我国农户的非农劳动力资源分配决策研究，本文主要内容关键词为：农户论文,劳动力论文,非农论文,分配论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
随着农业新技术推广，农业劳动生产率不断提高，我国农村出现了越来越多的富余劳动力，农业劳动力向外转移成为我国农村十分普遍的现象。农村“两个富余”(富余劳动力和富余劳动时间)问题相当突出。改革开放二十多年来农民的择业行为也发生了深刻的变化，农村富余劳动力转移的盲目性正在逐步减少，在保证农业生产稳步发展的前提下，更多的农民充分利用农业的富余时间从事非农行业，从而获得了更多的非农收入，使非农收入逐步成为农民收入的主体。
关于农户收入、农户劳动力供给以及农户行为问题，国内外相当多的学者对之进行了探讨。在国内，陈风波等(2002)以对湖北省32个县3200个农户的调查数据为依据，运用基尼系数分解方法对农户收入差异问题进行过探讨。Singh et.al(1986)提出的农户行为模型认为农户决策行为就是如何将劳动力在农业、非农活动和闲暇上进行分配以获得最大效用。在探讨劳动力供给决策方面，一个方法就是运用著名的Tobit模型(Ghadim et.al，1999)。然而，该模型的一个不足在于所有工作时间为零的观测都被描述为一个拐角解，例如，在当前的外生变量(如工资)条件下选择不工作的个体也被认为是劳动力市场上的成员。Tobit模型的另一个约束是参与和分配给一项活动的时间数量决策是根据同样的变量得出的，即增加参与可能性的变量也会增加工作时间。举例来说，个体的受教育程度对其非农工作决策有着至关重要的正面影响，但是对其工作时间则可能产生负面效应，这样，个体受教育程度这一变量则不被Tobit模型所考虑。当前运用较多的方法是Heckman的案例选择模型(Heckman，1979)，该模型用于计算非随机观测值的实际情况。另外，De Janvry和Sadoulet(1997)所提出的农户家庭经济模型也为我们探讨劳动力供给决策提供了理论基础。
如何对我国农户越来越充足的非农劳动力资源进行合理分配，达到在既有富余劳动力和富余劳动时间的基础上实现农户家庭收入的最优化，为农户家庭的非农劳动力资源分配提供决策参考，日益受到当前热心于“三农”问题的理论界和实践界的关注。基于前述分析，笔者以Benjamin和Guyomard(1994)提出的关于闲暇时间和家庭收入的效用函数为切入点，借鉴Cragg(1971)提出的双曲线模型进行劳动力资源分配决策研究(样本地区为湖北省)，探讨影响非农劳动力资源分配决策的主次影响因素及该模型的适用性，以期为该模型向区域间及全国范围的扩展运用提供思路，也为政府制定农村剩余劳动力转移宏观政策提供参考。
二、模型
该模型存在以下几个不足：首先，选择一个只包括一个男人和一个女人的家庭，其目的是为了简单地展现由多个人组成的家庭的类似决策，而在实际生活中，既有没有配偶的农民，有孩子但没有配偶的农民，有由孩子或年轻人当家的农户，也有其他一些农户类型；其次，排除了非农工作决策为零的观测，而事实上，受个人倾向、能力或其他缺陷的制约，个体决策者可能选择不参与劳动力市场；另外，也有个体认为当前的经济水平不足以激励其从事非农工作，或者为了承担其他社会责任，个体无法参与劳动力市场，所有这些因素都导致了个体的非农工作决策为零。尽管如此，该模型的理论借鉴意义仍不容忽视。
以上述模型的理论内涵为基础，笔者借鉴Cragg(1971)提出的双曲线模型进行实证的劳动力资源分配决策，该方法为消费需求文献①和农业技术文献②广为引用。在双曲线模型中，如果观测到的工作时间是一个两阶过程：首先，个体决策参与劳动力市场，其次，他将一些工作时间分配给非农工作，那么观测完成。很明显，个体会对每一个决策行为的效用进行权衡，
当ρ=0时，这是一个独立的Cragg模型；当ρ=0 且假设参与的可能性为1时，这是一个Tobit模型。
三、数据
本文数据来源于对湖北江汉平原5县(市)(仙桃市、石首市、潜江市、公安县和江陵县)共536个农户的入户调查，样本选取是采用财富排序(Wealth Ranking)原则选取的，财富排序主要考虑了村干部的意见，调查内容涉及农户家庭人口、土地、各种收入来源等情况。调查总人数为2200人，从事非农活动的人数为760人，其中外出打工经商人数为335人；所有调查农户平均人口为4.12人，户均劳动力为2.49人，户均耕地面积为13.3亩；从农户收入组成来看，5县(市)种植业收入在农户总收入中占的比重最大(占总收入的59.44％)，其次是非农活动收入(占总收入的31.40％)。
