婚姻子女因素对城市劳动者职业流动的影响研究——基于不同学历的比较

王占国

随着改革开放不断深化，我国改变了过去完全用行政手段和再分配机制进行劳动力配置的局面，人们有了更多自主择业、自由发展的机会，职业流动变得越来越容易、越来越频繁。劳动者的职业流动不仅影响个体职业地位获得，还会影响社会结构及其变迁，因此，职业流动成为目前多学科领域关注的重要议题之一。围绕职业流动影响因素研究，学者们基于不同的学科视角和研究范式建立了多种解释模型。本研究将在前人研究基础上，运用大规模的调查数据深入考察职业流动的影响因素。在具体分析中，本研究不仅关注个人因素和结构因素，还重点关注中观层面的婚姻子女因素，并运用“动态方法”探究职业流动这一“社会事实”所表现出来的动态特征。

一、文献回顾

关于职业流动影响因素的理论探讨，西方学术界主要存在四种研究视角：结构与制度视角、市场和理性视角、人力资本视角、社会网络视角。结构与制度视角认为，社会结构与制度决定劳动力市场中的机会结构，进而影响职业流动。该视角在解释职业流动的原因时衍生出空位竞争理论和劳动力市场分割理论两种理论[1-2]。市场和理性视角认为，劳动者的职业流动是充分考虑自身利益特别是经济利益后的理性选择的结果，获取更高的经济报酬是职业流动的重要原因。工作搜寻理论和职业匹配理论均属于该视角范畴[3-4]。人力资本视角认为职业流动水平取决于劳动者人力资本的存量高低，但二者的关系具有不确定性。一方面，具有更高人力资本存量的劳动者拥有更多职业流动的机会，向上晋升的可能性更大；另一方面，通用人力资本(教育程度)较高者，初职职业地位较高，福利待遇、职业发展、工作环境都相对较好，就业稳定性反而更高[5]。社会网络视角认为，劳动者的社会关系网络可以弥补劳动力市场信息不对称的缺陷，为合理配置劳动力提供方便。因此，社会网络有利于劳动者的职业流动[6]。

国内学者依据上述视角，结合具体国情，对当代中国社会职业流动的产生机制进行实证分析。从人力资本视角来看，多数研究者认为教育对职业流动存在显著的负向影响[7]。但对农民工而言，以技能水平为指标的人力资本因素对其职业流动的影响显著为正[8]。核心劳动力的人力资本对不同阶层农村家庭的职业流动性存在截然相反的影响作用[9]。从社会网络视角来看，随着转型经济的发展，以亲属和朋友关系为主的强关系仍然是职业流动者所使用的主要社会网络关系[10]。从关系使用者的角度来看，初职获得方式不同的劳动者在职业流动模式上存在显著差异[11]。此外，中国的劳动力市场存在多种形式的分割现象，而分割的成因多与制度因素有关，因此，国内研究者更强调劳动力市场的部门分割、产业分割、学历分割等对职业流动的影响作用。有学者以劳动力市场的部门分割为背景，考察了我国城市劳动力从国有部门向非国有部门的跨体制职业流动现象，结果表明，教育程度、干部身份、党员身份、单位级别、单位类型等对劳动力跨体制职业流动有显著影响[12]。产业分割导致不同劳动者进入垄断产业的机会不同，进而影响其职业流动[13]。劳动力市场的学历分割对职业流动的影响作用也得到了证实：高学历劳动者通常被划归于主要劳动力市场，与低学历劳动者相比，他们发生职业流动的可能性更低且换工作的次数更少[14]。

现有研究成果为本研究搭建了理论框架，具有重要的借鉴意义。在此基础上，本研究试图从以下三个方面进行深化研究：其一，现有研究主要关注个人因素和结构因素，很少关注中观层面的家庭因素，即使有所涉及，也主要是考察父母亲的社会经济地位指标，这实质上反映的是个人的先赋性因素，仍属个人范畴。本研究主要分析以婚姻子女变量为指标的家庭因素对劳动者代内职业流动的影响作用。其二，现有研究在分析职业流动的影响因素时往往过于关注总体状况而忽视了研究对象内部的分层现象，因而无法了解相关因素对不同层次的劳动者职业流动的影响作用是否存在差异。本研究通过对不同学历劳动者的横向比较分析，详细考察各影响因素对不同特征劳动者职业流动的影响效应。其三，本研究将借助大规模的社会调查数据，运用事件史分析方法，将职业流动过程中随时间变化的因素纳入分析之中，从而把结构变迁和个人特征结合起来。

