国际金融危机对农民工流动就业的影响，本文主要内容关键词为：农民工论文,金融危机论文,国际论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着全球金融危机负面影响的不断扩散，以出口为导向的中国劳动密集型企业受到了前所未有的冲击，大批农民工于2008年第三季度开始提前返乡，成为国际金融危机引起的直接就业冲击的首批受害者。从2009年第一季度的情况看，国际金融危机的影响还在蔓延，在一定程度上影响了农民工的流动就业行为。
国际金融危机对农民工流动就业的影响体现在两个方面：一是直接影响，即企业倒闭停工导致农民工失业进而提前返乡；二是间接影响，即经济形势恶化影响农民工的外出就业和收入预期进而改变其外出行为。除了从宏观上把握外出农民工的动向和规模之外，从微观层面上剖析2009年春节前返乡的农民工和2009年春节后外出的农民工的特点以及他们返乡、外出行为背后的影响因素，对于更好地制定农民工就业政策非常有必要。本文将使用国家统计局最新的农民工监测调查数据并结合常规农村住户调查的部分结果对此问题进行解析。
本文所使用的样本数据来自国家统计局农民工监测调查中2009年春节前的摸底表数据和2009年第一季度监测调查数据。农民工监测调查是一种基于输出地的农村劳动力调查，其样本与常规住户调查的住户样本完全重合，涉及全国31个省（区、市）、857个县、7100个村和68000个农村住户，定期收集农民工的相关统计信息。
本文分为五个部分：第一部分介绍国际金融危机对农民工返乡的直接冲击，也就是2009年春节前因金融危机而返乡的农民工的规模和特点；第二部分通过回归模型分析农民工因金融危机而返乡的影响因素，识别什么样的农民工容易遭受外界因素的冲击；第三部分分析返乡农民工在2009年第一季度末的外出动向，并且考察返乡农民工2009年春节后继续外出的影响因素；第四部分描述和分析留在家乡的返乡农民工在2009年第一季度末的就业状况；第五部分是结论和相应的政策启示。
一、国际金融危机对农民工返乡的直接冲击
根据国家统计局农民工监测调查，2008年全国农民工总量① 为22542万人。其中，本乡镇以外就业的外出农民工数量为14041万人，占农民工总量的62.3％；本乡镇以内就业的本地农民工数量为8501万人，占农民工总量的37.7％。本文主要关心在本乡镇以外就业的外出农民工，因此，在下文中“农民工”也均被特别界定为2008年外出从业6个月及以上的农村劳动力。
2009年春节前返乡的农民工大约7000万人，占外出农民工总量的50％。从返乡原因看：只是回家过年的返乡农民工为4500万人，占返乡农民工的64.3％；因企业关停、企业裁员、找不到工作、收入低等与金融危机有关的因素而返乡的农民工为1200万人，占17.1％；因家庭原因、工程季节性停工等非经济原因而返乡的农民工为1300万人，占18.6％。受金融危机影响而返乡的1200万农民工占全部外出农民工总数的比例为8.5％。
春节前返乡农民工和其中因金融危机而返乡的农民工的个人基本特征和行业分布如表1所示。
从表1中的分组结果看，返乡农民工有这样三个特点：
（1）从人力资本水平看，因金融危机而返乡的农民工人力资本水平较低。2008年所有外出农民工中高中及以上文化程度的比例为22.2％，其中，春节前返乡的农民工中高中及以上文化程度的占18.1％，而因金融危机而返乡的农民工这一比例仅为16.6％。2008年外出农民工中参加过培训的比例为30.2％，而春节前返乡的农民工和其中因金融危机而返乡的农民工参加培训的比例分别降至29.5％和29.1％。从外出工作经验看，2008年外出农民工的平均工作经验为3.1年，而春节前因金融危机而返乡的农民工仅为2.5年。
（2）从外出从业的月收入水平看，因金融危机而返乡的农民工的平均收入水平较低。春节前返乡的农民工的月收入水平与2008年所有外出农民工的月收入水平非常接近，而因金融危机而返乡的农民工的平均收入水平却显著低于2008年外出农民工的平均水平。
