方黎明，謝遠濤

（對外經(jīng)濟貿(mào)易大學 保險學院，北京100029）

一、問題的提出

新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是中共十八大為實現(xiàn)中華民族復(fù)興提出的重大戰(zhàn)略部署。三者均與農(nóng)村剩余勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移密不可分?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的大規(guī)模推廣應(yīng)用將減少對農(nóng)業(yè)勞動力的需求，大量農(nóng)村剩余勞動力要轉(zhuǎn)移出農(nóng)業(yè)部門；新型工業(yè)化的發(fā)展需要農(nóng)村提供源源不斷的高素質(zhì)勞動力；而城鎮(zhèn)化首先是人的城鎮(zhèn)化，即從農(nóng)村轉(zhuǎn)移出來的農(nóng)民能夠在城鎮(zhèn)安居樂業(yè)。在此過程中，農(nóng)村已婚男女能否在非農(nóng)部門實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)尤為關(guān)鍵。同未婚男女相比，一方面，已婚男女可能因為照顧老人兒童等家庭責任而不得不放棄非農(nóng)工作，這對已婚女性影響尤為顯著；另一方面，已婚男女因為家庭開支增加需要獲取更多的非農(nóng)收入。同時，已婚男女是農(nóng)村剩余勞動力的最主要構(gòu)成部分。因此，解決農(nóng)村已婚男女在非農(nóng)部門的穩(wěn)定就業(yè)問題是實現(xiàn)新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重點和難點。在實現(xiàn)向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移及穩(wěn)定就業(yè)的過程中，農(nóng)村已婚男女受教育程度、技能水平、健康狀態(tài)等人力資本因素，以及他們擁有的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和社會身份等社會資本因素尤為關(guān)鍵。它們不僅影響農(nóng)村已婚男女非農(nóng)工作機會的獲得，而且可能影響他們非農(nóng)工作崗位的穩(wěn)定性和收入水平，從而影響城鎮(zhèn)化過程。因此，對人力資本和社會資本在農(nóng)村已婚男女實現(xiàn)向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移和穩(wěn)定就業(yè)過程中的作用機制進行深入而細致的定量分析，具有重要意義。

國內(nèi)針對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)問題的研究文獻可謂汗牛充棟。影響非農(nóng)就業(yè)的因素主要分為四類：（1）地理因素，主要分析地區(qū)因素及離城鎮(zhèn)距離對非農(nóng)就業(yè)的影響（陳宗勝等，2006；等）；（2）人口特征及家庭因素，主要分析性別、婚姻狀況、家庭規(guī)模、家庭撫養(yǎng)需要等因素對非農(nóng)就業(yè)的影響（程名望和潘烜，2012；李實，2001；汪偉，2010；辛嶺和蔣和平，2009；周春芳，2012；等）；（3）人力資本因素，主要分析教育、培訓、健康狀況等對非農(nóng)就業(yè)的影響（蔡昉，2007；劉妍和脫繼強，2008；邢春冰，2006；張錦華和沈亞芳，2012；等）；（4）社會資本因素，主要分析社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)如社會交往、黨員或干部身份對非農(nóng)就業(yè)的影響（陳瑛等，2012；等）。

