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城乡二元结构下农村剩余劳动力转移对土地流转面积影响的研究

马妍群, 母赛花

马妍群, 母赛花. 城乡二元结构下农村剩余劳动力转移对土地流转面积影响的研究[J]. 云南农业大学学报(社会科学), 2020, 14(5): 92-98. DOI: 10.3969/j.issn.1004-390X(s).202001035
引用本文: 马妍群, 母赛花. 城乡二元结构下农村剩余劳动力转移对土地流转面积影响的研究[J]. 云南农业大学学报(社会科学), 2020, 14(5): 92-98. DOI: 10.3969/j.issn.1004-390X(s).202001035
MA Yanqun, MU Saihua. The Influence of the Transfer of Rural Surplus Labor Force on the Area of Land Transfer under the Dual Structure of Urban and RuralAreas: Based on the Analysis of Instrumental Variable Method[J]. Journal of Yunnan Agricultural University (Social Science), 2020, 14(5): 92-98. DOI: 10.3969/j.issn.1004-390X(s).202001035
Citation: MA Yanqun, MU Saihua. The Influence of the Transfer of Rural Surplus Labor Force on the Area of Land Transfer under the Dual Structure of Urban and RuralAreas: Based on the Analysis of Instrumental Variable Method[J]. Journal of Yunnan Agricultural University (Social Science), 2020, 14(5): 92-98. DOI: 10.3969/j.issn.1004-390X(s).202001035

城乡二元结构下农村剩余劳动力转移对土地流转面积影响的研究

基金项目: 2018年度云南省哲学社会科学规划项目“云南省农村老人社区互助养老意愿及其影响因素研究”(YB2018026);云南农业大学第十三届学生科技创新创业行动基金“基层卫生机构参与居家养老服务现状调查及对策研究——以昭通市昭阳区为例”(2020RSY096)
详细信息
    作者简介:

    马妍群(1997—),女,山东泰安人,硕士研究生,主要从事农业经济管理研究

    通讯作者:

    母赛花(1969—),女,云南宣威人,副教授,主要从事社会保障研究

  • 中图分类号: F 323.6

The Influence of the Transfer of Rural Surplus Labor Force on the Area of Land Transfer under the Dual Structure of Urban and RuralAreas: Based on the Analysis of Instrumental Variable Method

  • 摘要: 将农村剩余劳动力转移人数对当地土地流转面积的影响研究置于我国目前城乡二元经济结构的背景下,阐述了在二元经济影响下的我国农村普遍存在着土地规模化程度低,大量剩余劳动力滞留农村,无法充分发挥价值的现状。并采用工具变量法中的两阶段最小二乘法对湖北省2017年17个市(州、县、林区)的农村剩余劳动力转移人数和土地流转面积进行回归分析,研究在文化程度高低、受培训的情况、外出务工环境等因素影响下的农村转移劳动力人数对土地流转面积的影响。根据分析结果提出促进农村剩余劳动力转移的针对性建议。
    Abstract: In this paper, the impact of the number of rural surplus labor transfer on the area of local land transfer is studied under the background of the current dual economic structure of urban and rural areas in China. It is expounded that the low degree of land scale, a large number of surplus labor staying in rural areas and unable to give full play to the value of the current situation in rural areas under the influence of dual economy, and the two-stage minimum of instrumental variable method is used second multiplication regression analysis was carried out on the number of rural surplus labor transfer and land transfer area in 17 cities (prefectures, counties and forest regions) of Hubei Province in 2017. The influence of the number of rural transfer labor on the land transfer area was studied under the influence of factors such as the level of education, the situation of training and the environment of going out to work. Finally, according to the analysis results, it was proposed to promote the transfer of rural surplus labor specific suggestions for the transfer.
  • 威廉•阿瑟•刘易斯认为,发展中国家农村由于雇用了过多的劳动力,导致农业的边际生产率低下,当农业的剩余劳动力彻底转移到工业部门后,农业部门的边际生产率和工资率也将随之提高,二元经济模式消失,此时传统农业转变为现代农业[1]。我国目前城乡二元经济结构问题突出,城乡之间资源配置不均,束缚经济社会的进一步发展。消除城乡二元结构,对于更好解决“三农”问题,打破目前的农业内卷化[2]状态,实现乡村振兴有着重要意义。改善生产要素的配置将是实现这一目标的有效途径,然而长期以来劳动力和土地两大生产要素未能够发挥出其应有的价值,主要原因是现行机制下的劳动力市场和土地市场流转不畅[3]