（3）从行业分布看，因金融危机而返乡的农民工主要集中在制造业和建筑业。与2008年所有外出农民工就业的行业结构相比，春节前返乡的农民工中就业于建筑业的比例较高，而春节前因金融危机而返乡的农民工中就业于制造业的比例显著上升。在2008年所有外出农民工中，从事制造业的比例为42％；而在2009年春节前因金融危机而返乡的农民工中，从事制造业的农民工占到54.8％。
二、什么人容易受到金融危机的直接冲击
如果将2009年春节前农民工因金融危机而返乡看作是受到了金融危机的直接就业冲击，那么，什么样的农民工更容易受到直接冲击呢？为了更准确地判定特定解释变量的影响，下面建立Logit模型来分析2008年外出农民工春节前返乡的影响因素。如果以概率比的形式来表示，Logit模型可以简单表述为：
（1）
（1）式中：p为外出农民工因金融危机而返乡的概率，X为解释变量。在针对2008年外出农民工的Logit模型中，因变量为外出农民工2009年春节前是否因金融危机而返乡，如果“是”则取值为1，“否”则为0。解释变量既包括外出农民工的个人特征，例如性别、年龄、文化程度、职业培训等，还包括一些外出工作的特征，例如外出工作经验、月收入和就业行业等。模型1～3在解释变量的选择上略有差异，回归结果如表2所示。
从回归结果不难看出，外出农民工的个人特征特别是人力资本特征和行业特征都显著影响了其遭受金融危机直接就业冲击的概率。
（1）从人口特征看，女性因金融危机而返乡的概率低于男性。女性因金融危机而返乡的概率仅为男性的0.74。在控制了外出工作经验的影响之后，年龄对外出农民工是否遭遇金融危机冲击的影响并不显著。
（2）人力资本特征会显著影响外出农民工因金融危机而返乡的概率。外出农民工受教育年限每提高1年，则因金融危机而返乡的概率下降5％。如果以小学及以下文化程度的外出农民工为参照组，如模型2的结果所示，高中或中专组农民工因金融危机而返乡的概率将下降21％，而大专及以上组农民工因金融危机而返乡的概率将下降56％，不过初中组的系数并不显著，也就是说，初中文化程度的外出农民工在应对金融危机方面与小学及以下组相比并没有优势。较长的工作经验也会显著降低农民工因金融危机而返乡的概率，工作经验每增加1年，因金融危机而返乡的概率将下降17％。不过，职业培训变量的影响并不显著。
（3）从就业行业看，制造业和建筑业中就业的农民工因金融危机而返乡的概率要显著高于其他行业。如模型1所示，以制造业为参照组，建筑业中就业的农民工因金融危机而返乡的概率与制造业没有显著差别，但是，身处交通运输仓储邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业、居民服务和其他服务业的农民工因金融危机而返乡的概率仅为制造业的0.52倍、0.41倍、0.63倍和0.59倍，可见就业行业的影响是非常大的。不幸的是，制造业和建筑业正是农民工外出从业最集中的两个行业，其中所吸纳的外出农民工约占外出农民工总量的60％。
（4）签订了劳动合同或参加了社会保险的农民工因金融危机而返乡的概率较低。在原有解释变量的基础上，模型3新增加了合同签订、工资拖欠和养老保险这三个解释变量，以分析外出农民工的权益保护和社会保障对其遭受金融危机冲击的影响。从结果看，新增的解释变量都非常显著。与没有签订劳动合同的外出农民工相比，签订1年以上劳动合同的农民工因金融危机而返乡的概率要下降22％。被拖欠工资的外出农民工因金融危机而返乡的概率是没有遭遇工资拖欠的外出农民工的2.43倍。以雇主没有缴纳养老保险的外出农民工为参照组，参加了养老保险② 的外出农民工因金融危机而返乡的概率要下降26％。不过，由于数据的局限，模型中未能包含外出农民工所处企业的单位特征变量，因此，权益保护和社会保障类变量的影响可能间接包含了农民工所在企业的单位特征对农民工因金融危机而返乡的影响。通常，能够为农民工提供较好劳动者福利的企业更可能是规模较大、盈利状况较好的企业，而这样的企业更有可能在金融危机中幸存下来，从而降低农民工因金融危机而返乡的概率。
