家庭勞動力就業結構與緩解相對貧困

○張園 陸勉 陳玉萍

（1中南財經政法大學，湖北 武漢 430073；2漢陰縣現代農業園區服務中心，陜西 安康 725199）

一、引言

改革開放以來中國貧困治理經歷了“救濟式扶貧”“開發式扶貧”和“精準扶貧”的不同發展階段，取得了舉世公認的成就。截至2020 年底，中國現行標準下農村貧困人口全部擺脫絕對貧困，農村區域性整體絕對貧困得以消除。貧困治理的重點和難點也將轉向更加隱蔽的相對貧困。黨的十九屆四中全會決定指出“堅決打贏脫貧攻堅戰，鞏固脫貧攻堅成果，建立解決相對貧困的長效機制”，從根本上體現了中國共同富裕的價值理想，為相對貧困治理提供了政治基礎和制度前提。但現階段，中國相對貧困問題凸顯，主要表現為個體或群體間收入不平等[1]，特別是城鄉居民收入差距不斷擴大，農民增收渠道拓展不充分。因此，如何提高農村居民收入是緩解相對貧困的關鍵所在。事實上，自精準扶貧戰略實施以來，地方政府設計了一系列促進勞動力供給的政策，如勞務協作、扶貧車間建設、技能培訓等，旨在幫助廣大農民提高自身素質，拓寬農民就業渠道，促進農民增收脫貧。實踐中，這一系列針對性促進農民勞動力轉移的措施確實取得了不錯的成績，大大提高了貧困人口就業率。然而，由于大量農村勞動力向非農產業轉移，農村勞動力結構失衡趨勢越來越明顯。對于農戶來說，其決策單位通常是家庭，在家庭勞動力分配中，勞動力流轉的度在哪里，則會在很大程度上影響家庭經濟狀況。以家庭勞動力分配為切入點，研究農村相對貧困問題是一個相對比較有效的路徑。

隨著相對貧困問題治理的現實需要與相對貧困問題研究的深入，越來越多的文獻開始關注如何緩解相對貧困，主要從父輩稟賦[2]、技能培訓[3]等微觀因素以及財政支出結構[4]、數字金融[5]等宏觀因素進行探討。但事實上，對于農戶而言，其收入增長依賴于農業分工深化和勞動力的有效就業[6]，也就是說，家庭成員能否在農業部門和非農部門之間合理有效配置，發揮比較優勢，是家庭收入增長的關鍵。單獨來講，農業發展和非農就業都具有顯著的減貧效應。且已有的研究基本上認同非農就業對家庭收入增長的積極作用，多數學者認為貧困人口從事非農就業增加了農地擁有量少的貧困家庭收入、縮小了農村居民收入差距、拓寬了農村居民社會網絡，增強其社會融入感、推動了農村收入的持續增長，減貧脫貧效應十分明顯[7-12]。但也有學者認為由于非農經濟活動的高門檻，其加劇了收入的差距，減貧效果并不如預期的好。因此，在二、三產業抑貧效果溢出的情況下，貧困人口從事農業生產的比較優勢得以凸顯[13-14]，尤其是對于發展中國家來說其減貧作用更明顯[15-16]，因為農業具有多重性和外溢性。

上述研究指出家庭勞動力在農業和非農業活動中的分配對緩解貧困的重要作用，為本研究提供了豐富的參考借鑒，但也有不完善的地方：一方面，現有研究很少從家庭勞動力分配角度，研究勞動力就業結構變化對相對貧困的影響；另一方面現有研究大多以貧困或相對貧困發生率為研究變量，很少有學者進一步從農戶貧困深度和貧困強度分析家庭勞動力就業結構緩解相對貧困的效果。目前，中國絕對貧困已經消除，但相對貧困問題仍然突出。因此在新的背景下，如何緩解農村居民貧困程度（深度和強度）具有重要的戰略意義。鑒于此，本文利用大樣本家庭調查數據，從相對貧困發生率、深度及強度三個方面分析農村家庭勞動力就業結構緩解相對貧困的效果，以期從就業結構視角為構建解決相對貧困的長效機制提供支持。本文余下內容安排如下:第一部分從理論上分析家庭勞動力就業結構緩解相對貧困的機制；第二部分為數據來源、變量選取與測度、模型設定；第三部分對實證結果進行分析；第四部分利用門檻模型進一步討論家庭勞動力就業結構對相對貧困的緩解作用；最后是研究結論與政策建議。

