迁移时间有助于农民工融入城市吗？——基于职业流动和工资同化的动态研究

吕 炜，杨 沫

(1.东北财经大学经济与社会发展研究院，辽宁 大连，116025；2.东北财经大学财政税务学院，辽宁 大连，116025)



·农业经济·

迁移时间有助于农民工融入城市吗？
——基于职业流动和工资同化的动态研究

吕 炜1，杨 沫2

(1.东北财经大学经济与社会发展研究院，辽宁 大连，116025；2.东北财经大学财政税务学院，辽宁 大连，116025)

本文基于职业流动和职业内工资同化的双重视角动态研究了迁移时间对农民工城市融入的影响。利用CHIPS2007城镇住户和流动人口调查数据，对扩展的明瑟方程进行估计，实证结果显示：从职业间来看，农民工无法通过延长迁移时间来实现从低收入职业向高收入职业的流动；从职业内来看，在高收入职业内农民工与城镇职工不存在显著的工资差距，在低收入职业内农民工与城镇职工存在显著的初始工资差距且无法通过延长迁移时间实现工资同化。培训和社会关系对职业流动没有影响，但能显著加快职业内工资同化速度。本文的研究表明，由于95%的农民工从事低收入职业且其职业固化现象严重，因而绝大多数农民工无法融入城镇地区。

农民工；收入差距；职业流动；工资同化；迁移时间

一、引 言

在中国经济迈入新常态后，经济增长的动力面临调整。新型城镇化无疑是中国经济发展的新增长极。新型城镇化以人的城镇化为核心，提倡通过破除体制机制障碍，发挥人口对经济社会发展的能动作用。因此，新型城镇化进程中关注的重点是，如何通过社会制度的变革来促进农民工的城市融入。农民工只有在真正意义上融入城市，才能为城市提供持续发展的动力。在以往的城镇化建设体系下，政府更关心的是土地的城镇化，仅为乡—城流动人口的迁移扫除了最为基础性的流动障碍，而在农民工的工资收入、基本公共服务和社会保障层面上并未给予更多的关注和支持，导致农民工在城镇地区受到排斥。因此，在没有充分的制度保障前提下，农民工在城镇劳动力市场上长期处于不利地位。具体地，从经济社会地位层面来看，与城镇职工相比，农民工大多从事工作环境差、劳动时间长和技术含量低的工作。农民工不但很难进入津贴和福利较好的工作单位，甚至连基本的劳动权力保障都存在空缺，即使他们和城镇职工从事相同的职业，也面临着同工不同酬的歧视。

基于上述背景，很多学者都将关注的目光投向农民工与城镇职工的工资差距上，基于横截面数据静态地研究农民工与城镇职工的工资差距及产生差距的原因。但事实上，融入本身是一个动态的概念，农民工与城镇职工的工资差距可随农民工迁移时间的变化而动态调整。本文将要回答的问题是，在政府对农民工的制度性保障缺失的背景下，农民工能否通过其自身的努力，通过延长在城镇务工的时间，积累与城镇地区相适应的工作经验从而融入到城镇地区呢？如果能，需要多长时间？如果不能，哪些方面的改进能促进其融入？ 本文将重点考察迁移时间所带来的动态效应。尤其关注，职业作为一种重要的 “报酬机制”，同时也是经济社会地位重要的“标识”，在决定农民工是否能够在经济社会地位层面融入城镇起了关键性的“中介”作用[1]。

二、文献综述

以往的学者们从经济社会地位的角度研究农民工的城市融入问题，主要落脚点集中在探讨农民工与城镇职工的工资收入差距及差距产生的根源上，极少从动态的角度探讨延长迁移时间对促进农民工城市融入的影响。事实上，当我们在探究农民工城市融入问题时，最终的落脚点应是在逐步缩小农民工与城镇职工的差距上。因为在理论上，随着农民工在城镇地区务工的时间增加，其会逐步积累与城镇地区相适应的工作经验，从而逐渐缩小与城镇职工的差距，在真正意义上实现城市融入。

