周晓光

(浙江农林大学,浙江杭州 311300)

当前,我国乡村振兴已经进入全面化发展新阶段。2022年中央一号文件强调,人才是乡村全面振兴的关键和基石,要进一步吸引各方面人才到农村就业创业,推动农业农村现代化建设水平高质量发展。然而,由于我国工业化的快速推进,农村大量青壮年劳动力流向城市,乡村人才处于长期流失的状态,农村人口“老龄化”、村庄结构“空心化”、村民素质“低质化”等现象在我国普遍存在,严重制约和困扰着乡村全面振兴工作开展。值得关注的是,高校作为人力资本存量巨大的优质载体,每年有数以千万计的青年就业人员涌入劳动力市场,同时,随着大城市就业压力以及生活成本的增加,越来越多的高校毕业生产生了返乡就业的意愿。为此,进一步创造条件,科学安排、合理引导高素质大学生返乡就业,或将成为解决乡村人才短缺问题的有效手段。

1 文献综述

大学生返乡就业本质上属于人口迁移范畴,在学术界,关于人口迁移的研究最早可以追溯至Sjaastad等[1]在1962年的文献,该研究从成本与收益的视角出发,提出经济移民模型(Economic migration models),其认为若迁移利益超过迁移成本,个体将有更大意愿或动机做出迁离现在位置的决定。目前,关于大学生返乡迁移的研究主要有如下层面。

1.1 基于经济动力的返乡迁移研究初步的文献仅考虑单一经济因素诱发的迁移行为,如Khan等[2]基于地理迁移带来的感知经济回报(如工作收入)来确定影响迁移模式和个人地点选择的动力机制。Vazzana等[3]基于实地调查数据集,分析美国阿巴拉契亚地区受过高等教育的人才流失影响因素,结果显示,影响青年人员流动的首要原因是自身或配偶面临的就业机会。除单一经济指标外,学者对返乡行为的影响因素进行了拓展研究。Mok等[4]通过对受过高等教育的农村籍学生进行访谈研究,结果显示,家庭背景和社会资源是干扰人员流动的关键因素。Venhorst等[5]研究指出,与就业机会相比,工作匹配度及其匹配质量才是决定人才流动的主要影响因素。进一步地,研究人员认为对大学毕业生初次职业与区域选择的行为关注较为狭隘,会掩盖该社会群体迁移模式和过程的多态性,其研究得出,从更长期的时间维度看,福利因素是吸引农村籍人才迁移的重要动力。与之类似,Ponce和De Jong等认为经济因素的制度化表现(如,福利安排)是影响人员流动的决定性因素,进而提出“福利磁铁假说”(welfare magnet hypothesis),即福利制度完善的区域能够吸引大量高素质人才[6-7]。此外,也有部分研究提出经济因素的斥力效应,如Schriner等[8]基于生命周期理论指出,随着城市生活成本的增加,毕业生表现出显著的返乡趋势。

1.2 “超越经济行为”的返乡迁移研究一是,非经济因素中的客观环境。Falck等[9]建立基于方言边界的“移民流动引力模型”,并通过案例研究得出方言差异对当前的人才流动模式有重大影响。相似的,Buenstorf等[10]认为地缘相似性对返乡迁移有重要影响,其研究指出,毕业生明显更有可能搬到一个在居住结构和方言上与他们家乡相似的地区。Goetzke等[11]更加强调人才返乡流动主要是由便利设施和环境偏好所诱发的,也可将其称之为“生活质量”和“美学考虑”。二是,非经济因素中的主观意愿。Krabel等[12]发现地区间的流动性随着出发地和目的地之间地理距离的增加而减少,并称之为“地点依恋”,即高校毕业生希望与家人、朋友保持亲密关系而诱发心理上的“家乡执念”或“归属感”。Gunko等[13]认为返乡动力与个体特定的社会价值观和行为模式相对应,并通过问卷调查进行假设验证,结果表明,社会性认同是毕业生返乡的主要动力。三是,非经济因素与经济因素的混合。Thissen等[14]认为农村青年的返乡行为受硬结构因素(即工作机会)和软文化因素(即归属感)共同影响。Rodríguez-Pose等[15]承认除“经济激励”以外,社会网络在塑造地点决策中的作用,包括各种社会网络关系,如伙伴关系、父母关系、家庭关系、朋友关系、商业关系等。Su等[16]认为大学生返乡就业是多种动力要素的综合,其中,经济动力(人口规模、人均GDP等)为主导,非经济动力(生活设施、生活质量等)较重要,自然生态动力(气候、温度等)起促进作用。

