张士连，张文娟，扶 桑

（阜阳师范大学a.商学院；b.经济学院安徽阜阳236037）

2019 年3 月31 日国家发改委发布了新型城镇化建设重点任务，强调要加快农业转移人口市民化。截止2018 年我国农民工总数已达到2.88亿[1]，这其中大多数的农民工在城市生活工作但却不能真正融入城市之中。

Taylor[2]认为正是城镇的高收入水平才吸引了农村劳动力向城市转移。但由于“低工资”陷阱[3]，农民工并不能获得期望的收入，城镇化建设进程也因此受到阻碍。因而农民工收入问题一直是相关学者高度重视的项目。钱雪飞[4]考察了两代农民工的收入差异；朱贵云[5]将农民工分为体力型、技术型和农民企业家三类进行对比分析。在研究方法上，李俊[6]基于调查问卷的数据进行分析研究；任宏[7]、梁名双[8]、张锦华[9]分别采用了多元回归模型、RIF-OLS 方法、HLM 模型等实证研究方法对农民工职业收入状况进行了剖析。在收入影响因素上，Li[10]、严于龙[11]发现工业化程度对农民工收入有一定的影响；邓永辉[12]研究发现劳动时间增加，收入会增加；Roberts[13]证明了性别、年龄、婚姻状况、受教育水平等都会对农民工收入产生影响；但滕志香[14]的调查发现婚姻状况、学历无明显影响；在性别差异方面，王目文[15]，Kennedy 等[16]的研究表明女性农民工工资低于男性农民工；杨铭[17]认为教育程度提高能降低性别歧视的程度。Montgomery[18]、吴炜[19]、孙学涛[20]认为工作技能因素是可控的，因此加强培训能提高收入。

综上，以往的研究通过问卷调查建立数据分析模型来研究农民工收入影响因素，但他们存在样本数量偏少、数据陈旧、缺乏代表性等问题。安徽省作为中国首个新型城镇化试点省份，其农民工群体基数广、总量大，皖北地区又是其中重要的农民工输出地，因而有必要对皖北地区农民工的收入及影响因素作有针对性的研究，也有利于提出有针对性的建议措施。本文以9 614 份调查问卷作为本次研究的初始样本，旨在通过实证数据分析，找出影响皖北地区农民工收入的影响因素，并根据结论提出改善农民工收入状况的建议。

1 实证分析

1.1 样本情况

本文的数据主要来源于皖北地区的问卷调查，调查样本包括12 351 个农民工，删除年龄不在16～60 岁之间的、收入信息不完善以及遗漏就业信息的样本，最终样本量为9 614。表1 和2 是对调查数据所做的简要统计分析。

表1 调查样本的基本特征

表2 调查样本的月收入描述

从年龄结构来看，年龄结构主要集中在20～49 岁之间，合计占到99.07%，且分布均匀，各年龄段占比差别不大，也比较符合皖北地区劳动力市场上在职农民工的年龄情况。

从婚姻状况来看，在此次接受问卷调查的人群中已婚人数为8 661，占总样本的90.09%，这是因为此样本大部分来自20～49 岁之间的人群。其中已婚男性占比56.47%，已婚女性占比33.62%。

从受教育程度来看，此次接受调查的农民工中受教育程度小学及以下学历占比达47.05%，这是因为40～49 岁之间的人数合计占比达59.2%，而年龄在40 岁以上的人群他们当年的教育普及度偏低；其次是初中学历，占比26.98%，高中或中专学历占比17.24%。

从工作地跨度（即是否在省外就业）来看，省外就业的人数占样本总数的40.14%，省内就业占比59.86%；分析发现无论男女省外就业的比重都比省内就业的比重要低，这说明皖北地区的农民工更倾向于在离家乡近的地方就业生活。

1.2 数据模型的建立

1.2.1 研究假设

在对农民工收入影响因素的研究中，Mincer收入函数的应用十分广泛，其基本形式

其中：lwage 表示收入对数；edu 表示受教育程度；work 表示工作经验；X表示性别、地区、婚姻等控制变量；ε 表示其他不可控因素或不能解释的部分。本文参照Mincer 函数以及问卷调查收集的资料的限制，主要选取性别、年龄、婚姻状况、受教育程度以及工作地跨度这几个因素进行研究，提出以下假设：

