一、问题的提出
中国正处于“数字中国”和“就业优先”双重战略背景下，对于大龄农民工这一特殊就业群体而言，其自身素质和受教育程度相对偏低，在激烈的就业市场往往处于竞争弱势地位，就业问题十分突出。2024年5月人力资源社会保障部颁布了《关于强化支持举措助力银发经济发展壮大的通知》，提出要拓展银发群体增收渠道，引导用人单位大力开发“适老化”岗位，支持超龄劳动者再就业。大龄农民工作为一个特殊弱势群体，往往年龄偏大（通常接近或超过法定退休年龄），是从农村到城市从事各类体力或简单技术劳动（如建筑、环卫、家政等）以获取收入的群体，他们在数字经济背景下具有不同于传统农民工的边缘性特征，在劳动力市场中缺乏竞争力，就业质量普遍低于本地劳动者且差距在逐年增大
［1 ］ ，因此，如何在目前数字经济背景下保障大龄农民工的就业质量，缓解其就业和生活困境，成为各级政府亟待解决的难题。
国内外一直较为关注农民工的就业问题，对农民工就业质量的研究也日益丰富。就业质量的定义从Delamotte和Takezawa提出的“工作生活质量”
［2 ］ ，到国际劳工组织（ILO）的“体面劳动”
［3 ］ ，再到对工资水平、过度劳动、社会保障以及就业稳定性等进行的一个多维度衡量
［4 ⁃5 ］ ，内涵日趋丰富。高质量就业是劳动者在就业过程中的客观及主观福祉的综合体现
［6 ］ ，与年龄大小并无必然关系，大龄劳动者的经验累积往往能够弥补其学习能力的下降
［7 ］ ，而且由于年龄渐长，劳动者更倾向于适合他们能力的角色，拥有更高的工作满意度
［8 ］ ，这说明年龄已不再是提高大龄农民工就业质量的主要制约。
从已有研究来看，对农民工就业质量产生影响的主要包括个体、家庭和社会三方面因素，个体因素如教育水平、工作经验
［9 ］ 、职业培训
［10 ］ 、职业流动
［11 ］ 等有利于缓解就业压力，提高农民工就业质量；家庭因素如家庭随迁规模越大，就业质量越低，而有长期居留意愿的农民工就业质量更高
［12 ］ ；社会因素如公共就业服务
［13 ］ 、数字经济
［14 ］ 、数字普惠金融
［15 ］ 等有助于改善就业环境，使得农民工整体就业质量得以提升。虽然众多学者对农民工就业质量的影响因素进行了深入的分析，遗憾的是，少有学者关注到大龄农民工这一特殊群体在数字经济背景下的就业质量问题，更缺乏系统的理论与实证分析。大龄农民工高质量就业是积极应对人口老龄化和改善民生福祉与实现共同富裕的关键，本文首先从理论上对大龄农民工就业质量及其影响因素进行梳理，然后利用2018年中国流动人口动态监测调查数据（CMDS），构建多元线性回归模型进行实证检验，以求为数字经济背景下我国大龄农民工群体高质量就业提供一定的理论参考。
二、理论分析
高质量就业是社会经济高质量发展的内在要求，党的二十大报告提出要实施就业优先战略，完善重点群体就业支持体系，促进高质量充分就业。数字经济既为大龄农民工高质量就业赋能，也使大龄农民工面临岗位替代和社会保障缺失等挑战。本文将从微观和宏观两大层面系统梳理大龄农民工高质量就业的主要影响因素，探究数字经济背景下提升就业质量的关键所在。
（一）影响大龄农民工就业质量的微观因素
从微观层面看，大龄农民工就业质量主要受到自身人力资本、社会资本以及家庭条件等多重影响，人力资本包含受教育程度、健康状况、技能水平和工作经验等，社会资本包含农民工的社会融入度和社会接纳程度等。
1. 人力资本
人力资本是人体中所蕴含的各种知识、技能、身体状况等要素的总和，可以通过教育、在职培训、医疗保健等方式投资形成。舒尔茨认为，影响就业质量的一个最基本因素就是人力资本，拥有的人力资本越高其获得的收入就越高
