农村劳动力从非农部门回流到农业部门的影响因素分析，本文主要内容关键词为：农业部门论文,农村劳动力论文,非农论文,因素论文,部门论文，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。
中图分类号：F323.6 文献标识码：A 文章编号：1000-4149(2013)06-0056-07
修订日期：2013-07-26
一、问题的提出
二元经济理论认为，将农村中的剩余劳动力转移到非农部门就业，是发展中国家向现代一元经济转型的必经之路。改革开放以来，伴随着非农业经济的蓬勃发展和城镇化进程的大大加快，在我国，越来越多的农村剩余劳动力进入到非农部门就业[1]。这种劳动力转移为增加农民收入，缩小城乡居民的收入差距，改善农民生活以及农村反贫困立下了汗马功劳。农村劳动力的非农就业机会主要来自城镇地区，然而，由于苛刻的户籍制度的存在，在城镇非农部门就业的农村劳动力难以与城镇户籍居民一样平等享受公共服务，他们往往在城镇地区奉献了自己的青春和健康之后而被城市抛弃，带着老弱病残的身躯被迫返乡，重新回归农业部门，他们的非农就业岗位极不稳定。这种逆向非农化的现象不仅危害我国由二元经济向一元经济的转型以及城镇化战略的推进，而且可能在农村制造出一个新的贫困高风险群体，因为这些由非农部门回流到农业部门的劳动力通常年龄较大，健康状态较差，并可能未掌握农业生产技能，因而更易陷于贫困中。因此，分析哪些因素导致农村劳动力从非农部门回流到农业部门具有重大价值。
然而，尽管关于农村劳动力返乡现象的研究文献汗牛充栋[2-3]，但甚少有文献对农村劳动力从非农部门回流到农业部门的影响机制进行深入的分析。本研究将使用2008年中国综合社会调查数据，深入分析哪些因素导致农村劳动力从非农部门回流到农业部门。尽管数据在2008年采集，但由于影响农村劳动力回流到农业部门的基本要素变化甚微，因而该数据并不影响对当前问题的判断及相关政策思路的提出。
二、理论分析与研究假设
从事非农工作的农村劳动力为何不能保持其非农工作的稳定性，而从非农部门回流到农业部门？这与地理因素、劳动力自身的人口特征、人力资本和社会资本状况等因素密切相关。本文将基于人力资本理论和社会资本理论，主要分析农村劳动力的人力资本和社会资本状况对其回流到农业部门的影响，而地理因素和人口特征在本研究中主要作为控制性因素存在。
1.人力资本与回流到农业部门
人力资本理论主要关注教育、培训和健康对个人在劳动力市场上的状况及国家经济发展的影响。自从舒尔茨提出人力资本理论以来，研究者们就人力资本与非农就业的关系展开了广泛而深入的探讨[4]。蔡昉研究发现，那些受教育程度较高的农民更能抵御城市经济状况的不利影响[5]。张林秀等的实证研究表明，教育增强了农村转移劳动力非农就业的稳定性，在经济萧条时期，受教育程度较高的农村转移劳动力能够较好地避免被解雇的风险[6]。培训也增强了非农就业的稳定性。张照新与宋洪远基于国家统计局抽样调查数据的分析表明，受过专业培训的劳动力回流的比例低于未受过专业培训的劳动力的回流比例[7]。健康资本也是人力资本的一个重要组成部分。魏众通过分析1993年中国营养健康调查数据，发现提高健康资本存量对于农民获得非农就业机会具有重要的作用[8]。上述文献表明人力资本状况影响了农村劳动力非农工作的稳定性，他们在非农部门工作的稳定性越高，回流到农业部门的风险也就越低，因而可以推断出农村劳动力的人力资本状况亦可能影响其回流到农业部门的风险。据此，提出下列研究假设。
研究假设1：农村劳动力的人力资本状况影响其从非农部门回流到农业部门的风险，具体而言：①受教育程度越高，从非农部门回流到农业部门的可能性越低；②接受过相关培训将能够降低农村劳动力从非农部门回流到农业部门的可能性；③健康状态越差从非农部门回流到农业部门的可能性就越高。
2.社会资本与回流到农业部门
社会资本作为当今社会科学领域时髦的概念，1980年代以来因其强大的理论解释力，受到越来越多研究者的厚爱[9]。尽管学者对其界定存在分歧，但均认为社会资本主要指社会网络中接触到的和可利用的资源[10-12]。社会资本有三个层次：①微观层次的社会资本，即个人和家庭在水平层面上建立的社会关系网，以及关系网后潜在的价值规范，这种关系网帮助人们获得所需的资源，如信息、工作机会、知识、影响、社会支持以及长期的社会合作等；②中观层次的社会资本，主要关注群体间纵向和横向的社会关系网络，它影响群体在社会资源获取中的地位；③宏观层次的社会资本，关注的则是制度性和政治性环境，它影响国家的经济社会行动以及国家治理的质量[13]。人们通过对社会关系的投资和利用，可以期望在市场中得到回报[14]。
