【研究領(lǐng)域勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)】

1、【研究領(lǐng)域：勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)】中國城鎮(zhèn)失業(yè)人口失業(yè)持續(xù)時(shí)間的性別差異內(nèi)容摘要 勞動(dòng)力市場上，失業(yè)持續(xù)時(shí)間是一個(gè)比失業(yè)發(fā)生率更重要的指標(biāo)。本文利用2003年12月的調(diào)查數(shù)據(jù)分析了決定中國城鎮(zhèn)失業(yè)人口失業(yè)持續(xù)時(shí)間的決定因素，并加入了性別視角。女性再就業(yè)機(jī)會(huì)比率僅僅是男性的54.56%,預(yù)期平均失業(yè)持續(xù)時(shí)間和預(yù)期中位時(shí)間分別為124.64和78.02個(gè)月，都接近于男性的2倍。教育水平、有6歲以下孩子、各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)比重、職業(yè)培訓(xùn)對女性有顯著正向影響而對男性的影響不顯著。工作經(jīng)驗(yàn)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)工作搜尋手段對男性再就業(yè)具有顯著正向影響，而失業(yè)期間掙得、家庭財(cái)產(chǎn)和失業(yè)救濟(jì)金對男性有顯著負(fù)向影響，所有這些因素對女性的

2、影響都不顯著。關(guān)鍵詞 失業(yè)持續(xù)時(shí)間 再就業(yè)機(jī)會(huì)比率 性別差異Gender Disparities of the unemployment duration in urban ChinaAbstract Unemployment duration is an even more important indicator than incidence rate in labor market. This paper examines the individual-level determinants of unemployment duration in urban China, using a s

3、urvey conducted in the Dec. 2003, and gender angle being considered. The re-employment hazard ratio of females is only 54.56% of males. The expected mean duration and expected median duration of females are 124.64 and 78.02 months separately, nearly as twice as males. Education, children aged under

4、6, the tertiary industry weight and job training have significantly positive effect on female, but having no effect on male. Experience and searching by social network effect males re-employment significantly and positively, while earning during unemployment, family wealth and unemployment benefit s

5、ignificantly and negatively, all of which have no effect on female. Key words: unemployment duration; re-employment hazard ratio; gender disparities一、問題的提出失業(yè)率是反映勞動(dòng)力市場狀況的一個(gè)重要指標(biāo)，但事實(shí)上，僅僅使用失業(yè)率一個(gè)概念并不能有效地反映勞動(dòng)力市場狀況。根據(jù)失業(yè)理論，我們知道，達(dá)到某一個(gè)既定的失業(yè)率，例如8%的途徑很多：其一是同樣的人全年始終失業(yè)，這時(shí)，失業(yè)發(fā)生率是低的，（所謂失業(yè)發(fā)生率是經(jīng)歷過任何失業(yè)的勞動(dòng)力所占的比例），但是，失業(yè)

6、持續(xù)期（一次失業(yè)持續(xù)的時(shí)間長度）則相當(dāng)長；保持8%失業(yè)率不變的另一條途徑是每月甚至每周的失業(yè)者都是完全不同的一組人，這時(shí)失業(yè)發(fā)生率很高，但失業(yè)的持續(xù)期則非常短。通常，較高的失業(yè)發(fā)生率和較短的失業(yè)持續(xù)期被認(rèn)為是勞動(dòng)力市場活躍的表現(xiàn)，而較低的發(fā)生率和較長的失業(yè)持續(xù)期則需要引起社會(huì)的高度重視，因?yàn)檫@意味著有一部分人成為硬核（hard-core）失業(yè)者。研究決定失業(yè)持續(xù)時(shí)間因素的文獻(xiàn)很多，R.G.Ehrenberg & R.L.Oaxaca（AER, 1976）的文章是最早對失業(yè)持續(xù)時(shí)間進(jìn)行實(shí)證分析的文章之一，該文分析了失業(yè)保險(xiǎn)對失業(yè)持續(xù)時(shí)間和再就業(yè)工資的影響，發(fā)現(xiàn)失業(yè)救濟(jì)金在提高了失業(yè)持續(xù)時(shí)

7、間的同時(shí)，也提高了再就業(yè)后的工資。SNickell （Econometrica, 1979）構(gòu)建了具有邏輯曲線（logit）形式的機(jī)會(huì)函數(shù)，并在機(jī)會(huì)函數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了離散的似然方程，估計(jì)出不同的個(gè)人特征對失業(yè)者再就業(yè)的概率的影響，并估算出了失業(yè)持續(xù)時(shí)間。在這篇文章中，尼克爾也考察了失業(yè)救濟(jì)金對再就業(yè)概率的影響，發(fā)現(xiàn)在失業(yè)持續(xù)時(shí)間不超過20周時(shí)，失業(yè)救濟(jì)金會(huì)降低再就業(yè)概率，而在失業(yè)持續(xù)時(shí)間超過20周以后，失業(yè)救濟(jì)金會(huì)提高再就業(yè)概率。Tony Lancaster( Econometrica,1979)不僅提供了一種持續(xù)數(shù)據(jù)模型的估計(jì)方法還分析了遺漏變量對模型估計(jì)所造成的影響，并提出了具體解決方案。

8、W. Narendranathan; S. Nickell; J. Stern（EJ，1985）則假設(shè)機(jī)會(huì)函數(shù)服從威布爾分布，并利用英國1978年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，得到的結(jié)果是機(jī)會(huì)比率不隨著失業(yè)持續(xù)時(shí)間的變化而變化，在本文中，作者還估計(jì)了失業(yè)持續(xù)時(shí)間對失業(yè)救濟(jì)金變化的彈性，發(fā)現(xiàn)失業(yè)救濟(jì)金確實(shí)提高了失業(yè)持續(xù)時(shí)間。Bruce D.Meyer (Econometrica, 1990)則利用半?yún)?shù)估計(jì)方法分析了決定失業(yè)持續(xù)時(shí)間的因素，發(fā)現(xiàn)失業(yè)保險(xiǎn)提高了失業(yè)持續(xù)時(shí)間。以上文獻(xiàn)為分析失業(yè)持續(xù)時(shí)間問題，特別是失業(yè)救濟(jì)金（或者失業(yè)保險(xiǎn)）對失業(yè)持續(xù)時(shí)間的影響提供了理論和實(shí)證分析的框架，但缺點(diǎn)是所有文獻(xiàn)都沒有

