基于結構方程模型的農村勞動力就業影響因素研究
——以臨川區為例

常青青，劉平輝

2016年中央“一號文件”提出六大措施促進農民增收，事實上，解決“三農”（農業、農村、農民）問題的核心問題——農民問題，關鍵就在于促進農民增收，而促進農民增收則立足于農村勞動力的充分就業［1］。農村勞動力就業是一個根據自身條件，兼顧內外環境，綜合考慮得失的動態的決策過程，它受到個體、家庭、制度、經濟以及環境等諸多因素的影響。張務偉等［2］在分析中充分考慮到了農村勞動力就業的多維性，包括就業類型、就業時間、就業地點和就業收入等?？梢钥闯?，在農村勞動力就業影響因素的研究中，影響變量與結果變量均是多維的，因此本研究選擇結構方程模型［3］來進行研究分析。

國內學者對農村勞動力就業影響因素的研究比較廣泛，主要分析單個或多個影響因素對農村勞動力就業的影響。王巍等［4］發現鄉村勞動力人數是長期內始終正向影響勞動力就業的主要因素；黃河嘯［5］認為勞動力就業培訓顯著正向影響農民工增收；劉曉昀等［6］研究發現中國女性比男性從事非農就業的可能性低24%，性別差異顯著；李強等［7］分析得出，受教育程度對農村勞動力就業選擇影響較大，且與農戶收入正相關；陳江生等［8］研究表明，家庭勞動力個數、平均受教育年限、收入和區域就業環境等對農村勞動力的流動模式選擇均有重要影響；康蘭媛［9］研究得出，農村勞動力年齡大則省外就業意愿低，上年務工月收入和務工途徑顯著影響農村勞動力省外就業。通過分析并結合研究區域的實際情況，根據江西省撫州市臨川區279份有效農戶問卷調查數據，從農戶個體特征、人力資本［10］特征、家庭特征、區域特征4個層面選取了年齡、性別等18個變量，從就業狀況層面選取了務農類型、從事行業和從業地點3個變量，據此來分析研究農村勞動力就業的影響因素，以期為此類研究提供參考。

1　區域概況

臨川區下轄9鄉17鎮、2個墾殖場、5個街辦和1個工業開發區［11］，是撫州市市委、市政府所在地。區內鷹廈鐵路、浙贛鐵路和向樂鐵路貫穿全境，多條高速公路穿境而過，交通便利，且臨川區距廣東和浙江等發達省份均較近，地理區位優越。臨川素稱“才子之鄉”，區內基礎教育發達。臨川區自然、區位、文化教育等方面的特征均比較突出，因此，將其作為農村勞動力就業影響因素的研究區域具有較好的代表性。

2　數據來源

研究數據來源于2014－2015年的臨川區農戶調查，調查以一對一入戶訪談的方式進行，調查對象為擁有臨川區農村戶籍的農戶。此次問卷調查共分三個階段進行：①預調查階段，2014年7月10~12日。調查歷時3 d，地點選在湖南鄉洪塘村、龍溪鎮湯家村和羅湖鎮良溪村，調查目的在于修正完善問卷中的不合理處，增加問卷的可讀性；②正式調查階段，2014年8月9~21日和2014年10月14~17日。調查歷時17 d，使用的調查問卷由三大部分組成，分別是戶主及家庭成員相關情況、耕地詳細情況和糧食種植信息；③補充調查階段，2015年6月1~7日。調查歷時7 d，補充調查的目的在于進一步豐富樣本數量。此次調查，共獲得問卷樣本291份，其中有效樣本279份，樣本有效率達95.9%。

調查樣點的選擇綜合考慮了臨川區各鄉鎮街道的轄區面積、人口數量、經濟水平、距離市區的遠近程度、區域類型以及基本農田面積，最終確定的調查樣點和各鄉鎮調查獲得的有效樣本戶數詳細情況見圖1。從圖1可以看出，本次調查共涉及臨川區行政范圍內的17個鄉鎮街道、38個行政村，調查過程中在每個村均是隨機選取農戶。此外，臨川區各鄉鎮街道的區域類型大致可以劃分為平原、丘陵和山地三大類，樣點鄉鎮街道個數分別為2、13和3，其中溫泉鎮同時具有丘陵和山地兩種區域類型特征?？梢钥闯觯狱c分布均勻、數量豐富，而且比較充分地反映了臨川區自然地理方面的實際情況，因此調查具有一定的可信度。

表1從年齡、性別、婚姻狀況和文化程度4個方面對臨川區農戶調查數據進行了簡單統計。從中可以看出：①樣本中涉及到的農村勞動力年齡分布在17～72歲，各年齡段分布不均，兩端人數少、中間人數多，大致呈現正態分布，比較合理；②樣本農村勞動力的性別統計顯示男性明顯多于女性，這符合中國農村勞動力就業的實際情況；③婚姻狀況統計顯示在婚的農村勞動力人數占比明顯大于不在婚，這符合中國農村人口婚姻狀況較為穩定的現實［12］；④樣本中涉及到的農村勞動力文化程度分布與2014年撫州市的農村居民文化程度分布相比，前者高中及以上文化程度的人數占比大于后者，這符合臨川區基礎教育質量較高的實際情況［13］。因此，本次問卷調查所獲得的數據基礎信息合理、質量較高，一定程度上能夠反映臨川區的實際情況。

