防控常態化背景下農民工外出務工意愿研究①

李映丹 安海燕

（貴州大學經濟學院 貴州貴陽 550025）

外出務工是大多數農民的主要收入來源，在當前扶貧攻堅的關鍵時期，研究新冠疫情防控常態化背景下農民工外出務工的影響因素，有利于政府和企業有針對性的出臺相關措施，進一步提高農民收入，對完成脫貧攻堅任務具有重要意義。

1 數據來源及樣本描述

1.1 數據來源

本次研究數據來源于2020 年2 月防控常態化期間，面向全國發放的關于防控對農民工群體城鄉認知和行為的影響線上調查，共發放問卷530份，收回有效問卷528份。調查內容包括農民工個人特征、防控常態化情況及防控常態化對行為意愿的影響等方面。

1.2 樣本描述

1.2.1 樣本農民工的個人特征

從三個方面分析調查數據：性別，男性數量略高于女性，但基本在50 %左右；年齡，問卷將年齡分為6 個不同階段，19-35 歲占61.44 %，36-40 歲的占 8.11 %，41-50 歲占 8.85 %，51-60 歲農民工占18.05 %，18 歲及以下、61 歲及以上的農民工僅3.55%；受教育程度：樣本中受教育程度最高集中在大學及大學以上，但并未超過50 %，大學學歷以下初中文化水平農民工數量占22.24%，小學及以下、高中或中專、大專所占比例在10%左右。

1.2.2 樣本農民工的家庭特征

家庭特征從家庭結構和家庭經濟2 個方面分析。

（1）家里人口總數：家中總人口為4人的農民工占總樣本的32.77 %；4 人以上超過60 %；5 人以上超過40 %；家中人數為1、2 人分別占1.33 %、4.16 %，可見農民工家庭人口數普遍偏多。

（2）2019 年家庭年收入：收入在2～5 萬元（不含5 萬元）的家庭占33.08%，5～10 萬元的家庭占26.49 %，18.16 %的農民工收入低于2 萬元（不含2萬），家庭年收入10萬元以上家庭約兩成。

1.2.3 樣本農民工外出務工情況

農民工外出務工行業：從事服務業的農民工最多有279 人，超過樣本總量的50 %，其次從事工業的有198 人占37.43%，仍從事農業活動的農民工也有52 人。防控常態化前后農民工打工意愿對比：調查數據中過半數的農民工在防控初期沒有外出務工的意愿，但在防控成功之后，農民工外出務工意愿增強，由222 人增加到了388 人，占樣本總數由42.05%增加到73.49%。

1.2.4 農民工對防控常態化的反映

（1）重視程度：61.55%農民工每天談論防控情況，時時討論的農民工占總樣本數的23.48 %，可見農民工對防控常態化的重視程度相當高。（2）防控常態化產生的影響：認為防控常態化對農業生產有非常嚴重損失和比較嚴重的農民工數量相差不大，對家庭生活影響非常大的農民工數量最多，占42.80%，認為對家庭生活影響比較大的占34.66%。

2 模型構建與變量選取

2.1 模型構建

本文在對前人的研究方法進行總結的基礎上，根據現有情況確定選擇使用二元logit 模型來進行新型冠狀肺炎防控常態化后農民工外出務工意愿選擇的研究。二元logit 模型是通過標準化分布的累計分布函數來轉換值的，介于0 與1 之間。其表達式為：

對于給定的Xi，Pi表示相應個體做出行為選擇的概率，對式（1）進行變換，最終可得：

由式（2）可知回歸方程的因變量是某個具體選擇概率比的對數，二元Logit 模型優勢在于可以把［0，1］區間上的預測概率問題轉變為預測一個實際事件發生的選擇問題。logit 累積概率分布函數的斜率值在Pi=0.5 時最大，在累積分布兩個尾端的斜率逐漸變小。說明相對于附近的解釋變量的變化對概率的變化影響更大，而相對于接近和附近的值的變化對概率的變化影響較小。

logit 模型通常使用極大似然法進行參數估計，首先分析含有兩個參數（α和β）的隨機試驗。假設被估計的模型如下：

在樣本中，Pi是觀察不到的。與Xi的值相比，只能得到被解釋變量yi取值為0 或1 的信息。極大似然估計的出發點就是尋找樣本觀測值最有可能發生條件下的α和β的估計值。從樣本看，如果第一種選擇發生了n 次，第二種選擇發生了N-n 次。設采取第一種選擇的概率是pi，采取第二種選擇的概率是（1-pi）。重新將樣本數據排列，使前個n觀測值為第一種選擇，后N-n 個觀測值為第二種選擇，則似然函數為：

