较从未进入劳动力市场与进入劳动力市场的劳动力可以发现,从未进入劳动力市场的 劳动力中,女性比例更大,教育年限更低,党员比例更低,家庭人均年收人越少。具体来看,从未进入劳 动力市场的劳动力71%都是女性,而进入劳动力市场的劳动力50%是女性差异非常明显。另外,从未 进入劳动力市场的人,平均教育年限是845年,而进入劳动力市场的人,平均教育年限是10.74年;从 未进入劳动力市场的人,党员的比例只有4%,而进入劳动力市场的人,党员比例为14%;从未进入劳动 力市场的人,家庭人均年收入1.68万元,而进入劳动力市场的人,家庭人均年收入2.57万元。两者比 较,这些因素差异都较大。 其次比较在业劳动力与不在业劳动力可以看到,不在业劳动力平均年龄比在业劳动力年龄更大, 女性比例更高教育年限更低,党员的比例更低社会经济地位更低,家庭人均年收入更少。两者在多个 选项之间的差异都比较明显,例如女性比例,不在业劳动力的女性比例为71%,而在业者女性的比例只
劳动参与过程的社会学研究 (二)劳动力参与的类型学划分与基本情况 首先，我们的研究将学生和已经退休的人口排除在外，因为这些人目前依法在制度上不需要进入劳 动力市场，是正常的处在劳动力市场之外的人口，不属于我们要讨论的劳动参与过程的人口。其次，我 们还将农村劳动力排除在外，因为农民身份本身就被认为其处于在业状态，目前的调查均无法准确测量 农村的在业与不在业的问题。最后，我们将64岁及以上的劳动力排除，这部分高龄人口就业的选择因 素比较特殊，我们着力于研究正常的劳动力参与过程的选择性因素。 将这三部分人口排除之后，我们共得到城镇劳动力4 545人，依据“是否有过工作经历”、“调查时点 是否在业”、“2011年以来是否失去过工作”三个指标，将所有劳动力划分为未进入劳动力市场，不在业， 失业再就业和一直在业4种类型。具体的如表3所示，其中失业再就业和一直在业两类是2012年调查 时点处于在业状态的劳动力。在业人口(包括“一直在业”与“失业再就业”两类)占劳动力的71．3％。 从未进入劳动力市场的劳动力占9．1％，而不在业的人口占19．6％。 表3 cLDs城镇劳动力的劳动参与情况 单位：人、％ 至此，我们依据劳动参与过程，得以构建本研究的三个研究因变量。首先，比较从未进入劳动力市 场的人与进入过劳动力市场的人的特征，从而建构第一个研究因变量“是否进人劳动力市场”，未进入 劳动力市场的人我们定义为O，而进入劳动力市场的人定义为1。其次，在进入劳动力市场的人中，我们 比较不在业与在业人口的特征，分析失业概率受哪些因素的影响。由此构建我们第二个研究因变量“是 否在业”，不在业的人定义为O，在业的人定义为1。最后，不在业的劳动力，有些人又重新回到劳动力市 场，而有些人没有回来，我们对比他们的特征，分析再就业成功概率受哪些因素的影响。从而构建我们 第三个研究因变量“是否成功再就业”，不在业的人定义为O，失业再就业的人定义为1。 三、劳动参与的选择过程 (一)研究对象的基本状况 劳动参与的三种类型，是否存在社会过程的选择性呢?下文表4比较了不同类型劳动力的社会人 口特征的差异。 首先，通过比较从未进入劳动力市场与进入劳动力市场的劳动力可以发现，从未进人劳动力市场的 劳动力中，女性比例更大，教育年限更低，党员比例更低，家庭人均年收入越少。具体来看，从未进入劳 动力市场的劳动力71％都是女性，而进入劳动力市场的劳动力50％是女性，差异非常明显。另外，从未 进入劳动力市场的人，平均教育年限是8．45年，而进人劳动力市场的人，平均教育年限是10．74年；从 未进入劳动力市场的人，党员的比例只有4％，而进入劳动力市场的人，党员比例为14％；从未进入劳动 力市场的人，家庭人均年收入1．68万元，而进人劳动力市场的人，家庭人均年收入2．57万元。两者比 较，这些因素差异都较大。 其次，比较在业劳动力与不在业劳动力可以看到，不在业劳动力平均年龄比在业劳动力年龄更大， 女性比例更高，教育年限更低，党员的比例更低，社会经济地位更低，家庭人均年收人更少。两者在多个 选项之间的差异都比较明显，例如女性比例，不在业劳动力的女性比例为71％，而在业者女性的比例只 139 万方数据
