農業戶籍勞動力失業率低的經驗解釋

邸 帥，紀文軒

（南京農業大學經濟管理學院，江蘇南京 210095）

1 引言

勞動力轉移對于提高農民收入，縮小城鎮差距，優化資源配置等具有重要意義[1]。據國家統計局《2018農名工監測調查報告》，全國農民工總量為28836萬人，增加184萬人，增長0.6%。勞動力轉移、收入差距以及農民工城鎮化進程等方面[2-4]，得到各界廣泛關注。在城鎮化穩步推進過程中，促進勞動力就業始終是政府就業工作的重點和難點。

隨著第一代農民工因年邁等原因逐漸退出勞動力市場，目前勞動力市場的主力軍是第二代即新生帶農民工[5]。他們比第一代接受更多的教育，追求體面的工作，追求生活的質量，可以更好地適應和融入城市。但他們沒有或缺乏務農經驗，吃苦耐勞特征較弱，甚至有38%以上勞動力沒干過農活，更不愿意返鄉務農[6]。務農經歷刻畫的吃苦耐勞特征在勞動力的工作期望和處理工作困難兩方面上對勞動力的就業失業產生重要影響。

在工作期望上，沒有或缺乏務農經驗，吃苦耐勞特征較弱的新一代勞動力本質上已達到“就業的城鎮化”，期望找到體面、舒適的工作；有務農經驗，從事過農業勞動生產的勞動力在找工作時，只要工資比種地掙錢多就行，工作期望很低。務農經歷給外出務工者提供了一個“工資參照”，對照以前干農活時所拿到的“農業工資”，他們會比較滿足于當前工作[7]。在處理工作遇到困難或是找不到工作時，有務農經歷的勞動力愿意返鄉從事農業生產；而沒有或缺乏務農經驗，吃苦耐勞特征較弱的勞動力不太愿意回到農村，滯留在城鎮，產生失業[8]。一方面，投資教育、參加培訓是勞動力提升人力資本的關鍵途徑，大量研究也證實了教育、培訓促進勞動力轉移，增加農民務工機會以及提高勞動收入[9]。另一方面，高教育水平也可能促使部分群體在勞動力市場上難以找到合適的工作，如大學生畢業即失業[10]。

現有研究很少從務農經歷角度考慮勞動力的就業失業情況，更沒有考慮到務農經歷和教育之間可能存在的替代或是互補效應。有務農經歷的勞動力愿意接受強度體力勞動的工作，增加自身就業機會；投資教育提升勞動力人力資本，也能夠增加自身就業機會，務農經歷和教育在增加就業機會時可能存在替代效應。由于工作性質的不同，務農經歷和正式教育也會有互補效應。相較于高教育水平，本文預期務農經歷對低教育水平產生的替代效應更明顯。本文擬在正常分析務農經歷和教育對勞動力失業的框架下，加入務農經歷和教育的交互項，通過添加每一階段的教育和務農經歷的交互項來分離出務農經歷在教育的每一階段如何影響勞動力失業。本文對現有勞動力失業的研究進行了補充，以期為政府提升勞動力就業參與和就業穩定性提供決策參考，具有一定的現實意義。

2 數據簡介

本文采用中國勞動力動態調查CLDS2014年數據，選取了16至64歲之間的具有農業戶籍但不從事農業生產的勞動力樣本。目前處于務農狀態和農林牧漁類的勞動力本身帶有務農經歷，為避免偏誤和內生性問題，在處理數據時應除去這類勞動力。篩選數據嚴格按照失業定義，即“目前沒有工作，積極找工作以及給工作機會可以兩周內工作”。本文常規統計農業戶籍的勞動力失業率在7.59%與蔡禾[11]等統計農村地區的失業率7.45%十分接近。最終處理得到可供研究的樣本數4838個，覆蓋29個省市自治區，其中男性2925人，女性1913人。

2.1 分性別、年齡段和受教育程度的失業情況

從數據整理看（見表1），不論是整體，還是按性別、年齡段和受教育程度分組的每一階段，有沒有務農經歷分組的失業率呈現出巨大差異，沒有務農經歷的失業率都高于有務農經歷的失業率。具有農業戶籍不從事農業生產的勞動力失業率為13.93%，其中有過務農經歷的失業率7.56%，遠低于沒有務農經歷的失業率18.67%。男性失業率10.74%，遠低于女性失業率18.82%，其中女性沒有務農經歷的失業率高達23.46%，可以看出女性在勞動力市場上處于相對弱勢地位。16至34歲青年勞動力失業率高達33.18%，沒有務農經歷的失業率達到峰值34.19%。此后隨著年齡的增長，失業率顯著下降，最低為9.52%。45至64歲年齡段失業率回升，可能的原因是料理家務、照看孫輩和老人。從年齡分段的失業率統計可以看出，年齡不是線性影響失業的。

