劳动参与过程的社会学研究*

2014-09-04梁玉成

中山大学学报(社会科学版) 2014年4期

梁玉成, 周文

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。

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

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; Stern， 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(primary 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 (lower 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。

表2 Piore对劳动力市场的分类

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、收入低，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Assane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; Doeringer 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(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*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。，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。

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; Winter-Ebmer and Zweimüller, 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)*“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。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。

(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。

(1)

其中β0j=β0+υ0j

(2)

多层次模型与普通模型区别的地方在于β0j，如公式(2)所示，β0j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β0，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。β0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β0j与β0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。

(3)

(4)

其中：

(5)

(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，进入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

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

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。

组的SEI平均值之差可表述成：

(7)

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。

图1 两类别组间的SEI差异分解含义图

具体的分解结果如表6所示*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。。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0.58，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

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，再介绍研究的结果。

二元劳动力市场在中国的社会科学研究中经常被提及，已有的研究主要分析了本地居民与外来劳动者的二元分割(严善平， 2007)；农村户籍居民与城市户籍居民城市就业市场的二元分割(乔明睿等, 2009; 章元、高汉， 2011)；国有企业与非国有企业的劳动者的二元分割(蔡眆， 1998; 罗润， 1999)；大学学历与非大学学历劳动者的市场分割(吴愈晓， 2011)。这样的划分方式都有其合理性，并且他们的研究也证实了这种分割，问题在于采用这种方式我们无法分析并证实需要验证的不同劳动力市场中，失业者与在业者劳动禀赋具有的价格差异。我们的划分方式是将高层主要劳动力市场的劳动者操作化为社会地位得分在51分以上的劳动者，主要以专业技术人员和国家党政机关、社会团体、企事业单位负责人为主；将低层主要劳动力市场的劳动者操作化为社会经济地位得分在37—50分的劳动者，主要以专业性较强的服务业从业人员、生产与运输设备操作人员以及低层办事人员为主；将次要劳动力市场的劳动者操作化为社会地位得分37分以下的劳动者，主要以非技术性的服务业人员、生产与运输设备操作人员和农民为主。表7是我们的操作化与其他研究劳动市场分割主要指标的对比。从对比中可以看到，无论从以往研究中采用的哪个指标来看，我们采用的这种划分方式与其他指标都有高度的一致性。

表7 SEI得分划分的劳动力市场类型与其他指标对比单位：%

接下来我们采用DFL分解方法对劳动参与的后果——SEI进行分解。前面我们已经对不同组之间SEI均值的差异进行过分解，然而那种方法只能分解均值的差异，如果两组SEI均值的差异不大，但是两者的分布特征差异较大，就无法发现差异。实际上，那种方法就是假定两组的分布特征是一致的，也就是说，他们处在相同的劳动力市场，而这种假定是存在问题的。

我们引入Dinardo-Fortin-Lemieux(DFL)分解方法。DFL分解法是经济学用于分解和分析收入的差异。我们将其引入到本研究之中用于分析SEI的差异，它的优点是不需要对因变量进行参数设定，而事实上SEI的分布也很难进行分布参数描述。我们希望通过反事实的分布，结合前面的劳动力市场的划分，证实劳动力市场区隔是价格歧视的原因，并从这种分布中发现导致不同劳动力市场价格差异的主要因素。

图2 男性失业组反事实SEI分布及对比

研究分别估计了失业者与在业者的事实SEI分布和失业者如果处于在业者的劳动力市场下的反事实SEI分布。图2左图的虚线为失业者的SEI核密度估计；实线在同一组的左右两个图都是一致的，代表失业者以其劳动力特征，在获得了在业者的劳动力市场价格下的SEI反事实核密度估计，右图虚线代表留在劳动力市场的劳动力的事实SEI核密度估计。图2左图显示出失业者的SEI事实核密度估计在反事实SEI核密度估计的左方，这意味着如果失业者进入劳动力市场，其社会地位会得到一定的提高(变化到右边，整体获得较高的SEI分布)。对比图2右图我们知道，即使男性失业者得到了在业者的劳动力市场回报价格，其职业分布也是低于目前留在劳动力市场的劳动力的SEI分布的。

