教育對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的影響

徐月娥　蘇群　陳杰

摘要：教育是人力資本的關(guān)鍵，對個體就業(yè)、家庭收入與國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有著至關(guān)重要的意義。根據(jù)2009、2011年中國健康與營養(yǎng)調(diào)查的混合截面數(shù)據(jù)，以實(shí)際受教育年限為指標(biāo)，利用二元選擇模型分析了教育對農(nóng)村勞動力非農(nóng)工作抉擇的影響；以最高受教育水平的二分類變量作指標(biāo)，利用多分類Logistic模型論證了所獲教育水平對農(nóng)村勞動力非農(nóng)擇業(yè)方向的影響。結(jié)果顯示，實(shí)際受教育年限越多，勞動力的非農(nóng)就業(yè)選擇越明顯；與選擇服務(wù)行業(yè)工作相比，擁有高中、職高或大專教育水平的勞動力更傾向于選擇技術(shù)性工作。因此，政府應(yīng)落實(shí)農(nóng)村教育政策，著力提高農(nóng)村居民的教育水平，為其提高擇業(yè)能力、增加收入創(chuàng)造條件。

關(guān)鍵詞：中國農(nóng)村；受教育程度；農(nóng)村勞動力；非農(nóng)就業(yè)

中圖分類號： F323.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號：1002-1302（2015）10-0538-03

教育是人力資本的關(guān)鍵，對個體就業(yè)、家庭收入與國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有著至關(guān)重要的意義。教育可以改變勞動力的性質(zhì)和形態(tài)，增強(qiáng)勞動者適應(yīng)和改變社會的能力，對人們勞動就業(yè)有著重要而積極的影響[1]。新中國成立以來，我國教育事業(yè)得到了巨大的發(fā)展，2010年全國人口普查結(jié)果顯示，全國文盲率從1949年的80%下降到1990年的15.88%，至2010年下降為4.08%。然而，與城市居民相比，農(nóng)村居民的教育水平仍然普遍偏低。2003年我國農(nóng)村15歲及以上人口平均受教育年限仍低于7年，且比城市平均水平少3年（中華人民共和國教育部，2003年）。2005年我國農(nóng)村勞動力文盲率為6.9%，農(nóng)村人口平均受教育年限為7.7年，僅相當(dāng)于初中二年級的水平（中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局，2005年）。

學(xué)界對農(nóng)村居民的教育問題已展開了廣泛研究，其中培訓(xùn)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、遷移和保健這些人力資本對非農(nóng)就業(yè)及收入的影響得到了充分證實(shí)[2-5]；同時有研究表明，教育對非農(nóng)就業(yè)的參與及收入有顯著作用[6]。然而，這些研究所選取的數(shù)據(jù)多是部分地區(qū)，或是研究對象為已經(jīng)非農(nóng)就業(yè)的群體，其代表性受到局限。為從全國層面探討教育對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)選擇及擇業(yè)方向的影響，本研究選取2009、2011年中國健康與營養(yǎng)調(diào)查中9個省的農(nóng)村數(shù)據(jù)，從受教育年限、最高受教育程度的角度分別對非農(nóng)就業(yè)參與、職業(yè)類型選擇進(jìn)行分析，以期獲得更有信服力的結(jié)論。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)簡介和研究對象

本研究數(shù)據(jù)來自中國健康與營養(yǎng)調(diào)查（China health and nutrition survey，CHNS），該調(diào)查由美國北卡羅來納大學(xué)人口研究中心、美國國家營養(yǎng)與食物安全研究所和中國疾病與預(yù)防控制中心合作開展。到目前為止，此項(xiàng)調(diào)查一共進(jìn)行了9次，涉及遼寧、黑龍江、江蘇、山東、河南、湖北、湖南、廣西、貴州9 個?。ㄗ灾螀^(qū)）。CHNS最新的調(diào)查于2009、2011年展開，為保持?jǐn)?shù)據(jù)的最新有效，本研究選用2009、2011年的混合截面數(shù)據(jù)。本研究的對象是擁有農(nóng)村戶口、已婚且參與就業(yè)市場的勞動力，由于男女勞動力的性別差異，男性勞動力的年齡范圍設(shè)置在18～60周歲，女性勞動力設(shè)置在18～55周歲。經(jīng)篩選，有效樣本為4 135個。

