四川省公共就业服务均等化研究技术报告三送审稿.docx
《四川省公共就业服务均等化研究技术报告三送审稿.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《四川省公共就业服务均等化研究技术报告三送审稿.docx（24页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
四川省公共就业服务均等化研究技术报告三送审稿
项目编号:
43028
政策咨询技术援助项目（PATA）
亚洲开发银行
技术报告三
成都劳动力调查报告
宋丽娜教授
咨询专家组组长
2011年6月
成都劳动力调查报告
为了考察四川公共就业服务和可能的用户之间的互动情况，以及公共就业服务体系能否有效地应对求职者的需要，咨询专家在成都进行了劳动力情况调查。
1200人的问卷调查来自于成都各类劳动力的代表。
成都劳动力调查：
抽样和数据收集
这项调查是由抽样产生的体力劳动者，低、中、高技能工人，低、中、高级管理人员（不包括首席执行官），以及在非正规部门的个体工商业者。
在调查中，从成都的50家各类企业公司中选取了1000人作为代表。
企业选择的标准是按所有制结构、不同产业、从业人数以及是否是外贸公司。
在被选中的公司平均抽取20名人员作问卷调查。
被调查者的名单是随机选取的，选取时考虑了被选者的年龄、性别、技能类型，特别是在甄选过程的第二阶段，因为我们的目标是使选定的职工确实能够具有代表性，因此被抽样的企业是成都企业的代表。
我们最初认定了一个严格的选拔标准，即从农村户籍人口向城市户籍人口，并打算通过户籍来将职工分层。
但是，最终并没有采纳。
在试点调查时，我们发现，即使没有刻意扩大样本中的农村向城市移民的元素，在体力劳动者和低技术工人大部分是来自农村地区。
在成都特意选取了200人的个体从业者，从事的经济活动包括：
餐饮、个体商贩、家庭保姆等。
从200人的情况来看，反映在非正规部门的由农村向城市移民的自我雇用程度，成都比较北京和上海等特大城市相对较小。
劳动力调查是在2010年11月至12月由四川大学的团队进行的。
咨询专家设计了5页的问卷，确定了抽样框架，并提供了调查手册。
在统计调查期间咨询专家组长一直参与日常领导，并与调查组组长保持接触。
从调查中收集的数据进行了双输入和逻辑检查，SPSS格式的最终数据于2011年1月完成。
个体特点
在大多数的城乡差距分析中，一个简单的定义是识别是否具有城市居民身份（户口）。
这可能过于简单化。
例如，来自于小城市的乡镇的个体可能像来自农村乡镇的一样，由于就业信息不对称、对劳动力市场的知识经验不足，被剥夺和拒绝了一些城市福利。
另一方面，由于当前户籍制度的性质和部门制定的破碎分化的福利，那些居住在大城市郊区的居民可能受益于农村和城市的双重福利。
因此，我们假设，不管是农村还是城市户口，户口登记的地点可能会决定了个人的工作经历，劳动市场表现和求职活动的不同。
在本次调查的抽样中，57%的个人是农村户口。
农村户口细目如下：
40%来自农村，29%来自郊区县城，16%来自地级市郊区，13%来自省会城市（如成都郊区），不到2%是从特大城市（中央直辖市）郊区。
城市户口的组成为65%来自成都，14%来自地级市，14%来自县城和8%来自市区乡镇（参见表1）。
表1户籍登记的地区分布
城镇居民
省会城市
县市
县城
乡镇
合计
365
76
76
46
563*
64.83%
13.50%
13.50%
8.17%
100%
农村居民
大型城市郊区
省会城市郊区
县市郊区
县城郊区
农村城镇与乡村
12
81
98
180
252
623
1.93%
13.00%
15.73%
28.89%
40.45%
100%
注：
（1）有577人持有城市户口，但其中14人没有提供其户口的注册信息。
（2）94.5％的城市户口持有者来自四川省，93.9％的农村户口持有者来自四川省。
