基于多元线性回归农村剩余劳动力转移影响因素分析——以大庆市为例

宋淑丽，程巍，于波

（黑龙江八一农垦大学经济管理学院，大庆 163319）

基于多元线性回归农村剩余劳动力转移影响因素分析
——以大庆市为例

宋淑丽，程巍，于波

（黑龙江八一农垦大学经济管理学院，大庆 163319）

针对农村剩余劳动力转移问题，以部分影响因素为自变量构建多元回归模型，基于大庆市2000-2013年鉴统计数据，运用SPSS19.0统计分析软件进行数据处理，对预先选定影响因素进行多元回归分析。研究得出：各影响因素间存在线性相关，且农村男女比例、地区生产总值、农村人均纯收入、城乡消费水平对比、农村劳动力受教育程度与农村剩余劳动力转移数量呈正相关，城镇失业率与农村剩余劳动力转移数量呈负相关，并结合分析结果提出促进大庆市农村剩余劳动力平稳有序转移的政策建议。

多元线性回归；大庆市；劳动力转移；影响因素

“三农”问题实质是农民收入问题，而农民收入增长困难的根本原因是农村存在着大量剩余劳动力，实现农村剩余劳动力平稳有序转移是解决问题的根本。大庆市地处黑龙江省西部，是我国重要的石油石化生产基地，现辖肇州、肇源、林甸、杜尔伯特四个县，萨尔图、让胡路、龙凤、红岗、大同五个区，总面积2 100 000 hm2，其中全市耕地面积468 000 hm2，草原689 000 hm2，水面269 000 hm2，湿地1 200 000 hm2，地热18 300 hm2。总人口2 622 000人，农业人口1 410 000人，占总人口的比重约53.78%。近年来，受自然条件、经济因素、社会条件等影响，导致农业生产对劳动力的需求快速下降，产生大量剩余劳动力。因此，农村剩余劳动力平稳有序转移问题的解决对大庆全面深化改革具有较大理论与现实意义。

国内学者对农村劳力转移影响因素问题研究表明就业、教育和社会保障是农村剩余劳动力主要影响因素[1]的同时，城镇化速度[2]、现行政策限制、城镇居民经济状况、城市状况和第三产业比重[3]、教育投入结构[4]等，对剩余劳动力转移的影响作用也不可忽视。此外，观念保守、制度保障缺乏[5]、法律保障不到位、县域金融支持配套服务不到位、财政农业支出总量[6]、40～50岁人员转移难度大及转移环境没有根本改善[7]、农村劳动力素质较低、城乡二元结构系数[8]、城乡收入差距和城镇化工业化水平、农村劳动力自身特点[9]等诸多因素都会对剩余劳动力转移产生较大的影响。文献研究发现，对农村剩余劳动力转移影响因素的定性研究较多、定量研究较少。基于大庆市相关统计数据并借助于SPSS19.0统计软件，建立多元回归模型并回归分析找到农村剩余劳动力转移的影响因素，并针对性的提出政策建议对实现农民收入增长及剩余劳动力充分就业，以及更早实现大庆市城乡和谐发展具有一定积极意义。

1 大庆市农村剩余劳动力转移多元线性回归分析

1.1 变量选取

经济、政策、教育水平及产业分布等诸多因素对农村劳动力转移都会产生影响，结合大庆市农村实际并借鉴国内外专家学者研究观点基础上，选取部分变量作为研究指标（见表1）。

表1 变量及变量说明Table 1 Variables and instructions

1.2 模型构建

以y为因变量，以xi为自变量构建多元线性回归模型：其中，α0为常数项，e为随机误差项，αi为偏回归系数[10]。

1.3 多元回归分析

结合大庆市农村2000～2013年时间序列数据对农村剩余劳动力转移的影响因素建立多元回归模型进行回归分析，运用spss19.0对数据进行处理，得到各变量之间相关信息（见表2～6）。

