非农就业、社会保障与农民工市民化*——基于双变量Probit模型的分析

刘 帅，郎 敏，郭庆海

（吉林农业大学经济管理学院，长春 130118）

一、问题的提出与文献综述

农民工市民化作为新型城镇化进程的归宿，是政学两界讨论的焦点问题。城镇化将为中国提供新的经济增长动力和源泉，要保持城镇化可持续性，就必须改革加快农业转移人口的市民化（蔡昉，2018）。据《2020年农民工监测调查报告》相关数据显示，截至2020年底，中国农民工总量达28 560万人，较2019年底减少517万人，农民工平均年龄为41.4岁，50岁以上农民工占比逐年增加至26.4%，同比提高1.8个百分点。在进一步推进以人为本的城镇化进程中，数量庞大的农民工群体转变为市民依然面临诸多约束，如户籍、非农就业、社会保障、城市住房、随迁子女上学、就业等问题，制约农民工市民化进程。近年来，中国加快产业结构调整升级，劳动力密集型产业呈缩小趋势，农民工非农就业愈发困难。困境之下，农民工不得不游走于城市之间寻求就业岗位，影响其就业稳定性。同时，城乡二元结构下相关社会保障制度缺失，日益老龄化的农民工也不得不考虑“留居城市”还是“返乡养老”的问题。那么，非农就业对农民工市民化有何影响？社会保障是否直接影响农民工留居意愿？

农民工市民化问题已积累较多文献。农民工市民化困境的根源在于城市社会包容度较低，导致农民工遭受社会排斥的问题较为显著（聂伟，2018）。现阶段，农民工市民化进程中存在诸多外在约束条件，如农地流转、非农就业、社会保障、城市住房等。随着户籍约束减弱，农民工向城市市民转变步伐明显加快（张光辉，2019）。从土地市场看，土地财政和农地非农化流转侵害农民合法权益，削弱农民工承担市民化成本的经济基础，减缓农民工市民化进程（匡远配等，2017）。在农业外部方面，农民工群体面临最大的不确定性是就业的不稳定，失业意味着农民工失去城市生活的根本（龚紫钰，2017）。在转移成本方面，城市住房成为影响农业转移人口永久定居决策的关键经济变量，也是制约农业转移人口落户并融入城市的重要因素之一（刘斌，2020）。生存、适应和发展能力及受教育程度、居住环境、同伴效应等均显著影响农民工市民化意愿（苏群等，2019；刘静等，2021；何军等，2021）。

促进农民收入增长的关键在于扩大农民非农就业，成为学术界共识（肖龙铎，张兵，2017）。中国农民进入“社会化小农”阶段，农民进入或卷入一个开放的、流动的、分工的社会化体系中，就业渠道和生产方式日益多样化（徐勇，2006）。尤其是20世纪90年代中期以后，农民收入增长主要依赖于非农收入，而农业经营收入增长基本停滞（钟甫宁等，2007），兼业型农户占比日益增加。同时，不同年龄、性别、地区的劳动力非农就业比例均得到不同程度提升。然而，与正规部门就业劳动力不同，大量农村劳动力并未持续地获得就业机会，农村劳动力中存在明显就业不足问题（王卫东等，2020）。从目前现实情况看，大部分农村外出劳动力主要从事非正规就业或“低端”工种，就业不稳定且收入较低（陈奕山等，2017）；同时，在城乡二元结构尚未实现根本性突破的现实背景下，进城农民工在住房、就业、医疗、子女教育、社会保障等多方面遭受到系统性“制度排斥”，其福利水平受到严重抑制，且与市民存在明显社会分割，城乡居民福利差距仍然很大（袁方等，2016）。非农就业的不稳定，城市社会保障制度不充分、不平衡与结构不合理，在很大程度上制约农业转移人口市民化进程（程名望等，2019）。

