中国农村女劳动力流动行为的经验分析，本文主要内容关键词为：劳动力论文,中国农村论文,经验论文，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
大量的研究文献表明，劳动力流动是解决发展中国家农村剩余劳动力的一个有效途径（费景汉，拉尼斯；1989）；对于中国经济发展过程来说，它也是促进农民收入增长和缓解贫困的一种有效办法（中共中央政策研究室农村组，1995；张纯元，1995；李实，1999）。然而，当我们把研究的重点放在农村妇女的就业和收入上时，不难想象到女劳动力与男劳动力相比，存在着流动机会、流动范围、流动成本、流动收入等方面的不均等。我们将利用农村抽样调查数据对农村女劳动力的流动机会，外出就业时间，流动就业带来的收入等有关情况进行统计描述。同时，我们集中讨论妇女外出流动与农户收入增长之间的关系；对农村妇女外出流动的原因进行分析，主要考察是哪些因素有助于她们外出流动，哪些因素不利于她们外出流动。我们将把影响因素分为三类。一类是女劳动力自身的因素，如年龄，文化程度等；一类是她们家庭因素，如丈夫或家庭中其它男劳动力是否有外出打工的经验等；一类是社区因素或环境因素，如地方政府对妇女外出流动提供的帮助。
二、相关的研究文献
在农村劳动力流动的早期研究中，哈里斯—托达罗(Harris-Todaro,1970)的两部门模型占据了主导地位。在该模型中，劳动力的流动行为主要受到城乡之间（预期）收入差距的影响。当一个农村劳动力预期自己在城市赚取的收入，即使减去流动的成本后仍然高于继续务农的收入时，他（她）就会流向城市寻找就业机会。由于城市中存在着失业，他（她）的预期城市收入应该等于城市内部的平均工资水平乘于就业率（即获得工作的概率）。按照哈里斯—托达罗的两部门模型，农村劳动力流动主要是受到城市较高工资水平的“拉力”作用。然而，一些经验研究的结果并非完全支持哈里斯—托达罗两部门模型的基本观点(Hare,1999)。这使得一些发展经济学家转向农村劳动力流出地环境和条件进行考察。他们的研究发现流出地的农业收入的水平及其变动，当地基础设施的建设，资本信贷市场的发育程度在一定程度上影响到农村劳动力的流动行为。这方面的研究通常被称之为劳动力流动的“推力”理论。不管是“拉力”理论，还是“推力”理论都是以城乡之间的收入明显差异为基础的。“推力”理论更加注重的是劳动力的流出地中存在的各种各样阻碍劳动力外出流动的因素。即使城乡之间存在着显著的收入差异，这些阻碍因素仍可能造成劳动力流出的困难，从而使得劳动力流动不能实现。
如果城乡之间不存在收入差距，那么农村劳动力还会向城市流动吗？不管是按照“拉力”理论，还是按照“推力”理论，回答都是否定的。而80年代出现的“劳动组合理论”(Portfolio labor theory)对此却给予肯定回答。该理论实际上是用“投资组合理论”(Portfolio investment theory)来解释农村劳动力的劳动行为(Rosenzweig and Stark,1989)。在发展中国家，农村劳动力流动不仅仅是一种个人行为，更多的表现为一种家庭决策的结果。由于农业生产易于受到气候和自然灾害等因素的影响，加上农产品价格的波动性较大，农业的长期收入是不稳定的。如果家庭中的所有劳动力都从事农业，其家庭总收入将是波动型的，这会与其长期的连续平稳消费偏好相矛盾。为了减少家庭总收入的长期波动性，家庭内部的劳动力资源要进行重新配置。如果有些劳动力能够外出打工，获得较为稳定的收入，即使获得的收入不稳定，只要其波动与农业收入的波动不具有同步性，都会缩减家庭总收入的波动幅度(Stark,1991)。也就是说，农村劳动力的外出流动并非完全是为了获得城市中的更高的收入，也是出于回避农业生产风险的考虑，以求得更加稳定的家庭长期收入。
