——基于代際差異的視角
摘要:基于中國綜合社會調查數據，通過Logistic回歸模型分析人力資本、家庭稟賦對農村勞動力就業的影響。人力資本和家庭稟賦對農村勞動力的非農就業或就業狀態都有顯著影響，性別、受教育程度、健康、農業收入占比、家庭年收入對農村居民的非農就業的積極作用是一致的。不同世代農村勞動力非農就業的趨勢沒有明顯差異，但不同世代農村勞動力的就業狀態存在一定程度的差異。與第一代農村勞動力相比，第二代農村勞動無業的概率要低。
關鍵詞:人力資本；家庭稟賦；農村勞動力；就業；代際差異
一、問題的提出
最早提出“剩余勞動力”命題的是李遠岑，他在1957年發表《現階段我國農業中的剩余勞動力問題》，指出解決農村剩余勞動力是一個大問題。宋林飛1982年發表的《農村勞動力的剩余及其出路》則更具影響力，該研究通過調查數據對南通縣的勞動力剩余率進行了計算，提出“從農田耕作中轉移出來，向社隊企業和家庭副業等方面尋找出路”。在20世紀80年代初，農村剩余勞動力命題就越來越多地被學術界認可。“農村剩余勞動力”命題關注農村勞動力的非農就業，體現了從農業社會向工業社會邁進時勞動力結構的轉型。
隨著“農村剩余勞動力”命題被廣泛認可，大量研究聚焦于農村剩余勞動力的非農就業。目前，關于農村勞動力的非農就業的相關研究通常有兩個不同的方向。其一，關注非農就業的后果。這一類研究成果相對較多，將非農就業作為自變量，探討農村勞動力進城務工的社會后果，如關注進城務工的農民工的健康、就業、收入、社會融入等方面。其二，關注促進或影響非農就業的因素。人力資本、家庭因素、社會資本等這些因素具體體現在性別、文化程度、身體健康等方面。已有研究都指出了農村勞動力研究的價值，也為以后的研究提供了非常充實的研究基礎。但是，多數研究僅僅關注是否從事非農職業的影響因素，研究目的指向促進農村剩余勞動力就業。這些研究中含有明顯的城鄉二元思維，往往從經濟利益的角度對農業勞動進行評價，已有研究關注的主體往往是農民工或農村居民，沒有將農村勞動力作為一個主要研究對象，“無業”和“務農”之間及其與“非農就業”之間的差異被忽視；“農村剩余勞動力”命題中預設了非農就業的優越性，農村勞動力就業選擇的主體性沒有凸顯出來；已有研究將農村勞動力視為一個低異質性的群體，忽視了不同世代農村勞動力就業的差異，缺乏代際差異的視角；最后，關于對非農就業的影響因素分析中，人力資本被廣泛證實，但來自家庭方面的影響尚未得到較好的論證。基于此，研究試圖通過實證調查數據來探討人力資本、家庭稟賦對不同世代的農村勞動力就業的就業選擇的影響。
二、理論視角與研究假設
（一）代際差異視角
“代”的概念來自于人口學或人口社會學中“同期群”（Cohort）的概念，同期群與年齡和時期息息相關，指的是一組經歷了相同的社會歷史事件的人口。同期群效應是指當社會變遷對一代又一代的同期群產生不同影響時，生命軌跡的歷史效應就以同期群在同一年齡所具有的不同經歷變現出來，這一人口群體所具有的經歷具有明顯的相似性。在對農民工的研究中，代際差異視角是一種較為常見的視角。“新一代農民工”和“老一代農民工”的劃分就是代際差異視角的表現，以出生年份在1980年前后作為劃分標準，1980年以前出生的農民工為老一代農民工，1980年以后出生的農民工劃分為新一代農民工。部分研究采用了新一代農民群體和老一代農民群體的劃分，也有研究直接采用父代和子代進行區分。父代與子代的區分往往是人口學的“代”，而不是人口社會學的“代”。人口社會學關注不同世代之間經歷的重大歷史事件，因此，研究區分了新一代農村居民群體和老一代農村居民群體。
