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基于Probit模型的云南農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移決策因素分析

2017-04-25 08:56:04楊家盛彭志遠(yuǎn)通信作者
金融經(jīng)濟(jì) 2017年8期
關(guān)鍵詞:因素農(nóng)村影響

楊家盛 彭志遠(yuǎn)(通信作者)

(云南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,云南 昆明 650100)

基于Probit模型的云南農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移決策因素分析

楊家盛 彭志遠(yuǎn)(通信作者)

(云南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,云南 昆明 650100)

本文通過建立Probit模型從家庭層面分析了勞動(dòng)力數(shù)、人均土地面積、民族、老人數(shù)以及子女教育情況對云南民族地區(qū)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響,得出家庭勞動(dòng)力數(shù)和子女教育是正向顯著的,而人均土地面積負(fù)向顯著。在此基礎(chǔ)上分析了云南地區(qū)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移滯后的一些成因,并提出相應(yīng)的對策建議。

云南;Probit ;家庭;勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移

一、引言及文獻(xiàn)評(píng)述

2015年云南全省戶籍人口城鎮(zhèn)化率29.2%,農(nóng)村平均每戶常住人口4.44人,平均每戶勞動(dòng)力2.85人,全省農(nóng)民工總數(shù)為719.5萬人,外出農(nóng)民工453.萬人,本地農(nóng)民工266.1萬人。少數(shù)民族1534.92萬人,占全省33.4%.從以上數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)云南地區(qū)的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移有一定的特殊性,例如少數(shù)民族人口比重高,并且是交錯(cuò)分布呈現(xiàn)為大雜居和小聚居,外出務(wù)工占總?cè)丝诒壤桓?。農(nóng)民外出務(wù)工對增加農(nóng)民收入、解決城鄉(xiāng)二元矛盾起到了一定促進(jìn)作用。當(dāng)前農(nóng)民的外出務(wù)工行為多是出于自發(fā)性的,研究是哪些因素影響了這種自發(fā)行為有利于解決勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移中存在的一些問題。

當(dāng)前國內(nèi)對于影響農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的因素的研究主要集中在四個(gè)層面:個(gè)人稟賦、家庭環(huán)境、社會(huì)環(huán)境、制度政策。在分析影響勞動(dòng)力是否發(fā)生轉(zhuǎn)移的決策中多采用Probit和Logit模型。其中:樊明(2012)[1]發(fā)現(xiàn)個(gè)人因素中主要是年齡、性別和婚姻等的綜合影響;余尊寶(2013)[2]利用Logit模型得出家庭收入是主要影響因素;馬進(jìn)軍(2015)[3]認(rèn)為遷入地經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的影響效果顯著;劉軍輝(2016)[4]結(jié)合新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)提出放松戶籍制度促進(jìn)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。前面這些分析側(cè)重于決策者的“經(jīng)濟(jì)理性”,何微微(2016)[5]則提出非收入預(yù)期因素的重要性。本文著重從家庭層面研究,理由是從家庭、個(gè)體決策者理性分析角度來看,個(gè)人稟賦和家庭環(huán)境更易于納入理性決策思考的過程中,再就是農(nóng)村地區(qū)的家庭觀念往往更強(qiáng)烈,個(gè)人稟賦因素有相當(dāng)程度要受家庭環(huán)境制約。楊剛強(qiáng) 孟霞等(2016)[6]研究認(rèn)為家庭規(guī)模越大越有利于轉(zhuǎn)移,家庭成員受教育程度影響不顯著;陳科(2016)[7]認(rèn)為少數(shù)民族家庭是負(fù)向顯著,家庭耕地面積負(fù)向不顯著,受教育年限在10%水平正向顯著。當(dāng)前研究對于教育因素多采用人均教育年限的或是已完成學(xué)歷加總進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)。考慮外出打工的人中,年輕人通常占很大比例,尤其初中階段往往是一個(gè)重要的分界線,所用本文擬集中考察子女教育情況的影響作用,并將子女的教育情況區(qū)分為初中以上和以下兩個(gè)層面。

二、模型選擇及變量說明

在研究勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移決策方面Probit是一個(gè)經(jīng)常被選用的模型[8][9],通常設(shè)定農(nóng)村勞動(dòng)力有兩種決策:轉(zhuǎn)移(Y=1)和不轉(zhuǎn)移(Y=0),用不同X代表影響決策的因素。因?yàn)镻robit模型使用的連續(xù)概率分布函數(shù)是正態(tài)分布的,所以有:

本文從家庭層面因素對勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響入手,選取民族特征、勞動(dòng)力數(shù)、人均土地情況、老人數(shù)、子女教育情況作為指標(biāo)因素。具體各個(gè)變量定義如下:

X1=家庭勞動(dòng)力人數(shù),X2=人均土地面積,X3=民族(0=其他,1=漢族),X4=家庭老人數(shù),X5=子女教育情況(1=初中及以下,2=初中以上)。

三、數(shù)據(jù)描述

本次共發(fā)放問卷650份,經(jīng)過篩選出567份有效問卷其中:昭通地區(qū)110份,文山地區(qū)61份,紅河地區(qū)80份,大理地區(qū)44份,普洱地區(qū)53份,德宏地區(qū)50份占,保山地區(qū)42份,迪慶地區(qū)35份,景洪地區(qū)92份。家中有2個(gè)勞動(dòng)力的占43.7%,3個(gè)的占28.2%,平均為2.8個(gè);少數(shù)民族占34.9%;家中有1個(gè)老人的占25.4%,2個(gè)的占21.3%。