本文将用是否是党员、是否有亲密朋友、父亲的教育程度、父亲是否从事过非农工作以及是否是农村户籍等指标来衡量农村劳动力的社会资本状况。它们可能影响农村劳动力非农工作机会和非农工作的稳定性，从而影响其从非农部门回流到农业部门的风险。①拥有中共党员身份的农村劳动力通常具有更广泛的社会网络，并更有可能通过关系网络维持其非农工作的稳定性。②农村劳动力非农工作机会绝大多数来源于传统的亲缘和地缘关系网络，在城镇找工作期间以及失业期间，他们将会在老乡、朋友等帮助(如吃、住等生活方面以及就业信息方面的帮助)下，尽快找到新的非农工作，而这种亲友网络缓解了他们找不到工作返乡务农的风险。③家庭社会资本，是先赋性的血缘性社会资本，是指个体由其家庭出身等先赋因素获得的资本，它是家庭成员可以随时调用而引入到职业活动中去的资源[15]。邓肯和布劳(Duncan & Blau)在其“地位获得模型”中曾指出，个体地位的获得既取决于本人的受教育程度、初职和现职组成的后致性因素，亦受父亲的职业和父亲的受教育程度这些先赋性因素的影响。父亲教育水平高以及从事过非农工作，更有可能建立广泛的社会关系网络，尤其是非农工作的社会关系网络，而这亦可降低子女返乡务农的风险。④户籍身份更多的是一种制度性和政策性因素，本文之所以把它作为社会资本的一个指标，是因为户籍身份塑造了城乡居民不同形态和特征的社会网络。因户籍身份的不同导致了城乡居民在社会结构中的不同地位，从而在资源可获得性和占有上存在巨大的差异，这实际上是宏观层面的社会资本。这种城乡二元体制性障碍不利于农村劳动力非农工作机会的获取和非农工作的稳定性，从而可能导致其回流到农业部门。据此，提出下列研究假设。
研究假设2：农村劳动力的社会资本状况影响其从非农部门回流到农业部门的风险，具体而言：①同未入党的农村劳动力相比较，具有党员身份的农村劳动力从非农部门回流到农业部门的可能性较低；②拥有亲密朋友的农村劳动力回流到农业部门的可能性比无亲密朋友的农村劳动力更低；③父亲曾在非农部门工作的农村劳动力回流到农业部门的可能性比父亲未曾在非农部门工作的农村劳动力更低；④父亲接受的教育程度低将增加农村劳动力回流到农业部门的可能性；⑤农村户籍身份将增加农村劳动力回流到农业部门的可能性。
三、数据来源与变量定义
本研究使用的数据来自2008年“中国综合社会调查”，该调查是中国人民大学社会学系于2008年10～12月份在全国28个省(市)进行的大型的抽样调查项目。调查访问的对象是根据随机抽样的方法，采用分层四阶段不等概率抽样，即区(县)、街道(镇)、居委会(村委会)和住户，然后在每个被选中的居民户中随机选取1名18岁及以上家庭成员作为被访者。调查采用入户面对面访问及念读问卷的访问形式。此次调查共获得2018个农村样本。本研究选择了现在仍然从事非农工作以及曾有非农工作经历而现在回流到农业部门的农村劳动力样本，共计621个，以分析哪些因素与农村劳动力从非农部门回流到农业部门相关。主要变量定义及描述统计结果见表1。其中，描述统计结果及后面模型分析的结果均根据抽样概率进行了加权调整，数据分析采用了统计软件Stata 12.0。
因变量回流务农表示农村劳动力是否从非农部门回流到农业部门工作。可以看出，从事非农工作农村劳动力中约有51.3%回流到农业部门①。自变量主要包括地理因素、人口因素、人力资本因素和社会资本因素。从地理因素看，东西部两个地区的样本均约占总样本的30%，居住在距离最近集镇5公里范围内的样本约占30%，中部地区的样本约占40%；相应居住距离集镇5公里以上的样本约占70%；从人口因素看，汉族样本和男性样本分别占87.6%和71.7%，18～35岁、36～59岁以及60岁及以上样本分别占19.0%、73.4%和7.6%，约有21%的样本有6岁以下婴幼儿；从人力资本因素看，绝大部分样本教育程度在初中及以下，接受过高中及以上教育的样本仅占17.8%，仅有1.9%的样本接受过培训，12.6%的样本自我评价健康状况较差或很差；从社会资本因素看，有11.3%的样本是中共党员，约有71%的样本至少有一个亲密朋友，近40%的样本父亲是文盲，11.8%的样本在自己14岁时父亲在从事非农工作；近90%的样本拥有农村户口，这意味着约10%的样本拥有城镇户口。在农村地区拥有城镇户口的主要是乡村教师、乡村医生、农业技术人员，以及因土地征用或花钱购买户口而转变为城镇户口的家庭。
