孫學(xué)濤，李明文，王振華，江金啟

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農(nóng)民工工資性收入不確定性及其影響因素——基于CGSS數(shù)據(jù)的反事實(shí)因果分析

孫學(xué)濤，李明文，王振華*，江金啟

(沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110866)

引入效用理論的分析框架，采用反事實(shí)分析方法，基于CGSS數(shù)據(jù)測(cè)度農(nóng)民工工資性收入的不確定性及其協(xié)同不確定性、異質(zhì)不確定性和不確定性誤差的分解情況，并分析其影響因素。結(jié)果表明：農(nóng)民工工資性收入總不確定性的絕對(duì)值為0.018；總不確定性中協(xié)同不確定性占比達(dá)到81.62%，而異質(zhì)不確定性占比不到20%；不同農(nóng)民工群體間的不確定性差異較大，東部地區(qū)及從事高技能工作或自雇的農(nóng)民工工資性收入不確定性較低。健康狀況、社會(huì)資本和區(qū)域變量等因素對(duì)農(nóng)民工工資性收入不確定性有顯著的負(fù)向影響；工資性收入、高技能和自雇職業(yè)等因素對(duì)農(nóng)民工工資性收入不確定性有顯著的正向影響。

農(nóng)民工；工資性收入；不確定性；反事實(shí)分析

一、問(wèn)題的提出

黨的十八大提出新型城鎮(zhèn)化的核心是人的城鎮(zhèn)化，強(qiáng)調(diào)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的重要任務(wù)是有序推進(jìn)農(nóng)民工市民化。從收入的角度看，實(shí)現(xiàn)農(nóng)民工市民化應(yīng)該包括兩個(gè)前提：一是收入水平的提高，二是降低不可預(yù)期的收入不確定性。由于勞動(dòng)力供給的結(jié)構(gòu)性短缺，農(nóng)民工收入水平不斷提高是不爭(zhēng)的事實(shí)。2008年農(nóng)民工人均月收入水平為1 340元，2014年達(dá)到了2 864元，年均增長(zhǎng)13.50%[1]。但與城鎮(zhèn)居民相比，農(nóng)民工工作的穩(wěn)定性較差，工資性收入的不確定性較大[2]，不利于農(nóng)民工市民化的實(shí)現(xiàn)。

不確定性是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一個(gè)重要概念，奈特將概率型不確定性事件定義為風(fēng)險(xiǎn)，而非概率型隨機(jī)事件定義為不確定性。并非所有的收入變動(dòng)都屬于不確定性范疇，只有預(yù)測(cè)之外的非概率隨機(jī)波動(dòng)才屬于不確定性[3]。已有的關(guān)于居民收入不確定性的研究大多針對(duì)城鎮(zhèn)居民進(jìn)行分析，少數(shù)學(xué)者在分析農(nóng)民工的消費(fèi)問(wèn)題時(shí)涉及到了其工資性收入的不確定性問(wèn)題[2]。在居民收入不確定性的測(cè)度方法上，一直存在較大差別[4]，主要包括以下兩種：第一是代理變量方法，代理變量包括職業(yè)、失業(yè)率、組間標(biāo)準(zhǔn)差或方差、收入變化的實(shí)際值與趨勢(shì)值間的差額[5]、預(yù)期收入與實(shí)際收入的差值[4]等。由于這種方法會(huì)損失準(zhǔn)確性，因此部分學(xué)者采用了第二種方法，即問(wèn)卷調(diào)查法，通過(guò)被調(diào)查者對(duì)未來(lái)收入不確定性的主觀估計(jì)進(jìn)行量化。這種方法對(duì)不確定性進(jìn)行直接測(cè)算，可避免第一種方法的缺點(diǎn)，也存在調(diào)查對(duì)象對(duì)不確定性比較難以準(zhǔn)確把握，問(wèn)卷調(diào)查對(duì)被調(diào)查者的估計(jì)值較難準(zhǔn)確地反映出來(lái)。

