靳衛(wèi)東,孫超,何麗

(1.青島大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,青島 266061;2.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院,濟(jì)南 250014)

一、引言

黨的二十大報(bào)告提出,“實(shí)施就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略,強(qiáng)化就業(yè)優(yōu)先政策”“加強(qiáng)困難群體就業(yè)兜底幫扶”“使人人都有通過(guò)勤奮勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的機(jī)會(huì)”。2021年我國(guó)農(nóng)民工數(shù)量達(dá)到2.9億人,他們主要從事收入少、不穩(wěn)定、無(wú)保障的非正規(guī)工作,就業(yè)脆弱性問(wèn)題突出。如何降低農(nóng)民工就業(yè)脆弱性(1)根據(jù)早期脆弱就業(yè)(Precarious Work)的概念,有學(xué)者將就業(yè)脆弱性解釋為勞動(dòng)關(guān)系弱化、工資收入低和無(wú)工會(huì)支持等就業(yè)狀態(tài)[5]。另外,從風(fēng)險(xiǎn)管理視角,一些學(xué)者把就業(yè)脆弱性定義為工資、福利等收入不安全以及非永久勞動(dòng)合同和失業(yè)等工作不安全[6],或者定義為就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)損失以及失業(yè)的可能性[7],等等。目前我國(guó)市民化和新型城鎮(zhèn)化的關(guān)鍵是改善農(nóng)民工就業(yè)狀況,讓農(nóng)民工穩(wěn)定地就業(yè)并獲得較高工資收入,由此才能保證他們?cè)诔擎?zhèn)地區(qū)“體面”地生活。所以,借鑒已有研究,本文將農(nóng)民工就業(yè)脆弱性界定為兩方面內(nèi)容,即工資收入水平和工作中斷概率。其中,傳統(tǒng)的“失業(yè)”標(biāo)準(zhǔn)已不適用于靈活就業(yè)者[8],本文采用“工作中斷概率”來(lái)描述農(nóng)民工的就業(yè)穩(wěn)定性,即能否連續(xù)地非農(nóng)務(wù)工。,讓他們能夠穩(wěn)定地獲得較高收入,已成為城鎮(zhèn)化和市民化的緊迫任務(wù)。近年來(lái),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展為低技能勞動(dòng)力創(chuàng)造了大量新型靈活就業(yè)崗位,被很多學(xué)者視為改善農(nóng)民工就業(yè)的重要機(jī)遇[1-2]。然而,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在創(chuàng)造新就業(yè)崗位的同時(shí),也會(huì)替代部分勞動(dòng)就業(yè),特別是農(nóng)民工密集就業(yè)于重復(fù)性、機(jī)械性低技能的崗位,更容易被智能機(jī)器所替代。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能否改善農(nóng)民工就業(yè)亟需更多論證,以服務(wù)于農(nóng)民工就業(yè)和市民化實(shí)踐。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和就業(yè)形勢(shì)的變化,非標(biāo)準(zhǔn)化、非穩(wěn)定性靈活就業(yè)迅速擴(kuò)張,激發(fā)了學(xué)界對(duì)就業(yè)脆弱性的研究[3-4]。有學(xué)者認(rèn)為,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增加了勞動(dòng)就業(yè)機(jī)會(huì),擴(kuò)大了勞動(dòng)收入來(lái)源[9],在總體上有利于勞動(dòng)者穩(wěn)定地獲得較高收入。首先,數(shù)字信息技術(shù)緩解了勞動(dòng)力市場(chǎng)的信息不對(duì)稱(chēng),讓勞動(dòng)者能夠在更為廣闊的市場(chǎng)上迅速響應(yīng)勞動(dòng)需求、匹配到合適的工作[10]。其次,通過(guò)緩解社會(huì)資本、交易成本和融資渠道等約束,數(shù)字信息技術(shù)催生了更多創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)[11],創(chuàng)造了大量新型靈活就業(yè)崗位。最后,新型靈活就業(yè)的門(mén)檻低、工作方式靈活,不僅可以吸納無(wú)固定工作的勞動(dòng)者,而且大量有正式工作的勞動(dòng)者也能參與其中從事兼職[12]。顯然,上述三方面因素都能緩解勞動(dòng)就業(yè)的脆弱性。而且就業(yè)機(jī)會(huì)和經(jīng)濟(jì)收入增長(zhǎng)激勵(lì)更多勞動(dòng)者參加社會(huì)保險(xiǎn),比如通過(guò)養(yǎng)老保險(xiǎn)平滑一生消費(fèi)或者依靠醫(yī)療保險(xiǎn)跨期分?jǐn)偨】碉L(fēng)險(xiǎn)等,同樣會(huì)顯著降低就業(yè)脆弱性。不過(guò),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)就業(yè)的影響并不均衡[13-14]。很多中低技能勞動(dòng)力被智能機(jī)器所替代,被迫流入低技能要求的服務(wù)業(yè)部門(mén),其工資收入水平明顯下降[15]。尤其是我國(guó)大量農(nóng)民工的技能水平偏低,密集就業(yè)于方便采用智能機(jī)器的制造業(yè)和建筑業(yè),更容易被替代而轉(zhuǎn)行從事更低技能要求的新型靈活就業(yè),其工資收入水平必然降低[2]。那么,為了獲得更高的經(jīng)濟(jì)收入,很多農(nóng)民工只能“主動(dòng)”延長(zhǎng)工作時(shí)間、增加勞動(dòng)強(qiáng)度[16-17]。由此,農(nóng)民工的健康風(fēng)險(xiǎn)增加,就業(yè)更不穩(wěn)定,他們將更加偏好于參加社會(huì)保險(xiǎn)。換言之,前文所述的較高經(jīng)濟(jì)收入很可能是勞動(dòng)者延長(zhǎng)工作時(shí)間的結(jié)果,而參加社會(huì)保險(xiǎn)是勞動(dòng)者應(yīng)對(duì)健康風(fēng)險(xiǎn)的理性選擇,兩者都不能否定農(nóng)民工工資收入和就業(yè)穩(wěn)定性下降的可能,不應(yīng)被視為就業(yè)脆弱性緩解的表現(xiàn)。目前,尚無(wú)文獻(xiàn)對(duì)此進(jìn)行相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)論證,有關(guān)農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的變化機(jī)制學(xué)者也較少涉及。為此,本文考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的變化,結(jié)果發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)促使大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性。這主要是因?yàn)?數(shù)字經(jīng)濟(jì)下參加靈活就業(yè),一方面降低了農(nóng)民工的職業(yè)技能和工資水平,另一方面也提高了農(nóng)民工的健康風(fēng)險(xiǎn)和工作中斷概率,兩者都增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性。

