农民工人力资本的测度及比较分析

胡 鑫

(江苏大学 管理学院， 江苏 镇江 212013)

据2017年农民工监测调查报告显示，我国农民工总量持续增长，达到了28 652万人，比上年增加481万人，增长1.7%，增速比上年提高0.2个百分点。但是数量的增加并没有解决我国结构性劳动力短缺的问题[1]。供给侧改革推进产业优化发展，同时也需要劳动力供给结构的调整[2]。而农民工作为推进城镇化发展及乡村建设的重要力量，人力资本偏低会影响产业结构优化发展，导致有效劳动力供给不足等问题突出[3]。因此有效提升农民工人力资本，对于推进供给侧改革，解决劳动力结构性供给不足，低层次劳动力过剩等问题具有非常重要的意义。而科学有效的考量与分析农民工人力资本，才能对农民工人力资本做出正确的评价与反馈，并在此基础上提出相应的提升策略。文章基于2017年全国流动人口动态监测调查数据，通过多元综合法，测度并分析了我国农民工的人力资本，为进一步提升农民工人力资本提供政策建议。

迄今为止，学术界对于农民工人力资本问题的研究已经取得了一定的成果。早期学者们对于农民工人力资本的研究多是将人力资本视为影响因素，探究人力资本对农民工落户行为[4]、创业动机[5]以及工资收入[6]等方面的影响。发现人力资本对于农民工落户行为、创业动机等方面均有显著影响。随着新生代农民工人数不断增多，农民工出现代际交替，学者们开始聚焦于新生代农民工人力资本问题。这类成果大多围绕人力资本与新生代农民工的工资收入[7-8]，就业或创业意愿的关系展开探讨[9-10]。学者们围绕人力资本对农民工其他行为因素的影响展开研究，但并未综合性的测度及分析农民工的人力资本。

基于农民工人力资本测度的研究较少，但也有少数学者针对农民工人力资本的维度及人力资本的现状等方面展开了初步的探讨。刘万云[11]基于人力资本的基本理论，提出了新生代农民工人力资本的3个维度和7项指标，认为新生代农民工的人力资本应包括教育维度、健康维度、户籍与住房维度。还有研究将技能、经验维度纳入新生代农民工人力资本的范畴[3]。卢海阳等[12]应用描述性方法从教育、工作经验、健康和培训等维度对农民工人力资本现状及其群体差异进行全面分析。俞玲[13]同样通过分析实证数据，研究新生代农民工人力资本的特征。

分析现有文献，有关农民工人力资本问题的讨论尚有三个方面需要进一步完善：首先，现有文献大多偏向于探究农民工人力资本与其他变量之间的关系，少有关于农民工人力资本测度的文献。第二，多数研究都是将焦点聚集在新生代农民工人力资本的问题上，考察角度过于单一，不能够全面的分析农民工人力资本的问题。第三，大多数的研究都是利用指标描述法分析农民工的人力资本，没有将这些指标综合起来，忽视了人力资本是一个综合性的概念，从而无法考察农民工人力资本的整体情况。为此，本文将对上述的三个问题进行拓展讨论。本文的安排如下，首先对2017年农民工总的人力资本进行测度和分析，目的是掌握农民工人力资本整体的情况。接着为了进行更细致的考察，再对各地区的农民工人力资本进行测度，分析人力资本的地区结构分布特点。最后，通过比较分析新老农民工人力资本的差距，探讨农民工的代际交替对农民工人力资本产生的影响。

1 数据与方法说明

1.1 研究方法

人力资本测度的方法主要有三种，分别为成本法、收入法和教育存量法。这些方法都有一定的借鉴意义，但是却有一个共同的问题：将人力资本视为一维变量，即用某一方面代替计算人力资本。比如教育存量法仅用主体的受教育年限来衡量人力资本，成本法仅考虑了成本。人力资本是一个系统性的概念，反映的是主体各方面的综合能力。因此仅从某一方面计算出的人力资本可能不够全面。鉴于此，本文借鉴王询[14]的研究，利用多元综合法测度农民工的人力资本。多元综合法视人力资本为多元潜变量，将反映主体各方面的指标同时纳入测度体系中进行分析[15-17]，这样得出的农民工人力资本的测度结果会比较准确和全面。多元综合法一般就是通过探索性因子分析，寻求不同指标之间的共性，并通过公共因子将这些共性分离出来，从而能够准确的衡量多维变量。

