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时间:2018-04-15
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1、【农民问题】农业经济2016/7*人力资本能否促进农村劳动力的非农就业参与——基于CHNS面板数据的实证分析◎于大川赵小仕摘要:利用中国健康与营养调查(CHNS)1989-2011年的面板数据,实证分析教育、健康等人力资本对农村劳动力非农就业参与的影响。研究发现,人力资本对农村劳动力非农就业参与有显著的正向影响,但这种正向影响并非对所有群体都适用,人力资本因素对男性劳动力和年轻劳动力的非农就业参与缺乏应有的解释力,这与男性劳动力的家庭角色定位以及年轻劳动力参与非农就业的动因转变有关。关键词:人力资本;农村劳动力;非农就业参与;CHNS数据一、引言研究数据来源于中国健
2、康与营养调查(CHNS),该调农村劳动力参与非农就业是我国二元经济结构转换的一查由美国北卡罗来纳大学和中国疾病与预防控制中心联合进个重要特征。改革开放以来,我国农村劳动力参与非农就业行。截止到目前,该调查一共进行了9次,调查范围涉及我的人数持续增加,并逐渐成为一种最具社会经济影响的现象,国的9个省份、4400个家庭和26000多个个体。它不仅直接增加了农民的收入,还对农村经济繁荣、城乡统本文所用的是CHNS中所有调查年份的面板数据。在数筹发展有着积极的影响。因此对农村劳动力的非农就业行为据处理上:首先,由于以农村劳动力为研究对象,因此依据及其影响因素的关注和研究将具
3、有重要的现实意义。户口类型将城镇居民剔除;其次,在校学生有充分的理由不人力资本作为一种关键的“可行能力”,对劳动者的劳参与劳动就业,因而将在校学生剔除;最后,虽然在农村并[1]动供给、劳动效率等劳动力市场表现均有重要影响。基没有明确的退休年龄,但考虑到自然衰老带来的负面影响,于人力资本视角,国内众多学者对农村劳动力非农就业参与将研究对象的年龄限定为18-65岁。这样,在删除缺失和极开展了广泛的研究,且达成了基本一致结论,即“人力资本端数据后,共获得2579个有效样本。与非农就业参与之间有着高度的关联性”。Zhao对四川省(二)变量选择的研究发现,虽然教育对农村劳动力
4、迁移的影响不大,但对因变量是非农就业参与。变量数据来自于CHNS调查问[2]农民从农业生产转向非农就业有显著的正向作用。都阳卷中关于主要职业类型的相关询问。该问题将职业类型划分对中西部贫困地区的调查显示,教育人力资本对农户形成非为13类,其中第5类为农民、渔民和猎人,其他12类均为[3]农劳动供给决策具有促进作用。于大川基于中国健康与非农职业。据此构造了一个二值虚拟变量:“1”表示参与营养调查数据的研究发现,健康状况是农民劳动参与的重要非农就业,“0”表示参与农业生产。[4]决定因素。崔智敏、宁泽逵从就业选择、就业时间和就关键自变量是人力资本,包括教育和健康两种主要
5、的人业收入3个方面研究了年龄、教育、健康等人力资本因素对力资本形式,分别选取接受正规的学校教育年限和自评健康农民非农就业行为的影响,发现这些因素对农民非农就业行状况作为衡量指标。其中,CHNS调查问卷将自评健康状况[5]为均有着重要影响。划分为4个等级,以“自评健康差”作为参照组,定义了3可以看出,以往研究已经较为深入,但仍然在农村劳动个虚拟变量,分别为自评健康“一般”、“好”和“非常好”。力不同群体的比较研究、人力资本的衡量以及内生性问题的控制变量包括年龄、性别、婚姻状况、是否家庭农业主处理等方面存在不足之处。鉴于此,本文将基于全国性的微要负责人、家庭财产、儿童照
6、护等,此外,调查省份、调查观调查面板数据,对人力资本与农村劳动力非农就业之间的年份也被引入模型以控制省际差异和年份变化对非农就业参关系进行全面考察,为推进农村劳动力转移提供决策参考。与的影响。变量的基本情况见表1。二、数据、变量与模型(三)模型构建(一)数据来源除人力资本因素外,农民的非农就业参与行为还受到多※基金项目:教育部人文社科基金项目(13YJC790215);广东省哲学社科“十二五”规划项目(GD15XSH03);广东省普通高校青年创新人才类项目(2014WQNCX134);广东金融学院科研项目(14XJ02-10)。-61-【农民问题】农业经济2016/
7、7表1变量定义及描述性统计变量定义均值标准差因变量非农就业参与1=是;0=否0.3040.460关键自变量受教育年限接受正规的学校教育年限7.4094.150自评健康差1=差;0=其他(参照组)0.0530.223自评健康一般1=一般;0=其他0.2710.445自评健康好1=好;0=其他0.5210.500自评健康非常好1=非常好;0=其他0.1550.362控制变量年龄39.81513.724性别1=男;0=女0.4810.500婚姻状况1=在婚;0=不在婚0.7570.429是否家庭农业负责人1=是=1;0=否0.5200.500家庭资产12070.239
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