按照1980年以前出生劃分的老一代農民工群體年齡僅在30歲以上，而考慮到近年來50歲以上的高齡農民工群體規模的不斷擴大，筆者在老一代農村居民群體的基礎上以50歲為界劃分了中年老一代農村居民和老年老一代農村居民，作為第二代農村居民和第一代農村居民。基于此，研究區分了農村居民中的三代人，出生年份分別1959年及以前、1960~1979年，1980年及以后。這三代的生命歷程是存在一定差異的。在1980年前后，改革開放背景下的第一代農村居民面臨成家立業的問題，第二代農村居民尚在學齡階段或務農階段，第三代農村居民即將出生；在2000年前后，稅費改革背景下的第一代農村居民邁入中年晚期或老年早期，第二代農村居民正由青年邁向中年，第三代農村居民尚在學齡階段或職業早期；在2010年前后，農民進城務工成為浪潮之后，第一代農村居民已步入老年階段，第二代農村居民進入中年晚期，第三代農村居民面臨職業選擇。
（二）研究假設
人力資本理論是由舒爾茨和貝克爾開創的，與勞動力就業息息相關的理論成果。舒爾茨的研究較為宏觀，指出人力資本投資是經濟增長的主要源泉，并將人力資本劃分為五類：醫療保健、在職培訓、正式教育、成人學習項目及就業遷移。貝克爾則是人力資本理論的微觀踐行者，為人力資本理論提供了堅實的微觀經濟分析基礎。新古典經濟學的人力資本理論認為，職業（收入）差異的主要根源是勞動者在人力資本方面的差異。勞動力市場分割理論反對勞動力市場同質性的假定，認為存在兩個缺少流動的勞動力市場部門，即首要勞動力市場和次要勞動力市場，該理論的一個核心觀點是人力資本回報在不同勞動力市場之間存在差異。筆者認為，農業就業市場和非農就業市場是兩個不同的勞動力市場，人力資本在其中發揮著不同的作用。
人力資本通過投資完成，而人力資本的投資主要是通過家庭來傳遞的。家庭是社會的基本單位，是個體社會化重要的孵化器。貝克爾指出，家庭在人力資本形成中的地位和作用。影響人力資本投資的家庭因素往往是多方面的，既可能是父母的人力資本，還有可能是經濟資本、社會資本、政治資本等資本因素。布迪厄指出，不同形態的資本在實踐中轉換，資本有效充分的轉換能夠促進生活良性運行。因此，家庭在人力資本投資中必然充當相當重要的角色，家庭稟賦就是家庭資本相關的概念。
從代際差異的視角，可得到3個研究假設：
研究假設1，人力資本對農村勞動力的就業有顯著影響。
研究假設2，家庭稟賦對農村勞動力的就業有顯著影響。
研究假設3，不同世代農村勞動力的就業存在差異。
本研究包括兩個探索性研究議題：一方面，對農村勞動力就業的測量區分非農就業和就業狀況，研究通過這兩種測量來開展探索性的研究，比較在兩種不同測量方式下人力資本和家庭稟賦對農村勞動力就業的影響的差異；另一方面，考察基于農村勞動力回流的現實不同世代農村勞動力的就業狀況。研究傾向于認為，農村勞動力在青年早期和老年早期會回歸農業勞動，這是由于農民工無法融入城市的必然歸宿。研究基于2010年中國社會調查（CGSS2010）的調查數據（1）進行了實證分析。
三、數據來源與研究設計
（一）數據來源
中國綜合社會調查（CGSS）的抽樣設計采用多階分層概率抽樣設計，在全國抽取了100個縣（區）和5個大城市，作為初級抽樣單元。在全國一共調查480個村/居委會，每個村/居委會調查25個家庭，每個家庭隨機調查1人。抽取家庭戶時采用建筑物抽樣的方法，在抽取個人時采用KISH表進行實地抽樣。2010年的調查數據總樣本為11783份。在本研究中，農村居民為戶籍為農業戶口的調查對象，有效調查樣本量為6039份，研究考察的是農村勞動力樣本，將勞動力樣本年齡界定為16歲到65歲之間，農村勞動力分析樣本為5281份。
（二）變量設置
1.因變量
