□ 馬 慶 丁文將 鄧關(guān)軍

一、引言

在工業(yè)化和城市化的進(jìn)程中，農(nóng)業(yè)剩余勞動力向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是一個普遍規(guī)律。伴隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，大量農(nóng)民進(jìn)入城鎮(zhèn)就業(yè)，進(jìn)城務(wù)工的農(nóng)民在城鎮(zhèn)就業(yè)的規(guī)模呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長的態(tài)勢。國家統(tǒng)計局《2022 年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示，截至2022 年年底，我國農(nóng)民工總量為29 562 萬人，比上年增長1.1%。農(nóng)民工占我國2022 年勞動力人數(shù)總量的40.3%，已經(jīng)成為我國產(chǎn)業(yè)工人的重要組成部分。農(nóng)民工向非農(nóng)行業(yè)和城市轉(zhuǎn)移，為第二、第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展提供了大量的勞動力。但由于農(nóng)民工受教育水平相對偏低，又缺乏專業(yè)技能，往往只能滿足第二、第三產(chǎn)業(yè)中勞動密集型行業(yè)對于勞動力的需求。[1]就業(yè)環(huán)境惡劣、流動頻繁、工作崗位技術(shù)含量低、收入水平不高等問題降低了農(nóng)民工就業(yè)的穩(wěn)定性。[2]當(dāng)前，我國正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，智能制造、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、新興業(yè)態(tài)等領(lǐng)域正在快速發(fā)展，對知識型、技能型人才的需求急劇增加。然而，相當(dāng)數(shù)量的農(nóng)民工所掌握的專業(yè)知識技能與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級所需的知識技能不匹配，導(dǎo)致農(nóng)民工就業(yè)技能結(jié)構(gòu)失衡矛盾，[3]難以順利轉(zhuǎn)移就業(yè)。這不僅影響農(nóng)民工的工作和生活質(zhì)量，也影響到我國經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長和社會的和諧發(fā)展。2022 年11 月16 日，人力資源社會保障部等五部門印發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步支持農(nóng)民工就業(yè)創(chuàng)業(yè)的實(shí)施意見》，明確提出重點(diǎn)支持農(nóng)民工就業(yè)集中的建筑業(yè)、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)企業(yè)渡過難關(guān)，最大限度穩(wěn)定農(nóng)民工就業(yè)崗位等政策措施。這類措施在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)下行壓力增大的形勢下，對于穩(wěn)定就業(yè)、穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)至關(guān)重要。那么，農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)情況究竟如何，未來的變化趨勢又會怎樣，對這些問題的研究無疑具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)民工就業(yè)流動性問題一直備受關(guān)注，相關(guān)的研究文獻(xiàn)較為豐富。但是研究農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)方面的成果并不多，多數(shù)文獻(xiàn)是探討農(nóng)民工就業(yè)行業(yè)分布及其原因的。武樹禮較早對農(nóng)民工進(jìn)城就業(yè)進(jìn)行了研究，他認(rèn)為農(nóng)民工在城市并不能自主擇業(yè)，輸入地政府往往采取措施限制其工種及工作范圍，農(nóng)民工集中在制造業(yè)、建筑業(yè)、餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)等行業(yè)從事臟、累、苦、險、毒等體力勞動以及相關(guān)的服務(wù)活動。[4]白南生等利用北京市700 多名農(nóng)民工就業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民工在當(dāng)前單位的平均工齡約為3 年，工作穩(wěn)定性較低，流動率較高的行業(yè)是制造業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)。農(nóng)民工變換行業(yè)后主要流向生活服務(wù)業(yè)和商業(yè)，流動的原因主要有收入低、勞動強(qiáng)度大、家里有事、被解雇。[5]侯晉封分析了農(nóng)民工就業(yè)行業(yè)分布的特點(diǎn)及其原因，認(rèn)為農(nóng)民工在各個行業(yè)的分布很不均勻，采礦業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、住宿和餐飲業(yè)及居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)等行業(yè)吸納了較多的農(nóng)民工，主要原因在于這些行業(yè)往往對應(yīng)聘者的技能和文化等方面要求不高。[6]高月也對農(nóng)民工就業(yè)行業(yè)分布的特點(diǎn)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)80%以上的農(nóng)民工集中在制造業(yè)、建筑業(yè)、服務(wù)業(yè)、住宿餐飲業(yè)等勞動密集型行業(yè)，工作變動次數(shù)明顯高于城鎮(zhèn)居民，她認(rèn)為農(nóng)民工能較快地找到工作主要是依靠其對城市某些工作崗位的填補(bǔ)，以及對勞動報酬的要求不高。[7]寇恩等研究了農(nóng)民工的短工化行為，認(rèn)為短期工多集中在建筑業(yè)和服務(wù)業(yè)，導(dǎo)致短工化的因素包括個體因素，如教育、培訓(xùn)、年齡等，以及家庭因素，如家庭中有需要照料的老人和小孩等。[8]另外，還有一些學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注了農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化。葛曉巍等就具體考察了農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化情況，結(jié)果同樣顯示農(nóng)民工集中在建筑業(yè)、批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)、餐飲服務(wù)業(yè)和制造業(yè)等勞動密集型行業(yè)，雖然存在農(nóng)民工有從高勞動密集度行業(yè)轉(zhuǎn)向低勞動密集度行業(yè)的情況，但轉(zhuǎn)移比例并不高。[9]朱明寶等利用中國家庭收入項(xiàng)目調(diào)查資料分析了2007—2013 年間農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)及其變化趨勢，發(fā)現(xiàn)在住宿餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、建筑業(yè)、制造業(yè)就業(yè)的農(nóng)民工比例在下降，而在交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)、居民服務(wù)修理業(yè)就業(yè)的農(nóng)民工比例在上升。[10]何秀玲等以陜西省為例，研究了工業(yè)化后期農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢，也得出類似的結(jié)論。[11]這些變化與我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)升級中第三產(chǎn)業(yè)比重上升，傳統(tǒng)的制造業(yè)、建筑業(yè)等領(lǐng)域的比重下降的發(fā)展趨勢相一致。靳衛(wèi)東等的研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民工往往為了更高的勞動報酬而主動選擇進(jìn)入一些工作條件較差的行業(yè)。[12]