二、研究假设

新迁移经济学理论认为家庭是劳动力流动决策的主体，个人往往根据家庭预期收入最大化的原则进行迁移决策[15-16]。依照该理论逻辑，在劳动者职业流动决策过程中影响个体行动选择的因素不仅包括个人利益，还包括家庭整体利益。对于深受儒家文化影响的中国社会来说，家庭观念根深蒂固。因此，在个体职业流动决策过程中，家庭因素的作用会更明显。新迁移经济学理论主要强调经济收益的影响，且研究主题是劳动力的迁移行为。对于职业流动研究来说，其理论逻辑可以借鉴，但在分析过程中，除了对经济利益的考虑之外，还应关注家庭照护等方面的影响。

婚姻状况是影响劳动者职业流动的重要因素。婚姻不仅是男女两性的简单结合，还意味着相互的权利义务关系。经由婚姻组建家庭伊始，夫妻双方均要承担起养家糊口的重任。从家庭功能角度来看，满足家庭成员的情感需要是家庭最基本的功能之一。但是职业流动会加大夫妻双方分离的可能性，弱化家庭的情感功能。因此，劳动者在结婚以后会更倾向于选择稳定的工作。经济功能是家庭的另一种基本功能，家庭要能够满足成员的各种经济需求。已婚劳动者用于家庭照护的经济压力更大，有更稳定的经济收入。个体职业流动往往会在一定时间内打破家庭收入的稳定性，从养家糊口角度来说，相对较为稳定的工作对已婚劳动者更加有利[17]。子女因素是影响劳动者职业流动的另一因素。照料、抚育子女需要家庭有相对稳定的经济来源，有更充分的陪伴时间。而频繁的职业流动不仅使家庭的经济收入存在降低的可能，还可能导致父母陪伴子女的时间减少，因为他们在转换工作后需要投入更多的时间适应新的工作。因此，家庭子女照护需求可能会对劳动者职业流动产生抑制作用。子女数越多，家庭照护需求越大，对劳动者职业流动的抑制作用可能会越强。从生命周期角度来看，子女年龄与家庭照护需求密切相关。子女年龄越小，照护需求越大。因此在考察职业流动的影响因素时，不仅要考虑子女数的影响，还应该关注子女年龄的影响。基于以上分析，提出如下假设。

H1：婚姻状况、子女数、年龄段子女数影响劳动者的职业流动。

H1a：与未婚者相比，已婚者发生职业流动的可能性更低，流动次数更少。

H1b：子女数越多，发生职业流动的可能性越低，流动次数越少。

H1c：低年龄段子女数越多，发生职业流动的可能性越低，流动次数越少。

劳动力市场分割理论认为，劳动力市场并非一个单一的竞争市场，而是由几个非竞争的市场组成。中国学者往往把单位所有制、户籍、行业等因素看作劳动力市场分割的重要维度。吴愈晓[14]从高考制度出发，认为因高等教育造成的群体分化是中国社会另一种形式的分割现象。据此，可以按照是否接受高等教育的标准将劳动者群体划分为低学历群体和高学历群体两个部分，他们分属于不同的劳动力市场。婚姻子女因素对职业流动的影响效应在这两个群体中可能存在差异。高学历群体的工资报酬较高，职业稳定性较强，家庭照护所需要的经济条件和时间因素等都能够从当前职业中得到较好的保障。一旦发生职业流动，劳动者就会在一定程度上丧失这些保障，承担更大的流动成本。因此，婚姻子女因素对其职业流动的抑制效应更明显。低学历群体从属于次要劳动力市场，其工作环境较差，劳资关系不稳定，往往需要通过职业流动谋求更好的职业地位。即使结婚生子以后，他们仍然会频繁发生职业流动。基于此，提出如下假设。