1.2 数据来源和指标的选取

本文采用的是2017年全国流动人口动态监测调查数据，在样本分布上，2017年监测调查数据兼顾了东部、西部和中部地区，涉及全国31个省、自治区、直辖市(不包括港、澳、台)。虽然只是抽样调查的数据，但数据量大，覆盖面广，能够较好的反映出农民工人力资本的情况。由于调查数据不仅包括农民工样本，还有流动的城市居民等其他样本。因此，在样本的选择上，首先根据“户口性质”，保留选择农业、农业转居民户口的样本；其次，根据本次流动原因，筛选出进城目的为务工或经商的样本；最后将学历为大专及以下的样本保留。通过这些筛选，得到农民工的样本。

关于衡量农民工人力资本的指标，学界还没有统一的标准。葛莹玉等认为新生代农民工的受教育程度普遍不高，其就业和收入主要取决于技能、经验和健康状况，因此，构建了由技能资本、经验资本和健康资本组成的新生代农民工人力资本水平测度指标体系。刘万云认为新生代农民工人力资本应该包括教育、健康、户籍和住房三个维度。徐辉等从教育、健康状况、接受培训情况三个方面分析了新生代农民工的人力资本。舒尔茨对于人力资本的探讨主要集中在以下五点：①医疗和保健；②在职人员培训；③正式建立起来的初等、中等和高等教育；④不是由企业组织的那种为成年人举办的学习项目，包括多见于农业的技术推广项目；⑤个人和家庭适应于变换就业机会的迁移。根据国内外学者对于人力资本的研究，并结合农民工的特征，本文在选取指标时考虑到以下四个方面：首先，是农民工的身体健康状况。良好的健康状况能确保农民工稳定、高效的投入工作，并且相关研究还表明农民工的健康状况也在一定程度上影响了农民工的工资水平。第二，农民工的受教育程度，这反映了农民工平均受教育水平。具体来说，教育资本作为提高就业能力的重要资本，直接影响其职业规划和生活质量[18]。第三，农民工的工作经验，受农民工工作的时长和工作经历的影响。第四，农民工在迁移的过程中获得的人力资本，指个人和家庭进行迁移以适应不断变化的就业机会，迁移资本也是农民工人力资本中非常重要的一部分。综上所述，本文将从健康资本、教育资本、经验资本和迁移资本四个方面测度和分析农民工的人力资本。

2 全国农民工人力资本的测度与分析

2.1 指标的选取

本文将从健康资本、教育资本、经验资本和迁移资本四个方面选取指标，构建农民工人力资本的测度体系。健康资本，首先根据题项401“您的健康状况如何：1、健康；2、基本健康；3、不健康，但生活能自理；4、生活不能自理”，分别赋值4到1。根据题项410“最近一年您是否有患病或身体不适的情况：1、是，最近一次发生在两周内；2、是，最近一次发生在两周前；3、否”，将选择1和2的样本赋值为0，选择3的样本赋值为1，得到衡量农民工自评健康程度的有序变量。并根据题项406“您是否患有医生确诊的高血压或II型糖尿病：1、患有高血压；2患有糖尿病；3、患有高血压和糖尿病；4、均未患有；5、未确诊”，将选择1、2、3的样本赋值为0，将选择4、5的赋值为1，这一变量能客观反映农民工的身体健康状况。教育资本，依据题项101E1计算出样本的受教育年限，并将受过高中及以上教育的赋值为1，没有接受过高中或以上教育的样本赋值为0，得到变量“是否为高中或以上学历”，这一变量反映出农民工是否接受过较高的教育。经验资本，本文根据题项101M1“本次流动时间”，计算出本次平均流动时间，并根据题项210“您从什么时候开始这项工作”和题项213“您是什么时候开始现在这份生意的”计算出样本的当前行业工作年限，依据题项302“您第一次离开户籍地是什么时候”算出样本的总共流动时间。迁移资本，舒尔茨指出该类人力资本是个人或家庭为适应变换就业机会进行的迁移。本文用两个变量表示农民工的迁移资本，首先根据题项307“您总共流动过多少个城市”得到样本总共流动城市数，再根据题项101M和题项302，得到变量“是否有两次以上迁移经历”。

