教育、健康和技能如何影响就业质量?
——来自“家庭动态社会调查”的经验证据

赵艺婷 周灵灵

［提要］本文基于“家庭动态社会调查”数据,综合考察了以教育、健康和技能为代表的人力资本对微观就业质量的影响。研究发现,教育、健康和技能对就业质量变动的影响主要体现在工作收入和工作稳定性上。初次就业时,主要是教育和健康影响工作收入,随着工作经验增加,教育的影响变小,职业技能的影响变大。在目前就业中,教育程度越高和拥有职业技能的劳动者越有可能进入中上收入水平,从而实现收入阶层的跃迁。而且,劳动者教育程度和技能水平越高,工作往往越稳定。机制分析表明,教育、健康和技能主要是通过就业选择效应、工作晋升效应和工作转换效应影响就业质量变动。因此,在继续加强教育、健康和技能型人力资本积累,充分发挥它们在提升就业质量过程中的基础性作用的同时,也要注意针对不同群体和职业生涯制定差异化的激励政策。

一、问题提出和已有研究

就业是民生之本、安国之策、和谐之基。我国始终把就业工作摆在经济社会发展的突出位置,保持就业形势长期稳定,促进就业总量持续增长和结构调整优化,对稳定经济社会全局和改善人民生活发挥了重要的作用。在新发展阶段,就业问题从数量到结构都有可能发生一些实质性变化,比如城乡就业格局发生重大转变、就业结构性矛盾相对凸显、劳动者在产业间的配置继续分化、职业结构向现代化和高级化方向演进、人工智能对劳动力市场的冲击持久而深远(周灵灵,2022)[1]。党的二十大报告着眼新时代新征程,针对新形势新情况,对实施就业优先战略作出新的全面部署,明确就业优先的战略任务和总体目标,为进一步做好就业工作指明了方向、提供了根本遵循。在此背景下,综合考察以教育、健康和技能水平为代表的人力资本对劳动者就业质量的影响,对深入实施就业优先战略、促进高质量充分就业具有重要意义。

那么,什么是就业质量?我们认为,和人力资本这一综合性概念类似,就业质量也是一个内涵丰富的多维度概念,可以从微观、中观和宏观层面进行测度。微观层面,就业质量主要表现为工作收入、工作稳定性、工作时间、劳动强度、安全健康、职位匹配、社会保障和职业前景;中观和宏观层面,就业质量主要指劳动力市场运行状况,包括劳动力市场供求及匹配状况、公共就业服务、劳动力市场歧视、失业保险和劳动关系建设等(郭睿等,2019)[2]。结合所要探讨的问题,本文重点关注微观层面的就业质量。

人们对就业质量的认识经历了由浅入深、从单维度到多维度的推进过程。早期科学管理理论认为就业质量是劳动者与物质资料的最优组合及最大产出,工作效率、职位匹配和刺激性的工作报酬是就业质量的最主要体现(Aldrich,2010)[3]。后来人们发现,这种单纯把劳动者作为一种可用物质激励的生产工具的行为,不但挫伤了劳动积极性,还易引起劳动者的反抗(Macefield,2007)[4]。由此,就业质量被扩展为良好的工作环境、合适的工作时间、温馨的工作氛围以及心理满足的需要,并重视物质之外的精神激励。20世纪40年代以来,就业质量进一步扩展为参与企业管理和自我管理、定期的休养和休假制度、必要的劳动保障和劳动保护。例如,Delamotte和Takezewa(1984)[5]提出“工作生活质量(quality of working life)”概念;Kalra和Ghosh(1984)[6]进一步将工作生活质量划分为绩优升迁、福利报酬等15个层面。

人力资本是个人拥有的能够创造个人、社会和经济福祉的知识、技能、能力及素质,同时也是职业选择和收入水平差异的重要影响因素(Acemoglu &Autor,2012)[7]。在本文语境下,可理解为以教育、健康和技能水平为代表的人力资本是微观就业质量的基本决定因素。从职业生涯看,在劳动者职业生涯的早期阶段,由于信息不对称,雇主只能通过有限的信息来判断其生产力,比如教育年限、毕业学校等。随着雇主对员工的了解越来越多,信息不对称程度逐渐减弱,其薪酬可能会更多地依赖于生产率,而较少依赖于一些容易观察到的特征(朱琪、赵艺婷,2015)[8]。对此,Farber和Gibbons(1996)[9]建立了一个学习和工资决定的动态模型,结果表明,教育可以传达关于能力的最初信息,但随后观察到的表现也能提供信息,随着员工工作经验的增加,学校教育的作用有所下降;Altonji和Pierret(2001)[10]分析了雇主的统计性歧视或理性刻板印象,发现不可观测的生产率变化的工资效应随着进入劳动力市场的时间而上升,教育的工资效应则有所下降,这些结果和统计性歧视与学习模型的预测相吻合。可见,人力资本对就业质量的影响并非一成不变,在初次就业时,教育主要是发送信号,雇主据此来判断劳动者个体的生产率。随着劳动者工作经验的增加以及雇主对员工生产率的了解,教育回报率会有所下降,技能水平等对劳动者就业质量的影响会逐渐增强。因此,很有必要从职业生涯的不同阶段来考察教育和技能水平等对就业质量的影响。

