多维就业质量视角下农民工社会资本的就业效应评估*——来自中国劳动力动态调查的证据

□邓 睿

内容提要 基于中国劳动力动态调查数据，从工资收入、劳动供给、岗位稳定性和福利待遇的多维就业质量视角系统评估了农民工社会资本的就业效应。研究发现，从工资收入维度来看，社会资本对农民工工资收入具有显著的促增作用，但社会资本的工资回报率存在一定的马太效应。从劳动供给维度来看，社会资本虽无法直接降低农民工的劳动供给强度，却可能有助于其获得各项待遇相对较好的非超时劳动岗位。从岗位稳定性维度来看，社会资本并未提高农民工签订长期固定劳动合同的概率，但市场化程度的深化可能有助于纠正社会资本对农民工劳动合同规范的负面影响。从福利待遇维度来看，社会资本对农民工城镇养老保险参与行为并无显著作用，但有助于提高农民工参与城镇医疗保险的概率。

一、引言

党的十九大报告强调，促进农民工多渠道实现更高质量和更充分就业。对新型城镇化进程中的农民工而言，实现高质量就业显然是其扎根城市的基础。中国城市劳动力市场不仅具有强烈的竞争性，又具有基于户籍、体制等因素分割而形成的典型二元特征（章元等，2009），同时中国是一个关系型社会（Bian，1997），社会网络在日常工作生活中扮演着重要角色，其能够通过传递就业信息以实现劳动力与工作岗位之间的合理配置。正是由于城市劳动力市场中体制壁垒、身份歧视以及市场机制的不完善，才使作为非正式制度的社会资本，对处于弱势地位的农民工的就业质量具有关键意义。

《国家新型城镇化规划（2014－2020年）》明确提出，“完善农业转移人口社会参与机制，积极吸纳农民工参与党团工会组织，引导农民工有序参政议政和参加社会管理”，旨在通过建设包容性城市来重点完善农民工的社会支持网络，促进这一群体城市融入能力和就业质量的综合提升。这种政策设计思路不仅凸显直接增加农民工城市社会网络资源的重要性，也注重强化农民工个体与城市社会制度、社会组织之间的互动和信任程度，这与社会资本概念所强调的网络观、信任程度以及规范性等特征具有内在吻合性。从完善农民工社会支持、培育其社会资本的视角研究如何有效提升这一群体的城市就业质量，成为回应上述政策导向的重要实践议题。

那么，如何评估社会资本对农民工就业质量的影响呢？现有研究侧重分析社会资本对农民工的核心就业质量指标——工资收入起到何种作用，尽管工资收入是就业质量的关键构成维度，但如果高收入是由长时间、超负荷劳动换取的，则并不意味着就业质量的提升，因而劳动供给强度也应是就业质量的衡量维度之一。此外，诸如岗位稳定性、福利待遇等非收入性因素体现了就业过程中的人性化关怀，同样是构成农民工就业质量的重要维度。鉴于此，本文将就业质量界定为农民工从事城镇非农就业时在工资水平、劳动供给、岗位稳定性以及福利待遇等方面的综合表现。在下文研究中，围绕工资水平、劳动供给、岗位稳定性和福利待遇四个就业质量维度，分别实证分析社会资本对农民工各维度就业质量的影响，同时结合各维度就业质量的内在特征，就一些与农民工就业相关的拓展性议题展开计量检验，从多维就业质量视角系统评估农民工社会资本的就业效应。

二、文献评述与理论分析

对于个体就业质量的关注，是与国际劳工组织（ILO，2012）倡导的“体面劳动”紧密相关的，尤其是“体面劳动”所内含的工作安全、工作自由、工作平等和生产性工作等指标，构成了就业质量的多维观测视角。Erhel（2015）的就业质量指数从工资收入、劳动供给、岗位稳定性以及福利待遇四个维度衡量劳动者的综合就业表现，为检验社会资本对农民工劳动力市场结果的影响提供了较为完善的分析框架，本部分便从社会资本影响农民工多维度就业质量的视角展开文献评述和理论分析。

