摘 要：非正规就业女性缺乏充分的社会保障，既不利于女性的自身发展，也不利于社会进步、人口再生产及社会稳定。利用第一手调查资料，通过多元回归模型，从制度视角研究非正规就业女性社会保障水平(从参保水平、社会福利、生育福利三方面衡量)的影响因素，结果显示：对于参保水平，制度性因素和非制度性因素具有相同的影响力；在非制度性因素中，收入、户籍、年龄对女性非正规就业者的参保水平有显著影响，而非正规就业类型、教育水平、行业的影响则不大。对社会福利和生育福利，制度性因素是根本影响因素，非制度性因素中行业对社会福利的影响较大、非正规就业类型和收入对生育福利的影响显著。
关键词：女性；非正规就业；社会保障
世界范围内非正规就业的强劲发展，极大地冲击了整个劳动力市场，使女性就业非正规化态势日益加强。然而，数量庞大的非正规就业女性却一直缺乏充分的社会保障，既不利于个人发展也不利于家庭幸福和社会稳定。如何提高这一群体的社会保障水平引起了政府部门和学术界的广泛关注。本文从制度视角出发，利用第一手调查资料，通过实证研究方法，分析非正规就业女性社会保障的影响因素，为政府政策、企业决策和个人选择提供一定的方向和依据。
《中国互联网发展报告2018》显示，2017年，中国数字经济总量达到27.2万亿元，占GDP比重达到32.9%，数字经济对GDP增长贡献达55%。其中，数字经济对服务业、工业和农业的渗透率分别达到32.6%、17.2%和6.5%。数字技术不仅改变着人们的生活，也改变着产业生态。
一、研究背景与问题提出
自二十世纪八十年代起，非正规就业者占劳动力总人口的比重在不断上升，就业非正规化趋势日益明显。不少发展中国家非正规就业占非农就业的比例已超过50%，比如印度为83.6%，墨西哥为53.7%。[1]在发达国家，非正规就业也已占就业总量的很大一部分，如美国为30.0%，日本为25.0%。[2]中国在经济转型和改革的过程中，随着工业化的发展、城市化的推进、国企的深化改革以及近年来供给侧结构性改革的实施，城市非正规就业也已经成为普遍现象，[3]并达到相当数量规模。有学者测算，2007年中国城市劳动人口中有40%以上是非正规就业者，非正规就业对我国国内生产总值的贡献率也超过了35%；[4]另有学者提出，中国非正规经济新增就业岗位约占城镇新增就业岗位的80%以上。[5]随着非正规就业的不断发展，女性就业非正规化的态势更加明显。国际劳工组织2011年的调查结果显示，全球52%的就业女性从事非正规就业；在亚洲国家这一比例则高达73%；[6]中国城镇女性就业者中非正规就业占比则为68.6%。[7]
如此庞大的非正规就业女性群体，主要在低技术要求的加工制造业、社区及商业服务业、城市公益性岗位及企事业单位的后勤岗位等地方就业，其工资收入不仅低于正规部门女性就业者，而且也远远低于男性非正规就业者，她们在劳动力市场上，承受着女性和非正规就业的“双重歧视”。这种歧视在劳动力市场之外也延伸到了社会保障领域。根据第二期中国妇女社会地位调查数据显示，非正规就业者享受的社会保障水平都远低于正规就业者，而在非正规就业市场内部，女性享受的社会保障又低于男性。例如，在覆盖面最大的养老保险中，男性非正规劳动者参与的比例为 20.5%，而女性只占了16.1%；而在公费医疗和医疗保险方面，非正规就业女性96%以上的医药费是由自己负担；还有将近80%的女性非正规就业者不能享受产假和孕期保健工资。[8]