二、理論分析與研究假說(shuō)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了大量新型靈活就業(yè)崗位,同時(shí)替代了部分中低技能工作崗位,必然對(duì)農(nóng)民工就業(yè)產(chǎn)生重要影響,包括工資收入水平下降和工作中斷概率上升。

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)民工工資收入水平的下降

以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)組織方式變革,很多中低技能崗位逐步被智能機(jī)器所替代[13]。農(nóng)民工技能水平相對(duì)較低,密集就業(yè)于方便采用智能機(jī)器的制造業(yè)、建筑業(yè)和采礦業(yè),他們將會(huì)面臨更大的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和轉(zhuǎn)行就業(yè)壓力[1]。那么,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在服務(wù)業(yè)部門(mén)創(chuàng)造的大量新型靈活就業(yè)崗位,包括外賣(mài)、快遞、直播和網(wǎng)約家政等,就成為農(nóng)民工轉(zhuǎn)行再就業(yè)的重要方向。這些新型靈活就業(yè)崗位進(jìn)入和退出門(mén)檻低、人員上手快、就業(yè)彈性大,與大量轉(zhuǎn)行再就業(yè)的低技能農(nóng)民工具有很好的適配性[15,18]。根據(jù)《城市新青年：2021外賣(mài)騎手就業(yè)報(bào)告》,2021年“美團(tuán)”騎手有380萬(wàn)人,比2017年增加了110萬(wàn)人,其中77%來(lái)自農(nóng)村地區(qū)。這些靈活就業(yè)崗位的技能要求低,農(nóng)民工轉(zhuǎn)行再就業(yè)普遍是以“去技能化”為代價(jià)的,表現(xiàn)出明顯的“降薪”趨勢(shì)[15]。比如,很多外賣(mài)騎手的小時(shí)工資僅為20元左右,再考慮到未繳納社會(huì)保險(xiǎn),其收入水平甚至低于最低工資標(biāo)準(zhǔn)[19]。

在技能培訓(xùn)方面,由于雇主通過(guò)非全日制用工、勞務(wù)派遣、外包等方式規(guī)避了與靈活就業(yè)者直接簽訂勞動(dòng)合同[17,20],弱化了與靈活就業(yè)者的勞動(dòng)從屬關(guān)系,并不把靈活就業(yè)者看作“自己人”[12,17],更不會(huì)為他們提供高質(zhì)量的技能培訓(xùn)。而且很多新型靈活就業(yè)崗位的進(jìn)入門(mén)檻低、人員上手快,既不利于從業(yè)者在工作中積累通用性職業(yè)技能,也削弱了他們參加高質(zhì)量技能培訓(xùn)的積極性。比如,大量新生代農(nóng)民工在黃金年齡段從事簡(jiǎn)單、重復(fù)的新型靈活就業(yè),以追求“為自己工作”的感覺(jué),在某種程度上喪失了接受高質(zhì)量技能培訓(xùn)的機(jī)會(huì)和動(dòng)力[12]?，F(xiàn)行職業(yè)技能培訓(xùn)政策如技能培訓(xùn)補(bǔ)貼和津貼等,主要覆蓋傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化就業(yè),階段性忽視了新型靈活就業(yè)者[17],同樣限制了農(nóng)民工參加職業(yè)技能培訓(xùn),阻礙了他們的職業(yè)技能提升。這就從勞動(dòng)力供給方面導(dǎo)致農(nóng)民工就業(yè)“去技能化”,進(jìn)而強(qiáng)化了農(nóng)民工就業(yè)的“降薪”趨勢(shì),使農(nóng)民工在勞動(dòng)力市場(chǎng)上處于相對(duì)弱勢(shì)的地位。為此,本文提出以下假說(shuō)。

假說(shuō)1a：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),降低了農(nóng)民工的勞動(dòng)技能水平。

假說(shuō)1b：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),降低了農(nóng)民工的工資收入水平。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)民工工作中斷概率的上升