从社会资本影响工资收入的维度来看，一些研究认为社会资本对个体收入并无显著影响（Mouw，2003；章元等，2009），但另一些文献则支持“社会资本有助于提升个体工资水平”（叶静怡等，2014；王春超等，2013；Wang 等，2015）。上述实证结论的分歧可能与社会资本的回报差异有关，这种回报差异集中体现为群体间因动员策略、行动努力的不同而导致一定量社会资本对不同农民工产生效用差异。因此，在实证检验社会资本对农民工工资收入影响的基础上，应重点刻画社会资本的工资回报在不同群体中的分布异质性。

从社会资本影响劳动供给的维度来看，一方面，农民工在城市务工地社会资本的不断丰富提高了他们接触高质量社会网络的可能性，为了更好动员这些网络资源并规避高质量社会网络对自身带来的负向反馈，农民工会采取与之偏好一致的劳动行为模式，进而对其劳动供给产生积极影响（叶静怡等，2012）。另一方面，社会资本可帮助农民工搜寻尽可能多的岗位信息，并将稀缺的优质岗位配置给有关系的农民工，尽量减少其超时劳动现象。社会资本对农民工的劳动时间究竟存在何种影响尚待检验，而且从提高就业质量的逻辑出发，社会资本能否帮助农民工获得待遇较好的非超时劳动岗位可能更为关键。

从社会资本影响岗位稳定性的维度来看，务工地社会资本的扩充可以拓展农民工的社会网络规模，帮助其在城市就业过程中获得更多非重复、异质性的信息资源，创造更多短路径的求职桥梁，增加其在劳动谈判中的话语权，减少合同协商频率并降低相应的交易费用（陈劲松等，2013），提高这一群体签订稳定劳动合同的概率。同时，与非正式制度的社会资本相对应，具有正式制度特征的市场机制也可对要素价格进行充分调整，节省交易费用进而影响农民工的劳动生存策略（杨振兵等，2015）。这意味着实证层面应重点回答社会资本和市场机制之间的互动将怎样影响农民工城市就业的岗位稳定性。

从社会资本影响就业福利待遇的维度来看，可从网络投入、网络信任和网络结构三方面简要分析社会资本对农民工城镇社会保险参与行为的影响。网络投入反映了农民工的社会网络参与行为，农民工借助社会网的参与互动，不仅有助于相互交流学习参保知识和经验，而且互动回应中形成的社群惩戒机制还可以减少经验交流中的虚假失信，从而实现参保行为的合理性和一致性（Coleman，1990）。网络信任在一定程度上反映了这一群体对于城市社会及相应公共政策的信心，可能会影响到农民工的城市参保行为（龙翠红等，2016）。网络结构是社会资本互惠规范功能的体现，其对个体参保可能具有挤入和挤出两种差异化的效应（Wuepper 等，2017）。因而仍需厘清不同视角的社会资本指标对农民工城镇社会保险参与行为存在哪些具体作用。

三、数据、变量与估计策略

（一）数据来源

实证数据主要来自中山大学社会科学调查中心2014年在全国多个省市实施的中国劳动力动态调查（CLDS2014），该次调查内容重点从个体、家庭、社区三个层面刻画15 至64 岁之间劳动力的现状与变迁，抽样方法上采用概率比例规模抽样法，确保了样本的代表性。鉴于CLDS个体问卷是根据被访者现居住地展开调查的，以输入地社区为考察范畴，依据“被访者户口不在本地区（本乡镇/街道地域内）”这一标准筛选出流动人口，并根据“目前户口性质”判断筛选出属农业户籍的流动人口，进一步剔除目前处于无工作状态的样本，同时对涉及就业质量和社会资本指标构造的相关变量、遗漏重要信息的变量进行逻辑识别和无效剔除，最终确定1575个农民工样本。此外，出于工具变量构造等需要，实证分析过程中还使用了CLDS2014 家庭问卷和村居问卷中的部分调查数据。

