征地對農戶勞動力就業的影響分析
——基于襄陽和九江兩地1714位農民的調查

張科靜，黃朝陽

（九江學院 經濟與管理學院，江西 九江 332005）

在中國城鄉二元經濟的背景下，征地給農戶的生產和生活帶來了顯著的影響，其中最直接的影響就是對失地農戶勞動力就業造成的沖擊。除了少數失地農民能夠繼續從事農業生產外，絕大多數失地農民被迫選擇向非農就業領域轉移。學術界普遍認同：失地農民因為自身文化素質低、缺乏相應技能培訓等原因存在非農就業的困境。但是土地征用是否給所有的農戶勞動力都產生就業沖擊？哪一類農戶勞動力更容易遭受土地征收帶來的就業沖擊？以下研究將從實證的角度來分析征地對農戶勞動力就業決策造成的影響。

一、征地前后農戶勞動力就業的變動狀況

本文的數據來源于在湖北省襄陽市和江西省九江市兩地進行的失地農戶生計狀況問卷調查。由于本文要分析征地對農戶勞動力就業造成的影響，因此不僅剔除了樣本中在校學生、因疾病或殘疾導致完全喪失勞動能力的樣本，還剔除了征地前不屬于勞動力人口或者征地后不屬于勞動力人口的樣本，最后得到農戶勞動力樣本1714人，其中男性849人，女性865人。為了實證分析的需要，將本地務農、本地農業打工歸為農業生產，將本地非農經營、本地非農打工、本地行政事業單位工作歸為本地非農就業，將外地打工、外地經營歸為外地非農就業，將家務和其他類歸納為失業。

表1 農戶勞動力在征地前后的就業狀況（單位：人）

表1反應了被調查的失地農戶勞動力在土地被征收前后的就業狀況變化情況。總體上看，在土地被征收之前，從事農業生產的勞動力人數最多，占40.02%，從事本地非農就業的人數次之，占全部樣本的35.82%，而從事外地非農或處于失業狀態的人數相對較少，分別為209人和205人，僅占全部樣本的12.19%和8.01%。在土地被征收之后，從事本地非農就業的農戶勞動力人數最多，其比重達到53.33%，僅有9.86%的農戶勞動力在繼續從事農業生產，而失業勞動力的比重大幅提升到25.61%。從征地給農戶勞動力帶來的就業影響角度來看，上表中處于對角線位置的數據代表沒有遭受就業影響的農戶勞動力數量，其總人數為1039人，占總部樣本數的60.62%，剩余的675位農戶勞動力則遭受到了征地帶來的就業影響，其比重為39.38%。其中征地之前就從事本地非農就業的農戶勞動力所受影響最小，他們中91.69%的樣本在征地以后依然在從事本地非農就業。而遭受就業影響最大的是在征地之前從事農業生產的農戶勞動力，他們中的76.97%在征地之后轉向非農領域就業或處于失業狀態。

二、征地對農戶勞動力就業影響的實證分析

（一）征地對農戶勞動力就業沖擊的影響分析

1.變量選擇

在我國實行經濟體制改革和社會轉型發展的大背景下，隨著農業生產力的不斷提高和勞動力市場管制政策的放開，自上世紀80年代開始，大批農村剩余勞動力開始通過各種方式向非農就業領域轉移，農戶勞動力的非農就業趨勢日趨明顯，農民工群體的規模不斷擴大。國家統計局的統計公告顯示，2014年全國農民工總量達到2.74億人，比上一年度增加501萬人，增長幅度為1.9%，其中外出農民工為1.68億人，比上年度增加211萬人，增長1.3%；本地農民工為1.05億人，增加了359萬人，增長率為3.6%。基于這樣的背景，筆者認為，部分農戶勞動力在土地被征收前已經沒有從事與土地密切相關的農業生產活動，因此土地征收也并沒有對他們的就業造成較大的影響，由此可以推斷征地對不同失地農民就業產生差異化影響。對于失地農戶而言，是否遭受土地征收帶來的就業沖擊取決于其自身的個體特征、人力資本狀況、失地程度等因素。

本研究將重點考察征地相關因素如何影響失地農戶勞動力的就業決策，為此選定了以下指標：（1）失地程度。由于此次調查的樣本農戶中有一部分農戶還擁有少量的土地，所以用（征地前的土地面積-征地后的土地面積）/ 征地前的土地面積來計算農戶失地程度，不同失地程度的農戶勞動力有可能遭受不同的就業沖擊。（2）征地用途。此次調查發現征地的目的一般可以分為“經濟開發區”、“基礎設施建設”、“房產開發”和“其他商業用途”四類，不同類型的征地能夠創造的就業機會是有差異的。（3）征地補償款。本次調查的樣本地區基本上都是采取貨幣補償的方式，因此絕大多數農戶都獲得了一筆數額不菲的征地補償款，只有極少數的農戶獲得其他形式的征地補償。依據勞動經濟學的相關理論，高額的非勞動收入會顯著減少勞動力的就業意愿，因此征地補償款的數額對失地農戶勞動力是否愿意就業具有很強的影響，這里取征地補償款的對數形式。

