经济波动中农户劳动力供给行为研究，本文主要内容关键词为：农户论文,劳动力论文,经济论文，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。
在中国，虽然农业与非农就业与劳动力市场发育的联系很重要，但对于农户和个人在不同的经济时期（繁荣或萧条）在农业与非农就业的劳动力供给决定的动力机制问题上却鲜有研究。农户成员在经济繁荣与萧条时期的就业选择机制与这种非农就业劳动力转移对农户福利方面的影响等问题上仍存有很多疑问。他们到哪里去找工作？这种部门间劳动力转移规模有多大？在萧条时期，农业部门是否吸收了劳动力？这种吸收带来的劳动力重新配置是否意味着非农就业工作的失去？哪些人在经济紧缩时失去其非农工作？哪些人在繁荣时期加入到非农工作中去？对于中国这样一个经济易于波动和未来的就业增长率不平稳的国家来说，研究劳动力市场发育意义重大。如果一个良好的农村劳动力市场可以帮助在经济低迷时吸收失业者，使家庭可以在萧条时期依靠农业养活非农就业的失业者，以免除由于非农就业而带来的收入与创业投资的风险。而在经济高速发展时期将大量劳动力从农业部门释放出来，为其它部门提供所需的劳动力。这样，既有利于提高农民的收入，又可以促进经济的快速发展。
本文的目的就是回答上述一些问题，以帮助提高我们对于在经济繁荣和衰退时期劳动力供给机制的理解。为了实现上述目的，我们对农户在经济繁荣与萧条时期劳动力转移，及农户家庭成员在不同的经济时期进入或退出非农就业市场机制进行研究。并就这种转移对农户家庭福利状况的影响进行评价。
在展开具体分析前，首先交代一下本研究数据的来源以及分析方法的框架。由于受数据资料的局限，我们无法对上面所提的问题做全面分析。虽然农业吸收与释放劳动力的能力问题也包含着劳动力需求问题，但我们主要将集中在劳动力供给问题上。并且，为了满足我们研究目的，即反映劳动力供给决策与退出非农行业在不同经济时期的表现，我们需要有可覆盖经济繁荣与衰退两个时期的农户调查数据。在本文的分析中，我们所用的数据是由作者在不同时期收集的江苏北部1988、1992、1996年的农户调查数据。虽然样本的地区属性限制了该研究结果的广泛代表性。但由于此套数据是反映同一农户及个人在9 年时间内的跟踪信息，这使我们得以对于经济紧缩时期的许多重要问题进行研究。我们也因此可以运用计量经济学技术方法对样本数据特性进行分析。
一、中国经济的繁荣与萧条周期
中国改革的成功是以工业和农业引人注目的快速增长为特征的。 GDP从1986年的8960亿元（1997价）增长到1996年的69000亿元（国家统计局，1997）。这些增长的相当部分来自1978年以来的农业及乡镇企业的改革（Naughton，1995）。改革给农户带来新的机遇，允许他们根据市场信息而不是中央计划来安排生产。农业的联产承包体制使农户对劳动力的配置有了更多的自主权，农户也有了更多的生产积极性（ Lin，1992）。随着乡镇企业的迅速发展和城市就业市场的开放扩大，许多农民开始加入到非农就业的队伍中来，非农就业人口从1985年的6700万上升为1996年的1.3亿（国家统计局，1997）。
中国经济的增长步伐并不是平稳的。学者们对于波动的周期和原因有很多争议。但不管是什么原因，中国经济经历了80年代中后期的大起大落，1989年后的紧缩与90年代初的缓慢回升及90年代中期的繁荣。就业也随着经济的增长与下滑而起落。在80年代经济的快增成长后，农村非农就业及城市就业增长率在1989—1991年间回落，并于90年代又开始恢复攀升。建筑行业就业市场是农村劳动力非农就业的最大及最具有周期性的市场。80年代一直呈上升状态。到了1989—1990年，GDP 增长回落时，建筑业就业也随之回落。在90年代中期GDP增长恢复时， 建筑业市场就业情况也重新回升。在经济萧条时期，城市的就业情况表明：来自农村的就业者失去了工作，政府鼓励他们返回农村（Cheng，1990 ）。
改革开放以来，江苏的经济增长与全国保持同样的趋势。80年代后期增长率超过了20%。90年代初却显著下滑。而最高的经济增长率则发生在1993—1994年之间。Rozelle和Jiang（1995）的研究显示，周期波动在我们样本所在的江苏省北部表现更为明显。江苏省北部在繁荣时期的增长率超过了南方。部分原因是因为北方的起点较低。然而，在繁荣与萧条的变化中，增长率的回落及恢复的滞后也表现的更明显。正如全国的情况一样，江苏省的非农就业趋势也随着GDP的起落而起落， 建筑业就业市场在80年代快速增长，90年代初回落，90年代中期又回升。如果建筑就业趋势反映了非农就业的趋势，正如全国的数据反映的一样，我们可以得出结论；这种紧缩对于江苏省的非农就业有着实质性的影响，特别是在江苏省北部地区（Rozelle和Jiang，1995）。
