陳建偉1 王 軼2

(1.對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)，北京 100029； 2.北京工商大學(xué)，北京 100048)

財貿(mào)研究 2017.1

就業(yè)安置政策增加失地農(nóng)民穩(wěn)定工作機會了嗎
——基于特大型城市的數(shù)據(jù)

陳建偉1王 軼2

(1.對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)，北京 100029； 2.北京工商大學(xué)，北京 100048)

以中國城鎮(zhèn)化速度最快且屬于特大型城市的北京地區(qū)失地農(nóng)民為研究對象， 基于2015年的入戶調(diào)查數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建一個含內(nèi)生選擇機制的就業(yè)安置政策效應(yīng)評估模型，評估政府就業(yè)安置政策效應(yīng)。研究結(jié)果表明:就業(yè)安置政策有一定的積極效果；對接受就業(yè)安置的失地農(nóng)民群體，就業(yè)安置政策對實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的因果效應(yīng)為0.45。進一步研究發(fā)現(xiàn)，雖然政府就業(yè)安置政策大幅度提升了失地農(nóng)民在農(nóng)林牧漁、餐飲娛樂業(yè)、物業(yè)管理與保潔等行業(yè)的就業(yè)概率，即保持了初次就業(yè)安置的成功率，但上述行業(yè)具有的低穩(wěn)定性、低保障等特點，導(dǎo)致就業(yè)安置政策的長期效果降低。建議政府制定就業(yè)安置政策時要考慮失地農(nóng)民對就業(yè)崗位的選擇性偏好、就業(yè)行業(yè)與區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的結(jié)合等，以提高就業(yè)安置政策的實施效果。

失地農(nóng)民；就業(yè)安置政策；政策效應(yīng)評估

一、引言

采取積極的勞動力市場政策，包括直接提供就業(yè)崗位和就業(yè)信息、提供培訓(xùn)機會、提供就業(yè)補貼等，是政府解決社會就業(yè)問題的核心。在歐盟成員國內(nèi)部，積極的勞動力市場政策構(gòu)成了“歐洲就業(yè)戰(zhàn)略”(European Employment Strategy)的核心部分。積極的勞動力市場政策是否有效地促進了社會就業(yè)，則成為學(xué)者關(guān)注的重要問題。盡管越來越多的研究開發(fā)出科學(xué)的方法來評估不同積極就業(yè)政策的有效性，然而關(guān)于積極就業(yè)政策能否有效地降低失業(yè)促進就業(yè)，以及哪類項目最具發(fā)展前景，尚未達成共識(Kluve,2006)。

在勞動力市場發(fā)育和城鎮(zhèn)化過程中，創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位成為中國各級政府年度工作的重要目標(biāo)，其中之一便是針對城鎮(zhèn)化過程失地農(nóng)民的就業(yè)安置政策。失地農(nóng)民的就業(yè)問題是隨著城鎮(zhèn)化推進中政府強制性征地而產(chǎn)生的。根據(jù)中國社科院發(fā)布的《2011年中國城市發(fā)展報告》，中國失地農(nóng)民的總量每年仍以約300萬人的速度遞增，預(yù)估到2030年將增至1.1億人左右?！?005年中國就業(yè)報告》的調(diào)查結(jié)果顯示，有近41%的失地農(nóng)民找不到工作。賴德勝等(2013)指出，2009年的調(diào)查結(jié)果顯示，特大型城市失地農(nóng)民在家待業(yè)的比例為14.41%。王軼等(2016a)的研究發(fā)現(xiàn)，特大型城市失地農(nóng)民2015年的就業(yè)率已達90.70%，明顯高于2008年。為了促進失地農(nóng)民更好地實現(xiàn)就業(yè)和非農(nóng)轉(zhuǎn)移，各地政府紛紛出臺了與征地政策相配套的經(jīng)濟補償和就業(yè)安置政策，政策力度比較大。但是，這些就業(yè)安置政策的實施效果如何，目前的研究還比較少，這是本文所要解決的問題。

二、文獻綜述

目前國內(nèi)外對征地過程中就業(yè)安置政策的因果效應(yīng)評估文獻還比較少。國外由于沒有失地農(nóng)民這一概念，因此學(xué)者一般研究就業(yè)政策對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的影響。Briggs(1997)回顧了美國不同時期實施的就業(yè)政策，并對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的實施效果進行了分析和說明；Dolowitz(1997)分析了20世紀(jì)80年代撒切爾政府開始實施的積極就業(yè)政策對個人非農(nóng)就業(yè)的影響；Lanjouw(1999)以印度及一些發(fā)展中國家的就業(yè)政策案例與非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為研究基礎(chǔ)，分析了區(qū)域和全國就業(yè)政策對美國區(qū)域非農(nóng)就業(yè)行業(yè)發(fā)展的影響，研究發(fā)現(xiàn)，最低工資立法、福利與勞動立法抑制了非農(nóng)就業(yè)部門的發(fā)展，不完善的資本市場也加劇了非農(nóng)部門的就業(yè)壓力，進而影響了非農(nóng)就業(yè)；Berdegué(2000)考察了亞洲和南美洲的非農(nóng)就業(yè)政策及非農(nóng)就業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，進而分析了美國非農(nóng)就業(yè)政策的重要性；Radhakrishna(2002)以烏干達為例，指出如果要促進非農(nóng)就業(yè)的增長，解決貧困問題，就需要加大人力資源開發(fā)投資，提高人民的就業(yè)能力。