這些文獻深化了對農(nóng)村居民非農(nóng)就業(yè)決策機制的認識，但仍存在下列局限性：（1）大多以農(nóng)民個人的非農(nóng)就業(yè)決策為分析的出發(fā)點。農(nóng)民個人就業(yè)決策往往不僅僅受其自身特征的影響，還會受其家庭其他成員就業(yè)選擇尤其是其配偶的影響，因而更多地表現(xiàn)為一種家庭集體決策結(jié)果。李實（2001）雖然注意到了家庭成員的非農(nóng)就業(yè)決策表現(xiàn)出相互依存性，但在實證分析中卻采用了單獨估計的方法。艾春榮和汪偉（2010）通過使用多重選擇Logit模型，對農(nóng)村夫妻非農(nóng)就業(yè)多種方式進行了開創(chuàng)性的研究，但他們在單獨考察夫妻一方就業(yè)決策中仍沒有考慮到配偶就業(yè)狀態(tài)的影響。（2）主要分析農(nóng)村勞動力調(diào)查時的非農(nóng)就業(yè)狀況，而實際上調(diào)查時很多未從事非農(nóng)工作的農(nóng)村勞動力曾有非農(nóng)就業(yè)經(jīng)歷，深入分析哪些因素導致他們失去非農(nóng)工作，對促進農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)穩(wěn)定性亦具有重要意義。（3）樣本存在選擇性偏差。以往研究文獻使用的樣本通常在農(nóng)村地區(qū)采集，而實際上農(nóng)村剩余勞動力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移有兩種類型，即“離土不離鄉(xiāng)”式轉(zhuǎn)移和“離土又離鄉(xiāng)”式轉(zhuǎn)移。①在農(nóng)村地區(qū)采集的調(diào)查數(shù)據(jù)忽略了正在城鎮(zhèn)從事非農(nóng)工作的農(nóng)村勞動力，這種樣本選擇性偏差可能導致模型估計偏差，不能準確反映我國農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的決策機制。

針對現(xiàn)有文獻的不足，本文將在三方面做出貢獻：（1）在考察農(nóng)村夫妻非農(nóng)就業(yè)決策以及非農(nóng)就業(yè)的性別差異過程中，重視家庭因素的影響和夫妻之間的相互作用。（2）考察哪些因素導致有非農(nóng)工作經(jīng)歷的已婚男女失去非農(nóng)工作及性別差異。（3）避免了樣本選擇性偏差。本文使用中國綜合社會調(diào)查數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)覆蓋全國28個?。ㄊ校?，具有較好的全國代表性，調(diào)查對象既包括居住在農(nóng)村地區(qū)的樣本，亦包括居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的農(nóng)村戶籍樣本，從而為準確反映農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的整體狀況奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、數(shù)據(jù)來源與變量定義

本文使用的數(shù)據(jù)來自2008年“中國綜合社會調(diào)查”，該調(diào)查是中國人民大學社會學系于2008年10-12月在除青海、西藏和海南外的28個省（市）進行的大型抽樣調(diào)查項目。調(diào)查訪問對象是根據(jù)隨機抽樣的方法，采用分層四階段不等概率抽樣，即區(qū)（縣）、街道（鎮(zhèn)）、居委會（村委會）和住戶，然后在每個被選中的居民戶中隨機選取1名18歲及以上家庭成員作為受訪者。調(diào)查采用入戶面對面訪問、念讀問卷的訪問形式。該調(diào)查在農(nóng)村地區(qū)共獲得2018個樣本，在城鎮(zhèn)地區(qū)共獲得3982個樣本。本文選擇了18-65歲目前居住在農(nóng)村地區(qū)的1727個已婚（有配偶）樣本及目前居住在城鎮(zhèn)地區(qū)的519個已婚農(nóng)村戶籍樣本，共計2246個農(nóng)村已婚樣本。樣本分布情況及主要變量定義見表1。其中，描述性統(tǒng)計及模型分析采用了統(tǒng)計軟件Stata 12．0，均根據(jù)抽樣概率進行了加權(quán)調(diào)整。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計和定義

因變量包括夫妻就業(yè)類型、現(xiàn)在是否從事非農(nóng)工作以及有非農(nóng)工作經(jīng)歷者是否失去非農(nóng)工作。夫妻就業(yè)類型包括四種，即夫妻均從事非農(nóng)工作、丈夫獨自從事非農(nóng)工作、妻子獨自從事非農(nóng)工作以及夫妻均未從事非農(nóng)工作，分別占總樣本的12%、23%、3%和62%，可見，在農(nóng)戶從事非農(nóng)工作安排中主要采用“男主外女主內(nèi)”的模式。就已婚男女單獨而言，目前約有21%的已婚樣本正從事非農(nóng)工作；在1061個有非農(nóng)工作經(jīng)歷（含正從事非農(nóng)工作）的樣本中，約49%有非農(nóng)工作經(jīng)歷的已婚樣本失去了非農(nóng)工作。

