人力資本、非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)村家庭減貧
——基于新疆溫泉縣的實證分析

王換換，王華麗

（新疆農(nóng)業(yè)大學管理學院，烏魯木齊 830052）

關鍵字：人力資本；非農(nóng)就業(yè)；農(nóng)村家庭減貧

目前，人力資本作為減貧的重要工具，成為研究的焦點，國內(nèi)外學者主要從人力資本對減貧的正向和非正向影響2方面進行了研究。Bloom等［1］提出健康是增加個人能力的人力資本形式，應重視健康人力資本的積累，使之成為減貧的重要工具。Chong等［2］研究得出可以通過改善教育投資提高他們的能力和技能來降低貧困水平。鄧大松等［3］認為勞動力轉移對多維貧困有減緩作用。另一方面也有部分學者在研究中發(fā)現(xiàn)了悖論，Khan等［4］對孟加拉國研究發(fā)現(xiàn)，受訓者培訓后的收入水平與其參加培訓的實際情況呈負相關。Datzberger［5］提出烏干達教育方面的重大投資和政策改革沒有達到通過人力資本投資減貧的預期成果，認為教育在其中的作用充其量是適度的。

總體來說，國內(nèi)外學者在人力資本與貧困關系方面進行了深入研究，但大部分學者的研究集中在某個或者某幾個人力資本要素對貧困的影響方面，僅有少數(shù)學者關注了人力資本與貧困的作用機理。基于此，本研究運用二元Logistic模型，分析了人力資本水平對農(nóng)村家庭貧困的影響，并進一步研究了人力資本指數(shù)通過非農(nóng)就業(yè)作用機制對農(nóng)村家庭貧困的影響，期望為緩解相對貧困提供依據(jù)和參考。

1 理論假設

西奧多·W·舒爾茨［6］認為，人力資本匱乏是貧困產(chǎn)生的根源；阿瑪?shù)賮啞ど?］認為，貧困的根源是相關權利的剝奪，指出需要提高勞動者自身教育和能力以減少貧困；岡納·繆爾達爾［8］認為，低水平收入與勞動力健康、教育等方面的低素質因果循環(huán)積累最終導致貧困?；谏鲜鋈肆Y本和貧困理論國內(nèi)外學者提出了自己的觀點。Singh等［9］認為，可以通過增加改善農(nóng)村貧困人口教育和營養(yǎng)狀況的投資來提高能力、降低貧困水平；馬文武等［10］運用固定效應模型，分析出教育、健康、經(jīng)驗對中國農(nóng)村具有減貧效應；羅明忠等［11］認為，技能培訓對農(nóng)戶相對貧困有顯著負向影響；楊雨欣等［12］提出，外出務工可以緩解農(nóng)戶經(jīng)濟脆弱性。

基于以上分析，本研究提出假設1：人力資本對農(nóng)村家庭減貧具有顯著影響。

阿瑟·劉易斯［13］認為，工業(yè)的高工資和高效率是吸引農(nóng)村勞動力向工業(yè)部門轉移的動力；Todaro［14］認為，勞動力從農(nóng)村轉移到城市的重要原因是城鄉(xiāng)之間的預期收入差異。因此，隨著城鎮(zhèn)化進程不斷加快，農(nóng)村勞動力從農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)就業(yè)部門逐漸轉移，非農(nóng)就業(yè)也逐漸受到學術界的關注。從非農(nóng)就業(yè)的效應來看，非農(nóng)就業(yè)提高了農(nóng)村家庭生活水平，促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化；增加了工作經(jīng)驗和知識積累，提高了自身人力資本水平，從而有利于家庭減貧［15］。孫伯馳等［16］利用PSM-DID方法，研究得出非農(nóng)就業(yè)還可以降低農(nóng)村家庭的貧困脆弱性。

基于以上分析，本研究提出假設2：非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)村家庭減貧具有顯著影響。