H2：婚姻子女因素对职业流动的抑制效应存在学历差异，对高学历群体的影响更大。

三、数据、变量与模型

(一)数据来源

本研究数据来自“中国综合社会调查”2008年度调查数据(CGSS2008)。该调查采用四阶段PPS不等概率系统抽样方法，以2005年1%人口抽样调查数据为抽样框，在除港、澳、台、西藏、青海、海南以外的28个省(含市、自治区)抽取了一个6 000人的样本。数据样本包含了调查对象详细的工作经历(每一份工作的起止时间、工作单位信息)，能够为研究提供充分的实证资料。

(二)变量选择

1.因变量

职业流动，是指劳动者就业期间在不同单位之间的工作变换。本研究以“初职流动风险率”作为职业流动的一个测量指标，该指标以初职的开始时间为起点，结束时间为终点，计算初职的持续时间。直到调查的截止时间仍没有发生过职业流动的样本为删失样本。这一指标既包含了劳动者是否流动的信息，又包含了流动的确切时间信息。“职业流动次数”是职业流动的另一测量指标，是指访谈对象从初职获得开始直至数据收集时点的这一时期内，发生职业流动次数的总和。

2.自变量

婚姻状况。在数据收集中，CGSS2008明确询问了访谈对象的初婚时间。分析时用初婚时间与初职持续期每个时点(年)做比较来确认调查对象在该时点上是已婚还是未婚。该变量为时变变量，分析时以未婚为参照组。颇为遗憾的是，调查并没有详细询问婚姻变动(离婚、丧偶等)时的确切时间，因此本研究无法对婚姻变动后的状况进行考查。因此本研究中的已婚是指已经有过婚姻的经历，那些初婚后离婚、丧偶的调查对象亦归属于此类。

子女数。指的是家庭在特定时点上所生育子女的数量。已婚无子女家庭记为0。在统计模型中，该变量为连续型变量。

年龄段子女数。首先对子女年龄分组，然后计算每个年龄段的子女总数。考虑到子女成长周期与家庭照护需求的关系，把该指标划分为四个变量：0～3岁组子女数、4～6岁组子女数、7～12岁组子女数、12岁以上组子女数。它们均为连续型变量。

3.控制变量

人口学特征变量。性别，以女性为参照组；户口类型，指初职期间户口是农业户口还是非农户口，以农业户口为参照组；年龄，指离开初职时的年龄，为连续型变量。

初职入职时期。按照改革开放的发展历程(改革开放以前、早期、中期、深化期)把它划分为四个时期：1978年以前、1978—1992年、1993—2002年、2003—2008年。以1978年以前为参照组。

教育年限。以文化程度来计算教育年限：从未受过任何教育=0年，私塾=2年，小学=6年，初中=9年，高中=12年，职高、中专、技校=13年，大学专科(成人高等教育)=14年，大学专科(正规高等教育)=15年，大学本科(成人高等教育)=15年，大学本科(正规高等教育)=16年，研究生及以上=19年。

初职单位变量。单位性质分为国有单位和非国有单位两类，前者包括国有或国有控股以及集体或集体控股单位，后者包括私有、港澳台资、合资、外资等单位，以非国有单位为参照组。单位人员规模，是初职所在单位的人员总数，分析时先对其取自然对数。单位住房类型。租住集体宿舍、租住单位单元房、购置单位房合并为“租/购单位房”，廉租公房、租住私人房、购置商品房、自建住房合并为“非租/购单位房”，以“非租/购单位房”为参照组。单位所在地区。按照国家行政区域级别从低到高分为农村、城镇/县城、地级市、省会市或直辖市，以省会市或直辖市为参照组。

(三)模型构建

本研究首先采用事件史分析方法中的考克斯比例风险回归模型(Cox proportional hazards model，以下简称Cox模型)对“初职流动风险率”进行估值分析，并且将时变变量纳入模型之中，以使模型估计更加完善。

hi(t)=h0(t)×exp (βixi1+β2xi2+…+βkxik)

(1)

