互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移影響研究

[摘 要] 本文通過(guò)使用湖北省兩縣的調(diào)研數(shù)據(jù)，利用Logit模型分析互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，驗(yàn)證互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的促進(jìn)作用，并發(fā)現(xiàn)性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況在不同程度上影響農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移。同時(shí)根據(jù)分析結(jié)果提出加快互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及程度;加大農(nóng)村教育投入，提高農(nóng)村勞動(dòng)力文化素質(zhì);加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)管，建立官方信息平臺(tái)等建議，從多個(gè)方面提升互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的促進(jìn)作用。

[關(guān)鍵詞] 互聯(lián)網(wǎng);非農(nóng)轉(zhuǎn)移;Logit模型

[中圖分類(lèi)號(hào)] F323.6 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1674-7909（2019）24-19-3

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，人民生活水平穩(wěn)步提高，城鎮(zhèn)化、現(xiàn)代化迅猛發(fā)展。但城鄉(xiāng)二元體制依然存在，城鄉(xiāng)之間發(fā)展不均等問(wèn)題嚴(yán)重。與城市相比，農(nóng)村居民收入偏低，農(nóng)村社會(huì)發(fā)展緩慢，城鄉(xiāng)差距大。而縮小城鄉(xiāng)差距、提高農(nóng)民收入的一項(xiàng)重要措施就是促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移。當(dāng)前，我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，需要更多地引導(dǎo)勞動(dòng)力從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入其他產(chǎn)業(yè)。21世紀(jì)以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)的普及程度逐漸升高，成為人們?nèi)粘Ｉ畹谋夭豢缮俚囊粋€(gè)重要部分，在便利日常生活的同時(shí)也帶來(lái)了諸多領(lǐng)域的變革?；ヂ?lián)網(wǎng)的使用毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)加速農(nóng)村地區(qū)的信息傳播，降低信息的傳播成本[1]。對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力來(lái)說(shuō)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)可以更加便捷地獲取外界的就業(yè)信息，改變依靠親友、熟人介紹等傳統(tǒng)就業(yè)模式，從而減少非農(nóng)轉(zhuǎn)移成本，使得農(nóng)村勞動(dòng)力更易進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移[2]。本文依靠實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)證分析，檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)使用是否對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移存在影響。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及模型設(shè)定

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用的數(shù)據(jù)來(lái)自2018年中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院的暑期調(diào)研。調(diào)查地包括湖北省蘄春、監(jiān)利兩縣范圍內(nèi)的33個(gè)行政村，調(diào)研的主要形式是派遣調(diào)研員深入基層，進(jìn)到農(nóng)戶(hù)家中以訪談的形式填寫(xiě)問(wèn)卷，共回收問(wèn)卷575份。根據(jù)本研究需要，剔除缺失本研究所需指標(biāo)的問(wèn)卷后，得到樣本563個(gè)。

1.2 模型設(shè)定

本文主要研究的是互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，將是否存向非農(nóng)行業(yè)轉(zhuǎn)移作為二向性問(wèn)題，發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率設(shè)為P，其與自變量x1，x2，x3，……，xp之間的Logistics回歸模型為：

P=exp（β0+β1X1+β2X2+……+βnXn）/1+（β0+β1X1+β2X2+……+βnXn）

由此可知農(nóng)村勞動(dòng)力不向非農(nóng)行業(yè)轉(zhuǎn)移的概率為：

1-P=1/1+（β0+β1X1+β2X2+……+βnXn）

經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)變換得：ln=[p/1-p]=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn

定義：Logit（P）=ln=[p/1-p]，為L(zhǎng)ogistic變換，即Logit（P）=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn

則農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的Logit模型可以表示為：

Y=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn+ε

其中，Y指是否發(fā)生轉(zhuǎn)移，βn是估計(jì)系數(shù)，Xn是自變量，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2 變量選取

2.1 因變量

因變量為受訪者2017年是否發(fā)生勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。若受訪者離開(kāi)第一產(chǎn)業(yè)，從事第二、第三產(chǎn)業(yè)半年以上，則認(rèn)為發(fā)生了非農(nóng)轉(zhuǎn)移，反之則未發(fā)生。

2.2 自變量

本研究選取的自變量分為核心自變量、控制變量?jī)深?lèi)。其中，核心自變量為互聯(lián)網(wǎng)使用情況，控制變量則是性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況和政治面貌5項(xiàng)個(gè)人特征。

