城市就业不足背景下流动人口返回决策与人力资本关系研究_人力资本论文

城市“用工荒”背景下流动人口的返乡决策与人力资本的关系研究，本文主要内容关键词为：流动人口论文,人力资本论文,关系论文,城市论文,背景下论文，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。

      1 引言

      21世纪以来，西部大开发、中部崛起等区域发展战略的实施，极大地推动了我国地区经济发展速度和发展格局的相对变化，对人口流向和区域劳动力供求关系也产生了深刻的影响(王桂新、潘泽涵、陆燕秋，2012；郑真真、杨舸，2013)。随着中西部传统人口净流出地社会经济的快速发展，这些地区开始吸引大量的外出劳动力回流，“返乡潮”应运而生并不断扩大。与此同时，东部地区、特别是传统的人口净流入地区劳动力供给受到了不同程度的竞争和挤压；2004年以来，这些城市和地区先后出现“用工荒”现象。在全国劳动年龄人口总量止升为降、年龄结构快速老化的背景下，“返乡潮”无疑加剧了传统人口流入地的“用工荒”问题。大规模的“返乡潮”与城市“用工荒”现象并存，成为现阶段我国人口流动与区域劳动力供给变化的新特征，这些特征对各区域社会经济的发展有着深远的影响。

      与以往人口净流出地非农就业机会相对匮乏、外出劳动力往往在年老体衰或遭受失业后才“被动”返乡的情形相对照(白南生、何宇鹏，2002)，近年来，返乡人群中出现了越来越多的受就业、创业机会吸引而“主动”返乡者(汪三贵、刘湘琳、史识洁等，2010)。这一变化意味着，新时期的返乡者极有可能具有不同于以往返乡人员的人力资本特征。换言之，伴随着中西部地区社会经济的快速发展，“返乡潮”有可能对传统人口流入地的人力资本产生选择性的抽离效应。现阶段，具有较高人力资本的流动者是否更倾向于返乡？关于这一问题的回答，不仅关系着传统人口流入地“用工荒”的特征及其发展趋势，而且也影响着传统人口流出地的人力资本积累和社会经济发展。然而，到目前为止，很少有研究系统考察“返乡潮”背景下流动者的返乡决策与人力资本的关系。

      本研究利用较新的全国代表性抽样调查数据，对20世纪末以来有过乡城流动经历的农村户籍人口的流动史进行分析，以期系统地揭示各时期人力资本与流动者返乡决策的相关关系及其变化。具体而言，本研究关注的问题包括：(1)流动者的受教育程度、劳动技能、健康状况等人力资本特征对其返乡决策有什么样的影响？(2)相应影响是否随时间发生了变化？与以往研究相比，首先，本文对比考察了过去几十年来返乡现象中人力资本的特征，为动态理解人力资本与返乡决策的关系、认识近年来“返乡潮”对不同地区人力资本积累的潜在影响提供了实证依据。其次，综合考察有乡城流动经历的农村户籍人口的实际返乡行为及返乡打算，检验了考察时期内所有有过流动经历者的返乡决策发展轨迹，避免了单纯分析特定时点的返乡现象可能导致的样本选择性偏差。再次，在分析过程中注重揭示因社会和家庭分工而客观存在的返乡决策的性别差异，以期更为全面、系统地理解返乡现象与人力资本的关系。

      2 文献综述与研究设计

      2.1 人口流动与人力资本的关系

      人力资本理论指出，现代社会中，人力资本不仅是宏观经济增长的源泉，也在很大程度上决定着个人的社会经济活动。以迁移流动为例，个人的教育程度、健康状况等人力资本特征对其是否流动、何时流动以及流向何处具有决定性作用(Hare，1999；Patnaik et al.，2014；Roberts，1997；Sjaastad，1962；Todaro，1969；盛来运，2005；2007)。究其原因，首先，迁移流动往往伴随着各种成本、风险和不确定性，克服流动过程中的困难与障碍，客观上要求流动者具有一定水平的人力资本(Borjas，1987；Chiswick，2000；戎建，2008)。其次，迁移流动也是人力资本投资和配置的重要方式。在市场信息的引导下，个人根据自身的人力资本状况进行流动决策，以期积累知识和经验、提高劳动回报、改善发展机会(王广慧、张世伟，2008；赵耀辉，1997)。概言之，人力资本对个人的迁移流动决策起着重要的决定作用。

