非農(nóng)經(jīng)濟下農(nóng)村勞動力就業(yè)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展及人力資本的關(guān)系研究*

◎蔣江林

一、引言

隨著我國市場經(jīng)濟與城市化建設(shè)的發(fā)展，非農(nóng)經(jīng)濟的規(guī)模日益擴大，對于農(nóng)村勞動力的需求也在不斷增加。非農(nóng)經(jīng)濟為農(nóng)村勞動力提供了無數(shù)的就業(yè)崗位，增加了農(nóng)民的收入。據(jù)相關(guān)資料統(tǒng)計，2017年我國非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)村勞動力達到了28652萬人，比上年增加481萬人，占總就業(yè)人口的36．9%，非農(nóng)收入在農(nóng)村家庭中的比重超過了50%［1］。由此可見，在非農(nóng)經(jīng)濟下，農(nóng)村勞動力就業(yè)成為農(nóng)民致富的一條重要途徑。

關(guān)于非農(nóng)經(jīng)濟下農(nóng)村勞動力就業(yè)的相關(guān)影響因素，國內(nèi)學(xué)者進行了大量的研究。例如葛翔等人（2017）從區(qū)域特征、技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面，探究了農(nóng)村勞動力就業(yè)的影響因素［2］。于大川等人（2016）則從人力資本變量方面，分析了農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響因素［3］。此次研究總結(jié)了國內(nèi)外的相關(guān)文獻資料，以浙江省紹興市為例，探討在非農(nóng)經(jīng)濟的背景下，農(nóng)村勞動力就業(yè)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展及人力資本的關(guān)系。

二、研究方法及相關(guān)模型的構(gòu)建

此次研究采用了實證分析法和最大似然法，通過多元邏輯回歸模型的構(gòu)建，全面分析了影響農(nóng)村勞動力就業(yè)選擇的相關(guān)因素，主要是人力資本和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。多元邏輯回歸模型的基本原理如下：若有K個因變量，通常會將其中的一個作為參考變量，其它變量則與參考變量進行比較，由此產(chǎn)生K－1個多元變換模型。舉例說明：當(dāng)前有a、b、c三個因變量，若參考變量為a，可以得出兩個多元函數(shù)，一是變量b與參考變量的對比，二是變量c與參考變量的對比。具體公式如下：

按照上面的原理分析以及此次研究的目標，構(gòu)建農(nóng)村勞動力就業(yè)選擇的多元邏輯回歸模型：

三、數(shù)據(jù)來源與變量選擇

（一）數(shù)據(jù)來源

此次研究的數(shù)據(jù)來源為2017年浙江省紹興市農(nóng)村居民情況調(diào)查以及農(nóng)民工就業(yè)調(diào)查。前者的基本調(diào)查單元為農(nóng)戶，側(cè)重于農(nóng)戶收入與支出數(shù)據(jù)的收集，總共抽取了紹興市越城區(qū)、柯橋區(qū)、上虞區(qū)等三個區(qū)以及新昌縣、嵊州市、諸暨市等三個市轄縣（市）的536個村5700個農(nóng)戶。后者則以農(nóng)村居民情況調(diào)查為基礎(chǔ)，對農(nóng)戶家庭成員的就業(yè)情況數(shù)據(jù)進行收集。按照樣本標識的共同性，合并以上兩類數(shù)據(jù)，一共得出13176個農(nóng)村勞動力就業(yè)及特征的數(shù)據(jù)。

（二）變量選擇

1．因變量

此次研究將紹興市農(nóng)村勞動力就業(yè)選擇情況作為因變量，主要有三種類型：一是在本地務(wù)農(nóng)；二是在本地進行的非農(nóng)就業(yè)；三是到外地務(wù)工。

2．人力資本變量

人力資本變量包括個人特征變量和家庭特征變量。對于個人特征變量來說，主要有農(nóng)村勞動力的年齡、性別、文化程度、專業(yè)培訓(xùn)情況等。在這里面，文化程度和專業(yè)培訓(xùn)情況能夠反映出人力資本質(zhì)量。對于家庭特征變量來說，主要有家庭勞動力的數(shù)量、在校生情況、家庭的耕地面積。這些變量反映出農(nóng)村勞動力的人力資本約束，包括生產(chǎn)力、收入以及土地資源等方面的約束。