從已有的文獻(xiàn)可以看出，這些研究大多從靜態(tài)的角度探討農(nóng)民工就業(yè)行業(yè)分布，較少從動態(tài)的角度關(guān)注農(nóng)民工在不同行業(yè)間或同一行業(yè)內(nèi)部的轉(zhuǎn)移就業(yè)問題，而動態(tài)研究對于制定就業(yè)政策同樣具有重要的指導(dǎo)意義。因此，本文將基于已有文獻(xiàn)的研究，運(yùn)用馬爾可夫鏈模型動態(tài)地研究農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)問題。實(shí)際上，一些學(xué)者已經(jīng)嘗試使用馬爾可夫鏈研究就業(yè)流動問題，比如，解雨巷在2012 年基于馬爾可夫過程分析了我國青年人的就業(yè)轉(zhuǎn)移問題，[13]這為研究農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)提供了新的視角和方法。本文將利用馬爾可夫鏈模型，測算2013—2022 年期間農(nóng)民工在行業(yè)內(nèi)和跨行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)的概率，并預(yù)測“十四五”中后期農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的變動趨勢，以期為國家制定促進(jìn)農(nóng)民工穩(wěn)定就業(yè)的政策提供參考。

三、馬爾可夫鏈模型的相關(guān)理論

（一）基本概念

1.馬爾可夫性

馬爾可夫性是指系統(tǒng)（或過程）在時刻t0所處的狀態(tài)為已知的條件下，系統(tǒng)（或過程）在時刻t＞t0所處狀態(tài)的條件分布與系統(tǒng)（或過程）在時刻t0之前所處的狀態(tài)無關(guān)的特性，該特性又被稱為無后效性。具有馬爾可夫性的隨機(jī)過程稱為馬爾可夫過程，可用分布函數(shù)來表述。

設(shè)隨機(jī)過程 {X(t),t∈T} 的狀態(tài)空間為S。如果對時間t的任意n個數(shù)值，n≥2，t1＜t2＜…＜tn∈T，在條件X(ti)=xi,xi∈S,i=1,2,…,n-1 下，X(tn)的條件分布函數(shù)等于在條件X(tn-1)=xn-1下的條件分布函數(shù)，即：

則稱{X(t),t∈T}具有馬爾可夫性或無后效性，并稱此過程為馬爾可夫過程。當(dāng)馬爾可夫過程的時間參數(shù)和狀態(tài)取離散值時就被稱為馬爾可夫鏈（Markov Chain），簡稱馬氏鏈。

2.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率

設(shè) {Xn,n∈T}是馬爾可夫鏈，{Xn,n∈T}在m時處于狀態(tài)i，經(jīng)過k步轉(zhuǎn)移之后，在m+k時到達(dá)狀態(tài)j的條件概率pij(m,m+k) 就被稱為 {Xn,n∈T}在m時的k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，此時表示為：

當(dāng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率pij(m,m+k)只與狀態(tài)i，j及時間間距k有關(guān)，而與m無關(guān)時，稱此狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率具有平穩(wěn)性，也稱此鏈?zhǔn)驱R次的或時齊的，可記為：pij(m,m+k)=pij(k)，這里pij(k)為k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。

由所有狀態(tài)S={1,2,…,N}之間狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率pij(k)構(gòu)成的矩陣P(k)稱為k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣具有的性質(zhì)如下式所示：