现有关于农民工市民化的文献仍存在一定不足：其多从整体维度研究市民化意愿的影响因素，鲜有从非农就业和社会保障两个范畴探究。因此，本文聚焦非农就业稳定性与多维社会保障两个层面，运用双变量Probit模型，深入剖析二者对农民工市民化的作用路径，以期为政府制定农业转移人口市民化相关政策提供参考。

二、分析框架与研究假说

现代化的实现来自城市经济发展，而城市化则是经济发展的必然结果①引自公众号“村庄与城市”—《对话｜刘守英陆铭：土地是农民的社会保障吗？》。正如刘易斯阐述，二元经济市场条件下经济发展的标志是，劳动力由农业部门向城市部门转移（Lewis，1954）；也正如库兹涅茨分析，劳动力等要素从生产率低的农业转向生产率更高的非农产业（Kuznets，1957）。农业部门和城市部门作为“二元劳动力市场”，城镇化的过程意味着两个市场劳动力资源的重新配置，而市民化的过程则是实现劳动力资源的优化配置。稳定的非农就业能带来稳定的工资性收入，就业合同的签订，不仅能增加非农就业稳定性，还能带来相关社会保障，而社会保障水平的提高，也同样会提高非农就业稳定性。为此，本文针对非农就业和社会保障两个核心变量对农民工市民化的影响展开讨论。

（一）城市非农就业

随着非农就业比例提高，农户对土地的依赖程度逐渐弱化，进而为其进城落户，实现市民化提供空间。农民作为理性人，以追求收入最大化为目标，农民工放弃农业生产经营，进入城市寻求非农就业的根本在于获取高于农业生产的收入，进而谋求质量更高的生活。根据马斯洛需求层次理论可知，非农就业作为农民工进入城市的基础性前提，带来的收入能保障农民工在城市生活的基本需求，日渐稳定的收入来源不断提高农民工的城市生活质量，较大的城乡差距在日益深化其留居城市意愿的同时，弱化农村土地的价值含量，有利于推动农民工市民化。非农就业稳定性涉及两个方面，一是就业部门性质，二是就业行业（工作）和就业地点变更。一旦稳定性出现波动，农民工会优先考虑就业波动对预期成本和风险的影响，其留城意愿也会直接受到影响。农民工在外出就业时倾向于选择经济较为发达的一线城市，在看到高水平工资和就业机会的同时，易忽视需要面临的城市风险，当其进入城市谋求工作并开始生活，较高的转移成本日益凸显。一旦非农收入开始无法保障城市生活需求且达不到资本积累的心理预期，农民工将主动更换工作以获得更高收入，并在赚取一定收入后返回农村。因为农民工无法承担较高生活成本，尽管较大的城乡差距对比下会产生一定留居意愿，但较弱的市民化能力会直接驱使其离开；同时，部分农村劳动力因自身人力资本积累较差，在寻求非农就业时所能从事的岗位限制较多，导致更换工作频率增加。而面对非农就业不确定性，农民工不得不把土地作为最后就业保障，为自身和家庭的生存提供基本收入。综合而言，农民工谋求非农就业过程中因就业地点和就业行业的频繁变动带来的不确定性，加剧农民工“离农不离地，进城不弃地”的意愿，固化土地社会保障功能，降低农民工留居意愿，不利于实现农民工市民化。据此，提出假说1：稳定的非农就业正向影响农民工市民化。