圖1　樣點分布

3　模型設定與變量賦值

3.1　模型設定

結構方程模型分為測量模型和結構模型，是應用線性方程表示觀測變量與潛變量之間，以及潛變量之間關系的一種多元統計方法［14］。模型的表達式如下：

公式（1）～（3）是表示結構方程模型的3個矩陣方程式，其中，公式（1）是結構模型，反映外生潛變量與內生潛變量間的結構關系，公式（2）和公式（3）是測量模型，反映潛變量與觀測變量間的關系，式中的自變量與因變量可以是連續型的，也可以是離散型的，對各公式變量所代表的含義解釋如下。

公式（1）中，η代表內生潛變量，指就業狀況；ξ代表外生潛變量，指個體特征、人力資本特征、家庭特征和區域特征；ζ代表結構方程的隨機誤差項，表示公式中η未能被解釋的部分；Β代表內生潛變量的系數矩陣，表示內生潛變量η之間的影響關系；Γ代表外生潛變量的系數矩陣，表示外生潛變量ξ對內生潛變量η的影響。

公式（2）中，y代表內生觀測變量，即反映就業狀況的各項指標；Λy代表y在η上的因子載荷構成的系數矩陣；ε為內生觀測變量的測量誤差向量。公式（3）中，x代表外生觀測變量，即反映個體特征、人力資本特征、家庭特征和區域特征的各項指標；Λx代表x在ξ上的因子載荷構成的系數矩陣；δ為外生觀測變量的測量誤差向量。

3.2　變量賦值

根據結構方程模型對研究數據的要求，同時考慮MNL［15］模型對臨川區農村勞動力就業影響因素的研究結論［16］，本研究對 2014－2015 年臨川區農戶問卷調查的農村勞動力數據進行整理并逐行剔除信息不全的數據后，將研究數據進行定義和重新賦值，見表2。

1）務農類型：根據農村勞動力從事農業活動程度的不同將務農類型劃分為三類。其中，“全職務農”指全年只從事農業活動；“兼職務農”指農忙時務農，農閑時從事其他工作，包括務工和從事林業、牧業、漁業和養殖業；“不務農”指全年只從事非農活動。

2）從業地點：本次調查中未涉及在國外工作的農村勞動力，因此根據農村勞動力工作地點的不同將其劃分為五類。其中，“本村”指工作地點在本村；“本鄉鎮”指工作地點不在本村，但在本村所屬上級鄉鎮；“市內”指工作地點不在本鄉鎮，但在臨川區其他鄉鎮或撫州市其他縣；“省內”指工作地點不在撫州市，但在江西省其他市；“省外”指工作地點不在江西省，但在國內其他省份。

4　結構方程模型分析

4.1　模型修正和評價

結構方程模型所依托的因子分析是驗證性因子分析，因此需要充分結合前人的研究結論。本研究認同張務偉等［2］的觀點，認為“個體特征通過影響人力資本特征，進而影響到農村勞動力就業”，同時考慮到家庭特征中的家庭耕地純收入受人為影響較大，因此在設計模型時剔除了該變量，并據此建立了初設模型。運用Amos軟件運行初設模型并獲得各項參數的估計結果和模型的修正系數，據此對模型進行了以下3個步驟的修正：①個體特征和人力資本特征合并為一個潛變量以增加模型的可讀性；②區域特征中的耕地質量等和家庭特征中的家庭人口規模變量未達到統計學上的顯著水平，修正時予以剔除；③個體和人力資本特征中的性別和手藝特長，家庭特征中的實際種植面積和耕地轉入率，糧食直補面積和耕地轉出率，糧食直補面積和耕地荒置率，耕地轉出率和耕地荒置率，耕地荒置率和區域類型，耕地荒置率和務農類型以及區域特征和從事行業這8項相關關系的增加能顯著降低模型的卡方值，且這8項相關關系也符合實際情況，修正時予以增加。

為了驗證修正時增加的相關關系是否達到了統計學上的顯著水平，在結構方程模型擬合過程中對其協方差進行了估計，具體結果見表3。由表3可以看出，8對變量間的相關關系均達到了顯著水平。

修正前后的模型擬合指標及評價標準見表4，由表4可以看出，最終模型的各項擬合指標均獲得了不同程度的改善，模型整體擬合度也較高，說明模型修正的比較合理。

表2　變量定義及賦值

表3　模型的相關關系估計

4.2　模型最終估計結果

修正后的最終模型估計結果見表5，由表5可以看出，模型中的各條影響路徑均顯著。其中，家庭特征和區域特征對農村勞動力就業狀況有顯著的正影響，而個體和人力資本特征對農村勞動力就業狀況有顯著的負影響。個體和人力資本特征、家庭特征以及區域特征影響農村勞動力就業狀況的標準化路徑系數分別為－0.665、0.458 和 0.155， 也就是說，個體和人力資本特征對農村勞動力就業狀況的影響最大，其次是家庭特征，影響最小的是區域特征。

