中國城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)的自選擇性與性別特征分析

袁 霓

（中國青年政治學院 經濟系，北京 100089）

0 引言

自中國經濟體制改革以來，中國的勞動力市場經歷了4個結構性的改變：農村勞動力轉移、失業(yè)的出現、非正規(guī)就業(yè)的發(fā)展及收入差距的擴大，其中非正規(guī)就業(yè)的發(fā)展近年來得到了政府和廣大學者的普遍關注。中國傳統(tǒng)的占絕對主流的正規(guī)就業(yè)模式日益被正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的二元化就業(yè)模式所取代。

相關研究文獻對非正規(guī)就業(yè)在勞動力市場上的角色持有不同的觀點。一部分經濟學家認為那些不能在正規(guī)部門找到就業(yè)機會的人被迫從事非正規(guī)就業(yè)。研究者認為正規(guī)部門所提供的工作通常是有保障、高工資的，而非正規(guī)部門提供的工作則是低工資、低產出并且有可能不合法（Lewis，1954；Harris and Todaro，1970）。另有一些學者認為在權衡成本與收益后，一些人會主動選擇非正規(guī)就業(yè)，從而使個人效用最大化（Maloney,2004）。

對非正規(guī)就業(yè)成因機制的探討，有助于幫助我們理解中國快速發(fā)展的非正規(guī)就業(yè)。如果非正規(guī)就業(yè)是人們的理性選擇，那么非正規(guī)就業(yè)的發(fā)展就說明了中國城鎮(zhèn)勞動力市場運行良好并且具有極大的靈活性。反之非正規(guī)就業(yè)的興起就意味著勞動力市場的效率損失和市場扭曲。

另一方面，在中國大規(guī)模的產業(yè)結構調整過程中,女性就業(yè)比男性就業(yè)受到更為普遍的影響和沖擊，婦女是中國就業(yè)壓力和競爭壓力最大的人群之一（胡鞍剛、楊韻新，2001）。在經濟結構調整帶來資源要素的重組過程中,女性退出正規(guī)勞動力市場的年齡線普遍被提前,這些被拋出來的女性將流向何處?許多發(fā)展中國家的實際調查都表明,在其勞動力市場上,女性更容易成為非正規(guī)就業(yè)者（Chen,2001）,在中國是否也存在這種現象？為此本文引入性別視角，以探討中國非正規(guī)就業(yè)是否存在明顯的性別特征。

在分析勞動者是否從事非正規(guī)就業(yè)的過程中，一個可能存在的問題是“選擇性偏誤”。在實際中，一些人可能會離開勞動力市場，如沮喪工人效應，而女性作為勞動力市場中的弱勢群體之一，相比較于男性，有可能更易離開勞動力市場。為此本文利用中國健康與營養(yǎng)調查數據（1997～2006）分析自選擇性在城鎮(zhèn)居民選擇就業(yè)類型中的作用，并對非正規(guī)就業(yè)的性別差異進行研究。為克服估計工資方程時出現的自選擇性偏差，本文運用BGF2（2001）分析方法，發(fā)現正規(guī)就業(yè)者具有負向自選擇性，即人們在面臨就業(yè)抉擇時會主動選擇正規(guī)就業(yè)，而非正規(guī)就業(yè)者沒有自選擇性。另一方面，本文發(fā)現中國的非正規(guī)就業(yè)存在明顯性別特征，非正規(guī)就業(yè)中男女的收入差異比正規(guī)就業(yè)中男女收入差異大，從事非正規(guī)就業(yè)的女性處于收入的最低端。

1 數據及描述性統(tǒng)計

本文所采用的數據為中國健康與營養(yǎng)狀況調查（China Health and Nutrition Survey,CHNS）。該調查是美國北卡羅萊納大學的人口中心，營養(yǎng)與食品衛(wèi)生學研究所，以及中國預防醫(yī)藥學院聯合發(fā)起。CHNS調查始于1989年，采用多階段分層隨機整群抽樣調查了8個省份（城鎮(zhèn)、農村）的190個社區(qū)，共計約16，000人，內容涉及中國居民健康、飲食行為、家庭經營活動等，并分別于 1991、1993、1997、2000 年（遼寧省加入）、2004、2006年進行了隨訪。 其中 8個省份分別為：黑龍江、山東、江蘇、河南、湖北、湖南、廣西、貴州8省區(qū)。