國內(nèi)從就業(yè)政策著手研究再就業(yè)的文獻也相對較少，以失地農(nóng)民這個特殊群體為研究對象的政策效應(yīng)評估文獻更加少見。研究就業(yè)政策對再就業(yè)影響的代表性文獻有：國家發(fā)改委宏觀經(jīng)濟研究院課題組(2004)以再就業(yè)群體為研究對象，比較分析了1999—2002年積極就業(yè)政策的實施效果；楊偉國(2007)全面分析了中國改革與就業(yè)政策轉(zhuǎn)型的關(guān)系，以及中國就業(yè)政策轉(zhuǎn)型的宏觀環(huán)境、戰(zhàn)略性就業(yè)政策、保護性就業(yè)政策等內(nèi)容，并對其實施效果進行了說明；李新寬(2010)基于歷史學(xué)視角分析了在重商主義時代，英國是如何發(fā)揮就業(yè)政策的作用來促進本國公民的再就業(yè)；賴德勝等(2011)從分析就業(yè)政策與下崗失業(yè)人員的再就業(yè)視角入手，探討了就業(yè)政策對再就業(yè)的影響。在研究失地農(nóng)民的就業(yè)政策方面：葉繼紅(2007)以南京地區(qū)失地農(nóng)民為例，分析了失地農(nóng)民就業(yè)過程中地方政府所采取的相關(guān)舉措；李倩(2008)認為，解決失地農(nóng)民生存問題的關(guān)鍵在就業(yè)，推動就業(yè)的出路在于制訂合理的就業(yè)安置政策；劉雪梅(2014)從制約農(nóng)民工就業(yè)的制度環(huán)節(jié)入手，分析了農(nóng)民工就業(yè)面臨的問題和制約因素，據(jù)此提出提高失地農(nóng)民就業(yè)率的制度性安排；羅凌云等(2014)通過定量分析發(fā)現(xiàn)，失地農(nóng)民的就業(yè)保障因素對失地農(nóng)民職業(yè)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生了顯著影響，因此建議加強失地農(nóng)民就業(yè)保障體系建設(shè)，以推進失地農(nóng)民的二次就業(yè)轉(zhuǎn)型；王軼等(2016b)基于北京地區(qū)連續(xù)跟蹤的調(diào)查數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建OLS回歸模型，驗證了影響失地農(nóng)民就業(yè)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，發(fā)現(xiàn)土地補償政策、失地農(nóng)民人力資本、求職途徑等都會對失地農(nóng)民的就業(yè)產(chǎn)生直接影響。

已有文獻主要從區(qū)域和國別的視角分析了就業(yè)政策對非農(nóng)就業(yè)的影響，研究結(jié)果充分支持了不同就業(yè)政策對農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)所產(chǎn)生的重要影響，但對就業(yè)政策的效應(yīng)評估文獻相對較少。隨著中國城市化進程的日益加速，失地農(nóng)民群體進入了研究者的視野。為此，近幾年逐步有部分學(xué)者開始關(guān)注就業(yè)政策對失地農(nóng)民就業(yè)的影響。不過，由于推動失地農(nóng)民就業(yè)沒有一個全國性的政策，只有區(qū)域性政策，為此少量研究都是基于區(qū)域的視角，從人力資本或社會資本展開，研究方法多偏重于定性分析或描述性統(tǒng)計分析。當(dāng)然，已有研究為本文奠定了堅實的基礎(chǔ)，并提供了思路和可供借鑒的方法。但也存在一些問題，如針對失地農(nóng)民的積極就業(yè)政策取得了怎樣的總體效果？所有失地農(nóng)民都從政策中均等受益嗎？目前的研究還缺乏共識。因此，需要對政府就業(yè)安置政策進行有效的因果效應(yīng)評估。因果效應(yīng)評估的可行思路是建立反事實。由于本文不能同時觀察到失地農(nóng)民接受或不接受政府就業(yè)安置的就業(yè)結(jié)果，也就無法直接比較就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民就業(yè)的影響，因此需要根據(jù)樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建反事實模型進行評估。

