收入贫困和主观贫困视角下农村劳动力流动减贫效应研究——来自甘肃省779 个样本家庭的微观证据

□梁晶晶，苏芳霞，杜永强，段 嫚，王 晴

（南京审计大学，江苏 南京 211815）

1 提出问题

西方古典经济理论认为劳动力流动能提升家庭收入，缓解流入地和流出地收入不平等的问题，进而缓解贫困。但是团队小组在调研过程中发现，尽管被调研地51 个样本村中劳动力大规模外流，农村贫困落后的面貌并没有发生根本性改变，基础设施不完善、生活水平不高、不愿意花钱看病、儿童辍学以及“空巢”老人等一系列问题在调研地普遍存在。

大规模的劳动力外流能否缓解农村家庭贫困？通过什么指标能综合反映农村家庭的贫困状况？外出务工者的个人特征以及其流动特征对家庭贫困又有怎样的影响？如何发力于这些因素提高农村家庭收入？劳动力流动对甘肃省农村家庭贫困的影响有何特殊性？针对甘肃省当地的特殊情况政府如何实行对该地区行之有效的政策来巩固全面脱贫成果？基于上述问题，文章引入家庭收入贫困和主观贫困的概念。其中收入贫困是以家庭年人均纯收入为标准界定的贫困；主观贫困是为全面反映家庭贫困状况引入的变量，是贫困人口对其整体生活水平的主观评价。在此基础上，通过理论分析和实证分析探究甘肃省农村劳动力外流的减贫效应。

2 文献综述

劳动力流动的减贫效应一直是国内外研究关注的重点，目前主流的观点认为农村劳动力流动具有减贫作用，少部分学者认为劳动力外出务工不利于农村家庭脱贫或其影响具有不确定性。

农村劳动力流动对缓解家庭贫困有积极作用。学者对劳动力流动减贫效应的研究从单一的收入贫困逐步扩展到多维贫困。柳建平和张永丽（2009）利用甘肃省的微观调研数据进行研究，认为农村劳动力流动能提高家庭绝对收入水平进而缓解贫困。樊士德和朱克朋（2019）对东部沿海地区欠发达县域劳动力流动的减贫效应进行分析，指出农村劳动力流动可以缓解家庭收入贫困和主观贫困。韩佳丽等（2018）运用连片特困地区的农户调查数据，分析劳动力流动对农村家庭多维贫困的影响，得出劳动力外流有助于缓解家庭物质层面多维贫困的结论。

劳动力流动对贫困有消极影响，主要表现为对农村发展的制约。汪静（2019）认为，农村劳动力外流会使农村土地大量闲置。李石新和高嘉蔚（2011）认为，高素质劳动力流失阻碍了农村家庭脱贫。

劳动力流动对贫困的影响具有不确定性。其中，杨靳（2006）认为，农村劳动力流动缓解贫困需要一定的条件，主要取决于外流劳动力人均汇款额与其在农村边际产出的相对大小。李翠锦（2014）运用工具效应法和工具变量法分析农村劳动力迁移对家庭贫困的影响，研究发现劳动力外流可以缓解中等收入家庭的贫困，但是对低收入和高收入家庭起不到相应的作用。

总的来看，已有研究存在以下不足：一是偏向于研究劳动力流动对收入贫困的影响；二是缺乏对劳动力流动影响贫困的内在机理分析；三是仅借助对微观数据的实证分析研究劳动力流动的减贫效应；四是仅聚焦于研究劳动力流动能否缓解农村贫困，未具体分析流动特征对贫困的影响。

基于此，文章通过对甘肃省779 份微观调研数据的实证分析，探究农村劳动力流动对样本家庭收入贫困和主观贫困的影响。可能的边际贡献如下：一是从收入贫困和主观贫困两个角度出发研究劳动力流动的减贫效应；二是深入分析样本家庭流动特征和外出务工者个人特征对贫困的影响；三是分析农村劳动力流动的减贫效应在甘肃省的区域异质性。

3 劳动力流动减贫效应的实证分析：来自微观调研的证据

3.1 数据来源

甘肃省位于中国西北部，共有贫困人口111 万人，国家级贫困县43 个，自2013 年精准扶贫政策实施以来甘肃省贫困人口不断减少，2018 年共减少贫困人口77.6 万人，贫困发生率降低到5.6%。在绝对贫困人口不断减少的同时，甘肃省越来越关注111 万贫困人口的脱贫问题。外出务工收入已成为大多数农村家庭的主要收入来源，因此探究劳动力流动对农村贫困的影响十分重要。本次调研选取甘肃省平凉市庄浪县和天水市甘谷县的部分村庄进行访谈式调研，选取以上两个县作为调研地主要基于以下两方面因素，一是这两个县均为国家级贫困县，二是调研所选取的村落劳动力流动现状明显。庄浪县调查对象中有劳动力外流的家庭比例达到78.46%，甘谷县达到80.93%。

