浦城縣農村勞動力就業模式影響因素研究

【摘要】利用多分類無序邏輯回歸模型，探討浦城縣不同就業模式農村勞動力受個體特征、人力資本狀況及家庭特征等三方面的影響。結果表明，浦城農村勞動力就業模式受年齡、學歷、性別、手藝特長及家庭收入狀況的顯著影響。年齡越大、學歷越低、無手藝特長及家庭年凈收入少于2萬元的男性更傾向于全職務農，而年齡越小、學歷越高及家庭年凈收入大于2萬的女性更傾向于不務農。學歷越高并擁有多項手藝特長的農村勞動力家庭收入狀況優于其他就業模式。通過農村勞動力技能培訓，能夠吸納浦城農村閑散勞動力。

【關鍵詞】就業模式;農村勞動力;多分類無序邏輯回歸模型

【中圖分類號】F323.6

【文獻標識碼】A

黨的十九大作出的鄉村振興重大決策部署，是決勝全面建成小康社會、全面建設社會主義現代化國家的重大歷史任務，是新時代做好“三農”工作的總抓手。農業強不強、農村美不美、農民富不富，決定著全面小康社會的成色和社會主義現代化的質量。近年來，隨著中國城市化進程的不斷推進，極大刺激了工業化城市對高技能勞動力的需求。但是，上世紀60 - 90年代成長起來的農村勞動力群體的人力資本特征各不相同，使得農村剩余勞動力的吸納工作存在各種問題。所以，逐漸打破城鄉二元結構的束縛，增加農民收入，用農村消費需求推動城市經濟發展，通過轉移農村剩余勞動力加快城市化進程，是當前必須著力解決的問題。為此，本文以浦城縣農村勞動力為研究對象，利用無序多分類Logistic回歸模型，分析影響農村勞動力就業模式的因素，為浦城縣農村勞動力轉移工作提供參考，為培育新型農民，促進農業產業結構調整及脫貧攻堅工作提供理論依據。

1 研究區概況

福建南平浦城縣（E118° 11 - 118°49，N27° 32- 28°22），地處閩浙贛三省交界處，被稱為“福建的北大門”，中國丹桂之鄉。屬中亞熱帶季風濕潤氣候，干濕季明顯，雨熱同期，年平均氣溫17.0℃，年雨量1800 - 1900mm左右，年日照時數1950 - 2100h，全年無霜期250 - 260d左右。全縣轄17個鄉鎮、2個街道及296個村（居），戶籍總人口42.9萬?？h域面積3300多km2，排福建第三，久負“閩北糧倉”之盛譽。

2 試驗設計及調查統計方法

2.1 試驗設計

2020年4月，通過實地訪問的方式，隨機抽取浦城縣臨江鎮、永興鎮及富嶺鎮等農村居民戶口的勞動力個體進行預調查，結合常青青等盯1的問卷設計內容，對浦城縣農村勞動力的就業模式影響因素，合理設計調查問卷內容，具體主要包括不同就業模式農村勞動力的個體特征、人力資本狀況和家庭特征等，各變量的解釋詳見表1。然后，采用分層抽樣的方法，依據各鄉鎮距浦城城關的距離及人口、面積和經濟水平等因素，選取臨江鎮、永興鎮、富嶺鎮、忠信鎮、蓮塘鎮、萬安鄉、古樓鄉、山下鄉、楓溪鄉和官路鄉等10個鄉鎮（占浦城19個街道鄉鎮的52.6%），針對農村居民戶口隨機投放調查問卷。

2.2 調查方法

通過問卷網App，填寫問卷調查內容，然后分享給選定的調查對象進行填寫，最后將收集的App后臺數據通過MicrosoftExcel 2016導出，對虛擬變量的內容進行賦值替換。農村勞動力個體特征及人力資本狀況詳見表2。

2.3 數據簡要描述

本研究通過問卷網App共獲取調查問卷后臺數據455份，其中有效問卷420份，有效率達92.3%。其中，離浦城城關較近的調查問卷數量占總數的42.6%，人口、面積及經濟水平在全縣排名較靠前的鄉鎮調查問卷數量占總數的27.6%。調查樣本基本符合浦城縣農村勞動力的分布情況。

2.4 模型選擇

采用無序多分類Logistic回歸模型對具有多個變量類型的調查樣本數據進行統計分析，如果因變量共有K個類別，選擇其中一個類別為參照組，其他K-1個類別發生的概率比通過以下Logit形式表達式，具體為：