      广义的迁移流动既包括从原居住地到其他地区的流出现象，也包括返回原居住地的回流现象。与流出过程相类似，返乡决策与个人的人力资本水平也有着密切的关系。就我国乡城人口流动而言，这一方面表现在，受户籍登记制度、经济和社会保障体系地区分割等因素的影响，过去几十年来乡城流动者在流入地的社会经济融入性差、劳动强度大(杨菊华，2012)，其健康损耗往往更快。随着健康状况的下降，不少流动者出于节省医疗费用和生活成本的考虑，往往会选择及早返乡(白南生、何宇鹏，2002；蔡昉，2001)。另一方面，近几十年来我国城乡居民教育水平快速提高，年轻劳动力的平均教育状况明显优于年长的劳动力，这也在客观上加速了年龄较大的流动者人力资本水平的相对下降。因此，年老或体衰时返乡成为过去几十年来不少乡城流动者面临的现实选择(郑真真、谢振明，2004)。这种由于人力资本水平的绝对或相对下降而“不得不”返乡的行为，在以往研究中被称为“被动”返乡，相应返乡决策与人力资本水平呈负相关关系。也即，人力资本状况相对较低(或明显下降)者更倾向于及早返乡。

      与“被动”返乡行为相对照，流动者也可能出于提高个人的劳动回报或改善发展机会而“主动”选择返乡。经典的人口迁移理论指出，当流出地的社会经济环境相对改善时，“主动”返乡现象尤其可能发生(Denise，1999；Roberts，1997；Todaro，1969)。近年来，我国不少传统人口流出地的社会经济发展速度加快，推动了这些地区就业和创业机会的增加以及人力资本回报率的上升，这在客观上吸引着一些人力资本较高的流动者返乡(汪三贵、刘湘琳、史识洁等，2010)。与“被动”返乡现象相对照，在理论上，“主动”返乡者的返乡决策与其人力资本水平更可能呈正向相关关系。也即，“主动”选择返乡的更有可能是人力资本水平较高的流动者。

      在人力资本以外，流动和返乡决策往往受一系列宏微观社会经济因素的影响(盛来运，2005；2007)。这些因素综合作用的结果往往是，任一时期，“主动”返乡和“被动”返乡现象在不同程度上均客观存在，二者的规模和具体特征随地区社会经济及制度差异而发生变化。鉴于此，研究返乡决策与人力资本的关系需要有动态发展的视角，关注相应关系随宏观社会经济、劳动力市场等因素的变化而演变的趋势。

      2.2 关于我国流动人口返乡决策的实证研究综述

      现有关于我国流动人口返乡决策的研究，从不同角度考察了人力资本、流动经历等因素对返乡行为或打算的影响。具体而言，就人力资本与返乡决策的关系，部分学者认为，人力资本对返乡决策具有正向促进作用。例如，利用1995-1996年四川农村家庭户调查数据，赵耀辉(Zhao，1999)研究发现，受教育程度越高的流动者选择返乡的可能性越大。该研究指出，考察范围内农村地区较高的人力资本回报率是吸引外出劳动力返乡的主要原因。类似的观点在其他一些研究中也得到了实证支持(侯风云、张凤兵，2007)。与之相对，另有研究则发现人力资本对返乡决策有着负向效应。李楠(2010)利用2008年京津沪穗四市流动务工人员的调查数据分析指出，受教育程度和培训经历对流动务工者的返乡决策具有负向影响，受教育程度较高或有培训经历的流动者更不愿意返乡(类似结论另见李强、龙文进，2009)。

      不少研究也考察了影响流动者返乡决策的其他个人及家庭因素(李楠，2010；李强、龙文进，2009等)。这些研究发现，流动者的外出时间、工作性质、家庭成员的流动特征等因素对其返乡决策有着重要的影响。平均而言，外出时间较长的流动者返乡的可能性相对较低，自我雇佣的流动者比受雇流动者返乡的可能性更低，有子女随迁或举家流动的流动者返乡的可能性也更低。此外，流动者的返乡决策也可能因个人的性别而异，但现有研究对相应性别差异的结论存在争议。例如，李强等(2009)研究发现，与男性相比，女性流动者的返乡倾向更低；而李楠(2010)的研究则发现，流动者返乡倾向的性别差异并不显著。

