楊 琦，曾祥旭

(1．西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 宏觀經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 成都 610074； 2．西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國西部經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 成都 610074)

曾祥旭，男，湖南常德人，博士生，研究方向?yàn)槿丝趯W(xué)。

農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素分析──以貴州省施秉縣為例

楊 琦1，曾祥旭2

(1．西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 宏觀經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 成都 610074； 2．西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國西部經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 成都 610074)

利用貴州省施秉縣的7個(gè)村569個(gè)農(nóng)民的樣本數(shù)據(jù)，通過Logit回歸模型對影響農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的因素進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明，影響勞動力非農(nóng)就業(yè)的因素有年齡、性別、家庭規(guī)模、外面務(wù)工關(guān)系等。其中，年齡對非農(nóng)就業(yè)的影響是先正后負(fù)，性別是負(fù)相關(guān)，家庭規(guī)模、外面有務(wù)工關(guān)系與非農(nóng)就業(yè)正相關(guān)。

農(nóng)村勞動力；非農(nóng)就業(yè)；Logit模型；貴州省施秉縣

一、文獻(xiàn)綜述

2008年我國城鎮(zhèn)人口為60 667萬人，鄉(xiāng)村人口為72 135萬人，分別占人口總數(shù)的45.68%和54.32%。如果按照發(fā)達(dá)工業(yè)化國家5%農(nóng)村人口的標(biāo)準(zhǔn)，我國還有近七億鄉(xiāng)村人口需要轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)中去。同時(shí)隨著農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高，勞動力從農(nóng)業(yè)中剩余出來，受到城鄉(xiāng)收入差距的引導(dǎo)，逐步轉(zhuǎn)移到城市的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)中就業(yè)。這不僅是我國勞動力就業(yè)演化的一般趨勢，也是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的客觀要求。作為勞動力轉(zhuǎn)移的第一步，農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)的情況會直接影響到以后鄉(xiāng)村人口向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和城鎮(zhèn)遷移的順利進(jìn)行。由此本文考察影響非農(nóng)就業(yè)的因素具有現(xiàn)實(shí)意義。

農(nóng)村勞動力能否順利實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移，要受到多方面因素的影響。W A Lewis開啟了研究農(nóng)村勞動力流動的先河，他的經(jīng)典模型揭示了城鄉(xiāng)居民收入水平的絕對差距是造成人口在城鄉(xiāng)間流動的原因①，M P Todaro修正了劉易斯模型，認(rèn)為造成人口城鄉(xiāng)遷移的原因不是現(xiàn)實(shí)的城鄉(xiāng)實(shí)際收入差距，而是“預(yù)期收入”差距②。

近年來，有關(guān)中國農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)選擇行為的研究成果頗豐，此類研究可以分為三個(gè)層次。

一是宏觀層次的研究。陳吉元、胡必亮構(gòu)建了我國農(nóng)業(yè)剩余勞動力轉(zhuǎn)移的“推拉”模式，認(rèn)為我國農(nóng)業(yè)剩余勞動力轉(zhuǎn)移機(jī)制可通過來自農(nóng)業(yè)部門的推力所創(chuàng)造的供給量，以及來自非農(nóng)業(yè)部門的拉力所引發(fā)的需求量之間的較量而得到說明和解釋③。蔡昉等認(rèn)為勞動力流動的去向、規(guī)模和成功程度，都受到整個(gè)政策和制度環(huán)境的制約，隨著后者的變化起伏而呈現(xiàn)周期性的高潮和低谷④。苗瑞卿等對托達(dá)羅模型作了修正，分析影響勞動力轉(zhuǎn)移速度和數(shù)量的因素，提出戶籍制度的改革和人力資本的提高是促進(jìn)農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的最主要途徑⑤。

二是從個(gè)人、家庭等微觀層次的角度，選擇農(nóng)村勞動力的個(gè)人特征、家庭特征以及家庭所在地特征等變量對農(nóng)村勞動力是否選擇非農(nóng)就業(yè)進(jìn)行研究。如趙耀輝重點(diǎn)分析了教育在勞動力流動中的作用，提出受教育程度對農(nóng)村勞動力非農(nóng)參與具有重要作用⑥。陳欣欣、黃祖輝研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體農(nóng)戶的年齡和受教育程度對遷移有比較大的影響⑦。徐艷發(fā)現(xiàn)，家庭人口特征(包括家庭的規(guī)模、家庭的類型和家庭成員的年齡)對家庭成員的外遷人數(shù)及遷出人員的類型有較大的影響，同時(shí)家庭的社會特征(包括在城里擁有的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、遷移的信息獲取)對家庭成員的遷移也有相當(dāng)大的促進(jìn)作用⑧。