9、加入性別視角。1993年，中國政府提出建立現(xiàn)代企業(yè)制度，國有企業(yè)在法律上擁有了用人自主權(quán)，利潤逐步成為企業(yè)追逐的目標(biāo)，從而失業(yè)問題開始顯性化。1997年，中國政府提出了國有企業(yè)“三年脫困”的目標(biāo)，國有企業(yè)冗員嚴(yán)重的事實(shí)進(jìn)一步暴露，失業(yè)問題進(jìn)一步顯性化。2003年，中國勞動(dòng)力總數(shù)達(dá)到7.4億，相當(dāng)于所有發(fā)達(dá)國家勞動(dòng)力資源的總和。在這個(gè)龐大的勞動(dòng)力隊(duì)伍中，失業(yè)者的絕對數(shù)量也非常高，據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2003年，全國城鎮(zhèn)下崗失業(yè)人員高達(dá)1400萬人，城鎮(zhèn)新成長勞動(dòng)力1000萬人。隨著農(nóng)民進(jìn)城務(wù)工體制性障礙的減少，進(jìn)城打工的農(nóng)民會(huì)進(jìn)一步增多，截至到2003年年底，農(nóng)民工的數(shù)量已經(jīng)超過9700萬人（經(jīng)濟(jì)日報(bào)20

10、04年3月13日，第五版）?？梢哉f，在21世紀(jì)，中國政府面臨的最大挑戰(zhàn)就是解決失業(yè)問題，2003年，十六屆三中全會(huì)明確提出“要把擴(kuò)大就業(yè)放在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展更加突出的位置”；而溫家寶總理在2004年的第十屆全國人民代表大會(huì)第二次會(huì)議上提出“千方百計(jì)增加就業(yè)是政府的重要職責(zé)”，并且提出了2004年的預(yù)期就業(yè)目標(biāo)是“新增城鎮(zhèn)就業(yè)900萬人，下崗失業(yè)人員再就業(yè)500萬人”， 這說明日益嚴(yán)重的城鎮(zhèn)失業(yè)問題已經(jīng)引起黨和國家的高度重視。學(xué)術(shù)界對中國城鎮(zhèn)失業(yè)持續(xù)時(shí)間問題進(jìn)行研究的文獻(xiàn)還不是很多，Simon Appleton, John Knight, Lina Song and Qingjie Xia(July

11、 2001) 是最先對中國城鎮(zhèn)失業(yè)持續(xù)時(shí)間問題進(jìn)行定量研究的學(xué)者，他們使用正態(tài)二元選擇模型（probit model）估計(jì)了失業(yè)的概率，發(fā)現(xiàn)女性、教育程度低、技能水平低、在城市集體企業(yè)工作的人失業(yè)的可能性高；然后利用成比例機(jī)會(huì)函數(shù)和半?yún)?shù)估計(jì)的方法估計(jì)出機(jī)會(huì)比率，發(fā)現(xiàn)老人、身體狀況不佳者、教育程度低以及女性的失業(yè)持續(xù)時(shí)間較長。李實(shí)、趙耀輝、韓莉（2001）在中國經(jīng)濟(jì)重組中的失業(yè)和再就業(yè)一文中，緊密結(jié)合中國改革開放的實(shí)際，特別是20世紀(jì)90年代中期以來國有企業(yè)大量工人下崗的事實(shí)，利用正態(tài)二元選擇模型著重分析了決定失業(yè)和再就業(yè)的因素，在分析決定失業(yè)的因素時(shí)，作者除了考慮了個(gè)人特征以外，還考慮了行業(yè)

12、、企業(yè)性質(zhì)和地區(qū)的因素。在分析決定再就業(yè)的因素時(shí)，作者考慮了個(gè)人特征、家庭特征、職業(yè)和失業(yè)時(shí)間等因素。文中的結(jié)果是男性失業(yè)的概率比女性低10.47%，而再就業(yè)概率比女性高10%。J.奈特和李實(shí)（2002）則利用匹配（matching）的方法分析了再就業(yè)概率隨時(shí)間的變化情況，發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間的延長，再就業(yè)概率上升；該文中，作者還分析了失業(yè)持續(xù)時(shí)間對中國城鎮(zhèn)再就業(yè)工人收入的影響，發(fā)現(xiàn)在其它條件相同的情況下，實(shí)現(xiàn)再就業(yè)的男性工資比女性高，總體上失業(yè)持續(xù)時(shí)間與再就業(yè)工資呈反向變動(dòng)關(guān)系。以上有關(guān)文獻(xiàn)對中國勞動(dòng)力市場失業(yè)持續(xù)時(shí)間的分析是開創(chuàng)性的，并且在分析中都考慮了性別因素，但缺點(diǎn)是或者沒有加入失業(yè)救濟(jì)金、職

13、業(yè)培訓(xùn)等政策變量進(jìn)行深入分析，從而政策含義就弱化了。本文試圖在工作搜尋理論和持續(xù)數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，引入失業(yè)救濟(jì)金和職業(yè)培訓(xùn)等政策變量，并加入性別視角來分析決定失業(yè)持續(xù)時(shí)間的因素，重點(diǎn)考察不同性別的失業(yè)者對失業(yè)救濟(jì)金和職業(yè)培訓(xùn)等政策變量的不同反應(yīng)。本文的結(jié)構(gòu)大致如下：第二部分是理論框架與假說，第三部分是數(shù)據(jù)與計(jì)量方法，第四部分是失業(yè)持續(xù)時(shí)間的性別差異分析，第五部分是結(jié)論。二、理論框架與假說估算失業(yè)者的失業(yè)持續(xù)時(shí)間是一個(gè)非常重要的理論問題。也是一個(gè)重要的實(shí)證問題，因?yàn)槭I(yè)持續(xù)時(shí)間不僅能夠反映一個(gè)國家或者地區(qū)的勞動(dòng)力市場效率，還能夠反映失業(yè)者的痛苦程度。甄別決定不同失業(yè)者失業(yè)持續(xù)時(shí)間變動(dòng)的因素也非常

14、重要，因?yàn)檫@關(guān)系到一個(gè)國家對失業(yè)者福利政策的設(shè)計(jì)。由于目前尚處于失業(yè)狀態(tài)的失業(yè)者的失業(yè)持續(xù)時(shí)間存在右截?cái)鄦栴}，計(jì)量上把失業(yè)持續(xù)時(shí)間估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為估計(jì)失業(yè)者脫離失業(yè)狀態(tài)的條件概率，即機(jī)會(huì)函數(shù)，是失業(yè)者個(gè)體在失業(yè)持續(xù)時(shí)間已經(jīng)持續(xù)了期之后，在時(shí)期內(nèi)脫離失業(yè)狀態(tài)的概率。該失業(yè)概率取決于：第一，失業(yè)者個(gè)體在時(shí)期內(nèi)得到工作機(jī)會(huì)的概率；第二，這樣的一個(gè)工作機(jī)會(huì)被失業(yè)者接受的概率。給定工資的分布函數(shù)，失業(yè)者得到工作機(jī)會(huì)的概率首先與勞動(dòng)力需求水平有關(guān)，例如，（1）勞動(dòng)力所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長速度，根據(jù)奧肯定率，經(jīng)濟(jì)每增長3個(gè)百分點(diǎn)，失業(yè)率就下降約1個(gè)百分點(diǎn)，但在中國，由于隨著改革的進(jìn)行，隱性失業(yè)逐步顯性化，所以，伴