根據(jù)托達羅理論，勞動力從事非農(nóng)就業(yè)會受個人人力資本水平的影響，如文化素質高的勞動力會更容易獲得非農(nóng)就業(yè)機會和收入。朱慧劼［17］發(fā)現(xiàn)，教育、健康人力資本對農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)具有積極作用。綜合上述分析，學者在人力資本對農(nóng)村家庭減貧、非農(nóng)就業(yè)水平影響方面及非農(nóng)就業(yè)水平對貧困影響方面的研究十分豐富，只有較少學者關注了非農(nóng)就業(yè)水平在人力資本對貧困影響方面的作用。柳建平等［18］提出教育可以通過非農(nóng)就業(yè)作用于農(nóng)村貧困家庭。陳愛麗等［19］認為教育、健康人力資本均能夠通過提高非農(nóng)就業(yè)水平，進而降低農(nóng)村的貧困發(fā)生率。

部分錨地還是沿用20年前的規(guī)劃區(qū)域，錨地面積狹小，錨地位置不合理。隨著惠州港的發(fā)展，港口泊位和靠港船舶逐年增加，錨地日趨緊張。

基于以上分析，本研究提出假設3：人力資本通過非農(nóng)就業(yè)影響了農(nóng)村家庭貧困。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究以新疆維吾爾自治區(qū)（以下簡稱新疆）溫泉縣為調研對象。溫泉縣位于新疆西北部，博爾塔拉蒙古自治州（以下簡稱博州）最西端，東鄰博樂市，下轄3個鎮(zhèn)、3個鄉(xiāng)、4個國營牧場、10個社區(qū)，61個行政村、28個隊，總人口7萬余人，由漢、維、蒙、回等17個民族組成，其中農(nóng)村人口近6萬人。2014年底，建檔立卡貧困人口總規(guī)模為3 657戶，共8 952人，經(jīng)動態(tài)調整之后，2019年底建檔立卡貧困人口基數(shù)為3 153戶，共7 766人。溫泉縣是博州貧困人口最多、貧困程度最深的縣，有區(qū)級貧困村3個，州級貧困村14個，占全州貧困村總數(shù)的73.9%。在指標選取上，著重對3個區(qū)級貧困村，7個州級貧困村共10個村進行了人力資本水平現(xiàn)狀及就業(yè)情況的300份問卷調研，經(jīng)過梳理得到有效問卷253份，結合相關文獻，確定人力資本相關維度。根據(jù)國家統(tǒng)計局的標準將年齡在16～60歲的人員劃分為勞動力。

2.2 模型選擇

2.2.1 二元Logistic模型通過二元Logistic模型，進行人力資本各維度對農(nóng)村家庭貧困影響的實證分析，計算公式如下。

式中，Povi表示第i個農(nóng)村家庭的貧困狀況（貧困為1，非貧困為0）；educationi、healthi、traini、migrationi分別代表人力資本變量中的教育、健康、技能培訓和遷移；Xi為控制變量，包括可能影響貧困狀況的個人特征和家庭特征；β0是常數(shù)項，β1～β4為各影響因素的回歸系數(shù)，θi為隨機擾動項。

2.2.2 因子分析法運用因子分析法，計算因子得分，用因子得分乘以用因子旋轉后的方差貢獻率與累積方差貢獻率的比值，求出人力資本指數(shù)，計算公式如下。

式中，n表示保留下來的因子數(shù)，ri表示的是因子i對應的方差貢獻率，fi表示的是因子i的得分。

2.2.3 非農(nóng)就業(yè)的中介效應采用目前廣泛使用的Bootstrap方法進行中介效應檢驗，中介效應公式：

式中，Povi表示農(nóng)村家庭i的貧困狀態(tài)（1表示貧困，0表示非貧困），humanindexi表示人力資本指數(shù)，ZJi為中介變量，Xi為控制變量，θi為隨機擾動項，a0、a1、a2、b0、b3、c0、c2均為待估系數(shù)。總效應為c1，直接效應為b2，中介效應為a1b1=c1-b2。

