陳 科，傅 強（重慶大學 經濟與工商管理學院，重慶 400030）

農村勞動力轉移決策及其轉移收入的影響因素研究
——基于2012—2014年四省農戶的實證分析

陳 科，傅 強
（重慶大學 經濟與工商管理學院，重慶 400030）

對于轉移決策，年齡平方、自評健康程度、參與農業(yè)培訓、家中有幼兒、黨員干部戶、少數(shù)民族戶和家庭年初固定資產值等變量的影響負向顯著；年齡、戶主年齡、男性、戶主為男性、受教育年限、參與非農培訓、所在村轉移率等變量的影響正向顯著。對于勞動力轉移收入，年齡平方的影響負向顯著；男性、年齡、受教育程度、參與非農培訓和黨員干部戶的影響正向顯著。因此，對農村勞動力，不管其留守農村、外出就業(yè)還是返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，均要加強職業(yè)技能培訓和創(chuàng)業(yè)培訓，從而增加他們的人力資本。同時，要積極搭建鄉(xiāng)鎮(zhèn)基層勞動保障平臺，而不能僅僅依靠民間外出務工信息的交流和擴散。另外，要保障農村資源和要素的公平流動和分配，盡量避免類似于贏者通吃情形的發(fā)生，以促進社會的和諧穩(wěn)定。

農戶；勞動力轉移；務工收入；自選擇；面板數(shù)據(jù)

一、引 言

轉型經濟體的一個重要特征就是在經濟發(fā)展的過程中，大量的農村勞動力流向城鎮(zhèn)①程名望、史清華、徐劍俠：《中國農村勞動力轉移動因與障礙的一種解釋》，《經濟研究》2006年第4期。②崔傳義：《進入新階段的農村勞動力轉移》，《中國農村經濟》2007年第6期。③柏宏、彭友寶：《對農村勞動力轉移的現(xiàn)狀及影響調查——以桃源縣為例》，《武漢金融》2008年第5期。④王子成、趙忠：《農民工遷移模式的動態(tài)選擇外出、回流還是再遷移》，《管理世界》2013年第1期。⑤許紹元：《“劉易斯轉折點”的學術論爭及勞動力轉移新特征》，《改革》2014年第12期。⑥佟雅囡：《流動兒童與留守兒童學習表現(xiàn)的比較研究》，《暨南學報》（哲學社會科學版）2015年第11期。⑦仇曉潔、王箐：《新型城鎮(zhèn)化進程中農民工社會保障問題研究》，《武漢金融》2016年第1期。。事實上，目前我國農村“人多地少”和“勞多地少”的矛盾十分突出，這不僅影響了農業(yè)勞動生產率的提高和農村經濟的迅速發(fā)展，而且不利于農村人口生活水平的改善和我國全面小康社會的盡快實現(xiàn)。因此，農村勞動力的開發(fā)利用，不僅關系到農村經濟發(fā)展速度，而且關系到整個社會生產力水平的提高和我國社會經濟的全面發(fā)展。

關于農村勞動力的外出務工收入，一直是學術領域的研究熱點，然而相關文獻往往由于內生性問題而出現(xiàn)估計偏誤，具體表現(xiàn)在以下兩個方面：（1）自選擇性（self-selection）問題。如果考慮一個農村勞動力轉移收入回歸方程，嚴格地講這個方程中應該包含所有農村勞動力個體的轉移收入，但在現(xiàn)實中只能夠觀測到參與轉移者的轉移收入，此時樣本就是一個選擇性樣本，如果只采用這些樣本進行估計結果勢必產生偏誤①Green J.，Econometric Analysis，Cambridge，MA：Prentice Hall，2012.。對此，相關學者采用兩階段自選擇模型，對勞動力外出決策及其務工收入水平的差異的影響因素進行分析②Islam M.N.，“Self-selectivity Problems in Interregional and Interindustry Migration in Canada”，Environment and Planning A，Vol.17，No.13，1985，pp.1515-1532.③Insan T.，“Rationality and migration”，International Economic Review，Vol.41，No.1，2000，pp.893-920.，較好地修正了自選擇性所帶來的內生性估計偏誤。（2）遺漏變量問題。事實上，上述文獻均采用截面數(shù)據(jù)分析，無法控制個體異質性（或稱為不可觀測因素，如能力、心理和習慣等）的影響，估計結果往往由于遺漏變量產生估計偏誤。對于上述兩個問題，有文獻采用面板自選擇模型進行分析④Axelsson R.，Westerlund O.，“A Panel Study of Migration，Self-selection and Household Real Income”，Journal of Population Economics，Vol.11，No.3.1998，pp.113-126.⑤Bourguignon F.，F(xiàn)ournier M.，Gurgand，M.，“Selection Bias Corrections Based on the Multinomial Logit Model：Monte-Carlo Comparisons”，Journal of Economic Surveys，Vol.21，No.1，2007，pp.174-205.，一方面可以解決遺漏變量引起的內生性估計偏誤，另一方面也解決了自選擇性問題的內生性估計偏誤。

