信息素养对新市民就业稳定性的影响——基于CGSS2019的实证分析

■ 王莲秋 吴华安.2 冯一桃 朱明东

（1.重庆工商大学 长江上游经济研究中心，重庆 400067；
2.重庆财经学院，重庆 401320）

习近平总书记强调，推进“以人为核心”的新型城镇化建设必须扎实做好新市民群体的安置工作，既要确保其“进得来”，更要确保其“留得住”和“发展得更好”。根据2022年中国银保监会和中国人民银行联合印发的《关于加强新市民金融服务工作的通知》，因本人创业就业、子女上学、投靠子女等原因来到城镇常住的新市民群体已达到3亿人左右，在我国总人口中的占比超过20%。与大多数城市原居民相比，这些刚进城的新市民普遍而言工作层次更低、职业技能更低、更缺乏保障、就业流动性更大，以至于不少新市民面临着难以快速适应城市、融入城市的困境。[1]然而，目前学界在有关新市民群体的理论和政策研究上，更多关注的仍是如何通过解除各种体制和制度性障碍更有效地推动农村和农业人口的市民化，亦即如何解决新市民“进得来”的问题，而对于如何促进该群体真正融入城市、扎根城市，如何使他们“留得住”和“发展得好”，还缺少广泛深入的研究。[2][3]本文的目的就在于为深化对该问题的探讨提供一种可行的研究思路。具体而言，我们试图提出并实证检验这样一个经验性的命题：保持就业稳定性是新市民在城市“留得住”和“发展得好”的一个重要影响因素，而在信息化全方位渗入城市社会方方面面的当今时代[4]，新市民信息素养的高低又是其能否保持就业稳定性的一个重要的决定因素。

（一）有关就业稳定性衡量标准与影响因素的研究

总体而言，国内外学界迄今对个体或群体就业稳定性问题的研究，还处于相对不足的状态。已有的相关研究主要集中在两个问题上：一是就业稳定性的衡量标准问题，二是就业稳定性的影响因素问题。

有关就业稳定性的衡量标准，主要存在下述几种观点。（1）以个体工作任期长短（包括就业期续期、工龄等）来衡量就业稳定性。例如，Lucie Davoine和Christine Erhel基于西方国家的经验提出，可以受雇者的平均任职时长以及离职人数比率来反映社会就业稳定程度。[5]王晓峰针对女性流动人口提出，可以用两个指标来衡量其就业稳定性，即是否与企业单位签订合同，以及流入本地的时间是否超过三年。[6]刘斌等人在探讨农民工住房问题时涉及了该群体的就业稳定性问题，并将工作时长作为衡量就业稳定性的指标。[7]（2）基于离职率来衡量就业稳定性。如Robert J.Blomme和Arjan Van.Rheede在研究酒店职员就业问题时，基于离职率和工作时长来衡量就业是否稳定。[8]杜兴艳等人以新就业大学生离职率为衡量标准，探讨了职业规划教育对该群体职业稳定性的影响。[9]（3）基于合同期限来衡量就业稳定性。如，石智雷和朱明宝在研究农民工就业稳定性与社会融合之间的关系问题时，选取以是否与企业或雇主签订劳动合同为衡量就业稳定性的指标。[10]蒋帆等利用无固定期限合同的订立条件与雇员在职时间相关这一特点构建DID模型，实证检验了这类解雇规制对雇员就业稳定性的影响。[11]（4）以工作转换次数衡量就业稳定性。如，王春超以“平均换工次数”[12]，谢婷和陈昭玖以及邵敏和武鹏以“近期就业状况变动频数”[13][14]，李东琴以“一年中有无工作变动来测量就业稳定性[15]。

