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    浦城縣農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)模式影響因素研究

    2020-11-02 02:53:00陳麗健
    關(guān)鍵詞:農(nóng)村勞動(dòng)力

    【摘要】利用多分類(lèi)無(wú)序邏輯回歸模型,探討浦城縣不同就業(yè)模式農(nóng)村勞動(dòng)力受個(gè)體特征、人力資本狀況及家庭特征等三方面的影響。結(jié)果表明,浦城農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)模式受年齡、學(xué)歷、性別、手藝特長(zhǎng)及家庭收入狀況的顯著影響。年齡越大、學(xué)歷越低、無(wú)手藝特長(zhǎng)及家庭年凈收入少于2萬(wàn)元的男性更傾向于全職務(wù)農(nóng),而年齡越小、學(xué)歷越高及家庭年凈收入大于2萬(wàn)的女性更傾向于不務(wù)農(nóng)。學(xué)歷越高并擁有多項(xiàng)手藝特長(zhǎng)的農(nóng)村勞動(dòng)力家庭收入狀況優(yōu)于其他就業(yè)模式。通過(guò)農(nóng)村勞動(dòng)力技能培訓(xùn),能夠吸納浦城農(nóng)村閑散勞動(dòng)力。

    【關(guān)鍵詞】就業(yè)模式;農(nóng)村勞動(dòng)力;多分類(lèi)無(wú)序邏輯回歸模型

    【中圖分類(lèi)號(hào)】F323.6

    【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

    黨的十九大作出的鄉(xiāng)村振興重大決策部署,是決勝全面建成小康社會(huì)、全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家的重大歷史任務(wù),是新時(shí)代做好“三農(nóng)”工作的總抓手。農(nóng)業(yè)強(qiáng)不強(qiáng)、農(nóng)村美不美、農(nóng)民富不富,決定著全面小康社會(huì)的成色和社會(huì)主義現(xiàn)代化的質(zhì)量。近年來(lái),隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn),極大刺激了工業(yè)化城市對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求。但是,上世紀(jì)60 - 90年代成長(zhǎng)起來(lái)的農(nóng)村勞動(dòng)力群體的人力資本特征各不相同,使得農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的吸納工作存在各種問(wèn)題。所以,逐漸打破城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的束縛,增加農(nóng)民收入,用農(nóng)村消費(fèi)需求推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展,通過(guò)轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動(dòng)力加快城市化進(jìn)程,是當(dāng)前必須著力解決的問(wèn)題。為此,本文以浦城縣農(nóng)村勞動(dòng)力為研究對(duì)象,利用無(wú)序多分類(lèi)Logistic回歸模型,分析影響農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)模式的因素,為浦城縣農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移工作提供參考,為培育新型農(nóng)民,促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及脫貧攻堅(jiān)工作提供理論依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    福建南平浦城縣(E118° 11 - 118°49,N27° 32- 28°22),地處閩浙贛三省交界處,被稱(chēng)為“福建的北大門(mén)”,中國(guó)丹桂之鄉(xiāng)。屬中亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候,干濕季明顯,雨熱同期,年平均氣溫17.0℃,年雨量1800 - 1900mm左右,年日照時(shí)數(shù)1950 - 2100h,全年無(wú)霜期250 - 260d左右。全縣轄17個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、2個(gè)街道及296個(gè)村(居),戶(hù)籍總?cè)丝?2.9萬(wàn)??h域面積3300多km2,排福建第三,久負(fù)“閩北糧倉(cāng)”之盛譽(yù)。

    2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及調(diào)查統(tǒng)計(jì)方法

    2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    2020年4月,通過(guò)實(shí)地訪(fǎng)問(wèn)的方式,隨機(jī)抽取浦城縣臨江鎮(zhèn)、永興鎮(zhèn)及富嶺鎮(zhèn)等農(nóng)村居民戶(hù)口的勞動(dòng)力個(gè)體進(jìn)行預(yù)調(diào)查,結(jié)合常青青等盯1的問(wèn)卷設(shè)計(jì)內(nèi)容,對(duì)浦城縣農(nóng)村勞動(dòng)力的就業(yè)模式影響因素,合理設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷內(nèi)容,具體主要包括不同就業(yè)模式農(nóng)村勞動(dòng)力的個(gè)體特征、人力資本狀況和家庭特征等,各變量的解釋詳見(jiàn)表1。然后,采用分層抽樣的方法,依據(jù)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)距浦城城關(guān)的距離及人口、面積和經(jīng)濟(jì)水平等因素,選取臨江鎮(zhèn)、永興鎮(zhèn)、富嶺鎮(zhèn)、忠信鎮(zhèn)、蓮塘鎮(zhèn)、萬(wàn)安鄉(xiāng)、古樓鄉(xiāng)、山下鄉(xiāng)、楓溪鄉(xiāng)和官路鄉(xiāng)等10個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(占浦城19個(gè)街道鄉(xiāng)鎮(zhèn)的52.6%),針對(duì)農(nóng)村居民戶(hù)口隨機(jī)投放調(diào)查問(wèn)卷。

