教育、收入与流动人口劳动合同签订

石 郑 刘 华

一 问题的提出

劳动关系是指劳动者与雇主结成的社会经济关系，是生产关系的重要组成部分，也是最基本的社会关系之一(乐章等，2019)[1]。劳动合同是建立劳动关系的标志。《劳动合同法》第十条规定：“建立劳动关系，应当订立书面劳动合同。”《劳动合同法》的颁布强化了书面劳动合同制度(范围，2018)[2]，遏制了不签订劳动合同的行为，降低了拖欠工资发生率(Li和 Freeman，2015)[3]，提高了薪资待遇(郭凤鸣和张世伟，2019)[4]。在社会保险等社会福利高度依附劳动关系的现实条件下，签订劳动合同有助于提升员工福利水平(卿石松和刘明巍，2014)[5]，完善社会保险体系(石郑，2020)[6]和提高工作满意度(丁从明等，2020)[7]。反之，则会造成劳动者的权益难以保障，容易产生支付工资难、社会保险缺失、过度劳动(Baltagi et al.，2018)[8]、员工维权难等问题，导致劳资纠纷增多，不利于构建中国特色和谐劳动关系。伴随着互联网经济兴起和人工智能发展，新就业形态涌现，劳动关系更加多元化，签订规范的劳动合同更为必要，能够减少各种非标准劳动关系引发的争议。第七次全国人口普查数据显示，截至2020年底，我国流动人口规模为3.76亿人，约占总人口的26.62%，是我国重要的就业群体。然而，由于游离于户籍地与工作地之间，流动人口无法均等享受社会福利待遇，劳动关系状况同样堪忧。依据CMDS(2017)数据测算结果，流动人口签订劳动合同的比例不足70%，过低的劳动合同签订率既损害了流动人口的合法权益，又阻碍了社会保障制度的发展，也不利于构建中国特色社会主义和谐社会。因此，厘清流动人口劳动合同签订影响因素，对于实现劳动合同全覆盖和维护流动人口合法权益具有重要意义。

二 文献回顾与研究假设

梳理相关文献发现，对劳动合同的研究，多聚焦于劳动合同影响因素和收入效应的探讨，主要包括两个方面：一是教育对劳动合同的影响。教育作为重要人力资本，不仅有利于脱贫致富(邓大松等，2020)[9]，而且能够促进社会资本的积累和个人价值的实现(肖阳，2019)[10]。大量研究表明，教育不仅影响经济发展(Atayal，2015)[11]、阶层流动(詹国辉和张新文，2017)[12]等，而且对劳动合同签订产生显著影响，受教育水平越高，劳动合同签订概率越高(孟凡强和吴江，2013)[13]。实际中，受教育水平越高，在国有企业、外资企业等正规部门就职的可能性越大，正规部门规章制度健全，遵守劳动法律法规，更容易建立稳定的劳动关系，劳动合同签订概率更高。而学历层次不高的劳动者在非正规部门就职的可能性较大，存在规避劳动合同签订的行为，劳动合同签订概率较低。二是劳动合同的收入效应。基于经济人假设理论，劳动者就业的直接目的是获得稳定收入，因此，劳动合同对收入的影响也是学者关注的重点。绝大多数学者认可劳动合同对收入的正向影响，即签订劳动合同显著提高了收入水平(袁国敏等，2020)[14]，且长期合同的工资溢价高于短期合同(陈鹏程等，2019)[15]。基于国外样本的实证研究也得出类似结论(Kahn，2016)[16]。当然，由于变量处理、样本选择和理论假设不同，部分学者认为签订劳动合同对收入影响不显著(刘林平和陈小娟，2010)[17]，即使签订了长期劳动合同，对收入影响也不明显(方颖和蓝嘉俊，2017)[18]。未来一段时期内，劳动合同的收入效应依旧是学者关注的重点，或许仍难以达成共识。