CHNS數據主要分為個人調查、家庭調查和社區(qū)調查數據。個人調查包括所有成人（18歲以上）的人口學資料、工作情況、家務和兒童照料情況、健康狀況等，特別對已婚婦女（52歲以下）的生育、子女情況進行了調查。家庭情況包括住戶的各項收入，包括家庭農業(yè)、養(yǎng)殖、果園、漁業(yè)和手工業(yè)收入等。社區(qū)調查數據包括社區(qū)的人口學統(tǒng)計、學校及托兒機構情況、社區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構等。

由于1989、1991和1993年與后4年的數據在一些重要變量上的劃分標準不同，如就業(yè)者在工作中的地位，故本文在非正規(guī)就業(yè)的研究中只使用1997、2000、2004、2006年4年的數據。CHNS數據在各省都取了兩類調查點—城市與農村，在本文的研究中只考慮城市調查點。CHNS數據最早是為調查中國居民的健康和營養(yǎng)情況而設計的，因而在運用此數據進行勞動力市場問題研究時會具有一定的局限性。但與其它數據相比，CHNS數據具有獨特的優(yōu)勢。首先，雖然CHNS數據不是一個標準的面板數據，但該數據具有較長的時間跨度，在中國經濟改革的幾個關鍵年份都有抽樣，這就給我們提供一個非常有利的機會對中國勞動力市場在改革期間的變化、非正規(guī)就業(yè)隨時間的變化等進行分析。其次，該數據提供了非常詳細的家庭、人口學等特征，使得我們能夠分析這些特征對女性非正規(guī)就業(yè)的影響。

正如前文所闡述的，根據不同定義及劃分標準，不同的文獻中得到的中國非正規(guī)就業(yè)的數據有所不同，因此如何利用現有數據來衡量中國的非正規(guī)就業(yè)是我們所遇到的挑戰(zhàn)。在本文中，根據ILO的定義及現有數據，我們采用CHN中“你在此職業(yè)中的地位是什么”變量來定義正規(guī)與非正規(guī)就業(yè)。根據我們的定義，有雇工的個體經營者、長期工、合同工定義為正規(guī)就業(yè)者，無雇工的個體經營者、臨時工、領取工資的家庭工人、無報酬的家庭幫工等定義為非正規(guī)就業(yè)者。

需要說明的是在數據分析中，我們不能控制一些缺省變量。數據調查過程中，人們有可能不報告某些“非正規(guī)”工作。雖然這些數據的缺省對男女的幾率應該是一樣的，但如果女性是因為喪失了再就業(yè)機會而離開勞動力市場（如沮喪工人效應），并且女性看作是家庭中第二收入者，那么缺省值對女性的影響可能要比男性大。

由前面給出的非正規(guī)就業(yè)的定義，表1給出了根據CHNS數據得到的1997～2006年中國城鎮(zhèn)居民正規(guī)與非正規(guī)就業(yè)的比例。1997年，中國城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)的比例為22.24%，2006年這一比例上升至36.5%，這一數據與其他學者得到的結論基本一致。例如，利用中國城市勞動力調查（CULS1、CULS2）數據，采用是否有勞動合同作為非正規(guī)就業(yè)的定義，杜陽等（2006）發(fā)現2005年中國城鎮(zhèn)居民非正規(guī)就業(yè)的比重由2002年的18.5%上升至2005年的32.6%。另外，我們也發(fā)現女性從事非正規(guī)就業(yè)的比重要比男性高。事實上，許多發(fā)展中國家的實際調查都表明,在其勞動力市場上,女性更容易成為非正規(guī)就業(yè)者。也有學者認為中國非正規(guī)就業(yè)中男女兩性比例并沒有顯著的區(qū)別，如譚琳與李軍峰（2003）根據第二次中國婦女社會地位調查數據,發(fā)現在從事正規(guī)就業(yè)和非正規(guī)就業(yè)的勞動者群體中，女性比例略高于男性，但差異并不十分顯著。但該文中認為中國非正規(guī)就業(yè)者的確存在非常嚴重的行業(yè)和職業(yè)性別隔離以及由此決定的收入方面的性別差異。