遺憾的是，上述模型主要應用在國際移民等方面，針對一國尤其是我國的一國內地區(qū)間轉移很少進行分析⑥李賓、馬九杰：《偏遠山區(qū)新生代農民工向農村家庭轉移的收入較少嗎——基于鄂渝兩地數(shù)據(jù)的分析》，《財經科學》2014年第7期。。與其他發(fā)展中國家相比，我國農村勞動力轉移的變遷和規(guī)模更加引人注目。事實上，由農村勞動力轉移而引起的勞動力資源再配置是改革開放近40年來中國經濟持續(xù)增長的關鍵因素之一。

本文采用2012—2014年四省微觀農村勞動力數(shù)據(jù)，采用面板自選擇模型以識別農村勞動力外出決策及其務工收入的影響因素，并在以下幾個方面對相關研究有所裨益。首先，可以解決由于自選擇性和遺漏變量引致的內生性估計偏誤；其次，通過識別和比較中國農村勞動力外出決策與外出收入影響因素的差異，可以豐富和深化勞動力流動相關領域的研究內容和研究層次；最后，采用樣本數(shù)據(jù)也具有很好的代表性和實效性，其主要結論及政策建議可以對制定、調整我國農村勞動力外出相關政策法規(guī)提供事實基礎。

根據(jù)論文的研究目標，研究內容是這樣安排的：第二部分首先簡單介紹我國農村勞動力轉移的歷程與特點，然后描述樣本數(shù)據(jù)的來源，同時引入變量后進行簡要的統(tǒng)計分析和說明；第三部分構建面板自選擇模型，對農村勞動力轉移決策以及務工收入水平的影響因素進行討論和分析，然后進行穩(wěn)健性檢驗；最后為研究結論和政策建議。

二、背景與數(shù)據(jù)介紹

（一）我國農村勞動力的轉移歷程與特點

我國農村勞動力的大規(guī)模轉移濫觴于改革開放之后，本文將之分為以下四個階段。

第一階段為萌芽階段（1979—1991年）。隨著十一屆三中全會的召開，農村生產力得到了極大解放，農業(yè)生產效率得到極大提高，受限于我國耕地資源有限的現(xiàn)狀，農村地區(qū)始終存在地少人多的現(xiàn)象，由此產生了大量的農村剩余勞動力。為了增加收入，這些勞動力在農閑時間自發(fā)向城市轉移，然而，由于改革開放初期城市建設相對滯后，相關法律法規(guī)也沒有適時調整，農村剩余勞動力的涌入給城市發(fā)展帶來了不小的壓力。因此，這一階段農村勞動力的轉移呈現(xiàn)螺旋上升態(tài)勢。

第二階段為迅猛發(fā)展階段（1992—1996年）。自20世紀90年代初期，我國經濟快速增長，對農村勞動力的需求日益迫切。無論是國有和集體所有制企業(yè)生產規(guī)模的擴大，還是私人企業(yè)和服務業(yè)等第三產業(yè)的快速發(fā)展，都極大吸納了農村剩余勞動力。不僅如此，城市建設初具規(guī)模，現(xiàn)代化的生活方式和生活理念也吸引了很多具有一定文化水平的農村年輕勞動力進入城市。這一階段，農村勞動力向城市轉移的數(shù)量和質量都有了極大提升。

第三階段是緩慢增長階段（1996—2008年）。20世紀90年代后期開始，我國經濟發(fā)展增速放緩，同時企業(yè)對勞動力的素質和技術能力的要求不斷提升（尤其是在加入WTO之后），而農民工大多沒有進行過職業(yè)和技能培訓，無法滿足工作需求。因此，在農村勞動力轉移規(guī)模擴大的同時，深層次的矛盾開始體現(xiàn)，一方面是高端行業(yè)存在的“用工荒”問題，另一方面是國民經濟增速放緩引致的農村勞動力“失業(yè)”現(xiàn)象日益普遍。