      综上所述，现有关于我国流动人口返乡决策的研究成果，为了解特定时期、特定地区的返乡现象提供了重要的参考。不过，由于各研究考察的时期和范围往往不同，这些研究所得结论不尽一致、甚至相互矛盾，其有效性有待进一步研究检验。此外，现有研究多数或侧重分析已返乡者的特征、或单独考察正在流动者的返乡打算；相应研究设计将考察对象局限于处于特定状态(“已返乡”或“未返乡”)的人群，割裂了返乡决策过程的动态发展及选择特征，因而，其结论无法避免样本选择性导致的偏差①。

      2.3 研究设计

      为了系统考察人力资本与返乡决策的关系，了解相应关系在“返乡潮”和城市“用工荒”并存背景下的可能变化，本研究针对20世纪末以来所有有过乡城流动经历的农村户籍人口，考察其返乡决策特征，重点分析个人的教育水平、劳动技能、健康等人力资本特征对返乡决策的影响。

      根据考察时期内宏观人口与经济形势、地区发展格局的主要变化，本文将研究期间划分为四个阶段：2000年以前、2000-2004年、2005-2007年以及2008-2010年。其中，第一阶段(2000年以前)大致对应于人口流动受户籍制度限制较为严格的时期。这一时期农村地区的农业税负较重，农业和非农劳动收入的“剪刀差”在很大程度上推动了人力资本较高的劳动者选择性地进入、并尽可能地留在城镇从事非农生产劳动(牛建林，2014)。受户籍制度限制、城乡以及地区间劳动力市场分割的影响，这一时期乡城流动者在流入地的社会经济融入性总体较差，不少流动者在年老或身体状况变差时往往“不得不”返回家乡以节省生活成本和医疗费用。第二阶段(2000-2004年)大致对应于我国户籍制度改革开始有实质性进展的时期。这一时期，户籍制度对人口流动的限制性影响明显下降；与此同时，全国范围内农业税负的减免以及一系列支农惠农政策的实施，在一定程度上提升了农业和农村的吸引力。受宏观政策环境变化和人口转变的双重影响，这一时期，一些人口流入地的劳动供求关系开始发生变化；到2004年底，东南沿海地区个别城市开始出现“用工荒”现象。第三阶段(2005-2007年)对应于我国劳动力供求关系快速发生变化的时期。这一阶段，我国中西部发展战略初显成效，这些地区投资快速增加、非农就业机会空前上升；这些因素在客观上吸引着劳动力回流。与此同时，在越来越多的传统人口流入地，“用工荒”现象显现并不断扩大。第四阶段(2008-2010年)，全国新增劳动年龄人口规模开始下降，劳动力老化形势日益严峻。这一时期，受国际经济形势变化的影响，我国沿海地区传统的劳动密集型产业遭受金融危机的重创，这一方面推动了地区产业结构调整、经济形势和劳动力供求关系的变化(蔡昉、王美艳、曲玥，2009)；另一方面也对流动人口的返乡决策产生了深刻的影响。

      考虑到不同时期的返乡现象可能存在重要差异，本文针对上述各时期所有处于流动状态的被访者(即返乡事件的历险人群②)，考察其返乡事件的发生情况以及人力资本对返乡决策的影响。这一研究设计能够有效避免割裂分析已返乡者或未返乡者可能导致的样本选择性偏差，从而更为科学地揭示各时期返乡决策的影响机制。在此基础上，为了尽可能地展示调查时点尚未返乡者未来返乡决策的可能特征，本文进一步对这些流动者的返乡打算进行分析。

      结合前述理论和实证研究发现，本文在考察人力资本对返乡决策的影响时，对个人及家庭层面的主要社会经济特征进行了控制，这些因素具体包括流动者的年龄、曾流动次数、外出时长、是否有家人同行、工作特征等。此外，本文还对流动者的户籍地进行了控制，以反映各地区的宏观人口与社会经济发展状况、自然环境和资源禀赋等特征对返乡现象的可能影响。