尽管现有研究认为教育、健康、技能可以提高劳动者收入,但同等人力资本在不同劳动力市场的回报是有差异的,户籍、性别等个体属性也会影响劳动者的收入水平(严善平,2007)[11]。研究发现,教育对女性的影响要高于男性(葛玉好,2007)[12]。Dougherty(2005)[13]认为这与收入具有双重影响有关,教育一方面提高了女性的技能和生产力,同时也有助于减少歧视、环境等因素造成的男女收入差距。因此,在探讨教育、健康、技能水平与就业质量的关系时,还需考虑性别因素等异质性问题。

一个值得注意的问题是,现有研究在评估教育、健康和技能对劳动力市场的影响时,主要集中在不同类型的教育回报率和城乡教育回报率差异等方面,对职业资格证书的影响关注较少。中国于1994年建立职业资格制度,一定程度上弥补了学历教育的不足,对劳动力市场有着不可忽视的影响。但由于缺乏相应调查数据,目前关于中国职业资格证书收入效应等方面的研究仍然比较少。相关的研究如,李雪等(2012)[14]构建了中国情境下的职业资格认证收入效应的理论框架,并基于中国综合社会调查(CGSS)2003年和2006年数据,发现职业资格认证可以提高劳动者收入,且证书的数量、等级和类别对收入也存在显著影响。由于职业资格认证体系对学历等有一定的前置条件,对不同群体而言,职业资格证书带来的收入保障等效应可能也不一样。例如,Kim和Tamborini(2019)[15]对高中毕业后20年的男性和女性进行追踪调查,发现职业证书的经济效益具有差异性,与健康、技术、工艺技能相关的领域回报更高;董鹏和王毅杰(2019)[16]基于2014年中国劳动力动态调查(CLDS)数据,发现体制内单位更注重劳动者职业资格证书获取情况,职业资格证书有助于提高低收入人群和高学历人群的工资。

与现有文献相比,本文的贡献主要体现在以下三个方面:一是综合考察了以教育、健康和技能水平为代表的人力资本对劳动者就业质量的影响,它们是微观就业质量的基本决定因素。现有研究虽然也多有涉及,但大都是基于教育、健康或职业技能的某一方面。二是从劳动者职业生涯的不同阶段,来动态分析教育、健康和技能水平对就业质量变化的影响。我们根据问卷调查情况,将劳动者就业分为初次就业和目前就业两个阶段,分析劳动者就业质量的变化及其影响因素。三是基于对就业质量基本内涵的探讨,从工作收入、工作稳定性和工作自由度三个层面来测度微观就业质量,这样的测度具有较好的代表性。

二、数据、变量和模型

(一)数据介绍

本文使用的是“家庭动态社会调查”数据。“家庭动态社会调查”是中国社会科学院人口与劳动经济研究所主持开展的大型微观数据调查,自2004年进行第一轮调查后,分别于2006年、2011年、2013年、2017年、2019年进行了追踪调查和新增样本调查。除2016年单独在河南进行“试调查”外,其他年份的调查均在上海、浙江和福建进行。我们全程参与了2016年和2017年的问卷调查工作。2016年和2017年的调查问卷涉及人力资本、初次就业质量与目前就业质量等相关问题,且问卷结构基本一致,故本文使用2016年和2017年数据,在剔除错误数据后,最终得到一个截面数据样本。

(二)变量选择及测度

就业质量是本文的核心变量。OECD构建的微观就业质量框架主要包括三个方面:一是收入质量,指就业对劳动者及家庭物质生活水平的贡献程度;二是劳动力市场安全,包括失业风险以及失业对家庭生活造成的经济后果,可以从失业风险和失业保险来衡量;三是工作环境质量,指工作质量的非经济方面,包括工作性质和内容、工作时间、工作场所等,可以使用工作压力的发生率来衡量(Cazes et al.,2015)[17]。结合OECD的就业质量框架,我们借鉴Aerden et al.(2015)[18]的衡量方法,同时考虑调查数据的可行性,主要从工作收入、工作稳定性和工作自由度三个方面来测度就业质量。具体衡量方法如表1所示。

