農民就業行業選擇影響因素研究

王淦+陳蓉+方萍萍+楊錦秀

摘要：基于四川省399份退出生豬散養農戶的微觀樣本數據，通過建立multinomial logit模型分析散養農戶退出后行業選擇的影響因素。實證結果表明：與選擇“務工為主”相比，健康狀況對農戶從事其他行業有正向影響；受教育年限對戶主選擇只從事種植業有顯著負影響；性別對戶主選擇自營業有顯著負影響；家庭規模對農戶從事農業生產（種植業+養殖業）和失業有正影響，對戶主從事自營業有顯著負影響；退出前家庭總收入對戶主從事養殖業和只從事種植業有顯著正影響；當前家庭總收入對戶主從事養殖業和自營業有顯著正影響；家庭收入非農占比對戶主從事農業生產有顯著負影響；到縣城和鄉鎮的距離對戶主從事養殖業和只從事種植業有負影響；地形僅對戶主從事自營業為主存在顯著負影響；退出時間對農戶選擇只從事種植業、自營業為主有顯著正影響。基于有關結論，本研究提出如下政策建議：提高農民受教育程度，拓展農民非農就業渠道，逐步實現用“知識經濟”替代“肌肉經濟”；大力發展新農村建設，充分利用當地農村勞動力資源，促進農戶提高家庭非農收入比例；對于因自身健康和年齡因素而面臨失業的農戶應進行適當扶持，給予適當照顧。

關鍵詞：退出生豬散養農戶；就業選擇；影響因素；multinomial logit模型

中圖分類號： F323.6文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2017）12-0321-05

改革開放以來，中國農村勞動力狀況發生了巨大的變化。但是現階段，仍然存在許多制約農村勞動力就業的因素。首先是依然堅挺的城鄉二元社會經濟結構對家庭勞動力就業的障礙，而大多數農村勞動力其實是進入非正規經濟部門，形成非正規經濟群體[1]。其次是社會主義市場經濟體制發育尚且不夠健全。在影響經濟增長至關重要的土地、勞動力、資本、創新等要素方面，還存在著十分明顯的供給抑制與供給約束，從而制約著農業勞動力的有效就業。最后是產業結構失衡，吸納勞動力能力低下。長期以來，工業部門吸納農村勞動力的能力有限，第三產業就業增長呆滯，無法被工業部門吸收就業的農村剩余勞動力只能滯留，因此產業結構合理化是促進農村勞動力就業的關鍵[2]。

在農村勞動力就業仍存在諸多障礙的宏觀背景下，生豬散養戶退出成為一種趨勢。統計數據顯示：2003—2014年，全國養豬的場戶數由10 792萬戶下降到4 954萬戶，凈減少了54.10%。在退出的場戶中，主要是散養農戶。這種趨勢的動因既有國家政策對生豬規模養殖的支持，也有散養戶自身問題。疫病損失風險大、價格波動風險大、養豬業效益低、養殖技術門檻高、農村勞動力短缺、政府政策支持、其他就業機會增加等因素使農戶退出生豬生產[3-6]。

生豬散養戶大舉退出，重新成為農村剩余勞動力大軍中的一員，積極引導和促進其就業，同時實現農民創新創業是一項緊迫的任務。本研究通過建立multinomial logit模型，研究在相同的宏觀背景下，退出生豬養殖的勞動力在選擇就業行業上存在怎樣的差別，關鍵影響因素是什么，從而為引導和促進就業提供政策性建議。

1數據來源與樣本基本特征

1.1數據來源

四川省作為傳統的生豬養殖大省，同時也在積極尋求畜牧業轉型之路，因此以四川省為研究區域具有一定代表性。本次調研于2014年寒暑假分2次進行，對四川省生豬散養農戶展開調查，共發放1 000份問卷，獲取863個有效樣本，其中有399個農戶分別在不同的時間選擇退出了生豬養殖，退出率為46.23%。

抽樣過程：首先，按地域特征將四川省（除3個自治州外）分為北部、中部、南部3個區域，在每個區域各隨機選擇4個地級市；其次，根據各地生豬養殖情況，在每個地級市選取1～4個樣本縣，在每個樣本縣選取2個鄉（鎮），在每個鄉（鎮）選取1個樣本村；最后，在每個樣本村隨機抽樣調查從事過或正在繼續從事生豬散養的20戶農戶（不含由散養發展為規模化養殖的農戶）。

