基于模糊多目標決策的農村勞動力轉移就業選擇

樊 鵬，史少博，崔宇航

（西安電子科技大學 人文學院，西安 710071）

0 引言

在我國社會經濟發展迅速、社會處于轉型期的大環境下，農村廣大勞動者從農村轉移，其轉移地域范圍不斷擴大，復雜程度不斷提高。國務院2017年《中共中央國務院關于深入推進農業供給側結構性改革加快培育農業農村發展新動能的若干意見》文件中表示，加快農村勞動力轉移，是深入推進農業供給側結構性改革，加快培育農業農村發展新動能，促進農民增收、實現城鄉統籌發展的重要途徑。農村勞動力轉移關系到“三農”，關系到地方整體經濟的發展，因此這也是加強政府領導能力、促進經濟社會和諧發展急需解決的重要問題。本文基于模糊多目標決策理論，分別以兩種情況包括信息無偏和信息有偏下，設立農村勞動力轉移的就業選擇模型，并以陜西省“農村勞動力轉移就業行為”為調查數據，選取各類相關指標對該模型進行實證分析。

1 農村勞動力轉移就業多目標決策模型的構建

1.1 農村勞動力轉移就業多目標決策模型

構建農村勞動力轉移就業多目標決策模型是一個漫長且復雜的過程，需要不斷地多角度地進行研究和思考。因此，本文假設三種不同的情況分別研究。

（1）農村勞動力轉移就業決策前提假設

假設一：農村勞動力轉移就業選擇決策過程以不確定性、模糊性為特征，這也是對勞動力未來就業信息做出的較為準確的判。

假設二：備選方案數量是有限制的。根據效用最大化原則，有限認知和不確定性即可設置為該決策過程的前提，因此做出的備選方案個數往往比客觀存在的方案個數要少。

假設三：農村勞動力轉移就業中勞動者不用考慮失業問題，即選擇不同的崗位實現就業是被允許可行的。按照以親緣、地緣、業緣為聯系紐帶進行轉移，因此農村勞動力轉移就業獲得的就業率比較高，大部分人在這種情況下都能找到工作。

（2）農村勞動力轉移就業選擇決策模型

根據上述假設的三種情況，得出農村勞動力轉移就業選擇決策問題的一般模型為：

在公式（1）中，X代表決策空間或可行域，x代表決策變量(當x∈X時，也可以將x稱為可行解；f(X)=(f1(X)，f2(X)，…，fm(X))T)，即設定為共m個目標向量函數，m可定義正整數。

X（決策空間）設置構成決策變量(方案)的數量是有限的，由表示，定義目標空間即為：將相應所有可能解決策空間X的目標函數值的所組成集合，即

在公式（1）中，目標函數值假設有m個，認為其越大越好，例如效用、滿意度、收入等目標函數，如果從實際問題去考慮，可能會用到其他形式的目標函數，例如，成本型目標，這種類型的目標函數則是越小越好，而且這一類型的目標函數只需要改變正負符號。本文解決多目標決策問題的基本思路是將多目標向單目標進行轉換分解，本文采取主客觀賦權法，是根據決策者對各指標的重視程度不同所采取的一種方法。

1.2 信息無偏條件的農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型

農村勞動力轉移就業決策模型中，假設決策者方案集A由m個可行方案構成，其中，A1，A2，…，Am代表領導決策者的1到m項可選方案；記：

fij=fi(Aj)（其中i=1,2,…,n;j=1,2,…,m）

上式表示方案Aj的第i個目標值。同時，設置向量：

fi=fi(Aj)=(fi(A1)，fi(A2)，…，fi(Am))T(i=1，2，…，n)

上式表示m個方案的第i個目標值構成的向量；

fj=(f1(Aj)，f2(Aj)，…，fn(Aj))T(j=1，2，…，m)

