少数民族流动人口的外出成本对务工收入的影响

郑 畅

（武汉理工大学航运学院，湖北武汉430063）

改革开放以后，城市流动人口的迅猛增加，引起了社会学、经济学、人口学、地理学、历史学等各学科研究者的关注，并迅速成为学术界的研究热点。20世纪80年代中期至90年代中期，很多文献基于各大城市的流动人口抽样调查来揭示少数民族流动人口的信息，这些在城市地区开展的调查属于“目的地”调查，缺乏“流出地”调查作为对照组。20世纪90年代中后期以来，深入少数民族聚居的农村地区开展的相关调查越来越多，调查项目设置越来越详细，这些来自于少数民族流动人口“来源地”的调查对于分析其流动状况、趋势、原因、渠道和影响等，具有重要的参考价值。本文将利用2005年人口抽样调查的资料，采用Heckman样本选择模型，运用多变量回归分析方法，探讨外出成本对于少数民族流动人口就业参与及务工收入的影响。

一、外出成本的构成

外出成本是迁移和流动中发生的费用，包括放弃在家务农形成的机会成本，务工过程中发生的费用，提高收入的人力资本投资等。流动人口付出的外出成本也是其人力资源的一部分。

外出成本归纳为直接成本和机会成本两部分。直接成本由流动费用和生存费用两部分构成，是流动人口外出就业引起的直接花费。流动费用包括异地就业的交通费、介绍信息费、岗前培训费和变卖旧房屋、购置新住宅所带来的损失费用等。基于非经济性因素考虑政府强行收取的各种“入门费”，应计入流动费用之列。生存费用是新旧环境中从事再生产同质量劳动力必要费用之间的差额。机会成本是由流动人口放弃的社会网络资源所决定，离开家乡的时间越长，距离越远，则与父老乡亲的经济联系和人际交往可能越少，合作共赢的几率也越小，机会成本就越高。流动人口外出务工的总成本表示为：

式中：C为总成本；C流动为流动过程的费用；C生存发展为其在流入地生存发展费用；（C流动＋C生存发展）即直接成本；C机会为机会成本。

直接成本的大小取决于跨地域的距离，即流动的类型。流动类型反映了流出地环境以及城乡消费水平的差距。因此，外出就业直接成本和收益的关系实际上是投入与产出的综合反映。机会成本不是直接的货币支出，它具有隐性成本性质，相当于把资源用于特定投入而放弃的和把资源用于其它投入所获得的收入，是流动人口潜在收入的损失和流失。

关于外出成本与就业收入关系的研究集中在工业化国家，发展中国家和转型国家外出成本与就业及收入间关系的研究还比较少。工业化国家进行的研究着重于工资（收入）函数的研究，针对工资性就业及其收入进行研究。外出成本的就业效应与收入效应在理论上比较抽象，包括机会成本，也包括心理成本。虽然外出时间和劳动经验之间有一定的联系[1]。流动劳动力外出流动的机会成本是指由于异地就业而放弃的在原就业地可能获得的收入[2]。因此，直接成本中流动时间和流动距离而带来收入，应该计入机会成本。因为如果该劳动力不外出，他就不必付出背井离乡的时间和荣归故里的心理压力。而一旦外出，就要分摊这部分成本，也就等于放弃了在老家工作的机会。

二、数据来源与主要变量

本文数据来自于国家统计局的“2005年1%人口抽样调查”的数据，使用了其中0．8‰的原始数据，并挑选出了人户分离、跨乡镇、跨县、跨省的流动人口。研究选取劳动年龄男性16～60岁，女性16～55岁人口作为考察对象。汉族流动人口231 599人，其中男性117 613人，女性113 986人；少数民族流动人口17 014人，男性8 062人，女性8 952人。

研究使用的个人所有收入包括工资收入，家庭园艺收入，农业收入，畜禽业收入，渔业收入，小手工业、小型商业收入和其他收入。就业的测量采用问答的方法，用二值变量描述就业状况。

鉴于年龄对就业及收入的影响可能为非线性，研究加入了年龄的平方项。此外考虑到中国劳动力市场的不规范，在对就业参与和务工收入估算中，着重关注“离开户口登记地时间”和“流动距离（流动类型）”两项指标的作用方向和影响强度，样本描述性统计见表1。

