农村已婚女性就业现状及其影响因素

刘越+姚顺波

摘要：利用全国7省区2 118个农村已婚女性样本的调查数据，运用集群效应下的二元Logit和MLogit模型，实证分析了我国农村已婚女性的就业现状以及就业内容、就业地区选择的影响因素，特别对家庭中孩子个数和配偶工作地点进行了分类探讨。研究发现：个人资本变量对已婚女性是否参与非农劳动依旧具有显著性影响；不同教育阶段的孩子个数对已婚女性从事非农就业和就业地点选择均有不同程度的影响，其中处于抚养阶段的孩子仍是女性放弃非农就业的重要原因；配偶工作地点与已婚女性工作地点的选择具有高度匹配性。最后从促进已婚女性非农就业角度提出了相关政策建议。

关键词：农村妇女；已婚女性；非农就业

中图分类号：F328 文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2016）05-0129-07

一、研究背景

近年来，我国农村劳动力结构发生了重大的变化，两性就业差距逐渐缩减，现阶段劳动力市场中农村女性发挥的重要作用日渐凸显。长久以来，农村已婚女性的角色仅限于家庭范围内，主要承担家务劳动和农业生产，这种格局的形成来自于家庭决策和分工。新家庭经济学中将家庭作为单一的决策单位，家庭中各成员均基于家庭整体效益最大化原则来决定劳动力的供给。当女性的劳动收益低于男性时，女性更多地选择将劳动时间分配到家庭中，从而逐渐形成传统的“男主外女主内”的劳动互补性模式[1]。新经济迁移理论则在家庭决策的基础上进一步发现，为保证家庭福利最大化，贫困的家庭会将更多的劳动力要素投入到外出就业中，以增加家庭的整体收益[2]。我国现阶段二元结构依旧存在，城乡收入差距较大，农村已婚女性进入非农劳动市场，不仅从劳动力要素供给层面对经济增长具有促进作用[3]，同时对提高家庭整体收入、缩小城乡收入差距具有重要意义[4]。此外，农村已婚女性传统的留守方式，造成与配偶长期的分居生活，也会严重影响女性心理和生理健康[5]。改变已婚女性的就业结构，是提高女性自身人力资源价值，缩小两性工资差异，提高女性家庭地位，保证家庭和谐发展的重要手段。

从国内外已有文献来看，农村女性（特别是已婚女性）的就业选择问题受到越来越多的关注，根据是否非农就业可分为两个方面：一是农业女性化问题研究，其中包括影响因素研究以及留守女性心理和婚姻问题研究，如任晓静对河南省254个农村已婚妇女从事农业劳动时间的影响因素进行分析[6]，发现当地经济发展、耕地面积和年龄较大等都会导致妇女选择农业生产，而对父母和孩子的照料也是女性留守家中的主要原因[7，8]，并且留守妇女面临着经济生活、社会生活、家庭生活、身心健康等诸多方面困境[9]；二是已婚女性非农就业问题研究，其中主要集中在影响因素探讨上，涉及到人力资本、家庭收入、配偶工作等多方面，但得到的结果却存在一定差异。而导致这种差异的主要原因是：研究集中在某一个地区，不具有普遍适用性；数据较为陈旧，多为2010年前的调研数据；未考虑到不同工作地点的影响等。鉴于此，本文利用2012年全国7省区的农户调研数据对农村已婚妇女就业现状进行统计描述，并采用二元Logit及MLogit模型对其从事非农就业的影响因素进行实证分析，特别关注了家庭中不同教育阶段孩子个数以及配偶工作地点的影响，以期得到更为有意义的研究结论，从而提出相应的政策措施。