本文試圖通過構(gòu)建一個含內(nèi)生選擇機制的就業(yè)安置政策效應(yīng)評估模型，通過估算政策的干預(yù)效應(yīng)來回答一個問題：接受政府就業(yè)安置是否增加了農(nóng)民的就業(yè)機會？課題組于2015年對中國特大型城市北京地區(qū)的失地農(nóng)民就業(yè)狀況進行了抽樣調(diào)查，為本文的評估研究提供了可能。在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，盡管政府為失地農(nóng)民提供了就業(yè)安置政策，但安置政策對就業(yè)的促進效果并不如預(yù)期般顯著。分析看來，失地農(nóng)民基于自身人力資本和社會資本等比較優(yōu)勢，在勞動力市場搜尋工作。如果就業(yè)安置政策對促進就業(yè)有積極作用，失地農(nóng)民個體接受政策安置的積極性就比較高。因此，失地農(nóng)民對政策的響應(yīng)是內(nèi)生決定的，本文要評估失地農(nóng)民是否接受政府就業(yè)安置對就業(yè)結(jié)果的影響，就必須要考慮這一內(nèi)生選擇機制。本文的研究也將表明，控制選擇性偏差對于準(zhǔn)確估計政策效應(yīng)非常重要。

三、研究設(shè)計

因果識別是本文需要重點關(guān)注的問題。從理論上來說，如果政府積極的就業(yè)政策是促進失地農(nóng)民就業(yè)的原因，那么意味著如果沒有政府積極的就業(yè)政策，失地農(nóng)民的就業(yè)概率將會降低。由于我們不能同時觀察到一名接受政策安置的失地農(nóng)民的就業(yè)與非就業(yè)狀態(tài)，因而無法直接估計得到是否接受政策干預(yù)下的就業(yè)概率。更為重要的是，本文使用的是調(diào)查數(shù)據(jù)，其中失地農(nóng)民是否選擇接受政府的就業(yè)安置并不是隨機分配，而是個人基于各種條件所做出的優(yōu)化決策；政府的積極就業(yè)政策將使得失地農(nóng)民面臨選擇，或者不接受政府安置，或者接受政府安置，不同的選擇將導(dǎo)致不同的就業(yè)發(fā)展路徑甚至影響到最終的結(jié)果。如何在考慮失地農(nóng)民是否選擇就業(yè)安置的條件下，估計接受政策干預(yù)所帶來的就業(yè)概率增加，是本文需要解決的關(guān)鍵核心問題。辦法是構(gòu)建二元抉擇和內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型，在回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上構(gòu)建反事實模型，估算政策干預(yù)的因果效應(yīng)。

首先，將失地農(nóng)民個人“是否選擇了政府安置就業(yè)”作為政策干預(yù)變量Ti(Treatment)，接受政策安置為1，否則為0。是否接受政策干預(yù)可以表示為：

Ti=1 if γZi+θi>0

Ti=0 if γZi+θi≤0

(1)

定義就業(yè)狀態(tài)的結(jié)果變量和結(jié)果方程：

(2)

其中：y*0i、y*1i分別表示未接受就業(yè)安置和接受就業(yè)安置下的就業(yè)狀態(tài)潛變量，決定了觀察到的二元就業(yè)狀態(tài)變量y0i、y1i；X0和X1是弱外生性的協(xié)變量向量；Z表示失地農(nóng)民是否選擇接受就業(yè)安置的影響因素；β0、β1和γ是待估計的參數(shù)；μ0i、μ1i和θi是誤差項，假定其服從聯(lián)合正態(tài)分布，具有0均值，相關(guān)矩陣為：

(3)

其中，ρ0是μ0i和θi之間的相關(guān)系數(shù)，ρ1是μ1i和θi之間的相關(guān)系數(shù)，ρ10是μ0i和μ1i之間的相關(guān)系數(shù)。由于y0i和y1i永遠不可能被同時觀察到，μ0i和μ1i的聯(lián)合分布無法識別，ρ10也無法被估計出來。因此，通常的做法是假設(shè)ρ10=1。

(4)

其中Φ2是雙變量聯(lián)合正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。

類似地，失地農(nóng)民選擇政府安置就業(yè)(T=1)卻沒有得到積極就業(yè)結(jié)果(y=0)的概率可以表示為：

(5)

同理，失地農(nóng)民沒有選擇政府安置就業(yè)(T=0)并獲得積極就業(yè)結(jié)果(y=1)的概率可以表示為：

(6)

失地農(nóng)民既沒有選擇政府安置就業(yè)(T=0)又沒有得到積極就業(yè)結(jié)果(y=0)的概率可以表示為：

(7)

對于式(1)-(7)所刻畫的二元內(nèi)生選擇變量和二元結(jié)果變量模型，可以用Lokshin et al.(2011)提出的構(gòu)建對數(shù)似然函數(shù)，并利用最大似然法加以估計(具體的對數(shù)似然函數(shù)略)。

首先考察已經(jīng)接受政府就業(yè)安置的農(nóng)民群體，本文稱之為干預(yù)組?？梢愿鶕?jù)模型回歸得到的參數(shù)估計結(jié)果，計算干預(yù)組接受政府就業(yè)安置所產(chǎn)生的就業(yè)概率，作為其參照的反事實是，如果干預(yù)組沒有接受政府就業(yè)安置所產(chǎn)生的就業(yè)概率，二者之差便是接受政府安置就業(yè)給失地農(nóng)民帶來的預(yù)期就業(yè)效應(yīng)，也稱為干預(yù)組的干預(yù)效應(yīng)TT(effect of the treatment on the treated)：