综上所述，学者基于各国调查数据，对劳动合同的影响因素和收入效应进行了大量实证研究，为后续研究提供了指导和借鉴，但仍有进一步完善空间：第一，学者多将教育作为单独变量进行研究，缺少对劳动合同签订的影响机制的探讨。由于变量间的相互作用，教育可能与其他变量共同对劳动合同签订产生影响。第二，劳动合同对收入水平有显著正向影响，反过来，收入水平是否影响劳动合同签订呢？已有文献较少讨论这一问题。第三，教育对收入也有显著正向影响(吴强等，2020)[19]，那么教育与收入是否共同作用于劳动合同签订呢？实际上，现有研究并未厘清教育、收入与劳动合同签订的关系。根据禀赋效应理论(1)禀赋效应是指当个人一旦拥有某项物品，那么对该物品的评价要比未拥有之前高很多。，流动人口如果拥有高学历和高收入，自我评估较高，拥有更多谈判话语权，签订劳动合同的可能性更大。第一，受教育水平很大程度上决定个体禀赋。高学历流动人口更有可能进入国有企业、外资企业等正规部门，更容易找到合适的工作岗位(莫旋和周建，2019)[20]，建立稳定劳动关系的概率更高，且法治意识强，极少有不签订劳动合同的行为。而低学历流动人口多从事临时性、辅助性职业，单位规范程度低，工作替代性强，劳动合同覆盖面较低。第二，流动人口收入越高，失业带来的机会成本越高，为规避潜在的失业风险，签订一份劳动合同尤为必要，因而劳动合同签订比例较高。但对于低收入流动人口而言，依据经济理性人假设，为规避缴纳社会保险费和个税，以获得更多的可支配收入，签订劳动合同的意愿可能不强，甚至与雇主达成默契，导致劳动合同签订比例较低。第三，教育与收入密不可分，相互促进，可能对劳动合同签订产生交互影响。此外，高学历流动人口获得高收入的概率更高，进而签订劳动合同的可能性越大，因此，教育对劳动合同签订的影响还通过收入发挥作用。基于上述分析，提出如下四个假设：

H1：教育与劳动合同签订显著正相关，即受教育水平越高，劳动合同签订概率越高。

H2：收入与劳动合同签订显著正相关，即收入水平越高，劳动合同签订概率越高。

H3：教育与收入的交互项显著影响劳动合同签订，即存在调节效应。

H4：教育通过收入的中介渠道对劳动合同签订产生间接影响，即存在部分中介效应。

有鉴于此，本文使用2017年中国流动人口动态监测调查数据(CMDS)，重点从求职者受教育程度与收入水平角度，探讨教育、收入与劳动合同签订的内在机制，边际贡献可能包括：教育与收入密不可分，结合禀赋效应理论，不仅考察教育与收入对劳动合同签订的直接影响，而且探讨了两者的交互效应和中介效应；将流动特征纳入控制变量，用工具变量法尝试解决了内生性问题。

三 模型、数据与变量

(一)模型设定

因变量为“是否签订劳动合同”，对“签订”和“未签订”两种情况分别赋值1和0，符合二元Logit模型和Probit模型应用条件。鉴于Probit模型无法获得OR值，本文基准回归采用二元Logit模型。

秀容川在街头，在小酒店，问老人，问少年，问他们知不知道秀容月明这个人。有人说，怎么不知道？那是个叛徒。也有人说，秀容月明是个大英雄，不是他，桂州城早不是这样子了。

(1)

式(1)中，edu、wage分别为受教育程度和月收入，edu×wage为交互项，Z为控制变量，包括人口学特征、流动特征和就业特征，α、β为待估参数，φ为扰动项，P为“签订劳动合同”的概率，1-P为“未签订劳动合同”的概率，P/(1-P)=OR(优势比)。经共线性检验可知，自变量的方差膨胀系数介于[1.0,1.45]，显著小于临界值10；容忍度介于[0.65,1.0]，显著大于临界值0.1；特征值介于[0.01,9.5]，不存在等于0的情况，三个检验指标均显示选取的自变量独立性较好，不存在严重共线性问题。

为进一步探讨教育、收入与劳动合同签订行为的内在作用机制，构建以下中介效应模型：

con=c×edu+e1

(2)

wage=a×edu+e2

(3)

con=c′×edu+b×wage+e3

(4)