當(dāng)k=1 時，表示 {Xn,n∈T}在m時的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。根據(jù)切普曼-柯莫格洛夫（Chapman-Kolmogorov）方程，對于齊次馬氏鏈可以得到k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P(m+n)=P(m)·P(n)。令m=1，n=k-1，得遞推關(guān)系：

這表明齊次馬氏鏈的k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P(k) 是一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的n次方。

（二）模型的預(yù)測方法

根據(jù)馬爾可夫鏈無后效性的特征，在m時系統(tǒng)的狀態(tài)向量S(m) 可以由m-1 時系統(tǒng)的狀態(tài)向量S(m-)1 和一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P計算而得，即有S(m)=S(m-1)·P。進(jìn)一步預(yù)測從m時到m+k時系統(tǒng)的k步轉(zhuǎn)移狀態(tài)向量S（m+k），則有：

為估計出一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，可采用二次規(guī)劃法估算一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P。[14]由于實(shí)際問題中客觀環(huán)境的變化，相鄰時刻的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣并不完全相同，因此，S(m)與S(m-1)·P之間存在一定的誤差。[15]

以誤差的平方和最小為目標(biāo)函數(shù)，公式（3）作為約束條件構(gòu)建優(yōu)化模型找出最優(yōu)解，即可求出馬爾可夫鏈的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

四、農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)的實(shí)證研究

（一）農(nóng)民工在各行業(yè)就業(yè)的基本情況

表1 呈現(xiàn)了農(nóng)民工主要從事的勞動密集型行業(yè)就業(yè)情況，數(shù)據(jù)來自2013—2022 年《農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》。這些行業(yè)包括制造業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)以及居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)等。其中就業(yè)比重最高的行業(yè)是制造業(yè)，平均就業(yè)比重高達(dá)29.02%，接近農(nóng)民工就業(yè)總量的1/3；其次是建筑業(yè)，就業(yè)比重均值為19.55%，兩者之和約占到農(nóng)民工就業(yè)總量的一半，第二產(chǎn)業(yè)成為吸納農(nóng)民工就業(yè)的主體。農(nóng)民工就業(yè)比重最低的是農(nóng)業(yè)，均值僅為0.45%，這意味著只有很少一部分農(nóng)村留守人員沒有外出或較少數(shù)量的農(nóng)民工選擇返鄉(xiāng)就地就近就業(yè)，在農(nóng)村地區(qū)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的短期雇傭工作。農(nóng)民工在第三產(chǎn)業(yè)的主要行業(yè)中也有較高的就業(yè)比重，占比為36.44%，從業(yè)人數(shù)最多的行業(yè)依次為批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)，主要是進(jìn)入門檻較低、所需技能簡單、與人們生活密切相關(guān)的傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)。實(shí)際上，農(nóng)民工在各行業(yè)的就業(yè)比重并非固定不變，隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷升級、城市化進(jìn)程的加快以及線上經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，農(nóng)民工在城市的就業(yè)結(jié)構(gòu)也在發(fā)生變化。農(nóng)民工會基于自身的人力資本特征、企業(yè)態(tài)度和外部政策環(huán)境等因素做出不同的選擇，如當(dāng)農(nóng)民工意識到外部政策和社會環(huán)境相對于企業(yè)而言更有利于提高他們的福利時，他們通常會主動流動到新的單位就業(yè)，[16]進(jìn)而形成行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)。研究農(nóng)民工的就業(yè)變動趨勢需要對此做出進(jìn)一步的分析。

表1 2013—2022年各行業(yè)農(nóng)民工就業(yè)所占比重

（二）馬爾可夫鏈分析方法的應(yīng)用

馬爾可夫鏈分析是根據(jù)某些變量的現(xiàn)在狀態(tài)及其變化趨勢，預(yù)測其在未來某一特定期間內(nèi)可能出現(xiàn)的狀態(tài)。農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)可以看成一個馬爾可夫鏈過程。設(shè)在m-1 年，農(nóng)民工的就業(yè)狀態(tài)向量為S（m-1），在m年，當(dāng)影響農(nóng)民工就業(yè)選擇的因素發(fā)生變化時，農(nóng)民工會做出有利于自己的就業(yè)選擇，呈現(xiàn)出在不同行業(yè)間或者在行業(yè)內(nèi)部的轉(zhuǎn)移就業(yè)。農(nóng)民工選擇某種行業(yè)就業(yè)的概率越大，該行業(yè)的就業(yè)規(guī)模就越大，農(nóng)民工在該行業(yè)就業(yè)所占的比重也就越高。農(nóng)民工大量的就業(yè)選擇會形成某一時刻的就業(yè)結(jié)構(gòu)。在第m-1 到第m年的就業(yè)選擇中，就存在農(nóng)民工從一種行業(yè)流向另一種行業(yè)或者行業(yè)內(nèi)部流動的可能性，這種可能性就是狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。不同行業(yè)間或者行業(yè)內(nèi)部的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率構(gòu)成馬爾可夫鏈中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