像中国一样，成都的劳动力整体上比较年轻，男女几乎各占一半。
接受调查的1200人中，男性48.5%，女性51.5%。
受访个人的平均年龄为29岁；10.4%为16～20岁；32%为21～25岁，劳动力比例最大的群体；23%年龄在26～30岁；31～35岁为13%。
在超过36岁年龄组的占比呈单调下降。
年龄最大的一组（56～66岁）只有不到样本总数的1%百分比。
整个样本的平均教育年限为12年。
然而，农村户籍人员的平均教育年限只有11年，城市户籍人员平均教育年限为13年。
与78%的农村户籍人员自称“健康”或“非常健康”的情况相比，只有70％的城市受访者认为自己是“健康”或“非常健康”。
与农村户籍人员相比，城市户籍人员更多的说他们的健康是“马马虎虎”，或“不那么好”（29%），比农村户籍人员自述的比例（21%）要高。
农村户籍人员没有认为自己是非常不健康的。
这证实了一般理论，转移出来的人口比那些不迁移的更健康。
在政治上有更多的城市工人是共产党员（14%），但农民工党员只有8%。
表2个人特点的样本
总计Total
城市Urban
农村Rural
个人信息
人数
％
人数
％
人数
％
男性
582
48.50
253
43.69
331
53.13
女性
618
51.50
324
56.31
292
46.87
汉族
1178
98.17
552
98.22
626
98.12
少数民族
22
1.83
10
1.78
22
1.88
年龄Age（平均;方差）
29.34
8.73
30.25
8.23
28.48
8.98
年龄：
16-20岁
125
10.42
34
6.05
91
14.26
年龄：
21-25岁
386
32.17
163
29.00
232
34.95
年龄：
26-30岁
272
22.67
124
26.33
124
19.04
年龄：
31-35岁
151
12.58
93
16.55
58
9.09
年龄：
36-40岁
115
9.58
49
8.72
66
10.34
年龄：
41-45岁
78
6.50
37
6.58
41
6.43
年龄：
46-50岁
41
3.42
21
3.74
20
3.13
年龄：
51-55岁
19
1.58
13
2.31
6
0.94
年龄：
56-66岁
9
0.75
2
0.36
7
1.10
教育程度（受教育年数;方差）
12.23
3.25
13.39
2.89
11.25
3.10
婚姻状态：
第一次婚姻
573
47.99
294
52.50
272
43.87
再婚、离婚、丧偶
54
4.52
24
4.29
29
4.98
未婚
486
40.70
209
37.32
272
43.87
有永久关系
81
6.78
33
5.89
47
7.58
中共党员
135
11.25
82
14.21
52
8.34
自述健康状况
非常健康
305
25.51
140
24.96
161
25.93
健康
584
48.81
255
45.45
324
52.17
一般
271
22.66
145
25.85
122
19.65
不太健康
29
2.42
17
3.03
11
1.77
不健康
7
0.59
4
0.71
0
0
事实上我们发现，在此期间，沿海省份城市与农村样本中的就业比例均有所下降，只是程度不同。
拥有城市户口的人很少愿意去广东工作——2006年为2%，而到了2009年降至不到1%。
有很多农民工在广东打工，2006年几乎达到9%，而到2007年减至8%，2008年5%，到了2009年仅为3%。
对于找工作的人们特别是农村进城务工人员来说，四川日益成为一个非常具有吸引力的地区。
相比2006年，2009年在四川打工的农民工比例增长了10个百分点（2006年为80.83%，2009年为90.96%）。
多数是来自于四川的返迁人口。
调查中，94%为四川户籍，不论是来自四川城市还是农村（见表3B）.