三是綜合考慮微宏觀因素對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響。龐麗華認(rèn)為家庭類型、家庭勞動力數(shù)量、農(nóng)村勞動力平均受教育水平、家庭經(jīng)營主業(yè)和家庭在收入分層中的位置等家庭層次變量，經(jīng)濟(jì)類型、交通條件和遷移傳統(tǒng)等村級層次變量，以及投資強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會保障等省級層次變量對農(nóng)村勞動力遷移有著顯著影響⑨。姚先國等認(rèn)為工資差距、就業(yè)機(jī)會(可以降低遷移的機(jī)會成本)以及已有的遷移網(wǎng)絡(luò)(如親緣關(guān)系、老鄉(xiāng)會等可以降低遷移的風(fēng)險(xiǎn)成本和心理成本)是決定農(nóng)村勞動力流動的三個(gè)基本因素⑩。

勞動力就業(yè)畢竟是個(gè)人的選擇行為和活動過程。沒有堅(jiān)實(shí)的微觀基礎(chǔ)研究就不能合理地解釋宏觀現(xiàn)象。微觀角度對就業(yè)的研究,要從每個(gè)決策者的傾向入手,這樣的微觀研究可以比較清楚地解釋人們就業(yè)的動因。本文從微觀層次，即農(nóng)村勞動力家庭特征、個(gè)體特征及社會網(wǎng)絡(luò)特征等來分析影響農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的因素。

二、研究假設(shè)

以舒爾茨為代表的“理性小農(nóng)學(xué)派”認(rèn)為，小農(nóng)能夠?qū)λ麄兯涞馁Y源作出有效的安排，是一個(gè)權(quán)衡了長、短期利益之后為追求最大利益而作出合理決策的人，是“理性的小農(nóng)”。S Popkin在舒爾茨分析模型的基礎(chǔ)上，也提出農(nóng)民是理性的個(gè)人或家庭福利的最大化者。因此，本文基于上述理論，對個(gè)體農(nóng)民作出理性“經(jīng)濟(jì)人”的假設(shè)，假設(shè)其追求自身(或整個(gè)家庭)收益最大化或效用最大化。

從微觀的角度分析，農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)參與決策有兩個(gè)選擇：參與和不參與。對于農(nóng)村勞動力來講，他的工作選擇在閑暇、家務(wù)勞動、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、非農(nóng)就業(yè)之間進(jìn)行。如果某種活動的個(gè)人收益或家庭收益大于從事其他活動的收益，他就會選擇前者。

(一)家庭特征

家庭規(guī)模的大小可能是影響農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的因素。家庭規(guī)模越大，所要贍養(yǎng)的人口越多，經(jīng)濟(jì)壓力就越大，非農(nóng)就業(yè)的可能性就越大。

家庭人口中是否有老年人和在讀小孩對非農(nóng)就業(yè)決策的影響不確定。一方面，家庭青有小孩上學(xué)會對勞動力的外出決策產(chǎn)生一定的阻力。為照顧小孩的生活和學(xué)習(xí)，同時(shí)也因?yàn)榇蚬に诘厝雽W(xué)困難，父母可能會選擇不外出。家中老年人也需要青壯年勞動力的照顧，這也降低了非農(nóng)就業(yè)的可能性。而另一方面，家中老人可以代替青壯年勞力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，還可以承擔(dān)照顧小孩的責(zé)任，從而減輕了家庭青壯年勞動力的后顧之憂，這又使得家庭青壯年勞動力外出打工的可能性增大。

人均耕地面積越多，越要花費(fèi)大量的時(shí)間在土地上，并占用更多的勞動力，而且由于可能的土地收益多，其外出打工的機(jī)會成本較大，非農(nóng)就業(yè)的概率也就越小；反之，人均耕地面積小，家庭富余勞動力則相對較多，家庭有勞力外出的可能性就大。