二、劳动力的不同流向
不是所有雇佣农村劳动力的部门所表现的增长与紧缩的情况与以上讨论的一样。农村劳动力在主要工业及运输业部门的增长率和建筑业有着同样的趋势。在零售业与服务业部门就业减少与增加的波动要小一些。甚至有些行业即使在经济萧条时期的80年代末与90年代初，其就业也有强劲的增长趋势（国家统计局，1996）。例如，在以外商直接投资为主的行业中，1998年以前年均就业增长率达25%，1988—1992年间增长率为19%，而90年代中期为18%。这种情况表明，对于工人来说，就业机会在不同行业是有差异的，我们所选择的样本村的数据也证明了对于出口导向型的外资及国内企业，即使在90年代初，工作机会要比其他部门高一些。
就中国整体而言，劳动力在经济繁荣时期离开农业，而在经济萧条时期返回农业，这种海绵效应已被1986—1996年中国工业与农业就业的相反的周期循环所证明。在经济萧条时期（90年代初），从一些增长缓慢的非农就业行业游离出来的农业劳动力返回农业。而相反，在经济快速增长的80年代与90年代中期，劳动力大量流入非农行业。
（一）样本户的劳动力供给决策 样本村的农户也经历了80—90年代中期席卷中国的经济繁荣与萧条。在1988—1992年间，调查村中的农户人均收入下降幅度为5%—58%。而1992—1996年， 人均收入增长16%—167%。平均起来，1988—1992年间， 人均收入的下降幅度约为30%。到1996年，这种下滑得到扭转并显示出新的增长。非农就业收入在1988—1992年间下降，在1992—1996年间上升，在总收入中的比例已翻了一番，农业收入总的也保持增长趋势，个别部分的停顿主要是由于农户家庭成员失去了非农工作。农户的劳动力配置遵循着相似的模式，反映出宏观经济形势影响痕迹，在90年代初的萧条时期，样本村的非农就业下降了20%，从每年人均104天下降为84天。整个样本中， 平均每个农业劳动力从事农业的时间上升60%，从每人51天上升到83天，这种反相的劳动力配置现象，一直延续到90年代中期，经济重新回升，非农就业开始增加，农业劳动力投入下降约30%，进入与退出农业的趋势反映了就业情况的变化。
（二）性别、年龄、教育与非农就业 当劳动力在非农业部门的配置随着经济的繁荣与萧条而收缩膨胀时，我们样本点的每个人则因个人特征不同而有着不同的就业行为。这一节的目的就是比较样本内由于性别、年龄、教育程度不同而造成的劳动力供给行为的差异。影响劳动力供给决定的因素的范围部分决定于劳动力市场的运作良好程度。在中国农村劳动力市场的发展是否能够使得农户提高其自身资源配置效率 （Rozelle，1998 ）和是否能够在风险来临时通过劳动力在农业与非农产业的配置转移来降低风险（Giles，1997 ）等问题上目前存在激烈的争论。一些研究认为中国农村劳动力市场已发育很好；另些研究则发现在农村劳动力市场上存在的非市场因素很多。
尽管我们在江苏选取的几个样本村的地理位置大致相近，但各村在乡镇企业发展水平与收入水平上还是有明显区别，特别是在高邮市的两个村，1988年每个村有4个工厂， 而兴化市的村却没有超过一个工厂的。不管是不是由于工业产出的区别或是其他因素的影响，两个县在非农就业的增长与下降模式上表现出不同特点。兴化的农户1988年人均非农就业收入要低于高邮市，其参与非农行业的劳动力比例也不到50%，比高邮低20%。兴化市农户回到农业的波动幅度也较大。有趣的是，尽管90年代中期比80年代经济更加繁荣，我们样本村非农行业吸收农村劳动力的能力却都变小了，特别是对于当地乡镇企业。1988年不发达的中国农村劳动力市场的本质特征可能就是对于不同地区的农民有不同的非农就业机会，每个村子的工业化水平对于村民的非农就业机会有显著影响，无论其有没有掌握必要的技能。然而，这种由当地领导与企业负责人提供给当地居民的就业机会随时间而呈下降趋势，企业破产及市场压力使得样本村的领导被迫放松了对于村办企业的控制，而越来越接近私人工厂的管理形式使得本村就业目标变得不象以前那样重要。
