社会资本对农民工就业区位选择的影响*——来自四川省的实证

徐定德，曹 莎，税 玥，刘邵权※，王旭熙

(1.四川农业大学管理学院四川省农村发展研究中心，成都 611130； 2.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所，四川成都 610041；3.西华师范大学国土资源学院嘉陵江流域研究所，四川南充 637009)

0 引言

中国是一个山地大国，70%的山地面积上居住着45%的人口，山区是我国区域发展的重要组成部分[1]。相较于平原，山区由于可达性差、生态环境脆弱及人地关系紧张而成为贫困的主体[2]。故而，中国的贫困在农村，农村的贫困在山区[3，4]。对于人力资本匮乏的山区农户而言，最有效的增收方式是外出务工，工资性收入已成为家庭总收入的重要组成部分[5，6]。据统计，2015年全国农民工总量达到2.78亿人，外出农民工约占60.85%，农民工资性收入占人均可支配收入的40.30%[7]。在很长一段时间内，由于经济发展水平的差异，农民工转移区位多表现为由中西部向东部地区转移[8]。近年来，受国家相关政策及城市对农村经济发展的带动作用影响，越来越多的农民工返乡创业，选择就近就业。在此形势下，现阶段农民工外出务工区位选择具有怎样的特点，受哪些因素驱动成为学界关注的热点问题。

自改革开放以来，农民工迁移与非农就业一直是人口学、经济学和地理学研究的热点。然而，与国外多关注移民空间结构、移民区位等永久性迁移不同，中国的农民工迁移由于长期受城乡二元分割体制的影响，呈现非永久性迁移的特点，多表现为年初外出务工年末返回的“钟摆式”流动[8]。随着时间的推移，农民工务工地选择机制、务工距离分布规律、务工地城镇类型选择、务工地选择影响因素逐渐成为学界关注的热点。然而，总体而言，定量探索农民工务工区位选择分布及其驱动机制的研究还相对较少[9，10]。在有限的相关研究中，学者也多关注两种迁移选择(跨省迁移)及迁移决策(迁与不迁)的驱动机制，少有研究关注多种区位选择问题[8，9]。此外，已有研究多集中于中部地区(如河南、安徽等省)，对西部地区和东部地区关注相对较少[8，10]。然而，只有从多方位的案例研究中才能全方位地把握务工区位的选择规律，故而亟需开展相关研究。

与农民工务工区位的选择相对应，学界另一个研究的焦点在于农民工务工区位选择的驱动机制探索。在已有研究中，学者一般从农民工个人特征、家庭特征和村落特征出发选取可能影响其务工区位选择的因素。然而，由于指标测度标准的不统一及研究案例区的不同，不同研究得到的结果并不统一[8]。同时，少有研究系统关注农民工社会资本对其就业区位选择的影响。此外，关于社会资本的测度，学界也一直存在着争议。在主流经济学领域，已有文献一般将社会资本分为结构性和认知性两类[11，12]，然后分别使用“家庭是否有某些组织成员”“礼金往来、过年拜访亲友数”去测度结构性和认知性社会资本。然而，在农民工就业区位选择的已有研究中，学者多从就业途径[8]、外出务工可求助的亲友数[13]、农户是否有亲戚在政府或事业单位上班[14]等单一角度对社会资本进行测度，并多将务工者社会资本作为研究的控制变量，探究人力资本、家庭结构、村落区位等个人、家庭和村落特征对农民工就业区位选择的影响。少有研究从结构性和认知性双重角度去测度农户社会资本，并在控制农民工个人、家庭和村落特征基础上，系统探究社会资本在农民工就业区位选择中的作用机制。理论上来说，农民工尤其是人力资本低下的农民工，其社会资本对其就业区位的选择具有重要的影响，然而却少有研究系统关注社会资本对农民工就业区位选择的具体作用机制，亟需开展相关研究。

基于此，文章以西部地区典型省份四川省为研究案例区，以外出务工农民工为研究对象，使用400户农户710个外出务工农民工抽样调查数据，将农民工外出务工区位细分为乡镇内、本县非本镇、本省非本县和省外，将农民工社会资本细分为结构性社会资本和认知性社会资本，在控制农民工个体特征、家庭特征和村落特征基础上，构建无序多分类logistic回归模型，系统关注社会资本对农民工务工区位选择的影响，以期为农民工合理流动及区域农民工资源的合理配置相关政策的制定提供参考依据。

