夏小荣

（西安培华学院会计与金融学院，西安 710125）

随着农业现代化进程的加快，新型农业在乡村振兴战略中的作用不断增强，农村地区对高素质技能型农民的需求不断加大［1］，但存在劳动力短缺现象［2］。21 世纪初出现劳动力大量回流现象，这对农村地区劳动力短缺现状有一定的缓解作用［3］。近年来的农村劳动力回流普遍是因为中国的惠农政策，外出农村劳动力开始主动回流［4］。

国内多数学者从理论层面对农村劳动力转移和回流的影响因素进行分析［5，6］。王瑞瑜等［7］对农村劳动力的转移机制进行了研究。Cai［8］将劳动力迁移和回流分解为两个过程，分别为劳动力从迁出地的转移和劳动力在迁入地的居住。王心蕊等［9］对旅游发展下的劳动力回流和转移的影响因素进行了分析。除此以外，国外一些学者也对劳动力回流进行了研究，如 El-Mallakh 等［10］发现劳动力回流对农村地区的发展有着积极作用。

以往研究多为理论层面的分析，对于新型农业背景下农村劳动力的回流和转移研究不多，且以往研究多侧重于被动回流［11，12］。因此，本研究利用回流理论，采用多元Logistic 模型和Harris-Todaro 劳动力需求模型分析农村劳动力回流意愿和科学转移的影响因素，为农村地区劳动力合理有序流动和转移提供参考。其创新性在于对农村劳动力转移和回流影响因素的研究中引入了空间效应。

1 数据与方法

1.1 数据来源

本研究调查对象为中国南方某省份某县农村户籍人员，调查对象分布于该县的6 个镇和6 个乡。本次调查对象共240 人，年龄均在16 周岁以上。

除调查数据外，其他数据来自研究区政府官方网站、《中国人口与就业统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。

所用软件包括SPSS 26.0、Open Geoda 和Microsoft Office Excel 2019。

1.2 研究方法

研究方法分为两个部分，分别为针对中国农村劳动力回流意愿的实证研究和针对中国农村劳动力科学转移的研究。

1.2.1 中国农村劳动力回流意愿的实证研究 农村劳动力回流意愿的研究理论如图1 所示。总结图1内容可以看出，推拉理论主要为传统劳动力的流动提供理论基础，刘易斯的二元经济模型中加入了实际收入因素，托达罗预期收益理论将收入转向预期收入差异［13］。

图1 劳动力回流研究理论

本研究基于最大理性基础，简化劳动力回流意愿，放宽假设条件，最终提出以下3 个假设条件，如图2 所示。从图2 可以看出，第二条假设条件认为，农村劳动力回流过程中的迁徙成本为0，由于农村劳动力在农村地区有居住地，交通成本的短期一次性决定了它可忽略不计［14］。