女性非正规就业者缺乏充分的社会保障，不仅会加剧女性在劳动力市场中的“边缘化”，还会成为制约女性全面发展的重要障碍。而女性的发展是衡量社会进步水平的重要尺度，正如马克思所讲：“没有女性的酵素，就不可能有伟大的社会变革。社会的进步可以用女性的社会地位来精确地衡量”[9]。其次，女性作为生育的主体，在社会人口再生产中承担着不可替代的、举足轻重的作用。当大量非正规就业女性的社会保障水平低下，尤其是生育福利得不到保障时，为了不因生育而失业，她们往往会选择少生甚至不生，这对于中国目前的人口问题无疑是雪上加霜。第三，女性的贫穷具有代际传递机制。非正规就业女性的就业环境相对较差、职业发展相对困难、收入水平相对较低，如果再没有完善的社会保障机制来改变她们的生存状况，其经济地位和社会地位将会愈发低下，逐渐走向相对贫困。作为母亲，女性的贫困具有极强的代际传递性，这将不利于社会人口素质的提高和人力资本的累积。因此，提高非正规就业女性的社会保障水平业已成为政府部门和学术界迫切需要解决的问题。
欲解决这个问题，首先要理解影响这一群体社会保障水平提高的各种因素，对此学者们已经提出了一些比较有见地的结论。国内外学者普遍认为非正规就业女性的社会保障水平较低是经济、政治、教育文化等制度性因素作用的结果。[10][11]解决措施也围绕这些制度性因素展开：在经济层面，一方面引导她们向正规部门转化，[12]另一方面为非正规部门经营者重新设计城市空间以保护和鼓励非正规经济的发展，从而提高非正规就业的经济收入和福利水平；[13]在政治层面，主张加快建设和完善非正规就业社会保障制度，引导和发挥工会、妇联、社区和群体的力量；在文化层面，有学者提出应该根据新时期城市女性非正规就业的新特点，塑造新的社会就业文化，增加正规就业工作时间的灵活性以及儿童福利优先于女性福利，规避单纯女性福利的负外部性。[14]另外还有一些观点较有新意，比如有国外学者提出政策应考虑到女性的时间分配模式，确保其兼顾所有家庭成员的利益；[15]张银和唐斌尧提出建立一个性别赋权的社会支持实践模式，来保护城镇非正规就业女性福利权益；[16]袁霓基于性别差异视角以及实证分析，主张把性别意识纳入到政策主流，并加强我国非正规就业的性别统计，让国家和社会更加关注这一群体。[17]非制度性因素的对策相对较少，主要强调心理因素的作用。如张轶慧运用行为经济学理论分析了心理因素对女性非正规就业者的影响与制约，指出发展女性非正规就业不能忽略对心理因素的关注；[18]刘杰和吕昭河则提出女性要克服自我履行效应(即不要被社会传统的“男主外女主内”思想所限制)，对自己有准确的自我认知和定位，积极展示自己的才能。[19]
假设3：非正规就业的女性的生育福利低于正规就业的女性。
能源企业环保工程质量及运行管理的现状和建议…………………………………………………… 马佳钰（12-257）
二、研究设计与数据来源
社会保障政策是国家主导和制定的，力图保护每个公民的社会经济权利，因此，制度性因素是影响社会保障水平的根本原因。但是，我们在现实生活中不难发现，即便在同一地区，制度性因素相同的条件下，不同人群的社会保障水平依然存在显著差距，这意味着非制度性因素对社会保障水平的影响比较明显。在非制度因素方面，我们将非正规就业的类型——自雇者和被雇者，非正规就业女性的年龄、教育水平、户籍类型——农村或城镇、就业的行业类型以及收入水平作为解释变量。关于被解释变量——非正规就业女性的社会保障水平，由于社会保障中的社会救济、优抚安置、社会互助都是针对特定的人群，通过特殊的组织进行，所以我们就没有考虑这三者，而主要是从社会保险和社会福利两个方面去考量；加上研究的主体是非正规就业女性，女性的生育对于就业有着明显的影响，生育福利的水平较大程度影响社会保障水平，因此，我们就将参保水平、社会福利和生育福利作为被解释变量来衡量非正规就业女性的社会保障水平。
为了检测制度性因素和非制度性因素如何影响非正规就业女性的参保水平、社会福利、生育福利，以及哪个因素起决定性作用，我们提出了三个假设：
假设1：非正规就业的女性的参保水平低于正规就业的女性。
本文从三个方面丰富了非正规就业女性社会保障的研究：首先，用一手数据进一步验证了制度性因素是影响非正规就业女性社会保障的根本原因；其次，发现了非制度因素在共同影响中的作用；最后，析出了非制度因素的具体构成及不同的影响权重。为政府、企业和个人在既有制度约束条件下从非制度性因素入手改善非正规就业女性的社保水平提供了具体思路。
