吳 昊 趙 朝 劉冠群
(吉林大學 東北亞研究院,吉林 長春 130000;長春師范大學 經(jīng)濟管理學院,吉林 長春 130032)
改革開放以來,伴隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展,戶籍制度的松動,城鄉(xiāng)居民收入差距的擴大,越來越多的農村勞動力開始從事非農就業(yè),獲得工資性收入。農民從事非農就業(yè)不僅拓寬了農民收入來源,增加了農民收入,同時也釋放了農村剩余勞動力,緩解了農業(yè)“內卷化”問題。*黃宗智:《中國的隱性農業(yè)革命》,法律出版社2010年版,第36頁。
中國勞動統(tǒng)計年鑒(2016)數(shù)據(jù)顯示,全國農村居民可支配收入為11421.7元,其中工資性收入4600.3元,占可支配收入的40.28%。同年,作為我國重要糧食主產區(qū)的吉林省,農村居民可支配收入11326.2元,其中工資性收入2097.4元,占可支配收入的18.52%,其工資性收入不到全國平均水平的一半。通過數(shù)據(jù)對比不難發(fā)現(xiàn),以吉林省為代表的糧食主產區(qū)農民收入主要還來自于農業(yè)生產,農村依然含蓄著大量的農業(yè)剩余人口。在國家政策鼓勵農地流轉,開展適度規(guī)模經(jīng)營,推進現(xiàn)代農業(yè)的當下,對農民非農就業(yè)影響因素的研究具有現(xiàn)實意義。
本文以糧食主產區(qū)吉林省西部地區(qū)為樣本(以下簡稱“樣本區(qū)域”)。樣本區(qū)域包括松原、白城兩市,其行政區(qū)域土地面積4.68萬平方公里,人口474.74萬人,其中農村人口302.8萬,占比63.78%。該樣本區(qū)域2015年第一產業(yè)生產總值403.16億元,占吉林省第一產業(yè)生產總值的四分之一以上,是吉林省重要的糧食主產區(qū),也是我國重要的糧食主產區(qū)。樣本區(qū)域兩個城市經(jīng)濟發(fā)展水平差距較大,松原市經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高,2015年人均生產總值(58841元)位列吉林省第三,而白城市經(jīng)濟發(fā)展水平較低,2015年人均生產總值(35571元)位列吉林省第九,且自然生態(tài)較為脆弱,土地鹽堿化程度較高。近年來,樣本區(qū)域一方面承載著生態(tài)環(huán)境保護、國家糧食安全的重大使命,另一方面,又肩負著糧食主產區(qū)改革開放、農業(yè)供給側結構性改革的艱巨任務。因此,對該樣本區(qū)域農村勞動力非農就業(yè)影響因素的研究,將有助于提高具有類似經(jīng)濟發(fā)展情況的糧食主產區(qū)非農就業(yè)研究的認識價值。
本文選取樣本區(qū)域農村居民作為調研對象,數(shù)據(jù)來自2017年1-3月發(fā)放的調查問卷,調查問卷的發(fā)放回收由三部分組成:一部分是筆者在農村調研時發(fā)放的;一部分是通過對長春師范大學經(jīng)濟管理學院吉林省西部地區(qū)生源地學生進行培訓,利用學生假期回家時間完成的;再有一部分是委托松原市和白城市農業(yè)委員會、農業(yè)經(jīng)濟經(jīng)營管理站、農村集體資產管理局組織發(fā)放的。發(fā)放調查問卷648份,回收有效問卷631份,涉及631個農戶家庭,共計1851人。按國內勞動力劃分標準,處于16-60歲年齡區(qū)間的農村勞動力1473人;以農民全年從事非農工作超過3個月的標準計算,調查勞動力中有538人從事非農就業(yè),占比36.52%。
