人力资本、政府支持与农民工就业信心的实证检验

潘志峰，臧凯波，吴海涛，陈池波

（中南财经政法大学 工商管理学院，武汉 430073）

0 引言

加快城镇化已经成为当前我国经济发展的重要战略选择，城镇化进程的推进有赖于进一步将农村剩余劳动力向城市转移。然而，近年来我国各地陆续出现了“民工荒”现象，特别是珠三角、长三角等产业聚集城市中的企业面临着招工难的困境。由此，引起了近年学术界对“刘易斯拐点是否到来？”的大争论。一个基本的事实是，一些农民工从本地和外地经济状况以及自身家庭决策等各个方面考虑放弃外出就业，掀起一阵“返乡潮”，这对于部分城市地区经济发展造成了较大的影响，更对我国当前的城镇化进程产生深远的影响。农民工是否外出就业实际上是一个就业选择问题，影响农民工就业选择的因素是多方面，追其根本是就业信心问题。如果一个农民工对外出就业充满信心，他势必有更高概率选择外出务工，而非留守农村。影响农民工就业信息的因素是多方面的，包括外在经济状况、政府支持力度，内在农民工所在家庭情况、自身人力资本状况等等。本文选取中部地区这样一个大量劳务输出的地区的农民工作为研究对象，重点分析人力资本和政府支持对于农民工就业信心的影响。

1 样本描述与变量定义

1.1 数据来源

本文研究的数据来源于课题组于2012年在安徽金寨、怀远、肥西、利辛、望江、居巢等县（市、区），江西鄱阳、永新、宁都、武宁等县（市、区）和河南兰考、梁园、邓州、华龙等县（市、区）进行开展的实地调查。该调查对外出务工农民工进行随机抽样问卷调查，共获得有效问卷650份，其中安徽339份（52.15%），江西174份（26.77%），河南137份（21.08%）。调查内容涉及到被调查农民工个人和家庭基本情况、农民工就业信心、输出地和输入地政府支持状况等。

1.2 变量定义

(1)因变量。因变量为农民工对于未来就业前景的信心，本文把就业信心分为很没信心、无信心、一般、有信心和很有信心五个程度。选择“很没信心”这一选项的人有92个，占总样本的14.15%；选择“无信心”这一选项的人有131个，占总样本的20.15%；选择“一般”这一选项的人有275个，占总样本的40.31%；选择“有信心”这一选项的人有113个，占总样本的17.38%；选择“很有信心”这一选项的人有39个，占总样本的6.00%。

表1 信心程度分省份分布状况

(2)自变量。自变量包括调查人口基本特征、人力资本状况、政府支持状况三大类。调查人口基本特征用性别、是否结婚、家庭总人口、2010年在外务工月数、务工经历（务工年限与年龄之比）等变量衡量。人力资本主要用受教育程度、技能是否满足等来衡量，受教育程度分为小学及以下、初中、高中或中专、大专及以上四个层次。政府支持采用输出地政府和输入地政府对外出务工（或外来务工者）的态度以及对农民工外出务工相关问题的解决来衡量，具体体现在技能培训、职业介绍、家庭关爱、土地流转、用工资讯等方面上，这是农民工的主观感知。输出地政府和输入地政府的支持程度均分为重视支持、一般和不重视。自变量具体含义及描述性统计见表2。

表2 变量及特征值

2 模型构建与实证分析

2.1 模型构建

上式中c表示临界点-∞＜c1

根据上文所述，本文建立农民工就业信心模型，如下所示：

表3 农民工就业信心的估计结果

其中Pj表示农民工就业信心Y=j的概率，cj表示农民工就业信心Y=j的截距（j=1，2，3，4，5）。

2.2 实证分析

本文利用Stata12.0对模型进行回归计算，具体结果见表3。对比模型一，模型二表示添加了人口特征变量的结果，模型三表示在模型二的基础上加入了“家乡所在省份”控制变量的结果，模型四表示在模型三的基础上加入“工作区域”控制变量的结果。Number of obs指模型的样本数量，LR chi2指回归模型无效假设所对应的似然比检验量，Prob＞ch i2代表似然比检验的结果，Pseudo R2表示伪回归系数提供了描述或比较对同一因变量的不同模型的拟合情况的一种便捷方式。

在模型一的基础上，通过添加人口特征、家乡所在省份、工作区域等控制变量，人力资本和政府支持变量符号、系数大小和显著性水平没有发生明显的变化，这反映模型估计的稳健型。进一步选取模型四对其中的各个变量的边际效应进行求解，结果列于表4种。边际效应代表的是当自变量提高一个单位时，农民工就业信心落入到各个区间的概率。