综合分析既有文献，我们发现社会保障水平低下是受制度性因素和非制度性因素的共同影响；制度性因素作为根本原因，但缺乏实证分析；而对非制度性因素的研究则比较薄弱，尤其是它在共同影响中的作用程度、它的具体构成及每一构成要素的影响权重还鲜有研究。本文通过实证研究方法，试图检测制度性因素和非制度性因素在影响社会保障水平中所扮演的角色，初步探明根本性原因和非根本性原因在共同影响中的大致比重，进而探查非制度性因素中具体起作用的变量及其比重。
(一)变量与模型
依据前面的假设，我们构建模型1、模型2、模型3、模型4、模型5和模型6。
首先，制度性因素对非正规就业女性的参保水平、社会福利、生育福利存在根本性影响。具体表现为非正规就业女性这三方面的社会保障水平均低于正规就业女性。
通过对农村地区小学的访谈和观察发现，农村地区小学生的综合素质要低于城市小学生。主要表现在以下几个方面:一是学生知识面狭窄，知识大多来源于课本和教师，通常家庭知识和教育缺位，尤其是网络知识、生活常识匮乏，这对多媒体教学带来了难度；二是学习自制力差，遇到困难就往回缩，难以坚持，而语言的学习又是一个系统性的工程，没有长久的坚持是看不到成效的；三是学生学习习惯较差，学习热情不够，作业字迹潦草，对教师的批阅漠不关心，不做作业和拖欠作业的现象较为严重；四是缺乏发现问题的能力和提出问题的意识，造成课堂主动性较差：五是农村孩子做事情没有计划，比较懒散，时间观念淡薄，学习效率低下。
模型2：socia=α0+α1insti+α2age+α3edu+α4cen+α5pro+α6inc+α7prov+ε
模型3：ferti=α0+α1insti+α2age+α3edu+α4cen+α5pro+α6inc+α7prov+ε
模型4：insur=α0+α1infor+α2age+α3edu+α4cen+α5pro+α6inc+α7prov+ε
①相关法律法规明确规定，在建筑企业施工中，必须加强对员工的防尘意识培训，全面提升建筑企业的防尘管控措施，使得对施工现场的防尘工作更加规范合理，降低施工过程对空气的污染。②加强对施工现场扬尘污染的管控，是保护生态环境的社会责任，是创建新型社会的发展需要。③科学的对施工现场扬尘污染的管控，是改善大气环境质量，提升人们生活环境的根本所在，也是提升建筑企业竞争优势的重要因素。
1.对于教学科研用房、师生活动用房和行政管理用房，这三类项目的服务对象不固定，涉及不同学院、不同系部、不同专业和不同年级的教学科研等服务，教师和学生对这些项目的占用面积、时间长短和其他水电物业消耗不易统计和核算，这样成本补偿和分担不易核定，同时这类型项目涉及的运营内容主要物业，商业性发展明显不足。这些项目适用于BOT模式，付费机制可以采取政府付费或者可行性缺口补助。
模型6：ferti==α0+α1infor+α2age+α3edu+α4cen+α5pro+α6inc+α7prov+ε
其中，insur、socia、ferti是被解释变量，分别表示女性非正规就业者的参保水平、社会福利和生育福利； insti、infor、age、edu、cen、pro、inc是解释变量，表示制度因素、非正规就业类型、年龄、教育、户籍、行业、收入；prov表示省份固定效应；α0、α1、α2……α7分别表示系数，ε表示误差项。
郑煤集团白坪煤业矿井设计生产能力300万t/a。矿井当前采用中央并列式通风，主斜井及副斜井进风，东翼风井与中央风井回风。东翼风井安装2台FBCDZ-№32型抽出式对旋轴流主要通风机，风机配备2台YBF2-450M-10G防爆电动机，电动机功率为280 kW，东翼风井布置如图3所示。
本文中模型所包含变量的类型、名称及其设定，详见表1：
表1模型变量