国际上关于移民融入问题的研究由来已久。从研究的样本来看，基本都是针对跨国移民；从研究的角度来看，多是从经济同化角度出发研究移民的融入问题，此方面的研究最早可以追溯到Chiswick[2]，他认为移民在迁移之初，由于对迁移地劳动力市场不熟悉，很难将在本国获得的人力资本迅速转化为迁移地劳动力市场上所需的职业技能，这导致移民与当地居民存在显著的初始工资差距。然而，随着移民时间的持续增加，在迁移之后参加的相关培训并积累与迁移地相适应的工作经验，均有助于移民将之前的人力资本转化为迁移地劳动力市场上所需要的技能，进而获得与本地居民相同的收入。他使用美国1970年的人口普查数据研究发现，移民的初始工资收入较低，但是他们能在迁移后的10—15年内快速地追赶上本地居民。之后许多关于美国1950年移民潮的研究尽管考虑的角度或使用的数据与Chiswick[2]有所差别，但都得出了相似的结论[3]-[6]。

虽然国外对移民融入问题的研究框架已架构完整，但其研究对象大多是跨国(地区)移民，很少有针对一国内部移民融入的研究，尤其鲜有以中国这样具有明显的城乡二元结构、农村居民大规模向城镇迁移为背景而展开的研究。

国内学者对在旧城镇化背景下，城镇劳动力市场中农民工融入的研究主要聚焦在农民工与城镇职工的工资收入差距以及差距产生的根源上。但是，他们仅从静态的角度进行研究，忽略了农民工迁移时间所带来的经验积累对城镇融入造成的积极效应。学者们认为中国城镇劳动力市场具有其自身的特殊性，农村劳动力进入城镇地区后很难获得城镇户籍，农民工在城镇劳动力市场上受到了职业隔离和工资歧视[1-7-8-9-10]。王美艳[11]指出，总体来看，城镇职工平均小时工资比农民工高出40.74%，该差异中的59%来自就业岗位间的工资差异，剩余的41%来自就业岗位内的工资差异。赵海涛[12]利用 CHIPS 数据研究发现流动人口与城镇居民之间存在职业隔离，对流动人口的歧视所导致的工资差异在总差异中所占比重仅为11.22%，工资差异主要是由人力资本的特征差异造成的。吴晓刚和张卓妮[1]认为职业作为一种重要的“报酬机制”，在决定农民工是否能够在经济层面融入城镇起到了关键性的“中介”作用。他们使用2005年全国1%人口抽样调查数据研究发现，人们通常观测到的农民工与城镇职工的收入差距主要归因于以户口为基础的职业隔离，但他们并没有从动态的角度研究职业隔离是否能随着迁移时间的增加而逐渐消除。

近期，一些学者开始从工资动态同化的角度来探讨旧城镇化背景下，农民工在城镇劳动力市场上的融入问题。但是，他们仅从整体的角度研究农民工的工资同化问题，忽略了职业作为经济社会地位重要的“标识”，在农民工城镇融入中重要的“中介”作用。谢桂华[13]基于2005年全国1%人口抽样调查数据对城镇劳动力市场上不同户籍属性的劳动力的社会融入情况进行了研究，他发现，外来劳动力在城镇劳动力市场上的融入是一种有差别的融入，即外来非农户籍的劳动力在流入地劳动力市场不存在融入障碍。外来农民工虽然在流动初期处于收入劣势，但经过一段时期后，其中的高技能者的收入将追上本地劳动力的收入，而低技能者的收入劣势无法改变。陈珣和徐舒[14]的研究则主要侧重于整体上农民工与城镇职工工资动态同化的情况，他们基于CHIPS2007数据库的研究发现，农民工在城镇地区每多待一年，其相对工资将增加1.40%，具有不同初始工资水平的农民工需要经过10—58年才能达到与城镇职工相同的工资水平。但他们的研究并没有深入到各个职业内进一步探讨不同职业内农民工工资动态同化的情况，很可能存在的情形是整体的工资同化会掩盖在某些职业内农民工工资无法同化的事实。