(二)個(gè)人特征

由于性別歧視和“男主外，女主內(nèi)”的傳統(tǒng)思想決定了婦女在家庭中的傳統(tǒng)作用，通常男性比女性外出的可能性更大。因?yàn)樵谥袊r(nóng)村，按照傳統(tǒng)的分工，女性承擔(dān)著大部分的家務(wù)勞動和照顧子女、老人的工作，這樣就限制了女性的非農(nóng)就業(yè)選擇。

年齡對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響可能呈現(xiàn)非線性關(guān)系。年輕人更偏好于外出打工，因?yàn)橄鄬τ谀昀险邅碚f，其可以以較少的成本來獲得更多的預(yù)期收益。一方面，年輕人在思維、體能、好奇心等方面強(qiáng)于年老者，適應(yīng)能力強(qiáng)，更容易掌握新技能和接受新的工作，具有較強(qiáng)的就業(yè)競爭力；另一方面，年輕人較少承擔(dān)照顧他人的責(zé)任，家庭負(fù)擔(dān)較小，因而外出付出的成本也較小。但是隨著年齡的增長，傳統(tǒng)的念土情結(jié)可能會促使農(nóng)村勞動力回流農(nóng)村，同時(shí)，雇主可能更傾向于使用較年青的勞動力，促使年老勞動力被迫回到農(nóng)村。因此年齡對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響可能呈現(xiàn)非線性的倒U形曲線關(guān)系。

受教育程度對外出打工應(yīng)具有正效應(yīng)。受教育程度越高，獲得工作信息的能力也越強(qiáng)，所承擔(dān)的找不到工作的風(fēng)險(xiǎn)也就較低，由此，外出打工的成本就低。同時(shí)，受教育程度越高，在勞動力市場上的競爭力就越強(qiáng)，所從事的工作的收入較高，外出打工的收益也相對提高。理論研究和經(jīng)驗(yàn)研究都證實(shí)，文化程度高的勞動力比較容易找到工作，收入水平也相對較高，因此比較容易實(shí)現(xiàn)由農(nóng)村流向城市務(wù)工。

婚姻狀況也可能是農(nóng)村勞動力外出決策的重要影響因素之一。一方面，已婚的人可能具有更多的責(zé)任感，為使家庭生活更好，可能會更多地參與非農(nóng)務(wù)工；另一方面，有配偶的人也可能會照料配偶和家庭，這對非農(nóng)務(wù)工會有負(fù)面影響。因此，婚姻的因素對勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響不確定，有待檢驗(yàn)。

(三)社會網(wǎng)絡(luò)特征

在二元體制和戶籍限制條件下，以親緣和地緣為主的社會網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移有著重要的意義。在非農(nóng)就業(yè)方面具有良好的社會網(wǎng)絡(luò)(如有親戚、朋友在城里，有熟人在外就業(yè)等)的家庭成員更容易獲得非農(nóng)就業(yè)的機(jī)會。這是因?yàn)檗r(nóng)村勞動力的有效供給嚴(yán)重大于有效需求，而目前的農(nóng)村剩余勞動力在體力、智力、知識、技能等個(gè)人人力資本方面的差異很小，勞動力的替代性很強(qiáng)，必然有很大比重的人被勞動力市場所淘汰。在勞動力買方市場和勞動力替代性很強(qiáng)的背景下，個(gè)人擁有的人際關(guān)系資源勢必在競爭中發(fā)揮著重要的作用。邊燕杰等的研究認(rèn)為，社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的“信息”與“影響”資源對于增加工作機(jī)會起著非常重要的作用。

與外面是否有務(wù)工關(guān)系反映了家庭中外出就業(yè)的信息來源，對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)應(yīng)具有正效應(yīng)。如果之前已有家人、親戚和朋友外出務(wù)工，外出者有一定的經(jīng)驗(yàn)和就業(yè)信息，這可帶動家中其他人一同外出，既可以減少心理成本，又可縮短尋找工作的時(shí)間及保證職業(yè)信息的真實(shí)性，從而提高了找到工作的概率，降低了不確定性和預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)，從而降低外出成本。

家中是否有村干部應(yīng)與農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)正相關(guān)。村干部在本社區(qū)的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系比一般普通農(nóng)村居民更強(qiáng)大，他們與基層政府(主要是鄉(xiāng)級)關(guān)系更緊密，獲取信息的渠道更暢通，掌握的信息更豐富。如果有外來招工訊息，他們往往會比村民先知道，只要條件合適，家中勞動力更易獲得非農(nóng)就業(yè)的機(jī)會。