(8)

干預(yù)組的平均干預(yù)效應(yīng)為：

(9)

接下來考察沒有接受政府就業(yè)安置的農(nóng)民群體，本文稱之為對照組。同樣地，可以根據(jù)參數(shù)回歸結(jié)果，計算對照組的干預(yù)效應(yīng)TU(effect of the treatment on the untreated)：

(10)

對照組的平均干預(yù)效應(yīng)為：

(11)

如果隨機地從樣本總體中抽取出具有觀察特征x的失地農(nóng)民個體，接受就業(yè)安置的政策干預(yù)，那么就業(yè)政策干預(yù)所產(chǎn)生的干預(yù)效應(yīng)TE(treatment effect)為：

TE(x)=Pr(T=1,X=x)-Pr(T=0,X=x)=F(X1β1)-F(X0β0)

(12)

平均干預(yù)效應(yīng)為：

(13)

其中，N=NT+NU。

四、數(shù)據(jù)說明、變量設(shè)定和描述性統(tǒng)計

(一)數(shù)據(jù)說明

本研究數(shù)據(jù)主要來自北京師范大學(xué)“實施擴大就業(yè)”課題組于2015年對中國特大型城市北京地區(qū)的居民所進行的一手調(diào)查。調(diào)查時間為2015年5—7月份，調(diào)查對象為失地農(nóng)民、城市居民和郊區(qū)農(nóng)民，共計發(fā)放問卷3350份，回收有效問卷3220份，占調(diào)查總數(shù)的96.12%。其中，失地農(nóng)民431份*問卷中先以有無失地為標(biāo)準(zhǔn)，把樣本分為失地農(nóng)民和非失地居民；然后，按失地農(nóng)民所在區(qū)域把失地農(nóng)民分為郊區(qū)失地農(nóng)民和中心城區(qū)失地農(nóng)民，將非失地居民按戶籍分為郊區(qū)農(nóng)民和城市居民，這樣分類主要是便于統(tǒng)計分析。，城市居民2177份，郊區(qū)農(nóng)民612份。刪除65歲及以上人口樣本和離退休樣本，刪除就業(yè)狀態(tài)和征地狀態(tài)記錄信息不全的樣本，最終得到失地農(nóng)民有效樣本為410個。

2015年的樣本獲取主要有兩條途徑：一是課題組選取北京地區(qū)近郊的兩個重點區(qū)域進行入戶調(diào)查，這兩個區(qū)域分別為北京房山高教園區(qū)和大興高教園區(qū)，其征地面積大，失地農(nóng)民數(shù)量多，就業(yè)安置形式多樣，在一定程度上能反映北京地區(qū)失地農(nóng)民的整體情況。二是課題組選取5所北京市屬高校(1所本科院校、1所獨立學(xué)院、3所?？圃盒?中北京地區(qū)近郊區(qū)縣的學(xué)生作為隨機抽樣的對象。原因為：(1)北京市屬高校中，北京生源占比高，平均都在70%以上，這樣就保證了抽查數(shù)據(jù)的充足性和隨機性；(2)北京地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中，近郊區(qū)縣是重點征地的區(qū)域，近郊區(qū)縣的人群也容易成為失地和半失地人群；(3)調(diào)查群體經(jīng)過簡單培訓(xùn)，能理解每一個題項的含義，并準(zhǔn)確填寫問卷調(diào)查內(nèi)容。

問卷調(diào)查方式：為保證調(diào)查質(zhì)量，課題組成立了問卷調(diào)查小組，組建了200多人的一線調(diào)查隊伍。開展調(diào)查前，調(diào)查組對調(diào)查員進行專門培訓(xùn)；為保證調(diào)查的順利進行，問卷上留有課題組的多種聯(lián)系方式，包括手機、座機、QQ號、飛信等，便于咨詢。問卷填寫質(zhì)量保證：為保持調(diào)查信息的真實性和準(zhǔn)確性，每張調(diào)查問卷上都留存了被調(diào)查者的聯(lián)系方式，便于回訪；問卷調(diào)查和回收實施責(zé)任制，要求負責(zé)人簽字確認；在問卷數(shù)據(jù)整理與錄入時，還成立了專門錄入小組，一組錄入，一組核對，然后由小組負責(zé)人進行抽查，對于不合格問卷做好標(biāo)記并重新錄入，盡可能減少在問卷調(diào)查、問卷回收、數(shù)據(jù)錄入等環(huán)節(jié)出現(xiàn)差錯。

