Page 115 - 《社会》2022年第1期

社会·2022·1

移。 从表 4 中可以发现，随着城市层面就业流动频率均值从一分位上升
到四分位，农民工子女随迁率从 66%下降到 49.48%。 城市层面未签订
雇佣合同的比重从一分位上升到四分位， 农民工子女随迁率从 67.9%
下降到51.57%。 同时，父母随迁率也相应有所下降。
表 4：城 市 层 面 的 不 稳 定 就 业 与 农 民 工 的 群 体 性 工 资 收 入

城市就业流动频率均值 城市未签订雇佣合同比重
一分位 二分位 三分位 四分位 一分位 二分位 三分位 四分位
平均工资
2 954.74 2 948.15 3 280.96 3 188.8 2 712.94 2 966.27 3 236.78 3 436.71
收入
子女随迁
概率 66.00% 68.40% 60.01% 49.48% 67.90% 65.39% 58.38% 51.57%
父母随迁
13.07% 15.09% 14.76% 12.54% 15.51% 16.26% 11.89% 11.57%
概率
注 ：表 4 对 城 市 层 面 的 就 业 流 动 频 率 和 未 签 订 雇 佣 合 同 的 比 重 按 照 从 低 到 高 进
行 了 四 分 位 （1%~25% 、26%~50% 、51%~75% 、76%~100% ） 的 划 分 ， 从 1% 到
100% 不 稳 定 就 业 程 度 逐 渐 上 升 。
六、计量分析：基于广义倾向值匹配法
（一）基准回归模型
首先， 基于普通最小二乘法和 logit 模型分别进行不稳定就业对农
民工工资收入和家庭成员随迁的基准回归估计，估计结果如表 5 所示。
其中，模型 1 纳入农民工全样本，模型 2 以已婚群体为样本，模型3 是
有父母的农民工群体，模型 4 是以已婚、有子女且子女年龄在 16 周岁
以下的农民工群体为样本。 回归结果表明，在控制了农民工个人特征、
家庭特征、 工作特征和流动特征后， 不稳定就业会显著提高其收入水
平，但同时显著降低父母、子女随迁的概率。

（二）不稳定就业对农民工工资收入的影响：基于广义倾向
值方法
基于 Fractional Logit 模型估计不稳定就业的分布，估计结果如表 6
所示。 其中模型 1 是农民工全样本，模型 2 以已婚群体为样本，模型3
是有父母的群体，模型 4 以已婚、有子女且子女年龄在 16 周岁以下的
农民工群体为样本。我们基于模型 1 对估计结果进行介绍。从 AIC 指标
来看，模型的拟合效果较好。 结果显示，农民工的年龄和不稳定就业之

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