二、理論分析與研究假說

新遷移經濟學理論指出，人口遷移決策并非完全由個人決定，而是由與其相聯系的家庭或家族決定的，且家庭集體決策時更傾向于收益最大化與風險最低化的平衡。也就是說，家庭成員會依據自身的資源稟賦優勢進行勞動分工，以實現勞動力資源的合理配置，且其主要目標不僅僅是預期收入最大化，同時也是為了家庭風險的最小化。根據家庭勞動力就業結構的作用途徑和效果的不同，可以將家庭勞動力就業結構減緩相對貧困的作用機制從兩個維度來分析，一是家庭通過改變勞動力就業結構帶來收入增長，緩解相對貧困；二是家庭通過調整勞動力就業結構降低收入不確定性，緩解相對貧困。

(一)家庭勞動力就業結構、收入增長與相對貧困

隨著農村勞動力的不斷轉移，農戶收入來源多元化，家庭成員必須根據家庭的需要來配置勞動。一般來說，農戶將家庭有勞動能力的人口在農業部門、非農部門和家庭部門之間進行分工組合。但由于農業部門的勞動生產率遠低于非農部門勞動生產率，導致農村家庭勞動力逐漸從農業轉向非農，這也是家庭勞動力就業結構變化最直接的表現。從而產生最直接的經濟效應，即提高了農民家庭總收入水平，這是勞動力非農轉移決策的出發點和直接目的。同時現有的相關研究普遍認為農村家庭收入的增長主要來自勞動力轉移就業的非農收入，農戶從事農業生產活動,即便具有較高的市場參與程度也無法避免陷入貧困[17]，控制貧困發生率和返貧率的關鍵，是引導農村家庭經濟活動由農業逐步轉向非農[18]。農村家庭勞動力轉移既可以增加家庭絕對收入，更能夠提高勞動力個體及家庭的經濟地位，從而減少相對貧困程度[19-22]。家庭勞動力非農就業除拓寬了農民的增收渠道外，還減輕了對土地等資源的壓力，成為實現耕地規模化，加快產業結構調整的重要推力，而外出務工勞動力，也可以開拓視野，獵取其他產業與行業知識，有利于農民知識水平與勞動技能的提升。可以說，家庭勞動力中務農勞動力與非農就業勞動力的分配差異將是影響農民脫貧的關鍵因素[23]。增加農村家庭收入，很大程度上由家庭勞動力資源配置決定。由此，農戶收入持續穩定增長的關鍵所在是如何實現農業勞動和非農勞動的合理有效配置。

基于此，本文提出研究假說H1：家庭勞動力分配中增加非農就業人數能夠促進收入增長進而緩解相對貧困。

（二）家庭勞動力就業結構、收入不確定性與相對貧困

一般來說，農業屬于弱質性產業，農業生產經營易受環境、氣候等自然因素以及產品價格波動等市場因素的影響，農業收入波動幅度大，農民收入極不穩定。通過發達國家的經驗與證據表明，農業保險制度的普及和完善，能夠有效降低農村家庭的農業生產經營風險[24]。但目前中國的農業保險仍處于粗放發展的階段[25]，自然災害造成的損失大部分只能由農戶自身承擔，政府的補貼微乎其微，這使得農村家庭不得不通過將勞動力配置在不同的市場以分散風險。近些年，中國不斷完善勞動法律法規和社會保障體系，為農民外出就業提供了更多選擇，相比老一代農民工而言，新生代農民工在追求收入增長的同時，也更加注重工作的穩定性與保障性。家庭勞動力外出務工可以看作是家庭內部的一種風險分擔機制，能夠拓展和穩固家庭收入鏈條，提升收入穩定性，有效降低收入下降風險[26]。可以說，農戶家庭勞動力根據現有的勞動力各自的體力、技能、經驗在農業與非農就業之間能否進行最優化的安排，對降低家庭風險、弱化收入不確定性產生很大程度上的影響。