    目前我国农村普遍存在着土地经营细碎化、分散化的特点,制约着农业机械的使用和土地经营规模化程度的提高。同时大量剩余劳动力滞留农村,也无法充分发挥其劳动价值。所以,探究农村剩余劳动力转移和土地流转之间的关系,引导农村剩余劳动力在农业部门和工业部门之间更好流动,使土地在边际生产率高和边际生产率低的农户之间良性转移,这对消除城乡二元经济结构,促进传统农业向现代农业转变,实现乡村振兴的伟大目标具有重要意义。

    关于劳动力转移和土地流转的问题,学界展开了深入的研究。陈素琼等从代际差异的视角研究了不同类型的劳动力转移对农地流转行为的影响,结果发现第一类没有劳动力转移的农户更倾向于转入土地,有新生代劳动力转移的第二类农户农地转出倾向不明显,而有老一代劳动力转移的第三类和第四类农户更倾向于转出农地[4]。洪炜杰等运用 Probit 模型以及工具变量法(IV-Probit,2SLS) 验证了劳动力转移促进农地流转行为的发生存在着一定的门槛值,在劳动力转移规模达到特定值之前并不会显著促进农地流转行为的发生[5]。曲长祥等从农村劳动力转移的整体规模、整体素质、转移动力等方面阐述了劳动力转移对土地流转产生的影响,提出促进农村劳动力转移和农村土地流转良性互动的有效措施[6]。张会萍等通过对宁夏银北地区的农户进行实地调查发现,土地流转对农村劳动力外出务工行为的发生存在显著正向作用,并且会延长劳动力外出打工的持续时间[7]。李杰运用推-拉理论分析了农地流转和劳动力转移是一种双向的互动关系[8]。任晓聪等运用VAR模型实证分析了土地流转对农村劳动力转移的正相关关系,并运用理论阐述了土地流转降低了农村劳动力进入城市的“经济门槛”和“社会门槛”[9]

    综合来看,学界关于农村剩余劳动力和土地流转的问题,在两者的单向联系和双向联系方面均有一定的研究成果,尤其是在土地流转对农村剩余劳动力影响的问题上研究成果颇丰,但是引入城乡二元结构以探讨农村剩余劳动力转移对土地流转影响的成果较少,所以本文将在城乡二元结构的大背景下研究这一问题。

    湖北省的城乡二元结构、劳动力滞留、土地流转问题突出,作为华中地区的代表省份,研究湖北省的劳动力转移和土地流转问题对全国具有一定的借鉴意义。随着近些年国家关于土地流转的放开和引导,湖北省各地的种植专业户和合作社呈现出“认可高投高产,精算投入产出比”的农业种植新特点。此外,湖北省也是一个典型的农村劳动力过剩、外出流动人口规模大的省份。所以如何避免劳动力资源的浪费,将农村剩余劳动力的合理转移与该省涌现的土地流转新趋势相适应也是亟待解决的社会问题。