第四階段是深化調整階段（2009年至今）。2008年世界金融危機的影響是廣泛而深遠的，目前世界各國并沒有真正從這場危機中走出來，加之目前我國經濟進入了“新常態(tài)”下的經濟長期中低速增長，降低了城市對農村剩余勞動力的吸納能力，很多農民工開始返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)或者務農。除此之外，我國的“人口紅利”在長期透支后，勞動力供給不再是無限的，黨和政府也日益關注新型城鎮(zhèn)化問題，注重轉移人口的可持續(xù)發(fā)展，這些又吸引農村高素質勞動力進入城市。因此，目前我國農村勞動力轉移進入深化調整階段，譬如環(huán)境問題、新生代農民工問題、新型城鎮(zhèn)化問題、社會融入問題等，都受到了相關政府管理部門的密切關注。

目前，我國農村勞動力轉移的特點可歸納如下：第一，具有候鳥性和兼業(yè)性特征；第二，以異地轉移為主，但就地轉移日益普遍；第三，勞動力轉移速度日益平緩，并處于深化調整階段；第四，外出務工由個體遷移慢慢過渡到舉家遷移；第五，類似“用工荒”和失業(yè)問題并存的結構性矛盾日益突出。

（二）數(shù)據(jù)來源

研究所采用的數(shù)據(jù)來自于田野實地調查，時間跨度為2012—2014年，調查時間主要為2012、2013和2014年春節(jié)前后（選擇這一時間節(jié)點的原因在于大部分農民工會回家過年，這樣會最大可能地收集到農村勞動力相關信息，以避免信息的遺漏和損失）。

調查采用追蹤調查的形式，樣本具有很好的穩(wěn)定性和連續(xù)性。樣本選擇采取的是分階段分層抽樣戰(zhàn)略，第一階段，根據(jù)外出務工人數(shù)規(guī)模，從所有省份中選擇四個省份，它們分別是河南、四川、安徽和湖南。第二階段，在上述各省中，隨機抽取10個村莊；在抽取村莊的過程中，排除了面積特別大或特別小和人口特別多或特別少的村莊。第三階段，從各村莊中排除特別富裕和特別貧窮的農戶后，隨機選取25個左右的樣本農戶，一共1000個樣本農戶。數(shù)據(jù)庫中收集了各樣本農戶2012—2014年每年的收入、支出、信貸活動、生產經營活動、家庭和所處村莊的基本情況的詳細數(shù)據(jù)，為我們的研究提供了豐富的經驗事實。

在目前勞動力轉移的相關文獻中，對于勞動力轉移的表述各不相同，多數(shù)文獻使用“轉移”和“流動”，還有一些文獻使用“遷移”來表示。其中，“轉移”強調的是勞動力所從事的主要職業(yè)的轉換，是指農村勞動力由主要從事農業(yè)活動轉變?yōu)橹饕獜氖路寝r業(yè)活動，即職業(yè)轉移；“流動”或“遷移”強調的是地域的變化即地域轉移，它既包括不改變戶籍登記的暫時性遷移，也包括改變戶籍登記的永久性遷移，一般將前者稱為勞動力的“流動”，而將后者稱為人口的“遷移”，目前我國農村的勞動力轉移絕大多數(shù)屬于暫時性遷移，本文所研究的也是暫時性遷移。本文所研究的“農村勞動力轉移”既包括了由主要從事農業(yè)生產活動轉向主要從事非農業(yè)生產活動的職業(yè)轉移，又包括了由本地轉向異地的地域轉移。為了描述的方便，本文不再嚴格區(qū)分勞動力的“轉移”、“流動”與“遷移”，如無特別說明，它們表述的是一個概念。與許多發(fā)達國家不同，中國的城鄉(xiāng)勞動力轉移往往呈現(xiàn)出暫時性或者周期性的特點，對于勞動力的職業(yè)轉移和地域轉移的界定還存在一個定量問題，即一個勞動力花多長時間從事非農業(yè)生產活動才算轉移，以及勞動力在異地居住多長時間才算暫時性遷移的問題。本文對于轉移時間采用一個月的下限規(guī)定，對于轉移地點規(guī)定離開本村即視為發(fā)生轉移；本文的勞動力轉移包括外出務工和外出經商兩個方面，這是中國農村勞動力轉移的主要形式。此外本文研究個體年齡限制在16—60歲之間，所得樣本個體3613個，由于婚喪嫁娶、年齡和戶籍變動等因素樣本會出現(xiàn)流失，樣本數(shù)總計為9869個（總計三年），數(shù)據(jù)完備率高達91.05%，從而我們的估計結果具有良好的代表性。