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 有44%。例如社会经济地位,在业者的社会经济地位平均得分是43.91,而不在业者的社会经济地位平 均得分是38.59。 最后,比较不在业者与再就业者两者的差异,两者都失去过工作,只是当前再就业者成功找到工作 回到劳动力市场,而失业者继续失业,到底回来的人与不回来的人差异有多大?从表4列出的社会人口 学特征来看,差异非常明显。例如,再就业者平均年龄30.91岁,而不在业者平均年龄42.93岁;又如, 再就业者女性比例43%,而不在业者女性比例为71%。 表4不同劳动参与类型劳动力的社会人口特征差异 从未进人 进入劳动力市场 劳动力市场 总体情况 不在业 均值标准差均值标准差均值标准差均值标准差均值标准差 年龄(岁) 40.6614.1739.5610.7638.6310.2242.9311.9530.918.75 性别(女=0) 0.290.450.500.500.560.500.290.450.570.50 教育年限 8.453.4210.743.5511.133.54 34 3.21 31 党员(非党员=0)0.040.200.140.350.170.380.050.220.090.28 户口(非农=1) 0.50 0.670.470.640.480. 0.49 社会经济地位得分 42.7612.7943.9112.9338.5911.3143.4611 家庭人均年收入(万元)1682.92.575.782755.281.887282.903.29 通过表4的对比,我们确实可以看到三个劳动参与过程具有非常大的选择性,那么该从何种角度去 分析这种选择性呢?我们通过分析不在业者的失业原因以及他们不找工作的原因等资料建立接下来的 分析框架。从失业的原因来看,由于照顾家人、生孩子等家庭因素而失业的比例接近40%;由于健康、 技能不足等个人因素失业的比例接近30%;还有部分是由于从事季节性工作,做生意暂时失败等导致 的失业。从不去找工作的原因来看,由于年龄问题、健康问题、技能问题不去找工作的人占到50%;由 于需要照顾家人而不去找工作的人占到30%;由于没有合适的工作,找不到工作等社会或其他复杂因 素而不去找工作的人占9%。 通过对不在业者失业原因与不去找工作原因的归纳我们决定从个人因素家庭因素和社会因素三 个方面去探讨劳动参与过程的选择性。个人因素方面,主要考虑年龄、性别教育、社会经济地位、健康 等因素。其中对于目前失业者的社会经济地位,是通过其失业前的工作来测量的;健康指标指的是自评 健康,CLDS询问了自我感觉的健康程度并且进行评分。 家庭因素方面,主要考虑家庭规模、外出人口规模以及家庭社会地位三个因素。家庭规模越大,家 庭负担越重,可能需要照顾的人也越多,通过这个指标测量家庭负担;外出人口规模主要考虑的是家庭 外出人口为家里人的求职提供的可能的信息和途径;家庭社会地位通过家庭平均SEI进行测量,放入它 的原因是高阶层的家庭,家庭积累多,出身于这种家庭的人不需要急迫地进入劳动力市场寻求收人。 社会因素方面考虑的指标有两个:一个是社区找工作使用关系的平均水平,因为关系网络的存在便 利人们的求职,通过这个指标测量劳动者所处环境中找工作使用关系的普遍程度;另外一个指标是社区 平均在市场部门工作的比例。因为在失业和不找工作的原因分析中可以看到,由于工作性质而导致的 失业,由于市场没有合适的工作而不去找工作的情况占有一定的比例。这可能与社会市场结构有关,而 一个地区市场部门比例越高,劳动者的选择性更多,可能会影响其劳动参与。基于此,我们建构后面的 分析模型。 (二)分析模型 由于所有的因变量都是二分变量,我们采用logt模型分析其概率的决定因素,如公式(1)所示。另 外,我们认为劳动力参与与退出受一个地区宏观社会经济因素影响较大,同一个地域的劳动者,可能因 为附近工厂效益不好而大量下岗,这样他们便共享了相同的社区背景,而这种背景对我们的研究有直接
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 有44％。例如社会经济地位，在业者的社会经济地位平均得分是43．91，而不在业者的社会经济地位平 均得分是38．59。 最后，比较不在业者与再就业者两者的差异，两者都失去过工作，只是当前再就业者成功找到工作 回到劳动力市场，而失业者继续失业，到底回来的人与不回来的人差异有多大?从表4列出的社会人口 学特征来看，差异非常明显。例如，再就业者平均年龄30．91岁，而不在业者平均年龄42．93岁；又如， 再就业者女性比例43％，而不在业者女性比例为71％。 