1.3 基于数理模型的返乡迁移实证研究其一,质性模型视角。Haartsen等[17]基于“成-败”论点的不同组合提出青年人返乡行为的4种取向,分别是社会取向、家庭取向、功能取向和伙伴取向,并更加意识到,应该从非结构化和非线性相结合的质性维度研究返乡行为。Rérat[18]认为毕业生的返乡迁移行为取决于多种要素的综合作用,继而将迁移模型概念化为4个逻辑组合,包括功利主义、计算主义、情感性和敏感性。Pedersen等[19]通过将情感变量融入返乡模型做效度测算,结果表明,受访青年与农村地区的关系呈现依恋、认同、含蓄等复杂特征,更多的表现为身份认同构建。其二,量化模型构建及优化视角。Crescenzi等[20]在人才迁移模型中赋予非经济因素更大权重,如社会关系、生活环境、文化习俗等,其主张基于社交网络、复杂性和迁移“粘性”来理解迁移行为。Du[21]考虑选择偏差效应,将家庭背景纳入人才流动Logistic模型。Buchenrieder等[22]通过建立权重矩阵优化二元Logistic回归模型,并赋权经济动机和非经济动机权重系数量化毕业生返乡行为。

综上,关于大学生返乡就业行为的研究已经取得了较为丰硕的成果,但需要指出的是,返乡流动作为一项涉及范围广、关联因素多、高阶非线性的复杂系统工程,不仅是经济因素、非经济因素等若干指标之间的简单叠加,更多地是要考虑高校系统、农村系统、社会系统、经济系统以及文化系统等之间多层次、多角度、复杂且深刻的要素交互。为此,笔者以浙江省大学毕业生返乡就业行为为实证研究对象,基于复杂系统理论,引入融合反馈论、决策论和计算机仿真技术的系统动力学方法研究高校毕业生返乡就业行为,力求更为系统地剖析各种因素对于大学生返乡就业行为的影响,以期为政府等相关机构提供科学且可操作的决策参考。

2 模型构建

2.1 理论模型目前,鲜有文献描述大学生返乡就业行为的内涵,该研究基于对浙江省大学生返乡就业的实地调研,并结合研究目的,将其界定为应届大学毕业生(含专科生、本科生、硕博士研究生)返回户籍地实现就业的过程,且其户籍地属于乡镇一级的行政区域,返乡就业形式主要包括基层公务员、乡镇企事业单位职员以及乡村自主创业人员等。事实上,大学生返乡就业是一项高阶非线性的复杂系统工程,其返乡决策受到诸多因素的共同影响,既有微观层面的因素,如个人意愿、工资收入、家庭期望等,也包括宏观层面的因素,如乡村就业政策、农村GDP发展水平、农村基础设施建设、农村企业发展状况等。为此,该研究通过构建大学生返乡就业行为理论模型,力求更为直观地刻画大学生返乡就业行为变量和影响因素,如图1所示。

图1 大学生返乡就业行为影响因素理论模型Fig.1 Theoretical model of influencing factors on college students’ return home employment behavior

2.2 因果反馈回路模型为进一步厘清、细化各变量及各影响因素之间的逻辑关系,基于大学生返乡就业行为影响因素理论模型,构建大学生返乡就业行为影响因素因果反馈回路模型,如图2所示。在此基础上,该研究选取最为核心的6条回路,详细分析如下。