根據(jù)現(xiàn)有研究，本文主要從地理因素、人口特征及家庭因素、人力資本因素以及社會資本因素四方面選擇自變量。從地理因素看，東、中、西部三個區(qū)域的樣本均約占總樣本的30%；從居住位置看，居住在城鎮(zhèn)、距離最近集鎮(zhèn)5公里范圍內(nèi)農(nóng)村以及居住在距離集鎮(zhèn)5公里以外農(nóng)村的樣本分別約占17%、56%和27%。從人口特征及家庭因素看，漢族樣本約占90%，家庭平均規(guī)模約為4．0人，丈夫和妻子平均年齡分別約為44．5歲和42．7歲，約22%的樣本有6歲及以下學齡前兒童。

本文以受教育程度和自評健康狀況作為人力資本的代理變量。其中，受教育程度以受教育年數(shù)來衡量。②丈夫和妻子的平均受教育年數(shù)分別約為8年和6年，可以看出絕大部分夫妻樣本受教育水平在初中及以下。大量研究表明，自評健康狀況能夠較好地反映調(diào)查對象的實際健康狀態(tài)（Ben-yamini等，2003；Hunt等，1980）。從表1可以看出，約有20%的樣本自我評價健康狀況較差或很差。

社會資本有三個層次：（1）微觀層次的社會資本，即個人和家庭在水平層面上建立的社會關(guān)系網(wǎng)以及關(guān)系網(wǎng)背后潛在的價值規(guī)范，這種關(guān)系網(wǎng)幫助人們獲得所需的資源，如信息、工作機會、知識、影響、社會支持以及長期社會合作等；（2）中觀層次的社會資本，主要關(guān)注群體間縱向和橫向的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，它影響群體在社會資源獲取中的地位；（3）宏觀層次的社會資本，關(guān)注的則是制度性和政治性環(huán)境，它影響國家的經(jīng)濟社會行動及國家治理的質(zhì)量（Grootaert和Van Bastelaer，2002）。人們通過投資和利用社會資本，期望在市場中得到回報。

本文以是否有親密朋友、是否中共黨員以及夫妻一方是否擁有城鎮(zhèn)戶籍③分別作為農(nóng)村已婚男女微觀、中觀和宏觀不同層次社會資本狀況的代理變量。本文之所以把是否擁有城鎮(zhèn)戶口作為社會資本宏觀代理變量，是因為戶籍身份塑造了城鄉(xiāng)居民不同形態(tài)和特征的社會網(wǎng)絡(luò)。戶籍身份的不同導致了城鄉(xiāng)居民在社會結(jié)構(gòu)中的不同地位，從而在資源可獲得性和占有上存在巨大差異。這種城鄉(xiāng)二元體制性障礙不利于農(nóng)村勞動力非農(nóng)工作機會的獲取和非農(nóng)工作的穩(wěn)定性。從已婚樣本看，約有61%的樣本至少有一個親密朋友，被調(diào)查者中分別有9%的丈夫和1%的妻子是中共黨員，約有11%的夫妻至少一人擁有城鎮(zhèn)戶口。

三、計量模型

農(nóng)戶夫妻就業(yè)有四種不同選擇，四種選擇之間沒有自然的排序，因此，我們需要構(gòu)建多重選擇Logistic模型（MLM）來分析。假設(shè)因變量包含k+1個可能的取值，且這些取值之間沒有自然的順序（伍德里奇，2007），形式如下：

其中，β為參數(shù)向量，x是解釋變量矩陣，如果解釋變量包含有因子，對應(yīng)的是設(shè)計矩陣。在給定x的情況下，可以計算出邊際概率Pr（Y＝i）和Pr（Y＝k+1）。