1 文献综述

劳动力迁移既是选择的过程，也是衡量成本与收益的过程[8]。由于劳动力迁移是个体行为，故而早期研究多从成本与收益的角度出发，分析个体的迁移决策，关注迁移者自身资本尤其是人力资本与其迁移决策间的关系[15]。在这些研究基础上，提出“推拉理论”，认为个体迁移决策是外部“拉力”和内部“推力”综合作用的结果[8]。然而，早期关于“推拉”理论的研究主要强调外部因素和个人资本禀赋在迁移中的作用，往往忽视家庭结构和社区环境对劳动者迁移决策的影响[8]。随着时间推移，部分学者发现务工者迁移决策不仅受个人务工收入期望的影响，还与务工者家庭特征及所处环境具有很强的关联性[14]。基于此，有学者提出在家庭收益最大化前提下分析个体的务工决策行为，并据此提出了新迁移经济学理论分析框架。在此理论框架的指导下，学者从不同视角出发，探究了个体资本禀赋(如人力资本)、家庭特征(如家庭结构、社会关系网络)和村落特征(如区位、经济发展水平)对农民工务工决策行为的影响[14]。然而，在仅有的几篇农民工务工区位选择影响机制的实证研究中，学者多将农民工社会资本作为控制变量，从就业途径[8]、村到打工地距离关系网络[11]、外出务工可求助的亲友数[13]、农户是否有亲戚在政府或事业单位上班[14]等单一角度对社会资本进行测度，少有研究系统探究社会资本在农民工就业区位选择中的作用机制。农民工社会资本对其就业区位的选择具有怎样的影响需要进一步探索，这为该研究的开展提供了空间。基于以上背景，该研究在以上两个理论的指导下，从农民工个体、家庭及所在村落三重尺度出发，选取影响其迁移决策的“拉力”与“推力”指标，并构建计量经济模型探究个体迁移决策的影响因素。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区域

四川省位于中国西南腹地，地处长江上游，面积48.5万km2。区域以丘陵山地为主，其面积约占总面积的90%，平原仅占5.3%。同时，60%以上区域海拔超过1 000m。该区域属于典型亚热带季风气候，年平均降雨量约1 000mm。2015年，全省常住人口8 204万人，其中农村人口42 91.5万人；农民人均可支配收入达到1.024 7万元，比全国农民人均可支配收入低10.2%[7]。四川农业生产条件优越，长期以来一直是我国粮油、生猪等农产品大省，川菜、川酒闻名天下，川果、川茶、川药等名优特产众多。在确保粮食安全和主要农产品供给方面，四川是全国重要的优势农产品生产基地，农业生产在全国占有重要地位。

2.2 数据来源

研究所用数据主要来自中国农村发展调查组于2016年4月在四川省所做的农户调研和村干部访谈。其中，农户问卷主要调查农户2015年就业和生计资本情况，村干部访谈问卷主要调查村落经济发展情况。抽样的方法是先分层抽样，再等概率随机抽样。依据Xu等[15]的研究结果，利用人均工业总产值这一指标将四川省各区县由高到低聚类为5类，每类随机抽取1个作为样本区县，得到江油市、元坝区、射洪县、广安区、自流井区和沿滩区。样本区县选出后，按照人均工业产值排序将样本区县中的乡镇分为高收入组和低收入组，然后在各组中随机抽取1个作为样本乡镇。乡镇选出后再从中随机选取2个村，在选定的每个村里，根据农户花名册按照随机数表随机抽取20户农户。依据上述流程，共获得400户农户问卷和20个村落调查问卷。由于该研究关注的是社会资本对务工者就业区位选择的影响，故而研究仅选取有务工的个体进行分析，剔除相关样本后，共得到710个务工样本。

3 研究方法

3.1 变量设计

该研究探究的是农民工务工区位选择的影响因素。其中，尤其关注的是农民工社会资本对其就业区位选择的影响。社会资本的测度参考Yip等[11]、Berry 和Welsh[12]对社会资本的分类，将社会资本分为结构性社会资本和认知性社会资本。以年赠送礼金金额、年接受礼金金额、亲戚拜年数、朋友拜年数和工作获取途径表征农民工认知性社会资本，以事业单位网络和工作网络表征农民工结构性社会资本。同时，为了尽可能地不高估或低估农民工社会资本对其务工区位选择的影响，参考徐定德等[3]、刘家强等[9]、高更和等[10]、税玥等[16]、刘恩来等[17]研究，研究加入一些可能影响农民工务工区位选择的因素作为控制变量。其中，包括个人特征、家庭特征和村落特征。模型涉及的变量定义及数据描述详见表1。

表1 模型涉及的变量定义及数据描述

3.2 计量经济模型的构建

由于因变量农民务工区位是无序多分类的类别变量，自变量中既包含连续性的变量(如家庭劳动力数)，又包含类别变量(如性别)，故而尝试构建无序多分类Logistic回归计量经济模型对样本数据进行分析。软件使用Stata 13.0。