在使用北京的數(shù)據(jù)之前，有必要對北京地區(qū)征地配套政策進行簡要說明。北京市政府在征地過程中推出了一系列配套政策來保障失地農(nóng)民的利益，積極的就業(yè)政策便是其中重要一環(huán)。政府有關(guān)部門為失地農(nóng)民推出的一系列政策包括：提供工作崗位、就業(yè)培訓(xùn)、提供用工信息、就業(yè)指導(dǎo)等。2004年北京市出臺《建設(shè)征地補償安置辦法》(市政府148號令)，標(biāo)志著北京市農(nóng)地征收補償安置政策的重大突破。該項政策具有兩大核心：一是對失地農(nóng)民進行經(jīng)濟補償，包括直接通過貨幣的形式或者通過建設(shè)還建房的形式給予失地農(nóng)民經(jīng)濟補償；二是對部分轉(zhuǎn)移勞動力進行就業(yè)安置。因為政府是強制征地，所以北京市政府制定了一系列相關(guān)政策推動失地農(nóng)民再就業(yè)，主要包括：(1)社會保障。政府通過為失地農(nóng)民辦理戶籍等形式為失地農(nóng)民提供相應(yīng)的醫(yī)療、養(yǎng)老、失業(yè)等保障，以此緩解失地農(nóng)民的就業(yè)壓力。(2)就業(yè)培訓(xùn)。政府通過就業(yè)培訓(xùn)等形式，幫助失地農(nóng)民積累專用人力資本，提高失地農(nóng)民二次就業(yè)的能力。(3)就業(yè)推薦。政府征收土地后，與即將入駐的單位進行談判，通過推薦就業(yè)的形式，解決當(dāng)?shù)厥У剞r(nóng)民的就業(yè)問題。(4)自主擇業(yè)。失地農(nóng)民在獲得一定經(jīng)濟補償后，也可以通過勞動力市場自主實現(xiàn)就業(yè)。

(二)變量設(shè)定

征地行為對農(nóng)民產(chǎn)生了外生沖擊。如果只是失去部分土地，那么征地行為可能會部分地影響到農(nóng)業(yè)人口的勞動力供給決策。因征地而失去部分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用地的家庭，必然有部分勞動力剩余，那么失地農(nóng)戶會向非農(nóng)生產(chǎn)部門供給勞動力，供給量多少取決于勞動力市場效率和非農(nóng)就業(yè)預(yù)期收入。如果農(nóng)戶失去全部農(nóng)地，那么農(nóng)戶便需要再就業(yè)，或者受雇于其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者，或者流向非農(nóng)生產(chǎn)部門，尋找新的工作機會。然而，征地過程如何影響勞動力供給，目前的文獻并沒有給出一致結(jié)論，失地農(nóng)民的就業(yè)機理更無從得知。一般地，農(nóng)業(yè)人口失去土地，必然會影響到農(nóng)業(yè)人口的勞動供給行為。在失地農(nóng)民的勞動力流轉(zhuǎn)過程中，政府的政策必然會起到一定的促進作用，農(nóng)民人力資本和社會資本狀況等因素必然要發(fā)揮關(guān)鍵性的作用。本文的變量設(shè)定如表1所示。

表1 變量設(shè)定

正如是否接受教育和培訓(xùn)是基于自身特征做出的優(yōu)化選擇，失地農(nóng)民是否接受政府安置就業(yè)同樣如此。如果失地農(nóng)民即使沒有就業(yè)安置政策，都能夠找到合適的正規(guī)工作，那么額外接受就業(yè)安置的必要性較低?；诖耍Y(jié)果變量和選擇變量可能同時受到未觀測變量的影響。后文的分析也將表明，通過選擇變量控制選擇性偏差對準(zhǔn)確估計政策干預(yù)效應(yīng)的重要性。

(三)描述性統(tǒng)計

表2 分組描述性統(tǒng)計

為了說明本文所使用數(shù)據(jù)的基本情況，也為了從統(tǒng)計均值上表現(xiàn)出本文的因果效應(yīng)模型具有事實基礎(chǔ)，表2中初步報告了政策干預(yù)組和政策對照組的統(tǒng)計差異。

從表2來看，對照組獲得正規(guī)就業(yè)*本文所提的正規(guī)就業(yè)，是指在比較正規(guī)的企事業(yè)單位，根據(jù)勞動法簽訂了的勞動合同并按照國家規(guī)定享受各種勞動保障，能夠得到比較穩(wěn)定的工資式就業(yè)。的均值為0.552，略微高于政策干預(yù)組的0.543。如果本文沒有控制選擇性偏差，那很容易從這種相關(guān)性直接推論，政策干預(yù)組的就業(yè)均值低于對照組，就業(yè)安置不利于促進失地農(nóng)民就業(yè)。而且，政策干預(yù)組失地農(nóng)民在第1類行業(yè)就業(yè)的均值為0.554，高于對照組的0.519。直觀上，政策干預(yù)組的失地農(nóng)民更可能獲得農(nóng)林牧漁業(yè)、餐飲娛樂業(yè)、物業(yè)管理服務(wù)等行業(yè)的工作，而這些工作很多是臨時工種，就業(yè)穩(wěn)定性不足。實際上，后文的分析將表明，正是因為存在失地農(nóng)民對就業(yè)安置的選擇性接受，才使得這種相關(guān)性偏離了真實的因果關(guān)系。從教育程度的比較來看，兩組的平均受教育水平比較接近，對照組的學(xué)歷層次略高。干預(yù)組的健康狀況和職業(yè)培訓(xùn)狀況要好于對照組，職業(yè)培訓(xùn)和社會資本方面，政策干預(yù)組均值相對更高。政策對照組的具有社會保障的比例更高，而政策干預(yù)組的征地年限相對更長、政策供給相對更多。