2.2 数据的标准化处理

数据的标准化处理，就是通过一定的数学变换，消除原始数据量纲的影响[19]。数据的标准化处理方法多样，本文参照文献[20]中的处理方法，将文中所用到的原始数据标准化。对于正向指标(即样本数值越大越好的指标)，采用的方法为：

a=xi/xmax

(1)

其中a为标准化值，xi为原始值，xmax为样本中的最大值。若指标为逆向型，即样本数值越小越好，采取的标准化方法为：

b=xmin/xi

(2)

其中b为逆向型指标经过标准化处理后的值,xmin为样本中的最小值。利用以上方法对本文所用到的样本数据进行标准化处理，得到标准化的样本数据。

2.3 人力资本的测度

首先对筛选出的全体农民工样本进行因子分析，采用主成分法不做旋转，并通过碎石图可以看出，四个因子后线条趋于平缓，因此提取4个因子，发现四个因子的累计方差贡献率达到了68.913%，Bartlett球形检验的相伴概率达到了显著水平，并且P值=0.000<0.05，因此认为适合进行因子分析。为了更好的解释各个因子，对所得因子进行旋转后得到各个因子载荷，如表1所示。

表1 农民工人力资本主因子载荷矩阵

从表1可以看，因子1在“当前行业工作年限”、“本次流动时间”和“总共流动时间”这三个变量上具有较高的载荷度，因此本文将因子1命名为经验资本；因子2由“是否有两次以上迁移经历”和“总共流动城市数”这两个指标构成，因此本文将因子3命名为迁移资本；因子3在变量“是否为高中以上学历”和“受教育年限”上具有较高的载荷度，均达到了0.85以上，因此我们将因子3命名为教育资本；因子4在变量“是否患有高血压或糖尿病”、“健康状况”和“最近一年健康状况”上具有较高的载荷度，所以本文将因子4命名为健康资本。

接着得到成分得分系数矩阵，通过成分得分系数矩阵能够计算各个因子的得分，如表2。

表2 成分得分系数矩阵

通过成分得分系数矩阵可以分别计算出经验资本、迁移资本、教育资本及健康资本4个因子的得分。由于本文选取的指标类型均为有量纲的具体数字，且数值不大，所以本文采用取题项的平均值来求4个因子的得分。根据提取主成分因子模型的原理，将每个维度中对应题项在成分得分系数矩阵中的值(表2)作为每个题项对应的系数，然后将各题项的平均值乘以各个系数，以经验资本因子得分计算为例：

经验资本因子得分=本次流动时间样本均值*0.458+本次行业工作时间样本均值*0.422+总共流动时间样本均值*0.344。

根据上式，依次计算得到经验资本、迁移资本、教育资本及健康资本4个因子的得分F1、F2、F3、F4。

在分别计算出4个因子的得分后，将F1、F2、F3、F4代入到下面的公式(3)中，即得到了农民工人力资本的综合得分F。

F=F1∂1+F2∂2+F3∂3+F4∂4

(3)

其中，∂1、∂2、∂3、∂4分别为四个因子的方差贡献率(见表1)，F为农民工人力资本的综合得分。

2.4 比较分析

为了更好的掌握全国农民工人力资本的情况，本文还测算了2013年的人力资本，以期通过对比分析2013年和2017年数据，探究农民工人力资本总的变化情况，具体见下表3。