表4不同劳动参与类型劳动力的社会人口特征差异 通过表4的对比，我们确实可以看到三个劳动参与过程具有非常大的选择性，那么该从何种角度去 分析这种选择性呢?我们通过分析不在业者的失业原因以及他们不找工作的原因等资料建立接下来的 分析框架。从失业的原因来看，由于照顾家人、生孩子等家庭因素而失业的比例接近40％；由于健康、 技能不足等个人因素失业的比例接近30％；还有部分是由于从事季节性工作，做生意暂时失败等导致 的失业。从不去找工作的原因来看，由于年龄问题、健康问题、技能问题不去找工作的人占到50％；由 于需要照顾家人而不去找工作的人占到30％；由于没有合适的工作，找不到工作等社会或其他复杂因 素而不去找工作的人占9％。 通过对不在业者失业原因与不去找工作原因的归纳，我们决定从个人因素、家庭因素和社会因素三 个方面去探讨劳动参与过程的选择性。个人因素方面，主要考虑年龄、性别、教育、社会经济地位、健康 等因素。其中对于目前失业者的社会经济地位，是通过其失业前的工作来测量的；健康指标指的是自评 健康，cLDs询问了自我感觉的健康程度并且进行评分。 家庭因素方面，主要考虑家庭规模、外出人口规模以及家庭社会地位三个因素。家庭规模越大，家 庭负担越重，可能需要照顾的人也越多，通过这个指标测量家庭负担；外出人口规模主要考虑的是家庭 外出人口为家里人的求职提供的可能的信息和途径；家庭社会地位通过家庭平均sEI进行测量，放人它 的原因是高阶层的家庭，家庭积累多，出身于这种家庭的人不需要急迫地进入劳动力市场寻求收入。 社会因素方面考虑的指标有两个：一个是社区找工作使用关系的平均水平，因为关系网络的存在便 利人们的求职，通过这个指标测量劳动者所处环境中找工作使用关系的普遍程度；另外一个指标是社区 平均在市场部门工作的比例。因为在失业和不找工作的原因分析中可以看到，由于工作性质而导致的 失业，由于市场没有合适的工作而不去找工作的情况占有一定的比例。这可能与社会市场结构有关，而 一个地区市场部门比例越高，劳动者的选择性更多，可能会影响其劳动参与。基于此，我们建构后面的 分析模型。 (二)分析模型 由于所有的因变量都是二分变量，我们采用logit模型分析其概率的决定因素，如公式(1)所示。另 外，我们认为劳动力参与与退出受一个地区宏观社会经济因素影响较大，同一个地域的劳动者，可能因 为附近工厂效益不好而大量下岗，这样他们便共享了相同的社区背景，而这种背景对我们的研究有直接 万方数据
劳动参与过程的社会学研究 影响,因此不将第二层次产生的方差区分出来,无法满足回归分析独立性的要求。我们采用多层次模型 的回归方式解决非独立性问题。 P B。+∑}-BX 其中βo=Bo+wb 多层次模型与普通模型区别的地方在于β,如公式(2)所示,β表示截距的随机变化,这是随机截 距模型与简单回归模型的区别之处。简单回归模型只有一个截距βo,为固定变量。而随机截距中有j 截距,是随着第二层次社区的变化而变化的。B为平均截距,反映了X各层次对Y的平均效果。而 为随机变量,表示第j个社区的y平均估计值βo与β之间的差异反映了第j个社区对y的随机效应 在模型结果的呈现方式上,我们采用系数集束化的方式,比较个人因素、家庭因素和社会因素因变 量的影响。系数集束化是 Heise创立的一种后估计方法,这种方法得出的系数集束是一系列变量通过 一个潜在变量对因变量的影响。这种估计不是检验的,它只是在模型中呈现结果的不同方式。这种方 法主要的作用是比较一系列变量的相对影响强度。这种相对影响强度是经过标准化处理的标准差都 是1,所以可以直接进行比较( Heise,1972)。 下面是系数集束化的转换方法,公式(3)是将公式(1)中的自变量分为三个系列,前面两个系列的 变量集合是我们需要呈现的两个潜在变量,我们想知道这两个潜在变量各自总的效应并要进行比较 通过 Sheafcoef将第一系列变量的效应转换成一个主变量的效应,将第二系列变量的效应转换成另一个 主变量的效应,其他不需要考察的原有自变量不变,如公式(4)所示。第一个主变量的分解函数,如公 式(5)所示,另一个主变量的分解函数,如公式(6)所示 h1p=+EBX+∑BX+∑mBnX In i-p=BoyA ma +27b+ 2msiBxm (4) 其中 mn=c1+ΣX Tb=C2+∑ (6) (三)实证结果及其讨论 首先看进入劳动力市场模型,集束化系数显示个体因素的影响最大,家庭和社会因素有影响,但是 影响不是特别强。