基于此，本文提出研究假說H2:家庭勞動力分配中增加非農就業人數能夠降低收入不確定性進而緩解相對貧困。

三、數據來源與變量說明、模型設定

（一）數據來源

CFPS數據集來源于北京大學中國社會科學調查中心，覆蓋全國25個省（區、市）。該調查從2012年開始進行樣本追蹤，但由于對就業變量的統計口徑不一致，本文主要采用2018年調查數據，個別變量使用2016年和2014年的調查數據。研究中對數據集做了如下處理：一是保留三期都被調查的農村住戶，剔除個人、家庭、村莊特征等關鍵信息缺失的樣本；二是對于個別缺失值，采用均值替代。最終得到有效樣本3 960戶。

（二）變量選取與說明

1.相對貧困及其測度

相對貧困的起源可追溯到TOWNSEND[27]提出的“相對剝奪”一詞，TOWNSEND 依此將相對貧困定義為個人、家庭、社會組織由于缺乏資源而無法達到社會平均生活水平，被排斥在正常生活之外的一種狀態。基于TOWNSEND提出的“相對剝奪”概念，有些學者主張采用收入標準測度相對貧困，對于收入基數的選取，通常有人均收入平均數和中位數兩種選擇，陳宗勝[28]建議中國農村采用農村居民人均收入的40%作為相對貧困線，但部分學者考慮到平均數易受極端值的影響，而中位數通常更加穩定，因此建議將中國相對貧困線定義在收入中位數的40%～60%[29-30]。鑒于此，本文將農村家庭人均純收入中位數的50%作為相對貧困線，低于該標準的就被劃分為貧困家庭。

值得注意的是，貧困發生率僅能夠反映家庭收入處于貧困線以下家庭的比例，并不能精準地反映出貧困家庭收入與貧困線的差距。為彌補不足，本文根據FOSTER[31]提出的通用貧困指數（FGT指數）測度相對貧困，該方法被學術界普遍采用[32-34]，具體如下：

式（1）中，N表示家庭總數，z表示相對貧困線,xi表示第i個貧困家庭的人均純收入，q表示貧困家庭數，α為參數（一般取值為0、1、2）。當α=0時，P0表示相對貧困發生率，指貧困家庭占總觀測家庭的比例，測量貧困的廣度；當α=1時，P1為相對貧困深度，反映觀測樣本家庭人均收入低于收入貧困線的程度，該值在0和1之間，值越大，表示樣本家庭人均收入低于收入貧困線的程度越深；當α=2 時，P2表示相對貧困強度，反映貧困家庭間的不平等程度，該值在0和1之間，值越大，表示貧困家庭間的不平等程度越深。

表1 給出了以家庭人均純收入中位數的50%為標準計算得出的各類農村相對貧困指數。可以看到，在相對貧困標準下，2016年中國農村仍有著較高的相對貧困發生率，達到了28.89%，2018年下降為20.96%。限于篇幅本文將地區按照東中西部劃分，東部地區農村相對貧困發生率為17.47%，是最低的，而西部地區農村相對貧困發生率最高，達24.96%。由此表明，在新的標準下，中國農村仍存在大量的相對貧困人口，且地區之間存在較大差異。從相對貧困深度來看，2016 年中國農村家庭的貧困深度指數為15.76%，2018年為7.16%，此外，從相對貧困強度來看，中國農村家庭的貧困強度指數在2016年為10.95%，2018年下降為3.23%。這說明隨著精準扶貧的實施力度加大，相對貧困深度指數和強度指數明顯下降，發揮了積極的政策效果。

表1 樣本農村家庭貧困狀況

2.家庭勞動力就業結構

本文用家庭勞動力中非農就業占比表征家庭勞動力就業結構。需要特別說明的是本文定義的勞動力年齡范圍并非傳統勞動力（16～60歲），而是參照韓玉萍[35]的做法，將勞動力范圍擴展到16～70歲。另外，非農就業包括外出打工、從事個體經營及其他。

3.收入增長及收入不確定性

本文采用家庭純收入的增長率衡量收入增長性。而對于收入不確定性的衡量，本文借鑒錢文榮等[36]的研究進行測度，具體來說，首先將家庭收入分解為持久性收入和暫時性收入，式（2）中，β0+β1Zi+β2Di及πi分別代表持久性收入和暫時性收入；其次利用持久性收入與實際收入的方差衡量收入不確定性，同時當實際收入小于持久性收入時，對方差添加負號，表征家庭收入下降的風險。