15、隨著經(jīng)濟(jì)增長，失業(yè)者再就業(yè)的增加可能就不會(huì)象奧肯定率所說的那樣明顯。（2）一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，整體而言，第三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力集中程度較高，所以如果一個(gè)地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)比例較高，那么，勞動(dòng)力的就業(yè)問題就相對容易解決。勞動(dòng)者得到工作機(jī)會(huì)的概率除了與國家和地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢有關(guān)之外，還與勞動(dòng)者的個(gè)人特征有著密切聯(lián)系，因?yàn)榧词故窃诤暧^就業(yè)形勢非常嚴(yán)峻的條件下，也總有人不失業(yè)，有人更容易失業(yè)，這些個(gè)人特征包括工作經(jīng)驗(yàn)、教育程度、健康狀況以及職業(yè)培訓(xùn)等。勞動(dòng)力的需求者在考慮是否錄用員工、錄用什么類型的員工時(shí)，出發(fā)點(diǎn)是利潤最大化，利潤最大化的條件是，其中，是勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)量，是勞動(dòng)力市場效率的衡量標(biāo)準(zhǔn)；是勞動(dòng)力所生

16、產(chǎn)產(chǎn)品的邊際收益；是勞動(dòng)力工資，在產(chǎn)品的邊際產(chǎn)量和勞動(dòng)力的工資既定時(shí)，勞動(dòng)力的生產(chǎn)效率，即邊際產(chǎn)量越高，企業(yè)或者用人單位越愿意雇傭員工。在確定勞動(dòng)者得到工作機(jī)會(huì)的概率時(shí)，個(gè)人特征之所以很重要，就在于勞動(dòng)力市場上存在著嚴(yán)重的信息不對稱，勞動(dòng)力需求者無法確切知道每一個(gè)勞動(dòng)力的生產(chǎn)效率，所以只能通過勞動(dòng)力的某些個(gè)人特征來判斷。從純粹的理論角度來分析，只要?jiǎng)趧?dòng)力的邊際產(chǎn)量大于0，勞動(dòng)力的需求方都可以給予勞動(dòng)者相應(yīng)的工資水平而使其就業(yè)，但在現(xiàn)實(shí)中，由于平等、習(xí)俗、最低工資法、道德以及勞動(dòng)力的生產(chǎn)效率難以衡量等因素導(dǎo)致勞動(dòng)力需求者不可能對于某個(gè)特定的工作崗位而給予不同求職者以不同的工資水平，所以勞動(dòng)力需求

17、方所制定的工資往往與工作崗位有關(guān)而與申請者無關(guān)。勞動(dòng)力需求方在雇傭勞動(dòng)力時(shí)只能根據(jù)勞動(dòng)力的個(gè)人特征來判斷，如果勞動(dòng)力需求方認(rèn)為該勞動(dòng)力的邊際生產(chǎn)率能夠補(bǔ)償所支付的工資，該勞動(dòng)力就能夠獲得工作機(jī)會(huì)，否則，就不會(huì)得到該工作機(jī)會(huì)。無論是從理論還是從實(shí)證的角度來看，確定勞動(dòng)力接受工作的概率更難一些。工作搜尋理論（起始于Stigler,1962）從追求效用最大化的理性人行為分析出發(fā)，提供了勞動(dòng)力接受某項(xiàng)工作概率的思路。工作搜尋理論假設(shè)失業(yè)者在勞動(dòng)力市場上面臨著一系列可能的工資，但是，他不能確切地知道哪一個(gè)工資水平會(huì)成為現(xiàn)實(shí)，這不是說該失業(yè)者沒有意識(shí)到勞動(dòng)力市場上有一系列潛在的不同工資，而是說他不知道他在

18、什么時(shí)候能夠才能找到這些工作。失業(yè)者搜尋工作的途徑包括自己挨家挨戶地找工作，也包括通過社會(huì)關(guān)系獲得就業(yè)信息，還包括利用市場或者政府提供的信息網(wǎng)絡(luò)，例如職業(yè)中心、報(bào)紙、網(wǎng)絡(luò)等。失業(yè)者進(jìn)行搜尋要花費(fèi)成本，但同時(shí)獲得預(yù)期搜尋收益，搜尋中止條件是需求者支付的工資水平高于保留工資，否則，搜尋將要持續(xù)下去。假設(shè)表示搜尋者搜尋范圍內(nèi)工資分布的密度函數(shù)，工資的期望值為；假設(shè)是在時(shí)期搜尋者得到工作機(jī)會(huì)的概率，其中，是一個(gè)向量，表示需求特征和搜尋者的個(gè)人特征。表示是否參加職業(yè)培訓(xùn)，參加職業(yè)培訓(xùn)取值為1，未參加職業(yè)培訓(xùn)取值為0，在再就業(yè)調(diào)查的1008個(gè)樣本中，有217人參加了職業(yè)培訓(xùn)，占到再就業(yè)人口的21.53，平

19、均培訓(xùn)時(shí)間為5.59個(gè)月；在失業(yè)調(diào)查的1565個(gè)樣本中，有189人參加了職業(yè)培訓(xùn)，占到失業(yè)人口的12.08，平均培訓(xùn)時(shí)間為7.87個(gè)月。理論認(rèn)為，職業(yè)培訓(xùn)能夠提高失業(yè)者的人力資本水平，從而失業(yè)者得到工作機(jī)會(huì)的概率就會(huì)提高，即：?？紤]工資水平對獲得工作機(jī)會(huì)概率的影響，在其他條件不變的情況下，工資水平比平均工資水平高得越多，競爭越激烈，所以得到高工資工作機(jī)會(huì)的概率就越低，用公式表示為。再考慮失業(yè)者接受工作的概率，假設(shè)失業(yè)者在失業(yè)期間每月得到的失業(yè)救濟(jì)金為，失業(yè)期間的其他月收入為，在實(shí)現(xiàn)就業(yè)之后，失業(yè)救濟(jì)金和其他月收入為0，那么，對于就業(yè)者來說，就是失業(yè)者再就業(yè)的機(jī)會(huì)成本；如果失業(yè)者能夠獲得工資水平

20、的就業(yè)機(jī)會(huì)而沒有就業(yè)，那么繼續(xù)保持失業(yè)狀態(tài)的機(jī)會(huì)成本就是。工作搜尋理論是以理性人的效用最大化作為分析問題的起點(diǎn)的，假設(shè)失業(yè)者在就業(yè)后以作為其收入流，則該勞動(dòng)者所獲得的間接效用函數(shù)為：，其中，為間接效用函數(shù)，是的增函數(shù)。假設(shè)失業(yè)者在失業(yè)期間的收入、獲得工作的概率、以及個(gè)人特征都不變，并假設(shè)失業(yè)者以保留工資的水平接受了工作機(jī)會(huì)且可以工作無限期，則保留工資滿足下式：，（1）在式（1）中，等式的左邊是以效用函數(shù)形式表示的失業(yè)者以保留工資水平接受工作的邊際收益，等式的右邊是以效用函數(shù)形式表示的接受工作的邊際成本，即拒絕現(xiàn)有工作機(jī)會(huì)而繼續(xù)搜尋所能夠獲得的預(yù)期凈收益。從式（1）不難知道，脫離失業(yè)的概率。 （