有关就业稳定性的影响因素，相关研究一般认为主要有三个：微观层次的个体特征、中观层次的企业环境和宏观层次社会制度环境。（1）个体特征的影响。研究者所涉及的影响就业稳定性的个体特征既包括性别、年龄等，也包括个体人力资本（受教育程度、技能培训等）和社会资本（社会网络资源等）等。例如，李立清和吴倩文在分析639份来自广西壮族自治区的调研资料基础上指出，农民工的年龄、学历和婚姻状况是导致他们“消失”在城市劳动力市场的重要因素。[16]柳延恒、赵蒙成以及沈诗杰的研究则表明，人力资本和社会资本水平对新生代农民工群体的就业稳定性有显著的影响。[17][18][19]（2）工资水平、工作时长、工作条件、工作满意度等企业环境因素的影响。这类观点也大多集中在有关新生代农民工群体就业问题的研究中。如石丹淅等人的研究指出，职业类型、工会组织缺失、工资水平低、工作强度大、加班频繁、培训机会少等是导致目前新生代农民工就业质量和就业稳定性普遍不高的主要因素。[20]而杜鹏程等人的研究则表明，企业通过改进工作环境和缩短工作时长，可显著提升员工的主观福利感知，进而提高其就业稳定性。[21]（3）宏观社会制度环境的影响。如官华平研究指出，我国目前普遍存在的就业不稳定问题较大程度上与劳动者权益保护不足有关。[22]蒋帆和于大川的实证研究表明，解雇规制等就业保障政策仅对那些技术水平和技术要求低的小微私营企业雇员的就业稳定性产生了消极的影响。[11]

（二）有关个体信息素养对其就业稳定性影响的研究

随着信息和数字化技术的高速发展与广泛运用，提升个体信息素养问题越发受到学界的重视。近年来，国内外学者已对个体信息素养的内涵、评价标准、影响因素等作了广泛探讨。[23][24][25]但直接探讨信息素养对就业稳定性影响的研究还很少见，仅有部分学者对信息素养的单个指标与就业之间的关系进行了研究。如Patricia.Findlay等人研究发现，互联网的广泛运用有助于求职者改善其在劳动力市场中的信息不对称地位，进而提升就业质量。[26]丁述磊等人则提出，互联网的普及还可能通过引发建构新的社会网络而间接促进就业质量的提升。[27]李睿等人研究指出，农民工提高信息素养有助于其获取高质量的岗位信息，进而更好地实现人职匹配。[28]

综上所述，虽然国内外学界目前已形成了不少有关就业稳定性问题的一般性文献，但致力于研究个体信息素养对就业稳定性影响的文献还比较少，聚焦于我国城镇化过程中出现的“新市民”群体的信息素养及其对就业稳定性影响的研究则更是少见。因此，本文在研究对象和思路上体现了一定的创新性，或能为学界后续的相关研究提供些许启示。

本文的基本研究思路是，在建构一个以就业稳定性为被解释变量（因变量）、个体信息素养为核心解释变量（自变量）的计量分析模型的基础上，运用“2017年中国综合社会调查”提供的相关统计数据，对新市民信息素养与其就业稳定性之间的相关性作出回归分析，并对分析结果施以必要的内生性、稳健性和异质性检验。本节是有关本文数据来源、模型构建、变量选取以及样本统计特征的说明或描述。

（一）数据来源

本文选用2017年中国综合社会调查数数据（CGSS2017），主要是基于两方面的考虑。其一，CGSS2017是由中国人民大学联合全国各地公共学术机构共同完成的，故数据质量有相当的可靠性。其二，CGSS2017问卷涵盖了大量有关个人互联网使用及就业情况的调查项，这有利于我们从中提炼出与个体就业稳定性、个体信息素养相关的计量指标，并获得相应的统计数据。根据本文研究对象的特点，在剔除相关变量缺失和指标值不合理的样本后，我们最终保留了1274个样本。

（二）模型构建与变量选取

为便于对本文提出的理论假说即“新市民的信息素养是其就业稳定性的重要影响因素”实施有效检验，我们在参照既有研究的基础上构建了下述有关新市民就业稳定性的估计模型：

本研究的被解释变量是新市民个体的就业稳定性，我们在参考以往文献的基础上选用CGSS2017问卷中“下列各种情形，哪一种更符合您目前的工作的状况”和“您目前的工作是否与用人单位或雇主签订了书面劳动合同”两个问题作为它的替代变量。在变量赋值方面，我们将“有固定期限劳动合同”的情况赋值为5；
“有固定期限劳动合同”或“个体经营”以及“自己是老板”的情况赋值为4；
“无劳动合同但有工作”的情况赋值为3；
“自由职业”赋值为2；
“无工作”的情况赋值为1。

