農村家庭人力資本的減貧效應研究
——基于非農就業(yè)的作用機制

陳愛麗，鄭逸芳，許佳賢，孫小宇

（福建農林大學公共管理學院，福建 福州 350002）

貧困問題是各國政府治理面臨的重要挑戰(zhàn)，消除貧困更是全人類的共同發(fā)展愿景。我國始終積極參與減貧行動，2012年到2018年農村貧困發(fā)生率由10.2%下降到1.7%，累計減少貧困人口8000 多萬人，扶貧成效顯著，為加快世界減貧進程作出了重大貢獻。十九大報告中明確指出精準脫貧是全面建成小康社會必須采取的攻堅行動，打贏脫貧攻堅戰(zhàn)既關乎第一個百年奮斗目標的實現，同時也是解決發(fā)展不充分不平衡問題的重要途徑。但消除貧困非一日之功，在脫貧攻堅的決勝期，我國扶貧任務依然嚴峻。人力資本作為當前農村反貧困的重要手段，具有增強貧困人口可持續(xù)發(fā)展能力、阻斷貧困惡性循環(huán)的重要功能。因此，探究人力資本的減貧效應及其作用機理對提高農村精準扶貧成效、穩(wěn)定脫貧質量具有重要意義。

貧困是一種特殊的社會經濟現象，發(fā)展經濟學首先關注貧困問題并嘗試分析其主要成因，研究指出資本稀缺導致貧困陷阱的產生。個體的資本擁有量直接影響貧困狀況，人力資本作為最主要的資本類型，是獲取其他資本的基礎性條件。隨著經濟學領域對貧困問題研究的不斷深入，人力資本因素的重要性逐漸受到關注，國內外相關研究從宏觀與微觀視角檢驗了人力資本與貧困的關系。其中，宏觀視角的相關研究多集中于探討公共人力資本投資的減貧效應，和立道等[1]研究指出農村勞動力技能培訓、人口遷移等公共人力資本投資對貧困具有明顯的緩解作用。Tridico[2]、Janjua 和Kamal[3]、林迪珊等[4]分析認為公共教育投資是消除貧困的關鍵因素。Kashi 和Tash[5]通過實證分析發(fā)現，公共健康支出對降低貧困發(fā)生率起到積極作用。郝曉薇等[6]則通過分析基本公共服務的減貧效應同樣也支持這一觀點，認為在“賦能”機制上占主導地位的公共醫(yī)療衛(wèi)生服務存在顯著的減貧效益。而微觀家庭視角的相關研究多集中關注了人力資本的健康、教育等單一構成要素的減貧效應，Smith[7]和張川川[8]分析認為，健康是個體形成勞動能力的前提，對個體的勞動供給與勞動收入產生影響。Hemmi 等[9]和王弟海[10]則明確指出健康人力資本能顯著降低家庭發(fā)生貧困的可能性。蔣選和韓林芝[11]、史志樂和張琦[12]關注了教育對貧困的影響，研究發(fā)現教育具有明顯的反貧困功能。由此可以看出，多數研究證實了人力資本的減貧效應，但也有一些學者持相反觀點，如Wedgwood[13]和曹海娟[14]研究認為人力資本緩解貧困的作用并不顯著。此外，張建清和卜學歡[15]、劉歡[16]比較分析了不同人力資本因素與貧困的關系，發(fā)現健康、教育、工作經驗等的減貧成效存在差異。

總體而言，已有研究就人力資本與貧困的關系進行了深入細致的討論，并取得了一定的進展，但現有文獻多集中分析健康或教育等單一人力資本要素對貧困的影響，同時關注并對比分析不同要素間作用差異的研究較少。其次，鮮有研究深入探究人力資本影響貧困的內在作用機理。鑒于此，本文基于人力資本理論，利用2014年中國家庭追蹤調查數據（CFPS 2014），運用二元Logistic 回歸模型，分析比較健康和教育人力資本對農村貧困的作用水平及其差異，并從非農就業(yè)的角度進一步探討其影響農村貧困的作用機制，以期為提升人力資本素質、優(yōu)化精準扶貧政策提供經驗證據。