21、2）如果我們假設(shè)，所有的變量x都調(diào)整到與獲得工作的概率成正向變動(dòng)關(guān)系，并假設(shè)x和w的分布是獨(dú)立的，那么，。我們還知道，保留工資和脫離失業(yè)的概率都與工資的分布有關(guān)，為了簡單起見，我們把工資的分布以工資的期望值來表示。這樣，在一個(gè)簡單的靜態(tài)模型中，我們就可以從（1）和（2）式得出失業(yè)者脫離失業(yè)的概率與影響因素之間的關(guān)系：。 （3）同理，根據(jù)（1）和（2），保留工資與影響因素的關(guān)系可以表述為：。 （4）從以上的分析中可以得出以下假說：第一，從（1）式可知，失業(yè)救濟(jì)金以及失業(yè)者在失業(yè)期間所獲得的收入越高，以保留工資接受現(xiàn)有工作機(jī)會(huì)所獲得的收益就越低，為了實(shí)現(xiàn)效用最大化，必須保證（1）式成立，失業(yè)者的保

22、留工資就會(huì)提高，從而失業(yè)者脫離失業(yè)的概率下降。第二，從（3）式和（4）式可見，在其他條件相同的情況下，職業(yè)培訓(xùn)既能夠提高失業(yè)者獲得工作的概率，也會(huì)提高失業(yè)者的保留工資，而前者使得失業(yè)者脫離失業(yè)的概率提高，后者使得失業(yè)者接受工作機(jī)會(huì)的概率降低從而使得失業(yè)者脫離失業(yè)的概率下降。最終，職業(yè)培訓(xùn)對失業(yè)者脫離失業(yè)概率的影響取決于兩種作用的比較，如果前者大于后者，說明職業(yè)培訓(xùn)對改善就業(yè)是起作用的，否則，職業(yè)培訓(xùn)對改善就業(yè)不起作用。需要說明的是由于不同性別的失業(yè)者對職業(yè)培訓(xùn)的期望值可能不同，從而引起的保留工資的提高幅度也不相同，在職業(yè)培訓(xùn)所增加的人力資本相同的條件下，市場上所表現(xiàn)出來的職業(yè)培訓(xùn)效果就有很大的

23、性別差異。失業(yè)者脫離失業(yè)的概率由失業(yè)者獲得工作機(jī)會(huì)的概率和失業(yè)者接受工作機(jī)會(huì)的概率共同決定，然而，決定這兩個(gè)概率的因素除了失業(yè)救濟(jì)金和職業(yè)培訓(xùn)等政策因素以外，還受其他因素的影響，例如失業(yè)者的個(gè)人特征、家庭特征以及市場需求特征等，為了準(zhǔn)確考察失業(yè)救濟(jì)金和職業(yè)培訓(xùn)對失業(yè)者再就業(yè)行為的影響，我們必須對這些因素加以控制。三、數(shù)據(jù)與計(jì)量方法本文所使用的數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計(jì)局城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查總隊(duì)于2003年11月中旬至2003年12月5日進(jìn)行的城鎮(zhèn)居民再就業(yè)狀況調(diào)查和城鎮(zhèn)居民失業(yè)狀況調(diào)查：城鎮(zhèn)居民再就業(yè)狀況調(diào)查的調(diào)查對象是近3年有過失業(yè)經(jīng)歷，但目前已經(jīng)再就業(yè)的人員，樣本為1008個(gè)；城鎮(zhèn)居民失業(yè)狀況調(diào)查

24、的調(diào)查對象是目前尚處于失業(yè)狀態(tài)的人員，樣本數(shù)為1565個(gè)。樣本的抽取方法是在中國的六大經(jīng)濟(jì)區(qū)中隨機(jī)抽取17個(gè)省市，分別為北京市、天津市、河北省、山西省、遼寧省、吉林省、黑龍江省、江蘇省、安徽省、河南省、廣東省、湖北省、重慶市、四川省、云南省、貴州省、甘肅省。除了北京、天津、重慶3個(gè)直轄市以外，其它每個(gè)省份都按照大、中、小分層抽樣原則分別抽取3個(gè)城市，加上3個(gè)直轄市，一共調(diào)查了45個(gè)城市，這45個(gè)城市的調(diào)查對象是在冊的城市住戶調(diào)查戶（UHS）。本項(xiàng)專業(yè)調(diào)查所獲得的指標(biāo)，除了再就業(yè)者和失業(yè)者的失業(yè)持續(xù)時(shí)間以外，還包括以下幾類：一是失業(yè)者的個(gè)人人口特征，例如年齡、性別、教育程度、身體健康狀況、婚姻狀

25、況、參加的黨派類型、享受何種醫(yī)療保健、工作搜尋途徑以及失業(yè)前的收入等；二是再就業(yè)者和失業(yè)者的職業(yè)、行業(yè)特征，例如被調(diào)查者失業(yè)前所從事的職業(yè)類型、職業(yè)性質(zhì)、所屬行業(yè)、所屬企業(yè)的所有制性質(zhì)以及離開原有單位的原因等；三是被調(diào)查對象的家庭特征，例如家庭成員的年齡、受教育程度、就業(yè)情況、所屬職業(yè)、行業(yè)以及收入等；四是被調(diào)查者的職業(yè)培訓(xùn)狀況和社會(huì)救濟(jì)收入等。在2573個(gè)調(diào)查樣本中，失業(yè)持續(xù)時(shí)間為0的有42個(gè)，失業(yè)持續(xù)時(shí)間缺失的有61人，失業(yè)持續(xù)時(shí)間異常長，超過10年的有61人，本文之所以把10年作為一個(gè)分界線，是因?yàn)橹袊膰衅髽I(yè)改革始于1993年，也就是說，在1993年，中共中央做出了建立現(xiàn)代企業(yè)制度的

26、決定，這時(shí)，企業(yè)才擁有了部分用工自主權(quán)，失業(yè)問題也由此而顯性化?？鄢@164個(gè)樣本，剩余2409個(gè)樣本，在2409個(gè)樣本中，實(shí)現(xiàn)再就業(yè)的有972人，占總樣本的40.35，尚處于失業(yè)狀態(tài)的有1437人，占59.65。在有關(guān)失業(yè)、再就業(yè)專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)中，失業(yè)者在失業(yè)期間收入有明顯區(qū)分，一部分是失業(yè)救濟(jì)金，一部分是失業(yè)期間的打工收入，而在再就業(yè)專項(xiàng)調(diào)查中，失業(yè)期間收入只有失業(yè)救濟(jì)金和失業(yè)期間打工收入的加總數(shù)據(jù)，再就業(yè)者在失業(yè)期間的失業(yè)救濟(jì)金數(shù)據(jù)根據(jù)失業(yè)者的數(shù)據(jù)推斷而得。頁：6 推斷過程如下，首先利用當(dāng)前依然處于失業(yè)狀態(tài)的失業(yè)者數(shù)據(jù)得到失業(yè)救濟(jì)金方程，然后進(jìn)行預(yù)測推斷。主要的解釋變量包括個(gè)人特征，失業(yè)前