图2 农村劳动力回流意愿模型假设条件

基于以上假设条件，农村劳动力回流意愿模型构建如式（1）所示。

式中，Q为农村劳动力回流预期的纯收入；Vy为预期收益；t为时间；r为贴现率；Vj为回流前所预期获得的净收入。

具有回流意愿和不具有回流意愿的判定条件分别如式（2）和式（3）所示。

农村劳动力回流意愿还受到非经济变量的影响，如社会环境和家庭环境［15］。回流地收益决定农村劳动力是否回流，如式（4）所示。

式中，S。为农村劳动力在城市获得的预期总收益；Su为回流地预期总收益。

基于效用最大化的农村劳动力回流意愿模型如式（5）所示。

式中，Yu1为回流地预期收入效用；Yu2为农村劳动力在回流地的非经济变量效用；Yo1为农村劳动力在城市的预期收入效用；Yo2为农村劳动力在城市的非经济变量效用。

由式（5）得到回流意愿的模型，如式（6）所示。

式中，Ru为农村劳动力在回流地的就业风险；Ro为农村劳动力在城市的就业风险；y为预期净收益差额的最大化效用。

从式（6）可以得到，农村劳动力回流受预期收入的影响，而回流地的相关政策影响农村劳动力的收入预期和找到工作的概率［16］。

本研究将对农村劳动力流出地的地域特征、回流意愿特征和流出方式进行统计分析，共发放240份调查问卷，回收200 份，问卷有效率为83.3%。以回流意愿与回流农村劳动力职业选择类型为因变量，结合二元Logistic 回归模型和多元无序Logistic回归模型构建实证研究模型［17］。回流意愿采用二元Logistic 模型进行回归分析，该模型如式（7）所示。

式中，x为自变量；k为观测数据数量；P为同意回乡工作的概率；δ为自变量系数；μ为残差项。

意愿就业状态有多种，因此采用多项Logstic 模型进行就业意愿分析，如式（8）所示。

式中，h为非次序反应变量；∂为常数项；δhk为h个类别k个观测数据数量的自变量系数。本次研究将再就业类型设置为解释变量，务农为定量模型中的对照组。本次研究中的5 项就业状态定义为5、4、3、2、1。本次的无序Logistic 模型如式（9）至式（12）所示。

式中，P为同意回乡工作的概率；k为影响因素的个数；x为解释变量；δ为回归系数；δnk指的是模型n中第k个影响因素的回归系数。y=1 指的是务农的概率；y=2 指的是兼业的概率；y=3 指的是务工的概率；y=4 指的是创业的概率；y=5 指的是待业的概率。

1.2.2 中国农村劳动力科学转移的研究 基于Harris-Todaro 模型确定农村劳动力转移的就业模型，如式（13）所示。

式（13）中，y为农村转移就业劳动力数量；g为非农产业比重；h为城镇化水平；l为转移成本；z为农村财政支出；i为农村劳动力收入；e为受教育程度；u为城镇失业率；ε为随机误差项向量。

空间面板数据模型见式（14）。

式（14）中，α为常数；μ为正态分布随机误差向量；x为本地区外生变量；δ为变量之间的影响。

空间滞后面板数据模型如式（15）所示。

式（15）中，ρ为空间自回归系数；W为邻近省域农村劳动力转移的空间加权滞后变量；x为本地区外生变量。空间面板数据模型的估计选用极大似然法进行。

本研究对变量进行相关性检验，空间自相关检验选用Moran’I 指数法进行，检验软件采用Open-Geoda，并对空间滞后模型（Spatial lag model，SLM）和空间误差模型（Spatial error model，SEM）进行分析。

2 结果与分析

2.1 农村劳动力回流意愿

2.1.1 农村劳动力流出地特征 问卷结果显示流出地分布在15 省份及国外。由于研究区位于中国南方，较多人口流入的地区有浙江省（31.2%）、福建省（17.0%）、江西省（14.5%）、广东省（13.4%）、湖南省（7.0%）。较少人口流入的地区有北京市（3.0%）、山西省（2.0%）、上海市（2.0%）、山东省（2.0%）、重庆市（2.0%）、江苏省（2.5%）、辽宁省（1.5%）、安徽省（1.6%）、黑龙江省（1.4%）、云南省（1.5%）、国外（1.5%）。农村劳动力外出务工地区的选择与该地经济和距离工地距离有直接关系。

2.1.2 农村劳动力就业途径和意愿特征分析 农村劳动力就业途径和意愿的结果中，农村劳动力的务工途径占比最高的为从亲戚朋友处获取消息（60.0%），这与中国较强的人情关系和社会网络有一定关系；其次是使用招聘网站（52.7%）；然后是通过老乡介绍（50.3%）；最后是同事介绍（43.7%）和职业介绍所介绍（40.2%）。农村劳动力回流意愿统计结果表明，53.5%的农村劳动力想继续务工，这与转换工作风险和成本有关；其次是选择不知道的人群（20.4%）；然后是选择创业的人群（12.8%）；最后是选择兼职（7.6%）和务农的人群（5.8%）。

