劳动力流动对中部地区农村家庭减贫影响研究
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[提要] 按照托达罗“预期收入理论”，经济发展不平衡必导致劳动力流动。本文以泗县为例，利用调查数据，统计劳动力流动与农村家庭贫困情况，采用倾向评分分配法（即PSM模型），得出劳动力流动对农村家庭减贫有显著影响的结论。
关键词：劳动力流动;家庭贫困;务工收入
中图分类号：F24 文献标识码：A
收录日期：2019年10月28日
一、问题提出
20世纪80年代中期以来，随着我国工业化和城市化的发展，农村富余劳动力开始大规模向城市非农产业转移就业。据国家统计局发布的抽样调查报告显示，2016年我国农民工总量已达2.81亿，其中外出务工农民规模则达1.693亿。2017年三季度末外出务工农村劳动力17，969万人，同比增长1.8%。2018年三季度末，外出务工农村劳动力总量18，135万人，比上年同期增加166万人，增长0.9%。随着外出务工人数不断增加，外出务工农村劳动力月均收入也在增加。2017年三季度末，外出务工农村劳动力月均收入同比增长7.0%。而2018年三季度末，外出务工农村劳动力月均收入3，710元，同比增长7.3%。就此看来，主观上人们倾向于劳动力流动能够一定程度上缓解贫困。但是由于统计范围、假设条件等因素的不同，学者们对此存在不同看法：一种观点认为农村劳动力流动能够有效缓解贫困;另一种观点认为农村劳动力流动未必能够减少贫困。
中部地区是仅次于我国东部地区的经济发展第二梯队，2017年中部六省人均GDP为48，695元。在2016年12月26日，国家发改委也印发《促进中部地区崛起“十三五”规划》，以促进经济发展。但安徽仍然有19个县是国家级贫困县，脱贫攻坚仍在路上，泗县就是其中之一。尽管从全国来看，外出务工农村劳动力收入逐年增加，但对于农村家庭而言，勞动力外出务工是否缓解了贫困现状仍有待研究，这也是部分农村脱贫路上的一大问题。基于此，本课题旨在对安徽泗县进行实地调研，获取第一手数据，从而在理论上探讨劳动力流动对中部地区农村家庭减贫的影响。本文利用2019年安徽省泗县187个农户的微观调查数据，重点研究了中部地区欠发达县城劳动力流动的减贫效应。
二、数据来源及统计描述
（一）数据来源及说明。本文所用的数据来自于中部地区贫困县安徽省宿州市泗县的农村家庭调研（2019年1月完成），有效样本涉及两个乡镇（草沟镇、屏山镇）三个村庄（王楼村、屏东村、后姚村），共187份。选择安徽省泗县的依据在于：一是安徽省泗县作为国家级贫困县，值得本课题对其农村减贫方面进行探究。二是该县劳动力流动比例较高。此外，还有笔者走访泗县人力资源与社会保障局以及泗县扶贫办获得的数据。
（二）泗县农村家庭贫困和劳动力流动总体特征
1、泗县总体情况。笔者通过与泗县人社局取得联系，获得了相关前期数据：2017年泗县全县地区生产总值191.22亿元，按可比价格计算比上年增长8.9%。2017年末全县户籍人口96.22万人，其中城镇人口18.77万人，乡村人口77.45万人。而通过查阅网络上安徽省统计局的数据显示，泗县所在的宿州2017年地区生产总值1，466.45亿元，年末户籍人口655.47万。2017年安徽省地区生产总值27，018亿元，户籍人口7，059.15万。泗县以宿州市14.68%的人口，仅贡献了宿州市13.04%的GDP;以安徽省1.36%的人口，仅贡献了安徽省0.7%的GDP。可见，泗县的经济落后于安徽省整体。
走访期间，笔者于泗县人社局获得了2015年与2016年泗县统计年鉴中，对农村住户抽样调查的详细数据。其中，2015年调查了565名住户成员，共463名常住人员，其中农业性质户口409人，6周岁以上在校学生104人。可支配收入总计5，458，406元，其中家庭外出从业人员寄回带回收入940，196元，约占17.22%。2016年调查选取368名住户成员，共293名常住人员，其中农业性质户口267人，6周岁以上在校学生62人。可支配收入4，023，833元，其中家庭外出从业人员寄回带回收入975，189元，约占24.24%。（其余年份数据由于权限问题，无法获知。）大致看出，外出从业带来的收入占比有所提高。