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),增大了農(nóng)民工的健康風(fēng)險(xiǎn)。首先,在新型靈活就業(yè)中,很多農(nóng)民工會(huì)“主動(dòng)”延長(zhǎng)工作時(shí)間。由于職業(yè)技能和工資水平相對(duì)較低,農(nóng)民工普遍面臨更大的生活壓力,一般會(huì)選擇“主動(dòng)”延長(zhǎng)工作時(shí)間以增加經(jīng)濟(jì)收入[21]。并且,虛擬的勞動(dòng)過(guò)程管理使一些農(nóng)民工產(chǎn)生了“為自己工作”的錯(cuò)覺(jué),也能激勵(lì)他們“主動(dòng)”延長(zhǎng)工作時(shí)間[22]。其次,新型靈活就業(yè)為農(nóng)民工延長(zhǎng)工作時(shí)間提供了有利條件。一方面,計(jì)算機(jī)算法和軟件模糊了新型靈活就業(yè)者的工作與生活界限[23],為農(nóng)民工延長(zhǎng)工作時(shí)間提供了技術(shù)條件;另一方面,由于新型靈活就業(yè)形式“靈活”,加班時(shí)間限制、加班工資支付和休息休假制度等勞動(dòng)管制很難充分發(fā)揮作用,也為雇主延長(zhǎng)農(nóng)民工工作時(shí)間提供了有利的制度條件[22]。最后,計(jì)算機(jī)算法和軟件的精準(zhǔn)、嚴(yán)格控制使新型靈活就業(yè)的勞動(dòng)過(guò)程具有強(qiáng)烈的趕工色彩[20],明顯增加了農(nóng)民工的勞動(dòng)強(qiáng)度。這樣,工作時(shí)間延長(zhǎng)和勞動(dòng)強(qiáng)度增加導(dǎo)致很多農(nóng)民工過(guò)度勞動(dòng),必然會(huì)增大農(nóng)民工的健康風(fēng)險(xiǎn),比如發(fā)生更多的疾病和傷害[24]以及造成更大的心理健康損失[16]。

由于健康風(fēng)險(xiǎn)增大,農(nóng)民工在靈活就業(yè)中將面臨更大的工作中斷概率。首先,參加社會(huì)保險(xiǎn)是勞動(dòng)者抵御健康風(fēng)險(xiǎn)的有效方法,但弱化的勞動(dòng)關(guān)系使現(xiàn)行社會(huì)保險(xiǎn)很難全面覆蓋靈活就業(yè)者[17]。那么,當(dāng)面對(duì)更大的健康風(fēng)險(xiǎn)時(shí),很多農(nóng)民工只能事前“主動(dòng)”或事后“被動(dòng)”離開(kāi)勞動(dòng)力市場(chǎng)。有調(diào)查顯示,工齡不足1年的外賣(mài)騎手占74%,工齡超過(guò)2年的騎手僅占10%[20]。其次,很多新型靈活就業(yè)崗位是由小規(guī)?！叭蝿?wù)”或“工作”組成的,一般不會(huì)簽署標(biāo)準(zhǔn)化勞動(dòng)合同,因此雇主與雇員的勞動(dòng)從屬關(guān)系被弱化。由此,當(dāng)雇主單方面中斷靈活就業(yè)者的工作任務(wù)時(shí),通常不需要承擔(dān)太多的責(zé)任和義務(wù)[17,8]。最后,很多就業(yè)政策是以標(biāo)準(zhǔn)化勞動(dòng)合同為基礎(chǔ)的,非標(biāo)準(zhǔn)化靈活就業(yè)并不在其管理范圍內(nèi),這也在制度設(shè)計(jì)上強(qiáng)化了農(nóng)民工就業(yè)的弱勢(shì)地位,比如傳統(tǒng)的“失業(yè)”標(biāo)準(zhǔn)就不適用于新型靈活就業(yè)者[8]?？傊?在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中,農(nóng)民工參加靈活就業(yè),需要面臨更大的工作中斷概率,其就業(yè)較不穩(wěn)定。為此,本文提出以下假說(shuō)。

假說(shuō)2a：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),增大了農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn)。

假說(shuō)2b：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),提高了農(nóng)民工的工作中斷概率。

綜上,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),一方面帶來(lái)了農(nóng)民工就業(yè)的“去技能化”,降低了農(nóng)民工工資收入水平;另一方面擴(kuò)大了農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn),提高了農(nóng)民工的工作中斷概率。兩方面因素都增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性,使農(nóng)民工在勞動(dòng)力市場(chǎng)上處于相對(duì)弱勢(shì)的地位。

三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的影響,本文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行相關(guān)估計(jì),具體方程為：

Yirt=β0+β1Digitalrt+ωZirt+θi+μt+εirt

(1)

其中,Yirt為第t年r地區(qū)農(nóng)民工i的就業(yè)脆弱性,包括工資收入水平和工作中斷概率;Digitalrt表示第t年r地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況;Zirt表示個(gè)體特征、家庭特征和地區(qū)特征等控制變量;θi為個(gè)體固定效應(yīng),μt為時(shí)間固定效應(yīng),εirt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

數(shù)字信息技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用與勞動(dòng)力就業(yè)共同受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人才集聚程度等因素影響,估計(jì)方程中很可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。另外,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的測(cè)度不可避免地會(huì)遺漏很多可見(jiàn)與不可見(jiàn)因素,由此產(chǎn)生的測(cè)度誤差也會(huì)造成內(nèi)生性。為此,本文采用工具變量法進(jìn)行相關(guān)估計(jì)。借鑒黃群慧等[25]以及趙濤等[26]的研究,本文選擇省級(jí)層面1996年每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具變量。