    2.2 調(diào)查方法

    通過(guò)問(wèn)卷網(wǎng)App,填寫(xiě)問(wèn)卷調(diào)查內(nèi)容,然后分享給選定的調(diào)查對(duì)象進(jìn)行填寫(xiě),最后將收集的App后臺(tái)數(shù)據(jù)通過(guò)MicrosoftExcel 2016導(dǎo)出,對(duì)虛擬變量的內(nèi)容進(jìn)行賦值替換。農(nóng)村勞動(dòng)力個(gè)體特征及人力資本狀況詳見(jiàn)表2。

    2.3 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)要描述

    本研究通過(guò)問(wèn)卷網(wǎng)App共獲取調(diào)查問(wèn)卷后臺(tái)數(shù)據(jù)455份,其中有效問(wèn)卷420份,有效率達(dá)92.3%。其中,離浦城城關(guān)較近的調(diào)查問(wèn)卷數(shù)量占總數(shù)的42.6%,人口、面積及經(jīng)濟(jì)水平在全縣排名較靠前的鄉(xiāng)鎮(zhèn)調(diào)查問(wèn)卷數(shù)量占總數(shù)的27.6%。調(diào)查樣本基本符合浦城縣農(nóng)村勞動(dòng)力的分布情況。

    2.4 模型選擇

    采用無(wú)序多分類(lèi)Logistic回歸模型對(duì)具有多個(gè)變量類(lèi)型的調(diào)查樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如果因變量共有K個(gè)類(lèi)別,選擇其中一個(gè)類(lèi)別為參照組,其他K-1個(gè)類(lèi)別發(fā)生的概率比通過(guò)以下Logit形式表達(dá)式,具體為:

    3 結(jié)果與分析

    3.1 調(diào)查數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

    由表3可知,農(nóng)村勞動(dòng)力的個(gè)體特征、人力資本狀況及家庭特征對(duì)務(wù)農(nóng)方式選擇的影響各不相同,具體表現(xiàn)在以下幾方面:

    在個(gè)體特征中,全職務(wù)農(nóng)和兼職務(wù)農(nóng)的農(nóng)村勞動(dòng)力平均年齡均高于不務(wù)農(nóng),男性兼職務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)的占比高于女性,身體狀況一般的農(nóng)村勞動(dòng)力全職務(wù)農(nóng)的占比較大。

    在人力資本狀況中,文化程度較高的農(nóng)村勞動(dòng)力兼職務(wù)農(nóng)和不務(wù)農(nóng)的占比高于全職務(wù)農(nóng),擁有多項(xiàng)手藝特長(zhǎng)的農(nóng)村勞動(dòng)力兼職務(wù)農(nóng)的占比高于不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)。

    在家庭特征中,家庭人口規(guī)模和糧食直補(bǔ)面積較小的農(nóng)村勞動(dòng)力不務(wù)農(nóng)的占比高于兼職務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng),而家庭收入較小的農(nóng)村勞動(dòng)力全職務(wù)農(nóng)的占比高于兼職務(wù)農(nóng)和不務(wù)農(nóng)。

    3.2 模型估計(jì)結(jié)果

    由表4-6可知,建模中剔除未通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性檢驗(yàn)(P>0.05)的婚姻狀況、健康狀況、家庭人口規(guī)模、糧食直補(bǔ)面積四個(gè)解釋變量,利用剩余解釋變量構(gòu)建的最終模型的x 2值為184.289,顯著性水平P<0.001,考克斯一斯奈爾(Cox-Snell)、內(nèi)戈?duì)柨疲∟agelkerke)和麥克法登(McFadden)的偽R2系數(shù)分別為0.391、0.442和0.231,分類(lèi)預(yù)測(cè)表中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)63.4%,說(shuō)明模型擬合度較好。