1 理論假設

1.1 人力資本與農村居民貧困關系

圍繞貧困的致因問題，諸多學者基于不同的理論框架進行了分析，其中經典的人力資本理論和能力貧困理論系統(tǒng)闡釋了人力資本與貧困的關系。Schultz[17]指出人力資本匱乏是貧困國家落后的根本原因，認為人力資本的積累是解決國家貧困問題的唯一真正途徑。而在此基礎上，Becker[18]從微觀經濟的角度研究人力資源問題，將人力資本投資拓展到家庭經濟行為的分析過程中，指出人力資本對增加微觀家庭收入與緩解貧困的重要性。由此可以看出，人力資本理論的分析表明，人力資本存量和投資的增長是解決貧困的重要性。此外，能力貧困理論打破了收入貧困的傳統(tǒng)歸因，認為創(chuàng)造能力和權利的缺乏是貧困的根源，指出健康、教育、技能等的提高可增強個體的生存能力并降低貧困發(fā)生。隨著理論內容的不斷豐富，不少學者從教育、健康等核心要素角度對人力資本與貧困的關系進行實證研究，Lawson[19]對烏干達的研究發(fā)現，健康是影響家庭跨期陷入貧困的重要因素；Hanjra[20]等對埃塞俄比亞貧困村莊的研究表明，教育年限是增加個體收入和打破貧困陷阱的潛在途徑；馬文武和楊少壘[21]采用中國家庭健康與營養(yǎng)調查數據，分析認為健康、教育等多維人力資本對緩解農村家庭貧困具有積極作用；李曉嘉和蔣承[22]則利用中國家庭追蹤調查數據，同樣發(fā)現健康、教育具有明顯的減貧效應。

基于以上理論分析，本研究認為人力資本作為家庭的基礎性資源稟賦，影響家庭獲取社會經濟資源的可行能力與相關權利。具體而言，人力資本中包含的健康、教育等要素可通過生產投資環(huán)節(jié)轉化為現實生產力，促進勞動生產效率提高的同時帶來一定的收入增長效益，從而降低貧困發(fā)生率。因此，本研究認為人力資本具有顯著的減貧效應，即健康與教育均能緩解農戶的貧困狀況。

1.2 非農就業(yè)中介作用的理論假設

隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的快速發(fā)展，越來越多的農村勞動力逐漸從農業(yè)生產向非農就業(yè)轉移。作為勞動力流動的一種表現，非農就業(yè)側重指農業(yè)勞動力由傳統(tǒng)農業(yè)部門向現代工業(yè)部門的流動。從資源配置的角度來看，勞動力流動可以改變相關資源要素在不同地區(qū)或勞動部門間的分配，既可以優(yōu)化勞動力要素在農業(yè)部門與非農部門的配置，提高勞動力的邊際產出；同時，非農就業(yè)收入可直接用于農業(yè)生產領域，增強農業(yè)生產經營中資金、技術等要素的投入能力，提高農業(yè)生產效率，最終緩解農村貧困問題。蒲艷萍和劉婧[23]、樊士德和江克忠[24]、韓佳麗等[25]的實證分析結果同樣表明，農村勞動力流動具有顯著的減貧效應。進一步地，托達羅模型等農業(yè)勞動力轉移的相關理論指出，勞動力的流動決策受到人力資本因素的影響，該模型指出城市部門就業(yè)中，由于信息的不對稱性，教育反映雇員勞動能力的信號功能顯得尤為重要，進而體現為雇主對受教育程度的偏好。因此，農村受教育水平較高的勞動力在城市中獲取就業(yè)機會與更高收入相對更容易些，即人力資本增加了農村勞動力非農就業(yè)的可能性。就人力資本的不同構成維度來看，孫頂強和馮紫曦[26]、鄧力源等[27]、劉玉成和徐輝[28]研究表明農村勞動力的健康水平與受教育程度對參與非農就業(yè)產生重要影響。

根據上述分析可以看出，既有研究在健康、教育人力資本與貧困關系，及其與非農就業(yè)的關系方面均已取得較為豐富的成果，但僅有少數學者關注到了非農就業(yè)在人力資本影響貧困中的作用，Janvry 和Sadoulet[29]、柳建平和劉衛(wèi)兵[30]研究發(fā)現，教育影響非農就業(yè)行為并進而作用于貧困狀況。隨著行業(yè)間收入差距的擴大，非農收入已成為我國絕大多數家庭的主要收入來源，而在信息不完全對稱的勞動力雇傭市場中，健康、教育等人力資本要素是反映勞動力素質水平的重要信號，直接影響其參與非農就業(yè)的機會。因此，本研究認為健康和教育人力資本會通過影響勞動者的非農就業(yè)水平，從而作用于農戶貧困狀況，即非農就業(yè)是健康和教育影響農戶貧困的作用機制。