另外我们的分析结果部分验证了 Wright的理论,即不进入劳动力市场的个人,主要 是身体残疾的人和家庭负担过重的人。我们的结果发现:家庭规模越大,劳动者进入劳动力市场的概率 越低,可能是家庭规模越大,家务负担越重,不进入劳动力市场的人越多;身体越健康,进人劳动力市场 的概率越高,不过这种结果没有通过显著性检验。 具体来看,年龄、性别和教育等个人因素显著影响进人劳动力市场的概率。年龄越高,进人劳动力 市场的概率越髙,但年龄的平方的影响是负向的。说明年龄高到一定程度之后,随着年龄增长,进人劳 动力市场概率降低,有部分较高年龄的人一开始就没有进入劳动力市场。从性别来看,男性相对于女性 进入劳动力市场的概率高1.77倍。从教育程度来看,教育程度越高的人,进入劳动力市场的可能性也 越大。总的来说,从来不进入劳动力市场的人更多可能是低年龄段、低教育程度的女性。社会因素方 面社区平均使用关系找工作的比例提高1个百分点,进入劳动力市场的概率将提高23.79倍,这说明 就业市场中关系网络的普及程度能够提高劳动者进入劳动力市场的概率。 失业模型中,从集束化系数来看,个体因素同样是最重要的影响因素。前面分析过的社会人口学特 征基本上都对失业概率有显著影响,这说明,失业与在业,存在非常大的选择性,而且主要是以个人特征 为主的劳动禀赋的差异,社会地位越低、女性、低教育程度、非党员等因素都显著增加失业风险。家庭和 社会因素发挥的作用很小,社会因素中,社区市场部分工作比例有显著作用,它的比例越高,失业的概率
劳动参与过程的社会学研究 影响，因此不将第二层次产生的方差区分出来，无法满足回归分析独立性的要求。我们采用多层次模型 的回归方式解决非独立性问题。 D ． 1nF百=p。j+∑}：1pixi (1) J—I 其中poj=Bo+‰i (2) 多层次模型与普通模型区别的地方在于p卟如公式(2)所示，B。i表示截距的随机变化，这是随机截 距模型与简单回归模型的区别之处。简单回归模型只有一个截距p。，为固定变量。而随机截距中有j 个截距，是随着第二层次社区的变化而变化的。B。为平均截距，反映了x各层次对Y的平均效果。而 为随机变量，表示第j个社区的y平均估计值B。i与B。之间的差异，反映了第j个社区对y的随机效应。 在模型结果的呈现方式上，我们采用系数集束化的方式，比较个人因素、家庭因素和社会因素因变 量的影响。系数集束化是Heise创立的一种后估计方法，这种方法得出的系数集束是一系列变量通过 一个潜在变量对因变量的影响。这种估计不是检验的，它只是在模型中呈现结果的不同方式。这种方 法主要的作用是比较一系列变量的相对影响强度。这种相对影响强度是经过标准化处理的，标准差都 是1，所以可以直接进行比较(Heise，1972)。 下面是系数集束化的转换方法，公式(3)是将公式(1)中的自变量分为三个系列，前面两个系列的 变量集合是我们需要呈现的两个潜在变量，我们想知道这两个潜在变量各自总的效应并要进行比较。 通过She出oef将第一系列变量的效应转换成一个主变量的效应，将第二系列变量的效应转换成另一个 主变量的效应，其他不需要考察的原有自变量不变，如公式(4)所示。第一个主变量的分解函数，如公 式(5)所示，另一个主变量的分解函数，如公式(6)所示。 D 一 ～ 一 ln忐=poj+∑：：Ipixi+∑：：1pixi+∑：：lp。x。 (3) 1一■ p ～ ln丁三百=Boj+入111q+入21b+∑：：lBmxm (4) 1—1 其中： 1。=c1+∑}zixi (5) m=c2+∑：zkxk (6) (三)实证结果及其讨论 首先看进入劳动力市场模型，集束化系数显示个体因素的影响最大，家庭和社会因素有影响，但是 影响不是特别强。另外我们的分析结果部分验证了Wrigllt的理论，即不进入劳动力市场的个人，主要 是身体残疾的人和家庭负担过重的人。我们的结果发现：家庭规模越大，劳动者进入劳动力市场的概率 越低，可能是家庭规模越大，家务负担越重，不进入劳动力市场的人越多；身体越健康，进人劳动力市场 的概率越高，不过这种结果没有通过显著性检验。 具体来看，年龄、性别和教育等个人因素显著影响进入劳动力市场的概率。年龄越高，进入劳动力 市场的概率越高，但年龄的平方的影响是负向的。说明年龄高到一定程度之后，随着年龄增长，进入劳 动力市场概率降低，有部分较高年龄的人一开始就没有进入劳动力市场。从性别来看，男性相对于女性 进入劳动力市场的概率高1．77倍。从教育程度来看，教育程度越高的人，进入劳动力市场的可能性也 越大。