［16 ］ 。对于农民工而言，较高的人力资本有助于他们摆脱次级劳动力市场，增强议价能力，获得更多的劳动报酬与劳动权益保障，提高就业质量
［17 ］ 。然而，相对于中青年农民工，大龄农民工的受教育程度普遍较低，大多只有高中及以下水平，在职业选择方面多数选择零售业、服务业和建筑业等不受学历限制的传统就业岗位，导致其收入水平、工作稳定性和福利待遇等要比正常农民工低，就业质量难以提升
［18 ］ 。健康状况也是个人重要的人力资本，它对农民工就业质量的影响是正向的
［19 ］ 。此外，大龄农民工通过“干中学”方式，在过去长时间的务工经历中积累了丰富的工作经验和技能水平，有助于拓宽就业渠道，提高劳动报酬和待遇。可见，人力资本中受教育程度、健康状况和技能水平等都可能影响到大龄农民工的就业质量，对其在数字经济大环境下的就业选择和质量产生重要影响。
2. 社会资本
科尔曼认为，社会资本是一种存在于社会结构中的资源，这种资源并非物质性的，而是通过人与人之间的关系、社会网络以及社会规范等形式表现出来，它对于个体在社会中的行动和发展具有重要的支持和促进作用
［20 ］ 。大龄农民工的社会资本是他们在与外界交往过程中所形成的各种社会网络关系，也是对其就业质量产生影响的另一重要因素。本文则采用社会融入度和社会接纳程度来反映社会资本水平。总体上，大龄农民工由于年龄渐长，身体灵活度、学习能力和适应能力等均有所下降，社会融入度和接纳程度不高，社会资本存量匮乏，在日新月异的数字化时代中往往处于竞争劣势地位，导致就业质量偏低
［21 ］ ，有研究发现，人力资本在大龄农民工获取工作过程中的作用有限，而社会资本则至关重要，它能够有效解决劳动力市场中的信息不对称问题，降低交易成本，帮助大龄农民工获得更多就业信息和机会，对其就业质量产生正向影响
［22 ］ 。
3. 家庭条件
家庭是个人消费、生活和就业等的基本单元，近年来非独自外出的大龄农民工人数不断增长，家人随迁使农民工的家庭决策属性更为明显，对其就业偏好产生一定影响
［23 ］ 。家庭化迁移和家人的陪伴增强了农民工在迁入地工作时的就业稳定性，提高其就业质量
［24 ］ 。随着数字经济的快速发展，尽管远距离交流不再成为身处异乡大龄农民工生活的难题，但没有家人陪伴产生的对家乡和亲人的依恋往往促使他们的返乡意愿更强烈，从而影响其在务工城市追求更高水平的就业质量和长期社会融入。
此外，家庭经济条件也对大龄农民工就业质量具有一定影响。由于家庭的生活压力迫使大龄农民工经常向其他城市流动和工作转换，而频繁的工作转换不仅不会带来收入的提升，反而对农民工的整体就业质量产生显著负向影响
［25 ］ 。因此，家庭经济状况较好的大龄农民工相对来说工作流动与转换频次较低，就业稳定性好，能够积累一定的工作技能和社会资本，对其就业质量的提升产生促进作用。
（二）影响大龄农民工就业质量的宏观因素
1. 社会保障制度
受户籍制度壁垒及自身人力资本水平的影响，与年轻的新生代农民工不同，多数大龄农民工从事劳动强度大、工作危险性高的工作，在劳动报酬、福利待遇和社会保障等方面与城镇籍劳动者存在明显差距
［26 ］ ，而社会保障制度例如医疗保险、养老保险和失业保险等也可能影响他们的就业质量
［27 ⁃28 ］ 。有相当数量的大龄农民工属于非正规就业，就业权益难以有效保障，从而影响就业质量的长远提高。健全的权益保障有利于为大龄农民工高质量就业提供扎实的前提条件，然而数字经济背景下大龄农民工参与城乡各项社会保障制度的概率偏低，这不仅降低其老年生活福利，而且可能对其就业质量产生不利影响。
2. 数字经济发展