研究關注的是農村勞動力的就業狀況，為了比較非農就業和就業狀態的差異，研究設置了兩個變量——非農就業和就業狀態。非農就業是常見研究中使用的概念，即是否有非農就業工作，有賦值為1，無賦值為0。就業狀態則是將無非農工作區分為務農和無業兩種類型，賦值分別為2、3。基于此，可以對兩種不同變量設置情況下的變量顯著情況進行比較。
2.自變量
在實際研究中，年齡、受教育程度、身體健康狀況通常被用作衡量個體人力資本的變量。考慮到性別在農村勞動力就業選擇中的特殊性，本研究還將性別作為人力資本的代理變量之一。將性別作虛擬變量處理，年齡為連續變量，受教育程度通過常見做法將其轉換為受教育年限，身體健康則采用自評的方式，非常不健康賦值為1，比較不健康賦值為2，一般賦值為3，比較健康賦值為4，非常健康賦值為5。
家庭稟賦主要包括家庭對人力資本、經濟資本等的占有情況。本研究對家庭稟賦設置了4個變量：家庭有勞動收入人口數、農業收入占比、婚姻狀況、家庭年收入對數。家庭有勞動收入人口數是去年家庭成員中有勞動收入人口數，是家庭勞動力的衡量指標。家庭農業收入占比是指去年家庭農業收入占家庭全年收入的比例，是衡量家庭勞動力的指標。婚姻狀況采用虛擬變量的處理，區分為是否有配偶。家庭年收入則采取取對數的方式進行處理。變量編碼情況見表1。
（三）模型選擇
研究對非農就業和就業狀態的影響因素進行差異比較，從而進一步揭示區分務農和無業人口的就業狀態的重要性。本文采用Logistic模型比較分析農村勞動力的就業選擇。
Logistic回歸被廣泛用于因變量為定類或定序層次的分析中。非農就業的影響因素適用二元Logistic回歸，其因變量賦值為1和0，就業狀態的影響因素適用多元Logistic回歸，其因變量賦值為1、2、3。其模型原理如下：
某一事件發生的概率與不發生的概率之比稱為比值，即odds=P/1-P。兩個比值的比就稱為發生比，簡稱Exp（B）。發生比用于分析由于某一自變量變化導致的比值變動，即分析反應變量發生概率的變化情況。
四、不同世代農村勞動力就業狀況
（一）我國農村居民的就業趨勢
隨著城鎮化進程的不斷推進，農村勞動力進入非農就業市場的比重不斷加大。1978年，我國農村居民有近8億，無業人口為48376萬，務農人口為28318萬，非農就業人口僅為2320萬人。2014年，我國鄉村就業人口數為37943萬，其中非農就業人口為15153萬人，從事第一產業的人口數為22790萬人，詳見圖1。可見，1990年以前務農人口一直在遞增，1990~1996年呈現遞減的趨勢，1996~2003年再次出現小幅度回升，在2003年以后直線下降。非農就業人口數一直在遞增，在1996~2003年出現小幅度回落。從我國農村居民總體上的就業趨勢來看，非農人口不斷增加，無業人口和務農人口總體上呈現降低的趨勢，務農人口在不同的階段呈現增減反復的趨勢。
由于國家統計數據未對農村勞動力就業狀況進行專門的統計，所以圖1只能大致反映我國農村居民就業的趨勢，并未限定農村勞動力的概念，不同年齡的人口都可能被納入總體中，因此，就業指標的就業狀況反映的是全體農村居民。而且根據統計口徑的差異，造成非農就業人口數的計算要比《全國農民工監測數據》（2008~2014年）報告的農民工數量要少，所以有必要從微觀數據來了解農村勞動力的就業狀況。
（二）不同世代農村勞動力的就業選擇
基于中國綜合社會調查2010年的數據，在調查的958名16~30歲的農村居民中，非農就業對象有430人，務農調查對象有207人，無業調查對象有321人，非農就業的農村勞動力占到近一半。在調查的2698名31~50歲的農村居民中，非農就業對象有978人，務農調查對象有1302人，無業調查對象有418人，務農的農村勞動力占一半。在調查的1625名51~65歲的農村居民中，非農就業對象有217人，務農調查對象有956人，無業調查對象有452人，務農的農村勞動力超過了一半。