2.1.3 农村劳动力个体特征 个体特征与回流就业意愿的统计结果见表1、图3、图4 和图5。从表1 可以看出，调查样本中，性别差异不明显；未婚农村劳动力的回流意愿比已婚农村劳动力的回流意愿小，且差异明显；没有个人技能的农村劳动力回流意愿较高，没有个人技能可能导致他们难以在城市地区立足。本次样本外出务工人员中，有一技之长占总人数的56.29%，所占比例最高，没有一技之长的比例为43.71%。

表1 部分个体特征与回流意愿的关系 （单位：%）

年龄与回流就业意愿的关系如图3 所示。从图3 可以看出，农村劳动力回流意愿的年龄分布中，整体曲线随着回流人群年龄的增加而下降。

图3 年龄与回流意愿的关系

农村劳动力受教育程度与回流就业意愿的关系见图4。从图4 可以看出，受教育程度在大专及以上的农村劳动力愿意回流的人数超过27%，但其回流意愿仍小于不回流意愿，可见研究区农村劳动力整体受教育程度偏高。

图4 受教育程度与回流意愿的关系

健康状况与农村劳动力回流就业意愿之间的关系如图5 所示。由图5 可知，研究区农村劳动力健康状况基本良好，健康状况一般及以上的人数占比超过90%。其中，只有健康状况一般的农村劳动力的回流意愿小于不回流意愿，可见健康状况与回流意愿的关系不明显。

图5 健康状况与回流意愿的关系

2.1.4 农村劳动力回流与家庭特征的关系 农村劳动力回流意愿与家庭特征之间的关系如表2 所示。从表2 可以看出，拥有子女数与回流意愿无直接关系；配偶外出务工和耕地面积较少的外出务工人员占比远高于配偶未外出务工和耕地面积较多的；耕地面积较多的农村劳动力更愿意回流。

表2 家庭特征与回流意愿的关系 （单位：%）

2.1.5 农村劳动力回流与就业政策的关系 从表3可以看出，劳动力回流意愿随着融资贷款优惠政策的优化而提高；在政府一系列的帮持补助政策下，研究区农村劳动力的回流意愿在就业补助金政策为好和一般的情况下回流意愿更高；农业补助政策在一般及以上的农村劳动力回流意愿较高，超过30%，可见农业补助政策与回流意愿呈正相关；就业培训政策、岗位提供政策、就业咨询政策和农业机械政策与农村劳动力回流意愿之间基本呈正相关。

表3 农业政策与回流意愿的关系

2.1.6 社会嵌入和社会资本与回流意愿之间的关系 社会嵌入与农村劳动力回流意愿之间的关系如图6 所示。归属感为好及以上的农村劳动力总和达到了总体样本量的57.49%，表明样本当中的农民对城市的社会嵌入感较强。社会嵌入非常好且具有回流就业意愿的劳动力占样本总量的8.38%，不愿回流就业的占样本总量的10.18%；社会嵌入好且具有回流就业意愿的劳动力占样本总量的17.37%，不愿意回流就业的占21.56%，由此可以看出，社会嵌入好的农民工回流意愿不强。本研究中对于社会资本的分析基于社会网络进行，结合社会关系网中是否有公务员来衡量社会资本，结果如表4 所示。从表4可以看出，社会关系网中有公务员的农村劳动力回流意愿更强，这可能与中国较强的人情关系网络有关。

表4 社会资本与回流意愿的关系 （单位：%）

图6 社会嵌入与回流意愿的关系

2.1.7 经济因素与回流意愿之间的关系 经济因素与农村劳动力回流意愿之间的关系如图7 所示。从图7 可以看出，外出务工人员收入为高且愿意回流的农民工占到了样本总量的16.17%，而不愿意回流就业的占19.16%，因此家庭收入高的外出务工人员回流意愿更弱。从就业预期收入曲线可以看出，回流就业预期收入为中等及以上并且愿意回流的外出务工人员分别占到了样本总量的25.15%、12.57%和3.59%，总计41.31%，高于家庭收入为中等及以上并且无回流意愿的外出务工人员的33.53%，因此预期收入高的外出务工人员回流意愿更强。