（二）城市社会保障

因非农就业不稳定性，农民工更看重土地的社会保障功能。从资源禀赋角度看，保障人们生活的并非资源本身，而是资源或资产带来的收入。在农民工眼中，其所获社会保障的不健全不仅是福利待遇上的差距，更是与城市居民间长期存在的一种非工资性收入差距。在这种差距下，农民工市民化预期净收益直接降低，进而影响其市民化动力和意愿。具体表现，首先，我国绝大多数农民工的人力资本明显不足，在城市中多从事高风险、低收入的劳动型岗位。新的就业环境带来更高的转移风险，加之农民工风险抵御能力较弱，当遇到较大风险，如工伤事故、大病等，农民工将无法应对。若农民工拥有城市医疗保障，医疗保险能为其分担一部分医疗费用，给予其较强的安全感。其次，农民工老龄化问题日趋严重。截至2020年底，我国农民工平均年龄接近42岁，在就业环境和自身素质的双重影响下，老一代农民工不得不开始考虑“留居城市”还是“回村养老”的问题。尽管城市较高的医疗水平和便利的生活条件更利于养老，但相较于城市中不确定的收入及风险，农村土地可给予更稳定的基本生活保障。若城市能给予农民工完备的养老保障，就能为其提供在达到退休年龄后具有稳定生活来源的预期，替代农村土地社会保障功能，进而提高其市民化意愿。最后，基于社会保障体系的完善，小农户所在企业单位为其提供失业保险，提升福利待遇水平。一旦小农户在城市部门失业，失业保险将为其提供良好保障，还将增加城市部门再就业空间以抵御暂时性失业风险。综上，社会保障趋于完善的情况下，城市社会若能为农民工提供基本社会保险，将大幅提高农民工抵御城市风险能力，从而提高农民工城市生活安全感，进一步增强农民工城市定居意愿。据此，提出假说2：完善的社会保障正向影响农民工市民化意愿。

三、数据来源、变量选取与描述性统计

（一）数据来源

本文数据来自2017年国家卫生健康委员会组织实施的中国流动人口动态监测调查。基于分层、多阶段、与规模成比例的PPS抽样方法，对在流入地居住一个月以上，非本区（县、市）户口的15~59周岁流动人口开展调查，涵盖全国31个省（自治区、市）和新疆生产建设兵团的流动人口数据，样本总量为169 989个。本文重点关注农民工群体市民化情况，故选取处于非农就业状态的农业户籍流动人口，在对各变量缺失值和错误值处理后，得到包含35 577个观测值的基准样本。

（二）变量选取

1.农民工市民化

本文的农民工市民化，意味着农民工离开土地进入城市，留居城市最终融入城市，即农民工将由农村居民转换成城市市民，从农业领域进入非农领域，完成身份与职业的终极变迁。影响农民工市民化的因素较多，既存在经济条件、社会保障等刚性因素，也包括社会融入、心理融入等柔性因素。为深入剖析农民工市民化决策行为，同时考虑到农民工融入城市是一个循序渐进的过程，以及户口作为市民化的终极表现，本文选取两个被解释变量，一是受访者是否愿意把户口迁入本地，不愿意赋值为“0”，愿意赋值为“1”；二是身份认同，即受访者是否同意自己是本地人的说法，完全不同意、不同意赋值为“0”，基本同意赋值为“1”，完全同意赋值为“2”。

2.非农就业

非农就业是拓宽农民生计选择、增加农户家庭收入的关键，也是农民工进入城市的基础前提（罗明忠等，2020）。本文从三个维度考察非农就业对农民工市民化的影响。（1）非农就业性质，受访者在城市就业部门的性质是商贩、生产赋值为“1”，建筑、装修、运输赋值为“2”，经商、服务、快递、保洁、家政赋值为“3”，公务员、国家机关、党群组织和有关人员赋值为“4”。（2）非农就业稳定性，非农就业中是否与用人单位签订劳动合同，签订合同的赋值为“1”，反之，赋值为“0”。（3）非农就业地点稳定性，参考许庆等（2018）从非农工作份数和非农就业地点两个方面考察非农就业稳定性的做法，本文利用农民工非农就业流动城市数量衡量非农就业地点稳定性，即过去一年，农民工更换就业城市数量与外出务工以来流动过的城市数量。