变量类型变量名称变量设定被解释变量参保水平insur按照五险一金中缴纳的比例,设定五个保险种类的权重分数,拥有养老保险,取29;拥有医疗保险,取11;拥有失业保险,取3;拥有工伤保险,取0.5;拥有生育保险取1社会福利socia将是否享受社会福利设置为虚拟变量,享受了社会福利则取1,未享受社会福利则取0生育福利ferti将是否享受过生育福利设置为虚拟变量,享受过生育福利取1,未享受过生育福利取0解释变量制度性因素insti将制度性因素设置为虚拟变量,非正规就业取1,正规就业取0非正规就业类型infor将非正规就业类型设置为虚拟变量,被雇者取1,自雇者取0年龄age按被调查的女性非正规就业者的真实年龄测度教育水平edu采用教育年限来测度, 小学=6年,初中=9年,高中=12年,大学=16年户籍cen将户籍设置为虚拟变量,农村户籍取1,非农户籍取0行业pro设置虚拟变量,属于批发零售贸易/餐饮业、制造业和其他社会服务业取1,否则取0收入inc将收入区间范围量化,0-1000=1,1000-1500=2.5,1500-2000=3.5,2000-3000=5,3000-4000=7,4000-6000=10,6000-8000=14,8000-10000=18,10000+=20控制变量省份prov各省GDP
(二)数据来源
为了准确了解中国女性非正规就业者的社会保障情况，团队在多个城镇进行结构式问卷调查，问卷一共17个题目。本次共发放550份，收回523份，有效问卷为504份，其中302份为女性非正规就业者。问卷分布情况具体如下：广东省49份，其中广州32份、深圳15份；重庆市50份；江西省99份，其中九江修水县41份、新干县城15份、新干县城下属的城镇金川镇、七琴镇等共计26份，九江市2份，江西省其他地方5份；宁夏银川市48份，包括市区24份，郊区24份；四川省70份，其中成都23份，巴中47份；山东省47份，其中淄博市沂源县13份、莱芜市34份；河北省95份，其中石家庄50份、丰宁县45份；湖北省武汉市46份。
之所以选择广东、重庆、江西、湖北、四川、宁夏、山东、河北等地区的女性作为研究对象主要是基于以下三方面的考虑：
综上，本文的数据具有代表性，可以用来描述中国女性非正规就业者的社会保障情况。
其次，从经济发展状况来说，以2016年的GDP为根据，以各省GDP总额来看，GDP总额排名前十的有广东，山东，四川、湖北、河北，在此之后的有排名十六的江西，排名十九的重庆，排名二十五的宁夏，也就是说这些地区的GDP总额在前十位，前十位和前二十位之间，后十位均有分布；从各省人均GDP来看，排名前十的有广东、山东、重庆，第十位至第二十位之间的有湖北、河北、宁夏，排名后十位的有江西、四川，这些地区的人均GDP在三个层次上均有分布。
最后，从城市来看，有一线城市广州、深圳，准一线城市成都、武汉、重庆，二线城市石家庄、银川，也有地级市巴中市、莱芜市等。
首先，从地域上来说，有北方地区(河北)，有西南地区(四川，重庆)，有西部地区(宁夏)，有南部地区(广东)，有东部地区(山东)，有中部地区(湖北，江西)，基本涵盖了全国大部分区域。
(三)描述性统计
为了全面了解6个模型的变量的基本信息，需要分开进行描述性分析。对于模型1，模型2和模型3，从表2可以看出，共有504个有效样本，包括女性非正规就业者和女性正规就业者，从被解释变量的情况来看，参保水平(insur)的均值为23.94，，标准差为18.91，差异性比较大，显示该变量的波动性比较高，即女性的参保水平差异性较大。社会福利(socia)和生育福利(ferti)的均值分别为0.17和0.23，标准差分别为0.38和0.42，接近均值的2倍，表明社会福利和生育福利在整体女性中所占的比例很少，而且差异性很大。在解释变量中，女性的年龄(age)均值为34岁，偏向年轻，教育(edu)的均值为12，表明女性的教育程度适中，从户籍(cen)、行业(pro)和收入(inc)的均值和标准差来看相对比较稳定，无显著差异。
