摘要：通过山东临沂10个村的农村劳动力问卷调查所取的数据，运用多元logistic回归模型，对人力资本水平与农村劳动力转移空间距离的关系进行实证分析，证明农村劳动力受教育程度、健康、年龄、性别对农村劳动力转移空间距离具有重要影响。在此基础上，就提升农村人力资本提出若干政策建议。  

　　关键词：人力资本，空间距离，农村劳动力转移  

　　基金项目：教育部社会科学规划项目(08JA790094)；复旦大学“985工程”三期项目(2011SHKXZD005)；上海市教委科研创新项目(09YS355)的阶段性成果。  

　　一、引言  

　　我国不仅城乡之间收入差距很大，地区之间的收入差距也很大。就城乡收入差距而言，2010年城镇居民人均可支配收入为19,109，农村居民人均纯收入为5,919，前者是后者的3.23倍。就地区收入差距而言，2010年城镇职工平均工资最高的上海和最低的黑龙江相比，前者是后者的2.38倍；外商投资企业职工平均工资最高的北京和最低的青海相比，前者是后者的4.18倍；城镇居民人均可支配收入最高的上海和最低的甘肃相比，前者是后者的2.41倍；农村居民人均纯收入最高的上海和最低的甘肃相比，前者是后者的4.08倍，地区之间农村收入差距远大于城镇收入差距。由于地区之间的经济发展水平和就业收入存在差别，农村劳动力转移的空间距离不同，其就业收入也不同。因此，农村劳动力转移不仅是缩小城乡差距的重要途径，也是缩小地区之间收入差距的重要途径。

　　农村劳动力转移的空间距离受多种因素影响，人力资本是其中的一个因素。李强(2004)的研究表明，受教育程度与劳动力转移的距离成正比，受教育程度越高，劳动力越倾向于远距离流动；反之则倾向于近距离流动。还有一些学者也认为，受教育程度越高的劳动力，其流动空间也越大，越有可能突破距离的限制，在大城市或发达地区找到工作(阮宜胜，2004；蔡昉，2000)。但是，也有一些学者认为，受教育程度的高低与劳动力转移的距离并不是呈现正比例，而是呈现出一种倒U型。即当受教育年限达到一定程度后，劳动力反而倾向于本地寻找非农就业机会，进行非农转移(赵耀辉，1997；shi，2005；刘建进，1997)。杜鹰、白南生和关喆等(1997)的调查结果证实，文化程度高的劳动力更容易进入村办和乡办企业，就近实现非农转移。总体上，目前的研究文献大多集中在对样本数据的描述统计，针对劳动力个体人力资本状况与其转移空间距离选择之间关系的实证分析，有待进一步研究。

　　本文以山东省临沂市的问卷调查为基础，通过建立农村劳动力转移空间距离选择的多元Logistic回归模型，为人力资本与农村劳动力转移空间距离之间的关系提供实证依据，并据此提出政策建议。

　　二、研究模型和数据来源  

　　1.研究模型和变量选择  

　　由于反映农村劳动力转移空间距离选择的指标，是分类变量(Categorical variable)，而不是连续型变量(Continuous  variable)，研究人力资本与农村劳动力转移空间距离选择的关系，Logistic回归模型是一种有效的分析模型。作为一种非线性的概率模型，Logistic回归模型对预测变量没有要求，自变量可以是连续变量，也可以是离散变量或者虚拟变量，并且不需要假设它们是联合正态分布。

　　Logistic模型采用的是逻辑概率分布函数，它的具体形式为：

　　 (1)

　　其中，St=α+βXi，e代表自然对数的底。

　　每种情况的发生概率为：

　　变量选择如下：

　　人力资本变量：以受教育程度、是否受过农业技能培训、是否接受非农技能培训等作为人力资本的价值变量，以性别、年龄、婚否、身体是否健康等作为人力资本的健康变量，以家中是否有电话等作为人力资本的信息变量。

　　农村劳动力转移空间距离选择变量：以地球表面距离作为空间距离，显然没有经济学意义。这里，借鉴传统方法，把农村劳动力转移空间距离选择划分为五种情况，即村内、村外乡内、乡外县内、县外省内、省外等。