本文同時考察各種因素對農(nóng)村已婚男女現(xiàn)在從事非農(nóng)工作的影響差異，分析哪些因素導致曾有非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)村已婚男女失去非農(nóng)工作，并通過建立二元Probit模型來分析。當因變量為二值變量時，若采用Abbot公式，則有：

其中，β為待估系數(shù)，Φ是標準正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，x是解釋變量矩陣，如果解釋變量包含有因子，對應(yīng)的是設(shè)計矩陣，p是因變量的概率，C是自然（閾值）響應(yīng)率。對應(yīng)的Probit方程為：

無論是多重選擇Logistic模型還是Probit模型，都可寫成廣義線性模型：

其中，g（·）＝h-1（·）稱為連接函數(shù)。

對于Logistic模型，h（·）取Logistic函數(shù)；對于Probit模型，h（·）取正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。實證分析中我們往往需要計算偏效應(yīng)，即邊際概率。對于某一個連續(xù)解釋變量xj，其偏效應(yīng)為：

對于某一個離散解釋變量xj，為了簡化，我們假定其為二值解釋變量（事實上，一切k分類變量總可以轉(zhuǎn)化為k-1個二值變量），其偏效應(yīng)為：

上述模型都可以使用極大似然法來估計參數(shù)。

四、結(jié)果分析

（一）農(nóng)戶夫妻就業(yè)選擇實證分析。下文通過匹配調(diào)查對象的夫妻相關(guān)信息來考察農(nóng)戶就業(yè)類型選擇。在農(nóng)戶夫妻的四種不同就業(yè)選擇中，本文把夫妻均不從事非農(nóng)工作作為對比組，通過建立多重選擇Logit概率模型，在控制地理和人口特征因素的前提下，考察人力資本和社會資本因素對農(nóng)戶夫妻就業(yè)選擇的影響（見表2）。

表2 農(nóng)戶夫妻多重選擇Logistic概率模型估計結(jié)果

從人力資本因素看，夫妻受教育程度對農(nóng)戶就業(yè)選擇影響甚巨。相比夫妻均不從事非農(nóng)工作組，丈夫受教育年數(shù)每增加一年，夫妻均從事非農(nóng)工作的概率增加約0．6%，丈夫獨自從事非農(nóng)工作的概率增加約1．8%，但丈夫受教育程度對妻子獨自從事非農(nóng)工作沒有顯著影響；妻子的受教育年數(shù)每增加一年，夫妻均從事非農(nóng)工作的概率增加約0．7%，丈夫單獨從事非農(nóng)工作的概率增加約0．9%，妻子單獨從事非農(nóng)工作的概率增加約0．5%。從社會資本因素看，夫妻是否黨員并未顯著增加夫妻任何一方從事非農(nóng)工作的概率。相比夫妻均不參加非農(nóng)工作組，夫妻任何一方擁有城鎮(zhèn)戶口夫妻均從事非農(nóng)工作的概率增加約8．6%，丈夫單獨從事非農(nóng)工作的概率增加約14．4%，而擁有城鎮(zhèn)戶口盡管增加了妻子單獨從事非農(nóng)工作的概率，但這一影響不顯著。

在控制變量地理因素中，同東部農(nóng)戶相比，中西部地區(qū)的農(nóng)戶夫妻均從事非農(nóng)工作的概率分別減少約3．9%和4．1%，中部地區(qū)丈夫單獨從事非農(nóng)工作的概率比東部地區(qū)少6．9%，但中部地區(qū)農(nóng)戶妻子單獨從事非農(nóng)工作的概率反而比東部地區(qū)高出2%，不過兩者僅在10%水平上具有顯著差異。居住位置靠近城鎮(zhèn)顯著增加農(nóng)戶夫妻非農(nóng)工作概率。同居住在距離集鎮(zhèn)5公里外農(nóng)村相比，居住在距離集鎮(zhèn)5公里內(nèi)農(nóng)村或居住在城鎮(zhèn)的農(nóng)戶夫妻均從事非農(nóng)工作的概率分別高出3．9%和26．8%，丈夫單獨從事非農(nóng)工作的概率分別高出6．3%和18．5%，居住在城鎮(zhèn)的農(nóng)戶妻子單獨從事非農(nóng)工作的概率比距離集鎮(zhèn)5公里外的高出9%，但農(nóng)戶妻子單獨從事非農(nóng)工作的概率在居住在距離集鎮(zhèn)5公里內(nèi)外的農(nóng)村沒有顯著差異?？梢姡幼≡跂|部地區(qū)、城鎮(zhèn)或靠近城鎮(zhèn)的農(nóng)戶夫妻更易同時獲得非農(nóng)工作機會。