图1 教育、收入与劳动合同签订行为内在作用机制

(二)数据来源

本文使用数据来源于2017年中国流动人口动态监测调查数据(CMDS)，该调查样本涵盖中国大陆31个省(区、市)和新疆生产建设兵团，采取分层、多阶段、与规模成比例的PPS方法进行抽样，调查对象为在本地居住1个月以上、非本地户口的15周岁及以上流入人口，是一个具有全国性、权威性和广泛代表性的调查数据。通常情况下，50岁为女性流动人口的退休(出)年龄，如果继续工作，按照规定不再签订劳动合同，取而代之的是劳务合同，而劳务合同不在本文研究范围之内。因此，本文将研究对象限定为16～49岁、以工作为目的、非本地户籍、居住1个月以上的流动人口，删除16岁以下、50岁及以上、异地养老、学习培训、家属随迁、不知晓劳动合同签订情况等无效样本，得到符合条件的有效样本66449人。

(三)变量选取

1.被解释变量。用CMDS问卷第二部分“就业情况”第209问“您与目前工作单位(雇主)签订何种劳动合同？”的回答衡量因变量“是否签订劳动合同”，分为签订(含固定期限、无固定期限和以完成一定工作任务为期限三种类型劳动合同)和未签订两种情况，签订赋值为1，不签订赋值为0，属于二分类变量。

2.核心解释变量。本文核心解释变量为教育与收入，其中，教育用“受教育程度”替代，属于数值型变量。未上过学赋值为1、小学赋值为2、初中赋值为3、高中/中专赋值为4、大学专科赋值为5、大学本科赋值为6、研究生赋值为7，数值越大，表明受教育水平越高，反之，受教育水平越低。收入用“月收入”替代，并对月收入取对数处理。

3.控制变量。考察教育与收入对劳动合同签订的影响，需要控制其他干扰变量，囿于数据和结合已有研究经验，确定的控制变量包括三个维度：(1)人口学特征。因个体禀赋差异和劳动力市场歧视，流动人口的就业单位存在较大差异，导致劳动合同签订比例可能不同。本文纳入分析的人口学特征包括性别、年龄、户口性质、民族、婚姻状况、党员身份等六个子变量。(2)流动特征。以往研究鲜有涉及流动特征，而流动是流动人口的鲜明标签，对是否签订劳动合同可能产生重要影响。比如，跨省流动尤其是流向北京、上海等一线城市的流动人口，往往综合素质较高，就业单位规范，几乎不存在不签订劳动合同的情况。打算长期在一个城市就业的流动人口更愿意签订劳动合同，反之，在多个城市流动的流动人口可能不愿意签订劳动合同。此外，就业所在地的经济发展程度、劳动保障稽查等也会影响劳动合同签订。因此，选取流动城市个数、流动范围和流入区域作为流动特征变量。(3)就业特征。大量研究表明，国有企业、外资企业等正规部门劳动合同签订率明显高于小微企业等非正规部门，金融等服务业劳动合同签订比例高于建筑行业。因此，就业特征包括单位性质和所在行业两个子变量。同时，为便于分析，对控制变量重新进行分组、合并与赋值(表1)。为削弱模型的异方差性和共线性，确保数据的平稳性，对部分控制变量取对数处理。

表1 变量赋值与特征

(续上表)

四 描述性分析

表2为变量分布及交叉分析结果，经卡方(χ2)检验可知，除性别变量外，其他变量与因变量高度相关(P<0.001)。各样本数量满足研究需要，例如，少数民族和中共党员的样本比例，与当前我国人口结构基本吻合，具有很好的代表性。从因变量分布看，约三成的流动人口未签订任何类型劳动合同，签订比例远低于全国企业劳动合同签订率(2)人社部统计公报显示，2019年全国企业劳动合同签订率达90%以上。。从解释变量分布看，受教育程度、月收入分别与劳动合同签订比例呈现正相关关系。即受教育年限越长、月收入越高，劳动合同签订比例越高。从控制变量分布看，男性与女性签订比例一致，可能因数据巧合所致。26～35岁签订比例最高，年龄与签订比例呈现倒U型关系。非农户口签订比例高于农业户口。在婚与非在婚签订比例差别不大。中共党员签订比例明显高于非党员。总体上流动城市个数与签订比例呈负相关关系。省外流动签订比例高于省内流动。偏东南地区签订比例较高。国有企业、外资企业及第二产业签订比例较高。

(续上表)