图2 大学生返乡就业行为影响因素因果反馈回路模型Fig.2 Causal feedback loop model of influencing factors on college students’ return home employment behavior

(1)反馈回路1:农村行政管理水平→农村基础设施建设水平→农村生活满意度→大学生返乡意愿→返乡就业大学生数量→家庭特征及观念→大学生离乡意愿→大城市生活压力→政府支持性返乡政策→农村行政管理水平。该回路强调随着农村行政管理水平的提升,农村基础设施建设情况得到改善,人们在农村生活的满意度和幸福感增强,与此同时,在家庭观念、大城市生活压力、政府支持性政策的共同影响下,大学生形成较为强烈的返乡就业意愿,返乡就业大学生数量增加。

(2)反馈回路2:农村对人才需求→高校就业政策→就业服务质量→大学生返乡意愿→返乡就业大学生数量→农村经济发展水平→农村企业数量→农村创新创业氛围→农村对人才需求。该回路强调农村对人才的需求会驱动高校调整就业政策,出台支持大学生返乡就业的引导性、鼓励性政策,大学生就业人数的增加将进一步刺激农村经济发展水平,更多的企业在农村落地,农村的创新创业氛围得到提升,返乡就业大学生数量增加。

(3)反馈回路3:农村经济发展水平→农村企业数量→农村创新创业氛围→农村对人才需求→大学生返乡意愿→返乡就业大学生数量→农村经济发展水平。该回路强调随着农村经济发展水平的提升,农村企业数量逐渐增加,进而形成较为浓厚的创新创业氛围,农村对各类人才的需求增加,驱动大学生返乡就业意愿提升,返乡就业的大学生数量增加。

(4)反馈回路4:高校就业政策→就业服务质量→大学生返乡意愿→返乡就业大学生数量→农村经济发展水平→农村企业数量→农村创新创业氛围→高校就业政策。该回路表示随着农村经济发展水平的提升,大学生的就业方向逐渐调整,高校更多地出台支持大学生返乡就业的服务性、支持性、引导性政策,返乡大学生将获得更高质量的就业服务,大学生的返乡意愿增强,返乡就业的大学生数量增加。

(5)反馈回路5:农村基础设施建设水平→高校就业政策→就业服务质量→大学生返乡意愿→返乡就业大学生数量→家庭特征及观念→大学生离乡意愿→大城市生活压力→政府支持性返乡政策→农村行政管理水平→农村基础设施建设水平。该回路主要强调农村基础设施建设水平提升、农村行政管理水平提升对于高校调整就业政策的正向驱动作用,与之形成鲜明对比的是逐渐上升的大城市生活压力,在此情景下,大学生返乡意愿提升,返乡就业大学生增加。

(6)反馈回路6:政府支持性返乡政策→大学生返乡意愿→返乡就业大学生数量→家庭特征及观念→大学生离乡意愿→大城市生活压力→政府支持性返乡政策。该回路主要表示随着政府对大学生返乡就业的支持,越来越多的返乡利好政策开始颁布、执行,同时在家庭因素的影响下,很多大学生的返乡意愿进一步强烈,与此同时,大城市与日俱增的高生活成本,导致大学生离乡就业的想法开始转变。

2.3 系统动力学模型该研究在大学生返乡就业行为影响因素理论模型和大学生返乡就业行为影响因素因果反馈回路模型的基础上,进一步凝练出影响大学生返乡就业行为的核心变量,以此实现对现实系统的描述、模拟和抽象。该研究根据系统动力学的建模规定,将所有涉及的变量按照流位变量、流率变量以及其他辅助变量的分类方法进行梳理,如表1所示。在此基础上,构建大学生返乡就业行为系统动力学模型,如图3所示。

表1 大学生返乡就业行为系统动力学模型关键变量

图3 大学生返乡就业行为系统动力学模型Fig.3 System dynamics model of college students’ return home employment behavior