對于不同世代的農村勞動力而言，非農就業比率隨著年齡的升高而不斷降低，務農就業人口比率隨著年齡的升高而不斷上升。同時，不同世代的“非非農”農村勞動力結構也并非一致，無業和務農的比率并未呈現一定的規律。將非農就業作為因變量，發現不同世代的非農就業概率存在顯著差異，將三類就業狀態作為因變量，發現不同世代的就業狀態的顯著差異更大。因此，考慮到“非非農”農村勞動力的就業結構顯得很有必要。
五、人力資本和家庭稟賦對不同世代農村勞動力就業的影響分析
（一）農村勞動力非農就業的二元Logistic回歸
以農村勞動力的非農就業作為因變量，建立了回歸模型1，此時模型的偽決定系數為0.458，與同類回歸模型相比，模型1的擬合度很好，表明人力資本和家庭稟賦對農村勞動力非農就業有很好的解釋力。從模型中可以看到，男性、受教育年限、身體健康三個人力資本變量對農村勞動力的非農就業有顯著影響，農業收入占比和家庭年收入對數兩個家庭稟賦變量對農村勞動力的非農就業有顯著影響，模型1數據分析詳見表2。
數據來源：《中國統計年鑒2015》《中國農村統計年鑒2014》《中國人口統計年鑒2015》注：農村無業人口數是當年農村人口數與鄉村就業人口數的差值，非農就業人口數是當年鄉村就業人口數與第一產業從人數的差值，非農就業人口數為鄉村就業人口數與農業人口數和無業人口數。
從人力資本因素看，男性從事非農勞動的概率是女性的3.572倍；受教育年限程度每增加1年，農村勞動力從事非農職業的概率就上升23.9%；身體健康自評每提高1個單位，農村勞動力從事非農職業的概率就上升9.4%，這表明人力資本越高，農村居民從事非農職業就越多。從家庭稟賦看，農業收入占比每上升1個單位，農村勞動力從事非農職業的概率就下降97.9%；家庭年收入對數每上升1個單位，農村勞動力從事非農職業的概率就上升125.8%。可見，模型1基本上驗證了研究假設2和研究假設3，但并未驗證研究假設1。
（二）農村勞動力就業的多元Logistic回歸
以就業性質作為農村勞動力就業因變量，建立了農村勞動力就業的多元Logistic模型2，模型的偽決定系數為0.506，模型的擬合度較好，表明人力資本和家庭稟賦對農村勞動力的就業有著很好的解釋力。從模型2可以看到，無業和非農相比，所有的人力資本和家庭稟賦變量都非常顯著；務農和非農相比，所有人力資本變量和大部分的家庭稟賦變量也都非常顯著，模型2數據分析詳見表3。
通過對無業和非農兩種就業選擇比較，首先，從人力資本變量來看，農村女性勞動力無業的概率是男性的5.639倍；受教育程度每上升1個單位，農村勞動力無業的概率就下降5.4%；身體健康自評每上升1個單位，農村勞動力無業的概率就下降24.6%，表明與無業相比，人力資本越高，農村勞動力選擇非農職業就越多。其次，從家庭稟賦變量來看，有配偶的農村勞動力無業的概率是無配偶的38.2%；有勞動收入人口數每增加1人，農村勞動力無業的概率就下降41%；農業收入占比每上升1個單位，農村勞動力無業的概率就上升1530.4%；家庭年收入對數每上升1個單位，農村勞動力無業的概率就下降31.7%。最后，從不同世代來看，與第一代農村勞動力相比，第二代農村勞動從事無業的概率要低62%。
