農村貧困人口外出流動行為、意愿、就業地差異的比較研究
——以湖北省襄陽市為例

黃俊

（武漢大學 公共管理學院，湖北 武漢 430072）

農村貧困人口外出流動行為、意愿、就業地差異的比較研究
——以湖北省襄陽市為例

黃俊

（武漢大學 公共管理學院，湖北 武漢 430072）

基于中國居民收入調查數據庫（CHIP）2013年調查數據，運用二值選擇probit模型和以本地非農就業為參照組的多元logit回歸模型，檢驗了以家庭貧困、健康、教育及社會網絡特征變量為主要的解釋變量對貧困家庭外出行為的顯著性影響。結果顯示，家庭貧困與家庭外出行為呈顯著正相關；在以本地就業為參照組，家庭發生貧困時其選擇本省其他縣市或者外省就業的行為更少，呈顯著負相關。在進一步的分析中，以不打算外出為參照組對未來外出意愿影響因素進行多元logit回歸，結果顯示，家庭貧困與未來選擇外出的意愿呈顯著正相關。對家庭收入決定模型進行OLS回歸發現，相較于不外出家庭，家庭外出務工行為顯著提高家庭收入；與本地就業相比，選擇本省其他縣市就業顯著增加家庭收入；而相較于本省就業，選擇外省務工就業家庭收入顯著增加更多。最后，根據文章得出的結論提出強化基礎教育、職業教育、減少勞動力自由流動的體制障礙等政策建議。

農村貧困；外出務工；收入決定；多元logit模型

一、引言與文獻回顧

改革開放以來我國對于農村貧困的斗爭已經取得巨大進展，貧困統計數據顯式，從1978年到2010年中國的農村貧困人口從近2.6億下降到8200萬，①《中國農村貧困監測報告2011》關于2010年中國的官方貧困標準線1274元/人，從2011年起中國大幅上調貧困標準到2300元/人，當年中國的貧困人口變更為8200萬。近兩億多人次脫離貧困生活。有研究顯示，勞動力外出務工是提高農民收入、縮小城鄉差距和建設和諧社會的有效途徑。[1]同時，2010年，全國登記的外出務工暫住人員達到了0.86億人，②數據來自《中國人口年鑒2011》。隨著精準扶貧進入攻堅期，如何利用有效措施幫扶貧困家庭脫貧是重點，也是難點，因而對于農村貧困家庭外出務工行為及意愿影響因素等的研究有重要意義。

基于對貧困狀態的動態變化及對農村家庭貧困致因的分析，在工業化迅速發展帶來的農村勞動力轉移對農村家庭的影響背景下，對于外出務工人員家庭的研究顯得更為重要。中國作為一個農業大國通過城市經濟的發展推動工業化，進而帶動農村剩余勞動力的轉移，并且使農村貧困家庭能夠有更多的機會進入勞動密集型工業部門就業獲得收入，分享工業化發展帶來的經濟成果并脫離貧困狀態。[2](p76-78)關于農村家庭外出務工的研究，國外學者主要是從外出務工人員的社會工作、地位及相關影響方面的研究，如Rong ZHU分析了勞動力市場上城市職工與農村外來務工人員之間工資水平的差異，通過生產力不同來分解工資差異的原因，指出工資歧視給生產力特點造成的不平等；[3](p2-140)Tony FANG等人對外來務工人員找工作的信息途徑及獲取較高工作信息的教育投資進行了研究，結果顯示外來務工人員選擇正式與非正式的工作程序最關鍵影響因素是教育。[4](p154-165)