綜上所述，本研究的實證檢驗分為兩個部分，一是檢驗健康和教育人力資本對農戶貧困的直接影響，二是驗證健康和教育人力資本通過非農就業(yè)水平對農戶貧困產生影響的機制，具體的擬檢驗理論模型如圖1 所示。

2 研究方法

2.1 數據來源

本文使用的數據來自中國家庭追蹤調查數據（簡稱“CFPS”）。CFPS 是由北京大學中國社會科學調查中心組織實施的一項全國性、連續(xù)性的社會調查項目，抽樣范圍覆蓋了25 個省份，分別收集了個人、家庭和社區(qū)三個層面的數據，調查內容涉及居民的經濟活動、家庭構成與家庭動態(tài)、個體教育與健康等多個方面，能夠為開展相關研究提供數據基礎。雖然目前該數據庫已更新至2018年，但根據研究需要，為保證村級指標數據的準確性，本文選用了2014年CFPS 調查數據。在對樣本進行匹配的基礎上，考慮到非農就業(yè)的本質是勞動力從事非農工作，本文剔除了家庭中缺乏勞動力的樣本。需要特別說明的是，本文根據國際標準將年齡在16～64歲的人員劃分為勞動力。同時鑒于本文的研究對象是農村居民樣本，故剔除了城鎮(zhèn)地區(qū)以及相關變量存在缺漏值的家庭樣本，最終得到有效樣本量2092 戶。

圖1 理論假設模型Fig. 1 Theoretical hypothesis model

2.2 模型選擇

合理的計量模型是提高實證結果科學性的重要保證，由于本研究的因變量“農村居民貧困”可分為貧困與非貧困兩種狀態(tài)，屬于離散型二分類變量，故采用二元Logistic 模型來檢驗健康與教育人力資本對農村家庭貧困的影響，回歸方程具體為：

式中：POVi表示第i個家庭的貧困狀況，HEAi和EDUi分別表示第i個家庭的健康和教育人力資本，Xi為控制變量，包括個體、家庭、社區(qū)三個層面可能影響貧困狀況的特征變量；β0常數項，εi為隨機擾動項。

此外，考慮到本文認為教育與健康人力資本會通過非農就業(yè)這一中介因素對農戶貧困產生影響，因此需要檢驗非農就業(yè)的中介效應。借鑒溫忠麟[31]的做法，構建以下遞歸方程進行估計：

式中：OFFi為第i個家庭的非農就業(yè)水平。式（2）為因變量對自變量的回歸，式（3）為中介變量對自變量的回歸，式（4）為因變量對自變量、中介變量的回歸。根據依次檢驗法的步驟，首先檢驗系數c1的顯著性，若未達到顯著水平，則表示不相關；反之，如果顯著，則進一步考察系數a1、b1的顯著性，若a1、b1均達到顯著水平，則表明存在中介效應，若至少一個不顯著，則需要繼續(xù)進行Sobel 檢驗才能確定中介效應是否成立。在檢驗過程中，式（2）和式（4）的被解釋變量均為二分類變量，故采用二元Logistic 模型進行回歸，式（3）的被解釋變量為連續(xù)型變量，故采用OLS 方法進行分析。

2.3 穩(wěn)健性檢驗法

為檢驗主要研究結論的穩(wěn)健性，本文對家庭人均純收入進行了調整，進而重新判斷樣本家庭戶的貧困狀況。考慮到不同人口規(guī)模與年齡結構的家庭達到相同福利水平的成本存在明顯差異，因此度量家庭的貧困狀況時有必要考慮其人員構成因素。OECD 等值規(guī)模調整法是根據家庭規(guī)模和年齡結構對家庭收入進行調整的重要方法，采用此方法對樣本家庭戶的人均純收入進行重新計算。根據不同年齡群體對家庭收入的共享能力差異，OECD 等值規(guī)模調整法給出了相應的調整系數（表1）。據此，等值規(guī)模法調整家庭純收入的具體測算方法為：