1.2 模型與變量選擇

1.2.1 二元選擇模型 農(nóng)戶個人（或家庭）是否從事非農(nóng)工作，從根本意義來講，是一種家庭決策行為，是農(nóng)戶個體（或家庭）綜合考慮多方面因素后所作出的決策，將其看成是一個二元選擇問題。假設(shè)農(nóng)戶個體（或家庭）決定是否讓自己從事非農(nóng)工作，由效用指數(shù)Yi決定（Yi=U0i-U1i，其中U0i表示從事農(nóng)業(yè)工作時農(nóng)戶家庭得到的效用，U1i表示從事非農(nóng)工作時農(nóng)戶家庭得到的效用），Yi又取決于某些解釋變量Xni。令Y=0表示從事農(nóng)業(yè)工作，此時Yi>0；Y=1表示從事非農(nóng)工作，此時Yi≤0?；谝陨霞僭O(shè)，影響農(nóng)戶個體（或家庭）是否讓其從事非農(nóng)工作的二元離散選擇模型能夠表示為：

LogitP=α+Xni βni。

（1）

式中：P=11+e-（α+Xni βni）；解釋變量Xno包括農(nóng)村勞動力的教育狀況、個人情況、家庭特征和地區(qū)虛擬變量；α、β均為待估的系數(shù)參數(shù)向量；i為所取的樣本個體，i=1，2，3，…；n為不同的解釋變量，n=1，2，3，…。

1.2.2 多分類Logistic（multinomial Logistic）模型 由于因變量取值的不同，Logistic模型可分為二元（binary）、 多分類（multinomial）及有序（ordered）Logistic模型等多種類型，當(dāng)被解釋變量的分類不是虛擬變量，而是為無序的多分類變量時，需采用多分類Logistic模型[7]。本研究將農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)去向分為3類：服務(wù)行業(yè)、制造業(yè)普通工人、專業(yè)技術(shù)/管理/辦公室工作，為無序的多分類變量，為研究農(nóng)村勞動力選擇某種工作去向的概率與解釋變量變化之間的關(guān)系，構(gòu)造多分類Logistic模型，模型函數(shù)形式如下：

P（yi=j）=eXi βj/∑jj=0eXi βj。

（2）

式中：P表示決策者i在j+1項(xiàng)可選去向中選擇第j項(xiàng)的概率；X中包含相應(yīng)備選方案的自變量，而參數(shù)向量β對不同的選擇方案是不同的。

以選擇服務(wù)行業(yè)為基準(zhǔn)方案，通過方程（3）可以計(jì)算得到不同的擇業(yè)去向相對于基準(zhǔn)方案（即選擇服務(wù)行業(yè)）的對數(shù)概率比，來比較相對于選擇服務(wù)行業(yè)，解釋變量是如何影響農(nóng)村勞動力的擇業(yè)選擇的。由于本研究將非農(nóng)就業(yè)類別分為3類，即模型的解釋變量有3個類別，所以依據(jù)方程（3）會得到2個對數(shù)概率比。

ln（Pij/Pi0）=Xiβj。

（3）

運(yùn)用多分類Logistic模型，分析教育狀況、個人情況、家庭特征等因素對農(nóng)村勞動力擇業(yè)去向的影響。將被解釋變量非農(nóng)就業(yè)去向分3類：服務(wù)行業(yè)、制造業(yè)普通工人、專業(yè)技術(shù)/管理/辦公室工作，解釋變量包括受教育水平、性別、年齡、家庭耕種土地面積、家庭子女?dāng)?shù)、家庭農(nóng)業(yè)收入對數(shù)、地區(qū)虛擬變量。endprint

1.2.3 變量選擇 在利用二元選擇模型分析教育對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)抉擇的作用時，以是否從事非農(nóng)工作設(shè)置二元選擇虛擬變量（是取值為1，否為0），以農(nóng)村勞動力實(shí)際獲得的教育年限來衡量其教育狀況。在運(yùn)用多分類Logistic模型分析了所獲教育水平對農(nóng)村勞動力擇業(yè)方向的作用時，以獲得的最高教育水平的二分類變量為指標(biāo)：最高受教育程度是高中、職高或大專的設(shè)置為1，初中及以下的設(shè)置為0；并將農(nóng)村非農(nóng)擇業(yè)去向分為3類：（1）服務(wù)行業(yè)，包括管家、廚師、服務(wù)員、看門人、理發(fā)員、售貨員、洗衣工、保育員、司機(jī)等；（2）制造業(yè)工人，包括工段長、班組長、工藝工人等技術(shù)工人和普通工人、伐木工等非技術(shù)工人；（3）專業(yè)技術(shù)工作/管理者/辦公室，包括建筑師、工程師等高級專業(yè)技術(shù)工作者，助產(chǎn)士、護(hù)士、攝影師等一般專業(yè)技術(shù)工作者，行政干部、村干部等管理者或行政官員，以及秘書、辦事員等辦公室一般工作人員。此外，解釋變量還包括性別、年齡、家庭耕地面積、家庭子女?dāng)?shù)、家庭農(nóng)業(yè)收入、地區(qū)虛擬變量。具體變量選擇如表1所示，其中，為保持解釋變量系數(shù)的可解釋性，家庭農(nóng)業(yè)收入在模型中取對數(shù)。