在一般的勞動力就業(yè)決策的二元選擇模型中,會加入決策者在原居住地的收入,以觀察遷移前收入對遷移決策的影響。而事實(shí)上,真正對決策起作用的應(yīng)該是每個(gè)人所面臨的收入差,即預(yù)期遷移所能得到的收入與遷移前的收入兩者的現(xiàn)值之差。但是，將收入差加入二元選擇模型可能會帶來樣本選擇問題。這是因?yàn)?，沒有外出打工的人肯定沒有非農(nóng)就業(yè)的工資，所以也就沒有收入差。若只將非農(nóng)就業(yè)人員的數(shù)據(jù)納入模型，就會帶來樣本選擇問題。

三、模型的選擇及樣本情況

(一)模型的選擇及解釋變量的說明

本文嘗試運(yùn)用計(jì)量分析方法對影響農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的因素進(jìn)行實(shí)證分析，在分析農(nóng)戶是否參與務(wù)工時(shí)，由于因變量是0、1二分類變量，因變量與自變量之間不再存在線性關(guān)系，此時(shí)用最小二乘法(OLS)估計(jì)方程顯然是不合適的。目前研究這類變量最常用的方法是Probit模型和Logit模型，本文采用Logit模型。

本文研究的是農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)，包括兩種情況：一是農(nóng)民外出就業(yè)，二是沒有外出就業(yè)。根據(jù)前面的假設(shè)，農(nóng)民是否非農(nóng)就業(yè)受以下幾大類因素的影響：農(nóng)民個(gè)體特征、農(nóng)民家庭特征、社會網(wǎng)絡(luò)特征。因此可設(shè)定以下的函數(shù)形式。

農(nóng)民是否非農(nóng)就業(yè)=F(農(nóng)民家庭特征、農(nóng)民個(gè)體特征、社會網(wǎng)絡(luò)特征)+隨機(jī)擾動項(xiàng)

以農(nóng)民是否非農(nóng)就業(yè)作為因變量，非農(nóng)就業(yè)的定義為y=1，沒有非農(nóng)就業(yè)的，定義為y=0。本文采用二元選擇Logit模型，并采用最大似然估計(jì)法對其回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，模型的基本形式如下。

若將事件發(fā)生的條件概率表示成P(yi=1│xi)=pi，則：

(1)

(1)式中，pi是農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的概率，i為農(nóng)民的編號；βj表示影響因素的回歸系數(shù)，j為影響因素編號；m表示影響因素的個(gè)數(shù)；xji是自變量，表示第i個(gè)樣本的第j種影響因素；α為截距；μi為誤差項(xiàng)。

因pi是農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的概率，則農(nóng)民不非農(nóng)就業(yè)的概率為1-pi，農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)與不非農(nóng)就業(yè)的概率之比取自然對數(shù)，有：

(2)

(2)式中，pi表示在給定系列自變量x1i,x2i,…,xji的值時(shí)農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的概率。

在本文中，該模型的具體形式可以表示為：

β11x11i+β12x12i+β13x13i+μi

(3)

(3)式中，x1為家庭規(guī)模變量；x2為人均耕地面積變量；x3為家庭老人變量，若有大于或等于70歲的老人為1，沒有則為0；x4為家中小孩變量，若有等于或小于12歲的小孩為1，沒有則為0；x5為年齡變量；考慮到年齡與勞動參與的非線性關(guān)系的可能，將年齡的平方作為解釋變量加入模型，令x6變量為年齡的平方項(xiàng)；x7為性別虛擬變量，女性用1表示，男性用 0表示；x8為婚姻虛擬變量，已婚用1表示，未婚用0表示；x9為受小學(xué)教育虛擬變量，受小學(xué)教育用1表示，其他教育程度用0表示；x10為受初中教育虛擬變量，受初中教育用1表示，其他教育程度用0表示；x11為受高中及以上教育虛擬變量，受高中及以上教育用1表示，其他教育程度用0表示；x12為外面關(guān)系變量，若有關(guān)系取1，沒有取0；x13為家中是否有村干部虛擬變量，若有取1，沒有取0。x1～x4為家庭特征變量，x5～x11為個(gè)人特征變量，x12、x13為社會網(wǎng)絡(luò)特征變量。

利用最大似然估計(jì)法對模型進(jìn)行估計(jì)，似然函數(shù)為:

