农村劳动力流动的区位选择：影响因素及区域差异
——基于全国28个省份农民个体行为决策的分析

2017-10-09 01:48付振奇陈淑云洪建国

华中师范大学学报（人文社会科学版） 2017年5期

关键词：区位劳动力流动

付振奇陈淑云洪建国

(1.华中师范大学中国农村研究院，湖北武汉 430079；2.华中师范大学经济与工商管理学院，湖北武汉 430079)

农村劳动力流动的区位选择：影响因素及区域差异
——基于全国28个省份农民个体行为决策的分析

付振奇1陈淑云2洪建国2

(1.华中师范大学中国农村研究院，湖北武汉430079；2.华中师范大学经济与工商管理学院，湖北武汉430079)

本文使用全国28个省份的大规模跟踪调查数据，运用Heckman两阶段选择模型对我国农村劳动力空间流动区位选择的影响因素及区域差异进行了分析。研究发现：(1)从整体上来看，劳动力流动在区位选择上较少受到个体人力资本特征和家庭因素的影响，村庄环境和宏观经济社会环境是影响劳动力区位选择的重要因素；(2)从不同区域来看，劳动力流动的区位选择是一个复杂的过程，不同区域农民所关注的因素各不相同,东部区域多关注个体人力资本及地区环境特征，中部区域多关注人力资本和村庄环境因素，而西部地区更多关注的是宏观经济社会特征因素;(3)在不同的区域，年龄、教育和省份非农产业状况等对劳动力区位选择决策的影响作用反差明显，其内在机理有所区别;(4)地区层面的公共服务提升对中部和西部地区劳动力选择在当地就业具有显著促进作用。因此，因地制宜地制定人口迁移的引导政策更有利于当前“全面推进新型城镇化”的战略实施。

农村劳动力；区位选择；外出动机；区域差异

一、引言

改革开放以来，随着城镇化水平的不断提升和工业化进程的不断推进，农村劳动力由乡村向城市流动已经是一个十分普遍的现象，十三五规划中明确提出，要“促进有能力在城镇稳定就业和生活的农业转移人口举家进城落户”。有序推进农业转移人口市民化和促进各类城市协调发展是全面建设城镇化的战略要求，也是当前政府工作任务的重点内容。就农民个体外出的行为选择来看，受制于户籍制度的限制，外出务工是农民物质生活资料获取的重要途径，也是增加家庭收入的一种策略选择，这是中国农村劳动力市场参与的动力所在，但工作的区位选择无疑会直接影响农民对于意向城市的迁入①。就区域经济发展来说，大量劳动力的流入为城市经济发展提供持续动力的同时，也对城市公共服务的提供提出了更多的要求，人口流动的区位选择影响着我国区域经济的市场分布和社会经济结构的变化。

源于城乡二元结构和城乡收入差距的驱动，使农村人口由乡村向城市流动成为常态，但流动的区位选择却是多样性的②。第六次人口普查的数据显示，2010年我国流动人口已达到2.61亿，占总人口比重近20%，部分经济较为发达的地区(如北京、上海、广东)成为人口的流入地，而经济欠发达的地区(如四川、湖南、河南)，成为人口的净流出地区③。随着我国经济对于出口依赖的降低，区域的产业结构分布也在不断变化，人口就业的区位选择随之而变，“跨省流动”和“返乡就业”成了现如今农村劳动力流动的两大重要特征。已有的研究也已经证明，人口对于区域经济状况的发展有着显著影响，区域经济发展状况也在一定程度上影响了人口流动的选择④。那么，作为占中国总人口比重达46.23%的农民，他们中多数人在流动的区位选择上受到哪些因素影响？不同区域影响农民流动区位选择的因素有何差异？就这些问题的讨论对于了解当前农村劳动力流动的决策行为逻辑和“全面推进新型城镇化”战略的实施有重要的现实意义。

二、文献回顾

从流动的决策过程来看，劳动力流动的决策可分为是否流动和流向哪里两个步骤，现有的研究也主要沿着这两个脉络展开，一类是对农村劳动力外出流动影响因素的研究，一类是对劳动力跨区域流动问题的研究。就劳动力外出流动的影响因素来看，研究主要沿着三个方向逐步推进，分别是个体人力资本和家庭特征对于劳动力流动的条件性研究，外部的经济和制度环境对劳动力流动的制约或推动性研究，社会关系网络为劳动力流动提供的可能性研究，对于跨区域流动问题的研究中，多集中在从宏观因素的角度对流动选择的影响进行的讨论。