五、實證分析

根據(jù)分析，本文已經(jīng)設(shè)定了具有內(nèi)生選擇性質(zhì)的內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型，轉(zhuǎn)換方程將失地農(nóng)民分為兩類——選擇就業(yè)安置的政策干預(yù)組和未選擇就業(yè)安置的政策對照組。對于這一背景的模型，選擇簡單的最大似然(ML)Heckman兩步法probit估計，或者對聯(lián)立方程進行聯(lián)立probit估計，得到的結(jié)果并不是有效估計量。考慮到結(jié)果方程和選擇方程誤差項之間的相關(guān)性，本文使用Lokshin et al.(2011)提出的完全信息最大似然(FIML)進行估計，得到一致有效的估計量。

(一)就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民穩(wěn)定就業(yè)的因果效應(yīng)以失地農(nóng)民的就業(yè)狀態(tài)為結(jié)果變量，對模型(1)和模型(2)回歸的完全信息最大似然估計結(jié)果報告在表3。

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的信心水平下顯著；括號內(nèi)報告的是標(biāo)準(zhǔn)差。

根據(jù)表3報告的結(jié)果，本文不難總結(jié)出以下幾個結(jié)論：

第一，選擇方程與結(jié)果方程的誤差項相關(guān)系數(shù)ρ1、ρ0在10%的信心水平下顯著不等于0，表明存在未觀測因素同時影響失地農(nóng)民是否選擇就業(yè)安置和就業(yè)結(jié)果。選擇方程誤差項與值1結(jié)果方程的誤差項的相關(guān)系數(shù)為正，表明存在負選擇性偏差，存在未觀測因素在促進個體選擇政府安置就業(yè)的同時，降低了個體的就業(yè)概率。這意味著失地農(nóng)民根據(jù)自身的比較優(yōu)勢來選擇是否接受就業(yè)安置。如果失地農(nóng)民本身的就業(yè)能力比較低且迫切需要工作崗位，更傾向于選擇接受就業(yè)安置，從而獲得工作崗位；如果失地農(nóng)民本身的就業(yè)能力比較強，沒有就業(yè)安置政策也能獲得較為穩(wěn)定的工作，那么這部分群體可能不會選擇就業(yè)安置，照樣能夠?qū)崿F(xiàn)較好就業(yè)，并選擇其他方式的補償。這也證明，如果本文不控制內(nèi)生選擇性機制對結(jié)果造成的偏差，則估計結(jié)果就是有偏的。

第二，就選擇方程的回歸結(jié)果來看，職業(yè)培訓(xùn)和政治面貌的回歸結(jié)果顯著為正，健康狀況的回歸結(jié)果為正，教育程度的回歸結(jié)果為負但不顯著。這表明，不同類型的人力資本和社會資本對失地農(nóng)民就業(yè)安置的選擇影響不同。教育程度越高的勞動者，在勞動力市場獨立找工作的能力越強，因此接受政府就業(yè)安置的意愿可能越低。而健康、職業(yè)培訓(xùn)和政治面貌等特征盡管有助于提升就業(yè)能力，接受政府就業(yè)安置可能會更有利于發(fā)揮職業(yè)培訓(xùn)、健康等因素的積極作用。

第三，就結(jié)果方程來看，政策干預(yù)組和政策對照組之間的回歸結(jié)果存在一定的差異。與對照組相比，政策干預(yù)組教育程度對實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的積極作用相對較低。這也印證了選擇方程的回歸結(jié)果，教育程度較高的失地農(nóng)民，因為就業(yè)能力較強，不接受政府就業(yè)安置狀態(tài)下也能夠?qū)崿F(xiàn)同等的穩(wěn)定就業(yè)。另外，不論是干預(yù)組還是對照組的回歸結(jié)果，工作經(jīng)驗的回歸結(jié)果顯著為正，表明工作經(jīng)驗對獲得穩(wěn)定就業(yè)的重要意義。

表4 就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民穩(wěn)定就業(yè)的因果效應(yīng)

注：括號內(nèi)報告的是標(biāo)準(zhǔn)誤差。

得到選擇方程和結(jié)果方程的回歸系數(shù)之后，本文可以根據(jù)模型(8)—(13)估計平均干預(yù)效應(yīng),結(jié)果報告在表4。

表5 就業(yè)安置政策選擇與就業(yè)行業(yè)內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的信心水平下顯著；括號內(nèi)報告的是標(biāo)準(zhǔn)差。

