四川大學公共管理學院 陳莉瑩

一、引言

隨著數字化經濟和平臺就業(yè)的迅猛發(fā)展，非正規(guī)就業(yè)不僅沒有隨著世界經濟的發(fā)展而減少，反而在許多國家有所增加。作為世界上最大的發(fā)展中國家，中國非正規(guī)就業(yè)群體的比例非常大。截至2020年，中國非正規(guī)經濟人員數為5.8億，占總就業(yè)人口的77.8%①。

在我國非正規(guī)經濟的發(fā)展過程中，由于法律保障的缺失和社會保險的忽視，非正規(guī)就業(yè)群體大多成為社會弱勢群體。雖然被納入了社會養(yǎng)老保險的制度范疇，但由于個人收入的不足、缺乏用人單位繳費導致個人參保意愿不高；加之流動性強，養(yǎng)老保險的異地可攜帶性差以及由城鄉(xiāng)二元戶籍制帶來的制度性限制，導致非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老保險參與率不高，老年收入保障面臨巨大風險。

七普數據顯示，2020年，我國65歲及以上人口約為1.9億，占總人口13.5%；同時，我國人口預期壽命也顯著提高，2019年人均預期壽命達到77.4歲，60歲老年人口剩余平均預期壽命為21.1歲②，人口老齡化正在持續(xù)深化。老齡化和非正規(guī)就業(yè)趨勢雙重疊加，給社會發(fā)展帶來巨大挑戰(zhàn)。

二、文獻綜述

目前國際上對非正規(guī)就業(yè)概念的界定主要采用了ILO（2013）的定義，認為非正規(guī)就業(yè)包括在正規(guī)部門企業(yè)、非正規(guī)部門企業(yè)或家庭中的非正規(guī)工作，在法律上或實踐中未被勞工法規(guī)、稅收、社會保護和其他就業(yè)權益等正規(guī)安排充分覆蓋（ILO,2015）。我國對非正規(guī)就業(yè)的定義目前尚未得到官方的統(tǒng)一。一種觀點認為，非正規(guī)就業(yè)是非正規(guī)部門就業(yè)與正規(guī)部門非正規(guī)就業(yè)的總和（胡鞍鋼，2001），廣大的務農人員也可納入統(tǒng)計范疇（黃宗智，2020）。另一種觀點從法律保障角度進行定義，認為非正規(guī)就業(yè)是沒有簽訂勞動合同，無法建立或暫時沒有建立穩(wěn)定勞動關系的一種就業(yè)形式（楊宜勇，2002；喬健，2002）。

對非正規(guī)就業(yè)形成機制的研究主要形成了三大理論：二元主義理論、新馬克思主義理論、新自由主義理論，三者分別從經濟發(fā)展、全球貿易、政府管制等視角解釋了非正規(guī)就業(yè)的形成機制。此外，胡鞍鋼（2012）認為中國的特殊國情使得中國的非正規(guī)就業(yè)除了“城鄉(xiāng)二元結構”外，還經歷了從“三元結構”向“四元結構”的演變。

已有研究發(fā)現基本養(yǎng)老保險能顯著提高靈活就業(yè)流動人口的收入水平（趙建國，2020），但職工基本養(yǎng)老保險性價比更高（薛惠元，2015）。事實上，受各種因素限制，非正規(guī)就業(yè)群體的現實參保積極性和參保率還有待提高（匡亞林，2021）。新業(yè)態(tài)下，勞動關系邊界模糊，對職工基本養(yǎng)老保險更是產生了“擠出”效應（郭瑜，2021）。此外，客觀風險態(tài)度、社會資本、勞動關系、社會公平感知、子女代際支持、健康狀況預期對居民養(yǎng)老保險參保行為具有顯著影響（孫瑞婷，2019；雷威勝，2020；石鄭，2020；鄭 雄 飛，2020；鄧菘，2020），但養(yǎng)老觀念對養(yǎng)老行為的影響不顯著（鄭沃林，2020）。另有部分學者針對養(yǎng)老觀念進行相關研究，發(fā)現家庭養(yǎng)老仍是不同代際人群養(yǎng)老的主要選擇(陳玉蘭,2015）。

雖然目前學術界關于非正規(guī)就業(yè)、養(yǎng)老態(tài)度以及養(yǎng)老保險參保行為的研究都很豐富，但將三者結合起來，探究不同類型非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度和養(yǎng)老保險參與行為差異的研究暫時空白。進一步地，研究養(yǎng)老態(tài)度與養(yǎng)老保險參與行為之間關系的研究雖然有，但沒有驗證二者之間是否互為因果。

三、研究方法與數據來源

（一）研究思路

本文應用中國綜合社會調查（cgss）2017數據，從異質性視角切入，根據中國非正規(guī)經濟“四元結構”理論，選取了年齡（代際）、戶籍、收入等核心解釋變量，運用mlogit模型，對我國非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度進行分析，探究我國不同類型非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度差異；并在此基礎上，基于計劃行為理論，從行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制等三個維度選取了核心解釋變量，運用Logit回歸模型探究了非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老保險參與行為；最后，對非正規(guī)就業(yè)群體進行了分樣本回歸的穩(wěn)健性檢驗。

