勞動技能培訓對農民工就業質量影響

　　摘 要 通過對山東聊城朝城鎮農民工的訪談和問卷調查發現，政府“勞動技能免費培訓項目”對電氣焊工、電路安裝維修工、家政服務員和廚師4種職業的就業質量產生了顯著影響。從收入、工作時間、養老保險和就業穩定性4個維度來看，培訓對電氣焊工的收入影響最大、對廚師的工作時間影響最大、對家政服務員的養老保險獲得及就業穩定性影響最大。加大培訓宣傳力度、靈活調整培訓時間和健全培訓體系，有利于政府下一步培訓計劃的有效實施。

　　關鍵詞 農民工;技能培訓;就業質量

　　一、 問題提出

　　隨著農村土地承包經營權流轉、農業耕作方式轉變以及農業生產機械化的普及，農村出現大量富余勞動力，需要實現就業。城鎮化為農民提供了大量的就業機會，但是因為農民工自身受教育程度和勞動技能方面的限制，難以滿足勞動力市場的技能需求，盡管一些城市存在“用工荒”現象，但農民工仍然難以找到適合自己的工作。為了提高農民工的勞動技能，促進農村勞動力實現高質量就業，2003年農業部等六部委頒布了《2003-2010年全國農民工培訓規劃》。為更好地貫徹這一規劃，山東省人力資源和社會保障廳、省財政廳發布了《山東省加強就業培訓提高就業與創業能力五年規劃(2014-2018)》。朝城鎮作為山東省莘縣的人口大鎮，從2017年5月至今，共組織了6期農民工勞動技能免費培訓，每期持續60天，并對參加培訓的人員進行單人單桌的嚴格考核，為考核通過的人員頒發職業資格證書或專項能力證書。

　　技能培訓是人力資本投資的重要方式。關于人力資本的研究可以追溯到20世紀50年代舒爾茨提出的人力資本理論。舒爾茨(Schultz)認為，職業培訓等人力資本投資的收益遠遠高于其他意識形態的經濟回報，這在經濟發展的貢獻值上有很好的體現[1]。但是舒爾茨的這一理論更偏重宏觀分析，缺乏相關的微觀研究。貝克爾(Becker)對人力資本理論進行了拓展，運用微觀經濟分析方法對人力資本投資的影響進行了深入分析，發現職業培訓等人力資本投資影響個人未來的貨幣收入和物質收入[2]。在人力資本理論基礎上，國內學者對政府培訓項目的實施效果進行了研究：職業技能培訓能夠提高農民工的技術素質[3]，提高農民工成為技術工人的概率，從而提升了農民工的就業空間，提高了農民工的收入[4]。程萍等人對調查的云南省紅河州農村住戶截面數據進行了分析，結果表明參加培訓的農戶收益為19.29%，遠高于未參加培訓農戶的收益(12.88%)[5]。李靜等人基于對寧夏農戶的研究，發現隨著時間的推移，培訓帶來的收入效應逐漸弱化：培訓初期培訓組的收入比非培訓組高10%左右，但3年之后培訓組的收入僅比非培訓組高約4%[6]。謝佳春等人對云南2006-2008年縱向數據的研究，也證實了這一觀點，認為農村勞動力培訓項目是動態有效的，但隨著時間的推移，培訓帶來的收入增幅會下降[7]。關于培訓對農民工就業質量的影響，存在不同觀點。劉萬霞研究發現，政府培訓對農民工就業滿意度有顯著的積極影響，對就業穩定性的影響不顯著[8]。趙黎明認為，培訓內容的有效性和通過培訓獲得的技術水平與農民工就業質量的滿意度成正相關[9]。蘇兆斌、孔微巍分析了職業培訓對宏觀、中觀、微觀三個層面的就業質量的影響，認為培訓對這三個層面均存在積極影響[10]。樊茜等人將就業滿意度和就業穩定性作為就業質量的指標，認為參加政府部門組織的培訓對農民工就業滿意度的影響不顯著，但提高了農民工的就業穩定性[11]。現有文獻偏重研究農民工培訓的收入效應，相對缺少培訓對農民工就業質量影響的研究。調研發現，由于朝城鎮富余勞動力中的大多數人選擇參加電氣焊工、家政服務員、電路安裝維修工以及廚師的培訓，因此，政府培訓主要圍繞這4個職業展開。根據對朝城鎮農民工的調研數據，本文研究了培訓對這4個職業的農民工就業質量的影響。

