家庭财富、基础设施与城乡劳动力转移

王大中 胡李鹏 董烈刚

摘要：文章利用CHIPS2002农户调查数据，考察家庭财富与城乡劳动力转移的关系。研究表明，家庭财富对于农民外出就业的影响呈现倒U型，即财富低于一定阈值，其增加会提高农民外出就业倾向；而当财富超过该阈值时，其增加反而降低外出就业激励。该倒U型影响在西部地区尤为明显。贫困地区和基础设施完善的地区，相应的财富阈值较小。

关键词：家庭财富；基础设施；城乡劳动力转移

一、 引言

本文在城乡劳动力转移背景下探讨家庭财富对农民择业的影响，以期为深刻理解中国城乡劳动力转移提供新视角。具体来说，我们对Dustmann 和 Okatenko （2014）的框架作出如下拓展：（1）考虑了财富增加带来的财富效应对劳动力供给的影；（2）考虑了农民的三种就业选择：外出就业，当地非农就业或务农。在此基础上，本文采用中国家庭收入调查（CHIPS2002）农户调查数据，考察了财富变化对城乡劳动力转移的影响。研究发现，家庭财富对农民外出就业的影响呈现倒U型，即若财富低于一定阈值，财富增加会增加农民外出就业倾向；而当财富超过阈值，财富增加反而降低外出就业概率。对于当地非农就业，也有类似结果，且当地非农就业财富阈值更大。考虑各地发展水平不均，我们对东部、中部和西部样本进行分组回归，发现财富的倒U型影响在西部地区尤为明显，而在东部和中部地区并不显著。为了考察当地富裕程度与财富对农民就业选择的影响，我们加入了地区是否是贫困地区与财富二次项的交乘项，结果表明贫困地区的财富阈值较小。可能的原因是，在贫困地区，财富增加不仅提高了绝对效用，同时也因社会地位的提升增加了相对效用。考虑到基础设施对福利的影响，发现基础设施越完善，财富阈值越小。

本文余下部分将如下安排：（1）第二部分介绍数据，提出假说以及实证策略；（2）第三部分是基本结果；（3）最后是结论部分。

二、 数据、假说与实证策略

1. 数据。本文使用CHIPS2002年农户调查数据。该数据包含了个人信息，家户信息以及村庄（社区）信息。个人信息包括被访者年龄，性别，受教育程度，婚姻状况，就业状态，工作行业，职业，工资等。家庭信息包括家庭承包土地面积，家庭收入，消费，支出，金融资产等。而在村庄层面，问卷搜集了村庄的是否远离城市，村庄通电，通路，通电话的时间，村庄的劳动力就业结构等信息。依照以往文献的做法（Liu，2008），只保留年龄，受教育程度，性别和就业情况等信息完整的16岁～60岁的农村居民，同时删除了全职学生，退休、有残疾或重大疾病的农村居民。最终样本量为21 549个，分布在中国20个省和2个直辖市中的122个县954个村。

如何定义外出务工人员和当地非农就业人员是本文数据处理的核心。CHIPS2002并未直接询问农村劳动力是否在外工作或者寻找工作三个月以上。根据对“你是否在2002年获得在外工作的工资”的回答，本文将2002年获得在外工作工资的农村劳动力定义为外出就业者（农民工），没有获得在外工作工资的被定义为农村就业者（农民）。农村就业者又被分为农业劳动者和非农就业者，其中，非农就业者是指在农村非农企业或单位获取收入的劳动者。

2. 提出假说。

（1）财富与外出就业。本文从两个方面扩展了Dustmann 和 Okatenko （2014）的模型：①引入财富增加带来的财富效应。假定休闲为正常品，财富效应度量的是财富增加所引致的休闲需求的增加，进而引发的劳动力供给的降低。Dustmann 和 Okatenko （2014）的模型没有考虑财富增加所带来的财富效应，低估了财富增加对于外出就业的阻碍作用。②考虑农民面临三种选择：外出就业，当地的非农就业或者继续做农民。Dustmann 和 Okatenko （2014）只考虑了外出和不外出。根据Dustmann 和 Okatenko （2014），财富增加会有两方面的效应：①财富增加会放松迁徙的融资约束，进而增加农民外出就业的倾向；②财富增加会提高迁徙的机会成本（即当地生活的效用），进行减少农民外出就业的激励。