    根据《湖北农村统计年鉴2018》的统计资料显示,截至2017年底,湖北省农村人口总数4 071.76万人,参与劳动力转移的人数为1 129.99万人。从转移目的地来看,选择转移到省外的人员有622.23万人,省内县外的人数为311.75万人,在县内乡外务工的人数为193.02万人,分别占乡村参与转移人口的55%、28%和17%,说明农户更倾向于选择到离家较远的省外务工。从转移的时间来看,转移时间达到6个月以上的人数为811.66万人,3~6个月的人数为226.82万人,1~3个月的人数为91.51万人,分别占转移总人数的72%、20%和8%,由此看出,农户转移到外地务工是一个中长期的状态,而不是短期行为。从参与转移的群体年龄构成来看,转移的主力军为21~49岁的中青年群体,有803.37万人,约占转移总人数的71%,而50岁以上及20岁以下的人数为173.71万人和152.91万人,仅占转移总人数的15%和14%。从转移群体的文化程度来看,主要为中低学历人群。其中,初中学历的人数最多,为629.45万人,占56%,高中及以上学历的人数为376.95万人,占33%,仅为参与转移总人数的三分之一。从参与外出转移从业人员的职业技能培训情况来看,参加过职业技能培训的人数为334.95万人,仅占总人数的30%,而持有职业技术资格证书的人数仅为162.75万人,为参与转移总人数的14%。由此看到,大多数外出务工的农户并未受到正规的专业技能培训,且大多数农户尚未接受相关职业的专业资格认定。

    根据《湖北农村统计年鉴2018》的统计资料显示,截至2017年底,湖北省土地总面积为14 584 824 hm2,其中耕地面积5 235 907 hm2,园地面积480 206 hm2,林地面积8 589 908 hm2,草地面积278 803 hm2。全省的土地流转方面,截至2017年底,湖北省承包地流转面积为1 358 908.4 hm2,适度规模经营面积为761 555.7 hm2,农业生产托管面积为110 785.6 hm2。农村基层组织方面,截至2017年,湖北全省乡镇政府926 个,其中,镇政府761个,办事处308 个,村民委员会24 312 个,村民小组206 739 个,乡村户数1 090 户。湖北省农村土地流转模式主要有互换、转让、入股等,此外还有亲戚朋友之间土地的随机流转和季节性的土地流转。从土地流转的区域分布来看,2017年土地流转率较高的为鄂州市和荆州市,土地流转比率超过了30%,分别为32.34%和31.22%,其次是天门市、仙桃市和荆门市,土地流转比率超过了20%,分别为24.70%、22.24%和20.52%。湖北省平均流转率为9.36%,除神农架林区以外,恩施土家族苗族自治州、十堰市、宜昌市的土地流转率较低,分别只有2.36%、2.40%和3.83%。从流转模式方面看,湖北省土地流转仍处于私人流转模式阶段,急需向政府导向模式和市场导向模式转变,以提高土地流转的规模化和市场化水平。

    使用SPSS 21 进行多元回归分析和两阶段最小二乘法分析。

    之前许多学者研究证明土地流转面积对农村劳动力转移人数存在显著影响,本文主要分析农村劳动力转移人数对土地流转面积的影响。由于自变量和因变量之间是双向因果关系,直接进行线性回归,模型会因为解释变量内生性问题产生计量偏误。因此选择使用工具变量法,引入一个与内生解释变量劳动力转移人数密切相关,但是与被解释变量土地流转面积不相关的工具变量。

    通过《湖北农村统计年鉴2018》搜集到2017年度湖北省17个市(州、县、林区)的相关数据。其中选择各个市(州、县)的“2017年承包地流转面积”作为被解释变量,将农村外出人员从事三个行业的总人数相加得到农村2017年劳动力转移总人数,作为内生解释变量,将受到的培训情况X1、文化程度高低X2、性别X3、外出务工遇到差环境的人数X4、外出务工遇到好环境的人数X5、享受社会保障的总人数X6作为备选的工具变量。其中变量X1“受到的培训情况”用问题“参加过培训的人数”进行衡量;变量X2“文化程度高低”用问题“高中以上学历占总人数的比例”进行测量;变量X3“性别”用问题“男性占总人数的比例”进行衡量;变量X4“外出务工遇到差环境的人数”用农村外出人员从业环境统计表中的雇主拖欠工资人数,从事高危、有害工作人数,致伤致残人数三项相加得到;变量X5“外出务工遇到好环境的人数”用农村外出人员从业环境统计表中的享受劳保补贴人数来衡量;变量X6 “享受社会保障的总人数”由农村外出从业人员社会保障表中的与雇主签订劳动合同人数、参与养老保险人数、参与医疗保险人数、参与失业保险人数、参与生育保险人数、参与工伤保险人数六项相加得到。