多数研究都认为个体人力资本和家庭特征对农村劳动力流动的影响是显著的。在早期的研究中，人力资本对于劳动力流动的影响得到了多数学者的关注。已有的研究表明，受教育年限⑤、性别⑥、健康状况⑦、年龄⑧都是影响劳动力流动的重要因素。但在早期的研究中，涉及家庭这类变量的相对较少，姚洋提出农户耕地这种家庭资源对于农民外出影响的研究⑨和Bowlus提出的家庭结构对于农业劳动力配置会产生一定影响⑩是较早涉及农户外出在家庭层面的研究内容。在最近的研究中，Meng等人认为中国过半的农村劳动力迁移是已婚夫妇的迁移，这种迁移更多是一种联合决策的结果，家庭因素对于劳动力迁移的研究被进一步的重视，同时，父母健康状况、儿童状况在妇女迁移中的重要作用等也都逐渐成了研究家庭特征对于人口流动影响的重要方面。

个体人力资本是流动产生的条件基础，外部环境则是流动的推动或制约因素。在对外部环境的研究中，主要围绕着经济因素和制度环境两个方面展开。收入的绝对差距和相对贫困论、区域经济差异持续扩大论、成本收益论、就业状况论几种类型的研究分别从不同的角度对劳动力流动的动因进行了研究。这些研究的结论大多具有一致性，在一定程度上揭示了农户以增加收入为导向的迁移动机，但对于制度安排的研究类型多样且结论各异。从内容上来看，主要是围绕着户籍制度、地方政府政策、就业制度、土地制度等因素展开。蔡昉指出，户籍制度的松动为劳动力的外出创造了条件，但孙文凯等人的研究却认为当前的户籍制度改革对农村劳动力的流转影响有限。城市单方面控制的劳动力流动政策直接造成了城乡的隔离，城市的制度环境直接影响了劳动力是否能够在城市定居。同时，就业政策、农村的土地制度安排、财政支农政策也被认为是影响农村劳动力迁移的重要因素。这些研究的切入点和结论有所区别，但都无一例外的证实了外部环境对于迁移的重要影响。

社会关系网络是个体与外部环境之间联系起来的重要途径。社会资本(或关系网)和信息获取能力的差异也影响着劳动力的流动，Zhao将其原因归咎于物质、心理和信息成本的差异。但社会网络发挥作用是存在一定的条件的，学者们指出，在社会关系网络发挥作用的同时，工资水平对于外出的影响是不容忽视的，高虹等人认为社会信任发挥作用时，其与市场化程度的变化密切相关，郭云南等人的研究将社会网络具体到宗族网络中去，同样也得出了类似的结论。

正如蔡昉所提出的劳动力迁移的两个步骤一样，在个体决策过程中，劳动力的外出流动行为也可以分为两个步骤，首先是决定是否外出，其次是决定去哪里外出。就外出的区位选择的研究来看，早期的研究主要是运用人口普查的数据对劳动力跨省份流动状况进行特征性描述，对流动模式进行分析，具有代表性的有丁金宏等人对劳动力移动方向和外出特征的分析；王子成等人对劳动力迁移模式的分析。从最近几年的研究来看，区域流动的影响因素研究逐渐引起了学者的重视，学者主要从迁入地和迁出地的经济特征的角度去研究劳动力的跨省流动。如Fan使用区域经济发展差距、外出存量、人口和距离等变量对中国的跨省人口外出的现象进行解释。王桂新等人认为省际人口外出区域模式的变化主要与迁入地的收入水平、空间距离等因素相关。刘晏伶等人认为迁入地城镇居民收入是吸引人口进入的重要原因，迁出地的收入、科技文化水平和迁入地农村收入与外出率负相关。张耀军等人、Gries等人的研究指出城镇化水平等是影响人口省际流动的重要因素。此外，Gries等人同时指出农村贫困、城乡收入也是影响人口省际流动的重要因素。刘生龙认为迁出省份的人均GDP、迁出省份的总人口、迁入省份的人均GDP和迁移存量四个因素是导致中国大规模省际人口迁移的重要因素。这些研究都指出，宏观层面经济环境是影响劳动力外出区位选择的重要因素。