所以，农民外出就业需要满足以下条件：外出工作的效用要高于在家就业的效用（迁徙的机会成本），而且自身财富水平能够抵消迁徙成本。因此，没有外出就业的原因可能是在家就业的效用高于在外工作的效用，也可能是自己的财富水平覆盖不了迁徙成本。在该分析框架下，财富增加对外出就业的影响并不确定。一方面，财富增加会放松外出的信贷约束，从而增加外出的概率；另一方面，财富增加也会增加留在当地的效用，增加外出就业的机会成本，进而降低外出的倾向。最终的影响取决于两种力量的对比。直觉上来讲，富裕家庭遷徙时所面临的融资约束较松，此时财富增加会降低外出就业的概率；而贫困家庭迁徙时面临紧的融资约束，财富增加会增加其家庭成员的外出就业的概率。总的来讲，考虑到迁徙成本以及迁徙的机会成本与财富之间的关系，我们提出假说：

假说1：财富增加对于农民外出就业的影响是非线性的，即呈现倒U型。

（2）财富与当地非农就业。根据上面分析，可知财富增加更有可能增加当地非农就业的概率。原因是在当地就业时，无需考虑迁徙的机会成本。由于存在财富效应，财富增加对当地非农就业的影响也可能呈现倒u型特征。但考虑到财富增加对选择当地非农就业的阻力要小于对外出就业的阻力，我们提出假说2：

假说2：财富增加对于农民选择当地非农就业的影响是非线性的，即呈现倒U型，而且财富的阈值要大于外出就业的阈值。

3. 实证策略。本文主要关心财富对农民就业选择的影响，采用标准的logistics 回归模型。假设农民通过就业选择来最大化其预期效用。因此，农民的个人特征，家庭特征和所属社区特征都会影响到农民的外出选择。设农民外出就业获得效用的净现值形式为y*，满足

y*=B′X+u

其中X包含了所有控制变量，包括家庭财富。U服从均值为0，方差为1的标准logistics分布。净现值本身是观测不到的，我们能够观测到的是农民的决策y：外出（y=1）还是不外出（y=0），也就是，若y*>0，y=1，否则，y=0。

而是否外出的Logit 模型为：

Prob（y=1）=

考虑到农民可能面临三个就业选择：外出就业，农村非农就业，农业就业。此种情境下，使用标准的Multinomial logit（Mlogit）模型分析，即，

Prob（M=j）=

M=1，2，3 分别表示外出就业、农村非农就业、农业就业。

三、 基本结果

1. 财富与就业选择。首先考察财富对农民外出就业的非线性影响。表1 报告了回归结果。控制了个人特征，家户特征和社区特征之后，回归（1）使用了家庭财富以及财富的二次项。在回归（1）中，家庭财富对于外出就业的影响呈现倒U型，但一次项不显著。回归（2）是Mlogit回归，考虑农民三种工作选择的情况：外出；当地非农就业和农民。回归（2）显示，对于不论是外出就业还是当地非农家就业，财富的影响都是显著的倒U型，其他控制变量的估计和现有文献基本一致（Zhao，1999a； Liu，2008）。年轻的未婚男性更易外出就业，同时农民外出就业的概率与自身的教育程度显著正相关。就家户特征来看，家庭规模显著增加了家庭成员外出就业的概率，而责任田面积则阻碍了农民外出。至于社区特征，城郊的农民更愿意进城务工。此外，外出务工倾向与安装电话与否以及村里平地面积负相关。当地乡镇企业越发达，外出就业的意愿越低。而且，当地非农就业的财富阈值要高于外出就业的财富阈值。基于回归（2），外出就业的财富阈值为2，而当地非农就业的财富阈值为5.21。回归（2）的结果支持假说1和假说2。

2. 相对财富与农民的就业选择。此前，我们只讨论了绝对财富对农民就业选择的影响。其实相对经济地位显著影响了家庭在当地生活的效用水平（Ardington et al.，2009）。即使生活在贫困地区，较高的相对财富会带来高的生活效用。 这里我们用家庭财富除以当地财富的均值（wealth_mean）来反映家庭的相对财富。表2中，控制了家庭财富的绝对水平之后，回归（1）报告了logit回归的结果，回归（2）报告了Mlogit回归的结果。回归表明，相对财富也对外出就业存在倒U型影响。从回归（2）中可以看到，相对财富对于当地非农就业不存在倒U型影响。

3. 地区与财富效应。考虑到中国地区间经济和文化发展不均衡，我们把样本分为东、中、西三个子样本。表3 报告了不同地区的回归结果。回归（1）、回归（2）和回归（3）分别报告东部，中部和西部样本的回归结果，财富阈值分别为1.93，0.62，4.61。可见，西部地区的财富阈值明显高于东中部地区。这同理论假说相一致。相比西部省份，东中部地区经济相对发达，外出务工的信贷约束比较松。此外，东中部的回归中，财富的一次项并不显著，而财富二次项是显著的。这表明不存在显著的倒U型，即财富增加，外出就业的概率越低。而西部地区，经济发展相对比较缓慢，受到信贷约束的家庭相对较多，因此倒U非常显著。