1.性别。性别差异在就业结构中所造成的影响在国际上也有很多讨论。在经济繁荣与萧条时期，工作机会对男子与妇女是否均等？在经济扩张时妇女是否有同样的机会获取非农工作？或者妇女留在家中继续从事农业这种传统模式是否还适用？当丈夫或父亲失去非农工作回到土地上时，会有什么变化？情况可能是这样：男人们能更有效利用非农工作机会，农户家庭会将妇女从家务中解脱出来从事更多的农业生产活动以保持农产品产出水平不变以达到最优化，直到男人们失业为止。在这一段时间里，我们试图解释经济的繁荣与萧条会对农民中不同性别群体的劳动力行为有怎样的影响。如果有非农就业机会，农户是否会作出有利于提高其收入的理性的劳动力配置选择。当经济下滑时，农户是否会通过劳动力配置的调整以缓冲收入减少的波动。
近期其他学者的研究也表明：妇女与男子相比非农就业机会较少，而且非农就业收入也较少，Rozelle等（1998 ）得出相似的结论：妇女非农就业机会少于男子，且从事非农就业的行业也不相同。男女之间的收入差别现象依然存在，这种差别部分来自纯性别原因，另一部分来自行业差别，教育程度、工作经验及技能差别，妇女在家庭中所要承担的责任也是造成这一差别的原因。
我们样本中的男人与妇女，在劳动力市场中扮演的角色有所不同。妇女在经济紧缩时被更苛刻的对待。在经济繁荣时也不太受欢迎。在所有时期，妇女的非农就业机会都少于男子，因此，妇女在农业中工作的时间较多。而且，在经济紧缩时期，妇女更易于从非农行业中退出。在1988年从事非农工作的男子中有33%于1992年退出了非农行业，而妇女这一比例却达到了62%。在90年代中期经济复苏时，男子比妇女也有较多的非农就业机会，妇女非农就业较少的原因一部分是由于性别差异带来的收入差异，这可能是社会偏见所致。也由于制度特点或者妇女在技能上的缺乏。在我们的样本中，1988年以后，妇女非农就业所得低于男子，而且，这种差距随着时间进展有扩大的趋势。1992年妇女工资比男子低27%，而1996年为49%。
2.年龄。年龄与身体强壮程度，工作经验及家庭责任等所有人力资本等重要因素密切相关。年龄也是劳动力就业与工资水平的一个重要决定变量。在我们的样本中，20岁以前的劳动力非农就业水平最低，其就业水平在所有年龄段中最低（除了中年妇女，仅有36%的非农就业率）。在所有21—65岁的个人样本中，包括男子与妇女，从事过非农与农业工作的人平均超过总样本的95%。
我们的研究发现：年龄与非农就业有很强的相关性。对男子来说，21—30岁的男子非农就业率最高，其次是31—50岁的男性，最低为51—65岁的男性，同样的情况也发生在妇女非农就业中，年纪轻的妇女就业率要高于年龄大的妇女。
3.教育。从理论上说，在高度发达的劳动市场中教育是一个能决定非农工作状况和就业的重要的人力资本合成部分。在我们的样本中，男性中受教育程度最高的是男性青年组。教育既可影响到个人是否可进入非农工作，而且也是一个避免被解雇的安全保障。那些受过至少7 年教育的人非常可能在非农工作中工作。那些受到不超过6 年教育的人一般只做农业工作。一般来说，对于那些在1992—1996年中的大多数样本中的非农工作者来说，他们受过至少9 年义务教育的人极有可能在非农劳动中继续工作，而且不会被解雇。
4.年龄、性别、经济周期对于妇女就业的影响。在经济周期的各个阶段，年轻女性劳动力就业有相当大的变化，特别是与其他年龄段比较而言。尽管所有年龄段的男子与中年妇女在经济萧条中工作机会较少的情况下减少了非农就业，而青年女性非农就业却是呈上升趋势（从1988年的38%到1992的57%），另外，Rozelle和Jiang（1995 ）发现（ 用1988—1992年同样的样本数据）农户家庭中儿媳（或者年轻的已婚妇女，包括1988年未婚、1992年已婚）的非农就业率有所上升。调查发现，许多妇女认为：她们已有可能离开农业而从事非农行业。相反，那些工作在最易受经济周期影响的部门的男子，比如建筑行业及重工业行业的人却看法相反。妇女可以在快速发展的外向型企业找到工作，为此她们不得不去大城市或工业较发达的地区，如上海郊区、苏南、苏北工业发达地区，有些被访问的男性告诉我们：他们失去非农工作返回农村，使妇女可以最终进入非农就业者行列。很清楚，这些说法与数据反映的情况是一致的，即农民家庭及其个人劳动力配置行为是与其他家庭成员的就业行为紧密相关的。