在控制變量人口特征中，民族因素對農(nóng)戶就業(yè)決策沒有顯著影響，但家庭人口每增加1人，夫妻雙方同時從事非農(nóng)工作的概率減少約0．4%，丈夫單獨從事非農(nóng)工作的概率減少約2．6%，妻子單獨從事非農(nóng)工作的概率減少約0．6%。年齡對農(nóng)戶夫妻工作選擇影響顯著，相比夫妻都不從事非農(nóng)工作組，丈夫年齡增大10歲，夫妻同時從事非農(nóng)工作的概率下降4%，而丈夫獨自從事非農(nóng)工作的概率下降約8%，妻子單獨從事非農(nóng)工作的概率下降約1%。相比夫妻均不從事非農(nóng)工作組，家有6歲及以下學齡前兒童的夫妻同時從事非農(nóng)工作的概率減少約2．4%，夫妻一方單獨從事非農(nóng)工作的概率也有所減少但不顯著。

（二）從事非農(nóng)工作的性別差異。表3通過建立二元Probit模型，在控制地理和人口特征及家庭因素的情況下，考察了人力資本因素和社會資本因素對已婚男女現(xiàn)在從事非農(nóng)工作的影響差異。就男女樣本一起分析而言（見表3列（1）），自身及配偶受教育水平高增加了已婚男女從事非農(nóng)工作的概率，而健康狀態(tài)差則降低了這一概率；在社會資本因素中，自身是黨員和有親密朋友盡管增加了已婚男女從事非農(nóng)工作的概率，但這一影響并不顯著；而夫妻一方擁有城鎮(zhèn)戶口及配偶從事非農(nóng)工作均可大大增加已婚男女從事非農(nóng)工作的概率。

表3 已婚男女現(xiàn)在從事非農(nóng)工作的二元Probit估計結(jié)果

就男女性別對比而言，同已婚女性相比，男性現(xiàn)在從事非農(nóng)工作的概率高出22．2%。在人力資本因素中，對已婚男性而言，自身及妻子受教育程度高均能顯著增加自身從事非農(nóng)工作的概率；健康狀態(tài)差則顯著降低了自身從事非農(nóng)工作的概率，同健康狀態(tài)好及一般者相比，健康狀態(tài)差的已婚男性從事非農(nóng)工作的概率減少了約13．6%。對已婚女性而言，受教育程度高能夠增加自身從事非農(nóng)工作的概率，但丈夫受教育程度高對已婚女性從事非農(nóng)工作沒有顯著影響；女性健康差也降低了自身從事非農(nóng)工作的概率，不過這一影響不顯著。這可能是男女農(nóng)村勞動力從事的非農(nóng)工作性質(zhì)差異造成的。男性農(nóng)村勞動力通?；钴S于對體力要求較高的建筑、裝修和交通等行業(yè)，健康狀態(tài)差難以有效承擔工作負荷；而女性通常從事服務(wù)行業(yè)，這些行業(yè)對體力要求相對較低，健康較差并不會嚴重影響其工作。