表3 2013年和2017年农民工人力资本

通过对比分析2013年和2017年农民工人力资本，可以得出以下结论：①农民工的经验资本明显增多。农民工通过“干中学”，不断地积累经验掌握更加熟练的工作技巧，从而提高工作效率，经验资本的提高意味着农民工工作能力及效率的提升。②相比于2013年，2017年农民工的教育资本增量较小，反映出我国农民工的受教育程度依然较低。③2017年农民工的健康资本提升较大，一方面反映出政府对于农民工健康的重视，另一方面说明农民工自身健康意识显著提高。④农民工的迁移资本同样有所增加，便利的交通为农民工的工作迁移提供了客观条件，同时随着新生代农民工的逐渐崛起，其迁移意愿比老一代农民工更加强烈。⑤从综合得分来看，2017年农民工的人力资本的得分有了很大的提高。综合以上几点可以看出，我国农民工的人力资本在总体上有显著增长，经验资本、迁移资本及健康资本提升显著，但教育资本较于以往增量较小，依然处于较低水平。

3 各地区农民工人力资本的测度与分析

通过全国农民工人力资本的测度与分析，发现农民工人力资本总体上有很大程度的提升。为了更细致的分析农民工人力资本，本文将测算各个地区的农民工人力资本，并进行比较分析，以期发现农民工人力资本的地区分布规律。

根据农民工的工作所在地，将2017年的数据样本划分为31个省份，利用各个省份的样本数据计算出在各个省份工作的农民工人力资本，以此进行比较分析。具体的测度方法以及指标的选取与前面相同，这里将不再赘述。通过计算，得到各省的人力资本如表4所示。

通过分析农民工人力资本排序，发现农民工人力资本具有以下特点：

1)农民工的人力资本在各地区间的分布状况存在较大差异。如农民工的经验资本拥有绝对优势的内蒙古、宁夏、新疆三个省份，教育资本却是排在了各个地区的末流：河南、湖南的农民工教育资本排在前列，但是经验资本却是最少的两个省份。同样的，迁移资本具有一定优势的浙江、安徽、湖北等省份，农民工的健康资本却是排在了后半段。以上说明我国农民工的人力资本分布非常不均衡，农民工的人力资本没有得到综合全面的发展。这种现象的产生可能是由于以下几点原因，首先从外因来看，各个省份的经济发展水平在很大程度上会影响农民工的各项人力资本，如经济欠发达地区的医疗水平有限，工作环境较差，这些可能就会降低农民工的健康资本，而有限的工资水平和福利待遇也不能满足拥有较高人力资本农民工的要求，所以经济水平较差省份的农民工人力资本水平可能就会低一些。从内因来看，农民工自身的因素也会影响其人力资本水平的发展，如一些人较早的放弃了学校教育，就会拥有较多的工作经验，这可能是某些省份农民工的教育资本和经验资本反差较大的原因，而农民工长期劳累的工作或进行迁移，可能就会牺牲掉健康，导致经验资本和迁移资本较高而健康资本偏低。另一方面，农民工对于工作地点的选择也会导致各地区的人力资本不均衡，如拥有较高教育资本或人力资本综合水平较高的农民工可能会偏向于到更发达的地区找工作，而人力资本综合水平较低的农民工可能就会因为岗位有限被挤到经济欠发达地区。

2)教育资本与经验资本在各地区间的两极分化明显。反映人力资本地区间差异的数据(极差)显示，农民工的教育资本和经验资本的省际差异较大，其中经验资本最为明显，第一名与最后一名相差了将近一倍，而迁移资本和健康资本的省际差异相对小一些。这一现象说明农民工的人力资本，特别是经验资本和教育资本，存在严重的失衡。并且经验资本、教育资本与各地的经济发展水平存在一定的空间同步性。经验资本偏低的省份主要是我国中部地区，教育资本垫底的省份大多是我国中西部，如青海、西藏、内蒙古等地，而东部经济较发达地区农民工的教育资本和经验资本相对较高。