此外，勞動經濟學一般理論認為，勞動力市場的總體供求情況在某一時點上是確定的，按照經典的人力資本理論，勞動力對于正規教育、培訓、遷移和健康的投資最終會形成個人的“人力資本”（顧和軍等，2013），人力資本狀況對個體就業的意義重大，而作為其中重要組成部分的教育和培訓對于就業有顯著的正面影響（任國強等，2009；李強等，2012）。翟年祥等（2012）研究也指出農村勞動力就業受到年齡、婚姻狀況、人力資本、心理預期、就業制度等多方面因素的影響。在前人研究取得的結論基礎上，我們認為失地農戶勞動力是否遭受就業沖擊也會受到性別、年齡、受教育水平、婚姻狀況和健康水平等因素的影響。

最后，新家庭經濟學理論認為，勞動力的就業決策不僅是由個人決定的，還將受到家庭因素的影響。一個農戶家庭人口撫養比越高，家庭的經濟壓力和家務勞動負擔則越重，從而會對其勞動供給行為產生影響。我們用16歲以下孩子和65歲以上老人的數量占家庭總人口的比重表示人口負擔系數。另外，借鑒丁守海（2014）的研究成果，我們還選擇的征地前家庭純收入的對數來衡量其對勞動力就業決策的影響。

所有變量的賦值情況和統計描述如表2所示。

表2 自變量的定義、賦值和描述性統計

2.模型設定

根據前面的論述，通過建立計量經濟模型來實證分析征地給農戶勞動力就業帶來的影響及其程度。將征地前后就業類型發生變動的農戶勞動力歸為遭受就業沖擊的情況，對其賦值為1，而將征地前后就業類型沒有發生變動的農戶勞動力歸為沒有遭受就業沖擊的類型，對其賦值為0。因為模型因變量的取值范圍僅限于1或0，因此選用二元Logit模型進行分析。

上式中， Y為因變量，分別表示各種失地農戶勞動力是否遭受就業沖擊的影響因素，而β是各影響因素的系數。

3.實證檢驗

使用計量分析軟件Stata12.0對模型進行估計，為了更好地觀測不同變量對就業的影響并考慮到模型的穩健性，采用逐步回歸的方式，模型1先考察了征地相關因素對就業決策的影響，模型2將個人特征等因素放入計量模型中，模型3繼續加入家庭因素，三組模型估計結果見表3。

從模型1的結果可以看出，失地程度與農戶勞動力的就業決策改變呈現正相關關系，并在1%的水平上通過顯著性檢驗，這說明土地對于農戶勞動力具有明顯的就業功能，土地征用使得勞動力被動改變原有的就業方式。因經濟開發區而征地的情況對農戶勞動力的就業決策具有顯著的正向影響，而因基礎設施建設而征地的情況則對農戶勞動力的就業決策具有顯著的負向影響，并且這兩個變量都在1%的水平上通過了顯著性檢驗。征地補償款與農戶勞動力的就業決策變化呈現負相關關系，但系數不顯著。

模型2在模型1的基礎上加入了勞動力的個人特征變量，從模型2的結果可以看出，第一，與女性勞動力相比，男性勞動力受到的就業沖擊較小。中國傳統的家庭分工模式多為“男主外，女主內”，男性勞動力在征地前大多已經從事非農就業活動，女性勞動力則主要在家務農或做家務，一旦失去土地，缺乏非農就業經驗的女性勞動力更容易受到就業沖擊。第二，與年輕勞動力相比，中老年勞動力受到的就業沖擊較大。其中60-65歲、50-59歲和40-49歲年齡組的勞動力在失地之后更容易改變自己原來的就業類型，其系數為正且都在1%的水平上統計顯著。這說明中老年勞動力更容易遭受征地所帶來的就業沖擊，這主要是由于中老年勞動力在征地前普遍從事農業生產活動，對土地的依賴度更高，因此土地征收給中老年勞動力帶來的就業沖擊最大。第三，從勞動力受教育狀況來看，文化程度較低的勞動力遭受就業沖擊的概率最大，而且在5%的水平上顯著。這主要是因為受教育程度高的勞動力更容易在非農領域就業，從而降低了對土地的就業依賴。第四，與已婚勞動力相比，未婚勞動力遭受就業沖擊的可能性更小，并且在1%的水平上顯著，這可能是因為未婚勞動力在征地前更容易從事非農活動帶來的。第五，征地前接受技能培訓狀況與失地農戶勞動力就業沖擊之間呈現負向關系，并在5%的水平上顯著，這主要是由于接受過技能培訓的勞動力擁有更多的非農就業機會，這部分勞動力往往在土地被征收之前就已經向非農就業領域轉移了。第六，健康水平與失地農戶勞動力是否遭受就業沖擊之間沒有顯著關系。

