非農就業區位差異視角下水庫移民幸福感研究

王飛龍，姚凱文，劉炳文

（華北電力大學水利與水電工程學院，北京 102206）

0 引言

隨著城鎮化和工業化的深入，越來越多的農村勞動力從農業生產向非農就業轉移，非農就業成為農民增收與減貧的重要途徑［1-4］，對于兼具“農民”和“移民”雙重身份的水庫移民農戶來說更是如此［5］。遷入地極其有限的土地資源導致移民農業邊際生產率趨近于零，因而非農就業成為了其快速恢復因搬遷而被破壞的生計資本的最優生計策略。人口流動是農戶勞動力非農就業的重要實現途徑，國內學者對于農村勞動力流動的研究已較為詳盡［6-10］，近年來，愈加顯著的勞動力回流現象引發了眾多學者的關注，在勞動力回流意愿及影響因素、務工區位等研究領域產出了較多的科研成果［11-18］。

幸福感是人們所擁有的客觀條件，以及人們的需求價值等因素共同作用而產生的個體對自身生存與發展狀況的一種積極的心理體驗，它是滿意感、快樂感和價值感的有機統一［19］。國外早期對于幸福感的研究多從經濟要素出發，且得到的結論各不相同，如Campbell 等［20］指出個人收入對幸福感影響很小，Haring 等［21］進一步研究發現收入與主觀幸福感平均相關系數為0.17，而Knight 等［22］研究表明預期收入對幸福感有較大的作用；國內針對幸福感研究較晚，邢占軍［19］指出財富的增長并沒有帶來城市居民幸福感的同步增長，鄒紅兵［23］指出我國農村居民收入水平和幸福感之間的關系呈類似于倒“U”型曲線，近年來國內對于幸福感的研究在內容上得到了較大的拓展，不少學者針對城市、農村居民幸福感進行了大量的研究，如羅魁等［24］研究了四川省貧困縣農民幸福指數水平，并提出了提升農民幸福感的政策建議?，F有文獻缺乏對于水庫移民這一特殊弱勢群體幸福感的研究，尤其是處于“后扶貧時代”的今天，全國扶貧事業將以解決相對貧困、精神貧困、次生貧困等為重點［25］，水庫移民相關研究不能僅僅局限于提高其收入，而是要將“為移民謀幸?！弊鳛楦邔哟蔚淖非蟆?/p>

本文在幸福經濟學的基礎上，以非農就業水庫移民為研究對象，從經濟生活、社會環境、政治因素和人際關系四個出發構建了非農就業水庫移民幸福感影響因素指標體系，應用AHP-熵權法組合賦權法確定各指標權重，并以此為基礎計算得到水庫移民幸福指數值，對比分析就業區位差異對于其主觀幸福感的影響，為移民后續發展提供了一定的政策建議。

1 幸福感測度

1.1 指標體系

幸福感作為一種主觀的感受，在度量上存在一定的困難，學界普遍使用幸福指數來量化幸福感，但是不同學者構建的幸福感影響因素指標體系存在較大的差異［26-29］，本文充分結合已有的指標體系與非農就業水庫移民的特點，構建了非農就業水庫移民幸福感影響因素指標體系，如表1所示。

表1 非農就業水庫移民幸福感影響因素指標體系Tab.1 Index system of factors affecting the well-being of non-agricultural employment reservoir resettlers

個人特征在本文中不參與移民幸福指數的計算，只作為對比分析時的對照變量，其中就業區位按照移民勞動力實際就業地是否在戶籍所在市轄區內分為本地和外地；二級指標滿意度從非常不滿意到非常滿意分別賦值0～10，數值越大則代表移民滿意度越高。

1.2 測度模型

本文通過幸福指數的數值來表征移民幸福感的強弱，數值越大則幸福感越強，幸福指數計算公式為：

式中：H表示幸福指數；n為二級指標總個數（本文n取為11）；Xj為第j個二級指標的滿意度；Wj為第j個二級指標的權重。

常用的權重計算方法有專家打分法、AHP、TOPSIS、模糊綜合分析法、信息熵法等，本文采用AHP-熵權法組合賦權法［30］，將主觀與客觀評價法相融合，使指標權重的確定更加科學。具體步驟如下。