如果这种“流水线”教育模式普遍存在的话，对我们的民族何其戕害。老杆从最基本的识字开始教起，然而字典连县城都没有。不认字又能怎么办呢？抄字典。这是识字最好的办法，连这个最好的办法也是抄，独立思考的前提根本不存在。抄好了，带回去，以后还有更大的字典，还要抄。对文化的极端渴望反映出文化知识的极端贫穷。当老杆在讲解如何写作时，画面上只有上学两个字，强烈的画面对比不禁让人发问，上学到底要学什么？老杆被辞退离开时，把字典送给了王福，却告诫他，不要抄，连字典也不要抄。
表2整体数据的描述性统计
VariableObsMeanStd. Dev.MinMaxinsur50423.9434518.90613044.5socia504.1706349.376563401ferti504 .234127.423872701insti504.5992063.490546201age504 34.46238.6043221858edu50412.146833.097852616cen504.4781746.500019701pro504.5277778.499723801inc5047.431548 4.44301120prov50433113.9421679.73315079512
对于模型4、模型5、模型6，从表3可以看出，共有302个有效样本，所有样本均为女性非正规就业者，从被解释变量的情况来看，参保水平(insur)的均值为14.87，标准差为16.86，显示该变量的波动性比较高，即女性非正规就业者的参保水平差异比较大；社会福利(socia)的均值为0.11，标准差为0.31，标准差接近于均值的3倍，表明该变量的波动性非常高，即女性非正规就业者的社会福利水平差异非常大，而均值只有0.11，表明社会福利的覆盖率也相当低；生育福利(ferti)的均值为0.10，标准差为0.30，是均值的3倍，也表明该变量波动性非常大，即女性非正规就业者的生育福利水平差异非常大，而均值只有0.10，表明生育福利的覆盖率也相当低。从解释变量来看，非正规就业类型(infor)均值和标准差均接近0.5，说明自雇者人数和被雇者人数差不多；教育水平(edu)的均值为10.91，标准差为2.76，表明教育水平的波动性不大，即女性非正规就业者的教育水平差异性比较小；从户籍(cen)、行业(pro)和收入(inc)的均值和标准差来看相对比较稳定，无显著差异。
三、回归分析
(一)制度性因素与女性非正规就业者社会保障的回归分析
表4的回归结果显示，在0.01的置信水平上，制度性因素(insti)对参保水平(insur)、社会福利(socia)、生育福利(ferti)均存在显著的影响，均呈现强烈的负相关性，表明女性非正规就业者的参保水平(insur)远远低于女性正规就业者，女性非正规就业者的社会福利(socia)远远低于女性正规就业者，女性非正规就业者的生育福利(ferti)远远低于女性正规就业者，与现实情况非常吻合，假设1、假设2、假设3均得到验证。另外，我们也发现，除了制度性因素(insti)外，其他的因素对参保水平(insur)、社会福利(socia)、生育福利(ferti)也存在显著的影响，在0.01的置信水平上，年龄(age)和收入(inc)对参保水平(insur)均存在显著的影响，均呈现强烈的正相关性；在0.05的置信水平上，年龄(age)对社会福利(socia)呈现显著的负相关性，行业(pro)也对社会福利(socia)呈现显著的负相关性，收入(inc)对生育福利(ferti)呈现显著的正相关性；在0.1的置信水平上，户籍(cen)对社会福利(socia)呈现显著的正相关性，教育(edu)对生育福利(ferti)呈现显著的正相关性，由此引出两个新的问题，第一个问题：除了制度性因素对参保水平(insur)、社会福利(socia)、生育福利(ferti)的显著影响，对整个样本女性都存在影响的其他因素在只对非正规就业女性的时候，其影响状况如何，影响加深还是影响变浅，即显著性水平是变高了还是变低了；第二个问题，对整个样本女性都不存在显著影响的其他因素在只对正规就业女性的时候，会不会变得显著。这些让我们必须进一步探索除了制度性因素以外的非制度性因素的影响。