模型3在模型2的基礎上進一步增加了“人口負擔系數”和“征地前家庭純收入的對數”兩個指標，最后模型估計的結果跟前兩個模型的估計結果基本一致，人口負擔系數與農戶勞動力的就業決策改變呈現正相關關系，但結果并不顯著。征地前家庭純收入的狀況對農戶勞動力的就業決策變化呈負相關關系，并且在1%的水平上顯著，這說明土地被征收之前家庭經濟狀況好的農戶勞動力在失地之后并沒有受到就業沖擊，這可能是因為這部分勞動力在征地前就已經依賴非農就業獲取收入導致的。

表3 征地對農戶勞動力就業沖擊的影響（Logit模型）

（二）征地對農戶勞動力就業分化的影響分析

上述實證檢驗考察了征地相關因素是否會對農戶勞動力就業決策帶來影響。通過對樣本的觀察發現，受到就業沖擊最大的失地農民是農戶中原本從事農業勞動的勞動力。為進一步考察征地相關因素對農戶勞動力的就業類型分化造成的影響，本節以征地前從事農業勞動的農戶勞動力為研究對象，圍繞征地相關因素對他們失地之后的就業類型分化及其影響進行實證研究。

1.變量選擇與模型設定

因為所選定的被解釋變量包含本地農業、本地非農、外地非農和失業四種類型，而且這四種類型之間并沒有嚴格的序列關系，屬于無序的多元離散型變量，因此可以使用無序的多值響應模型（Multinomial Logit Model）進行計量分析，這樣不僅可以研究影響失地農戶勞動力失業與就業的因素，還可以進一步討論不同就業狀況之間的差異。

根據多值響應模型的原理，第i個失地農戶勞動力處于第j種就業狀況的效用為：

其中，ijU表示第i個失地農民戶勞動力處于第j種就業狀況的效用，ijX表示影響第i個失地農戶勞動力處于第 j種就業狀況的因素。

本文的研究結果必須滿足：

即第i個失地農民處于第 j種就業狀況能使得其效用最大。因此，假設y為第i個失地農民戶勞動力的就業狀況，可以得到第i個失地農戶勞動力處于第j種就業狀況的概率為：

其中， Xi表示第i個失地農戶勞動力的估計解釋變量，k為4種就業狀況組成的集合。

對于第i個失地農戶勞動力，如果處于第 j種就業狀況，令 dij=1；如果沒有處于第 j種就業狀況，令 dij= 0。同時，對于第i個失地農戶勞動力，只會處于 j種就業狀況中的一種，即只能存在一個。因此，最大似然函數為：

2.模型估計

在模型中，需要選取一種就業狀況作為參照組，標準化其系數為零。本文選擇失業的失地農戶勞動力作為參照組，依次對其他三種就業狀況進行估計，模型估計結果見下表4。

表4 征地對農戶勞動力就業分化的影響（Multinomial logit模型）

通過分析可以得出以下結論：第一，失地程度和征地用途在一定程度上影響了失地農戶勞動力的就業分化。通過上表可以看出，失地程度對于農戶勞動力在失地之后從事本地農業活動具有顯著的負向影響，對失地農戶勞動力從事本地非農活動和外地非農活動的影響方向不一致，并且不顯著。這是因為土地被全部征用后農戶勞動力“無地可種”，他們被迫轉向非農領域就業，因此絕大多數勞動力選擇在本地從事非農活動，部分具有一定人力資本的勞動力個體則傾向于到外地尋求非農就業機會以獲取更高的工資收入。

第二，被征土地的用途如果用于“經濟開發區”，則會顯著降低失地農戶勞動力從事外地非農就業的概率，這可能是因為這種類型的征地項目創造的就業機會相對較多，比較容易為失地農戶勞動力提供豐富的本地非農就業崗位。

第三，征地補償款對失地農戶勞動力從事本地農業活動和本地非農就業有正向影響，對失地農戶勞動力從事外地非農就業則呈現負向影響，但是都不顯著。這是因為樣本地區的征地補償標準相對較低，很多失地農戶將征地補償款用于購買住房或裝修住房之后所剩無幾，他們通常選擇在本地從事非農就業來保障未來的生計發展，因為去外地從事非農就業活動對人力資本要求較高，因此很多失地農戶勞動力因擔心找不到工作而不愿意外出打工。