系統(tǒng)、準(zhǔn)確地測(cè)度農(nóng)民工工資性收入的不確定性和分析其影響因素對(duì)于促進(jìn)農(nóng)民工收入穩(wěn)定增長(zhǎng)和推進(jìn)農(nóng)民工市民化有重要的現(xiàn)實(shí)意義；在測(cè)度居民收入不確定性的過(guò)程中，選擇合理的方法是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題?；诖?，筆者擬在效用理論分析框架下，采用反事實(shí)分析方法，測(cè)度農(nóng)民工工資性收入的不確定性并分析其影響因素。

二、理論分析與研究框架

1．農(nóng)民工工資性收入不確定性的設(shè)定與分解

根據(jù)預(yù)防性儲(chǔ)蓄假說(shuō)，收入的不確定性對(duì)消費(fèi)有著顯著的負(fù)效應(yīng)[3-5]，即在其他條件不變的前提下，收入不確定性越大，消費(fèi)越少。而收入不確定性是通過(guò)測(cè)度確定性條件下農(nóng)民工實(shí)際消費(fèi)水平與農(nóng)民工的期望消費(fèi)之間的差值來(lái)反映。而反事實(shí)因果分析的含義包括某種事物在歷史上不曾存在，但假定存在過(guò)，然后根據(jù)這一假定估算經(jīng)濟(jì)生活中可能由此引起的后果，據(jù)此，筆者借鑒在其他研究領(lǐng)域被學(xué)者普遍采用的反事實(shí)因果分析方法[6-8]。在具體的分析過(guò)程中引入效應(yīng)理論，借鑒學(xué)者測(cè)度家庭脆弱性的方法[9]，把收入不確定性表達(dá)為期望效用，將不確定性值設(shè)定為確定性等價(jià)效用與農(nóng)民工消費(fèi)水平的期望效用之差。

式(1)中，UNC代表樣本工資性收入的不確定性，U()為確定性等價(jià)效用，EU(C)為其消費(fèi)水平期望效用。為確定性等值，本研究中的含義是假定不存在收入不確定性前提下農(nóng)民工的消費(fèi)值。在分析的過(guò)程中，筆者選擇的是相同時(shí)點(diǎn)、有正式工作、簽訂勞動(dòng)合同的城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)水平，暗含的假定是滿足上述條件的城鎮(zhèn)居民基本上可以預(yù)期自己的收入變動(dòng)，即收入沒(méi)有不確定性。

(2)

筆者進(jìn)一步將農(nóng)民工工資性收入的不確定性分解為三部分：一是由個(gè)體原因造成的工資性收入不確定性，即由個(gè)體及家庭特征所決定的部分，稱之為異質(zhì)不確定性；二是由外部原因造成的不確定性，即由行業(yè)、打工地區(qū)等因素所決定的部分，稱之為協(xié)同不確定性；最后一部分是測(cè)量誤差及不可解釋部分，稱之為不確定性誤差。

由此農(nóng)民工工資性收入不確定性分解為：

2．效用函數(shù)的選擇與條件期望的估計(jì)

現(xiàn)將農(nóng)民工的效用函數(shù)表達(dá)為消費(fèi)的函數(shù)，效用函數(shù)沿用Ligon及楊文等[9-10]的形式：

式(4)中，表示農(nóng)民工的風(fēng)險(xiǎn)厭惡類型，盡管關(guān)于的取值沒(méi)有統(tǒng)一的觀點(diǎn)，文獻(xiàn)中一般取2[11]或3[10]，筆者借鑒Ligon[9]和錢文榮[11]的研究成果將取2。

對(duì)條件期望的估計(jì)是另一必要步驟。孫鳳[12]、何平[13]、劉靈芝[14]、沈坤榮[15]和王紅建[16]等學(xué)者對(duì)消費(fèi)函數(shù)進(jìn)行了研究，筆者在此基礎(chǔ)上建立農(nóng)民工的消費(fèi)函數(shù)：

由于測(cè)度及分解過(guò)程需要對(duì)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，筆者建立城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)函數(shù)模型：