    3.3 模型結(jié)果具體的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義

    由于兼職務(wù)農(nóng)作為參照組,所以其系數(shù)均為0,同理,性別、家庭收入狀況及手藝特長(zhǎng)等虛擬變量,也分別將“性別=男”、“家庭收入狀況>8萬(wàn)元”及“手藝特長(zhǎng)擁有多項(xiàng)”作為參考類(lèi)別,估算各自對(duì)應(yīng)的其他類(lèi)別的系數(shù)。表中B值的絕對(duì)值反應(yīng)各解釋變量對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力選擇不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)概率比的影響大小,B值為正,表示正向影響,反之相反(詳見(jiàn)表7)。各解釋變量對(duì)不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)的影響如下:

    在個(gè)體特征解釋變量中,年齡變量的B值在不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)中分別為-0.071和0.048,顯著性水平P<0.001,說(shuō)明相對(duì)于兼職務(wù)農(nóng),年齡越大的農(nóng)村勞動(dòng)力傾向于全職務(wù)農(nóng),年齡越小傾向于不務(wù)農(nóng)。另外,性別變量在不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)選擇中也有顯著影響,相對(duì)于兼職務(wù)農(nóng),女性更傾向選擇不務(wù)農(nóng)或全職務(wù)農(nóng),其中選擇不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)的概率發(fā)生比分別是男性的5.6倍和1倍。

    在人力資本狀況解釋變量中,受教育年限變量B值在不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)分別為-0.256和-0.225,顯著性水平P<0.001,說(shuō)明相對(duì)于兼職務(wù)農(nóng),學(xué)歷越低的農(nóng)村勞動(dòng)力傾向于不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)。手藝特長(zhǎng)變量中無(wú)手藝特長(zhǎng)會(huì)對(duì)全職務(wù)農(nóng)選擇產(chǎn)生顯著影響,意味著無(wú)手藝特長(zhǎng)的農(nóng)村勞動(dòng)力更傾向于選擇全職務(wù)農(nóng)。

    在家庭特征解釋變量中,農(nóng)村勞動(dòng)力家庭收入狀況也會(huì)對(duì)不務(wù)農(nóng)和全職務(wù)農(nóng)選擇產(chǎn)生影響,其中,家庭收入小于5千元和1 -2萬(wàn)元的農(nóng)村勞動(dòng)力選擇全職務(wù)農(nóng)的概率發(fā)生比是家庭收入大于8萬(wàn)元農(nóng)村勞動(dòng)力的3.7倍和2.6倍,而家庭收入為1

    -2萬(wàn)元、2-4萬(wàn)元和4-8萬(wàn)元的農(nóng)村勞動(dòng)力選擇不務(wù)農(nóng)的概率發(fā)生比分別是家庭收入大于8萬(wàn)元農(nóng)村勞動(dòng)力的0.15倍、0.31倍和0.25倍,換句話(huà)說(shuō),家庭收入小于8萬(wàn)元的農(nóng)村勞動(dòng)力選擇不務(wù)農(nóng)的可能性較低。

    4 結(jié)論與討論

    通過(guò)本研究的調(diào)查統(tǒng)計(jì)分析,可以看出浦城農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)模式受年齡、學(xué)歷、性別、手藝特長(zhǎng)及家庭收入狀況的顯著影響。其中,年齡越大、學(xué)歷越低、無(wú)手藝特長(zhǎng)及家庭年凈收入少于2萬(wàn)元的男性更傾向于全職務(wù)農(nóng),而年齡越小、學(xué)歷越高及家庭年凈收入大于2萬(wàn)元的女性更傾向于不務(wù)農(nóng)。另外,學(xué)歷越高并擁有多項(xiàng)手藝特長(zhǎng)的農(nóng)村勞動(dòng)力會(huì)傾向選擇兼職務(wù)農(nóng),且家庭收入狀況好于全職務(wù)農(nóng),說(shuō)明學(xué)識(shí)和技能為農(nóng)村勞動(dòng)力提供了更多的就業(yè)選擇和收入來(lái)源。值得注意的是,通過(guò)本次調(diào)研發(fā)現(xiàn),有部分學(xué)歷較低的農(nóng)村勞動(dòng)力傾向于不務(wù)農(nóng),說(shuō)明浦城縣存在一定數(shù)量的農(nóng)村閑散勞動(dòng)力,因此,重視農(nóng)村勞動(dòng)力技能培訓(xùn),吸納農(nóng)村閑散勞動(dòng)力,成為下一階段浦城縣農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移工作的重點(diǎn)。

    [參考文獻(xiàn)]

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    [作者簡(jiǎn)介]陳麗?。?971-),女,福建浦城人,經(jīng)濟(jì)師,從事巡察與人力資源管理工作。

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