3.社会保障

社会保障考虑的变量主要包括健康档案、合作医疗、职工医疗、社会保障卡等。（1）健康档案，本地是否为农民工建立居民健康档案，是赋值为“1”，否赋值为“0”。（2）合作医疗，受访者是否参加农村合作医疗保险，是赋值为“1”，否赋值为“0”。（3）职工医疗，受访者是否参加城镇职工医疗保险，是赋值为“1”，否赋值为“0”。（4）社会保障卡，个人社会保障卡中涵盖养老保险和失业保险。本文利用受访者办理社会保障卡的情况衡量其养老保险和失业保险办理情况。办理社会保障卡的赋值为“1”，未办理的赋值为“0”。

4.资源禀赋和城市住房

（1）资源禀赋，受访者在农村是否有承包地，是赋值为“1”，否赋值为“0”。受访者在农村是否有宅基地，是赋值为“1”，否赋值为“0”。（2）受访者在城市的住房性质，单位、就业场所赋值为“1”，租住私房赋值为“2”，政府提供公租房赋值为“3”，自己购房赋值为“4”。

（三）描述性统计

1.农民工市民化情况

样本中，57.65%的农民工愿意把户口迁入本地，20.22%的农民工完全不同意或不同意自己是本地人，49.45%的农民工基本同意自己是本地人，30.33%的农民工同意自己是本地人。

2.非农就业

样本中在城市部门务工，商贩、生产的农民工占20.51%，建筑、装修、运输的占15.76%，经商、服务、快递、保洁、家政的占54.35%，公务员、国家机关、党群组织和有关人员的占9.38%，农民工在正规部门就业的比重依然偏低。农民工与用人单位签订劳动合同的占34.66%，未签订劳动合同的占65.34%。农民工一年平均在2个城市流动外出务工，有48.87%的农民工在2个以上城市流动外出务工。

3.社会保障

样本中，本地为农民工建立居民健康档案的比重为36.05%，农民工参加新型农村合作医疗保险的比重为72.16%，参加城镇职工医疗保险的比重为21.89%，在城市中办理社会保障卡的比重为52.41%。整体而言，农民工相关社会保险参保率处于中等水平，参加城镇职工医疗保险的比重较低，与城市居民同质化的待遇仍存在差距。

4.资源禀赋和城市住房

样本中，在农村有承包地和宅基地的农民工占比分别为59.65%和71.03%。在城市自己购房的占比仅为30.04%。农民工在城市购房依然是一个艰巨的问题，高昂的城市住房成本是农民工市民化进程的樊篱。

5.农户特征

样本中，男性农民工占59.22%，女性占40.78%。农民工平均年龄为38.02岁。受教育程度方面，未上过学的农民工占2.22%，小学的占15.04%，初中的占47.97%，高中或中专的占21.79%，大学专科的占8.72%，大学本科及以上的占4.26%。健康状况方面，不健康的农民工占1.59%，基本健康的占13.53%，健康的占84.88%。农民工平均家庭成员数量为3.29人。变量的含义及其描述性统计结果见表1。

表1 变量的含义及其描述性统计

四、模型构建

农民工“是否认为自己是本地人”和“符合条件下是否愿意落户”均属于二分离散选择变量，且二者不相互独立，随机扰动项可能存在相关关系，若分别建立Probit模型进行分析，虽然结果为一致估计，但可能存在效率损失，故本文构建双变量Probit模型开展研究。

将农民工“是否认为自己是本地人”和“符合条件下是否愿意落户”的有关选项进行两两组合，可能产生4种结果，即“认为自己是本地人，符合条件下愿意落户”“认为自己是本地人，符合条件下不愿意落户”“认为自己不是本地人，符合条件下愿意落户”和“认为自己不是本地人，符合条件下不愿意落户”。如果分别用虚拟变量Y1和Y2表示农民工的两种选择，且Y1=1表示“符合条件下愿意落户”，Y1=0表示“符合条件下不愿意落户”，Y2=1表示“认为自己是本地人”，Y2=0表示“认为自己不是本地人”。那么，以上可观测变量Y1和Y2两两组合结果可表示为（1，1）、（1，0）、（0，1）和（0，0）。同时，农民工市民化要经历一个渐进的过程，用Y1*和Y2*两个不可观测的潜变量，分别表示农民工“符合条件下是否愿意落户”和“是否认为自己是本地人”，构建模型如下：