三、返乡农民工2009年春节后的外出决策
由于城市偏向的福利制度安排，在城镇失去工作的农民工没有被纳入城镇失业统计体系和失业保险体系，因此，大部分失业农民工并不会继续留在城镇，而是选择返回农村。但是，考虑到春节回家过年这一因素，这种“返乡”很大程度上只是暂时的，因此，需要进一步关注返乡农民工在2009年春节之后的外出动向。
（一）返乡农民工年后继续外出的比例和流向
根据2009年第一季度③ 农民工监测调查数据，春节前返乡的农民工在2009年第一季度末有71.8％继续外出从业，而因金融危机而返乡的农民工春节后继续外出从业的比例相对较低，在2009年第一季度末有56.7％继续外出从业。可以看到，继续外出从业仍然是大多数返乡农民工春节后的就业选择。
如果从全部农民工2009年春节后的外出情况看，2008年外出从业6个月以上的农民工中在2009年第一季度末有83.5％继续外出从业。如果再加上新增外出的农民工，2009年第一季度末外出农民工的规模已恢复到2008年的水平④。
同时，需要注意的是，通过比较继续外出的返乡农民工在春节前后的外出目的省份和就业行业，发现在春节后继续外出的返乡农民工中有21.2％调整了外出目的地，同时，有19.3％的返乡农民工更换了外出从事的行业⑤。而相比之下，因金融危机而返乡的农民工在年后继续外出时，调整目的地和行业的比例更高。春节后继续外出的因金融危机而返乡的农民工中，有28％调整了外出目的地，有22.7％更换了外出从事的行业。
（二）返乡农民工春节后继续外出的影响因素（Logit模型）
返乡农民工春节后是否继续外出是农村劳动力根据自身条件、家庭状况和外部经济环境所做出的理性选择，是多种因素共同作用的结果。在返乡农民工春节后是否继续外出的Logit模型中，因变量为“春节后是否继续外出”，如果返乡农民工“在2009年第一季度末外出从业”则取值为1，“否”则为0。解释变量包括：返乡原因；个人特征变量，例如性别、婚姻状况、年龄、文化程度、职业培训；外出特征变量，例如外出工作经验、月收入、行业、社会保障等；家庭特征变量，例如劳动力个数、0～6岁儿童数、60岁以上劳动力数、耕地面积、人均纯收入、住房价值等；社区特征变量，例如是否通公路、通电话等。模型1～3在解释变量的选择上略有差异，回归结果如表3所示。
通过该Logit模型，本文希望重点检验以下四类变量对于返乡农民工春节后继续外出从业的影响，包括：个人特征特别是人力资本特征变量如何影响返乡农民工春节后是否继续外出的决策；春节前遭遇金融危机直接冲击而返乡是否会显著降低农民工春节后外出的概率；外出农民工返乡前所处的行业对于农民工春节后继续外出是否有影响；外出工作中农民工的权益保护和社会保障情况对于农民工春节后继续外出是否有影响。
（1）人力资本水平较高的返乡农民工继续外出的概率较高。教育、职业培训和外出工作经验这三个人力资本特征变量对返乡农民工是否继续外出的影响都非常显著。受教育年限每增加1年，则返乡农民工继续外出的概率会增加4％。如果以小学及以下文化程度为参照组，高中或中专文化程度的返乡农民工继续外出的概率是其1.24倍，大专及以上文化程度的返乡农民工继续外出的概率是其2.68倍，不过，初中文化程度组返乡农民工继续外出的概率与小学文化程度组相比没有显著差异。职业培训变量也在10％的水平上显著，与没有参加过职业培训的农民工相比，参加过职业培训的返乡农民工继续外出的概率会增加12％。
（2）春节前遭受金融危机直接冲击的返乡农民工春节后继续外出的概率较低。从模型1看，如果以不是因为金融危机而春节前返乡的农民工为参照组，在控制了其他变量的影响之后，因企业关停而返乡的农民工春节后继续外出的概率降低了35％，因企业裁员而返乡的农民工春节后继续外出的概率降低了45％，因收入低而返乡的农民工春节后继续外出的概率降低了60％，而因找不到工作而返乡的农民工春节后继续外出的概率降低了25％。这表明，部分春节前因金融危机而返乡的农民工由于遭遇金融危机的直接就业冲击，对外出从业丧失了信心，成为“沮丧的劳动者”，暂时不再选择继续外出。