　　二、研究設計

　　(一)變量選取

　　就業質量是衡量勞動者就業狀況的綜合指標，由多個指標構成。本研究的因變量包括就業質量指數與不同維度的就業質量衡量指標。在就業質量測量維度的選取上，本文參考了國家統計局公布的《新生代農民工的數量、結構和特點》以及《農民工監測調查報告》，文件中都使用了月均收入、勞動保險、工作時間和勞動合同4個指標來分析農民工的就業特征。調查中發現，農民工由于受教育程度低、缺乏法律意識，很少與企業簽訂勞動合同，導致就業穩定性差。考慮到農民工勞動合同的低簽訂率與工作的高流動性，本研究選擇用“兩年內是否有工作轉換”替代“是否簽訂固定或長期勞動合同”，衡量農民工的就業穩定性。此外，選擇用“日工作時間”替代“周工作時間”，衡量農民工的工作時間，這是因為調查發現農民工群體普遍存在加班情況，日工作時間能更清楚地反映農民工的工作強度。綜上，本研究選擇收入、工作時間、養老保險以及就業穩定性作為就業質量的測量維度。

　　通過對現有文獻的分析總結，本研究中的自變量選取了農民工的個人特征、家庭特征和工作特征。其中，個人特征包括性別、婚姻、培訓狀況、受教育程度、務工年限、健康狀況，家庭特征包括家庭成員數量、土地數量，工作特征包括務工地點、工作獲取途徑。變量具體描述見表1。

　　(二)就業質量指數與模型構建

　　1.就業質量指數的構建

　　本研究使用萊施克(Leschke)和瓦特(Watt)[12]構建的多維就業質量指數來測量農民工就業質量指標，其公式見(1)(2)。公式(1)為就業質量正相關指標的計算公式，公式(2)為就業質量負相關指標的計算公式。在得到標準化處理后的就業質量多維度指標后，進一步計算就業質量綜合指數。本研究使用格林(Green)和穆斯塔法(Mostafa)[13]構建的測量框架，采用等權平均法來確定各指標的權重，從而獲得客觀就業質量指數，見公式(3)。

　　Xijnor =(Xij - minj)/(maxj-minj) (1)

　　Xijnor =(maxj - Xij)/(maxj-minj) (2)

　　Qi = Σj=14 Xijnor / 4 * 100 (3)

　　其中，Xijnor為標準化處理后的就業質量客觀指標，i為農民工個體，j為四個測量維度：工資(j=1)、工作時間(j=2)、獲得養老保險(j=3)、就業穩定性(j=4)。minj為j維度指標的最小值，maxj為j維度指標的最大值。

　　2.模型構建

　　由于“就業質量指數”“工資”“工作時間”為連續變量，本研究選擇多元線性回歸模型估計，具體模型見公式(4)。由于被解釋變量“是否獲得養老保險”“兩年內是否發生了工作轉換”為二元離散變量，本研究選擇Probit模型進行估計，具體模型見公式(5)。

　　Yi = β0 + β1 training + βiXi + εi (4)

　　Probit(P)=β0 + β1 training + βiXi + εi (5)

　　其中，β0為常數項;training表示個體是否參加了勞動技能免費培訓，用虛擬變量“0(未參加培訓)”和“1(參加了培訓)”表示;Xi分別表示性別、婚姻狀況、培訓狀況、受教育程度、務工年限、健康狀況、家庭成員數量、土地數量、務工地點、工作獲取途徑;εi為誤差項。