表1 分性別、年齡段和受教育程度的失業率（%）

農村地區的教育回報率并不高，受教育程度的提高，沒有預期的失業率顯著下降。小學及以下、初中和高中學歷的勞動力失業率不斷下降，技校及以上學歷的失業率上升，教育也不是線性影響失業率。高教育水平勞動力的失業情況多見于在勞動力市場中搜尋和匹配自己合適的工作導致的摩擦性失業。

2.2 分行業的就業情況

表2 農業戶籍勞動力非農就業的行業分布（%）

從行業分布看（見表2），勞動力非農就業的行業集中分布在制造業、批發和零售貿易、餐飲業、建筑業、社會服務業和交通運輸、倉儲及郵電通信業，合計占勞動力的72.9%。按務農經歷分組的行業勞動力構成差異顯著，需要體力強度的行業如采掘業、建筑業，有務農經歷勞動力占比分別是沒有務農經歷勞動力占比的3.6倍和2.2倍。務農經歷造成的農村勞動力行業分布的差異也應證了有務農經歷的勞動力愿意且能夠從事強度體力工作。從2014年全國各行業已統計的平均工資看，勞動力進入低于平均工資的行業占60.72%，進入高于平均工資的行業占比39.28%（進入其他行業、國家機關和自由職業者共計16.36%，平均工資沒有統計）。我國勞動力市場還處在一個快速發育階段，勞動力非農就業的能力和就業的層次都較低。在這種勞動力市場環境下，肯吃苦，愿意從事臟、亂、差工作的勞動力總能找到一份工作，同樣投資教育等人力資本的提升對找到工作，進入高收入行業也至關重要。

3 模型、變量與實證分析

3.1 模型設定與變量選取

為了檢驗務農經歷和教育對勞動力失業的影響，本文采用Logit二元選擇模型，具體的概率模型函數如下：

被解釋變量y是失業與否，為勞動力的就業失業情況。在問卷中，回答“目前沒有工作，積極找工作以及給工作機會可以兩周內工作”的歸為失業狀態，y取1；否則為0。核心解釋變量farm、edu是務農經歷和受教育程度。farm為勞動力的務農經歷情況，有過務農經歷的，farm取1，否則取0；edu分為小學及以下、初中、高中和專科及以上。

影響就業失業的因素還包括其他勞動力人力資本特征，健康狀況health、技能培訓和證書情況skill，這里skill包括近兩年參加過培訓和至今獲得過技能證書的兩種情況。此外，個人特征包括年齡、性別和婚姻狀況也會影響到就業失業。

此外還考慮了來自家庭層面的撫養比raise和地區間異質性的差異area。家庭撫養比raise，為15歲以下孩童數量加上65歲及以上老人數量占家庭人數的比重。家庭撫養比數值越大，家庭的生活壓力和經濟負擔就越大，勞動力就需要工作來維持家庭生計。同時，撫養比數值越大，家庭需要照看的老人和孩童數量越多，也會限制勞動力尤其是農村女性勞動力的供給。地區間的就業失業情況，還涉及到當地的市場環境差異如就業政策、勞動力市場發育程度和地區經濟等等，考慮地區間的差異area才能客觀公正的看待就業失業情況。具體的變量描述性統計如表3。

表3 變量定義和描述性統計

表3顯示，勞動力受教育層次較低，平均受教育年限為9.46年。受訪者平均年齡在38歲，有過務農經歷的只占了43%，說明新一代勞動力的務農經歷正在弱化。有過培訓或至今有獲得技能證書的占19%，具體的為“近兩年參加過至少5天的專業技術培訓”的有11.62%；獲得過技能證書的有13.64%，與黨曦[12]調查珠三角地區農民工持有技能證書比例14.38%相近。

3.2 務農經歷、教育對失業的影響

表4給出了務農經歷、正式教育對失業Logit估計的結果，以下系數直接匯報了各個變量的邊際效應。回歸1只放了務農經歷和教育兩個關鍵變量對失業的直接影響。回歸2和回歸3分別加入了家庭撫養比、技能培訓以及個人特征和區域變量。以下討論各變量的估計結果。

表4 務農經歷、教育對失業估計的邊際效應

從回歸1結果看，務農經歷和教育都顯著降低失業。回歸2和回歸3加入控制變量后，務農經歷和教育對降低失業的影響依然顯著。以下對回歸3結果進行討論。務農經歷負向顯著影響失業，表明勞動力有過務農經歷可以降低失業概率。有過務農經歷的勞動力，具有一定的吃苦能力，在找工作時，愿意從事臟、亂、差又要求體力的工作，這樣就增加了自身的就業機會。受教育程度負向顯著影響著失業，教育作為提升人力資本最直接有效的途徑，對降低勞動力失業效果顯著。結果顯示，在控制了其他變量的影響，受教育程度每提高一年，勞動力的失業概率下降0.8%個單位。