表1 变量的定义和描述性统计

续表1

表1显示，样本人群中，省内跨县和跨省流动的劳动力在总人群中所占比例比较大，离开户口登记地半年至三年的占到了全部流动人口的54%。男性和女性的比例相当，在婚者略多于不在婚者，就业者占绝大多数。在受教育水平方面，初中毕业者人数最多，平均受教育年限为8．93年；此外，基于本研究的数据（选取年龄段在16－60岁的人群），样本人群的平均年龄为30．11岁。

三、模型构建

关于外出成本对于就业及收入影响因素的估算方法，大体有以下几种：OLS分析、联立方程估计以及Heckman两阶段估计模型等。Heckman模型（Heckman Selection Model）克服了OLS分析中样本选择性偏误问题[3]，因此对模型检验的精确度更高。本文采用这一模型计算分析外出成本对于就业及收入的影响。

（一）外出成本与就业参与的关系

利用样本含量为N＝248 613的完全样本，以“是否参与就业和劳动”作为第一阶段估计的被解释变量，使用全部参数对16～65岁的全部人口进行Probit估计，从而构建样本选择模型，并由此预测每个流动人口就业的概率。其具体的统计方法如下：

式中：Pi为就业的概率，它可以由一系列因素解释，Zi为解释变量，IMR（Inverse Mills Ratio）是模型待估参数，ui为随机扰动项。即是说，在选择函数中，如果ziIMR＋ui＞0则Pi＝1。基于Probit模型，本文利用2005年抽样数据对城市人口的就业参与进行估算。所使用的解释变量为：1＝有工作，0＝无工作；所得的结果为“工作概率和待业概率之比”的自然对数。见表2。

表2 流动人口在流入地的就业参与模型（STEP ONE）

该模型进一步佐证了传统的收入理论。健康对就业具有显著的影响，健康状态欠佳意味着更少的就业机会。作为个人变量的年龄因素对就业的回归系数为正，而年龄平方的系数为负，说明随着年龄的增加，个体的就业机会先增多后减少。教育对就业起到了明显的正向作用，如果流动人口还在上学或读书，则应该将其从就业选择模型中排除，故引入“不在学”变量加以控制，性别之间在城市人口的劳动力市场上存在显著差异，男性拥有更多的就业机会。综合这几个因素，外出成本和人力资本对就业参与都起到了重要的作用。

在就业参与估算方程中，对劳动力需求起作用的限制条件如流动时间、流动距离、婚姻状态和求学状态等大多是显著。由表2可知，在各解释变量的显著性中，流动时间因素不可忽视。在就业选择和就业机会上，少数民族的男女性更容易受到外出离乡时间的影响。外出时间每增加一年，汉族男性流动人口的就业概率增17．2%，而少数民族男性流动人口的就业概率增长21．1%；对女性而言，外出时间每增一年，汉族女性流动人口的就业概率增10．8%，而少数民族女性流动人口的就业概率增长13．1%。由此可见，外出时间对于少数民族流动人口的就业参与影响更大。对于男性流动人口，婚姻与就业有着显著的正向关系，汉族男性更加明显，在婚男性拥有更多的就业机会；对于女性流动人口，婚姻和配偶因素明显降低了她们的就业动力。少数民族女性的就业参与似乎相对自由，受年龄、健康、养老压力（兄弟姐妹和家庭成员数）的影响并不十分明显。

（二）外出成本的收入效应

基于Heckman样本选择模型和2005年的抽样调查数据，从教育程度、工作能力和外出流动时间三方面来具体分析流动人口工资收入中的性别差异和民族差异。对收入决定方程进行估计，探讨健康因素对城市居民收入的影响情况。把选择模型中预测的就业概率加到原来的模型中去，作为新的自变量，由此得到更确切的统计模型[4]。