      3 数据与方法

      3.1 数据来源

      本文主要使用2010年中国妇女社会地位调查数据(SSWC2010)。2010年中国妇女社会地位调查是全国妇联和国家统计局于2010年联合组织的一次全国性调查，该调查采取分层多阶段概率抽样设计，在大陆地区31个省(/市/自治区)按照地区发展水平分层，在此基础上依次选取区县级单位、村/居委会单位和家庭户抽样单位，在抽中的家庭户中随机选取18～64岁的男女公民作为调查对象(第三期中国妇女社会地位调查课题组，2011)。为了弥补调查抽样框对流动人口的遗漏问题，该项目在流动人口比例较高的地区对18～69岁、受流动影响的人口进行了补充抽样③。结合本文的具体研究问题，本分析主要针对2010年中国妇女社会地位调查的全国样本和补充样本中18～64岁有乡城流动经历的被访者，分析样本总量为7906个。

      2010年中国妇女社会地位调查围绕社会结构变迁过程中男女两性的发展状况和社会地位，收集了包括教育、健康、婚姻家庭、社会保障、政治参与、生活方式、认知态度等方面极为丰富的信息；并针对受流动影响的人群进行了详细流动史的专项调查。与本研究直接相关的变量包括被访者的教育特征、健康状况、劳动技能、其他人口与社会经济特征以及详细的流动史信息，如首次外出时的年龄、外出次数、跨省流动经历、家人随迁情况、外出期间的就业特征、收入状况、返乡意愿和行为等。这些数据为系统全面地了解过去几十年来乡城流动者的返乡经历及其潜在变化提供了重要的信息。

      表1展示了分析样本的主要人口与社会经济特征。由表1可见，分析样本中，约有54.4%的男性和50%的女性被访者在调查时点已返乡。被访者的年龄结构总体较轻，接近六成(59.3%)的男性和超过七成(71.6%)的女性年龄在40岁以下。1/5左右的被访者在调查时点尚未结婚，男性的相应比例略高于女性。被访者的户籍地④分布特征显示，在本研究考察的各时期内，黄河中游、长江中游和西南地区的农村向外输送了最多的劳动力。被访者的受教育程度以初中及以下为主，男女相应比例均超过70%；另有近1/4的被访者接受过高中或以上教育(男女分别为23.5%和21.4%)。与被访者的乡城流动经历有关，样本中超过1/3的被访者至少拥有一种非农生产技术。被访者最后一次(或本次)外出的初职信息显示，这些流动者的职业类型以产业工人、办事或服务人员为主，相应比例合计超过90%；其中，女性从事“办事或服务人员”工作的比例高于男性、从事产业工人工作的比例则低于男性。多数被访者在最后一次外出期间的经济活动类型为受雇，约有1/6左右的男性被访者从事自营性生产活动，女性的相应比例(14.5%)比男性略低。截至调查时点，超过六成的被访者仅有过一次流动经历，多数被访者(男女均超过60%)有跨省流动经历。与男性相比，女性被访者的平均流动次数略少，有跨省流动经历的比例也略低。

      3.2 变量与分析方法

      利用上述数据资料，本研究主要考察20世纪末以来各阶段乡城流动者的返乡决策特征，重点检验人力资本对返乡决策的影响及其可能变迁。研究关注的结果变量为返乡决策，主要使用考察时期内所有流动者的“实际返乡行为”和(考察时期末)尚未返乡者的“返乡打算”来测量。其中，“实际返乡行为”主要测量流动者返乡行为的实际发生情况；考察时期末尚未返乡者的“返乡打算”，则是对那些尚未观测到完整返乡决策过程的被访者潜在返乡倾向的描述。这两个测度互为补充，尽可能完整地阐释了“返乡潮”出现前后不同队列流动者的返乡决策特征。

      

      结合调查数据中实际收集的信息，本文对因变量的具体测度方式如下：“实际返乡行为”是综合测度考察时期的各个阶段内所有处于乡城流动状态的被访者返乡事件的实际发生情况——是否返乡以及何时返乡。在各阶段末，返乡事件尚未发生的被访者被视为“右删失”。上一阶段末“右删失”的被访者，其返乡行为的分析将在下一阶段继续跟踪和考察；对于考察时期最后(也即调查时点)尚未返乡者，其实际返乡行为在研究区间最后仍为“右删失”。