（二）理論框架

1.“四元結構”理論

胡鞍鋼認為傳統(tǒng)的城鄉(xiāng)二元結構不適用于中國特殊的國情，我國現在的城鄉(xiāng)結構可以劃分為四大部分：農村就業(yè)部門、農村工業(yè)部門、城市非正規(guī)部門、城市現代產業(yè)部門，而我國的正規(guī)經濟只將城市現代產業(yè)部門納入了正式范疇，剩余的三個部門是不同范疇的非正規(guī)就業(yè)。

本研究基于“四元結構”理論，以年齡劃分代際，以戶籍劃分城鄉(xiāng)，以個人收入與社會平均工資的差值代表階層，考察了不同類型非正規(guī)就業(yè)群體在養(yǎng)老態(tài)度和養(yǎng)老保險參與行為上的差異。

2.計劃行為理論

計劃行為理論認為，人的行為選擇主要受到行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制這三個維度的影響。養(yǎng)老態(tài)度是指個人對養(yǎng)老這一事件的基本認知。本研究擬從養(yǎng)老責任主體的劃分、子女贍養(yǎng)義務的認知以及對傳統(tǒng)孝道觀念的贊同限度這三個方面來反映非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度。主觀規(guī)范是個人對參與養(yǎng)老保險這一行為所感知的社會壓力。在進行養(yǎng)老保險參與決策時，群體對黨和政府的信任限度、對社會信任度、公平度以及生活滿意度的感知都會影響到群體行為的選擇。知覺行為控制是個人對自己參與養(yǎng)老保險的條件、資源、能力的感知限度。城鄉(xiāng)二元戶籍制的限制導致了養(yǎng)老保險的制度性排斥，個人收入和家庭總收入、家庭供養(yǎng)人數、以及家庭的收支平衡情況決定了個人參與養(yǎng)老保險的能力，個人的受教育水平對個人參與養(yǎng)老保險這一行為的評估可能產生影響，對家庭經濟水平的評價影響到個人對所掌握資源能力的評估。

（三）變量選取

將非正規(guī)就業(yè)人員界定為沒有建立正式的勞動關系，但提供了事實勞動服務的非農就業(yè)人員。本文的被解釋變量為養(yǎng)老態(tài)度和養(yǎng)老保險參與行為。解釋變量根據計劃行為理論選取，從行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制三方面選取。并對控制變量年齡進行了分組處理，主要基于胡鞍鋼的“四元結構”理論進行分組，根據1978年改革開放后形成的“民工潮”和1990年市場經濟改革后形成的“下崗潮”以及2008年新勞動合同法出臺后形成的“勞務派遣潮”，將年齡分為四組。

四、實證分析

（一）描述性分析

約85%的非正規(guī)就業(yè)者個人收入低于當年的社會平均工資水平；只有不到二成的被調查對象是老板、群體戶等自我經營者。此外，有67.23%的被調查對象只持有社會基本養(yǎng)老保險，7.55%的被調查對象只購買了商業(yè)養(yǎng)老保險，既有商業(yè)養(yǎng)老保險又有社會基本養(yǎng)老保險的非正規(guī)就業(yè)者只有5.48%。

對于養(yǎng)老責任主體，超八成的被調查對象強調了子女在養(yǎng)老上的責任；約12%的被調查對象認為主要是政府的責任；只有不到7%的非正規(guī)就業(yè)者認為主要由老人自己來負責養(yǎng)老；不到三分之一的被調查對象認識到了政府、子女和老人自己三方在養(yǎng)老責任中的分攤角色。

（二）養(yǎng)老態(tài)度的回歸分析

本研究將認為養(yǎng)老責任應該“政府/子女/老人三者均攤”的樣本選為對照組，將認為養(yǎng)老責任主要由“政府”“子女”“老人自己”視作三個實驗組，然后運用多元無序條件mlogit對其進行逐步回歸分析。

通過分組比較分析，可以發(fā)現戶籍、年齡是導致養(yǎng)老態(tài)度差異的顯著性因素，且各個年齡段的群體都更偏好于“子女養(yǎng)老”，說明“子女養(yǎng)老”仍然是主要養(yǎng)老態(tài)度，尤其是農村地區(qū)。收入不會造成養(yǎng)老態(tài)度的顯著差異，養(yǎng)老態(tài)度更多是具有主觀性的。此外，認為社會不公平的群體會更不偏好于“政府養(yǎng)老”，這在一定限度上說明了政府公信力和社會公平感知會影響非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度，尤其是不利于對“政府養(yǎng)老”的信任。