近年来以人工智能、大数据、云计算等数字技术为代表的数字经济正加速与经济社会各领域渗透融合，数字经济对世界各国的经济发展、投资消费、就业创业等起着举足轻重的作用。作为一种新经济形态，数字经济吸纳就业的能力持续增强，有利于帮助广大农民工实现传统工作的转岗，提升劳动生产率，改善就业环境，为解决我国农民工群体就业质量偏低这一社会性难题提供契机
［29 ］ 。但是对于众多大龄农民工而言，因为工作性质接触到数字经济的机会比年轻农民工更少，而且自身素质低下使其不能快速适应数字时代的发展要求，所以大多数人仍然停留在传统低端岗位。未来将有越来越多的职业岗位被人工智能机器人所取代，首当其冲的就是基础性、简单性、重复性较高的低端人力岗位，大龄农民工在数字化时代将面临严峻的职业危机，因此需要关注数字经济发展对大龄农民工就业质量的影响。
三、研究设计
（一）数据来源
本文农民工就业质量数据来源于2018年中国流动人口动态监测调查数据库（CMDS），数字经济数据来自北京大学编制的《数字普惠金融指数（2011—2020）》。样本对象界定为流动人口中符合户口性质是农业、流动原因是务工经商的60岁及以上的大龄农民工，通过数据处理，最终有效样本量为5576个。
（二）变量选取
1.被解释变量：大龄农民工就业质量
就业质量是一个综合性、多维度的概念，反映了劳动者取得劳动报酬或工资福利等的优劣程度。以往文献在衡量就业质量时，大多采用构建就业质量综合指标体系的方法，本文考虑到数据可得性，参考赵明霏和冯婧
［30 ］ 的核算方法，选择工作时间、工作稳定性、劳动报酬和社会保障四个维度来综合评价大龄农民工就业质量。测算过程如下：
第一步，对就业质量各维度指标进行离差标准化处理。具体处理公式为：
Y i j = X i j - m i n X i j m a x X i j - m i n X i j × 100 （1）
其中，Yij 是标准化处理后的大龄农民工就业质量分维度指标，i 代表农民工个体数，j 为就业质量四个维度：j =1表示工作时间，j =2表示工作稳定性，j =3表示劳动报酬，j =4表示社会保障。maxXij 、minXij 分别表示指标j 的最大值和最小值。需注意的是，工作稳定性、劳动报酬和社会保障均为正向指标，工作越稳定、劳动报酬越高、社会保障越大，意味着就业质量越好；而工作时间为负向指标，工作时间越长，劳动负担越大，就业质量就越低，因此需要对其进行“1-”反向处理，标准化后得到指标的差即为衡量就业质量工作时间维度的指标。
第二步，赋予就业质量各维度指标权重。由于上述四个分维度指标对就业质量都很重要，本文采用等权平均法确定各维度指标的权重。
第三步，计算大龄农民工就业质量。公式如下：
式中，
Yi 为大龄农民工就业质量，数值越大，说明大龄农民工就业质量越高。
表1 展示了大龄农民工就业质量描述性统计结果。
2.解释变量：包括微观层面和宏观层面的解释变量
微观层面选取大龄农民工的受教育程度、健康状况、社会融入度、社会接纳程度、家庭经济状况和家人陪伴程度作为解释变量；宏观层面选取社会保障制度和数字经济发展水平作为解释变量，社会保障制度采用农民工是否参加新型农村合作医疗保险衡量，数字经济发展水平参考刘军等
［31 ］ 和王军等
［32 ］ 的做法，构建了由数字基础设施、数字产业化和产业数字化等三项一级指标构成的数字经济评价指标体系，指标体系构建见
表2 。
3.控制变量
为了控制其他影响大龄农民工就业质量的因素，本文选取大龄农民工的性别、年龄、婚姻状况、职业、就业身份以及不返乡意愿程度作为控制变量，职业和就业身份变量能够反映社会分工，衡量大龄农民工的经济和社会地位，并预测其行为和需求。各变量定义及描述性统计结果见
表3 。
（三）模型设计
本文以大龄农民工就业质量作为被解释变量，建立多元线性回归模型，模型如下：