表1 1997～2006年中國城鎮(zhèn)居民正規(guī)、非正規(guī)就業(yè)比例

表2 1997～2006年中國城鎮(zhèn)正規(guī)與非正規(guī)就業(yè)者的基本特征統(tǒng)計描述

表3 1997～2006年中國城鎮(zhèn)正規(guī)和非正規(guī)就業(yè)者平均月工資（元）

進一步我們分析正規(guī)就業(yè)者、非正規(guī)就業(yè)者的個人基本特征（年齡、教育程度）及職業(yè)特征（工作時間、收入及是否具有醫(yī)療保險等）。由表2可看到無論是在正規(guī)就業(yè)還是非正規(guī)就業(yè)中，女性普遍比男性年輕；非正規(guī)就業(yè)者的平均受教育程度要比正規(guī)就業(yè)者的平均受教育低，這也反映了教育因素是勞動者就業(yè)的一個決定因素。正規(guī)就業(yè)中女性的平均受教育程度比男性略高（1997年例外），而在非正規(guī)就業(yè)中這一現象恰好相反（2006年例外），這可能是在改革初期，大量中年女性過早離開了正規(guī)就業(yè)市場，而這些女性的受教育程度相對比較低。

在現實中，正規(guī)就業(yè)者會有一些社會福利、補助等，非正規(guī)就業(yè)者可能會得到食物、住宿等，而這些數據通常很難準確收集。此外非正規(guī)就業(yè)者由于工作時間、收入的不確定性，使得收入數據更是難以準確獲得，因此比較正規(guī)與非正規(guī)就業(yè)者的收入存在一定難度。如果我們單純比較月工資 （表3），發(fā)現在非正規(guī)就業(yè)中，無論是男性還是女性，其收入都遠遠低于正規(guī)就業(yè)者。雖然正如前文提到的，非正規(guī)就業(yè)者的受教育程度普遍低于正規(guī)就業(yè)者，根據人力資本理論，教育程度是決定收入的重要因素之一。但收入偏低仍就是非正規(guī)就業(yè)的基本特征之一。非正規(guī)就業(yè)者收入偏低有可能是由于行業(yè)和職業(yè)性別隔離現象造成的，此外非正規(guī)就業(yè)領域由于缺乏法律、法規(guī)及政策規(guī)定,更可能產生工資和福利方面的性別歧視現象（譚琳、李軍峰，2003）。

非正規(guī)就業(yè)中男女之間的收入差異要大于正規(guī)就業(yè)中的男女收入差異。如果把女性收入看作1，1997年正規(guī)就業(yè)中的性別收入比是1.17，非正規(guī)就業(yè)中的性別收入比是1.35，而在2006年，這一比例分別是1.11和1.56。

總的來說，自1997～2006年間，正規(guī)、非正規(guī)就業(yè)者收入具有以下特征：正規(guī)、非正規(guī)就業(yè)者之間的收入差異在逐漸擴大；非正規(guī)就業(yè)中的收入性別差異在逐漸擴大；正規(guī)就業(yè)中的收入性別差異相對穩(wěn)定。

勞動時間較長、擁有醫(yī)療保險比例低是非正規(guī)就業(yè)的另一顯著特征。2006年，76.93%的正規(guī)就業(yè)者擁有保險，而在非正規(guī)就業(yè)者中，這一比例僅為34.45%。但另一方面我們也發(fā)現無論是正規(guī)就業(yè)者還是非正規(guī)就業(yè)者，擁有勞動保險的比例都在增加，尤其是非正規(guī)就業(yè)者，增加的幅度較大。1997～2006年期間，從事非正規(guī)就業(yè)的男性擁有醫(yī)療保險的比例由1997年的19.10%上升至2006年的33.2%，同期從事非正規(guī)就業(yè)的女性擁有醫(yī)療保險的比例由23.91%上升至35.84%（見表 4）。