根據(jù)調(diào)研問(wèn)卷及數(shù)據(jù)，本研究選取各項(xiàng)指標(biāo)定義及賦值如表1所示。

3 實(shí)證分析

3.1 多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)

為了確保所有自變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，在進(jìn)行Logit回歸分析前，首先對(duì)所有自變量進(jìn)行多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)。本文選用方差膨脹因子（VIF）與容差值（1/VIF）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，一般認(rèn)為方差膨脹因子小于10.0，容差值大于0.10，可以認(rèn)定自變量之間并不存在共線(xiàn)性問(wèn)題。

本文使用了統(tǒng)計(jì)分析軟件Stata14測(cè)算各個(gè)自變量之間是否存在多重共線(xiàn)性。首先，將互聯(lián)網(wǎng)使用作為因變量，其他5個(gè)變量作為自變量，得到的多共線(xiàn)性分析結(jié)果如表2所示。檢驗(yàn)結(jié)果表示，方差膨脹因子均小于1.153，容差值都在0.89以上。顯然，互聯(lián)網(wǎng)使用變量與其他自變量之間不存在多重共線(xiàn)性。然后，依次選擇性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度和政治面貌等自變量重復(fù)以上操作，綜合全部回歸結(jié)果，方差膨脹因子都低于10.00，而且容差值均高于0.10。因此可以判定，本文所選用的互聯(lián)網(wǎng)使用、性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度和政治面貌6個(gè)自變量之間不存在多重共線(xiàn)性。

3.2 二元Logit回歸分析

本文通過(guò)使用Stata14軟件對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行二元Logit回歸分析，研究所選互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

從表3可以看出，互聯(lián)網(wǎng)使用、性別、年齡、受教育程度和婚姻狀況5項(xiàng)指標(biāo)均對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移存在較為顯著的影響。其中，年齡為負(fù)向影響，其余為正向影響。政治面貌指標(biāo)則未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

互聯(lián)網(wǎng)使用指標(biāo)在模型1中的回歸結(jié)果表明，其每提高一個(gè)等級(jí)，發(fā)生非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率增加45.49%。而在模型2中，添加了控制變量后，其每提高一個(gè)等級(jí)，發(fā)生非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率增加30.22%。這不僅說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)的使用確實(shí)促進(jìn)了農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，而且手機(jī)上網(wǎng)相對(duì)于寬帶上網(wǎng)具有更明顯的作用。一方面，互聯(lián)網(wǎng)的使用使得農(nóng)村勞動(dòng)力可以便捷地接觸到就業(yè)信息，大幅降低了獲取非農(nóng)就業(yè)信息的成本，有了更多的就業(yè)選擇;另一方面，他們可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)新的知識(shí)和技能，從而提高自己的人力資本，適應(yīng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的需求。

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤;***、**、*分別表示解釋變量系數(shù)在1%、5%、10%的水平下顯著。

性別指標(biāo)在模型2中的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)村勞動(dòng)力是否進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移與性別有明顯的關(guān)系。在其他條件不變的情況下，農(nóng)村男性比女性進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率高125.46%，也就是說(shuō)農(nóng)村女性進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率低于男性?？赡艿脑蚴鞘軅鹘y(tǒng)家庭分工的影響，男性外出務(wù)工以獲取家庭生活來(lái)源，女性更多地在家中承擔(dān)料理家務(wù)以及養(yǎng)老撫幼的責(zé)任，而且男性由于性別優(yōu)勢(shì)在勞動(dòng)力市場(chǎng)中更受歡迎，農(nóng)村女性進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的路徑相對(duì)較窄，所以男性進(jìn)行勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的比例更高。

年齡指標(biāo)在模型2中的回歸結(jié)果表明，農(nóng)村勞動(dòng)力是否進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移與年齡有著明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，年齡每增加1歲，進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率降低2.01%。也就是說(shuō)，農(nóng)村勞動(dòng)力年齡越大，進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率越小，而越年輕的農(nóng)村勞動(dòng)力則越愿意選擇非農(nóng)就業(yè)，離開(kāi)第一產(chǎn)業(yè)。相對(duì)于年齡較小的農(nóng)村勞動(dòng)力，年老者有更重的家庭負(fù)擔(dān)，不僅有父母子女需要贍養(yǎng)，身體狀況也無(wú)法與受市場(chǎng)歡迎的年輕人相比，家庭壓力和市場(chǎng)需求兩方面因素阻礙了年老者的非農(nóng)轉(zhuǎn)移。