上述研究分别从不同的视角对劳动力流动的影响因素和劳动力跨区域流动的相关问题进行了研究，是本文研究的基础，但依旧存在可进一步扩展的空间。本文的贡献如下：首先，本文将研究主题聚焦于外出区位选择问题，是对以往研究中外出迁移影响因素研究的进一步深化，将外出行为细分为是否外出和去哪里外出(外出区位选择)两个步骤研究，将外出的区位选择细分为本村、村外乡(镇)内、乡(镇)外县内、县外省内和省外五种类型，是对当前研究的进一步深化。其次，当前对于区域流动的研究都采用了人口普查的数据对劳动力的省际流动问题进行了研究，受制于数据本身的限制，多数缺乏微观数据分析，本文使用中国农村数据库对全国10402位农民个体流动状况连续两年的跟踪调查数据，从个体行为选择的视角对外出流动行为进行研究，研究的数据基础较为充分。最后，多数研究并未深入探讨区域的差异性，考虑到我国各个地区的经济发展状况，农村居民行为差别较大，本文通过分区域的讨论来对农村劳动力流动的区位选择进行研究，使问题的分析更贴近实际。

三、理论框架与模型设定

劳动力流动的相关理论发展至今已经较为丰富。乔根森的需求消费拉动外出、哈里斯-托达罗的收入差距影响外出动机、伊斯特林的相对收入差距引起外出、舒尔茨和斯亚斯坦德提出的劳动力外出成本-收益分析模型都是从个体选择动机的角度对劳动力的外出行为进行了解释。Stark提出“尽管劳动力外出行为的执行者通常是以单个外出者的形式出现的，但由个别人进行的外出行为实际上是一组人决策的结果，或是对一组人决策的执行，家庭就是这一组人的存在形式之一”，这对问题进行了深化，在家户经济特征明显的中国农村，家庭往往是作为行动决策的整体而存在的。随后的劳动力外出理论中纳入了“风险共担、利益共享”的契约安排来解释劳动力的外出现象，同时引入了社会网络、社会特征等因素来对这一现象进行分析，对劳动力外出做出了很好的解释。Wolpert的研究将劳动力外出的微观因素与宏观因素相结合，认为外出者不一定是“理性经济人，而在追求效用最大化”，进而形成了地方效益理论，尽管这一理论对于分析外出对象选择外出区域具有了很好的适用性，但对于问题的研究是建立在外出者主观满意度的基础上，因此也具有一定的局限性。不可否认的是作为有限理性人，农村劳动力的流动结果通常是建立在外出需求和外出可行的基础上的。个体的外出行为受到了信息获取情况、制度约束等因素的影响，同时也是个体条件限制、家庭实际情况及主体对外界认知的结果。因此，从个体行为决策的逻辑起点来看，个体人力资本特征、家庭特征、村庄环境、宏观经济社会环境都可能会在一定程度上成为影响劳动力流动的重要变量。

就外出的区位选择来说，Baldwin的研究表明，就劳动力个体来说，在远距离的外出中，由于外出成本过高，预期对于外出行为并没有大的影响，外出者更多考虑的是以长期效用为目标，而近距离的外出，往往外出成本较低，更多考虑的是短期或者瞬时的因素。对于大多数农村劳动力来说，远距离的外出无疑是一种冒险，远距离外出意味着劳动力个体要承担更多的成本，这种成本包括对于外出地的未知、迁入地的社会生活成本，心理融入成本等。本文基于这种理论，将劳动力区位选择的地点划分为本村、村外乡(镇)内、乡(镇)外县内、县外省内和省外五种类型，农户选择的区位不同，其所承担的外出风险、所需付出的成本等因素也各不相同。从理论上来看，这种风险和成本的确定与个体人力资本特征、家庭状况、村庄环境、宏观经济社会环境等因素可能有一定的关系，在这些因素的影响下，形成了劳动力流动的最终区位选择。