四、计量模型与结果分析
1.计量模型
本文将采用Probit模型。该模型是计量经济学非线性分析中的重要模型之一，并常常被应用于研究劳动力流动问题[16-17]。对于Probit模型，可以写为广义线性模型的形式：
Pr(Y=1|x)≡p(x)=h(xβ) (1)
对于Probit模型，h(·)是取正态分布的累积分布函数。实证分析中我们往往需要计算偏效应，也即边际概率②。对于某一个连续的解释变量xj，其偏效应为：
对于某一个离散的解释变量xj，为了简化，我们假定其为二值解释变量(事实上，一切k分类变量，总可以转化为k-1个二值变量)，其偏效应为：
2.结果分析
从模型分析结果可看出(见表2)，人力资本状况对农村劳动力从非农部门回流到农业部门有重要影响。同仅接受过小学及以下教育的农村劳动力相比较，接受过初中、高中及以上程度教育的农村劳动力回流到农业部门的概率显著较低，分别约低10%和25%。而健康状态差则显著增加了农村劳动力回流到农业部门的概率，同其他健康状态(包括健康状态一般、较健康和很健康)相比较，健康状态差的农村劳动力从非农部门回流到农业部门的概率约高出13%。由于农村劳动力主要在城镇非正规部门工作，而这些工作通常对体力要求较高，健康状态较差的农村劳动力难以适应这些持续的高体力消耗的工作，因而被迫返乡务农。尽管在城镇务工的农村劳动力大多参加了新型农村合作医疗，但由于无法报销在非农工作所在地的医疗费用，不得不重返农村治疗，这也就增加了他们回流到农业部门的风险。
接受过相关培训并没有降低农村劳动力回流到农业部门的概率。这可能是培训效果不佳所导致的。有研究指出，已转移至非农部门就业的农村劳动力的后续培训工作相对薄弱，许多农民工输入地的政府未将转移后的农民工培训纳入当地财政支持的培训计划，农民工在不具备相应岗位技能的条件下很难实现稳定就业，这使得返乡现象频发；同时，课程设置及教学内容等不适应就业岗位的需要，教学缺乏针对性和实效性，培训方法和手段落后；培训质量不高，使一些地方的农民在非农行业的竞争力不强，直接影响了通过就业培训转移农村剩余劳动力的成效[18]。
在社会资本因素中，党员身份和是否有亲密朋友对重返农业部门没有显著影响。其缘由可能是党员身份和亲密朋友是农村劳动力在乡村社会建构的社会资本，而这种社会资本对维持其在城镇地区非农就业工作的稳定性鞭长莫及，所以难以有效降低他们回流到农业部门的风险。农村户籍身份大大增加了农村劳动力从非农部门回流到农业部门的风险。拥有城镇户籍的农村劳动力通常由乡村教师、医疗人员以及农业科技人员构成，他们本身主要从事非农工作，同普通乡村劳动力比较，他们拥有更多的非农就业网络和渠道等社会资本。同这些拥有城镇户籍的农村劳动力相比较，农村户籍劳动力从非农部门回流到农业部门就业的概率高出36%。可见，户籍制度人为地构建了城乡二元社会，致使在城镇地区非农部门就业的农村劳动力无法与城镇户籍居民一样平等享受城镇公共服务，无法融入城镇社会，从而被迫重返家园。父亲的教育水平对农村劳动力重返农业部门的概率亦有显著影响。同父亲是非文盲的农村劳动力相比较，父亲是文盲的农村劳动力从非农部门回流到农业部门的概率高出13%。可见，父亲的教育水平塑造了子女非农就业资源的可获取性和非农就业的稳定性。父亲在样本14岁时从事过非农工作尽管在一定程度上降低了其回流到农业部门的概率，但并不具有统计显著性。
在控制变量中，地理因素对农村劳动力从非农部门回流到农业部门的概率亦有显著影响。同居住在东部地区的农村劳动力相比较，中西部地区的农村劳动力更有可能从非农部门回流到农业部门，他们重返农业部门的概率分别约比东部地区高出22%和36%。距离集镇位置较近也显著减少农村劳动力回流到农业部门的概率。同距离最近的集镇5公里以上的农村劳动力相比较，居住在距离最近集镇5公里范围内的农村劳动力重返农业部门的概率减少了约22%。这主要是由于东部地区和集镇附近非农工作机会较多，从事非农工作的农村劳动力即使失业，也能够很快找到新的非农工作机会，从而降低了其回流到农业部门的风险。