1.2樣本基本特征

在399份退出生豬養殖農戶樣本中，戶主為男性的農戶有374戶，占總數的93.73%；在年齡段的選擇上，調查以26歲以上、55歲以下的中青年適齡勞動力為主，共占總數的 65.16%；受教育水平方面普遍不高，6年及以下的戶主占比最大，達到56.39%，其次是7～9年的戶主，比重為 35.59%，受教育年限10～12年、13年及以上的戶主分別有25（627%）、7人（1.75%）；家庭規模以3～4人為主，占比為72.18%；在家庭收入方面，退出前家庭收入普遍為2萬元以下（34.59%）、2萬～<4萬元（25.31%）、4萬～<6萬元（17.29%）；退出后的家庭年收入分布比較平均，其中2萬元以下、2萬～<4萬元和4萬～<6萬元分別下降至14.79%、13.53%、15.54%，與之對應的是年收入在8萬～<10萬元、10萬～<12萬元和12萬元及以上的農戶占比小幅上漲，上漲幅度分別為10.53、5.76、11.27百分點。說明農戶經濟收入明顯改善。從家庭非農收入占比來看，79.20%的農戶家庭收入非農占比達到80%及以上，其次是20%以下的農戶，占比為11.53%（表1）。

2模型構建與結果分析

2.1模型構建

農戶就業行業是多分類因變量，選用隨機效用的離散選擇模型（multinomial logit模型）分析變量對農戶選擇行業的影響因素。具體模型如下：

Y=α+β1X1+β2X2+…+βnXn+u。

式中：Y為農戶選擇的行業；Xn為影響變量；βn為對應變量的參數；u為隨機擾動項；α為截距項。

2.2變量設置和描述性統計

由表1、表2可知，樣本農戶以男性居多，占比為 93.37%。戶主的身體狀況較好，只有5位戶主的身體狀況為喪失勞動力，占比為1.25%；23位戶主身體素質較差，占比為5.76%。戶主的年齡均值為51.616歲，最小26歲，最大83歲。戶主的受教育年限均值為6.942年，最短受教育年限0年，最長受教育年限18年。退出前家庭總收入的均值為 39 328.11元，退出后家庭總收入的均值為91 749.17元，可見農戶在退出生豬養殖后的就業狀況有所改善。endprint

在退出養殖后，有48個戶主因此失業，占比為12.03%。43個戶主繼續以養殖業為主，占比為10.78%；49個戶主只從事種植業，占比為12.28%；220個戶主選擇以務工為主，占比為55.14%；務工類型包括普通打工、技術性打工、家政服務打工，其中僅有1個戶主從事家政服務打工。39個戶主選擇以自營業為主，占比為9.77%。自營業類型包括自營服務業、商業等。

2.3模型結果與分析

2.3.1無關選擇獨立性假設（indenpendence irrelevant alternatives，簡稱IIA）假定的Hausman檢驗在使用Stata 13.0進行MNL模型擬合后，進行IIA假定的Hausman檢驗。結果顯示，模型通過獨立性檢驗（表3）。

2.3.2結果分析

2.3.2.1戶主人力資本對就業選擇的影響在其他條件不變的情況下，與選擇務工為主相比，身體狀況越差，戶主越傾向于選擇繼續從事養殖業、自營業為主，影響程度隨自營業為主、養殖業為主、失業依次升高。說明務工者首先要保證身體健康，務工要求的體力比其他工作更高。年齡對自營業為主的戶主影響不顯著，對戶主其他就業選擇有顯著影響，但是受教育年限對戶主選擇只從事種植業有顯著影響，受教育程度越高的戶主越不會選擇從事種植業。性別對戶主選擇自營業有顯著負影響，女性相比于男性選擇自營業的概率更大（表4）。

2.3.2.2家庭特征變量對就業選擇的影響在其他條件不變的情況下，家庭規模對戶主就業選擇分別有不同程度的影響。家庭規模越大，對從事農業生產（種植業+養殖業）和失業有正影響，影響程度以種植業大于養殖業。原因在于養殖業有較大的季節性，家庭人口越多，在農忙時節勞動力就越充足，其他時間可以進行兼業。同時因為家庭人口多，收入來源廣，因此允許家庭成員存在部分暫時性失業，而不影響整個家庭的生存。家庭規模越大對戶主從事自營業有顯著負影響，平均邊際效用為-0.089（表5）。這說明，家庭規模每增加1人，從事自營業的概率就降低8.9%。相對于務工而言，退出前家庭總收入對戶主從事養殖業和只從事種植業有顯著正影表2變量的含義及描述性統計結果