表1列出了勞動力轉移外出從業(yè)地點的結構情況。從表1可以看出，在各種勞動力轉移從業(yè)地點的選擇中，首先本鄉(xiāng)外村，本縣外鄉(xiāng)，外縣城鎮(zhèn)，外省城鎮(zhèn)的比例較高，這四種類型的比例之和為85.36%，基本上涵蓋了從業(yè)地點的大部分情形。其次，從業(yè)地點為城鎮(zhèn)（包含省內外縣城鎮(zhèn)和省外城鎮(zhèn)）的比率高達48.98%，這說明城鎮(zhèn)層面吸收了大約一半的轉移人口；農村層面（包括省內和省外）比率為41.87%，這說明從業(yè)地點在農村層面上的比例也是比較高的，大約占到四成。

表1 勞動力轉移外出從業(yè)地點

另外，從業(yè)地點為本省范圍內所占比率為62.30%，外省范圍內所占比例為37.57%，這說明大約六成的勞動力轉移發(fā)生在本省以內，省外的大約占據(jù)四成。

（三）變量說明

1.因變量

鑒于農村勞動力外出時間下限的取值存在爭議，本文選取較為常見的標準，即勞動力當年累計外出時間不少于3個月，就視為參與勞動力轉移，否則就沒有參與轉移。此時，構建勞動力個體是否參與轉移的虛擬變量dy，并規(guī)定參與時dy取值為1，否則取值為0。

2.自變量

參考已有研究，本文選取的解釋變量主要有農戶家庭人口特征、家庭經濟特征和地理特征等，這些變量可能會對農村勞動力的外出決策或者外出收入產生影響，具體含義參見表2。

首先是家庭人口特征。本文引入年齡、戶主年齡、性別、戶主性別、受教育程度、戶主受教育程度、自評健康（選項為非常不健康、不健康、一般、健康和非常健康，從5到1進行打分）、戶主自評健康（選項為非常不健康、不健康、一般、健康和非常健康，從5到1進行打分）、家中有幼兒、少數(shù)民族戶、黨員干部戶、接受農業(yè)培訓、接受非農培訓等變量。其中，年齡、戶主年齡、性別、戶主性別、受教育程度、戶主受教育程度、接受農業(yè)培訓、接受非農培訓等變量主要用來反映家庭的人力資本，自評健康、戶主自評健康等變量用來衡量家庭的健康資本，家中有幼兒主要反映家庭的負擔情況，少數(shù)民族戶用來反映家庭自身社會、經濟和風俗習慣等方面的特殊性，黨員干部戶主要衡量農戶的社會資本。

其次是家庭經濟特征。本文引入上年家庭經營耕地面積和上年家庭固定資產兩個變量。這兩個變量往往影響農村勞動力外出決策，但可能對外出收入并無顯著影響。

最后是地理特征。本文引入平原地區(qū)、上年村莊外出比率（上年全村勞動力外出人數(shù)占總勞動力人數(shù)的比率）、交通距離（農戶與最近公路的距離）等變量。上述變量可能均對農村勞動力外出決策產生作用，分別用來反映所在地區(qū)的地理環(huán)境、交通條件和外出“信息”的影響。此外，以湖南省為基準，引入位于河南省、四川省和安徽省三個虛擬變量，以控制地域間差異的影響。

表2 模型所涉及變量的樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計特征

三、面板自選擇模型及其經驗分析

在這一部分中，首先構建關于農村勞動力轉移決策及轉移收入水平的面板自選擇模型，然后運用樣本數(shù)據(jù)進行分析，并對結果進行解釋和分析，最后進行穩(wěn)健性檢驗。