五 实证分析

(一)基准回归结果

采用二元Logit模型逐步回归，考察受教育程度和月收入对流动人口劳动合同签订的影响，结果如表3所示。模型1为仅纳入受教育程度和月收入的估计结果，估计系数均显著为正。具体来看：(1)受教育年限越长，劳动合同签订概率越高。在工业智能化背景下，高学历流动人口就业竞争力更强(惠树鹏和朱晶莹，2021)[21]，在国有企业、外资企业等正规部门就职的可能性较大，正规部门通常面临内部规章制度和外部社会监督的双重压力，劳资双方容易建立稳定的劳动关系，劳动合同签订概率较高。而学历层次不高的流动人口，法律意识淡薄，《劳动合同法》的认知度低，且多在小微企业、个体户等非正规部门就业。一方面，为降低用人成本，逃避缴纳社会保险费，非正规部门可能与流动人口达成默契，给予较高的工资补偿，降低了签订劳动合同的意愿。另一方面，部分流动人口以短期工作为主，口头约定福利待遇，并未签订书面劳动合同。(2)收入显著影响劳动合同签订，收入越高，劳动合同签订概率越高。基于经济人假设，对于低收入流动人口而言，为获得更高的可支配收入，可能主观上并不愿意签订劳动合同，因为在社会保险高度依附劳动合同的前提下，签订劳动合同意味着缴纳社会保险费，降低了可支配收入。然而，可支配收入的提高也意味着社会保险福利的损失，规避缴纳社会保险费的行为并不理性，更多的是低收入流动人口的无奈之举。而对高收入流动人口则不存在此类问题，即使足额缴纳社会保险费和个税，对个人可支配收入也影响较小。另外，高收入流动人口能够充分认识社会保险的保障功能，提前为老年生活做准备，更倾向于签订劳动合同。

表3 基准回归结果

(续上表)

模型2为纳入人口学特征的估计结果，受教育程度和月收入估计系数符号和显著性均无明显变化。从人口学特征看：(1)男性签订概率低于女性。一个可能原因是男性流动人口在非正规部门就业的可能性更大。另一个可能原因是缺少50岁及以上的男性样本所致，偏年轻的男性流动人口缺乏签订劳动合同的意识，导致签订比例较低。(2)年龄越大，签订概率越高。随着年龄的增加，流动人口风险规避意识增强，劳动合同签订意愿更高。(3)汉族签订概率低于少数民族。选择流动尤其是跨省流动的少数民族流动人口可能素质较高，在稳定单位就业的可能性较大。(4)农业户口签订概率低于非农户口。一方面，非农流动人口学历较高，大多在正规部门就业。而农业流动人口在非正规部门就业比例更大，且以短期工为主，签订概率较低。另一方面，非农流动人口更容易找到稳定工作，签订比例较高。(5)中共党员签订概率高于非党员。一般而言，政治面貌为中共党员流动人口在国有企业等正规部门的就业优势可能更明显，更容易建立稳定的劳动关系。(6)婚姻状况对劳动合同签订无显著影响。

模型3为继续纳入流动特征的估计结果，受教育程度和月收入对劳动合同签订的影响依旧显著。从流动特征看：(1)流动过的城市个数越多，签订概率越低。高流动性的流动人口以短期工为主，往往口头约定薪资待遇，签订劳动合同的意愿不高，导致签订比例较低。(2)省内流动签订概率低于跨省流动。一般而言，跨省流动人口多在大城市就业，就业保障更完善，劳动合同签订概率更高。(3)相对于东北而言，华北、华东、中南、西南和西北签订概率分别是其1.87倍、2.36倍、2.59倍、2.05倍和1.59倍。(4)劳动合同签订情况与地区经济活力相关。经济活力越高的地区，劳动合同签订概率也越高。

模型4为继续增加就业特征的估计结果，受教育程度和月收入依旧显著正向影响劳动合同签订，因此，假设H1和H2得到验证。从就业特征看：(1)相对于个体户而言，在私有企业、国有企业、外资企业和其他企业就职的流动人口签订概率分别是其3.42倍、12.15倍、54.84倍和2.45倍。其中，外资企业和国有企业签订概率显著高于个体户，符合当前我国就业实际，外资企业和国有企业制度较为完善，不签劳动合同的现象较少。(2)从三大产业看，第二产业和第三产业劳动合同签订概率分别是第一产业的1.75倍和1.65倍。在农林牧渔等第一产业从业的流动人口以离乡农民工为主，且多在个体户就业，劳动合同签订比例较低。