對L取對數(shù)，得：

其中，pi為第i個(gè)樣本非農(nóng)就業(yè)的概率，yi表示非農(nóng)就業(yè)變量。

(二)樣本情況

本文的樣本數(shù)據(jù)取自貴州大學(xué)“農(nóng)村勞動力外出打工與農(nóng)地制度建設(shè)”課題組于2007年寒假在貴州省施秉縣馬號鄉(xiāng)的黃古、金鐘等七個(gè)村所做的調(diào)查，筆者當(dāng)時(shí)參與其中。農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)是本次調(diào)查的內(nèi)容之一。此次調(diào)查采取了走訪農(nóng)戶、發(fā)放問卷的形式對農(nóng)民外出非農(nóng)就業(yè)情況進(jìn)行了隨機(jī)抽樣。共調(diào)查了187戶農(nóng)戶，涵蓋總?cè)丝?76人，16歲到60歲的勞動力共571人，其中男性311人，女性260人。非農(nóng)就業(yè)人員234人，占勞動力人數(shù)的40.98%。非農(nóng)就業(yè)人員中，男性159人，占67.52%，女性75人，占32.48%。

本次問卷調(diào)查由于某些數(shù)據(jù)有所缺失，最后得到用于分析的總有效樣本為569個(gè)。

(三)樣本的描述

對模型中各變量的解釋見表1。

表1 模型變量說明及統(tǒng)計(jì)性描述

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)模型估計(jì)結(jié)果

采用Eviews5.1統(tǒng)計(jì)軟件作回歸分析，采用極大似然估計(jì)法(ML)估計(jì)，結(jié)果如表2所示。

表2 農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的模型估計(jì)結(jié)果

注：***表示在1%的水平上顯著.

(二)結(jié)果分析

表2中的回歸結(jié)果表明，有許多因素影響著農(nóng)民是否愿意參與非農(nóng)就業(yè)。

1.家庭特征變量對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)的影響

(1)家庭人均承包耕地面積變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)。即在假定其他條件不變的情況下，人均耕地?cái)?shù)量對農(nóng)村勞動力是否非農(nóng)就業(yè)沒有顯著影響。一種解釋是因?yàn)檗r(nóng)村勞動力外出后耕地可以由家人或親戚朋友幫助耕種，而且農(nóng)業(yè)技術(shù)水平和機(jī)械化程度的提高，也使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不需要太多的勞動力投入。經(jīng)濟(jì)學(xué)理論告訴我們，當(dāng)現(xiàn)實(shí)與理論不符合的時(shí)候，應(yīng)從現(xiàn)實(shí)的約束條件中找答案。約束條件改變，人的行為也會改變。所以另一種更有說服力的解釋是：農(nóng)村勞動力外出的目的是為獲得更多的收入，當(dāng)農(nóng)民從事土地耕作的收入不足以養(yǎng)活自身和家庭或低于非農(nóng)就業(yè)收入時(shí)，農(nóng)村勞動力必然非農(nóng)就業(yè)。此次調(diào)查樣本的人均耕地面積為0.64畝，與貴州省人均耕地面積相差無幾，遠(yuǎn)低于全國人均耕地面積1.4畝的水平，且土質(zhì)差、土層薄、石頭多，屬典型的喀斯特地貌，樣本最小人均耕地僅0.16畝，最大人均耕地也僅3.67畝。人均土地少的勞動力會參與非農(nóng)就業(yè)，土地相對多的也多得有限，同樣土地收益也極為有限，在這里土地的多寡已經(jīng)失去了意義，非農(nóng)就業(yè)就成了必然的選擇，以致耕地不成為影響農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的因素。

(2)家庭規(guī)模變量在1%的水平下顯著。農(nóng)村家庭人口數(shù)越多，其越可能選擇非農(nóng)就業(yè)。這說明家庭人口數(shù)量越多，勞動力身上的經(jīng)濟(jì)壓力越大，擔(dān)負(fù)的責(zé)任越大，其外出參與務(wù)工的可能性就越大，這與前面的假設(shè)是一致的。

(3)老人和孩子變量各自都沒有通過顯著性檢驗(yàn)，但這與前面的假設(shè)并不矛盾。將這兩個(gè)變量結(jié)合起來看，家中的老人雖然農(nóng)活干得不多，但可以照顧小孩，這與中國傳統(tǒng)文化中老人照看小孩的習(xí)慣是一致的。有了老人對孩子的照顧，老人與孩子都不至于成為拖累，家中勞動力就可以無后顧之憂外出參與非農(nóng)就業(yè)了。這與陳宗勝等、戴衛(wèi)東等的研究是相符的。