（三）養(yǎng)老保險參與的回歸分析

對非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度進行分析后，本研究將進一步探究養(yǎng)老態(tài)度與養(yǎng)老保險參與行為之間的關系。通過對社會養(yǎng)老保險、商業(yè)養(yǎng)老保險以及總的養(yǎng)老保險參與行為的回歸分析，基于計劃行為理論檢驗影響?zhàn)B老保險參與行為的因素。并基于工作性質對非正規(guī)就業(yè)群體進行分樣本回歸，以檢驗回歸模型的穩(wěn)健性和非正規(guī)就業(yè)者的異質性。

綜合來看，養(yǎng)老態(tài)度對養(yǎng)老保險參保行為沒有顯著影響，與鄭沃林（2020）的結論一致。主觀規(guī)范層面的政治面貌、社會公平感知、社會發(fā)展預期都不會顯著影響參保行為的發(fā)生，只有幸福感會有正向的顯著影響；知覺行為控制對非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老保險參保行為影響巨大，很大限度上決定著參保行為的發(fā)生與否，例如農業(yè)戶籍的阻礙作用、收入的促進作用以及受教育限度提升的推動；年齡、配偶、性別和健康狀況都會顯著影響非正規(guī)就業(yè)群體養(yǎng)老保險參保行為的發(fā)生。

（四）穩(wěn)健性檢驗

進一步地，通過分樣本的回歸檢驗可以發(fā)現，認為養(yǎng)老責任主體為“子女”的“無雇者”參加商業(yè)養(yǎng)老保險的概率更小，認為養(yǎng)老責任主體為“政府”的非正規(guī)受雇者參加社會養(yǎng)老保險和擁有養(yǎng)老保險的概率都更小，這可能有兩方面的原因：一是因為非正規(guī)受雇者參加社保的阻礙條件更多，抑制了養(yǎng)老態(tài)度帶來的正效應；二是非正規(guī)受雇者自身的資源能力不足，不足以支撐其參與養(yǎng)老保險。幸福感強的非正規(guī)受雇者更有可能持有養(yǎng)老保險，尤其是持有社會養(yǎng)老保險。農業(yè)戶籍的阻礙作用主要體現在非正規(guī)受雇者的參保上，但是在考察商業(yè)養(yǎng)老保險時，農業(yè)戶籍還會阻礙自雇者的參保行為。個人收入是否高于社平工資是非正規(guī)受雇者養(yǎng)老保險參與，尤其是社會養(yǎng)老保險參與的重要影響因素，自我經營者更有可能會在個人收入高于社平工資時購買商業(yè)養(yǎng)老保險。受教育限度低對養(yǎng)老保險參與行為的抑制作用主要體現在非正規(guī)受雇者上；年齡越大，擁有養(yǎng)老保險并且持有社會養(yǎng)老保險的概率都越大，這點在三類非正規(guī)就業(yè)群體上的區(qū)別不大，但是，年齡越大的非正規(guī)受雇者參與商業(yè)養(yǎng)老保險的可能性更小。

五、結論與建議

第一，非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度和養(yǎng)老保險參與行為比較集中。“子女養(yǎng)老”仍是我國非正規(guī)就業(yè)群體的主要養(yǎng)老態(tài)度。非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老保險覆蓋率不高，只有約七成的非正規(guī)就業(yè)者持有養(yǎng)老保險，還有很大一部分群體完全暴露于養(yǎng)老風險中。因此，要加快非正規(guī)就業(yè)群體養(yǎng)老風險的覆蓋步伐。

第二，“四元結構”理論框架下的年齡、戶籍是非正規(guī)就業(yè)群體養(yǎng)老態(tài)度偏好差異的典型異質性因素，收入不會造成養(yǎng)老態(tài)度的顯著差異。政府公信力和社會公平感知會影響非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老態(tài)度，尤其是不利于對“政府養(yǎng)老”的信任。為此，需要打破戶籍的城鄉(xiāng)二元制，消除養(yǎng)老保險的制度性排斥，增強政府公信力和社會公平感，讓有能力有條件的非正規(guī)就業(yè)者可以無障礙地持有意向的養(yǎng)老保險。

第三，養(yǎng)老態(tài)度與養(yǎng)老行為參與之間不存在互為因果的雙向關系，養(yǎng)老態(tài)度對養(yǎng)老保險參與行為沒有顯著影響，養(yǎng)老保險參與行為也不會顯著帶來養(yǎng)老態(tài)度偏好的改變。說明，影響非正規(guī)就業(yè)群體養(yǎng)老保險參與行為的是更客觀更實際的因素，推動非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老保障要從客觀性的資源條件著力。

第四，不同類型的非正規(guī)就業(yè)者在養(yǎng)老態(tài)度和養(yǎng)老保險參與行為上具有顯著差異。因此，在加快覆蓋非正規(guī)就業(yè)群體的養(yǎng)老風險時，要看到非正規(guī)就業(yè)群體間的異質性，尤其是非正規(guī)受雇者與以老板和群體工商戶為主的自我經營者之間的巨大差異，設計更為靈活的政策和制度。

注釋

①數據來源：根據《中國統(tǒng)計年鑒2021》估算。

②數據來源：世界衛(wèi)生組織。