則向量?j表示第j個方案的全部n個目標值。

在公式（2）中，第i行表示目標值，而第j列表示方案Aj的所有目標值。

在多目標決策模型中，需結合決策者的知識、判斷、經驗、膽識等個人素質，因此，方案Aj關于目標?i的相對優屬度應被確定，即：

對于效益型目標，即越大越好型指標，其相對優屬度公式為：

對于成本型目標，即越小越好型，其相對優屬度公式為：

公式（3）和公式（4）中的pi代表決策者確定的參數。且：

因此，可將決策矩陣F=(fij)n*m變化為對應的隸屬度矩陣，即：

本文以不同風險程度為偏好，以風險高低程度提出基于樂觀型、折中型、悲觀型三種條件下該類模型進行方案設計：

（1）樂觀型農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型

此類模糊多目標決策決策方法只需要考慮各方案下最優指標值，其他指標都無需考慮，這種情況各指標間都遵循“好中擇優”思想為前提，并非是考慮各指標之間均有好壞，該類特點是領導決策者對方案的選擇都定義為持樂觀積極的態度，考慮最好的一方，從而獲得較高的收益。

在這種決策方法下，假設方案一Aj∈A，且滿足：

則表示Aj*是決策者最為滿意的方案。若把Aj*從方案集中剔除掉，也可以與公式（7）比較，從而得到方案二。如此類推，便可以獲得這種方法下的方案集的優劣排序。

（2）悲觀型農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型

悲觀型模型各指標是根據“壞中求好”思想而設立，遵循極大極小法，是一種保守型決策方法。這種方法強調領導決策者假設為以悲觀保守態度對待備選方案，備選方案，考慮最差的一方，以便獲得最大收益。

決策者若是采用方案Aj，則可以保證方案Aj中最小相對優屬度獲得最大。

在這種決策方法下，假設方案二Aj∈A，且滿足：

則方案Aj*為領導決策者認定最為滿意，從方案集將Aj*去除，以公式（8）繼續計算比較以便求得排名第二方案數據。以此類推計算可獲方案集全部方案排序。

（3）折中型模糊多目標決策模型

折中型決策方法顧名思義，介于悲觀型和樂觀型的方法兩者之間，設定決策者的持有態度為不保守同時也不冒進。在此類方法下，領導決策者對待備選方案，不盲目樂觀也不過分悲觀，而應該依靠于決策者的知識、經驗膽識以及判斷能力，確定折中系數為θ（0≤θ≤1），依次求出各個方案下的相對優屬度，并進行加權平均，根據最大相對優屬度和最小相對優屬度進行排序，選擇較為滿意的方案結果。最終確定折中型決策方法的相對優屬度，即：

此類方法應確定折中系數，取決于領導決策者的知識、判斷、經驗、膽識、自信等個人素質與能力。若決策者自身能力水平較好，所獲得的這種系數取值就越高，相反，當決策者自身能力水平不好，所獲得的折中系數取值就越低。因此，在折中型決策方法中，決策者應充分提高自身能力水平，從而取得合理的折中系數值，繼而獲得最為滿意的決策方案結果。

1.3 信息有偏條件的農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型

雖然目標權重可以通過轉移就業者的膽識、經驗、知識以及個人能力和行事風格等表現，但對于目標權重向量來說，其一部分已知而另一部分未知。假設有p個未知，有(n-p)個已知，而且o≤p≤n。即：

從公示（12）可以看出，若已知目標權重向量ω，則pj(ω)值就越大，所獲得的方案也就最優。即確定多目標決策模型為：

因各方案集中都是非劣解，故各方案集之間任何的優劣關系不存在，反而是同等重要性關系，因此即可轉換成非線性規劃問題。最終得出：

但實際操作過程中關鍵是確定ω=(ω1，ω2，…，ωp)T，此權重可通過以式(15)求得：

根據式（15），可以獲得各方案下最大最小目標相對優屬度的綜合評價值，對每個方案下的最大最小目標相對優屬度進行排序，從而確定最為滿意的決策方案。

2 實證分析

2.1 數據來源、指標選取與方案設定

（1）實驗數據的來源說明

本文的數據來源參考在2015年、2016年兩年來陜西省問卷調查數據“農村勞動力轉移就業行為”，農村外出勞動力對象設定為18～60歲，設置調查內容指標主要含有個人情況、家庭背景、就業實際和權益保障等各個不同的方面。問卷調查共培訓高校學生假期實習活動調查員兩批次，28人次。問卷發放620份，有效收回557份，回收率為89.8%。問卷調查采用定點隨機的抽樣，選取陜西8個地市為抽樣，并按照各地市GDP排名情況分配樣本。