應(yīng)用馬爾可夫鏈模型對農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)進(jìn)行分析時，需要先計算農(nóng)民工就業(yè)的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。這里，假設(shè)每一年農(nóng)民工在各行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率不變，且當(dāng)年的就業(yè)狀態(tài)只受上一年就業(yè)狀態(tài)的影響。農(nóng)民工在第m年的就業(yè)狀態(tài)向量S（m）由當(dāng)年農(nóng)民工在各行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)所占的比重而確定，根據(jù)2013—2022 年《農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》中各行業(yè)農(nóng)民工就業(yè)比重，采用Matlab 軟件計算出農(nóng)民工在不同行業(yè)間和行業(yè)內(nèi)部流動的最優(yōu)一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，具體結(jié)果見表2。

表2 2013—2022年期間農(nóng)民工就業(yè)變化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

（三）2013-2022年間農(nóng)民工行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)分析

在表2 中，主對角線上的元素表示農(nóng)民工在第m-1 到第m年間僅在行業(yè)內(nèi)部流動或者未流動的概率，即行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率越高意味著農(nóng)民工更愿意繼續(xù)留在該行業(yè)工作或者在該行業(yè)中尋找新的工作機(jī)會，有助于維持該行業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性。主對角線以外的元素表示農(nóng)民工在第m-1 到第m年間由一個行業(yè)轉(zhuǎn)移到另一個行業(yè)就業(yè)的概率，即行業(yè)間狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。行業(yè)間狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率越高表示農(nóng)民工更傾向于離開該行業(yè)工作，該行業(yè)農(nóng)民工流動性就越強(qiáng)，就業(yè)穩(wěn)定性越低。由于矩陣中的每一行表示由一種行業(yè)向其他各行業(yè)轉(zhuǎn)移的所有可能性，所以，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的每一行之和等于1，由1 減去該行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率便可計算出一年間農(nóng)民工由該行業(yè)轉(zhuǎn)移出去的概率。下面結(jié)合表1 對農(nóng)民工在2013—2022 年間行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)情況作進(jìn)一步分析。

1.農(nóng)民工行業(yè)內(nèi)轉(zhuǎn)移就業(yè)情況分析

由表2 可以看出，主對角線上元素的最大值對應(yīng)交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)，行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為99.67%，最小值是農(nóng)業(yè)的行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，其值為93.26%。主對角線上的行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率均超過93%，遠(yuǎn)高于非主對角線上的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，這說明2013—2022 年期間農(nóng)民工在不同行業(yè)之間轉(zhuǎn)移就業(yè)的意愿不強(qiáng)，更多的情況是選擇不流動或者僅在行業(yè)內(nèi)部流動，但不同產(chǎn)業(yè)間的就業(yè)穩(wěn)定性存在一定差異。具體來看，第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性最低，城鎮(zhèn)相對優(yōu)越的生活條件和工資待遇吸引了大批農(nóng)業(yè)人口進(jìn)城務(wù)工，特別是新生代的青壯年農(nóng)民工以及具有較高文化程度的農(nóng)業(yè)勞動力，農(nóng)村只留下老、弱、婦、幼等次級勞動力，[17]農(nóng)村青壯年勞動力越來越少。第二產(chǎn)業(yè)建筑業(yè)和制造業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性相對較低，行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率分別為97.01%和98.38%，10 年間就業(yè)比重波動較為明顯，波動幅度分別為4.6 個百分點(diǎn)和4.3 個百分點(diǎn)，是所有行業(yè)中波動幅度最大的兩個行業(yè)。建筑業(yè)受季節(jié)和經(jīng)濟(jì)狀況的影響較大，建筑項(xiàng)目完成后農(nóng)民工的工作會暫時中斷，需要重新尋找就業(yè)機(jī)會，就業(yè)狀態(tài)具有一定的周期性；制造業(yè)則因?yàn)檗D(zhuǎn)型升級造成一些傳統(tǒng)低技能崗位被機(jī)器和自動化設(shè)備所替代，可能導(dǎo)致相關(guān)從業(yè)農(nóng)民工被淘汰而流出該行業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)中除了住宿和餐飲業(yè)之外，其他行業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性都明顯高于第一、第二產(chǎn)業(yè)。其中，交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)是就業(yè)最為穩(wěn)定的行業(yè)，盡管該行業(yè)在過去幾年就業(yè)比重有所提高，但變動幅度僅在0.6 個百分點(diǎn)之內(nèi)，是服務(wù)業(yè)中變動幅度最低的，由于電商、快遞等業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)大，該行業(yè)的就業(yè)機(jī)會相應(yīng)增加，從而能夠吸納流入的農(nóng)民工、補(bǔ)充流出的勞動力，維持相對穩(wěn)定的就業(yè)環(huán)境。其次是批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)，這些行業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性也較高，行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率依次為99.63%、99.02%。值得注意的是住宿和餐飲業(yè)，其行業(yè)內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為98.27%，低于制造業(yè)，意味著該行業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性并不高，農(nóng)民工轉(zhuǎn)移出去的概率為1.73%，遠(yuǎn)高于服務(wù)業(yè)中的其他行業(yè)，也能夠印證這一觀點(diǎn)。2019—2022年期間，農(nóng)民工在該行業(yè)的就業(yè)比重從6.9%下降至6.1%，降幅達(dá)0.8 個百分點(diǎn)，成為服務(wù)業(yè)中就業(yè)比重下降最快的行業(yè)。實(shí)際上，在2019 年之前農(nóng)民工在服務(wù)業(yè)中各行業(yè)的就業(yè)比重基本呈小幅上升趨勢，這主要與人民生活水平的提高和消費(fèi)觀念的變化有關(guān)，服務(wù)性消費(fèi)需求比如大眾餐飲、家政服務(wù)、文化娛樂、休閑旅游等與日俱增，吸引了更多的農(nóng)民工進(jìn)入這些行業(yè)就業(yè)，保持總體就業(yè)穩(wěn)定，就業(yè)比重變動不大，波動范圍最大的居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)的變動幅度也沒有超過2.1 個百分點(diǎn)，遠(yuǎn)不及制造業(yè)和建筑業(yè)。