在社會資本因素中，自身或配偶是否黨員及是否有親密朋友對男女從事非農(nóng)工作的概率均無顯著影響。這可能是由于上述社會關(guān)系資源扎根于農(nóng)村，主要在農(nóng)村社區(qū)內(nèi)部發(fā)揮作用，一旦農(nóng)民脫離鄉(xiāng)土，這種社會關(guān)系資源并不能在維持其非農(nóng)工作中發(fā)揮有效的作用（馬九杰和孟凡友，2003）。同夫妻均無城鎮(zhèn)戶口農(nóng)戶相比，丈夫或妻子一方擁有城鎮(zhèn)戶口的農(nóng)戶中丈夫非農(nóng)就業(yè)概率高出15．9%，城鎮(zhèn)戶口雖然增加了已婚女性從事非農(nóng)工作的概率，但不顯著。配偶從事非農(nóng)工作增加了已婚男女自身從事非農(nóng)工作的概率。這進一步證明了農(nóng)村已婚夫妻就業(yè)是夫妻集體決策。

在控制變量地理因素中，對已婚男性而言，居住在東、中、西部地區(qū)的非農(nóng)就業(yè)概率沒有顯著差異；但對已婚女性而言，居住在中部地區(qū)的非農(nóng)就業(yè)概率比東部地區(qū)顯著較低。對已婚男性而言，相對于居住在遠離集鎮(zhèn)的農(nóng)村地區(qū)，居住在城鎮(zhèn)或靠近城鎮(zhèn)的農(nóng)村均能顯著增加其從事非農(nóng)工作的概率；但對已婚女性而言，僅居住在城鎮(zhèn)的已婚女性非農(nóng)就業(yè)概率顯著較高。在人口特征中，民族、家庭規(guī)模和家有學齡前兒童對丈夫及妻子非農(nóng)就業(yè)概率均無顯著影響。年齡因素僅對已婚女性有顯著影響。已婚女性在36．6歲之前從事非農(nóng)工作的概率隨年齡增加而增加，在36．6歲之后從事非農(nóng)工作的概率隨年齡增加而降低。④

（三）已婚農(nóng)民失去非農(nóng)工作的性別差異。是否失去非農(nóng)工作反映了農(nóng)村勞動力非農(nóng)工作的穩(wěn)定性和持續(xù)性。表4通過建立二元Probit模型，在控制地理及人口特征因素的情況下，考察了人力資本因素和社會資本因素對有非農(nóng)工作經(jīng)歷的農(nóng)村已婚男女失去非農(nóng)工作的影響。就男女樣本一起分析而言（見表4列（1）），自身受教育程度高降低了已婚男女失去非農(nóng)工作的概率，而健康狀態(tài)差則增加了這一概率；在社會資本因素中，黨員身份及是否有親密朋友對已婚男女失去非農(nóng)工作均無顯著影響；而夫妻一方擁有城鎮(zhèn)戶口及配偶從事非農(nóng)工作均顯著降低了已婚男女失去非農(nóng)工作的概率。

表4 已婚男女失去非農(nóng)就業(yè)的二元Probit估計結(jié)果

就男女性別差異而言，同已婚女性相比，已婚男性失去非農(nóng)就業(yè)的概率約低28．1%。在人力資本因素中，已婚男性受教育程度高并未顯著降低其失去非農(nóng)工作的概率；相反，其妻子受教育程度高能夠顯著降低其失去非農(nóng)工作的概率。但這是丈夫和配偶受教育程度共線性造成的，在不控制配偶受教育程度時，已婚男性受教育程度高也顯著降低了其失去非農(nóng)工作的概率（見表4列（3））；對已婚女性而言，自身受教育程度高也顯著降低了其失去非農(nóng)工作的概率，其受教育年數(shù)增加10年，失去非農(nóng)工作的概率約減少28%，丈夫受教育程度對其失去非農(nóng)工作沒有顯著影響。健康狀態(tài)差顯著增加了已婚男性失去非農(nóng)工作的概率，同其他健康狀態(tài)相比，健康狀態(tài)差的已婚男性失去非農(nóng)工作的概率約高出15%；健康狀態(tài)差也增加了已婚女性失去非農(nóng)工作的概率，但不顯著。正如前文所述，這可能是男女的工作性質(zhì)差異造成的。就社會資本因素而言，城鎮(zhèn)戶籍仍僅對已婚男性發(fā)揮作用，同夫妻均無城鎮(zhèn)戶口農(nóng)戶相比，夫妻任何一方擁有城鎮(zhèn)戶口的農(nóng)戶中已婚男性失去非農(nóng)工作的概率減少約17%。