其中，X1*与X2*表示农民工对“是否认为自己是本地人”和“符合条件下是否愿意落户”选择的影响因素，扰动项（ε1，ε2）服从二维联合正态分布，期望为0，方差为1，相关系数为ρ，即：

Y1*＞0，表示农民工符合条件下落户的意愿为正，即愿意落户；同理，Y2*＞0，表示农民工一定程度上认为自己是本地人。那么，农民工“符合条件下是否愿意落户”Y1和“是否认为自己是本地人”Y2由以下方程决定：

式（3）和式（4）两个方程的唯一联系是扰动项ε1和ε2的相关性。若ρ=0，则式（3）和式（4）两个方程等价于两个单独的Probit模型。若ρ≠0，则Y1*和Y2*之间存在相关性，可利用双变量Probit模型对Y1*和Y2*的取值概率进行最大似然估计。若ρ＞0，Y1*和Y2*之间存在互补效应；若ρ＜0，Y1*和Y2*之间存在替代效应。以ρ11为例，具体计算过程如下：

其中，φ(Z1，Z2，ρ)与Φ(Z1，Z2，ρ)分别为标准化的二维正态分布的概率密度函数与积累分布函数，期望为0，方差为1，相关系数为ρ。类似地，可计算ρ10，ρ01，ρ00，将这些概率取对数后加总，即得到对数似然函数。通过检验原假设“H0：ρ=0”来判断采用两个单独的Probit模型，还是采用双变量Probit模型。若检验结果拒绝原假设，则有必要使用双变量Probit模型（陈强，2014）。

五、实证结果与分析

（一）解释变量多重共线性检验

为确保双变量Probit模型的稳定性和准确性，采用方差膨胀系数（VIF）进行多重共线性检验。从表2中检验结果可知，VIF最大值为1.97，最小值为1.02，均小于10，故模型解释变量间不存在多重共线性，可以采用双变量Probit模型进行回归。

表2 解释变量多重共线性检验结果

（二）基准回归结果及分析

本文运用Stata15.0，对双变量Probit模型采用最大似然法（MLE）进行估计，结果如表3所示。模型1是利用双变量Probit模型，检验非农就业、基础保障等变量对农民工市民化意愿的影响，模型2是利用二元Probit模型，检验非农就业、基础保障等变量对农民工迁户意愿的边际效应，模型3是利用二元Ordered Probit模型，将排序变量表示农民工市民身份认同，检验非农就业、基础保障等变量对农民工市民身份认同的边际效应。

表3 非农就业和社会保障对农民工市民化意愿影响的实证结果

非农就业的影响。结果表明，农民工非农就业性质及是否签订劳动合同在1%显著性水平上显著正向影响市民化意愿，而农民工务工城市更换次数在1%显著性水平上显著负向影响市民化意愿。非农就业是农民工放弃农业生产经营后的主要收入来源，在农民工面临自己是否已经成为本地人及是否愿意落户城市的选择时，会考虑目前就业收入情况。若就业稳定，收入也符合心理预期，能负担城市转移成本，农民工则不会轻易更换务工城市。否则，一旦非农就业稳定性出现波动，农民工出于对生活成本及城市风险的预期考虑，将更换工作和务工城市，甚至最终选择回乡务农，把土地作为最后的就业回流地，为家庭的生存提供基本保障。因此，稳定的非农就业是促进农民工市民化的前提条件之一，研究假说1得到验证。