從務農和非農就業兩種就業選擇比較而言，首先，從人力資本來看，農村女性勞動力務農的概率是男性的2.555倍；受教育程度每上升1個單位，農村勞動力務農的概率就下降11.4%；身體健康自評每上升1個單位，農村勞動力務農的概率就下降14.9%，這表明與務農相比，人力資本越高，農村勞動力越傾向于選擇非農職業。其次，從家庭稟賦變量來看，有勞動收入人口數每增加1人，農村勞動力務農的概率就下降65.6%；農業收入占比每上升1個單位，農村勞動力務農的概率就上升8243.1%；家庭年收入對數每上升1個單位，農村勞動力務農的概率就上升41.3%，家庭收入與務農概率正相關可能是由于其他家庭成員從事非農職業提高了其家庭的年收入，從而提升了其務農的可能性。模型2顯示，不同世代農村勞動力就業存在一定程度的差異，這驗證了研究假設1；絕大多數的人力資本和家庭稟賦變量對農村勞動力的就業狀態有顯著影響，這驗證了研究假設2和研究假設3。
對模型1和模型2進行比較發現：第一，人力資本和家庭稟賦對農村勞動力的非農就業和就業狀態都有顯著影響的，性別、受教育程度、健康、農業收入占比、家庭年收入對農村居民的非農就業的促進作用是一致的；第二，不同世代農村勞動力非農就業的趨勢沒有明顯差異，但不同世代農村勞動力的就業狀態存在一定程度的差異，無業和非農就業比較而言，第三，第一代農村勞動力相比，第二代農村勞動無業的概率要低62%。對農村勞動力就業狀況的不同測量會部分影響到影響因素的顯著情況，而研究更支持采用就業狀況來對農村勞動力就業的測量結果。
六、結語
基于代際差異的視角，不同世代農村勞動力就業狀況是存在明顯差異的，這種差異體現在無業和非農就業之間，非農就業和務農之間的差異不大。與非農就業相比，務農的收入相對較低，但是對農村居民來說，務農仍然是一項職業，要付出勞動，也會獲得微薄的收入，因此，從農村居民就業的角度來看，是否從事非農職業或者務農與不務農存在很大程度的差異。筆者認為，是否非農就業對農村勞動力就業的測量是存在一定問題，非農就業的指標未能區分無業人員和務農人員的差異，包含非農就業、務農和無業三類內容的就業性質能夠更好地測量農村勞動力的就業狀況。
研究證實了農村勞動力就業的代際差異。與無業相比，第二代農村勞動力比第一代農村勞動力更傾向于會進入非農崗位，但第二代農村勞動力和第三代農村勞動力的就業選擇并不存在明顯的差異。第三代農村勞動力是在改革開放后出生的，因此在城鄉戶籍制度出現松動之后，第二代農村勞動力選擇進入非農崗位的就逐漸增大，第三代農村勞動力大部分會進入非農崗位。這種差異在非農就業的代際比較中未得到證實。對落戶城市的農村人口來說，農村居民非農就業的概率是呈現U型結構的。形成這種結構一方面是因為當前農村青年勞動力必然會進入城市務工，而農村中年勞動力在早期較少進入非農就業崗位，在隨后進入非農就業崗位的概率就越低，務農或無業的概率就越高；另一方面，農村戶籍的可改變性使得外出務工的農村中老年勞動力更有能力獲得城市戶口，但農村中老年家庭跟傾向于集家庭經濟實力去改變子代的戶籍性質，從而使得外出務工的農村老年勞動力在的農業戶籍身份沒有發生改變。
不同世代的農村勞動力存在差異，這種差異正在逐漸縮小，在第二代和第三代農村勞動力之間就業的差異并不明顯。農村越來越多地變成“留守農村”，留守人員改造和建設農村的積極性并不高。因此，在當前農村青年勞動力中培養青年職業農民是發展當地農業的重要內容。農村勞動力的總體處于變動之中，大部分人致力于獲得城市戶籍，他們中有少部分人成功，這使得農村勞動力的同期群不穩定。同時，由于本研究是基于二手數據的緣故，未能觀測到近年來變動趨勢，這是后續研究需要改進之處。
作者簡介：朱慧劼，南京大學社會學院博士研究生
中國鄉村發現網轉自：《內蒙古社會科學》（漢文版）2017年第6期，第175-181頁
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