已有关于农民工与城镇职工工资差距及工资同化的文献，为我们研究旧城镇化背景下，农民工通过延长迁移时间、积累非农工作经验来融入城市提供了诸多有益的思考和借鉴。由此启发我们在将职业作为“中介”的基础上，充分考虑迁移时间的效应，从动态的角度研究农民工的城市融入问题。具体来说，农民工可以通过如下两个途径来缩小与城镇职工的工资差距：第一，通过持续地在一个职业里积累更多的工作经验和更为熟练的工作技能来获取更高的工资水平。第二，通过不断获得更高水平的劳动技能来攀爬职业阶梯。基于此考虑，本文从职业角度切入，利用扩展的明瑟方程并基于CHIPS2007的城镇住户和流动人口调查数据，分别从职业流动和职业内工资同化两个角度展开实证研究。一方面，从职业流动的角度来考虑，农民工进城后，能否随着时间的推移来消除城镇劳动力市场上的职业隔离；另一方面，从职业内的角度来考虑，考察随着时间的推移，各职业内农民工工资是否能实现与城镇职工工资的同化。

三、模型的设定

本文主要从职业流动和职业内工资同化的动态视角来研究农民工的融入问题。为此，我们将建立两个不同的基准模型来对农民工的融入情况进行刻画。基于Chiswick[2]的分析框架，先采用职业得分*根据Abramitzky等[15] 的研究方法，本文采用职业内工作人员的小时收入的中位数作为这个职业的职业得分。的方法，对所研究的样本赋予职业得分，刻画农民工的职业流动情况；随后采用小时工资来衡量收入水平，从职业内的角度探讨农民工与城镇职工的工资同化情况。

(一)职业流动方程

本文使用职业流动方程来刻画农民工的职业流动情况，具体形式如模型(1)所示：

(1)

其中，lnscore为职业得分的对数；M为农民工和城镇职工的虚拟变量，M=1代表农民工，指在城镇劳动力市场上的具有农业户籍的人，M=0代表城镇职工，指在城镇劳动力市场上具有城镇户籍的人；Year为农民工迁移的持续时间；E为工作经验；Edu_levelj(j=1,2,3,4)分别代表小学及以下、初中、高中、大学及以上的学历；Cohortm(m=1,2,3)分别代表农民工2000年以后、1990—1999 年间以及1990年之前进城的虚拟变量。本文所研究的农民工进城时间跨度较大(1—30年)，在此期间内，宏观经济环境以及劳动力市场经历了数次重要变动，从而导致在不同时间段内进城务工的农民工群体的自身素质存在显著差别[5]。因此，本文对农民工的进城时间段进行了控制。*由于在1978—2008年这30年期间，中国加入WTO、政府实行废除农业税、沿海地区发生“用工荒”等事件对农民工群体质量可能有一定的影响，很难找到具体的时间点来对整个时间段进行划分，因此，本文以1990年和2000年作为时间的分界点。X代表一系列影响职业得分的控制变量，包括性别、婚姻状况、健康状况、家中学龄前儿童数量、家中在校生数量、所从事的行业与所在的城市等；ε代表残差项。在模型(1)中，农民工与城镇职工的职业得分差距可以表述为：

(2)

其中，D_score是一个离散的随机变量，代表农民工与城镇职工的职业得分差距；Z代表其他控制变量。假设有M类职业，则：

(3)

其中，P(R∈Ok|Z)表示在给定个体特征Z的情况下，个体R从事第k类职业的概率。由于在同一职业内，农民工和城镇职工的职业得分相同，因此，职业得分差距主要来源于在给定个体特征Z的情况下，农民工和城镇职工从事各职业的概率分布的差别。若职业得分差距小于零，则说明在个体特征相同的情况下，农民工具有更大的概率从事职业得分较低的行业，农民工面临着进入高收入职业的障碍。当农民工迁移的持续时间为零时，职业得分差距为α1，因此，α1测度了农民工与城镇职工的初始职业得分差距。这种差距可能源于如下三种原因：第一，农民工在进城前的劳动技能无法转化为进城后的劳动生产力。第二，农民工对城镇地区的劳动力市场不熟悉，无法找到与之能力相匹配的工作。第三，城镇劳动力市场的户籍歧视等。当职业得分差距为零时，农民工能完全消除与城镇职工的职业得分差距。因此，模型(1)能检验随着迁移时间的增加，农民工能否消除进入高收入职业的障碍。

