[1]马继迁.人力资本、劳动力市场分割与失地农民的工作获得[J].常州大学学报(社会科学版),2020,21(05):54-61.[doi:10.3969/j.issn.2095-042X.2020.05.006]
 Ma Jiqian.Human Capital, Labor Market Segmentation and Land-lost Peasants' Job Obtainment[J].Journal of Changzhou University(Social Science Edition),2020,21(05):54-61.[doi:10.3969/j.issn.2095-042X.2020.05.006]
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人力资本、劳动力市场分割与失地农民的工作获得()
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常州大学学报(社会科学版)[ISSN:2095-042X/CN:32-1821/C]

卷:
第21卷
期数:
2020年05期
页码:
54-61
栏目:
城乡问题专题研究
出版日期:
2020-10-15

文章信息/Info

Title:
Human Capital, Labor Market Segmentation and Land-lost Peasants' Job Obtainment
作者:
马继迁
Author(s):
Ma Jiqian
关键词:
失地农民 人力资本 劳动力市场分割 工作获得 工作机会 工资收入
Keywords:
land-lost peasants human capital labor market segmentation job obtainment employment opportunities salaries
分类号:
C919
DOI:
10.3969/j.issn.2095-042X.2020.05.006
文献标志码:
A
摘要:
利用中国家庭动态跟踪调查(CFPS2016)数据,分析人力资本、劳动力市场分割因素对失地农民工作机会、工资收入的影响。人力资本的影响显著正相关:文化程度越高就业可能性越大,普通话越熟练获得就业机会的几率越大; 失地农民就业后的工资收入也越高。劳动力市场分割因素的影响也比较明显:获得城市户籍者就业可能性较大,受雇就业后的工资也较高。由西部到东部,失地农民的就业几率呈梯度上升趋势; 东部的受雇者工资最高。失地农民的工作状况,是人力资本、劳动力市场分割等个体因素与结构性因素共同作用的结果。
Abstract:
Using data from the China Family Panel Studies(CFPS2016), this paper analyzes the effects of human capital and labor market segmentation on land-lost peasants' employment opportunities and salaries. The results show that human capital has a significant positive effect: more educated land-lost peasants are more likely to find jobs, land-lost peasants speaking fluent Mandarin are more likely to have access to employment, thus earning more. The effect of labor market segmentation is also obvious: land-lost peasants with city household registers are more likely to seize employment opportunities with higher salaries. From the west to the east, the employment opportunities show an upward trend with the highest salaries in the east. The land-lost peasants' working condition is the result of the joint actions of individual and structural factors such as human capital and labor market segmentation.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
作者简介:马继迁,社会学博士,常州大学瞿秋白政府管理学院副教授。
基金项目:江苏省哲学社会科学基金一般项目“人工智能在制造业领域对青年就业的影响研究”(19SHB008); 江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干老师资助项目(苏教师函A〔2014〕23号)。
更新日期/Last Update: 2020-10-15