式中：hi(t)为持续时间的风险率或风险(hazard rate or hazard)，即第i名调查对象初职在职时间持续到t时刻的条件下，初职流动事件在区间[t，Δt]内发生的瞬时概率；h0(t)指当所有风险因素不存在时(即Xik=0)的基准风险率函数，由时间决定。exp(βixi1+β2xi2+…+βkxik)为风险得分，由协变量决定；βk是一组未知参数，表示相应的自变量xik对个体i风险率的影响效应，即模型的回归系数；X=(xi1,xi2,…,xik)指k个可能与生存时间有关的风险因素(解释变量)所构成的向量，即模型的协变量向量。

将式(1)转化为较为常用的对数形式：

ln [hi(t)/h0(t)]=βixi1+β2xi2+…+βkxik

(2)

协变量与回归系数的线性组合等于相对风险率函数的自然对数值。模型中的回归系数需用最大偏似然估计法进行估计。βk>0，表示相应解释变量是促进初职流动的因素，其系数值越大，初职持续时间越短，发生流动的可能性越大；βk<0，表示相应解释变量是抑制初职流动的因素，其系数值越大，初职持续时间越长，发生流动的可能性越小。

“职业流动次数”属于计数型变量。对于计数型变量，常用的统计估计模型是泊松回归模型和负二项回归模型，二者如何选择主要取决于计数变量的分布是否过度离散。如果计数变量的方差大于均值则为过度离散，则负二项回归模型较为合适。如果计数变量的方差并不大于均值，则泊松回归模型是最合适的选择。从数据来看，职业流动次数的均值为1.43，方差为0.63，方差并不大于均值，因此我们选择泊松回归模型进行估计。

四、实证分析结果

(一)描述统计结果

为了适用于事件史分析模型，首先将原始数据转换成事件导向的人年(person-year)数据。表1是转化后的人年数据的概要统计结果。从总样本来看，5 224名访问对象共计有39 602个人年生存期。如果假定每年的初职流动风险率都相同的话，那么平均每个人年的初职流动风险率为0.053 6。生存时间的四分位值可以直观地反映调查对象达到相应风险率所需要的生存时间。数据显示，在总样本中，前5年发生职业流动的平均概率为25%，前12年发生职业流动的平均概率为50%，前28年发生职业流动的平均概率为75%。对样本分类后发现，未婚样本的平均流动风险率比已婚样本高大约0.015 9，而从生存时间的四分位值来看，未婚样本到达风险率的各个分位值所需要的生存时间均低于已婚样本。说明在结婚之前更容易发生职业流动。

K-M生存函数曲线能够更形象地展示事件的发生趋势。依据是否结婚，分类描述了不同样本的K-M生存函数曲线(见图1)。无论是未婚样本还是已婚样本，随着时间的推移，访问对象中尚未发生职业流动的人员比例都呈现急速下降趋势。相比较而言，已婚样本生存曲线的位置明显高于未婚样本，表明已婚劳动者在相应风险时间上尚未发生职业流动的人员比例较高。或者换句话说，婚姻对劳动者的初职流动存在抑制作用。

表1 不同婚姻状况下初职生存时间数据结构的概要统计

图1 不同婚姻状况的初职流动K-M生存函数估计图

为了进一步检验子女数对初职生存时间的影响，可以按照子女数不同输出生存数据统计概要(见表2)。无子女样本比一个子女样本和多个子女样本的初职流动风险率分别高约0.010 5和0.014 2。从初职生存时间的四分位值来看，前者到达风险率的各个分位值所需要的生存时间都比后两者要低。一个子女的样本与多个子女的样本相比，风险率略高，但差异性并不明显。总体而言，子女数对初职流动存在抑制作用，子女数越多，初职流动的可能性越小。

表2 不同子女数量下初职生存时间数据结构的概要统计

图2更形象地展示了不同子女数样本初职流动的发生趋势。三条生存曲线的高低位置基本按照子女数的顺序排列，无子女样本对应的曲线位置最低，多子女样本对应的曲线位置最高。这说明子女数越多，初职流动的可能性越小。

图2 子女数与初职流动K-M生存函数估计图

(二)初职流动风险率的影响因素

表3列举了Cox比例风险模型的分析结果。模型1在控制变量的基础上导入了婚姻变量。婚姻变量统计显著，在控制其他因素的前提下，已婚职工比未婚职工离开初职的风险率大约低20.07%(1-e-0.224)。统计结果表明，婚姻可以有效延长初职持续时间，已婚者发生职业流动的可能性更小。假设H1a得以验证。