受教育程度在模型2中的回歸結(jié)果表明，農(nóng)村勞動(dòng)力是否進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移與受教育程度存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。受教育程度每提高一個(gè)等級(jí)，進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率提高30.98%。這說(shuō)明學(xué)歷對(duì)于非農(nóng)就業(yè)有非常重要的影響，受教育程度越高的農(nóng)村勞動(dòng)力越傾向于進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移。農(nóng)村勞動(dòng)力的受教育程度越高，說(shuō)明他們的學(xué)習(xí)能力和文化水平越高，勞動(dòng)力市場(chǎng)也會(huì)越歡迎，同時(shí)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力也越強(qiáng)，收入也越高。因此，高受教育程度的農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率更大。

婚姻狀況在模型2中的回歸結(jié)果表明，農(nóng)村勞動(dòng)力是否進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移與婚姻存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)其他條件不變時(shí)，已婚勞動(dòng)力相比未婚勞動(dòng)力發(fā)生非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率增加38.23%，已婚的農(nóng)村勞動(dòng)力更傾向進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移?？赡艿脑蚴墙Y(jié)婚帶來(lái)了新的家庭負(fù)擔(dān)，相對(duì)于較低的農(nóng)業(yè)收入，已婚農(nóng)村勞動(dòng)力選擇通過(guò)非農(nóng)轉(zhuǎn)移來(lái)獲取更多報(bào)酬以提高收入，緩解家庭負(fù)擔(dān)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文基于湖北省兩縣的調(diào)研數(shù)據(jù)，利用Logit模型研究互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，驗(yàn)證了互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移存在促進(jìn)作用，并發(fā)現(xiàn)個(gè)人特征中的性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況在不同水平上對(duì)非農(nóng)轉(zhuǎn)移存在影響，其中年齡是負(fù)向影響，其余三項(xiàng)是正向作用。

4.2 提升互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移促進(jìn)作用的建議

4.2.1 加快互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及程度?；ヂ?lián)網(wǎng)的使用有利于信息的流動(dòng)，農(nóng)村勞動(dòng)力足不出戶(hù)即可了解外地的就業(yè)信息，極大地降低信息的傳播成本，促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，有利于增加收入，縮小城鄉(xiāng)收入差距，促進(jìn)農(nóng)村社會(huì)發(fā)展。因此，要進(jìn)一步加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷提高互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的普及程度，降低農(nóng)村居民接入互聯(lián)網(wǎng)的成本;積極引導(dǎo)、鼓勵(lì)農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)，重視移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的作用，通過(guò)講座、集中培訓(xùn)等方式幫助農(nóng)村勞動(dòng)力更好地通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取就業(yè)信息[3]。

4.2.2 加大農(nóng)村教育投入，提高農(nóng)村勞動(dòng)力文化素質(zhì)。除了互聯(lián)網(wǎng)使用外，受教育程度也在一定程度上影響了農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，較高的文化素養(yǎng)對(duì)于非農(nóng)轉(zhuǎn)移有著顯著的正向影響。因此，要不斷加大農(nóng)村教育投入，強(qiáng)化農(nóng)村教育基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善農(nóng)村教學(xué)條件，不斷提高農(nóng)村勞動(dòng)力的文化水平[4]。同時(shí)，要加強(qiáng)職業(yè)教育，幫助農(nóng)村勞動(dòng)力掌握專(zhuān)業(yè)技術(shù)，提升人力資本，適應(yīng)市場(chǎng)需求，促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移[5]。

4.2.3 加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)管，建立官方信息平臺(tái)。互聯(lián)網(wǎng)固然便利了信息的傳播，但網(wǎng)絡(luò)詐騙、信息泛濫愈演愈烈，網(wǎng)絡(luò)中充斥著大量不易識(shí)別的虛假信息，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)使用者辨別真?zhèn)螛?gòu)成了很大的挑戰(zhàn)。政府部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)管，運(yùn)用多種手段抑制虛假信息的產(chǎn)生與傳播，減少虛假信息造成的損失;建立官方就業(yè)信息發(fā)布平臺(tái)，提高信息可信度，促進(jìn)用人單位與勞動(dòng)力雙方匹配效率的提高[6]。

參考文獻(xiàn)

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