农村劳动力的流动性与人力资本和社会资源的关系研究

农村劳动力的流动性与人力资本和社会资源的关系研究———基于江苏农户调查数据的实证分析□谢正勤钟甫宁内容提要本文以江苏农户调查数据为基础,考察农村劳动力流动的影响因素,重点分析人力资本和社会资源的作用。分别从劳动力个体特征、家庭特征和社区特征等方面展开,运用Logit模型进行实证分析。实证结果显示,不同教育程度对劳动力流动性的影响有显著差别,非农工作经验的作用更大,培训则是影响流动性最重要的人力资本因素;社会资源对流动性的影响非常显著,边际影响程度高。关键词劳动力流动性人力资本社会资源一、文献回顾———流动性的影响因素目前国内外已有很多研究对影响我国农村劳动力流动的因素进行分析。杜鹰等人(1997)对我国农村劳动力转移的实证研究结果表明,农业资源缺乏是农村劳动力转移和流动的一个主要因素。蔡日方(2001)认为农户所在社区耕地缺乏流动以及资源较少和缺乏非农就业机会是农村劳动力外出流动的主要推动力。谭文兵、黄凌翔(2002)等从城乡生态系统角度出发,认为城市生态系统和农村生态系统内都存在一个比例适当的问题,人口过多必然会在生态系统内部产生一种对过剩人口的排斥力。利用计量模型考察农村劳动力外出就业决策的影响因素的研究也有丰富的成果。“中国农村劳动力流动”课题组(1997)利用1994年四川省农调队有关资料,分别建立了农村劳动力外出就业的家庭决策和个人特征的多因素分析模型,对中国农村劳动力外出就业的决策行为及其影响因素进行了实证研究。分析结果表明,在其他条件一定的情况下,影响家庭内部某一劳动力是否外出的因素中最重要的是劳动力的个人素质,其次是外部环境,第三是家庭的资源和经济条件。鲜祖德(2001)的研究发现:农村劳动力的转移率与农村居民人均纯收入、劳动力文化程度成正相关,与农村人均耕地面积、GDP中农业所占比重、劳动力的年龄成负相关;而农村劳动力的流动规模与城市劳动力工资率和地区非公有制企业发展水平成正相关。不少学者还专门研究了人力资本尤其是教育对农村劳动力外出就业的影响。李培林(1996)、蔡日方(1997)等的研究表明,社会网络和社会资本在农民工进城过程中发挥重要作用。周其仁(1997)强调外部环境对于农民外出就业机会的巨大影响。蔡日方等人(2000,2001,2005)研究了中国农村劳动力流动的制度性障碍,并对城乡劳动力市场分割的根源进行了政治经济学分析。综上所述,农村劳动力的流动性受到诸多因素的影响,既有宏观的国家经济发展战略和经济体制选二、数据说明(一)样本选择我们选取了江苏省经济欠发达的苏北和苏中地区为调查范围。样本选取采用了分层抽样和随机抽样相结合的方法,先用分层抽样方法选择了市、县,乡、村(组),再用随机抽样方法选择组内样本户。抽样结果是:扬州、泰兴、徐州和宿迁4个地级市,仪征、兴化、滨海、泗阳4个县,8个乡(镇)16个村(组)。我们于2005年7月进行了农户调查,共访问了436个农户,取得有效调查问卷394份,有效率在90%以上。(二)数据分析调查涉及的变量有性别、年龄、教育年限、婚姻状况、健康状况、当年外出打工时间(月)、打工年收入、过去打工年限、未外出原因、是否参加过培训及其类型、家庭耕地面积以及家庭其他成员的相关信息。按照国家规定的劳动就业年龄16~60岁剔除16岁以下和60岁以上的个体以及信息缺省的样本后,进入模型的有1104个有效样本。在这1104个样本中,2004年有53.89%的劳动力外出打工,其中30.54%的劳动力常年在县外打工,18.14%的劳动力常年在县内从事非农业生产。当年未外出的46.11%劳动力中,有80%的人从未外出打过工。所有家庭都有至少1个劳动力在外打工,外出打工的劳动力占家庭劳动力总数的比例从0.2~1不等。村与村之间劳动力外出比例有较大差异,最高的仪征市谢集乡丁公村上罗组达到79.03%,最低的滨海县天场乡马套村一组只有38.27%。其中外出打工在3个月以上的劳动力占52.26%,半年以上的占45.83%,10个月以上的也达到29.26%。