二、数据与变量

（一）数据来源

本研究的数据来源于2012年由国家林业局经济发展研究中心组织、西北农林科技大学硕士和博士研究生参与，在全国大范围进行的实地走访调研，其中包括了四川、江西、河北、陕西、山东、广西、安徽7个省区。调研采用分层抽样的方法：首先，在确定的案例省中选取2～4个案例县；接下来每个案例县内随机选取6个乡镇，并在每个乡镇中随机抽取3个村；最后，在每个村中利用随机抽样法选取15户农户进行问卷调查。调查形式采用入户面对面采访式问卷调查，其中调查问卷分为农户层次和村镇层次，内容涉及农户家庭基本情况、家庭生计行为、劳动力时间分配等信息。本文选取了农户家庭中存在已婚女性的样本，并对信息缺失的农户数据进行剔除，最终选取2 118个有效样本农户信息，其中四川573户、江西489户、河北359户、陕西309户、山东96户、广西160户、安徽132户。

（二）分析方法

本文首先对农村已婚女性就业现状做以统计性分析并测算样本组内相关系数。在此基础上，对已婚女性的非农就业情况及其影响因素进行集群化处理的二元Logit回归，并对家庭中不同教育阶段孩子个数的影响进行细化。最后，利用MLogit模型对农村已婚女性就业地区的选择因素进行测算。

在某一相同范围内的群体，其个体之间会存在一定程度的一致性，这种一致性就是组内相关性。组内相关性越高，新增加的个体提供的独特信息越少，会导致误差项中存在不可观测的组内相关效应，标准误出现偏误，影响显著性的判断[10]。组内相关程度一般由组内相关系数（ICC）表征。ICC最早由生物统计学家Harris提出[11]，Bartko开始将其运用于社会学[12]，测量并评价信度的大小。ICC的计算公式为[14]：

上式中：N为分组的个数，M为样本数的平方，nj 为第j组样本数的平方，F为方差分析的F统计量。当ICC的值不低于0.1时，我们认为存在组内相关性，需要在已有模型上进一步采取集群效应方法（Cluster Effect）。

在处理农村已婚女性非农就业的影响因素时，由于将是否参与非农就业设置为因变量，且无相对应的标准正态分布，因此选用Logit模型更为有效[10]；在农村已婚妇女就业地区选择的影响因素处理中，个体面临5种不同的选择，因此需要利用多项Logit模型（MLogit）进行回归。本文中，将“工作地点为村内”作为参照方案，令其相应系数β为0，从而家庭中已婚女性i选择方案j的概率为[14]：

（三）主要变量设置

根据已有文献的研究，本文将解释变量分为五个部分，包括人力资本变量、配偶工作情况变量、家庭基本特征变量、经济状况变量及外部环境变量。人力资本变量中除去年龄、民族等常用变量，还增加了“是否为户主”的变量。由于劳动决策在很大程度上是家庭决策的结果，同时户主又是家庭决策的主体[15]，因此若所考察的已婚女性为户主，则会对其就业决策产生显著影响。同样，女性的配偶对其行为的影响也较为显著[16]，故加入配偶从事行业和地点变量。家庭特征变量中则主要考察孩子与老人对女性工作选择的影响，根据以往的研究结果表明孩子和老人对已婚女性外出务工会造成不同程度的负向影响[17]；此外，土地对已婚女性同样形成一种无形的约束[6]，故加入了当年的耕地经营面积变量。上一年的消费水平和收入对劳动力决策会有重要影响[18]，同时本文认为相对收入的影响要大于绝对收入的影响[2]，因此利用村级收入数据计算了农户在村级层面上的相对经济地位。外部环境变量中的地区地形以及路面硬化变量亦对非农就业选择具有影响[19]，相关数据均来自村级调查问卷。变量定义及统计性描述如表1所示。

三、数据分析结果

（一）统计性分析

我们将样本农户中已婚女性主要从事行业及地区数据进行统计分析，其分布结果见表2。样本中农业与农林牧兼业的比例达到了总体的85.93%，说明农村已婚女性依旧以农业生产作为主要活动。

非农行业中工业、建筑业、餐饮服务业分布较为平均，而文教卫生相对人数较少，特别是省外人数为0，这可能是由于女性仍是以收入最大化为目标而选择行业，文教卫生行业相对收入较少，且对文化程度要求较高；此外，农村对文教卫生的重要性认识不足，缺乏相应的机构建设，就业机会不如其他非农行业。