从研究主题来看，是否外出是一个二元选择问题，而区位选择是一个多元选择的问题，因此，都不能够用一般的线性模型来衡量。从样本选择来看，劳动力流动的区位选择是建立在是否流动基础上的，这也就出现了样本的自选择问题，破坏了样本原本的随机性，这种非随机的样本将会导致有偏估计，针对样本偏差的问题，Heckman样本选择模型为样本的自选择问题提供了解决方案，从而解决了样本偏差的问题。Heckman样本选择模型包含了选择方程和结果方程，在本文的研究中，将劳动力的空间流动选择决策分为两个阶段，第一阶段为Probit外出选择模型，这里主要去观察劳动力选择外出务工流动所受哪些因素影响，第二阶段是修正流动的区位选择模型，进一步观察劳动力流动的区位选择受到哪些因素影响，本文根据变量特征和上文的理论分析，将第二步的模型设定为多元有序Probit模型。模型的基本形式如下：

P(w=1|Z)=Φ[zβ+u0]

(1)

P(y=yi|X,λ)=P(Xβ+αλ+u0)

(2)

方程(1)为Heckman第一阶段的务工选择模型，w代表是否外出务工，z是影响农村劳动力选择是否出去务工的因素，包含上文已经分析的个体人力资本特征、家庭特征、村庄环境、宏观经济社会环境变量四个层面的内容。方程(2)为Heckman第二阶段的务工区位选择的基本模型，其中y代表外出的区位选择变量，属于多分类的有序变量，i有1，2，……，m共m个选择(本文中m=5)。若y>0，那么,w=1,否则w=0，其中X代表影响区位选择的多种变量，为mills逆，用来克服样本选择偏差，λ的计算公式为：

λ=φ(Zβ+u0)/Φ(Zβ+u0)

(3)

(4)

假设ui为正态分布累积函数F(x),那么y取各个选择值(y=1,2,3,4,5)的概率分别表示为：

P(y=1|X)=F(k1-Xβ)

P(y=2|X)=F(k2-Xβ)-F(k1-Xβ)

P(y=3|X)=F(k3-Xβ)-F(k2-Xβ)

P(y=4|X)=F(k4-Xβ)-F(k3-Xβ)

P(y=5|X)=1-F(k4-Xβ)

对于有序Probit模型的参数估计使用最大似然估计法。

四、变量设置与数据说明

(一)变量设置

在以往的研究中，对劳动力区位选择的研究相对较少，且设置的变量主要是考虑宏观经济特征变量，这使得对区位选择分析的变量选取依据并不充分，所幸的是，本文结合以上文献综述及理论分析内容，可以参照以往对劳动力迁移影响的研究，设置对劳动力区位选择影响的变量。涉及的变量包括个体人力资本特征变量、家庭特征变量、村庄环境变量和宏观经济社会环境变量四类，以下对其进行具体说明。

个体人力资本特征变量。根据前人对劳动力流动的研究，选取个体的性别、年龄、受教育情况、婚姻状况、健康状况来反映个体人力资本对于农村劳动力空间流动决策和区位选择的影响。年龄和受教育程度反映着决策者认知能力状况，而婚姻和健康状况则是外出流动的制约或推动因素。在本文中，性别、婚姻状况为虚拟变量，控制组分别为女性和未婚，将身体健康状况分为优、良、中、差、很差五个类别，用1-5的序数表示。

家庭特征变量。主要选取个体所在家庭的家庭劳动力数量、家庭在读学生比例、家庭老年人所占比例，家庭人均承包地面积、家庭农业亩均生产投资、家庭债务状况来综合反映劳动力空间流动决策和选择的影响。家庭劳动力数量在一定程度上反映着一个家庭劳动力是否富足的情况，在家户经济特征十分明显的背景下，家户成员之间的分工协作是改善家庭生活状况的一个重要途径，考虑到家庭成员之间协作的因素，在读学生和家庭老年人所占的比例在一定程度上会影响劳动者外出的区位选择，而家庭的人均承包地面积则是代表着家庭原有的资源禀赋，亩均生产投资和家庭债务情况在一定程度上代表着家庭对于资金需求的紧缺程度。其中家庭人均承包地面积、家庭农业亩均生产投资、家庭债务状况三个变量取对数。