　　(三)數據來源

　　朝城鎮隸屬于莘縣，是莘縣人口最多的鄉鎮。筆者使用抽樣調查法，對朝城鎮97個村莊中的10個村莊，全年從事非農業活動6個月及以上的農村勞動力，進行了實地訪談與問卷調查。問卷調查在2018年1-2月進行，共發出310份調查問卷，收回287份有效問卷，有效回收率為92.58%。

　　本研究中，農民工的基本情況主要包括性別、受教育程度和外出務工時間三方面。調研結果顯示，從性別看，男性農民工占總量的69.69%，女性農民工占總量的30.31%，這與《2018年農民工監測調查報告》中的數據(男性占65.2%、女性占34.8%)基本吻合[14]。從受教育程度看，農民工受教育程度普遍偏低：有50.87%的農民工為初中學歷，33.10%的農民工為小學學歷，高中及以上學歷農民工占比不到17%。從務工年限看，農民工平均外出務工時間為10年左右，主要集中在30歲左右的勞動力群體。

　　農民工的就業質量包括工作時間、工資、就業穩定性和養老保險4個維度。從就業質量指標看，農民工的整體就業質量偏低，就業質量均值僅為51.53。從工作時間維度看，農民工群體的平均工作時間為9.78小時，高于我國法定工作制中的8小時，說明農民工群體中普遍存在加班的情況。從工資維度看，農民工的工資均值為5643元，低于國家統計局公布的城鎮非私營單位就業人員的月平均工資6193元[15]。從就業穩定性維度看，大部分農民工在兩年內沒有發生工作轉換，整體的就業狀況比較穩定。從養老保險維度看，農民工養老保險的參保率達到40.07%，這可能與農民工維權意識的提高以及新農合養老保險的普及有關。

　　培訓實施情況主要包括參訓率和不同職業培訓的參加人數兩方面。從培訓狀況看，有54.36%的農民工參加了政府培訓，整體參訓率相對較高。從不同職業培訓參加人數上看，參訓農民工數量在電氣焊工、廚師、家政服務員和電路安裝維修工4個職業分布相對平均，這為本文分別研究培訓對4個不同職業就業質量的影響提供了很好的數據基礎。

　　參加培訓農民工的基本情況主要包括性別、年齡、受教育程度3方面。從性別上看，參加培訓的男性農民工數量遠遠高于女性農民工：男性占79.2%，女性占20.8%。從年齡上看，參訓農民工的平均年齡為36歲。其中，20～30歲的農民工占總量的22.1%，30～40歲的農民工占總量的49.1%，40～50歲的農民工占總量的29.8%。從受教育程度看，參訓農民工大多為初中學歷，占農民工總量的50.5%，小學及以下學歷的農民工占總量的33.1%，高中及中專學歷的農民工占總量的15.7%，大學及大專學歷的農民工占總量的0.7%。

　　三、回歸結果分析

　　本研究使用Eviews7運用多元線性回歸模型和Probit模型進行了回歸分析，首先研究了在其他解釋變量不變的情況下，培訓對農民工就業質量的影響，然后根據農民工的不同工種，進一步研究了培訓對每個職業農民工就業質量的影響。回歸估計結果見表2，具體分析如下。

　　(一)培訓對農民工就業質量的影響

　　從就業質量指數看，實證結果表明培訓、工作年限、受教育程度和健康4種人力資本投資形式都對就業質量有顯著影響，這與謝勇[16]、肖小勇[17]等學者的研究結果一致。家庭成員數量對農民工就業質量有顯著的負影響：家庭成員每增加1人，農民工的就業質量下降4.08。這可能是因為家庭成員越少，家中的事情相對越少，農民工可以把更多精力放在工作上，這有助于提高工作效率，實現就業質量提升。工作地點對就業質量有顯著的負影響：農民工務工距離越遠，就業質量越低。這可能是因為農民工雖然長期離家，但家中許多事情都需要親自處理，務工距離越遠，農民工在務工地和老家往返花費的時間更長、耗費的精力更多，無法將精力完全集中在工作上，使得工作效率降低，因而降低了就業質量。

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