表3女性非正规就业者数据的描述性统计
Variable |ObsMeanStd. Dev.MinMaxinsur30214.8708616.86269044.5socia302.1059603.308297601ferti302.0960265.295116601infor302.5562914.497645801age30234.986758.9754091858edu30210.907282.766316616cen302.5629139.496849301pro302.6324503.482938101inc3026.54.401185120prov30235261.8921720.8315079512
(二)非制度性因素与女性非正规就业者社会保障的回归分析
表5的回归结果(1)显示，非正规就业的类型(infor)虽然与参保水平存在负相关性，但是不显著，这说明自雇者的参保水平(insur)没有显著高于被雇者，这可能是由于自雇者和被雇者均对参保的认识认知不够；在0.01的置信水平上，年龄(age)对参保水平(insur)存在显著的影响，呈现强烈的正相关性，这表明女性非正规就业者的年龄越大，随着劳动能力和身体健康的衰退，对保险的需求增加，参保的动力增强，进而参保水平越高。通过与模型1的回归对比，年龄(age)对女性非正规就业者和女性正规就业者均存在显著影响，说明了女性随着年龄的增大，身体的衰退，对参保的需求变大，也与现实吻合；教育(edu)的确与参保水平(insur)呈现正相关性，但是不显著，这说明无论是女性非正规就业者还是正规就业者，教育水平对其参保水平均没有作用，这可能说明参保本来就不是一个深奥的问题，不同教育水平的女性或多或少都有了解；在0.05的置信水平上，户籍(cen)对参保水平(insur)存在显著的影响，呈现强烈的负相关性，说明了农村户籍的女性非正规就业者的参保水平显著低于非农户籍的女性非正规就业者，在参保水平上出现了户籍分割；行业(pro)与参保水平(insur)呈现负相关性，但不显著；在0.01的置信水平上，收入(inc)对参保水平(insur)存在显著的影响，呈现强烈的正相关性，收入越高代表经济购买能力越强，购买保险的能力越强，与现实情况吻合。
表4制度性因素与女性非正规就业者社会保障的回归分析
(1)(2)(3)insursociafertiinsti-19.854∗∗∗-0.131∗∗∗-0.287∗∗∗(-13.14)(-3.21)(-6.31)age0.249∗∗∗-0.005∗∗0.003(3.03)(-2.51)(1.31)edu0.459-0.0020.012∗(1.60)(-0.25)(1.67)cen-2.1080.061∗0.002(-1.48)(1.70)(0.04)pro-1.272-0.067∗∗-0.030(-0.91)(-2.02)(-0.84)inc0.611∗∗∗0.0050.010∗∗(3.77)(1.15)(2.30)prov-0.000-0.000∗∗0.000省份固定效应(-0.11)已控制(-2.32)(1.44)_cons15.559∗∗∗0.571∗∗∗-0.046(2.68)(3.99)(-0.31)N504504504r2_p
t statistics in parentheses