表1 就业质量的测度

本文的核心解释变量是劳动者的教育程度、身体健康状况和职业技能水平。借鉴程名望等(2014)[19]的测度方法,选取受教育年限、健康水平和职业技能作为人力资本的代理变量。其中,受教育年限根据受访者对“您上过多少年学”的回答来直接表征。鉴于受访者也回答了其“最高受教育程度”(1—11表示教育程度由低到高,从“不识字”到“研究生及以上学历”)①,在稳健性估计中,我们使用学历层次作为教育程度的替代变量。职业技能通过“是否参加过国家统一组织的考试并获得过专业技术执业资格”来衡量(1表示是,0表示否)。健康状况也是人力资本的重要方面,实证分析时,我们在各阶段控制了健康状况的影响。在初次就业过程中,雇主通过身高来判断候选人的健康状况,故此时采用身高来衡量其健康状况,目前的健康水平则通过计算“目前身体状况所限制活动情况”的平均值来衡量(每项活动中1表示受到很多限制,2表示受到一些限制,3表示完全不受限制)。

为排除解释变量外的其他因素可能造成的回归偏差,在回归分析时加入了一系列的控制变量,包括个体特征和工作特征。其中,个体特征变量包括性别、婚姻状况、个体社会资本。对于性别,男性赋值为1,女性为0。初次就业时的婚姻状况是根据劳动者结婚时年龄与初次就业年龄来推算,已婚赋值为1,未婚为0。在当前就业状况中,婚姻状况为虚拟变量,包括未婚单身、已婚、分居、离异、丧偶。社会资本是人们社会生活所处的环境所带来的资源,已有研究表明社会资本会对个人就业产生较大影响,社会关系网络有助于个体获得职位空缺信息,提高求职成功率(Granovetter,2018)[20]。在初次就业时,劳动者的社会资本主要来源于家庭,故主要采用“母亲的受教育程度”和“16岁以前居住地”来表征。在社会资本形成过程中,个体需要投入一定的时间和资源(Glaeser et al.,2002;[21]周晔馨等,2019[22])。随着个体不断与社会接触,开始建立自己的社会网络,而互联网作为信息传播的重要渠道,有助于沟通交流、拓宽社会关系网络,故在研究目前就业过程中,主要采用“最近一个月之内大概多久上网一次”来衡量社会资本。

工作特征为虚拟变量,包括行业、职业、单位类型。根据2017年国民经济行业分类,受访者从事的行业包括农林牧渔业,采矿业,制造业,电力、热力、燃气及水生产和供应业,建筑业,水利、环境和公共设施管理业,交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,住宿和餐饮业,租赁和商务服务业,房地产业,金融业,卫生和社会工作,文化、体育和娱乐业,公共管理、社会保障和社会组织,科学研究和技术服务业,教育等17类。职业类型包括国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人,专业技术人员,办事人员和有关人员,商业工作人员,服务性工作人员,农、林、牧、渔、水利业生产人员,生产工人、运输工人和有关人员,警察及军人,不便分类人员等9类。单位类型包括国家机关、国有企事业单位、集体所有制单位、私营经济所有制单位、华侨或港澳台投资单位、外国投资单位、国内联营单位、中外合资单位、股份制经济单位等8类。由于该调查是在四个省份开展,考虑到各省份发展存在不平衡,在模型中加入了省级变量。同时,考虑到该数据集为混合截面数据,不同时点上的数据可能对最终结果产生不同影响,最终还增加了时间变量。

(三)统计描述

将问卷信息转换成数值时,除了收入等数值型数据不加变动外(实证分析时取自然对数),对于表示程度或频率之类的分类信息,则根据受访者的答案含义赋值。表2对部分变量做了统计描述,其中,初次就业收入以调查年份为基期进行了消胀处理。

表2 主要变量统计描述

从表2可以看出,工作收入方面,劳动者在初次就业时绝对收入均值为2447.6元,与单位其他人相比,大部分初次就业者的收入处于较低水平。随着职业生涯演进,劳动者工作收入逐渐提升,目前就业中绝对收入均值为6984.2元,与单位其他人相比的相对收入也得到提升。工作稳定性方面,随着职业生涯演进,样本中有部分人员从非国有企业转入国有企业工作,但是目前就业中购买失业保险的人数仅占36%,说明劳动力市场的安全性还有待加强。工作自由度方面,平均而言,工作之初的工作自由度较低,基本不能自主安排工作,随着职业生涯演进,工作自由度略有提高,但仍处于较低水平。