變量名及符號變量含義及賦值均值標準差最小值最大值Y：農戶退出生豬養殖后的就業方向1=繼續從事養殖業；2=只從事種植業；3=以打工為主；4=以自營業為主；5=失業2.9641.026151.戶主人力資本健康狀況1=健康；2=身體素質較差；3=喪失勞動力1.0980.33713年齡戶主實際年齡（歲）51.61610.5492683受教育年限戶主實際受教育年限（年）6.9422.749018性別1=男；0=女0.9370.243012.家庭特征變量家庭規模家庭實際人口數3.1730.94316退出前家庭總收入退出生豬養殖前實際收入（元）39 328.1135 628.39820271 300家庭總收入2013年家庭實際收入（元）91 749.17167 105.602 006 000非農占比2013年家庭非農收入/總收入0.8180.320013.區位特征到縣城的距離家到縣城的距離（km）26.02518.287681到鄉（鎮）的距離家到鄉鎮的距離（km）6.3945.062030到村主干道的距離家到村主干道的距離（km）0.8111.275020村莊地形（參照組：山地）丘陵是=1；其他=00.6420.48001平原是=1；其他=00.2560.43701退出年限生豬退出至2014年2.4550.96314

2.3.2.3區位特征對戶主就業的影響在其他條件不變的情況下，到村主干道的距離對就業選擇都沒有顯著影響；到縣城和鄉（鎮）的距離，對戶主從事養殖業和只從事種植業有負影響，距離縣城和鄉（鎮）越遠，越不愿意從事農業，而是外出務工。一般來說距離縣城和鄉（鎮）越遠，外出工作花在尋找工作、路費和生活費上的就業成本便會過高，因此應該越不愿意外出務工。但是實證結果與此相反，可能原因在于戶主的受教育年限均值為6.942年，受教育年限達到7年及以上的占比為43.61%。因此農戶進行非農就業的半徑較大。同時，農村剩余勞動力在因鄉鎮企業容納能力有限和城市就業政策放寬逐漸轉變為在工業化推進下“離土又離鄉、進廠又進城”的異地非農轉移并成為農村勞動力轉移的主要方式[7]。

2.3.2.4地形對戶主就業的影響地形僅對戶主從事自營業為主存在顯著負影響，務工為主與自營業為主相比，丘陵和平原地區的農戶更傾向于選擇打工。平原區和丘陵區相對來說交通便利，工商業發展水平較高，非農就業機會多，有利于青年農民非農就業。而外出務工與從事自營業其實都是非農就業。因此，對于這些農戶而言，在交通便利的情況下，更愿意打工。

2.3.2.5退出時間對就業的影響相對打工而言，在其他條件不變的情況下，退出時間對農戶選擇只從事種植業、自營業為主有顯著正影響。一般來說，退出時間越長，就業信息掌握越充分，更有利于作出更合理的就業決策。以務工為主的平均邊際效應為-0.101，達到1%顯著水平，這說明退出時間每增加1年，就有10.1%的戶主不愿意外出打工。

2.3.2.6失業的影響因素分析戶主失業的影響因素，除了主觀因素包括健康狀況不佳、年齡偏大會導致失業外，性別也有一定影響，女性較男性易失業。同時退出年限對失業有顯著正影響，退出時間越長，失業率越高。這主要是因為退出時間越長，戶主年齡越大，因而賦閑在家。

3結論

針對目前生豬散養戶大舉退出后的就業問題，本研究以四川省為研究區域，分析農戶退出后的行業選擇的影響因素。結果表明，戶主就業選擇受人力資本中的健康、年齡、受教育年限和家庭特征變量中的家庭規模、家庭年收入及區位特征、地形、農戶退出時間的綜合影響，但不同類型就業選擇所受影響的程度各異。其中受教育年限越長，農戶就業半徑越大，因此“離土又離鄉、進廠又進廠”的現象普遍。

生豬散養農戶退出養豬業后的重新就業機制，主要體現在兩大方面：其一是退出機制；其二是再就業機制。首先，政府應該正確引導農戶退出生豬養殖后對生產設備的處理，或由政府進行統一處理，進行出售或出租，避免浪費資源。其次基于有關結論，為了更好引導和安置農戶就業，本研究提出政策建議：第一，提高農民受教育程度、加大對農民的培訓力度、拓展農民非農就業渠道，逐步實現用“知識經濟”替代“肌肉經濟”；第二，大力發展新農村建設，使農村勞動力資源能夠在當地得到充分利用，促進農戶提高家庭非農收入比例；第三，對于因自身健康和年齡因素而面臨失業的農戶應進行適當扶持，給予適當照顧。表4農戶退出生產對就業影響的多元Logit模型估計結果

參考文獻：

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