1.農村勞動力非農就業(yè)比重不高,兼業(yè)農民較多,非農就業(yè)呈現(xiàn)年輕化特征。本文根據(jù)調查數(shù)據(jù)繪制圖1、圖2,分別代表樣本區(qū)域農民就業(yè)分布、非農就業(yè)年齡分布。從圖中可以看出,樣本區(qū)域農民非農就業(yè)比重不高,在調查問卷涉及的1473名農村勞動力中,從事農業(yè)生產的935人,占全部勞動力的63.48%,從事非農就業(yè)的538人,占調查勞動力的36.52%;在參與非農就業(yè)的人群中,274人存在兼業(yè)行為,占比50.93%,該數(shù)據(jù)與《全國農村社會經(jīng)濟典型調查數(shù)據(jù)匯編》數(shù)據(jù)資料基本相符。從事非農就業(yè)人員平均年齡31歲,16-35歲的占到非農就業(yè)總人數(shù)的73%,農村留守人員呈現(xiàn)出“386199”的年齡特征,而外出非農就業(yè)人員明顯年輕化。
圖1 勞動力就業(yè)分布
圖2 非農就業(yè)年齡分布
2.農村勞動力非農就業(yè)存在著性別、受教育程度的差異,以服務業(yè)、建筑業(yè)居多。圖3、圖4、圖5分別是樣本區(qū)域農民非農就業(yè)的性別、教育程度和就業(yè)行業(yè)分布。通過圖示可以比較直觀的看到,樣本區(qū)域從事非農就業(yè)的農民性別比例存在明顯差異,男性占60.78%,女性占39.22%,男性非農就業(yè)比例遠大高于女性;調查數(shù)據(jù)顯示,樣本區(qū)域農村勞動力平均受教育程度僅有初中水平,這意味著該地區(qū)農村勞動力僅完成了國家規(guī)定的義務教育,文化水平并不高;在從事非農就業(yè)的農民群體中,初中文化水平占一半以上,所從事的行業(yè)主要是建筑業(yè)、服務業(yè),占比62%。
圖3 非農就業(yè)性別分布
圖4 非農就業(yè)教育程度分布
3.農村勞動力非農就業(yè)工作不穩(wěn)定、多集中于就近的城市。圖6顯示樣本區(qū)域農民非農就業(yè)的地區(qū)分布,農民非農就業(yè)主要集中在就近的城市,占比69%,遠赴外省就業(yè)的只占13%,另有10%的人員無固定就業(yè)去向,這說明非農就業(yè)并不穩(wěn)定,同時“守家在地”的東北地區(qū)特有現(xiàn)象比較突出。筆者在寒假農村調研時看到很多大齡勞動力賦閑在家,訪談之中他們流露出既渴望高收入的城市生活,又不愿放棄農村安逸閑適的矛盾心理,當外出就業(yè)面對諸多不確定因素以及背井離鄉(xiāng)生活的失落時,他們寧愿保持“理性的無知”,選擇放棄收益的最大化,而滿足現(xiàn)有生活的效用最大化。
圖5 非農就業(yè)行業(yè)分布
圖6 非農就業(yè)地區(qū)分布
Logistic模型是一種對分類變量回歸分析常用的、有效的非線性統(tǒng)計方法,該模型適用于處理因變量為不服從正態(tài)分布的二分變量(因變量取值有1或0兩種可能),且自變量可以是混合變量(定類變量、定序變量、連續(xù)變量等)的數(shù)據(jù)。本文實證數(shù)據(jù)滿足Logistic回歸模型的條件,故采用二元Logistic模型分析糧食主產區(qū)農村勞動力非農就業(yè)的影響因素,將農村勞動力是否從事非農就業(yè)作為被解釋變量,從事非農就業(yè)取值為1,否則為0。具體模型表達式如下:
其中,β0是常數(shù)項,表示在不受變量因素影響下,農村勞動力非農就業(yè)與否的概率之比對數(shù)值;Xj(j=1,2,……,i)是影響農村勞動力非農就業(yè)的各種因素;βj(j=1,2,……,i)代表在其他影響因素取值不變的情況下,該影響因素取值增加1單位時導致農村勞動力非農就業(yè)與否概率之比對數(shù)值的變化量,可理解為農村勞動力對非農就業(yè)行為傾向的影響程度。
國內外學者對農村勞動力非農就業(yè)影響因素進行過廣泛的研究。Reardon(1997,2001)通過對非洲和拉丁美洲農村勞動力研究,得出家庭勞動力配置情況、農業(yè)投資需求、家庭人口數(shù)量結構和收入水平、所在村離鄉(xiāng)鎮(zhèn)距離等是影響其非農就業(yè)的主要因素;*Reardon T.Using evidence of household income diversification to inform study of the rural nonfarm labor market in Africa[J].World Development,1997,25( 5) : 735-747;Reardon