而哪些因素會影響貧困家庭勞動力外出務工就業呢？國內學者對農村家庭外出務工行為動機研究主要是從教育、健康、家庭資本等方面進行分析。如趙耀輝的研究表明，學歷更高者更有可能選擇在當地非農就業，而不是外出打工；[5](p34-42)而盛來運等人的研究結論卻恰好相反，認為高教育促進了外出務工。[6]家庭中如果有未成年子女以及年邁多病的老人需要照顧，會阻礙勞動者選擇外出就業。楊云彥和石智雷研究發現農戶家庭稟賦對農民外出務工決策有顯著影響，家庭人力資本和社會資本越豐富，成員外出可能性越大。農民工外出務工存在家庭內在延續效應，有外出務工經驗的家庭，家庭成員更容易外出。[7](p66-72)秦立建等研究了健康對農民工外出務工勞動時間供給的影響，實證結果顯示健康狀況不佳對農民工外出務工時間供給產生顯著的負向影響。[8](p38-45)Berger研究了發達國家工人的健康狀況對其就業的影響，發現健康狀況下降影響了其工作時間和收入水平。[9](p102-121)Thomas and Strauss等研究了發展中國家工人健康狀況對勞動力市場的影響。[10](p159-185)張川川研究認為發現健康狀況的改善有利于增加其勞動供給。[11](p79-88)秦立建等進一步地研究了健康對農民工外出務工收入的影響，結果顯示健康顯著影響農民工的外出務工收入，健康狀況較差的農民工外出收入只占到健康狀況較好農民工的63%。隨著教育水平的提高，健康對農民工外出務工行為的收入顯著負向影響在逐漸減弱。[12](p110-120)馮繼紅對失業返鄉農民工外出意愿進行了分析，家庭外出打工人數有顯著正向影響，受教育程度有非線性影響，婚姻、性別及是否接受過職業教育沒有顯著影響。[13](p35-41)

基于國內外關于外出務工行為影響因素的研究發現，無論是國外關于外出務工及務工人員在城市的融入，還是國內關于農村家庭外出務工的主要動因的研究，學者們都做出了重要方面的論述，如從健康、教育、家庭社會資本等等，也有從相對收入視角研究家庭外出務工的動因，但從綜合考慮經濟貧困、健康、教育、社會網絡等維度研究家庭貧困的研究卻相對較少。文章基于理論上的經濟約束與風險轉移兩個視角研究農村絕對貧困家庭外出行為、意愿及對家庭收入決定的主要影響變量，同時分別考慮外出特征變量中本地非農就業、本省其他市就業于外省就業的不同特點對貧困家庭外出行為、意愿及收入決定的影響，以期為更好的精準幫扶貧困家庭提供實證支撐。

二、數據來源及描述

1.數據來源。

文章數據選自中國居民收入調查數據庫（CHIP），該數據庫是由中國社會科學院經濟研究所承擔、國家統計局協助的家庭經濟調查。文章選用的是2013年中國居民收入調查數據中關于農村住戶的調查數據，為分析研究的需要，文章首先對數據庫數據進行了合并處理。

2.主要數據描述性統計。

文章的主要解釋變量如表1所示列出了包含家庭外出務工特征、家庭基本特征、非正規教育培訓及個人基本特征四部分的主要23個變量。其中外出務工特征中主要有外出經歷、外出意愿、外出地點以及當年是否外出變量，當年是否外出變量均值為0.5822，說明當年外出務工人口達到了58.22%（這里的外出是指在離家以外地區居住時間超過三個月以上視為外出）；外出意愿中有外出意愿的占到7.94%，無外出意愿的占到85.38%，不確定外出的占比為6.65%。外出地點中，選擇本省其他市外出就業的比例為19.81%，外省就業的占到25.91%，而選擇本市縣就業的比例為53.50%，結果顯示與外出意愿相比，農村家庭選擇外出務工非本縣市的總比例占到45.72%，占比較高，與實際情況相比，說明更多家庭實際都選擇異地外出務工。家庭基本特征方面，家庭收入均值為1.2180萬元，其中絕對貧困家庭占比為9.78%，家庭學齡前兒童和家庭總人口均值分別為1.7107/4.4582人。非正規教育方面，接受過農業培育的占到24.52%，接受過非農培訓的比例占到20.13%。個人基本特征方面，個人社會網絡均值為39.8105人，個人社會網絡是指個人社會交往、關系維護的總和，包括經常聯系人數、聯系方式、逢年過節進行問候、拜訪等。BMI較差值占比為13.02%，說明存在有較多人口的實際健康值并不是很好。

表1 變量描述性統計

3.湖北省襄陽市人口流動趨勢及非農培訓。

根據湖北省襄陽市2015年全國1%人口抽樣調查主要數據公報，常住人口中，居住地與戶口登記地所在的鄉鎮街道不一致且離開戶口登記地半年以上人口為86.81萬人。同2010年第六次全國人口普查相比增加8.86萬人，增長11.37%，外出流動人口持續提升。