根據(jù)表4，干預(yù)組平均干預(yù)效應(yīng)為0.450，對于已經(jīng)接受就業(yè)安置政策的失地農(nóng)民而言，如果不接受政府的就業(yè)安置，那么實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的概率將會降低45%。未干預(yù)組的平均干預(yù)效應(yīng)為-0.088，對于沒有接受就業(yè)安置政策的失地農(nóng)民而言，如果接受政府的就業(yè)安置，其實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的概率會降低8.8%?？傮w平均干預(yù)效應(yīng)為0.210，如果失地農(nóng)民隨機地被安排接受政府就業(yè)安置，那么獲得穩(wěn)定就業(yè)的概率會上升21%。由此可見，就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)具有積極的促進作用。如果不控制選擇性偏差，根據(jù)表2報告的結(jié)果，干預(yù)組和對照組的正式就業(yè)機會差距為-0.009(0.543-0.552=-0.009)。而本文得到的平均干預(yù)效應(yīng)為正，由此可見控制選擇性偏差，對于準(zhǔn)確估算因果效應(yīng)非常重要。

(二)就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民就業(yè)行業(yè)的因果效應(yīng)

以失地農(nóng)民的就業(yè)行業(yè)(第1類行業(yè))為結(jié)果變量，對模型(1)和模型(2)回歸的完全信息最大似然估計結(jié)果報告在表5。

表5中報告的選擇方程回歸結(jié)果與表3所報告的大致相同。誤差項相關(guān)系數(shù)分別為-0.646、-0.553，在10%的信心水平下顯著，表明存在選擇性偏差。但是，由于選擇方程與不同結(jié)果方程誤差項的相關(guān)系數(shù)存在差異，因此表5中的結(jié)果也有一些不同于表3的地方，其中之一便是對失地農(nóng)民提供的各項積極政策的回歸系數(shù)顯著性。政府就業(yè)安置所提供的崗位，較多地集中在職業(yè)門檻較低的行業(yè)，比如物業(yè)管理、保潔、合作種植業(yè)等崗位。對于那些因失去土地而需要非農(nóng)工作機會的農(nóng)村勞動力，政府提供的就業(yè)安置恰當(dāng)?shù)貪M足了他們的需求。因此，選擇方程的回歸結(jié)果顯示出更傾向于選擇政府就業(yè)安置的失地農(nóng)民群體所具備的特征，即教育水平較低但身體健康、具有職業(yè)培訓(xùn)經(jīng)歷、黨員群體等。而政府提供的積極就業(yè)政策，都有助于失地農(nóng)民更加愿意接受政府就業(yè)安置。

表5報告的就業(yè)行業(yè)回歸結(jié)果顯示，具有較高教育程度、較長工作經(jīng)驗或政治面貌為黨員的失地農(nóng)民不傾向于選擇第1類行業(yè)就業(yè)，而健康、職業(yè)培訓(xùn)的影響卻相反。為了更好地分析就業(yè)安置政策對就業(yè)行業(yè)選擇的因果效應(yīng)，本文在表6中報告了各組的平均干預(yù)效應(yīng)。

表6 就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民就業(yè)行業(yè)的因果效應(yīng)

注：括號內(nèi)報告的是標(biāo)準(zhǔn)誤差。

根據(jù)表6報告的結(jié)果，就業(yè)安置較大地提升了失地農(nóng)民在第1類行業(yè)(農(nóng)林牧漁、餐飲娛樂業(yè)、物業(yè)管理和保潔業(yè))的就業(yè)概率。政策干預(yù)組的平均干預(yù)效應(yīng)為0.316，表明接受就業(yè)安置的失地農(nóng)民，如果不接受就業(yè)安置，那么在該類行業(yè)就業(yè)的概率將降低31.6%；政策對照組的平均干預(yù)效應(yīng)為0.329，表明沒有接受就業(yè)安置的失地農(nóng)民，如果接受就業(yè)安置，那么在第1類行業(yè)就業(yè)的概率將提高32.9%；如果失地農(nóng)民隨機地接受政府的就業(yè)安置政策，那么在第1類行業(yè)就業(yè)的概率將提高32.3%。

六、結(jié)論和討論

本文通過構(gòu)建二元選擇和內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型，基于模型回歸結(jié)果估算反事實概率，有效評估了政府就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民獲得穩(wěn)定就業(yè)的因果效應(yīng)，以及政府就業(yè)安置政策對失地農(nóng)民流向農(nóng)林牧漁、餐飲、物業(yè)管理、保潔等第1類行業(yè)就業(yè)的因果效應(yīng)。實證分析表明：總體上，政府對失地農(nóng)民的就業(yè)安置政策取得了一定的積極政策效果。對于接受就業(yè)安置的這部分失地農(nóng)民群體，就業(yè)安置政策對實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)的因果效應(yīng)為0.45。然而，在控制選擇性偏差的基礎(chǔ)上，因果效應(yīng)降低為0.21。由于存在負的選擇性偏差，隨機狀態(tài)下政策干預(yù)的平均因果效應(yīng)要低于干預(yù)組的平均因果效應(yīng)。進一步的分析發(fā)現(xiàn)，政府就業(yè)安置政策大幅度提升了失地農(nóng)民在農(nóng)林牧漁、餐飲娛樂業(yè)、物業(yè)管理與保潔等行業(yè)的就業(yè)概率。由于這些行業(yè)通常具有低穩(wěn)定性、低保障等方面的特點，即使初次就業(yè)安置成功，也不能夠保證崗位的持續(xù)時間，從而導(dǎo)致就業(yè)安置政策的長期效果降低。