从教育程度与工作收入的关系看,教育程度与收入正相关,在初次就业阶段,不同教育程度间个体的收入差距较小,随着职业生涯演进,个人能力逐渐凸显,不同教育程度间的个体收入差距扩大,初次就业与目前就业的收入差距呈现“喇叭状”(图1所示),即教育程度越高,工作收入增长速度可能越快。此外,总体上看,有职业资格证书的劳动者收入要高于无职业资格证书的劳动者。

图1 不同教育程度(左)和不同持证情况(右)初次就业与目前就业的收入均值对比

从持证情况与收入分布来看,无论处于何种就业阶段,拥有职业资格证书的劳动者收入分布曲线始终位于无职业资格证书劳动者收入分布曲线的右边(图2所示),也就是说,拥有职业资格证书的劳动者就业收入一般会高于无职业资格证书的劳动者。在初次就业时,劳动者收入分布较为集中,随着职业生涯的演进,劳动者收入逐渐分化,收入分布也逐渐分散。

图2 初次就业(左)与目前就业(右)收入分布情况

不同教育程度人员对工作时间的掌控情况显示,与高教育程度的劳动者相比,低教育程度的劳动者处于非正规就业的可能性更大,但对工作时间掌控的程度相对较高(图3所示)。总体上,大多数劳动者对工作时间的掌控程度较低,特别是在初次就业阶段,40%以上的劳动者表示完全不可以掌控其工作时间(处于被支配状态),随着职业生涯演进,这一比例逐渐下降,劳动者对工作时间的掌控程度有所上升。

图3 初次就业(左)与目前就业(右)不同教育程度人员对工作时间的掌控

(四)模型设定

我们关注的是,以教育、健康和技能水平为表征的人力资本,在劳动者职业生涯中的重要性是如何变化的。根据统计性歧视与雇主学习理论和研究目的,我们建立一个简约式(reduced form)估算人力资本对劳动者就业质量的影响。

OLS模型设定如下:

WorkQuality=∑βi*HumanCapital+

∑γi*Control+ε

鉴于是否有失业保险、是否有工作、工作性质为二值变量,文章采用Probit模型进行分析。Probit模型设定如下:

P(Y=1|X)=∑βi*HumanCapital+

∑γi*Control+ε

其中,WorkQuality为就业质量,主要包括工作收入、工作稳定性、工作自由度三个方面。HumanCapital为人力资本,主要包括教育程度、健康状况和职业技能三个方面,Control表示一系列控制变量。

鉴于相对收入等级、行业选择、职业选择为多值离散变量,文章采用多项选择Logit模型。具体形式如下:

Y*=∑βi*HumanCapital+∑γi*Control+

ε,ε|HumanCapital～N(0,1)

其中,Y*为假想潜变量,HumanCapital为解释变量,βi为解释变量的估计系数,ε服从零均值的独立同正态分布。设Yi为真正的区间变量,则:Yi=1,若Y*≤a1;Yi=2,若a1≤Y*≤a2;…;Yi=N,若Y*≥a2。其中,Yi为相对收入等级、行业选择或职业选择,aj为各选择项的未知阈值。Yi=j的概率可写为P(Yi=j|Xi)=F(βiXi-aj)-F(βiXi-aj+1),所有Yi=j的概率相乘得到似然函数,对“对数似然函数”求导,得到参数aj和βi的估计值。

三、实证分析过程及结果

(一)教育、健康和技能水平对工作收入的影响

劳动者的工作收入可以从绝对收入和相对收入两个方面衡量。接下来,我们对比分析教育、健康和技能水平对初次就业和目前就业收入的影响,并尝试回答劳动者工作收入为何会随着职业生涯的演进而逐渐分化。

1.教育、健康和技能水平对绝对收入的影响

考虑到通货膨胀因素,我们使用消费者价格指数对初次就业的收入进行消胀处理,再对绝对收入取对数,减少异方差的影响,回归结果如表3所示。其中模型(2)加入的控制变量有性别、16岁以前的居住地、初次就业时的年龄、婚姻状况、职业、行业、行业与职业的交叉项、参加工作年份、省份;模型(4)加入控制变量有性别、16岁以前的居住地、目前就业的年龄、婚姻状况、职业、行业、行业与职业的交叉项、家庭经济状况、小孩数量、工作年限、工作年限的平方、调查年份、省份、月工作时间。在加入控制变量后,拟合优度变大,模型的解释力度增强,多重共线性检验方差膨胀因子(VIF)小于10,说明不存在多重共线性问题。可以看出,在初次就业过程中,主要是人力资本中的教育和健康影响劳动者工资收入,随着职业生涯演进,教育对劳动者收入的影响逐渐变小,职业技能对收入的影响变大,性别对工作收入的影响也逐渐凸显。