    最后,把“2017年适度规模经营面积”作为进行稳健性检验的因变量。变量的统计特征如表1所示。

    表  1  变量的描述性统计 单位:万人
        变量名称均值标准差最小值最大值
    2017年劳动力转移总人数 L 125.554 4 254.273 0 1.030 0 1 129.990 0
    受到的培训情况 X1 37.216 7 75.571 6 0.490 0 334.950 0
    文化程度高低 X2 0.324 9 0.086 9 0.016 3 0.425 7
    性别X3 0.557 5 0.126 3 0.067 1 0.638 9
    外出务工遇到差环境的人数 X4 6.388 9 13.189 7 0.090 0 57.500 0
    外出务工遇到好环境的人数 X5 19.317 8 35.207 9 0.040 0 132.01
    享受社会保障的总人数 X6 739.703 9 1 820.627 3 1.250 0 6 656.030 0
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    表1可以看出,变量“2017年劳动力转移总人数”均值为125.554 4万人,最小值为1.03万人,最大值为1 129.990 0万人,标准差为254.273 0,说明所研究区域的劳动力转移人数之间存在较大差异。而变量“受到的培训情况”也存在同样的问题,最大值为334.95万人,最小值仅为0.49万人。在变量“文化程度高低”中,拥有高中以上学历的人数占比的均值为32.49%,有的地区这一比率高达42.57%,而有的地区仅为1.63%,说明湖北省各市(州、县)参与转移的农村劳动力文化水平之间存在极大的不平衡。变量“性别”显示出,外出务工的男性农民人数略多于女性农民,这一结果符合我国当前的现实情况。“外出务工遇到差环境的人数”和“外出务工遇到好环境的人数”两个变量显示出,在外出务工的农村劳动力中平均有6.388 9万人所处务工环境较差,有19.317 8万人所处务工环境较好。变量“享受社会保障的总人数”的均值为739.703 9万人,说明一部分外出务工的农民工已经享受到了相应的社会保障和福利待遇,但是该变量的最大值为6 656.03万人,最小值仅为1.25万人,最大值是最小值的5 324.824倍,也反映出农民工的社会保障问题仍然存在着地区上的不一致和不平衡。

    表2可以看出,“2017年劳动力总转移人数”和“受到的培训情况”在1%的显著性水平上相关性为0.998,说明变量“受到的培训情况”与内生解释变量“2017年劳动力转移总人数”密切相关。“土地流转面积”和“受到的培训情况”在1%的显著性水平上相关性为0.970,两者密切相关。在表3中,加入控制变量“2017年劳动力转移总人数”后,变量“土地流转面积”与“受到的培训情况”的偏相关分析结果显示二者的相关性降为0.157。由此可以说明,变量“受到的培训情况”只是通过变量“2017年劳动力转移总人数”对变量“土地流转面积”产生影响,当剔除变量“2017年劳动力转移总人数”后,“受到的培训情况”与“土地流转面积”并无显著相关关系,符合工具变量的外生性要求。

    表  2  劳动力转移、土地流转面积与受到的培训情况的 Pearson 相关性
    项目受到的培
    训情况
    显著性
    (双侧)
    2017年劳动力
    转移总人数
    Pearson相关性0.9980.000
    土地流转面积Pearson相关性0.9700.000
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    表  3  土地流转面积与受到的培训情况的偏相关分析
    控制变量受到的培训情况
    2017年劳动力
    转移总人数
    土地流转面积 相关性−0.157
    显著性
    (双侧)
    0.549
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    将解释变量2017年劳动力转移总人数YL与受到的培训情况X1、文化程度高低X2、性别X3、外出务工遇到差环境的人数X4、外出务工遇到好环境的人数X5、享受社会保障的总人数X6六个备选工具变量进行多元回归分析。