27、所屬企業(yè)、行業(yè)性質(zhì)，失業(yè)前職業(yè)性質(zhì)和職業(yè)類型，失業(yè)原因，工作搜尋途徑和地區(qū)虛擬變量等。 為了反映失業(yè)者的宏觀需求環(huán)境，文章引入了3個(gè)變量失業(yè)率、各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)比重和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長率。鑒于中國政府所公布的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的局限性，本文推算了分省失業(yè)率，計(jì)算方法如下：根據(jù)17個(gè)省、市中的45個(gè)城市的住戶調(diào)查（UHS）個(gè)人資料，一共45789個(gè)樣本，剔除16歲以下以及16歲以上的在校學(xué)生和準(zhǔn)備升學(xué)者、離退休人員、喪失勞動(dòng)能力者、家務(wù)勞動(dòng)者和其他非就業(yè)者后，勞動(dòng)力人口為18576人。定義上個(gè)月勞動(dòng)時(shí)間不足4個(gè)小時(shí)者為失業(yè)，上個(gè)月勞動(dòng)時(shí)間超過或者等于4小時(shí)為就業(yè)，根據(jù)這個(gè)定義，全國的平均失業(yè)率為10.26%

28、。各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)比重和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長率計(jì)算到市，數(shù)據(jù)來源于2003年中國統(tǒng)計(jì)年鑒和中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒。接下來，我們對中國城鎮(zhèn)失業(yè)人口特征進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。表1反映了中國城鎮(zhèn)失業(yè)人口的失業(yè)持續(xù)時(shí)間和性別分布，我們發(fā)現(xiàn)在男性1660歲，女性1650歲的勞動(dòng)力人口有17518人，其中，男性人口為9892人，所占比例為56.47%；而近三年有過失業(yè)經(jīng)歷的人群中，男性僅占40.85%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于勞動(dòng)力人口中男性所占的比例。不僅如此，在近三年有過失業(yè)經(jīng)歷的人群中，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)再就業(yè)的男性比例為43.42%,又高于近三年有過失業(yè)經(jīng)歷人群中男性的比例，相對應(yīng)地，尚處于失業(yè)狀態(tài)的人群中男性比例為39.14%,低于近三年

29、有過失業(yè)經(jīng)歷人群中男性的比例。從平均的失業(yè)持續(xù)時(shí)間來看，在近三年有過失業(yè)經(jīng)歷的范圍內(nèi)，男性的平均失業(yè)持續(xù)時(shí)間比女性低5.81個(gè)月，再就業(yè)者中，男性的平均失業(yè)持續(xù)時(shí)間比女性低4.33個(gè)月，在目前依然處于失業(yè)狀態(tài)的人群中，男性平均失業(yè)持續(xù)時(shí)間比女性低6.24個(gè)月。以上的比較說明，女性比男性的失業(yè)概率更高，失業(yè)持續(xù)時(shí)間更長。表1 中國城鎮(zhèn)失業(yè)人口的失業(yè)持續(xù)時(shí)間和性別分布,2003*樣本勞動(dòng)力人口(1)*近三年有過失業(yè)經(jīng)歷者（2）*再就業(yè)者(3)*正在失業(yè)者(4)男女男女男女男女百分比(%)56.4743.5340.8559.1143.4256.5839.1460.86分性別失業(yè)持續(xù)時(shí)間（月）-18.

30、80#(21.06)24.61(25.63)14.98 (18.58)19.31(21.66)21.66(22.34) (uncompleted)27.94(27.33)(uncompleted)觀測值989276269841424422550562874*數(shù)據(jù)來源于2003年的城市住戶調(diào)查（UHS），在（1）中，失業(yè)的定義是在上一個(gè)月內(nèi)有酬工作時(shí)間不超過4個(gè)小時(shí)；*數(shù)據(jù)來源于2003年城鎮(zhèn)居民失業(yè)、再就業(yè)專項(xiàng)調(diào)查，在專項(xiàng)調(diào)查中，失業(yè)被定義為上一周的有酬工作時(shí)間不超過1小時(shí)。所有數(shù)據(jù)包含的樣本的年齡區(qū)間是，男性1660歲，女性1650歲；#括號(hào)內(nèi)數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)差。表2是從另一個(gè)角度說明女性在勞動(dòng)力

31、市場上的劣勢，在2409個(gè)有效樣本中，平均而言，再就業(yè)者所占比例為40.35%，而在有過失業(yè)經(jīng)歷的女性群體中，再就業(yè)比例僅為38.63%，低于平均水平近2個(gè)百分點(diǎn)，與此相對照，在有過失業(yè)經(jīng)歷所男性群體中，再就業(yè)比例僅為42.89%，高于平均水平2個(gè)百分點(diǎn)以上。表2 分性別的再就業(yè)、失業(yè)分布指標(biāo)近三年有過失業(yè)經(jīng)歷者再就業(yè)者正在失業(yè)者樣本數(shù)24099721437分就業(yè)狀況所占百分比(%)10040.3559.65女性百分比（）#100（1424）38.62(550)61.38(874)男性百分比(%)100(984)42.89(422)57.11(562)#括號(hào)內(nèi)數(shù)字為樣本數(shù)。表1和表2直觀地說明

32、了女性在勞動(dòng)力市場上所處的不利地位，但是我們并無法知道這種不利地位究竟是由女性失業(yè)者個(gè)體的人力資本差異引起的還是由性別差異引起的，表3則分性別列舉了失業(yè)者的個(gè)人特征和家庭特征。從表3中可以看出，在個(gè)人人力資本特征方面，與女性失業(yè)者相比，男性失業(yè)者的平均受教育年限低近1個(gè)月，平均年齡高1.69歲。在個(gè)人和家庭收入方面，男性在失業(yè)前平均月收入比女性高出147.52元，男性的其他家庭成員月工資和經(jīng)營收入比女性低300多元，而男性的家庭月財(cái)產(chǎn)收入要比女性高出100多元，失業(yè)期間，男性的月失業(yè)救濟(jì)金和月掙得收入分別高出女性4.53元和76.17元，這說明平均而言，男性是主要的家庭收入來源，且是家庭財(cái)產(chǎn)的