變量的意義及選取與農(nóng)民工消費(fèi)函數(shù)相近，不贅述。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源及其樣本描述性統(tǒng)計(jì)

在研究思路形成之后，筆者曾嘗試采用沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)民工團(tuán)隊(duì)的調(diào)研數(shù)據(jù)，但缺失城鎮(zhèn)居民的相關(guān)數(shù)據(jù)，無(wú)法計(jì)算農(nóng)民工在沒(méi)有不確定性條件下的消費(fèi)；然后準(zhǔn)備采用中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查(China General Social Survey，縮寫為CGSS)的公開數(shù)據(jù)，但近幾年農(nóng)民工和城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)數(shù)據(jù)不完整，于是筆者最終采用次優(yōu)的中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查(CGSS)2008數(shù)據(jù)。

中國(guó)綜合社會(huì)調(diào)查是中國(guó)第一個(gè)全國(guó)性、綜合性、連續(xù)性的大型社會(huì)調(diào)查項(xiàng)目，由中國(guó)人民大學(xué)社會(huì)學(xué)系發(fā)起。CGSS2008數(shù)據(jù)共包含6 000個(gè)有效個(gè)體樣本，筆者根據(jù)戶籍(農(nóng)村戶口)、受教育程度(大專以下)、未入伍、有外出打工經(jīng)歷(鄉(xiāng)鎮(zhèn)或本鄉(xiāng)鎮(zhèn)以外地區(qū)、3個(gè)月以上)等標(biāo)準(zhǔn)篩選農(nóng)民工樣本。同時(shí)，由于本研究考察工資性收入問(wèn)題，因此刪除了考察期不處于打工狀態(tài)的樣本，最終獲得有效農(nóng)民工樣本1 020個(gè)。同樣，根據(jù)考察期的工作狀態(tài)(有正式工作，未退休)及勞動(dòng)合同簽訂情況，篩選出有效城鎮(zhèn)居民樣本1 252個(gè)。

研究的被解釋變量為樣本家庭消費(fèi)的對(duì)數(shù)值，消費(fèi)數(shù)據(jù)采用“您家去年平均每月生活費(fèi)支出是多少？”問(wèn)項(xiàng)下的數(shù)據(jù)，未采用農(nóng)民工個(gè)人消費(fèi)值的原因是CGSS2008數(shù)據(jù)中不提供個(gè)人消費(fèi)情況，另外，農(nóng)民工(特別是老一代農(nóng)民工)的收入是家庭收入的重要來(lái)源，其消費(fèi)決策主要是以家庭為單位，因此考慮家庭消費(fèi)支出是合理的。解釋變量分別為性別、年齡、年齡平方項(xiàng)、受教育程度、健康狀況、工資性收入、家庭其他收入、父母受教育程度、社會(huì)資本、區(qū)域虛擬變量及職業(yè)虛擬變量。無(wú)論在怎樣的經(jīng)濟(jì)體制和社會(huì)環(huán)境下性別收入不平等的現(xiàn)象都普遍存在，因此筆者在分析過(guò)程中加入了受訪者的性別變量。隨著年齡的不斷提高，收入不斷上升，即年齡效應(yīng)曲線呈現(xiàn)出持續(xù)線型遞增[17]，而年齡與消費(fèi)之間則存在著倒U型關(guān)系[18]，在分析農(nóng)民工收入和消費(fèi)的模型中需要加入年齡變量，因此，本研究加入了受訪者的年齡和年齡的平方項(xiàng)。教育是重要的人力資本投資，對(duì)家庭或者個(gè)體的收入有很大的影響，通常受教育年限越長(zhǎng)，人力資本積累越豐富，學(xué)習(xí)新技能的能力就越強(qiáng)，其生產(chǎn)效率相對(duì)就越高，進(jìn)而收入就越高。本研究選擇受訪者的受教育年限和父母受教育程度來(lái)衡量。農(nóng)民工的健康狀況影響著其勞動(dòng)效率和收入，通常農(nóng)民工的健康狀況得到改善，其勞動(dòng)效率和收入就會(huì)提高，反之則會(huì)下降。因此，筆者在農(nóng)民工收入和消費(fèi)模型內(nèi)加入受訪者的健康狀況。需要說(shuō)明的是健康狀況采用5分類量表進(jìn)行量化。社會(huì)資本同樣也影響農(nóng)民工收入和消費(fèi)，農(nóng)民工與當(dāng)?shù)鼐用窠⒘己玫墓ぷ麝P(guān)系，其換得中高收入的機(jī)會(huì)就相對(duì)較高[19]。筆者在分析的過(guò)程中加入社會(huì)資本變量，其數(shù)據(jù)為CGSS2008數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)“在今年春節(jié)期間，以各種方式與您互相拜年、交往的親屬、親密朋友和其他人大概有多少人?”問(wèn)項(xiàng)下的數(shù)據(jù)。不同地區(qū)(或不同行業(yè))收入水平存在差異，因而在分析收入和消費(fèi)差異的模型內(nèi)需要加入?yún)^(qū)域變量和職業(yè)變量，區(qū)域虛擬變量的設(shè)定是按照東、中、西三類地區(qū)為標(biāo)準(zhǔn)(東部區(qū)域包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11個(gè)省市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個(gè)??；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個(gè)省市)，其中東部地區(qū)為對(duì)照組；部分農(nóng)民工每天的工作種類不同，部分農(nóng)民工自主創(chuàng)業(yè)，因此職業(yè)虛擬變量的設(shè)定是按照低技能、高技能、自雇及其他四類進(jìn)行區(qū)別，低技能組為對(duì)照組。樣本的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。鑒于家庭其他收入也會(huì)對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生影響，因此在解釋變量中加入家庭其他收入變量嘗試對(duì)其進(jìn)行控制。家庭其他收入是家庭總收入減掉工資性收入。工資性收入和家庭其他收入變量都采用對(duì)數(shù)形式。