式（2）中，Income代表家庭純收入；Zi、Di代表影響家庭收入的特征向量，分別代表家庭特征向量和個體特征向量。

4.其他控制變量

參照已有研究，本文選取的控制變量包括：（1）戶主①由于CFPS2018數據中沒有明確的家庭戶主信息，本文以家庭“財務回答人”作為“代理戶主”。相對于名義戶主，家庭財務回答人更可能對家庭決策產生影響。個人特征。具體包括戶主年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況4個變量。（2）家庭特征。本文主要引入金融資產、生產性固定資產、非房貸金融負債以及是否有老人、孩子4 個變量，來控制家庭特征有關因素的影響。（3）村莊特征。選取村莊經濟發展水平、離本縣縣城距離（里）2 個變量進行表征。另需要特別說明的是考慮到數據的可獲得性，村莊經濟發展水平選取的是2014 年村莊人均收入。

（三）模型設定

根據前文的分析，構建如下計量模型：

式（3）中，Poverty為被解釋變量，表征農戶相對貧困發生率、相對貧困深度以及相對貧困強度，structure表征家庭勞動力就業結構即家庭勞動力中非農就業占比，為本文的核心解釋變量；Z、D、V分別表示戶主特征變量、家庭特征變量以及村莊特征變量，β0為常數項，β1～β4為待估系數，εi為隨機誤差項。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸

本文所用數據為橫截面數據，不存在序列相關性，僅需檢驗多重共線性和異方差性。檢驗結果顯示，所有解釋變量的方差膨脹因子（VIF）均小于2，說明解釋變量間的共線性問題可以忽略。懷特檢驗及BP檢驗結果P值均為0.0000,表明存在異方差性，本文采用聚類穩健標準誤消除異方差問題的影響。當因變量是相對貧困發生率時，為0、1 變量，本文采用Probit 模型估計家庭勞動力就業結構對相對貧困發生率的影響。而對于被解釋變量是相對貧困深度或相對貧困強度時，被解釋變量介于0到1 之間，使用Tobit 模型估計家庭勞動力就業結構對相對貧困深度和強度的影響，回歸結果見表3。表3中第（1）列為不加控制變量的回歸結果，第（2）列是加入全部控制變量后的回歸結果。

從表3 可以看出，家庭就業結構（即家庭勞動力中非農就業占比）對相對貧困發生率有負向影響，且通過顯著性水平檢驗。也就是說，家庭勞動力人口中，越多人從事非農就業越有利于緩解相對貧困，越多人留守務農，越不利于緩解相對貧困。這表明家庭勞動力分配結構中非農就業人數是影響相對貧困發生率的關鍵因素。同時，可以看出，增加家庭勞動力中非農就業人數也有利于降低農戶相對貧困深度指數和相對貧困強度指數，能夠不斷縮小貧困家庭收入與貧困線的差距。在貧困相對性層面上，提高家庭勞動力中非農就業人數在縮小貧困缺口的同時，由于其對貧困強度（-0.0502）的減緩弱于貧困深度（-0.2731），所以貧困家庭間亦伴隨著一定程度的收入分配不平等問題。

表2 主要變量的描述性統計結果

表3 家庭就業結構對農戶相對貧困影響的估計結果

（二）穩健性檢驗

貧困表現與貧困線的測度和劃定標準緊密相關，采用不同的標準線即收入中位數的不同比例可能導致回歸結果存在偏差。因此，為了減少測量誤差，檢驗上一部分回歸結果的可信度，本文首先以家庭人均收入中位數的40%重新測度相對貧困，對家庭勞動力就業結構與農戶相對貧困的關系展開進一步檢驗。根據表4第（3）列回歸結果可以發現，提高家庭勞動力中非農就業人數有利于緩解相對貧困，回歸結果具有穩健性。其次，使用替換變量法，將解釋變量按照家庭從業類型分為純農業戶（即家庭勞動力僅從事農業）、兼業戶（家庭勞動力中即有從事農業又有從事非農工作）、非農戶（家庭勞動力僅從事非農工作），轉換為分類變量，回歸結果見表4 第（4）列，其對相對貧困的影響均顯著為負。