（二）变量设定

核心解释变量为农民工社会资本。社会资本不仅包括农民工在务工地社会网络的投入和结构，也包括社会网络间的信任程度。网络投入体现了社会资本的投资性，可分为时间投入和金钱投入。时间投入上，依据网络成员间的互动频率和情感支持将关系网络分为强关系和弱关系，分别使用农民工过去一年在务工地拥有的熟人亲戚数量和请人及陪朋友吃饭频率作为代理变量；金钱投入上，使用家庭上一年礼金支出总额作为代理变量①。网络结构侧重反映嵌入在关系网络中的社会资源质量，分为社会层级认知、政治资源、组织资源三个指标。网络成员所处的社会层级越高，越可能接触高质量的社会资本，网络结构第一个指标可从农民工对自身所处的社会阶层认知来衡量；网络成员在政治资源和组织资源中的嵌入程度也是社会资本质量的重要表征，通过考察农民工对务工地社区居委会选举的参与情况来衡量政治资源，通过考察农民工参加务工地社区社会组织②情况来衡量组织资源。网络信任视角旨在考察社会网络的紧密程度，分为特殊人际信任、一般人际信任和社会信任。特殊人际信任用农民工认为在务工地遇到困难时能够讨论的亲戚熟人数量表示；一般人际信任通过农民工对务工地社区邻里、街坊及其他居民的信任态度反映；社会信任重在反映农民工对城市务工生活的总体信心，决定了其进行社会资本动员的积极性。各维度测量指标说明见表1。

表1 农民工社会资本指标的界定与测量

将以上变量纳入因子分析，KMO值达到0.693，Bartlett球形度检验的P值小于0.00。以特征值大于1为标准保留4个因子（累积方差解释率达到73.85%），做正交方差极大旋转，将各因子按方差贡献率大小排序命名。因子1可命名为网络投入特征因子，依次在A11、A21、A22、A31变量上载荷最大；因子2可称为网络结构特征因子，依次在B11、B21、B31变量上载荷最大；因子3可命名为特殊人际信任特征因子，依次在C11、C12变量上载荷最大；因子4可命名为一般社会信任特征因子，依次在C21、C31变量上载荷最大。运用下式将保留的公共因子综合为一个总的社会资本指数（Soc）：

式（1）中n为保留公因子数，λi为i第个因子的方差贡献率，fi为i第个因子的因子得分，使用Thomson 回归方法计算因子得分。为使变量含义直观对其进行标准化处理。

核心被解释变量为就业质量。主要分为工资水平、劳动供给、岗位稳定性和福利待遇四个维度。工资水平用“月工资收入”表示，计量分析时对其进行对数值处理；劳动供给侧重反映农民工城市务工过程中的劳动强度，用“周工作小时数”表示；岗位稳定性对具有高工作流动风险的农民工极为重要，主要用“是否签订固定劳动合同”表示；福利待遇维度的指标主要选取农民工城镇养老保险和医疗保险参与情况。

主要控制变量。包括个体家庭特征、务工及工作组织特征、宏观特征三组变量。个体家庭特征变量包括性别、婚姻、年龄、健康状况、教育水平、政治面貌、父亲教育背景、老家土地。务工及工作组织特征变量包括农民工从事当前工作的年限、职业类型③、工作转换次数、技术培训、单位性质、所处行业。宏观特征包括农民工所在务工地区的经济发展水平以及地区虚拟变量，其中，地区经济发展水平与劳动就业资源紧密相关，使用滞后一期的市场化指数作为其代理变量④。

（三）估计策略

本文重点考察社会资本对农民工各维度就业质量的影响，设定如下回归方程：

式（2）中，Ei表示被解释变量——各维度就业质量，即工资收入、劳动供给、岗位稳定性、福利待遇。Soci表示社会资本，Zi表示控制变量，β为待估系数，εi为误差项。对上述回归方程进行估计时需结合各维度就业质量的变量属性选择合适的计量方法。其中，工资收入、劳动供给指标属连续型变量，可采用最小二乘法（OLS）实现相应估计；岗位稳定性、福利待遇等指标属二分类变量，可采用Probit 回归实现相应估计。

需要注意的是，遗漏变量、选择偏差以及双向因果等因素使社会资本在就业质量方程中存在潜在内生性，需借助工具变量识别相应的因果关系。对于工资收入、劳动供给两个就业质量维度而言，可在普通最小二乘法（OLS）的基础上使用两阶段最小二乘法（2SLS）来控制内生性，该方法在第一阶段使用内生解释变量对工具变量回归，分离出内生解释变量的外生部分，第二阶段用被解释变量对第一阶段回归的拟合值进行回归。对于岗位稳定性、福利待遇两个就业质量维度而言，可在Probit回归的基础上借助含内生变量的Probit（IV Probit）模型来控制方程可能存在的内生选择偏差，这里具体使用两步法得到一致估计量。