总的来说，从来不进入劳动力市场的人更多可能是低年龄段、低教育程度的女性。社会因素方 面，社区平均使用关系找工作的比例提高1个百分点，进入劳动力市场的概率将提高23．79倍，这说明 就业市场中关系网络的普及程度能够提高劳动者进入劳动力市场的概率。 失业模型中，从集束化系数来看，个体因素同样是最重要的影响因素。前面分析过的社会人口学特 征基本上都对失业概率有显著影响，这说明，失业与在业，存在非常大的选择性，而且主要是以个人特征 为主的劳动禀赋的差异，社会地位越低、女性、低教育程度、非党员等因素都显著增加失业风险。家庭和 社会因素发挥的作用很小，社会因素中，社区市场部分工作比例有显著作用，它的比例越高，失业的概率 141 万方数据
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 越低。社区市场部门工作比例是一个间接测量市场化程度的指标,市场化程度越高,就业越多样化失 业的概率越低 失业者重回劳动力市场模型中,个人因素发挥非常显著的作用。集束化系数显示,个人因素的效应 是家庭和社会因素的3-5倍。性别和教育年限发挥显著的作用,男性再就业成功率比女性高4.132 倍,教育年限每提高一年,再就业成功的概率提高14.3%。另外,模型结果还发现找工作环境中关系网 络的普及程度能够提高再就业成功的概率 表4劳动参与概率的 logit回归分析结果 劳动力参与模型 失业模型 失业者重回劳动力市场模型 Ⅴ ARIABLES (参与=1) (留在劳动力市场=1) (再就业=1) 个体因素(tl) 个人社会经济地位 1.064 1.087 个人社会经济地位平方 1.000 年龄 213 103 年龄的平方 0.996 0.997 0.997 性别 5.132 党员 1.957 1.033 教育年限 1.077 健康 1.279 家庭因素( total) 1.31 17 家庭规模 家庭外出人口规模 1.163 家庭成员平均社会地位得分 0.987 社会因素(lotl)l 1.84 社区使用关系找工作比例 23,79 0.838 社区市场工作部门比例 3.956 3.755 -8.13 4299 4079 1067 0.58 0.78 0.09 0.16 扌居数量 129 注:显著性的符号意义为:**P<0.001,**p<0.01,*p<0.05,+p<0.1 从模型分析来看,劳动参与三个过程主要受到以劳动力禀赋特征为主的个人因素的影响。与个人 因素相比,家庭和社会的影响相对较小。为了进一步检验这个结果,我们分不同年龄段进行模型分析 因为不同年龄段的劳动者面临不同程度的家庭环境因素和社会因素的影响,个体、家庭和社会因素各自 影响效应的大小会有所不同。表5展示了分开六个模型后的结果,结果发现,六个模型中,全部都是个 人因素发挥最主要的作用,与前面模型结果一致。另外,相互对比可以发现,年轻年龄段的劳动过程更 多受个人因素的影响而年老年龄段的劳动过程受家庭因素的影响更大。 表5不同年龄劳动力的个人、家庭与社会因素对劳动参与过程的效应 劳动力参与模型 失业模型 失业者重回劳动力市场模型 参与=1) (留在劳动力市场=1) (再就业=1) 5-35岁3664岁15-35岁3664岁15-35岁36-64岁 个人因素效应 3.57 3.33 家庭因素效应 1.85 土会因素效应 1.78 142
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 越低。社区市场部门工作比例是一个间接测量市场化程度的指标，市场化程度越高，就业越多样化，失 业的概率越低。 失业者重回劳动力市场模型中，个人因素发挥非常显著的作用。集束化系数显示，个人因素的效应 是家庭和社会因素的3_5倍。性别和教育年限发挥显著的作用，男性再就业成功率比女性高4．132 倍，教育年限每提高一年，再就业成功的概率提高14．3％。另外，模型结果还发现找工作环境中关系网 络的普及程度能够提高再就业成功的概率。 表4 劳动参与概率的lo舀t回归分析结果 注：显著性的符号葸义为：丰木+p<O．00l，料p<0．0l，4 p<0．05，+p<0．1。 从模型分析来看，劳动参与三个过程主要受到以劳动力禀赋特征为主的个人因素的影响。与个人 因素相比，家庭和社会的影响相对较小。为了进一步检验这个结果，我们分不同年龄段进行模型分析， 因为不同年龄段的劳动者面临不同程度的家庭环境因素和社会因素的影响，个体、家庭和社会因素各自 影响效应的大小会有所不同。表5展示了分开六个模型后的结果，结果发现，六个模型中，全部都是个 人因素发挥最主要的作用，与前面模型结果一致。另外，相互对比可以发现，年轻年龄段的劳动过程更 多受个人因素的影响，而年老年龄段的劳动过程受家庭因素的影响更大。 表5不同年龄劳动力的个人、家庭与社会因素对劳动参与过程的效应 142 万方数据