表4 穩健性檢驗估計結果

（三）內生性檢驗

由于家庭就業結構與相對貧困之間可能存在反向因果，遺漏變量導致的內生性問題，使得估計結果存在有偏和非一致性。為解決內生性問題，借鑒前人研究[37]，將村級層面平均非農就業率作為工具變量。本文選取村平均非農就業率的原因是，農戶所在村的非農就業率越高，農村居民從事非農就業的可能性越大，反映了農村居民群體間的傳播和帶動效應。其影響農村家庭勞動力成員個人的非農就業決策，但不直接影響農戶的相對貧困狀況。表5 給出了IV 法和2SLS 法的估計結果，由表5 可以看出，家庭就業結構系數仍顯著為負，與基準回歸結果基本相符，說明結論是可信的。

表5 內生性檢驗估計結果

（四）機制檢驗

上述研究基本證實了增加家庭勞動力非農就業對緩解相對貧困具有顯著的作用。在這一部分，將進一步分析家庭就業結構減緩相對貧困的內在機制。根據前文理論分析，本文選取家庭收入增長、收入不確定性作為中介變量，驗證研究假說H1和假說H2。借鑒丁從明等[38]的研究方法，第一步，構建中介變量收入增長、收入不確定性與家庭就業結構的回歸模型，來檢驗家庭就業結構（即增加家庭勞動力中非農就業占比）在提高家庭收入，降低家庭收入不確定性方面的作用。第二步，構建農戶相對貧困與中介變量的回歸模型，來檢驗家庭收入增長、收入不確定性的降低對農戶相對貧困的影響。表6的回歸結果表明，家庭就業結構即家庭勞動力中非農就業占比對提高家庭收入及降低家庭收入不確定性均有顯著正向影響,通過工具變量（村平均非農就業率）回歸消除內生性問題后結果依舊穩健（囿于篇幅，僅展示第二階段回歸的結果）。

表6 家庭就業結構與收入增長、收入不確定性的關系

表7 匯報了中介變量對農戶相對貧困影響的回歸結果。由表7結果顯示，家庭收入增加和收入不確定性的降低對農戶相對貧困發生率、相對貧困深度以及相對貧困強度均有顯著的負向影響。這說明家庭就業結構中增加勞動力非農就業能夠提高家庭收入、降低收入不確定性，進而減緩相對貧困，驗證了假說H1和假說H2。

表7 收入增長、收入不確定性與農戶相對貧困的回歸結果

五、進一步討論

上述研究基本證實了家庭勞動力分配中增加非農就業有利于減緩相對貧困，但也發現其對相對貧困強度的減緩系數弱于相對貧困深度，這表明非農就業在促進農民增收的同時，也使得農戶收入差距不斷拉大。那么這是否會導致增加家庭勞動力非農就業對農村減貧的作用越來越小？是否存在拐點？在非農就業減貧的過程中受益最大的群體又是誰？基于此，本節將在前文分析的基礎上借鑒HANSEN 的思路與方法[39]，重點就增加家庭勞動力非農就業人數對相對貧困的影響是否存門檻進行檢驗。以家庭勞動力非農占比作為門檻變量，農戶相對貧困發生率、相對貧困深度以及相對貧困強度作為因變量進行門檻效應檢驗，在1%的顯著性水平上單一門檻效應均顯著（P=0.0000），而雙重門檻沒有通過顯著性檢驗②P值和臨界值均采用Bootstrap反復抽樣500次得到的結果。。單一門檻值分別為0.2000、0.3333 和0.1429，因此家庭勞動力中非農占比對農村貧困影響的門檻效應得到了驗證。

由表8 門檻回歸估計結果可知，家庭就業結構即家庭勞動力分配中增加非農就業人數對相對貧困的影響呈現明顯的門檻特征。以家庭勞動力中非農就業占比作為門檻變量，并以門檻值大小作為臨界點將樣本分為兩組，低于門檻值的樣本稱之為低區制，而高于門檻值的樣本則稱之為高區制。