2.3 變量設置

貧困是因變量，農(nóng)村家庭收入是判斷農(nóng)村家庭是否貧困的基礎，貧困線是判斷農(nóng)村家庭是否貧困的標準。本研究樣本地區(qū)的農(nóng)村家庭，人均年收入主要包括與勞動力自身能力相關的工資性、生產(chǎn)經(jīng)營性、財產(chǎn)性收入。由于樣本地區(qū)已退出貧困縣評估，不存在絕對貧困，所以本研究采用相對貧困標準。樣本家庭人均純收入的中位數(shù)為13 950元，采用收入比例法，將家庭人均純收入中位數(shù)的60%定為相對貧困標準即8 370元，低于8 370元界定為貧困，賦值為1，高于8 370元界定為非貧困，賦值為0。

選取了教育、健康、技能培訓、遷移代表人力資本水平作為自變量（表1）。教育資本用每個農(nóng)村家庭中勞動力的平均受教育年限來衡量，受教育年限分別是文盲及半文盲為0，小學為6，初中為9，高中、中專、技校、職高為12，大專為15，本科為16，研究生及以上為18；健康資本用每個農(nóng)村家庭中勞動力的平均健康情況來衡量，健康賦值為1，非健康賦值為0；技能培訓用每個農(nóng)村家庭勞動力中參加技能培訓的人員比例來衡量；遷移資本用每個農(nóng)村家庭中勞動力外出人員所占的比例來衡量。

非農(nóng)就業(yè)水平是本研究的中介變量，指每個農(nóng)村家庭中從事非農(nóng)就業(yè)的勞動力人數(shù)與勞動力總人數(shù)之比。家庭中從事非農(nóng)就業(yè)的勞動力主要包括家庭中外出務工的勞動力、有穩(wěn)定工資性收入的勞動力，有非農(nóng)經(jīng)營性收入的勞動力。變量設置（表1）從個人特征和家庭特征層面，分別加入了戶主年齡、戶主年齡平方、戶主性別、勞動力人均耕地面積、家庭人口負擔系數(shù)、人均自有住房面積、家庭是否養(yǎng)殖情況。

表1 變量設置和描述性統(tǒng)計

3 結果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計和分析

在相對貧困標準下，該地區(qū)貧困戶和非貧困戶的各項人力資本水平和非農(nóng)就業(yè)水平存在較大差異，貧困戶的各項指標水平較低。從表1來看，貧困戶勞動力的平均受教育年限均值為6.84，非貧困戶為8.17；貧困戶的勞動力健康狀況均值為0.69，非貧困戶為0.89；貧困戶的勞動力受技能培訓的比例均值為0.53，低于非貧困戶的0.76，也低于總體水平均值0.73；貧困戶的勞動力外出人員比例均值為0.19，非貧困戶為0.43，貧困戶家庭勞動力的外出打工人數(shù)比例較低；貧困戶的勞動力從事非農(nóng)就業(yè)的比例為0.39，遠低于非貧困戶的0.72。在家庭特征方面，貧困戶的家庭勞動力人均耕地面積與家庭人均自有住房面積差異相對較小。貧困戶的家庭人口負擔系數(shù)較高為0.94，非貧困戶為0.70，相較而言，貧困戶的家庭人口負擔更重。由此可見，農(nóng)村家庭貧困受多方面因素的共同影響。