从行业地区分布来看，村内仍是已婚女性的主要选择，其次是省外。村内的女性主要是以从事农业生产为主，而从事非农活动的则更多的选择省外作为就业地区。整体来看，不足10%的女性选择乡外作为工作地点，说明大多数的女性还是倾向能够兼顾事业与家庭。

（二）组内相关系数ICC计算

由于农户在村级范围内的互通较为频繁，可能出现一致性的几率更高，因此本文以村级为单位进行分组来计算组内相关系数，结果见表3。2011、2012年家庭非农收入和耕地面积均呈现组内相关，总收入和农业收入的ICC值则在2012年大于0.1，生活消费和生产消费的相关性并不显著。为了保证回归结果的精准性，防止推断出现显著性偏误，我们仍需在回归基础上进行集群效应处理，并将集群效应固定在村级水平上。

（三）二元Logit回归结果

以农村已婚女性是否参与非农就业为因变量，利用二元Logit模型对其影响因素进行回归，其中模型1、2、3分别为无处理、稳健处理、集群化处理的回归结果，模型4是在模型3的基础上测算了几率比（见表4）。从模型1、2、3的对比中可以看出，回归系数无变化，但标准误发生了变化，从而导致结果发生显著性变化，说明集群化处理的必要性，若不加以考虑，会导致结果出现偏误。此外，本文还利用STATA11.0对模型进行了正确预测的百分比检验，检验结果正确率为88.44%，说明模型拟合度较好。

结合模型4、5结果可以看出：

1.人力资本变量中，年龄每增加1岁，参加非农就业的几率比会降低3.7%，少数民族的已婚女性外出务工的可能则是汉族的0.41倍，这说明年龄越大、少数民族的女性，其非农就业的倾向会减弱。若女性为户主，则其外出务工的可能性更高，说明在家庭中户主的决定权依旧占主导地位。教育年限每提高1年，女性选择非农就业的几率会增加6.8%，因此在就业过程中，教育依旧是无法忽视的重要因素。

2.配偶工作情况中的两个解释变量分别在1%、10%的显著性水平下呈现正向影响。其中，配偶从事非农工作的家庭，其已婚女性更容易选择非农行业就业；而配偶工作地点离村距离程度每增加1单位（由村内到乡内过渡为一个单位，以此类推），已婚女性的非农就业几率将增加12.3%。这体现出了“夫唱妇随”的传统家庭行为观念，也是现代农村已婚女性对自我婚姻的一种保护方式。

在以上研究基础上，我们进一步对孩子个数按教育程度进行细分，以观测其对已婚女性非农就业的影响程度，主要变量的回归结果如表5所示。孩子个数随着教育程度的提高，对已婚女性的影响程度逐渐减弱，并由负向影响逐渐向正向转变，其中仅学龄前儿童个数对已婚女性的非农选择具有显著负影响。当学龄前儿童个数每增加1个，已婚女性选择非农就业的几率降低34.1%；当家庭中孩子进入中学阶段后，其对母亲非农择业的影响开始起到促进作用，但并不显著。说明随着孩子年龄的增加，其对母亲的束缚作用也在逐渐减弱。

（四）MLogit回归结果

根据农村已婚女性的就业地点进行分类，以村内为参照方案，进行MLogit模型非线性估计，结果如表6所示。模型准R2为0.284，此外，我们对“无关方案的独立性”假定（即IIA假定）进行豪斯曼检验[20]，检验结果表明均不会拒绝IIA的原假设，并且若去掉参照方案，以剩余方案中观测值最多的方案作为参照方案的检验结果，同样也不能拒绝IIA假设。因此，我们认为模型的设定是准确的。

从回归结果来看：年龄越大的已婚女性越不太可能选择去本村以外工作；给定其他变量，少数民族的已婚女性不太可能选择去省外就业；相对应地，作为家庭户主的已婚女性则更倾向于选择省外工作；