在人口特征控制变量中，除了民族因素外，其他因素包括性别、年龄、婚姻状态以及家中是否有婴幼儿等都对农村劳动力回流到农业部门没有显著影响。一般而言，青年农村劳动力因更易掌握知识、技能和信息，他们的非农工作机会相对较多，因而他们从非农部门回流到农业部门的风险也就相对较低。但本研究发现，在控制住人力资本、社会资本和地理因素的影响后，不同年龄段农村劳动力回流到农业部门的概率并没有显著性差异。
五、结论与讨论
城镇化首先是人的城镇化，而人的城镇化需要解决农村劳动力在非农部门稳定就业的问题。然而，我国大部分农村劳动力难以在城镇地区安居乐业，随着年龄增大和健康恶化，他们往往被迫重返农业部门。基于2008年中国综合社会调查中的农户微观调查数据，本文实证分析了人力资本、社会资本、地理因素及人口特征等因素对农村劳动力从非农部门回流农业部门就业的影响，本文提出的几个重要假设大部分得到了有力的统计支持：①人力资本状况对农村劳动力回流到农业部门的概率有显著影响，较高的教育水平和较好的健康状况降低了他们从非农部门回流到农业部门的概率，但培训因为缺乏针对性和实效性，对降低他们回流到农业部门的概率没有显著的影响；②农村劳动力拥有的社会资本状况也影响了他们从非农部门回流到农业部门的风险，农村户籍劳动力重返农业部门的概率显著较高，父亲是文盲也增加了其重返农业部门的概率，不过是否是党员、是否有亲密朋友以及父亲是否在调查对象14岁时从事非农工作等因素对其回流到农业部门没有显著的影响；③在控制变量地理因素中，同东部地区相比较，中部和西部地区农村劳动力更有可能从非农部门回流到农业部门就业；距离集镇越远，回流到农业部门的概率越高；④在人口特征控制变量中，除了民族因素外，年龄、性别和婚姻状况等因素对农村劳动力从非农部门回流到农业部门没有显著影响。
可见，人力资本、社会资本及地理因素在农村劳动力从非农部门向农业部门回流中发挥着关键性的作用。而这些因素大都可以通过政府干预施加影响。这为我国政府推进农村劳动力在非农部门实现稳定就业和城镇化战略提供了重要的政策思路。
就人力资本因素而言，需要进一步巩固中西部地区义务教育的成果，提高农村地区技术培训的针对性和有效性，重视农村生源大学生的就业问题，切实保障在城镇就业的农民工的医疗保障问题。由于大学毕业生就业困难，起薪甚至低于农民工，读书无用论再度盛行，这可能影响到农村居民对子女教育的投资，在一些地方中小学的辍学率甚至出现了反弹迹象，需要特别予以关注；农村劳动力转移培训中，应结合非农岗位技术要求，提高培训的成效；鉴于目前接受相关培训的农村劳动力所占的比例极低，需要进一步提高农村劳动力培训的覆盖面。目前迫切需要解决的是跨县市及跨省流动的农村劳动力的医疗保障问题，一方面，需要保障他们获得常住地区基本公共卫生服务的权益；另一方面，可以把那些已经在城镇地区实现安居乐业的农村劳动力纳入当地城镇居民或职工基本医疗保险中。
就社会资本因素而言，要通过改革甚至取消户籍制度，消除农村劳动力在城镇地区非农部门实现稳定就业的制度性障碍。
就地理因素而言，在国家产业布局中，要积极推动东部地区产业向中西部地区转移以及城镇化战略的实施。就我国区域发展战略而言，东部地区第二、三产业向中西部地区转移，既可以降低我国制造业的成本，继续发挥中西部地区劳动力价格相对低廉的比较优势，亦可为中西部地区农村劳动力就近提供稳定的非农就业岗位；而城镇化战略的实施，尤其是在中西部地区积极推进城镇化战略，有助于改善偏远地区的交通条件，既可以在城镇地区就近解决农村劳动力非农就业，亦可避免人口大规模跨省流动造成的诸如留守儿童以及空巢老人等巨大的社会负担。
①农村部分调查数据针对的是调查时居住在农村的居民，而不包括正在城镇务工的农村户籍居民，因此，不能用该比例衡量有从事非农工作经历的农村居民回流到农业部门的程度。调查时从事非农工作的农村居民主要在居住地附近从事非农工作，因此，该比例实质上衡量的是在乡村内及周边城镇从事非农工作的农村居民回流到农业部门的可能性。
②本文边际概率估算采用了与汪伟同样的方法，不过其文未提供计算公式。参见：汪伟.农民夫妻非农就业决策的微观基础分析——以山东省肥城市为例[J].中国农村经济，2010，(3)。
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