2 實(shí)證分析

2.1 非農(nóng)就業(yè)抉擇的決定因素

農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)抉擇的二元選擇模型中，被解釋變量為農(nóng)村勞動力是否選擇非農(nóng)就業(yè)，是賦值為1、否賦值為0；解釋變量包括實(shí)際受教育年限、性別、年齡、家庭耕地面積、家庭子女?dāng)?shù)、家庭農(nóng)業(yè)收入對數(shù)、地區(qū)虛擬變量?；貧w結(jié)果如表2所示。

由表2可知，以實(shí)際受教育年限為指標(biāo)的教育狀況對農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)抉擇有著顯著影響，在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為正，風(fēng)險比為1.17。這一結(jié)果表明農(nóng)村勞動力獲得教育年限愈多，其選擇非農(nóng)就業(yè)的可能性就愈高；當(dāng)其他所有自變量固定時，農(nóng)村勞動力獲得的教育年限每增加1年，非農(nóng)就業(yè)的概率增加17%。因?yàn)樗@得的教育越多，越有能力選擇非農(nóng)工作并獲得高于農(nóng)業(yè)收入的回報(bào)，這也與2008—2010年我國勞動力市場的需求有關(guān)。2010年人力資源與社會保障部報(bào)告顯示，2008—2010年企業(yè)用工對外出務(wù)工人員的文化程度有明確的要求，要求初中文化程度的占49%，要求高中及以上文化程度的占25%，且對文化程度要求越高的職位所能得到的預(yù)期收益也越高。總的來說，實(shí)證結(jié)果表明教育對農(nóng)村勞動力選擇非農(nóng)工作有著極顯著作用。

2.2 非農(nóng)擇業(yè)方向的決定因素

Logit（2/1）函數(shù)表示非農(nóng)就業(yè)選擇第2類去向與第1類去向的比較，Logit（3/1）函數(shù)表示非農(nóng)就業(yè)選擇第3類去向與第1類去向的比較（表3、表4）。根據(jù)多分類Logistic模型回歸結(jié)果分析，從所獲教育水平來看，所有系數(shù)都是正值，這表明與從事服務(wù)行業(yè)相比，擁有較高教育水平（高中、職高或大專）的農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)更傾向于選擇制造業(yè)工作或?qū)I(yè)技術(shù)工作/管理者/辦公室；從顯著性水平來看，相對于第1類（服務(wù)行業(yè)）工作，第3類（專業(yè)技術(shù)工作/管理者/辦公室）工作被選擇的可能性最大，第2類（制造業(yè)）工作次之。

從性別角度來看，Logit（2/1）模型的系數(shù)是正值，且在10%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，表明在非農(nóng)工作中，與選擇第1類（服務(wù)行業(yè)）工作相比，男性更愿意選擇第2類（制造業(yè)）工作。從年齡的角度來看， Logit（3/1）模型的系數(shù)為正值，且在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，表明與選擇第1類（服務(wù)行業(yè)）工作相比，隨著年齡的增長更容易從事第3類（專業(yè)技術(shù)工作/管理者/辦公室）工作，這可能是因?yàn)殡S著年齡的增長往往伴隨著工作經(jīng)驗(yàn)的增加，更容易勝任第3類工作。從地區(qū)虛擬變量來看，Logit（2/1）系數(shù)為正值，且在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，表明在制造行業(yè)的地域選擇上，與中部地區(qū)相比，農(nóng)村勞動力更傾向于選擇東部地區(qū)。

二元選擇模型和多分類Logistic模型的回歸結(jié)果表明，實(shí)際受教育年限愈多，農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)傾向愈明顯，尤其是獲得較高教育水平的農(nóng)村勞動力；與擁有初中及以下教育水平的農(nóng)村勞動力相比，擁有高中、職高或大專教育水平的農(nóng)村勞動力更傾向于選擇非農(nóng)工作中的技術(shù)工作或行政管理工作，而不是服務(wù)行業(yè)的工作。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