表3 教育、健康和技能水平对绝对收入的影响

具体而言,在其他条件不变的情况下,初次就业中教育年限每增加1年,工资收入增加5.8%,这与赖德胜(1998)[23]估算的教育收益率5.73%基本一致;身高每增加1厘米,工资收入提高0.7%,说明劳动力市场存在“身高溢价”,这与张晓云等人(2018)[24]的研究结论一致。随着职业生涯演进,教育程度对劳动者收入的影响力降低,目前就业中教育的回报率为3.8%,但是职业资格证书的作用凸显,拥有职业证书的劳动者比没有的劳动者工资收入高25%,自评健康状况对其绝对收入影响不显著。究其原因,我们认为这与中国劳动力市场工资结构有关,劳动者刚进入劳动力市场时,用人单位难以判断劳动者的个人能力,一般会按照教育程度确定工资待遇,教育程度越高,工资相应也会越高,故教育程度会影响其劳动收入。随着职业生涯演进,劳动者个人能力逐渐显现,获得职业资格证书的劳动者在获得企业聘用后,收入会相对增加,教育程度的影响会相对弱化。这与Farber和Gibbons(1996)[9]建立的学习和工资决定的动态模型所得结论类似。

2.教育、健康和技能水平对相对收入的影响

这里的相对收入是指劳动者与本单位其他人相比的收入水平,0表示低收入水平,1表示中等收入水平,2表示中上收入水平,3表示高收入水平。从统计结果看,初次就业时劳动者收入基本处于所在单位的中低水平,随着职业生涯演进,劳动者相对收入水平随之发生变化,目前就业中上等收入和高收入人员比例明显高于初次就业(图4所示)。由于因变量为多值变量,采用多项Logit模型进行回归分析,结果如表4所示。可以看出,初次就业时教育、健康和技能水平对劳动者的相对收入并没有显著影响,随着职业生涯演进,人力资本的作用逐渐凸显出来。具体而言,在目前就业中,相对于低收入群体,拥有职业技能的劳动者更有可能进入中等及中上收入水平,教育程度越高,劳动者进入中上收入水平的可能性越大,而健康状况对劳动者相对收入的影响不显著。

图4 相对收入等级人数占比

表4 教育、健康和技能水平对相对收入的影响

3.工具变量估计

尽管文章对个体特征、工作特征等因素进行了控制,但仍可能存在一些影响收入的遗漏变量,比如能力、性格、风险偏好等,这些因素也会影响劳动者的就业选择和工作收入,故而考虑采用工具变量来解决可能存在的内生性问题。也即,寻找一个与劳动者教育年限密切相关,但与遗漏变量不相关的变量作为工具变量,进一步估计教育、健康和技能水平对工作收入的影响。以往文献通常采用的工具变量有离学校的距离、父母的教育程度、配偶的教育程度、义务教育法的实施(赵西亮,2017)[25]。本文采用1999年中国高校开始大规模扩招这一外生政策冲击作为教育的工具变量,高校扩招通过提高个体接受教育的可能性来对收入产生影响,而外生的政策冲击与影响收入的遗漏变量不相关,因此满足工具变量的相关性与排除性假设。工具变量回归结果如表5所示。

表5 教育、健康和技能水平对工作收入的影响(工具变量法)

工具变量结果表明,高校扩招对劳动者教育年限有显著的正向影响,初次就业中,职业技能对收入没有显著影响,教育回报率为7.3%;随着职业生涯演进,教育回报率降到3.8%,职业技能的作用凸显,与没有职业资格证书的劳动者相比,拥有职业资格证书的劳动者收入要高23.8%。工具变量回归结果与OLS回归结果差别不大,说明在OLS回归中,基本上控制了会影响收入的因素。

(二)教育、健康和技能水平对工作稳定性的影响

本文主要从单位性质和失业保险覆盖情况来考察工作稳定性。一般认为国有企业劳动合同签订率高,工作相对稳定,而失业保险则可以为失业而暂时中断生活来源的劳动者提供物质帮助以保障其基本生活。将国有企业取值为1,非国有企业取值为0;单位购买失业保险取值为1,未购买失业保险取值为0。采用Probit模型进行分析,控制变量和上文一致,结果如表6所示。