3．產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量

產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量。對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量來說，主要有農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿Α⒓Z食種植業(yè)、畜牧業(yè)等三個變量。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)摿ψ兞繛閱挝煌恋氐霓r(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出值；糧食種植業(yè)變量為糧食產(chǎn)量占全部農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的比值；畜牧業(yè)變量為畜牧產(chǎn)品銷售總額占全部農(nóng)產(chǎn)品銷售總額的比值。對于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量來說，由于紹興市屬于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)極為發(fā)達的地區(qū)，紡織業(yè)在全國首屈一指，旅游業(yè)也非常發(fā)達，農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)生產(chǎn)的機會較多，所以此次研究用農(nóng)村勞動力戶均非農(nóng)就業(yè)人數(shù)作為非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量。

4．因變量與自變量的統(tǒng)計

此次研究的因變量與自變量統(tǒng)計如表1所示。在各調(diào)查樣本里面，已就業(yè)的農(nóng)村勞動力共13176人，其中男性占比53．7%，平均年齡為36．59歲，接受教育的平均年限為9．14，進行過專業(yè)培訓(xùn)的占比33．7%。在所有接受調(diào)查的農(nóng)村勞動力里面，在本地進行非農(nóng)就業(yè)的有6832人，占比51．85%，男性比例為66．4%，平均年齡為35．26歲，接受教育的平均年限為9．23，進行過專業(yè)培訓(xùn)的占比44．5%；到外地進行務(wù)工的有2431人，占比18．45%，男性比例為68．3%，平均年齡為31．12歲，接受教育的平均年限為9．48，進行過專業(yè)培訓(xùn)的占比47．6%。

表1 因變量與自變量統(tǒng)計表

四、實證結(jié)果及分析

（一）實證結(jié)果

此次實證通過最大似然法的使用，利用Mlogit軟件對模型參數(shù)進行估計，得出的農(nóng)村勞動力就業(yè)選擇結(jié)果如表2所示。從該表數(shù)值可以看出，對數(shù)似然值-9337．6，似然比的卡方檢驗5438．7，而顯著性水平遠低于1，證明自變量的全部回歸系數(shù)不會同時為0。麥克法登檢驗在1%水平以上顯著，證明農(nóng)村勞動力在選擇就業(yè)類型的過程中有一定的依存性。由此可見，此次實證研究對因變量進行估計時可以得出更加一致的結(jié)果。從表2可以看出，此次實證的主要變量絕大多數(shù)在0%水平以上顯著。

（二）實證結(jié)果分析

1．年齡因素影響到非農(nóng)就業(yè)的選擇

從表2可以看出，年齡較小的農(nóng)村勞動力，在本地進行非農(nóng)就業(yè)或者到外地務(wù)工的可能性更大。這種結(jié)果說明在紹興地區(qū)，在本地進行非農(nóng)就業(yè)特別是到外地務(wù)工，農(nóng)村勞動力的年齡越大，越會遭受到抑制。而實際上紹興地區(qū)的農(nóng)村勞動力到外地務(wù)工，絕大多數(shù)都是青壯年，所以實證結(jié)果與實際情況是相符合的。

2．人力資本的累積促進了非農(nóng)就業(yè)

從實證結(jié)果看，文化程度與專業(yè)培訓(xùn)這兩個因素，與非農(nóng)就業(yè)有著非常顯著的正向關(guān)系。非農(nóng)就業(yè)與到外地務(wù)工的農(nóng)村勞動力文化水平，顯著高于在本地務(wù)農(nóng)的農(nóng)村勞動力，專業(yè)培訓(xùn)同樣如此。從中可以看出，農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)講究人力資本的回報率，遵循人力資本市場的發(fā)展規(guī)律。教育是人力資本發(fā)展的根本性因素，農(nóng)村勞動力的受教育狀況，直接影響到人力資本的累積，同時這種累積量越大，越能促進非農(nóng)就業(yè)。

3．土地資源的約束推動了非農(nóng)就業(yè)