第四，不同性別的勞動力形成了不同的就業分化特征。以征地前主要從事農業活動的農戶勞動力為例，失地后的女性勞動力比男性勞動力更容易陷入失業的狀態，而從事本地農業活動、本地非農就業和外地非農就業的概率明顯偏低。這跟中國傳統農村家庭“男主外，女主內”的分工模式有關，男性勞動力主要靠外出打工以獲取工資性現金收入，而女性勞動力則留守在家庭從事一些農業活動或家務勞動。

第五，年齡因素對失地農戶勞動力的就業分化有一定的影響。年齡越高的失地農戶勞動力從事本地非農就業和外地非農就業的概率越低，其中60歲以上的老年失地農戶勞動力從事本地非農活動的概率在10%的顯著水平上下降，50歲以上的中老年勞動力從事外地非農活動的概率也大大降低，但結果不顯著。這可能是因為失地農戶勞動力以體力勞動者為主，年齡增大會導致體力下降，因此難以從事本地非農活動，更不可能去外出打工。

第六，受教育程度較高的失地農戶勞動力從事本地農業活動和本地非農活動的可能性出現了顯著的上升，良好的健康水平也極大的提高了失地農戶勞動力在本地從事非農活動或外出打工的概率，征地前接受過技能培訓的勞動力更容易在失地后從事本地非農活動或外出打工。與此相對應，人力資本方面存在不足的失地農戶勞動力則更容易陷入失業或者選擇繼續從事本地農業活動。這表明具有較高人力資本水平的失地農戶勞動力更容易在城市非農就業市場中獲得崗位，因而能夠更加靈活的應對土地征用導致的就業沖擊。

第七，家庭因素中的人口負擔系數對失地農戶勞動力從事本地農業活動、本地非農活動和外地非農活動都具有正向影響，但都不顯著。而征地前家庭純收入的水平則對各類就業分化呈現負向影響，其中僅對失地農戶勞動力從事本地非農活動的負向影響在1%的水平上顯著。

三、結論與建議

綜合上述分析，可以得出以下結論：第一，失地程度在所有的模型中都顯著為正，表明在保持其他條件不變的情況下，失地程度的高低是造成農戶勞動力就業決策變動的主要因素之一，相對于部分失地的農戶勞動力而言，全部失地的農戶勞動力更容易遭受征地帶來的就業沖擊。第二，征地用途為經濟開發區的回歸系數都始終為正，并且顯著程度比較穩健，這表明因為經濟開發區建設而導致的土地征收更容易給農戶勞動力帶來就業沖擊，而因為基礎設施建設導致的土地征收給農戶勞動力造成的就業沖擊系數都顯著為負，這說明不同的征地用途給農戶勞動力就業帶來的影響是存在明顯差異的。第三，征地補償款對農戶勞動力的就業決策變化影響始終不顯著，本文對于這一結果的解釋是:盡管失地農戶大多獲得了一定數額的征地補償款，但多數失地農戶都將征地補償款用于補齊安置房購買差價或用于安置房的裝修，最后結余的征地補償款數額非常有限，再加上目前針對失地農民的社會保障制度尚不完善，大多數失地農戶對未來的生計感到擔憂，并且意識到就業才是未來生計發展的最可靠保障，所以征地補償款的多寡對農戶勞動力的就業決策沒有產生影響。

失地農戶勞動力能否在征地后獲得穩定就業是未來生計可持續發展的根本保證[3]，是幫助其順利實現市民化轉化的關鍵，因此，政府需要針對目前失地農戶勞動力就業困難、就業層次低、就業不穩定等問題采取相應的扶持政策。首先，要加強就業培訓和就業指導，幫助他們掌握一技之長，增強失地農戶勞動力的非農就業能力；其次，要提供就業信息服務，拓展非農就業空間；再次，可以要求征地單位提供一定數量的就業崗位，市政部門可以將環衛、綠化、物業等崗位優先安排給失地勞動力；最后，指導與鼓勵有能力的失地農戶勞動力自主創業，并出臺工商執照、稅費減免、小額貸款等方面的扶持政策，幫助其順利創業。

[1]顧和軍,劉云平.教育和培訓對中國城鎮勞動力就業的影響——基于CLHLS數據的經驗研究[J].人口與經濟,2013(01)：76-82.

[2]任國強,薛守剛.培訓對農戶就業選擇和收入增長的影響研究[J].中國農機化學報,2009(06)：120-124.

[3]李強.“雙重遷移”女性的就業決策和工資收入的影響因素分析——基于北京市農民工的調查[J].中國人口科學,2012(05)：104-110.

[4]翟年祥,項光勤.城市化進程中失地農民就業的制約因素及其政策支持[J].中國行政管理,2012(02)：50-53.

[5]丁守海.中國城鎮發展中的就業問題[J].中國社會科學,2014(01)：30-47.

[6]張學英.可持續生計視域下的被征地農民就業問題研究[J].貴州社會科學,2010(04)：86-91.