對數似然函數為：

分別求式 （4）（5）α和β的偏導數，并令其為 0，便可求到α和β的極大似然估計值。α和β的極大似然估計量具有一致性和漸近有效性，且都是漸近正態的。

將防控常態化后農民工外出務工意愿處理后分為兩種情況：無外出務工意愿和有外出務工意愿。因此采用二元logit 模型進行研究，通過二元logit 模型檢驗二元被解釋變量與解釋變量之間的相關性，通過“極大似然法”進行參數估計。最終探明防控常態化期間影響農民工外出務工的因素及其影響方向，最終模型如下：

式（6）中，P1為防控常態化后農民工選擇外出務工的概率，P0為不再外出務工的概率。由于問卷為線上問卷，為方便調查以上變量皆為分類變量。個人特征的變量有：農民工性別（sex）、年齡（age）、受教育程度（edu）；家庭特征的變量有：家中人口數（people）、2019 年家庭年收入（in‐come）；農民工外出務工情況有：務工年限（year）、務工行業（industy）；農民工對防控常態化關注情況：關注討論頻率（attention）、防治程度（prevention）；防控常態化對農民工生產生活行為影響變量有：農業生產損失程度（agriculture）、家庭生活影響程度（family）。α 為回歸常數，β 為回歸系數。

2.2 變量選取及賦值

被解釋變量為農民工是否有外出務工的意愿，沒有打工意愿為0，短期或長期有意愿皆為1。解釋變量根據現有文獻從個人、家庭特征結合實際，選取性別、年齡、受教育程度、去年家庭年收入、家中人口數作為衡量相關特征的解釋變量，對年齡、受教育程度、去家庭年收入、家中人口數根據不同階段進行分類賦值。解釋變量除基本情況外，結合防控期間情況研究農民工外出務工行為意愿的選擇，在務工情況方面選擇打工行業和打工年限作為變量，根據第一、二、三產業將行業分為3 類，根據打工年限長短分為5 類。在農民工對防控常態化的反映情況中，選擇討論頻率和居住地防治程度作為農民工對防控常態化重視關注情況的變量，選擇對農業生產的損失和對家庭生活的影響作為防控常態化對農民工生產生活行為的影響變量。

3 結果與分析

本文使用stata11.0 對新型肺炎防控常態化對農民工外出務工意愿的影響進行了二元logit 回歸，回歸具體結果如表1所示：

表1 農民工防控常態化后外出務工意愿影響因素回歸結果

3.1 個人特征

性別對務工意愿的影響并不顯著，但年齡對外出務工意愿有顯著負向作用。年齡越大免疫力越低，重癥和危重癥病例年齡普遍偏大［1］，所以年齡越大抵御病毒免疫力越糟糕，越不會外出務工。受教育程度對防控常態化后外出務工意愿在5%的顯著水平下有顯著正向作用。

3.2 家庭特征

家庭人口數在5%顯著水平下對外出務工意愿有正向的影響，人口越多經濟負擔越重，有能力的農民工務工意愿就會越強。去年家庭年收入在10 %的顯著水平下對農民工外出務工意愿有負向影響。

3.3 務工情況

務工年限在1%顯著水平下對農民工外出務工意愿有正向影響。務工年限越長積累的工作經驗和人脈關系越多越穩定，城市融入度越高［2］，越有意愿外出務工。服務業在5%的顯著水平下對農民工外出打工意愿有顯著影響。從調研數據來看，從事服務業的農民工是最多的，在服務業領域中又以勞動密集型的傳統服務行業為主，提升職業層次的難度較大。

4 結論

根據調查得到的基本數據和對防控常態化后農民工外出務工意愿影響因素的實證結果，得到如下結論：第一，個人特征上，年齡越大外出務工的意愿越弱，受教育程度越高外出務工的意愿越強烈；第二，家庭特征方面，家庭人口越多外出務工意愿越強，去年家庭年收入越多外出務工意愿越弱；第三，打工情況方面，防控取得成效后外出務工意愿增強了，其中從事服務業的農民工，更愿意外出務工；第四，農民工對防控常態化的關注重視程度對農民工外出務工意愿的選擇沒有很大影響。