(1)返乡就业大学生总量=INTEG(返乡就业人数-离乡大学生人数,29 206),单位:人。

(2)农村GDP总量=INTEG(农村GDP增加值,1 771.36),单位:亿元。

(3)农村基础设施建设投入=INTEG(基础设施投入增加值,339.18+30×政府支持性政策因子),单位:亿元。

(4)农村教育文化投入=INTEG(教育经费增加值,280),单位:亿元。

(5)普通高等学校毕业人数=with Lookup(Time,Lookup{[(2015,280 000)-(2030,380 000)],(2015,281 098),(2016,295 960),(2017,300 392),(2018,306 352),(2019,309 794),(2020,314 028),(2023,327 018),(2026,343 887),(2028,352 503),(2029,358 112),(2030,362 136)}),单位:人。

(6)高校引导性政策=DELAY3I[(农村企业数量/6 000+政府支持性政策因子),2,0.2]。

(7)农村生活满意度=DELAY3I(6×农村医疗发展水平+4×农村行政管理水平,3,0.3)/4。

(8)农村创新创业氛围=[DELAY3(农村企业数量,4)]/2 000。

基于语篇衔接分析的定语从句教学主要是引导学生在认识到一般性代词和副词的照应手段的基础上，把握关系代词和关系副词对先行词的照应及其连接功能，在理解和认知上进行迁移学习。此种方法避免烦冗规则的死记硬背，更为重要的是培养学生的英语句子意识和语篇衔接意识。此种思路不仅仅可用于定语从句的语法知识教学，对于学生在写作中正确运用定语从句，增强语篇连贯意识也具有重要意义。

(9)离乡率=1-(0.6×农村对高素质劳动力的需求+0.5×大城市生活压力因子)。

(10)返乡意愿因子=SMOOTH3I[(0.2×农村对高素质劳动力的需求+0.15×农村文化环境因子+0.35×农村生活满意度+农村经济发展因子+0.2×农村创新创业氛围+0.25×大城市生活压力因子+高校就业服务质量+DELAY1(家庭观念,延迟时间T1)]/6.524 55,3,0.104 3)。

3 仿真模拟

3.1 模型有效性检验

3.1.1模型结构评估。选取教育学、心理学、管理学的20位专家学者以及熟悉农业农村工作的10位村干部对“大学生返乡就业行为系统动力学模型”中的变量之间的因果关系进行审查、评估、确认,专家意见显示,模型中各个变量之间的因果关系与实际情况基本相符,大学生返乡就业行为的意愿或动力机制测算方法基本与实际情况基本吻合。可以认为,该模型具备较强的结构效度。

3.1.2模型参数评估。通过计算“农村企业数量”变量的拟合优度R2,验证模型参数设定的有效性。值越靠近1,说明模型各方程的拟合程度越高;反之,各方程的拟合程度越低。结果显示,“农村企业数量”变量的拟合优度R2为0.921,即拟合符合程度为92.1%。参考学者王其藩[23]对系统动力学方程拟合程度的要求,可以认为该模型的参数设定有效。

3.2 模型仿真结果

3.2.1基础情境模拟。基础情境是指在不受外界干扰的情况下,仅随着时间的推移,模型中相关变量的发展趋势。基于2015—2020年的真实数据,预测在基础情境下,浙江省大学毕业生未来10年的返乡就业相关情况。仿真结果如表2以及图4(a)～(f)所示。

表2 浙江省大学毕业生未来10年返乡就业相关变量预测

图4 基础情境下系统动力学模型中相关变量的发展趋势研究Fig.4 Research on the development trends of related variables in system dynamics models under basic scenarios