有趣的地方在于，图2左图显示，以SEI得分50左右为分界线，50分之上被低估的程度显著大于50分之下的群体。而图2右图中也以SEI得分50左右为分界线，失业者的SEI反事实核密度分布(实线)在此得分之上几乎均在在业者的SEI事实核密度分布(虚线)之下，显示出对于高层主要劳动力市场(SEI在50分以上的社会位置)而言，男性失业者即使给予了在业者的价格，具有可以承担这类工作的劳动力禀赋的人数也是不足的；相反，对于低层主要劳动力市场和次要劳动力市场(SEI在50分以下的社会位置)，则具有这类劳动力禀赋的人数是超过在业者的。因此，具有承担高层主要劳动力市场的劳动力禀赋的劳动力的失业，与具有承担低层主要劳动力市场和次要劳动力市场的劳动力禀赋的人是不同的：承担高层主要劳动力市场的劳动力失业，是因为其劳动力禀赋价格被更为严重地低估才离开劳动力市场；低层主要劳动力市场和次要劳动力市场中的失业者离开劳动力市场，则是双重的原因，一是劳动力禀赋的价格被低估，二是这类低劳动力禀赋的人的数量超过了劳动力市场的需求。因此，可以看到，失业者所处的劳动力市场与在业者的劳动力市场是区隔的，一方面在于其劳动力禀赋的价格被低估；同时高层主要劳动力市场的劳动力与低层主要劳动力市场和次要劳动力市场也是相区隔的，高层主要劳动力市场的失业者的劳动力禀赋被低估情况更为严重；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人供给过多。图3是女性劳动力参与者的DFL分析。

图3 女性劳动者失业组反事实SEI分布及对比

基本上女性和男性的情况大体一致，对于男性劳动力的结论几乎都适用于女性，只存在着轻微的差异：女性在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人供给过多的程度略低于男性，在高层主要劳动力市场的失业者的劳动力禀赋被低估的严重程度也略低于男性，在业者的SEI事实核密度分布高于失业者的反事实核密度分布的程度也低于男性。因此，女性劳动力市场的区隔的模式和男性大致一致，只是区隔的程度略微降低。我们判断女性劳动力市场的竞争不如男性劳动力市场激烈。

六、结论

本研究利用CLDS数据，分析了城市劳动力市场中，劳动力人口对是否进入劳动力市场、是否退出和再次进入劳动力市场等劳动参与过程的影响因素。研究揭示劳动力的劳动禀赋的歧视性回报是最主要的影响劳动选择的因素；家庭因素和社会因素虽然有影响，但是为次要因素。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失业者的劳动力禀赋被低估得更为严重；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、在业以及再就业的主要因素。

研究结论将有助于我国劳动力政策的制定。当前我国正在大力推进城市化进程，因此大量的农业人口将不断地进入城市劳动力市场，显而易见城市劳动力市场存在的劳动禀赋的歧视性回报，对他们会更加严重；我们的研究揭示，在城市劳动力市场中，以低劳动禀赋的劳动者占主体的次要劳动力市场，其劳动力已经供给过多，而大量的农业人口进入城市，恰恰是进入这个次要劳动力市场，因此，他们的劳动参与将会受到市场的阻碍，且会大大加剧这一状况，而这会进一步影响、迟滞我国城市化进程。因此，从政策制定上，要加大力度消除次要劳动力市场的区隔，着力提高次要劳动力市场人口的劳动禀赋，有针对性地开展各类职业技能的培训。

劳动力市场的区隔以及该区隔下劳动资源禀赋的供需差异及歧视性定价是本文的主要发现，但是它们的形成机制则是本研究所未能涉及的议题，这值得后续研究做进一步的分析。CLDS是一项追踪调查，我们期待继2012年的劳动力市场数据之后，其对2014年劳动力市场的追踪数据，能给我们更多的实证线索，以帮助我们继续跟踪这一主题。

[参考文献]

Bartlett, Robin L, Haas, Paul.The natural rate of unemployment by race, gender, and class， Challenge，1997: 85—98.

Bulow J I, Summers L H. A Theory of Dual Labor Markets with Application to Industrial Policy, Discrimination, and Keynesian Unemployment. Journal of Labor Economics, 1986: 376—414.

Daymont T N, Andrisani P J. Job preferences, college major, and the gender gap in earnings. Journal of Human Resources, 1984, 19(3).

Dickens W T, Lang K. Labor market segmentation theory: Reconsidering the evidence. Netherlands：Springer, 1993：141—180

Doeringer, Peter B, Piore, Michael J. Unemployment and the dual labor market. The Public Interest , 1975,38: 67—79.