表6 教育、健康和技能水平对工作稳定性的边际效应

显然,教育和技能水平对工作稳定性有显著影响,劳动者教育程度和技能水平越高,工作越稳定。具体而言,在其他条件不变的情况下,初次就业的劳动者拥有职业资格证书可以使其进入国有企业的概率提高9%,教育年限每增加一年,进入国有企业的概率提高2.1%。样本中同时具备初次就业、目前就业信息的样本有1381个,其中,初次就业时有487人的单位为国有企业,894人的单位为非国有企业,随着职业生涯演进,样本中从非国有企业转换到国有企业的有146人。在当前就业中,拥有职业资格证书会使劳动者进入国有企业的概率提高5.4%,拥有职业资格证书的劳动者单位为其购买失业保险的概率要高6.4%,教育程度每增加一年,拥有失业保险的可能性则提高3%。

(三)教育、健康和技能水平对工作自由度的影响

本文主要从工作自主性和工作时间两个维度来考察工作自由度。工作自主性是指员工自我感觉能够独立地控制自己的工作,包括决定工作方法、工作程序、工作时间和地点以及付出多少努力等。在问卷中,与工作自主性相关的三个问题是“您是否可以决定您自己每天的工作量、您是否可以按照自己的意愿来安排您的工作日程、您的上下班和休息时间可否由自己安排”,其中1表示完全不可以,2表示可以决定一点,3表示大部分可以,4表示完全可以。我们对这三个因子进行了因子分析,在初次就业中,KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量为0.708,大于0.7,并且通过Bartlett球形检验,说明这三个因子适合因子分析,最终提取到一个公因子,即工作自主性,可以解释这三个因子的82.92%,最后根据成分矩阵计算得到初次就业的工作自主性的值。同样,在目前就业中,KMO为0.709,大于0.7,并且通过Bartlett球形检验,说明这三个因子适合因子分析,最终提取一个公因子,可以解释这三个因子的82.81%,根据成分矩阵计算得到目前就业的工作自主性的值。OLS回归分析结果如表7所示,其中,模型(2)和模型(4)的控制变量与上文一致。总体上,无论是初次就业还是目前就业,教育、健康和技能水平对工作自主性的影响并不显著,这也印证了统计描述时指出的大多数劳动者对工作的自主掌控程度较低。

表7 教育、健康和技能水平对工作自主性的影响

从工作时间来看,男性平均每周工作时间44.6小时,比女性高2小时,国有企业平均每周工作时间40.2小时,非国有企业平均每周工作时间46.7小时。本文主要考察教育、健康和技能水平对工作时间的影响,OLS回归分析结果如表8所示,其中,模型(1)未加入控制变量,模型(2)加入除职业类型外的所有控制变量,模型(3)加入了所有控制变量。结果表明,在控制所有控制变量后,教育、健康和技能水平对工作时间的影响也不显著。总的来说,教育、健康和技能水平并不会对劳动者的工作自由度产生显著影响,这在一定程度上反映了劳动者在工作过程中会受到各种规章制度和职场文化的约束。

表8 教育、健康和技能水平对工作时间的影响

(四)异质性分析和稳健性检验

1.基于性别的异质性分析

既往研究表明,劳动力市场存在因性别不同受到不公平待遇的现象,并且这种不公平贯穿于劳动者职业搜寻和发展的整个过程中,主要体现在资源分配的不公平上(李莉、宋蕾放,2012)[26],如就业机会、工资收入、晋升机会等方面(郭凯明、颜色,2015)[27]。鉴于此,本文基于性别分析教育、健康和技能水平对工作收入的影响是否存在异质性。初次就业时,男性的平均收入为2146.87元,女性的平均收入为1708.26元。将男女初次就业时的收入进行T检验,发现男女在初次就业时收入存在显著差异。在目前就业中,男性的平均收入为7723.8元,女性的平均收入为6064.18元,进行T检验后发现男女收入仍然存在差异。并且,在不同的教育程度下,男性就业收入要高于女性(图5所示)。

图5 初次就业(上)、目前就业(下)不同教育程度的收入均值

本文从绝对收入和相对收入两个层面考察工作收入差距的性别异质性(表9所示)。初次就业时,教育程度对绝对收入的影响并不存在较大的性别差异,健康状况对男性收入存在较弱的正向影响,对女性收入的影响则不显著。随着职业生涯演进,人力资本对绝对收入的影响逐渐表现出性别差异。对男性来说,教育对绝对收入的影响程度有所下降,技能水平和健康状况对目前就业的绝对收入则没有显著影响;对女性来说,教育对绝对收入的影响也存在下降现象,但下降程度要弱于男性,随着职业生涯演进,职业技能对女性收入的影响逐渐凸显,在其他条件不变的情况下,通过国家职业资格证书考试的女性比没有通过的女性收入要高39.2%。从相对收入角度看,教育对男性劳动者的相对收入具有较弱的正向影响,对女性来说,拥有职业资格证书有助于提高其初次就业的相对收入水平。