（一）面板自選擇模型

由前文可知，本文需要采用面板數(shù)據(jù)模型，進而識別農村勞動力轉移決策及收入水平的影響因素。對此，本文參考相關研究對個體異質性的處理思路①Helana S.N.，Michael R.，Nina S.，“Qualifications，Discrimination，or Assimilation？An Extened Framework for Analysing Immigrant Wage Gaps”，Empirical Economics，Vol.29，No.4，2004，pp.855-883.，建立如下模型：其中第1個式子稱為結果方程，第2個式子稱為決定方程；當且僅當（表示個體i在時刻t參與勞動力轉移），其余情況下dit=0（表示個體i在時刻t不參與勞動力轉移）；yit表示個體i在時刻t的勞動力轉移收入，當且僅當時，yit才可觀測到（此時；αi和ηi分別為結果方程和決定方程的個體隨機誤差分量或者叫作隨機效應，它們是不隨時間變化的；εit，νit分別為總體隨機誤差項，自變量Xit，Zit均為嚴格外生的；假設總體隨機誤差項服從二元正態(tài)分布，即為：此外還假設：E（αi）=E（ηi）=0，εit，νit⊥αi，ηi，αi，ηi⊥Xit，Zit。

令θ=［β，γ，σε，ρ，p，α，η］表示待估計參數(shù)族，首先對個體i在時刻t關于隨機效應αi和ηi求條件似然函數(shù)：

其中：

其中G（·，·）表示隨機效應的聯(lián)合分布函數(shù)，Ti表示個體被觀察到的最后一期時間，F(xiàn)（·）、f（·）表示正態(tài)分布的分布函數(shù)和密度函數(shù)，Φ（·）、φ（·）分別是標準正態(tài)分布的分布函數(shù)和密度函數(shù)。根據(jù)式（4）對每個農戶i計算Li（θ）并取對數(shù)求和然后求導，便可得到θ=［β，γ，σε，ρ，p，α，η］的MLE。

（二）經驗分析結果及其討論

我們將所有樣本混合在一起，通過截面情形下的自選擇模型得到一組參數(shù)估計值；然后，將這些估計值作為初始值，代入面板自選擇模型進行估計，結果參見表3。

首先討論勞動力轉移決策的影響因素，由表3可知，年齡影響正向且在10%水平上顯著，其平方值在1%水平上負向顯著，為常見的倒U形曲線，而戶主年齡影響正向且在1%水平上顯著。其中，勞動力年齡越大，其工作經驗和閱歷就越為豐富，外出務工獲得更高收益的可能性就越強，另一方面所承擔的家庭負擔也就越重，這從另外一個方面增強了外出務工的意愿。然而，隨著年齡的增加，勞動力的體力相對下降，所具備的知識水平或者技能可能逐漸不能滿足非農工作的要求，從而降低其外出務工的意愿。綜上，年齡對外出務工決策的影響是倒“U”形曲線關系。男性對于轉移影響正向且在1%水平上顯著，戶主為男性影響正向且在5%水平上顯著，原因在于，男性戶主在制定家庭決策時不會像女性戶主那樣相對保守，這樣會促進轉移的發(fā)生。受教育年限的影響一直是文獻爭論的焦點，這是由于受教育年限所起的作用是因時因地不同的，在中國農村中受教育多的一般是年輕人，由于傳統(tǒng)農業(yè)的衰落帶來的剩余勞動力問題和受到現(xiàn)代城市文明的沖擊和影響，他們更愿意到外面去；另外一方面受教育年限增加使得轉移者素質較高，對于轉移的期望收益也相對較高，他們也更愿意出去，這樣無論主觀客觀、主動被動均促使受教育年限較長者更愿意轉移，表3顯示其影響在1%水平上正向顯著，此外戶主受教育年限的影響正向但不顯著。個人自評健康程度影響負向且在1%水平上顯著，戶主自評健康程度影響負向但并不顯著，這是符合經驗直覺的。個體自評健康程度越低，從外界尋求非農工作的可能性越降低，即使找到工作也往往無法得到較好的收入，因此減弱了外出務工的意愿。同時，戶主自評健康程度低有兩方面的影響，一方面需要家庭成員進行照顧，從而降低家庭成員外出務工的可能性；另一方面，也有可能刺激家庭成員外出務工以增加收入，從而改善戶主的身體健康狀況，由本文結論可知，后者的影響相對更大一些。