本次调研数据共计825 份，有效问卷779 份，有效率94.42%，每份问卷共171 个问题，共涉及15 个乡镇、51 个村、825 户家庭、3 901 人。在有效样本中，共有716 户家庭有劳动力外流，占总问卷的91.91%，无外出劳动力家庭63 户，占比为8.09%。

3.2 指标设计、选择与描述性统计

为探讨劳动力流动对家庭贫困的影响，利用Logistic 模型分析劳动力流动对家庭绝对贫困发生率和主观贫困发生率的影响。Niels Landwehr 等（2005）认为，因变量贫困的界定是按照二分类离散变量。因此采取以下4 种划分贫困的方式：2010 年我国贫困划分标准即家庭人均纯收入2 300 元/年，2020 年全国脱贫标准即家庭人均纯收入4 000 元/年，主观感受下的绝对贫困，主观感受下的相对贫困。描述性统计结果如表1 所示。

表1 Logistic 模型中各变量的描述性统计

3.3 计量方法选择与实证模型建构

劳动力是否流动会影响家庭贫困，流动者的个人特征等因素也会对家庭贫困产生影响。为较全面地分析劳动力流动对家庭贫困发生率的影响，本部分构建8 个模型，以收入和主观感觉划分的贫困作为被解释变量进行回归。

模型（1）至模型（4）主要探究家庭有无劳动力流动对4 种划分方式下的贫困发生率的影响，针对所有的家庭共779 个样本。模型（5）至模型（8）主要研究流动者的其他因素对家庭贫困的影响，针对有劳动力流动的家庭共716 个样本。

研究目的是主要考察农村劳动力流动对家庭贫困发生率的影响。文章以家庭人均纯收入和家庭主观感受作为划分贫困标准，将不同标准下的贫困家庭设置为1，非贫困家庭设置为0，鉴于农村家庭贫困变量的二元特征，选取Logistic 二元离散选择模型来考察农村劳动力流动对家庭绝对贫困和主观贫困发生概率的影响，具体见式（1）。

式中：为贫困发生的概率，1-为贫困不发生的概率；为模型的参数常数项；、、、…β是该模型的回归系数，表示在其他自变量取值恒定时该自变量每变动一个单位所引起的Ln()的变化。

Logistic 模型的偏回归系数为相应自变量变动一个单位所带来的对数发生比的改变量，显然没有直观解释含义，对等式两边取e 的指数变换得式（2）。

式（2）表示自变量变动一个单位时，贫困发生率的变动情况。

3.4 Logistic 模型回归与结果分析

从表2 回归结果来看，劳动力流动确实能够显著影响家庭贫困。在模型（1）至模型（4）中，劳动力流动的系数均为负，且都达到10%的显著性水平，表明劳动力流动不论是对家庭收入贫困还是主观贫困均具有显著缓解作用，即说明了劳动力流动可以缓解家庭贫困。

分析其他控制变量对家庭贫困的影响。由表2 可知，家庭人均受教育程度系数均为负，在模型（2）至模型（4）中显著，表明家庭人均受教育程度的提高与家庭贫困呈负向关系。家庭从事农业生产对2 300 元/年划分的贫困具有显著缓解作用，而对4 000 元/年划分的贫困并不显著，可见从事农业生产可以缓解低收入家庭的贫困发生率，但从事农业生产会加剧主观上的家庭贫困。根据调研情况，居民普遍认为务农是贫穷的表现。在模型（3）中，家庭男性人数增多会降低家庭主观相对贫困，在读人数、抚养人口数、赡养人口数增加会加剧家庭主观相对贫困。