(二)职业内工资同化方程

从职业内的角度考虑，即使处于同一职业内，农民工与具有相同特征的城镇职工相比，其工资收入仍相对较低，本文将使用模型(2)来比较不同职业内农民工与城镇职工的小时工资同化情况：

(4)

其中，lnwage表示小时工资收入的对数。与模型(1)中lnscore不同的是，lnwage是一个连续的随机变量。我们分职业建立农民工的工资动态同化方程，深入考虑各职业内农民工与城镇职工的工资差距及其动态同化情况。在某一具体职业内，农民工与城镇职工工资收入差距为：

(5)

其中，D_lnwage表示农民工与城镇职工工资收入差距。农民工与城镇职工的工资收入差距主要来源于在给定个体特征Z下的平均小时工资差距。α1测度了农民工与城镇职工的初始工资差距，当农民工与城镇职工工资收入差距为零时，农民工能消除与城镇职工的工资差距。

四、数据及变量的描述性统计

本文使用的数据主要来源于CHIPS2007的城镇住户和流动人口调查数据。CHIPS2007的调查范围覆盖全国9个省市，主要集中在农民工流入和流出最大的几个省份和相应的城市，包括河北、江苏、浙江、安徽、河南、湖北、广东、重庆和四川。CHIPS2007中的城镇住户调查是由国家统计局执行，而流动人口的调查则由北京师范大学收入分配研究院执行。基于本文的研究目的，我们对CHIPS2007调查数据集进行了如下处理：第一，将样本限制在16—65岁并有工作的劳动者中，删除了城镇职工和农民工中从事和农业相关的职业样本。第二，仅保留了流动人口中具有本地农业户籍和外地农业户籍的样本，城镇职工中具有城市户籍的样本。第三，排除了个别移民持续时间超过30年的农民工观测样本。第四，剔除了工资收入为零和收入异常的样本。第五，剔除了缺失工资收入、教育水平和职业类别等关键变量的样本。最终，得到4 108个城镇职工样本，3 314个农民工样本。

表1给出了城镇职工和农民工各特征变量的描述性统计结果。样本中，农民工的人数为3 314人，占样本总量的44%。农民工的迁移时间是我们关心的重要变量，其平均值为10.42年。对比城镇职工与农民工的各特征变量后发现，两者在诸多方面都存在显著的差别。从小时工资和工作时间来看，农民工的平均小时工资为6.75元，而城镇职工的平均小时工资为14.58元。与此同时，农民工却比城镇职工每周平均多工作23个小时。从性别、年龄以及健康状况来看，农民工中男性占比明显高于城镇职工。农民工的平均年龄约为35岁，比城镇职工平均年轻大约5岁。农民工的平均健康程度也高于城镇职工。这表明，到城镇地区务工的农民工主要以青壮年的劳动力为主。从教育程度来看，城镇职工平均接受正规教育的年限约为12年，主要以高中和大学教育程度为主；农民工的教育程度却显著低于城镇职工，平均接受正规教育的年限比城镇职工低大约3年，并且主要以初中教育程度为主。从职业来看，城镇职工中熟练技术人员(企事业单位负责人、专业技术人员或办事人员)的占比超过了50%，而超过90%农民工从事后三类职业，其中从事商业和服务业的占到近50%。

表1 变量的描述性统计

注：表中健康状况分为5个等级，非常好=1；较好=2 ；一般=3；较差=4；很差=5。职业1表示熟练技术人员；职业2表示制造业和运输业设备操作人员；职业3表示商业和服务业人员；职业4表示其他职业。

表2职业得分整体农民工城镇职工人数得分人数得分人数得分职业1246712.871587.50230913.75职业215657.148966.496698.50职业323985.9415445.218547.50职业49925.958705.362767.14