从模型1到模型4，正确百分比由69.80%上升到74.50%，准R2由0.098提高到0.200，表明模型拟合效果较好，对因变量的解释比例稳步提高。综合而言，受教育程度和月收入对劳动合同签订均有显著正向影响。

(二)交互效应与中介效应

上文考察了受教育程度和月收入对劳动合同签订的单一路径影响，由于变量间的相互作用，受教育程度和月收入可能存在交互效应和中介效应。因此，构建受教育程度与月收入交互项，以及将月收入作为中介变量进行考察。表3模型5为纳入受教育程度×月收入交互项的估计结果，交互项估计系数显著为正，表明受教育程度和月收入存在显著交互效应，二者共同作用于劳动合同签订，假设H3得到验证，交互效应如图2所示。由图2可知，与低收入水平相比，在高收入水平情境下，受教育程度与劳动合同签订的正向关联性更强。

图2 交互(调节)效应

借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)[22]的做法，运用分步回归法检验中介效应。由表4可知，受教育程度通过月收入中介渠道影响劳动合同签订，存在部分中介效应情况，中介效应对总效应贡献率为11.72%。因此，受教育程度不仅直接影响劳动合同签订，而且通过月收入这一中介渠道对劳动合同签订行为产生影响，假设H4得到验证。教育与收入密不可分，随着受教育程度的提高，流动人口获得稳定工作和较高收入的概率越大，失业带来的机会成本也越高，高收入流动人口为规避风险，对签订劳动合同的意愿更强烈。

表4 中介效应检验

(三)稳健性检验

本文通过替换模型和样本进行稳健性检验(表5)。第一，替换模型。由于同为概率模型，理论上OLS、Probit模型和Logit模型估计结果较为接近，尤其是Probit模型和Logit模型估计结果应基本无差异。由于Probit模型无法估计OR值，为便于比较，将Probit模型和Logit模型估计系数统一设置为平均边际效应(AME)。结果显示，OLS、Probit模型和Logit模型估计系数符号和显著性一致。第二，替换样本。分别对男性、汉族和农业流动人口进行Logit估计，结果表明，受教育程度和月收入估计系数符号和显著性与表3(模型4)保持一致。因此，研究结论稳健性较好。

表5 稳健性检验

(续上表)

(四)异质性分析

为了解不同样本的差异性，将劳动合同分为固定期限劳动合同、无固定期限劳动合同和以完成一定工作任务为期限的劳动合同，沿用二元logit模型进行异质性分析(表6)。结果表明，受教育程度和月收入对三种类型劳动合同签订的影响无明显变化，估计系数符号和显著性与全样本估计结果基本一致，印证本文研究结论的稳健性。其中，教育与收入对固定期限劳动合同签订影响最显著，其次是无固定期限劳动合同，最后是以完成一定工作任务为期限的劳动合同。可能解释是：以收入为例，根据风险厌恶理论，出于预防性动机需求，流动人口为获得稳定收入，会牺牲工作自由和闲暇时间，选择在正规单位就职，签订固定期限劳动合同的意愿更高。而签订无固定期限劳动合同和以完成一定工作任务为期限的劳动合同则不存在这种情况，前者多为管理岗位，工资收入较高，且工作年限较长，对公司忠诚度更高，签订劳动合同的收入效应减弱。后者多为临时性工作，人员流动性较强，工资收入低且不稳定，导致签订劳动合同的收入效应最低。

表6 异质性检验

(五)内生性检验

因测量误差、逆向因果等原因，受教育程度、月收入与劳动合同签订之间可能存在内生性问题，本文通过工具变量法试图解决这一问题(表7)。工具变量要满足两个条件：一是外生性；二是与解释变量相关，但与被解释变量无关，且工具变量只能通过解释变量唯一途径对被解释变量产生影响。本文选取自评健康分别作为受教育程度和月收入的工具变量进行估计。一方面，受教育年限越长，收入水平越高，对自身健康可能更为关注，满足工具变量与解释变量相关性假设。另一方面，自评健康是流动人口主观评价，与劳动合同签订无关联性，满足外生性假设。IV-probit模型估计结果表明，把自评健康作为受教育程度的工具变量时，估计系数的符号和显著性与基准回归无差异。把自评健康作为月收入的工具变量时，估计系数的符号和显著性与基准回归亦无差异。因此，考虑内生性问题并不会对估计结果产生实质性影响。