图4(a)结果显示,2015—2030年,浙江省农村企业数量表现出较为快速的增长趋势,15年间,共增加企业3 655家,年均增长率达到20.31%。

图4(b)结果显示,农村企业数量与农村居民人均可支配收入表现出显著的正相关关系,农村企业数量的增长刺激农村居民人均可支配收入的增加,保守估计,到2030年,浙江省农村居民人均可支配收入将达到8.8万元。

图4(c)大城市生活压力因子的走势显示,2016年底中央经济工作会议首次提出的“房住不炒”政策在一定程度上遏制了大城市高房价的无序增长态势,因此在2018—2025年,浙江省大城市的生活压力因子数值低于0.15的水平,但在2025年以后,大城市生活压力因子数值大幅度增长,这主要是源于大城市“虹吸效应”所引发的人口快速大量集聚。

图4(d)大学生离乡意愿的变化趋势显示,越来越多农村大学生的职业规划(主要指求职区域意向)发生了转变,从开始的“脱离”农村“融入”城市,转向为后续的选择留在农村发展,到2030年,大学生离乡意愿数值已经低于0.5的水平,这与2015年接近0.9的高水平形成鲜明对比。

图4(e)结果显示,农村居民生活满意度与农村企业数量、农村居民人均可支配收入、大城市生活压力因子呈现出显著的正相关关系。

图4(f)的结果显示,大学生返乡就业人数从2015年的29 318人,缓慢增长至2025年的38 860人。2025—2030年,大学生返乡就业人数呈现较为明显的上升趋势。到2030年,浙江省大学生返乡就业人数预计将达到54 815人。

4.2.2变量相关关系模拟。探讨“大学生返乡就业人数”与高校引导性政策、农村创新创业氛围、农村对高素质劳动力需求、农村行政管理水平、政府支持性政策因子、基础设施投入增加值6项变量之间的相关关系,仿真结果如图5(a)～(f)所示。

图5 系统动力学模型中相关变量的相关关系研究Fig.5 Research on the correlation between relevant variables in the system dynamics model

整体来看,“大学生返乡就业人数”与上述6项变量均呈现出正相关关系。结合“大学生返乡就业行为系统动力学模型”分析,可以推断,不断增长的农村企业数量以及政府对“三农”工作重视程度的提升,激励并驱动着高校出台更多引导大学生返乡就业的相关政策,与此同时,农村企业数量的增加也形成了更加肥沃的创业土壤,营造了越来越浓厚的创新创业氛围,大量的就业岗位开始在农村出现,农村对高素质人才的渴求进一步增强。农村行政管理水平得到提升,高绩效政府不断涌现,农村基础设施建设水平进一步强化。在此背景下,“大学生返乡就业人数”逐年增长,尤其在进入2025年以后,增长趋势更为显著。

4.2.3敏感性模拟。将农村对高素质劳动力需求(a1)、高校引导性政策(a2)、政府支持性政策因子(a3)、农村行政管理水平(a4)、农村创新创业氛围(a5)以及基础设施投入增加值(a6)的提升水平作为自变量,令其满足在[10%,100%]的范围内平均随机分布(Random_Uniform),并分别对其进行敏感性分析,以2015—2030年浙江省大学生返乡就业人数作为因变量,观察自变量对因变量的影响。在Vensim平台,敏感性分析结果以带状图形式展示,100%(灰色)、95%(蓝色)、75%(绿色)、50%(黄色)分别代表50%、75%、95%、100%的样本(仿真结果)落到的区域面积。带宽面积越大,说明该自变量对因变量越敏感;反之,越不敏感。结果如图6所示。

图6 大学生返乡就业人数的敏感性仿真结果Fig.6 Sensitivity simulation results of the number of college students returning to their hometowns for employment

仿真结果表明:农村对高素质劳动力需求(a1)和政府支持性政策因子(a2)所形成的带宽面积最大,其次是农村创新创业氛围(a3),再次是高校引导性政策(a4),基础设施投入增加值(a5)与农村行政管理水平(a6)所形成的带宽面积最小。因此,在同等条件下,“农村对高素质劳动力需求”等6类自变量对大学生返乡就业人数有不同的“贡献度”。