（3）返乡前从事的行业对返乡农民工继续外出没有显著影响。虽然所从事的行业会显著影响外出农民工春节前因金融危机而返乡的概率，但是，2008年外出从事的行业对于返乡农民工春节后是否继续外出并没有显著的影响。进一步对这一组行业虚拟变量进行Wald检验⑥，结果仍然支持行业不会显著影响返乡农民工年后是否继续外出的决定。一个可能的解释是目前外出农民工所从事的工作总体上对技能要求不高，实现行业和职业的转换相对容易。虽然产业结构调整本身不会改变农民工的外出行为，但是，随着国际金融危机对部分行业的冲击，国内产业结构调整和升级的步伐势必会加速，因此，农民工目前的技能水平是否能够满足新的就业岗位的要求可能会成为一个问题。
（4）与—般预期的情况不同，是否被拖欠工资和雇主是否缴纳养老保险⑦ 对返乡农民工春节后继续外出的概率影响并不显著。从农民工工资拖欠的状况看，随着近几年政府对拖欠农民工工资现象的重视和大力治理，农民工被拖欠工资的情况不论从拖欠频率还是从拖欠金额方面看都有了很大改善。在返乡农民工中，被拖欠过工资的比例仅为5.5％，这可能导致工资拖欠因素在返乡农民工外出决策中的重要性下降。但是，从社会保障的情况看，近几年改善的幅度并不大。从数据看，雇主为其缴纳养老保险、医疗保险、工伤保险和失业保险的农民工比例分别为5.9％、9.7％、20.7％和1.8％。不难看出，农民工社会保障的覆盖水平仍然比较低，绝大部分农民工都没有参加社会保险。另外，对于流动性很强的农民工来说，目前社会保险在区域之间也没有实现转移。这些都可能是造成是否享有社会保障还没有成为返乡农民工春节后继续外出决策中的一个重要考虑因素的原因。
四、不再继续外出的返乡农民工的本地就业选择
从2009年第一季度末的数据看，有28.2％的返乡农民工在春节后没有继续外出，并且在这些不再继续外出的返乡农民工中，2009年春节前是因为金融危机而返乡的占到22％。这里有两个问题值得关注：第一，不再继续外出的返乡农民工与外出农民工和农村本地劳动力⑧ 相比，他们是怎样的一群人？第二，不再继续外出的返乡农民工春节后在本地的就业选择怎么样？
（一）不再继续外出的返乡农民工的基本特征
表4详细示出了不再继续外出的返乡农民工的个人特征和家庭禀赋特征。可以看出，尽管2009年不再继续外出的返乡农民工的整体素质要低于农民工的平均水平，不过，与农村本地劳动力相比，他们在人力资本方面仍然具有较大的优势。
与本地农村劳动力相比，返乡农民工中男性的比例较高并且更为年轻。2009年春节后不再继续外出的返乡农民工中男性的比例为63.2％，平均年龄为31.9岁；而本地农村劳动力中男性的比例为48.3％，平均年龄为43.7岁。如果分年龄段看，2009年春节后不再继续外出的返乡农民工中35岁以下的比重高达63.5％，而本地农村劳动力的同一比重仅为21.9％。
而且，这些留在家乡的返乡农民工与本地农村劳动力相比，人力资本水平明显更高。2009年不再继续外出的返乡农民工的平均受教育年限为9年，而本地农村劳动力的平均受教育年限仅为8年。从职业培训看，2009年春节后不再继续外出的返乡农民工中参加过职业培训的比例为23.8％，而本地农村劳动力中参加过职业培训的比例为仅10.2％。另外，返乡农民工还通过外出从业积累了工作经验。
不过，从家庭禀赋特征看，与本地农村劳动力相比，这些返乡农民工所在的家庭是“人多地少”，而且在资本方面没有优势。留在家乡的返乡农民工所在的家庭不论是从家庭人均纯收入看还是从住房价值看，都低于本地农村劳动力的平均水平。可见，返乡农民工如果想要自主创业，资金确实是他们需要突破的一大瓶颈。
（二）不再继续外出的返乡农民工在2009年第一季度末的就业状态