T,Berdegué J,Escobar G.Rural nonfarm employment and incomes in Latin America: overview and policy implications[J].World Development,2001,29( 3) : 395-409.Yunez-Naude(2001)通過對墨西哥農村家庭非農活動的研究,得出戶主教育年限、工作經(jīng)驗、家庭人口數(shù)量等是重要影響因素;*Yunez-Naude A,Edward Taylor J.The determinants of nonfarm activities and incomes of rural households in Mexico,with emphasis on education[J].World Development,2001,29(3):561-572.我國學者辛嶺(2009)、惠獻波(2013)等人也分別從性別、教育程度、家庭耕地面積、村集體經(jīng)濟收入狀況、村所在地企業(yè)數(shù)量等方面考察了農村勞動力非農就業(yè)的影響因素。*辛嶺:《農村勞動力非農就業(yè)的影響因素分析—基于四川省1005個農村勞動力的調查》,《農業(yè)技術經(jīng)濟》2009年第11期;惠獻波:《農村勞動力非農勞動參與影響因素分析—基于河南省728戶的調查數(shù)據(jù)》,《南方農業(yè)學報》2013年第3期。
本文綜合前人的研究成果,結合樣本區(qū)域實際和數(shù)據(jù)的可得性,選取以下12個變量,涵蓋勞動力個體、家庭特征、地區(qū)經(jīng)濟和宏觀政策等四類因素,研究分析其對樣本區(qū)域農村勞動力非農就業(yè)的影響,并預設了解釋變量與被解釋變量的相互關系。具體變量及統(tǒng)計特征見表1:
本文使用R(3.4.0)軟件進行模型估計,其中Logit模型是采用極大似然估計法進行估計的。首先默認強迫引入法將所有自變量進入回歸方程中,得到模型1,其中農民家庭承包耕地面積、家庭位置和農業(yè)補貼等3個變量不顯著。然后為了簡化模型,并進一步提高模型的擬合優(yōu)度,利用AIC準則*薛薇:《基于R的統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘》,中國人民大學出版社2014年5月版,第234頁。AIC準則的貢獻在于找到一種綜合評價擬合優(yōu)度和模型復雜度的評價統(tǒng)計量。通過向后篩選變量的方法得到模型2,模型估計結果見表2:
表1 樣本區(qū)域農村勞動力非農就業(yè)變量及統(tǒng)計特征
表2顯示,在選取的12個變量中,農村勞動力健康狀況、教育年限、家庭負擔率、城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)生產總值、養(yǎng)老保險等6個變量對農村勞動力非農就業(yè)有顯著的正向影響;農村勞動力性別、年齡、農業(yè)勞動生產率等3個變量對農村勞動力非農就業(yè)有顯著的負向影響。在這9個變量中,除了農業(yè)勞動生產率與非農就業(yè)的影響關系與預設相反,其他變量和預設均一致。另外,家庭承包耕地面積、家庭位置和農業(yè)補貼等3個變量對樣本區(qū)域農村勞動力非農就業(yè)沒有顯著影響。對此,具體解釋如下:
表2 樣本區(qū)域農村勞動力非農就業(yè)影響因素Logistic模型回歸結果
注:***、**、*分別表示估計參數(shù)檢驗的顯著性水平為1%、5%、10%
1.在個體因素中,性別、年齡、健康狀況和教育年限等4個變量對農村勞動力參與非農就業(yè)都有顯著影響。其中,性別變量和年齡變量與農民是否參與非農就業(yè)呈負向關系,結合變量賦值可以得出,男性比女性從事非農就業(yè)的更多,而隨著勞動力年齡的增加,從事非農就業(yè)的大大減少;健康變量和教育年限變量與農民是否參與非農就業(yè)呈正向關系,證明勞動力健康程度越高,越有利于從事非農就業(yè);教育程度越高,勞動力越傾向于從事非農就業(yè)。以上結論與實際情況是相符的,但需要注意的是,在性別、年齡、健康和教育年限這4個變量中,年齡和健康變量顯著性非常高,性別和教育年限顯著性較低,這也從側面反映出樣本區(qū)域農村勞動力非農就業(yè)依舊局限在對體力要求較高的工作崗位,一旦年齡增大,健康狀況下降,則很難參與非農就業(yè),勞動力缺乏市場競爭力,可替代性強。這與筆者農村實際調研的情況相符,滯留在農村的大齡剩余勞動力不是不愿意參與非農就業(yè),而是歲數(shù)大了,沒有一技之長,不易非農就業(yè)。