表9 教育、健康和技能水平对就业质量影响的异质性

2.稳健性检验

本文主要通过以下几种方式进行稳健性检验。一是对收入在 1%和 99%分位上进行“缩尾处理(winsorize)”,避免异常值对分析的影响。二是替换核心变量,比如将教育年限替换为按照学历层级,将工作稳定性的衡量指标单位性质替换为就业者身份,其中,0表示农民,1表示农民工,2表示体力工人,3表示半技术半体力工人,4表示技术工人,5表示科技人员或教师等,6表示私营业主、个体户、企业管理人员,7表示国家干部或公务员,数值越大,表示工作越稳定。三是将工作自由度细分成对工作量、工作日程、工作时间三个方面的自行决定程度。检验结果如表10所示,结果与上文基本一致,说明研究结论是稳健的。

表10 稳健性检验结果

四、作用机制分析

上文的实证结果表明,以教育、健康和技能水平为代表的人力资本会对微观就业质量及其变化产生重要影响。在具体的作用机制上,结合现有文献,本文认为主要有三条途径。第一,人力资本会影响劳动者就业行业类别、单位性质、职业类型的选择,提高劳动者就业的可能性和稳定性(姚先国、俞玲,2006[28];樊茜等,2018[29])。第二,人力资本有助于获得更高的职业地位(林蓉蓉,2019)[30]。根据人事经济学的观点,职业岗位是提前固定的,而工资是由岗位决定,因此工作晋升会带来收入的跳跃式增长(周灵灵,2019)[31]。第三,雇主对员工生产率的了解会随着时间推移,内生的工作流动可以视为外部雇主获得有关员工生产率的额外信息来源。例如,将工作转换频率纳入工资方程中,发现个体能力与工作转换的可能性呈负相关,但这种相关性会随着年轻员工在职业生涯中的进步而减弱(Zhang,2007)[32]。图6直观展示了这三条可能的主要路径。

图6 人力资本影响劳动者就业质量的主要路径

本文对三条路径进行检验。首先,采用mlogit模型分别分析人力资本对劳动者就业行业、职业选择的影响,在此基础上考察就业选择与收入之间的关系,结果如表11所示。从回归结果可以看出,在初次就业过程中,人力资本会影响劳动者的行业和职业选择。其中,拥有职业资格证书主要影响个体职业选择,提高其成为专业技术人员的概率,分布在科学研究和技术服务业、卫生和社会工作的可能性更高;此外,拥有职业资格证书的劳动者成为农、林、牧、渔、水利业生产人员和商业工作人员的可能性更小,从事批发和零售业的可能性也较小。教育对劳动者的行业与职业选择都会产生影响,教育程度越高,劳动者进入工资收入较高行业可能性越大(如科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业、公共管理、社会保障和社会组织),成为专业技术人员、办事人员和有关人员的可能性也越大,进入工资收入较低的行业可能性则越小(如住宿和餐饮业、农林牧渔业),成为服务性工作人员、生产工人的可能性也更小。相对而言,健康状况对劳动者的就业选择没有显著影响。从就业选择与工作收入的关系来看,在初次就业时,各行业间工作收入存在较大差异,而职业间的收入差距并不大。

表11 机制检验1:就业选择效应

其次,本文采用当前工作是否为管理者(1表示为管理者,0为非管理者)来衡量工作晋升,使用Probit模型分析人力资本对工作晋升的影响,同时探究这种影响是否存在异质性,结果如表12所示。总的来说,教育程度和技能水平都会影响劳动者成为管理者的可能性,且不同性别表现出较大的差异,成为管理者有助于提升工作收入,而健康状况对工作晋升没有显著影响。对男性来说,技能水平和教育程度更有助于其成为管理者;对女性而言,教育程度更有助于其成为管理者,技能水平对女性成为管理者没有显著影响。这可能与不同性别对风险的厌恶程度不同,拥有职业技能的女性在职业发展过程中更偏向于专业技术型发展序列。