对中国农村劳动力流动的研究开始于90年代初期，当时农村劳动力的流动已经形成很大的规模。中国城乡之间巨大的收入差距以及社会文化基础设施的显著差别的事实使得大部分研究者们无法抗拒农村劳动力流动的收入“拉力”的解释。一些经验的分析结果也表明农村劳动力的外出打工明显地有助于农户收入的增长（李实，1999）。这种增长既直接地来自于外出打工者的打工收入，也间接地来自于由于家庭内部务农劳动力的减少而引起的农业边际劳动生产率的提高。还有一些学者的研究表明，仅仅用城乡之间的名义收入差距来解释中国农村劳动力流动是不够的。农村劳动力流动是一个过程，其中农村劳动力不仅要承担货币上的成本。还要承受心理上的成本。前者包括了名目繁多的费用，后者则有工作的不稳定，低下的社会地位，受到的不公正待遇和歧视等（赵耀辉，1999）。而且在90年代初期的中国农村劳动力的直接流动成本是高得惊人，大大障碍了农村劳动力的正常流动。
农村劳动力进入城镇就业以后，受到了种种不公正的待遇已成为一个不争的事实。90年代中期的一次抽样调查数据表明(Knight,song,and Jia;1999)，就货币收入而言，即使在大致相同的工作岗位上，农村流动劳动力的平均收入不到城市职工的80%。在城市中就业的农民工中，享有医疗保险的不足四分之一；享有公伤保险的不足三分之一。然而，一项企业生产函数的估计结果表明，城市企业中的农民工的边际劳动生产率相当于其平均工资收入的3.9倍；而城市本地职工的边际劳动生产率只相当于其平均工资收入的80%。(Knight,Song,and Jia;1999)。这意味着在一定程度上是农民工“养活”着城市本地职工。如果城市企业失去农民工，其经济效益和职工工资水平会不可避免地出现下降。
虽然国内外对中国农村妇女劳动力的流动进行专门研究的文献是屈指可数的，但是大部分研究农村劳动力流动的一般性文献都在不同程度上涉及到农村妇女劳动力流动问题。相对于男劳动力来说，妇女劳动力的流动规模是较小的（注：例如，根据农业部一个课题组的调查，在1993年的外出劳动力中，男性占72.1%，女性占27.9%（农业部《“民工潮”的跟踪调查与研究》课题组；1995年）。1994年北京市的一次流动人口的调查表明，男性流动人口为63.5%，女性流动人口为36.5%（冀党生等；1995年）。在四个城市的一次外来农民工的调查数据显示，大约仅37%的农民工是女性(Knight,Song,and Jia:1999)。），虽然其增长速度正在逐年提高（农业部《“民工潮”的跟踪调查与研究》课题组；1995年）。农村妇女劳动力流到城市以后，在就业和收入方面都表现出与男性流动劳动力不同的方面。她们更多地就业于商贸经营，饮食服务和家庭服务等领域，很少有人就业于建筑业（张庆五，1995年）。农村妇女流动劳动力的收入普遍低于男性流动劳动力，即使在同等年龄，同等人力资本和同等就业岗位的情况下也是如此(Knight,Song,and Jia;1999)。
三、农村女劳动力流动的相关事实
本节的主要内容来自于我们一次抽样调查数据的分析结果（注：本文的经验分析部分主要是依据农业部农村社会经济调查系统的调查数据。调查样本共有947个样本农户，3623个样本个人，都是来自山西省的长期观测点中的10个样本村。调查是在1997年春季进行，调查的内容是1995年农户的收入和务农等情况。）。首先，我们所关心的是女劳动力流动的规模和外出打工时间，以及与男劳动力相比表现的差异性。
表1中的结果表明，相对于男劳动力而言，农村女劳动力的流动规模是较小的，外出打工天数是较少的。女劳动力中外出打工的比例仅为3.9%，而男劳动力的这一比例是23.6%，后者几乎相当于前者的6倍。女劳动力外出打工天数占其全部就业天数的比例是3.8%，年人均外出打工天数仅为6.3天；而对于男劳动力来说，前一数字为17.7%，后一数字为44.4天。进一步的分析表明，男女劳动力在流动规模和流动时间上的差异主要来自不同年龄组上的差异。在25岁以下年龄组中的女劳动力具有非常明显的较高流动性，她们的外出打工人数占女性全部外出打工人员的60%以上。超过25岁以后，女性外出打工人数出现急剧下降，这一点是与女劳动力的婚嫁行为分不开的。对于男劳动力来说，外出打工人员的比例在40岁以后才出现较大幅度的下降。当然男性年轻劳动力也显示了较强的外出流动性。