2015年，襄陽市共培訓各類勞動者33.18萬人，按照“三年行動計劃”的年度的目標任務，2015年，襄陽市完成在崗職工技能提升培訓20.7萬人；培訓新成長勞動力2.03萬人；培訓城鎮勞動者2.07萬人；培訓農村勞動者6.16萬人；創業培訓2.22萬人，職業資格鑒定3.3萬人。2016年，襄陽市完成在崗職工技能提升培訓20萬人，培訓新成長勞動力2萬人，培訓城鎮勞動者2萬人，培訓農村勞動力6萬人，培訓創業者2萬人，職業資格鑒定2.5萬人。襄陽市政府對于人力資本的投入進一步地強化了對勞動者勞動技能培訓的重要性，同樣體現出在人口快速流動的形勢下，進行非農培訓是提升廣大流動人口就業能力的重要保障。

三、建立計量模型及實證回歸結果

（一）建立計量模型。

為檢驗本文的相關結論，現建立以下檢驗模型：

1.被解釋變量：模型中probit（外出=1）表示家庭外出行為為被解釋變量二值選擇模型，有外出記為1，無則記為0。Probit（打算外出=1）是以外出意愿為被解釋變量二值選擇模型，打算外出記為1，不打算外出及不確定外出記為0；logit（不打算外出=1）是以外出意愿特征為被解釋變量，其中不打算外出記為1，打算外出記為2，不確定外出記為3。Income表示家庭收入作為被解釋變量。

2.解釋變量：為檢驗被解釋變量的主要影響因素，模型中的主要解釋變量有poor，表示家庭貧困，是記為1，否記為0；edu含有正規教育年限與職業教育，正規教育為在校期間的受教育年限，職業教育主要包括接受過農業培訓、非農培訓，接受過記為1，未接受記為0；healthy表示健康，主要有自評健康與BMI健康值測評，自評健康由1～5分別表示很好、好、一般、差、很差，BMI值大于18.5記為0，否記為1，表示不健康；socal_network表示社會網絡，即家庭的社會交往情況，以社會交往人數作為衡量標準。

3.控制變量：為更好地實現模型主要解釋變量對被解釋變量的解釋程度，模型首先對省份變量、村均收入等變量進行控制；其次，對于家庭特征，如干部家庭、民族、家庭規模、學齡前兒童進行控制。

（二）家庭外出行為影響因素實證檢驗。

如表2所示是對家庭外出務工就業選擇情況的回歸結果。其中模型（1）和模型（2）是考慮家庭外出務工的影響因素，模型（2）是在模型（1）的基礎上加入家庭基本特征變量中的學齡前兒童數、總人口數及婚姻變量回歸結果。模型（1）的回歸結果顯示出，家庭處于貧困狀態與外出務工選擇呈顯著正相關，即當家庭處于貧困時，家庭人員選擇外出務工的行為更多，這也與許多學者研究的結果一致，外出務工是農村人口增加收入的一種重要方式。教育年限與外出務工并無顯著關系，年齡卻與是否外出呈顯著負相關，即隨著年齡越大，外出務工行為就越少，受中國傳統家庭觀念的影響，當年齡越大時，更多人都愿意選擇“落葉歸根”，因而其外出行為就會減少。健康較差與外出行為關系呈現并不顯著，但在接受非正規教育的培訓中接受過農業培訓的家庭與外出行為呈顯著負相關，非農培訓與外出呈正相關，但并不顯著。家庭社會網絡變量與外出行為呈顯著正相關，即家庭人脈關系越多，其外出行為就會越大，在實際中，由于受到親戚朋友的幫助，當有著豐富的社會網絡時，能夠更好使自己在本地或者外地找到好的就業機會。葉靜怡等（2012）研究發現高層次社會網絡影響歸屬該網絡的農民工工資水平提高，高層次社會網絡除了幫助農民工找到工作之外，也可以在就業以后影響行為模式和生產率水平提高工資水平；[14](p31-42)但悅中山等（2011）的研究認為農民工社會網絡包括文化、社會經濟和心理的融合關系，市民非親屬關系對農民工的文化和心理融合顯著正向影響，但對社會經濟融合影響有限，這種影響有可能使得農民工長期陷入城市社會底層。[15](p130-152)模型（2）引入家庭特征中的部分人口特征變量后發現，家庭有學齡前兒童會削弱家庭外出務工行為，但是并不顯著；但家庭總人口數越多及已婚人口的外出行為會顯著增加，呈現顯著的正相關性。為實現檢驗的主要變量的有效性，模型對年份、省份、民族、干部等變量進行了控制。