四、实证结果分析

（一）社会资本影响农民工工资收入维度的计量结果分析

首先不考虑内生性，就社会资本对农民工工资收入维度的影响进行稳健OLS回归，结果显示，社会资本的回归系数显著为正。方差膨胀因子（VIF）值均小于10，说明不存在严重的多重共线性问题。对社会资本变量进行异方差稳健的DWH检验，“Durbin-Wu-Hausman检验”统计量为4.10612，其P值为0.0427，意味着社会资本是模型中的内生解释变量，应采用工具变量回归展开进一步检验。基于CLDS2014中的村居问卷调查题项，尝试从社区层面选取农民工个体社会资本的工具变量。借鉴Breda和Manning（2016）采用性别和种族多样性来反映其对工作场域内社会资本影响的研究思路，第一个工具变量是农民工所在流入地社区的流动人口占比。社区流动人口占比越高，意味着诸如农民工在内的流动人口的空间集聚特征明显，有利于他们在同质群体内部发展社会资本，但社区层面的流动人口占比一般并不会直接影响农民工个体化的劳动力市场结果。借鉴Brady（2015）、Sin和Stillman（2017）采用个体与传统组织的联系作为社会资本代理变量的思路，第二个工具变量是流入地社区以本地居民为主体的文化节庆活动的组织情况。如果社区以本地居民为主体的文化节庆活动的频率越高，越易于强化属于本地人的行为习惯和价值取向，对外来流动群体的排斥程度会越强，不利于农民工培育群际社会资本，但其并不直接影响农民工个体化的劳动表现。根据Stock&Yogo（2005）的方法进行弱工具变量检验，“Cragg-Donald Wald F 统计量”为15.357，大于15%显著性水平下的临界值(10% maximal IV size：19.93；15% maximal IV size：11.59)，此外过度识别卡方检验的P值为0.7633，以上结果均说明两个工具变量是相对有效的。

表2汇报了基于两阶段最小二乘法的计量结果，在控制了内生性风险后，社会资本的回归系数为0.1255，且通过了5%统计水平的显著检验，说明其对农民工工资收入具有明显的促增效应，这与王春超（2013）、叶静怡（2014）等的实证结论基本吻合。进一步使用工具变量分位数回归方法刻画社会资本影响农民工工资水平的变动特征，可发现伴随着工资水平分位点的上升，社会资本的回归系数越来越大，显著程度也逐步增强，尤其是对工资分布顶端的正向影响远大于工资分布底端，说明社会资本的工资回报率存在一定的马太效应，即对当前高收入农民工群体的工资促增效应较之低收入农民工群体更加强烈。周晔馨（2012）基于农户收入的经验证据也证实，社会资本并非是“穷人的资本”，而是“富人的资本”，由于资本欠缺和回报欠缺对于低收入群体同时存在，从而使社会资本这种非市场性因素成为拉大农村贫富差距的重要因素。这一现象在进城务工的农民群体中也得到了一定印证。

（二）社会资本影响农民工劳动供给维度的计量结果分析

劳动供给维度重点分析社会资本对农民工周工作小时的影响。与工资收入维度类似，社会资本经检验也是劳动时间模型中的内生变量，应进行工具变量回归。限于篇幅表3仅汇报人力资本、社会资本、务工特征以及工作组织特征变量的估计结果。从模型1至模型4依次控制各类特征变量后，社会资本的回归系数逐渐下降且变得不显著，说明社会资本可能并不能直接降低农民工的劳动供给强度。农民工超时劳动现象一直比较突出，城市务工中的求职瓶颈以及生存发展需求，使农民工不得不以较长的劳动时间换取其他劳动报酬的提高（王静等，2013）。尽管社会资本在一定程度上有助于农民工获得工时及待遇都较好的劳动岗位，但农民工通过长时间劳动换取生存发展机遇的主观动机不易扭转，可能也很难改变劳动力市场中长期均衡的劳动供给行为。进一步以劳动法规定的“平均每周工作时间不超过44小时”作为判别标准，将因变量转化为是否发生超时劳动的二分类变量，就社会资本对农民工超时劳动发生概率的影响进行IV Probit回归。结果显示社会资本的边际效应为-0.6234，且通过了1%统计水平的显著检验，这意味着社会资本虽无法直接降低农民工的劳动供给强度，但其却可能帮助农民工获得各项待遇相对较好的非超时劳动岗位，在一定程度上仍有助于提升这一群体的就业质量。