勞動力轉(zhuǎn)移是改革開放以來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，是中國城市化進(jìn)程的體現(xiàn)，對農(nóng)民個體與家庭而言，非農(nóng)就業(yè)能夠獲得更高的收入，甚至較高的社會地位；對整個國家來說，非農(nóng)就業(yè)對縮小城鄉(xiāng)差距、提高綜合國力都有著至關(guān)重要的作用。本研究重點(diǎn)關(guān)注了受教育年限這一人力資本的關(guān)鍵因素對農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)決策的影響，得出了實(shí)際所獲教育年限每增加1年，非農(nóng)擇業(yè)概率增加17%的結(jié)論；為進(jìn)一步研究較高教育水平對農(nóng)村勞動力擇業(yè)去向的影響，運(yùn)用多項(xiàng)選擇模型探討了“高中、職高或大?！鞭r(nóng)村勞動力與“初中及以下”農(nóng)村勞動力的擇業(yè)方向，得出擁有高中、職高或大專學(xué)歷的農(nóng)村勞動力更愿意從事非農(nóng)工作，尤其是技術(shù)性或管理型工作的結(jié)論。

教育對農(nóng)村勞動力的非農(nóng)就業(yè)抉擇有顯著影響，更深層次的原因是：與務(wù)農(nóng)相比，非農(nóng)就業(yè)能夠有更可觀的收入，不同的教育程度將農(nóng)村勞動力在市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的擇業(yè)競爭力、工作勝任力區(qū)分開來，從而影響非農(nóng)就業(yè)機(jī)會的獲得。而較高教育水平的農(nóng)村勞動力優(yōu)先選擇技術(shù)性或管理型工作，則反映了2個方面的事實(shí)：（1）教育是人力資本的關(guān)鍵，獲得良好的教育增加了個體的習(xí)得能力、勞動效率、擇業(yè)機(jī)會；（2）在現(xiàn)實(shí)社會中，技術(shù)性或管理型的工作往往代表著較高的收入和社會地位，從而表現(xiàn)得更具吸引力。

3.2 討論

3.2.1 落實(shí)農(nóng)村義務(wù)教育政策，保證農(nóng)村居民得到良好的基礎(chǔ)教育 義務(wù)教育階段屬于基礎(chǔ)教育階段，較高教育水平的獲得有賴于基礎(chǔ)教育的質(zhì)量與獲得。因此，政府應(yīng)落實(shí)農(nóng)村義務(wù)教育政策，加大農(nóng)村基礎(chǔ)教育投入，著力保證農(nóng)村居民獲得良好的基礎(chǔ)教育，為農(nóng)村勞動力獲得更多的教育打好基礎(chǔ)，從而為提高擇業(yè)能力、增加收入創(chuàng)造條件。

3.2.2 著力發(fā)展農(nóng)村高中階段教育，積極推進(jìn)職業(yè)教育，為中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型創(chuàng)造條件 本研究結(jié)論表明，較高教育程度（高中、職高或大專）對農(nóng)村勞動力優(yōu)先選擇技術(shù)性或管理型工作有顯著影響。而作為我國經(jīng)濟(jì)增長的重要勞動力量，農(nóng)村勞動力的教育水平普遍偏低是目前我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的障礙之一。因此，為提高農(nóng)村勞動力的教育程度，必須加快發(fā)展高中階段教育，并以未能繼續(xù)升學(xué)的初中、高中畢業(yè)生為重點(diǎn)來推進(jìn)中等職業(yè)教育和職業(yè)技能培訓(xùn)的全覆蓋。同時，積極發(fā)展農(nóng)業(yè)職業(yè)教育，大力培養(yǎng)新型職業(yè)農(nóng)民，在積極鼓勵有意愿、有條件的農(nóng)村勞動力非農(nóng)就業(yè)的同時，保證務(wù)農(nóng)人員的務(wù)農(nóng)水平。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊葆焜，范先佐. 教育經(jīng)濟(jì)學(xué)新論[M]. 南京： 江蘇教育出版社，2000.

[2]李谷成，馮中朝，范麗霞. 教育、健康與農(nóng)民收入增長——來自轉(zhuǎn)型期湖北省農(nóng)村的證據(jù)[J]. 2006（1）：66-74.

[3]張艷華，李秉龍. 人力資本對農(nóng)民非農(nóng)收入影響的實(shí)證分析[J]. 中國農(nóng)村觀察，2006（6）：9-22.

[4]劉生龍. 健康對農(nóng)村居民勞動力參的影響[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2008（8）：25-33.

[5]朱志仙，張廣勝. 人力資本、社會資本與農(nóng)民工職業(yè)分層[J]. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會科學(xué)版，2014（4）：385-390.

[6]楊金鳳，史江濤. 人力資本對非農(nóng)就業(yè)的影響：文獻(xiàn)綜述[J]. 中國農(nóng)村觀察，2006（3）：74-79.

[7]楊菊花. 社會統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)處理技術(shù)——STATA軟件的應(yīng)用[M]. 北京：中國人民大學(xué)出版社，2008：412-419.范 琳，王懷明，沈建新. 互聯(lián)網(wǎng)金融破解農(nóng)業(yè)中小企業(yè)融資困難研究[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（10）：541-543.endprint