表2 家庭外出就業選擇情況回歸結果

模型（3）和模型（4）是進行多元logit回歸以在本地就業為參照組的回歸結果。結果顯示，相較于在本地就業，家庭貧困與選擇本省其他市或者外省的外出就業行為較少，呈現顯著負相關，這里可能與現實情況有矛盾，但仔細考慮會發現，這里的家庭貧困是家庭絕對貧困，是以當年國家劃定的絕對貧困線為標準。這些絕對貧困戶家庭由于社會網絡較少、信息缺乏等原因的制約，更多都是在本地選擇在家務農或者是在本縣市就業。相較于本地就業，家庭教育年限越高選擇本省其他市或者外省就業的行為就會越少，這也驗證了當前的一些實際情況，教育年限高的人員往往在本地能夠獲得更好的收入，而其外地務工并不能一定獲取更好的收入，并且自身也要承受更大的競爭壓力。其次，相較于本地就業，BMI值、自評健康越差、接受過農業培訓的選擇本省其他縣市或者外省就業的行為就會越??；而接受過非農培訓及社會網絡關系的發達的家庭本省其他縣市或者外省就業就會越多，這里可以解釋為健康水平是決定農戶是否外出務工的基本條件，[16](p688-709)對于貧困戶來說健康水平提升后，其外出務工的可能性增加，由于外出務工的收人遠高于務農收入，從而導致貧困戶的收入水平大幅提高。

（三）家庭未來外出意愿影響因素的實證檢驗。

以上是對家庭外出行為的影響因素的檢驗，為更好地分析外出行為的影響，下面是對家庭未來外出意愿影響因素的回歸檢驗，如表3所示，列出了家庭未來是否有外出意愿的二值選擇模型回歸結果以及以不打算外出為參照組的多元logit模型回歸結果。模型控制了年份、省份、民族、干部等變量。模型（1）結果顯示，家庭處于貧困的打算外出傾向更高，有顯著正相關；教育年限和年齡、BMI較差值變量與家庭外出務工意愿呈負相關，年齡影響更加顯著，即年齡越大外出傾向越低；接受過農業培訓家庭外出務工傾向越低，這也符合農業培訓的目的，即讓農戶能夠更好從事農業生產的目的。非農培訓與外出經歷變量與外出意愿有正相關，但并不顯著。模型（2）引入家庭部分特征變量后的結果顯示家庭有學齡前兒童與家庭外出意愿呈顯著負相關，即當家庭學齡前兒童時，家庭會傾向于不外出務工，說明學齡兒童對外出意愿有顯著影響。

表3 家庭未來外出意愿影響因素回歸結果

模型（3）和模型（4）是以不打算外出務工為參照組進行的多元logit回歸結果，結果顯示，相較于不打算外出家庭，家庭貧困選擇外出的意愿更高，呈顯著正相關；自評健康越差的家庭選擇外出的意愿越低，健康自評越高的選擇外出意愿更高，有外出經歷家庭的外出意愿更高。而相較于不打算外出家庭，自評健康越差，其外出不確定性也就越高；接受過非農培訓的家庭外出不確定性也相對較高，有外出經歷的時候，其外出不確定性也相對較高，可以理解的是接受過非農教育和外出經歷的家庭，由于其職業技能的增強及外出行為的經驗使得其在本地也能找到相似的工資待遇，因而其外出不確定性增加了。

（四）外出特征對家庭收入影響分析。

表4列出的是家庭外出特征對家庭收入對數的回歸結果。模型控制了年份、省份、民族、干部等變量。其中模型（1）表示外出行為對家庭收入的影響；模型（2）表示外出家庭外出為本省其他縣市的外出對家庭收入對數的影響結果；模型（3）是家庭外省就業行為對家庭收入對數的影響。結果顯示，在模型（1）下，家庭選擇外出與家庭收入對數變量呈顯著正相關，相對于不外出家庭，外出家庭收入顯著增加9.04%的比例。模型（2）下的結果顯示出選擇本省其他市的外出務工就業顯著增加了家庭收入對數，相較于本地就業，其收入增加額提高10.6%。模型（3）的回歸結果顯示出選擇外省務工比選擇本地或者本省其他縣市就業能夠獲得更高的收入，其與家庭收入對數呈顯著正相關，并且系數為13.63%，即相較于本地貨本省其他縣市的就業，外省務工就業使得收入增加了13.63%。這也是為什么越來越多的人愿意選擇外省務工的原因，特別是選擇去大城市務工。