图7 经济因素与回流意愿的关系

2.1.8 社会风气、社会环境与回流意愿之间的关系 社会关系与农村劳动力回流意愿之间的关系如图8 所示。社会风气中，认为家乡社会风气好和非常好且愿意回流的劳动力分别占到样本总量的9.58%和5.39%，不愿意回流的分别占3.59%和1.80%（图8a），表明家乡社会风气越好外出务工人员回流意愿越强；认为打工地社会环境好和非常好并且愿意回流的劳动力分别仅占3.59%和1.20%，不愿意回流的占到样本总量的9.58%和3.59%（图8b），表明打工地社会环境越好外出务工人员回流意愿越弱。

图8 社会环境与回流意愿的关系

2.1.9 回流就业意愿影响因素结果分析 信效度结果表明，家乡社会环境、打工地社会环境和相关政策的信效度结果适合主成分分析，且模型拟合效果良好。对于农村劳动力回流意愿主要因素的模型估计结果如表5 所示。从表5 可以看到，年龄、耕地面积、打工地社会环境、家乡社会环境对农村劳动力回流意愿有显著影响。

表5 模型估计结果

2.2 农村劳动力科学转移结果分析

2.2.1 空间相关检验结果 2015—2021 年中国31个省（市、自治区）农村劳动力转移数据全局空间相关检验结果（表6）显示，农村劳动力转移就业行为在空间上是相关的。但全局空间相关检验无法显示具体的相关关系，因此引入了散点分析，发现农村劳动力转移一般目的地是经济发达的沿海地区。

表6 全局空间相关检验结果

2.2.2 标准面板数据估计结果 空间计量经济模型估计结果如表7 所示。从表7 可以看出，农村劳动力转移与非农产业比重、财政支出、农村收入和文化有显著关系，说明这4 个因素对当前农村劳动力转移的影响大。

表7 标准面板数据估计结果

2.2.3 农村劳动力科学转移空间面板数据估计结果 空间误差与空间滞后影响下的模型估计结果见表8。从表8 空间滞后模型（SLM）可以看出，解释变量的值为0.032，即相邻地区农村劳动力转移就业量的增加将会提高当地农村劳动力的转移就业量。这可能是因为相邻地区在劳动力流动、贸易往来和信息共享等方面的联系较为紧密，邻近地区劳动力转移就业量增多，说明邻近地区经济发展更好，邻近地区的经济发展能够影响和带动本地区的发展，产生溢出效应，也能为本地区吸引更多的农村劳动力转移就业量。其P为0.003，说明该溢出效应显著。从个别解释变量来看，城镇化水平和城镇失业率的系数没有通过5%的显著性检验，即在此模型中，城市化水平的增长率以及城镇失业率对农村劳动力转移变化的影响效果不显著。

表8 标准面板数据估计结果

3 小结与讨论

本研究结合多元Logistic 模型，通过对农村劳动力现状分析和模型数据分析，发现农村劳动力主要流向经济发达地区。其中，年龄、耕地面积、打工地社会环境、家乡社会环境对劳动力回流有着显著影响。对于农村劳动力回流的科学转移分析结果表明，农村劳动力主要流向邻近地区，转移的主要原因包括农村收入、非农产业比重、文化和财政支出。本研究为中国农村劳动力回流与转移提供了参考。本研究还存在一些不足，即在调查统计中未考虑调查人员的不确定性，比如有回流意愿的农村劳动力不一定会回流，可能影响研究结果准确度，因此在后续研究中，将对问卷进行具体化处理，以提高研究结果的精确度。