劳动参与过程的社会学研究 通过劳动参与的选择过程分析得到的基本结论是,相较于家庭因素和社会因素,个人因素是影响劳 动参与过程的关键因素其集束化系数几乎是家庭因素和社会因素的集束化系数的2倍以上。这显示 出个体的劳动力禀赋特征才是最主要的影响劳动参与的选择的参数 四、劳动力市场的回报差异 那么劳动力禀赋特征是如何影响劳动参与的选择的呢?是禀赋的差异影响了劳动者的选择,还是 禀赋的价格影响劳动者的选择呢?劳动者参与市场的主要回报是被访者的社会位置,即SEL。理解SEI 差异的来源能够让我们更加清晰地看到市场参与回报的差异及其选择过程。 社会位置的组间差异分解方法的目的是研究导致两个类别组之间(本研究集中在就业和失业与失 业和再就业两两对比)SE的差异及其来源。我们首先采将不同类别的劳动力年龄人口的社会经济地 位得分分解为先天劳动者禀赋特征导致的SEI差异与劳动力市场歧视导致的SEI差异( Wigborough and Dickenson,1971; Jones and Kelley,1984; Daymont and Andrisani,1984)。假定SEl和SEL1分别代 表我们要分析的两个类别组的社会经济地位得分。这两个类別组的个体特征(个体禀赋)矩阵各为X 和X1,相应的回归系数向量分别为Bn和B1,这样两个类别组的社会经济地位决定方程分别为:SEI1= CH+BX+En和SEIL=C1+B1X1+EL,设这两个类别组的个体特征向量的平均值分别为X和又,由 于最小二乘法(OLS)残差均值为零,因此这两个类别 组的SEⅠ平均值之差可表述成: SEOJ-SE E/3 =(CH-CL)+(B1X1-B1X1) (BB(X-2) =(CH-C1)+X(BH-B1)+B1(X1-X)+ B,cA) (βH-B1)(X1-X1) 其中,(CH-C1)为截距项代表两个类别组起 Y(B 点的不平等,X1(BH-B1)为斜率项代表在相同资 源禀赋的情况下,两个类别组各自不同的回报率 前两项在一起,构成歧视的数量,即(C+X1B1)-SE (C1+X1B1);B1(X1-X1)为平均数项,代表两个 类别组在相同的回报率的情况下,由于各自不同的 资源禀赋所导致的回报的差异;(B1-B1)(X XL)为互动项,一般视为不能解释部分。为使上 述过程清晰化我们将其分解部分的含义标示在图 1中。 我们对不同组SEI的差异进行分解如图1显 示,可以清楚地将两个类别组的SE差异分解为禀 赋差异导致的部分、来自于两个类别组的劳动 禀赋价格差异导致的歧视部分以及交互部分。 图1两类别组间的SEI差异分解含义图 ①因为该交互项的取值同时由两个类别组的斜率差和禀赋差来决定,前者反映两个类别组在劳动力市场位置获 得过程中的歧视现象,后者则反映其资源禀赋造成的合理现象,因此无法统一在一个概念内涵之中。在研究中,在其与 资源差与禀赋差的方向可能相反而使得其值为负。因此无论放在歧视或者资源禀赋的归类中,均可能高估或者低估歧 视的程度,所以学术界保守的选择是将其视为不可解释部分
劳动参与过程的社会学研究 通过劳动参与的选择过程分析得到的基本结论是，相较于家庭因素和社会因素，个人因素是影响劳 动参与过程的关键因素，其集束化系数几乎是家庭因素和社会因素的集束化系数的2倍以上。这显示 出个体的劳动力禀赋特征才是最主要的影响劳动参与的选择的参数。 四、劳动力市场的回报差异 那么劳动力禀赋特征是如何影响劳动参与的选择的呢?是禀赋的差异影响了劳动者的选择，还是 禀赋的价格影响劳动者的选择呢?劳动者参与市场的主要回报是被访者的社会位置，即SEI。理解SEI 差异的来源，能够让我们更加清晰地看到市场参与回报的差异及其选择过程。 社会位置的组间差异分解方法的目的是研究导致两个类别组之间(本研究集中在就业和失业与失 业和再就业两两对比)sEI的差异及其来源。