總的看來，從統(tǒng)計描述中我們發(fā)現女性更易從事非正規(guī)就業(yè)，相比較正規(guī)就業(yè)者，非正規(guī)就業(yè)者擁有更低的收入、更長的勞動時間及更低的醫(yī)療保險比例，而在非正規(guī)就業(yè)者中，女性比男性擁有更低的收入。女性聚集的職業(yè)或職位常常是那些技術要求低，收入較低或沒有收入，勞動時間長，內容瑣碎的工作，使得女性在非正規(guī)就業(yè)市場內部更易邊緣化。

表4 1997～2006年中國城鎮(zhèn)正規(guī)和非正規(guī)就業(yè)者擁有醫(yī)療保險比例（%）

3 模型框架

非正規(guī)就業(yè)研究中的一個基本問題是什么因素決定了勞動者從事非正規(guī)就業(yè)？勞動者的基本特征、性別特征、家庭特征等從中扮演了什么樣的角色？此外，在分析勞動者是否從事非正規(guī)就業(yè)的過程中，一個可能存在的問題是“選擇性偏誤”。在實際中，一些人可能會離開勞動力市場，如沮喪工人效應，而女性作為勞動力市場中的弱勢群體之一，相比較于男性，有可能更易離開勞動力市場。為解決這一問題，我們采用多元態(tài)Logit模型對勞動者的就業(yè)選擇模型進行估計。

根據前面的統(tǒng)計描述，我們發(fā)現正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)中勞動者的工資是有顯著差別的，為此我們對正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)的工資方程分別進行估計。但在估計小時工資方程可能會存在自選擇性問題。這是由于不同就業(yè)類型從業(yè)人員的分布并不是隨機的，他們的就業(yè)類型極有可能是自選擇的結果。自選擇性偏差的存在會導致OLS估計結果的不一致性（Inconsistency）。因此，我們必須對自選擇性問題進行處理，以糾正估計偏差。當就業(yè)類型只有兩種時，我們可以應用赫克曼（Heckman，1979)的方法來糾正選擇性偏差。然而，由于這里的就業(yè)類型是多元的，因此赫克曼的方法不再適用，需要對其進行擴展。 Lee(1983)、Dubin and McFadden(1984)、Dahl(2002)以及Bourguignon等 (2001)對選擇性偏差的糾正擴展到了多元選擇的情形,并根據工資方程誤差項和就業(yè)選擇方程誤差項之間假設關系的不同提出了不同的處理辦法。理論上，Dubin-McFadden、Dahl以及BFG方法要優(yōu)于Lee方法，因為后者施加了更多的約束條件，因此在這里我們選擇BFG方法進行估計。

s=1、2、3分別表示正規(guī)就業(yè)、非正規(guī)就業(yè)和失業(yè)三種狀態(tài)。Xs、Zs為外生變量，表示個人特征、家庭特征、地理特征等。

在工資方程中，s≠3,因為失業(yè)人員沒有收入。工資變量Ys被觀察到當且僅當就業(yè)狀態(tài)s得到選擇，即I*s＞MaxI*j時，j≠s。

當對不同就業(yè)狀態(tài)的工資方程分別使用OLS進行估計時，如果存在未觀測到的影響收入和職業(yè)選擇的個人特征，會導致誤差項ηs和us存在相關性，因此運用OLS對工資方程進行估計會得到β的非一致估計。為克服可能存在的β的非一致估計，BGF方法擴展了赫克曼的兩階段樣本選擇糾正模型到多元態(tài)Logit情形。

假設ηs獨立、同分布，服從最小極值（Gumbel）分布，即獨立無關選擇假設(IIA)。

ηs的分布函數和概率密度分別為 G(η)=exp(-e-η)，e(η)=exp(-η-e-η)。

利用麥克法登（McFadden，1973)中的結論，有：

根據上述表達式，利用最大似然法可得到γs的估計。

下面求β的一致估計。不失一般性，設觀測類型1的工資水平被觀測到，由此求β1的一致估計。

對每個s,假設u1與線性相關。在經典線性模型假設下，u1服從正態(tài)分布，且u1與服從二維正態(tài)分布。 設是u1與的相關系數，由于之間彼此獨立，則有：