针对已婚样本，进一步检验子女因素的影响效应。加入子女数变量，构建模型2。由于子女数变量与职业流动的关系不一定是线性关系，因此模型中又加入了子女数变量的平方项。两个变量的系数均显著，说明子女数与初职流动风险率之间确实存在非线性关系。调查对象离开初职的风险，随子女数的增加呈现U型变化趋势。进一步测算可知，当子女数为2.94时，U型曲线下降到最低点。由于样本中绝大多数调查对象的子女数小于3，故总体而言，初职流动风险率随着子女数的增加而降低，假设H1b得以证实。平方项的存在说明，下降的速度不是线性的，而是随着子女数的增加下降的幅度逐渐减小，即：子女数对初职稳定性的影响呈边际效应递减趋势。

表3 估计离开初职风险率的Cox风险比例模型

注：(1)括号内的数字为标准误差；(2)显著性水平：1)表示p< 0.1,2)表示p< 0.05,3)表示p< 0.01,4)表示p< 0.001，表4同。

加入4个年龄组子女数变量，构建模型3。统计结果发现，0～3岁年龄组子女数、4～6岁年龄组子女数使初职流动风险率显著降低， 7～12岁年龄组子女数、12岁以上年龄组子女数对初职流动风险率的影响并不显著。这个结论表明，低年龄段子女数越多，职业流动的可能性越小。但随着子女年龄的增大，达到进入学校教育的年龄以后，子女数的影响效应就会消失。假设H1c得以验证。至此，假设H1全部得到了验证。

为了检验婚姻子女因素对职业流动的影响效应是否存在显著的学历差异，将初职入职时的教育程度转化为学历变量，并将取值合并为两类：高中及以下教育程度为低学历，高中以上教育程度为高学历。在模型中分别加入学历与婚姻、学历与子女数的交互项，构建模型4、模型5。模型4统计结果显示，学历与婚姻的交互项在0.1的显著性水平上显著，这表明对于不同学历层次的劳动者而言，婚姻变量的职业流动效应存在显著差异。对于低学历劳动者而言，在控制了其他变量的情况下，已婚职工比未婚职工离开初职的风险率大约低15.80%(1-e-0.224)；对于高学历劳动者而言，在其他因素保持不变的情况下，已婚职工比未婚职工离开初职的风险率大约低32.83%(1-e-0.224-0.226)。这个结论表明，相较于低学历群体，高学历群体婚姻变量对职业流动的抑制效应大。模型5统计结果显示，子女数对职业流动的影响效应同样存在显著的学历差异，相较于低学历群体，高学历群体子女数变量对职业流动的抑制效应大。据此，假设H2得到验证。

(三)职业流动次数的影响因素

泊松回归模型中婚姻子女变量的取值与Cox模型稍有不同。婚姻状况取调查时点的观察值。子女数指调查时点的子女数总和。考虑到对职业流动次数的观察期比较长，子女的年龄跨度会比较大，在泊松模型中年龄分组指标变为未成年子女数(18周岁以下)变量。其余的自变量与Cox模型完全一致。统计结果见表4。

表4 估计职业流动次数的泊松回归模型

在控制变量的基础上加入婚姻变量可得模型6。统计结果显示，婚姻状况对职业流动次数有显著影响。在控制其他变量的前提下，与非在婚职工相比，在婚职工职业流动次数大约少25.24%(1-e-0.291)。在模型7中，子女数变量统计显著，但其平方项并不显著，这表明子女数与职业流动次数之间不存在U型关系。在控制其他变量的情况下，子女数每增加1，职业流动次数减小约9.97%(1-e-0.105)。在模型8中，未成年子女数变量统计显著。在控制其他变量的情况下，未成年子女数每增加1，职业流动次数减小约10.86%(1-e-0.115)。据此，从职业流动次数角度，假设H1也得到验证。

同理，在模型中加入了学历与婚姻、学历与子女数的交互项，统计结果见模型9、模型10。模型9统计结果显示，婚姻变量对职业流动次数的影响效应存在学历差异，其对高学历层次的劳动者职业流动次数的抑制效应更大。模型10统计结果也表明，子女数变量对高学历群体职业流动次数的抑制效应相对更大。因此，从职业流动次数角度，假设H2也得到验证。