表12 机制检验2:工作晋升效应

最后,本文分析人力资本对工作转换的影响,当劳动者在工作中转换行业或职业时,工作转换取值为1,否则为0。Probit回归结果如表13所示。总的来看,教育程度和技能水平对工作转换有一定的负向影响,健康状况对工作转换没有显著影响。分性别看,教育程度对男性工作转换有负向影响,职业技能则对女性工作转换有负向影响。总之,工作转换对劳动者收入有一定的负向影响,人力资本水平越高的劳动者转换工作的可能性越小,工作也越稳定,收入水平会保持相对稳定的增长。

表13 机制检验3:工作转换效应

五、结论和政策启示

本文使用中国社会科学院人口与劳动经济研究所“家庭动态社会调查”数据,系统分析了教育、健康和技能水平这三类最主要的人力资本是如何影响劳动者就业质量的。不仅考察了初次就业时它们对劳动者工作收入、工作稳定性和工作自由度的影响,还分析了随着职业生涯的演进,这种影响会发生怎样的变化。

从工作收入看,本文发现在初次就业时,劳动者收入分布较为集中,随着职业生涯的演进,劳动者收入逐渐分化,收入分布也逐渐分散。对此,实证分析表明,初次就业时主要是劳动者的教育程度和健康状况影响工资收入,随着工作经验增加,教育对收入的影响变小,职业技能对收入的影响变大。而且,随着职业生涯演进,教育、健康和技能水平对绝对收入的影响逐渐呈现出性别差异。具体而言,教育程度对男性绝对收入的影响下降速度要快于女性,职业技能对女性劳动收入的影响要高于男性,通过国家职业资格证书考试的女性比没有通过的女性收入要高。值得注意的是,在初次就业时,教育、健康和技能水平对劳动者的相对收入并没有显著影响,但随着职业生涯的演进,人力资本的作用逐渐凸显出来,在目前就业中,相对于低收入群体,教育程度越高和拥有职业技能的劳动者更有可能进入中上收入水平、从而实现收入阶层的跃迁。

从工作稳定性看,教育和技能水平对工作稳定性有显著影响,劳动者教育程度和技能水平越高,工作越稳定。在其他条件不变的情况下,初次就业的劳动者拥有职业资格证书可以使其进入国有企业的概率提高9%,教育年限每增加一年,进入国有企业的概率则提高2.1%;在当前就业中,拥有职业资格证书会使劳动者进入国有企业的概率提高5.4%,拥有职业资格证书的劳动者单位为其购买失业保险的概率要高6.4%,教育程度每增加一年,拥有失业保险的可能性则提高3%。工作自由度方面,总体看,教育、健康和技能水平并不会对劳动者的工作自由度产生显著影响,这在一定程度上反映了劳动者在工作过程中会受到各种规章制度和职场文化的约束。所以,以教育、健康和技能水平为代表的人力资本,对微观就业质量的影响主要体现在工作收入和工作稳定性这两个层面。

本文还从机制上分析了教育、健康和技能水平影响就业质量变动的路径,归结起来主要是就业选择效应、工作晋升效应和工作转换效应。从就业选择效应看,在初次就业过程中,教育和技能水平皆会影响劳动者的行业和职业选择,教育程度和技能水平越高,劳动者进入工资收入较高行业的可能性越大,成为专业技术人员、办事人员和有关人员的可能性也越大。从工作晋升效应看,教育程度和技能水平皆会影响劳动者成为管理者的可能性,且不同性别表现出较大差异,健康状况对工作晋升没有显著影响。从工作转换效应看,教育程度和技能水平对工作转换有一定的负向影响,且存在性别差异,健康状况则对工作转换没有显著影响。总之,人力资本越高的劳动者工作往往越稳定,收入水平会保持相对稳定的增长。

实现比较充分和高质量的就业,是培育经济发展新动能、推动经济高质量发展的必然要求和题中之义,这对更好发挥人的创造力、契合人们对自身价值的追寻也具有十分重要的意义。结合本文研究结论,可以得出如下政策启示:一方面,要进一步加强教育型、技能型和健康型人力资本积累,加快培育“人力资本红利”,正确引导并充分发挥教育、健康和技能在提升就业质量过程中的基础性作用。随着人口结构变化,尤其是人口老龄化和少子化,中国经济发展面临着人力资源数量不足的硬约束,亟需通过“人力资本红利”来填补日渐消减的“人口红利”。另一方面,要注意针对不同群体和职业生涯制定差异化的激励政策。如前所述,以教育、健康和技能水平为代表的人力资本会通过就业选择、工作晋升、工作转换等机制影响就业质量变动,而且对女性来说,提高其教育程度和技能水平还有利于提升女性的劳动参与率,有助于增加劳动供给、促进女性增收、实现更为充分更高质量的就业,因此要注意制定差异化的激励政策、切实提高政策效能。