一般認(rèn)為,工具變量應(yīng)該滿(mǎn)足兩項(xiàng)要求,即相關(guān)性要求和外生性要求。一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為前提,而早期互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)又是從電話(huà)線(xiàn)撥號(hào)接入(PSTN)開(kāi)始的,所以固定電話(huà)機(jī)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的路徑基礎(chǔ)。并且1996年每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量不僅體現(xiàn)了歷史上通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況,而且從技術(shù)獲得和習(xí)慣養(yǎng)成等方面對(duì)現(xiàn)代數(shù)字信息技術(shù)進(jìn)步以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重要影響。因此,1996年每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量滿(mǎn)足工具變量的相關(guān)性要求。另一方面,1996年每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量只能通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用于農(nóng)民工就業(yè)。這是因?yàn)?隨著信息技術(shù)進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,固定電話(huà)機(jī)逐漸被手機(jī)和網(wǎng)絡(luò)取代,不可能對(duì)當(dāng)前農(nóng)民工就業(yè)產(chǎn)生直接的重要影響。而且,歷史上固定電話(huà)機(jī)數(shù)量是前定的宏觀(guān)變量,也不會(huì)被當(dāng)前微觀(guān)層面農(nóng)民工個(gè)體就業(yè)狀況所影響。換言之,1996年每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量具有很好的外生性,只能通過(guò)解釋變量影響被解釋變量。

還需要指出的是,1996年每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量是一個(gè)橫截面數(shù)據(jù),不能直接用于面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析。參照Nunn和Qian[27]的處理方法,本文引入隨時(shí)間變化的變量——上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù),構(gòu)造出一個(gè)面板工具變量,即上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)與1996年各地每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量的交互項(xiàng)?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)(即互聯(lián)網(wǎng)普及率)反映了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況,與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密相關(guān)。而上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)屬于前定宏觀(guān)變量,不可能被當(dāng)前農(nóng)民工個(gè)體就業(yè)狀況所影響。另外,大多數(shù)農(nóng)民工缺少數(shù)字技能,很少能通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)就業(yè)[28]。所以,上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)同樣滿(mǎn)足了工具變量的相關(guān)性和外生性要求。在后文實(shí)證分析中,上述交互項(xiàng)也通過(guò)了針對(duì)工具變量的不可識(shí)別和弱工具變量檢驗(yàn)(2)另外,本文進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn),Hausman檢驗(yàn)和DWH檢驗(yàn)結(jié)果均顯示,估計(jì)方程存在內(nèi)生性問(wèn)題。然后,本文采用兩階段最小二乘法,第一階段估計(jì)結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工具變量之間存在正相關(guān)關(guān)系,且在1%的置信水平上顯著。還有,第一階段估計(jì)結(jié)果的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量均大于10,也說(shuō)明不存在弱工具變量問(wèn)題。最后,本文對(duì)估計(jì)方程進(jìn)行外生性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)工具變量法很好地解決了內(nèi)生性問(wèn)題,證明了后文實(shí)證分析的可靠性。。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2014、2016和2018年中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查(China Labor-force Dynamic Survey,CLDS)。該數(shù)據(jù)庫(kù)包括了勞動(dòng)力個(gè)體、家庭和社區(qū)三個(gè)層面的追蹤調(diào)查數(shù)據(jù),涵蓋了就業(yè)、人口、教育及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等多個(gè)領(lǐng)域。為了考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的影響,本文篩選出年齡在16～64歲、擁有農(nóng)村戶(hù)籍、從事非農(nóng)務(wù)工的農(nóng)民工樣本作為研究對(duì)象。其中,工資收入只限于非農(nóng)務(wù)工的工資性收入,不包括經(jīng)營(yíng)性收入及其他收入來(lái)源。本文剔除了周工作時(shí)長(zhǎng)大于110小時(shí)的樣本,并對(duì)工資收入水平、工作中斷概率、教育和戶(hù)均耕地面積等重要變量進(jìn)行兩端縮尾2%處理,以提高數(shù)據(jù)信度。剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失樣本后,本文共得到農(nóng)民工樣本12892個(gè)。此外,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量指標(biāo)主要來(lái)源于中國(guó)工業(yè)和信息化部、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒。

(三)指標(biāo)設(shè)置

1.被解釋變量

本文選擇農(nóng)民工就業(yè)脆弱性作為被解釋變量,包括農(nóng)民工的工資收入水平和工作中斷概率。其中,考慮到農(nóng)民工普遍加班和超時(shí)工作,本文采用小時(shí)工資數(shù)作為農(nóng)民工工資收入水平的衡量指標(biāo),核算方法是：首先,根據(jù)CLDS調(diào)查問(wèn)卷,把農(nóng)民工每周工作小時(shí)數(shù)乘以4,再乘以年工作時(shí)長(zhǎng)(月),得到農(nóng)民工的年工作小時(shí)數(shù);然后,把年工資收入除以年工作小時(shí)數(shù),得到農(nóng)民工的小時(shí)工資數(shù)。為了保持統(tǒng)計(jì)口徑一致,以2014年為基期,本文采用各地消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)對(duì)農(nóng)民工年工資收入進(jìn)行平減處理。另外,根據(jù)CLDS調(diào)查問(wèn)卷,本文采用跳槽頻次作為農(nóng)民工工作中斷概率的衡量指標(biāo)。跳槽頻次既能夠反映農(nóng)民工源于靈活就業(yè)的低工資或健康風(fēng)險(xiǎn)而“主動(dòng)”離職,又可以體現(xiàn)靈活就業(yè)中勞動(dòng)關(guān)系弱化和雇主單方面中斷勞動(dòng)者工作任務(wù)的情景,即農(nóng)民工“被動(dòng)”離職。核算方法是：統(tǒng)計(jì)每個(gè)農(nóng)民工更換工作的總次數(shù),除以其工作年限,得到農(nóng)民工跳槽次數(shù)的年均值。