在地理因素中，對已婚男性而言，居住在西部地區(qū)失去非農(nóng)工作的概率顯著較高，而中部和東部地區(qū)已婚男性失去非農(nóng)工作的概率沒有顯著差異；三個地區(qū)已婚女性失去非農(nóng)工作的概率均無顯著差異。對已婚男性，相對于居住在遠離集鎮(zhèn)的農(nóng)村地區(qū)，居住在城鎮(zhèn)或靠近城鎮(zhèn)的農(nóng)村均能顯著降低其失去非農(nóng)工作概率；對已婚女性而言，僅是居住在城鎮(zhèn)能夠顯著減少其失去非農(nóng)工作的概率，而居住在靠近集鎮(zhèn)的農(nóng)村地區(qū)并沒有顯著減少其失去非農(nóng)工作的概率。在人口特征中，家庭規(guī)模和家有學齡前兒童對已婚男女失去非農(nóng)就業(yè)的概率均無顯著影響，漢族已婚男性失去非農(nóng)工作顯著較低，但在已婚女性中，漢族和其他民族沒有顯著差異。年齡僅對已婚女性失去非農(nóng)工作有顯著影響。在42歲之前，已婚女性失去非農(nóng)工作的概率隨年齡增加而減少，在42歲之后，其失去非農(nóng)工作的概率隨年齡增加而增加。⑤這是因為農(nóng)村女性主要在服務(wù)行業(yè)工作，在42歲后，已婚女性在服務(wù)行業(yè)不具有競爭優(yōu)勢，也可能需要承擔更多的家務(wù)，從而失去非農(nóng)工作的概率隨著年齡增加而上升。

五、結(jié)論與政策含義

本文基于2008年中國綜合社會調(diào)查中的農(nóng)戶微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，實證分析了影響我國農(nóng)村已婚男女非農(nóng)就業(yè)的主要因素及性別差異。就農(nóng)戶夫妻就業(yè)集體決策而言，夫妻受教育程度高、擁有城鎮(zhèn)戶口以及居住在東部地區(qū)或靠近城鎮(zhèn)增加了夫妻同時從事非農(nóng)工作的機會，而家庭規(guī)模大和有學齡前兒童則減少了夫妻同時從事非農(nóng)工作的機會。就已婚男女總體而言，受教育程度高、健康狀態(tài)好、擁有城鎮(zhèn)戶口以及居住在東部地區(qū)或靠近城鎮(zhèn)增加了已婚男女從事非農(nóng)工作的機會，并降低了他們失去非農(nóng)工作的風險。

就性別差異而言，已婚男性從事非農(nóng)工作的概率遠高于已婚女性，而失去非農(nóng)工作的風險遠低于已婚女性；健康狀態(tài)差降低了已婚男性從事非農(nóng)工作的概率，增加了其失去非農(nóng)工作的風險，但對已婚女性無顯著影響；夫妻一方擁有城鎮(zhèn)戶口對增加已婚男性從事非農(nóng)工作的概率、降低其失去非農(nóng)工作的風險具有重要作用，不過對已婚女性無顯著影響；年齡因素僅對已婚女性非農(nóng)工作狀況有顯著影響，由于承擔家務(wù)或在非農(nóng)就業(yè)市場不具有競爭力，農(nóng)村已婚中年婦女從事非農(nóng)工作的概率隨著年齡增加而降低，而失去非農(nóng)工作的風險隨著年齡增加而增加。而受教育程度高、配偶從事非農(nóng)工作以及居住在城鎮(zhèn)或靠近城鎮(zhèn)的農(nóng)村對已婚男女從事非農(nóng)工作的概率均有顯著的正向效果，并均降低了他們失去非農(nóng)工作的風險。