农村妇女劳动力的流动性在不同村庄之间也表现出较大的差异性。如表1所示，村庄10中的15.5%的妇女劳动力为外出打工者，她们的外出打工时间占全部妇女劳动力就业时间的大约9%。与此形成巨大反差的是村庄5，村庄1，村庄8等。它们的女性外出打工者的人数很少，相应地外出就业时间很短。当我们将女劳动力的流动性与男劳动力进行对比时，自然会提出这样一个问题：不同村庄之间男女劳动力的流动性是否存在着某种相关性？如果存在着正相关性，说明一些影响劳动力流动的因素在不同村庄之间是有差别的，而这些因素对男女劳动力流动行为会同时产生相同的效应。它们大多是家庭之外的因素，例如劳动力所在村庄与城市的距离，历史上是否有外出打工的文化习惯，当地政府在组织民工外出打工方面的作用等等。如果它们之间存在着负相关性，说明男女劳动力之间有着流动上的替代性。这种替代性大多受到家庭决策行为的影响。出于上述考虑，我们计算了10个行政村男女劳动力外出打工人数的比例和外出打工时间比例之间的相关性。计算结果显示男女外出打工人数比例的相关系数是0.643，并且在5%的置信水平下是显著的。计算结果还显示男女外出就业时间的相关系数是0.862，并且在1%的置信水平下是显著的。这表明在女劳动力流动方面，家庭以外的影响因素起到更大的作用，而家庭内部的男女劳动力的相互替代行为的影响是微不足道的。
表1 农村女劳动力的流动规模和时间
女劳动力
男劳动力
流动劳动 占全部女 人均外出 占女劳力全 流动劳动 占全部男 人均外出 占男劳力全
力人数
劳动力的 打工天数 部就业时间 力人数
劳力的比 打工天数 部就业时间
比例(%)
的比例(%)
例(%)
的比例(%)
全部样本 383.9
6.33.8258
23.6
44.4
17.7
分年龄组：
20岁以下 8
21.1
50.0
32.6 24 42.1 77.1 39.5
20-24岁 15
10.3
17.4
11.4
55
32.5
72.9
30.90
25-29岁
6
4.8
7.7
5.3
35
27.3
54.8
22.1
30-34岁
2
1.8 2.4
1.3
42
35.4
62.0
23.4
35-39岁 2
1.4
0.2
0.1
30
25.4
39.0
14.1
40岁以上 5
1.2 1.3
0.8
72
14.3
21.2
8.3
分村庄：
村庄1 1
0.9
1.4
1.3 16
15.7 29.7
1.3
村庄2
2
3.3
9.0
6.9
29 37.2
88.1 34.0
村庄3 2
2.7
6.4
4.0
18 20.7 36.4
15.0
村庄4
3
4.2
11.0
4.4
30 35.3 60.8 20.8
村庄5 0
0.0
0.0
0.0 4
3.5 11.5
3.6
村庄6 2
2.4
6.5
7.7 29
25.2 49.7 19.9
村庄7
3
2.9
6.8
3.7 36 30.0 38.6
17.5
村庄8 1
0.5 1.0
0.5
4
2.2
4.6
2.0
村庄9 7
8.9 12.5
7.8 49
60.0
100.3 39.6
村庄10
17
15.5 16.7 8.9 43
34.7
59.5 23.8
注：(1)劳动力是指年龄在16-60岁之间的劳动力半劳力。在本调查数据中，劳动力总数是2067人，其中男劳动力为1093人，女劳动力为974人。(2)这里的流动劳动力是指在调查年份中有过外出打工经历的劳动力，他们包括了长期在外的就业者，也包括了短期在外的就业者。(3)全部就业时间包括了从事农业劳动时间。
表2
农村女劳动力的流动收入和工资率
女劳动力 男劳动力
外出打工 占全部女 外出打工 与女劳动力 外出打工 占全部男 外出打工 与男劳动力
年收入人 劳力非农 的工资率 非农就业工 年收入人 劳力非农 的工资率 非农就业工
均额(元) 就业收入 (元)