表1　樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

注：數(shù)據(jù)來(lái)源于作者對(duì)CGSS2008數(shù)據(jù)的篩選和計(jì)算。

四、計(jì)量結(jié)果及其分析

本研究采用的是截面數(shù)據(jù)，在回歸之前進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，WHITE檢驗(yàn)結(jié)果為：chi2(108)= 82.06，Prob > chi2 = 0.970 2，拒絕存在異方差的原假設(shè)。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，筆者借助STATA11.0軟件對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健回歸，結(jié)果顯示年齡、年齡平方項(xiàng)、受教育程度、收入、家庭其他收入、父母受教育程度、社會(huì)資本、區(qū)域虛擬變量及職業(yè)變量1都對(duì)農(nóng)民工的消費(fèi)有顯著影響，由于農(nóng)民工的消費(fèi)函數(shù)不是分析的重點(diǎn)，因此不展開討論。

在測(cè)度及分解農(nóng)民工工資性收入不確定性的過(guò)程中需要對(duì)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，因此同樣對(duì)城鎮(zhèn)居民樣本的消費(fèi)函數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健回歸估計(jì)。

表2　農(nóng)民工和城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

注：因年齡的平方變量對(duì)因變量的影響只有在保留四位小數(shù)點(diǎn)之后才能體現(xiàn)，因此本表數(shù)據(jù)保留至小數(shù)點(diǎn)后4位。

1．農(nóng)民工工資性收入不確定性值的測(cè)算及分解

在回歸估計(jì)的基礎(chǔ)上，本研究對(duì)農(nóng)民工工資性收入的不確定性進(jìn)行了測(cè)算，并進(jìn)一步按照式(3)對(duì)其分解(表3)，結(jié)果顯示：農(nóng)民工工資性收入總不確定性的絕對(duì)值為0.018；在總不確定性中，協(xié)同不確定性最大，占到總不確定性的80%以上，說(shuō)明農(nóng)民工工資性收入不確定性主要來(lái)源于外部環(huán)境，而其自身因素，即異質(zhì)不確定性僅占不足20%。