表2 描述性统计量Table 2 Descriptive statistics

表3 变量间的相关性Table 3 The correlation between variables

表4 模型汇总Table 4 Model summary

表6 回归系数Table 6 Regression coefficient

1.3.1自变量筛选

由表1结果可知变量间相关系数均小于R2（0.970），各变量之间不存在严重共线性问题，即满足变量互斥性原则。按显著性水平a=0.05，用于相关系数检验的P值均小于0.05，各变量之间有显著直线线性相关关系，即变量农村男女比例、地区生产总值、城镇失业率、农村居民人均纯收入、城乡消费水平对比及农村劳动力受教育程度这六个影响因素与农村剩余劳动力转移数量之间均存在着显著线性相关性。

1.3.2 参数估计

将表5回归系数值代入（1）式得多元回归模型：

1.3.3 模型检验

①拟合度检验，由表3知R2=0.984，调整R2= 0.970。当置信水平a=0.05时，查相关系数显著性检验表的值为0.532 4，调整R2=0.970＞0.532 4，通过R检验，因此，回归方程有较高拟合度。

②回归方程的显著性检验，设检验的原假设为H0与对立假设为H1，分别为：H0：a1=a2=…a6=0；H1：至少有一个ai不为零，且i=1，2，3，4，5，6。由表4知检验统计量F=72.250，F统计量服从以（k，n-k-1）为自由度的F分布，在显著性水平a=0.05，自由度（6，7）下查F分布临界值表得：F0.05=3.87。显然，F= 72.250＞F0.05=3.87，则拒绝H0：a1=a2=…a6=0，即：方程自变量x1，x2，x3，x4，x5，x6与因变量y之间存在线性关系，且整体回归效果显著。

③变量显著性检验（t检验），对每个自变量检验假设：H0：ai=0；H1：ai≠0，其中，i=0，1，2，…6。在给定的显著性水平a=0.05下，由表5知有|ti|＞ta/2（n-k-1），即|ti|＞2.365，则拒绝H0，说明自变量xi对因变量y有显著影响，即xi是影响y的主要因素，各变量通过显著性检验。

综上所述，多元线性回归模型通过检验：

1.3.4 结果分析

从（3）式可以看出，农村男女比例、地区生产总值、农村居民人均纯收入、城乡消费水平对比和农村劳动力受教育程度与剩余劳动力转移数量呈正相关，而城市失业率与剩余劳动力转移数量呈负相关。这其中，城镇失业率可以判断一定时期内城镇劳动力人口的就业情况，指标增加说明一定时期内城镇居民就业情况欠佳，城镇用人单位缺少或降低用人需求，从而可能产生大量城镇剩余劳动力同时排挤了农村剩余劳动力的就业机会，从而表现为城镇失业率与农村剩余劳动力转移数量的负相关关系。随着市场经济的不断发展城镇房地产业、服务业等大量兴起，产生了大量劳动力需求，而城镇劳动力往往对这一行业由于思想观念保守、体力、技能不足等原因对这些行业用人需求的满足程度较低，而农村剩余劳动力向城市的转移能够很好解决这一问题，同时这一需求的满足过程中对男性劳动力的需求较大，因此农村男女比例的增加能促进剩余劳动力转移数量增加。此外，地区生产总值、农村居民人均纯收入、城乡消费水平对比与剩余劳动力转移数量之间存在相互影响和相互促进作用。总体上经济水平的增长，可以提高农业机械化水平，提高农业劳动生产率、节约劳动力的同时产生劳动力剩余，同时，剩余劳动力的转移可以提高农民人均纯收入中农业生产经营收入以外的部分收入。农村劳动力受教育程度的增加，会提升转移的农村劳动力就业的能力、就业的范围以及更多满足非农业产业对劳动力的需求。

1.3.5 拟合检验与预测

通过以上回归分析计算得出大庆市农村剩余劳动力转移数量的拟合结果（数据保留小数点后两位，仅以2000～2013，2014年为例，其中2014年为模型应用的预测值）。其中，2014年的剩余劳动力转移数量为预测值，是在保持农村男女比例不变（1.03），其余变量均在2013年基础上增加10%的比率，即地区生产总值（5 001.7）、城镇失业率（4.51）、农村人均纯收入（12 760）、城乡消费水平对比（4.4）、农村劳动力受教育程度（5.51）的情况下依据多元回归方程（2）式计算得出。从表7的拟合结果来看，拟合值与统计值基本拟合，为直观体现拟合情况（见图1）。

