基于Probit模型的云南農村勞動力轉移決策因素分析

楊家盛 彭志遠(通信作者)

(云南農業大學經濟管理學院，云南 昆明 650100)

基于Probit模型的云南農村勞動力轉移決策因素分析

楊家盛 彭志遠(通信作者)

(云南農業大學經濟管理學院，云南 昆明 650100)

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

云南；Probit ；家庭；勞動力轉移

一、引言及文獻評述

2015年云南全省戶籍人口城鎮化率29.2%，農村平均每戶常住人口4.44人，平均每戶勞動力2.85人，全省農民工總數為719.5萬人，外出農民工453.萬人，本地農民工266.1萬人。少數民族1534.92萬人，占全省33.4%.從以上數據可以發現云南地區的勞動力轉移有一定的特殊性，例如少數民族人口比重高，并且是交錯分布呈現為大雜居和小聚居，外出務工占總人口比例不高。農民外出務工對增加農民收入、解決城鄉二元矛盾起到了一定促進作用。當前農民的外出務工行為多是出于自發性的，研究是哪些因素影響了這種自發行為有利于解決勞動力轉移中存在的一些問題。

當前國內對于影響農村勞動力轉移的因素的研究主要集中在四個層面：個人稟賦、家庭環境、社會環境、制度政策。在分析影響勞動力是否發生轉移的決策中多采用Probit和Logit模型。其中：樊明(2012)[1]發現個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；馬進軍(2015)[3]認為遷入地經濟發展狀況的影響效果顯著；劉軍輝(2016)[4]結合新經濟地理學提出放松戶籍制度促進勞動力轉移。前面這些分析側重于決策者的“經濟理性”，何微微(2016)[5]則提出非收入預期因素的重要性。本文著重從家庭層面研究，理由是從家庭、個體決策者理性分析角度來看，個人稟賦和家庭環境更易于納入理性決策思考的過程中，再就是農村地區的家庭觀念往往更強烈，個人稟賦因素有相當程度要受家庭環境制約。楊剛強 孟霞等(2016)[6]研究認為家庭規模越大越有利于轉移，家庭成員受教育程度影響不顯著；陳科(2016)[7]認為少數民族家庭是負向顯著，家庭耕地面積負向不顯著，受教育年限在10%水平正向顯著。當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歷加總進行相關統計。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分為初中以上和以下兩個層面。

二、模型選擇及變量說明

在研究勞動力轉移決策方面Probit是一個經常被選用的模型[8][9]，通常設定農村勞動力有兩種決策：轉移(Y=1)和不轉移(Y=0)，用不同X代表影響決策的因素。因為Probit模型使用的連續概率分布函數是正態分布的，所以有：

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

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

三、數據描述

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

表1 指標統計結果

注：本表數據采用的軟件是SPSS19.0

四、模型估計

表2 模型回歸結果

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計結果的樣本后，回歸結果發現勞動力總數(X1)對轉移有非常顯著正向的影響，人均土地面積則是顯著的負向影響，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為總體上漢族比少數民族更傾向于轉移，但是不同地區少數民族的轉移傾向是存在差異的；家庭中老人數對轉移的影響不顯著，李光明(2013)[13]通過研究西部少數民族地區家庭中父母是否健在，認為有父母的家庭中子女為了提高父母的生活質量，更傾向于外出打工，于水(2013)[14]研究東部某農村空心化問題后則認為有老人的家庭，外出務工人員有明顯的回流傾向，可見不同地區經濟水平和文化差異下，家中老人對勞動力轉移影響是不確定的；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力轉移的概率。

五、結論及建議

本文研究發現家庭勞動力數、人均土地面積、子女教育情況對勞動力轉移有顯著影響。盡管家庭勞動力對轉移有正向促進作用，但是這種勞動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力觀念的變化而造成的；家庭中老人的影響本文的研究結果為正向不顯著，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，但是勞動力教育狀況差別不僅表現為正式教育方面，還表現在職業技術培訓以及日常技能方面，也就是說盡管云南民族地區的正式教育已經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，本文提出開發農村職業教育的空白區域，建立多元化教育體系，對于未能繼續升學的初高中生，根據其個人發展意愿，提供更靈活的職業技術教育機會。

[1] 樊明.影響農村勞動力轉移的個人因素——基于河南省農民工及農民問卷數據[J].經濟經緯，2012，06：27-31.

[2] 余尊寶，劉玉萍.再議西部地區農村勞動力轉移——基于個體決策的研究[J].統計與信息論壇，2013，09：82-87.

[3] 馬進軍，張學東，邢順福.河北農村勞動力向城鎮轉移就業影響因素之實證研究[J].企業改革與管理，2015，07：129-130.

[4] 劉軍輝，張古.戶籍制度改革對農村勞動力流動影響模擬研究——基于新經濟地理學視角[J].財經研究，2016，10：80-93.

[5] 何微微.新生代農村勞動力轉移動因研究——1109份調查數據的實證分析[J].現代財經(天津財經大學學報)，2016，11：11-20.

[6] 楊剛強，孟霞，孫元元，范斐.家庭決策、公共服務差異與勞動力轉移[J].宏觀經濟研究，2016，06：105-117.

[7] 陳科，傅強.農村勞動力轉移決策及其轉移收入的影響因素研究——基于2012—2014年四省農戶的實證分析[J].暨南學報(哲學社會科學版)，2016，06：64-72+130-131.

[8] 程名望，史清華.個人特征、家庭特征與農村剩余勞動力轉移——一個基于Probit模型的實證分析[J].經濟評論，2010，04：49-55.

[9] 潘明明，李光明.“推拉理論”視域下少數民族農民工外出務工動因探析——基于新疆605份樣本的probit回歸分析[J].湖北農業科學，2014，20：5022-5027.

[10] 向其鳳，石磊.西部民族地區農村勞動力轉移的影響因素分析——基于多水平Logistic模型的研究[J].數理統計與管理，2012，06：965-975.

[11] 郝立麗，張濱.基于偏最小二乘Logistic模型的農村勞動力轉移決策研究[J].統計與決策，2014，23：68-71.

[12] 程名望，潘烜.個人特征、家庭特征對農村非農就業影響的實證[J].中國人口.資源與環境，2012，02：94-99.

[13] 李光明，潘明明.少數民族外出務工決策的個人稟賦、家庭特征、制度因素分析[J].人口與發展，2013，06：58-64+25.

[14] 于水，姜凱帆，孫永福.“空心化”背景下農村外出勞動力回流意愿研究[J].華東經濟管理，2013，11：97-101.