农民工的职业流动是本文的研究重心之一，即农民工能否通过延长迁移时间来实现从低收入职业到高收入职业的流动，从而消除在城镇劳动力市场上面临的职业隔离。为了研究职业流动，我们需要对每一类职业进行赋值，从而衡量各职业的相对经济地位。表2 给出了每一类职业内城镇职工、农民工以及两者混合样本的工资收入中位数。参考Abramitzky 等[15]的处理方法，我们将各职业内混合样本收入的中位数定义为该职业的职业得分score，并作为职业流动方程中的被解释变量。从表2中可以看出，职业1的得分最高，为12.87；职业3的得分最低，为5.95；前三类职业的得分依次减少；职业4与职业3的得分相近。总体来看，职业得分能较好地将各类职业进行区分。此种处理方式的优点是，如果农民工与城镇职工具有相同的职业，那么此时两者的职业得分相同，这样就有效地控制了农民工与城镇职工职业内部的工资差距，从而便于进行职业流动的研究。

五、结果分析

(一)职业流动方程的估计结果

表3列出了模型(1)和模型(2)的估计结果。模型(1)的估计结果显示，在控制了工作经验、教育水平以及婚姻状况等反映个体特征的变量后，农民工虚拟变量的系数为-0.1877，而农民工与迁移时间、农民工与迁移时间平方项交互项的系数则均不显著。这意味着，在进城之初，农民工的职业得分就要比城镇职工低18.77%，且随着迁移时间的增加，农民工与城镇职工的职业得分差距没有发生显著的变化。这说明，在进城之初，与城镇职工相比，农民工进入相对较高收入职业的概率更低，这些职业对农民工而言，可能存在职业隔离。在剔除人力资本以及个人特征的影响后，发现农民工面临的职业隔离并不能随着迁移时间的延长而逐渐缩小。总体来看，农民工的职业相对固化，与城镇职工相比主要集中在低收入职业。值得一提的是，模型(1)中农民工进城各时间段的虚拟变量的系数不显著，也就是说与2000年及以后进城的农民工相比，前期进城的农民工群体素质并没有显著的区别。说明在本文所研究的时间段内，农民工的群组差异性并不明显。

(二)职业内工资同化方程的估计结果

如表3所示，从职业内的角度来看，除职业1以外，其他各职业内农民工与城镇职工都存在显著的初始工资差距。职业1的估计结果表明，农民工虚拟变量、农民工与迁移时间的交互项、农民工与迁移时间的平方项的交互项均不显著。这说明，在职业1中，农民工与城镇职工没有显著的初始工资差异，而且随着迁移时间的增加，农民工相对于城镇职工的工资收入也没有发生显著的变化。职业2—职业4的估计结果呈现出较为一致的情形，即农民工虚拟变量的系数显著为负，农民工与迁移时间项的系数显著为正(除职业2外)，农民工与迁移时间平方项的系数显著为负。上述估计结果说明，在职业2—职业4中，农民工与城镇职工存在显著的初始工资差异，并且随着迁移时间的增加，农民工相对于城镇职工的工资收入会发生显著的变化。具体来说，在一定迁移时间之前，农民工在城镇地区多呆一年，他们对城镇地区劳动力市场的熟悉程度就会相应地增加，这将带来农民工相对城镇职工小时工资的上升和工资差距的缩小，但由于经验的回报率呈现边际递减的趋势(农民工与迁移时间平方项的系数显著为负)，当迁移超过一定时间后，农民工与城镇职工的工资差距将进一步拉大。

表3 职业流动方程及职业内工资动态同化方程的估计结果

注：括号内为稳健的标准差；*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。表3中我们省略报告了包括学历水平、工作经验、性别、民族、婚姻状况、健康状况、行业和所在城市在内的一系列控制变量。表4同。

图1 职业内农民工小时工资同化趋势

为了更为清晰地观察不同职业内农民工小时工资的同化趋势，笔者绘制了图1。如图1所示，职业2—职业4内迁移时间(year)与小时工资差距(D_lnwage)呈“倒U”型。在迁移之初，这三类职业内农民工与城镇职工的小时工资都存在显著且不等的差距，随着迁移时间的增加，农民工的小时工资收入开始逐渐向城镇职工收敛，直到两者的差距达到最小，之后差距又开始进一步拉大。具体地，职业2(制造业和运输业设备操作人员)内的农民工在持续迁移21年后，与城镇职工的小时工资差距达到最小，由初始的39.50%缩小到为22.49%；从事职业3(商业与服务业人员)的农民工在持续迁移13年后，与城镇职工的小时工资差距达到最小，由初始的46.99%缩小到32.43%；从事职业4(其他)的农民工在持续迁移13年后，与城镇职工的小时工资差距达到最小，由初始的 58.68%缩小到35.93%。不同职业的农民工工资趋同函数均表明，即使迁移时间超过25年，职业2—职业4内的农民工也无法实现与城镇职工的工资同化。