三、计量经济模型拟合结果
我们下面要做的是通过采取一系列系统检验和分析的计量经济模型来了解个人和农户在经济繁荣和萧条期间劳动力决定的反应是如何的。首先，我们要分析的是我们样本中的个人是否在经济萧条时受到了冲击。也就是说，看看他们是否由于经济萧条压力而退出非农工作行业，或减少工资。其次，分析农户和个人对此做出的劳动力供给决策反应。首先要调查在1992年他们是怎样使用自己的劳动力的。然后再研究一下当个人失去非农工作时会发生什么变化以及当一个家庭成员失业时农户和其他个人有何反应。
为了得到我们测试的结果，我们估计了多套方案方程来决定进出非农工作，工资及个人和农户劳动供给等方程。大多数模型分析出来的结果令人满意。如用最小二乘法估计的总劳动力和农业劳动供给方程的调整后的r平方都高于0.3。用概率来测量的是否参与非农劳动及进出非农劳动力市场的方程测定均显得精确。
大部分解释变量的系数符号均是我们所期待的结果。其具有重要意义。例如，在解释决定是否参与非农工作的第一套方程中，人力资本变量显示出经验和教育的增加是一个正的影响因素。其它一些指标也反映出整个模型的良好表现。
（一）经济萧条的影响 非农就业参与模型结果显示出在90年代早期的经济萧条对非农部门有着逆向影响（表1）。1992 年虚变量符号为负意味着有所有其它因素都保持一致的情况下，样本中个人在1992年得到非农工作的机会要较其他年份少13%（第1和2列）。模型结果还显示，那些工业化较高的村庄（作比较的村庄）非农就业减少的要比工业化程度低的村少。这就使我们可以得出这样的结论：如当地干部能很好地运作好当地的企业，农民不致会被大的宏观环境影响太大。
表1 非农就业参与决定因素及农村的经济萧条，1988—1996
应变量:非农工作参与与否
所有年
1988
dF/dx[a] z
dF/dx z
观察值
919
292
年龄 0.04**4.37 0.02 1.58
年龄平方 -0.00**
5.00 -0.00** 2.09
教育 0.06**4.01 -0.000.16
教育平方 -0.00**
2.90
0.000.36
家庭有小孩数量0.11**2.16 -0.020.26
家庭有老人数量0.04 0.74 -0.020.19
农户劳动力 0.03 1.55
0.041.10
农户土地规模 -0.03**
2.85 -0.07** 3.86
女性 -0.29**
7.30
-0.41** 5.64
村虚变量
村 3 -0.040.97
0.050.64
村 4 -0.15** 2.68
-0.17* 1.67
村 5 -0.15** 2.67
-0.20* 1.83
年分虚变量
1992
-0.13** 3.07～ ～
1996
-0.010.1 ～ ～
Obs.P 0.4472 0.4932
Pred.P 0.4294 0.4898
应变量:非农工作参与与否
19921996
dF/dxz dF/dx z
观察值330 297
年龄 0.05** 3.09 0.06** 3.25
年龄平方-0.00** 3.23-0.00** 3.57
教育 0.06** 2.08 0.15** 4.14
教育平方-0.00** 1.66-0.01** 3.11
家庭有小孩数量
0.36** 4.00-0.100.92
家庭有老人数量
0.02
0.21 0.060.73
农户劳动力 -0.00
0.02 0.07*
1.67
农户土地规模 0.00
0.16-0.021.54
女性-0.16** 2.48-0.33** 4.46
村虚变量
村 3
-0.13* 1.85-0.060.73
村 4
-0.27** 3.09 0.070.64
村 5
-0.18** 2.00 0.010.10
年分虚变量
1992 ～ ～
～
～
1996 ～ ～
～
～
Obs.P0.3939 0.4713
Pred.P
0.3766 0.4110
a.dF／dx表示应变量随自变量每变化一个单位所要变化的概率。
注：1）**表示5%的显著水平，*表示10%的显著水平。2）虚变量的变化为0与1之间的变化。3）Probit模型有一常量项， 但其系数没有包括在表中。