由于数据的调查对象涵盖了就业者和非就业者，分析处理阶段很可能存在选择性偏误问题（Selection Bias）。在收入函数中，考虑到在OLS估计中可能存在选择性偏误，所以需要从Probit估计式中得到转换比率（Inverse Mills Ratio）。通过把逆Mills比（IMR）的估计值作为额外的自变量（或第二阶段的修正参数）加入到流动人口的收入模型中，形成扩大的流动人口的收入模型，以纠正选择性偏误：

其中，IMR就是逆Mills比，由以下公式获得：

式中：φ表示标准正态分布的密度函数，φ为相应的累积分布函数。

接下来，就可以对扩大的流动人口的收入模型应用OLS法进行估计。如果系数σ和ρ的乘积α＝ρ0σ0是显著的，则证明选择性偏误是存在的，构建选择性模型很有必要；反之，则选择性偏误不存在，构建选择性模型没有必要，而在这种情况下可以认为OLS估计是有效的。

若增加了户籍因素以扩大人力资本的维度，并将流动距离按照“县内跨乡镇、省内跨县、跨省”的跨界标准转化成四分类的虚拟变量。方程中的被解释变量为收入。见表3。

表3 流动劳动力收入模型的回归结果（STEP TWO）

综合考虑汉族和少数民族的分性别模型，决定流动人口工资收入的主要因素是性别、受教育程度和流动距离。流动距离越远，工资收入越高。除了少数民族女性以外，流动时间越长，工资收入越高。若排除流动距离和流动时间的影响，教育程度对流动人口工资收入影响居首位，其次是年龄因素的影响。

由模型结果可知，外出流动时间对于汉族流动者收入的影响更大，而流动距离对于少数民族流动者的影响更大。少数民族男性流动人口似乎并不受到年龄、健康、户口等因素的影响，且受教育年限对该群体的作用强度最小。出乎意外的是，外出流动时间的长短与工资收入有着明显的相关性，在一定程度上外出时间可以弥补其受教育缺陷带来的工资损失，在其他条件相同的情况下，多积累2～3年的工作经验，可以相当于多接受一年教育所获得的工资。模型回归结果表明，靠延长打工时间获得的工作经验的想法是有一定根据的。

四、结论与讨论

少数民族流动人口在流动的过程中，受务工收入和流动成本的双重影响，外出务工人员的流动距离不但影响着外出的决策，也影响着就业参与概率。流动时间不但增加了外出务工的心理成本，在一定程度上也反映了工作经验和就业能力。研究得到以下结论：

首先，在少数民族流动人口的就业参与决定方面，外出成本具有显著的正向影响。而在收入决定方面，外出成本虽然有正向影响但不那么显著，这可能是由于就业中的成本收益比较和选择的过程，使得参与就业者绝大多数顾忌了离乡背井后承担的生存发展压力。

其次，仔细对比就业参与模型，发现汉族和少数民族流动人口所受的影响因素有不同，在就业的选择和就业的机会上，少数民族的男性和女性更容易受到外出离乡时间的影响，外出时间对于少数民族流动人口的就业促进作用更大。此外，对于男性流动人口，婚姻与就业有着显著的正向关系，汉族男性更加明显。对于女性流动人口而言，婚姻和配偶因素明显降低了她们的就业动力，尤其是汉族女性。

再次，在少数民族流动人口的收入决定方面，流动时间对于汉族流动者收入的影响更大，而流动距离对于少数民族流动者的影响更大。特别要指出的是，在本模型中少数民族男性流动人口并不受到年龄、健康、户口等因素的影响，且受教育年限对该群体的作用强度最小。

研究得到，外出成本对少数民族流动人口务工收入影响显著，而且在估计方程中是仅有的两个显著变量之一。对于中国这样一个处在转型与发展过程中的国家而言，这一估算结果应当是合乎中国国情的，也是比较合理的。

[1] 卢志刚，宋顺锋．农民工收入微观影响因素统计分析[J]．现代财经，2006（10）：77－81．

[2] 栾敬东．流动人口的社会特征及其收入影响因素分析[J]．中国人口科学，2003（2）：70－75．

[3] Heckman J．Sample selection bias as a specification error[J]．Econometrica，1979（1）：153－162．

[4] 王少平，李子奈．赫克曼与麦克法登的科学贡献[J]．统计研究，2001（4）：41－46．