外出劳动力和未外出劳动力在年龄、文化程度、培训等方面存在显著差异,外出劳动力的平均年龄为36.02岁,平均受教育程度为7.79年,其中30.4%接受过某种形式的培训,而未外出的劳动力平均年龄为44.28岁,平均受教育程度为4.57年,只有5.1%的劳动力接受过技能培训。三、方法与模型(一)模型选择本文考察农村劳动力的流动性,即向非农产业转移的可能性程度,在某种意义上可以认为是劳动力向外转移的概率,logit模型是最合适的模型之一。Logit模型探讨影响因变量的因素,研究在一定条件下个体呈现某种状态的概率,比较在不同自变量组合下个体呈现某种状态的相对可能性。我们的研究中因变量是劳动力的流动性,用是否外出来反映,它是一个二元选择变量,自变量中性别、婚姻、培训等也是二元选择变量,教育年限、外出比例、耕地面积等都是连续变量,由于我们的样本容量较大,可以不对这些连续变量进行特殊处理而以原始数据进入模型。Logit模型的一般形式是:lnPi1-Pi=ΣβiXi,其中,Pi是某种状态出现的概率,Xi是影响这一概率的各个因素。(二)变量选择以劳动力个体为样本,假定现存体制和政策的外部环境对所有个体的影响大致相同,其流动性受到个人素质、家庭资源和家庭类型、社会资源等条件的制约。在其他条件一定的情况下,影响农村劳动力流动性的因素主要有:1.劳动力个人素质,包括劳动力的性别、年龄、婚姻状况、教育程度、打工年限以及技能等。这些因素综合地反映了劳动力获取非农就业机会并保持工作稳定的能力。素质越高,获得非农就业机会就越大,流动性就越强,反之则低。经验表明,未婚、教育程度高、有一定的工作经验和技能的年轻男性更容易获得非农就业机会,流动性更高,这构成本文将要验证的第一个研究假说。—29—本课题数据调查与“农地细碎化问题问卷调查”合并取样《农业经济问题》(月刊)2006年第8期2.家庭特征,农户家庭所拥有的资源以及家庭状况是决定劳动力能否流动的重要因素。农户占有的耕地较多,其外出打工的机会成本较大,流动性相应降低;家庭中有小孩上学会对劳动力的外出决策产生一定的阻力,为照顾小孩的生活和学习,同时也因为打工所在地入学困难,父母会选择推迟外出时间或不外出,因此上学小孩数量越多,流动性越低;家中老人一方面可以代替自己种地,另一方面也可以帮忙照顾小孩,他们的数量对劳动力的外出就业可能是一个促进因素,因此家中老人数量越多,流动性越高;家庭劳动力的数量和已经外出的劳动力数量也是很重要的因素,家庭劳动力总数越多,其外出阻力越小,流动性越高;在劳动力过剩的情况下已经外出的劳动力越多,由于可以为随后的外出提供就业帮助,未外出的劳动力成功找到非农就业机会的可能性越大,其流动性越高。由此得到我们的研究假说二:家庭劳均耕地面积大、上学小孩多、老人少、家庭外出比例低,流动性就低。3.社区因素。在中国目前劳动力组织化程度较低的情况下,亲缘关系和地缘关系是传递外出就业信息的主要通道,个人所拥有的社会资源和社会网络关系是农村劳动力成功获得非农就业机会的一个不容忽视的重要因素,越来越多的研究已经证明了这一点,但尚没有研究对这一因素进行量化和实证分析。一般来说,亲戚朋友在外打工的人数越多,其可能获得的就业信息越多,适应新环境的心理压力越小,成本也越低,流动性就可能越高,这构成我们要验证的假说三。因此,本研究所选取的变量及其含义见表1。表1变量解释变量释义变量释义SEX性别,男=1,女=0TRAINING培训=1,未培训=0D1年龄为16~30岁D1=1,其他为0PERAREA家庭劳均耕地面积D2年龄为31~44岁D2=1,其他为0OUTRATEV村外出劳动力比例D3小学文化D3=1,其他为0OUTRATEF家庭外出劳动力比例D4初中文化D4=1,其他为0CHILD家中上学小孩数量D5高中以上文化D5=1,其他为0OLD家中60岁以上老人数量MARR婚姻,已婚=1,未婚、离婚、丧偶=0CHIOLD家中老人和小孩的交叉项OUTYEAR打工年限注:根据样本中外出劳动力年龄分布带将其划分成三个年龄段:16~30岁、31~44岁和45~60岁四、实证分析与结果讨论将上述变量代入Logit模型在Stata.