ω1為殘差項，與所有的正交，且 E(ω1)=0

其中v1與其他項都正交，并且E(v1)=0。Ps是由（3）式得到第s就業(yè)選擇的概率，由此可用OLS估計（5）式，得到β1的一致估計。

總的來說，此種方法分為兩部分，首先估計多元態(tài) Logit模型，得到 Ps的擬合值，由此計算第二步，用 OLS 估計（5）式，得到β的一致估計。

蒙特卡羅試驗表明BGF方法在處理多元選擇模型的自選擇問題時具有相對的優(yōu)勢和更廣泛的應用，即使在非線性或者IIA假設不滿足情況下，仍能得到一致估計。

4 模型結果

正如上面分析所提到的，就業(yè)類型在人群中的分布并不是隨機的，實際上，人們都是基于個人的效用最大化決策來選擇是否就業(yè)或以何種形式就業(yè)，因此，對小時工資方程運用OLS估計會導致估計結果的不一致性。我們使用BGF方法，對可能出現的自選擇性偏差進行糾正。為了應用BGF方法，首先使用多元態(tài)Logit模型，估計人們在不同就業(yè)類型之間的選擇。在第一階段多元態(tài)Logit模型的基礎上，計算出選擇項，并將其加入第二階段的小時工資方程，從而得到參數的一致估計。

4.1 多元態(tài)Logit估計結果

表5給出了第一階段多元態(tài)Logit模型的估計結果。我們引入了個人特征變量、家庭變量和地理特征變量等。

回歸結果表明女性更有可能從事非正規(guī)就業(yè)或失業(yè)（與正規(guī)就業(yè)相比），女性從事非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)的機會比要比男性從事非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)的機會比高12.5%，而女性退出勞動力市場可能性 （與正規(guī)就業(yè)相比）是男性的3.32倍。大量女性過早的離開了正規(guī)勞動力就業(yè)市場，非正規(guī)勞動力市場相對低的準入標準和較少的就業(yè)成本,為她們增加了就業(yè)空間。

年齡影響勞動者是否從事非正規(guī)就業(yè)，在其他條件同樣的情況下，年輕人更易從事非正規(guī)就業(yè)或失業(yè)（與正規(guī)就業(yè)相比）。

表5 不同分布假設下的純費率方差分析表

相比較其它變量的影響，教育對勞動者是否從事非正規(guī)就業(yè)的影響最大。受教育程度低的勞動者更傾向于從事非正規(guī)就業(yè)，受教育年限每減少1年，勞動者從事非正規(guī)就業(yè)與正規(guī)就業(yè)的機會比增加24.6%，而對女性增加25.8%,比男性高出1.6個百分點。這意味著提高勞動者的受教育程度是幫助其由非正規(guī)就業(yè)轉向正規(guī)就業(yè)的一個有效手段。女性的受教育程度通常要比男性低，因此提高女性平均教育水平對提高女性正規(guī)就業(yè)的比例具有重要意義。在表3的分析中，我們看到正規(guī)就業(yè)中的女性比男性的平均受教育程度略高，一個可能的原因是女性在正規(guī)就業(yè)中收到歧視，在男女同等條件下，女性必須擁有更高的教育程度才能進入正規(guī)就業(yè)。教育程度對女性是否從事正規(guī)就業(yè)的影響要比男性大。另一方面，我們也發(fā)現受教育程度低的勞動者更有可能面臨失業(yè)。

CHNS數據中包含各種描述個人健康狀況的變量，在本文的研究中，采用受訪者自我報告健康狀況。從回歸結果我們可看到健康狀況影響一個勞動者是否從事非正規(guī)就業(yè)，在相同的條件下，健康狀況較差的勞動者更有可能從事非正規(guī)就業(yè)。一個可能的解釋是正規(guī)就業(yè)對勞動者的準入門檻較高，許多單位招聘正式職工（通常為正規(guī)就業(yè)）時都要進行健康檢查，從而將健康狀況較差的勞動者排斥在正規(guī)就業(yè)之外。另一方面，健康狀況較差的勞動者也更有可能失業(yè)。

