农村劳动力非农就业工资决定的代际差异研究
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作者: 刘美玲
摘要：本文基于中国家庭健康与营养调查（CHNS）2006年的成人调查数据，对农村劳动力非农就业工资决定影响因素的代际差异进行了实证分析。研究结果表明：年龄、受教育年限、性别、是否为家庭农业主要负责人等变量对第一代农村劳动力非农就业参与的概率有着显著的影响，而对于新生代农村劳动力，其参与非农就业的概率只与反映人力资本水平的受教育年限变量显著相关。非农就业经验对第一代农村劳动力非农就业工资性收入存在负影响，对于新生代农村劳动力，受教育年限对工资性收入的影响显著为正，且工资性收入存在性别上的差异。
关键词：非农就业；工资决定；代际差异
作者简介：刘美玲，女，山东胶州人，安徽财经大学商学院教师，研究方向：产业经济学。
中图分类号：F323文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（s）.2011.10.13 文章编号：1672-3309（2011）10-53-03
一、引言
现阶段中国农村劳动力参与非农就业的主体快速转换，具体表现为改革开放早期外出务工的农村劳动力逐步退出非农就业市场，与此同时，改革开放之后出生的新生代农村劳动力大量进入城市，逐渐成为非农劳动力就业市场上的供给主体。农村劳动力代际间的分化和差异日益引起政府和学者的重视，2010年中共中央、国务院在《关于加大统筹城乡发展力度、进一步夯实农业农村发展基础的若干意见》（中央一号文件）中明确指出要“着力解决新生代农民工问题”。在此背景下，深入剖析两代劳动力在就业市场上所表现出的差异对于政府制定农村劳动力转移的相关政策有着极为重要的意义。
目前，国内关于农村劳动力代际差异的研究集中在对于两代农村劳动力的个体特征、社会经济特征、就业状况等差异的比较上（杜书云等，2008；黄祖辉等，2008；周可等，2009），分析了两代农村劳动力的特征及流动动因和择业期望的代际差异。两代农村劳动力在非农就业的工资性收入决定上是否存在代际差异？本文通过实证研究试图回答上述问题。需要指出的是，本文研究过程中所指的 “第一代农村劳动力”和“新生代农村劳动力”以1978年为界，由于本文使用的是CHNS2006年的调查数据，所以下文的分析中，“新生代农村劳动力”为年龄在28岁及以下的农村劳动力，而“第一代农村劳动力”为年龄在29岁及以上的农村劳动力。
二、数据来源及样本描述
本文采用的是由美国北卡来罗那大学Chapel Hill分校和中国疾病与预防控制中心于2006年所做的中国健康与营养调查的数据（CHNS）。研究选取农村调查点中户籍类型为农业户口，年龄在16―60岁之间的农村劳动力作为研究对象，在剔除了有关缺省观测值后，得到有效样本2768个，其中非农就业劳动力为858人。有关样本的描述性统计见表1。
由表1可以看出，首先在受教育程度方面，新生代农村非农就业劳动力的平均受教育年限为9.43年，高于第一代农村非农劳动力8.13的受教育年限。其次，新生代农村非农劳动力的平均工资为每月824.26元，低于第一代非农就业劳动力的885.31元，这可能是由于样本中的农村年轻劳动力正处于职业发展的初期，导致其工资水平低于第一代的非农就业劳动力。再次，新生代农村非农就业劳动力中，男性劳动力的比重为54%，比第一代农村非农就业劳动力低12个百分点，这说明在新生代农村非农就业劳动力中，大量年轻女性劳动力参与非农就业，性别比例较第一代农村非农劳动力相比更加平衡。
三、实证分析方法
考虑到可能存在样本选择问题，本文在对非农就业工资性收入的决定因素及代际差异的分析中使用了Heckman选择模型（Heckman Selection Model）。该模型是通过两阶段的估计得以实现的，第一阶段利用Probit模型估计一个非农就业参与方程：
对于参与非农就业的劳动力，Pi=1，而没有参与非农就业的劳动力，Pi=0，P*为Pi的潜变量，Zi是非农就业参与方程的解释变量，?琢是有待估计的参数，?着i为随机扰动项，其服从正态分布。根据上式估计可以获得逆米尔斯比率（Inverse Mills Ratio）?姿，我们将其作为第二阶段估计中的变量以纠正样本的偏差。
第二阶段是运用普通最小二乘法（OLS）对工资决定方程进行估计，并将?姿作为估计方程的一个变量来控制样本选择偏误。
Yi=?茁Xi+?浊?姿i+?啄i