總之，農(nóng)民工就業(yè)所表現(xiàn)出的流動頻繁、工作不穩(wěn)定主要發(fā)生在同行業(yè)內(nèi)部，而非跨行業(yè)間。由于一個人掌握的各種技能、知識往往具有一定的專業(yè)性，轉(zhuǎn)移就業(yè)會出現(xiàn)一定的行業(yè)“路徑依賴”效應(yīng)，[5]因此，農(nóng)民工在就業(yè)決策時更加傾向于選擇與其原有專業(yè)或技能相符的職位和行業(yè)。

2.農(nóng)民工行業(yè)間轉(zhuǎn)移就業(yè)情況分析

盡管農(nóng)民工更愿意在同一行業(yè)內(nèi)部就業(yè)，但依然存在較小概率的跨行業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)的情形。下面對農(nóng)民工行業(yè)之間轉(zhuǎn)移就業(yè)的情況進(jìn)行分析。

首先是第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)，農(nóng)民工轉(zhuǎn)移出去的概率最大，其值為6.74%。隨著我國工業(yè)化、城市化進(jìn)程的加速，更多的農(nóng)業(yè)人口從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移到工業(yè)或者進(jìn)入城市工作。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國城鎮(zhèn)化率已從2013 年的54.49%上升到2022 年的65.2%，農(nóng)村勞動力不斷外流，留在農(nóng)村或返鄉(xiāng)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等非自雇活動的農(nóng)民工大多年齡較大且數(shù)量不多，就業(yè)比重僅維持在0.4%～0.6%。從流動方向來看，農(nóng)民工從農(nóng)業(yè)流向的行業(yè)主要集中于居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)等低端服務(wù)業(yè)，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率分別為1.21%、1.07%、0.79%、0.73%。低端服務(wù)業(yè)由于技術(shù)要求不高、進(jìn)入門檻較低，成為農(nóng)民工從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)入非農(nóng)行業(yè)的重要渠道，特別是居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)這兩個行業(yè)，就業(yè)比重增長最快，2013—2022 年間各增長1.3 個百分點(diǎn)、1.2 個百分點(diǎn)（見表1），充分發(fā)揮了其就業(yè)“蓄水池”的作用。農(nóng)民工從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移到第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的概率較小，僅以0.38%的概率流向建筑業(yè)，流向制造業(yè)就業(yè)的概率約為0。制造業(yè)的勞動力受到年齡和受教育程度的約束，原本在農(nóng)村留守從事第一產(chǎn)業(yè)的農(nóng)民工往往不符合相應(yīng)的條件，無法轉(zhuǎn)移到制造業(yè)就業(yè)，而建筑業(yè)中這些約束相對較少。在制造業(yè)就業(yè)的農(nóng)民工一般更年輕，受教育程度更高。[18]