3.2 人力資本各維度對農(nóng)村家庭貧困減貧的影響

基于二元Logistic模型，由SPSS 26.0軟件得出人力資本各維度對農(nóng)村家庭貧困的影響（表2）。模型系數(shù)的Omnibus檢驗卡方結果為62.535，顯著性P為0.000，表示模型具有意義，Hosmer and Lemeshow檢驗的P為0.195，大于0.05，分類預測正確百分比為88.9%，大于60%，模型總體擬合較好。相對貧困標準，貧困=1，非貧困=0。在相對貧困標準下，健康資本和技能培訓均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負值；教育資本和遷移資本均在5%的統(tǒng)計水平上顯著為負值。這表明家庭中勞動力的健康狀況越好，或勞動力受技能培訓的比例越高，或受教育水平越高，或家庭中外出工作的人數(shù)越多，家庭發(fā)生貧困的概率越低。從人力資本各維度的減貧作用來看，各人力資本指標的回歸系數(shù)均為負值，健康回歸系數(shù)的絕對值大于技能培訓，大于遷移，大于教育，且健康、技能培訓、遷移和教育資本的Exp（B）分別為0.072、0.098、0.157、0.695，即健康、技能培訓、遷移和教育資本每增加1個單位，農(nóng)村家庭發(fā)生貧困的概率分別變?yōu)樵瓉淼?.072、0.098、0.157倍和0.695倍。因此，健康對家庭減貧的重要程度大于技能培訓，大于遷移，大于教育。這可能是由于該地大部分貧困家庭是因病、因殘致困或返貧的，結合該地扶貧辦統(tǒng)計資料，該縣因殘因病致困的貧困勞動力占比43.55%，因此，健康對家庭減貧的作用更為重要。另外，貧困家庭勞動力大都沒有一技之長，而技能培訓是貧困家庭勞動力提高自身就業(yè)競爭力，減少貧困的快速途徑，相對來說也較為重要。結合訪談情況，該地區(qū)農(nóng)村家庭的貧困勞動力受國語水平、文化水平、家庭的限制和安土重遷思想的影響，難以或不愿到外地務工，遷移的作用就相對較弱。該地農(nóng)村家庭貧困勞動力受教育水平普遍較低，在短期內(nèi)對家庭減貧的影響較小，只有在長期內(nèi)通過教育知識地不斷地積累，對職業(yè)教育、子代教育的不斷投入，才能更好發(fā)揮教育資本的作用。所以，在短期內(nèi)要注重健康資本和技能培訓的積累，同時，在長期內(nèi)，也應注重思想觀念的幫扶和教育資本的投入。

從表2可以看出，在個人特征方面，戶主年齡和戶主年齡平方在1%的統(tǒng)計水平上分別負向和正向顯著。戶主年齡越大越利于家庭減貧，達到一定年齡后，年齡大的戶主則會成為家庭負擔不利于減貧。在家庭特征方面，家庭人口負擔系數(shù)與人均自有住房面積分別在10%和5%水平上正向顯著和負向顯著，即家庭人口負擔系數(shù)越大，發(fā)生貧困的概率也越大；人均自有住房面積越大，家庭發(fā)生貧困的概率越小，家庭負擔和住房資產(chǎn)也是影響家庭貧困的重要因素。

表2 人力資本各維度對農(nóng)村家庭貧困的影響

3.3 非農(nóng)就業(yè)在人力資本影響貧困過程中的中介作用

3.3.1 運用因子分析法合成人力資本指數(shù)用因子分析法合成的人力資本指數(shù)，檢驗非農(nóng)就業(yè)水平在人力資本影響貧困過程中的中介效應。在分析之前，先對數(shù)據(jù)檢驗是否適合進行因子分析（表3）。通過SPSS 26.0軟件，得出Bartlett的近似卡方值為35.999，顯著性P為0.000，小于0.050，KMO檢驗的檢驗值為0.524大于0.500。因此，本研究人力資本的相關變量適合因子分析。

表3 KMO和巴特利特檢驗

基于以上分析，通過因子分析的主成分分析法提取公因子，合成人力資本指數(shù)（表4）。通過SPSS 26.0軟件，取特征值大于1的2個因子，進行因子旋轉，計算因子得分，得出總得分（表5）。

表4 人力資本主成分分析的特征值及累積貢獻率

表5 人力資本旋轉得分

由于前2個成分的特征值分別為1.376、1.132，均大于1，且成分1和成分2的累積貢獻率為62.700%，大于50%，所以提取成分1和成分2這2個公因子作為人力資本。