3)从农民工人力资本的综合得分来看，我国的农民工综合水平得分并不高。这说明我国农民工的人力资本水平还有待提升，结合上述分析，农民工的人力资本分布状况差异较大、地区间两极分化严重都可能是造成我国农民工人力资本综合水平偏低的原因。另外，农民工普遍文化水平不高，也是阻碍其人力资本提升的原因之一。

表4 各地区农民工人力资本排序

4 新老农民工人力资本比较分析

分析了各地区农民工人力资本的情况，本文还将分析新老农民工人力资本的差异与特征，测算并分析2017年新老农民工人力资本的情况，研究代际交替对于农民工的人力资本会产生何种影响。

计算新老农民工人力资本所用到的指标及测算方法与前面相同，这里便不再赘述。通过计算，所得结果如下表5所示。

表5 新老农民工人力资本

相较于老一辈的农民工，新生代农民工教育资本、健康资本和迁移资本以及人力资本的综合得分都有所提高，其中新生代农民工的教育资本提升幅度最为明显。新生代农民工接受的教育水平高于老一辈农民工，这是国家义务教育普及的结果，拥有更高学历的新生代农民工不仅掌握更多的知识，同时对于新技术和新知识的接受程度更高，这对于农民工的人力资本的提升是非常有益的。新生代农民工的身体健康状况也相对较好，一方面是因为更加年轻且懂得更多更科学的安全知识，另一方面随着国家经济的发展，不管是农民工工作的安全性，还是医疗保障与救治措施都有了非常大的提升。新生代农民工的迁移资本也相对较高，新生代农民工具有更大的迁移意愿，年龄较大的工人相比，年轻人能有更多的年限由这类投资获取利益。舒尔茨在《论人力资本投资》中指出，与年长者相比，年轻人用于迁移的投资可得到更多收益，因此这种差别便可说明新生代农民工比年龄较大的农民工有更大的迁移意愿。

5 结论与建议

基于2017年全国流动人口动态监测调查数据，通过多元综合法测度分析农民工人力资本，得到以下结论：①我国农民工人力资本在总体上呈现增长趋势。在健康、工作经验，教育等方面，农民工的人力资本均有一定程度的增长。农民工人力资本的增长是经济社会发展的必然结果，同时也是供给侧改革的要求所在。②农民工人力资本的结构发展不均衡。我国农民工的人力资本在地区间差异较大，两极分化明显，各地区的农民工人力资本发展不均衡。这是目前我国提升农民工人力资本工作，仍需要努力的方向。较发达地区，农民工的健康资本、经验资本相对较高；欠发达地区农民工的人力资本相对较低。③新生代农民工相较于老一辈农民工，人力资本有了较大的提升。新生代农民工的教育资本、迁移资本及健康资本均有一定的优势，但经验资本仍有很大的发展的空间。

通过提升我国农民工人力资本优化劳动力供给结构是一项重要工作。将全面测度分析农民工人力资本作为切入点，能够发现我国农民工人力资本的不足之处，从而提出针对性的解决方案。对于农民工人力资本发展不均衡的问题，要求在提升农民工人力资本的同时要注重发展的全面性。我国各地区的农民工人力资本差距大，根本上是由我国各地区经济发展不平衡导致的。可以通过相关政策的扶持，弥补地区间经济差异导致的农民工人力资本发展不均衡的问题，如提高经济欠发达地区农民工的待遇和福利水平，通过各种优惠政策吸引拥有更高人力资本水平的农民工。对于新生代农民工要有针对性的补足其短板，如新生代农民工经验资本稍显不足，通过职业培训等方式能够有效提升其技术水平，提升工作能力以弥补经验资本的不足。同时还应发挥其特有优势，如新生代农民工拥有较高教育水平，能够胜任一些更高要求的工作；新生代迁移资本更高，说明其流动性大、流动意愿较强，地区可以通过推出更好的工资待遇及福利吸引更多的新生代农民工。同时应加大对新生代农民工的投资，这也是经济发展建设和供给侧改革的必然要求。