其次是第二產(chǎn)業(yè)，建筑業(yè)和制造業(yè)轉(zhuǎn)移出去的概率分別為2.99%和1.62%。建筑業(yè)在經(jīng)歷2005—2015 年的飛躍式發(fā)展后，步入發(fā)展的平緩期，同時抑制房價過快上漲的房地產(chǎn)市場調(diào)控政策的出臺，導(dǎo)致建筑業(yè)農(nóng)民工陸續(xù)退出該行業(yè)，就業(yè)比重從2014 年就開始減少，由2014 年的22.3%持續(xù)下降到2022 年的17.7%。尤其是2022 年，各地基建投資放緩，房地產(chǎn)業(yè)低迷，農(nóng)民工就業(yè)比重較上年下降1.3 個百分點(diǎn)，在各行業(yè)中降幅最大。制造業(yè)農(nóng)民工向外轉(zhuǎn)移的趨勢也較為明顯。制造業(yè)是農(nóng)民工就業(yè)的最主要領(lǐng)域，就業(yè)比重在各年位居所有行業(yè)第一，2013 年占比就達(dá)31.4%。隨著我國勞動力成本的上升，人口紅利消失，制造業(yè)勞動力成本的比較優(yōu)勢逐漸減弱，低端制造業(yè)開始向東南亞、南亞等地轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致農(nóng)民工大量流出低端制造業(yè)，2022 年農(nóng)民工就業(yè)比重已經(jīng)降至27.4%。從流動方向來看，由第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移出去的農(nóng)民工也主要流向低端服務(wù)業(yè)。其中，從建筑業(yè)流入到批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率最高，分別達(dá)到0.55%、0.53%。其次是從制造業(yè)流向居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率0.39%，以及流向住宿和餐飲業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率0.25%。由此看出，批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)是農(nóng)民工轉(zhuǎn)移就業(yè)的熱點(diǎn)行業(yè)，這再一次驗(yàn)證了這兩個行業(yè)作為就業(yè)“蓄水池”的作用。在第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部也存在著農(nóng)民工在建筑業(yè)和制造業(yè)之間的雙向轉(zhuǎn)移，但狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率普遍偏低。從制造業(yè)流向建筑業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率僅為0.10%；從建筑業(yè)流向制造業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率略高，為0.13%，這應(yīng)與建筑業(yè)就業(yè)比例大幅下降，一部分農(nóng)民工選擇進(jìn)入制造業(yè)尋找就業(yè)機(jī)會有關(guān)。由于建筑業(yè)是典型的勞動密集型行業(yè)，與我國傳統(tǒng)勞動密集型制造業(yè)的勞動需求存在較大重疊，房價上漲期間更傾向吸引低成本的勞動力流向建筑業(yè)，而從建筑業(yè)釋放出來的勞動力也只能從事低端制造業(yè)或低端服務(wù)業(yè)。[19]除此之外，從第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移出去的農(nóng)民工也會以很小的概率返鄉(xiāng)就近就地就業(yè)，回流到農(nóng)業(yè)就業(yè)的主要是老年返鄉(xiāng)的農(nóng)民工，他們由于受到身體條件、技術(shù)水平等方面的限制，難以在返鄉(xiāng)后從事非農(nóng)行業(yè)的工作。[20]

最后是第三產(chǎn)業(yè)的低端服務(wù)業(yè)，從該產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移出去的概率普遍較低，除住宿和餐飲業(yè)轉(zhuǎn)移出去的概率為1.73%，高于第二產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)之外，其他第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)轉(zhuǎn)移出去的概率都低于第二產(chǎn)業(yè)，不到1%。居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)轉(zhuǎn)移出去的概率為0.98%、0.37%、0.33%，說明農(nóng)民工在低端服務(wù)業(yè)的就業(yè)相對穩(wěn)定，轉(zhuǎn)移到其他行業(yè)就業(yè)的可能性較小。在2013—2022 年的10 年中，低端服務(wù)業(yè)農(nóng)民工的就業(yè)比重均有所增加（見表1）。正如前文所述，隨著我國經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，人們對服務(wù)業(yè)的需求也與日俱增，增強(qiáng)了低端服務(wù)業(yè)吸納農(nóng)民工就業(yè)的能力，穩(wěn)定了低端服務(wù)業(yè)的就業(yè)市場。從流動方向來看，低端服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移出去的農(nóng)民工除了以很小的概率回流到農(nóng)業(yè)外，主要還是流向建筑業(yè)或者是在低端服務(wù)業(yè)內(nèi)部流動，其中，從居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)流向建筑業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率最高，為0.46%，其次是住宿和餐飲業(yè)流向批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，分別為0.37%、0.19%，居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)流向交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為0.14%；而服務(wù)業(yè)中其他行業(yè)間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率都沒有超過0.1%?？偟膩砜?，除了批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)發(fā)揮著穩(wěn)定就業(yè)的作用之外，建筑業(yè)在吸納就業(yè)方面也表現(xiàn)出較強(qiáng)的能力。隨著城市化進(jìn)程的加速，城市建設(shè)、房地產(chǎn)開發(fā)等項(xiàng)目不斷增多，建筑業(yè)的用工需求也在增加，雖然有時可能因?yàn)榻?jīng)濟(jì)波動或者老年農(nóng)民工退出、年輕人不愿干等問題導(dǎo)致該行業(yè)整體就業(yè)比重下降，但因建筑業(yè)招聘門檻低、薪資待遇相對較高，依然能夠吸引農(nóng)民工從低端服務(wù)業(yè)流入建筑業(yè)就業(yè)。