2.在家庭因素中,家庭負擔率變量對農村勞動力非農就業(yè)呈現(xiàn)明顯正相關,家庭承包耕地面積和家庭位置對農村勞動力非農就業(yè)的影響不顯著。家庭負擔率是農戶家庭中非勞動力占家庭人口的比值,家庭非勞動力越多,意味著家庭經(jīng)濟負擔越大。本文樣本區(qū)域是我國重要的糧食主產區(qū),在肩負糧食增產和國家糧食安全雙重責任的同時,也面臨著農民增收困難的矛盾。特別是近年來,隨著農業(yè)供給側結構性改革的推進,國家取消糧食臨儲價格,加上國外農產品的市場沖擊,以及連年干旱的氣象條件,農業(yè)增收緩慢。據(jù)吉林省統(tǒng)計年鑒(2016)顯示,2015年松原市農村常住居民人均可支配收入9561元,白城市農村常住居民人均可支配收入7751元,均低于吉林省平均水平(11326元)和全國平均水平(11422元)。*國家統(tǒng)計局:《2015年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》,2016年2月29日。當微薄的農業(yè)收入難以滿足家庭基本需要時,家庭負擔越大的家庭成員越有非農就業(yè)的動力。家庭承包耕地面積對勞動力非農就業(yè)影響不顯著的原因可能包括:其一,農業(yè)生產具有人力資本投入時間不均衡的典型特點,農民可以兼業(yè)生產,農忙時間務農,農閑時間務工,互不耽誤;其二,隨著農村土地確權工作的開展和農村土地“三權分置”改革,農地流轉行為比較普遍,農民可以將土地多種形式流轉出去,而專門從事非農業(yè)工作;其三,樣本區(qū)域農村家庭人口平均4人,家庭成員內部可進行分工。*錢忠好:《非農就業(yè)是否必然導致農地流轉——基于家庭內部分工的理論分析及其對中國農戶兼業(yè)化的解釋》,《中國農村經(jīng)濟》2008年第10期?;谝陨先c原因,家庭承包面積對勞動力非農就業(yè)影響并不顯著。另外,家庭位置對勞動力非農就業(yè)的影響未通過顯著性檢驗的原因主要是,隨著戶籍制度的松動、交通工具和道路設施的完善,距離已不能構成樣本區(qū)域農村勞動力非農就業(yè)的障礙。
3.在區(qū)域因素中,農業(yè)勞動生產率、城鎮(zhèn)化水平和地區(qū)GDP均通過了顯著性檢驗,其中城鎮(zhèn)化水平和地區(qū)GDP兩個變量與農民從事非農就業(yè)正相關,農業(yè)勞動生產率與農民非農就業(yè)負相關。前者說明了地區(qū)經(jīng)濟越繁榮,能夠提供的非農就業(yè)機會越多,對農村剩余勞動力的拉力越強;后者反映出隨著農業(yè)勞動生產率的提高,農民非農就業(yè)反而減少,這與初始預設是不一致的;一般來說,農業(yè)勞動生產率越高,農業(yè)釋放的勞動力將越多,從事非農就業(yè)也越多。但是,在經(jīng)濟下行的宏觀背景下,非農就業(yè)機會少,工作不穩(wěn)定,城市生活成本高等多種因素的制約,農民反而更多了對土地和農業(yè)的依賴。
4.在政策因素中,農業(yè)補貼對農民非農就業(yè)的影響不顯著,養(yǎng)老保險對農民非農就業(yè)影響非常顯著。其中,農業(yè)補貼對農民非農就業(yè)影響不顯著的原因主要是,近年來國家對農業(yè)的支持力度不斷增強,農業(yè)補貼覆蓋比較全面,樣本區(qū)域農民基本都享有農業(yè)支持保護補貼。*為提高農業(yè)補貼政策效能,2015年國家啟動農業(yè)“三項補貼”改革,將種糧直補、農資綜合補貼、良種補貼合并為“農業(yè)支持保護補貼”,政策目標調整為支持耕地地力保護和糧食適度規(guī)模經(jīng)營。