表3　農(nóng)民工工資性收入總不確定性及分解值

由于協(xié)同不確定性占比較大，因此筆者按照區(qū)域及職業(yè)變量對(duì)農(nóng)民工進(jìn)行分類比較，比較不同農(nóng)民工群體間的工資性收入不確定性差異(表4)。從對(duì)比結(jié)果看，東部樣本的總不確定性最低，中部地區(qū)與西部地區(qū)次序升高。東部樣本的協(xié)同不確定性在三個(gè)區(qū)域中也是最低的，但異質(zhì)不確定性卻是東部樣本最高。

表4　不同農(nóng)民工群體間收入不確定性差異

按照職業(yè)分類的對(duì)比結(jié)果是低技能樣本的總不確定性較高，高技能樣本次之，自雇樣本最低。

2．農(nóng)民工工資性收入不確定性的影響因素

在統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用回歸分析探討解釋變量包括性別、年齡、年齡平方項(xiàng)、受教育程度、健康狀況、工資性收入、父母受教育程度、社會(huì)資本、區(qū)域虛擬變量及職業(yè)虛擬變量分別對(duì)農(nóng)民工工資性收入的總不確定性及協(xié)同不確定性、異質(zhì)不確定性的影響(表5)。由于家庭其他收入雖對(duì)農(nóng)民工家庭消費(fèi)有影響，但對(duì)農(nóng)民工工資收入不確定性的影響不大，因此在分析農(nóng)民工工資性收入不確定性時(shí)未加入家庭其他收入變量。

表5　農(nóng)民工工資性收入不確定性影響因素的回歸結(jié)果

注：因年齡、受教育程度和社會(huì)資本等變量對(duì)因變量的影響只有在保留四位小數(shù)點(diǎn)之后才能體現(xiàn)，因此本表保留小數(shù)點(diǎn)后4位。數(shù)據(jù)來(lái)源于STATA11.0軟件輸出。

在總不確定性的影響因素中，健康狀況、工資性收入、社會(huì)資本、區(qū)域變量及職業(yè)變量的回歸結(jié)果顯著，但需要注意的是估計(jì)系數(shù)符號(hào)。社會(huì)資本的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明社會(huì)資本的提升，有助于降低農(nóng)民工工資性收入不確定性，社會(huì)資本是農(nóng)民工獲得穩(wěn)定工作機(jī)會(huì)的保障，因此社會(huì)資本越高，工資性收入的不確定性越低。健康狀況變量的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明身體越健康的農(nóng)民工，工資性收入的不確定性越大，可能的解釋是身體健康狀況較差的農(nóng)民工可能會(huì)選擇一份收入較低的工作長(zhǎng)期從事，而健康情況較好的農(nóng)民工則可能會(huì)不斷挑戰(zhàn)新的工作機(jī)會(huì)，進(jìn)而增加了收入的不確定性。相比于東部地區(qū)，在中、西部地區(qū)打工的農(nóng)民工的工資性收入不確定性較高。原因可能是東部地區(qū)的工作機(jī)會(huì)較多，使該地區(qū)的農(nóng)民工能獲得穩(wěn)定的工資性收入；而中、西部地區(qū)的工作機(jī)會(huì)較少，該地區(qū)農(nóng)民工的工作沒(méi)保障，工資性收入不穩(wěn)定。職業(yè)變量中，相比于低技能工人，高技能或自雇的農(nóng)民工工資性收入的不確定性較低，其他職業(yè)的農(nóng)民工工資性收入的不確定性較高。可能的解釋是高技能農(nóng)民工擁有較高的人力資本水平，尋找到新工作的概率也就相對(duì)較高，工資性收入較穩(wěn)定；自雇農(nóng)民工一般有較穩(wěn)定的就業(yè)，工資性收入也較穩(wěn)定；而其他職業(yè)多為零工，因此其他職業(yè)農(nóng)民工收入不確定性相對(duì)較高。工資性收入變量對(duì)農(nóng)民工工資收入不確定性的影響顯著為正，可能的解釋是農(nóng)民工的工資收入越高，收入變動(dòng)的幅度也就相對(duì)越大，因此工資收入不確定性就相對(duì)越高。從表面上看這個(gè)結(jié)論與職業(yè)變量的回歸結(jié)論相悖，因?yàn)楦呒寄芎妥怨偷霓r(nóng)民工工資性收入的不確定性較低。