（四）“十四五”期間農(nóng)民工行業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)預(yù)測

基于農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的演變規(guī)律，可以預(yù)測其在“十四五”期間就業(yè)結(jié)構(gòu)的變動趨勢。首先，本文根據(jù)2020 年的就業(yè)結(jié)構(gòu)向量和一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，采用公式（5）測算出2021 年和2022 年農(nóng)民工在各行業(yè)的就業(yè)比重，然后再利用2022 年的就業(yè)結(jié)構(gòu)向量預(yù)測出農(nóng)民工在2023—2025 年的就業(yè)結(jié)構(gòu)，具體預(yù)測結(jié)果見表3?；?021 年、2022 年的預(yù)測值和實(shí)際值，本文計算出兩者的相對誤差。相對誤差中，除了農(nóng)業(yè)行業(yè)因?yàn)榫蜆I(yè)比重較小而導(dǎo)致兩年的相對誤差較大之外，其他各行業(yè)的相對誤差均控制在7%以內(nèi)，說明馬爾可夫鏈模型的適用性較好。

表3 “十四五”期間農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)

由表3 可以看出，第一產(chǎn)業(yè)中農(nóng)民工的就業(yè)比重將從2023 年的0.492%減少到2025 年的0.478%，農(nóng)民工持續(xù)從農(nóng)業(yè)流出，這種趨勢在未來將繼續(xù)下去。第二產(chǎn)業(yè)農(nóng)民工的就業(yè)比重也同樣呈下降趨勢，其中，建筑業(yè)農(nóng)民工的就業(yè)比重下降幅度最大，將從2023 年的17.274%降至2025 年的16.460%，下降0.814個百分點(diǎn)；制造業(yè)農(nóng)民工的就業(yè)比重下降幅度僅次于建筑業(yè)，將由2023 年的26.987%下降至2025 年的26.180%，降幅為0.807 個百分點(diǎn)。這表明“十四五”中后期第二產(chǎn)業(yè)吸納農(nóng)民工就業(yè)的能力將會逐步減弱，建筑業(yè)可能會更為明顯，但這并不影響第二產(chǎn)業(yè)作為農(nóng)民工就業(yè)主體行業(yè)的地位。而第三產(chǎn)業(yè)中各行業(yè)農(nóng)民工的就業(yè)比重均有不同程度的上升，其中增幅最多的是批發(fā)和零售業(yè)，將從2023 年的12.615%上升到2025 年的12.837%，增幅達(dá)0.222 個百分點(diǎn)，但與第二產(chǎn)業(yè)的下降幅度相比還存在較大差距；居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)農(nóng)民工就業(yè)比重在2023—2025 年期間的增幅將接近批發(fā)和零售業(yè)，為0.216 個百分點(diǎn)；其他服務(wù)業(yè)包括交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)的就業(yè)比重上升幅度略低，增幅將分別為0.102 個百分點(diǎn)、0.021 個百分點(diǎn)，這預(yù)示著低端服務(wù)業(yè)在吸納農(nóng)民工就業(yè)方面的能力將逐步加強(qiáng)。2023—2025 年期間從第一、第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移出去的農(nóng)民工將主要流向批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)，其次才是交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)，因此，批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)可能是“十四五”中后期吸納農(nóng)民工轉(zhuǎn)移就業(yè)能力最強(qiáng)的兩個行業(yè)。

五、結(jié)論與建議

依前文所述，2013—2022 年期間農(nóng)民工在不同行業(yè)之間轉(zhuǎn)移就業(yè)的意愿并不強(qiáng)烈，更傾向于選擇不流動或者在行業(yè)內(nèi)部流動，而非跨行業(yè)流動。交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)是就業(yè)最為穩(wěn)定的行業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)等低端服務(wù)業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性也較高，建筑業(yè)和制造業(yè)的就業(yè)穩(wěn)定性相對較低。農(nóng)民工在行業(yè)間轉(zhuǎn)移就業(yè)的概率較小且有一定差異。農(nóng)民工轉(zhuǎn)移出去概率最高的是農(nóng)業(yè)，其次是建筑業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、制造業(yè)，其他低端服務(wù)業(yè)農(nóng)民工轉(zhuǎn)移出去的概率普遍偏低。從流動方向來看，農(nóng)民工主要流向是進(jìn)入門檻低、所需技能簡單的低端服務(wù)業(yè)，然后是第二產(chǎn)業(yè)中的建筑業(yè)、制造業(yè)，回流到農(nóng)業(yè)的概率很小，其中流入比較集中的行業(yè)是批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)。從對“十四五”中后期就業(yè)結(jié)構(gòu)的預(yù)測來看，第一、第二產(chǎn)業(yè)中農(nóng)民工的就業(yè)比重將繼續(xù)維持下降趨勢，第二產(chǎn)業(yè)降幅最大，表明其吸納農(nóng)民工轉(zhuǎn)移就業(yè)的能力將會逐步減弱；而低端服務(wù)業(yè)的就業(yè)比重將持續(xù)上升，能夠提供更多的就業(yè)機(jī)會以穩(wěn)定農(nóng)民工就業(yè)?；谝陨戏治?，本文提出以下建議。