图1 拟合值与统计值对比图Fig.1 Statistics and contrast figure

2 结论与建议

通过以上回归分析可以得出结论：

（1）多元回归模型可以结合各因素的变动情况，对农村剩余劳动力转移数量进行定量预测，且预测准确度较高，使分析结果更直观、更准确。（2）可依据多元回归模型实现对各影响因素的预期调整与控制，来实现剩余劳动力平稳有序的转移。（3）所选变量均可以在不同程度上对农村剩余劳动力转移产生影响。（4）农村劳动力受教育程度与农村剩余劳动力转移之间是相互影响相互促进的关系。由于研究中变量选取数量有限，还不能充分找到农村剩余劳动力转移的所有主要影响因素，有待于进一步研究。

结合大庆市经济和地域特点现提出如下政策建议：

（1）着重分析大庆市教育投入与农村剩余劳动力转移之间的关系，对农村劳动力有针对性的开办职业教育进行教育与培训，并建立有效的培训监管机制，提高职业技能培训质量，让有限的教育投入产生最大的效益，从而提高农村居民的受教育水平。（2）加大政府引导和扶持力度，提高农村劳动力转移市场化运作水平，实现劳动力供需信息对称，避免农村剩余劳动力转移的盲目性与无序性。（3）从政府层面及时做出农业及非农业劳动力调整和分配方案，最大限度消除各行业间劳动力短缺和剩余浪费并存现象。（4）充分发挥农村基层党群组织的作用，建立劳务输出基地和服务站。（5）完善社会医疗、法律保障体系，消除转移劳动力的后顾之忧。（6）响应大庆市全民创业号召积极引导农民工回乡创业。

［1］李晓杰.农村劳动力转移政策研究［J］.社会科学战线，2007（3）：58-60.

［2］刘红娜.黑龙江省农村富余劳动力转移与城镇化关系研究［D］.哈尔滨：东北林业大学，2007.

［3］崔玉玲，李录堂.陕西省农村剩余劳动力转移影响因素的实证分析［J］.安徽农业科学，2009，37（13）：6182-6184.

［4］凌哲明.黑龙江省教育投入与农村剩余劳动力转移关系研究［D］.哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009.

［5］孙洁，孙娓，李立刚.黑龙江省农村剩余劳动力转移问题研究［J］.商业经济，2010（12）：14-16.

［6］李菁，向玲.财政农业支出对农村劳动力转移的动态效应研究［J］.经济问题探索，2013（2）：32-33.

［7］高梦柯.农村剩余劳动力转移对城乡居民收入差距的影响效应分析［J］.中共四川省委学校学报，2014，26（4）：51-55.

［8］宋淑丽，齐伟娜.基于多元线性回归的农村剩余劳动力转移研究［J］.农业技术经济，2014（3）：104-109.

［9］祝殿凯，金光春，刘培.黑龙江省农垦北安管理局剩余劳动力转移影响因素分析［J］.黑龙江八一农垦大学学报，2014，26（3）：90-93.

［10］孙文生.统计学原理［M］.北京：中国农业出版社，2010.

Analysis of Rural Surplus Labor Migration Influence Factors Based on Multivariate Linear Regression Method——Taking Daqing City as an Example

Song Shuli，Cheng Wei，Yu Bo
（College of Economy and Management，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing 163319）

To study the rural surplus labor migration problem，using partial influence factors as independent variable to set up multivariate linear regression model.Based on annual statistics from 2000 to 2013 of Daqing city yearbook，SPSS19.0 statistical analysis software was used to process the data to analyse the pre-selected factors by multivariate linear regression method.The results showed that there was a linear correlation between various influence factors.The proportion of men and women，local GDP，net income per capital，urban and rural consumption level contrast，level of education were positively correlated with the number of rural surplus labor migration，while urban unemployment rate was negatively correlated with it.Considering the results of the analysis，policy suggestions were proposed to promote the migration of rural surplus labor of Daqing city smoothly and orderly.

multivariate linear regression；Daqing city；labor transfer；influence factors

F274

A

1002-2090（2016）05-0128-05

10.3969/j.issn.1002-2090.2016.05.026

2015-12-15

大庆市哲学社会科学规划研究项目（DSGB2015012）。

宋淑丽（1972-），女，讲师，哈尔滨工业大学毕业，现主要从事人力资源管理教学与科研工作。