    表4的检验结果显示:变量“文化程度高低”对“2017年劳动力转移总人数”的回归不显著,可能跟农村转移劳动力对教育的重视程度较低有关;变量 “性别”的回归结果不显著,原因可能是随着育儿压力和赡养老人的负担加重,越来越多的女性劳动者也参与到向城市转移的队伍中,家中负责耕地种植的群体偏向老年化;变量“外出务工遇到差环境的人数”、变量“外出务工遇到好环境的人数”、变量“享受社会保障的总人数”,这三个变量共同反映外出务工的农村剩余劳动力所享受的社会保障和福利待遇情况,直观认为,此三项变量应该与“2017年劳动力转移总人数”密切相关,但是检验结果并不显著,所以无法将其作为内生解释变量“2017年劳动力转移总人数”的工具变量。在六个备选工具变量中,只有变量“受到的培训情况”P值为0.003,在1%的显著性水平上通过了检验,回归系数3.042为正值,因此可以认为一个地区农村剩余劳动力的受培训情况会显著影响该地区参与转移的劳动力总人数,二者具有显著的正向关系,即一个地区农村剩余劳动力的受培训情况越好,该地区可能参与转移的劳动力人数越多。又因为上述皮尔逊偏相关分析结果显示,变量“受到的培训情况”只能通过内生解释变量“2017年劳动力转移总人数”间接影响被解释变量“土地流转面积”,符合工具变量内生性的要求,因此选用变量“受到的培训情况”作为内生解释变量“2017年劳动力转移总人数”的工具变量。

    表  4  多元回归分析结果
    变量名称    回归系数标准误差T检验值P
    (常量) 4.531 20.508 0.221 0.829
    受到的培训情况(参加过技能培训的人数) 3.042 0.808 3.766 0.003
    文化程度高低(高中以上学历占总人数的比率) 91.702 142.813 0.642 0.534
    性别(男性占总人数的比率) −58.161 93.409 −0.623 0.546
    外出务工遇到差环境的人数 2.278 4.656 0.489 0.634
    外出务工遇到好环境的人数 −0.303 1.001 −0.303 0.768
    享受社会保障总人数 0.002 0.019 0.122 0.905
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    检验结果如表5所示,将“土地流转面积”作为被解释变量,将“2017年劳动力转移总人数”作为解释变量,将“受到的培训情况”作为工具变量。拟合优度检验R2为0.948,调整${{\rm{\bar R}}^2}$为0.945,说明模型拟合效果较好,解释变量“2017年劳动力转移总人数”能很好地解释被解释变量“土地流转面积”。参数显著性检验(t检验)结果为17.114,方程显著性检验(F检验)结果为292.896,全部高度显著。解释变量“2017年劳动力转移总人数”的回归系数17 669.032为正值,因此可以看出“2017年劳动力转移总人数”与“土地流转面积”之间呈现高度的正相关,即一个地区的劳动力转移人数越多,该地区可能发生流转的土地面积越多。

    表  5  2SLS回归分析
    变量名称    回归系数标准误T统计值P
    (常数) 46 421.881 285 735.991 0.162 0.873
    2017年劳动力转移总人数 17 669.032 1 032.418 17.114 0.000
    R-squared 0.948
    Adjusted R-squared 0.945
    F-statistic 292.896 0.000
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    结果如表6所示,选用变量“2017年适度规模经营面积”作为被解释变量,替换原有的被解释变量“土地流转面积”,进行“2017年劳动力转移总人数”与“土地流转面积”的稳健性检验。稳健性检验依然采用两阶段最小二乘法。拟合优度检验(R2检验)结果为0.948,调整后的R2为0.945,模型的拟合程度较好,参数显著性检验和方程显著性检验也全部高度显著。因此“2017年劳动力转移总人数”对“2017年适度规模经营面积”存在显著的正向关系,再次验证了劳动力转移对土地流转的促进作用是显著存在的。