Doeringer, Peter B, Piore, Michael J. Internal labor markets and manpower analysis. ME Sharpe, 1985.

Heise, David R. Employing nominal variables, induced variables, and block variables in path analyses. Sociological Methods & Research, 1972,1(2): 147—173.

Hill M A. Female Labor Force Participation in Developing and Developed Countries-Consideration of the Informal Sector. The Review of Economics and Statistics, 1983, 65(3): 459—468.

Jacobsen, Joyce P, Levin, Laurence M. Effects of intermittent labor force attachment on women’s earnings. Monthly Lab. Rev, 1995,118: 14

Jencks, Christopher, Perman, Lauri, Rainwater, Lee. What is a good job? A new measure of labor-market success.American Journal of Sociology ,1988,93(6).

Jones F L, Kelley J. Decomposing Differences between Groups A Cautionary Note on Measuring Discrimination. Sociological Methods & Research, 1984, 12(3): 323—343.

Mouw, Ted. Job relocation and the racial gap in unemployment in Detroit and Chicago, 1980 to 1990. American Sociological Review,2000:730—753.

Parsons, Donald O. The male labour force participation decision: health, reported health, and economic incentives. Economica,1982, 49(193): 81—91.

Piore, Michael, Doeringer, Peter. Internal labor markets and manpower analysis. Lexington, Massachusetts, DC Heath,1971.

Piore, Michael J. Notes for Theory of Labor Market Stratification. Working Paper No. 95,Dept. of Econ., Mass. Instit. of Tech. Oct. 1972

Reich, Michael, Gordon, David M, Edwards, Richard C. Dual labor markets: A theory of labor market segmentation. American Economic Review, 1973 ,63(2):359—365

Schervish, Paul G. The structural determinants of unemployment: Vulnerability and power in market relations. New York: Academic Press, 1983.

Simler, Norman J. Long-term unemployment, the structural hypothesis, and public policy. The American Economic Review, 1964:985—1001.

Smith, Vicki. Managing in the corporate interest. Berkeley, CA. University of California Press,1990.

Stark, David. Rethinking internal labor markets: New insights from a comparative perspective. American Sociological Review,1986: 492—504.

Stern, Steven. Measuring the Effect of Disability on Labor Force Participation. Journal of human Resources, 1989,24(3).

Theodossiou, Ioannis, Yannopoulos, Andreas. Labour market segmentation and unemployment duration. Applied Economics Letters, 1998,5(9): 549—553.

Waddoups, Jeffrey, Assane, Djeto. Intersegment and Racial Differences in Nonemployment Mobility. The American Economist, 1992: 35—43.

Waite, Linda J, Stolzenberg, Ross M. Intended childbearing and labor force participation of young women: Insights from nonrecursive models. American Sociological Review,1976:235—252.

Winter-Ebmer, Rudolf, Zweimüller, Josef. Do they come back again? Job search, labour market segmentation and state dependence as explanations of repeat unemployment. Empirical Economics, 1992,17(2): 273—292.

Winsborough H H, Dickinson P. Components of negro-white income differences. American Statistical Association, 1971, 6(8).

Wright, Erik Olin. Class Counts Student Edition. Cambridge University Press, 2000.

《中国失业问题与财政政策研究》课题组.中国失业问题与财政政策研究. 管理世界，2005，(6):4—15.

蔡昉.二元劳动力市场条件下的就业体制转换.中国社会科学，1998,(2): 4—14.

蔡昉, 都阳, 高文书.就业弹性、自然失业和宏观经济政策——为什么经济增长没有带来显性就业? 经济研究，2004，(9): 18—25.

曾湘泉.变革中的就业环境与中国大学生就业. 经济研究，2004，(6):87—95.

李实, 邓曲恒.中国城镇失业和非正规再就业的经验研究.中国人口科学，2004，(4):4—12.

罗润.也论二元劳动力市场条件下的就业体制转换. 中国社会科学，1999, (2): 51—60.

乔明睿, 钱雪亚, 姚先国.劳动力市场分割、户口与城乡就业差异. 中国人口科学,2009,(1).32—41.

王诚.中国就业转型:从隐蔽失业、就业不足到效率型就业. 经济研究,1996，(5): 38—46.

吴愈晓.劳动力市场分割、职业流动与城市劳动者经济地位获得的二元路径模式. 中国社会科学，2011，(1) :119—37.

吴忠民.转型经济下中国的城市失业及劳动力流动. 经济学(季刊)，2003，(3):857—874.