其中Yi是非农就业劳动力的工资收入，Xi为非农就业工资决定的影响因素，?茁和?浊是待估参数，?啄i为服从正态分布的随机扰动项。若逆米尔斯比率?姿的系数?浊显著，则说明模型存在选择性偏误；反之，则表明不存在选择性偏误，应采用OLS方法直接加以估计。
四、计量分析结果
（一）非农就业参与方程估计结果
表2是利用Probit模型估计的非农就业参与方程，从表2的估计结果可以看出，对于全部的农村劳动力以及第一代农村劳动力而言，年龄对其选择是否从事非农工作有显著的正影响，反映了随着年龄的增加，非农就业参与的概率随之上升，但是由于年龄的平方项系数为负，上升的速度是下降的。可能的解释是，对于第一代农村劳动力而言，一方面随着年龄的上升，所积累的非农就业经验不断增加，从而其非农就业参与概率呈上升趋势；但是另一方面，由于其所从事的多为初级工作，非农就业经验对于其非农就业参与率的影响随年龄的上升是不断下降的。对于新生代农村劳动力，非农就业参与受年龄的影响并不显著。
受教育年限对于所有农村劳动力非农就业参与起到了显著的促进作用，但是受教育年限对于新生代农村劳动力的非农就业参与决策的影响更大，说明较高的受教育程度使得年轻一代农村劳动力更加倾向于参与非农就业，向往体面的城市工作，追求更好的生活环境和质量。是否是家庭农业主要负责人对于第一代农村劳动力的非农就业参与决策影响显著为负，主要原因可能是作为家庭农业生产的中坚力量，其放弃农业生产外出打工的机会成本较其他农村劳动力高，这在一定程度上降低了其参与非农就业的概率。而是否为家庭农业主要负责人对于新生代农村劳动力的非农就业参与决策影响并不显著，可能的解释是对于年轻的农村劳动力而言他们大多缺乏农业生产经验，很少是家庭农业生产的主要负责人。两代农村劳动力非农就业参与受性别的影响也存在显著的差异，对于第一代农村劳动力而言，女性的非农就业参与概率显著低于男性，然而新生代农村劳动力的非农就业参与决策受性别的影响不显著，说明年轻女性劳动力参与非农就业的概率日益提升。婚姻状况对农村劳动力非农就业参与的影响则并不显著。
（二）工资决定方程的Heckman模型估计结果
在Probit模型估计基础上，本文利用Heckman选择模型对于工资决定方程进行估计，在工资决定方程中，被解释变量为月工资收入的对数值，解释变量包括非农就业经验、是否在婚、受教育年限、性别等，估计结果见表3。
由回归结果我们可以发现，逆米尔斯比率的系数在统计上显著，说明存在样本选择问题，本文在估计中使用Heckman模型是合适的。对于第一代农村劳动力，受教育年限、非农就业经验等人力资本变量在统计上显著为负，可能的原因在于第一代农村劳动力大多从事初级工作，导致受教育年限和非农就业经验对于其工资收入的影响极为有限。对于新生代农村劳动力而言，受教育程度对于其工资收入有显著的正影响，新生代农村劳动力所受的教育在一定程度上获得了回报，非农就业经验对于新生代农村劳动力的影响为正，但是不显著，说明对于新生代农村劳动力而言，非农就业经验的增加在一定程度上有助于其提高工资水平。性别对于新生代农村劳动力的影响显著为正，反映了新生代农村劳动的工资收入可能存在性别差异。
五、结论
综上所述：（1）年龄、受教育年限、性别、是否为家庭农业主要负责人等变量对第一代农村劳动力非农就业参与的概率有着显著的影响，而对于新生代农村劳动力，其参与非农就业的概率只与反映人力资本水平的受教育年限变量显著相关。（2）非农就业经验对第一代农村劳动力非农就业工资性收入存在负影响，主要原因可能是由于大多数第一代农村劳动力基本上从事初级工作，无论其非农就业经验多少，其工资性收入的变化不大。对于新生代农村劳动力，受教育年限对工资性收入的影响显著为正，且工资性收入存在性别上的差异。农村劳动力非农就业参与及工资收入决定的代际差异产生的主要原因是什么？就业地区、职业选择的差异性等是否是代际差异产生的主要原因？这是笔者进一步研究的方向。
（责任编辑：云馨）
参考文献：
[1] 杜书云、张广宇．农民工代际差异问题调查与思考[J]．农村经济，2008，（02）．
[2] 刘传江、徐建玲．新生代农民工及其市民化研究[J]．中国人口、资源与环境，2007，（01）．
[3] 黄祖辉、刘雅萍．农民工就业代际差异研究――基于杭州市浙江籍农民工就业状况调查[J]．农业经济问题，2008，（10）．
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