表3B：
按城市及农村-城市划分的就业（2006-2009）单位：
%
2006
2007
2008
2009
地区
城市
农村
城市
农村
城市
农村
城市
农村
四川省
92.99
80.83
92.57
81.09
92.16
85.95
94.83
90.96
广东省
2.43
8.55
1.98
8.04
1.74
5.09
0.96
3.14
职业及技能
2006-2010年，从事无技能或低技能工作的人数下降。
取样的劳动力人口中有更多从事高技能或行政管理工作。
表4A说明了各年份职业上的变化。
不具备技能的体力劳动者（最多的技能类别）的趋势，反映了一个明确的变化格局——从2006年的37%下降为2010年的30%，减少了6个百分点。
低技能工人的比例变化相似，但下降幅度略低，从2006年的19%降为2010年的17%。
具有中等技能的工人（第二大技能类别）比例没有变化。
在人数增加的类别中，最为显著的是基层行政管理人员——从2006年的16%提高到2010年的21%，增加了5个百分点。
中层人员的比例稳步上升，从5.55%提高到2010年的7.03%。
尽管高层管理人员在样本中的比例最小，但其历年来增长速度最快；2010年的比例（1.51%）是2006年（0.4%）的3倍多。
表4A：
职业及技能（2006-2010）单位：
%
2006
2007
2008
2009
2010
无技能
36.72
33.05
31.68
29.62
30.46
低技能
18.89
19.73
18.48
17.83
17.24
中等技能
20.08
20.34
20.17
20.75
20.08
高等技能
2.11
2.78
3.27
3.30
3.18
低层管理人员
16.25
17.55
19.43
20.19
20.50
中层管理人员
5.55
6.05
6.23
7.17
7.03
高层管理人员
0.40
0.48
0.74
1.13
1.51
观测数
757
826
947
1060
1195
很明显，成都的劳动力人口已经日益发展为以技能为导向。
这一趋势是否改变了就业状况的性质了呢？
在下一节，我们会阐述劳动力就业状况的改变。
就业性质
2006年，有24.6%的劳动力在非正规行业中从事临时工。
这一比例逐年下降，到2010年为12.0%。
短期合同工（低于2年）的比例同样有所下降：
从2006年的22.5%降为2010年的21%。
然而，从事较长合同制工作的比例普遍增加。
两年期合同工的比例增长了1/3，从2006年16.67提高到2010年的24.94。
但签订长期合同的增长率大幅下降，2006-2010年，仅为3个百分点。
在此期间，从事私营或个体经营活动的人数略有增加。
值得注意的是，其他类型的就业形式，那些没有签订合同，以及几年内改换工作的人数，其比例都有所增加（见表4B）。
表4B就业性质（2006-2010）单位：
%
2006
2007
2008
2009
2010
临时工
24.60
19.66
15.27
14.76
12.85
低于2年的合同工
22.49
23.54
22.48
21.38
20.99
2年期合同工
16.67
20.27
22.27
24.41
24.94
长期合同工
10.32
10.56
11.88
12.49
13.94
个体经营者
8.73
8.74
9.33
8.04
7.22
私营业者
8.60
9.22
9.33
9.65
9.57
其他（包括无合同）
8.60
8.01
9.44
9.27
10.50
观测数
756
824
943
1,057
1,191
自从2008年新合同法颁布以来，各所有制形式的雇主依法必须与雇员签订合同。
该条款使得很多之前未得到保护的雇员，特别是那些没有技能或低技能的工人，得以与其雇主签订合同（中华人民共和国新劳动合同法，2008年）。
然而，短期合同仍占主导地位，这就需要通过多元回归分析进行进一步调查，对资历、技能及所有制加以控制，以得出准确的结论。
所有制及产业部门
自从1997年，中央出台国有企业（国企）机构精简的政策，因此，取样中的成都国企工作人员仅为9%，略低于2006年的10.46%。
事业单位的就业人数，也呈现同样的比例下降趋势（2006年为5.17%，而2010年为4.02%）。
在成都，私营企业大量吸收了就业人口，并呈上升趋势。
样本中32%的人在私营企业工作，到2010年增长为40%。
自由职业者以及从事个体临时工作的人数，从2006年的27%下降为2010年的16%，降幅为11个百分点。
到2010年，成都市取样的19%劳动力人口在外商直接投资或合资的行业工作，较2006年（14.04%）增长了3个百分点（见表4C）。