六、影响农民工融入速度的因素

从职业流动的角度来看，农民工所从事职业的分布状况并不随迁移时间的增加而发生显著的变化，其职业固化现象十分明显。从职业内工资同化的角度来看，在职业2—职业4内，农民工无法通过延长迁移时间来实现与城镇职工的工资同化。那么，究竟是哪些因素影响了农民工的融入速度呢？

(一)因素分析

从已有的研究来看，农民工融入城镇劳动力市场的速度可能受到如下三方面因素的影响：第一，教育水平。Borjas[16]的研究表明，相较于受教育程度低的移民而言，受教育程度高的移民的工作技能和学习能力更强，他们在进入迁移地劳动力市场后，会更迅速地适应当地的就业环境，因而会更容易地找到相对回报率更高的工作。第二，技能培训。Friedberg[6]、Eckstein和Weiss[17]的研究指出，移民在进入迁移地劳动力市场后，往往会选择进行人力资本再投资，例如接受技能培训用以提升自身的工作技能，从而获取更高的工资水平。第三，社会网络关系。陈钊等[18]、章元和陆铭[19]以及陈珣和徐舒[14]指出，拥有更多的社会网络能够通过影响农民工的工作类型而间接影响他们的工资水平。

综合考虑上述因素，其可能会从如下途径对农民工的融入速度产生影响：其一，从职业流动的角度来考虑，在城镇劳动力市场上，学历高的农民工与城镇职工很可能形成一种竞争关系，城镇地区为了保障本地居民的就业，会制定一系列就业保护政策，这将使学历高的农民工面临更加严重的职业隔离；当农民工具有很强的社会关系时，这将有助于他获得更好的工作岗位，从而加快其职业流动的速度；如果农民工参加了与工作相关的技能培训，这将有助于其工作技能的提高和人力资本的积累，增加其职业流动的机会。其二，从职业内工资同化的角度来考虑，如果农民工拥有较高的学历，那么他对城镇劳动力市场的适应能力就较强，获取信息的能力也较强，工资同化的速度也就较快；如果农民工从事某一职业后还继续参加与工作相关的技能培训，这将促使他把迁移前的人力资本更为迅速地转化为与当前工作相匹配的工作技能，从而加快其工资同化的速度；如果农民工的亲属或同乡工作生活在城镇地区，这将有助于他们获取更多劳动力市场的信息，找到与其能力相匹配的工作。

(二)构建影响农民工融入速度的回归模型

本文构建模型详细研究上述因素对农民工融入速度的影响，综合考虑上述影响因素，在模型(1)和模型(2)的基础上加入社会培训、教育水平以及社会关系与农民工和迁移时间交互项的交互，得出非农培训、社会关系对农民工职业流动和职业内工资同化速度的影响结果，如表4所示。

1.职业流动方程的估计结果

由表4可知，农民工的迁移时间项及平方项在5%的水平上显著，农民工与城镇职工职业得分的差距与迁移时间呈显著的“倒U”型关系，即随着迁移时间的增加，农民工与城镇职工的职业得分差距呈现出先缩小后拉大的趋势，在迁移12年后，与城镇职工的职业得分差距最小，大约为13.97%。值得注意的是，相比小学及以下学历的农民工，高中和大学及以上学历对农民工职业流动的速度具有负向的影响。具体来看，相比小学及以下学历的农民工，高中学历的农民工的职业流动速度降低了0.68个百分点，大学及以上学历的农民工的职业流动速度降低了2.08个百分点。正如本文分析中所提到的，由于高学历的农民工与城镇职工之间存在竞争和替代的关系，城镇地区为了保障本地居民的就业，会制定一系列的面向本地居民的就业保护政策，这将使学历高的农民工面临更加严重的职业隔离。此外，回归的结果还显示，非农培训、社会培训与迁移时间交互项的系数均不显著，这表明，非农培训以及社会关系对职业流动速度没有显著影响。