我们首先采将不同类别的劳动力年龄人口的社会经济地 位得分分解为先天劳动者禀赋特征导致的SEI差异与劳动力市场歧视导致的SEI差异(winsbomugh and Dickenson，197 1；Jones and Kelley，1984；Daymont and Andrisani，1984)。假定sEIH和sEll分别代 表我们要分析的两个类别组的社会经济地位得分。这两个类别组的个体特征(个体禀赋)矩阵各为x。 和x¨相应的回归系数向量分别为p。和p¨这样两个类别组的社会经济地位决定方程分别为：SEI。= C。+p。x。+￡。和SEI。=C。+p。x。+￡。，设这两个类别组的个体特征向量的平均值分别为x。和X。，由 于最小二乘法(0IJS)残差均值为零，因此这两个类别 组的SEI平均值之差可表述成： SEOH—SEOL =(CH—CL)+(BHXH—BLXL) =(CH—C1．)+XL(p。一p。)+B。(XH—X。)+ (p。一p。)(X。一X。) (7) 其中，(C。一C。)为截距项，代表两个类别组起 点的不平等，又。(p。一B。)为斜率项，代表在相同资 源禀赋的情况下，两个类别组各自不同的回报率， 前两项在一起，构成歧视的数量，即(C。+x。B。)一 (C。。+x。p。，)；p。(x。一x。。)为平均数项，代表两个 类别组在相同的回报率的情况下，由于各自不同的 资源禀赋所导致的回报的差异；(p。一p。)(叉。一 x。)为互动项，一般视为不能解释部分上。为使上 述过程清晰化，我们将其分解部分的含义标示在图 1中。 我们对不同组SEI的差异进行分解如图1显 示，可以清楚地将两个类别组的SEI差异分解为禀 赋差异导致的部分、来自于两个类别组的劳动 禀赋价格差异导致的歧视部分以及交互部分。 Xj X H 图l 两类别组问的SEI差异分解含义图 ①因为该交互项的取值同时由两个类别组的斜率差和禀赋差来决定，前者反映两个类别组在劳动力市场位置获 得过程中的歧视现象，后者则反映其资源禀赋造成的合理现象，因此无法统一在一个概念内涵之中。在研究中，在其与 资源差与禀赋差的方向可能相反而使得其值为负。因此无论放在歧视或者资源禀赋的归类中，均可能高估或者低估歧 视的程度，所以学术界保守的选择是将其视为不可解释部分。 143 万方数据
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 具体的分解结果如表6所示①。将就业人员与失业人员社会地位差异分解发现资源禀赋造成的差异远 远小于歧视造成的差异,因此劳动力禀赋的歧视性回报是主要原因。两组间平均41的社会经济地位 得分差异中,歧视造成的差异为285,占695%;资源禀赋造成的差异为0.58,占14.1%;不可解释部 分造成的差异占173%。即如果社会地位SEI由个人年龄、性别是否党员、户口和教育年限几个变量 决定,即使失业人员和就业人员在这几个因素上完全一样,失业人员的社会地位得分还是会差很多,因 为对于失业人员来说,这些因素对其社会地位得分的效应是低于就业人员的。资源禀赋的主要来源是 教育,而歧视的主要来源是年龄教育年限和性别。 我们继续将失业人员与再就业人员的社会地位得分差异进行分解发现歧视造成的SEI差异基本 没有改变,从285轻微下降到257,而来自于资源禀赋的SEI差异则显著上升,从0.58上升到2.15,这 显示再就业的人员是那些具有更好的劳动力资源禀赋的个体。 综合上面的分析我们认为劳动力市场的歧视是造成劳动参与的不同选择的主要原因。换句话说 失业者比之在业者,其社会地位的SEI得分低,主要是劳动力市场给了其较低的劳动禀赋价格。失业人 口中再就业者的平均社会地位得到的提高,主要来源于那些资源禀赋高的再就业者群体,劳动力市场的 歧视只有轻微的下降。这使得我们有理由怀疑,劳动力市场的歧视是否源于劳动力市场的区隔,即市场 的歧视源于不同劳动者处在不同的劳动力市场,劳动者面临的环境不一样,劳动者劳动禀赋的价格不 样,造成对劳动者的歧视。 表6不同劳动参与选择的SEI差异分解 在业人员和失业人员SE差异的分解失业人员与再就业人员SE差异的分解 资源禀赋差异 歧视 不可解释部分资源禀赋差异 歧视 不可解释部分 总计 58 0.71 2.15 2.57 年龄 0.08 0.61 性别(女=0) 0.27 05 是否党员(非党员=0)-0.03 42 户口性质(非农=1)0.01 0.00 叫82 教育年限 0.11 -0.18 0.95 0.00 备注:资源禀赋差异即(CH+XLβn)-(C1+XLB1);歧视即X(βH-B);不可解释部分即(Bn-B1)(X-XL) 五、劳动力市场的区隔与劳动力选择 要证实上述问题,我们面临的问题是既要区分不同的劳动力市场类型,又要分析不同劳动力市场中 劳动禀赋的价格差异。