统计研究

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(1)我们于2010年在我国珠江三角洲地区的广州、深圳、珠海、东莞4个城市对1339个农民工展开的调查表明:51%的农民工通过亲戚朋友找工作,20%的农民工靠自己找工作,18%的农民工通过劳动力市场找工作,2%的农民工通过政府介绍工作。

(1)根据国家统计局《中华人民共和国国民经济和社会发展统计公报》数据,近年来,无论是“本地农民工”还是“外出农民工”,数量均逐年增长。例如,2010年,全年农民工总量为24223万人,比上年增长5.4%,其中,外出农民工15335万人,增长5 .5%;2011年,全年农民工总量为25278万人,比上年增长4.4%,其中,外出农民工15863万人,增长3.4%。同时,企业对农民工的需求也比较紧迫,部分地区出现民工短缺现象。总体上讲,农民工劳动力形成“总量过剩,结构短缺”的局面(《中国农民工战略问题研究课题组》,2009)。

(2)如果θ_i<θ1_i,则服从[θ_i,θ_(ir)]上的均匀分布,如果θ_i>θ1_i,则服从[0,1]上的均匀分布。这种设定是考虑到厂商在雇佣了一期劳动者之后,对劳动者类型的判断能力有一定的提升,所以第二期雇佣的时候能够缩小不确定性的范围。现实中的厂商一般都有这种学习能力,这样更贴近实际,并且也简化了模型的求解。

(1)此处假定市场是完全竞争的,对于厂商和劳动者来说市场工资都是外生的,并且劳资双方在市场上都是价格接受者,只要足够多的厂商和劳动者使用市场雇佣(即被拒绝的厂商以及没有收到聘约的劳动者足够多),这一假定是合理的。

(2)下文的推导可以看到,聘约工资必然不低于市场工资,所以收到聘约的第二期劳动者必然不到市场求职。

(3)这一设定遵循了Montgomery(1991)的框架,是为了简化计算。

(1)通常情况下农民工弱关系网的数量大于强关系网(亲戚)的数量,这一结论也可以从表2的统计性描述弱关系的比例中得出(占比0.508)。因此,这里假设θ_i>0.5是基本合理的。

(1)此项调查包括三部分:城市家庭调查、农村家庭调查、农民工家庭调查,其中城市农民工调查分别在农民工输入较多的15 个城市开展,包括蚌埠、成都、重庆、东莞、广州、合肥、杭州、洛阳、南京、宁波、上海、深圳、武汉、无锡和郑州。

(1)Zhang和Zhao(2011)在Social-Family Network and Self-Employment:Evidence from Temporary Rural-Urban Migrants in China一文中也使用了这种分类方法。

(1)样本选择模型中排外约束变量的选取可能存在争议性。本文选取家庭规模(fami_scale)、家庭土地总数(land_total)、个体找工作走过的城市数目(num_city)作为排外约束变量。作为工资方程估计稳健性的一种考量,本文的做法仅是矫正样本选择问题的一种尝试。类似做法见王德文、蔡昉和张国庆(2008),以家庭规模作为排外约束变量。

(2)对应于表2的(a)和(b)的样本选择模型估计结果也支持本文理论模型的结论,限篇幅不报告。