由于越来越多的外商在四川省，特别是成都市进行投资，我们预计，这一数字在未来还将进一步增长。
表4C：
工作单位的所有制（2006-2010）单位：
%
2006
2007
2008
2009
2010
非正规行业
12.72
9.56
7.93
7.26
6.19
个体经营
14.44
13.52
12.90
12.74
10.29
私营企业
32.32
34.75
36.68
37.92
39.75
外商直接投资或合资企业
14.04
16.22
17.12
17.17
19.33
国有企业
10.46
10.17
9.30
9.62
9.04
事业单位或政府部门
5.17
5.21
5.29
4.62
4.02
其他（包括在一年中更换一个以上工作）
10.86
10.17
10.78
10.66
11.38
观测数
755
826
949
1060
1195
有一种观点认为，中国已经开始从低技能的劳动密集型行业向第三产业包括高科技和服务行业等第三产业的转型。
从我们的取样结果来看，这一观点得到了证实。
样本中从事服务行业的人员比例最大。
从2006年54%上升到2010年的65%，而制造业的比例从2006年的18%降为2010年的12%。
其他行业，包括建筑业及公共行业下降的幅度很小。
表4D：
行业就业信息（2006-2010）单位：
%
2006
2007
2008
2009
2010
制造业
17.86
16.71
14.48
12.56
11.96
建筑业
8.60
7.63
7.61
7.08
7.19
服务业
54.10
55.69
57.72
61.76
64.97
公共行业
6.35
6.30
6.34
5.85
5.60
政府部门
2.51
2.66
2.11
1.70
1.34
其他行业
10.58
11.02
11.73
11.05
8.95
观测数
756
826
946
1059
1196
出口
与就业有关的另一个是该企业是否从事国际贸易。
对于个人来讲，很难知道其所使用的原材料是否为进口，但可以了解其产品是否被销往海外。
我们发现，2006年有15%的劳动力所在的企业从事出口业务；2007年该比例不变。
然而，该比例从2007年世界性的金融危机开始下降。
到2010年，比2006年下降了2个百分点。
表4E：
企业是否从事出口业务（2006-2010）单位：
人，%
2006
2007
2008
2009
2010
企业从事出口（人）
114
123
141
141
149
企业从事出口（%）
15.18
15.02
14.41
13.38
12.54
观测数
756
826
946
1059
1196
公共就业服务
自从90年代以来，四川省在提供就业服务方面，为中国树立了良好的榜样。
总体来讲，四川省的公共就业服务起步于90年代初期，开始着眼于组织农村劳动力到中国的沿海及发达地区打工。
90年代末，随着国有企业的大规模重组，其服务的目标呈现多样化。
近年来（自2006年以来），四川省通过向城镇居民提供平等的就业机会，率先发起了一项整合城镇劳动力市场的计划，公共就业服务体系（PES）发挥了重要的作用。
众所周知，从长远角度来看，公共就业服务体系应该根据劳动力市场的变化对其目标和服务进行调整，排除所有影响劳动力转移的制度障碍，建立一套高效的服务体系。
然而，从短期来看，即使在四川省，仍存在影响公共就业服务体系的限制。
求职者的求职办法
通过以成都为代表性的劳动力调查，我们发现，与那些通过市场竞争、个人的社会关系网或其他途径寻找到工作的人数相比，那些利用公共就业服务体系取得工作的人数非常少。
求职办法中最为重要的是“求职者社会关系网（2006年占53%）”，第二位是参与劳动力市场竞争（2006年占25%）。
这两种求职方法改变了自2006-2010年的格局。
2006-2010年，越来越多的求职者通过劳动力市场的竞争获得工作（2010年占34%，较2006年高出10个百分点），而通过社会关系网的比例大幅度锐减，到2010年减少了6个百分点（见表5）。
表5:
各年求职方法（2006-2010）单位：
%
2006
2007
2008
2009
2010
社会关系网
53.38
50.74
49.52
47.99
46.91
公共就业服务体系（PES）
3.71
3.06
2.57
2.03
1.69
商业代理
3.31
3.19
3.22
3.35
2.87
市场竞争
24.64
27.45
30.12
32.79
34.40
城市居民的土地
0
0
0
0
0.08
其他（包括自我雇佣）
14.04
15.56
14.57
13.84
14.04
观测数
755