4. 贫困与否与财富效应。此前，我们提到，财富增加一方面会通过缓解信贷约束来提高外出倾向，另一方面因为增加迁徙的机会成本进而降低外出就业的概率。初步来看，贫困地区的财富阈值，可大可小，尚不明确。在表4中，回归（1）中加入国家贫困县虚拟变量和财富二次项的交乘项，回归（2）加入省级贫困乡的虚拟变量与财富二次项的交乘项。回归（3）是考虑了农民有三种就业选择并且加入了国家贫困县虚拟变量和财富二次项的交乘项的Mlogit回归结果。回归（1）、（2）显示，财富对于外出就业的倒U型影响仍然存在，而且地区越贫穷，财富阈值越小。以回归（1）为例，国家贫困县的财富阈值是0.4，远低于非国家贫困县的阈值（4.5）。回归（3）表明，尽管外出就业的结论同回归（1）、（2）一致，但对当地非农就业而言，倒U型影响不明显。

5. 基础设施、财富与农民的就业选择。该节重点考察财富对于农民就业选择的效应是否会受当地基础设施完善程度的影响。我们选择四个指标来反映当地基础设施情况：通公路时间，通电时间，通电话时间，以及离交通站的距离。然后我们根据所选指标进行分组回归以刻画基础设施如何影响财富对于外出的效应。表5报告的回归结果表明，基础设施越完善，财富阈值越小。一个可能的解释是，基础设施的相对完善会提高留在当地的效用，财富的提高更好的享受这些基础设施带来的福利，所以财富的阈值要降低。此外，离车站越近，迁徙成本较低，财富阈值相应会提高。

四、 结论

本文使用中国家庭收入调查数据（CHIPS2002）中的农户调查数据考察了家庭财富对于农民就业选择的影响。我们发现，家庭财富对于农民外出就业呈现倒U型影响，当财富低于一定阈值时，财富增加会增加农民外出就业的概率；当财富达到该阈值时，财富增加反而降低农民外出就业倾向。对于当地非农就业，也有类似发现，且财富阈值大于外出就业的财富阈值。如果把财富换成相对财富，这种倒U型关系仍然成立。考虑到地区发展差异，对东部、中部和西部进行分样本回归，发现倒U型影响在西部地区非常显著，而且西部的财富阈值也最高。若该地区为贫困地区，则相应的财富阈值会减小。此外，基础设施完善的地区，财富阈值较小。

本文为研究城乡劳动力转移提供了新的视角。用财富这一变量很好的把影响城乡劳动力转移的“拉”的力量和“推”的力量联系在一起。不过本文的家庭财富只使用了家庭金融财富 ，未包括土地、房产等不动产，存在一定局限性。将家庭财富扩展到其他内容是我们未来研究的方向。

参考文献：

[1] 赵耀辉.中国农村劳动力流动及教育在其中的作用[J].经济研究，1997，（2）：37-42.

[2] Cally Ardington， Anne Case， Victoria Hoseg- ood.Labor Supply Responses to Large Social Transfers： Longitudinal Evidence from South Africa[J].American Economic Journal： Applied Economics，2009，（1）：22-48.

[3] Dustmann， Christian and Okatenko， Anna.Out- Migration， Wealth Constraints， and the Quality of Local Amenities[J].Journal of Development Economics，2014，（110）：52-63.

[4] Gharad Bryan， Shyamal Chowdhury and Ahmed M- ushfiq Mobarak.Underinvestment in a Profitable Technology： The Case of Seasonal Migration in Bangladesh[J].Econometrica，2014，82（5）：1671-1748.

[5] Zhao， Yaohui.Leaving the countryside：ruralto- urban migration decisions in China[J].American Economic Review P&P，1999：281-286.

基金項目：上海财经大学博士研究生创新基金项目（项目号：CXJJ-2011-399）。

作者简介：王大中（1987-），男，汉族，河南省焦作市人，上海财经大学经济学院博士生，研究方向为微观经济学理论与应用；胡李鹏（1988-）（通讯作者），男，汉族，湖北省荆门市人，北京大学国家发展研究院博士生，研究方向为发展经济学；董烈刚（1977-），男，汉族，湖北省京山市人，上海财经大学金融学院博士生，研究方向为应用经济学、计量金融学。

收稿日期：2015-10-18。