（三）社会资本影响农民工岗位稳定性维度的计量结果分析

本部分主要借助劳动合同这一指标考察社会资本对农民工岗位稳定维度就业质量的影响。表4结果显示，Wald检验P值为0.2374，不能拒绝社会资本是方程外生变量的原假设，应使用Probit回归模型进行分析。可发现社会资本在劳动合同方程中的回归系数并不显著，且系数值为负，在一定程度上反映出社会资本并未提高农民工签订固定劳动合同的概率。从社会资本作用形式转化的角度来看，社会资本原本是分享稀缺非农就业机会的手段，农民工大都只能借助较低质量的社会网络资源进入关系亲密群体所在的劳动组织并获得稳定的工作岗位，但随着农村剩余劳动力供给的减少以及市场机制的不断完善，城市劳动力市场的供需条件发生改变，非农就业岗位对农民工而言不再是稀缺资源，而且劳动力市场中农民工的平均工资水平有所上升，此时社会资本主要被用于防止群体内部的道德风险，农民工所在企业的雇主会考虑改变用工制度，原先的激励强度较低的雇佣-固定劳动合同形式会让位于激励强度较高的外包-灵活劳动合同形式，这会诱使农民工付出更多的努力，还可在一定程度上缓解企业由于工资上升而带来的成本压力（王啸华，2012）。同时，表4第2 列中市场化程度对农民工签订固定劳动合同的概率具有显著的促增效应，说明市场机制完善对农民工劳动合同规范的影响程度要大于社会资本的作用；当进一步加入市场化程度与社会资本的交叉项后，发现交叉项的回归系数虽不显著但为正（参见表4第3 列），这在一定程度上反映出市场化程度的加深可能有助于纠正社会资本对农民工劳动合同规范的负面影响。

表2 社会资本对农民工工资收入的影响：2SLS和工具变量分位数回归

表3 社会资本对农民工劳动供给的影响：2SLS 回归

表4 社会资本对农民工岗位稳定影响的回归结果

表5 社会资本对农民工福利待遇影响的回归结果

使用农民工与当前单位签订合同的次数和与当前单位签订合同的年限两个合同属性指标，进一步实证分析社会资本对农民工劳动合同属性的影响。社会资本经检验是合同属性方程中的内生变量，应选用工具变量回归方法。表4第4列汇报了社会资本对农民工与当前单位签订劳动合同次数的影响，结果发现社会资本的回归系数显著为正；第5列汇报了社会资本对农民工与当前单位签订劳动合同年限的影响，可以看出社会资本的回归系数虽不显著，但呈现负向作用，至少在一定程度上说明社会资本未能明显增加农民工的劳动合同年限。这些实证结果间接佐证了社会资本可能导致的短工化现象。

（四）社会资本影响农民工福利待遇维度的计量结果分析

本部分主要实证检验社会资本对农民工参与城镇养老保险和医疗保险的影响。表5结果显示，养老保险回归方程中Wald检验P值为0.4934，应使用Probit模型进行回归分析；医疗保险回归方程中Wald检验P值为0.0219，应使用IV Probit模型进行回归分析。第2列的Probit估计结果显示，社会资本的回归系数为正但并不显著，说明其对农民工参与城镇养老保险并无明显的促增效应。第4列的IV Probit 估计结果显示，社会资本的回归系数显著为正，说明社会资本有助于提高农民工参与城镇医疗保险的概率。出现这种现象的可能原因在于，相较于医疗保险，参保人群领取养老保险金具有较强的可预期性，而疾病发生概率及医疗费用支付金额存在明显的不确定性（秦立建等，2014），医疗保险参保行为受社会网络中其他个体参保示范的影响可能更为敏感。