式中：AINCi即為第i個家庭調整后的人均純收入，INCi為第i個家庭的人均純收入，N表示家庭中成年人的數量，M表示家庭中兒童數量。

表1 OECD 等值規(guī)模調整的系數Table 1 Adjusted coefficient of OECD equivalence scale

2.4 變量設置

“農村家庭貧困”是本文的因變量，貧困線是判斷農戶貧困狀況的基本依據，采用了絕對貧困和相對貧困兩個衡量標準。其中，絕對貧困標準，即國家貧困標準，若農村居民家庭人均純收入低于2300 元（2010年不變價），則認為貧困；相對貧困標準，采用收入比例法進行設定，以樣本家庭人均純收入中位數的60%為標準，通過計算發(fā)現本研究所使用的總樣本家庭人均純收入的中位數為7694.3元，因此本文的相對貧困標準為4616.6 元，若農村居民家庭人均純收入低于該標準，則認為貧困。同時將貧困戶賦值為“1”，非貧困戶賦值為“0”。

“人力資本”是本文的核心自變量。選取健康和教育作為人力資本的代理變量，其中健康人力資本以家庭勞動力健康評價均值進行測量。CFPS 調查了家庭成員的自評健康狀況，分為“非常健康”、“很健康”、“比較健康”、“一般”、“不健康”五個等級，將其歸納為“不健康”、“健康”兩個等級，并分別賦值為0 和1，進而計算家庭勞動力的健康評價均值。教育人力資本則通過家庭勞均受教育年限進行測量。CFPS 采集了家庭成員的受教育程度信息，按照文盲/半文盲、小學、初中、高中/中專/技校/職高、大專、本科和研究生及以上的受教育年限依次為0、6、9、12、15、16、18，將樣本家庭中勞動力人口的受教育程度轉換為相應的受教育年限，進而計算相應家庭勞動力的受教育年限均值。

“非農就業(yè)水平”是本文關注的中介變量，實際上是指勞動力要素向非農產業(yè)的轉移，采用家庭中非農就業(yè)人數與勞動力總數之比表示。

此外，在統(tǒng)計分析過程中加入包括性別、年齡、婚姻狀況等戶主特征變量，是否擁有集體土地、人口撫養(yǎng)比的家庭特征變量，村距縣城距離、人均耕地面積、外出打工比例、人均純收入等反映村莊環(huán)境的特征變量。具體變量定義與描述性統(tǒng)計見表2。

3 結果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

通過比較可以發(fā)現，與非貧困戶相比，貧困戶在健康和教育人力資本方面的劣勢較為明顯。具體來看，貧困戶的家庭勞動力健康自評均值為0.81，而非貧困戶為0.87；貧困戶的勞動力平均受教育年限為4.34，而非貧困戶為6.28（表2）。家庭生計策略方面，貧困戶對土地的依賴性相對非貧困戶更強，其非農就業(yè)水平也相對較低。具體表現為貧困家庭擁有土地的概率高于非貧困家庭，同時，貧困戶的非農就業(yè)水平為13.99，遠低于非貧困戶的41.07。通過比較兩類農戶相關特征變量的均值可以發(fā)現，貧困戶的勞動力資源相對較少，家庭撫養(yǎng)負擔較大。此外，所在村落的人均純收入水平較低，地理位置較為偏遠，勞動力外出務工比例較低，農戶發(fā)生貧困的可能性也會更高。由此可見，農戶陷入貧困是多維變量綜合作用的結果，扶貧過程中應注重多角度、多方位施策。

3.2 人力資本對農村居民貧困的影響

為準確估計人力資本對農戶貧困的影響效應，使用二元Logistic 回歸模型實證檢驗不同貧困標準下健康與教育人力資本對農戶貧困的作用差異。分析結果顯示，無論是絕對貧困標準還是相對貧困標準下，健康與教育均具有顯著的反貧困作用。具體來說，絕對貧困標準下，勞動力健康評價均值和勞均受教育年限分別在5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著且為負；相對貧困標準下，二者則均在1%水平上顯著為負（表3）。由此可見，健康狀況越好或受教育水平越高，農戶發(fā)生貧困的概率會越低，表明家庭人力資本的積累有利于農村減貧。