资率的比率 均额(元) 就业收入 (元)
资率的比率
的比例(%)
的比例(%) 的比率
全部样本 45.0 18.1
7.1
1.06
639.6
30.2 15.1 0.89
20岁以下 361.8 55.3 7.2
0.97 901.4 51.0
11.7 0.86
20-24岁 117.1 28.4 6.7 1.22 1012.0 43.7 13.9 0.98
25-29岁 45.6
19.9 5.9
0.98
743.5 44.9
13.6
0.92
30-34岁 18.9
8.9
7.8
1.11
1022.1 45.0
16.5
0.92
35-39岁 3.6
1.6
20.0
2.62
100.4
24.5 17.9
0.89
40岁以上 12.0 6.7 9.4
1.22
353.1
17.7 16.6
0.91
村庄1 13.8 100.0
10.0
2.68
382.4
50.3 12.9 0.90
村庄2 45.0 33.8 5.0 0.59 1173.7
84.0
13.3
1.06
村庄3 47.3 16.2 7.5
0.61 1095.2 22.8
30.1
1.03
村庄4 75.0 69.3
6.8 1.02
906.6 44.8
14.9
0.67
村庄5 0.0
0.0
-
-
162.9
3.7
14.2 0.99
村庄6 56.5
21.9 8.7 1.01
693.9 49.2 14.0 1.07
村庄7
72.1 52.6 10.6
1.80
626.8
28.6
16.2 0.74
村庄8 10.3
66.5
10.0
12.50
41.9
56.7
9.1 3.23
村庄9
85.8
65.9 6.9
1.49
1112.4
71.3 11.1 0.97
村庄10 91.4 11.7
5.5
0.64 996.6
26.5 16.7
0.87
注：(1)外出打工年收入的人均额是以全部劳动力作为基数计算的。(2)外出打工的工资率与非农就业工资率的比率等于（外出打工收入／外出打工天数）÷（非农就业收入／非农就业天数）。
在表2中，我们还计算了女劳动力外出打工收入及其单位工资率。为了进行比较，男劳动力的相关指标也被列入表内。平均来说，女劳动力外出打工收入仅占其全部非农就业收入的18%。这一比例比男劳动力低12个百分点。女劳动力外出打工的平均单位工资率是7.1元，只相当于男劳动力外出打工的平均单位工资率的47%。与男性外出打工者不同的是，女性外出打工者的外出打工工资率与其在当地的非农就业工资率的差异很小，而且前者还高于后者，如表所示前者是后者的106%。在这种情况下，女劳动力应该具有更强的外出打工动力。而我们的数据所表明的情况并非如此，这暗含着一些阻碍女劳动力流动的因素的存在，也许它们比收入的拉力更为重要。对于不同年龄组的女劳动力来说，其外出打工收入占全部非农就业收入的比例基本上是随着年龄的上升而递减的。而外出打工的工资率，虽然在不同年龄组之间有所不同（注：35-39岁女性劳动力的外出打工的工资率可能是高估，其原因是极值所致。），但是并没有表现出一种规律性。这意味着不同年龄组的女性外出打工者大多就业于大体相同的工作岗位，基本上都是非技术工作。相比而言，不同村庄的女性外出打工者的工资率差异更大一些。
我们还利用10个村庄的数据计算了农户家庭纯收入及其构成。从表3中的结果不难看出，个人非农工资性收入已经占家庭纯收入的一半以上，达到52.6%。其中男劳动力贡献了40.4个百分点，而女劳动力仅贡献12.2个百分点，前者相当于后者的3.3倍。在个人非农工资性收入中，外出打工收入占有5.1个百分点，不到个人非农工资收入的10%。同样地，外出打工收入主要来自于男性打工者。如表3所示，农户家庭纯收入中的外出打工收入占5.1%，其中的4.3个百分点是由男劳动力贡献的，相对来说女劳动力获得的外出打工收入对农户家庭收入的增长是微不足道的，仅占家庭纯收入的0.8%（注：当我们在农户的收入函数中引入女劳动力的外出打工天数和其它解释变量来解释农户收入增长时，发现女劳动力外出打工天数这一解释变量的系数估计值在统计上是不显著的。