    表  6  稳健性检验结果
          变量回归系数标准误T统计值P
    (常数) 24 112.669 161 029.339 0.150 0.883
    @2017年劳动力转移总人数 9 917.187 581.830 17.045 0.000
    R-squared 0.948
    Adjusted R-squared 0.945
    F-statistic 290.526 0.000
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    在有关劳动力转移规模对农地流转行为影响的研究文献中,洪炜杰等曾经提出农村剩余劳动力转移规模对农地流转行为的影响存在着 “门槛效应”[5],即阶段性差异。当转移出去的农村劳动力人数小于农村总人数的40%时,劳动力转移对于农地流转的促进作用并不明显,当转移规模超过这一比率时,劳动力转移对农地流转行为具有显著促进作用。

    通过《湖北统计年鉴2018》搜集到湖北省2017年17个市(州、县、林区))的农村人口总数,得到劳动力转移人数占农村人口数的比率。图1显示,湖北省2017年农村劳动力转移比率为0.49,高于0.4门槛值,包括武汉、黄石、襄阳、荆州在内的15个市(州、县)的劳动力转移规模比率也高于0.4。其中,潜江市劳动力转移比率为0.62,天门市的劳动力转移比率为0.58,劳动力转移规模较大。只有鄂州市和神农架林区的劳动力转移比率略低于0.4的门槛值,为0.38。所以,总体来看,湖北省各市(州、县)的劳动力转移规模高于此前三位学者提出的劳动力转移对农地流转促进作用的发生临界值,所以目前处于劳动力转移能够有效促进农地流转的阶段,进一步验证了本文的实证结果。

    图  1  劳动力转移人数占农村人口数的比率

    本文通过实证分析,证明了湖北省各市(州、县、林区)当前的农村剩余劳动力转移对土地流转具有显著促进作用,并且根据数据资料显示,湖北省劳动力转移规模比率高于0.4,处于此前洪炜杰等提出的劳动力转移能够加快土地流转的阶段[5]。因此加快劳动力彻底转移能够有效促进土地流转,以实现土地的规模化经营,进而提高农业部门的全员劳动生产率,使传统农业向现代农业转变。

    1. 加强对农村剩余劳动力的知识技能培训

    “受培训情况”指标显示,湖北省的农村剩余劳动力存在明显的地区性差异。在知识经济迅速发展的今天,企业运转更多依赖数字化,城市急需高技能人才,应该对农村剩余劳动力进行系统的知识技能培训。例如对想要从事会计行业的农民提供专业的会计电算化培训,为想要从事机电维修工作的农民提供机械和电气知识的培训,同时提高农民工个人的安全防护意识。

    2. 提高农村剩余劳动力的文化程度

    “文化程度高低”指标显示,农村剩余劳动力的学历普遍偏低,大部分人为高中及以下学历。为此要加强地方政府对职业教育的扶持力度,鼓励未能够进入普通高中的农村青少年积极选择职业教育,适当提高职业教育学校对学生的补助额度,解决农民家庭的后顾之忧。尽量减少农村子女初中毕业后直接进城务工的现象,延长学生的受教育时间,让他们成为未来高技能人才的后备力量。

    3. 改善农村转移劳动力的务工环境

    “外出务工遇到差环境的人数”指标显示,进城务工的部分农民仍然会遇到雇主拖欠工资的现象,部分农民会从事高危、有害的工作,更有甚者会因工作致伤、致残。针对这些问题,首先要在乡村大力普及农民进城务工的相关法律知识,让农民工有充分的维权意识,其次可以在每个村设立一个专门的管理机构,由政府监督,该机构一方面负责普及劳动法律知识和帮助合法权利受到侵犯的农民工维权,另一方面负责提供城市的岗位需求信息,定期开展类似大学毕业生校招的农民工招聘活动,列出不同岗位所需的技能信息,使具有不同技能的农民可以找到适合自己的工作岗位。

    4. 落实农村转移劳动力的社会保障工作

    “享受社会保障的总人数”指标显示,湖北省各个地区的农村转移劳动力社会保障的水平存在显著的地区性差异,部分进城务工人员未能够得到相应的社会保障。针对这一问题,一方面要对进城务工的农民进行有关社会保障的法律知识培训,确保务工人员与用人单位签订劳动合同;另一方面当地政府要监督企业切实履行为农民雇工缴纳工伤保险、医疗保险等保险的义务,此外进城务工的农民个人和用人单位也要积极缴纳农民工养老保险。