此外，受教育年限、接受過非農培訓、單位規模變量與家庭收入對數也呈顯著正相關，即教育年限越高，家庭收入水平也相對較高，接受過非農培訓及工作單位規模越大，家庭收入對數也越大，家庭收入越高。而年齡、BMI較差值、自評健康與家庭收入對數呈顯著負相關，即年齡越大，家庭收入越少。這是受家庭勞動力的影響，老人越多，家庭勞動力減少的同時，由于照顧老人等原因也會減少勞動力供給；其次，隨著年齡增大，老人一般也會患有各種疾病，進一步增加家庭支出，減少收入；而BMI值越差、自評健康越差，其勞動力也會受到影響，當然家庭收入就會越少。值得一提的是社會網絡與家庭收入對數雖然呈負相關但并不顯著，但某種程度上也說明，為了維護更好的社交圈和人脈關系，社會網絡減少了家庭收入。

表4 農村家庭收入決定模型回歸結果（OLS回歸）

四、研究結論與啟示

文章基于農村家庭外出務工行為與意愿的視角，以中國居民收入調查數據庫（CHIP）中關于農村家庭調查數據為基礎，分別實證分析了家庭外出行為及未來外出意愿的影響因素，并基于本地外出務工，構造多元logit回歸探討了選擇本省其他縣市外出務工以及選擇外省就業的影響因素；其次，基于未來不打算外出務工為參照組，進一步地探討了未來外出務工及不確定是否外出務工的影響因素。在此基礎上，探討是否外出務工、本省其他縣市外出務工與外省務工對家庭收入影響的而回歸分析。

實證研究結果表明：（1）家庭貧困變量與家庭外出行為呈顯著正相關，即當家庭處于絕對貧困時，家庭選擇外出的行為更多；其次，在以本地就業為參照組的實證分析發現，家庭發生貧困時其選擇本省其他縣市或者外省就業的行為更少，呈顯著負相關。（2）家庭貧困變量與家庭未來外出意愿呈顯著正相關；以未來不打算外出為參照組的實證結果顯示，家庭貧困與未來選擇外出的意愿呈顯著正相關，而與不確定外出呈負相關，但并不顯著，其結果進一步顯示出貧困家庭具有更強烈的外出意愿。（3）在對家庭收入決定模型的回歸結果顯示，相較于不外出家庭，家庭外出務工行為顯著提高家庭收入9.04%；相較于選擇本地就業，選擇本省其他縣市就業顯著增加家庭收入10.6%；相較于本省就業，選擇外省務工就業家庭收入顯著增加13.63%。實證結果顯示，家庭外出務工、外出地點對于家庭收入提高有顯著的正向作用。而教育年限、年齡、BMI差值、自評健康、非農培訓、單位規模與家庭收入也有關聯性，能夠顯著影響家庭收入。

本文的主要研究啟示在于以下幾點：（1）實證結果顯示，家庭貧困與家庭外出行為、外出意愿有顯著相關性；其次，外出務工，無論是本地非農就業還是在本省其他縣市就業或外省就業，都能顯著提高家庭收入，且均高于本地非農就業。當前，農村貧困家庭外出行為及意愿的改變受到就業體制和勞動力市場的限制明顯，特別是勞動力市場上出現的戶籍和年齡歧視進一步削弱了貧困家庭跨市、跨省流動的行為、意愿，因而在未來宏觀政策制定時應進一步地優化勞動力市場和就業體制的限制，促進勞動力的自由流動，同時應當在就業信息方面給予農村，特別是農村貧困家庭勞動力流動提供更多的服務和支持（由于相對于農村非貧困家庭，農村貧困家庭存在社會網絡少、受教育年限少等原因進一步地限制其找到有效的工作信息）。（2）針對文中實證分析結果顯示的年齡、BMI值、自評健康、非農培訓、家庭學齡兒童等因素與家庭外出行為、意愿也存在顯著的關聯性，為解決農村家庭外出流動的障礙，需要有更多的保障措施保障農村家庭非農就業流動，應完善就業培訓政策傾斜，增加對貧困家庭非農培訓；針對家庭有學齡前兒童影響外出行為、意愿的年輕家庭，完善其子女異地入學限制，并提供一定優惠政策，促進貧困勞動力的跨市、跨省轉移流動；對于健康問題引起的流動障礙，應進一步地完善社會保障政策，諸如醫療救助、醫療保險等改善其健康水平和提高再就業的能力。

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F320.2 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8477（2017）10-0065-07

黃俊（1978—），男，武漢大學公共管理學院博士研究生。

責任編輯 周 剛