由于本文所分析的外出农民工全部是针对2008年外出从业时间超过6个月也就是2008年已经实现了非农转移的农村劳动力，因此，本研究预期不再继续外出的返乡农民工在本地的就业行为与本地农村劳动力会有所不同。但是，从2009年第一季度末的就业状况看，虽然返乡农民工与本地劳动力的就业选择略有差异，但是，基本的就业模式没有差别（见表5）。具体来说，2009年第一季度末留在家乡的返乡农民工的就业选择呈现以下几个特点：
（1）大部分仍然在本地从事农业。虽然返乡农民工所在的家庭相对是人多地少，但是，在2009年第一季度末，不再继续外出的返乡农民工中有64.1％在本地从事农业，而2009年春节后不再继续外出的因金融危机而返乡的农民工中有67.6％从事的是农业。
（2）本地非农务工的比例略高于本地农村劳动力，但是，本地非农自营的比例要低于本地农村劳动力。虽然各地都出台了很多鼓励农民工返乡创业的政策措施，但是，2009年春节后不再继续外出的返乡农民工中从事本地非农自营的比例仍然较低，仅5.4％，而且低于本地农村劳动力的水平。
（3）未从业的比例显著较高。在2009年第一季度末，不再继续外出的返乡农民工中有9.1％未从业，但是，本地农村劳动力中同一比例仅为3.3％。
可见，虽然从短期看需要开发农业作为劳动力“蓄水池”的功能，通过鼓励农民工回乡就地务农或者创业来一定程度上缓解就业压力。但是，也不难看出，农村的非农就业机会和自主创业的空间仍然是有限的，从长期看，解决农民工的就业问题还是要靠城市化。
五、结论和政策启示
2009年春节前大批农民工提前返乡是国际金融危机造成的农民工就业冲击的直接体现。春节前因金融危机而返乡的农民工数量约为1200万，占到外出农民工总量的8.5％。从个人特征看，文化程度较低、工作经验较短的男性农民工更易受到金融危机的直接冲击。分行业看，身处制造业和建筑业的农民工春节前因金融危机而返乡的概率显著要高。
从2009年第一季度末的数据看，春节后继续外出从业依然是大多数返乡农民工的就业选择。2009年春节前返乡的农民工中有71.8％在春节后继续外出从业，但是，因金融危机而返乡的农民工中仅有56.7％在春节后继续外出从业，“沮丧的工人效应”使得一小部分因金融危机而返乡的农民工春节后不再选择继续外出。不过，从全部农民工的外出情况看，2009年第一季度末的外出农民工规模已基本恢复到2008年的水平。
留在家乡的返乡农民工仍主要从事农业活动，在2009年第一季度末没有继续外出的返乡农民工中有64.1％从事农业。与本地农村劳动力相比，没有继续外出的返乡农民工更加年轻、人力资本水平更高，但是，他们在资金方面不占优势，选择自主创业的仍然是极少数。同时，返乡农民工在本地失业的现象也值得关注。在2009年第一季度末，没有继续外出的返乡农民工中有9.1％处于未从业状态，比例显著高于本地农村劳动力。
本文的分析成果具有以下政策启示：
1.创造更多的就业岗位，缓解由农民工就业岗位不足导致的根本性的供需矛盾。经济形势恶化引发的就业岗位锐减直接导致了大批外出农民工因金融危机而返乡，因此，解决农民工的就业问题最基本的措施还是增加就业岗位。在现有的经济刺激方案下，主要靠投资特别是基础设施建设投资来拉动经济增长，由于基础设施建设主要是资本密集型项目，它们对就业的拉动作用有限。因此，政府在刺激经济时，需要侧重使用就业拉动型的政策，积极扶持中小企业、劳动密集型产业和服务业，创造更多的就业机会。
2.加强信息发布和引导，减少由农民工流向与地域需求不匹配引发的结构性失业。由于不同地区受金融危机的影响程度不同，超过20％的返乡农民工在2009年春节过后继续外出时主动调整了外出目的地。为了让经济刺激方案所创造的新增就业机会与寻求就业的农民工之间实现有效匹配，政府需要有针对性地及时和准确发布农民工输出地和输入地的供求信息，引导外出农民工有序和有效流动。