2.個(gè)人特征變量對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)的影響

(1)年齡的系數(shù)估計(jì)值為正，邊際影響為正，而年齡平方的系數(shù)值為負(fù)，邊際影響為負(fù)，并且這兩個(gè)變量在1%的水平下顯著。這說明隨著農(nóng)村勞動力年齡的增大，外出參與非農(nóng)就業(yè)的概率變大，但是到一定年齡后，參與非農(nóng)就業(yè)的概率又變小，這樣的結(jié)果符合前面的研究假設(shè)，即年齡對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)的影響呈倒U曲線關(guān)系。

(2)性別變量在1%的水平下顯著，說明男性比女性參與非農(nóng)就業(yè)的可能性更大。男性比女性更具有闖蕩精神和肩負(fù)著養(yǎng)家糊口的壓力，有著更多的家庭責(zé)任感。這與前面的假設(shè)一致。

(3)婚姻變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)?？赡苁且环矫妫鸦檗r(nóng)村勞動力由于負(fù)有更大的家庭責(zé)任，從而愿意選擇外出非農(nóng)就業(yè)，以獲得更高的收入；另一方面，已婚農(nóng)村勞動力因?yàn)樾枰疹櫦彝?，可能選擇不參與非農(nóng)就業(yè)。這與前面假設(shè)中婚姻變量對勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響不確定并不沖突。

(4)各教育程度都沒有通過顯著性檢驗(yàn)。這與前面的假設(shè)不一致，也與趙耀輝等人的研究不同。這似乎有違一般的經(jīng)濟(jì)理論與現(xiàn)實(shí)情況。其實(shí)不難解釋：前面提到的人均耕地并不是影響非農(nóng)就業(yè)的因素，其隱含的意義就是人多地少矛盾十分突出，人口數(shù)量相對土地來說大大過剩，有限的土地已經(jīng)不能容納更多的人口，有能力或有意愿非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)村勞動力，只要條件允許，無論受教育程度如何都會選擇外出務(wù)工，教育程度已不能成為農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素了。這與貴州特定的土地條件是分不開的。

3.社會網(wǎng)絡(luò)特征變量對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)就業(yè)的影響

(1)外面關(guān)系變量在1%的水平下顯著。此變量反映非農(nóng)就業(yè)的信息來源，對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)具有正效應(yīng)。如果之前有家人或親戚、朋友在外務(wù)工，他們的經(jīng)驗(yàn)和就業(yè)信息能夠幫助欲外出就業(yè)的勞動力獲得外面打工的相關(guān)信息，這使后來者既可以減少心理負(fù)擔(dān)，又可以降低不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，從而降低外出成本。這與趙耀輝、胡必亮等人的研究一致。

(2)村干部變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)。與前面假設(shè)不一致。這說明在當(dāng)今流動性極強(qiáng)的社會，村干部并不比一般村民擁有更多的信息，在市場經(jīng)濟(jì)的大潮面前，都是弱者。

五、結(jié)論及政策建議

本文通過對貴州省施秉縣所作的調(diào)查，分析了影響農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的主要因素。結(jié)果表明，年齡因素的效應(yīng)是先正后負(fù)，男性、家庭總?cè)藬?shù)、外面有關(guān)系對參與非農(nóng)就業(yè)起正向作用，婚姻狀況、人均耕地面積、家中老人、家中小孩、受教育程度、是否有村干部等變量不顯著。