      对于调查时点仍为“右删失”的被访者，本文利用调查收集的“你对未来有什么打算”来测量其“返乡打算”。“返乡打算”变量的初始取值包括：0“挣足了钱以后，回家乡发展”；1“掌握技术后，回家乡发展”；2“等年龄大了，回家乡生活”；3“对现有工作很满意，想在此基础上发展”；4“想方设法在城市里寻求发展”；5“为了孩子的将来，留在城市”；6“尚无明确打算”。按照本研究关注的返乡决策的具体类别(即是否打算返乡，以及“主动”返乡和“被动”返乡的可能差异)，本文分析过程中将该变量的取值重新划分为以下四类：1“打算留在城市”(对应于初始取值中的3、4、5选项)、2“尚不确定”(对应于初始取值6)、3“等年纪大了返乡”(对应于初始取值2)、4“挣足了钱/掌握技术后返乡”(对应于初始取值0和1)。

      根据因变量的上述量化测量特征，本文选用Cox比例风险模型对“实际返乡行为”进行分析。该模型针对研究时期的各个阶段实际处于流动状态的被访者(也即返乡事件的“历险人群”)，分析其返乡风险随着年龄增长和外出时间延长而变化的特征及其影响机制。对于调查时点尚未返乡者的“返乡打算”，本文选用多分类logit(multinomial logit)模型进行拟合，重点检验人力资本的相应影响。

      4 主要发现

      4.1 描述性统计结果

      表2分性别展示了样本中已返乡者和尚未返乡者的基本社会人口特征、流动经历以及人力资本的差异。不论男女，已返乡者的平均年龄比尚未返乡者更大，相应差异对男性尤为明显；已返乡者中已婚有偶的比例明显更高，未婚比例更低；户籍地在长江中游和西南地区的比例也明显更高，在华北沿海、黄河中游和华东沿海的比例则更低；已返乡者的平均流动次数显著多于尚未返乡者。尽管样本中多数(接近或超过六成)被访者有过跨省流动经历，但男性的相应比例仍略高于女性，已返乡者的相应比例也高于尚未返乡者。被访者在最近一次外出期间的初职特征显示，已返乡者中曾从事产业工人工作的比例显著更高，受雇(而非自营)的比例也显著更高；这些就业特征的差异对女性被访者更为突出。

      分析样本中，尽管多数被访者的最高受教育程度仍为初中，已返乡者的受教育程度平均更低。值得一提的是，已返乡者中拥有农业或非农业生产技术的比例均高于尚未返乡者。样本中约有50.1%的已返乡男性和38.6%的已返乡女性拥有非农生产技术，相应比例高出尚未返乡的男女被访者约9个百分点。调查时点，已返乡者的健康状况平均更差，其自报患有慢性病、自评一般健康状况较差、有身体残疾或在外出期间有过工伤及职业病伤害的比例均明显高于尚未返乡者。

      与不同返乡状态被访者的个人特征、人力资本等差异相类似(见表2)，尚未返乡者的“返乡打算”也与个人年龄、教育程度等因素存在重要的相关关系(见图1、图2)。

      

      图1 样本中不同年龄组尚未返乡被访者的返乡打算

      Figure 1 Returning Plan of Current Migrants by Age Group

      

      

      图2 样本中不同受教育程度的未返乡被访者的返乡打算

      Figure 2 Returning Plan of Current Migrants by Educational Attainment

      由图1可见，年龄较轻的被访者打算留在城市的比例明显更高，打算积累了物质或人力资本后(即“赚足了钱或掌握技术后”)返乡的比例也相对较高；但表示“等年纪大了返乡”的比例则显著更低。图2显示，无论男女，随着受教育程度的升高，被访者“打算留在城市”的比例单调上升，而打算“等年纪大了返乡”的比例则呈单调下降趋势。相比之下，表示“赚足了钱/掌握技术后返乡”的比例在不同学历的被访者之间差异相对较小，其中，初中学历的被访者有相应打算的比例最高。

      4.2 实际返乡行为的影响因素

      为了检验人力资本对返乡决策的影响及其可能变化，本文针对考察时期的前述四个阶段，分别对“实际返乡行为”拟合Cox比例风险模型，模型中控制了可能影响返乡决策的其他社会人口特征、户籍地以及流动经历等变量。表3展示了相应模型拟合结果。