表8 門檻效應估計結果

首先，總體上，增加家庭勞動力分配中非農就業占比對相對貧困發生率產生負的影響，其可以降低貧困發生率。但在不同的區制，增加非農就業占比對相對貧困發生率的影響不盡相同。當樣本處于低區制時，即，家庭勞動力就業結構對相對貧困的影響系數為-0.8667，而當家庭勞動力中非農就業占比跨越0.2 時，即，處于高區制，其對貧困的影響系數下降到-0.0603。也就是說，家庭勞動力中非農就業占比在低區制的減貧作用大于其在高區制中的作用，即家庭中非農就業占比對相對貧困的影響呈遞減的趨勢。究其原因，可能是當家庭非農就業占比處于較高水平時，相對貧困發生率非常低，而要使低水平的相對貧困發生率進一步下降，則需要較大幅度提高這部分家庭的非農就業人數。這一點在樣本中也得到了證實，樣本中貧困家庭總數為830 戶，其中來源于低區制達530戶，占比約達64%，且這些家庭大多僅從事農業。因此，通過改善農民家庭的勞動力從業結構可以讓低收入的家庭脫離“相對貧困線”的效果更為明顯。這也從另一個側面體現了農業比較經濟效益差、生產效率低，農村勞動力轉移不順利，農民家庭勞動力分配結構不合理是導致農民貧困的現實原因，另一方面也反映出中國農業迫切需要轉型升級。

其次，對于相對貧困深度，當家庭勞動力中非農就業占比處于低區制，即，其對相對貧困的影響系數為負，而當其跨越門檻值0.3333 時，處于高區制，其對貧困的影響則不顯著。

最后，對于相對貧困強度，家庭勞動力中非農就業占比處于低區制，即，其對相對貧困的影響不顯著，而當其跨越門檻值0.1429時，處于高區制，其對貧困的影響顯著。也就是說，當家庭勞動力非農就業占比跨越門檻值時，其對相對貧困的減緩作用減小，但其對緩解相對貧困深度和強度的效應得以加強。綜合來看，當家庭勞動力非農就業占比較低時（14.29%～20.00%），提高這部分家庭勞動力非農就業能夠顯著降低相對貧困發生率。

六、結論及政策建議

（一）主要結論

本文基于CFPS2018數據，從相對貧困發生率、相對貧困深度和相對貧困強度三個角度測度了農村貧困狀況，并在此基礎上實證分析了家庭勞動力就業結構對相對貧困的減緩效應，并分析了其對相對貧困影響的機制。得出以下主要結論：（1）從2016 年到2018 年中國農村地區的相對貧困發生率、相對貧困深度及相對貧困強度都明顯下降，但仍有20.96%的農村家庭生活在相對貧困線以下。（2）家庭勞動力分配中非農就業人數是影響相對貧困的關鍵因素，非農就業占比每增加1%，家庭陷入相對貧困的概率下降30.17%。但其減貧效果具有明顯的門檻特征，當家庭勞動力非農就業占比較低時（14.29%～20.00%），它的減貧效果相對較高，因而有針對性地提高低收入家庭非農就業所帶來的長期減貧效果預期會比較顯著。（3）機制檢驗發現，家庭勞動力分配中增加非農就業人數可以促進收入增加、降低收入不確定性進而減緩相對貧困。

（二）政策建議

根據以上結論，為有效緩解農戶相對貧困，本文提出以下政策建議：

第一，重視農村勞動力轉移問題，拓寬非農就業渠道。搭建規范的專業化務工信息平臺、拓展多渠道的進城務工途徑；大力發展城鎮、縣域經濟,充分挖掘城鎮、縣域對農村勞動力的吸納能力，增加農民進城務工的機會,從而提高農民收入。

第二，樣本數據中可以看出，非農就業占比較低的家庭，收入較低，因此持續做好低收入家庭的非農就業幫扶工作是緩解相對貧困的重中之重。各地結合實際，創新扶貧車間發展模式，拓寬就業空間，使低收入家庭就地就近就便就業，既能照顧家庭，又能增加收入；積極與轄區重點企業對接，挖掘就業崗位，幫助低收入家庭勞動力實現就業；加強公益性崗位托底安置，開發農村保潔、養老護理等一批扶貧公益性崗位，幫扶大齡等難以外出就業的勞動力就業。