劳动力进出非农行业模型的得出的结果与参与非农就业模型的结果类似（表2）。与1992—1996期间相比，在1988—1992期间， 退出非农行业的概率要高的多。此外，已有模型结果还表明，在1988—1992年期间，总的非农就业机会减少较重（在第3、4列可以发现）。教育因素在一般非农机会减少中只扮演很小的角色。因为在我们样本中有很大一部分人是在1988—1992期间被裁员的。但是，在90年代中期的经济增长年代，非农就业机会又增多。雇主在选择人员时给予受过教育的人以更多的机会。
表2 样本村农民进出非农行业模型结果，1988—1996
应变量
退出非农行业
所有年1988-1992
dF/dx[a]
z-value dF/dxz-value
观察值 221
135
教育 -0.7
(0.20)
-0.7 (0.14)
教育平方 0.0
(0.16)0.2 (0.68)
家庭有小孩数量
-3.7
(0.53)
-20.5(1.51)
家庭有老人数量2.0
(0.30)19.0*
(1.98)
农户劳动力
-1.4
(0.42)
-0.8 (0.16)
农户土地规模 -0.7
(0.40)2.8 (1.17)
性别和年龄
中年男性 23.8 (1.66)
39.9**
(2.16)
老年男性 46.5**(3.23)
54.5**
(3.10)
未婚女青年12.6 (0.46)
26.5 (0.82)
已婚女青年51.0**(3.17)
48.6**
(2.69)
老年妇女 59.8**(3.77)
69.2**
(3.69)
村虚变量
村 3 23.3**(2.20)
33.5**
(2.79)
村 4 29.6**(2.28)
47.8**
(2.90)
村 5 34.8**(2.65)
51.9**
(3.06)
1992-96 -21.1**(3.01) -
Obs.P 0.34842
0.40741
Pred.P 0.30756
0.36460
应变量
进入非农行业
所有年
1988-1992
dF/dx
z-value dF/dx
z
观察值
359 172
教育 7.4**
(3.64)
1.0 (0.42)
教育平方-0.4**
(2.73)
0.0 (0.27)
家庭有小孩数量
1.1 (0.17)
7.8 (1.22)
家庭有老人数量
3.3 (0.85)
2.7 (0.55)
农户劳动力
4.1 (1.58)
3.0 (0.93)
农户土地规模-0.4 (0.49)
0.3 (0.19)
性别和年龄
中年男性-0.5 (0.04)～ ～
老年男性 1.9 (0.25) 12.9 (1.11)
未婚女青年 16.6 (0.54) 26.1 (0.83)
已婚女青年
3.4 (0.45) 22.9 (2.14)
老年妇女-14.4*
(1.76) -6.6 (0.62)
村虚变量
村 3
-0.3 (0.05) -9.8 (1.46)
村 41.1 (0.15) 16.3**(2.10)
村 5
-0.8 (0.11) -8.8 (1.17)
1992-96 17.3**
(3.65)- -
Obs.P 0.256270.32386
Pred.P0.199720.20066
a.dF／dx 表示应变量随自变量每变化一个单位所要变化的概率。
注：1）**表示5%的显著水平，*表示10%的显著水平。2）虚变量的变化为0与1之间的变化。3）Probit模型有一常量项， 但其系数没有包括在表中。4）—表示没有人进入该组，因而没有预测值。
两阶段Heckman估计值表明在经济萧条时期工资也受到影响（表3第1列）。1992年虚量变的负系数值在1 阶段概率中与其他结果类似（表1）。工资方程式中的性别变量符号为负表明在经济萧条时期，妇女的工资比男人少13%。但是，在1992年（第5 列）她们的工资虽然总的来说下降，却没有明显的不同。虽然1992年男人的工资并不比1988年低，但比1996年的工资却低了65个百分点。 总的说来， 我们所描述的那些在1992年非农劳动就业下降的结论是正确的，工人们大量的被解雇而且很难再找到新工作，大多数工人的工资比经济繁荣时期要少的多。
（二）经济萧条对策 无论在经济繁荣和萧条时期，农户劳动力供给的变动证明了农业可以扮演缓冲非农部门中下岗工人再就业问题的角色（表4）。就农户来说，估计值和显著性是非常明显的（第1—4 列）。结果显示，每当家庭成员中有一人失业，而且假设其他情况均相同，家中干农活的天数就上升200天， 农业在中国的这些地区在吸收下岗劳动力上显示出惊人的能力，即使是在非农工作难找到的情况下，高增长的农业产量总值在那时当然也会帮助维持收入。