4 研究结果

4.1 描述性统计分析

由表1可知，农民工务工区位呈现两头大中间小的特点，选择乡镇内和外省务工的个体相对较多，分别占样本数的30.99%和31.27%，而选本县非本乡和本省非区县务工的个体相对较少，分别占样本数的17.75%和20.00%。在结构性社会资本方面，农户平均有29%的亲朋好友在政府、学校等事业单位网络工作，平均有19%的亲朋好友是企业老板经理，高层管理人员或包工头。在认知性社会资本方面，农户年赠送和接受礼金均值均在3 500元左右，春节时登门拜年以亲戚为主，朋友相对较少，均值分别为5.32户和1.45户。在工作获取途径上，农户以自找为主，平均占比71.13%。就控制变量而言，务工者以中青年和男性为主，平均年龄41.34岁，男性占比64%。样本户平均人口5.24人，劳动力平均数量3.63人，家庭人口平均负担系数31%。外出务工收入占家庭总收入比例相对较高，均值达到90%。村平均人均纯收入8 092.03元，25%的样本村为山区村。

4.2 计量经济模型分析

4.2.1 模型检验

表2和表3分别显示的是认知性社会资本和结构性社会资本对农民工务工区位选择影响的结果。其中，模型1和模型3分别是只纳入认知性社会资本和结构性社会资本的结果。模型2和模型4是为了检验关注变量的稳健性，在模型1和模型3的基础上，分别加入表征农民工个人特征、家庭特征和村落特征等控制变量后得到的结果。同时，研究使用VIF检验统计量对各个模型自变量间是否存在严重的多重共线性问题进行了检验，结果发现所有的VIF均小于10，表明自变量间并不存在严重的多重共线性问题。此外，为了避免农民工不同区位选择间可能存在的“无关方案的独立性”问题(即IIA问题)，研究使用Hausman检验对各个模型IIA问题进行了检验，结果发现所有模型的卡方检验统计量对应p值均远远大于0.1，不拒绝原假设，表明研究结果可行。

表2 认知性社会资本与农民工务工区位选择模型结果

表3 结构性社会资本与农民工务工区位选择模型结果

由模型1～4的卡方检验统计量可知，所有模型的整体显著性检验均通过，表明在各个模型中，至少有1个自变量与因变量相关关系显著。同时，模型自变量对因变量变异的解释比例在1%(模型3)和18%(模型2)之间。对比分析模型1和模型2，模型3与模型4，发现认知性社会资本和结构性社会资本对农民工务工区位选择的影响结果相对稳健。故而，后续的结果分析主要以模型2和模型4的结果为主。

4.2.2 计量经济模型结果

由模型2可知，认知性社会资本对农民工务工区位选择有显著影响。除了年接收礼金金额指标对农民工务工区位的选择影响不显著外，认知性社会资本中的其余指标均对农民工务工区位的选择有显著影响。其中，农户年赠送礼金越多，农民工越倾向于近距离务工。过年亲戚登门拜年的数量越多，农民工越倾向于远距离务工，而过年朋友登门拜年的数量越多，农民工越倾向于近距离务工。具体而言，相比于在本乡镇内就业的农民工而言，农户年赠送礼金每增加1%，其选择到本省非本县和外省就业的概率分别减少0.15个等级(0.15=exp(0.14)-1)和0.14个等级。过年亲戚登门拜年的数量每增加1户，农民工选择到本县非本乡、本省非本县及外省务工的概率分别增加0.05，0.06和0.08个等级。过年朋友登门拜年的数量每增加1户，农民工选择到本县非本乡、本省非本县及外省务工的概率分别减少0.12，0.07和0.08个等级。可能的原因在于农民工的朋友多是基于地缘关系的老乡，其能提供就业的信息也更多集中在离家相对较近的区域范围内。而由于区域经济发展水平差异的原因，四川的农民工早年多到东部沿海等经济发达地区务工，且相对稳定，多年在同一地区务工，故而基于血缘关系的亲戚其能提供的有效务工信息多是远距离的。

就就业途径而言，相比于务工者自己找工作，有家人及亲朋好友介绍工作的农民工更倾向于远距离就业，而通过媒体等其他途径就业的农民工其更倾向于就近就业。相比于农民工自己找工作，有家人及亲戚介绍工作的农民工其选择本县非本乡、本省非本县及外省务工的概率是没有家人及亲戚介绍工作的农民工的3.63、6.11和5.37倍，而有通过媒体等其他途径就业的农民工其选择本县非本乡、本省非本县及外省务工的概率比没有通过媒体等其他途径就业的农民工低17.36，8.30和1.51倍。这可能是农民工出于务工成本的考虑，觉得自己相对熟悉的地域范围内媒体等渠道提供的信息更可信，自己获取工作的成本相对较低。