      在控制模型中其他因素的影响后，被访者的受教育程度对返乡行为存在显著的抑制效应。不论男女，在外出过程的任一特定时点(下同)，受教育程度越高的流动者返乡的可能性越小，返乡时间平均更晚。这一效应在本文考察的各阶段均成立，且随时间呈一定的增强趋势。以男性为例，2000年以前大专及以上学历的流动者在外出期间的某一特定时点返乡的风险约相当于小学及以下学历者的31%，高中学历流动者的返乡风险约相当于小学及以下学历者的69%。在此后的几个阶段(2000-2004年、2005-2007年和2008-2010年)，大专及以上学历男性的返乡风险约相当于同一时期小学及以下学历者的25%～30%，高中学历男性返乡的风险相当于小学及以下学历男性的61%～65%。与男性相比，女性流动者的受教育程度与返乡风险的关系随时间增强的趋势更为明显。表3中模型拟合结果显示，在其他特征相同的情况下，2000年以前，高中学历女性的返乡风险约相当于小学及以下学历女性的65%，其他学历女性的返乡风险与小学及以下学历者不存在显著差异。然而，此后各阶段，随着受教育程度的上升，女性流动者返乡的可能性呈显著的单调下降趋势。2000-2004年期间，初中、高中、大专及以上学历的女性流动者返乡的风险分别相当于小学及以下学历女性的75%、69%和30%；到2005-2007年，相应风险比率分别下降为65%、51%和17%。

      对比各时期男女流动者的返乡风险随教育程度的递变趋势，不难发现，对男性流动者而言，返乡风险的差异主要存在于是否接受过高中及以上教育；拥有初中学历或是更低学历并不明显改变流动者的返乡风险。然而，对女性流动者而言，返乡风险的差异贯穿于各个教育阶梯之间。其中，在低学历人群中，是否接受过初中教育对女性流动者返乡的可能性存在显著的影响；类似地，在高学历人群中，是否接受过大专及以上教育对返乡行为也存在重要的差异性影响。

      

      除教育状况外，被访者的劳动技能对其返乡行为也存在重要的影响。在外出期间的任一特定时点，拥有农业生产技术或技能的男性被访者返乡的可能性更高，且相应影响随时间呈明显的增强趋势。相比之下，是否拥有非农生产技术对男性流动者返乡的可能性不存在显著影响。对女性被访者而言，是否拥有农业生产技术对返乡行为不存在显著影响；而拥有非农生产技术则对返乡行为具有重要的促进作用，尽管相应效应随时间呈弱化趋势。由于本文使用的调查数据中未系统收集已返乡者返乡前的健康状况信息，因而本文对“实际返乡行为”拟合的Cox比例风险模型未能直接检验不同健康特征对返乡行为的影响。

      除上述人力资本的效应外，被访者的具体流动经历对其返乡行为也具有重要的影响。无论男女，外出次数越多的流动者返乡的可能性明显更低；有跨省流动经历的流动者返乡的可能性更大。外出过程对个人和家庭带来的积极变化⑤越多，被访者返乡的可能性显著越低。外出期间从事的职业为产业工人的男性被访者返乡的可能性更高，相应影响在金融危机和后危机时期(2008-2010年)更为突出。这在一定程度上印证了产业工人(特别是制造业工人)受金融危机冲击最为严重的研究结论(蔡昉、王美艳、曲玥，2009)。与受雇的被访者相比，各时期从事自营性生产经营活动的流动者返乡的可能性明显更低。2000年以前，有配偶随迁的流动者返乡的风险也显著更低，但相应影响在2000年以后不再显著；各时期有子女随迁的被访者返乡的可能性均显著更低。这些结果与以往研究发现相一致(李楠，2010；李强、龙文进，2009)。

      4.3 尚未返乡者返乡打算的影响因素

      流动者的返乡决策往往是一个由返乡打算到决定和实施的发展过程；对任一时点尚未返乡的人，返乡打算最大限度地提供了其未来返乡行为的预期信息。鉴于此，本文在检验人力资本对流动者实际返乡行为影响的基础上，针对调查时点尚未返乡(即考察时期最后仍为“右删失”)的被访者拟合了多分类logit模型。模型中同样控制了被访者的年龄、户籍地、具体流动经历等变量，重点检验教育、劳动技能与当前的健康状况对“返乡打算”的影响，具体模型拟合结果见表4。