表3 农村经济萧条和工资决定因素，1988—1996[a]
所有人 男人
工资方程[b]
n=927[c]
n=490
年龄
0.05**
(3.6)[d] 0.06** (2.2)
年龄平方 -0.00**
(3.4)-0.00** (2.2)
教育 -0.01 (0.4) 0.04(1.1)
教育平方 -0.00 (1.1)-0.00** (2.0)
部门影响作用
工厂 -0.28**(3.6)-0.24** (2.5)
建筑业0.08 (0.8) 0.08(0.73)
商业 -0.39**(2.7)-0.29(1.4)
性别-女性-0.13* (1.7)
-
-
1992 -0.02 (0.2) 0.07(0.62)
1996 0.63**(7.6) 0.65** (6.7)
常数项1.00**(2.7) 0.65(1.2)
Probit:非农就业参与方程
人力资本
年龄 0.09**(4.4) 0.19** (6.1)
年龄平方 -0.00**(4.5)-0.00** (6.6)
教育 0.22**(6.2) 0.09(1.4)
教育平方 -0.01**(3.1)-0.00(1.0)
农户特征
家庭有小孩数 0.18 (1.5) 0.54** (3.3)
家庭有老人数 0.14 (1.2) 0.20*
(1.7)
农户总劳动力 0.07 (1.1) 0.02(0.37)
农户土地规模 -0.04* (1.8)-0.08** (2.8)
村虚变量
村 3-0.15* (1.6)-0.36** (2.3)
村 4-0.30**(2.2)-0.66** (3.4)
村 5-0.32**(2.3)-0.58** (2.9)
年虚变量
1992 -0.45**(4.1)-0.60** (3.9)
1996 -0.08 (0.7) 0.14(0.85)
常数项
-2.2** (4.6)-2.0**
(2.9)
女人
工资方程[b]n=437
年龄 0.04
(1.5)
年龄平方 -0.00 (0.8)
教育 0.33** (4.8)
教育平方 -0.02**(3.8)
部门影响作用
工厂 -0.14 (1.6)
建筑业-0.01 (0.1)
商业 -0.37**(2.6)
性别-女性
- -
1992 -0.65**(5.1)
1996
0.35**(2.7)
常数项 -1.4**(2.9)
Probit:非农就业参与方程
人力资本
年龄
-0.07*(1.8)
年龄平方0.00 (1.3)
教育0.14**
(2.1)
教育平方
-0.00 (0.8)
农户特征
家庭有小孩数 -0.19
(1.1)
家庭有老人数 -0.12
(1.3)
农户总劳动力 0.11** (2.1)
农户土地规模 -0.04
(1.3)
村虚变量
村 3 0.01
(0.1)
村 4-0.14
(0.8)
村 5-0.30** (2.0)
年虚变量
1992 -0.20 (1.2)
1996
0.09 (0.5)
常数项 0.39 (0.5)
a.用Heckman 两阶段最小二乘法拟合。 b.工资为对数，InverseMills Ratio（IMR）（－0.42）的t－值为－1.28， 表示选择误差很小。c.为观察值。d.z－统计值在括弧内。
注：1）**表示5%的显著水平，*表示10%的显著水平。2）虚变量的变化为0与1之间的变化。
表4 农村经济萧条及农户劳动力供给行为，1988—1996
应变量:全年总劳动日数
方程1 方程2
方程3
观察值 333 333333
家庭有小孩数
-15.7
(1.0) -18.64 (1.2) -19.80
(1.2)
家庭有老人数 8.8
(0.7)8.67 (0.7)
5.30
(0.4)
农户土地规模14.3** (6.4) 14.64** (6.6) 13.94** (5.9)
家庭劳动力数26.7** (4.6) 22.90** 4.6 26.06**
4.9
家庭非农就业人数 -7.5 (1.2) - - --
家庭非农就业人数工- -
- - -259.05** (6.2)
村 2-2.4 (0.2) -1.12(0.1) -0.23(0.0)
村 3 5.28.77(0.6) -173.84**(5.2)