協(xié)同不確定性影響因素的回歸結(jié)果顯示，所有個(gè)體及家庭特征變量的影響均顯著，可能的解釋是農(nóng)民工職業(yè)及就業(yè)區(qū)域的選擇是受個(gè)體及家庭特征內(nèi)生變量影響的，因此由外部因素決定的協(xié)同不確定性也與其內(nèi)部因素緊密關(guān)聯(lián)。從結(jié)果看，男性農(nóng)民工的協(xié)同不確定性大于女性，可能的解釋是男性農(nóng)民工抵御外部不確定性的風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)于女性農(nóng)民工。年齡對(duì)協(xié)同不確定性的影響為負(fù)，可能的解釋是年齡越大的農(nóng)民工，越有抵御外部不確定性的經(jīng)驗(yàn)和能力，因此協(xié)同不確定性會(huì)隨著年齡的提高而降低。受教育程度對(duì)協(xié)同不確定性的影響為負(fù)，可能的解釋是受教育年限越長(zhǎng)的農(nóng)民工，其適應(yīng)性越強(qiáng)，抵御外部風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，因而協(xié)同不確定性越低。農(nóng)民工的工資性收入對(duì)協(xié)同不確定性的影響為負(fù)，可能的解釋是農(nóng)民工的工資性收入越高，其降低外部不確定性成本的能力越強(qiáng)，適應(yīng)外部沖擊的能力越強(qiáng)，有助于降低協(xié)同不確定性。

異質(zhì)不確定性影響因素的回歸結(jié)果顯示，區(qū)域變量及職業(yè)變量2的影響顯著，可能的解釋是外部因素也可能通過(guò)影響農(nóng)民工個(gè)體特征或者家庭特征因素進(jìn)而影響異質(zhì)不確定性。男性的異質(zhì)不確定性小于女性，可能的解釋是女性農(nóng)民工不僅需要外出務(wù)工，而且還需要承擔(dān)照顧家庭的責(zé)任，因此主要工作在離家相對(duì)較近的地區(qū)，會(huì)影響其異質(zhì)不確定性。年齡越大，異質(zhì)不確定性越大，可能的解釋年齡較大的農(nóng)民工受制于身體、家庭及個(gè)人主觀意愿等因素，工作的穩(wěn)定性會(huì)受到影響，并且主要在離家較近的區(qū)域工作，會(huì)影響其異質(zhì)不確定性。受教育程度的系數(shù)為正，可能的原因是受教育年限越長(zhǎng)的農(nóng)民工越有冒險(xiǎn)精神，更愿意追求更高的收入，而代價(jià)便是收入不確定性的升高。雖然其會(huì)通過(guò)較好的抵御協(xié)同不確定性的能力抵消對(duì)總不確定性的影響，但是僅對(duì)異質(zhì)不確定性而言，仍是正效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