2.解釋變量

結(jié)合G20杭州峰會(huì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念界定,本文著眼于數(shù)字經(jīng)濟(jì)條件及應(yīng)用,從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化三個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù),作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量指標(biāo)。首先,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和發(fā)展的基礎(chǔ),形式多樣的數(shù)字產(chǎn)業(yè)以及廣泛的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化都需構(gòu)筑于良好的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施之上。借鑒盛斌等[29]的研究,考慮到數(shù)據(jù)的可得性,本文選擇光纜線(xiàn)路長(zhǎng)度、互聯(lián)網(wǎng)普及率以及IPV4地址數(shù)作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的評(píng)價(jià)指標(biāo)。其次,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是指依靠數(shù)字技術(shù)革命推進(jìn)市場(chǎng)創(chuàng)新,并將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為數(shù)字產(chǎn)業(yè),從而催生出新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式。借鑒陸建棲等[30]的研究,本文選擇電子信息制造業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、軟件業(yè)務(wù)收入、信息通信產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占比、ICT行業(yè)固定投資占全社會(huì)總投資比例作為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)。最后,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是指以現(xiàn)代數(shù)字信息技術(shù)為基礎(chǔ),推動(dòng)數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)和價(jià)值再造。借鑒陸建棲等[30]和陳建等[31]的研究,本文選擇每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、電子商務(wù)企業(yè)占比、電子商務(wù)銷(xiāo)售額作為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的評(píng)價(jià)指標(biāo)。然后,針對(duì)上述評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過(guò)主成分分析法確定主成分的個(gè)數(shù),并計(jì)算其權(quán)重,核算得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。

3.中介變量

為了檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的機(jī)制,本文選擇靈活就業(yè)作為中介變量。根據(jù)已有研究以及2020年《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于支持多渠道靈活就業(yè)的意見(jiàn)》,本文認(rèn)為,靈活就業(yè)者主要是指?jìng)€(gè)體經(jīng)營(yíng)、無(wú)固定雇主、非正規(guī)就業(yè)和非全日制工作的從業(yè)人員。由此,本文構(gòu)造了農(nóng)民工靈活就業(yè)綜合評(píng)價(jià)指數(shù),具體方法是：首先,在職業(yè)類(lèi)型方面,根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷“您的職業(yè)類(lèi)型是什么”,將自雇勞動(dòng)視為靈活就業(yè),賦值為1,其他樣本賦值為0;其次,在雇傭關(guān)系方面,根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷“您的工作是否有固定的雇主”,將回答為“否”的樣本視為靈活就業(yè)者,賦值為1,其他樣本賦值為0;再次,在正規(guī)就業(yè)方面,根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷“您簽訂的是哪種類(lèi)型的勞動(dòng)合同”,將無(wú)固定時(shí)段、短期合同或者無(wú)合同的樣本視為靈活就業(yè)者,賦值為1,其他樣本賦值為0;最后,在工作時(shí)長(zhǎng)方面,根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷“您的工作是不是一份全職工作”,將回答為“否”的樣本視為靈活就業(yè)者,賦值為1,其他樣本賦值為0。那么,對(duì)四項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn),然后采用主成分分析法確定主成分的個(gè)數(shù),并計(jì)算其權(quán)重,由此核算得到靈活就業(yè)綜合評(píng)價(jià)指數(shù),以反映農(nóng)民工靈活就業(yè)情況(3)為了提高靈活就業(yè)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的科學(xué)性,本文針對(duì)四項(xiàng)指標(biāo),分別采用熵權(quán)法、CRITIC法、組合賦權(quán)法、獨(dú)立性權(quán)重法、信息量權(quán)重法進(jìn)行相關(guān)測(cè)算和機(jī)制檢驗(yàn),同樣得到了基本相似的研究結(jié)論。。

4.控制變量

除了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,農(nóng)民工就業(yè)還會(huì)受到很多其他因素影響,本文在估計(jì)方程中加入一些控制變量,包括個(gè)體特征、家庭特征和地區(qū)特征。其中,個(gè)體特征包括性別、年齡、政治面貌、婚姻狀況、受教育年限和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)經(jīng)歷;家庭特征包括家庭人口數(shù)、社會(huì)資本、家庭耕地面積以及家庭經(jīng)濟(jì)狀況;地區(qū)特征包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放程度和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。具體衡量指標(biāo)如表1所示。

表1 核心變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸

如表2所示,在第(1)列至第(3)列中,以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為解釋變量,以農(nóng)民工工資收入水平作為被解釋變量,本文采用雙向固定效應(yīng)模型,逐步加入控制變量,估計(jì)結(jié)果顯示：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工工資收入水平具有顯著的負(fù)向影響。在第(4)列中考慮到有可能存在內(nèi)生性,本文采用工具變量法重新進(jìn)行相關(guān)估計(jì),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然顯著降低了農(nóng)民工工資收入水平。另外,在第(5)列至第(8)列中,以農(nóng)民工工作中斷概率作為被解釋變量,本文同樣采用雙向固定效應(yīng)模型和工具變量法進(jìn)行估計(jì),估計(jì)結(jié)果均顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提高了農(nóng)民工跳槽頻次,即抬升了農(nóng)民工工作中斷概率。這就初步驗(yàn)證了前文理論分析,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展明顯增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的影響 (N=11621)