      在控制模型中其他因素的情况下，被访者的受教育程度对其返乡打算具有显著的影响。无论男女，受教育程度越高的被访者打算返乡的可能性越低；但随着教育程度的提高，被访者选择“主动”返乡(即“赚足了钱或掌握技术后返乡”)的可能性开始明显超过“被动”返乡(即“等年纪大了返乡”)的可能性。以男性为例，大专及以上学历者打算“赚足了钱或掌握技术后返乡”、“等年纪大了返乡”以及对未来无明确打算(“尚未确定”)的发生比分别相当于小学及以下学历者的40%(=exp(-0.91))、30%(=exp(-1.21))、和20%(=exp(-1.60))。对女性流动者而言，相应影响更为显著。

      与教育特征的显著影响相对照，流动者的劳动技术或技能对其返乡打算的影响并不显著，而健康状况对返乡打算的影响则较为复杂。由表4的模型结果可见，自评一般健康状况较差(“一般或差”)的男性流动者打算“等年纪大了返乡”的可能性显著更高；有类似健康特征的女性流动者打算“赚足了钱或掌握技术后返乡”的可能性也显著更高。然而，与自评一般健康状况的影响不同，患有慢性病的男性流动者打算“等年纪大了返乡”的可能性显著更低，“赚足了钱或掌握技术后返乡”的可能性则与留在城市的可能性无显著差异。

      

      此外，在控制模型中其他因素的影响后，年龄越大的流动者，表示“等年纪大了返乡”而不是“留在城市”的可能性显著更高；外出次数越多的被访者，选择“等年纪大了返乡”的可能性显著更高(仅对男性显著)，“赚足了钱/掌握技术后返乡”的可能性也明显更高。不论男女，外出时间越长的被访者，打算年老或积累资本后返乡的可能性显著更低。这与以往的研究发现相吻合，反映了返乡过程的选择性特征：随着返乡倾向较高的流动者逐渐退出，在流入地滞留时间较长者往往是返乡倾向更低者(李楠，2010)。有过跨省流动经历的被访者更倾向于打算“赚足了钱或掌握技术后返乡”。此外，在本次外出期间初职为产业工人的流动者，打算未来返乡的可能性显著更高。这一点与前文关于“实际返乡行为”的发现相一致，印证了已有研究发现的金融危机后制造业等产业工人更倾向于返乡的现象。

      5 小结与讨论

      本文利用2010年中国妇女社会地位调查数据，考察了20世纪末以来乡城流动者的返乡决策与人力资本的关系，检验了相应关系随时间的变化，特别是在“返乡潮”与“用工荒”并存背景下可能出现的新特征。研究发现，流动人口的返乡倾向随受教育程度的提高而降低，这一关系在近30年来保持相对稳定。尽管21世纪以来中西部地区社会经济的快速发展对劳动力回流产生了重要的吸引作用，促进了“返乡潮”的发展壮大，然而到目前为止，“返乡潮”并未引发高学历流动者的选择性回流。究其原因，首先，近年来不少城市劳动力供给出现不同程度的短缺，这在客观上推动了这些地区劳动回报率的提高和流动者境遇的改善。不少城市开始减少对流动务工人员的行业准入、年龄限制，提高其工资报偿和“最低工资”水平；在此基础上，一些城市甚至探索和实施“均等化服务”以吸引和留住外来劳动力。其次，尽管近年来中西部地区社会经济发展速度明显加快，然而，现阶段东、中、西部地区的产业结构仍存在由高到低的梯度，地区社会经济发展的不平衡状况并未根本消除。在这一背景下，东部地区对高人力资本的劳动力仍具有相对更强的吸引力。因此，现阶段“返乡潮”还主要集中于受教育程度较低的流动人群。