對女性而言，與無子女女性相比，如果女性有6歲以上子女，會加大其從事非正規(guī)就業(yè)的可能性，但不會影響女性是否退出勞動力市場，而是否有子女對男性幾乎沒有影響4。一個比較有趣的現象是，擁有6歲以下子女對女性是否從事非正規(guī)就業(yè)沒有影響，一個可能的解釋是在中國許多祖父母承擔了照料下一代的責任，特別是對學齡前兒童，因此6歲以下子女對其母親就業(yè)的影響不大，而一旦下一代進入小學或中學讀書后，由于教育觀念、文化程度、體力的限制，祖父母通常不再或較少照料下一代。居于中國男主外，女主內的思想，女性通常會投入更多精力照顧子女，從而對自身工作投入的精力就會有限，導致其被迫或主動加入非正規(guī)就業(yè)。由于在中國基本上是夫妻雙方共同工作以負擔家庭開支，且子女教育費用較高，因此通常女性不會為了照顧子女而離開勞動力市場。

表5 多元態(tài)Logit模型估計結果

即便在控制個人和家庭特征之后，地區(qū)特征對就業(yè)類型的影響依然存在。相比較其它城市而言，廣西的居民更可能成為非正規(guī)就業(yè)者，失業(yè)的可能性也相對較高，而江蘇的居民成為非正規(guī)就業(yè)者及失業(yè)的可能性都是最低的。

表6 工資方程估計結果

4.2 工資方程估計結果

在統(tǒng)計描述部分，我們已經發(fā)現了與正規(guī)就業(yè)者相比，非正規(guī)就業(yè)者的收入偏低，但其影響因素是多方面的。下面我們根據明瑟（Mincer，1974)人力資本模型對收入函數進行估計，試圖分析非正規(guī)就業(yè)對男女工資收入差距的影響。盡管OLS的估計結果是有偏的，但為了與糾正選擇性偏差的估計結果（BGF）進行比較，在表中列出兩種估計方法的結果。

無論是用OLS還是BGF估計方法，在控制一系列個人、家庭和地區(qū)特征后，女性的月工資依然要低于男性。月工資的這一性別差異不僅存在于正規(guī)就業(yè)者中，而且也出現在非正規(guī)就業(yè)者中。BGF估計方法顯示，在其他條件相同時，正規(guī)就業(yè)中女性月工資比男性月工資低9.4%,而在非正規(guī)就業(yè)中，女性月工資比男性低35.2%，這表明非正規(guī)就業(yè)中男女性的收入差異要遠大于正規(guī)就業(yè)中男女性的收入差異，即非正規(guī)就業(yè)中的女性收入處于最低端。而用OLS估計方法，在其他條件相同時，正規(guī)就業(yè)中女性月工資比男性月工資低14.3%，非正規(guī)就業(yè)中女性月工資比男性月工資低33.7%，即糾正選擇性偏差之后，正規(guī)就業(yè)者內部存在的月工資的性別差異比用OLS估計出的月工資的性別差異要小。一個可能的解釋是，相比較女性，男性從事正規(guī)就業(yè)的自我選擇性更強，因此在OLS估計結果中，男性的工資水平更高。如果自選擇性偏差得到糾正，即男性和女性隨機地被指派成為正規(guī)就業(yè)者，那么男性和女性之間的工資水平差異會減少。

年齡變量前的系數為正，年齡平方前的系數為負，這與人力資本理論中工作經驗的影響（這里用年齡作為工作經驗的代理變量）應是凹型的相符。一個比較意外的結果是非正規(guī)就業(yè)中的教育回報率 （5%）比正規(guī)就業(yè)中的教育回報率（4%）要高，這可能是非正規(guī)就業(yè)者的教育程度比正規(guī)就業(yè)者的教育程度低，而低教育程度的回報率可能會比高教育程度的回報率高。一個勞動者的健康狀況較好，其收入會增加，但健康變量前的系數不顯著。