可見，人力資本因素（包括教育和健康）、宏觀社會資本因素（即戶籍制度）以及居住的地理位置在農(nóng)村夫妻集體就業(yè)決策以及已婚男女在獲取非農(nóng)工作機會和維持非農(nóng)工作的穩(wěn)定性中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。而這些因素大多可以通過政府干預(yù)施加影響。這為我國政府推進農(nóng)村勞動力在非農(nóng)部門實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)和城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略提供了重要的政策思路。

就教育因素而言，需要進一步鞏固中西部地區(qū)義務(wù)教育的成果，并注重通過提高農(nóng)村女性受教育水平來縮小男女非農(nóng)就業(yè)機會的性別差異。尤為值得關(guān)注的是農(nóng)村生源大學生的就業(yè)難問題。由于農(nóng)村生源大學畢業(yè)生就業(yè)更加困難，起薪甚至低于農(nóng)民工，讀書無用論沉渣泛起，這可能影響農(nóng)村居民對子女教育的投資，在一些地方中小學輟學率甚至出現(xiàn)了反彈跡象，長遠來看，這將阻礙我國農(nóng)村剩余勞動力的順利轉(zhuǎn)移及城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的推進。就健康因素而言，需要加大對農(nóng)村衛(wèi)生投入，并把已在城鎮(zhèn)地區(qū)穩(wěn)定就業(yè)的勞動力納入城鎮(zhèn)公共衛(wèi)生及醫(yī)療保障體系。就戶籍制度而言，要通過改革甚至取消戶籍制度，消除農(nóng)村勞動力在城鎮(zhèn)地區(qū)非農(nóng)部門實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)和落戶的制度性障礙，保障農(nóng)村居民在城鎮(zhèn)地區(qū)享受基本公共服務(wù)的權(quán)益。就地理因素而言，在國家產(chǎn)業(yè)布局中，要積極推動東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移以及城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略。東部地區(qū)第二、三產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，既可以降低我國產(chǎn)品成本，繼續(xù)發(fā)揮中西部地區(qū)勞動力價格相對低廉的比較優(yōu)勢，亦可在中西部地區(qū)就近為農(nóng)村勞動力提供穩(wěn)定的非農(nóng)就業(yè)崗位；而城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的實施，尤其是在中西部地區(qū)積極推進城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略，既可以在當?shù)爻擎?zhèn)地區(qū)就近解決農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)問題，亦可避免人口大規(guī)?？缡×鲃釉斐傻牧羰貎和?、空巢老人等巨大的社會成本。

注釋：

①“離土不離鄉(xiāng)”指農(nóng)村家庭剩余勞動力不進入大城市，而是在離家不遠的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)工作，仍舊住在農(nóng)村的家中；“離土又離鄉(xiāng)”指農(nóng)村人口在地域上由農(nóng)村遷移到城市，在城鎮(zhèn)地區(qū)從事第二、三產(chǎn)業(yè)活動。

②受教育年數(shù)估算辦法為：未接受過教育、接受過小學教育、初中教育、高中（含職高、中專）、大專、大學本科及以上分別設(shè)定其受教育年數(shù)為0年、6年、9年、12年、15年和16年。

③在農(nóng)村地區(qū)擁有城鎮(zhèn)戶口的主要是鄉(xiāng)村教師、鄉(xiāng)村醫(yī)生、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員、因土地征用或購買戶口而轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)戶口或因城鄉(xiāng)人口通婚使一方有城鎮(zhèn)戶口。

④該模型中年齡自變量呈向上拋物線狀，由一階求導可知其最大值約為36．6歲。

⑤該模型中年齡自變量呈向下拋物線狀，由一階求導可知其最小值約為42歲。

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