3 結果與分析

3.1 調查數據的描述性統計分析

由表3可知，農村勞動力的個體特征、人力資本狀況及家庭特征對務農方式選擇的影響各不相同，具體表現在以下幾方面：

在個體特征中，全職務農和兼職務農的農村勞動力平均年齡均高于不務農，男性兼職務農和全職務農的占比高于女性，身體狀況一般的農村勞動力全職務農的占比較大。

在人力資本狀況中，文化程度較高的農村勞動力兼職務農和不務農的占比高于全職務農，擁有多項手藝特長的農村勞動力兼職務農的占比高于不務農和全職務農。

在家庭特征中，家庭人口規模和糧食直補面積較小的農村勞動力不務農的占比高于兼職務農和全職務農，而家庭收入較小的農村勞動力全職務農的占比高于兼職務農和不務農。

3.2 模型估計結果

由表4-6可知，建模中剔除未通過統計學顯著性檢驗（P>0.05）的婚姻狀況、健康狀況、家庭人口規模、糧食直補面積四個解釋變量，利用剩余解釋變量構建的最終模型的x 2值為184.289，顯著性水平P<0.001，考克斯一斯奈爾（Cox-Snell）、內戈爾科（Nagelkerke）和麥克法登（McFadden）的偽R2系數分別為0.391、0.442和0.231，分類預測表中預測準確率可達63.4%，說明模型擬合度較好。

3.3 模型結果具體的統計學意義

由于兼職務農作為參照組，所以其系數均為0，同理，性別、家庭收入狀況及手藝特長等虛擬變量，也分別將“性別=男”、“家庭收入狀況>8萬元”及“手藝特長擁有多項”作為參考類別，估算各自對應的其他類別的系數。表中B值的絕對值反應各解釋變量對農村勞動力選擇不務農和全職務農概率比的影響大小，B值為正，表示正向影響，反之相反（詳見表7）。各解釋變量對不務農和全職務農的影響如下：

在個體特征解釋變量中，年齡變量的B值在不務農和全職務農中分別為-0.071和0.048，顯著性水平P<0.001，說明相對于兼職務農，年齡越大的農村勞動力傾向于全職務農，年齡越小傾向于不務農。另外，性別變量在不務農和全職務農選擇中也有顯著影響，相對于兼職務農，女性更傾向選擇不務農或全職務農，其中選擇不務農和全職務農的概率發生比分別是男性的5.6倍和1倍。

在人力資本狀況解釋變量中，受教育年限變量B值在不務農和全職務農分別為-0.256和-0.225，顯著性水平P<0.001，說明相對于兼職務農，學歷越低的農村勞動力傾向于不務農和全職務農。手藝特長變量中無手藝特長會對全職務農選擇產生顯著影響，意味著無手藝特長的農村勞動力更傾向于選擇全職務農。

在家庭特征解釋變量中，農村勞動力家庭收入狀況也會對不務農和全職務農選擇產生影響，其中，家庭收入小于5千元和1 -2萬元的農村勞動力選擇全職務農的概率發生比是家庭收入大于8萬元農村勞動力的3.7倍和2.6倍，而家庭收入為1

-2萬元、2-4萬元和4-8萬元的農村勞動力選擇不務農的概率發生比分別是家庭收入大于8萬元農村勞動力的0.15倍、0.31倍和0.25倍，換句話說，家庭收入小于8萬元的農村勞動力選擇不務農的可能性較低。

4 結論與討論

通過本研究的調查統計分析，可以看出浦城農村勞動力就業模式受年齡、學歷、性別、手藝特長及家庭收入狀況的顯著影響。其中，年齡越大、學歷越低、無手藝特長及家庭年凈收入少于2萬元的男性更傾向于全職務農，而年齡越小、學歷越高及家庭年凈收入大于2萬元的女性更傾向于不務農。另外，學歷越高并擁有多項手藝特長的農村勞動力會傾向選擇兼職務農，且家庭收入狀況好于全職務農，說明學識和技能為農村勞動力提供了更多的就業選擇和收入來源。值得注意的是，通過本次調研發現，有部分學歷較低的農村勞動力傾向于不務農，說明浦城縣存在一定數量的農村閑散勞動力，因此，重視農村勞動力技能培訓，吸納農村閑散勞動力，成為下一階段浦城縣農村勞動力轉移工作的重點。

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[作者簡介]陳麗?。?971-），女，福建浦城人，經濟師，從事巡察與人力資源管理工作。