在控制變量方面,首先,對(duì)于已婚和受教育年限較長(zhǎng)的農(nóng)民工來(lái)說(shuō),其工資收入水平相對(duì)較高,而工作中斷概率較低。這符合傳統(tǒng)勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的主要結(jié)論。其次,如果從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)時(shí)間較長(zhǎng),那么考慮到非農(nóng)就業(yè)崗位競(jìng)爭(zhēng),農(nóng)民工的工作中斷概率相對(duì)較大[32]。同時(shí),當(dāng)家庭經(jīng)濟(jì)狀況較好和家庭耕地面積較大時(shí),農(nóng)民工需要更多時(shí)間從事家庭生產(chǎn),其非農(nóng)務(wù)工參與程度和工資收入水平也相對(duì)較低[32]。最后,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高或者進(jìn)出口貿(mào)易越發(fā)達(dá),靈活就業(yè)崗位和就業(yè)機(jī)會(huì)理應(yīng)越多,但農(nóng)民工工資收入水平反而越低,工作中斷概率也越大。這也從側(cè)面印證了前文分析,即農(nóng)民工參加靈活就業(yè)增加了就業(yè)脆弱性。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

通過(guò)替換衡量指標(biāo)、調(diào)整研究樣本和改變研究方法,本文重新估計(jì)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的影響。

1.替換衡量指標(biāo)

(1)替換解釋變量——數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量指標(biāo)。借鑒已有研究,本文重新構(gòu)造了數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù),將數(shù)字普惠金融納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,進(jìn)而從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字普惠金融兩個(gè)方面來(lái)測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[25-26]。其中,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的衡量指標(biāo)是省級(jí)互聯(lián)網(wǎng)普及率、人均電信業(yè)務(wù)總量、每百人移動(dòng)電話(huà)用戶(hù)數(shù)、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重;數(shù)字普惠金融的衡量指標(biāo)采用的是北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)。由此,本文使用主成分分析法重新核算得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。

(2)替換被解釋變量——工作中斷概率的衡量指標(biāo)。類(lèi)似于農(nóng)民工跳槽頻次,根據(jù)CLDS調(diào)查問(wèn)卷,“上一份工作的持續(xù)時(shí)間”也能反映農(nóng)民工的工作中斷概率。上一份工作持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng),說(shuō)明農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性越強(qiáng);相反,上一份工作持續(xù)時(shí)間越短,意味著農(nóng)民工就業(yè)穩(wěn)定性越弱。這尤其能夠反映農(nóng)民工的就業(yè)類(lèi)型,即無(wú)固定時(shí)段、短期合同或者無(wú)合同型就業(yè)。借此,本文重新衡量農(nóng)民工工作中斷概率,并進(jìn)行了相關(guān)估計(jì)。

(3)替換被解釋變量——就業(yè)脆弱性的衡量指標(biāo)。如前文所述,農(nóng)民工只有獲得與城鎮(zhèn)居民基本相似的就業(yè)和收入,才能建立起穩(wěn)定的城鎮(zhèn)生計(jì),并逐步縮小與城鎮(zhèn)居民在生存、交往和價(jià)值觀(guān)上的差距。因此,根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷“未來(lái)5年您是否計(jì)劃到城鎮(zhèn)定居”,本文選擇農(nóng)民工城鎮(zhèn)居留意愿來(lái)衡量農(nóng)民工市民化水平進(jìn)而從側(cè)面反映農(nóng)民工就業(yè)脆弱性變化。具體賦值方法是：回答“計(jì)劃”的樣本為1,回答“沒(méi)想好”和“不計(jì)劃”的樣本為0。

如表3所示,在第(1)列和第(2)列中替換數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量指標(biāo)后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然降低了農(nóng)民工工資收入水平,并抬升了農(nóng)民工工作中斷概率。同樣,在第(3)列和第(4)列中替換工作中斷概率和就業(yè)脆弱性的衡量指標(biāo)后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性。這驗(yàn)證了前文實(shí)證分析的穩(wěn)健性。

表3 替換衡量指標(biāo)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.調(diào)整研究樣本

(1)以受雇農(nóng)民工為研究樣本。為了進(jìn)一步提高估計(jì)精度,從工資收入水平和工作中斷概率兩個(gè)方面來(lái)考察農(nóng)民工就業(yè)脆弱性變化,特別是考察農(nóng)民工工資收入水平下降和“被動(dòng)”離職情況,本文將研究樣本限定為受雇農(nóng)民工。按照勞動(dòng)者的就業(yè)類(lèi)型,剔除雇主、自營(yíng)勞動(dòng)等自我雇傭樣本,本文共得到6148個(gè)受雇農(nóng)民工樣本。由此,重新進(jìn)行相關(guān)估計(jì),結(jié)果如表4中第(1)列和第(2)列所示。

表4 調(diào)整研究樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(2)剔除高中以上學(xué)歷的農(nóng)民工樣本。由于農(nóng)民工的受教育年限不同,其就業(yè)決策和就業(yè)脆弱性存在明顯差別。一般認(rèn)為,受教育年限越長(zhǎng),農(nóng)民工的工資收入水平和就業(yè)穩(wěn)定性越高。為了提高估計(jì)精度,本文剔除了高中以上學(xué)歷的農(nóng)民工樣本,由此共得到9663個(gè)研究樣本,估計(jì)結(jié)果如表4中第(3)列和第(4)列所示。

(3)消除數(shù)據(jù)樣本的測(cè)度誤差。在CLDS數(shù)據(jù)庫(kù)中,由于被調(diào)查者的認(rèn)知能力、合作程度不同,數(shù)據(jù)樣本有可能存在測(cè)度誤差。為了提高估計(jì)精度,本文刪除了不合作、不可靠、應(yīng)付調(diào)查、未取得信任的樣本：首先,根據(jù)“被訪(fǎng)者合作程度如何”,刪除“很不合作”和“不合作”的樣本;其次,根據(jù)“這份問(wèn)卷訪(fǎng)問(wèn)所得的可靠程度如何”,刪除“很不可靠”和“不可靠”的樣本;再次,根據(jù)“是否存在應(yīng)付調(diào)查的行為”,刪除“大多數(shù)時(shí)候”和“有些時(shí)候”的樣本;最后,根據(jù)“對(duì)訪(fǎng)問(wèn)員的信任程度”,刪除信任程度“很低”和“低”的樣本。這樣,本文共得到4408個(gè)農(nóng)民工樣本,估計(jì)結(jié)果如表4中第(5)列和第(6)列所示。顯然,三次調(diào)整研究樣本以后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然顯著增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性。