进一步从网络投入、网络信任和网络结构三个方面，使用Probit模型简要分析社会资本的不同维度对农民工城镇养老和医疗保险参与行为的影响。表5第3列结果显示，网络投入、网络结构和特殊人际信任对农民工的养老保险参与行为具有显著的正向影响，说明农民工借助社会网络的参与投入、互惠规范的挤入效应以及熟人圈层的示范效应，可以提高该群体养老保险参保行为的一致性与合理性；而一般人际信任对农民工参与城镇养老保险概率的回归系数为负但并不显著，说明这种信任关系尚无法直接影响农民工的养老保险参与行动。第5列结果显示，网络投入和特殊人际信任对农民工参与城镇医疗保险的积极作用非常显著，而网络结构和一般人际信任对农民工的城镇医疗保险参与行为并没有明显的促增效应，回归系数甚至为负，这与Zhang等（2006）的研究结论近似，反映出网络结构的互惠规范对农民工个体的医疗保险参与行为存在一定的挤出效应，农民工所拥有的高质量社会网络资本可能会部分替代正式保险项目的保障作用；而且人际信任对农民工医疗保险政策认知的强化作用可能仍集中在熟人网络圈层，并未拓展到社会网络圈层。

五、结论与讨论

本文从工资收入、劳动供给、岗位稳定性和福利待遇的多维就业质量视角出发，系统评估了农民工社会资本的就业效应。研究结果表明，从工资收入维度来看，社会资本对农民工工资收入具有显著的促增作用，但社会资本的工资回报率也存在一定的马太效应。从劳动供给维度来看，社会资本虽无法直接降低农民工的劳动供给强度，却可能有助于农民工获得各项待遇相对较好的非超时劳动岗位。从岗位稳定性维度来看，社会资本并未提高农民工签订长期固定劳动合同的概率，但市场化程度的深化可能有助于纠正社会资本对农民工劳动合同规范的负面影响。从福利待遇维度来看，社会资本对农民工城镇养老保险参与行为并无显著作用，但有助于提高农民工参与城镇医疗保险的概率；其中社会资本的网络投入、网络结构和特殊人际信任对农民工养老保险参与行为具有显著的正向影响，网络投入和特殊人际信任对农民工参与城镇医疗保险的积极作用非常显著，一般人际信任对农民工两类社会保险参与行为均无明显的促增效应。

尽管社会资本对农民工的劳动合同规范具有一定的负向效应，但其对农民工工资收入、劳动供给以及福利待遇等诸多就业质量维度均呈现积极影响，这意味着要尽可能发挥社会资本在动员就业资源方面的优势，规避其可能的负面作用，而实现这一目标的核心政策取向应是着力提升嵌入在农民工社会网络中的资源质量。对处于经济社会弱势地位的农民工群体而言，通过融入城市社会各类组织是增强其社会网络“达高性”和“异质性”的现实渠道。社会组织通过多样化的援助计划帮助农民工在城市融入的过程中构筑起强大的社会支持网络，借助社会组织的网络嵌入，农民工可获得异质性、高质量的就业信息资源，因而充分发挥社会组织的网络嵌入功能成为提升农民工就业质量的重要途径。一方面，应针对农民工群体的需求与特征，鼓励城市企业和社区内的非正式组织积极向农民工开放，提高这一群体的组织化程度，发挥各类非正式组织在职业信息发布、就业岗位咨询、劳动权益维护等方面的积极作用，帮助农民工群体不仅能更好融入城市社会交往圈，同时还能借助组织嵌入的信息资源实现自身就业质量的有效提升。另一方面，组织关系网络嵌入的作用还体现在其能够实现针对农民工群体的赋权和增能，通过培养社会资本动员能力促进其城市综合素质的提升。在这一层面的组织网络嵌入过程中，社工组织通常扮演着重要角色，通过积极引入一部分公益社工服务组织入驻企业、厂区以及社区，发挥他们在专业帮扶、心理咨询、社区干预等方面的优势，帮助农民工摆脱城市社会交往过程中的权能失利，强化其城市新型社会资本的动员能力，提升他们在城市劳动力市场中的就业竞争力。

注释：

①该变量数据来自CLDS2014 家庭问卷的“2013年家庭全年消费支出情况中的礼品和礼金支出总额”题项，除金钱投入代理指标外，其他变量数据均来自CLDS2014个体问卷内容。

②社区社会组织主要包括社工机构、业主委员会、休闲/娱乐/体育俱乐部、学习培训机构、宗亲组织、公益志愿组织等，只要参加一种社会组织即入选对应题项。

③职业类型变量的设置主要根据被访者针对行业类型和工作内容题项填写的内容并参照编码进行归类整理得到。

④各主要变量描述性统计结果备索。