（2）農村勞動力轉移就業指標選取

在勞動者就業地選擇的決策中，過程的體現即要含有遷出地因素包括勞動力個人、家庭及周邊環境等，也要含有遷入地因素包括收入、成本等因素，對本文采用7個各類變量進行分析研究，依次為：

遷入地因素：含有相對收入、就業費用兩個變量，根據不同類型的就業地，可得出勞動者務工與務農程度。

①勞動者外出收入?1：由于勞動者選擇不同的就業地，從而使勞動者外出就業相對收入產生不同差距，以前一年務工收入占家庭總收入比值來看，可以根據勞動者外出就業所獲得的收入表示。

②就業費用?2：也叫作務工成本，表示根據勞動者外出所獲得的就業成本，如，尋找工作產生的交通費、中介費及證件費手續費等。

轉移就業行為主要因素：由勞動者個人就業能力、勞動者家庭基本情況、勞動者所在地區經濟發展水平三部分構成。其中，家庭基本情況可依據對老年人的贍養情況和農村用地規模表示；地區經濟發展水平根據農村所擁有的工廠數量表示；勞動者個人就業能力根據勞動者找工作的情況加以判斷。

③勞動者工作技能?3：表示農村勞動力個體受教育的平均年限。

④家庭的老年人口比?4：根據家庭老年人在65歲以上或者根據家庭總人口數量，這種情況將會影響勞動者就業。

⑤農村用地規模?5：根據家庭人均耕地面積，判斷農村用地規模對勞動者就業決策的影響。

⑥農村經濟發展水平?6：根據農村所獲得的工廠數量加以判斷，農村經濟發展水平對勞動者就業決策影響程度。

⑦外出找工作難易程度結果?7：根據勞動者自身找工作的能力水平加以判斷，衡量勞動者就業難易程度情況。

根據這7個不同的指標，除得出代表勞動者工作技能指標?3和外出找工作難易程度評價指標?7這兩種因素之外，其他因素都能夠影響勞動者轉移就業選擇決策。具體變量的描述性統計結果如表1所示。

表1 變量的描述性統計結果

（3）方案設定

根據問卷調查，本文將農民工外出務工地點分成4種不同的類型，依次是本縣內就業、縣外市內就業、市外省內就業、省外就業，這4種不同類型的方案對決策者來說有優點也有缺點。

方案A1：勞動者在本縣內找工作，好處是人際交往關系較為熟悉，所獲得的就業信息也比較多，對家庭照顧較多，壞處是勞動者在市場上工作所付出的直接成本和間接成本相對比較少。

方案A2：勞動者在縣外市內找工作，一般都在自己所在地區范圍內，若遇到特殊情況，勞動者也可以依靠親朋好友介紹，或者通過中介組織獲取就業機會，由此可以看出勞動者找工作的途徑還是相當多的，但若是勞動者獲得的職位更高，則勞動者外出就業所獲得的報酬也會隨之增加。

方案A3：勞動者選擇在市外省內就業，盡管路程比較遠，但勞動者在這種情況下找工作就業信息充分可靠，勞動報酬相應也會有所提高。

方案A4：選擇不在省內而在省外就業，其轉移就業選擇行為因空間跨度增大呈現分散性和不規律性，對勞動者的技能水平要求高同時收入提高。

2.2 實證分析結果

根據問卷調查可以匯總出各方案下指標對農村轉移就業選擇決策程度，即可得出決策矩陣F，如下所示：

計算目標的相對優屬度矩陣。指標?1、?5和?6是一種正向指標，可利用以下公式計算目標相對優屬度：

其中，決策者所確定參數pi暫設1。定義逆向指標?2、?3和?4，目標相對優屬度可由以下計算：

定義模糊評價指標?7，將評價等級分級四類難易程度并確定優屬度大小，設置數值為：1.00，0.75，0.50，0.25。

最終得出目標相對優屬度矩陣μ：

在此，本文對信息有偏下農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型和信息無偏下農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型分別進行實證分析。