3.改變研究方法

(1)Heckman模型。數(shù)字經(jīng)濟(jì)下農(nóng)民工參加靈活就業(yè)并非隨機(jī),就業(yè)能力、年齡、受教育年限、性格特點(diǎn)等因素都會(huì)影響農(nóng)民工就業(yè)決策,進(jìn)而作用于其工資收入水平和工作中斷概率。為此,本文采用Heckman模型,重新進(jìn)行相關(guān)估計(jì),以解決樣本選擇偏差問(wèn)題。在第一階段,本文以農(nóng)民工是否參加靈活就業(yè)作為被解釋變量,賦值標(biāo)準(zhǔn)為：靈活就業(yè)樣本為1,否則為0。然后,采用二元選擇模型估計(jì)農(nóng)民工參加靈活就業(yè)的概率,同時(shí)測(cè)算得出逆米爾斯比率(IMR)。在第二階段,本文把逆米爾斯比率(IMR)作為控制變量引入估計(jì)方程,結(jié)果如表5第(1)列和第(2)列所示。顯然,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的增進(jìn)作用依然顯著。

表5 改變研究方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(2)Hausman-Taylor模型。數(shù)字信息技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用與勞動(dòng)就業(yè)共同受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人才集聚程度等因素影響,再加上數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展測(cè)度不可避免地會(huì)存在誤差,因此,前文估計(jì)方程很可能存在內(nèi)生性問(wèn)題。另外,考慮到不隨時(shí)間變化的個(gè)體特征和家庭特征等非時(shí)變因素,為了充分利用面板數(shù)據(jù)信息,本文采用Hausman-Taylor模型重新進(jìn)行相關(guān)分析,結(jié)果如表5中第(3)列和第(4)列所示,進(jìn)一步印證了前文實(shí)證分析結(jié)果。

(3)GMM方法。為了解決內(nèi)生性問(wèn)題,前文選擇省級(jí)層面1996年每百人固定電話(huà)機(jī)數(shù)量與上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)的交互項(xiàng)作為工具變量。另外,進(jìn)一步考慮到基準(zhǔn)模型有可能存在異方差問(wèn)題,為了提高估計(jì)精度,本文采用異方差條件下更有效的廣義矩估計(jì)法(GMM)重新進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果如表5第(5)列和第(6)列所示。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然顯著降低了農(nóng)民工工資收入水平,并增加了農(nóng)民工工作中斷概率。

五、機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)前文理論分析,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),一方面導(dǎo)致農(nóng)民工就業(yè)“去技能化”,進(jìn)而降低了其工資收入水平,另一方面擴(kuò)大了農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn),從而提高了其工作中斷概率。為此,本文檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的機(jī)制。

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工工資收入水平的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),造成農(nóng)民工就業(yè)“去技能化”,必然帶來(lái)農(nóng)民工工資收入水平的下降。這樣,靈活就業(yè)就成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響農(nóng)民工職業(yè)技能和工資收入水平的重要中介。本文檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工靈活就業(yè)的影響,然后估計(jì)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和靈活就業(yè)共同對(duì)農(nóng)民工職業(yè)技能的影響及共同對(duì)農(nóng)民工工資收入水平的影響。其中,根據(jù)CLDS調(diào)查問(wèn)卷“掌握目前的工作技能所需要的時(shí)間”,本文構(gòu)造了農(nóng)民工職業(yè)技能的衡量指標(biāo),賦值標(biāo)準(zhǔn)為：“一天”為1,“幾天”為2,“大約一周”為3,“不到一個(gè)月”為4,“一個(gè)月到三個(gè)月”為5,“超過(guò)三個(gè)月、不到一年”為6,“一年以上”為7,“三年以上”為8。

估計(jì)結(jié)果如表6所示。首先,在第(2)列中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)民工職業(yè)技能顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低了農(nóng)民工職業(yè)技能。在第(3)列中,農(nóng)民工靈活就業(yè)與其職業(yè)技能顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合第(1)列估計(jì)結(jié)果,這就驗(yàn)證了假說(shuō)1a,說(shuō)明靈活就業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低農(nóng)民工職業(yè)技能中發(fā)揮了中介作用。其次,同理,在第(5)列中,靈活就業(yè)對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低農(nóng)民工工資收入水平也發(fā)揮了中介作用,從而驗(yàn)證了假說(shuō)1b。最后,根據(jù)職業(yè)技能與工資收入水平的正向因果關(guān)系,上述兩方面估計(jì)結(jié)果驗(yàn)證了前文理論分析,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),降低了他們的職業(yè)技能水平,進(jìn)而帶來(lái)了其工資收入水平下降。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響農(nóng)民工工資收入水平的機(jī)制檢驗(yàn) (N=11621)

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工工作中斷概率的影響

如前文分析,靈活就業(yè)也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn)和工作中斷概率的重要中介。所以,本文檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工靈活就業(yè)的影響,并估計(jì)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和靈活就業(yè)共同對(duì)農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn)的影響,以及它們共同對(duì)農(nóng)民工工作中斷概率的影響。其中,根據(jù)CLDS調(diào)查問(wèn)卷,健康風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)采用的是農(nóng)民工自評(píng)健康狀況,賦值標(biāo)準(zhǔn)為：“非常健康”為1,“健康”為2,“一般健康”為3,“比較不健康”為4,“非常不健康”為5。