1.2.1 數據標準化

因本文的指標均為越大越優型，采用下述方法進行數據標準化。

式中：Yij為第i個對象第j項指標的標準化值；Xij為第i個對象第j項指標的原始值；Xmin和Xmax分別是第j項指標的最小、最大值。

1.2.2 熵權法確定客觀權重

式中：pij為指標特征權重；m為對象總數；n為指標總數；Ej為第j個指標的熵值；Wj1為客觀權重。

1.2.3 AHP確定主觀權重

在熵權法確定客觀權重的基礎上按照相對重要尺度數值量表［31］構建判斷權重矩陣，由于本文涉及二級指標，故需分別構建2層判斷權重矩陣，為保證判斷矩陣的邏輯自洽，需對其進行一致性檢驗，公式如下：

式中：CI為一致性指標；λmax為最大特征根；RI為隨機一致性指標，標準值見表2；CR為隨機一致性比率，當CR＜0.1 時，說明判斷矩陣有較好的一致性。

表2 平均隨機一致性指標RI標準值Tab.2 Average random consistency index RI standard value

1.2.4 確定組合權重

組合權重為客觀和主觀權重的加權，公式如下：

式中：Wj為組合權重；Wj1為客觀權重；Wj2為主觀權重。

2 實證分析

2.1 數據來源

本文數據來源于廣東省2020 年度大中型水庫移民后期扶持政策實施情況監測評估調查，共選取了200 名非農就業水庫移民，其中在本地從事非農工作和跨市從事非農工作移民各100 名，總樣本男女比例為53∶47，接近第七次人口普查廣東省男女比例，樣本選取時充分考慮到移民情況的多樣性。

2.2 計算結果

由熵權法計算式（2）～（5）對樣本數據進行處理，得到X1～X11指標客觀權重依次為：0.415 9、0.023 5、0.075 2、0.055 5、0.084 5、0.050 8、0.030 1、0.021 5、0.042 2、0.190 5、0.010 3。

構建一級指標AHP判斷矩陣如下：

二級指標AHP判斷矩陣如下：

以上判斷矩陣數據由專家對各指標的相對重要程度進行評判，并按照相對重要尺度數值量表計算得出，其中A1為一級指標判斷矩陣，A21為經濟生活二級指標X1～X5的判斷矩陣，A22為社會環境二級指標X6～X8的判斷矩陣，政治因素及人際關系二級指標不足3個，無需構建判斷矩陣。

各判斷矩陣計算結果如表3所示。

表3 判斷矩陣一致性檢驗Tab.3 Consistency test of judgment matrix

一級指標相對權重k1=（0.587 6，0.128 8，0.067 2，0.216 7），二級指 標相對權重k21=（0.554 1，0.066 8，0.130 1，0.124 5，0.124 5），k22=（0.571 4，0.285 7，0.142 9），k23=1，k24=（0.7，0.3）。

二級指標主觀權重計算結果依次為：0.325 4、0.039 2、0.076 4、0.073 1、0.073 1、0.073 6、0.036 8、0.018 4、0.067 2、0.151 7、0.065 0。

依據式（9）對各指標組合權重計算，得到結果見表4，各指標組合權重對比見圖1。

圖1 二級指標權重點線圖Fig.1 The main line diagram of the secondary index weight

表4 非農就業水庫移民幸福感影響因素指標組合權重Tab.4 Index combination weights of factors affecting the well-being of non-agricultural employment reservoir resettlers

由表4可知，熵權法中鄰里關系指標權重占比最低，這顯然不符合中國“遠親不如近鄰”的傳統觀念，而AHP中各指標占比相較熵權法有較大不同，組合權重則有效結合了主客觀權重計算方法，避免了熵權法可能出現的部分指標權重失衡的現象，同時消除了AHP中主觀因素過強的缺陷，更符合實際應用的需求。

將原始數據及指標組合權重代入式（1）可算得移民幸福指數值，并按照幸福指數值將移民幸福感分級如表5。

表5 非農就業水庫移民幸福感評價標準Tab.5 Evaluation criteria for the well-being of non-agricultural employment reservoir resettlers