本文的核心解释变量是新市民的信息素养。参考闫贝贝、刘天军的定义方式[29]，我们把新市民的信息素养理解为包含信息知识、信息意识、信息能力等三个维度，并从CGSS2017中筛选出8个题项用以对它们作出度量。此外，我们参考李晓峰和李珊珊的研究方法[30]，将包括性别、年龄、民族、政治面貌、文化程度、健康水平、婚姻在内的个体特征，以及包括家庭全年总收入、家庭共住人数和家庭未成年子女数在内的家庭特征纳入控制变量。这些变量的定义与统计特征，如表1所示。

表1 变量描述性统计表

变量民族 汉族=1；
其他=0 0.941 1274政治面貌 共产党员=1；
其他=0 0.155 1274文化程度 上学年限（年） 12.110 1274健康状况非常不健康=1;比较不健康=2;一般=3;比较健康=4;非常健康=5 3.841 1274婚姻状况 已婚=1；
未婚=0 0.788 1274家庭全年总收入对数 11.266 1274家庭共住人数连续变量 3.003 1274未成年子女数连续变量 0.656 1274

（三）对样本的统计描述

统计发现，新市民的就业稳定性平均值为2.997，65.38%的受访者有工作，但签订了劳动合同的仅有47.80%，相当于超过一半的新市民没有稳定工作。新市民的信息素养水平整体较高，信息知识的相关指标平均值都在4左右，接近较好水平；
相对于信息知识而言，新市民的信息获取能力不强，平均值接近3.5；
信息意识相关变量的平均值整体较高，其中认为互联网能获取到信息这一指标的平均值达到4.227，说明新市民群体互联网使用的水平和意识都较高。在个体特征方面，有52.5%的受访者为男性，且平均年龄达到41.86岁，已婚有配偶人群占比78.8%，健康水平平均值为3.84，说明受访者的健康程度较高。同时，数据显示受访者的受教育程度平均值为12.11，说明新市民群体文化程度较高，平均水平达到高中以上。在家庭特征方面，家庭全年总收入平均值为12.74万元，家庭共住人口为3人左右，未成年子女数平均值为0.656人，说明新市民群体中“三口之家”和“两口之家”占比较大。

（一）新市民信息素养评价

运用熵值法能够在有效避免人为因素的情况下计算出综合指标中各个指标的权重，进而计算出各个指标的综合得分，可信度与客观性较强。故此，本研究选择用该方法来对样本中新市民的信息素养作出综合评价，评价结果如表2所示。

表2 新市民信息素养评价指标体系

能力 已有信息的频繁程度是获取信息频率（如：搜索信息、浏览新闻等）0.1470 0.100信息意识0.1771 0.134您同不同意这一说法：互联网的一大优势就是让越来越多的人都能够获取到信息。0.0412 0.033我积极保护我的网上个人隐私 0.0591 0.046互联网能让越来越多的人都能够获取到更多社会资源0.0768 0.055总计 0.731

从我们运用熵值法计算得出的8个三级指标的权重大小来看，对新市民信息素养影响最大的指标是二级指标“信息知识”下的“是否会通过观察使用环境来选择使用网上支付或交易”一项，其权重高达0.2270；
其次是“是否会使用智能手机下载安装APP”一项，其权重为0.1930；
二级指标“信息获取能力”下的“获取信息频率”和“浏览信息频繁程度”两项的重要性紧随其后，权重分别为0.1470和0.1300；
而二级指标“信息意识”下“是否同意互联网让越来越多的人都能获取到信息”一项的权重最小。从三个二级指标来看，信息知识一项对新市民信息素养的影响最大，权重为0.5450；
信息意识的影响最小，权重仅为0.1771。这说明新市民个体的信息知识水平对其信息素养的影响远甚于他们的信息意识。