第一，注重低端服務(wù)業(yè)的發(fā)展，滿足農(nóng)民工轉(zhuǎn)移就業(yè)的需求。低端服務(wù)業(yè)具有吸納農(nóng)民工就業(yè)的天然優(yōu)勢，有助于穩(wěn)定農(nóng)民工就業(yè)，尤其是農(nóng)民工流入比較集中的批發(fā)和零售業(yè)、居民服務(wù)修理和其他服務(wù)業(yè)。這些行業(yè)多為個體戶經(jīng)營，規(guī)模相對較小，市場進(jìn)入門檻低，農(nóng)民工在離開原來的崗位后能夠比較容易地進(jìn)入這些行業(yè)再就業(yè)。同時，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，快遞、外賣、網(wǎng)店等新業(yè)態(tài)又為交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)等行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇，進(jìn)一步增加了農(nóng)民工的就業(yè)選擇。政府可以通過鼓勵自主創(chuàng)業(yè)的方式，促進(jìn)這些行業(yè)的發(fā)展。例如，從行政事業(yè)性收費(fèi)、稅收、小額擔(dān)保貸款等方面給予政策優(yōu)惠，為創(chuàng)業(yè)者提供更多的支持和幫助，以加快行業(yè)的發(fā)展步伐，提高這些行業(yè)的就業(yè)吸引力和穩(wěn)定性。

第二，制訂定制化培訓(xùn)計劃，穩(wěn)定農(nóng)民工就業(yè)崗位。隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的推進(jìn)，勞動力需求結(jié)構(gòu)也在不斷發(fā)生變化，但是第二產(chǎn)業(yè)仍然是吸納農(nóng)民工就業(yè)的重要領(lǐng)域。由于技能水平的不足，農(nóng)民工往往難以滿足產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級對技能型勞動力的需求，特別是制造業(yè)。為此，政府可以與企業(yè)緊密合作，了解企業(yè)對技能型勞動力的需求，并根據(jù)實(shí)際情況制定定制化培訓(xùn)課程，助力農(nóng)民工掌握符合企業(yè)需要的技能，提高他們在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型中的就業(yè)機(jī)會。同時，政府還應(yīng)確保制定穩(wěn)定和長期的產(chǎn)業(yè)政策，為企業(yè)提供穩(wěn)定的市場預(yù)期，鼓勵企業(yè)增加長期用工，增強(qiáng)農(nóng)民工就業(yè)的穩(wěn)定性。

第三，加強(qiáng)地區(qū)間勞務(wù)合作，增加農(nóng)民工就業(yè)選擇機(jī)會。不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)需求和勞動力資源存在差異，政府具有資源整合和政策引導(dǎo)的能力，可以發(fā)揮重要的協(xié)調(diào)和推動作用。政府應(yīng)加強(qiáng)與各地區(qū)的合作，共同制定農(nóng)民工流動的規(guī)劃和政策，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，以及農(nóng)民工供需的精準(zhǔn)對接。同時，為避免農(nóng)民工盲目流動就業(yè)，提高就業(yè)成功率，政府可以搭建跨地區(qū)就業(yè)信息交流平臺，及時有效地為農(nóng)民工提供跨地區(qū)就業(yè)崗位信息，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)間的就業(yè)市場信息共享，包括勞動力需求情況、薪資水平、就業(yè)機(jī)會等，幫助農(nóng)民工更加全面地了解不同地區(qū)的就業(yè)情況，有助于農(nóng)民工做出理性和明智的就業(yè)選擇。

第四，根據(jù)對“十四五”中后期農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的預(yù)測，第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)民工的吸納能力將逐步減弱。為了應(yīng)對這一趨勢，政府需要多措并舉，除了加大對低端服務(wù)業(yè)的支持力度外，還需要加強(qiáng)對農(nóng)民工在高端服務(wù)業(yè)就業(yè)的技能培訓(xùn)，提高他們的專業(yè)水平和適應(yīng)能力，拓寬農(nóng)民工在服務(wù)業(yè)的就業(yè)渠道。同時，政府還應(yīng)該鼓勵發(fā)展高技能制造業(yè)，提高制造業(yè)對農(nóng)民工的吸引力，減少農(nóng)民工對低技能制造業(yè)的依賴。政府可以通過增加投資、加強(qiáng)政策引導(dǎo)、提供技能培訓(xùn)等多種方式來促進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展，提高制造業(yè)吸納農(nóng)民工就業(yè)的能力和增加農(nóng)民工的就業(yè)選擇，以促進(jìn)農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和升級。