表2 劳动力是否外流对家庭贫困的影响

表3 汇报了引入流动者个人和其流动特征之后的模型回归结果。从流动特征、务工者个人特征和家庭总体特征3 方面分析其对家庭贫困的影响。

表3 流动情况对家庭贫困的影响

3.4.1 流动特征对家庭贫困发生率的影响

从回归结果来看，外出务工人员流入东部更能缓解其家庭贫困。在模型（5）、模型（6）以及模型（7）中，外出务工人员流入东部系数均为负，且显著性较高，表明无论从收入贫困还是主观贫困的角度，外出务工人员流入东部对其家庭贫困均具有显著缓解作用。在模型（7）中，流入西部在同样的显著性水平下与贫困的负向关系强于西部，即流入西部地区更能缓解家庭的主观相对贫困。流动者进入一线城市务工并不能起到缓解家庭贫困的作用。从模型（5）和模型（6）来看，流动者进入一线城市务工的系数均为正，且对主观贫困的影响不显著，可能是进入一线城市的生活成本太高，不能为家庭提供足够的经济帮助。流动者每年外出务工月数的延长可以抑制家庭贫困。在模型（5）、模型（6）和模型（8）流动者每年外出务工月数中的系数均为负，表明外出务工月数越长，越能够降低家庭的收入贫困和主观贫困发生率。提高流动者月收入具有明显的减贫作用。在模型（5）至模型（7）中，流动者月收入的系数在较高显著性水平下为负，可见流动者收入提高可缓解家庭贫困。此外，流动者从事行业为建筑业或制造业在几个模型中并未得出较为一致的结论，流动者岗位为技术人员，在模型（5）中系数为负，在模型（7）和模型（8）中为正，即以2 300 元/年作为划分贫困的标准，流动者岗位为技术人员可以缓解家庭收入贫困，但不能缓解家庭主观贫困。

3.4.2 流动者个人特征对家庭贫困的影响

提高流动者受教育程度可以缓解家庭贫困。在模型（5）中，流动者的文化水平系数为负，且较为显著，即流动者文化程度提高与家庭收入贫困呈现反向关系。流动者年龄、婚姻状况、随迁方式、外出务工人数在模型中与贫困并无明显关系。

3.4.3 家庭整体特征对贫困发生率的影响

家庭总人口数增多与贫困发生率显著相关，其在以收入划分贫困的模型中系数为正，即家庭人口数增加会加剧家庭贫困，而在模型（7）中系数为负，即家庭人口数增多与家庭主观相对贫困为负向关系。家庭男性人数的系数在模型（5）和模型（6）中均为正，即男性人数增加与收入贫困呈正向关系。模型（8）中家庭人均受教育程度系数为负，表明家庭人均受教育程度降低可以缓解家庭的主观绝对贫困。模型（7）中在读人数和家庭赡养人口数，是否从事农业生产系数均为正，即在读人数和赡养人口数增加均会加剧家庭的主观相对贫困，从事农业生产也会使农户主观上认为自己更贫困。

4 结论与政策建议

文章通过实证研究发现，农村劳动力流动可以显著缓解样本家庭的收入贫困和主观贫困。进一步研究表明，流动特征中，外出务工人员流入东部更有利于家庭减贫。但流入一线城市不能起到缓解收入贫困的作用。流动者从事技术含量高的工作能降低家庭贫困发生率。务工者年外出时间越长、务工收入越高，越有助于缓解家庭贫困。外出务工者个人特征中，其受教育程度越高，越有利于减贫。家庭整体特征中，家庭人均受教育程度的提高能降低家庭贫困发生率。从事农业生产可以缓解收入贫困。在读人数、抚养人口数和赡养人口数增多均会加剧家庭收入贫困。此外，样本地还存在留守儿童、空巢老人、土地资源闲置及利用效率低等问题。外出务工人员进入城市后在基本生活保障和社会融入等方面也面临较大困难。基于以上研究结论，提出如下建议。

一是当地应当重视教育，通过劳动力流动缓解甘肃省的贫困。一方面，对在读学生进行帮扶，贫困家庭的子女在学校接受教育期间，政府应长期提供帮扶，防止其因贫困中断学业。着重提高教师薪资待遇、完善当地教育设施，为甘肃省吸引优质教育资源。另一方面，重视劳动力的人力资本投资，授人以渔，培训身无长技的务工人员，让贫困家庭有能力改善自身的状况。

二是通过社会保障和有序统筹调动劳动力，减少外出务工者的后顾之忧。一方面，由于劳动力外流，农村存在大量留守儿童和留守老人，政府应当加大社会保障力度，增加对育儿所、学校、医院和养老院等机构的投入，帮助贫困家庭解决上学、看病和养老等问题，减少外出务工者顾虑。另一方面，农忙季节劳动力不足迫使外出务工者返乡，缩短了其外出时间，因此政府可以在农忙时期有序统筹调动劳动力，最小化劳动力返乡成本，最大化劳动力利用效率。

三是促进甘肃省土地规模经营，鼓励种植经济作物。甘肃省劳动力大量外流致使土地大规模闲置，小规模经营和种植谷物导致农业生产的高投入和低回报。因此，当地政府应回收闲置土地，促进土地规模经营。同时，应当根据地区特征发展经济作物，释放更多土地红利。