分析得出:其一,农村对高素质劳动力需求的变动对返乡就业人数最为敏感,在农村发展的实际过程中,农村对高素质劳动力需求变量具有很强的连带效应,该因素是就业环境变化的最直接信号,也是农村就业空间是否得到拓展的综合反映;其二,政府支持性政策因子对返乡就业人数的变化来说,也具有强敏感性,连续、稳健的政策要素供给能够为农村发展、农业改革提供强大保障,倾斜性、支持性的政府政策对于吸引人才与投资、驱动乡村全面振兴意义重大;其三,农村创新创业氛围浓度对返乡就业人数也具有较高的敏感性,更多的农村企业数量、更完善的农村市场环境、更具活力的农村市场主体,均为返乡人才提供更多的就业机会;其四,与上述3个变量a1、a3、a5相比,高校引导性政策对返乡就业人数不具有显著的敏感性,但其也能在一定程度上对大学生返乡就业起到驱动作用;其五,对吸引大学生返乡就业来说,农村基础设施投入增加值、农村行政管理水平2类因素最不敏感,这也从侧面说明,进一步推动农业产业化高质量发展、持续性的政策要素供给、建立更多的农村企业、营造更为浓厚的创新创业氛围,才是驱动大学生返乡就业最为根本的因素。

4 结论

该研究综合考虑高校系统、农村系统、社会系统、经济系统以及文化系统等之间多层次、多角度、复杂且深刻的要素交互关系,建立大学生返乡就业行为系统动力学模型,对该模型的结构、参数以及变量之间数量关系的评估结果显示,其具有较高的效度。在此基础上,以浙江省为例进行了实证研究。得到如下结论:

(1)2015—2030年,浙江省返乡就业的大学生人数呈现出逐年上升的趋势,尤其是2025年以后,返乡就业大学生人数的年均增长率处于更高水平,在这一阶段,农村企业数量、农村居民人均可支配收入、农村居民生活满意度等因素也表现出较好的发展态势。

(2)离乡意愿的变化趋势显示,从2015—2030年,浙江省农村大学生的求职区域意向逐渐发生了转变,从开始的“脱离”农村“融入”城市,转向为后续的选择留在农村发展,尤其是2025年以后,这一现象更为明显。

(3)大学生返乡就业与高校引导性政策、农村创新创业氛围、农村对高素质劳动力需求、农村行政管理水平、政府支持性政策因子、基础设施投入增加值6类因素呈现出较为明显的正相关关系。

(4)尽管高校引导性就业政策等上述6类因素与大学生返乡就业人数呈现出较为明显的正相关关系,但通过进一步的敏感性分析结果发现,6类因素对返乡人数的“贡献度”有较大差异。具体的,农村对高素质劳动力需求与政府支持性政策因子具有较强的灵敏度,农村行政管理水平和基础设施投入增加值具有较低的灵敏度。这一结论启示:相关部门应进一步加强对农村产业转型升级的关注,结合农村发展实际,出台鼓励大学生返乡就业的兜底性、保障性政策,出台更多的优惠政策鼓励技术型、科技型企业或平台在农村的发展,如瞄准乡村数字产业,提升乡村建设的智慧化水平,有效驱动数字技术与农业农村经济的深度融合,营造良好的农业数字市场交易环境,努力保证电商农业、数字农业、智慧农业等新业态呈现良好发展势头。

系统动力学仿真模拟是对复杂现实问题的一种简单化抽象,虽然本模型综合考虑了高校系统、农村系统、社会系统、经济系统以及文化系统等之间多层次、多角度、复杂且深刻的要素交互关系,但大学生返乡就业行为还涉及一些难以量化的变量,同时,加之数据采集的困难,模型难免存在一些不足之处。未来,需要进一步加强对相关材料的收集,更为精确地刻画变量之间的数量关系,不断提升模型的精度和完整度。