Y i = β 0 + ∑ i = 1 n β i x i + φ i ∑ C i + ε （3）
式中，Yi 表示大龄农民工就业质量；xi 为一组解释变量，包括影响农民工就业质量的微观因素和宏观因素，βi 为各解释变量的回归系数，表示对大龄农民工就业质量的影响方向和影响程度；Ci 是一系列控制变量，φi 为其系数；ε 是随机误差项。
四、实证结果分析
（一）基准回归结果
为了考察大龄农民工就业质量的影响因素及其程度，本文在控制了相关变量的情况下，将各解释变量分别纳入多元线性OLS回归模型，利用Stata软件进行分析，结果如
表4 所示。模型1考察了各微观因素对大龄农民工就业质量的影响，模型2考察了各宏观因素的影响，模型3中只有控制变量的影响，模型4包括所有变量的影响。
模型1结果显示，微观层面，受教育程度、社会融入度和家人陪伴程度在1%的显著性水平上与大龄农民工就业质量正相关，说明这些因素对大龄农民工就业质量的提升具有显著的促进作用；社会接纳程度回归系数为正，显著性水平为10%，表明社会接纳程度越高，越有利于提升大龄农民工就业质量；家庭经济状况在5%的显著水平上呈负相关，说明大龄农民工家庭有经济困难可能阻碍其就业质量的提高；健康状况则对大龄农民工就业质量没有影响，这说明即使大龄农民工身体健康程度高，也不能确保其能够拥有高质量的就业机会。
模型2结果显示，宏观层面，是否参加新型农村合作医疗保险在1%的显著水平上对大龄农民工的就业质量具有负向影响，表明参加新型农村合作医疗保险反而不利于大龄农民工就业质量的提高。可能的原因在于，对于那些尚未参与新型农村合作医疗保险的大龄农民工，他们在寻找就业岗位时更加注重医疗、养老等社会保障福利待遇，以弥补其在农村合作医疗保险上的缺失，因此也更加致力于就业质量的提高。数字经济发展水平对大龄农民工就业质量的影响十分显著，但其系数即影响程度很低，几乎趋于0，说明现阶段多数大龄农民工仍然集中于传统产业和低端职位就业，不能真正享受数字经济发展带来的各种利好，因而数字经济发展对大龄农民工就业质量的影响程度几乎很小。
模型3结果显示，控制变量中职业对大龄农民工就业质量具有显著的正向影响，数字经济时代新媒体、服务业和快递运输业等在互联网的影响下迅猛发展，而大多处在建筑业等传统产业的大龄农民工正面临着挑战，从事的职业、工资福利待遇和社会的公平与接纳，是身在异乡大龄农民工获得幸福感的直接来源，对其就业质量的提升具有重要的促进作用。就业身份一定程度上负向影响大龄农民工就业质量，现实中那些自主创业或雇主自营的大龄农民工，不仅工作投入的时间和精力多，而且面临的创业风险大，收入也不稳定，就业质量难以提升。其他控制变量如性别、年龄、婚姻状况和不返乡意愿程度对大龄农民工就业质量则没有显著影响，说明数字经济背景下大龄农民工的就业困境并非受这些因素的限制所致，若要提升大龄农民工就业质量须从其他路径探寻。
模型4结果显示，大龄农民工的受教育程度、社会融入度、社会接纳程度、家人陪伴程度、社会制度保障和数字经济发展水平对其就业质量的正向影响依旧显著，家庭经济状况的影响显著负相关，除回归系数略有不同外，与模型1、2的结果基本一致。
（二）分位数回归结果
分位数回归的方法是对基准回归的深化扩展，通过因变量的条件分位数对自变量进行回归，可以得到不同分位数下的回归模型，能够更加全面地揭示大龄农民工就业质量的条件分布情况，并在某种程度上克服异方差问题，实现对极端值更为稳健的参数估计。本文利用分位数方法对大龄农民工就业质量样本数据进行回归，以探究不同分位点上各解释变量对大龄农民工就业质量的影响是否存在群体性差异。具体而言，首先将所有样本按大龄农民工就业质量从低到高排序，选用10%、30%、50%、70%和90%具有代表性的分位点进行样本分群，然后分别对每一分位点的样本进行回归，结果如