受過技能培訓或是持有技能證書負向顯著影響失業，即接受過培訓，取得過技能證書的勞動力不容易失業。結果顯示，在控制了其他變量的影響，參加技能培訓或獲得技能證書，勞動力失業的概率下降了4.4%個單位。技能培訓、持有證書對勞動力就業的回報大于正式教育。反映人力資本的另一因素，身體健康狀況顯著負向影響失業，身體越健康，失業的幾率越小。非農就業集中在制造業、建筑業、批發和零售貿易、餐飲業等勞動密集型行業，只有健康身體，才能在競爭的勞動力市場中增加就業機會。

家庭撫養比回歸結果不顯著，在這里對是否失業情況沒有起到重要的作用。以東部地區為參照，中部和西部的失業概率分別是東部的1.08倍和1.11倍。其他控制變量如年齡、性別都顯著影響著勞動力失業情況。加入年齡平方項為了檢驗年齡對失業的非線性影響，年齡顯著為負，年齡平方項顯著為正，表明年齡對失業的影響是一個“U”型曲線。在控制了其他因素影響下，女性的失業概率是男性的1.07倍。婚姻對失業的影響顯著為負，已婚狀態降低了失業概率。

3.3 勞動力異質性對失業的影響

觀察表5，通過對性別分組來看勞動力異質性導致的失業狀況，在家庭撫養比和婚姻狀況上，男性和女性表現出了顯著差異。傳統的家庭勞動供給理論常提到“男主外，女主內”的家庭分工模式[13]，男性傾向于從事市場勞動，女性更多的從事家庭生產和照看老人孩子，逐漸退出勞動力市場。結果顯示，家庭撫養比顯著正向影響女性的失業概率，對男性失業的影響不顯著。家庭撫養比影響女性失業的邊際系數為0.077，表明隨著家庭人口負擔系數的增加，需要照看的老人和孩童數量增加，會制約女性的勞動供給。婚姻對男性女性的差異和家庭撫養比剛好相反，婚姻影響男性失業的邊際系數為-0.068，表明結婚后的男性積極從事工作，增加勞動供給意愿。教育和培訓、技能證書都能提升人力資本，對降低失業概率有顯著作用。比較受教育程度和技能培訓、證書對男性和女性的邊際系數可以發現，在投資教育和培訓上，女性的回報率高于男性。

表5 性別分組對失業估計的邊際效應

3.4 務農經歷和教育交互對失業的影響

從回歸4結果看，相較大專及以上高教育水平，小學及以下和初中受教育程度顯著提升了失業概率，比高教育水平分別提高了6.2%、2.5%個單位，對高中組的影響不顯著。在加入務農經歷和教育分組的交互項后，三組交互項都在0.01水平上顯著降低了失業概率。有過務農經歷使得小學及以下、初中和高中與高教育水平對失業的影響分別降低了14.8%、12.1%和12.9%個單位。整體上看，隨著受教育水平的提高，務農經歷產生的作用正在逐漸減弱。據此，本文的預期得到了驗證，務農經歷對教育產生了一定的替代效應，受教育程度越低，替代效應越明顯。國家統計局數據顯示農村地區的勞動力受教育水平普遍不高，近幾年接受技能培訓的農民工比例不足30%，務農經歷刻畫的吃苦耐勞特征能夠在一定程度上彌補人力資本不足帶來的就業劣勢。對于高中及以上受教育程度的勞動力來說，有過務農經歷，能夠吃苦耐勞更像是“錦上添花”。

4 結論與政策建議

本文通過“中國勞動力動態調查CLDS”2014年數據，利用Logit模型分別檢驗了務農經歷、教育對失業的影響、務農經歷和教育的交互影響和對性別分組的異質性分析。得出的主要結論如下：

務農經歷刻畫的吃苦耐勞特征對教育產生了一定的替代效應，受教育程度越低，替代效應越明顯。農村勞動力受教育程度普遍在小學和初中，在人力資本不足情況下，能吃苦耐勞，有勞動經驗是非常好的素質。

教育、培訓等增加人力資本的投資依然是促進農村勞動力轉移、非農就業的有效途徑。且對女性人力資本投資的回報高于男性。整體上看，隨著受教育水平的提高，務農經歷刻畫的吃苦耐勞品質產生的作用正在逐漸減弱。新一代勞動力的務農經歷逐漸弱化，最終勞動力的競爭在于教育的競爭，教育資源的競爭。

家庭人口結構會對勞動力就業失業狀況產生很大的影響，撫養比例數值越大，需要照看的老人和孩童數量增加，會限制女性勞動力的供給意愿。這可能出于“男主外，女主內”的傳統觀念，相應的男性結婚后顯著減少失業概率。

務農經歷是政策措施無法改變的，有沒有務農經歷只是表征，其刻畫的吃苦耐勞的品質是能夠在生活工作中時刻培養并體現著的。從長期來看，促進勞動力就業參與主要有兩點：一是繼續促進勞動力素質的提高，加大對農村地區的教育投資，增加對勞動力的職業技能培訓，提供更多的就業保障；二是繼續推進城鎮化進程，增加城鎮低層次就業崗位如對低技能服務業的需求來吸納更多的非農就業。

表6 務農經歷和教育交互對失業估計的邊際效應