表3 面板樣本自選擇模型估計結果

此外，由表3可知，個體接受非農培訓對于轉移的影響正向且在1%水平上顯著，而農業(yè)教育或培訓無疑會阻礙轉移的發(fā)生，其影響在1%水平上負向顯著，這也符合人們的經驗直覺。個體接受農業(yè)培訓，往往會提高農戶通過農業(yè)生產經營獲得更高收入的可能性，尤其是土地租賃和流轉日益普遍的今天，耕種大戶可以通過規(guī)?；找娅@得更高收入，從而降低外出務工的概率；另一方面，個體參加非農培訓后往往增加了他們的人力資本，使其能夠更好地適應城市的勞動力需求，提高外出務工的可能性。家庭中有幼兒的影響負向且在1%水平上顯著，這可能是由于孩子需要父母照顧會阻礙轉移的發(fā)生。

由于各種各樣的原因，我國農村的資源非常有限，并且很大一部分集中在相關黨員干部手中，如果個體所在家庭是黨員干部戶，就意味著某種優(yōu)勢，那么外出轉移的能動性和可能性會降低，本文結論表明黨員干部戶的影響負向且在1%水平上顯著。少數(shù)民族家庭影響負向且在1%水平上顯著，一方面可能是由于少數(shù)民族家庭一般位于“老少邊窮”地區(qū)，加之語言、習俗和地理條件等方面的限制，制約了轉移的發(fā)生；另一方面可能在于，我國正在加強少數(shù)民族地區(qū)的建設，促進民族區(qū)域經濟發(fā)展，少數(shù)民族農戶借助自身優(yōu)勢發(fā)展特色種植業(yè)、旅游業(yè)和畜牧業(yè)，增加了家庭收入，這也降低了他們外出務工的可能性。

家庭耕地面積影響負向且不顯著，一方面耕地面積越大所需要花費的時間和精力就越多，從而阻礙了轉移的發(fā)生；另一方面，耕地多的農戶從農業(yè)生產經營活動中獲得更高收益的可能性也在提高，二者的綜合作用導致家庭耕地面積的影響不再顯著。上年家庭固定資產越多，就說明自身經營條件較為優(yōu)越，農戶可以通過自己較多的固定資產從事農業(yè)或者非農業(yè)生產經營活動以獲得收入，這樣就會阻礙轉移的發(fā)生，結論表明，其影響負向且在5%水平上顯著。

地理條件的影響是較不確定的，在全國范圍內，山地和平原的地理條件不一樣，隨之帶來發(fā)展的滯后，出去的愿望更強烈一些，但是考慮到其他因素，地理條件的滯后和信息的缺乏會阻礙轉移的發(fā)生；另一方面，在平原的居民所在地理條件較好，所在地區(qū)經濟發(fā)展一般也相對理想，企業(yè)工廠較多，人民可以就地尋找機會，但是交通的便利、信息的暢通也會激勵一部人出去尋找機會，本文表明是否平原對其影響正向且不顯著。對于所在村轉移率的影響，并不一定說明本地區(qū)經濟發(fā)展狀況如何，但能表明一種“信息優(yōu)勢”，由于中國農村人口在獲得信息方面的天然弱勢，一個地區(qū)外出轉移比例越高，意味著信息更為豐富，所帶來的收益一般較為穩(wěn)定、持久、安全和多樣化，本文結論表明，其影響正向且在1%水平上顯著。交通距離影響負向但并不顯著，原因可能在于目前出行方式多種多樣，時間也大為縮短，距離不再是農戶外出決策的參考因素了，這也反映了農村勞動力外出務工的新特征。

對于轉移收入，由表3可知，男性影響正向且在10%水平上顯著，這也符合經驗直覺。在以往研究中，女性外出務工就業(yè)者的收入與男性相比并無明顯差異甚至更高，原因在于她們主要從事家政、餐飲業(yè)等服務行業(yè)的工作，相比于男性勞動力并不處于弱勢地位，然而近年來，我國經濟發(fā)展的一個重要支柱是房地產業(yè)及其周邊產業(yè)，這些職業(yè)往往只有男性勞動力才能勝任，從而增加了他們的收入。年齡影響正向且在10%水平上顯著，其平方負向且在1%水平顯著，符合一般的U形曲線分析。勞動力年齡越大，經驗就越為豐富，更加容易從城市中尋求收入更高的職業(yè)，但這種趨勢并不是可持續(xù)的，一旦年齡過大，知識水平和結構往往不再適應工作要求，往往只能從事那些低附加值的工作，從而降低自身收入。