中进行回归,结果见表2。模型的似然比统计值在1%的显著性水平上通过卡方检验,说明模型是有效的。R2达到0.3747,对于截面大样本数据来说这已是相当不错的结果,说明模型拟合良好。从各参数的Z检验来看,除小学文化程度、婚姻状况、家庭外出劳动力比例、上学小孩数量等变量外,其他变量均在较高的显著性水平下通过了检验。从边际影响上看:1·教育作为人力资本的重要变量,一直影响着劳动力的职业选择,教育程度的高低直接影响劳动力的流动性。具体来说,初中文化程度的劳动力流动性最强,外出概率分别比未接受过正规教育和高中以上文化程度的劳动力高24.14个百分点和2.82个百分点,高中以上文化程度的劳动力的外出概率比未接受过正规教育的劳动力高21.32个百分点,小学文化程度的劳动力与未接受过正规教育的劳动力的外出概率差别统计上不显著。本文回归结果中不同教育程度的差别比赵耀辉(1997)的研究结果要大得多,这可能与江苏非农产业对民工素质要求更高有关。2·相比较而言,培训对劳动力外出就业的作用更大,接受过培训的劳动力外出的概率比没有接受过培训的劳动力高16.28个百分点。关于培训对劳动力流动性的影响,可查文献中只有侯风云(2005)作过实证研究,但其结果与本文的结果存在较大差距。在侯风云(2005)的研究中,外出前培训对劳动力外出决策的影响是负的,对已外出劳动力来说培训显著影响其就业区域选择,外出后培训对稳定就业具有更加重要的作用。从本研究样本的实际培训情况来看,在全部接受过培训的207人中除20人未说明培训类型外,只有8人接受的是农业技能培训,其他均为非农就业技能培训,包括建筑、驾驶、服装加工、美容美发、电脑、机械电焊、汽修等,这为劳动力寻求相应的非农就业机会提供了极大的帮助,同时也拓宽了其就业的区域和行业范围。打工年收入的比较有力地证明了这一点,接受过培训的劳动力的打工年平均收入为9076.41元,未参加培训的只有6541.13元,二者相差2535.28元。表2回归结果变量系数标准差Z统计量概率度边际影响SEX0.65610.18263.59000.00000.1570D11.76290.26536.65000.00000.3691D21.27110.23385.44000.00000.2826D30.30460.27251.12000.26400.0721D41.03420.27663.74000.00000.2414D51.00530.35512.83000.00500.2132MARR0.41840.26351.59000.11200.1027OUTYEAR0.23910.02559.37000.00000.0576TRAINING0.72020.26192.75000.00600.1628PERAREA-0.15670.0521-3.01000.0030-0.0377OUTRATEV3.82050.71095.37000.00000.9199OUTRATEF-1.23730.9308-1.33000.1840-0.2979CHILD-0.22590.2205-1.02000.3050-0.0544OLD-0.38030.2031-1.87000.0610-0.0916CHIOLD0.25940.16231.60000.11000.0625C-3.43361.0437-3.29000.0010LRCHI2(13)570.97{统计量}R20.3750样本11043·劳动力所在村外出劳动力的比例每提高1%,其外出的概率增加91.99%,说明劳动力所拥有的社会资源对其外出打工是一个相当重要的因素。从打工信息来源的调查结果中发现,通过企业招聘方式获得就业信息的只占全部的1.2%,通过职业中介和政府组织获得信息的也只有3.8%,通过亲戚