33、支配者，這說明失業(yè)者女性在勞動(dòng)力市場上是弱勢群體中的弱勢群體，更需要社會(huì)的關(guān)注。從表3中的離散型變量特征來看，男性失業(yè)者中黨員的比例更高，參加職業(yè)培訓(xùn)的比例更低，有孩子的比例更低。表3 近3年失業(yè)經(jīng)歷者的個(gè)人特征和人力資本的性別差異男性女性男性與女性的平均差距連續(xù)性變量平均值標(biāo)準(zhǔn)差平均值標(biāo)準(zhǔn)差教育年限111.162.3211.242.14-0.08年齡240.6210.7938.937.961.69失業(yè)前月收入（元）696.77479.96549.25302.94147.52其他家庭成員月工資和經(jīng)營收入（元）648.75789.53983.14788.07-334.39家庭月財(cái)產(chǎn)收入（元）33

34、7.44666.44243.79699.26113.65月失業(yè)救濟(jì)金（元）73.9559.6869.4255.194.53失業(yè)期間月掙得收入（元）219.91432.55143.45315.1676.17離散性變量黨員%313.210.348.150.275.06已婚%477.720.4288.050.32-10.33健康%587.070.3488.120.32-1.05參加職業(yè)培訓(xùn)%615.140.3616.780.37-1.64主要依靠親戚朋友作為尋找工作手段的比重742.7843.47-0.69有6周歲（包括6周歲）以下孩子的比例41.672.2272.330.26-30.66有6歲以上

35、孩子的比例47.360.5058.990.49-11.631.這里的教育年限為連續(xù)變量，小學(xué)及其以下為6，初中9，高中（中專、技校）12，大專15，大學(xué)16，研究生19；2.這里的年齡指周歲；3.黨員是指是否為共產(chǎn)黨員；4.已婚是指目前有配偶；5.健康是指身體健康狀況至少和正常人一樣好；6.這里的職業(yè)培訓(xùn)可以是政府組織的，也可以是市場提供的；7.工作搜尋途徑是指對尋找工作有幫助的途徑，包括政府、市場中介、親戚朋友、自己和其它。本文將利用持續(xù)數(shù)據(jù)模型對失業(yè)者脫離失業(yè)的條件概率，即機(jī)會(huì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，在估計(jì)的方程中，因變量即為機(jī)會(huì)函數(shù)，自變量包括：（1）：失業(yè)救濟(jì)金；（2）：職業(yè)培訓(xùn)時(shí)間；這兩個(gè)政策

36、變量是本文分析的重要變量。（3）：包括失業(yè)者個(gè)人特征、失業(yè)者的家庭特征和勞動(dòng)力市場的需求特征。假設(shè)機(jī)會(huì)函數(shù)為，根據(jù)機(jī)會(huì)函數(shù)的定義有：。上式中，包括失業(yè)者個(gè)人特征、家庭特征、勞動(dòng)力市場需求特征、失業(yè)救濟(jì)金、職業(yè)培訓(xùn)等政策變量；為第個(gè)失業(yè)者失業(yè)持續(xù)時(shí)間的密度函數(shù)，；為失業(yè)持續(xù)時(shí)間的分布函數(shù)，也稱為失敗函數(shù)（failure function）。由此機(jī)會(huì)函數(shù)的定義式可以得到：，；積分機(jī)會(huì)函數(shù)（integrated hazard function），也被稱為累積機(jī)會(huì)函數(shù)（cumulative function）,在實(shí)際應(yīng)用中是一個(gè)有用的指標(biāo)，但它沒有一個(gè)直觀的經(jīng)濟(jì)解釋，而且積分機(jī)會(huì)函數(shù)不是一個(gè)概率。積分

37、機(jī)會(huì)函數(shù)的定義式是：。而機(jī)會(huì)函數(shù)與生存函數(shù)的關(guān)系：由積分機(jī)會(huì)函數(shù)的定義式和機(jī)會(huì)函數(shù)與生存函數(shù)的關(guān)系式可以得到下式：，或者?？梢?，只要知道了機(jī)會(huì)函數(shù)，其它函數(shù)就都可以求出了。為了找出合適的機(jī)會(huì)函數(shù)的分布形式，本文首先利用非參數(shù)估計(jì)方法畫出Nelson-Aalen 累積機(jī)會(huì)函數(shù)，見圖1、圖2。圖1 Nelson-Aalen 累積機(jī)會(huì)函數(shù)圖2 分性別Nelson-Aalen 累積機(jī)會(huì)函數(shù)（gender=0表示男性，gender=1表示女性）積分機(jī)會(huì)函數(shù)或者累積機(jī)會(huì)函數(shù)的斜率為機(jī)會(huì)函數(shù)，從圖1和圖2可見，機(jī)會(huì)函數(shù)隨著失業(yè)持續(xù)時(shí)間的增加而下降，但下降的速度是遞減的。這樣，我們就可以假設(shè)失業(yè)持續(xù)時(shí)間服從威

38、布爾（Weibull）分布，機(jī)會(huì)函數(shù)為：，。根據(jù)機(jī)會(huì)函數(shù)與生存函數(shù)、密度函數(shù)之間的關(guān)系，有：生存函數(shù)。失業(yè)持續(xù)時(shí)間的概率密度函數(shù)，其中，是變量所對應(yīng)的系數(shù)，是時(shí)間依存系數(shù)。在失業(yè)持續(xù)時(shí)間決定因素的分析中，知道失業(yè)者再就業(yè)的概率隨時(shí)間的變化趨勢很重要，這在持續(xù)數(shù)據(jù)模型中被稱為持續(xù)時(shí)間依賴趨勢，用公式表示為機(jī)會(huì)函數(shù)對時(shí)間求導(dǎo)：，其中，?？梢?，如果機(jī)會(huì)函數(shù)為威布爾形式，則當(dāng)時(shí)，機(jī)會(huì)函數(shù)具有正向的持續(xù)時(shí)間依賴，說明失業(yè)者脫離失業(yè)的條件概率隨著失業(yè)持續(xù)時(shí)間的延長而上升。當(dāng)時(shí)，機(jī)會(huì)函數(shù)具有負(fù)向的持續(xù)時(shí)間依賴，說明失業(yè)者脫離失業(yè)的概率隨著失業(yè)持續(xù)時(shí)間的延長而下降。當(dāng)時(shí)，機(jī)會(huì)函數(shù)不具有持續(xù)時(shí)間依賴性，說明失業(yè)