社会保障的影响。结果表明，医疗、养老及失业保险正向影响农民工市民化意愿。其中，医疗保险和社会保障卡两个变量通过1%水平的显著性检验，表明参与各项社会保险的农民工更倾向于认为自己是“本地人”。具体而言，当社会保障条件逐渐完善，医疗保险制度和养老保险制度发挥效用，能为农民工分担一定城市转移成本和务工风险，提供一定保障性来源。在稳定的非农就业基础上，农民工的实际收入和非工资性预期收入均达到心理期望时，农村土地的社会保障功能被弱化，进而提升市民化意愿。另外，在没有城市社会保障的情况下，农民工即使拥有非农就业，实现市民化的概率依然很小。因此，完善的社会保障是促进农民工实现市民化的又一前提条件，研究假说2得到验证。

此外，相比于女性农民工，男性农民工对城市风险的抵御能力及转移环境的适应能力更强，在经历一段时间非农就业后，更容易且更愿意融入城市。随着农民工年龄增长，从事非农就业的能力下降，当其能力所带来的非农收入无法达到心理预期时，农民工会选择返乡务农，寻求土地保障。受教育程度在1%显著性水平上正向影响农民工市民化意愿，说明农民工受教育年限越长，市民化能力就越高，越利于实现市民化。农民工家庭成员数系数为负，与预期相符，说明当农民工的家庭人数越多时，市民化成本越高，越不利于其留居融入城市。

（三）稳健性检验

为确保实证结果的可靠性，本文选择增加变量和更换模型两种方式，进行稳健性检验见表4、5。

表4 模型增加变量的稳健性检验

1.增加变量

在基准回归模型中增加“城市住房类型”变量。城市住房类型这一变量可反映农民工在务工城市的居住情况，居住条件可直接体现在转移成本上，稳定的住房可保障农民工在务工城市的基本生活需要，增强农民工在城市的归属感，提高非农就业的稳定性，进而直接影响农民工市民化。为此，将城市住房类型这一变量引入模型4、5、6，考量非农就业、社会保障卡的办理对农民工市民化的影响。结果表明，模型4、5、6的估计结果和基准回归的估计结果一致，实证结果具有稳健性。

2.更换模型

模型7利用二元Logit，模型8利用Ordered Logit分别检验非农就业、社会保障对农民工市民化的影响。结果表明，模型7、8估计结果与基准回归估计结果的变量方向一致，实证结果具有稳健性。

表5 更换模型的稳健性检验

六、结论与政策建议

（一）结论

一是非农就业性质以及劳动合同显著正向影响农民工市民化，稳定的非农就业带来稳定的非农收入能提高农民工城市生活质量，进而促进其市民化；务工城市更换次数显著负向影响农民工市民化，更换务工城市会提高非农就业不稳定性，抑制农民工市民化；二是医疗保险、以及包含养老保险和失业保险在内的社会保障卡的办理显著正向影响农民工市民化，完善的城市社会保障能缩小农民工与城市市民的非工资性收入差距，增强农民工城市归属感，进而促进农民工市民化。

（二）政策建议

随着经济发展和城镇化持续推进，劳动力由农业部门进入非农业部门是不可逆的发展趋势，农民工进入城市、逐步融入城市及实现市民化并非一蹴而就，而是一个较为漫长过程。第一，城市提供丰富且稳定的就业岗位是实现农民工市民化的根本路径。只有繁荣城市经济，才会吸纳大量农民工在城市就业。资本作为劳动的吸收器，就业岗位的生成，依赖于资本的增长。因此，必须为资本积累和外部资本流入创造条件。第二，在逐步提高农民工社会保障水平的前提下，农民工与原住市民的同质化市民待遇是实现农民工市民化的终极境界。只有在同质化的境界上，才能实现农民工市民化。因此，在一定意义上而言，讨论如何为农民工提供待遇本身就含有歧视意味。只有不再出现城市居民二元结构，才能实现亿万农民工向市民转变的目标。第三，农民工的就业能力必须与产业发展对劳动力的需求规格相适应。中国曾一度出现的“民工荒”，是农民工就业能力与产业对劳动力需求不相适应的具体体现。因此，从前瞻的视角，有目标地培训和开发农民工的人力资本，是各级政府提高农民工就业能力所必须提供的公共服务。