要解决这两个问题,我们首先采用的方法是将劳动力市场的类别转化为社会地 位得分,这在上文表2介绍Pore对劳动力市场的分类时已经有所说明。其次,采用DFL分解方法对参 与劳动力市场的后果进行反事实分析—看看当失业者处于留在劳动力市场者所处的市场之中,即失 业者以其劳动力禀赋,处于在业者的劳动力市场的回报机制之下,其可能的社会位置分布然后将它与 我们观察到的真实的事实分布(失业者真实的失业前的社会位置分布)进行对比,比较不同劳动力市场 的劳动者社会地位得分真实值与反事实的值之间的差异,从而发现劳动力市场的区隔以及其对在业劳 动力和失业劳动力的影响与后果。在接下来的分析中,我们先分别介绍这两种研究策略,再介绍研究的 ①在SEI的分解中,只放入了年龄、性别、是否党员、户口和教育年限几个变量虽然SEI决定因素还有很多,但由 于之前我们已经得到以这些变量为主的个人因素对劳动选择具有较大的影响,我们要了解这些个人劳动禀赋特征如何 影响SEI,所以这里只采用了这些变量
《中山大学学报》社会科学版2014年第4期 具体的分解结果如表6所示①。将就业人员与失业人员社会地位差异分解发现，资源禀赋造成的差异远 远小于歧视造成的差异，因此劳动力禀赋的歧视性回报是主要原因。两组问平均4．1的社会经济地位 得分差异中，歧视造成的差异为2．85，占69．5％；资源禀赋造成的差异为O．58，占14．1％；不可解释部 分造成的差异占17．3％。即如果社会地位SEI由个人年龄、性别、是否党员、户口和教育年限几个变量 决定，即使失业人员和就业人员在这几个因素上完全一样，失业人员的社会地位得分还是会差很多，因 为对于失业人员来说，这些因素对其社会地位得分的效应是低于就业人员的。资源禀赋的主要来源是 教育，而歧视的主要来源是年龄、教育年限和性别。 我们继续将失业人员与再就业人员的社会地位得分差异进行分解，发现歧视造成的sEI差异基本 没有改变，从2．85轻微下降到2．57，而来自于资源禀赋的SEI差异则显著上升，从0．58上升到2．15，这 显示再就业的人员是那些具有更好的劳动力资源禀赋的个体。 综合上面的分析，我们认为劳动力市场的歧视是造成劳动参与的不同选择的主要原因。换句话说， 失业者比之在业者，其社会地位的SEI得分低，主要是劳动力市场给了其较低的劳动禀赋价格。失业人 口中再就业者的平均社会地位得到的提高，主要来源于那些资源禀赋高的再就业者群体，劳动力市场的 歧视只有轻微的下降。这使得我们有理由怀疑，劳动力市场的歧视是否源于劳动力市场的区隔，即市场 的歧视源于不同劳动者处在不同的劳动力市场，劳动者面临的环境不一样，劳动者劳动禀赋的价格不一 样，造成对劳动者的歧视。 表6不同劳动参与选择的sEI差异分解 在业人员和失业人员sEI差异的分解 资源禀赋差异 歧视 不可解释部分 失业人员与再就业人员sEI差异的分解 资源禀赋差异 歧视 不可解释部分 备注：资源禀赋差异即(c。+又。B。)一(c。+X。p。)；歧视即又。(pH—p。)；不可解释部分即(B。一p。)(X。一X。)。 五、劳动力市场的区隔与劳动力选择 要证实上述问题，我们面临的问题是既要区分不同的劳动力市场类型，又要分析不同劳动力市场中 劳动禀赋的价格差异。要解决这两个问题，我们首先采用的方法是将劳动力市场的类别转化为社会地 位得分，这在上文表2介绍Piore对劳动力市场的分类时已经有所说明。其次，采用DFL分解方法对参 与劳动力市场的后果进行反事实分析——看看当失业者处于留在劳动力市场者所处的市场之中，即失 业者以其劳动力禀赋，处于在业者的劳动力市场的回报机制之下，其可能的社会位置分布，然后将它与 我们观察到的真实的事实分布(失业者真实的失业前的社会位置分布)进行对比，比较不同劳动力市场 的劳动者社会地位得分真实值与反事实的值之间的差异，从而发现劳动力市场的区隔以及其对在业劳 动力和失业劳动力的影响与后果。在接下来的分析中，我们先分别介绍这两种研究策略，再介绍研究的 ①在sEI的分解中，只放入了年龄、性别、是否党员、户口和教育年限几个变量，虽然sEI决定因素还有很多，但由 于之前我们已经得到以这些变量为主的个人因素对劳动选择具有较大的影响，我们要了解这些个人劳动禀赋特征如何 影响SEI，所以这里只采用了这些变量。 144 万方数据