表4 各农民工就业信心程度下的自变量边际效应

结合表3和表4，本文做出如下分析：

(1)人口特征对于农民工就业信心的影响。外出务工月收入、2010年外出务工月数和家庭人口数这三个变量对于农民工就业信心具有显著的正向影响，务工年限与年龄的比值对于农民工就业信心具有显著的负向影响。外出务工月收入在一定程度上反映了农民工的经济信心，同时也能影响农民工对于就业形势的判断，因此外出务工收入能够显著影响农民工的就业信心。2010年外出务工月数反映的是农民工外出务工的持续性与稳定性，一年中在外时间越长，说明该农民工在外务工越稳定，农民工不会长时间处于无工作状态或频繁往返于工作地和家乡，因此其就业信心也会越高。性别这一变量对于农民工就业信心不显著，但系数为负，这与预想的男性比女性就业信心更高不符，可能的解释是女性农民工主要从事家政服务、餐饮等服务性行业，而男性主要从事建筑、交通等行业，金融危机对于建筑、交通的冲击影响要大于对家政服务、餐饮业的影响，因此女性农民工就业信心并未显著比男性农民工低。

(2)人力资本对于农民工就业信心的影响。受教育程度上，以大专及以上为参照，接受过高中教育农民工的就业信心显著为负向影响，小学及以下和初中则不显著，但系数为负。这与假设“受教育程度越高，农民工就业信心越强”有一些出入，可能的解释是初中教育水平及以下的农民工主要从事体力行业的工作，他们对工作要求较低，也不会轻易改变工作行业，他们也能较为顺利地找到工作，因此相比于受过大专教育及以上的农民工，他们的就业信心并没有显著的低；而受过高中教育的农民工处于一个“高不成低不就”的状态，一方面他们不愿意从事体力活动，另一方面他们希望找到一份相对较为轻松的工作，而他们的教育水平使得他们在寻求非体力行业工作时具有一定的难度，因此其就业信心显著的低于受过大专及以上的农民工。将农民工受教育水平从大专及以上降低到高中，农民工就业信心为“非常无信心”和“无信心”的概率将增加6.72%和5.26%，农民工就业信心为“一般”、“有信心”和“很有信心”的概率将降低2.15%、6.47%和3.36%。技能满足上，以可以满足为参照，无法满足和一般化对农民工就业信心均为显著的负向影响，且无法满足显著性更好，这说明技能越能满足工作需要，则农民工就业越有信心，这符合前面的假设。以农民工技能满足从可以满足降低到无法满足为例，农民工就业信心为“非常无信心”和“无信心”的概率将增加12.71%和9.94%，农民工就业信心为“一般”、“有信心”和“很有信心”的概率将降低4.07%、12.23%和6.35%。

(3)政府支持对于农民工就业信心的影响。劳务输入地政府支持上，以重视支持为参照，不重视和一般化对农民工就业信心均为显著的负向影响，这说明劳务输入地政府越重视支持农民工务工，则农民工就业信心越强。以劳务输入地政府从重视支持降低到不重视为例，农民工就业信心为“非常无信心”和“无信心”的概率将增加4.74%和3.71%，农民工就业信心为“一般”、“有信心”和“很有信心”的概率将降低1.52%、4.56%和2.37%。劳务输出地政府支持上，以重视支持为参照，不重视和一般化对农民工就业信心均具有极显著的负向影响，这说明劳务输出地政府越重视支持农民工务工，则农民工就业信心越强。以劳务输出地政府从重视支持降低到不重视为例，农民工就业信心为“非常无信心”和“无信心”的概率将增加11.28%和8.83%，农民工就业信心为“一般”、“有信心”和“很有信心”的概率将降低3.61%、10.86%和5.64%。无论是从显著性还是边际效应来看，劳务输出地政府支持对于农民工就业信心的影响都要高于劳务输入地政府支持，因此劳务输出地政府支持对农民工就业信心的影响比劳务输入地政府支持更加深刻，符合原假设。

3 结论

本文利用课题组在安徽、河南和江西三省取得的“中部地区外出务工状况”调研数据，采用有序logit模型对农民工就业信心进行了实证分析，主要结论如下：（1）人力资本对农民工就业信心具有重要的正向影响，农民工技术水平越能满足工作的需要，则其就业信心越强；相比于接受过大专教育的农民工，受过高中教育农民工的就业信心较差，其他教育程度的农民工就业信心影响不显著。（2）政府支持对农民工就业信心具有重要的正向作用，政府支持分为输入地政府支持和输出地政府支持，结果表明输出地政府支持比输入地政府支持对农民工就业信心影响程度更深。

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