村 4 43.5** (2.7) 48.24** (3.2) -129.56**(3.9)
1992
107.6** (8.8) 109.77
(9.0)
-
-
199616.8
(1.4)
17.00
(1.4)
-
-
常数项-16.1
(0.9)
-19.23 (1.0) 473.25** (6.3)
调整后的R平方
0.4380 0.43700.3539
方程4 方程5
观察值
333 333
家庭有小孩数
-25.78 (1.3) -26.06 (1.2)
家庭有老人数17.29 (0.7) 11.13 (0.4)
农户土地规模12.87 (4.0) 12.34**(3.6)
家庭劳动力数20.96**
(2.5) 24.43**(2.9)
家庭非农就业人数
-6.29 (0.8) - -
家庭非农就业人数工
- --249.71** (5.9)
村 2- -
- -
村 3- -
- -
村 4- -
- -
1992
105.77**(8.0)- -
199614.47 (1.1)-
常数项 84.84 (1.2) 561.73**
(5.2)
调整后的R平方
0.3926 0.2752
a.t－统计的绝对值在括弧内。
注：**表示5%的显著水平，*表示10%的显著水平。
个人农业劳动力供给反应方程的结论大多与农户水平分析结果相一致（表5）。 在所有的方程式中（包括固定因素和非固定因素）其结果可以看出，在经济萧条年代的苏北地区，每个人都已经提高他们分配在农业方面的劳动力（1、2、4、5列）。同时我们发现，家庭中一个人劳动力供给发生变化，家庭中其他农劳动力供给及其地位也随之变化。他们之间有着伴随的关系（1列）。
表5 农村经济萧条和农户个人劳动力供给行为，1988—1996
应变量:每年总劳动日数
方程1 方程2 方程3
观察值927 928 927
年龄 12.12**(16.0)
11.39**(14.8)16.94**(2.4)
年龄平方 -0.14**(14.1)
-0.13**(12.8)-0.21*(1.7)
教育 2.65**(2.0) 1.52(1.2)9.83(0.7)
教育平方 -0.29**(3.0)-0.23**(2.3) -0.63(0.8)
家庭有小孩数 -6.70(1.5) -8.51*(1.9)
8.99(0.3)
家庭有老人数 2.16(0.5)
0.97(0.2)8.16(0.4)
家庭劳动力
-5.15**(2.6)-4.53**(2.7) -1.90(0.0)
农户土地规模 3.50**(4.9) 3.89**(5.3) 0.74(0.4)
行业间转移和分配
从事非农工作 -24.53**(7.1)-
-177.16(0.6)
家庭从事非农
1.94(0.9) -
-
工作的其他人口
家庭从事非农工作
-
-2.08(0.0)
的其他人口工具变量
性别 女性-1.49(0.4) 5.22(1.4)-38.81(0.3)
虚村变量 村 3
-3.21(0.9) -2.56(0.7)-0.76(0.6)
村 43.96(0.8) 6.53(1.3)-16.79(0.7)
村 5
13.29**(2.7)
15.72**(3.1) -7.2(0.2)
年虚变量 199225.77**(6.7)
28.12**(7.2)
-
1996 -3.11(0.8)
-3.23(0.8) -
交叉影响 村 3*92年- --
村 3*96年- --
村 4*92年- --
村 4*96年- --
村 5*92年- --
村 5*96年- --
女性*r92年- --
女性*96年 - --
常数项-174.93**(10.0) -179.67**(10.1) -157.52(0.9)
调整后的R平方 0.4370 0.40690.5154
方程4 方程5
观察值
985 985
年龄 -0.19(0.0) 0.76(0.2)
年龄平方 -0.03(1.3)-0.02(1.0)
教育 - -
教育平方 - -
家庭有小孩数 -13.65**(2.5) -11.12**(2.0)
家庭有老人数1.74(0.2) 1.65(0.2)
家庭劳动力 1.94(0.7) 2.20(0.9)
农户土地规模3.59**(3.9)3.52**(3.7)
行业间转移和分配
从事非农工作 -7.24(1.4) -