但是,目前的農業(yè)補貼數(shù)額不高,并不足以讓農民產生依賴。而樣本區(qū)域農民參與養(yǎng)老保險的人數(shù)較少,在被調查的1473名農村勞動力中,有養(yǎng)老保險的人數(shù)為489人,占比33.18%,其中從事非農就業(yè)的538名勞動力中,255人購買了養(yǎng)老保險,占比47.40%;從事農業(yè)的935名勞動力中,僅有234人購買了養(yǎng)老保險,占比25.03%??梢?,養(yǎng)老保險對于農民非農就業(yè)影響較大,只有建立覆蓋全社會的養(yǎng)老保險,才能弱化農民對土地的依賴和非農就業(yè)的后顧之憂。
結合以上實證結果,本文提出以下政策建議:
首先,重視農村教育,增加對農民的技能培訓,提高農民人力資本含量。舒爾茨在《改造傳統(tǒng)農業(yè)》一書中反復闡述教育的重要性,他認為,“教育是人力資本中最大而且最容易理解的組成部分。”當“人的能力與物質資本不相稱,這種能力就成了經(jīng)濟增長中的限制性因素。”“現(xiàn)代工業(yè)要求具有現(xiàn)代技能的工人和管理者”,“在向教育追求的投資具有較高的收益率的意義上說,更多的教育的價值是大的”。*舒爾茨:《改造傳統(tǒng)農業(yè)》,梁小民譯,商務印書館2013年版,第159頁、第168頁、第172頁。拉里·A·斯加思塔也認為,教育是“使一個人從所從事的一項工作轉到(遷移到)一項更好的工作的成本可以作為對做出這種轉移的人的一種投資?!?拉里·A·斯加思塔:《人力遷移的成本與收益》,載《政治經(jīng)濟學雜志》增刊第70期(1962年10月)。教育不僅傳播文化知識,更可以影響思想理念。所以,一方面要重視農村教育,增加農村教育的財政投入和師資投入,解決好農村未成年人和外出務工人員子女的教育問題;另一方面,要通過應用型知識和技能教育培訓,提高農村勞動力素質,增加其非農就業(yè)的市場競爭力。
其次,發(fā)展第三產業(yè),增加就業(yè)機會,通過城鎮(zhèn)化吸收農民非農就業(yè)。劉鳳芹等(2011)通過對東北和中原農村的調查,估算出個體青壯勞動力在不使用農業(yè)機械的情況下,滿負荷工作可經(jīng)營大田40-60畝。*劉鳳芹等:《土地的規(guī)模效率和農業(yè)經(jīng)濟組織績效研究》,東北財經(jīng)大學出版社2011年版,第45頁。2015年吉林省西部地區(qū)共有播種面積228.04萬公頃,農戶188.18萬戶,農村人口302.80萬人,戶均耕地面積18.18畝,若按家庭平均人口4人,戶均面積50畝計算,則需轉移出192萬農村剩余勞動力(計算步驟略)。如此龐大的數(shù)量,加上東北人“離土不離鄉(xiāng)”的戀家情結,只有通過推進城鎮(zhèn)化建設,大力發(fā)展第三產業(yè),才有可能消化吸收如此龐大的農村非農就業(yè)人員?;诖?,政府應該充分放權讓利,營造適合中小企業(yè)、私營企業(yè)發(fā)展的空間軟環(huán)境,使得第三產業(yè)真正發(fā)揮出吸納勞動力就業(yè)的優(yōu)勢作用。
再次,建立覆蓋農村的社會養(yǎng)老保險體系,弱化農民對農地的依賴。長久的農耕文化形成了農民對土地與生俱來的眷戀與依賴,當下農地依然是大多數(shù)農民生存和就業(yè)的重要依靠,農村土地不僅負有自然承載、農業(yè)生產功能,還起到了資產收益和社會保障功能。2015年樣本區(qū)域新型農村社會養(yǎng)老保險參保人數(shù)113.07萬人,占鄉(xiāng)村人口(302.8萬)比重的37.34%,較2014年養(yǎng)老保險參保率提高了2.66%。但是總體來看,養(yǎng)老保險參保比率依然很低。若想提高農村勞動力非農就業(yè)率,弱化農民對土地的依賴,亟需建立起覆蓋全面的農村社會保障制度,實現(xiàn)農民老有所養(yǎng)、困有所濟。
總之,為促進農村勞動力非農就業(yè),轉移農村剩余勞動力,提高農民工資性收入,應著重加強對農民的教育和技能培訓;大力發(fā)展第三產業(yè),加快城鎮(zhèn)化建設;建立覆蓋全面的新型農村養(yǎng)老保險體系。