这进一步说明在山西农村妇女的外出打工对家庭收入增长的作用是非常有限的。）。由于种种原因，女劳动力具有更少的外出打工机会，但这并不意味着她们就业时间的减少。她们由于不能外出打工，也就把更多的时间用于从事农业生产经营和当地非农产业。正如表3所示，平均来说，女劳动力的个人非农工资性收入占农户家庭纯收入的12.2%。我们的计算还表明，女劳动力从事农业活动的平均时间是128天，比男劳动力大约多2天。
表3
农户家庭纯收入及其构成
家庭收入及其构成数额（元）
比例(%)
家庭纯收入总额：
6040
100.0
1.家庭经营收入
2860
47.4
2.个人非农工资收入 3180
52.6
1)男劳动力个人工资收入
2442
40.4
1a)男劳动力外出打工收入
2584.3
2)女劳动力个人工资收入
738
12.2
2a)女劳动力外出打工收入
470.8
四、对女劳动力流动行为的经验解释
虽然女劳动力的外出打工的时间是非常有限的，外出打工的收入也是微不足道的，但是毕竟还是有一部分女劳动力走出家门，去寻找外面的就业机会。下面我们对这些女劳动力的就业行为进行分析。
首先，我们将考察女劳动力外出打工行为与其个人特征之间的关系。我们在前面曾提到，外出打工者在年轻妇女中占有较高的比例（见表1）。此外，她们的文化程度与她们的外出打工行为又有什么关系呢？为此，我们首先将劳动力的教育水平分为4种，即(1)3年及3年以下，(2)4-6年小学，(3)初中毕业或肄业，(4)高中毕业或肄业及以上。如表4所示，对于女劳动力来说，在决定她们的外出流动行为的主要因素中，初中教育是至关重要的。小学及小学以下文化程度的女劳动力中，外出打工者所占比例是2%左右；对于初中毕业或肄业的女劳动力来说，这一比例上升到6%。当女性劳动力的文化程度进一步提高到高中及高中以上时，外出打工者的比例上升了2.8个百分点，可见上升幅度有所减缓。相比而言，男劳动力的文化程度与其外出流动倾向具有更紧密的相关性。在4-6年小学文化程度组中，外出打工者所占比例比3年及3年以下文化程度组高出12个百分点，初中毕业或肄业组的这一比例又比前一组高出5个百分点，最高文化程度组的这一比例又上升了8.5个百分点。（见表4）
应该说，这种单一因素分析对于我们初步理解女劳动力的流动行为是有帮助的，但是它对于说明这些因素的重要程度又是远远不够的。女劳动力的流动行为是受到多种因素的影响，而不是哪一个因素能够完全解释的。为了从数量上对单个影响因素的“单独”作用估计出来，我们有必要使用多因素分析方法。在这里我们使用了一个多元的Logit模型。被解释变量是女劳动力的流动行为(WM)。如果是外出打工者，WM=1；如果不是外出打工者，WM=0。我们设定了两个模型。在第一个模型中，解释变量有女劳动力的文化水平，年龄，家庭劳动力人数，家庭中是否有男劳动力外出打工，和居住地／流出地（村庄）。在第二个模型中，只是用土地／劳动力的比率变量替代了家庭劳动力人数变量，其它解释变量与第一个模型相同。表5给出了两个模型的估计结果和根据系数估计值计算出来相应概率值。从解释变量的系数估计值和概率值来看，三个影响因素表现出相对重要性。年龄变量是其中的一个重要解释因素，而且它们的系数估计值在统计上基本上都是显著的。根据几个年龄组的系数估计值计算出来的概率值表明，女劳动力的外出打工机会完全是随着年龄的上升而递减的。例如，根据方程Ⅰ的估计结果和在相同的假定下，20岁以下年龄组的女劳动力中外出打工的机会是10.3%，20-24岁年龄组的机会下降为7.9%，25-29岁年龄组的机会进一步下降为1.3%，30岁以上年龄组的女劳动力几乎没有外出打工的机会和可能。第二个重要解释因素是村际之间差异，它在某种程度上也反映了地域差异的影响。在其它因素给定的情况下，村与村之间女劳动力的外出打工的机会存在着非常明显的差异。