表2 變量定義和描述性統(tǒng)計Table 2 Variable definitions and descriptive statistics

表3 人力資本對農村居民貧困的影響Table 3 Human capital effects on rural household poverty

通過對比健康與教育的減貧效應可以發(fā)現，健康對絕對貧困和相對貧困的緩解作用均顯著大于教育。根據不同貧困標準下的邊際效應估計結果可知，在其他條件不變的情況下，勞動力健康評價均值每提高1 個單位，農戶發(fā)生絕對貧困和相對貧困的概率將分別下降7.1%和12.4%；而勞均受教育年限每增加1年，農戶發(fā)生絕對貧困和相對貧困的概率將分別下降2.0%和2.8%。由此說明，不同的貧困標準下，健康對降低農戶貧困發(fā)生率的邊際貢獻均比教育更為明顯?？赡艿脑蚴且虿≈仑毷寝r村貧困的重要成因，據統(tǒng)計資料顯示，截至2015年底，因病致貧返貧戶占建檔立卡貧困戶的比例達到44.1%。因此，與教育相比，健康的減貧效果更為突出。該結論表明農村扶貧過程中，要注重不同人力資本要素間的結構關系，尤其是要加強健康人力資本的積累。

根據不同貧困標準下健康與教育人力資本的影響程度可知，隨著貧困標準的提高，健康與教育的減貧效應也相應地有所增強。結合回歸結果可以發(fā)現，與絕對貧困標準相比，相對貧困標準下勞動力健康評價均值的邊際效應從7.1%提高到12.4%；勞均受教育年限的邊際效應從2.0%提升至2.8%。即貧困線大幅提高后，健康與教育降低農戶貧困發(fā)生概率的邊際作用水平均有所提高。根據人力資本新增長理論認為，當貧困線較低時，貧困戶主要以極端貧困或絕對貧困類型為主，此類貧困戶的人力資本存量較低且積累能力偏弱，對先進知識經驗或技術的接受能力較差，勞動力的生產率和其他要素投入的產出效率難以得到有效提高，收入增長也相對緩慢；當貧困線提高后，貧困群體的整體人力資本水平和積累能力均有明顯改善，接受并運用先進知識經驗或技術的能力相對較強，勞動生產效率和收入水平也可能得到提高。因此，健康與教育的減貧效應隨著貧困標準的提高而增強。上述結論與程名望[32]的研究結果相一致，本研究結果進一步表明，健康與教育人力資本均能降低農戶發(fā)生貧困的可能性，并且不同人力資本要素的減貧效應存在差異，健康的減貧作用顯著大于教育。

此外，控制變量的估計結果顯示，在給定的顯著性水平下家庭層面的人口撫養(yǎng)比變量、村級層面的距縣城距離、外出打工比例、人均純收入變量均顯著影響農村家庭的貧困狀況。具體而言，不同的貧困標準下，家庭人口撫養(yǎng)比均在1%的顯著性水平下正向作用于農戶貧困，表明家庭撫養(yǎng)負擔越大，農戶越有可能陷入貧困；農戶所在村莊到縣城的距離與貧困狀態(tài)呈正相關，可能原因是受到地理位置條件的限制，家庭區(qū)位偏遠的農戶獲取資源的條件較為不便利，其發(fā)生貧困的可能性相對較大；村莊人口外出打工比例顯著負向影響農戶貧困，說明勞動力流動是農村減貧的重要途徑；村人均純收入水平在1%的顯著性水平上對農戶貧困產生負作用，表明所處村莊的集體經濟實力越強，農戶發(fā)生貧困的概率則相對較低。

3.3 穩(wěn)健性檢驗分析

上述回歸結果中農戶的貧困狀況是采用家庭人均純收入與貧困標準的比較進行判斷，在考慮到家庭人員結構對總體福利水平的影響后，采用OECD等值規(guī)模法調整家庭的人均純收入，重新判斷絕對貧困和相對貧困標準下樣本家庭戶的貧困狀況，進而檢驗上述研究結論的穩(wěn)健性，分析結果詳見表4。

表4 的分析結果表明，在對家庭收入進行等值規(guī)模調整后，健康與教育人力資本對農戶貧困的作用方向及其顯著性均發(fā)生沒有變化。同時，在不同的貧困標準下，健康對降低農戶貧困發(fā)生率的邊際貢獻仍顯著大于教育；且隨著貧困標準的提高，健康與教育的減貧效應均有所增加。絕對貧困標準和相對貧困標準下，勞動力健康評價均值每提高一個單位，農戶發(fā)生貧困的概率顯著降低5.2%和8.1%；勞均受教育年限每增加一個單位，農戶發(fā)生貧困的概率顯著降低1.2%和1.9%。由此可見，前文的實證研究結果具有較強的穩(wěn)健性。

