农村劳动力跨省流动和流入省吸引力研究

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1、农村劳动力跨省流动和流入省吸引力研究　　摘要：本文探究中国农村劳动力跨省流动的两大问题：一是什么样的农村劳动力更倾向于跨省流动？二是流入省份具有何种特征，将更具吸引外省人口流入的力量？基于传统劳动力迁移、人力资本、新劳动力迁移与制度变迁理论，从个体、家庭与省级层面，用固定效应与随机效应的离散选择L0git模型分析。结论为：有外出经历、受教育水平较低的农村劳动力，更倾向于跨省流动；家中没孩子或孩子数量较多的劳动力、土地被征用（或无耕地）的劳动力，更倾向于跨省流动；某省人均收入水平低、土地面积少，是促使省内农村劳动力向外省流动的推力；经

2、济发展水平越高、流动人口的人均收入水平越高、就业机会越多且由省际距离产生的流动成本较小的省，对外省的农村流动劳动力更有吸引力。关键词：跨省流动决策；流入省吸引力；个体、家庭与省级；离散选择Logit模型中图分类号：C922文献标识码：A文章编号：1000-4149（2013）03-0053-09一、问题的提出16改革开放以来发生的大规模人口流动现象，是制度变迁和经济转型共同作用的结果。计划经济时期形成的抑制人口流动的政策性壁垒逐步削弱，同时，城市经济的发展对劳动力的需求不断增加，日益扩大的城乡差距也使农村的剩余劳动力大量流动到城市就

3、业，在乡一城流动的农村劳动力中，一部分选择在省内流动，其他的则流动至外省。关于农村劳动力的跨省流动，第一，流出地（户籍地）、农村家庭与个体具有什么特征，农村劳动力更倾向于跨省流动？笔者关注：①是否人力资本积累越多的农村劳动力越倾向于跨省流动？②农村家庭的子女数量减少，且伴随着城镇化进程，农村耕地面积减少且非农产业发展水平提高，那么，家庭子女数量、耕地面积及非农产业水平是否对跨省流动产生影响？③当前中国宏观的制度环境变化，如农村土地承包转让制度等，是否促进跨省流动？第二，具有什么特征的省份，在其作为流入省时，更具吸引外省劳动力流入的力

4、量？笔者关注：①交通通讯事业飞速发展，降低了跨省流动的成本，那么流出省与流人省的省际距离，是否不再影响跨省流人地的选择？②各省的经济发展水平差异较大，劳动力在选择流入省时，是否将某省收入水平及就业机会作为重要考量？准确判断农村劳动力跨省流动的影响因素，以及省份经济发展等因素对外省劳动力的吸引作用，并分析作用方向与强度，有助于政府制定合理政策以有效引导农村劳动力的流动行为，从而促进我国劳动力资源的优化配置。16二、文献综述对中国农村劳动力流动的动机与影响因素，现有研究成果颇丰。关注个人特征的影响的研究，对年龄、性别、婚姻状况、教育程度

5、等人口、社会与经济特征进行了检验。另有研究分析农村家庭劳动力数量、耕地面积、农村人均收入水平与非农产业发展水平等家庭及社区特征的影响。流出地、流入地的社会经济等地区特征，包括收入差距、就业机会、空间距离及流动网络等，对收入差距与劳动力流动的关系的结论不同。大部分学者认为，城乡或地区间的收入差距对农村劳动力流动有重要正向影响。但部分研究表明，收入差距对流动的作用并不是正向的或不显著。此外，结合新劳动力流动经济理论，有些研究考虑了收入、就业概率、流动距离及心理成本等收益因素。有学者研究户籍制度对农村劳动力流动的作用，或关注土地承包转让制

6、度。另外，还有研究根据宏观或微观流动理论，从个体、家庭、社区、地区及制度等层面综合分析。16有些研究涉及微观个体的流动意愿、流动行为发生与否、流动行为的发生时间、就地流动与否以及宏观地区的流动规模、流动率等问题，但农村劳动力跨省流动研究几乎是空白。多数研究用一种或几种流动理论，宏观关注地区的流动量或净流动率，或微观关注个体的流动意愿强弱与流动行为发生与否，在分析某一层面因素对流动的影响时，较少对其他层面的重要特征进行统计控制，如探究个体特征的影响而未控制地区层面的变量。三、数据与理论模型1.对象与数据农村流动劳动力是本文的研究对象，

7、即具有农业户口的非户籍迁移的劳动年龄人口。根据现住地与户籍地，笔者将农村劳动力的流动划分为3种类型：市内跨县、省内跨市及跨省流动，并将前两种合并为省内流动。微观数据采用原国家人口和计划生育委员会“2010年全国流动人口动态监测调查”数据，该数据调查地分布在全国31个省、自治区及直辖市，笔者从整体数据中选出规模为91303的样本⑤。宏观数据来源于国家统计局公布的2009年《中国统计年鉴》。2.理论模型用某一理论或模型，不能完全解释复杂的农村劳动力流动现象，地区、省份及城乡间的实际状况千差万别，具有不同理论的应用条件，需从多角度研究。（

8、1）传统劳动力迁移理论。劳动力为什么要从农村向城市迁移？现代经济学关于城乡劳动力迁移的理论研究，如刘易斯“二元经济发展”理论、“拉尼斯-费景汉”模型以及“托达罗”模型，都根据城乡工资差距或收入差距来解释劳动力迁移。16在托达罗模型中，