　　分类变量的赋值如表1。

　　2.数据来源和统计描述  

　　为了实证分析人力资本状况对农村劳动力转移空间距离选择的影响，本课题组2009年假期和2010年春节期间对临沂市进行问卷调查。临沂市位于山东省的中南部，下辖九县三区，是山东省面积最大的地级市，也是一个典型的传统农业大市。调查样本涉及临沂市一个区(兰山区)，三个县(临沭县、莒南县、沂水县)5个乡镇的10个村进行了随机入户问卷调查。调查问卷530份，取得有效问卷521份，有效率98.3%。

　　有关样本数据描述如表2和表3。

　　三、实证结果和分析  

　　利用SPSS统计分析软件中的多元Logistic回归(Multinomial Logistic Regression)功能，实证分析临沂市农村人力资本状况对其劳动力转移空间距离选择的影响。将转移空间距离选择的分类变量选入因变量(把村内的样本选为参考变量)。将性别、婚否、是否有农业技能培训、是否有非农业技能培训、身体健康状况、家中是否有电话选入分类变量，将受教育年限、年龄选入连续型变量。在分析方法中选择前向代入法(Forward Entry)进行分析，得到的分析结果如表4。

　　从表4中可见：性别、身体健康状况、年龄、教育年限对劳动力转移空间距离选择有显著影响(Sig＜0.05)；婚否、是否有农业技能培训、是否有非农业技能培训、家中是否有电话则没能进入最终模型(Sig＞0.05)。为具体观察人力资本状况对劳动力转移空间距离选择的影响，可以利用SPSS所得到的参数估计结果来分析。

　　在表5中，转移空间选择=1(村内)作为因变量的参考变量，其参数均为0；性别=1(男性)、身体健康状况=4(较差)作为其分类自变量的参考变量，参数也均为0。人力资本各个方面对劳动力转移空间选择的影响分别讨论如下：

　　(1)教育年限。相对于村内转移，教育年限对于劳动力向乡外县内、县外省内和省外转移均有显著影响(Sig分别为0.001、0.000和0.000)。相对于向村内转移，劳动力受教育年限每增加一年，其向乡外县内、县外省内以及省外转移的比重便会分别增加0.287倍、0.527倍和0.981倍。而教育年限对于劳动力向村外乡内转移的影响并不显著(Sig=0.989)。这就是说，受教育程度与劳动力转移空间距离成正比例关系。

　　(2)年龄。相对于村内转移，年龄对于劳动力向村外乡内、乡外县内、县外省内和省外转移均有显著影响(Sig.均为0.000)。也就是说，相对于向村内转移，劳动力年龄每增加一岁，其向村外乡内、乡外县内、县外省内以及省外转移的比重分别减少0.077倍、0.131倍、0.12倍和0.178倍。可见，随着年龄的增长，劳动力转移的空间距离是逐渐减少。

　　(3)性别。相对于村内转移，男性劳动力和女性劳动力在村外乡内转移上并无显著性差异(Sig.=0.212)。然而，两者在向乡外县内、县外省内以及省外转移上却存在显著性差异(Sig.均为0.000)。相对于村内转移，在其他条件相同的情况下，女性劳动力向乡外县内、县外省内以及省内转移的比重分别仅有男性的0.122倍、0.166倍以及0.093倍。也就是说，在其他条件相同的情况下，男性劳动力进行转移的距离要远远大于女性劳动力转移的空间距离。

　　(4)身体健康状况。从表5中可以看出，身体健康状况对劳动力向县外省内以及省外转移有显著影响(健康状况为很健康和健康的Sig均为0.000)。健康状况不好的劳动力很难进行长距离转移，这与前文所分析的转移劳动力多进入劳动密集型行业，而劳动密集型行业对身体要求较高，随着年龄增长，身体状况下降，劳动力便很难继续从事这种工作，只能同乡务农或就近转移是一致的。

　　(作者： 上海对外贸易学院 林玉妹 同济大学 林善浪 樊涛)