由模型4可知，结构性社会资本对农民工务工区位选择有显著影响。同高更和等[10]研究结果一致，该研究也发现有工作网络的农民工更倾向于远距离务工，而有事业单位网络的农民工更倾向于近距离务工。相比于在本乡镇内就业的农民工而言，有工作网络的农民工更倾向于到本省非本县和外省务工，而有事业单位网络的农民工选择到外省务工的概率减小。具体而言，在控制其他变量不变的情况下，相比于在本乡镇内就业的农民工而言，有工作网络的农民工到本省非本县和外省务工的概率分别是无工作网络农民工的2.41倍和1.90倍，而有事业单位网络的农民工选择到外省务工的概率比没有事业单位网络的农民工低0.86倍。出现这种结果的原因可能是有事业单位网络的农民工其社会关系网络的作用一般在近距离范围内作用更强，故而有此类社会关系的农民工就近就业的概率越大，而有工作网络的农民工一般倾向于工资性收入更高的外地务工。

由模型2和模型4可知，各个控制变量对农民工就业区位的选择影响作用结果基本稳健(由于模型2与模型4中控制变量对农民工就业区位的影响方向及显著性水平基本相同，为了节约篇幅，研究省略了表3中控制变量的结果部分)。就农民工个人特征而言，相比于在本乡镇内务工的个体而言，农民工年龄越大，其越倾向于近距离务工。女性比男性更倾向于远距离务工。受教育年限越高的农民工，其选择到外省务工的概率变小。有技能的农民工，其选择到本县非本乡就业的概率增大。相比于健康状况差的农民工，健康状况好的农民工到外省务工的概率减小。就家庭特征而言，相比于在本乡镇内务工的个体而言，家庭总人口数越多，农民工越倾向于远距离务工。相比于无老人无小孩的家庭，有老人有小孩的家庭更倾向于近距离务工。家庭距离乡镇中心越远，农民工越倾向于到外省就业。同时，注意到家庭工资收入占总收入比例对农民工就业区位的选择并无显著影响。就村落特征而言，相比于在本乡镇内务工的农民工而言，村人均纯收入越高，农民工县内就业的概率越大。村里有企业，农民工越倾向于乡镇内就业。此外，村类型对农民工就业区位选择并无显著影响作用。

5 结论

通过上述分析，研究主要得到以下结论。

(1)认知性社会资本和结构性社会资本均对农民工务工区位选择有显著影响。就认知性社会资本而言，农户年赠送礼金越多，朋友登门拜年的数量越多，通过媒体等途径就业，其越倾向于近距离务工；而亲戚登门拜年的数量越多，有家人及亲朋介绍工作，其越倾向于远距离务工。就结构性社会资本而言，有工作网络的农户更倾向于远距离务工，而有事业单位网络的农户则更倾向于近距离务工。

(2)农民工个人特征、家庭特征和村落特征也会显著影响其务工区位的选择。农民工年龄越大，其越倾向于近距离务工；受教育年限越高的农民工，其选择到外省务工的概率变小；有技能的农民工，其选择到本县非本乡就业的概率增大。总人口数越多，农民工越倾向于远距离务工；相比于无老人无小孩的家庭，有老人有小孩的家庭更倾向于近距离务工。村人均纯收入越高，农民工县内就业的概率越大。

十九大乡村振兴战略提出要建立健全城乡融合发展的体制机制，实现人才、土地和资金在城乡间自由流动。这一系列举措为农村发展及劳动力就业尤其是就近就业提供了发展机遇。在此背景下，结合研究结果，提出以下建议。

(1)政府进一步加大对三农的财政投入力度。比如，通过开展职业农民技术培训、兴办农民夜校等手段提升农民技能水平，进而促进农民工在县域范围内就近就业，增加工资性收入的同时兼顾照顾家庭。大力培育农村新产业新业态，实现农村一、二、三产业融合发展。通过新产业新业态的培育，扶持更多的乡镇企业，进而促使部分劳动力就地就近转移。

(2)充分发挥农民工社会资本的作用。可考虑由政府牵头，鼓励社区中有能力有威望的打工能人将分散在同一城市从事相近工作的同一社区或乡镇的打工者整合起来，形成基于血缘、地缘关系的打工族群。就业信息共享，生活情感上相互支持，在增加农户收入的同时增强其抵抗外部市场风险的能力。