2.职业内工资同化的估计结果

由表4可知，其一，教育水平方面。在各职业内，不同学历水平与迁移时间交互项的系数均不显著。这表明，在城镇劳动力市场上，高学历农民工的工资同化速度较低学历农民工并没有显著的优势。此结论与Meng和Zhang[7]的结论相一致。其二，社会关系方面。估计结果表明，在各职业内，与进城务工的农民工有来往均能显著提高农民工的同化速度。这说明，农民工的同乡网络和社交圈子对于他们寻找工资待遇更高的工作大有裨益。这一研究结论也与陈珣和徐舒[14]的研究结论相一致。需要指出的是，有城镇地区的亲戚朋友仅在职业3内有显著的促进作用。在职业3内，农民工每多一位来自城镇地区的亲戚朋友，则其同化速度就会增加0.30个百分点。对此的解释是，农民工进入城镇地区务工最根本的动机是获得更高的劳动报酬，职业3具有需求量大、流动性强等特点，对就业市场上的信息灵敏度高，在城镇地区的有亲属朋友可以帮助农民工掌握更多的城镇地区的就业信息，以便于他们找到与自身能力更匹配的工作。其三，技能培训方面。在职业1内，非农技能培训对工资同化速度均没有显著的影响，而在后三类职业内，参加过非农技能培训的农民工具有更快的工资同化速度。在职业2内，参加非农技能培训会使同化速度提高0.28个百分点；在职业3内，参加过非农技能培训会使同化速度提高0.70个百分点；在职业4内，参加过非农技能培训会使同化速度提高1.02个百分点。由此可以看出，在技能要求低的职业内，参加过非农技能培训所获得的益处相对更大。

表4 非农培训、社会关系对农民工职业流动和职业内工资同化速度的影响

注：为表述方便，本表中将“农民工×迁移时间”项用K表示；农民工1990年后进城的时期为1990—1999年。

七、结论与启示

基于扩展的明瑟方程框架，本文主要研究持续迁移时间对农民工在经济社会层面上融入城镇地区的影响。具体地，将职业作为经济社会地位的“标识”以及工资收入的“中介”，分别从职业流动和职业内部工资同化的动态角度来研究农民工与城镇职工的差距是否能随迁移时间的推移完全消除的问题。主要得出以下三点结论：其一，从职业流动来看，在进城之初，与城镇职工相比，农民工进入相对较高收入职业的概率更低，职业隔离现象较为明显。在剔除人力资本以及个人特征的影响后，发现农民工面临的职业隔离并不能随着迁移时间的延长而逐渐缩小。总体来看，农民工的职业相对固化，主要集中在相对低收入的职业。其二，从职业间的工资同化来看，高收入职业内，农民工与城镇职工之间不存在工资差距，而在低收入职业内，农民工与城镇职工之间存在较大的初始工资差距，且随着迁移时间的增加，工资差距虽呈现出先缩小后扩大的趋势，但最终却无法完全消除。其三，农民工融入速度的影响因素研究表明，在职业间，高学历的农民工面临着更为严重的职业隔离，非农工作技能的培训、社会关系网络对职业流动的速度影响不明显；在职业内，高学历的农民工在工资同化上也没有表现出显著的优势，非农工作技能的培训、社会关系网络能有效地加快工资同化的速度。