3.3.2 非農(nóng)就業(yè)的中介效應檢驗中介效應檢驗結果見表6。從表6可以看出，在相對貧困標準下，人力資本指數(shù)在1%的顯著性水平下對非農(nóng)就業(yè)水平具有顯著正向影響，其回歸系數(shù)為0.197，即人力資本水平越高，農(nóng)村家庭的非農(nóng)就業(yè)水平就越高，同時分析人力資本指數(shù)和非農(nóng)就業(yè)水平變量，二者均在1%的顯著性水平下對農(nóng)村家庭貧困的作用顯著性為負值，其回歸系數(shù)分別為-2.093、-2.611，即人力資本水平和非農(nóng)就業(yè)水平越高，農(nóng)村家庭陷入貧困的概率越低。同時結合Bootstrap檢驗結果（表7），直接效應占比為80.30%，間接效應占比為19.70%。綜合上述分析，可以得出在人力資本指數(shù)影響農(nóng)村家庭貧困的過程中存在負向的非農(nóng)就業(yè)中介效應，即提高人力資本綜合水平有利于從事非農(nóng)就業(yè)進而促進家庭減貧。

表6 非農(nóng)就業(yè)中介效應檢驗

表7 中介效應的Bootstrap檢驗結果

4 小結與建議

4.1 小結

研究結果表明，一、人力資本各維度中教育、健康、技能培訓、遷移均對家庭貧困有顯著影響，人力資本提高有利于家庭減貧；二、健康對家庭減貧的重要程度大于技能培訓，大于遷移，大于教育。三、在人力資本影響家庭貧困的過程中，非農(nóng)就業(yè)水平具有顯著中介效應，人力資本綜合水平的提高有利于農(nóng)村家庭勞動力從事非農(nóng)就業(yè)，降低家庭陷入貧困的概率。以上結果說明，在農(nóng)村減貧過程中應重視人力資本的積累，尤其是健康資本和技能培訓的積累，并注重促進非農(nóng)就業(yè)。

4.2 建議

促進非農(nóng)就業(yè)的建議如下。

1）應注重健康醫(yī)療等公共服務均等化，提高農(nóng)村貧困勞動力技能培訓的參與度，重視教育的持續(xù)投入，拓寬勞動力流動渠道。加大醫(yī)療基礎設施建設的資金投入，完善基層醫(yī)療衛(wèi)生機構，提高醫(yī)療服務水平；保持醫(yī)療扶貧資金精準識別，給予患重大疾病家庭更多傾斜力度。加強培訓宣傳，通過多種方式鼓勵參與培訓，提高參與培訓的覺悟和熱情；了解培訓需求，考慮個人意愿，提高培訓精準性；針對不同人群，結合企業(yè)用工情況和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，提供不同的技能培訓，提高技能培訓與就業(yè)的對口性。加大教育資金投入，提高師資質量；結合當?shù)靥厣珎魇谵r(nóng)業(yè)技術知識，提供職業(yè)教育機會；通過宣傳教育脫貧思想，樹立教育成功典型，改變教育思想觀念，增加教育的持續(xù)投入。健全勞動力輸送對接機制，因地制宜，利用當?shù)刭Y源和特色，招商引資，鼓勵企業(yè)在當?shù)亟◤S生產(chǎn)，實現(xiàn)貧困勞動力就近就業(yè)轉移，同時兼顧家庭和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

2）完善就業(yè)服務，暢通就業(yè)信息，促進非農(nóng)就業(yè)。提供就業(yè)指導、政策咨詢和就業(yè)信息等服務，發(fā)揮咨詢平臺和就業(yè)信息平臺的作用，暢通就業(yè)信息和就業(yè)渠道；提高土地流轉的收入，鼓勵有少量耕地或缺少勞動力的家庭進行土地流轉，幫助其從事非農(nóng)就業(yè)；鼓勵勞動力自主創(chuàng)業(yè)，提供優(yōu)惠的創(chuàng)業(yè)貸款和積極的創(chuàng)業(yè)指導；積極引導貧困勞動力思想觀念轉變，通過各種渠道包括走訪入戶做思想工作、集中培訓、講座、樹立典型等多種形式的宣傳，增強思想覺悟，提高農(nóng)戶從事非農(nóng)就業(yè)的積極性。