*p < 0.1， **p < 0.05， ***p < 0.01
表5的回归结果(2)显示，除了行业(pro)在0.05的置信水平上对社会福利(socia)有显著影响外，其它因素对社会福利(socia)均无显著影响，这可能说明，制度性因素是影响社会福利的根本原因，而非制度性因素是影响社会福利的次要原因。
模型5：socia=α0+α1infor+α2age+α3edu+α4cen+α5pro+α6inc+α7prov+ε
表5的回归结果(3)显示，除了非正规就业类型(infor)和收入(inc)在0.1的置信水平上对生育福利(ferti)有显著影响外，其它因素对生育福利(ferti)均无显著影响，这可能也说明，制度性因素是影响生育福利的根本原因，而非制度性因素是影响社会福利的次要原因。
表5非制度性因素与女性非正规就业者社会保障的回归分析
(1)(2)(3)insursociafertiinfor-2.6390.0530.060∗(-1.32)(1.49)(1.72)age0.327∗∗∗-0.004-0.001(2.89)(-1.59)(-0.54)edu0.5600.004-0.000(1.52)(0.61)(-0.01)cen-3.952∗∗0.022-0.047(-2.01)(0.56)(-1.22)pro-0.876-0.091∗∗-0.036(-0.45)(-2.22)(-0.93)inc0.950∗∗∗-0.0010.008∗(4.02)(-0.21)(1.71)prov0.000∗∗-0.000-0.000(2.15)(-0.16)(-0.28)省份固定效应已控制0.000_cons-11.6310.2440.119(-1.63)(1.42)(0.71)N302302302r2_p
t statistics in parentheses
*p < 0.1， **p < 0.05， ***p < 0.01
四、结论与政策建议
假设2：非正规就业的女性的社会福利低于正规就业的女性。
(一)主要结论
模型1：insur=α0+α1insti+α2age+α3edu+α4cen+α5pro+α6inc+α7prov+ε
其次，在非制度性因素中，年龄、户籍、收入对女性非正规就业者的参保水平有显著影响。具体表现为，女性非正规就业者的年龄越大，其参保水平越高；农村户籍的女性非正规就业者的参保水平显著低于非农户籍的女性非正规就业者；女性非正规就业者的收入水平越高，其参保水平越高。而非正规就业类型、教育水平、行业均对女性非正规就业者的参保水平无显著影响。
再次，在非制度性因素中，除了行业，其他因素对女性非正规就业者的社会福利无影响；除了非正规就业类型和收入，其他因素对女性非正规就业者的生育福利也无影响。
最后，与制度性因素相比，非制度性因素的影响权重如下：
1、对参保水平有同等重要的影响；
2、对社会福利和生育福利，制度性因素是根本影响因素，非制度性因素中行业对社会福利的影响较大、非正规就业类型和收入对生育福利的影响较大。
(二)政策建议
根据正式制度——我国相关法律的规定，社会保障中的养老保险、医疗保险、失业保险由双方共同购买，生育保险和工伤保险由用人单位单方购买，换言之，社会保障属于一种不由双方合意决定交易的公共物品。因此，这可以解释为什么制度性因素起根本性影响。而在制度缺乏落实的情况下，双方的合意就起了决定作用，影响社会保障的购买数量和类型。年龄、户籍和收入水平会直接影响就业者的购买决策，而教育水平、就业类型和行业没有这种直接影响，这可以解释为什么同属于非制度性因素，却对参保水平、社会福利和生育福利的影响有上述差异。
基于前文研究，为了提高非正规就业女性的社会保障水平，可以从以下方面加以调整：