从方程Ⅱ中的估计结果来看，即使抛开村庄5这一极端的情况不说，在村庄8中的一个女劳动力仅具有大约5%的外出就业的可能性，而如果她居住在村庄2，就会具有大约29%的可能性；如果她居住在村庄10，就会具有大约64%的可能性。第三个重要因素是家庭中是否有外出打工的男劳动力。我们的估算结果表明，在其它条件相同的情况下，家庭中有男性外出打工者的女劳动力的外出打工机会比家庭中没有男性外出打工者的女劳动力高出大约5-6个百分点。应该说，这一结果是很有意思的。按照家庭内部劳动分工的理论，如果家庭中有男性外出打工者，女性应该呆在家里从事农业活动和家务劳动。而我们的估计结果所表明的含义正好相反，家庭中有男性外出打工者反而有助于增加家庭中女劳动力的外出打工机会。那么，我们又应该如何解释这一结果呢？一种可能的解释是女劳动力外出就业的信息问题。由于外出打工的收入大大高于从事农业的收入，与男劳动力相同，受收入的诱惑女劳动力也具有强烈的外出就业的动力。但是，由于受到文化水平、外出经历以及女性自身特点的种种限制，她们单独外出打工活动总是充满着更多的不确定性和风险，而不确定性和风险实际上构成了她们外出就业的成本费用的一部分。正是由于较高的外出流动成本限制了女劳动力的外出就业的机会。如果她们外出打工时，特别是初次外出打工时，能够与家庭中有外出经历的男劳动力一同出门并受到一定的照顾，特别在找工作方面能够得到帮助，这会大大降低她们所面对的不确定性和风险，从而降低她们的外出打工的成本。
表4
农村女劳动力的流动行为和教育水平
女劳动力男劳动力全部劳动力
外出打工 外出打工时间 外出打工 外出打工时间 外出打工 外出打工时间
者的比例 占全部就业时 者的比例 占全部就业时 者的比例 占全部就业时
(%)
间比例(%)
(%)
间比例(%)
(%)
间比例(%)
教育年限：
3年及3年以下 2.08
0.36 8.47
3.46 3.94 1.31
4-6年小学
1.97
1.0020.67
12.6111.08 6.81
初中毕业或肄业
6.02 5.2225.98
18.7417.92 13.40
高中毕业或肄业以上 8.82
8.2334.48
25.5025.00 19.45
表5
农村女劳动力的流动行为的多因素分析(Logit model)
方程Ⅰ
方程Ⅱ
解释变量 系数估计值
概率值(%)系数估计值
概率值(%)
截距
-0.557
10.27
-2.163 9.23
20岁以下
-
10.27 - 9.23
20-24岁 -0.282
7.95
-0.512 5.74
25-29岁
-2.155* * 1.31
-1.812* * 1.63
30-34岁
-3.626* * 0.30
-2.755* * 0.64
35-39岁
-3.379* *
0.39
-2.571* *
0.77
40岁以上
-3.269* *
0.43
-2.966* * 0.52
3年小学及以下
-
10.27
-9.23
4-6年小学
-0.628
5.76
-0.782 4.44
初中毕业或肄业
0.038
10.63
-0.0034
9.20
高中毕业或肄业及以上
0.954
22.91 0.917
20.28
家庭劳动力人数
-0.567*
10.27
土地／劳动力的比率（亩／人）
-0.034 9.23
有男性外出打工者户
-
10.27
- 9.23
没有男性外出打工者户 -1.003* 4.03
-0.673
4.93
村庄1
-
10.27
-
9.23
村庄2
1.360
30.84
1.402 29.24
村庄3
1.144
26.45
1.707
22.87
村庄4
1.570
35.50
1.336
27.88
村庄5
-12.047
0.00 -12.210
0.00
村庄6
1.483
33.52
1.348 28.14
村庄7
1.548
35.00
1.220 25.82
村庄8
-0.096
9.42
-0.626
5.16
村庄9
2.230*
51.56