通過對水庫移民幸福指數計算，并按照幸福感評價標準分級，得到統計數據如表6。

表6 樣本幸福感統計結果Tab.6 Statistical results of sample happiness

2.3 結果分析

通過對上表中各項統計數據占比進行計算，發現本地非農就業移民：感覺不幸福比例為10%，感覺一般為17%，感覺幸福為73%。其中，女性感覺幸福比例為74.5%，略高于男性的71.7%；20～40 歲之間移民感覺幸福比例為75%，40～60 歲之間移民感覺幸福比例為72.3%，60 歲以上移民80%感覺幸福；學歷越高幸福比例越低，初中及以下、高中、大學及以上感覺幸福比例分別為74.6%、70.6%、66.7%；已婚配移民感覺幸福比例顯著高于未婚配移民，前者感覺幸福比例達到了76.1%，后者僅為50%；撫養比為0 的移民感覺幸福比例為62.5%，撫養比不為0的移民感覺幸福比例達到了73.9%，明顯高于前者。

外地非農就業移民：感覺不幸福比例為6%，感覺一般為25%，感覺幸福為69%。其中，女性感覺幸福比例為76.6%，明顯高于男性的62.3%；年齡越大感覺幸福比例越低，20～40 歲為71.9%，40～60 歲為69.4%，60 歲以上僅為42.9%；學歷呈現出與本地就業相反的規律，學歷越高移民幸福比例越高，初中及以下、高中、大學及以上感覺幸福比例分別為57.1%、72.7%、75%；是否婚配對于移民幸福感影響也與本地就業差異顯著，未婚配移民感覺幸福比例為73.1%，略高于已婚配移民的67.6%；撫養比為0 的移民感覺幸福比例為76%，撫養比不為0 的移民感覺幸福比例達到了66.7%。

綜上所述，可以得到以下結果：

（1）收入情況是移民幸福感最重要的衡量指標，王舒婷等學者認為收入對居民幸福感的影響程度與收入本身是負相關的［32-35］，本文算得的收入指標權重值顯著大于城市居民幸福指數相關文獻［36］中收入指標權重，說明非農就業水庫移民整體收入水平仍顯著低于城市居民的收入水平。

（2）家庭關系是影響非農就業水庫移民幸福感的另一個重要因素。在漢文化中，家庭是社會的核心，是倫理道德最基本的起源，水庫移民家庭關系融洽與否直接影響到作為家庭成員的移民個體的幸福感。

（3）工作狀況、居住條件、生活便利程度、基礎設施和政策公平性等指標也處于較重要地位，而消費情況、社會福利、社會地位和鄰里關系對移民幸福感的影響較弱。

（4）本地非農就業移民感覺幸福比例高于外地非農就業移民，且學歷、婚否等個人特征對幸福感的影響也呈現出較大差異，本地非農就業移民中幸福感較高的移民主要具有年齡較大、學歷不高、已婚、撫養比不為0等個人特征，而外地非農就業移民中幸福感較高的移民則具有年齡較小、學歷較高、撫養比為0 等個人特征。造成以上差異的原因主要為：①本地就業收入較低、壓力較小，更適合年齡較大、家庭牽掛較多的移民，對于年輕移民來說則缺少發展的空間；②外地就業收入高，對從業者個人素質要求也相應較高，學歷高、年齡較小的移民愿意外出闖蕩，而部分年齡較大、學歷較低的移民因家庭負擔較重，被迫外出務工提高收入、改善生活，導致壓力較大，故而幸福感較低。

3 結論

（1）收入和家庭關系是影響移民幸福感的主要因素，工作狀況、居住條件、生活便利程度、基礎設施和政策公平性等指標也處于較重要地位，而消費情況、社會福利、社會地位和鄰里關系對移民幸福感的影響不顯著。因而在不斷提高移民收入的同時，應持續加大鄉鎮基礎設施建設和基本公共服務投入，同時保障進城務工移民能均等享有基本公共服務，增強其城市歸屬感，切實提高移民生活質量，提升其幸福感。

（2）本地非農就業移民幸福感高于外出務工移民，且兩者幸福感較高人群的個人特征差異較大，因此在提高就業區位不同的移民的幸福感時應“因人制宜”，如對于本地非農就業移民來說，發展潛力較小是造成其幸福感較低的主要原因，因而當地政府應充分發揮后發優勢，結合自身特點大力發展特色產業，為年輕移民在本地就業創業提供良好的平臺，而對于外地非農就業移民來說，就業壓力大、收入較低是導致其幸福感較低的主要原因，應持續關注移民生計，合理開展技能培訓，提高移民就業競爭力。