2、样本家庭贫困和劳动力状况。本文主要研究劳动力流动对中部地区农村家庭减贫的影响，因此在实地调研时，着重了解了泗县部分农村家庭贫困状况和劳动力外出务工的情况。本次选取的草沟镇，建档立卡户数为2，439户，人数为6，987人;屏山镇的建档立卡人数为2，197户，人数为6，365人。在全部187份样本中，仅有1户为城市户口，其余均为农村户口，其中有58户为低保户（建档立卡37户）。所有样本中，有2户无劳动力，劳动力占家庭总人口的均值为47.3%。在所有拥有劳动力的家庭中，有163户存在劳动力外出务工的情况，外出务工的劳动力数量与家庭总劳动力的比例大约为73：100。外出务工情况较多的为夫妻双双外出和丈夫外出、妻子留在家中。外出务工者文化程度调查中，占比最大的为初中学历，有189人。
外出务工者年龄在30～40岁之间的人数最多，占比39.1%;其次为20～30岁年龄段，占比为33.1%。外出务工者的性别男女比例为64：36，而他们的婚姻状况中，已婚占到多数，占比71%。在务工地的选择方面，可以看出大部分选择了二线城市或者宿州市。外出务工对于泗县农村家庭来说很常见，在全部样本家庭中，有22人已经外出了15年以上。
三、劳动力流动对中部地区农村家庭减贫影响PSM模型分析
（一）模型说明及变量选取。为进一步探讨农村家庭的诱因尤其是劳动力流动对中部地区农村家庭减贫的内在影响，本部分建立PSM模型（倾向评分分析法）对其调研进行分析。本文主要考察的是农村劳动力流动的减贫效应，把劳动力流动作为核心解释变量，其余变量为控制变量，各变量描述性统计按照“1表示接受培训（处理组），0表示没有接受培训（对照组）”来处理。A-年龄（岁）;B-性别，女=0，男=1;C-文化程度，高中以下=0，高中以上=1;D-婚姻状况，已婚=1，未婚=0;E-初次外出务工年龄（岁）;F-外出工作时间（年）。 （二）模型结果。将单个家庭劳动力人数、家庭常住人口数、年龄、婚姻状况、务工时间、务工城市分别命名为变量a、b、c、d、e、f。通过回归分析结果可初步判定单个家庭劳动力人数、家庭常住人口数、年龄、婚姻状况、务工时间、务工城市对缓解农村家庭的贫困程度有显著影响。接下来运用得分进行样本匹配并分析比较，采用最邻近方法进行得分匹配，并对匹配变量进行筛选。（表1、表2）
匹配处理组，进行平均处理效应的衡量，最后计算平均处理效应的标准误差。（表3）
四、主要结论
由于观察样本数是187，从计量常识角度看，数据处理结果已经具有了充分的可信度。但是也存在一些主观性问题：在回归分析中的权重赋予以及匹配处理组数据时具有一定主观性，不过，通过拟合度估計和误差检验结果，分析结果是可信的。通过对以上分析以及一些未列出的分析细节结果的综合分析，可以得出结论：在其他条件不变的情况下，单个家庭劳动力人数越高，家庭收入提升效应越明显。经分析，笔者认为原因是：随着家庭劳动人数的增加，外出就业机会增多，从而使收入增加。在对家庭常住人口数的分析中，可以得出结论：随着家庭人口数的增多，贫困现象逐渐加剧，通俗地说：吃饭的人多了，自然会加重工作者的负担。通过分析发现年龄在20～40岁的外出工作者对家庭收入的贡献度最大，因为这部分劳动者的劳动能力最强、经验最丰富，打工意愿也较为强烈。相对一些二线城市，北上广深的打工者收入最高，对缓解家庭贫困度的作用更为明显。相对而言，劳动力流动至这些城市会有更多的机会，收入也会更高。在分析中笔者很惊奇地发现，已婚的劳动者比未婚的劳动者有着更高的工资，笔者认为：已婚劳动者因为有着养家糊口的压力与动力，所以会更积极工作以赚取更多工资。在对务工时间的分析中，可以得出结论：务工时间对劳工的薪资增加有正向影响，原因是因为随着务工年限的增加，务工者经验不断积累，技术也更加娴熟。通过一系列的分析，笔者可以确信：在劳动力流动过程中，单个家庭劳动力人数、家庭常住人口数、年龄、婚姻状况、务工时间、务工城市这些因素的改变会使劳动力的流动对贫困缓解程度有不同效果。总而言之，得出结论：劳动力流动对农村家庭减贫有着显著作用。
主要参考文献：
[1]樊士德.劳动力流动对中国经济增长贡献显著吗？——基于区域递归视角的经验验证[J].财经科学，2014（1）.
[2]郑建，周曙东.“一带一路”沿线贸易协定的贸易促进效应——基于PSM模型的实证分析[J].经济经纬，2019.10.10.
[3]杨莲娜，傅亭林.自由贸易协定对我国农产品的贸易效应研究——基于PSM法[J].中国史研究，2019（6）.
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