2.053 44.20
村庄10
3.400* * 77.42
2.866* * 64.11
-2log likelihood
321.82
321.51
Mean of dependent varible
0.0386
0.0386
Cases predicted correctly(%)
92.4
91.7
Number of observations
984
984
注：(1)*和**分别表示该系数估计值在5%和10%水平上是统计显著的。
(2)两个方程中的省略变量分别是20岁以下，3年小学及以下，有男性外出打工者户，村庄1。
(3)概率值的计算公式是p=exp(βiχi)/(1+exp(βiχi))。
(4)在计算概率值时假定了其它连续变量取均值，其它虚拟变量为省略变量值。
为了理解教育水平对女劳动力的外出流动行为的影响，我们在两个方程中都引入了文化程度的虚拟变量。虽然从系数估计值的数值上看较高的教育水平（特别是初中及初中以上）会有助于女劳动力的外出打工机会，但是这些系数估计值在统计上都是不显著的。这意味着文化程度，就影响女劳动力的外出打工机会而言，在我们的估计模型中并没有显示出特别的重要性。另外，为了考察劳动力过剩情况对女劳动力外出打工行为的影响，我们使用了两个代理变量，这是因为家庭内部劳动力过剩程度的精确估算是非常困难的。如表5所示，在第一个方程中我们使用了家庭劳动力人数作为代理变量，再在第二个方程中我们使用了劳（动力）均土地面积作为代理变量。在第一个方程中家庭劳动力人数变量的系数估计值在5%的水平上是显著的，但是数值是负的。这意味着在劳动力人数越多的家庭中，女劳动力外出打工的可能性越小。也就意味着过多劳动力并没有对女性外出流动产生压力。第二个方程中，劳均土地面积变量的系数估计值在统计上是不显著的，虽然数值是负的，似乎暗含着在“人多地少”的家庭中的女劳动力具有更强的外出流动倾向，由于系数估计值在统计上是不显著的，我们还无法得出更加确定的结论。
总之，农村劳动力的外出打工行为更多地受到“收入拉力”的影响。对于女劳动力来说，由于她们外出打工时面临着更多的不确定性和风险，“收入拉力”会相对下降（注：那么，女性劳动力又是如何认识她们的外出打工的困难的呢？在我们的调查表数据中，当家庭女户主被问到“如果你没有外出打工，主要原因是：…”，38.4%的回答者认为“孩子小、或家务事太多”，36%的回答者认为是由于“在家务农”，不能外出。大约4%的回答者把原因归结为“担心在外不安全”和“到外不知道如何找工作”。然而，不到1%的回答者认为“在外挣钱也不太多”。这表明“收入拉力”的影响还是存在的，由于“家务事”和“在家务农”构成了女性劳动力外出打工的机会成本的一部分，加上外出流动成本，会影响到“收入拉力”的影响作用。）。这会大大影响到她们的外出打工的机会和获取的打工收入。
五、结论
本文利用调查数据对农村妇女劳动力的外出打工行为和外出打工收入进行了经验分析。分析结果表明相对于男劳动力来说，女劳动力从外出打工中赚取的收入在家庭总收入中所占的份额是微不足道的。这一方面是与其外出打工的时间较少有关，另一方面也是与她们的外出打工的工资率较低有关。如何解释妇女劳动力的外出打工行为是本文的重点之一。年龄无疑是一个主要的解释因素。我们的分析结果表明，农村妇女外出打工者大多是年轻人。同时，文化程度也是不可忽视的因素，因为较高的文化程度更加有助于增加她们的外出打工机会。但是还应该看到，即使是同样年轻女劳动力，在不同村庄不同外出打工的机会也存在着很大的差异。对于大部分家庭来说，妇女在家务农构成了家庭内部劳动分工的一部分，然而也应该看到对于部分家庭来说，女劳动力与男劳动力一起外出打工更有助于家庭收入的增长。我们的分析结果证实，家庭内部男女劳动力的外出打工行为更多地表现为互补性，而非替代性。这是与女劳动力外出打工时遇到的各种信息不完全性和风险相关的。因而，从政策和制度的角度出发，如何降低女性外出打工者所面对的各种信息不完全性和风险也就成为本文的一个基本政策含义。