在不同就業(yè)工資函數中，選擇項的負（正）表明了工資的低（高）估。我們發(fā)現正規(guī)就業(yè)工資方程中非正規(guī)就業(yè)選擇項的系數為負，表明正規(guī)就業(yè)者存在著負的自選擇性。雖然勞動者在非正規(guī)就業(yè)中工作會有更高工資，但卻選擇了在正規(guī)就業(yè)。如果正規(guī)工作在人群中被隨機指派，那么正規(guī)就業(yè)者的小時工資水平會更高。這表明，那些擁有優(yōu)質的不可觀測特征的人們在正規(guī)就業(yè)與非正規(guī)就業(yè)中抉擇時，更傾向于從事正規(guī)就業(yè)，即使從事正規(guī)就業(yè)會比從事非正規(guī)就業(yè)收入要低。而非正規(guī)就業(yè)工資方程中正規(guī)就業(yè)選擇項的系數不顯著，表明在非正規(guī)就業(yè)中不存在自選擇性。由此說明中國非正規(guī)就業(yè)市場既沒有約翰·哈里斯和邁克爾·托羅達(Harris and Todaro,1970)所認為的那樣悲觀，即非正規(guī)就業(yè)市場只是二元勞動力市場的從屬部分，但也并不是理性決策的結果。一方面中國城鎮(zhèn)勞動力市場運行良好并且具有極大的靈活性，但與此同時也可能會存在勞動力市場的效率損失和市場扭曲。人們更傾向于選擇正規(guī)就業(yè)，也表明了對正規(guī)勞動力市場的認可。

5 結論

利用CHNS數據和BGF分析方法，本文分析了自選擇性在城鎮(zhèn)居民選擇就業(yè)類型中的作用，發(fā)現正規(guī)就業(yè)者具有負向自選擇性，表明對于具有優(yōu)質不可觀測特征的勞動者來說，從事正規(guī)就業(yè)是一種自我選擇的過程，因此在中國的勞動力市場上存在一定的效率損失和市場扭曲。另外我們發(fā)現非正規(guī)就業(yè)者的工資收入要明顯低于正規(guī)就業(yè)者，且在非正規(guī)就業(yè)者中男女的收入差異更大，即非正規(guī)就業(yè)女性的收入是最低的。

雖然非正規(guī)勞動力市場相對低的準入標準和較少的就業(yè)成本為大量過早離開正規(guī)勞動力就業(yè)市場的女性增加了就業(yè)空間，但在政策缺失的狀況下，非正規(guī)就業(yè)女性的勞動報酬、社會保障不僅與正規(guī)就業(yè)女性存在差距、而且與非正規(guī)就業(yè)男性有明顯區(qū)別,從而會使業(yè)已存在的就業(yè)領域中的兩性差距非但沒有縮小反而有所擴大。雖然非正規(guī)就業(yè)具有進入成本低、市場化程度高和就業(yè)形式靈活等特點，在中國二元經濟轉換過程中創(chuàng)造了大量就業(yè)，在某種程度上解決了下崗職工的再就業(yè)問題。 但與此同時，從崗位的穩(wěn)定性、社會保護的程度、工資水平和其他待遇以及勞工標準來看，非正規(guī)化就業(yè)的確帶來諸多問題，這都是需要我們特別關注的。

[1]白鳳森.對拉美失業(yè)問題的再認識[J].拉丁美洲研究，2000,(5).

[2]蔡昉.非正規(guī)就業(yè):發(fā)揮勞動力市場配置資源作用[J].前線，2005,(5).

[3]蔡昉，都陽，王美艷.中國勞動力市場轉型與發(fā)育[M].商務印書館,2005.

[4]鄧曲恒.中國城鎮(zhèn)地區(qū)的非正規(guī)就業(yè)[D].異質性和自選擇性，性別與非正規(guī)就業(yè)課題工作論文.

[5]胡鞍鋼,楊韻新.就業(yè)模式轉變:從正規(guī)化到非正規(guī)化─我國城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)狀況分析[J].管理世界，2001,(2).

[6]金一虹.非正規(guī)就業(yè)與女性經濟參與[N].中國婦女報.2005年11月1日

[7]孟憲范.改革大潮中的中國女性[M].北京:中國社會文獻出版社,1995.

[8]任遠，彭希哲主編.2006中國非正規(guī)就業(yè)發(fā)展報告：勞動力市場的再觀察[M].重慶出版社,2007.

[9]譚琳，李軍峰.我國非正規(guī)就業(yè)的性別特征分析[J].人口經濟，2003,27(5).