城市空间出现的问题，比较集中地体现和反映在城市公共空间上。城市公共空间是向所有人开放，供人们聚集，进行社交活动和政治活动的场所。许多社会学家和城市研究学者都认为大量的城市公共空间在慢慢失去其公共的作用，城市空间正经历着的公共生活的持续消亡。就其原因，评论家马丁·波利（Martin Pawley） 在《私有化的未来》的一书中论证道：“在消费社会，公共生活的衰弱是私有化的结果[5]”。而社会学家理查德·桑内特（Richard Sennett） 在《公众人的衰落》一书中则描述道：“公共空间的废弃化即公共领域的空心化，是公共空间被作为穿行空间而不是停留空间的结果[6]”。

H1：性别的差异会导致农民工在对工作的选择上有所不同，不同的工作收入也不同。而且农民工普遍从事的是体力劳动，男性在体力方面较女性更有优势，体力消耗大的工作工资也相应的会高一些，即男性收入会高于女性，性别这一因素会对收入产生影响[21]。

H2：在接受调查的农民工中，年龄大多在20～39 岁之间，属于青壮年群体，在此年龄段的农民工其年龄的增长与工作年限以及工作熟练度不完全成正比例关系，但存在一定的正相关关系，工作年限更长、工作更熟练更容易获得更多的收入；从整体来看，总的收入水平应该是先随着年龄的增长而增加，后随着年龄的增长而降低，呈倒U 型分布。为了验证这一假设，本文同时引入了年龄的平方这一变量，便于后续根据实证结果判断年龄对农民工收入的影响是否符合假设。

H3：已婚农民工可能会为了未来子女教育生活考虑从而想办法更换工资更高的工作或从事更多的工作增加收入。

H4：受教育程度低的人群只能从事一些基础体力劳动，而受教育程度提高后，对工作上手会更快，可以接受技术含量更高的工作，工资收入也相应会有所提高。

H5：农民工工资增长存在着区域差异，发达地区的农民工工资水平更高[22]。安徽省内的经济发达程度以及消费水平相较邻省来讲偏低，因此可以推测在省外工作机会更多，省外的工资水平也更高，农民工可获得的收入也更多。实际调查情况显示大部分省外就业的农民工工作城市都集中在江浙沪三地，因此本文的省外主要指“江浙沪”。

1.2.2 变量选取

根据上述研究假设，选取性别、年龄、婚姻状况、受教育程度以及是否是省外就业这几个因素来进行研究。具体的指标选取、符号的设置以及变量的细分如表3 所示。

表3 变量定义表

1.2.3 数据相关性分析

为了研究lwage 与gen、age、age2、mar、edu 和trans）相关性，做了分析，具体相关性结果如表4。由表4 的相关性分析结果可知，可暂定将“性别”“年龄”“年龄的平方”“婚姻状况”“受教育程度”和“工作地跨度”这几个变量作为考察因素。

表4 变量间的相关性分析

1.2.4 模型设计

结合调查情况与文献分析，认为影响皖北地区农民工收入的主要影响因素有：性别、年龄、婚姻状况、受教育程度以及工作地跨度等。通过分析选取以下模型进行研究：

ε表示随机误差；β0表示常数项，β1～β6分别表示表3 中各变量对月收入对数的影响系数。

1.3 数据结果分析与研究结论

利用stata11 依照模型输入数据进行回归分析，得到的结果如表5。根据表5 得到回归模型

基于该模型对各影响因素所做的分析如下：

表5 总体回归模型分析表

性别（gen）。在其他因素相同的情况下，男性每月收入对数仅比女性高0.283 9，相差很少，由此可知性别因素对农民工月收入的影响不显著，与前文假设不符。导致这一结果的出现可能是以下几个原因：本地区女性大多从事的是临时工作，家庭主妇居多；同工同酬制度普及度高，用人单位对同岗位上的男女农民工不能实行差异化薪酬制度。但通过与被调查者的实际访谈我们发现实际工作中性别歧视依然是存在的。

年龄（age）与年龄的平方（age2）。年龄的一次项系数是1.136 5，二次项系数为-0.007 3，与前文所提的收入先随着年龄的增长而增加后随着年龄的增长而降低，整体呈倒U 型分布的假设相符。具体来看，20 岁以下的农民工由于刚开始工作，工作经验匮乏、工作技能不够熟练，收入比较少；20～39 岁之间的农民工，正处在青壮年阶段，身体素质、职业技能和工作经验等方面都处于不断增长的水平，也方便他们多劳多得或者从事不止一份工作，从而提升他们可获得的收入。因此收入也随之增加，大约在在40 岁左右达到最高水平；40岁以后对于新的技术接受度降低，劳动力逐渐减弱，收入就随着年龄的增长而降低。