3.加强农民工的职业技能培训，进一步提升外出农民工的人力资本水平，积极应对可能由产业结构调整和升级导致的农民工职业技能水平与岗位需求不匹配引发的结构性失业。随着农民工所处的劳动力市场的逐渐成熟，人力资本水平对农民工外出就业的影响日益突出。与此同时，需求端对农民工素质的要求也越来越高，从本文的分析中可以看到，初中文化程度组农民工不论是在应对金融危机就业冲击方面还是决定春节后是否继续外出方面，与小学及以下文化程度组相比都没有显著优势。而从对培训的分析结果看，目前农民工职业技能培训的比例仍有待提高，职业技能培训对农民工外出就业的积极影响还没有得到充分发挥。无论是从短期还是长期看，继续加强农民工的职业技能培训依然是促进农民工就业的最重要的政策措施。
4.进一步加强农民工的社会保障工作，增强农民工外出就业的稳定性。享有社会保障不仅是农民工权益保护中的一项重要内容，同时也有助于提高外出农民工抵御就业风险的能力。这也相应地加大了建立覆盖农民工群体的一体化社会保障体系的紧迫性。在具体做法上，除了继续加大与农民工社会保障相关的法律法规的执行力度之外，还需要不断改进和完善农民工社会保障的制度设计，吸引广大外出农民工和企业参加，以达到提高农民工社会保障覆盖率的目标。
5.目前农村本身的非农就业机会和自主创业的空间仍然有限，从长期看，农民工进城就业依然是解决农村劳动力就业问题的主要方向。目前农民工就业的严峻形势实际上也是打破城乡壁垒、构建城乡统一劳动力市场的有利契机。政府应该从调整中国的城市化、工业化布局出发，加快推进户籍制度改革和农地产权制度改革，逐步清除农民工流动就业的制度障碍；通过构建城乡统一的劳动力市场，使外出农民工享有平等的就业机会和与劳动有关的平等的公共服务，促进农村劳动力向城市转移。
注释：
① 农民工的口径范围包括两部分：（1）外出农民工，即在本乡镇以外从业6个月及以上的农村劳动力；（2）本地农民工，即在本乡镇内从事非农活动（包括本地非农务工和非农自营活动）6个月及以上的农村劳动力。该口径与过去使用的转移劳动力的内涵基本一致，只是外出时间从1个月调整到6个月。
② 由于雇主为农民工缴纳养老保险、医疗保险、工伤保险和失业保险的相关性非常强，为了避免多重共线性的影响，本研究没有将参加养老保险、医疗保险、工伤保险和失业保险同时放入模型中，而是分别评估它们的影响。分析表明，雇主为农民工缴纳医疗保险、工伤保险和失业保险也会显著降低外出农民工因金融危机而返乡的概率。
③ 从2009年4月份和5月份的农民工监测调查数据（仅包括15个省）看，4月份的外出人数与第一季度末相比略有增加，不过增幅较小，同时，5月份和4月份的外出从业人数基本持平。因此，用2009年第一季度末的外出农民工就业情况来判断返乡农民工春节后的外出动向是合适的。
④ 用于比较的2008年同期的外出农民工数据来自国家统计局常规农村住户调查2008年的季度数据。
⑤ 这里行业按照二十类来划分，分别为：农林牧渔业、采矿业、制造业、电力燃气及水的生产和供应业、建筑业、交通运输仓储和邮政业、信息传输计算机服务和软件业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科学研究技术服务和地质勘察业、水利环境和公共设施管理业、居民服务和其他服务业、教育行业、卫生社会保障和社会福利业、文化体育和娱乐业、公共管理和社会组织、国际组织。
⑥ 在回归模型中，对于某一组解释变量来说，即使其中任一个解释变量的系数都不显著，也不能说明这一组解释变量对因变量没有显著影响。Wald检验是一种联合检验，以判断这一组解释变量是否对因变量有显著影响。
⑦ 采用相同的模型，也依次放入了代表是否参加医疗保险、工伤保险和失业保险的变量，结果也都不显著。
⑧ 这里外出农民工指的是2008年外出从业时间6个月及以上的农民工，而农村本地劳动力指的是2008年和2009年均没有外出从业的农村劳动力。
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