五、结论与讨论

总体而言，婚姻子女因素对职业流动存在显著的抑制效应。首先，结婚可以降低发生初职流动的可能性，在婚劳动者职业流动的次数相对更少；其次，子女数越多，劳动者越倾向于职业稳定；再次，低年龄子女数对职业流动的抑制效应较大。可以尝试运用新迁移经济学理论来解释这一研究结论。传统人口迁移理论认为，迁移行动是理性人为达到经济利益最大化而进行主体选择的结果，而新迁移经济学理论认为，家庭是劳动力流动决策的主体，个人往往根据家庭预期收入最大化和风险最小化的原则进行迁移决策。依据该理论，劳动者在职业流动决策过程中不是只考虑个人效用的最大化，还会从维护家庭整体利益的角度进行个体行动选择。深受儒家文化影响的中国社会在解释职业流动现象时，选择该理论逻辑或许更加符合社会事实。

但与新迁移经济学理论主要强调经济利益不同的是，劳动者在职业流动过程中所考虑的家庭整体利益还应包括家庭照护需求。对于已婚、有子女且子女年龄较小的劳动者而言，家庭照护责任较大。这不仅影响个人对工作的投入程度，而且还会影响其职业流动。职业流动对家庭生活的冲击主要表现为生活的稳定性被打破，而稳定性恰恰是满足家庭照护需求的基本条件之一。因此，对于上述劳动者而言，家庭照护需求会抑制其发生职业流动的可能性。

婚姻子女因素对职业流动的影响效应存在显著的学历差异，对高学历劳动者的抑制作用相对更大。这主要与高等教育对中国劳动力市场的分割作用有关。不同学历劳动者处于不同性质的劳动力市场之中，由此决定了他们存在着截然不同的职业流动模式。高学历劳动者更易于进入首要劳动力市场，其工资收入、劳动保障、工作时间等较为优越，能够较好地满足生存需要，追求更好的发展往往是他们发生职业流动的主要目的。这是一种发展取向的职业流动。低学历劳动者大多只能进入次要劳动力市场，劳资关系极不稳定，往往需要通过职业流动谋求更好的职业地位和经济收入。其职业流动是一种生存取向的职业流动。为了满足家庭照护需求，劳动者需要拥有稳定的经济收入和较为充分的陪伴时间。在职业流动决策过程中，他们会首先考虑生存问题而非发展问题。对于高学历劳动者而言，现有职业可以很好地解决生存问题，职业流动的机会成本相对较大。因此，在结婚生子以后，出于对家庭照护需求的考虑，他们会逐渐倾向于维持现有职业，尽量避免发生职业流动。对于低学历劳动者来说，职业流动本身就是维持生存的主要策略，即使在结婚生子以后他们仍然需要通过频繁的职业流动来谋求更好的生存机会，婚姻子女因素对其职业流动的抑制效应并不明显。从发展趋势来看，随着体制改革的不断深化，职业流动的主体开始从生存取向朝发展取向转变，所谓“孔雀东南飞”现象逐渐增多。这种变化会使婚姻子女因素的抑制效应发生改变，其中的变化机制需要更多的实证资料予以验证。

此外，生育率的下降是中国社会变迁的不争事实，其对职业流动的影响不容小觑。由于计划生育政策的长期推行和经济社会发展水平的不断提高，人们的生育意愿发生了根本改变，高学历劳动者生育率下降更为明显。对于家庭而言，生育率的下降使子女数减少，拥有低龄子女的时间缩短，子女因素对职业流动的抑制效应将会降低。因此可以预见，随着人们生育意愿的转变，中国的职业流动水平还会持续升高。

本研究主要从是否发生职业流动和职业流动次数两个方面考察职业流动的影响因素。虽然，研究尽量全面考察调查对象不同特征和维度，但由于数据所限，无法对职业流动状况进行更加深入、精细的划分(譬如：关于强制性流动与自愿性流动的区分、体制内外不同流向的区分等)，从而无法更为明确地验证某些研究结论。