本文的结论表明，在政府对农民工的制度性保障缺失的背景下，农民工无法通过其自身的能力、单纯延长在城镇务工的时间、积累与城镇地区相适应的工作经验来融入到城镇地区。鉴于此，笔者认为新型城镇化的建设需要从以下四个方面着手，以便促进农民工更好地融入城镇地区：其一，制度保障。尽管城镇劳动力市场已经向农民工开放，但由于户籍制度的存在，农民工仍面临着职业隔离，难以进入相对高收入的职业，因此，取消某些单位职位与户籍挂钩的制度能有效促进农民工融入城镇地区。其二，社会福利保障。在职业内，农民工与城镇职工存在同工不同酬的问题，但延长持续迁移时间能在一定程度上弱化该问题，因而通过改善农民工的社会福利条件、为农民工子女解决教育问题等可以促进农民工增加在城镇地区务工的持续时间，进而有助于农民工工资的同化。其三，就业保障。协调城镇就业市场上高学历农民工与城镇职工的竞争性就业关系，鼓励引进农民工中的高学历人才，扩充就业岗位，实现城市的包容性就业。其四，技能培训和就业指导。

[1] 吴晓刚，张卓妮.户口、职业隔离与中国城镇的收入不平等[J].中国社会科学，2014，(6)：118-140.

[2] Chiswick，B.R.The Effect of Americanization on the Earnings of Foreign-Born Men[J].The Journal of Political Economy，1978，86(5)：897-921.

[3] Carliner，G.Wages，Earnings and Hours of First，Second，and Third Generation American Males[J].Economic Inquiry，1980，18(1)：87-102.

[4] Long，J.E.The Effect of Americanization on Earnings：Some Evidence for Women[J].The Journal of Political Economy，1980，88(3)：620-629.

[5] Borjas，G.J.The Earnings of Male Hispanic Immigrants in the United States[J].Industrial & Labor Relations Review，1982，35(3)：343-353.

[6] Friedberg，R.M.You Can’t Take It With You? Immigrant Assimilation and the Portability of Human Capital[J].Journal of Labor Economics，2000，18(2)：221-251.

[7] Meng，X.，Zhang，J.The Two-Tier Labor Market in Urban China：Occupational Segregation and Wage Differentials Between Urban Residents and Rural Migrants in Shanghai[J].Journal of Comparative Economics，2001，29(3)：485-504.

[8] 王美艳.转轨时期的工资差异：歧视的计量分析[J].数量经济技术经济研究，2003，(5)：94-98.

[9] 邢春冰.农民工与城镇职工的收入差距[J].管理世界，2008，(5)：55-64.

[10] 余向华，陈雪娟.中国劳动力市场的户籍分割效应及其变迁——工资差异与机会差异双重视角下的实证研究[J].经济研究，2012，(12)：97-110.

[11] 王美艳.城市劳动力市场上的就业机会与工资差异——外来劳动力就业与报酬研究[J].中国社会科学，2005，(5)：36-46.

[12] 赵海涛.流动人口与城镇居民的工资差异——基于职业隔离的角度分析[J].世界经济文汇，2015，(2)：91-108.

[13] 谢桂华.中国流动人口的人力资本回报与社会融合[J].中国社会科学，2012，(4)：103-124.

[14] 陈珣，徐舒.农民工与城镇职工的工资差距及动态同化[J].经济研究，2014，(10)：74-88.

[15] Abramitzky，R.，Boustan，L.P.，Eriksson，K.A Nation of Immigrants：Assimilation and Economic Outcomes in the Age of Mass Migration[J].Journal of Political Economy，2014，122(3)：467-471.

[16] Borjas，G.J.Assimilation，Changes in Cohort Quality，and the Earnings of Immigrants[J].Journal of Labor Economics，1985，3(4)：463-489.

[17] Eckstein，Z.，Weiss，Y.On the Wage Growth of Immigrants：Israel，1990-2000[J].Journal of the European Economic Association，2004，2(4)：665-695.

[18] 陈钊，陆铭，佐藤宏.谁进入了高收入行业?——关系、户籍与生产率的作用[J].经济研究，2009，(10)：121-132.

[19] 章元，陆铭.社会网络是否有助于提高农民工的工资水平?[J].管理世界，2009，(3)：45-54.

(责任编辑：徐雅雯)

2016-08-12

国家社会科学基金重大项目“推进农业转移人口市民化：路径选择、财力保障与地方政府激励研究”(14ZDA032)

吕 炜(1969-)，男，重庆万县人，教授，博士生导师，主要从事宏观经济与财政政策等研究。E-mail: weilv008@163.com

F323.6

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1000-176X(2016)10-0101-09