受教育年限和參與非農培訓影響均為正向且分別在10%和1%的水平上顯著，這說明增加轉移收入的重要途徑在于提升轉移者的人力資本，目前我國缺少的是高素質勞動力，可以讓部分職業(yè)學校和相關政府機構進行合作，為轉移者提供培訓或再培訓，提高其技術水平，而非簡單地將這一職責推給企業(yè)或工廠。此外，由表3可知，黨員干部戶家庭成員雖然不愿意外出，但一旦外出，其收入相比一般人群有很大幅度的增加，甚至達到非農培訓作用的兩倍左右（0.6713/0.3318）。事實上，黨員干部戶參與外出就業(yè)的可能性會出現(xiàn)降低，這表明他們基于生存需求外出就業(yè)的可能性并不明顯，但他們一旦找到如何結合自身優(yōu)勢而獲取收入的途徑后，其外出收入會出現(xiàn)顯著增加。這些家庭在農村屬于“精英階層”，他們視野開闊、消息靈通，可以在外出就業(yè)中占據(jù)優(yōu)勢，這也表明目前農村出現(xiàn)了一種“馬太效應”的趨勢，即贏者通吃。

（三）穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗一：為了排除極端值的影響，將農村勞動力個體收入位于5%最高和5%最低的樣本剔除掉。由結果可知，在剔除掉極端收入的樣本后，絕大部分變量的影響方向及其顯著性水平并未產生明顯變化，這同樣表明本文的估計結果是穩(wěn)健的。簡略起見，本文不再給出具體估計結果。

穩(wěn)健性檢驗二：改變農村勞動力外出時間下限的取值。本文重新規(guī)定勞動力當年累計外出時間不少于6個月，就視為參與勞動力轉移，否則就沒有參與轉移。由結果可知，在剔除掉極端收入的樣本后，絕大部分變量的影響方向及其顯著性水平并未產生明顯變化，這同樣表明本文的估計結果是穩(wěn)健的。簡略起見，本文不再給出具體估計結果。

四、研究結論和政策建議

本文運用面板自選擇模型，采用四省2012—2014年3613個農村勞動力的微觀數(shù)據(jù)，識別了農村勞動力轉移決策及其收入水平差異的影響因素，有效解決了自選擇性和遺漏變量引致的估計偏誤。

研究發(fā)現(xiàn)，對于勞動力轉移參與影響因素，年齡平方、自評健康程度、參與農業(yè)培訓、家中有幼兒、黨員干部戶、少數(shù)民族戶和家庭年初固定資產值對轉移決策的影響負向且分別在1%、5%和10%的水平上顯著；年齡、戶主年齡、男性、戶主為男性、受教育年限、參與非農培訓、所在村轉移率的影響正向，且分別在1%、5%和10%的水平上顯著；戶主自評健康程度、戶主受教育年限、家庭耕地面積和平原地區(qū)影響均不顯著。對于勞動力轉移收入，年齡平方影響負向且在1%水平上顯著；男性、年齡、受教育程度、參與非農培訓和黨員干部戶的影響正向且分別在1%、5%和10%水平上顯著。

根據(jù)本文研究結論，提供如下建議：首先，對農村勞動力，不管其留守農村、外出就業(yè)還是返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，均要加強職業(yè)技能培訓和創(chuàng)業(yè)培訓，從而增加他們的人力資本。其次，要積極搭建鄉(xiāng)鎮(zhèn)基層勞動保障平臺，而不能僅僅依靠民間外出務工信息的交流與擴散。最后，要保障農村資源和要素的公平流動和分配，盡量避免類似于贏者通吃情形的發(fā)生，以促進社會的和諧穩(wěn)定。

［責任編輯 王治國 責任校對 王景周］

F32

A

1000-5072（2016）06-0064-09

2016-01-05

陳 科（1983—），男，重慶人，重慶大學經濟與工商管理學院講師，博士生，研究方向：企業(yè)能力，農業(yè)經濟發(fā)展；傅 強（1963—），男，重慶人，重慶大學經濟與工商管理學院教授，博士生導師，主要研究領域為：技術創(chuàng)新與技術管理、區(qū)域經濟規(guī)劃。