村庄环境变量。主要选取村庄和县城的距离、村内务工人数比例、村内企业个数、村庄学校数量四个变量。已有的研究表明农村劳动力外出务工受到社会网络关系的影响，村庄和县城的距离(以村委会行驶到县政府的距离为准)为外出务工提供便利性，村与县城距离和村庄的务工比例也在一定程度上反映了个人社会关系的网络覆盖范围。而村内企业的数量更多地吸引村内劳动力前去务工，村内的学校数量在一定程度上反映了村内的公共设施情况，其中村庄与县城的距离变量取对数。

宏观经济社会环境变量。这里借鉴已有的研究结果，在考虑城市和省份的人口状况、经济发展水平的基础上加入非农产业比重和公共服务状况两大要素，非农产业比重在一定程度上可以反映出一个地区的非农就业容量，而公共服务水平也可能会影响劳动力的迁移选择。考虑到不同城市和省份的差别，将通过所在地区状况和省份状况两个层面衡量。具体而言，涉及的变量主要有地区户籍人口、地区城市人均GDP、地区非农产业比重、地区人均财政支出、所在省份的户籍人口、所在省份人均GDP、所在省份非农产业比重、所在省份人均财政支出八个变量。人口状况用户籍人口来衡量，区域经济发展水平用人均GDP来衡量，非农产业比重以二、三产业在区域或省份GDP中所占的比重衡量，公共服务状况运用人均财政支出额来替代，上述八个变量均取对数。

对于农村劳动力空间流动行为决策的变量以农村劳动力是否在外长期务工来表示，是否外出为虚拟变量、其中未外出为控制组；流动的区位的选择用序数1-5表示，分别代表劳动力在本村、村外乡(镇)内、乡(镇)外县内、县外省内和省外的分布状况，以此来衡量劳动力距离家庭居住地的远近，这种距离并非完全意义上的物理距离，更多是一种区位选择的心理距离。模型中加入以2013年为控制组的年度虚拟变量，同时对地域特征进行控制。

(二)数据说明

本文所使用的个体数据、家庭数据及村庄环境数据源于华中师范大学“百村(居)观察”项目2013年和2014年两次大规模的农村住户调研数据，由华中师范大学中国农村研究院完成，调查使用随机抽样与分层抽样相结合的方法展开，涵盖28个省份中的176个城市，包括262个村庄中的3463个农户家庭，共计10402位个体样本连续两年的跟踪调查数据，涉及范围较广，具有一定的代表性。其中所属地区数据和省份数据来源于2013年和2014年的《中国城市统计年鉴》的地区数据和各个地区社会经济统计公报中的数据，将涉及的价格数据均折合为2013年的基期不变价格。

图1 劳动力外出人数占调查对象人数的比例

各个省份调查对象中劳动力外出人数占调查对象人数的比例如图1所示，可以看出，全国流出比例最多的区域集中在中部地区的湖北、湖南、重庆等地，两广地区和江苏比例也较高。广西乡镇以内流动比例较高，广东县外省内流动比例较高，使整体流动比重上升，江苏各个层面的流动比例相对均匀。第二层次包括河南、安徽、江西、四川等地，而西部地区的外出流动比例相对较低，位于全国较低水平。

文中对数据的描述把外出流动的区位选择分为乡镇以内(因在本村的数据较少，这里将乡镇和本村合并在一起描述)，乡外县内(含县)，县外省内及省外四个类别进行说明。图2、图3、图4、图5分别表示劳动力选择在乡镇以内、乡外县内、县外省内及省外几种类型流动占外出劳动力总人数的比例。可以看出，中部地区省外流动比例相对较大，而沿海地区由于乡镇经济发达等原因，在乡镇务工的比例也较大，新疆西藏等地在县外省内务工的比例相对较大，各个区域之间的流动状况反差明显。