表7 工具变量估计结果

六 结论与启示

本文使用2017年中国流动人口动态监测调查数据(CMDS)，探讨了教育与收入对流动人口劳动合同签订的影响，进一步考察了中介效应和交互效应，并进行异质性分析和内生性检验，得出以下结论：第一，教育与收入显著影响劳动合同签订概率。即受教育年限越长，收入水平越高，劳动合同签订概率越高。学历层次较高的流动人口在正规部门就业的可能性较大，且维权意识强，签订劳动合同的意愿更强烈。收入越高，失业的机会成本越高，为规避风险，高收入流动人口更愿意签订劳动合同。第二，教育与收入不仅直接影响劳动合同签订，而且通过交互效应和中介效应对劳动合同签订行为施加影响，收入的中介效应对总效应贡献率为11.72%。受教育水平越高，获得较高收入的可能性越大，因此，教育对劳动合同签订的影响通过收入这一中介渠道发挥作用。第三，分样本检验表明，无论签订何种类型劳动合同，教育与收入对劳动合同签订均有显著正向影响，影响程度由高到低依次为固定期限劳动合同、无固定期限劳动合同、以完成一定工作任务为期限的劳动合同。根据风险厌恶理论，出于预防性动机需求，流动人口为了获得稳定的收入，会牺牲工作自由和闲暇时间，选择在正规单位就业，签订固定期限劳动合同的意愿更高，因此，收入对签订固定期限劳动合同影响最显著。第四，从控制变量的估计结果看，与以往研究结论基本吻合。具体而言，男性签订概率低于女性。年龄越大，签订概率越高。汉族签订概率低于少数民族。农业户口签订概率低于非农户口。中共党员签订概率高于非党员。婚姻对劳动合同签订无显著影响。流动城市个数越多，签订概率越低。省内流动签订概率低于跨省流动。相对于东北而言，华北、华东、中南、西南和西北签订概率较高。相对于个体户，私营企业、国有企业、外资企业和其他正规企业劳动合同签订概率较高。在第二产业和第三产业就业劳动合同签订概率高于在第一产业就业。

基于以上结论，结合社会实际，得到以下提升流动人口劳动合同覆盖面的政策启示：第一，大力发展教育，提高受教育水平。教育作为重要的人力资本，对人的影响具有长期性，影响社会资本形成、职业生涯发展和收入水平。对于流动人口而言，拥有高学历对构建稳定劳动关系，增强职业稳定性，维护自身合法权益具有重要作用。因此，要实现劳动合同全覆盖，应坚持教育扶贫政策，严控义务教育辍学率，把握职业院校扩招契机，增加高等院校入学比例，提高流动人口整体受教育水平。第二，稳定就业，确保收入增长。在面临经济增长放缓与疫情防控双重压力下，为确保流动人口合法权益不折损，应坚持“六稳”“六保”不动摇，综合采取财政和税收政策，落实就业优先方针，稳就业、保岗位，完善最低工资保障机制。企业应弘扬企业家精神，担负起社会责任，力争少裁员、不裁员，切实维护流动人口合法权益，并努力实现流动人口收入正增长。第三，完善政策法规，加强劳动保障稽查。在社会保险高度依附劳动合同的现实情况下，为降低运营成本，私企和小微企业存在逃避签订劳动合同的行为。应加大《劳动合同法》执法力度，对于符合签订劳动合同的流动人口，应签尽签，拓宽劳动合同覆盖面。同时，进一步完善《劳动合同法》，探索推广电子劳动合同，简化劳动合同签订流程，也是值得考虑的方面。第四，提高就业人员法律意识，主动签订劳动合同。导致流动人口劳动合同签订率较低的原因，除了用人单位因素外，部分流动人口法律意识淡薄，甚至与雇主达成默契，对签订劳动合同的重要性认识不足也是原因之一。因此，应提高流动人口法律意识，加强《劳动合同法》的宣传，切实发挥流动人口的主体作用。