本文还运用熵值法计算得出了新市民信息素养的总体得分，以及信息知识、信息获取能力、信息意识三个方面的综合得分。从8个三级指标来看，信息知识的三个指标综合得分相对较高，其中“是否会观察使用环境来使用网上支付或交易”一项得分最高（0.161）。信息意识方面的三个指标得分相对较低，其中“是否同意互联网让越来越多的人都能获取到信息”一项的综合得分最低，仅为0.033。从三个二级指标来看，综合得分的大小排序和权重排序类似，即信息知识一项得分最高，信息获取能力次之，信息意识得分最低。这意味着新市民群体的信息知识水平较高，但信息意识相对缺乏。

（二）模型估计与实证检验

1.基准模型估计

本文的因变量是个体就业稳定性，其度量取值为1-5的非负整数，故是一个计数变量。通常来说，对计数变量可选取的统计模型是泊松分布模型，但考虑到泊松模型要求分布的均值与方差相等，而现实情况下往往会出现过度分散的问题（即均值与方差不相等），所以我们这里选择O-Logit模型作为基准回归模型。基于这一模型，新市民的信息素养与其就业稳定性的基准回归结果如表3所示。

表3 信息素养与就业稳定性：基准回归

表3中，第（1）（2）列分别表示的是在控制省份固定效应下，新市民的信息素养以及新市民的个体、家庭特征对其就业稳定性的影响。第（3）列则表示的是两类因素的影响叠加情况，即在加入新市民个体与家庭特征这个解释变量的基础上，探究信息素养对新市民就业稳定性的影响。

在第（1）列的回归结果中，个人的信息素养在1%水平上显著正向影响就业稳定性。这意味着新市民的信息素养水平越高，其就业就越稳定。具体而言，在控制其他变量的情况下，新市民的信息素养水平每提升1个单位，其就业稳定性提升1.7596个单位。

第（2）列有关新市民个体与家庭特征对其就业稳定性影响的回归分析结果表明：第一，性别、受教育程度、健康水平、婚姻状况和家庭年收入等因素在1%的水平上与就业稳定性显著正向相关。其可能的原因，一是大多数的女性新市民在生育后几年内都要照顾子女而不能工作，从而在返回职场时往往因不适应而导致就业不稳定；
二是随着受教育程度的提升，新市民的就业技能会不断提高，从而被解雇的概率就会降低；
三是城市更好的医疗保健条件可能使得新市民的身体健康水平提高，进而降低其因病失业的风险；
四是相比于未婚新市民来说，已婚的新市民群体家庭压力更大，更难承担失业后的生计风险，因而往往会更积极地寻求更稳定的工作机会；
五是随着家庭总收入的增加，失业的机会成本提高，而这也使新市民偏好更稳定的工作岗位。第二，年龄因素在1%显著水平上负向影响新市民的就业稳定性，可能的原因是：一方面年龄较大的新市民由于要养家糊口，生活压力较大，相比于年轻人难以全身心地投入到工作中，从而在就业市场中缺乏优势；
另一方面，大部分新市民主要就业于某些传统的低端产业，而当前这些产业因受到数字化和虚拟经济的冲击而大多不景气，破产和频繁更换员工的概率更高。第三，民族、政治面貌、家庭共住人数和家庭未成年子女数等因素，对新市民就业稳定性的影响并不显著。

在第（3）列的回归结果中，在加入个体特征和家庭特征的情况下，新市民的信息素养在5%的显著水平上对就业稳定性有正向影响，这进一步说明信息素养水平提升有助于提高新市民的就业稳定性。

2.内生性检验

本研究所涉及的变量内生性风险，主要源于可能存在的解释变量遗漏问题。虽然我们在选取解释变量时尽可能充分地包含了可能影响新市民就业稳定性的个体特征、家庭特征等因素，但仍可能有某些既影响新市民信息素养水平又影响其就业稳定性的解释变量未被考虑到。鉴于父母的受教育水平会影响新市民的信息素养水平，同时又不会对其就业稳定性产生直接影响，故此，选取父母的平均受教育年限作为工具变量进行检验，以克服内生性问题。检验的结果如表4所示。