表4 基于OECD 等值規(guī)模調整的穩(wěn)健性檢驗Table 4 Robust test based on the adjustment of OECD equivalent scale

3.4 人力資本通過非農就業(yè)影響農村居民貧困的中介效應分析

在檢驗健康、教育人力資本減貧效應的基礎上，運用中介效應檢驗方法識別非農就業(yè)的作用狀況，估計結果見表5。健康對非農就業(yè)水平具有顯著的正向影響，同時加入健康、非農就業(yè)水平變量后，無論是按照絕對貧困標準還是相對貧困標準，二者均在1%的顯著性水平上負向作用于農戶貧困。根據中介效應的判斷標準可知，在健康影響農村居民貧困的過程中存在非農就業(yè)的中介效應，同時由于健康水平的提高有助于降低農戶發(fā)生貧困的概率，表明中介效應是負向的?？赡艿脑蚴牵】凳莿趧恿⑴c非農就業(yè)的基本條件，健康水平越高，非農就業(yè)的機會和收入越高，農戶發(fā)生貧困的可能性也會有所削弱。同理可以得出，在教育影響農戶貧困的過程中，非農就業(yè)水平也同樣起到了中介作用。綜上所述，健康和教育所體現的人力資本會通過影響非農就業(yè)水平進而作用于農戶貧困狀況。

表5 非農就業(yè)的中介效應檢驗Table 5 Intermediary effect test of non-farm employment

4 結論與建議

4.1 結論

解決好貧困問題事關人民福祉，從根本上推動農村貧困人口全面脫貧是實現我國社會經濟平穩(wěn)健康發(fā)展的底線任務。研究表明，無論是絕對貧困標準還是相對貧困標準下，健康和教育所體現的人力資本均具有顯著的減貧效應，且健康人力資本的減貧效應均明顯高于教育人力資本，說明農村減貧過程中需注重基礎人力資本要素的培養(yǎng)與提升，尤其是健康人力資本的積累。同時，與絕對貧困相比，健康與教育人力資本均更有利于農戶擺脫相對貧困狀況，這在一定程度上說明由于發(fā)展能力的差異性，人力資本對不同農戶貧困的緩解效應不同，因此針對絕對貧困戶還應實施更強有力的扶貧策略。

此外，非農就業(yè)水平在健康與教育人力資本緩解貧困狀況中發(fā)揮著中介變量的作用，反映出非農就業(yè)是農村減貧的重要作用途徑，應進一步促進和引導農村勞動力的合理流動，增加貧困群體的非農就業(yè)機會。

4.2 建議

1）應持續(xù)推進各級各類公共服務的均等化，增強貧困人口積累基礎性人力資本的能力。健康公共服務方面，完善醫(yī)療基礎設施建設，提高基層醫(yī)療服務質量；健全多層次的醫(yī)療健康保障體系，全面降低貧困家庭的醫(yī)療負擔；推進農村貧困家庭基本健康服務，動態(tài)跟蹤并切實提高健康風險防范能力。教育公共服務方面，結合不同類型貧困家庭教育需求的差異化，制定并實施覆蓋教育全過程的專項扶持規(guī)劃，保障貧困家庭學生獲得各層次教育的機會。同時，適當加大優(yōu)質教育資源向貧困群體的傾斜力度，提高教育培養(yǎng)質量。

2）綜合運用多元化配套措施，合理引導并提升農村勞動力的非農就業(yè)質量。首先，完善城市流動人口的管理與服務制度，改善農村轉移勞動力的城鎮(zhèn)就業(yè)與生活空間，從而推動其市民化進程；其次，發(fā)揮基層平臺的公共就業(yè)服務功能，加強對貧困勞動力的技能培訓和就業(yè)指導，提高非農就業(yè)的競爭力，增強勞務輸出的組織化程度，降低非農就業(yè)風險；此外，深入推進特惠性的扶貧勞務協(xié)作，拓寬貧困人口的非農就業(yè)渠道；最后，應充分利用特色資源優(yōu)勢，促進農村產業(yè)的多樣化發(fā)展，帶動貧困勞動力的當地充分就業(yè)。

致謝：感謝北京大學中國社會科學調查中心主持的“中國家庭追蹤調查”項目為本研究的開展提供了數據支持。