估計(jì)結(jié)果如表7所示,首先,在第(2)列中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn)呈顯著正相關(guān),說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展擴(kuò)大了農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn)。在第(3)列中,靈活就業(yè)也顯著擴(kuò)大了農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合第(1)列估計(jì)結(jié)果,驗(yàn)證了假說(shuō)2a,說(shuō)明靈活就業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展擴(kuò)大農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn)中發(fā)揮了中介作用。其次,在第(5)列中,靈活就業(yè)對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高農(nóng)民工工作中斷概率也發(fā)揮了部分中介作用,從而驗(yàn)證了假說(shuō)2b。最后,根據(jù)健康風(fēng)險(xiǎn)與工作中斷概率的正向因果關(guān)系,驗(yàn)證了前文理論分析,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),擴(kuò)大了其健康風(fēng)險(xiǎn),從而提高了農(nóng)民工工作中斷概率。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響農(nóng)民工工作中斷概率的機(jī)制檢驗(yàn) (N=11621)

六、結(jié)論與建議

當(dāng)前大量農(nóng)民工集中從事收入少、不穩(wěn)定、無(wú)保障的非正規(guī)工作,就業(yè)脆弱性問(wèn)題突出。如何讓農(nóng)民工穩(wěn)定地獲得較高收入,即降低農(nóng)民工就業(yè)脆弱性,已成為我國(guó)城鎮(zhèn)化和市民化的關(guān)鍵問(wèn)題。有學(xué)者認(rèn)為,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展創(chuàng)造了大量新型靈活就業(yè)崗位,為農(nóng)民工就業(yè)提供了重要機(jī)遇。可是,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在創(chuàng)造就業(yè)崗位的同時(shí),也會(huì)替代部分就業(yè)崗位,并不必然降低農(nóng)民工就業(yè)脆弱性。本文研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)民工就業(yè)脆弱性的影響,既有利于識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的就業(yè)效應(yīng),又能服務(wù)于農(nóng)民工就業(yè)和市民化實(shí)踐,具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

研究結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性,包括工資收入水平下降和工作中斷概率上升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使大量農(nóng)民工參加靈活就業(yè),一方面導(dǎo)致農(nóng)民工就業(yè)“去技能化”,降低了農(nóng)民工工資收入水平;另一方面也擴(kuò)大了農(nóng)民工健康風(fēng)險(xiǎn),從而在社會(huì)保障制度不完善、勞動(dòng)關(guān)系相對(duì)弱化和勞動(dòng)管理階段性缺位的條件下,提高了農(nóng)民工工作中斷概率。兩方面因素都體現(xiàn)了在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中農(nóng)民工就業(yè)的相對(duì)弱勢(shì)地位,增加了農(nóng)民工就業(yè)脆弱性。

為了改善農(nóng)民工就業(yè)狀況,政府可以采取以下措施：第一,加強(qiáng)職業(yè)技能培訓(xùn),提高農(nóng)民工技能水平。具體包括推廣以工代訓(xùn)方式,激勵(lì)企業(yè)為參加靈活就業(yè)的農(nóng)民工提供高質(zhì)量技能培訓(xùn);拓寬靈活就業(yè)者的職稱(chēng)評(píng)審渠道,提高農(nóng)民工參加技能培訓(xùn)的積極性;完善財(cái)政激勵(lì)措施,即使沒(méi)有勞動(dòng)合同或就業(yè)崗位,農(nóng)民工參加技能培訓(xùn)也能便捷地領(lǐng)取補(bǔ)貼;采用融合階段學(xué)習(xí)、送培上門(mén)、線(xiàn)上線(xiàn)下結(jié)合等靈活培訓(xùn)方式,為農(nóng)民工提供多種專(zhuān)項(xiàng)培訓(xùn)機(jī)會(huì)。第二,創(chuàng)新勞動(dòng)就業(yè)政策,強(qiáng)化農(nóng)民工勞動(dòng)權(quán)益保障。具體包括,改革靈活就業(yè)者的勞動(dòng)關(guān)系認(rèn)定,比如承認(rèn)口頭勞動(dòng)合同的效力;對(duì)于無(wú)法適用標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)的靈活就業(yè)崗位,采取補(bǔ)休等方式的勞動(dòng)權(quán)益保護(hù);通過(guò)簽名入會(huì)、掃碼入會(huì)等方式吸引農(nóng)民工加入工會(huì),并實(shí)施大數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)管理;在靈活就業(yè)的勞動(dòng)過(guò)程管理中充分考慮風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和勞動(dòng)保護(hù),并增加農(nóng)民工維權(quán)意識(shí)和維權(quán)渠道。第三,完善社會(huì)保險(xiǎn)制度,增強(qiáng)農(nóng)民工抵御風(fēng)險(xiǎn)能力。具體包括,改革與雇主責(zé)任相關(guān)聯(lián)的參保方式,提高社會(huì)保險(xiǎn)對(duì)靈活就業(yè)者的容納度;增加差異化參保方式,進(jìn)一步擴(kuò)大社會(huì)保險(xiǎn)的包容性和靈活性;加大財(cái)政支持力度,激勵(lì)企業(yè)和農(nóng)民工個(gè)體參保;探索數(shù)字化社會(huì)保險(xiǎn)管理,比如將勞動(dòng)報(bào)酬的一部分自動(dòng)用于參保繳費(fèi)。