    5. 加快农村转移劳动力的市民化

    在社会生活中积极引导农村转移劳动力融入城市中。大中城市往往比小城市拥有更多就业岗位,所以要让大中城市吸引和消化更多从农村迁徙进城的人才、人力、人口。要提高农村转移劳动力的资产收益,政府征用农地后,严格按照标准补偿农民。建立健全农地非农化的增值反哺机制,改革保障性住房制度,为转移到城市的农民提供经济适用房、廉租房。

    6. 改变二元管理体制对二元经济的固化作用

    推进户籍制度改革,将以户籍地为主的户口管理办法逐步转变为以居住地为主的户口登记办法,让劳动力流通更加顺畅。对于具有紧缺岗位所需技能的农村劳动力降低其在大中城市的落户条件。同时,由于靠近乡村的小城市对吸纳农村转移出去的剩余劳动力有着不可或缺的作用,所以县级小城市要放开户口限制。

  • 图  1   劳动力转移人数占农村人口数的比率

    表  1   变量的描述性统计 单位:万人

        变量名称均值标准差最小值最大值
    2017年劳动力转移总人数 L 125.554 4 254.273 0 1.030 0 1 129.990 0
    受到的培训情况 X1 37.216 7 75.571 6 0.490 0 334.950 0
    文化程度高低 X2 0.324 9 0.086 9 0.016 3 0.425 7
    性别X3 0.557 5 0.126 3 0.067 1 0.638 9
    外出务工遇到差环境的人数 X4 6.388 9 13.189 7 0.090 0 57.500 0
    外出务工遇到好环境的人数 X5 19.317 8 35.207 9 0.040 0 132.01
    享受社会保障的总人数 X6 739.703 9 1 820.627 3 1.250 0 6 656.030 0
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    表  2   劳动力转移、土地流转面积与受到的培训情况的 Pearson 相关性

    项目受到的培
    训情况
    显著性
    (双侧)
    2017年劳动力
    转移总人数
    Pearson相关性0.9980.000
    土地流转面积Pearson相关性0.9700.000
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    表  3   土地流转面积与受到的培训情况的偏相关分析

    控制变量受到的培训情况
    2017年劳动力
    转移总人数
    土地流转面积 相关性−0.157
    显著性
    (双侧)
    0.549
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    表  4   多元回归分析结果

    变量名称    回归系数标准误差T检验值P
    (常量) 4.531 20.508 0.221 0.829
    受到的培训情况(参加过技能培训的人数) 3.042 0.808 3.766 0.003
    文化程度高低(高中以上学历占总人数的比率) 91.702 142.813 0.642 0.534
    性别(男性占总人数的比率) −58.161 93.409 −0.623 0.546
    外出务工遇到差环境的人数 2.278 4.656 0.489 0.634
    外出务工遇到好环境的人数 −0.303 1.001 −0.303 0.768
    享受社会保障总人数 0.002 0.019 0.122 0.905
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    表  5   2SLS回归分析

    变量名称    回归系数标准误T统计值P
    (常数) 46 421.881 285 735.991 0.162 0.873
    2017年劳动力转移总人数 17 669.032 1 032.418 17.114 0.000
    R-squared 0.948
    Adjusted R-squared 0.945
    F-statistic 292.896 0.000
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    表  6   稳健性检验结果

          变量回归系数标准误T统计值P
    (常数) 24 112.669 161 029.339 0.150 0.883
    @2017年劳动力转移总人数 9 917.187 581.830 17.045 0.000
    R-squared 0.948
    Adjusted R-squared 0.945
    F-statistic 290.526 0.000
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    其他类型引用(3)

图(1)  /  表(6)
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-01-29
  • 修回日期:  2020-03-08
  • 网络出版日期:  2020-06-27
  • 发布日期:  2020-10-19

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