受教育程度越高，越倾向集中在乡外县内。配偶从事非农行业的已婚女性，其工作地点更有可能选择在乡镇以内，而不太可能将省外作为工作地点；随着配偶工作地点距离村内越远，已婚女性的选择乡外到省外的可能性也逐渐增大。家庭中随着老人个数的增加，已婚女性选择省外作为工作地点的倾向性越大，对省内的选择则并不显著；而随着孩子总个数的增加，女性不太可能选择本村以外的工作点工作。

在此基础上，我们同样针对配偶工作地点以及家庭中孩子个数进行细化分析，回归结果见表7。从配偶工作地点与已婚女性工作地点选择的回归中我们可以发现，同一地区的匹配度最高。配偶工作地点与已婚女性工作地点相同时，其变量的影响为正向，且均在1%的显著性水平下显著。

对于家庭中孩子的个数变量，我们依旧按照其受教育程度进行分类。学龄前儿童个数越多，已婚女性越不可能选择省外工作；而高中以上孩子个数多的已婚女性则更愿意到省外进行工作；其他情况下，已婚女性还是更有可能留在村中工作。

四、结 论

本文针对我国7省区2 118个农村已婚女性样本，利用二元Logit和MLogit模型对其就业现状和从事非农活动的影响因素进行了详细分析，并对家庭孩子个数和配偶工作地点进行了分类研究，研究结论具体表现为：

1.农村已婚女性依旧以从事农业或农林牧兼业为主，从事非农行业的女性也依旧存在能够将家庭与事业兼顾的意愿。

2.无论是进入非农劳动市场，还是工作地区的选择，耕地对女性的束缚依旧存在。

3.家庭中孩子数量对女性的影响已经开始有所减弱，从回归结果来看，孩子的抚养问题对已婚女性而言还是最重要的，使妇女不得不放弃非农工作或减少非农劳动时间来照料孩子，反而孩子长大后的教育问题并不能成为束缚女性留在孩子身边的主要原因，多数已婚女性将已经上学的孩子寄托给家中老人，这也是有老人的家庭，女性容易选择非农行业，并且不在乎工作地点距离远近现象的原因所在。此外，现在农村中的老人多数虽然年龄达到60岁，但是却依旧从事农业劳动，并且愿意承担起抚养孩子的任务。随着孩子教育程度的不断提高，已婚女性反而更愿意离开本村到外地工作，很大程度上是由于孩子的抚养及教育成本不断提高，迫使已婚女性积极地从事非农工作以增加家庭的总体收入。

4.配偶的工作对已婚女性具有较大牵引作用。就是否参与非农就业而言，丈夫从事非农就业后，会获得一定的经验与就业信息，因此农村已婚女性在非农就业过程中所面临的不确定性与风险性就会降低，因而更愿意进入非农劳动市场；就工作地点而言，农村已婚女性与其配偶的匹配度极高，一方面与丈夫同一地点工作，可以节约交通、住房等生活成本；另一方面，无论是在生活中还是工作上，妇女与丈夫相互帮扶，更有利于女性的心理和生理的健康发展，婚姻的稳定性也得到了一定程度上的保证。

基于以上结论，本文提出以下政策建议：（1）发展乡镇企业，增强当地非农产业部门的雇佣吸收能力，提供更多就业机会及创业等平台，鼓励外出务工人员返乡创业，特别是重视乡镇或村内文教卫生业的发展，这样不仅能够解决孩子的教育问题，同时也为女性提供了适合其个体发展的就业机会。（2）女性留守农地现象，本质上维持了土地细碎化经营的局面，不利于农业规模化生产，因此需要完善土地的流转机制，促进土地规模化生产，释放女性劳动力。（3）社区服务需要进一步加强，一方面需要对已婚女性进行心理上的辅导，另一方面需要为已婚女性提供一定基础教育和针对性的技能培训，提高其文化素质和从业技能，加大其非农就业机会，增加收入，提高经济地位。

参考文献：

[1] Becker G S. A Theory of the Allocation of Time[J]. Economic Journal，1965，75：493-517.