表4 信息素养水平与就业稳定性：2SLS内生性检验

Wald检验 50.52 315.86 405.76观测值 1274 1274 1274

从一阶段检验结果可以看出，受访新市民的信息素养水平与其父母平均受教育年限高度相关，F统计值远超过10，这表明本文选取的工具变量不是弱工具变量。第二阶段回归结果表明，新市民信息素养水平对其就业稳定性具有显著的正向影响，且在逐步加入个体特征及家庭特征等控制变量后，这一结果依然稳健，且与前面的基准模型结果基本保持一致。这再次证明了新市民信息素养水平对其就业稳定性的影响具有统计上的显著性，即本文的计量分析结果具有必要的可靠性。

3.稳健性检验

为验证回归分析结果的稳健性，我们采取了更换计量模型的方法。鉴于因变量的取值是1-5的整数，具有一定的连续性，我们首先采取了OLS模型做稳健性检验。因为因变量是计数变量，本文继而又选取了O-Probit模型来做进一步的检验。两步检验的结果如表5所示。

表5 信息素养与就业稳定性：稳健性检验

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平下显著，括号中数字为回归系数的标准误。

表5显示，无论是采取OLS模型还是OProbit模型，新市民的信息素养对其就业稳定性的影响都与表3中的结果相似，即：随着信息素养水平的提升，新市民的就业稳定性会显著提升。对控制变量的回归检验结果也与表3基本一致，这进一步表明了本文回归分析结果的稳健性。

4.异质性检验

信息素养总体上提升了新市民的就业稳定性，但由于个体之间存在差异，信息素养对不同群体就业稳定性的影响可能不一致。故此，我们按照地区、性别、年龄、受教育程度将受访新市民分成不同的群体，进而分析检验信息素养对其就业稳定性影响潜在差异性。检验结果如表6所示。

表6 信息素养与就业稳定性：异质性检验

表6中的第（1）（2）（3）列检验结果表明，东、中、西部新市民的信息素养都在1%水平上显著正向影响其就业稳定性，但对东部地区新市民的影响要比中西部更大一些。这可能是因为东部地区经济更为发达，居民提升信息素养的渠道更多，因而信息素养对就业稳定性的影响更大。就性别差异而言，信息素养对男性和女性都在1%水平上正向显著影响其就业稳定性，但对男性就业稳定性的影响要大于对女性的影响，可能的原因是：即使信息素养水平提高，大部分女性新市民也可能因为照顾家庭的对冲性影响而具备相对更低的就业稳定性。就年龄而言，本文将44岁及以下的新市民定义为青年，45岁及以上定义为中老年，结果显示：信息素养对青年和中老年群体的影响都在1%的水平上正向显著，且对二者的影响差别不大。就受教育水平而言，信息素养对高学历和低学历群体都存在显著的正向影响，但对高学历群体的影响要大于对低学历群体的影响，可能的原因是：随着信息素养水平提高到一定程度，低学历群体可能会因为学历、技能方面的限制而在维持或提高就业稳定性方面遭遇瓶颈。

对在人口城镇化过程中形成的“新市民”群体来说，其就业稳定性的高低很大程度上决定着他们能否在城市中“留得住，发展得好”。基于这一认识，本文使用CGSS2017统计数据，运用计量分析模型探讨了新市民个体信息素养对其就业稳定性的影响，得出的主要结论有二。第一，新市民信息素养水平与其就业稳定性之间存在显著的正相关关系，且这一关系经受住了稳健性检验。第二，异质性检验表明，相对于中西部地区的新市民，东部地区新市民的就业稳定性与其信息素养之间的相关性更高；
男性新市民的就业稳定性受信息素养水平的影响比女性新市民更为明显；
高学历群体的就业稳定性受信息素养的影响比低学历群体更为明显。

基于这一分析结论，本文认为，着力提升新市民的信息素养，应该被当作提升该群体融入城市、扎根城市能力的首要抓手。为此，一是新市民个体自身应通过更积极地参加职业教育培训、扩大社会交往范围、重视“干中学”等形式，加强对自身人力资本的积累，特别是加强对信息化、数字化生产和生活技能的培养提升；
二是政府应通过优化新市民就业和福利政策、完善新市民职业教育软硬件环境、拓宽新市民获取信息的渠道、加强信息化基础设施建设等途径，为广大新市民群体提升自身信息素养提供坚实的物质基础和政策保障。

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