表5 所示。
微观层面，受教育程度在70%、90%的分位点上系数显著为正，说明了学历对高分位点大龄农民工就业质量的影响更突出；健康状况和家庭经济状况只在低分位点上对大龄农民工就业质量产生一定负向影响；社会融入度则在同一低分位点上对大龄农民工就业质量产生显著的正向影响；家人陪伴程度在70%的分位点上对大龄农民工就业质量具有一定正向促进作用，这也表明家人陪伴程度越高，大龄农民工的生活状态越稳定，越有利于促进就业质量的提升。
宏观层面，是否参加新型农村合作医疗保险在所有分位点上系数显著为负，且在中高分位点上显著系数更大，表明社会保障制度程度越高，对所有分位点大龄农民工就业质量的负向影响越显著，正如前文所言，未参加新农合、城乡基本养老保险等的大龄农民工，更加重视其在城市的就业质量和工资待遇等。数字经济发展水平对所有分位点的大龄农民工就业质量的影响基本上不显著，原因在于，数字经济时代对于劳动者的学习能力和身体素质的要求较高，与新生一代农民工不同，大龄农民工因自身条件限制导致就业机会和范围有限，因此数字经济的发展一定程度上对大龄农民工就业质量的提升反而形成制约。
五、结论与建议
本文首先从微观与宏观层面梳理了大龄农民工就业质量的主要影响因素，然后利用2018年中国流动人口动态监测调查数据库数据，构建多元线性回归模型进行实证分析，并进一步对不同分位点大龄农民工就业质量的影响因素进行了深入分析。研究结果表明：微观层面，受教育程度、社会融入度、社会接纳程度、家人陪伴程度均显著正向影响大龄农民工就业质量，家庭经济状况不佳则阻碍其就业质量的提高；宏观层面，社会保障制度对大龄农民工就业质量影响显著，而数字经济发展的影响则不显著；分位数回归分析发现，受教育程度、家人陪伴程度对大龄农民工就业质量的正向影响在中、高分位点上较为显著，社会融入度在低分位点上有显著的正向影响，社会保障制度对所有分位点大龄农民工就业质量的负向影响均十分显著，健康状况和家庭经济状况则在低分位点上产生负向影响。
基于上述结论，本文提出以下建议：
第一，家庭层面。作为大龄农民工的家庭成员，家人陪伴程度对其就业质量有显著促进作用，应当充分考虑到大龄农民工外出就业的社会处境，鼓励其家庭成员集体迁移，共同生活陪伴。考虑到大龄农民工的生存问题不仅是个体问题，也是城市化进程中的一种社会困境，因而各城市社区应积极举办以家庭为单位的活动，促进大龄农民工与邻里街坊之间沟通交流，感受大家庭的温暖，增强大龄农民工的社会融入度。第二，企业层面。为了促进大龄农民工快速适应和融入数字化时代，建议雇佣农民工较多的企业积极开展各种公益性宣讲与实践培训，强化数字经济产业相关的职业宣讲、职业培训和就业扶持等，提高职业技能水平，弥补其受教育程度低的缺陷，增强在劳动力市场的就业竞争力，扩大就业机会。第三，政府层面。县域是吸纳大龄农民工就业的重要区域，各级政府应当优化县域产业结构和空间布局，扩大县域就业容量。同时，积极开展新一轮农民工市民化行动，增加对大龄农民工的社会养老保障支出，提供更加优质的医疗保障服务，扩大住房保障政策范围，让他们晚年生活更有保障，减轻求职过程中的后顾之忧。第四，社会层面。研究发现，社会接纳程度越高，越有利于提升大龄农民工就业质量，目前我国大龄农民工已逐渐成为城市社会的重要成员，他们的就业与生计问题理应得到全社会的重视与支持，要从就业到生活、教育、就医、养老等各方面加强对大龄农民工群体的关怀和支持，使他们能够享有更高质量的就业和生活。
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