表1 指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

注:本表數(shù)據(jù)采用的軟件是SPSS19.0

四、模型估計(jì)

表2 模型回歸結(jié)果

說明:(1)legend *表示p<0.10,***表示P<0.01

(2)本表所用分析軟件是Eviews8.0

剔除家庭中沒有子女教育情況統(tǒng)計(jì)結(jié)果的樣本后,回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力總數(shù)(X1)對轉(zhuǎn)移有非常顯著正向的影響,人均土地面積則是顯著的負(fù)向影響,這與向其鳳(2012)[10]、郝立麗(2014)[11]等的研究基本一致;民族特征的影響不顯著,這與向其鳳(2012)[10]、程名望(2012)[12]等人的研究存在不同,可能的解釋是盡管一般研究認(rèn)為總體上漢族比少數(shù)民族更傾向于轉(zhuǎn)移,但是不同地區(qū)少數(shù)民族的轉(zhuǎn)移傾向是存在差異的;家庭中老人數(shù)對轉(zhuǎn)移的影響不顯著,李光明(2013)[13]通過研究西部少數(shù)民族地區(qū)家庭中父母是否健在,認(rèn)為有父母的家庭中子女為了提高父母的生活質(zhì)量,更傾向于外出打工,于水(2013)[14]研究東部某農(nóng)村空心化問題后則認(rèn)為有老人的家庭,外出務(wù)工人員有明顯的回流傾向,可見不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平和文化差異下,家中老人對勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移影響是不確定的;子女教育情況在10%水平顯著,而且子女教育水平越高越提高家庭有勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的概率。

五、結(jié)論及建議

本文研究發(fā)現(xiàn)家庭勞動(dòng)力數(shù)、人均土地面積、子女教育情況對勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移有顯著影響。盡管家庭勞動(dòng)力對轉(zhuǎn)移有正向促進(jìn)作用,但是這種勞動(dòng)力剩余可能只是土地面積較少造成的相對性剩余;民族的影響不顯著,可能是隨著新生代勞動(dòng)力觀念的變化而造成的;家庭中老人的影響本文的研究結(jié)果為正向不顯著,可能是不同家庭老人的情況差異造成的;盡管子女教育情況有正的影響,但是勞動(dòng)力教育狀況差別不僅表現(xiàn)為正式教育方面,還表現(xiàn)在職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)以及日常技能方面,也就是說盡管云南民族地區(qū)的正式教育已經(jīng)得到了一定程度的改善,但是在非正式教育等方面仍存在較大問題。綜上,本文提出開發(fā)農(nóng)村職業(yè)教育的空白區(qū)域,建立多元化教育體系,對于未能繼續(xù)升學(xué)的初高中生,根據(jù)其個(gè)人發(fā)展意愿,提供更靈活的職業(yè)技術(shù)教育機(jī)會(huì)。

[1] 樊明.影響農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的個(gè)人因素——基于河南省農(nóng)民工及農(nóng)民問卷數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯,2012,06:27-31.

[2] 余尊寶,劉玉萍.再議西部地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移——基于個(gè)體決策的研究[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2013,09:82-87.

[3] 馬進(jìn)軍,張學(xué)東,邢順福.河北農(nóng)村勞動(dòng)力向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移就業(yè)影響因素之實(shí)證研究[J].企業(yè)改革與管理,2015,07:129-130.

[4] 劉軍輝,張古.戶籍制度改革對農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)影響模擬研究——基于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角[J].財(cái)經(jīng)研究,2016,10:80-93.

[5] 何微微.新生代農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移動(dòng)因研究——1109份調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)(天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)),2016,11:11-20.

[6] 楊剛強(qiáng),孟霞,孫元元,范斐.家庭決策、公共服務(wù)差異與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2016,06:105-117.

[7] 陳科,傅強(qiáng).農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移決策及其轉(zhuǎn)移收入的影響因素研究——基于2012—2014年四省農(nóng)戶的實(shí)證分析[J].暨南學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2016,06:64-72+130-131.

[8] 程名望,史清華.個(gè)人特征、家庭特征與農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移——一個(gè)基于Probit模型的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2010,04:49-55.

[9] 潘明明,李光明.“推拉理論”視域下少數(shù)民族農(nóng)民工外出務(wù)工動(dòng)因探析——基于新疆605份樣本的probit回歸分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,20:5022-5027.

[10] 向其鳳,石磊.西部民族地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響因素分析——基于多水平Logistic模型的研究[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2012,06:965-975.

[11] 郝立麗,張濱.基于偏最小二乘Logistic模型的農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移決策研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2014,23:68-71.

[12] 程名望,潘烜.個(gè)人特征、家庭特征對農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)影響的實(shí)證[J].中國人口.資源與環(huán)境,2012,02:94-99.

[13] 李光明,潘明明.少數(shù)民族外出務(wù)工決策的個(gè)人稟賦、家庭特征、制度因素分析[J].人口與發(fā)展,2013,06:58-64+25.

[14] 于水,姜?jiǎng)P帆,孫永福.“空心化”背景下農(nóng)村外出勞動(dòng)力回流意愿研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2013,11:97-101.

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