816
933
1046
1183
相反，在成都利用职介中心，无论是公办还是私营的来找工作，都不太普遍，且自2006至2010年都呈下降趋势。
通过跨行业的比较，可以发现，样本中利用公共就业服务体系找工作的比例在2006年为3.71%，随后逐年下降，到2010年，仅占1.96%。
私营职介中心情况类似：
2006年3.31%的劳动力通过私营服务中心找到工作，但到2010年比例有所下降，为2.87%。
在所有曾利用公共就业服务体系的样本人群中，我们发现仅有11%的人是通过该体系获得目前的工作，尽管该体系已推广了多年。
基于这种情况，我们采用了一个多项分对数回归的方法，研究各种求职方法的决定因子。
【结果见后】
调查结果向我们提出了一个问题：
为什么职介服务未能得到求职者的广泛采用？
或者是因为无力负担该服务的费用（公共就业服务体系自2008年才开始向求职者免费）？
更为重要的是，是否是由于通过该体系找到的工作报酬（例如工资）要比通过其他途径的低呢？
为了调查这些问题，我们采用了多变量回归分析，把工资作为因变量。
结果和分析将在下一节阐述。
检验公共就业服务体系重要性的收入职能
我们将月薪、工资及报酬转换为小时工资。
这一阶段的分析我们采用最小平方模型（OLS），列出如下等式：
lnWi是小时工资对数，在此等式中作为应变量。
自变量分为以下三类：
A．个人首数（城市或农村人口的年龄、性别、民族、教育程度及户口）
B．就业相关首数（职业、就业状况的性质、行业部门及所有制，企业是否出口）
C．求职方法，包括7种最普遍的方法：
a.通过近亲属
b.通过朋友或老乡
c.通过偶遇之人
d.公共就业服务（职介中心或政府招聘）
e.市场竞争（包括利用商业服务取得工作）
f.自雇（无需寻求就业）
g.其他（上述未包含方法）
在这个等式中，a和b是参数值；e是误差项。
表6中列出了两种模型。
为了消除教育程度与职业之间存在的协同线性，我们采用两种模型，将两个高度相关的变量区分开来。
第一个模型中没有职业，仅控制教育程度作为应变量之一。
第二个模型中没有教育程度，控制职业作为假变量。
OLS回归运用得出的结果（表6）说明，所有个人首数在确定工资中都起到重要的作用，除民族之外——该系数t值很低（0.48，0.37），统计上作用不大。
根据所有观测的可控变量，可以发现取决于不同的模型规格，男性的小时工资比女性要高出8-10%。
这一结果要高于之前所做的国内家庭调查的结果（KnightandSong,1995;GustafssonandLi,2000;Appleton,SongandXia,2005）。
与年龄相关的经验与工资呈反曲线关系。
在第一个模型中，教育程度作为自变量之一，年龄增长与工资收入呈正比，直到37岁作为转折点。
但在第二个模型中，当把教育程度替换成职业，转折点降低至35岁。
这一现象提出了一个严肃的问题，其他数值保持不变，成都的劳动力在35岁左右达到顶峰，而在多数发达国家，高峰年龄则是40多甚至退休前50多岁。
人们在40-50多岁时很难找到一份薪水不错的工作，也就不足为奇的了。
该如何解释这一现象呢？
一方面，劳动力短缺；而另一方面，40-50岁的工人供过于求。
城市居民的工资水平高于同龄的农村人口，这并不令人感到惊讶：
模型1为11%，但模型2（用职业取代教育）为15%。
当研究人力资本的代表物——教育程度或职业的时候，我们发现教育收益占3.84%；换句话说，预计工资随其教育程度每年增长3.84%。
这反映在第二个模型中职业对于工资率的影响。
可以把职业归成两类：
以技能为基础的职业和以管理为基础的职业。
我们发现，在成都，所有管理类的职业工资都高于技术或技能类的职业。
具体来讲，我们发现，相比没有技能的体力劳动者，具有中高级技能的个人收入分别高出16%和33%。
低层、中层及高层管理人员的工资较没有技能的工人分别高出20%，44%和69%。
低层经理的工资比具有中等技能的工人工资高4个百分点；中层经理的工资比具有高级技能的人员高11个百分点；高层经理（非首席执行官）比不具备技能的体力工人工资高70%。
在其他条件相同的情况下，国有企业而非政府部门或事业单位的工作人员收入最高。
与此相比，全部所有制类别的系数均为负数，多数在统计上非常重要。
在各类别中，政府部门及事业单位的工资收入最低，即使这些单位的雇主也都号称“国有”。
模型二得出的结论是，自由职业者、非正规部门或私营部门的工资收入比国有企业分别要低26%，33%和14%。
外商直接投资或合资企业的工资收入比国有企业仅低5%。
与除国有制造业、建筑业或服务业外的其它公共部门相比，制造业的雇员工资率是最低的，在模型一中低13%，在模型二中低16%。
由于中国房价飙升
升级会员 