本研究引入新的分析框架、采用反事實(shí)分析法對(duì)農(nóng)民工工資性收入的不確定性進(jìn)行測(cè)度，并將其分解為協(xié)同不確定性、異質(zhì)不確定性及不確定性誤差，基于CGSS2008數(shù)據(jù)的實(shí)證分析結(jié)果表明：農(nóng)民工工資性收入的總不確定性中，協(xié)同不確定性占比達(dá)到80%以上，而異質(zhì)不確定性占比不到20%。進(jìn)一步的影響因素分析結(jié)果表明：健康狀況對(duì)農(nóng)民工工資性收入不確定性有顯著的負(fù)向影響；工資性收入對(duì)農(nóng)民工工資收入不確定性和異質(zhì)不確定性有顯著的正向影響，但對(duì)協(xié)同不確定性有顯著的負(fù)向影響；社會(huì)資本對(duì)農(nóng)民工工資收入不確定性和異質(zhì)不確定性有顯著的負(fù)向影響，但對(duì)協(xié)同不確定性有顯著的正向影響；區(qū)域變量1對(duì)農(nóng)民工工資性收入不確定性和異質(zhì)不確定性有顯著的正向影響，對(duì)協(xié)同不確定性的影響為負(fù)，但不顯著；區(qū)域變量2對(duì)農(nóng)民工工資性收入不確定性有顯著的正向影響；職業(yè)變量1和職業(yè)變量2對(duì)農(nóng)民工工資性收入不確定性有顯著的負(fù)向影響；職業(yè)變量3對(duì)農(nóng)民工工資性收入不確定性有顯著的正向影響。通過(guò)區(qū)域變量和職業(yè)變量可以看出，東部地區(qū)的農(nóng)民工工資性收入不確定性較低，高技能或自雇的農(nóng)民工工資性收入不確定性較低。

上述結(jié)論具有如下啟示：一是應(yīng)注重提高農(nóng)民工身體素質(zhì)。農(nóng)民工的身體狀況是其工作的“本錢”，身體狀況較好的農(nóng)民工，其工資性收入的不確定性相對(duì)較低；而身體狀況較差的農(nóng)民工其工資性收入的不確定性相對(duì)較高。提高農(nóng)民工的身體素質(zhì)，可以降低農(nóng)民工工資性收入的不確定性。二是應(yīng)努力縮小區(qū)域差距。中西部地區(qū)農(nóng)民工工資收入的不確定性相對(duì)高于東部地區(qū)農(nóng)民工工資收入的不確定性。政府應(yīng)完善勞動(dòng)力市場(chǎng)建設(shè)，引導(dǎo)農(nóng)民工在區(qū)域間的自由流動(dòng)，有利于降低中西部地區(qū)農(nóng)民工工資收入的不確定性。三是應(yīng)積極推動(dòng)農(nóng)民工職業(yè)向上流動(dòng)。高技能和自雇的農(nóng)民工工資性收入不確定性較低，而低技能和其他職業(yè)的農(nóng)民工工資性收入不確定性較高。通過(guò)培訓(xùn)或者教育等其他方式可將低技能和其他職業(yè)的農(nóng)民工轉(zhuǎn)化為高技能或者自雇職業(yè)的農(nóng)民工，進(jìn)而提高其收入的穩(wěn)定性。

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責(zé)任編輯：李東輝

Uncertainty and influencing factors of salary income of migrant workers: Based on the counterfactual analysis of CGSS

SUN Xuetao, LI Mingwen, WANG Zhenhua*, JIANG Jinqi

(College of Economics and Management, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866，China)

Based on CGSS data, the essay uses the counterfactual method and develops the utility theory framework to measure the uncertainty of salary income of migrant workers, and decomposes it into collaborative uncertainty, idiosyncratic uncertainty and measurement error of uncertainty. The results show that the absolute value about the total uncertainty of the migrant worker’s wage income is 0.018, the proportion of collaborative uncertainty reached 81.62%, and the proportion of idiosyncratic uncertainty is less than 20%. The uncertainty of salary income of migrant workers with high skill or self-employed of coastal provinces is lower than that of other provinces. Health status, social capital and regional variables have significant negative impact on peasant workers' salary income uncertainty. Salary income, high skill and self-employed professional and occupation variables have significant positive influence on it.

migrant workers; salary income; uncertainty; the counterfactual analysis

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2017.02.002

F323.6

A

1009-2013(2017)02-0010-07

2017－03－06

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71503173，71273179，713073161)；遼寧省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(L15CJY014；L16AJY007)；遼寧省教育廳人文社科項(xiàng)目(W2015336)。

孫學(xué)濤(1989—)，男，山東鄄城人，博士研究生，主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策。*為通信作者。