由于本文考察的是西部貧困地區(qū)的農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)情況，得出兩點(diǎn)啟示。一是人地矛盾問題。正如前面的回歸結(jié)果所顯示的，人均耕地不是農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素。這恰好說明農(nóng)村人口過多，人均耕地面積極少，導(dǎo)致土地收益十分有限以至于可能無法維持家庭生活，所以不得不外出非農(nóng)就業(yè)去“賺生活”。過多的農(nóng)村人口與有限的耕地面積形成了突出矛盾，所以實(shí)現(xiàn)農(nóng)村富余勞動力的有效轉(zhuǎn)移，大力發(fā)展勞務(wù)經(jīng)濟(jì)，成為緩解人地矛盾的必然選擇，也是促進(jìn)農(nóng)民增收的有效途徑。在引導(dǎo)農(nóng)村勞動力外流的同時(shí)，應(yīng)做好留守農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力的生產(chǎn)安排，提供必要的資金、農(nóng)技，防止土地撂荒，還應(yīng)加強(qiáng)土地流轉(zhuǎn)工作。二是農(nóng)村勞動力的教育培訓(xùn)問題。前面已經(jīng)證明受教育程度也不是農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素。大量文化程度偏低的農(nóng)村勞動力涌入城鎮(zhèn)尋找工作，可以想象，受文化程度及勞動技能的限制，他們只能從事收入微薄的低端工作。隨著各地經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移升級步伐加快，對技術(shù)型人才和熟練工人的需求數(shù)量越來越大，而體力型勞動力就業(yè)越來越困難。加強(qiáng)教育或培訓(xùn)及做好外出勞動力就業(yè)的服務(wù)工作就顯得尤為重要。首先要在農(nóng)村實(shí)行9年制義務(wù)教育的基礎(chǔ)上積極發(fā)展職業(yè)技術(shù)教育。其次要搞好崗前培訓(xùn)，按照市場需要，加強(qiáng)對非農(nóng)就業(yè)人員的基本技能和政策法規(guī)的培訓(xùn)，提高就業(yè)競爭力。再次要加強(qiáng)勞務(wù)輸出培訓(xùn)基地建設(shè)，發(fā)展訂單勞務(wù)，加強(qiáng)與用人單位的聯(lián)系，掌握非農(nóng)就業(yè)人員的情況，幫助他們解決實(shí)際問題。

注釋：

①Lewis W Arthur．A model of dualistic economics [J]．American Economic Review，1954，(36)：46-51．

②M P Todaro．A model of labor migration and urban unemployment in less developed Countries[J]．American Economic Review，1969，(59)：138-148．

③陳吉元，胡必亮．中國的三元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)剩余勞動力轉(zhuǎn)移[J]．經(jīng)濟(jì)研究，1994，(4)：16-24．

④蔡 昉，都 陽，王美艷．戶籍制度與勞動力市場保護(hù)[J]．經(jīng)濟(jì)研究，2001，(12)：41-49，91．

⑤苗瑞卿，等．農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的速度與數(shù)量影響因素分析[J]．中國農(nóng)村觀察，2004，(2)：40-46，82．

⑥趙耀輝．中國農(nóng)村勞動力流動及教育在其中的作用——以四川省為基礎(chǔ)的研究[J]．經(jīng)濟(jì)研究，1997，(2)：37-42．

⑦陳欣欣，黃祖輝．經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)就地轉(zhuǎn)移勞動力向城市遷移的影響因素分析——基于浙江省農(nóng)戶意愿的調(diào)查分析[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2003，(5)：34-40．

⑧徐 艷．家庭背景中的農(nóng)民遷移行為——以湖北吳氏祠村為例[J]．人口與經(jīng)濟(jì)，2003，(5)：72-77．

⑨龐麗華．多層次分析方法在人口遷移研究中的應(yīng)用：省際勞動力遷移的多層次分析[J]．中國農(nóng)村觀察，2001，(2)：12-18．

⑩姚先國，劉湘敏．勞動力流遷決策中的遷移網(wǎng)絡(luò)[J]．浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會科學(xué)版)，2002，(4)：125-131．

責(zé)任編校：裴媛慧，孫詠梅

AnalysisontheFactorsAboutAffectstheRuralLaborForceNon-agricultureEmployment

YANG Qi1，ZENG Xiang-xu2

(1．Centre for Macroeconomics Research, SWUFE， Chengdu 610074， China； 2．Western-economics Research Centre of China, SWUFE， Chengdu 610074， China)

The article uses the 569 farmer's sampled data of Shibing County's in Guizhou Province, analysises the factors which affected the rural labor force went out to work through the Logit regression model. Study result indicated that Influencing factor which have the age, the gender, the family scale, the numbers of outdoor workers and so on. Among them, age is the first positive and then negatively correlation, gender is negatively correlation, family scale and the employment relation with outside are positive correlation.

rural labor force； non-agricultural employment； logit regression model;Shibing in Guizhou Province

2010-06-05

西南財(cái)經(jīng)大學(xué)“211”三期人口資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)優(yōu)勢學(xué)科資助項(xiàng)目(211D3Y03)

楊 琦，男，重慶市人，博士生，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

F323.4

A

1007-9734(2010)04-0132-07