婚姻状况（mar）。婚姻状况对月收入对数的影响系数为1.373 9，意为着已婚人士的月收入对数较未婚人士而言要多，在对农民工的访谈中了解到他们结婚后需要承担的责任更多，双方父母的赡养、子女的抚养教育等，在这些责任的推动下农民工群体会更加积极的寻求增收。而未婚人群由于压力较小更愿意做一些轻松的收入不高的工作，寻求高收入就业的可能性也更小。

受教育程度（edu）。从模型得到的结果可以看出，受教育程度的系数为2.759 0，表明受教育程度越高收入也越高，模型结果与经验判断一致。劳动者受教育程度的提高意味着能更好地对新事物的进行接受和理解，能更快的适应需要技术水平含量更高的工作，相应的这些工作会比单纯的体力劳动给劳动者带来的收入更多。

工作地跨度（trans）。工作地跨度的系数为0.981 1，意味着在其他情况相同时，在省外工作比省内工作的月收入对数多0.981 1，这可能是因为安徽省内的经济发达程度较江浙沪等地要低，工作机会少，整体工资水平也相对落后，大部分在省内省外都工作过的农民工也表示他们在江浙沪工作时找到工作的可能性更大，获得的收入也相对省内而言更高，因此选择去江浙沪地区工作的农民工能够获得更高的工资收入。但根据实际调查结果可以发现，大部分农民工特别是年纪较大的农民工更愿意在离家乡近的地方打工。

2 建议

根据以上实证分析所得到的研究结论，笔者认为政府及相关部门应当积极采取有针对性的举措提升农民工收入水平，加快农民工市民化程度：

2.1 重视农民工技能培训，缩小年龄收入差距

随着年龄的增长工龄也随之增加，一定程度上意味着农民工的劳动技能越来越熟练，从而促进农民工收入增加。年龄的增长虽然是不可违拗的，但可以通过后期的技能培训缩小由于年龄差距而引起的工作熟练度的悬殊，从而导致收入差距增大。有研究表明目前的培训市场无法满足企业对农民工的专业技能需要[23]。因此当地政府部门要紧跟国家政策，高度重视农民工的技能培训工作，提高技能培训的回报率。

2.2 扩大教育范围，改善农民工受教育情况

受教育程度对农民工收入的影响不容小觑，政府部门要加强对农民工教育情况的重视程度，多维度改善农民工受教育情况：一是加大对农村基础教育的投资力度，为农村人口提供更多接受教育的机会；二是吸引社会投资，鼓励社会资本对农村教育投资；三是重视农村地区女性的受教育问题，加强监管，为女性平等接受教育提供制度保障，减少因为性别歧视导致的适龄女孩辍学现象。

2.3 促进整体经济发展，提供更多优质就业机会

考虑到皖北地区农民工大多数都选择在省内就业这一现象，但省内的收入水平却明显低于省外水平，政府可以多方面提高省内经济发展水平：一是招商引资，吸引优质企业进驻安徽；二是因地制宜，促进农村地区的经济发展；三是大力扶持安徽现有的优质产业，如煤炭、钢铁等。

2.4 构建网络服务平台，提供就业信息服务

农民工的就业流动性强，更换工作频繁，他们寻找下一个工作大多是通过熟人介绍，就业渠道单一。Vroman 指出，就业服务体系建设也要紧跟社会发展的脚步[24]。政府部门可以紧跟“互联网+”的趋势，充分利用信息和通信技术，构建就业信息服务平台，系统及时的更新招聘信息，为用人单位提供免费发布招聘信息的服务，方便农民工寻找到更适合自己的就业岗位。

2.5 强化政府监管，完善最低收入保障制度

政府部门要强化监管职能：一是加强对用人单位的监管，定期或不定期对用人单位进行检查，促进“薪资水平与工作危险程度相匹配”政策落地；二是落实农民工与城镇职工同工同酬政策；三是加大奖惩力度，给符合政府标准的用人单位一定的补偿和奖励，号召更多的用人单位积极响应这一政策。

3 小结

提高农民工收入是影响农村转移人口市民化进程关键，是新型城镇化建设任务完成的核心。研究发现年龄、婚姻状况以及受教育程度等对农民工收入的影响较为显著。另外，工作地跨度也对农民工收入有一定程度的影响。因此，政府及相关部门应当积极发展地区经济，构建网络服务平台，扩大义务教育范围，重视农民工培训，加强监管和保障，多措并举，提升农民工收入水平，加快农民工市民化进程，加快促进城镇化建设。