图2 乡镇以内流动占总流动人口比例

图3 乡外县内流动占总流动人口比例

图4 县外省内流动占总流动人口比例

图5 省外流动占总流动人口比例

五、实证分析

在对模型检验之前，需要对各个变量之间的相关性进行检验，以观察变量之间是否存在严重的多重共线问题，进而导致估计偏误。本文通过相关系数矩阵检验变量之间的相关系数，检验结果显示，除了年龄与婚姻状况的相关系数为0.72之外，多数相关系数较小，因此，可以认定不存在严重的多重共线问题，为了谨慎起见，进一步考察了膨胀方差因子，膨胀方差因子为1.56，可以判定不存在多重共线的问题。为了降低异方差的影响，文中对方差较大的变量取自然对数。同时，由于本文使用的微观数据属不同区域，扰动项的聚类可能会影响到模型的有效性，因此，在估计过程中采用聚类标准差，使结论更加可靠。相对于两步估计法来说，最大似然估计法更有效率，也更适合本文的模型设置，因此，本文使用最大似然估计法。为了保证估计结果的稳健性，本文也将Heckman两阶段模型的第二步估计使用有序logit模型，对估计结果进行了稳健性检验，估计结果与正文估计结果基本一致，由于篇幅受限，文中未做结果展示，如有需要，可向作者索取。

(一)全样本检验

本文首先使用全国的数据对决定个人是否外出和外出区位选择的影响因素进行检验。结果如表1所示，估计结果显示mills逆显著，因此，存在样本自选择的问题，运用Heckman的方法是有效的。依据前文的理论分析，本文将变量分为了个体人力资本特征、家庭特征、村庄环境和宏观经济社会环境四类，从模型检验的结果可以看出，个体人力资本特征，家庭特征的大多数变量对于农村劳动力外出的影响是显著的，但就外出的区位选择来说，村庄环境、宏观经济社会环境中的变量显著的较多，而人力资本特征和家庭特征中对其影响显著的变量较少。

从个体人力资本特征来看，性别对是否外出务工的影响十分显著，男性外出的概率要远大于女性；随着年龄的增大，外出的概率也在减小；学历越高的人，外出的可能性也越大；已婚者外出的可能性要远大于未婚者，这与多数研究的结论相同。从区位选择来看，个体人力资本特征中，已婚的劳动力更倾向于选择流动到距离家庭更近的区域，这可能是出于方便对家庭照顾的考虑。

从家庭特征上来看，多数家庭特征变量对是否外出务工的影响十分显著。家庭劳动力的数量越多，人均承包地越少，外出务工的可能性也就越大，家庭中学生比例越多，劳动力外出的可能性越小，亩均投资越多，农村劳动力外出的可能性越小。从外出区位选择方程来看，亩均承包地投资越多，外出的区位选择上也越偏向于距离家乡更远的地区，亩均投资过高，可能会对农户的收益带来一定的冲击，这会在一定程度上使农村劳动力对务工的比较收益认知进一步强化，进而选择相对工资较高的区域就业，而不是去选择与自己村庄相对接近的区域外出工作。

从村庄环境来看，村内务工比例越高，农村劳动力外出的可能性也就越大，外出务工更可能会成为一种村落范围内的集体行动。从外出区位选择来看，村与县的距离是影响农村劳动力区位选择的重要因素，距离县城越远，劳动力外出的距离也就越远，村庄与县城的距离越远，信息获取的难度相对较大，交通成本的投入也相对较高，到更远的区域去工作，是一种高成本与高收益并存的行为；村庄的务工比例越高，反而农村劳动力更倾向于在距离家庭更近的地方务工，这种现象的出现可能是一种长期经验学习的结果。相对而言，务工比例越高，带回的信息反馈也就越多，外出的距离越远，村民对外在环境的了解程度也相对较低，务工也需要付出更多的成本，但是否能够获得较高收益是一个不确定性的结果，在区域差距逐渐缩小的情况下，这种信息反馈可能会使劳动力倾向与选择距离家乡更近的地方务工，进而对外出风险进行规避。

从宏观经济社会环境来看，地区的非农产业比重与劳动力选择是否外出负相关，地区非农就业比重越高，非农就业机会也就可能越多，外出的可能性也就越小。对于劳动力流动的区位选择来说，地区的公共服务越差，外迁的距离也就越远；省份经济状况越差，外出的距离也就越远，劳动者在务工区位选择上，更倾向于对公共服务较差、经济状况差的区域进行规避。通过以上的分析可以认为，劳动力外出行为的选择理性十足，周边市场的工作岗位状况直接影响劳动力是否外出，劳动力外迁在区位选择上视野宽广，地区的公共服务状况和省份经济状况的落后会直接刺激劳动力远距离外出。