数据资料包含所有个体的信息，无论其是否参与非农劳动。此处所关注的是家庭个体成员是如何决策的。关于非农劳动力分配的问题包括两层涵义：(1)你参与非农劳动吗？(2)如果参与，你分配了多少时间用于这些工作？
文中运用的所有变量的定义、涵义和标准差在表1中给出。模型中的两栏因变量分别是参与变量和非农工作时间变量。个体特征包括年龄、性别和教育(学历)，其中教育用来代表人力资本，教育在农村家庭的劳动力时间分配决策中起至关重要的作用③。家庭特征由家庭成员、生产资料和信用可靠度、汇款水平来加以界定。农户特征由所种植的经济作物比例、种植面积和农业贸易术语来界定。这些家庭和农户特征在一些发展中国家的劳动力供给研究中非常普遍。另外，还有两个会影响参与决策的位置变量：与商业中心的距离和基础设施质量。
四、结论及前景展望
1.结论。双曲线模型用于对案例中所有的成年家庭成员个体进行估计(2200个)。两条曲线中所包括的解释变量在选择上都存在着疑问。正如Ghadim et al.(1999)所指出的，人们常常认为将一些排除约束施加于两个解释变量中以充分识别参数估计是必要的。然而，至于究竟哪个变量应该出现在哪个向量之中，理论却很少允许这样的精确性。因此选择在某种程度上不可避免地存在主观性。此处所采用的方法拟将参与公式中所有有利于工作倾向的决策和能代替保留工资的社会经济特征囊括进来。
运用统计软件STATA 7.0对用以解释参与可能性和非农工作时间的独立双曲线模型中两个公式进行联合最大可能性估计的结果见表2。根据R2=0.42，以及对模型的预测能力进行的估计表明(见表3)，模型整体拟合度较为满意。2200个案例家庭成员个体中，760个从事非农工作，模型预测607个，准确度为80％，而剩下的153个被预测为不满足第一条曲线。对于1440个不从事非农工作的个体，模型预测有1238个，准确度为86％(589个被预测为不满足第一条曲线，317个不满足两条曲线，162个被认为是潜在参与者，但是在工作时间等式中处于拐角解)。然而，该模型在正确预测170个(14％)被观测不会在非农劳动中分配时间而其却从事非农劳动的个体上是失败的(见表3)。对样本地区进行双曲线模型分析可以反映出如下问题：
首先，考虑年龄和教育背景变量是为了抓住年龄、经历、正式培训和与影子工资率相关的特征这样一些变量的效应。非农劳动时间的二次生命周期效应期望如下：在年轻时，工作时间随着年龄的增加而增长，而当年老后，工作时间则随着年龄的增加而缩短。然而，对于参与而言，年龄系数为负，但是并不显著。与其他研究④所发现的一样，参与非农活动的可能性与受教育水平显著正相关。特别地，如果某个体受教育超过了9年(初中毕业)，那么他将更可能从事非农工作。这样，正规教育的年限使成员更容易受雇佣的假设(因为他们具备更多知识以获取雇佣机会，并且更容易适应任务的变化，因此他们可以像一个正式工人或自我雇佣者一样工作)可以由这些结论来加以证实。然而，教育并非影响非农就业工作时间的显著因素。
第二，女性成年人也不倾向于从事非农工作。这不仅反应了妇女在家庭中更大的时间责任，也反映出样本地区劳动时间分配中显著的性别偏见。性别和家庭中婴幼儿数量之间存在负相关，显著性系数表明，家庭中有小孩的女性不太愿意参与非农劳动力市场，这个事实也表明家庭责任是女性参与的一个重要决策因素。正如前面所说，当妇女参与非农劳动时，她们比男性工作时间更长，平均收入也相对较高，但是当家庭中有婴幼儿时，该现象较为缓和。
第三，至于家庭特征，家庭中的成年人人数增强了该家庭收入活动多样化的能力，成年人越多，个体参与非农劳动的可能越大，工作时间越长。同时，独生子女的出现并未对非农劳动时间分配产生显著影响。与发展中国家农村地区的其他研究结果同样出现的一个现象是，抚养小孩和从事非农工作并不一定会相互冲突⑤。在这些样本地区，扩展家庭的成员在父母外出时照看小孩。然而，正如我们所看到的，婴儿的出现确实影响家庭中女性成员从事非农劳动的决策。
第四，以汇款的形式得到的收入对参与可能性和工作时间都有负面影响。通过放松对家庭收入的约束，汇款收入降低了从事非农工作的需求。大多以农业且伴随着土地面积的生产资料可以被看作是社会经济群体或财富的代表。相对较健康的家庭成员更乐于参与非农工作，但是，当他们参与非农工作时，其工作时间却相对较短。信用有效性是模型中的另一个财政状况指标，并没有发现其影响决策。