[2] Stark O， Taylor J E. Migration Incentives，Migration Types：The Role of Relative Deprivation[J].Economic Journal， 1991，101（408）：1 631-1 178.

[3] 张乃丽，刘俊丽. 日本女性就业与经济增长的相关性研究[J]. 日本学刊，2015（3）：120-139.

[4] 石智雷，余驰. 家庭禀赋、人力资本与城乡女性就业流动研究——来自湖北省的城乡调查数据[J]. 农业经济问题，2011（12）：81-90.

[5] 吴惠芳，叶敬忠. 丈夫外出务工对农村留守妇女的心理影响分析[J]. 浙江大学学报：人文社会科学版，2010（1）：11-20.

[6] 任晓静. 农村已婚妇女农业劳动供给影响因素的实证分析——基于河南省254个样本的调查[J]. 农业技术经济，2009（5）：12-17.

[7] 张川川. 子女数量对已婚女性劳动供给和工资的影响[J]. 人口与经济，2011（5）：29-35.

[8] 刘岚，董晓媛，陈功，等. 照料父母对我国农村已婚妇女劳动时间分配的影响[J]. 世界经济文汇，2010（5）：1-15.

[9] 张原.中国农村留守妇女的劳动供给模型及其家庭福利效应[J]. 农业经济问题，2011（5）：39-47.

[10] Greenwald B C A. General Analysis of the Bias in the Estimated Standard Errors of Least Squares Coefficients[J]. Journal of Econometrics，1983，22（3）：322-338.

[11] Harris J A. Pearl and Jennings on Assortative Conjugation in the Protozoa[J]. Science，1912，35（906）：740-741.

[12] Bartko J J. The Intraclass Correlation Coefficient as a Measure of Reliability[J]. Psychological Reports，1966，19（1）：3-11.

[13] Liu C，Mullan K，Liu H. The Estimation of Long Term Impacts of Chinas Key Priority Forestry Programs on Rural Household Incomes[J]. Journal of Forest Economics，2014，20：267-285.

[14] 陈强.高级计量经济学及Stata应用[M]. 2版.北京：高等教育出版社，2014：170.

[15] Mincer J，Polachek S. Family Investments in Human Capital： Earnings of Women[M]. [S.L.].UMI， 1974：76-110.

[16] 方黎明，谢远涛. 人力资本、社会资本与农村已婚男女非农就业[J]. 财经研究，2013（08）：122-132.

[17] 程明望，潘烜. 个人特征、家庭特征对农村非农就业影响的实证[J]. 中国人口·资源与环境，2012（2）：94-99.

[18] Stiglitz J E. Selected Works of Joseph E. Stiglitz Volume II- Information and Economic Analysis[M]. London：Oxford University Press，2013：468-469.

[19] 陈宗胜，周云波，任国强. 影响农村三种非农就业途径的主要因素研究——对天津市农村社会的实证分析[J].财经研究，2006（5）：4-18.

[20] Hausman J D. McFadden. Specification Tests for the Multinomial Logit Model[J]. Econometrica，1984（52）：1 219-1 240.

Abstract：Using 2118 rural married women sample survey data of 7 provinces in 2012， we measured the current situation of rural married womens employment in China， the influence factors of job content and the choices of employment areas. Moreover the number of children in the family and spouses work place were classified and discussed particularly. The measurement method binary Logit Model and MLogit Model were used to consider the rural married women force participation with cluster effect.The study finds that private capital has significant effect for married women to participate in non-agricultural labor market as usual. Furthermore，the number of children with different education stages has different impacts on the will of married women engaging in non-agricultural employment and employment location. Among them，the most important reason for women giving up jobs is still the number of children in the supporting phase. Besides， spouses working places are highly matched with married womens choices.The study also puts forward policy proposals to promote rural married womens non-agricultural employment.

Key words： rural women；married women；non-farm employment