20世纪80年代起，科技在食品工业中的应用范围逐步加大，更多的食品企业开始尝试将科技运用于食品原料生产、加工、消费等诸多方面。科技开始与食品工业全产业链条实现“亲密接触”：如将液体香料、油脂等经微胶囊化转变成粉末香精、粉末食用油脂等固体颗粒的微胶囊技术；对于一些不稳性的敏感性物料，经微胶囊化后可免受环境中湿度、氧气、紫外线等不良因素的干扰，以便于加工、贮藏与运输的技术；靠电磁波将能量传递到被加热物体内部的微波加热技术；微波杀菌技术等。
第一，健全现有法律法规。既然制度性因素是影响非正规就业女性社会保障水平的根本性原因，所以首先就应该从制度上予以保障。现行法律法规对于正规就业者的社会保障有相对完善的规定，但是对非正规就业者，包括非正规就业女性则没有明确的规定。
1）预先将底板顶面高程位置每间隔2 m用定位筋固定，作为底板混凝土浇筑高程控制，插入式振捣棒振捣后再采用拖式振捣器找平。2）在浇筑边墙（边顶拱）混凝土前，边墙（边顶拱）模板与底板混凝土结合面的根部用水泥浆找平，使边墙（边顶拱）模板与底板混凝土结合面在一个标高。3）支模板时边墙模板底部与底板之间用10 cm宽1 cm厚的高弹性橡胶密封，密封不漏浆。4）加强底部混凝土振捣，振捣到位。
李新泰（1975-），男，山东安丘人，管理学博士，山东旅游职业学院饭店管理系讲师，研究方向：旅游管理。
其次，全面客观地介绍正面战场的积极作用。虽然由于国际国内形势等原因，对正面战场及国民政府在抗战中的积极作用在不同时期的强调有所不同，但中国共产党总的来说是采取客观态度的，党的领导人历来都有肯定。这种肯定体现在各种纪念活动中领导人的公开讲话中和活动具体安排上。
第二，建立灵活的社会保险政策。在原有社会保险政策的基础上增加一些特色条款，比如取消参保地点的限制、设计适合流动性大的非正规就业者的保费缴纳制度、增加适合非正规就业者收入范围的保险险种等。同时，还要注意防范一些劳动争议，比如年龄大、城市户籍和收入高的非正规就业女性有参保和购买保险的意愿及能力，故而她们的参保需求更强烈，在制度不能落实的情况下，引发劳动争议的风险更大；而年龄小、农村户籍和收入低的非正规就业女性则受参保和购买能力的限制，需求并不强烈，即使制度不能落实，引发劳动争议的风险也小些，因此，在防范风险上也要注意灵活性原则。
③设时间为t，ad速度v，则由焦耳定律Q=I2Rt=0.1J求出t，由感应电动势为E=BLv，欧姆定律联立得到v，最后由运动公式得到运动的位移x=vt，最后得到ad做的功W=Fx=0.4J。
第三，完善女性生育保障制度。女性的生育行为，既是家庭繁衍后代的需要，也是人口再生产和社会经济发展的需要，因此应该完善女性生育保障制度，让生育的成本由全社会共同来承担，尤其是要将非正规就业女性纳入生育保障制度的范围之内，切实保障其生育权利、提高其保障水平。
最后，正确对待非正规就业女性。尽管非正规就业一直处于劳动力市场中的边缘化地位，但是它仍然是促进女性自由发展的途径之一，不仅促进了女性就业、提升了女性价值，而且还增加了女性收入、提升了人力资本累积。因此，我们需要树立正确的观念，理性对待非正规就业女性，保护非正规就业女性的各项权利，不仅有利于提高她们的幸福感，也有利于维护家庭和社会的稳定。
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基金项目：国家社会科学基金项目“我国生育政策调整对女性经济权益的影响研究”(16BJL114)。
作者简介：张霞，博士，中南财经政法大学经济学院副教授，主要研究方向：女性经济学；何凌云，博士，中南财经政法大学经济学院讲师，主要研究方向：幸福经济学；李名宽，硕士，武汉农村商业银行工作人员，主要研究方向：金融、银行管理。
中图分类号：F069.9
文献标识码：A
文章编号：1002-6924(2019)07-126-132
[责任编辑：申凤敏]
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