第五，模型中用经济作物所占比例来表示家庭所采用的耕作方法。该变量对非农工作的影响为负是正常的，该结果表明种植经济作物的家庭更倾向于通过该途径而不是非农工作来从市场买卖中获取现金收入。这个结论可能反映一个事实，该地区所种植的大量经济作物以劳动密集型为主。这个事实与家庭中对劳动力的其他需求相伴出现，增加了劳动力的保留工资率。另一个对劳动力决策产生显著影响的种植特征是家庭可耕地面积：面积越大，家庭从事非农劳动的可能性越小，而可用于参与非农工作的时间也越短。这与从事非农工作的农民一致，即由于无法获取可耕地导致其从事农业劳动的保留工资相对较低。
第六，只有当工作时间决策受到显著影响时，农民才对农业和非农产品的相对价格很敏感。例如，农产品相对于非农产品价格水平的提高会降低分配于非农劳动的时间。
第七，虽然两个位置变量(代表着基础设施质量和与商业市场的距离)对参与的影响与期望的一致，但并不显著。诚然，对基础设施质量这样一个简单的定性变量进行测量非常粗略。距离并没有显著的影响，这可能反映出一个事实，那就是本文所界定的非农工作包括付费雇佣的所有形式，当地劳动力市场以这样或那样的形式提供足够的就业机会，而且，贸易与最近的商业中心的距离密切相关，多重共线性可能会影响相应系数估计的准确性。
2.前景展望。由于非农工作有利于改善与农村贫困密切相关的农业低生产力和低收入状况，因此增加农村地区的非农工作是相当重要的。政策应该不仅指向农业发展，还应该从“三农”问题的全局入手，促进农村经济发展。基于这方面考虑，促进与满足现代农业需要相关的制造业、商业和服务业的发展有着特殊的意义。
通过对样本地区的研究表明，首先，教育和性别是决定非农劳动力分配决策的两个重要个体特征变量。农民家庭特征(家庭中成年人人数、汇款水平、家庭的种植面积和其资产持有水平)则是非农工作时间分配决策的显著要素。其次，拥有生产资料的农村家庭有能力进行多样化的非农劳动，其拥有的资料越多就越倾向于参加非农活动。第三，增加家庭持有的资产也会降低从事非农劳动的时间。从而产生一个尖锐话题就是，对农村家庭提供直接的财政补贴(该政策目前正在我国广大农村中大力推行)究竟会对农村家庭收入产生何种影响？第四，既然教育水平对参与非农劳动力市场有着强大的正面关联性，那么，增强技能和培训人力资源也是促进农业发展和农村非农劳动雇佣的实质所在。最后，如果当前存在于劳动力市场的性别歧视被消除的话，方便农村妇女进入非农劳动市场的政策也是值得倡导的。
需要说明的是，首先，由于缺乏对保留工资的准确数据，一个重要的经济变量被排除在模型之外，而该变量在传统意义上的政府决策中是一个主要变量；其次，该方法隐含地假设“时间支出”的不可控性，即如果某个体具备工作所需要的特征那么他将工作，很明显这与现实并不完全符合；最后，该分析忽视了大量潜在重要因素，如农业生产中的风险性和阶段性、健康因素等。该模型还存在着不断完善的空间，供有兴趣的学者继续进行深入的探讨。
注释：
①Blaylock,J.R.,Blissard,W.N.,1992.U.S.cigareete consumption:the case of low-income women.Am.J.Agric.Econ.74:698～705
②Ghadim,A.A.,Burton,M.,Pannell,D.,1999.More evidence on the adoption of chick peas in Western Australia or different ways of thinking about nothing.In Paper Contributed to the 43[rd] Annual Conference of Australian Agricultural and Resource Economics Society,Christchurch,20～22 January 1999
③De Janvry,A.,Sadoulet,E.,1997.Household modeling for the design of poverty alleviating strategies.Working paper No.787,Department of Agriculture and Resource Economics,University of California at Berkeley
④Ferreira,F.H.G.,Lanjouw,P.,2001.Rural nonfarm activities and poverty in the Brazilian Northeast.World Dev.23 (3):509～528
⑤Skoufias,E.,1994.Using shadow wages to estimate labour supply of agricultural households.Am.J.Agric.Econ.76:215～227