家庭从事非农-
工作的其他人口
家庭从事非农工作 -1.20(0.5)-
的其他人口工具变量
性别 女性
- -
虚村变量 村 3 - -
村 4
村 5 - -
年虚变量 1992 47.65(3.2)48.83**(3.0)
1996 27.84(1.1)22.01(0.8)
交叉影响 村 3*92年 --9.46(1.1)
村 3*96年 - 7.25(0.7)
村 4*92年 -25.98**(2.3)
村 4*96年 - 6.88(0.5)
村 5*92年 -10.99(1.0)
村 5*96年 - 9.12(0.7)
女性*r92年 --3.29(0.5)
女性*96年
- 3.59(0.5)
常数项64.00(0.6)68.72(0.6)
调整后的R平方
0.5232
a.t－的绝对值在括弧内。
注：1）**表示5%的显著水平，*表示10%的显著水平。2）虚变量的变化为0与1之间的变化。3）女性与农户小孩数、 与农户老人数以及与村虚变量之间的交叉影响均在模型中采用，但没有记录在表格里。 4）Probit模型有一常量项，但其系数没有包括在表中。
（三）福利影响 妇女们在经济萧条时期更加脆弱。在我们的样本中，即使是每个人都工作，但在参与非农劳动力中妇女显得尤为低（表1）。即使是考虑到个人资本水平和家庭结构等因素， 妇女从事非农工作的机会也很低。在经济萧条期间，大约有22.4%的妇女被解雇，所以不到21.5%的妇女进入非农部门。而且妇女在任何时期进入非农部门工作比率不到10.3%。由于某些原因，妇女被排除在非农工作外。我们的分析表明，这些结果是由于某些文化、性别、或其他未知因素所造成的。
经济萧条对于不同年龄组的人有着不同的影响。90年代早期，当大多数工人失业时，年轻妇女却没有失业（表2第3列）。年轻妇女在那时实际上比其它年龄组的人有着更高的工作比率（第7 列）。 虽然是在1988和1996年经济繁荣年，年轻已婚妇女的就业率也就明显低于其它年龄组，但在1992年却很高。这些雇用情况表明妇女在受经济萧条影响很小的某些机构和出口部门中是不同程度被雇用着。很明显，虽然男人有很多机会从事非农工作，家庭没有觉得让年轻的单身女子及已婚妇女去做那些工作有什么益处。但对于男人来说这种时期干农活是有利的。当男人没有工作时，工作机会就会变得吸引人，那是因为对于妇女来说，不干农活的机会是很低的。工作转换是农户试图缓冲经济萧条影响的另一种手段。
四、结论
本文得出的结论表明：中国，至少是在样本所在的苏北地区，农业部门在改革开放的经济增长中，扮演着稳定器与推进器的角色，农户中个人劳动力择业行为是理性的，并且兼顾其他家庭成员的状况，在80年代与90年代初失业率上升的时期，来自农村的失业者返回农村，农业部门劳动力的增长减少了农户由于失去非农工作的收入波动。在Johnston和Mellor的农业对社会发展的五个贡献中，应加入这一新的内容。在非农部门对劳动力需求增加时，妇女必须承受其他家庭成员外出打工和让其他人留在家中务农所带来的代价，妇女在所有时期承担着更多的农业劳动，这远远超出她们体力上应承受的比例，当妇女得到非农就业机会后，她们工资较低且易被解雇。
不是所有的妇女在萧条时期都面临着失业，一些证据表明：一部分妇女在萧条的90年代初反而就业增加了，当男人们回到农村，开始增加农业中劳动力投入时，一些年轻的女性发现，她们可以进入那些受萧条影响的较小的行业中去，也许这个结论下的太早。有成功的就业经历的女性，即使在下次繁荣期中失去工作机会（因为男人们找到了更赚钱的工作）这也将有助于提高她们在社区社会里的地位与形象，非农工作的经历常常使妇女学会技能并有一定的工作经历，而这种工作经历可使她们直接赚钱养家，这是以前她们从事农业不可能被人充分认识的方面。
然而，不是所有的萧条，都对女性有利。事实上，中国目前的经济困难一部分来自亚洲金融危机对出口部门的影响，劳动密集性行业是传统的吸收大量农村妇女就业的行业，随着出口部门的困难，所有年龄段的妇女面临着失业与工资下降，虽然还没有迹象证明这种结论，但中国目前经济萧条的许多迹象说明妇女在非农就业减少中要承受更大的份额。
从更长远的观点出发，当农业完成向现代农业的转变后，农业作为稳定器与推进器的功能会消失，这将帮助妇女和其他人更好地利用非农工作机会，给她们多一些计划与选择的余地，能够大大增加农业的稳定性，以此来打破长期以来的从属发展状况。