（1）信息無偏條件下實證分析結果

假設信息無偏下農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型采取樂觀型轉移就業選擇決策模糊多目標模型進行實證分析，得出：

根據問卷調查結果，對4種方案下農村勞動力轉移就業選擇決策行為進行排序，依次是：縣外市內A2，本縣內A1，市外省內A3，省外A4。因此，縣外市內是農村勞動力轉移就業的最優選擇。

假設信息無偏下農村勞動力轉移就業選擇決策模糊多目標模型采取悲觀型轉移就業選擇決策模糊多目標模型進行實證分析，得出：

則縣外市內是農村勞動力轉移就業的最優選擇。在方案A1（本縣內）決策與方案A2（縣外市內）決策相比較，隸屬度相差0.0025，由此可看出差距較小。因此，對于悲觀型轉移就業者更偏向就業為：本市范圍內。同時可得到以上4類方案的好壞順序為：縣外市內A2，本縣內A1，市外省內A3，省外A4。

同理，可計算得到：

μ.2*=0.7220，μ.3*=0.5594，μ.4*=0.3391

4類方案的好壞順序：縣外市內A2，本縣內A1，市外省內A3，省外A4。當折中系數取值為0.5，縣外市內就業仍是勞動者最滿意的選擇。

以上3種類型排序可以得出，在信息無偏條件下，按照調查數據作出的理論推斷，樂觀型、悲觀型、折中型勞動者三種類型勞動者其最優就業地均為為縣外市內，最優選擇較為一致。

（2）信息有偏條件下實證分析結果

在實際過程中，根據各指標影響轉移就業程度，采用主觀賦權法，確定了部分指標權重。設置指標權重?1為0.3，?2為0.10，?4為0.15，?7為 0.2，其他指標的權重未知。

那么：

指標?3所對應的權重

指標 ?5所對應的權重

指標 ?6所對應的權重

由上述數值對就業地進行排序則得到：A2(縣外市內)＞A1(本縣內)＞A3(市外省內)＞A4(省外)。由此可知在信息有偏條件下，縣外市內就業仍是勞動者的最優選擇。

最后可知，在信息無偏條件或是信息有偏條件下，縣外市內都是農村勞動力就業的最優選擇。稍有不同是在信息無偏下，悲觀型勞動者對縣外市內和本縣內選擇差別性僅差0.0025；信息有偏下，勞動者在市外省內、縣外市內、本縣內三種情況選擇就業的差別性較小，縣外市內與本縣內僅差0.0500，縣外市內與市外省內僅差0.0823。可以得出，信息無偏條件下勞動力傾向于選擇本市范圍的轉移就業，同時，信息有偏條件下勞動力更傾向于選擇本省范圍的轉移就業。

經過了解實地調查的實際情況，4種方案的就業地分布得出為39.32%，19.40%，25.51%和15.77%，即以方案本縣內轉移的就業人數為主，可以得到，以上實際結果與理論構建的模型結論不一致。可見，受各種現實不確定性的因素及勞動力個人對方案偏好程度差異，現實中決策行為與理論存在偏差。該結論對于領導者進行有效決策判斷，出臺修訂相應政策，建立健全各項體制機制，提高領導決策能力，改善勞動者轉移就業決策環境實現最優轉移就業。

3 結束語

現階段我國處于社會轉型期，城鎮化得到快速發展，同時大量的農村居民涌向城市，城市的迅速發展成為我國經濟和社會發展的必然。在農村勞動力轉移就業選擇決策過程中，政府應充分發揮領導職能，改善農村環境和改進農村勞動力轉移就業，深入推進農業供給側結構性改革，從而為我國農村勞動力實現真正意義上的合理轉移。