      除教育资本外，流动者的劳动技能对其返乡决策也存在重要的影响。20世纪末以来，拥有农业生产技能的男性流动者和拥有非农生产技能的女性流动者实际返乡的可能性显著更大。其中，农业生产技术对男性流动者返乡的影响随时间不断强化；而非农生产技术对女性流动者返乡的影响则呈下降趋势。可能的解释是，男性在家庭农业生产中往往具有比较优势、并承担着重要责任，21世纪以来，广大农村地区农业税负的减免、生产补贴等一系列支农惠农政策的推行在客观上改善了其生产环境；这样，拥有农业生产技能的男性流动者更可能被这些有利的农业政策所吸引，选择返乡发展以改善个人和家庭的经济状况。这一结论意味着，近年来“返乡潮”的发展在为流出地的非农生产注入生机活力的同时，也在很大程度上巩固和促进了流出地农业的发展。

      尽管本文未直接检验健康状况对返乡行为的影响，然而，已返乡者与尚未返乡者的总体健康差异显示，在考察时期的各阶段，已返乡者的平均健康状况显著更差、健康问题明显更多。由此可见，尽管“返乡潮”和城市“用工荒”现象在客观上促进了流动者就业机会和境遇的改善，但受城乡生活成本、医疗费用差距以及社会保障现状等因素的影响，因健康状况变差而“被动”返乡的现象在考察时期的各阶段均存在；自评一般健康较差的流动者打算返乡的可能性明显更大。

      本研究也有一定的不足。本文使用的是截面调查数据，该数据为分析过去30年间流动人口的返乡决策提供了重要的流动史信息，但由于这些信息均来自回顾性汇报，因而数据中可能存在一定的回忆或汇报偏差。考虑到流动者的流动与返乡决策均为重要的生命史事件，相应汇报偏差应当较小。其次，本文考察的返乡行为来自被访者的自报情况。由于死亡等因素的客观存在，调查数据中收集的返乡信息可能存在选择性，因而并不完全代表过去30年间的返乡现象。然而，就本文关注的人力资本与返乡行为的关系而言，由于低学历务工人员面临的健康和死亡风险平均更高，因而，调查数据对以往流动者的选择性漏报更可能发生在低学历人群中。这种可能的选择性偏差，可能会低估、但并不会改变本文发现的高人力资本者实际返乡的可能性更低的结论。此外，考虑到乡城流动现象的高流动性，现实中不能排除已返乡者在特定情况下改变决策、再次外出的可能。关于相应决策改变可能导致的影响超出了本文考察的范畴，有待在后续研究中进一步探讨。再次，由于数据中未系统收集返乡前的健康状况，本文未能直接检验健康资本对流动者实际返乡行为的影响。关于这些因素对研究结论的可能影响，有待后续研究中收集跟踪调查数据进一步深入探讨。

      ①与流出过程的决策相类似，流动者的返乡决策往往在相当程度上取决于个人的年龄、健康状况、就业特征以及家庭等因素(Turra and Elo，2008；齐亚强、牛建林、威廉·梅森等，2012)；任一时点，返乡行为不具有随机性，已返乡者相对于尚未返乡者存在系统差异。这就意味着，特定时点的已返乡者或尚未返乡者均具有选择性，单独分析任一人群均不能无偏地揭示返乡决策的影响机制。

      ②关于“历险人群”、下文出现的“右删失”等概念，以及事件史分析方法的具体介绍可参见Allison，Paul D.Event History and Survival Analysis,SAGE Publications Inc.2014。

      ③该调查中，“受流动影响的人口”特指本人或配偶曾有过乡城流动经历的农村户籍人口。其中，乡城流动指离开户籍地农村半年及以上，到户籍所在区县以外的城镇务工经商的流动现象。补充抽样的地区包括：北京、天津、内蒙古、上海、江苏、浙江、福建、山东、河南、湖北、湖南、广东、重庆、四川、云南、贵州、陕西、新疆，共计18个省市，补充抽取的受流动影响的有效样本为2154人。

      ④为了较好地揭示与返乡现象密切相关的社会经济环境的地区差异，本文对被访者户籍地的划分，综合考虑了地区经济和产业结构的相对同质性以及社会发展特征的相似性。具体而言，本文采用八大经济区域的划分方式，分别为：东北、华北沿海、黄河中游、华东沿海、华南沿海、长江中游、西南和西北地区。

      ⑤外出带来的积极变化指，整个外出经历给个人和家庭生活带来明显改善的情况总数：a居住条件、b夫妻感情、c子女教育状况、d与子女的关系、e与父母的关系、f与配偶父母的关系。

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