表4　模型擬合指標及評價標準

表5　模型估計結果

最終模型的方差估計結果見表6，由表6可以看出，表中未出現方差為負值的情況，這說明各項參數均可以做出合理的解釋，根據顯著性概率還可以看出各項參數均顯著。

表6　模型的方差估計結果

4.3　影響因素的作用機理

個體和人力資本特征、家庭特征、區域特征對臨川區農村勞動力就業狀況的影響機理見圖2，對其進行具體解釋。

1）個體和人力資本特征影響機理。個體和人力資本特征對農村勞動力就業狀況的影響顯著為負，它由年齡、性別、婚姻狀況、文化程度和手藝特長5個指標構成，其標準化載荷系數分別為 0.816、－0.220、0.594、－0.669 和－0.082，且均顯著。 這說明已婚、女性、年齡大、文化程度低且無手藝特長的農村勞動力更傾向于在本村從事農林牧漁業，選擇全職務農。

出現這種結果的原因：①對于年齡大的已婚女性農村勞動力來說，家庭因素以及用人單位招工基本條件的限制，迫使其選擇在本村以全職務農的方式從事農林牧漁業；②文化程度的高低和手藝特長的有無，是反映農村勞動力就業轉移難易程度的兩個有效指標，前者通過影響勞動力的就業判斷、就業觀念等來影響農村勞動力的就業狀況，后者則直接影響到農村勞動力的就業選擇。

2）家庭特征影響機理。家庭特征對農村勞動力就業狀況的影響顯著為正，它由家庭勞動力個數、實際種植面積、糧食直補面積、耕地轉入率、耕地轉出率和耕地荒置率6個指標共同構成，其標準化載荷系數分別為－0.312、－0.518、－0.724、－0.157、0.561 和0.248，且均顯著。這說明，家庭勞動力個數少、實際種植面積和糧食直補面積小、耕地轉入率低、耕地轉出率和耕地荒置率高，則農村勞動力更傾向于在省外從事其他行業，選擇不務農。

出現這種結果的原因：①勞動力個數少的家庭，多是與父母分戶后由子女組建的新家庭，其成員一般比較年輕且與父輩相比具有更高的文化水平，為了鞏固和發展新家庭，同時追求更高的生活水平，在能力范圍內勞動力會更傾向于選擇不務農，去經濟更為發達的地區，在收入更高的行業中謀求發展；②實際種植面積和糧食直補面積小、耕地轉入率低、耕地轉出率和耕地荒置率高，這些因素會共同促使農村勞動力脫離土地、選擇非農就業。

3）區域特征影響機理。區域特征對農村勞動力就業狀況的影響也顯著為正，它由投入產出比、耕地利用等和區域類型3個指標構成，其標準化載荷系數分別為－0.131、0.267 和 0.643， 且均達到顯著水平。這說明所在區域投入產出比小、耕地利用等低、區域類型為山地，則農村勞動力更傾向于省外不務農就業，且不傾向于選擇農林牧漁業。

出現這種結果的原因：①投入產出比對農村勞動力就業狀況的影響反映了現今農村普遍存在的一種“隱形拋荒”行為，也就是說勞動力在耕地上的投入不足，從而使得其無法獲得應有的產出；②區域類型為山地和耕地利用率低，表明農村勞動力所在區域耕地質量比較低或者土地利用系數小，也就是說勞動力從事農業活動收益不高，這必然導致其脫離農業活動，選擇不務農或出省謀求發展。

4）相關關系影響機理。①性別和手藝特長顯著正相關，也就是說有手藝特長的農村勞動力中男性居多，這符合實際；②家庭實際種植面積與耕地轉入率顯著正相關，且相關系數很高，這說明家庭增加的耕地多來源于耕地流轉；③糧食直補面積與耕地轉出率顯著正相關、與耕地荒置率顯著負相關，且耕地轉出率也與耕地荒置率顯著負相關。這是因為耕地流轉中，耕地面積的大小在很大程度上影響其流轉的難易程度，零碎的耕地不好轉出，勞動力不愿耕種就只好選擇荒置；④耕地荒置率與區域類型和務農類型均顯著正相關。這是因為山地區域由于耕地破碎，流轉難度大，荒置率會較高，而生活在該區域的勞動力迫于生計大多只能離開家鄉，選擇其他工作；⑤區域特征與從事行業顯著負相關。在區域特征較差的情況下，農村勞動力不傾向于從事農林牧漁業。

圖2　農村勞動力就業影響因素最終模型

5　結論

個體和人力資本特征是影響農村勞動力就業的首要因素，其中又以年齡的影響最大，文化程度次之。提高農村勞動力的文化程度能從根本上改善其就業狀況；家庭特征對農村勞動力就業的影響中以糧食直補面積和耕地轉出率最為重要。因此，健全耕地流轉制度也不失為改善農村勞動力就業狀況的一條有效途徑；區域特征是影響農村勞動力就業狀況的末位因素，但可以看出，糧食直接補貼對農村勞動力從事農業活動仍然有一定促進作用。

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