本文的政策啟示如下：首先，在解決失地農(nóng)民的就業(yè)問題時，應(yīng)結(jié)合失地農(nóng)民年齡特點和就業(yè)偏好，提供更多的選擇性機會。一般來說，年齡偏大的失地農(nóng)民，技能少，對第一產(chǎn)業(yè)存在偏好，那么在安置就業(yè)過程中，盡可能安置到現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、保潔業(yè)和低端服務(wù)行業(yè)就業(yè)；對于年輕的失地農(nóng)民，學(xué)習(xí)技能快，學(xué)歷相對較高，可以安置到高端服務(wù)業(yè)、運輸性等行業(yè)就業(yè)。符合失地農(nóng)民就業(yè)的選擇性偏好將能大大提高失地農(nóng)民的就業(yè)機會，保障失地農(nóng)民就業(yè)安置政策的有效落實。其次，完善失地農(nóng)民的社會保障體系，包括養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險、重大疾病保險和失業(yè)保險等。讓失地農(nóng)民無論在哪個行業(yè)工作，其生活和醫(yī)療都是有保障的，從而解決失地農(nóng)民的后顧之憂，降低失地農(nóng)民的就業(yè)壓力和經(jīng)濟壓力，穩(wěn)定失地農(nóng)民就業(yè)隊伍。其三，加強失地農(nóng)民技能培訓(xùn)，提供失地農(nóng)民的就業(yè)能力。針對不同的就業(yè)群體，開展形式多樣的職業(yè)技能培訓(xùn)，包括開展繼續(xù)教育、學(xué)歷教育、短期和長期的培訓(xùn)等，讓失地農(nóng)民通過培訓(xùn)提高自己的就業(yè)技能，融入開放地的就業(yè)市場，增加主動選擇的就業(yè)機會。其四，做好失地農(nóng)民的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃工作。任何行業(yè)都有其發(fā)展的機會，失地農(nóng)民在低端就業(yè)行業(yè)中如何發(fā)展、如何規(guī)劃等，都離不開職業(yè)規(guī)劃，因此在失地農(nóng)民就業(yè)的低端行業(yè)，應(yīng)充分發(fā)揮人事部門和工會的作用，做好失地農(nóng)民的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，幫助失地農(nóng)民快速成長。其五，切實提高失地農(nóng)民的就業(yè)待遇。失地農(nóng)民為區(qū)域城鎮(zhèn)化的發(fā)展做出了貢獻，因此在安置失地農(nóng)民就業(yè)過程中，要提高失地農(nóng)民的就業(yè)待遇，制定完善的工資增長機制，消除性別歧視和工作歧視，為失地農(nóng)民的穩(wěn)定就業(yè)提供保障。

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(責(zé)任編輯 彭 江)

Do Job Placement Policies Increase Employment Stability of Landless Peasants? Evidence from the Municipal Survey Data

CHEN JianWei1WANG Yi2

(1.University of International Business and Economics, Beijing 100029;2.Beijing Technology and Business University, Beijing 100048)

Based on a survey data in 2015 in Beijing, where the speed of urbanization is the fastest as a giant city, this paper has estimated the treatment effect of job placement policies with self-selection and endogenous switching. It shows that there are positive effects on employment stability. For those peasants who have accepted job placement, the average treatment effect on treated is 0.45. Furthermore, this study finds that the employment probability has been largely enhanced in traditional sectors, such as farming, forestry, animal husbandly and fishery, catering and entertainment, property management and cleaning. That is to say, the policies have successful helped landless peasants find jobs for the first time. However, due to the unstable and low security nature of these jobs, the long term effects have been decreased. It is recommended that the selected preference and the combination of industrial structure with regional structure should be concerned when making the job placement policies to enhance the effect of the implementation of policies.

landless peasant; job placement policy; policy impact evaluation

2016-12-11

陳建偉(1985-)，男，湖南茶陵人，博士，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)教育與開放經(jīng)濟研究中心講師。 王 軼(1970-)，男，河南信陽人，博士，北京工商大學(xué)學(xué)報編輯部主任，副研究員。

教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項目“我國城鎮(zhèn)化進程失地農(nóng)民的就業(yè)問題研究” (14YJA790057)；北京市教育委員會科研計劃人文社科面上項目“北京地區(qū)城鎮(zhèn)化進程中失地農(nóng)民的就業(yè)問題研究”(SM201410011007)；國家社會科學(xué)基金重大項目“構(gòu)建和諧勞動關(guān)系研究”(12&ZD094)。

F241.4；C976.7

A

1001-6260(2017)01-0048-10

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.01.005