土地資源是農(nóng)民生存的根本所在，當(dāng)土地資源變得越來越少，會制約本地務(wù)農(nóng)的前景，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)所產(chǎn)生的效益變得越來越低，農(nóng)村勞動力就會傾向于選擇非農(nóng)就業(yè)。耕地的減少嚴重制約了農(nóng)戶家庭的謀生能力，并且會讓農(nóng)戶家庭出現(xiàn)剩余勞動力。在本地進行非農(nóng)就業(yè)或者到外地務(wù)工，都能夠釋放農(nóng)戶家庭的剩余勞動力，使農(nóng)戶家庭收入變得更為穩(wěn)定。在這種情況下，農(nóng)戶家庭的剩余勞動力將得到一定的優(yōu)化配置，為家庭收入來源創(chuàng)造更多的途徑。

表2 農(nóng)村勞動力對就業(yè)進行選擇的估計結(jié)果

4．產(chǎn)業(yè)發(fā)展與農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)有著密切關(guān)系

首先是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)存在一定關(guān)系。雖然從表面上看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展并不會明顯影響到非農(nóng)就業(yè)，但糧食種植業(yè)這一因素就能對非農(nóng)就業(yè)產(chǎn)生顯著的影響。例如紹興地區(qū)某些村莊的糧食種植業(yè)水平較高，而種糧收益實際上是偏低的，靠糧食種植維系日常開支并不現(xiàn)實，由此會讓一些農(nóng)村勞動力進行本地的非農(nóng)就業(yè)，或者到外地進行務(wù)工。紹興地區(qū)處于高鐵圈內(nèi)，發(fā)達的交通在一定程度上降低了外出務(wù)工的成本，而通過非農(nóng)就業(yè)和外地務(wù)工，又能極大地提高紹興地區(qū)的農(nóng)戶家庭收入，對糧食種植進行反哺，包括提升農(nóng)田的機械化程度、加大農(nóng)田的管理水平等。其次，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)有著密切關(guān)系。從表1中可以看出，紹興地區(qū)農(nóng)戶家庭的戶均非農(nóng)就業(yè)人數(shù)達到了3．29人，由于紹興市的非農(nóng)經(jīng)濟比較發(fā)達，這對農(nóng)村勞動力參與本地非農(nóng)就業(yè)的選擇有了更廣泛的余地，而且便利性也很強，紹興非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與當(dāng)?shù)剞r(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)存在著密切的關(guān)系。

五、結(jié)論

此次研究的因變量為紹興市農(nóng)村勞動力的就業(yè)選擇情況，包括在本地務(wù)農(nóng)、在本地進行的非農(nóng)就業(yè)、到外地務(wù)工。在此基礎(chǔ)之上，加入了人力資本變量和產(chǎn)業(yè)發(fā)展變量這兩類自變量，以農(nóng)村勞動力就業(yè)選擇的多元邏輯回歸模型為計算方式，得出紹興市農(nóng)村勞動力對就業(yè)進行選擇的估計結(jié)果。實證研究發(fā)現(xiàn)：紹興市農(nóng)村勞動力年齡越大，對非農(nóng)就業(yè)選擇越有顯著的抑制作用，這符合實際就業(yè)情況；紹興市農(nóng)村的人力資本累積，促進了非農(nóng)就業(yè)，該市農(nóng)村勞動力的文化程度與專業(yè)培訓(xùn)與非農(nóng)就業(yè)有著非常顯著的正向關(guān)系；紹興市農(nóng)戶家庭收入的約束，促進了非農(nóng)就業(yè)，主要是在校學(xué)生情況對家庭收入形成了很大的約束力，為了下一代著想，農(nóng)村勞動力傾向于非農(nóng)就業(yè)；紹興市農(nóng)村的土地資源約束推動了非農(nóng)就業(yè)，由于耕地的減少嚴重制約了農(nóng)戶家庭的謀生能力，并且會讓農(nóng)戶家庭出現(xiàn)剩余勞動力，而非農(nóng)就業(yè)則能釋放剩余勞動力，使農(nóng)民收入變得更加穩(wěn)定；產(chǎn)業(yè)發(fā)展與紹興市農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)有著密切關(guān)系，包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，都能帶動該市農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)。