39、者脫離失業(yè)的概率不隨著失業(yè)持續(xù)時(shí)間的變化而變化。根據(jù)Nelson-Aalen 經(jīng)驗(yàn)累積機(jī)會(huì)函數(shù)可知，本文中所估計(jì)出的，即再就業(yè)的條件概率隨著失業(yè)持續(xù)時(shí)間的延長而下降。本文中，解釋變量 不隨時(shí)間而變化，則失業(yè)者失業(yè)持續(xù)時(shí)間的中位數(shù)和失業(yè)者的期望失業(yè)持續(xù)時(shí)間分別為：；，為標(biāo)準(zhǔn)的伽馬分布函數(shù)。四、失業(yè)持續(xù)時(shí)間的性別差異分析在持續(xù)數(shù)據(jù)模型中，參數(shù)估計(jì)方法能夠反映變量之間的數(shù)量關(guān)系，但是一旦分布函數(shù)假設(shè)失誤，參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性將要下降，為了使得參數(shù)估計(jì)方法的分布函數(shù)假設(shè)與現(xiàn)實(shí)更好地?cái)M合，本文首先同時(shí)使用半?yún)?shù)和參數(shù)估計(jì)兩種方法進(jìn)行估計(jì)，以便檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)的可靠性。表4 機(jī)會(huì)比率的Weibull參數(shù)估計(jì)和 C

40、ox半?yún)?shù)估計(jì)模型1：Weibull參數(shù)估計(jì)模型2：Cox半?yún)?shù)估計(jì)變量Haz.RatioStd.Err.P>|z|Haz.RatioStd.Err.P>|z|性別*.5456399.04440550.000.5685041.04609740.000年齡1.284872.05778630.0001.278939.05726030.000年齡平方.9969621.00055960.000.9970305.00055810.000教育水平1.098664.01958030.0001.090258.01952150.000健康狀況*2.084992.28759920.0001.98622

41、9.27408480.000黨派*1.922516.20874090.0001.832121.19978570.000失業(yè)前月收入.9993067.00014290.000.9993273.00014190.000失業(yè)期間掙得.9995027.0001670.003.9994597.00016770.0016歲以下孩子*1.419439.22564840.0281.419274.225760.028618歲孩子*1.178281.10646730.0691.164967.10502760.090家庭其他成員失業(yè)狀況*.081933.04125530.000.0868239.04371040.0

42、00其他成員掙得和經(jīng)營收入.9997312.00005710.000.9997366.00005730.000家庭財(cái)產(chǎn)收入.9999373.00006590.342.9999375.00006510.337市場中介#.9576294.26242490.874.9858219.27013590.958親戚朋友#1.667882.20538270.0001.657404.20409780.000自己#1.835537.2310640.0001.851686.23341860.000其他#1.438509.29121840.0721.456341.29486560.063地區(qū)失業(yè)率.9936249.

43、01495810.671.9909028.01493040.544地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)比重1.013382.00670530.0451.013413.00671420.044地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長率1.010856.02261180.6291.010081.02256950.653失業(yè)救濟(jì)金.9978361.00078330.006.9980698.00078010.013職業(yè)培訓(xùn)*1.563003.13679150.0001.510945.13247190.000/ln_p-.148774.02849680.000p.8617638.02455751/p1.160411.033068Log likelihoo

44、d = -2041.7329Log likelihood = -5274.5185LR chi2(22) = 442.41LR chi2(22) = 411.25Prob > chi2 = 0.0000Prob > chi2 = 0.0000Number of obs = 2191Number of obs = 2191*為01虛擬變量，為1的變量依次為：女性、健康、共產(chǎn)黨員、有6歲以下孩子、有618歲孩子、家庭中失業(yè)人口數(shù)為1個(gè)以上、參加職業(yè)培訓(xùn)；#為工作搜尋途徑，參照組是政府。從表4可以知道，weibull參數(shù)估計(jì)和cox半?yún)?shù)估計(jì)的結(jié)果無論是在數(shù)值上還是在方向上都基本相似，這

45、說明設(shè)定機(jī)會(huì)函數(shù)為weibull分布是合理的，下文中，我們將直接使用weibull參數(shù)估計(jì)方法。從表4的回歸中，我們得到的基本結(jié)論是失業(yè)者實(shí)現(xiàn)再就業(yè)條件概率的性別差異很大，在其它條件相同的情況下，女性再就業(yè)的機(jī)會(huì)比率只有男性再的54.56%（weibull參數(shù)估計(jì)結(jié)果）。無論是從描述性統(tǒng)計(jì)分析，還是從回歸方程中，我們都可以看出實(shí)現(xiàn)再就業(yè)機(jī)會(huì)具有明顯的性別差異，但是，個(gè)人特征、家庭特征、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及有關(guān)就業(yè)政策對男性和女性再就業(yè)影響究竟有什么不同，不同性別的平均失業(yè)持續(xù)時(shí)間究竟有多長，不同性別的失業(yè)者對中國政府所實(shí)施的就業(yè)政策反應(yīng)有何不同？本部分將利用Weibull參數(shù)估計(jì)方法對這些問題做出

46、回答。表5 分性別Weibull參數(shù)估計(jì)女性男性變量Haz.RatiozP>|z|Haz.RatiozP>|z|年齡1.1239271.520.1281.3694065.400.000年齡平方.9986248-1.380.167.99622-5.300.000教育水平1.1518485.480.0001.0534421.980.047健康狀況2.2719464.200.0002.3854514.330.000黨派1.9761844.500.0001.6459333.070.002失業(yè)前月收入.9988487-4.640.000.999595-2.550.011失業(yè)期間掙得.9997

47、809-0.940.349.9992533-3.060.0026歲以下孩子1.4871631.920.0551.1198650.430.669618歲孩子1.1767551.290.1971.1440411.030.303其他成員失業(yè)狀況.0817992-3.520.000.0824199-3.490.000其他成員掙得收入.9997274-3.580.000.9997249-3.110.002家庭財(cái)產(chǎn)收入1.0000520.820.415.9997223-2.190.029市場中介.770978-0.680.4971.2627650.580.559親戚朋友1.2890521.560.1192

48、.3516824.440.000自己1.6625163.130.0021.9366443.290.001其他1.1939060.640.5191.6272131.590.111失業(yè)率*.9894159-0.510.608.9961978-0.170.868第三產(chǎn)業(yè)比重*1.0236482.570.010.9986648-0.130.896經(jīng)濟(jì)增長率*1.0043720.140.8881.0236650.720.474失業(yè)救濟(jì)金.9983699-1.540.123.9967425-2.660.008職業(yè)培訓(xùn)1.778625.030.0001.2220191.450.148/ln_p-.11616

49、14-3.020.003-.1497802-3.510.000p.8903315.86089721/p1.1231771.161579Log likelihood = -1146.4119Log likelihood = -868.21402LR chi2(21) = 254.22LR chi2(21) = 215.53Prob > chi2 = 0.0000Prob > chi2 = 0.0000Number of obs = 1296Number of obs = 895*為分省失業(yè)率，根據(jù)2003年UHS數(shù)據(jù)計(jì)算而得；*為分市數(shù)據(jù)，來源于2003中國統(tǒng)計(jì)年鑒和中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒

50、。從表5可見，影響再就業(yè)概率的因素對不同性別失業(yè)者的影響程度是不同的，首先來看失業(yè)者個(gè)人特征變量。工作經(jīng)驗(yàn)對女性脫離失業(yè)的影響在統(tǒng)計(jì)上是不顯著的，而對男性則非常顯著；其它條件不變，男性工作經(jīng)驗(yàn)每增加1年，脫離失業(yè)的機(jī)會(huì)比率就增加36.94%，這可能與性別的職業(yè)分工有關(guān)系，男性所從事的職業(yè)在平均意義上技術(shù)性要求更高。教育水平對男性和女性的影響都是顯著的，但對女性的影響程度更大、顯著性更高；教育年限每增加1年，女性的機(jī)會(huì)比率就增加15.18%。健康狀況對機(jī)會(huì)比率的影響是顯著的，但性別差異不大；是否為黨員對機(jī)會(huì)比率的影響顯著，比較而言，對女性的影響程度更高，其它條件不變，女性黨員的機(jī)會(huì)比率比非黨員高

51、大約1倍，而男性黨員只比非黨員高約0.5倍。失業(yè)前月收入對男性和女性的影響方向都為負(fù)，具體而言，失業(yè)者失業(yè)前收入每增加100元，女性機(jī)會(huì)比率就下降11.5%，男性只下降4%，這種數(shù)量上的性別差異可能源于偏好的差異，即女性更偏愛閑暇。失業(yè)期間的掙得收入對男性再就業(yè)影響顯著，而對女性不顯著，從表5可見，失業(yè)期間的掙得收入每增加100元，男性機(jī)會(huì)比率就下降7.5%；這種差別可能來自于男性和女性對風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度不同，女性更具有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的特征，從而在失業(yè)期間有其它收入的情況下，依然保持有較高的工作搜尋強(qiáng)度。失業(yè)者的家庭特征對失業(yè)者再就業(yè)的機(jī)會(huì)比率有重要影響。擁有6歲（包括6歲）以下或者618歲的孩子會(huì)增加家

52、庭支出從而會(huì)提高失業(yè)者搜尋工作的強(qiáng)度，表現(xiàn)為男性和女性的再就業(yè)機(jī)會(huì)比率都增加，但對男性的影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著，可能的原因是在中國這樣一個(gè)傳統(tǒng)社會(huì)中，男性被認(rèn)為是家庭收入的主要來源，這樣，無論是否擁有孩子，男性都要承擔(dān)家庭的經(jīng)濟(jì)責(zé)任，這樣孩子對男性工作搜尋強(qiáng)度（search intensity）的邊際提高就比較低；而擁有6歲以下的孩子對女性再就業(yè)有顯著正向影響，6歲以上孩子影響不明顯，可能的原因是女性在經(jīng)濟(jì)壓力下提高了搜尋強(qiáng)度，而在學(xué)齡前女性往往有更多的自由支配時(shí)間，一旦孩子進(jìn)入小學(xué)、中學(xué)之后，女性往往要承擔(dān)起輔導(dǎo)功課等責(zé)任，從而可以在勞動(dòng)力市場上自由支配的時(shí)間減少了。家庭中至少還有一個(gè)其他成員失

53、業(yè)的失業(yè)者再就業(yè)機(jī)會(huì)比率大大降低，只有其他成員全部就業(yè)失業(yè)者的82%，本文認(rèn)為，失業(yè)者再就業(yè)機(jī)會(huì)比率下降的一個(gè)原因是失業(yè)人員增加導(dǎo)致整個(gè)家庭的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)資源減少，另一個(gè)可能的原因是一旦一個(gè)以上家庭成員同時(shí)失業(yè)，勞動(dòng)力再就業(yè)的信心可能就會(huì)受到打擊，這樣，失業(yè)者的工作搜尋強(qiáng)度往往會(huì)下降。這個(gè)結(jié)論與已有文獻(xiàn)的結(jié)論不同，已有文獻(xiàn)的結(jié)論是在一個(gè)家庭中，如果夫妻雙方都出現(xiàn)失業(yè)，整個(gè)家庭的支付能力就會(huì)大大下降，這時(shí)，失業(yè)者的搜尋強(qiáng)度就會(huì)提高，實(shí)證研究的結(jié)論是配偶也處于失業(yè)狀態(tài)的失業(yè)者再就業(yè)概率會(huì)提高6.1%（Li Shi, Zhao Yaohui and Han Li,2001）。產(chǎn)生這一差距的可能原因是Li

54、 Shi, Zhao Yaohui and Han Li等所使用的數(shù)據(jù)為2000年春天的調(diào)查數(shù)據(jù)，本文所使用的數(shù)據(jù)是2003年年底的調(diào)查數(shù)據(jù)，在大約4年時(shí)間里，中國勞動(dòng)力市場供給大于需求的矛盾更加突出，失業(yè)者實(shí)現(xiàn)再就業(yè)所受到的需求約束更加明顯。家庭中其他成員的掙得和經(jīng)營收入對失業(yè)者再就業(yè)具有顯著的消極作用，但性別差異不大。家庭財(cái)產(chǎn)收入對再就業(yè)影響的性別差異方向相反，對女性失業(yè)者的影響為正，但在統(tǒng)計(jì)上不顯著，對男性失業(yè)者的影響顯著為負(fù)，具體地說，家庭財(cái)產(chǎn)收入每增加100元，男性再就業(yè)機(jī)會(huì)比率降低2.8%，這說明在家庭中，男性掌握著財(cái)產(chǎn)收入的支配權(quán)。本文使用的第三類變量是宏觀經(jīng)濟(jì)變量，包括工作搜尋

55、途徑和地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)變量，前者反映了勞動(dòng)力市場發(fā)育狀況，后者反映著地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。在工作搜尋途徑的分析中，我們發(fā)現(xiàn)，政府和市場中介對再就業(yè)的改善顯著落后于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（親戚朋友）和自己努力。親戚朋友對失業(yè)者提高再就業(yè)機(jī)會(huì)的影響為正，但對女性的影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著，而對男性的影響則非常顯著，與把政府作為工作搜尋途徑的男性失業(yè)者相比，以親戚朋友等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)為工作搜尋途徑的男性再就業(yè)機(jī)會(huì)比率提高135%。這個(gè)結(jié)論說明，第一，在中國目前的再就業(yè)市場上，政府的作用在弱化，市場的作用還沒有確立，失業(yè)者尋找工作主要依靠個(gè)人的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)；第二，平均而言，男性比女性具有更廣泛的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可以利用。通過回歸結(jié)果，我們還發(fā)現(xiàn)無論男性還是女性通過自己努力實(shí)現(xiàn)再就業(yè)的機(jī)會(huì)比率要顯著高于政府的作用，與政府相比，女性通過自己努力實(shí)現(xiàn)再就業(yè)的概率是通過政府實(shí)現(xiàn)再就業(yè)的166.25%，而男性則提高接近1倍。工作搜尋途徑主要依靠社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和個(gè)人的這個(gè)結(jié)論與已有文獻(xiàn)完全不同，已有文獻(xiàn)的結(jié)論是通過失業(yè)者自己和失業(yè)者的社會(huì)